Lade Inhalt...

Strategien zur Erkennung von Betrug in der Onlinewerbung

©2005 Diplomarbeit 90 Seiten

Zusammenfassung

Inhaltsangabe:Einleitung:
Durch die immer stärkere Durchdringung des Internets über alle Altersschichten hinweg ist Onlinewerbung ein wichtiges Medium für die Vermarktung von Werbung geworden. Im World Wide Web lassen sich äußerst zielgruppenspezifische Anzeigen schalten und deren Verbreitung detailliert kontrollieren. Durch Beobachtung des Besucherverhaltens werden dem Verbraucher maßgeschneiderte Anzeigen präsentiert. Anzeigen lassen sich genauestens reglementieren, budgetieren und kontrollieren. Sogar die direkte Erfolgskontrolle von Kampagnen im Vergleich zum Absatz ist möglich (Konversionsrate). In dieser Form ist das bei keiner anderen Werbeplattform möglich. Im Internet sind verschiedene Abrechnungssysteme für Onlinewerbung vorhanden. Grob unterschieden wird die Abrechnung nach Seitenimpressionen (Pay-Per-View) und die Abrechnung pro Klick (Pay-Per-Click, PPC, Bezahllink). In dieser Arbeit liegt der Schwerpunkt der Untersuchung auf Betrug im Zusammenhang mit Pay-Per-Click Abrechnungssystemen.
Pay-Per-Click Systeme bieten eine vermeintlich gerechte Art der Abrechnung. Bezahlt werden nur tatsächliche Klicks. Mit der Einführung von AdWords durch den Suchmaschinenbetreiber Google wurde das System perfektioniert und für jedermann leicht einsetzbar. Die monopolartige Stellung der Google Suchmaschine bietet die ideale Werbeplattform. AdWords sind kontextbezogende Werbeanzeigen die zu einer Suchanfrage thematisch passende Anzeigen liefern. Die bestechende Idee dahinter ist, dass der Suchmaschinennutzer immer die passende Werbung zu seiner Suchanfrage (und damit auch seinem Interessengebiet) präsentiert bekommt.
Google geht mit seinen AdWords aber auch optisch neue Wege. Die aus reinem Text bestehenden AdWords Anzeigen heben sich angenehm von den vormals dominierenden blinkenden und bunten Bannerwerbungen ab. Für Laien sind sie kaum von normalen Suchergebnissen zu unterscheiden. Der nächste Schritt war die Einführung von AdSense. Bei AdSense ist es Betreibern von Webseiten möglich, mit dem Hosting von AdWords auf ihren Seiten Geld zu verdienen. Der Webseitenbetreiber bindet dabei dynamisch AdWords auf seinen Seiten ein und partizipiert so am AdWords Umsatz von Google. Google analysiert die Seiten und liefert zum Kontext passende Anzeigen. Damit steigert Google die Verbreitung von AdWords und die Webseitenbetreiber verdienen Geld. Google hat mit diesen beiden Programme die Onlinewerbung revolutioniert.
Die schöne neue Werbewelt hat aber in […]

Leseprobe

Inhaltsverzeichnis


ID 9071
Kirchner, Manuel: Strategien zur Erkennung von Betrug in der Onlinewerbung
Hamburg: Diplomica GmbH, 2005
Zugl.: Fachhochschule Frankfurt am Main - University of Applied Sciences, Diplomarbeit,
2005
Dieses Werk ist urheberrechtlich geschützt. Die dadurch begründeten Rechte,
insbesondere die der Übersetzung, des Nachdrucks, des Vortrags, der Entnahme von
Abbildungen und Tabellen, der Funksendung, der Mikroverfilmung oder der
Vervielfältigung auf anderen Wegen und der Speicherung in Datenverarbeitungsanlagen,
bleiben, auch bei nur auszugsweiser Verwertung, vorbehalten. Eine Vervielfältigung
dieses Werkes oder von Teilen dieses Werkes ist auch im Einzelfall nur in den Grenzen
der gesetzlichen Bestimmungen des Urheberrechtsgesetzes der Bundesrepublik
Deutschland in der jeweils geltenden Fassung zulässig. Sie ist grundsätzlich
vergütungspflichtig. Zuwiderhandlungen unterliegen den Strafbestimmungen des
Urheberrechtes.
Die Wiedergabe von Gebrauchsnamen, Handelsnamen, Warenbezeichnungen usw. in
diesem Werk berechtigt auch ohne besondere Kennzeichnung nicht zu der Annahme,
dass solche Namen im Sinne der Warenzeichen- und Markenschutz-Gesetzgebung als frei
zu betrachten wären und daher von jedermann benutzt werden dürften.
Die Informationen in diesem Werk wurden mit Sorgfalt erarbeitet. Dennoch können
Fehler nicht vollständig ausgeschlossen werden, und die Diplomarbeiten Agentur, die
Autoren oder Übersetzer übernehmen keine juristische Verantwortung oder irgendeine
Haftung für evtl. verbliebene fehlerhafte Angaben und deren Folgen.
Diplomica GmbH
http://www.diplom.de, Hamburg 2005
Printed in Germany

