Haga clic en fraude

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Haga clic en fraude es un tipo de fraude que se produce en el Internet en Pay-per-click (PPC) publicidad online Cuando una persona, automatizado script o programa informático imita un usuario legítimo de una navegador web Haga clic en un anuncio, con el propósito de generando un cargo por clic sin tener interés real en el destino del enlace del anuncio.[1] Haga clic en el fraude es objeto de controversia y litigio creciente debido a las redes de publicidad que un beneficiario clave del fraude.

En el libro La búsqueda: Cómo Google y sus rivales ha reescrito las reglas de negocio y transformado nuestra cultura, periodista y empresario de los medios John Battelle descrito clic fraude como la práctica de "decididamente black-hat" de los editores de juegos ilegítimamente búsqueda propaganda pagada mediante el empleo de robots o los trabajadores de bajos salarios que en varias ocasiones hacer clic en cada anuncio de AdSense en sus sitios, generando así un dinero que se pagará por el anunciante al editor y a Google.[2]

Contenido

  • 1 Pay-per-click publicidad
  • 2 Partes no contratantes
  • 3 Organización
    • 3.1 Golpe de ataque de inflación
  • 4 Casos legales
    • 4.1 Demandas
    • 4.2 Michael Anthony Bradley
  • 5 Soluciones
  • 6 Investigación
  • 7 Véase también
  • 8 Referencias
  • 9 Enlaces externos

Pay-per-click publicidad

Artículo principal: Pay-per-click

Publicidad PPC es un arreglo en el cual Webmasters (operadores de sitios web), actuando como editores, pantalla clickable links de los anunciantes a cambio de un cargo por click. Evolucionado de esta industria, una serie de redes de publicidad desarrollado, que actuaban como intermediarios entre estos dos grupos (editores y anunciantes). Cada vez que un (cree) clics del usuario Web válidas en un anuncio, el anunciante paga la red de publicidad, que a su vez paga al editor una parte de este dinero. Este sistema de reparto de ingresos es visto como un incentivo para que haga clic en fraude.

El más grande de las redes de publicidad, Googlees AdWords/AdSense y Yahoo! Search Marketing, actuar en una doble función, ya que también son editores de ellos mismos (en sus motores de búsqueda).[3] Según los críticos, esta relación compleja puede crear un conflicto de intereses. Esto es porque estas empresas pierden dinero al fraude detectado clic cuando pagando al editor sino ganan más dinero al recoger cuotas de anunciante. Debido a la diferencia entre lo que cobrar y pagarán, fraude de clic sin trabas generaría beneficios a corto plazo para estas compañías.[citación necesitada]

Partes no contratantes

Una fuente secundaria de fraude de clic es no contratantes partes, quienes no son parte de cualquier acuerdo de pay-per-click. Este tipo de fraude es aún más difícil a la policía, porque los autores generalmente no pueden ser demandados por incumplimiento de contrato o penalmente acusados de fraude. Son ejemplos de partes no contratantes:

  • Competidores de anunciantes:: Estas partes tal vez desee perjudicar a un competidor que anuncia en el mismo mercado haciendo clic en sus anuncios. Los autores no benefician directamente pero fuerza al anunciante a pagar por clics irrelevantes, así debilitar o eliminar una fuente de competencia.
  • Competidores de los editores:: Estas personas tal vez desee enmarcar un editor. Se hace que parezca que la editorial está haciendo clic en sus propios anuncios. La red de publicidad entonces puede terminar la relación. Muchos editores dependen exclusivamente de los ingresos por publicidad y podrían ser puestos fuera del negocio por semejante ataque.
  • Otras intenciones maliciosas:: Como con vandalismo, hay muchos motivos para querer perjudicar a un anunciante o un editor, incluso por personas que no tienen nada que ganar económicamente. Los motivos son venganzas personales y políticas. Estos casos son a menudo encontró el más difícil de tratar, ya que es difícil de rastrear el culpable y si, hay poca acción legal que se puede tomar contra ellos.
  • Amigos de la editorial:: A veces al enterarse que un editor se beneficia de anuncios se hizo clic, un partidario de la editorial (como un ventilador, miembro de la familia, simpatizante del partido político, patrón de la caridad o amigo personal) clic en los anuncios para ayudar. Esto puede considerarse patrocinio. Sin embargo, esto puede ser contraproducente cuando el editor (no el amigo) es acusado de fraude de clic.

