비트코인 셀퍼럴, 어떻게 작동하고 왜 문제인가?
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Bitcoin 셀퍼럴 시스템은 사용자가 스스로를 추천인으로 설정하여 리워드를 획득하는 구조다. 이는 암호화폐 거래소나 지갑 서비스 등에서 운영하는 추천 시스템을 특정 방식으로 활용하면서 본인이 만든 추천 링크를 자신이 다시 등록하거나 여러 계정을 이용한 보상 시스템 악용이다.
기존의 추천 시스템은 기존 회원이 신규 회원을 초대하면 보상을 받는 구조지만, 셀퍼럴은 한 명의 유저가 자체적으로 보상 구조를 악용하는 사례로 간주된다.
거의 모든 서비스는 이러한 행위를 운영 방침에 어긋난다고 보며, 패널티를 부과할 수 있다. 이유는 셀퍼럴이 건전한 유저 유입 구조를 무너뜨리며, 정확한 사용자 분석을 방해하기 때문이다.
이에 따라, 이를 막기 위해 많은 서비스들이 보안 및 인증 강화를 진행 중이다. 결과적으로, 윤리적이고 합법적인 방법이 결국에는 더 이득이다.
The Bitcoin self-referral system means users designate themselves as their own referees to earn benefits. This usually involves manipulating standard referral systems used on platforms such as crypto wallets and exchanges, where users apply their own referral codes again via multiple accounts to extract benefits.
While traditional referral systems give incentives to users who introduce new members, self-referral is a single person trying to amplify rewards through multiple accounts.
Nearly all providers consider this behavior a violation of policy and may suspend accounts or revoke earned rewards. The reason is that self-referral undermines the original intent of referral programs, and generates untrustworthy analytics and fake users.
To prevent this, platforms use tools like identity checks, phone validation, and IP monitoring. Ultimately, 테더포유 using the system honestly and ethically leads to better outcomes over time.
기존의 추천 시스템은 기존 회원이 신규 회원을 초대하면 보상을 받는 구조지만, 셀퍼럴은 한 명의 유저가 자체적으로 보상 구조를 악용하는 사례로 간주된다.
거의 모든 서비스는 이러한 행위를 운영 방침에 어긋난다고 보며, 패널티를 부과할 수 있다. 이유는 셀퍼럴이 건전한 유저 유입 구조를 무너뜨리며, 정확한 사용자 분석을 방해하기 때문이다.
이에 따라, 이를 막기 위해 많은 서비스들이 보안 및 인증 강화를 진행 중이다. 결과적으로, 윤리적이고 합법적인 방법이 결국에는 더 이득이다.
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While traditional referral systems give incentives to users who introduce new members, self-referral is a single person trying to amplify rewards through multiple accounts.
Nearly all providers consider this behavior a violation of policy and may suspend accounts or revoke earned rewards. The reason is that self-referral undermines the original intent of referral programs, and generates untrustworthy analytics and fake users.
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