_________________________________________________
1. Einleitung
1
____________________________________________________
1.1. Problemstellung
3
_____________________________________________
1.2. Ziel und Gang der Arbeit
3
________________________________________________
2. Grundlagen
5
_____________________________________________________
2.1. Onlinewerbung
5
________________________________
2.2. Onlinewerbung in Zahlen (Deutschland)
5
_________________________________________
2.3. Konzepte der Onlinewerbung
7
_____________________________________
2.3.1. Abrechnung nach Seitenimpressionen
7
__________________________________________________________
2.3.2. Pay-Per-Click
7
____________________________________________________
2.3.2.1. Keyword Cluster
8
____________________________________________
2.3.2.2. Berechnung der Rangfolge
8
_____________________________________________________
2.3.2.3. Kosten pro Klick
9
______________________________________________________
2.3.2.4. Restriktionen
10
_________________________________________
2.3.3. Das Google AdSense Programm
10
___________________________________________________
2.3.4. Affiliate Programme
11
_______________________________________________________
2.4. Klickbetrug
11
______________________________________________
2.4.1. Motivation für Klickbetrug
12
_________________________________
2.4.1.1. Motivationen in Konkurrenz Situationen
12
________________________________________
2.4.1.2. Motivation im AdSense Umfeld
13
_______________________________
2.4.2. Bedeutung für die Suchmaschinenbetreiber
13
__________________________________
2.4.3. Humane und automatische Klickbetrüger
15
_____________________________________
2.5. Wer kann Klickbetrug erkennen ?
16
________________________________________________
3. Strategien
18
_________________________________
3.1. Lokalität von Klickbetrügern und Bots
18
__________________________________________________
3.2. Bewegungsräume
19
___________________________________________
3.2.1. Website des Werbetreibenden
19
____________________________________________________
3.2.2. Suchergebnisseiten
19
______________________________________________________________
3.2.3. Internet
20
Strategien zur Erkennung von Betrug in der Onlinewerbung

__________________________________________
3.3. Das Verfahren im Überblick
21
______________________________
3.3.1. Rohmaterial Aggregation und Konvertierung
22
_________________________________
3.3.2. Datenbereinigung (Cleaning) / Separation
24
_____________________________________________
3.3.3. User / Session Identifikation
24
_______________________________________________________
3.3.3.1. Grundlagen
25
__________________________________________________
3.3.3.2. User Identifikation
26
_______________________________________________
3.3.3.3. Session Identifikation
28
___________________________________
3.3.3.4. Probleme durch inkonsistente Daten
29
______________________________________________
3.3.3.5. Pfad Vervollständigung
29
_____________________________________________________
3.3.4. Mustererkennung
30
________________________________________________
3.3.5. Kennzahlen pro Session
30
__________________________________________________________
3.3.6. Auswertung
30
_______________________________________________________
3.3.7. Kennzahlenpool
31
______________________________________________
3.4. Erkennungsstrategien
31
_____________________________
3.4.1. Nachweis anhand von betrügerischen Mustern
31
_________________
3.4.2. Nachweis anhand von Abweichungen in Kennzahlbereichen
32
__________________________________________
3.4.2.1. Strategien zur Datenhaltung
32
_________________________________________________
3.4.2.2.Vergleichsstrategien
34
___________________________________
4. Kennzahlen und Metriken
35
________________________________________________________
4.1. Basisdaten
35
___________________________________________________
4.2. Kategorisierung
36
_________________________________________________________
4.3. Übersicht
37
____________________________________
4.4. Kennzahlen und Metriken im Detail
39
______________________________________________________________
4.4.1. Content
40
__________________________________________________
4.4.2. Page Impressions (PI)
42
_____________________________________________________
4.4.3. Statistische Daten
46
________________________________________
4.4.4. Graphentheoretische Kennzahlen
47
____________________________________________
4.4.5. Gewichtung von Kennzahlen
56
Strategien zur Erkennung von Betrug in der Onlinewerbung

______________________________
5. Algorithmen gegen Klickbetrug
57
_____________________________________
5.1. Graphentheoretische Kennwerte
57
______________________________________________
5.1.1. Distanzmatrix Algorithmus
58
_____________________________________________________
5.1.2. Compactness (Cp)
60
___________________________________________________________
5.1.3. Stratum (S)
61
___________________________________
5.2. Betrug durch Data-Mining erkennen
63
__________________________________________________________
5.2.1. Definitionen
63
____________________________________________________________
5.2.2. Verfahren
64
___________________________________________________
5.2.2.1. Clusteranalysen
64
______________________________________________________
5.2.2.2. Klassifikation
65
_________________________________________________
5.2.2.3. Assoziationsregeln
66
_______________________________________
5.2.3. Ermittlung häufig besuchter Wege
69
__________________________
5.2.3.1. Maximal-Forward-Reference (MFR) Algorithmus
70
____________________________________
5.2.3.2. Large-Reference-Sequences (LRS)
73
_______________________________________
5.2.3.3. Maximal-Reference-Sequences
77
________________________________________________________
5.2.3.4. Bewertung
77
_____________________________
6. Zusammenfassung und Ausblick
79
__________________________________________
Literaturverzeichnis
81
_______________________________________
Abbildungsverzeichnis
83
Strategien zur Erkennung von Betrug in der Onlinewerbung

