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Lier ou ne pas lier

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Pas de lien = pas de trafic = pas d’argent.

Ce n’est pas un prédicat mais bien une réalité. On nous a souvent dit, que nevermind s’il n’y a pas de liens, du moment que le contenu est de qualité, les gens vous en feront gratuitement. A cette affirmation, en provenance de soi-disant experts, je dis: « des clous ».

Certes, il y a les copains qui n’hésitent pas à  vous en faire, et puis de temps en temps un de vos articles sort du lot, mais dans l’ensemble les gens vous font rarement des liens gratuitement, du moins c’est mon sentiment. Vous n’avez qu’à  compter le nombre de nouveaux liens qui apparaissent tous les mois et qui pointent sur votre beau site. Même s’il est de qualité, je n’ai franchement pas l’impression que c’est la panacée. D’ailleurs sur les forums, ne voit-on pas souvent ce genre de question:

Vous connaissez un site qui s’appelle Pagasa et qui parlent des botnets ?

Et la réponse massue qui s’ensuit:

Tu vas sur Google, et tu tapes Pagasa botnet.

Ou pire encore, cette horrible machine à  tuer les liens:

http://lmgtfy.com/?q=pagasa+botnet

Pagasa existe depuis maintenant 8 années. J’ai eu le temps de constater ces faits durant tout ce temps. Même si vous faites quelque chose de bien, il est de plus en plus difficile de sortir du lot, de percer et surtout de dépasser les sites institutionnalisés.

C’est là  aussi, je trouve une grande hypocrisie de notre grand ami à  tous, l’inoxydable G qui dit que finalement, il faut toujours privilégier les liens dits « naturels », ceux qui se font parce qu’ils le valent bien et surtout parce qu’ils sont beaux. Quelle est la proportion maintenant entre les liens naturels et les liens artificiels, ceux qui sont construits juste à  des fins de SEO: 10% de « bons » liens et 90% de spams liens issus de la diversité.

A l’instar de ce qui se passe dans votre messagerie, il y a quelques années, on trouvait un peu de spam parmi les bons liens; de nos jours, on trouve quelques bons liens parmi le spam.

Et puis, il est peut-être judicieux de rappeler quels sont les enjeux financiers qu’impliquent la construction des liens:

liens = trafic = argent

Si nous prenons en compte les directives recommandations de G:

bon contenu = peut-être des liens = peut-être du trafic = peut-être de l’argent

La trop grande fréquence du mot « peut-être » risque tôt au tard d’inquieter votre banquier, n’est-il pas vrai ?

Si vous reprenez mon expérience « Objectif Classement« , que constatez-vous ? Que j’ai passé des mois à  construire la notoriété d’un article. Pour écrire ce dernier, j’ai du mettre quelque chose comme deux bonnes heures. Pour le reste, nous en sommes à  plusieurs mois maintenant, et ce n’est pas encore fini. J’y travaille d’ailleurs encore et les résultats sont là .

C’est là  un dilemme intéressant finalement et qui pour ma part se rapproche beaucoup de ce qui se fait dans la vrai vie. Construisez un produit ou un service de M., mais collez-lui un commercial d’enfer, que se passera-t-il ? C’est dommage finalement car ce que l’on cherche avant tout, c’est un bon produit ou un bon service, peu importe la manière dont il est vendu.

Alors lorsque l’on est un petit webmaster de rien du tout, la question se pose: quelle doit être notre priorité ?   Faire du bon contenu, en espérant un jour lointain être enfin reconnu ou bien se focaliser sur le marketing et sur de rapides bénéfices ? Je peux tenter de répondre à  cette question en vous parlant de ce que je connais bien: la communauté des méchants.

Au sein de cette communauté, la plupart des produits et services proposés font la belle part à  la construction des liens: logiciels comme Xrumer, LFE, services de « blast », coopératives de blogs, etc. Ceci se fait   généralement au détriment des services de rédaction de contenu, dont le nombre est beaucoup plus restreint. Les gens ont choisi de se focaliser sur l’aspect purement marketing des choses. Maintenant l’aspect purement court-terme de ce genre d’activité fait aussi que le contenu n’est qu’une variable sans véritable importance et qui doit prendre un minimum de temps.

