Bachelorarbeit, 2017
88 Seiten, Note: 1,0
1 Einleitung
1.1 Ausgangssituation und Problemstellung
1.2 Ziel der Arbeit
1.3 Aufbau und Methodik der Arbeit.
2 Vorstellung Online-Marketing-Fraud
2.1 Definition von Online-Marketing-Fraud
2.1.1 Impression Fraud
2.1.2 Click Fraud
2.2 Ursachen, Motive und Gründe von Fraud
2.2.1 Die Rolle von Werbetreibenden
2.2.2 Die Rolle von Publisher
2.2.3 Strukturen des Online-Marketing-Ökosystems
2.2.4 Gewinnmöglichkeiten von Betrügern
2.3 Definition von Bots
2.4 Vorstellung Botnet und Funktionsweise
2.4.1 Beschreibung von Botnet
2.4.2 Infizierung von Rechnern
2.4.3 Steuerung eines Botnets
2.5 Das Verhalten von Bots
2.5.1 Browser
2.5.2 Zeitliches Verhalten
2.6 Fraud durch Bots
2.7 Fraud durch Menschen
2.7.1 Unsichtbare Anzeigen
2.7.2 Click Jacking
2.7.3 Ad Injection und Adware
2.7.4 Parked Domains
2.7.5 Domain Spoofing
2.8 Entdeckung und Prävention
2.8.1 Entdeckungsmaßnahmen
2.8.2 Präventionsmaßnahmen
2.8.2.1 Blacklist
2.8.2.2 Whitelist
3 Qualitative Vorstudie
3.1 Methodik der qualitativen Vorstudie
3.2 Grundlage der Interviews
3.2.1 Vorstellung des Interviewleitfadens
3.2.2 Interviewpartner
3.3 Auswertungsmethode der Interviews
3.3.1 Transkription
3.3.2 Einzelanalyse
3.3.3 Generalisierende Analyse
3.3.4 Kontrollphase
3.3.5 Auswertung der Interviews
3.4 Aufstellung der Hypothesen
3.5 Vorstellung der Hypothesen
4 Quantitativ experimenteller Versuch
4.1 Methodik des quantitativen Versuchs
4.2 Fragestellung des Versuchs
4.3 Vorstellung des Experimentdesigns
4.3.1 Veränderung der unabhängigen Variable Preis
4.3.2 Veränderung der unabhängigen Variable Targeting
4.4 Auswertungsmethode der Werbekampagne
4.4.1 Auswertung der Daten
4.4.2 Aufstellung der verdächtigen Verhalten
4.5 Durchführung des Versuchs
4.6 Auswertung der Hypothesen
5 Zusammenfassung der Ergebnisse
5.1 Deskriptive Darstellung der Ergebnisse
5.1.1 Vorstellung von Kampagne Eins
5.1.2 Vorstellung von Kampagne Zwei
5.2 Validierung der Hypothese
5.3 Einordnung der Ergebnisse
5.4 Bewertung der Auswertungsmethode
5.5 Probleme der Fraud-Bekämpfung
5.5.1 Interessen der Akteure
5.5.2 Sperren von Nutzern
6 Fazit und Ausblick
6.1 Fazit
6.2 Ausblick
Das Hauptziel der Arbeit ist die Untersuchung von Möglichkeiten zur Entdeckung von Online-Marketing-Fraud. Die Forschungsfrage konzentriert sich darauf, wie Betrug identifiziert werden kann, welche Probleme bei der Bekämpfung bestehen und inwiefern der Einsatz von unterschiedlichen Marketing-Parametern (Preisgestaltung und Targeting) das Fraud-Risiko beeinflusst.
2.4.1 Beschreibung von Botnet
Ein Botnet ist ein Netzwerk, das aus infizierten Rechnern besteht, die von Tätern ferngesteuert werden, um Aufträge in böser Absicht zu erfüllen. Der Täter, der die Kontrolle über ein Botnet hat ist bekannt als der Bot-Master. Durch einen C&C Server (Command and Control) hat der Täter die Möglichkeit Befehle an die infizierten Rechner zu übermitteln, sodass ein Botnet ohne einen C&C Server nur die lose Sammlung von infizierten Rechnern ist. Aus diesem Grund ist Kontrollierbarkeit eine der elementarsten Charakteristika eines Botnets (vgl. Elisan, et al., 2012, S. 56 f.).