1. Einleitung
Durch die immer stärkere Durchdringung des Internets über alle Altersschichten
hinweg ist Onlinewerbung ein wichtiges Medium für die Vermarktung von Wer-
bung geworden. Im World Wide Web lassen sich äusserst zielgruppenspezifi-
sche Anzeigen schalten und deren Verbreitung detailliert kontrollieren. Durch
Beobachtung des Besucherverhaltens werden dem Verbraucher massge-
schneiderte Anzeigen präsentiert. Anzeigen lassen sich genauestens regle-
mentieren, budgetieren und kontrollieren. Sogar die direkte Erfolgskontrolle von
Kampagnen im Vergleich zum Absatz ist möglich (Konversionsrate). In dieser
Form ist das bei keiner anderen Werbeplattform möglich. Im Internet sind ver-
schiedene Abrechnungssysteme für Onlinewerbung vorhanden. Grob unter-
schieden wird die Abrechnung nach Seitenimpressionen (Pay-Per-View) und
die Abrechnung pro Klick (Pay-Per-Click, PPC, Bezahllink). In dieser Arbeit liegt
der Schwerpunkt der Untersuchung auf Betrug im Zusammenhang mit Pay-Per-
Click Abrechnungssystemen.
Pay-Per-Click Systeme bieten eine vermeintlich gerechte Art der Abrechnung.
Bezahlt werden nur tatsächliche Klicks. Mit der Einführung von AdWords durch
den Suchmaschinenbetreiber Google wurde das System perfektioniert und für
jedermann leicht einsetzbar. Die monopolartige Stellung der Google Suchma-
schine bietet die ideale Werbeplattform. AdWords sind kontextbezogende Wer-
beanzeigen die zu einer Suchanfrage thematisch passende Anzeigen liefern.
Die bestechende Idee dahinter ist, dass der Suchmaschinennutzer immer die
passende Werbung zu seiner Suchanfrage (und damit auch seinem Interessen-
gebiet) präsentiert bekommt. Google geht mit seinen AdWords aber auch op-
tisch neue Wege. Die aus reinem Text bestehenden AdWords Anzeigen heben
sich angenehm von den vormals dominierenden blinkenden und bunten Bann-
erwerbungen ab. Für Laien sind sie kaum von normalen Suchergebnissen zu
unterscheiden. Der nächste Schritt war die Einführung von AdSense. Bei Ad-
Sense ist es Betreibern von Webseiten möglich, mit dem Hosting von AdWords
auf ihren Seiten Geld zu verdienen. Der Webseitenbetreiber bindet dabei dy-
namisch AdWords auf seinen Seiten ein und partizipiert so am AdWords Um-
satz von Google. Google analysiert die Seiten und liefert zum Kontext passen-
Einleitung
1

de Anzeigen. Damit steigert Google die Verbreitung von AdWords und die Web-
seitenbetreiber verdienen Geld. Google hat mit diesen beiden Programme die
Onlinewerbung revolutioniert.
Die schöne neue Werbewelt hat aber in jüngster Zeit Risse bekommen. Klick-
betrug wird zunehmend publik und stellt eine ernsthafte Gefahr für das System
des Suchmaschinenmarketings (PPC) dar. Klickbetrug liegt vor, wenn ohne
Kaufabsicht bzw. Interesse an der Werbung auf Bezahllinks geklickt wird. Klick-
betrug wird durch manuelles Klicken auf Bezahllinks oder mit automatisierten
Klickprogrammen (Clickbots) durchgeführt. Für Suchworte mit geringem Wert
muss der Betrüger für "erfolgreichen" Klickbetrug auf Clickbots zurückgreifen,
da das manuelle Klicken zu aufwändig und durchschaubar ist. Dafür gibt es
verschiedenste Motivationen. Von Geschäftsleuten die ihre Konkurrenten schä-
digen wollen bis zu Webseitenbetreibern die ihren AdSense Umsatz erhöhen
wollen reicht die Bandbreite. Die Expertenschätzungen über das Ausmass von
Klickbetrug reichen von 10% bis 50%. Diese Bandbreite zeigt bereits das
Problem: Klickbetrug ist nur sehr schwer nachzuweisen. Nach anfänglicher
Marginalisierung des Problems sind mittlerweile auch die Suchmaschinenbe-
treiber in die Offensive gegangen und haben das Problem benannt. Alle Such-
maschinenbetreiber haben Mechanismen gegen Klickbetrug implementiert. Die
Details dieser Mechanismen unterliegen allerdings strengster Geheimhaltung.
Vordergründig sollen die Mechanismen geheimgehalten werden um potentiellen
Klickbetrügern keine Angriffsfläche zu bieten. Die Untersuchungen dieser Arbeit
zeigen aber, dass der Suchmaschinenbetreiber allein Klickbetrug nicht sicher
erkennen kann.
Das Thema Klickbetrug ist ein noch relativ junges Thema, und von daher in
wissenschaftlichen Abhandlungen
1
kaum beachtet. Dazu trägt sicherlich auch
die restriktive Informationspolitik seitens der Suchmaschinenbetreiber bei.
Einleitung
2
1
Nach Kenntnisstand des Autors waren zum Zeitpunkt der Verfassung der Arbeit keinerlei wis-
senschaftliche Arbeiten zu diesem Thema verfügbar.

1.1. Problemstellung
Ein Klickbetrüger erzeugt bei allen Aktivitäten Datenspuren im Internet. Diese
Daten befinden sich als Rohdaten in den Logfiles verschiedener Server. Jede
Aktivität im Internet erzeugt ein bestimmtes Datenmuster. Das Problem bei der
Erkennung von Klickbetrug besteht darin aus der Flut der Daten Muster zu ext-
rahieren die einen Verdacht, im besten Fall Beweis, auf Klickbetrug geben. Au-
tomatisierte Klickprogramme haben ein anderes Navigationsverhalten als hu-
mane Besucher. Der Schlüssel zur Erkennung von Klickbetrug liegt in der siche-
ren Erkennung von Besuchern und deren Navigationsverhalten.
1.2. Ziel und Gang der Arbeit
Ziel der Arbeit war die Erkennung von betrügerischen Mustern auf Basis der
Logdateien des Webservers.
Kapitel 2 stellt zunächst die Grundlagen der jeweiligen Werbekonzepte vor, un-
tersucht die Motivationen der Protagonisten und beleuchtet die Bedeutung für
die Onlinewerbung im Allgemeinen und für die Suchmaschinenbetreiber im
Speziellen.
Kapitel 3 entwickelt mögliche Strategien eines dynamischen Betrugserken-
nungs- bzw. Warnsystems. Zu diesem Zweck wurde untersucht, an welchen
Stellen betrugsrelevante Daten anfallen. Damit einher ging die Frage welche
Daten den Suchmaschinenbetreibern zur Verfügung stehen bzw. wie deren
Blickfeld aussieht. Dazu wurden verschiedene Lokalitätsbereiche (Bewegungs-
räume) definiert und auf Relevanz hin untersucht. Ergebnis waren 3 unter-
schiedliche Bewegungsräume mit unterschiedlicher Relevanz für die Betrugser-
kennung. Der wichtigste Bereich für die Erkennung ist die Website des Werbe-
treibenden. Die hier anfallenden Daten sollen Rückschlüsse auf die Motivation
des Besuchers geben. Schliesslich wird ein Verfahren zur Erkennung entwi-
ckelt. In diesem Verfahren werden die Rohdaten schrittweise zu einem Bild der
Website und der einzelnen Besucher verdichtet. Das geschieht auf Basis von
Kennzahlen. Das Verfahren basiert auf einem KDD
1
Prozess. Ziel des Verfah-
Einleitung
3
1
Knowledge Discovery in Databases, Wissensgewinnung in Datenbanken.

