Cuando describimos la BASE del sistema y mencionamos que las empresas pueden ofrecer recompensas a los clientes por ver sus ofertas, recibimos una pregunta común qué es "¿Cómo vamos a evitar que los usuarios hagan clic en los anuncios solo para recoger las recompensas?"
Nuestra solución para reducir el fraude publicitario y detectar robots es una combinación de técnicas. Estas incluyen la verificación del cliente durante el proceso de registro, la limitación de la cantidad de clics por día, la limitación de la cantidad de la recompensa por día y el tiempo promedio entre clics.
Estas técnicas se desarrollan específicamente para los aspectos únicos de la búsqueda descentralizada. El equipo está investigando enfoques más avanzados y que pueden usarse indirectamente para la detección de fraudes.
Una aplicación de búsqueda debe decidir qué recursos son los más relevantes cuando se le da una consulta de búsqueda. La relevancia incluye consideraciones tales como qué resultados mostrar del conjunto total de recursos posibles y en qué orden mostrar estos resultados.
Todos conocemos el PageRank como el algoritmo que convirtió a Google en el motor de búsqueda más popular. PageRank respondió la pregunta de "relevancia" al proporcionar un método eficiente para utilizar la estructura subyacente de la web. Como lo indica el éxito de PageRank, resulta que el número (y la calidad) de los enlaces web a una página es una medida útil para la importancia relativa o "relevancia" de un recurso web.
Para más información: https://medium.com/@BitClave/ad-fraud-is-a-real-problem-how-can-we-avoid-it-and-maximize-search-accuracy-d2e092ae4212