Redes de publicidad pueden intentar detener el fraude por todas partes pero muchas veces no sabemos qué clics son legítimas. A diferencia de fraudes cometidos por el editor, es difícil saber quién debería pagar cuando pasado clic se encuentra el fraude. Editores molesta tener que pagar reembolsos por algo que no es su culpa. Sin embargo, los anunciantes son insiste en que no deberían tener que pagar por clics falsos.

Organización

Haga clic en fraude puede ser tan simple como una persona a partir de un pequeño sitio Web, convirtiéndose en un editor de anuncios y hacer clic en los anuncios para generar ingresos. A menudo el número de clics y su valor es tan pequeño que pasa desapercibido el fraude. Editores pueden reclamar que pequeñas cantidades de tales clic es un accidente, que suele ser el caso.

También ocurre mucho fraude de mayor escala.[4] Los involucrados en un fraude a gran escala a menudo se ejecutarán secuencias de comandos que simulan un humano haciendo clic en los anuncios en páginas Web. Sin embargo, gran número de clics que aparecen de una o un pequeño número de computadoras, o una sola área geográfica, parece altamente sospechoso a la red de publicidad y anunciantes. Clics procedentes de un equipo conocido por ser el que de una editorial también parecen sospechosos a los espectadores por haga clic en fraude. Una persona trata de fraude a gran escala, de un ordenador, representa una buena oportunidad de ser atrapado.

Un tipo de fraude que elude la detección basada en patrones de IP utiliza tráfico de usuario existente, convirtiendo esto en clics o impresiones.[5] Este ataque puede ser camuflado de usuarios mediante el uso de tamaño 0 iframes para mostrar los anuncios que se recuperan mediante programación utilizando JavaScript. También podría ser camuflado de anunciantes y portales velando por ese supuesto "reverse arañas"se presentan con una página legítima, mientras que los visitantes humanos se presentan con una página que se compromete, haga clic en fraude. El uso de iframes 0-tamaño y otras técnicas que implican los visitantes humanos también pueden combinarse con el uso de tráfico incentivado, donde miembros de sitios "Pagado a leer" (PTR) reciben pequeñas cantidades de dinero (a menudo una fracción de centavo) para visitar un sitio web o haga clic en palabras clave y los resultados de búsqueda, a veces cientos o miles de veces al día[6] Algunos propietarios de sitios PTR son miembros de motores de PPC y pueden enviar muchos anuncios de correo electrónico a los usuarios que buscan, mientras que aquellos que no envía algunos anuncios. Esto lo hacen principalmente porque el cargo por haga clic en resultados de la búsqueda es a menudo la única fuente de ingresos para el sitio. Esto se conoce como obligado buscar, una práctica que está mal visto en la industria que paga a.

Crimen organizado Puedes tener muchas computadoras con sus propias conexiones a Internet en distintas ubicaciones geográficas. A menudo, secuencias de comandos no imitar cierto comportamiento humano, para usan de las redes de crimen organizado Troyano código para activar las máquinas de la persona promedio en ordenadores Zombie y el uso esporádico redirecciones o Envenenamiento de caché DNS para activar las acciones del usuario ajeno en acciones de generación de ingresos para el estafador. Puede ser difícil para los anunciantes, redes de publicidad y las autoridades para perseguir casos contra las redes de personas repartidos por varios países.

Fraude de impresión es cuando falsamente genera impresiones de anuncios afectan a cuenta de un anunciante. En el caso de tasa de clics Subasta basado en modelos, el anunciante pueden ser penalizados por tener una redirección inaceptablemente bajo para un determinado palabra clave. Esto implica realizar numerosas búsquedas para una palabra clave sin hacer clic en el anuncio. Estos anuncios están deshabilitados[7] automáticamente, permitiendo anuncio de menor oferta de un competidor para la misma palabra clave continuar, mientras que se han eliminado varios postores altos (en la primera página de resultados de la búsqueda).

