Generer SQL-, Excel- eller JSON-datasett for land og språk. Tilpass feltnavn og eksporter med flaggbilder.
Country-level GeoIP API er den mest brukte tieren og den rimeligste per anmodning. Gitt en IP-adresse, returnerer den landekoden (ISO 3166-1 alfa-2), landesnavnet og kontinenten. Dette er minimumsinformasjonen som er nødvendig for et overraskende stort antall applikasjoner. Innholdslokaliesering er den mest åpenbare: å bestemme besøkendes land og servere det passende språket, valutaen og juridiske ansvarsfraskrivelser. Et nettsted som opererer i tolv land må vise riktig personvernpolicy-bunntekst, riktig merverdiavgiftsmerknad og riktig kontaktinformasjon basert på hvor besøkende befinner seg. Å gjøre dette med klientsiddig JavaScript (å be nettleseren om brukerens plassering) er påtrengende, krever eksplisitt tillatelse og mislykkes når brukeren avslår. Å gjøre det med GeoIP er usynlig, øyeblikkelig og fungerer på hver anmodning uten brukerinteraksjon.
Regulatorisk samsvar er et annet stort brukstilfelle som opererer helt på landnivå. GDPR gjelder for besøkende fra EU-medlemsstater. CCPA gjelder for besøkende fra California (som kan detekteres med data på bynivå, men landnivå er tilstrekkelig for å identifisere amerikanske besøkende som kan falle under CCPA). Innholdsbegrensninger kan gjelde for spesifikke land på grunn av lisensavtaler, sanksjoner eller lokale lover. E-handelsplattformer kan trenge å blokkere salg til visse land på grunn av eksportkontroller. Alle disse avgjørelsene krever bare landet, og GeoIP-land-APIen gir det for en brøkdel av hva et månedlig abonnement på en full geolokaliseringstjeneste ville koste.
Analyseplattformer bruker GeoIP på landnivå til å bygge geografiske trafikrapporter. WordPress-analytikkpluggen som er beskrevet i companion-artikkelen bruker nettopp denne APIen til å løse hver besøkendes IP-adresse til et land, som fyller ut landelfordelingsbrettet på instrumentpanelet. For et nettsted som mottar 10 000 besøk per dag, det er 10 000 GeoIP-oppslag per dag, og til prising per anmodning, er den totale daglige kostnaden målt i ører i stedet for dollars. Ved månedlig abonnementsprising fra tradisjonelle GeoIP-leverandører, ville samme volum koste mellom $20 og $50 per måned avhengig av plantranssjerpen. Over et år er forskjellen mellom prising per anmodning og abonnement for dette volumet stor nok til å interessere enhver virksomhet som følger med på sine driftskostnader.
city-level GeoIP API returnerer alt som land-APIen gir pluss bynavnet, regionen eller staten, postnummeret, breddegrad og lengdegrad. Denne tilleggspresissjonen muliggjør brukstilfeller som data på landnivå ikke kan støtte. Lokale forretningskatalog som må vise resultater som er relevante for besøkendes by, er avhengig av geolokalisering på bynivå. Værwidgeter som viser lokale forhold, må kjenne til byen, ikke bare landet. Eiendomsplattformer som viser nærliggende annonser, restaurantoppdagelsesapper som viser lokale anbefalinger, og nyhetssider som har regionale historier, krever alle oppløsning på bynivå for å fungere ordentlig.
Nøyaktigheten av GeoIP på bynivå fortjener en ærlig diskusjon fordi det er en av de mest misforståtte aspektene av teknologien. Geolokalisering på bynivå fra IP-adresser er ikke GPS-presisjon. Det lokaliserer ikke en spesifikk bygning eller gateadresse. Det identifiserer byen eller storbyområdet som er knyttet til IP-adresseområdet, som typisk er plasseringen av ISPs tilstedeværelsespunkt snarere enn den nøyaktige plasseringen av sluttbrukeren. I tette urbane områder er dette vanligvis nøyaktig for riktig by. I rurale områder som betjenes av regionale leverandører, kan den løste byen være nærmeste større by hvor leverandøren har infrastruktur, som kan være femti eller hundre kilometer fra brukerens faktiske plassering. For det store flertallet av brukstilfeller (innholdsverifisering, omtrentlige leveringsestimater, regional analyse), er dette nøyaktignivået mer enn tilstrekkelig. For brukstilfeller som krever presis plassering (navigasjon, nødtjenester, hyperlokal annonsering), er GPS den passende teknologien.