Sur ces brèves paroles, je vous laisse méditer et terminer votre mémoire de fin d’étude de 900 pages qui ne sera lu que par trois personnes dont vous même.

Blackhat: la grosse méchante bouillie

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Il y a quelques années, un Blackhatter américain, génialissime nous gratifiait régulièrement de techniques innovantes, sorties tout droit d’une imagination débordante. Il m’a beaucoup inspiré dans certains de mes « coups » et dans sa démarche, je retrouve des qualités que j’apprécie tout particulièrement, comme le refus de l’establishment, l’extrême témérité du discours sur l’argent ainsi qu’un langage de charretier.

C’est en faisant un peu de tri l’autre jour sur une de mes machines infernales, que je suis retombé sur la relique de l’un de ces coups. Comme ceci remonte à  3 ans déjà , j’en profite pour vous dévoiler ce coup et y apporter une analyse. Avec le temps, on murit et on est certainement plus critique quand à  ses expériences passées.

L’idée était toute simple et maintes fois réutilisée: automatiser la création d’un site, rediriger le trafic vers ma Money Page, l’URL qui me permet d’acheter des Petshops à  ma petite fille, puis multiplier cela à  l’infini.

La création se faisait tout simplement via un bête script en PHP: depuis un dictionnaire anglais, je construisais des phrases à  partir de mots tirés aléatoirement. Cela faisait une belle grosse méchante bouillie, incompréhensible bien entendu par le commun des mortels; mais je m’en moquais, étant donné que ces pages n’étaient là  que pour nourrir mes amis, les moteurs de recherche.

A l’époque, ce n’était pas grave d’avoir des pages avec des contenus irrationnels, plein de gens le faisaient; depuis lors, de nouvelles lois ont été votées par ceux qui font la pluie et le beau temps sur la cyber-planète.
Dans une page, j’incorporais quelques liens vers d’autres pages qui se construisaient au fur et à  mesure des visites. Si bien qu’au bout de quelques temps, je me suis retrouvé avec plusieurs centaines de pages auto générées.

Ces pages étaient quand même optimisées grâce à  une astuce du très productif Blackhatter cité en début de l’article. Un agrégateur Web mettait à  disposition une liste de blogs fraichement mis à  jour, et il me suffisait d’aller récupérer régulièrement ces informations et de les utiliser pour construire mes pages. Ce qu’il faut savoir, c’est qu’un nombre impressionnant de scrapers utilisait cet agrégateur pour pratiquer en masse le spam à  base de Trackback: vous publiez un article sur le viagra, et immédiatement la moitié de la planète des spammeurs vous pingeront avec comme espoir d’obtenir un retour sur leur Trackback. En clair, les spammeurs vous construisent gracieusement vos liens !

Parallèlement, un autre script construisait toutes les heures un feed RSS à  partir du site auto généré, et lançait quelques pings vers des sites comme pingomatic.com afin de faire venir les moteurs de recherche.

Je ne peux pas dire que les liens se construisaient rapidement avec cette méthode; en fait, c’était bien en dessous de mes attentes et des affirmations du collègue.

Proverbe Blackhat: lorsque quelqu’un dévoile une nouvelle technique,
c’est qu’elle est déjà  périmée depuis belle lurette.

Néanmoins, j’arrivais à  faire venir des visiteurs, essentiellement grâce à  la longue traine et Blogsearch. Les visiteurs étaient alors redirigés vers la money page, un produit « Rock&Roll » à  télécharger.

Je suis alors passé à  la vitesse supérieure, en créant une grande quantité de sous-domaines. Dans les bons jours, j’arrivais à  générer plusieurs centaines de visiteurs, toujours grâce à  Blogsearch. En multipliant toujours les domaines, je serai rapidement arrivé au millier de visiteurs, j’en suis convaincu.