Golpe de ataque de inflación

Un ataque de golpe la inflación es una clase de método fraudulento utilizado por algunos editores de publicidad para obtener ingresos injustificados en el tráfico que conducen a sitios Web de los anunciantes. Es más sofisticado y más difícil de detectar que un simple ataque de inflación.

Este proceso implica la colaboración de dos homólogos, un editor deshonesto, P y un sitio Web deshonesto, S. páginas sobre S contienen un script que redirige al cliente al sitio Web de P, y este proceso está oculto para el cliente. Entonces, cuando el usuario U recupera una página en S, sería simular un clic o solicitar a una página en el sitio de P. Sitio de P tiene dos tipos de páginas web: una versión manipulada y una versión original. La versión manipulada simula un clic o petición al anuncio, causando P para acreditarse para el click-through. P selectivamente determina si se van a cargar el script manipulado (y por lo tanto fraudulento) al navegador de U por comprobar si era de S. Esto puede hacerse a través del campo referente, que especifica el sitio desde el que se obtuvo el enlace a P. Todas las solicitudes de S se cargará con el guión de manipular, y así se enviará la solicitud automática y oculta.[8]

Este ataque convertirá en silencio cada inocente visita a S al hacer clic en el anuncio en la página de P. P puede ser aún peor, en colaboración con varios sitios Web deshonestos, cada una de ellas puede ser en colaboración con varias editoriales deshonestos. Si el Comisario anuncio visita el sitio Web de P, se mostrará la página no fraudulenta, y por lo tanto P no puede ser acusado de ser fraudulentas. Sin una razón para sospechar que dicha colaboración existe, el Comisario anuncio tiene que inspeccionar todos los sitios de Internet para detectar este tipo de ataques, lo cual es inviable.[8]

Otro método propuesto para la detección de este tipo de fraude es mediante el uso de reglas de asociación.[9]

Casos legales

Demandas

  • Las disputas sobre el tema han dado lugar a un número de demandas. En un caso, Google (actuando como un anunciante y la red de publicidad) ganó una demanda contra una compañía de Texas llamada a Auction Experts (actuando como un editor), que Google acusado de pagar a la gente a hacer clic en los anuncios que apareció en el sitio de subasta expertos, los anunciantes cuesta $50.000.[10] Pese a los esfuerzos de las redes para detenerlo, los editores son sospechosos de los motivos de las redes de publicidad, porque la red de publicidad recibe dinero por cada clic, incluso si es fraudulento.
  • En julio de 2005, Yahoo colocó una demanda colectiva contra él por la parte actora alegando que no hizo lo suficiente para prevenir el fraude de clic. Yahoo pagó $ 4,5 millones en facturas legales por los demandantes y acordaron resolver las demandas del anunciante que se remonta a 2004[11] En julio de 2006, Google colocó una demanda similar por $ 90 millones.[12][13]
  • El 08 de marzo de 2006, Google acordó un fondo de liquidación de $ 90 millones en la demanda colectiva presentada por regalos y coleccionables de Lane.[14] La demanda colectiva fue presentada en el Condado de Miller, Arkansas, por abogados de Dallas Steve Malouf, Joel Fineberg y Dean Gresham.[15] El perito de los demandantes en el caso fue Jessie Stricchiola, un experto de búsqueda de internet que primero identificado casos de fraude PPC en 2001.[16]

Michael Anthony Bradley

En 2004, Michael Anthony Bradley residente de California creó Google camarilla, un programa que decía que podía dejar los spammers defraudar Google entre los millones de dólares en clicks fraudulentos, que finalmente condujeron a su detención y acusación.[17]

Bradley utiliza tecnología que creó para sus otras empresas que le tomaron cinco años para desarrollar. Utilizando esta tecnología, era capaz de demostrar que era posible fraude y era imposible para Google detectar.

