あらゆるオンラインビジネスにおいて、悪意のあるボットと人間のユーザーを区別することは課題です。経営者は自社ウェブサイトへのトラフィックが有効であり、顧客への転換に最適な状態であることを確保したいと考えています。しかし、ビジネス目標の達成において不正トラフィックがますます問題となる中、悪意のあるボットが積極的にビジネスに損害を与えているかどうかを特定することが重要です。
悪質なボットは単なる不便さ以上の存在であり、組織の運営や成長に悪影響を及ぼす可能性があるため、悪質なボットと実際の人間ユーザーを区別することが重要です。 実際、悪意のあるボットは様々な形で企業に影響を与えます。有料マーケティングのオーディエンスを汚染し、最適化を無効なトラフィックに偏らせることで広告キャンペーンを台無しにします。無効なリードでCRMデータを汚染することでコンバージョンファネルを損ない、データ＆アナリティクスツールに侵入することで企業全体の信頼できる情報源（ソース・オブ・トゥルース）にも影響を及ぼします。
悪質なボットに関連するリスクを特定・軽減する方法に踏み込む前に、まず悪質なボットの定義と、良質なボットとの違いを明確にしましょう。大まかに言えば、「ボット」とはインターネット上のコンテンツとやり取りするあらゆる自動化ツールの総称です。一部のボットは無害であり、情報収集やコンテンツの優先順位付けにおいて有益な場合さえあります。 良質なボットの代表例として、スクレイパーとクローラーが挙げられます。スクレイパーは特定データを目的にウェブサイトをスキャンし、クローラーは主に検索エンジン向けにコンテンツをインデックス化します。世界的に著名なテクノロジー企業も、こうした良質なボットを活用して業務を遂行しています。一方、悪意を持つ悪質なボットも存在します。この種のボットはウェブサイトへの積極的な損害や一般ユーザーへの攻撃を目的としています。 例えば、スパムボットは主にメールやメッセージングアプリで使用され、特定のユーザー群に大量のメッセージを送信します。別の例として、アカウント乗っ取りボットはユーザーのプロフィールを装って動作します。これは多くのユーザーにとって懸念材料です。アカウントの制御を失うだけでなく、ボットが貴重な個人情報を盗む可能性もあるためです。
悪意のあるボットの見分け方
問題とそのビジネス目標への影響を特定したところで、悪意のあるボットの見分け方について議論しましょう：
- 不審なユーザーレベル行動：人間が通常インターネットを閲覧・移動するパターンには一定の特性があります。しかし悪質なボットは異なる挙動を示します。具体的には非人間的なマウス操作、ページ間の高速移動、異常な高跳ね率、セッションあたりの閲覧ページ数の増加などが挙げられます。
- 不審なネットワークレベル行動：個々のユーザー行動をさらに俯瞰すると、大規模ネットワークの典型的な挙動が観察できます。例えばボットネットが攻撃を調整する際、特定のサイトに大量のトラフィックを集中させるケースが挙げられます。 特定の日に異常なトラフィックの急増が見られたり、通常とは異なる時間帯に大量のトラフィックがサイトに流入したりする場合に、これに気付くかもしれません。例えば、通常は1日あたり5,000人の訪問者があり、トラフィックの大半は勤務時間中に発生しているのに、ある日突然50万人の訪問者が発生したり、午前3時にサイト上でクリック操作が行われたりするケースです。
- 操作された情報：悪意のあるボットは特定ツールを利用して正体を隠すため、偽造・操作された情報に注意が必要です。 例えば、ボットネットは実際にはLinux上で動作しているにもかかわらず、ブラウザデータを操作してiOSデバイスからのアクセスに見せかける可能性があります。同様に、ボットが通常取引のない国からアクセスしている場合、VPNやプロキシツールを使用して疑わしい地理的位置を偽装している可能性があります。
- コンバージョンの異常：ボット、特に悪意のあるものは、ファネルの上部ではコンバージョンする傾向がありますが、下部ではコンバージョンしません。 つまり、広告のクリック、ランディングページへの訪問、フォーム入力、サービス登録は積極的に行うものの、最終的に有料顧客への転換に至らないのです。したがって、サイト上で非常に高いエンゲージメントを示すユーザー層が、有料顧客への転換率が通常のベンチマークを大幅に下回る場合、それは悪質なボットの行動を示している可能性があります。
まとめ
もちろん、悪意のあるボット活動を検知する方法は他にも多く存在し、追加で確認すべき指標もあります。全てのボットが全く同じ方法で動作するわけではないため、各脅威を注意深く分析することが賢明です。 多くの場合、より高度な悪意のあるボットを特定・捕捉するには専門的なサイバーセキュリティ技術が必要です。しかし、問題の存在を認識し、注意すべき主要なパターンを理解するだけで、組織は問題を先回りして対処し、悪質なボットからより効果的に身を守ることができます。詳細については、CHEQ.aiをご覧ください。
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ケリー・コピンガー |CHEQブランドマーケティングマネージャー