rens ist die Erkennung von verdächtigen Mustern über die Berechnung von
Kennzahlen und Metriken auf Basis von Besucher Visits (Sessions). Pro Besu-
cher (Visit) wird dazu ein Kennzahlenvektor errechnet. Schliesslich werden Ab-
gleichstrategien für die Kennzahlvektoren vorgestellt.
In Kapitel 4 werden mögliche Kennzahlen entwickelt und auf Relevanz hin un-
tersucht. Zunächst wird hierzu eine schematische Einteilung der Kennzahlarten
vorgenommen. Die Bandbreite reicht von einfachen atomistischen bis aufwen-
dig berechneten, psychologisch motivierten Kennwerten. Diese Kennzahlen be-
schreiben das Navigationsverhalten von Besuchern. Ausserdem wird deren Be-
deutung im Rahmen der Klickbetrugerkennung diskutiert.
In Kapitel 5 wird im ersten Teil die Berechnung der psychologisch motivierten
Kennzahlen Stratum und Compactness detailliert erläutert. Dann werden gängi-
ge Data-Mining bzw. Web-Usage-Mining Verfahren vorgestellt und auf Einsetz-
barkeit in der Klickbetrugerkennung hin untersucht. Im letzten Teil werden aus-
gewählte Algorithmen zur Erkennung typischer Wege von Besuchern detailliert
untersucht. Diese typischen Wege sind ein wichtiger Bestandteil bei der Erstel-
lung von Besucherprofilen.
Einleitung
4

2. Grundlagen
2.1. Onlinewerbung
Onlinewerbung bezeichnet Werbung im Medium "Internet". Werbung wird im
Internet hauptsächlich mittels Bannern (grafische Anzeigeflächen), PopUps
(aufklappende Fenster mit HTML-Werbeseiten) oder Textlinks realisiert. Von
klassischen Werbeformen wie Print-, TV- oder Radiowerbung unterscheidet sich
die Onlinewerbung durch eine wesentlich stärkere Transparenz der Werbe-
kampagnen. Jeder Werbekontakt ist über entsprechende Logfile Einträge auf
den Servern genau verfolg- und analysierbar. Dadurch kann Werbung gezielter
gesteuert und abgerechnet werden. Durch Usertracking werden die Wege und
Verhaltensweisen eines Besuchers genau verfolgt und es entsteht im Idealfall
ein gläserner Kunde, dem massgeschneiderte Anzeigen präsentiert werden
können.
Das folgende Kapitel gibt einen Überblick über den Onlinewerbemarkt in
Deutschland und die wichtigsten Werbeformen im Internet.
2.2. Onlinewerbung in Zahlen (Deutschland)
Der Marktanteil der Onlinewerbung am deutschen Bruttowerbemarkt lag im
ersten Halbjahr 2005 bei 3 Prozent. Seit 2001 steigt der Anteil der Onlinewer-
bung stetig. Repräsentative Zahlen zum Umsatzvolumen der Onlinewerbung
werden bei Nielsen-Media-Research von derzeit
1
25 Kooperationspartnern ge-
meldet und fliessen in die Statistiken ein. Die Kooperationspartner
2
bestehen
aus den wichtigsten deutschen Internet Firmen und Onlineportalen.
Abbildung 1 zeigt das bei Nielsen-Media-Research gemeldete Umsatzvolumen
für Onlinewerbung pro Monat seit Januar 2003.
Grundlagen
5
1
Stand: Januar 2005
2 Ad2Net, AdLINK Internet Media, ad pepper media, AOL Deutschland, ARBOmedia, Bauer
Media, DERG, G+J Electronic Media Sales, GMX, GWP online marketing, Hi-Media Deutsch-
land, Interactive Media CCSP, IP NEWMEDIA, Lycos Europe, mobile.de, netpoint media, OMS
Online Marketing Service, orangemedia.de, Quality Channel, Scout24 Media, SevenOne In-
teractive, SPiN, TOMORROW FOCUS, WEB.DE, YAHOO! Deutschland