Bradley notificó Google de esta falla de seguridad y estaba dispuesto a trabajar con ellos para cerrar algunos de estos agujeros. Sin embargo, Bradley fue ofrecido $500.000 para su software y tecnología por algunos de los principales spammers del mundo. Con esta información, Bradley que él podría poner un precio de $100,000 a su tecnología y ofreció vender Google todos los derechos de su tecnología, y podrían hacer de Internet un lugar mejor y más seguro.

Cuando Bradley presentó a las oficinas de Google, él demostró el software para ellos, y cuando preguntaron qué quería, él había indicado que celebraría consultas gratis si ellos querían comprar los derechos para su tecnología. Explicó la oferta previa de 500.000 dólares y dijo que sabía que podía conseguirlo, pero se conformaría con $100.000 si querían trabajar juntos.

Sin saberlo, Bradley regresó a las oficinas de Google y fue recibido por Servicio secreto de Estados Unidos oficiales que fueron encubiertos. Le preguntaba lo que quería e incluso empujaron un cheque de 100.000 dólares a él, Bradley dijo que éste sentía como chantaje y él no estaba cómodo con esto y empujó el dinero. Sólo entonces el servicio secreto entró y lo arrestó.

Las autoridades dijeron que fue detenido mientras intentaba extorsionar $100.000 de Google a cambio de entregar el programa.[18]

Los cargos fueron retirados sin explicación el 22 de noviembre de 2006; tanto del Procurador General oficina y Google se negó a comentar. Business Week sugiere que Google estaba dispuesto a cooperar con la fiscalía, como que se vería obligada a revelar públicamente sus técnicas de detección de fraude de clic.[19]

Soluciones

Prueba de fraude de clic puede ser muy difícil, puesto que es difícil saber quién está detrás de una computadora y cuáles son sus intenciones. A menudo es lo mejor que puede hacer una red de publicidad identificar qué clics son probablemente fraudulentos y no cargar a la cuenta del anunciante. Se utilizan medios más sofisticados de detección,[20] Pero ninguno es infalible.

El informe Tuzhilin[21] producido como parte de un asentamiento de demanda de fraude clic, tiene una discusión detallada y completa de estas cuestiones. En particular, define "el problema Fundamental de clics no válidos (fraudulentas)":

  • "No hay ninguna definición conceptual de clics no válidas que puede ser puesta en marcha [excepto en ciertos casos obviamente claros]."
  • "Una definición operativa no puede ser completamente divulgó al público en general debido a las inquietudes que los usuarios poco éticos aprovecharán, que puede conducir a un fraude masivo clic. Sin embargo, si no se divulga, los anunciantes no pueden verificar o incluso disputa por que se han cargado para ciertos hace clic."

La industria del PPC está presionando por leyes más estrictas sobre el tema. Muchos esperan tener leyes que las no obligadas por los contratos cubrirán.

Un número de compañías está desarrollando soluciones viables para la identificación de fraude de clic y está desarrollando relaciones intermediarias con las redes de publicidad. Dichas soluciones se dividen en dos categorías:

  1. Análisis forense de archivos de registro de servidor de web de los anunciantes.
    Este análisis de datos del servidor web del anunciante requiere una mirada en profundidad a la fuente y el comportamiento del tráfico. Como archivos de registro estándar de la industria se utilizan para el análisis, los datos son comprobables por redes de publicidad. El problema con este enfoque es que se basa en la honestidad de los intermediarios en la identificación de fraude.
  2. Corroboración de terceros.
    Terceras partes ofrecen soluciones basadas en web que podrían involucrar la colocación de imágenes de píxel o Javascript en las páginas web del anunciante y etiquetado adecuado de los anuncios. El visitante puede presentarse con una galleta. Información para visitantes es entonces recogido en un almacén de datos de terceros y puesto a disposición para su descarga. Las mejores ofertas hacen fácil destacar clics sospechosas, y muestran las razones para tal conclusión. Puesto que los archivos de registro de un anunciante pueden ser manipulados, su acompañamiento con corroboración de datos de un tercero forma un convincente cuerpo de evidencia para presentar a la red de publicidad. Sin embargo, el problema con soluciones de terceros es que esas soluciones ven sólo una parte del tráfico de toda la red. Por lo tanto, pueden ser menos propensos a identificar patrones que abarcan varios anunciantes. Además, debido a la limitada cantidad de tráfico que reciben cuando comparado con intermediarios, pueden ser excesivamente o menos agresivo cuando a juzgar el tráfico a fraude.