Zudem besteht die Aufgabe eines Bot-Masters darin, das Botnet stets mit neuen infizierten Rechnern zu versorgen, da Bots nach einer gewissen Zeit als solche entdeckt und innerhalb von Blacklists (mehr unter 2.8.2.1) markiert werden. Demnach ist ein Botnet besonders effektiv, wenn die Rate an frisch infizierten Rechnern, die Rate an entdeckten Rechnern übersteigt (vgl. Wright, 2016).
1 Einleitung: Vorstellung der Ausgangssituation, der Problematik von Online-Marketing-Fraud und des methodischen Vorgehens der Arbeit.
2 Vorstellung Online-Marketing-Fraud: Definition der Betrugsformen, Analyse der Akteure sowie technische Erklärung von Bots und deren Funktionsweisen.
3 Qualitative Vorstudie: Durchführung von Experteninterviews zur Identifikation von Kausalitäten und zur Hypothesenbildung.
4 Quantitativ experimenteller Versuch: Methodik und Durchführung zweier Werbekampagnen zur Validierung der aufgestellten Hypothesen mittels Echtzeitdatenanalyse.
5 Zusammenfassung der Ergebnisse: Detaillierte Auswertung der Kampagnendaten, Validierung der Hypothesen sowie Diskussion der Herausforderungen bei der Fraud-Bekämpfung.
6 Fazit und Ausblick: Zusammenfassende Bewertung der entwickelten Auswertungsmethode und ein Ausblick auf zukünftige Entwicklungen im Bereich Ad Fraud.
Online-Marketing-Fraud, Ad Fraud, Bots, Botnets, Click Fraud, Impression Fraud, Online-Marketing-Ökosystem, Experteninterviews, Betrugsbekämpfung, Blacklist, Whitelist, Targeting, Pay-per-Click, Werbenetzwerke, Datensicherheit.
Die Arbeit beschäftigt sich mit den vielfältigen Betrugsformen im Online-Marketing, insbesondere dem sogenannten Online-Marketing-Fraud, und untersucht Methoden zu dessen Detektion.
Im Fokus stehen die Definition von Betrugsmethoden wie Click- und Impression-Fraud, die Funktionsweise von Botnets sowie die Strategien von Akteuren innerhalb der digitalen Werbebranche.
Ziel ist die Entwicklung einer Methode zur Entdeckung von betrügerischen Aktivitäten durch die Analyse von Nutzerverhalten sowie die Überprüfung, ob Preisgestaltung und Targeting das Risiko von Fraud beeinflussen.
Der Autor kombiniert eine qualitative Vorstudie in Form von Experteninterviews mit einem quantitativ-experimentellen Ansatz durch zwei reale Werbekampagnen.
Der Hauptteil gliedert sich in die theoretische Fundierung, die Durchführung einer Vorstudie zur Hypothesenbildung sowie die empirische Überprüfung dieser Hypothesen anhand von Kampagnendaten.
Die Arbeit ist geprägt durch Begriffe wie Online-Marketing-Fraud, Bots, Botnets, Betrugsbekämpfung sowie Datensicherheit im digitalen Werbemarkt.
Die Mausbewegung dient als entscheidender Indikator für menschliche Interaktion; fehlende oder unnatürliche Bewegungen gelten in der Studie als starkes Indiz für automatisierte Bots.
Der Autor klassifiziert Klicks von IP-Adressen, die eindeutig Rechenzentren zugeordnet werden können, mit hoher Wahrscheinlichkeit als betrügerische Bot-Aktivitäten.
Da auch reale Personen durch Anonymisierungsdienste oder Proxy-Server verdächtiges Verhalten zeigen können, lässt sich eine vollständige Trennung zwischen menschlichem Nutzer und Bot in der Praxis kaum zweifelsfrei erreichen.
Der Autor stellt einen Interessenskonflikt fest: Da viele Akteure am Traffic mitverdienen, fehlt oft das ernsthafte Bestreben, Betrug auf Kosten der Werbetreibenden konsequent zu unterbinden.
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