Un jour, j’ai eu la visite de la Quality Team, et une semaine après l’ensemble du domaine ainsi que tous les sous-domaines ont été blacklistés.

Le site hébergeant la money Page n’a pas été pénalisé, mais Google m’a demandé d’y retirer les Adsenses, car jugé trop « Rock&Roll ». Pas porno, ni même érotique mais un peu limite quand même, je dois bien le reconnaitre après coup.

Au final, certes j’y ai gagné de l’argent, mais comme tout projet BlackHat, cela restera un simple coup et une expérience bien amusante.

Mais cela reste formateur, et j’ai appris beaucoup de choses:

– Tout d’abord, la durée: il se sera passé 3 mois entre le lancement du projet et le bannissement. Cela laisse quand même du temps pour faire rapidement de l’argent. Mais encore une fois, vivre sur ce genre de coup me laisse perplexe. Et puis, comme je l’ai déjà  expliqué, je suis convaincu qu’un site banni peut avoir des conséquence sur le profiling d’un Webmaster par Google dans le futur.

– Des erreurs techniques: « oubli » du cloacking pour rediriger les visiteurs, et ne pas prévoir la venue prévisible de la Quality Team, en leur affichant un faux 404 ou plus marrant un compte désactivé pour spam :-)
Ce qui me fait dire qu’il faut vraiment une bonne préparation, avoir un script impeccable que l’on teste longuement avant sa « mise en production ». Je ne vous explique pas la galère lorsque vous devez corriger un bug sur des centaines de sites !

– Une erreur fondamentale: utiliser le même nom de sous-domaine avec un nombre: machin01, machin02, etc. à‡a sent quand même le spam à  plein nez ! Et puis avoir des milliers de sous-domaines qui apparaissent comme cela, du jour au lendemain, avec plein de pages, cela reste assez bourrin. Il faut être plus subtil, utiliser plusieurs domaines pour se couvrir, et faire cela tout doucement, lentement, insidieusement.

– Le contenu « scrambled », c’est bien fini, et d’après-moi, cela ne peut qu’accélérer le bannissement ou le spam-report

– Le spam à  base de Trackback fonctionne encore, mais il faut faire quelques recherches pour bien les utiliser …

– Les liens sont toujours aussi compliqués et pénibles à  construire.

– La longue traine est une excellente alternative à  exploiter « puissamment ».

E Finita la Commedia !

Si j’étais de l’équipe qualité de Google

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Dans l’incessante partie de cache-cache qui m’oppose à  Google, j’ai récemment commencé à  m’intéresser de plus près à  la façon dont leur équipe qualité évolue et bannit les sites qui gagnent plein d’argent ne rentrent pas dans leur critère.

Il se fait que ma situation professionnelle m’a justement amené à  travailler dans la qualité au sein d’un très gros service informatique. Avec le temps, il m’est souvent arrivé de me dire que Google est certainement confronté aux mêmes problématiques que je rencontre tous les jours.

Mon travail consiste à  évaluer les performances des différents prestataires informatiques évoluant au sein de l’entreprise. J’ai à  ma disposition un gigantesque ensemble d’informations provenant de sources variées: fichiers, téléphones, bases de données, etc.

A partir de cela, je construis des indicateurs et fait des rapports, la plupart du temps sous forme de graphes et tableaux. Je fais aussi des analyses détaillées sur les chiffres que j’obtiens. Je peux aussi déclencher des alertes en fonction de critères bien précis.

La première chose à  savoir, c’est que la production de ces indicateurs est généralement bien automatisée. En effet, des outils aussi géniaux que PHP, Oracle, Excel (Et oui !) ou encore XML permettent de traiter n’importe quel type de données. Mais la seconde chose que je constate, c’est qu’une bonne analyse ne pourra jamais être remplacée par un algorithme aussi puissant soit-il.

