Як електронні комерційні сайти виявляють боти для запобігання фейковим замовленням?

Термін «фальшиві замовлення» не є незнайомим для більшості людей, особливо в індустрії електронної комерції. Фальшиві замовлення вже давно є серйозним викликом для продавців. Незалежно від того, чи це збільшення продажів, отримання позитивних відгуків або заробіток на промо-акціях, деякі недобросовісні користувачі використовують автоматизаційні інструменти або скрипти для імітації дій реальних користувачів та створення великої кількості шахрайських замовлень.

Це не лише спотворює статистику даних продавців, але й порушує порядок на ринку та створює поганий досвід для справжніх клієнтів. Як результат, веб-сайти з протидії фальшивим замовленням все більше акцентують увагу на виявленні ботів.

Тож як саме веб-сайти з протидії фальшивим замовленням можуть впровадити ефективне виявлення ботів? Ця стаття надасть детальний аналіз.

Що таке виявлення ботів?

Як випливає з назви, виявлення ботів – це процес використання технологій для визначення того, чи дії на веб-сайті виконуються реальними користувачами, чи автоматизаційними інструментами та скриптами. Сучасні боти стають все більш досконалими, здатними імітувати кліки мишею, прокрутку, натискання клавіш та інше. Без належних механізмів виявлення дуже важко відрізнити ботів від людей.

Звичайні методи виявлення включають:

1. Браузерний відбиток та дані плагінів

Браузерні відбитки включають інформацію, таку як операційна система, тип браузера, шрифти, відображення Canvas, стан WebRTC та інше. Аналізуючи ці атрибути, системи можуть визначити, чи контроль за середовищем браузера здійснюється автоматизаційними інструментами.

2. Аналіз поведінки користувача

Це включає аналіз взаємодії користувачів зі сторінкою, таких як кліки, прокрутка та введення тексту. Дії реальних користувачів зазвичай містять випадковість або невеликі затримки, тоді як боти часто виконують послідовні дії з надзвичайно високою швидкістю.

3. Аналіз IP-адрес та характеристик мережі

Моніторинг IP-адрес, геолокації, частоти доступу та шаблонів запитів дозволяє веб-сайтам виявляти аномальну поведінку.

Як веб-сайти з протидії фальшивим замовленням обробляють виявлення ботів?

Для платформ електронної комерції та веб-сайтів з протидії фальшивим замовленням виявлення ботів – це не лише виявлення аномального доступу, а й вжиття цілеспрямованих заходів відповідно до бізнес-сценаріїв, таких як:

1. Багаторівневі механізми перевірки

Крім аналізу поведінки на фронтенді, можна додати перевірку на бекенді, наприклад:

• Виклик CAPTCHA для підозрілих дій

• Обмеження кількох замовлень з однієї IP-адреси або облікового запису

Завдяки багаторівневому захисту платформи можуть ефективно зменшити ризики фальшивих замовлень без порушення досвіду справжніх користувачів.

2. Використання професійних інструментів виявлення ботів

На ринку є багато рішень для виявлення ботів, таких як ToDetect, які аналізують атрибути, такі як браузерний відбиток, виконання JavaScript, стан WebRTC, відображення Canvas та інше, щоб визначити, чи перебуває середовище браузера під автоматизованим контролем.

Висновок

Для веб-сайтів з протидії фальшивим замовленням виявлення ботів – це не лише технічний виклик, а й важливий захід для забезпечення чесності платформи та покращення досвіду користувачів. Поєднуючи методи аналізу поведінки, браузерного відбитка та аналізу IP/мережі, платформи можуть ефективно виявляти шахрайські дії та вживати коригувальні заходи.

Якщо ви шукаєте швидкий спосіб впровадження захисту від фальшивих замовлень, ви також можете скористатися функцією ToDetect Виявлення Ботів. Ця система виявляє, чи існують автоматизовані дії в браузері або скрипті. Аналізуючи браузерні відбитки, виконання JavaScript, стан WebRTC, відображення Canvas, об’єкт navigator, дані плагінів та інше, система може визначити, чи контролюється середовище браузера автоматизованими інструментами або реальними користувачами.

Наразі основні системи виявлення ботів та перевірки людини, такі як Cloudflare Turnstile, Google reCAPTCHA та hCaptcha, також інтегрують подібні механізми, виконуючи приховану оцінку без потреби додаткових дій від користувача.