Onlinewerbung (Bruttovolumen nach Nielsen)
Abb. 1: Werbevolumen (Deutschland)
Im Gesamtjahr 2004 betrug der gemeldete Gesamtumsatz der Onlinewerbung
308 Mio. Euro. Davon fielen 289 Mio. Euro auf die klassische Onlinewerbung
und 19 Mio. Euro auf die Suchwortvermarktung
1
. Der Bereich der Suchwort-
vermarktung hat damit in sehr kurzer
2
Zeit 6% des gemeldeten Gesamtumsat-
zes der Onlinewerbung eingenommen.
Die o.g. Zahlen bilden eine geschätzte Abdeckung (Coverage) des gesamten
Onlinewerbemarktes von 75%. Der OVK
3
geht von einem Gesamtwerbevolu-
men von 555 Mio. Euro für 2004
4
aus. Hierbei entfielen 385 Mio. Euro (69,36%)
auf die klassische Internet-Werbung, 110 Mio. Euro (19,81%) auf die Suchwort-
vermarktung und 60 Mio. Euro (10,81%) auf Affiliate Programme. 20% des ge-
2003
2004
2005
0 Mio.
10 Mio.
20 Mio.
30 Mio.
40 Mio.
Januar Februar
März
April
Mai
Juni
Juli
August
September
Oktober
November
Dezember
Grundlagen
6
1
Suchwortvermarktung = Bezahllinks (Pay-Per-Click)
2
Die Suchwortvermarktung spielt erst seit dem Anfang des AdWords Programms 2002 eine
Rolle im Onlinewerbemarkt.
3
OVK = Online Vermarkterkreis im BVDW
4
OVK-Hochrechnung Gesamtjahr 2004

samten Werbevolumens wurde 2004 mit Suchwortvermarktung erzielt. Diese
Zahlen zeigen deutlich den grossen Erfolg der Suchwortvermarktung und die
stetig steigende Relevanz von Pay-Per-Click Systemen.
2.3. Konzepte der Onlinewerbung
2.3.1. Abrechnung nach Seitenimpressionen
Die Abrechnung über Page-Impressions (Seitenimpressionen) ist die klassische
Form der Berechnung von Werbeanzeigen. Der Preis für die Werbung hängt
dabei von der Anzahl der Auslieferungen durch den Webserver ab. Der Kunde
kauft dabei meist ein Kontingent von Impressionen. Der Webserver zeigt die
Anzeige dann solange bis das Kontingent aufgebraucht ist.
Berechnungsgrundlage ist hierbei in der Regel der Tausender-Kontakt-Preis
(TKP). Der TKP ist der Preis für 1000 Seitenimpressionen (Kundenkontakte).
Eine Impression ist die einmalige Anzeige der Werbung (Banner) auf einer In-
ternetseite. Wie oft potentielle Kunden auf den Banner geklickt haben spielt bei
diesem System keine Rolle. Dadurch kann der Effekt auftreten, dass der Wer-
betreibende durch die Wahl von Websites mit der falschen Zielgruppe für seine
Produkte sein Budget verbrennt.
2.3.2. Pay-Per-Click
Bei einem Pay-Per-Click (PPC) oder Cost-Per-Click (CPC) System bezahlt der
Werbetreibende nur für Anzeigen, auf die auch wirklich geklickt wurde. Der
Werbetreibende bestimmt hierbei einen Suchbegriff oder eine Phrase und ent-
scheidet selber wieviel er für einen Klick bezahlen möchte. Die Position (Ran-
king) seiner Anzeige wird dann unter allen Anzeigen mit gleichen Suchbegriffen
verlost. Die Anzeige mit dem höchsten Rankingwert steht dann an höchster
Stelle.
Die Firma Google hat mit ihrem AdWords Programm dem PPC-System zum
Durchbruch verholfen. Durch die fast monopolartige Stellung der Suchmaschine
Google waren plötzlich aussergewöhnlich gute Ergebnisse mit Onlinewerbung
Grundlagen
7

zu erzielen. Beim AdWords System werden neben den normalen Suchergeb-
nissen passende Werbeanzeigen positioniert. Optisch unterscheiden sich diese
Anzeigen nur marginal von den normalen Suchergebnissen. Googles Philoso-
phie besteht darin, dem Benutzer nur für ihn relevante Informationen und Wer-
bung zu zeigen. Mit dem AdWords Programm ist es möglich innerhalb von 15
Minuten eine zielgruppenspezifische Werbung zu schalten. Nach der Anmel-
dung muss vom Werbetreibenden nur ein Suchwort bzw. ein Suchwort-Cluster
festgelegt, der Maximalbetrag pro Klick ausgesucht und ein Tagesbudget ange-
geben werden.
2.3.2.1. Keyword Cluster
Ein Keyword-Cluster (Suchwort-Gruppe) ist eine Gruppe (Menge) von Suchbe-
griffen oder Phrasen auf welche die Anzeige sensitiv reagiert. Bei einer ent-
sprechenden Suchanfrage wird die Anzeige bei Auftreten jedes Keywords aus
dem Cluster angezeigt. Cluster werden eingesetzt um eine möglichst grosse
Bandbreite von Sucheingaben einzufangen. Durch Keyword-Clustering werden
auch Strategien zur Kostenminimierung umgesetzt. So wird zum Beispiel ver-
sucht gezielt falsch geschriebene Keywords mit in die Kampagne einzubezie-
hen und durch wenig genutzte Keywords die Kosten und damit auch das Be-
trugspotential zu minimieren.
2.3.2.2. Berechnung der Rangfolge
Die endgültige Position wird über einen Ranking-Wert errechnet. Dieser ergibt
sich aus dem Preis pro Klick multipliziert mit der Klickrate. Die Klickrate ist defi-
niert als das Verhältnis von Impressionen zu Klicks. Die Klickrate fällt demnach,
wenn die Anzeige oft angeschaut und wenig angeklickt wird. Durch die Ge-
wichtung mit der Klickrate steigen interessante Anzeigen in der Rangfolge auf.
Je höher der Ranking-Wert desto höher die Anzeigenposition.
Grundlagen
8