Je vous donne un exemple basique. Un technicien helpdesk gère une dizaine d’incidents par jour. Le technicien est bien noté et perçoit une prime en fonction du nombre d’incidents qu’il résout. Cette prime peut être automatiquement produite par un indicateur que je crée via un script qui va interroger la base de données des incidents. Un jour, je m’aperçois que cet indicateur s’est complètement effondré. Si je voulais agir à  la manière d’un ordinateur, sa prime aurait dà» être automatiquement réduite par l’algorithme. Mais après analyse, il s’avère que trois nouveaux techniciens sont arrivés au cours du mois et qu’ils ont été pris en charge par le technicien senior. Celui-ci a bien évidemment été forcé de réduire sa tâche de travail opérationnel (son nombre de tickets) pour former les jeunes recrues.

Il en ressort donc que l’on ne peut pas appliquer systématiquement une pénalité sur la seule base d’un indicateur calculé: il faut parfois une analyse complémentaire pour obtenir un résultat fiable.

Maintenant, je profite de ma situation pour me mettre à  la place de l’équipe qualité de Google, puisque nous faisons un travail similaire. Tout ce que je vous livre est le pur fruit de ma réflexion professionnelle et n’est donc que spéculation. Mais je pense que cela vous amènera à  réfléchir plus longuement sur leur problématique pour mieux la contourner.

Pour évaluer le résultat d’une requête, j’ai tout d’abord une problématique de taille: la volumétrie absolument gigantesque de l’information à  traiter.

Le premier point est que je ne peux me permettre de mettre derrière chaque expression un analyste qui va décortiquer les résultats: il me faut des indicateurs, des alertes et surtout trier l’information. Je ne vais pas partir arbitrairement sur quelques mots clés. Après tout, il est très difficile d’évaluer le comportement d’un Internaute lambda: dans la vie de tous les jours, il ne passe pas son temps à  chercher des vidéos ou acheter du viagra.

Pour ce faire, je commence par créer un indicateur de vigilance par expression. Celui-ci se calculera en fonction de la dynamique des liens et surtout des alertes que j’aurais généré dans mes analyses des backlinks. Ce dont je m’aperçois, c’est qu’il existe une grosse pression dans la construction des liens sur certains mots clé. C’est là  que vont se dégager les « achat viagra » et autre « cialis », pourvoyeurs de très grosses quantités de liens.

Sur ce type d’expression, j’ai positionné mon indicateur à  5000. A côté du viagra, une longue traine comme « viagra pas cher à  Douchy Les Mines » recevra une note de seulement 20. Grâce à  la vigilance, je sais désormais où je dois appuyer mes analyses et mes efforts pour lutter contre le spam. J’ai ainsi résolu mon problème de volumétrie.

L’indicateur de vigilance va devoir évoluer avec le temps; dans la seconde partie où je détaillerai le fonctionnement de mon autre indicateur, j’aurai la possibilité d’augmenter ma vigilance. Chaque mois verra aussi la diminution arbitraire de ma vigilance, ceci pour pallier à  une anomalie du système que l’on appelle le Buzz. Celui-ci est le résultat d’une actualité exceptionnelle mais qui ne représente pas véritablement un danger pour la pertinence des résultats: avec le temps, il finit par s’estomper. C’est le cas par exemple, d’un concours de référencement dont la vigilance va rapidement atteindre des sommets, avec un score de 4500 par exemple pour finir par dégringoler pratiquement à  zéro quelques mois après la fin du concours.

Mon second indicateur est la vélocité. Les liens naturels sont variés et se construisent doucement au fil du temps. Le fait de passer de un à  plus de 1000 backlinks en l’espace de quelques jours est un déclencheur élémentaire d’alerte. A chaque ajout de backlink, ma vélocité va augmenter. Mais tout comme ma vigilance, elle va aussi diminuer lentement au cours des jours à  cause de l’effet Buzz.

