Strategien zur Erkennung von Betrug in der Onlinewerbung

Diplomarbeit von Manuel Kirchner

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 jüngster Zeit Risse bekommen. Klickbetrug 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. Klickbetrug 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 schädigen 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 Suchmaschinenbetreiber in die Offensive gegangen und haben das Problem benannt. Alle Suchmaschinenbetreiber 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 kaum beachtet. Dazu trägt sicherlich auch die restriktive Informationspolitik seitens der Suchmaschinenbetreiber bei.

Gang der Untersuchung:

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, untersucht 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 Betrugserkennungs- 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 (Bewegungsräume) definiert und auf Relevanz hin untersucht. Ergebnis waren 3 unterschiedliche Bewegungsräume mit unterschiedlicher Relevanz für die Betrugserkennung. Der wichtigste Bereich für die Erkennung ist die Website des Werbetreibenden. Die hier anfallenden Daten sollen Rückschlüsse auf die Motivation des Besuchers geben. Schließlich wird ein Verfahren zur Erkennung entwickelt.

In Kapitel 4 werden mögliche Kennzahlen entwickelt und auf Relevanz hin untersucht. Zunächst wird hierzu eine schematische Einteilung der Kennzahlarten vorgenommen. Die Bandbreite reicht von einfachen atomistischen bis aufwendig berechneten, psychologisch motivierten Kennwerten. Diese Kennzahlen beschreiben das Navigationsverhalten von Besuchern. Außerdem wird deren Bedeutung 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 gängige Data-Mining bzw. Web-Usage-Mining Verfahren vorgestellt und auf Einsetzbarkeit 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 Erstellung von Besucherprofilen.

Inhaltsverzeichnis: