В конце апреля на тему накрутки поведенческих факторов высказались сразу два эксперта - Александр Садовский и Станислав Ставский. Первый был краток: "Любые попытки накруток с целью воздействия на поиск мы рассматриваем как поисковый спам. Аналогичным образом мы рассматриваем и накрутку поведенческих факторов. Сервисы накрутки мы считаем вредными и сделаем всё, чтобы они были бесполезными. Комментируя интервью с Садовским, Ставский заметил, что применять к сайтам санкции за накрутку поведенческих факторов для Яндекса будет затруднительно, так как наказывать можно "только в случае явно заметной накрутки". А такую накрутку слишком просто организовать для конкурента, чтобы "подставить" его сайт под санкции.

Сам Станислав Ставский посвятил поведенческому фроду свой доклад на секции конференции "РИФ+КИБ" про оптимизацию. По его мнению, накрутку поведенческих факторов поисковику достаточно легко заметить по следующим признакам:

- неестественная накрутка, только по коммерческим запросам: eсли налицо перекос в пользовательских факторах для какого-то сайта по коммерческим запросам, это, с точки зрения поисковой системы, может считаться неестественным и приниматься к рассмотрению для дальнейшей обработки.

- накрутка кликов только с одного источника. Поиск Яндекса работает не только на Яндексе, но и, например, на Qip.ru. Если кликабельность одного и того же сайта в выдаче Яндекса растёт, а в выдаче Qip.ru остается прежней - это сигнал неестественности изменений.

- накрутка только части поведенческих факторов. У Яндекса несколько тысяч факторов ранжирования, к поведенческим из них относится несколько десятков, по мнению Ставского, больше четырех десятков. Накрутчики воздействуют на один, в лучшем случае несколько, но явно не на все. Поисковая система замечает перекос.

- неподверженность трафика на сайт естественным колебаниям. Таковые могут быть связаны, например, с выходными или праздниками, с временем суток - по некоторым запросам и для некоторых сайтов чётко отмечается зависимость трафика от режима дня целевой аудитории. Системы автоматической накрутки поведенческих факторов не учитывают естественных колебаний.

Чтобы отследить накрутку поведенческих факторов, Яндексу приходится анализировать огромное количество информации из логов. Чтобы оптимизировать этот процесс, Яндекс делит информацию на две части - ту, которая обрабатывается быстро, и ту, которая обрабатывается медленно. В "быстрой" части поисковик может обрабатывать информацию только о части "подозрительных" пользователей, по "подозрительным запросам" или в "подозрительной" тематике. Разделение позволяет оперативно отсекать простую накрутку, а после обработки остальной информации - более хитрую.

Станислав раскритиковал наиболее популярные технологии накрутки и предложил оптимизаторам подумать над такой моделью антифрода, в рамках которой поведение пользователей сравнивается с поведением "эталонной выборки" пользователей, в которую входят только надежные и проверенные люди.

А Александр Садовский в своем интервью допустил возможность появления в выдаче Яндекса "социальной разметки" ссылок в том случае, если Яндекс найдет хорошее решение по ее внедрению. Но, судя по словам Александра, Яндекс предпочитает использование социальных сигналов, собранных непосредственно в социальных сетях.