Как обнаруживается мошенничество с кликами? [закрыто]

Вот что делает Google: http://googleblog.blogspot.com/2008/03/using-data-to-help-prevent-fraud.html

Официальный ответ Google Adwords: https://adwords.google.com/support/aw/bin/answer.py?hl=ru-uk&topic=10625&answer=6114

Другие методы: существует множество способов, например:

1) Если есть несколько запросов с одного и того же IP.

2) Криминалистический анализ лог-файлов веб-серверов рекламодателей:
Этот анализ данных веб-сервера рекламодателя требует глубокого изучения источника и поведения трафика. Поскольку для анализа используются стандартные отраслевые файлы журналов, данные могут быть проверены рекламными сетями. Проблема с этим подходом заключается в том, что он полагается на честность посредников в выявлении мошенничества.

3) Подтверждение третьей стороны:
Третьи лица предлагают веб-решения, которые могут включать размещение однопиксельных изображений или Javascript на веб-страницах рекламодателя и подходящую маркировку объявлений. Посетителю может быть предоставлен файл cookie. Затем информация о посетителях собирается в стороннем хранилище данных и становится доступной для загрузки. Лучшие предложения позволяют легко выявить подозрительные клики и показать причины такого вывода. Поскольку файлы журналов рекламодателя могут быть подделаны, их сопровождение подтверждающими данными от третьей стороны формирует более убедительную совокупность доказательств для предоставления рекламной сети. Однако проблема сторонних решений в том, что такие решения видят только часть трафика всей сети.Следовательно, они с меньшей вероятностью выявят шаблоны, охватывающие несколько рекламодателей. Кроме того, из-за ограниченного объема трафика, который они получают по сравнению с посредниками, они могут быть чрезмерно или менее агрессивными, когда оценивают трафик как мошеннический.

4) Кроме того, существует множество программ для обнаружения мошенничества с оплатой за клик: Некоторые примеры:

• https://www.improvely.com

• http://www.adwatcher.com

• http:/ /www.ppsecure.com

Журналирование по IP-адресу – один и тот же клик с вашего адреса

Файлы cookie – либо по ссылке, либо по логину вашей PPC-компании

Регистрация порогового значения – количество кликов в 10 раз больше, чем обычно, или аномально высокий процент по сравнению с загрузка страниц

Они определенно используют интеллектуальные алгоритмы для анализа потока кликов.

Например, если распределение кликов во времени не соответствует распределению Пуассона, это может быть признаком того, что было задействовано что-то неестественное. Это может быть автоматический щелчок или преднамеренный щелчок человека.

Это наука, а также искусство и психология, которые помогают решить эту проблему.