En una entrevista de 2007 en Forbes, Google, haga clic en zar de fraude Shuman Ghosemajumder dice que uno de los retos claves en la detección de fraude de clic por terceros acceso a los datos más allá de clics, en particular, datos de impresión de anuncios.[22]

Haga clic en el fraude es menos probable en costo por acción modelos.

Investigación

El hecho de que los intermediarios (buscadores) tienen la ventaja en la definición operacional de clics no válidas es la razón para el conflicto de intereses entre los anunciantes y los intermediarios, como se describió anteriormente. Esto se manifiesta en el informe Tuzhilin[21] como se describió anteriormente. El informe Tuzhilin públicamente no definieron clics no válidos y no describió las definiciones operacionales en detalle. Por el contrario, dio una imagen de alto nivel del sistema de detección de fraudes y argumentó que la definición operacional del motor de búsqueda bajo investigaciones es "razonable". Uno de los objetivos del informe fue preservar la privacidad del sistema de detección de fraudes para mantener su efectividad. Esto llevó a algunos investigadores a realizar una investigación pública sobre cómo los intermediarios pueden luchar contra el fraude de clic. Puesto que este tipo de investigación es presumiblemente no contaminado por las fuerzas del mercado, hay esperanza de que esta investigación puede adoptarse para evaluar cómo rigurosa un intermediario en la detección de fraude de clic en casos de la futura ley. El temor de que esta investigación puede exponer el sistema de detección de fraudes internos de intermediarios todavía se aplica. Un ejemplo de este tipo de investigación es realizado por Metwally, Agrawal y El Abbadi en UCSB. Obra reciente de Majumdar, Kulkarni y Ravishankar en UC Riverside propone los protocolos para la identificación de conducta fraudulenta por corredores y otros intermediarios en las redes de distribución de contenido.