Svindeldeteksjonssystemer bruker GeoIP på bynivå som ett signal blant mange. Når en kredittkortvederlak oppstår fra en IP-adresse i Manila, men kortets faktureringsadresse er i Stockholm, betyr det geografiske misforholdet ikke nødvendigvis svindel (kortinnehaveren kan være på reise), men det er et sterkt nok signal til å utløse tilleggsverifisering. Dataene på bynivå gir spesialisering som kreves for å gjøre denne sammenligningen meningsfull. Data på landnivå ville flagge enhver transaksjon der IP-landet avviker fra faktureringslandet, som er for bredt for globale reisende. Bynivådata tillater systemet å vurdere mer nyanserte scenarier: en IP i samme land men en annen by fra faktureringsadressen kan indikere en flyttet kortinnehaver i stedet for et stjålet kort, mens en IP på et annet kontinent er et mye sterkere svindsignal.
ASN-APIen (Autonomous System Number) legger til en helt annen dimensjon til IP-intelligens. I stedet for å svare "hvor er denne IP-en?" svarer det "hvem opererer nettverket som denne IP-en tilhører?" Et autonomt system er en samling av IP-adresseområder administrert av en enkelt organisasjon, og ASN-databasen kartlegger hver IP-adresse til dens driftsorganisasjon, inkludert organisasjonsnavnet, ASN-nummeret og nettverkstypen (ISP, hostingleverandør, bedrift, utdanningsinstitusjon, regering). Denne informasjonen er uvurderlig for brukstilfeller hvor den geografiske plasseringen betyr mindre enn nettverksidentiteten.
Bot-deteksjon er den mest umiddelbar praktiske bruken av ASN-data. Legitime søkemotorkravlere opererer fra IP-områder som eies av morselskapet deres: Googles kravler kommer fra Googles ASN, Bings kravler kommer fra Microsofts ASN. En forespørsel som hevder å være Googlebot men stammer fra en IP-adresse i en bolig-ISPs ASN er nesten helt sikkert en falsk bot. WordPress-analytikkpluggen bruker nettopp denne teknikken, kryssjekking av brukeragentens påståtte identitet med ASN-eierskapet til kildens IP, for å skille verifiserte kravlere fra bedrager. Denne valideringen er umulig med bare geografiske data, fordi Google opererer datasentre i mange land, så en geografisk kontroll kan ikke skille mellom en ekte Googlebot fra et amerikansk datasenter og en falsk fra en amerikansk hjemmenetttilkopling.
Annonsemål- og svindelforebyggingssystemer bruker ASN-data for å skille mellom trafikk fra bolignettverk (ekte brukere), hostingleverandører (potensielle roboter eller mellommenn) og bedriftsnettverk (potensielle B2B-potensielle). En klikk på en betalt annonse som oppstår fra en hostingleverandørs IP-område er langt mer sannsynlig å være svindel (klikkrobotter, konkurrantklikkvindel) enn en klikk fra en bolig-ISP. Filtrering av disse klikene før de telles (og faktureres) kan spare annonsørerne betydelige penger. Tilsvarende bruker B2B-markedsføringsplattformer ASN-data til å identifisere når besøkende kommer fra bedriftsnettverk, siden ASN-organisasjonsnavnet ofte avslører selskapet, noe som muliggjør kontobasert markedsføring uten å kreve at besøkende identifiserer seg selv.
Økonomien for GeoIP-tjenester har historisk fulgt abonnementmodellen som dominerer SaaS-industrien. Månedlige planer med nivåbaserte anmodningsbegrensninger, oversjøbegrensninger utover disse grensene, og årskontrakter som låser en pris uavhengig av faktisk bruk. For programmer med forutsigbar, høyt volum GeoIP-behov, er disse planene ofte rimelige. For programmer med variabelt eller lavt volum, representerer de en fast kostnad som har ingen forhold til verdien som blir utpresset.