Si ma vélocité dépasse un seuil alors je peux commencer par lancer une analyse automatique des backlinks. Il n’est pas bien difficile de déterminer la qualité d’un lien:

– les nouveaux liens sont-il uniformes ou pas (même mot clé sur même URL)
– combien d’OBL (liens sortants) sont présents sur la page ?
– la page contient-elle des mots clés disposant d’une vigilance importante (Viagra, Cialis) ?
– le lien est-il une ancre ou une url ?
– l’âge du domaine
– le profil du Webmaster (Voir Google, tu m’ennuies)
– etc.

A ce niveau, je peux déjà  choisir de retirer automatiquement ou de pénaliser un site rien que sur quelques critères. Et si cela n’est pas probant, j’ai toujours la possibilité de me tourner vers la vigilance qui m’indique si je dois oui ou non engager une analyse manuelle.

Si l’une des analyses tranche en défaveur du sondé, qu’elle le déclare spammeur, alors la vigilance sera augmentée et assurera la pérennité de mon système de filtrage.

Voilà , vous avez désormais une idée de la façon dont j’aurai à  gérer le filtrage si je faisais partie de l’équipe qualité de Google: en construisant un mécanisme composé de quelques indicateurs formant un scoring, et dans lequel l’analyse manuelle aurait toute sa place. Car comme, je vous l’ai déjà  expliqué jamais un programme informatique ne sera capable de reproduire l’une des plus puissantes qualités de l’homme: le jugement.

Le Botnet Storm

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Suite à  l’attaque par mail dont j’ai été la victime, je me suis penché un peu plus en profondeur sur l’inquiétant phénomène Botnet qui est sans nulle doute la pire menace jamais créée sur Internet.

Même si le chiffre me semble ridiculement bas, il existe une bonne dizaine de Botnets clairement identifiés par des « chasseurs » : le Kraken, composé de plus de 400000 machines capable de générer 9 milliards de spams par jour, le Srizbi autrefois responsable de 60% du spam sur Internet, etc.

Parmi tout cela, l’un de ces Botnet a retenu toute mon attention pour le très haut niveau de technicité employé dans son utilisation: il s’agit du Botnet Storm.

Le Storm, encore appelé Storm Worm, de part son étroite relation avec un cheval de Troie du même nom, a été identifié pour la première fois en Janvier 2007. Les médias prétendent que ce Botnet serait composé de 1 à  50 millions de machines, mais les experts estiment que « seulement » 160000 machines forment ce Botnet.

Bien entendu, il est très difficile de déterminer l’origine du Storm: certains pensent qu’il serait contrôlé directement depuis le sol Américain alors que d’autres estiment, qu’à  l’instar de plusieurs de ces « confrères », il serait Russe et même l’œuvre du sinistre Russian Business Network, une occulte organisation cyber-criminelle.

Comme tous les autres Botnet, le but principal du Storm est de générer du spam de nature différente: fichiers PDF ou Excel contenant des images, enregistrement vocal de MP3, texte brut, et email d’hameçonnage (Phishing). Au mois de mars 2008, 20% des spams sur Internet proviendrait du Storm.
Il est également à  noter qu’une partie des machines est exclusivement dédiée à  l’extension du Botnet, en envoyant par mail des chevaux de Troie chargés d’infecter les machines sur Internet.

Outre le spam, le Botnet est également capable de lancer des attaques DDOS contre d’autres groupes et organisations mais aussi en direction de ceux qui le traquent.

Si le Storm est particulier, c’est que son anatomie est différente des autres Botnet. Au fil du temps, ces auteurs semblent s’être durement focalisés sur la survie de leur création, passant d’une organisation relativement simple et classique à  quelque chose de beaucoup plus sophistiquée.

Dans un Botnet rudimentaire, vous trouvez toujours un serveur principal appelé Command and Control (C&C) qui se charge de contacter et de contrôler ces milliers de machines contaminées sur tout le réseau. Pour casser ce type de Botnet, il suffit donc de trouver le C&C et de le désactiver: les machines Zombies sont alors privées de toute commande à  distance et rendues partiellement inoffensives.

