Come fanno i siti di e-commerce a rilevare i bot per prevenire gli ordini falsi?

Il termine “ordini falsi” non è nuovo per la maggior parte delle persone, soprattutto nel settore dell’e-commerce. Gli ordini falsi rappresentano da tempo una grande sfida per i commercianti. Che si tratti di aumentare le vendite, ottenere recensioni positive o guadagnare premi promozionali, alcuni utenti disonesti ricorrono a strumenti di automazione o script per imitare l’attività di utenti reali e generare grandi volumi di ordini fraudolenti.

Questo non solo distorce le statistiche dei dati dei commercianti, ma interrompe anche l’ordine del mercato e crea una cattiva esperienza per i clienti reali. Di conseguenza, i siti web anti-fake-order pongono sempre maggiore attenzione al rilevamento dei bot.

Ma come possono esattamente i siti anti-fake-order implementare un rilevamento efficace dei bot? Questo articolo fornirà un’analisi dettagliata.

Cos’è il rilevamento dei bot?

Come suggerisce il nome, il rilevamento dei bot è il processo mediante il quale si utilizza la tecnologia per determinare se le visite al sito web o le azioni di ordinazione siano effettuate da utenti reali o da strumenti di automazione e script. I bot moderni stanno diventando sempre più sofisticati, capaci di simulare clic del mouse, scorrimento, battitura e altro ancora. Senza meccanismi di rilevamento adeguati, può essere molto difficile distinguere i bot dagli esseri umani.

I metodi di rilevamento comuni includono:

1. Browser Fingerprinting e dati dei plugin

I fingerprint del browser comprendono informazioni come sistema operativo, tipo di browser, font, rendering Canvas, stato WebRTC e altro ancora. Analizzando questi attributi, i sistemi possono rilevare se l’ambiente di navigazione è controllato da strumenti di automazione.

2. Analisi del comportamento dell’utente

Questo comporta l’analisi delle interazioni degli utenti sulla pagina, come clic, scorrimento e digitazione. Le azioni degli utenti reali contengono generalmente casualità o piccoli ritardi, mentre i bot spesso completano azioni consecutive a velocità estremamente elevate.

3. Analisi delle caratteristiche IP e di rete

Monitorando indirizzi IP, geolocalizzazione, frequenza di accesso e pattern di richiesta, i siti web possono identificare comportamenti anomali.

Come gestiscono il rilevamento dei bot i siti anti-fake-order?

Per le piattaforme di e-commerce e i siti anti-fake-order, il rilevamento dei bot non riguarda solo il riconoscimento degli accessi anomali, ma anche l’adozione di misure mirate in linea con gli scenari aziendali, come:

1. Meccanismi di verifica multilivello

Oltre all’analisi del comportamento front-end, può essere aggiunta anche una verifica back-end, ad esempio:

• Attivazione di CAPTCHA per azioni sospette

• Limitazione di più ordini dallo stesso indirizzo IP o account

Con una protezione multilivello, le piattaforme possono ridurre efficacemente i rischi di ordini falsi senza compromettere l’esperienza degli utenti reali.

2. Utilizzo di strumenti professionali di rilevamento dei bot

Sul mercato esistono molte soluzioni per il rilevamento dei bot, come ToDetect, che analizzano attributi come browser fingerprinting, esecuzione JavaScript, stato WebRTC, rendering Canvas e altro per determinare se l’ambiente di navigazione è sotto controllo automatizzato.

Conclusione

Per i siti anti-fake-order, il rilevamento dei bot non è solo una sfida tecnica, ma anche una misura cruciale per garantire l’equità della piattaforma e migliorare l’esperienza degli utenti. Combinando metodi come l’analisi del comportamento, il browser fingerprinting e l’analisi IP/rete, le piattaforme possono rilevare efficacemente le attività fraudolente e adottare misure correttive.

Se stai cercando un modo rapido per implementare protezioni contro gli ordini falsi, puoi anche utilizzare la funzione Rilevamento dei Bot di ToDetect. Questo sistema di rilevamento può identificare se esistono attività automatizzate in un browser o script. Analizzando browser fingerprint, esecuzione JavaScript, stato WebRTC, rendering Canvas, oggetto navigator, dati dei plugin e altro, può determinare se l’ambiente di navigazione è controllato da strumenti di automazione o da utenti reali.

Attualmente, anche i principali sistemi di rilevamento dei bot e di verifica umana come Cloudflare Turnstile, Google reCAPTCHA e hCaptcha integrano meccanismi simili, eseguendo valutazioni implicite senza richiedere azioni aggiuntive da parte dell’utente.