Beispiel:
2 Konkurrenten (K1 & K2) konkurrieren um ein gemeinsames Suchwort.
K1 bietet 12 Cent pro Klick und hat eine Klickrate von 2,5 Prozent
K2 bietet 9 Cent pro Klick und hat eine Klickrate von 4,2 Prozent
Ranking von K1 ist 0,12 x 2,5 = 0,30
Ranking von K2 ist 0,09 x 4,2 = 0,38
Der Ranking-Wert entscheidet über die Position der Anzeige. Bei gleichen Ran-
king Werten werden die betreffenden Anzeigen im Wechsel gezeigt.
2.3.2.3. Kosten pro Klick
In einer Konkurrenzsituation wird die Anzeigenposition versteigert, d.h. die An-
zeige mit dem höchsten Maximalpreis steht an erster Stelle. Die Kosten für ei-
nen Klick betragen dann die nächste Differenz zum Mitbewerber. Folgendes
Beispiel zeigt die Kosten für das o.g. Beispiel.
Beispiel:
2 Konkurrenten (K1 & K2) konkurrieren um ein gemeinsames Suchwort.
K1 bietet 12 Cent pro Klick
K2 bietet 9 Cent pro Klick
K2 steht an erster Stelle und bezahlt 9 Cent pro Klick
K1 steht an zweiter Stelle und bezahlt 10 Cent pro Klick
Wenn ein potentieller Kunde jetzt nach einem Begriff bei Google sucht, erschei-
nen die hierzu passenden Anzeigen der Werbetreibenden. Diese konkurrieren
über ihren CPC Preis miteinander. Das Verfahren funktioniert ähnlich einer
Versteigerung (z.B. eBay).
Grundlagen
9

2.3.2.4. Restriktionen
Das Tagesbudget bildet einen Maximalbetrag der pro Tag zur Verfügung steht.
Ist dieser Betrag aufgebraucht wird die Anzeige nicht mehr geschaltet. Neben
der Tagesbudget Restriktion existiert ausserdem noch eine Restriktion in der
Klickrate. Anzeigen mit einer Klickrate von unter 0,5 Prozent über einen be-
stimmten Zeitraum werden nicht mehr angezeigt. Dahinter steht die Philoso-
phie, dass Anzeigen die zu selten angeklickt werden für das System und die
Benutzer uninteressant sind.
2.3.3. Das Google AdSense Programm
Das AdSense Programm stellt eine Erweiterung des AdWords Programms dar.
Die Reichweite und Relevanz der AdWords Anzeigen wird erhöht, indem auf
Webseiten thematisch relevante Werbung angezeigt wird. Nach der Anmeldung
bei Google und dem Einbinden eines kleinen Programmcodes übermittelt
Google, zur Website passende, Anzeigen seiner AdWords Inserenten. AdSense
fungiert als Vermittler zwischen dem Anzeigenkunden (AdWords Inserent) und
einem geeigneten Anzeigenumfeld (AdSense Publisher). Bei einem Klick auf
eine AdSense Anzeige zahlt der AdWords Inserent an Google und Google gibt
einen Teil davon an seinen AdSense Partner weiter. Der genaue Verdienst für
den AdSense Kunden richtet sich dabei nach dem Wert des Suchbegriffs. In
den AdSense Statistiken protokolliert Google die Anzahl der Seitenimpressio-
nen und die erreichten Klicks. Das Verhältnis ist dann die Klickrate (CTR, Click-
Through-Rate). Über den Wert des Suchbegriffs oder den genauen prozentua-
len Anteil für den AdSense Kunden gibt Google keinerlei Informationen bekannt.
Ein angenäherter Ansatz ist der CPM (Cost-Per-Thousand-Impressions). Er gibt
an wieviel ein Inserent für 1000 Anzeigenimpressionen bezahlt. Diese Kennzahl
ist mit dem TKP bei herkömmlicher Bannerwerbung vergleichbar. Zusammen
mit dem AdSense Programm wurde ein ganz neuer Kreis von potentiellen
Klickbetrügern geschaffen, da es nun möglich war durch gefälschte Klicks Geld
zu verdienen.
Grundlagen
10

2.3.4. Affiliate Programme
Affiliate Programme (Teilnehmerprogramme) im Internet sind Vertriebspartner-
schaften. Ein bekannter und grosser Anbieter (Merchant) bietet dabei vielen
kleinen Partner die Möglichkeit unter seinem Namen Waren zu verkaufen. Da-
bei stellt er einen Teil seiner Infrastruktur (Bestell- und Auftragsabwicklung) zur
Verfügung. Die kleinen Partner bewerben auf ihrer Seite die Produkte des
Merchants gegen Provision. Der eigentliche Verkauf findet aber über die Infra-
struktur des Merchants statt.
Der Affiliate Anbieter erweitert über solche Programme die potentielle Reich-
weite seines Kundenstammes. Diese Programme erfreuen sich wachsender
Beliebtheit. Ein bekanntes und erfolgreiches Beispiel ist das Amazon Partner-
programm. Auch im Affiliate Bereich gibt es diverse Arten von Betrug. Affiliate
Betrug soll aber in dieser Arbeit nicht weiter verfolgt werden.
2.4. Klickbetrug
Bei Klickbetrug handelt es sich um das bewusste Anklicken von bezahlten Links
ohne Kaufabsicht. Ein Werbetreibender der z.B. eine AdWords Kampagne be-
treibt, bekommt plötzlich hohe Zugriffszahlen über seine Bezahllinks ohne das
sich die Verkäufe erhöhen. Einerseits könnte dieses Verhalten mit der Aufma-
chung seiner Webseite zusammenhängen, andererseits könnte aber auch ein
Mitbewerber absichtlich auf die Bezahllinks geklickt haben. Ein Verdacht auf
Klickbetrug liegt immer dann vor wenn sich die Klickraten über Bezahllinks sig-
nifikant erhöhen, die Konversionsrate aber auf normalem Niveau verbleibt (bzw.
absinkt). Die Konversionsrate ist das Verhältnis von Besuchern zu Käufern (z.B.
in Webshops). Allgemein das Verhältnis von Kosten zu Nutzen einer Kampag-
ne. Professionell gemachter Klickbetrug ist nur schwer zu Erkennen.
Zeigt eine Kampagne in dieser Hinsicht Auffälligkeiten, müssen Vorkehrungen
zur Bekämpfung getroffen werden. Der Betrogene sollte in jedem Fall Beweis-
material in Form seiner Logdateien bei dem Suchmaschinenbetreiber vorlegen
können. Zur Erkennung von Klickbetrug kann der Betroffene die Hilfe eines
Dienstleisters in Anspruch nehmen, oder seine Logdateien selber analysieren.
Grundlagen
11