Vurder en sesongbasert e-handelsbutikk som gjør 80% av sin årlige trafikk i en seks ukers feriperiode. Ved abonnementsprising betaler butikken den samme månedlige gebyret i de ti stille månedene som den gjør i de to toppene månedene. Ved prising per anmodning, koster de stille månedene nesten ingenting mens toppene månedene koster proporsjonalt med den faktiske trafikken som behandles. Over et år er den totale kostnaden ved prising per anmodning vanligvis 40% til 60% lavere enn den tilsvarende abonnementplanen, og sparingene er enda mer dramatiske for programmer som har uforutsigbare trafikkmønstre.
Modellen per anmodning eliminerer også planleggingskostnader som følger med tiered abonnementskikk. Valg mellom en plan som tillater 10 000 oppslag per måned og en som tillater 100 000 oppslag per måned krever prediksjon av fremtidige trafikkvolumet, som er iboende usikkert. Velg for lavt og oversjøgebyr gjelder. Velg for høyt og ubrukt kapasitet er bortkastet. Prising per anmodning fjerner denne gjetningen helt. Hvert oppslag koster den samme brøkdelen av en cent uavhengig av om den månedlige totalen ender opp som 500 eller 500 000. Den eneste variabelen er faktisk bruk, og kostnaden skaleres lineært med den.
For utviklere som evaluerer GeoIP-alternativer, er det praktiske spørsmålet ikke hvilken database som har høyest nøyaktighet (de store databasene er alle innenfor noen få prosentpoeng fra hverandre for de fleste regioner) men hvilken prismodell som stemmer overens med programmets bruksmønster. Programmer med stabil, forutsigbar, høyt volum trafikk kan finne at en abonnementplan gir en bedre pris per anmodning på grunn av volumrabatter. Programmer med variabel, uforutsigbar eller lavt volum trafikk vil nesten alltid finne prising per anmodning mer økonomisk. GeoIP-APIene som er beskrevet her serverer den andre kategorien, og de gjør det uten å ofre datakvalitet, responstid eller bredden av informasjon som returneres per oppslag.
Nøyaktighet på landnivå for GeoIP er typisk over 99% for større ISPer i de fleste land. Kanttilfeller eksisterer for IP-områder som er omtildelt mellom land eller for satellittnett-leverandører der gateveien kan være i et annet land enn brukeren, men for det store flertallet av oppslag, er landidentifikasjonen pålitelig.
Nei. GeoIP løses til by- eller storbyarealnivå på best. Koordinatene som returneres av oppslag på bynivå representerer omtrent sentrum av den identifiserte byen, ikke den fysiske plasseringen av enheten. Gatenivåpresisjon krever GPS eller lignende enhetbaserte lokaliseringsteknikker som innebærer eksplisitt brukersamtykke.
Et autonomt systemnummer (ASN) identifiserer organisasjonen som opererer en blokk med IP-adresser. Å kjenne ASN avslører om en IP tilhører en bolig-ISP, en hostingleverandør, en bedrift eller et regjeringsnettwerk. Dette er nyttig for bot-deteksjon (verifisering av kravleridentitet), svindelforebyggelse (flagging av trafikk fra hosting-IPs) og B2B-markedsføring (identifisering av bedriftsbesøkende).
Databasene oppdateres regelmessig for å gjenspeile endringer i IP-adresseallokeringer. Nye IP-områder tilordnes, eksisterende områder er omtildelt mellom organisasjoner, og geografiske kartlegginger endres når ISPer utvider nettverkene sine. Regelmessige oppdateringer sikrer at oppslåingsresultater forblir nøyaktige ettersom IP-landskapet utvikler seg.
GeoIP-oppslag behandler IP-adresser, som anses som personlige data under GDPR. Men hvis oppslaget utføres på serversiden og IP-adressen ikke lagres eller deles med tredjeparter, anser mange GDPR-tolkninger dette som en lovlig interessebehandling som ikke krever eksplisitt samtykke. Nettstedseiere bør konsultere juridisk rådgiver for samsvarsveiledning spesifikk for deres jurisdiksjon og implementering.
GeoIP kan indikere VPN- eller mellommannbruk indirekte. Hvis en IP-adresse tilhører en kjent VPN-leverandørs ASN, vil ASN-oppslaget identifisere organisasjonen som en VPN-tjeneste. Tilsvarende er IP-adresser fra hosting-leverandør-ASNer mer sannsynlig å være mellommenn enn hjemmesamfunn. GeoIP alene kan imidlertid ikke definitivt detektere all VPN-bruk, spesielt når VPN-leverandører bruker boliglig IP-områder.