Click cost, minor updates

how-it-works.md

@@ -11,22 +11,15 @@
 Это наиболее распространенный и в то же время примитивный и наивный подход. Обычно для анализа выбирается
 узкий набор атрибутов посетителя (IP-адрес, заголовки HTTP-запроса и т.п.) и сверяется с заранее составленным
 "черным" списком этих атрибутов. Совпадение означает сигнал к блокировке. Несмотря на популярность, у этого
-подхода есть два существенных недостатка:
-
-1. Черные списки никогда не являются исчерпывающими, что делает процесс их обхода тривиальным. Для обхода
-   черных списков IP-адресов достаточно менять IP-адреса, каждый раз выбирая для проверки новый из длинного
-   списка, как это часто и делается с помощью прокси-сервисов. Невозможно занести в черный список все, всегда
-   останутся бреши, через которые недоброжелатели получат доступ к защищаемому контенту. Существуют целые компании,
-   бизнес которых построен на предоставлении в аренду огромных пулов резидентских IP-адресов (т.е. выданных
-   провайдерам домашнего Интернета), постоянно пополняемых, что делает поддержание актуального черного списка
-   таких IP-адресов невероятно сложной, если вообще выполнимой задачей.
-
-2. Черные списки могут быть слишком широкими в охвате, что приводит к ложноположительным срабатываниям. Это
-   особенно актуально для черных списков адресов IPv4. Сравнительно небольшое 32-битное адресное пространство
-   IPv4 уже исчерпано, вынуждая Интернет-провайдеров и сотовых операторов использовать [NAT](https://ru.wikipedia.org/wiki/NAT)
-   для объединения целых абонентских сетей за единым общим IP-адресом. Попадание одного такого адреса в крупном
-   мегаполисе в черный список, например по подозрению в использовании в качестве прокси (да, прокси за NAT существуют),
-   будет означать одновременную блокировку тысяч хороших, благонадежных потенциальных посетителей.
+подхода есть фатальный недостаток.
+
+*Черные списки никогда не являются исчерпывающими, что делает процесс их обхода тривиальным.* Для обхода
+черных списков IP-адресов достаточно менять IP-адреса, каждый раз выбирая для проверки новый из длинного
+списка, как это часто и делается с помощью прокси-сервисов. Невозможно занести в черный список все, всегда
+останутся бреши, через которые недоброжелатели получат доступ к защищаемому контенту. Существуют целые компании,
+бизнес которых построен на предоставлении в аренду огромных пулов резидентских IP-адресов (т.е. выданных
+провайдерам домашнего Интернета), постоянно пополняемых, что делает поддержание актуального черного списка
+таких IP-адресов невероятно сложной, если вообще выполнимой задачей.
 
 Черные списки --- это самый распространенный и зачастую единственный подход, используемый сервисами клоакинга
 в сфере партнерского маркетинга. Пусть и оправданный в некоторых случаях, этот подход слишком грубый и ненадежный,
@@ -52,8 +45,7 @@ services", мобильный контент) для защиты wap-click-оф
 деталей среды исполнения JavaScript в браузерах посетителей. Собираемые нами отпечатки состоят в среднем из
 1600--2200 различных фактов, которые показывают нам очень детальную картину внутреннего устройства программного
 обеспечения посетителей. Мы проверяем эти отпечатки десятками высокоточных тестов и безошибочно определяем
-нежелательный трафик. Мы считаем своей миссией принести сложные и дорогостоящие технологии из мира корпоративной
-защиты данных в мир партнерского маркетинга.
+нежелательный трафик.
 
 ## Машинное обучение VLA™
 
@@ -77,13 +69,6 @@ VLA™ --- это аббревиатура от "Virtual Learning Appliance". Э
 цели далеко за рамками тех проверок, которые мы изначально заложили. То, что человек-аналитик может
 упустить, никогда не ускользнет от математически точного анализа запрограммированной машины.
 
-Принцип работы машинного обучения можно проиллюстрировать следующей аналогией. Представьте полицейского
-в аэропорту, которого проинструктировали задерживать всех пассажиров с определенной татуировкой, так как
-известно, что носящие эту татуировку принадлежат к опасной банде. За последний месяц полицейский задержал
-десять человек с татуировкой и заметил, что все они также были одеты в футболки с таким же символом.
-Он сделал выводы и теперь будет также останавливать других пассажиров в таких футболках вне зависимости
-от того, есть у них татуировка или нет.
-
 В то время, как наши обычные проверки отпечатков дают очень близкую к 100% точность определения
 нежелательных посетителей, VLA является по своей природе вероятностной системой. Реальная ценность VLA
 в том, что стандартные проверки охватывают лишь заранее известные нам типы угроз, но VLA обнаруживает

index.rst

@@ -6,8 +6,8 @@
    :caption: Содержание:
 
    overview
-   use-cases
    how-it-works
+   use-cases
    streams
    integration
    troubleshooting

streams.md

@@ -489,6 +489,17 @@ IP-экстраполяция позволяет вам настроить то
 эти поля не обязательно, но может быть полезно, если вы хотите отслеживать клики, конверсии, расход, доход
 и статистику с разбивкой по площадкам в разделе ["Статистика"](reporting.md) вашего личного кабинета Adspect.
 
+### Цена перехода
+
+В этом поле задается имя параметра ссылки с ценой перехода, который будет использоваться для учета расходов.
+Например, посетитель перешел по ссылке вида:
+
+```
+https://example.com/?cost=0.5
+```
+
+Если вы заранее укажете `cost` в поле цены перехода, то Adspect запишет этот переход в статистику с ценой 0.5.
+
 ### Sub ID
 
 Sub ID --- это параметр ссылки, по которому можно делать разбивку в статистике, выбрав критерий группировки "Sub ID".