Le Storm a une approche foncièrement différente et s’organise en différentes couches. Tout en haut de la pyramide, vous avez un C&C tournant sous Apache, et vraisemblablement placé en Russie, selon les dires des experts. Au niveau inférieur, vous trouvez un proxy Nginx chargé de dissimuler la présence du C&C.
Au troisième niveau, vous trouvez une collection de Nginx qui masque le proxy principal du niveau supérieur. Au quatrième niveau se trouvent les nœuds publiques qui agissent comme des reverse proxies et qui renvoient les communications vers le C&C, agissant comme des serveurs DNS fast flux. La technique du fast flux consiste à  associer un même nom de domaine à  plusieurs IP différentes, et ce rapidement. Finalement, le dernier niveau se compose de milliers de machines serviles, réparties sur tout l’ensemble du réseau.

Le processus d’infection se fait généralement par mail mais peut aussi être déclenché via le réseau P2P. Lorsque la victime a cliqué sur le lien situé dans son mail, le programme va télécharger un fichier exécutable directement depuis un nœud du quatrième niveau. Une fois infectée, la machine compromise et le nœud s’échangent l’adresse IP du nouveau Zombie. L’information est alors envoyée au troisième niveau, puis au second pour finalement parvenir au C&C.

Au deuxième et troisième niveau, les proxies Nginx écoutent le trafic P2P des réseaux Overnet et eDonkey. Overnet est un réseau à  base de table de hachage distribuée (DHT) basé sur l’algorithme Kademlia. Il s’agit du même protocole utilisé par les anciennes versions de eDonkey. Depuis octobre 2007, le Storm a changé son protocole: non seulement il utilise Overnet pour communiquer, mais les dernières versions du programme utilisent désormais leur propre réseau P2P. Ce réseau est quasiment identique à  Overnet si ce n’est que l’information qui y circule y est encryptée.

Pour identifier les nœuds ainsi que le contenu sur le réseau Overnet, l’algorithme DHT utilise une clé linéaire (Généralement 128 bits) . Tous les algorithmes DHT ont leur propre façon de calculer la distance logique entre deux nœuds ou entre un nœud et du contenu distribué.

Kademlia calcule la distance entre les nœuds en effectuant un ou exclusif entre leur hachage publié.
Lorsqu’une machine souhaite trouver du contenu sur le réseau, elle calcule (ou reçoit) le hachage du contenu et recherche des machines adjacentes à  elle même. Ces dernières répondent également en annonçant leurs propres machines adjacentes. Le processus est répété jusqu’à  ce qu’une machine soit à  même de répondre à  la requête de la recherche du contenu.

C’est parce que le réseau Overnet fonctionne sur un modèle de distribution qu’il n’existe aucun annuaire des machines. La liste des machines actives ainsi que le contenu publié sont distribués en petits morceaux directement dans la mémoire de toutes les machines du réseau. C’est toujours l’absence d’annuaire centralisé ainsi que la nature dynamique de ce qui est stocké dans la DHT qui rend le Storm tellement résistant à  son démantèlement.

En conclusion, je dirai qu’à  la vue de tout ce que j’ai pu lire sur le sujet, ce botnet est un véritable chef d’œuvre de technologie au service du mal. Sa complexité et son architecture lui ont valu le privilège d’être le sujet de plusieurs études, voir même de thèses écrites par des chercheurs de haut niveau. Maintenant, loin de moi de vouloir faire l’apologie du cybercrime, on ne peut que rester perplexe devant un tel déchainement de recherches techniques, de réflexions et d’efforts, surtout pour de si noirs desseins.

Le Spam referer

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Sur votre beau site de tricot, vous avez récemment installé un programme qui vous permet de générer des statistiques Web. Lorsque l’on est un super hackerz-2-la-mort-ki-kill, on tourne sous Apache et on génère ses stats avec un machin comme AWStats.

C’est bien les stats, car elles vous donnent tout plein d’informations sur les gens qui viennent, les robots, les mots clé utilisés, etc. En bref, un très bon outil qui vous permet de bien optimiser votre beau site de tricot. Vous savez désormais que la page la plus fréquentée de celui-ci est celle qui décrit votre week-end au festival du tricotin à  Crottes-en-Pithiverais, dans le Loiret.

