Como os sites de e-commerce detectam bots para prevenir pedidos falsos?

O termo “pedidos falsos” não é estranho para a maioria das pessoas, especialmente na indústria de comércio eletrônico. A prática de fazer pedidos falsos há muito tempo é um grande desafio para os comerciantes. Seja para aumentar vendas, obter avaliações positivas ou ganhar recompensas promocionais, alguns usuários desonestos recorrem a ferramentas de automação ou scripts para imitar a atividade de usuários reais e gerar grandes volumes de pedidos fraudulentos.

Isso não apenas distorce as estatísticas de dados dos comerciantes, mas também perturba a ordem do mercado e cria uma experiência ruim para os clientes genuínos. Como resultado, os sites anti-pedidos-falsos estão dando cada vez mais ênfase à detecção de bots.

Então, como exatamente os sites anti-pedidos-falsos podem implementar uma detecção eficaz de bots? Este artigo fornecerá uma análise detalhada.

O que é Detecção de Bots?

Como o nome sugere, a detecção de bots é o processo de usar tecnologia para determinar se as visitas ao site ou ações de pedido são realizadas por usuários reais ou por ferramentas de automação e scripts. Bots modernos estão se tornando cada vez mais sofisticados, capazes de simular cliques do mouse, rolagem, digitação e mais. Sem mecanismos adequados de detecção, pode ser muito difícil distinguir bots de humanos.

Métodos comuns de detecção incluem:

1. Impressão digital do navegador e dados de plugins

As impressões digitais do navegador consistem em informações como sistema operacional, tipo de navegador, fontes, renderização Canvas, estado do WebRTC e mais. Analisando esses atributos, os sistemas podem detectar se o ambiente de navegação está sendo controlado por ferramentas de automação.

2. Análise do comportamento do usuário

Isso envolve analisar interações dos usuários na página, como cliques, rolagem e digitação. Ações genuínas dos usuários geralmente contêm aleatoriedade ou pequenos atrasos, enquanto os bots frequentemente completam ações consecutivas em velocidades extremamente altas.

3. Análise de IP e características de rede

Monitorando endereços IP, geolocalização, frequência de acesso e padrões de solicitação, os sites podem identificar comportamentos anormais.

Como os sites anti-pedidos-falsos lidam com a detecção de bots?

Para plataformas de comércio eletrônico e sites anti-pedidos-falsos, a detecção de bots não se trata apenas de identificar acessos anormais — também envolve tomar medidas direcionadas alinhadas com os cenários de negócios, como:

1. Mecanismos de verificação em múltiplas camadas

Além da análise de comportamento no front-end, a verificação no back-end também pode ser adicionada, por exemplo:

• Acionar desafios CAPTCHA para ações suspeitas

• Restringir múltiplos pedidos do mesmo endereço IP ou conta

Com proteção em múltiplas camadas, as plataformas podem reduzir efetivamente os riscos de pedidos falsos sem prejudicar a experiência do usuário genuíno.

2. Usando ferramentas profissionais de detecção de bots

Existem muitas soluções de detecção de bots no mercado, como ToDetect, que analisam atributos como impressão digital do navegador, execução de JavaScript, estado do WebRTC, renderização Canvas e mais para determinar se o ambiente de navegação está sob controle automatizado.

Conclusão

Para sites anti-pedidos-falsos, a detecção de bots não é apenas um desafio técnico — é também uma medida crucial para garantir a justiça da plataforma e melhorar a experiência do usuário. Combinando métodos como análise de comportamento, impressão digital do navegador e análise de IP/rede, as plataformas podem detectar efetivamente atividades fraudulentas e tomar medidas corretivas.

Se você está procurando uma maneira rápida de implementar proteções contra pedidos falsos, também pode usar o recurso Detecção de Bots ToDetect. Este sistema de detecção pode identificar se existem atividades automatizadas em um navegador ou script. Analisando impressões digitais do navegador, execução de JavaScript, estado do WebRTC, renderização Canvas, objeto navigator, dados de plugins e mais, ele pode determinar se o ambiente de navegação está controlado por ferramentas de automação ou por usuários reais.

Atualmente, sistemas de detecção de bots e verificação humana predominantes, como Cloudflare Turnstile, Google reCAPTCHA e hCaptcha, também integram mecanismos semelhantes, realizando avaliações implícitas sem exigir ações adicionais do usuário.