Wie erkennen E-Commerce-Websites Bots, um Fake-Bestellungen zu verhindern?

Der Begriff „Fake-Bestellungen“ ist den meisten Menschen, insbesondere in der E-Commerce-Branche, nicht fremd. Fake-Bestellungen stellen seit langem eine große Herausforderung für Händler dar. Um den Umsatz zu steigern, positive Bewertungen zu erhöhen oder Werbeprämien zu erhalten, greifen einige unehrliche Nutzer auf Automatisierungstools oder Skripte zurück, um das Verhalten echter Nutzer zu imitieren und große Mengen betrügerischer Bestellungen zu generieren.

Dies verzerrt nicht nur die Datenstatistiken der Händler, sondern stört auch die Marktordnung und sorgt für eine schlechte Nutzererfahrung für echte Kunden. Daher legen Anti-Fake-Bestell-Websites zunehmend Wert auf Bot-Erkennung.

Aber wie genau können Anti-Fake-Bestell-Websites eine effektive Bot-Erkennung implementieren? Dieser Artikel bietet eine detaillierte Analyse.

Was ist Bot-Erkennung?

Wie der Name schon sagt, ist die Bot-Erkennung der Prozess, bei dem mithilfe von Technologie festgestellt wird, ob Website-Besuche oder Bestellaktionen von echten Nutzern oder von Automatisierungstools und Skripten durchgeführt werden. Moderne Bots werden zunehmend ausgefeilter und können Mausklicks, Scrollen, Tastenanschläge und mehr simulieren. Ohne geeignete Erkennungsmechanismen ist es sehr schwierig, Bots von Menschen zu unterscheiden.

Gängige Erkennungsmethoden sind unter anderem:

1. Browser-Fingerprinting und Plugin-Daten

Browser-Fingerprints bestehen aus Informationen wie Betriebssystem, Browsertyp, Schriftarten, Canvas-Rendering, WebRTC-Status und mehr. Durch die Analyse dieser Attribute können Systeme erkennen, ob die Browsing-Umgebung von Automatisierungstools gesteuert wird.

2. Analyse des Nutzerverhaltens

Dabei wird das Verhalten der Nutzer auf der Seite analysiert, z. B. Klicks, Scrollen und Eingaben. Echte Nutzeraktionen enthalten in der Regel Zufälligkeiten oder leichte Verzögerungen, während Bots aufeinanderfolgende Aktionen oft mit extrem hoher Geschwindigkeit ausführen.

3. Analyse von IP- und Netzwerkmerkmalen

Durch die Überwachung von IP-Adressen, Geolokation, Zugriffshäufigkeit und Anfrage-Mustern können Websites abnormales Verhalten erkennen.

Wie gehen Anti-Fake-Bestell-Websites mit Bot-Erkennung um?

Für E-Commerce-Plattformen und Anti-Fake-Bestell-Websites geht es bei der Bot-Erkennung nicht nur darum, abnormale Zugriffe zu erkennen – es geht auch darum, gezielte Maßnahmen entsprechend den Geschäftsszenarien zu ergreifen, wie z. B.:

1. Mehrschichtige Verifizierungsmechanismen

Über die Analyse des Frontend-Verhaltens hinaus kann auch eine Backend-Verifizierung hinzugefügt werden, zum Beispiel:

• Auslösen von CAPTCHA-Prüfungen bei verdächtigen Aktionen

• Einschränkung mehrerer Bestellungen von derselben IP-Adresse oder demselben Konto

Mit mehrschichtigem Schutz können Plattformen das Risiko von Fake-Bestellungen effektiv reduzieren, ohne die echte Nutzererfahrung zu beeinträchtigen.

2. Verwendung professioneller Bot-Erkennungstools

Es gibt viele Bot-Erkennungslösungen auf dem Markt, wie z. B. ToDetect, die Attribute wie Browser-Fingerprinting, JavaScript-Ausführung, WebRTC-Status, Canvas-Rendering und mehr analysieren, um festzustellen, ob die Browsing-Umgebung automatisiert gesteuert wird.

Fazit

Für Anti-Fake-Bestell-Websites ist Bot-Erkennung nicht nur eine technische Herausforderung – sie ist auch eine entscheidende Maßnahme, um Fairness auf der Plattform zu gewährleisten und die Nutzererfahrung zu verbessern. Durch die Kombination von Methoden wie Verhaltensanalyse, Browser-Fingerprinting und IP-/Netzwerkanalyse können Plattformen betrügerische Aktivitäten effektiv erkennen und Gegenmaßnahmen ergreifen.

Wenn Sie eine schnelle Möglichkeit suchen, Anti-Fake-Bestell-Schutz zu implementieren, können Sie auch die ToDetect Bot Detection-Funktion nutzen. Dieses Erkennungssystem kann feststellen, ob automatisierte Aktivitäten in einem Browser oder Skript vorhanden sind. Durch die Analyse von Browser-Fingerprints, JavaScript-Ausführung, WebRTC-Status, Canvas-Rendering, Navigator-Objekt, Plugin-Daten und mehr kann es feststellen, ob die Browsing-Umgebung von Automatisierungstools oder echten Nutzern gesteuert wird.

Derzeit integrieren auch gängige Bot-Erkennungs- und Human-Verification-Systeme wie Cloudflare Turnstile, Google reCAPTCHA und hCaptcha ähnliche Mechanismen und führen implizite Bewertungen durch, ohne dass zusätzliche Nutzeraktionen erforderlich sind.