_Technologie

Bot Traffic Erkennung auf höchstem Niveau

Vollständiger Schutz vor Bots in drei Schritten

01

Erkennen

Unser Algorithmus analysiert täglich Millionen von Anfragen, Signalen und Verhaltensmustern, um Ihnen in Echtzeit verwertbare Informationen über Ihren Traffic zur Verfügung zu stellen.

02

Ausschließen

Mithilfe von Negative Audience Groups blockiert unser System in Echtzeit fake und low-quality Traffic. Und das auf all Ihren Kanälen wie z.B. Google Ads, Instagram, Facebook, TikTok, LinkedIn und vielen weiteren.

03

Weiterentwickeln

Mithilfe unserer Machine Learning Algorithmen kann das System selbstständig in Echtzeit auf neue Angriffsmuster reagieren, sodass Sie immer auf der sicheren Seite sind.

_Arten von nichtmenschlichen Aktivitäten

Analysieren von Anomalien

Wir analysieren Diskrepanzen in Daten anhand festgelegter Kriterien, die Rückschlüsse auf Bots zulassen.

 

If {useragent = iPhone} but {connection speed = data center} -> red flag

 

If {IP adresse = data center} -> red flag

 

If {useragent = iPhone} but {screen resolution ≠ known resolutions} -> red flag

 

If {plugins = none} & {language = none} & {window = 1×1px} -> red flag

Browseranalyse in Echtzeit

Anhand bestimmter Berechnungen innerhalb des Browsers identifiziert das System betrügerische Aktivitäten.

Honey Pots

Mehrere hundert Bot-Fallen (sog. “Honey Pots”) kommen zum Einsatz. Unsichtbar für echte Besucher, fatal für Bots.

Verhaltensanalyse

Hoch entwickelte Bots können menschliches Verhalten mittlerweile detailgetreu imitieren. Mit einer Kombination aus supervised und unsupervised Machine Learning Modellen lernt das System, wie User mit Ihrer Website interagieren.

Anomales Verhalten, das nicht zum spezifischen Verhaltensprofil Ihrer Website passt, wird dadurch in Echtzeit erkannt und zuverlässig geblockt.
Menschliches Verhalten
Bot-Verhalten

Berücksichtigte Faktoren sind unter anderem

Wie lange blieb der User auf der Webseite?

Wie viele weitere Anfragen wurden gestellt?

Wie schnell wurden weitere Anfragen gestellt?

Wurde der gesamte Inhalt der Seite geladen?

War die Navigation des Users erwartungsgemäß?

Wie viel Prozent Ihres Marketingbudgets geben Sie für Fake Traffic aus?
1%, 4%, 36%?
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