Dans la partie referer, autrement dit l’url de la page vue précédemment par le visiteur, vous constatez la présence de nombreux sites complètement inconnus de votre part. Eperdu de joie (Wouhaaa, des gens font des liens vers mon site !), vous les visitez et nulle part, vous ne trouvez trace de votre site. Par ailleurs, ces sites n’ont strictement rien à  voir avec le votre. On y parle de choses incompréhensibles comme « gambling », « mortgage », « viagra » et « loan ». Et en plus, ils sont en anglais, mais qu’est ce que c’est que ce binz ??

Vous êtes la malheureuse victime d’un spam referer, il ne vous reste plus qu’à  aller vite pleurer sur un forum pour y épancher votre colère, à  dire tout le mal que vous pensez de ce que l’on s’est permit de vous faire, à  proposer que l’on fasse voter une loi contre le spam referer, à  en appeler à  la cour européenne de justice, à  blablablablabla …, interdit, blablablabla …, illégal, blablablabla …, maison à  gagner…, blablablabla …

Alors, c’est quoi ce machin de spam referer ? c’est tout simplement une petite technique Blackhat pour faire tout plein de liens vers un beau site qui vend des pilules radis. Des pilules radis, qu’est-ce que c’est encore que cette histoire ? Et bien à  l’instar du radis, les pilules sont rouges à  l’extérieur et blanches à  l’intérieur, un peu comme certains politiciens ;-)

L’idée, c’est d’aller visiter votre site de tricot en faisant croire que vous venez d’un autre site, donc que vous arrivez au moyen d’un lien extérieur. Après ce lien apparaitra dans vos statistiques, et si ces dernières sont visibles, alors elles seront indexées par les moteurs de recherche, ce qui implique l’obtention d’un backlink vers le site du spammeur, tout bénéf, quoi. Mais c’est du spam, ça ! Oui, bien sur, et en plus c’est mal !

Un programme comme PRStorm utilise cette technique: en bombardant une multitude de sites avec un referer fabriqué de toute pièce, et ce pendant plusieurs heures, un spammeur peut facilement générer plusieurs centaines de backlinks.

Vous voulez des preuves ? Facile, il suffit d’utiliser l’arme absolue sur Internet pour récupérer des statistiques publiques; faites cela en lançant cette requête. Ici, on cherche l’empreinte (Footprint) de AWStats, et on se focalise sur la période de septembre 2008. On peut être plus restrictif en précisant par exemple un mot clé particulier afin de travailler uniquement sur la niche qui nous intéresse. Et puis bien entendu, il n’y a pas qu’AWStats comme logiciel de statistiques. Il suffit d’isoler l’empreinte du logiciel et rien ne vous empêche d’utiliser d’autres moteurs comme Yahoo ou Live par exemple.

Une fois que vous avez récolté des milliers d’URLs, vous n’avez plus qu’à  lancer un simple wget, ou générer du trafic de M (encore !) en direction du site. Ici, les statistiques de www.tartopom.com sont spammées par l’infâme Pagasa:

# wget « “referer=https://www.pagasa.net www.tartopom.com

Bien sà»r, il manque plein de choses: un faux UserAgent et puis quelques proxy pour ne pas trop se faire remarquer.

Et la boucle, hein la boucle ? Parce que là , tu nous donnes l’instruction juste pour une seule URL. Mais moi, j’ai acheté 1500000 URL à  utiliser et toi, tu nous dis pas comment faire pour utiliser toutes les URL. C’est simple, vous prenez Excel ou Calc et vous faites du copier-coller, un peu comme pour le trafic de M.

Voilà , à  noter tout de même qu’il s’agit d’une technique assez ancienne et que les dernières versions des programmes de statistiques ont tendance à  supprimer les URL des referer; il reste toutefois largement de quoi faire.