¿Cómo detectan los sitios de comercio electrónico los bots para prevenir pedidos falsos?

El término “órdenes falsas” no es desconocido para la mayoría de las personas, especialmente en la industria del comercio electrónico. La realización de órdenes falsas ha sido durante mucho tiempo un gran desafío para los comerciantes. Ya sea para aumentar las ventas, obtener reseñas positivas o ganar recompensas promocionales, algunos usuarios deshonestos recurren a herramientas de automatización o scripts para imitar la actividad de usuarios reales y generar grandes volúmenes de órdenes fraudulentas.

Esto no solo distorsiona las estadísticas de datos de los comerciantes, sino que también altera el orden del mercado y crea una mala experiencia para los clientes genuinos. Como resultado, los sitios web anti-órdenes falsas están poniendo un énfasis cada vez mayor en la detección de bots.

Entonces, ¿cómo pueden los sitios web anti-órdenes falsas implementar una detección de bots efectiva? Este artículo proporcionará un análisis detallado.

¿Qué es la detección de bots?

Como su nombre indica, la detección de bots es el proceso de usar tecnología para determinar si las visitas al sitio web o las acciones de pedido son realizadas por usuarios reales o por herramientas de automatización y scripts. Los bots modernos se están volviendo cada vez más sofisticados, capaces de simular clics de mouse, desplazamientos, pulsaciones de teclas y más. Sin mecanismos de detección adecuados, puede ser muy difícil distinguir bots de humanos.

Los métodos comunes de detección incluyen:

1. Huellas del navegador y datos de complementos

Las huellas del navegador consisten en información como sistema operativo, tipo de navegador, fuentes, renderizado de Canvas, estado de WebRTC y más. Al analizar estos atributos, los sistemas pueden detectar si el entorno de navegación está siendo controlado por herramientas de automatización.

2. Análisis del comportamiento del usuario

Esto implica analizar las interacciones del usuario en la página, como clics, desplazamientos y escritura. Las acciones de usuarios genuinos generalmente contienen aleatoriedad o ligeros retrasos, mientras que los bots a menudo completan acciones consecutivas a velocidades extremadamente altas.

3. Análisis de IP y características de la red

Al monitorear direcciones IP, geolocalización, frecuencia de acceso y patrones de solicitudes, los sitios web pueden identificar comportamientos anormales.

¿Cómo manejan los sitios web anti-órdenes falsas la detección de bots?

Para las plataformas de comercio electrónico y los sitios web anti-órdenes falsas, la detección de bots no se trata solo de identificar accesos anormales, sino también de tomar medidas específicas alineadas con los escenarios comerciales, tales como:

1. Mecanismos de verificación multicapa

Más allá del análisis del comportamiento en el front-end, también se puede agregar verificación en el backend, por ejemplo:

• Activar desafíos CAPTCHA para acciones sospechosas

• Restringir múltiples pedidos desde la misma dirección IP o cuenta

Con protección multicapa, las plataformas pueden reducir efectivamente los riesgos de órdenes falsas sin afectar la experiencia de los usuarios genuinos.

2. Uso de herramientas profesionales de detección de bots

Existen muchas soluciones de detección de bots en el mercado, como ToDetect, que analiza atributos como huellas del navegador, ejecución de JavaScript, estado de WebRTC, renderizado de Canvas y más para determinar si el entorno de navegación está bajo control automatizado.

Conclusión

Para los sitios web anti-órdenes falsas, la detección de bots no es solo un desafío técnico, sino también una medida crucial para garantizar la equidad de la plataforma y mejorar la experiencia del usuario. Al combinar métodos como análisis de comportamiento, huellas del navegador y análisis de IP/red, las plataformas pueden detectar efectivamente actividades fraudulentas y tomar medidas correctivas.

Si buscas una forma rápida de implementar protecciones contra órdenes falsas, también puedes usar la función Detección de Bots de ToDetect. Este sistema de detección puede identificar si existen actividades automatizadas en un navegador o script. Al analizar huellas del navegador, ejecución de JavaScript, estado de WebRTC, renderizado de Canvas, objeto navigator, datos de complementos y más, puede determinar si el entorno de navegación está controlado por herramientas de automatización o por usuarios reales.

Actualmente, los sistemas de detección de bots y verificación humana más utilizados, como Cloudflare Turnstile, Google reCAPTCHA y hCaptcha, también integran mecanismos similares, realizando evaluaciones implícitas sin requerir acciones adicionales por parte del usuario.