Klickbetrug existiert in anderer Form schon solange wie das Internet selbst. In
den Anfangstagen der Bannerwerbung versuchten Webseiten Betreiber künst-
lich Ihre Zugriffszahlen zu erhöhen um dadurch höhere Werbeeinnahmen zu
erzielen. Der Aufwand hierbei ist aber sehr gross und steht meist in keinem
Verhältnis zum Risiko und Gewinn. Bei einem Betrug im Rahmen des Suchma-
schinenmarketings lässt sich dagegen mit relativ geringem Aufwand ein ,,gutes
Ergebnis" erzielen. Diese Arbeit beschäftigt sich hauptsächlich mit dem Betrug
im Rahmen des Suchmaschinenmarketings.
2.4.1. Motivation für Klickbetrug
Hohe Positionen in einer AdWords Kampagne sind für die Inserenten äusserst
erstrebenswert, da die meisten Besucher meist nicht über die erste Suchseite
hinausgehen. Bei begehrten Suchbegriffen ist der Preis pro Klick aber sehr teu-
er. In den USA werden für bestimmte Suchbegriffe zweistellige Dollarbeträge
geboten. Die Betrüger werden in diesem Bereich durch unterschiedliche Moti-
vationen getrieben.
2.4.1.1. Motivationen in Konkurrenz Situationen
Bieten zwei Anbieter aus der gleichen Branche auf das gleiche Suchwort, liegt
eine Konkurrenzsituation vor. In einer direkten Konkurrenzsituation auf einem
begehrten Suchwort klickt ein Anbieter auf den Bezahllink seines Konkurrenten.
Damit gehen zwei Effekte einher:
· 1. Der geschädigte Inserent bezahlt pro Klick ohne die Chance auf ei-
nen Geschäftsabschluss
· 2. Das Tages- / Gesamtbudget des Inserenten wird verbraucht
Die Motivation lässt sich grob in 2 Gruppen einteilen:
1. Betrüger fährt selbst Kampagnen
In dieser Situation liegt die Motivation darin, die Anzeigen des Konkurrenten
aus dem System zu verdrängen. Die eigenen Anzeigen steigen dadurch höher
in der Rangfolge und der Betrag pro Klick sinkt.
Grundlagen
12

2. Betrüger fährt keine Kampagnen
In diesem Fall liegt die Motivation darin den Konkurrenten finanziell zu schaden
und seine Werbung für eine Zeit auszuschalten.
2.4.1.2. Motivation im AdSense Umfeld
Im AdSense Bereich stellen Webseitenbetreiber ihre Seiten als Plattform für
AdWords Anzeigen zur Verfügung und verdienen einen prozentualen Anteil pro
Klick. Betreiber von Websites die AdSense auf ihren Seiten einbinden, können
dadurch in die Versuchung kommen, die AdWords auf Ihren Seiten selbst anzu-
klicken, mit dem Ziel der eigenen Gewinnmaximierung. In diesem System liegt
eine besonders grosse Betrugsgefahr, da die Verlockung für die Webseitenbe-
treiber, durch gefälschte Klicks ihre Gewinne zu steigern gross ist. Hat der
Betrug bei AdWords "nur" Schaden bei anderen Inserenten angerichtet, kann
sich der Betrüger bei AdSense auch noch zusätzlich finanziell bereichern.
Aber nicht nur die Betreiber von AdSense Anzeigen sind eine Gefahr. Auch hier
besteht die Gefahr das ein Konkurrent versucht den AdSense Anbieter über
gefälschte Klicks aus dem AdSense Programm zu drängen. Google schliesst
Anbieter von AdSense Anzeigen bei Verdacht auf Klickbetrug konsequent von
dem Programm aus.
2.4.2. Bedeutung für die Suchmaschinenbetreiber
Die Suchmaschinenbetreiber und insbesondere Google haben das Problem
zunächst lange Zeit heruntergespielt oder marginalisiert.
Kurz nach Googles Börsengang
1
, ist der Betreiber aber in die Offensive gegan-
gen und hat das Problem offen benannt. Auf der Google Pressekonferenz im
Dezember 2004 hat sich Googles Finanzchef offen zu dem Thema geäussert
und angekündigt die Bemühungen in dieser Richtung stark auszuweiten. Da
Google den Grossteil seiner Einnahmen aus dem Verkauf von Suchwörtern ge-
neriert, stellt Klickbetrug eine grosse Gefahr für das gesamte Geschäftsmodell
Grundlagen
13
1
Ende 2004

