Como os sites de comércio eletrônico detectam bots para prevenir pedidos falsos?

Le terme « commandes fictives »  n’est pas inconnu de la plupart des gens, en particulier dans l’industrie du commerce électronique. Les commandes fictives constituent depuis longtemps un défi majeur pour les commerçants. Que ce soit pour augmenter les ventes, obtenir plus d’avis positifs ou gagner des récompenses promotionnelles, certains utilisateurs malhonnêtes utilisent des outils d’automatisation ou des scripts pour imiter l’activité réelle des utilisateurs et générer de grandes quantités de commandes frauduleuses.

Cela fausse non seulement les statistiques des commerçants, mais perturbe également l’ordre du marché et crée une mauvaise expérience utilisateur pour les clients authentiques. En conséquence, les sites web anti-faux-commandes accordent une importance croissante à la détection des bots.

Alors, comment les sites web anti-faux-commandes peuvent-ils mettre en œuvre une détection efficace des bots ? Cet article fournit une analyse détaillée.

Qu’est-ce que la détection de bots ?

Comme son nom l’indique, la détection de bots est le processus qui utilise la technologie pour déterminer si les visites sur un site web ou les actions de commande sont effectuées par de vrais utilisateurs ou par des outils et scripts automatisés. Les bots modernes deviennent de plus en plus sophistiqués, capables de simuler des clics de souris, le défilement, la saisie au clavier et plus encore. Sans mécanismes de détection appropriés, il peut être très difficile de distinguer les bots des humains.

Les méthodes de détection courantes incluent :

1. Empreinte du navigateur et données des plugins

Les empreintes de navigateur comprennent des informations telles que le système d’exploitation, le type de navigateur, les polices, le rendu Canvas, l’état de WebRTC, et plus encore. En analysant ces attributs, les systèmes peuvent détecter si l’environnement de navigation est contrôlé par des outils d’automatisation.

2. Analyse du comportement des utilisateurs

Cela implique l’analyse des interactions des utilisateurs sur la page, comme les clics, le défilement et la saisie. Les actions réelles des utilisateurs contiennent généralement de l’aléatoire ou de légers délais, tandis que les bots exécutent souvent des actions consécutives à des vitesses extrêmement élevées.

3. Analyse des caractéristiques IP et réseau

En surveillant les adresses IP, la géolocalisation, la fréquence d’accès et les modèles de requêtes, les sites web peuvent identifier un comportement anormal.

Comment les sites anti-faux-commandes gèrent la détection des bots ?

Pour les plateformes e-commerce et les sites anti-faux-commandes, la détection de bots ne consiste pas seulement à repérer des accès anormaux – il s’agit également de prendre des mesures ciblées adaptées aux scénarios commerciaux, telles que :

1. Mécanismes de vérification multi-niveaux

Au-delà de l’analyse du comportement en front-end, une vérification back-end peut également être ajoutée, par exemple :

• Déclencher des défis CAPTCHA pour les actions suspectes

• Restreindre les commandes multiples depuis la même adresse IP ou compte

Avec une protection multi-niveaux, les plateformes peuvent réduire efficacement les risques de commandes fictives sans perturber l’expérience des utilisateurs réels.

2. Utilisation d’outils professionnels de détection de bots

Il existe de nombreuses solutions de détection de bots sur le marché, telles que ToDetect, qui analyse des attributs comme l’empreinte du navigateur, l’exécution de JavaScript, l’état de WebRTC, le rendu Canvas, et plus encore pour déterminer si l’environnement de navigation est sous contrôle automatisé.

Conclusion

Pour les sites anti-faux-commandes, la détection de bots n’est pas seulement un défi technique – c’est aussi une mesure cruciale pour garantir l’équité de la plateforme et améliorer l’expérience utilisateur. En combinant des méthodes telles que l’analyse du comportement, l’empreinte du navigateur et l’analyse IP/réseau, les plateformes peuvent détecter efficacement les activités frauduleuses et prendre des mesures correctives.

Si vous cherchez un moyen rapide de mettre en œuvre des protections anti-faux-commandes, vous pouvez également utiliser la fonction ToDetect Bot Detection. Ce système de détection peut identifier si des activités automatisées existent dans un navigateur ou un script. En analysant les empreintes du navigateur, l’exécution de JavaScript, l’état de WebRTC, le rendu Canvas, l’objet navigator, les données des plugins et plus encore, il peut déterminer si l’environnement de navigation est contrôlé par des outils d’automatisation ou de vrais utilisateurs.

Actuellement, les systèmes de détection de bots et de vérification humaine grand public comme Cloudflare Turnstile, Google reCAPTCHA et hCaptcha intègrent également des mécanismes similaires, effectuant des évaluations implicites sans nécessiter d’actions supplémentaires de la part des utilisateurs.