Véase también

  • Haga clic en granja
  • Clickbot.A

Referencias

  1. ^ "Los robots de software podrían amenazar Anuncios Google". El New Scientist. 2005-02-04.
  2. ^ Battelle, John (2005-09-08). La búsqueda: Cómo Google y sus rivales ha reescrito la reglas de negocio andTransformed nuestra cultura. Pingüino. ISBN9781101218419. El 13 de agosto, 2014.
  3. ^ Asdemir, Kursad; Yurtseven, Özden; Yahya, Mon. Un modelo económico de fraude de clic en redes editor. 2008.
  4. ^ Schonfeld, Erick; La evolución de fraude de clic: Masiva operación chino DormRing1 descubierto". TechCrunch. 08 de octubre de 2009.
  5. ^ Gandhi, Mona; Jakobsson, Markus; Ratkiewicz, Jacob;Badvertisements: Sigiloso Click-fraude con accesorios involuntarios", APWG Conferencia de eFraud, 2006
  6. ^ Crecer, Bryan; Elgin, Ben; con Herbst, Moira; (2 de octubre, 2006). "Haga clic en fraude: el lado oscuro de la publicidad online". BusinessWeek.
  7. ^ "Botnets estrangular a campañas de Google Adwords, riesgo de secuestro de palabra clave". El registro. 2005-02-04.
  8. ^ a b Anupam V., A. Mayer, Nissim K., B. Pinkas y Reiter M. (1999). "En la seguridad de Pay-Per-Click y otros sistemas de publicidad Web. In Proceedings of the 8th WWW internacional World Wide Web Conference" (PDF). Unizh.co. págs. 1091 – 1100.
  9. ^ A. Metwally, D. Agrawal y A. El Abbadi (2005). "Utilizando las reglas de Asociación para la detección de fraude en las redes de publicidad Web. In Proceedings of the ICDT 10th International Conference on teoría de base de datos" (PDF). págs. 398 – 412. Una versión extendida apareció en una Universidad de California en Santa Bárbara, Departamento de informática, informe técnico 2005-23.
  10. ^ Davis, Wendy; "Google gana $75.000 en caso de fraude de clic". Los medios de comunicación de correos 05 de julio de 2005.
  11. ^ Ryan, Kevin M. (05 de julio de 2006). "Gran Yahoo Click fraude asentamiento". iMedia conexión.
  12. ^ Wong, Nicole; "Regalos de carriles v. Google update". Blog de Google, 08 de marzo de 2006
  13. ^ Griffin, Joe E. (27 de julio de 2006). "Carriles v. orden Final de Google" (PDF). Googleblog.blogsport.com.
  14. ^ Sullivan, Danny;"Google acuerda al establecimiento de $ 90 millones en pleito sobre fraude de clic". 08 de marzo de 2006
  15. ^ "Tribunal expediente para: regalos de Lane y el coleccionismo, L.L.C. et al v. Yahoo! Inc., et al.". Agenda alarma, Inc. 6 de agosto 2013.
  16. ^ Stricchiola, Jessie (28 de julio de 2004). "Perdido por clic". Search Engine Watch.
  17. ^ "Expediente criminal para: Estados Unidos v. Bradley, 5:04-cr-20108 (N.D.Cal).". Agenda alarma, Inc. 6 de agosto 2013.
  18. ^ Departamento de justicia estadounidense; "Programador informático detenido por extorsión y fraude de correo dirigidos a Google, Inc.". 18 de marzo de 2004
  19. ^ Elgin, Ben; "La desaparición, haga clic en caso de fraude". Business Week. 04 de diciembre de 2006
  20. ^ Ghosemajumder, Shuman; "Uso de datos para ayudar a prevenir el fraude". 18 de marzo de 2008
  21. ^ a b Tuzhilin, Alexander; Regalos del carril v. informe de Google, por Alexander Tuzhilin. Julio de 2006
  22. ^ Greenberg, Andy; "Contando clics". Forbes. 14 de septiembre de 2007

Enlaces externos

  • Metwally, Ahmed; Agrawal, Divyakant; El Abbadi, Amr (2007). "DETECTIVES: detección de coalición golpeó ataques inflación en redes publicitarias arroyos". Actas de la Conferencia Internacional WWW. IW3C2. págs. 241 – 250.
  • Metwally, Ahmed; Agrawal, Divyakant; El Abbadi, Amr (2005). "Detección de duplicados en los arroyos Click". Actas de la Conferencia Internacional WWW. IW3C2. págs. 12-21.
  • Majumdar, Saugat; Kulkarni, Dhananjay; Ravishankar, Chinya (2007). "Abordar el fraude de clic en sistemas de entrega de contenidos". Infocom. IEEE.
  • "Verdad en la publicidad", El economista, 23 de noviembre de 2006.
  • "Los vendedores liberan herramientas de detección de fraude-haga clic en", eWeek. Retrieved 04 de marzo de 2005.
  • "Haga clic en fraude agita buscar anunciantes", CNet. Retrieved 04 de marzo de 2005.
  • "Ataque de ratones: Los estafadores de Internet roban dinero con 'clic fraude'", Newsweek. Obtenido 18 de enero de 2005.
  • "Director financiero de Google: Fraude una gran amenaza", CNN Dinero. Obtenido 02 de diciembre de 2004.
  • "¿Cómo Click fraude podría tragarse el Internet", Revista Wired, emitir 14,01 (enero de 2006). Obtenido 29 de diciembre de 2005.
  • "Temores de fraude creciente de los anunciantes en línea, haga clic en", Los tiempos. Obtenido de febrero de 2006.
  • Datamation. Recuperado de septiembre de 2004.
  • Simone Soubusta: "El fraude del Click", Obtenido en marzo de 2014.
  • "Haga clic en fraude descubierto - Fiverr anunciantes dispuestos a hacer clic en anuncios por $5. Obtenido de abril de 2015

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