dar. Wenn das Vertrauen der Werbekunden in das Modell durch Klickbetrug
zerstört wird kann das auch negative Seiteneffekte auf die normale Onlinewer-
bung zur Folge haben. Besonders aufgrund der vermehrt auftretenden negati-
ven Presse und häufiger auftretenden Betrugsserien sollten sich Suchmaschi-
nenbetreiber offensiv mit dem Problem auseinandersetzen. Besonders wichtig
hierbei ist eine kulante Vorgehensweise bei Betrugsverdacht.
Die Suchmaschinenbetreiber geben alle an, Mechanismen zur Erkennung von
Klickbetrug zu haben. Genaue Informationen hierzu sind allerdings von keinem
Betreiber zu bekommen. Um potentiellen Betrügern keine Angriffspunkte zu ge-
ben, werden die genauen Verfahren und Algorithmen geheimgehalten. Google
gibt an ein dreistufiges Sicherheitssystem gegen Klickbetrug installiert zu ha-
ben: Zunächst werden die Bewegungen auf der Google Seite permanent über
(geheime) Algorithmen analysiert und Auffälligkeiten gemeldet. Die zweite Stufe
bildet ein Team von hochqualifizierten IT-Experten, die auffällige Bewegungen
tiefergehend analysieren und an neuen Algorithmen zur Betrugserkennung ar-
beiten. Die letzte Stufe ist die rechtliche Stufe, die erkannte Betrüger schliess-
lich gerichtlich verfolgt.
Zitat aus Google FAQ:
1
Erkennungs- und Filtertechniken: Jeder Klick auf eine AdWords-Anzeige wird
von unserem System untersucht. Google untersucht zahlreiche Datenpunkte für
jeden Klick, z.B. die IP-Adresse, die Uhrzeit des Klicks sowie alle doppelt auf-
tretenden Klicks und zahlreiche weitere Klickmuster. Unser System analysiert
dann diese Faktoren, um unzulässige Klicks zu isolieren und herauszufiltern.
Erweiterte Überwachungstechniken: Google verwendet zahlreiche einzigartige
und innovative Techniken zum Verwalten unzulässiger Klickaktivitäten, die die
Standardmethoden umgehen. Details zu dieser Software können wir nicht offen
legen; unser führendes Expertenteam arbeitet jedoch fortwährend daran, unse-
re Technologie zu erweitern und zu optimieren, um den sich ändernden Trends
bei unzulässigen Klicktechniken immer einen entscheidenden Schritt voraus zu
sein.
Grundlagen
14
1
Vgl. [WWWGGLFAQ]

Expertenerfahrung: Neben den automatisierten Klickschutztechniken setzen wir
ein Team von Experten ein, das spezialisierte Tools und Techniken zur Untersu-
chung einzelner Vorfälle unzulässiger Klicks verwendet. Dieses Team ist eine
Schlüsselkomponente unserer Strategie, Aktivitäten offen zu legen, zu überwa-
chen und zu verfolgen; auf diese Weise wird das absolut höchste Niveau der
Klickqualität gewährleistet. Wenn unser System unzulässige Klicks erkennt,
untersucht ein Klickschutzexperte das betroffene Konto, um wichtige Daten zu
der Quelle der unzulässigen Klicks zu ermitteln. Wir stellen dieses nächste
Mass an Service zur Verfügung, damit sichergestellt wird, dass Sie nur für die
legitimen Klicks auf Ihre Anzeigen zahlen.
2.4.3. Humane und automatische Klickbetrüger
Es werden 2 grundsätzliche Arten der Ausführung von Klickbetrug unterschie-
den. Der manuelle und automatische Klickbetrug. Der manuelle Klickbetrug wird
von dem Klickbetrüger selber, oder durch von ihm beauftragten Personen aus-
geführt. Der von Klickbetrügern selbst ausgeführte Betrug ist relativ leicht zu
identifizieren und vom Aufwand her nur bei sehr hohen Preisen für ein Suchwort
sinnvoll, da hierbei schon wenige Klicks zu Schaden führen. Eine andere Spiel-
art des manuellen Klickens ist die Inanspruchnahme von Leistungen dritter. So
gibt es beispielsweise Anbieter die manuelle Klicks auf Bezahllinks verkaufen.
Die eigentliche "Klickarbeit" wird dann in Ländern wie z.B. Indien ausgeführt
("Klickende Inder").
Der andere Weg ist ist der automatisierte Klickbetrug durch Klickprogramme
(Clickbots). Diese Programme werden in verschiedenen Arten angeboten. Ein-
fache Skripte klicken einfach nur zufallsgesteuert auf einen Bezahllink. Bessere
versuchen einen humanen Besucher auf der Webseite des Werbetreibenden zu
simulieren. Diese Skripte bewegen sich häufig über verschiedene Proxy Server
um mit wechselnder IP-Adresse aufzutreten. Eine weitere Möglichkeit der Tar-
nung ist eine wechselnde Browserkennung. Das Ziel der professionellen Click-
bots ist die vollständige Simulation eines humanen Besuchers. Der "perfekte"
Clickbot hat u.a. folgende Verhaltensweisen:
· Simuliert verschiedene Identitäten
Grundlagen
15

Details

Seiten
Erscheinungsform
Originalausgabe
Jahr
2005
ISBN (eBook)
9783832490713
ISBN (Paperback)
9783838690711
DOI
10.3239/9783832490713
Dateigröße
1 MB
Sprache
Deutsch
Institution / Hochschule
Frankfurt University of Applied Sciences, ehem. Fachhochschule Frankfurt am Main – Informatik
Erscheinungsdatum
2005 (November)
Note
1,7
Schlagworte
klickbetrug google pay-per-click vermarktung clickbot
Zurück

Titel: Strategien zur Erkennung von Betrug in der Onlinewerbung
book preview page numper 1
book preview page numper 2
book preview page numper 3
book preview page numper 4
book preview page numper 5
book preview page numper 6
book preview page numper 7
book preview page numper 8
book preview page numper 9
book preview page numper 10
book preview page numper 11
book preview page numper 12
book preview page numper 13
book preview page numper 14
book preview page numper 15
book preview page numper 16
book preview page numper 17
book preview page numper 18
book preview page numper 19
90 Seiten
Cookie-Einstellungen