Bot-Traffic: Warum Klickzahlen täuschen können

Bot-Traffic erkennen wird für Onlinehändler wichtiger, weil automatisierte Besuche nicht nur Reichweitenzahlen aufblähen, sondern auch Formulare, Zielgruppen und Kampagnensteuerung beeinflussen können. Ein aktueller Gastbeitrag von Frank Schieback, CMO bei SELLWERK, und Oliver Kampmeier, Marketing Manager bei fraud0, warnt vor einem durchschnittlichen Invalid-Traffic-Anteil von rund 21 Prozent. Die Zahl ist relevant, beschreibt aber weder speziell den deutschen Mittelstand noch automatisch den Anteil verlorenen Werbebudgets.

Bot-Traffic erkennen: Datensatz statt Mittelstandsstudie

Die Zahlen gehen auf den Fraud0-Report „Unmasking the Shadows 2025“ zurück. Dafür analysierte der Anbieter zwischen dem 1. Oktober und dem 31. Dezember 2024 insgesamt 1,2 Milliarden Sitzungen auf Kundenwebsites und 10,78 Milliarden programmatische Anzeigenimpressionen. Suchmaschinen-Crawler wurden bei den Onsite-Daten ausgeschlossen.

Über alle untersuchten Sitzungen hinweg klassifizierte Fraud0 21,3 Prozent als ungültig. Die Unterschiede zwischen den Kanälen waren erheblich: Paid Search kam auf 6,95 Prozent, Paid Social auf 20,64 Prozent und Programmatic Display sowie Retargeting auf 19,95 Prozent. Der Gastbeitrag rundet Paid Search auf sechs Prozent ab; näher am ausgewiesenen Wert wären sieben Prozent.

Wer Bot-Traffic erkennen und die Zahlen einordnen will, muss außerdem die Auswahl des Datensatzes beachten. Untersucht wurde der Unternehmenskundenbestand eines Anbieters für Bot- und Werbebetrugserkennung. Der Report nennt keine repräsentative Stichprobe deutscher KMU und keine Gewichtung nach Unternehmensgröße oder Land. Fraud0 weist selbst auf mögliche Verzerrungen und Grenzen der eigenen Daten hin. Aus „21,3 Prozent im untersuchten Kundenbestand“ wird deshalb nicht automatisch „jeder fünfte Besuch im deutschen Mittelstand“.

Ungültiger Besuch ist nicht automatisch bezahlter Schaden

Bot-Traffic erkennen allein beziffert noch keinen finanziellen Schaden. Der Gesamtwert enthält auch direkte, organische und andere unbezahlte Zugriffe. Zudem filtern Werbeplattformen einen Teil ungültiger Klicks bereits vor der Abrechnung. Google erklärt, dass erkannte ungültige Interaktionen nicht berechnet oder nachträglich als Kontogutschrift ausgewiesen werden. Drittanbieter können im Browser oder auf der Website trotzdem Aktivitäten sehen, die im Werbekonto bereits herausgerechnet wurden.

Ein Rechenbeispiel nach dem Muster „21 Prozent Invalid Traffic gleich 21 Prozent Budgetverlust“ wäre daher zu schlicht. Beziffern lässt sich ein Schaden erst, wenn ein Händler bezahlte Klicks, Plattformfilter, abgerechnete Kosten und auf der eigenen Website erkannte ungültige Sitzungen zusammenführt. Bot-Traffic erkennen bedeutet in diesem Zusammenhang vor allem, unterschiedliche Messpunkte nicht in einen Topf zu werfen.

Falsche Signale können automatisierte Kampagnen verschieben

Das zweite Risiko betrifft die Datenqualität. Fraud0 stufte 9,75 Prozent der erfassten Conversions als ungültig oder verdächtig ein. Dazu zählten Käufe, Formularübermittlungen und andere Zielaktionen. Gelangen solche Signale ungeprüft in Remarketing-Listen oder automatisierte Gebotsstrategien, können Kampagnen auf Kontakte optimieren, die wirtschaftlich wertlos sind.

Für Händler ist deshalb nicht jedes ausgefüllte Formular eine gleichwertige Conversion. Bot-Traffic erkennen muss mit der geschäftlichen Bewertung des Kontakts verbunden werden. Aussagekräftiger sind qualifizierte Leads, bestätigte Termine, bezahlte Bestellungen oder CRM-Daten darüber, welche Kontakte tatsächlich zu Kunden wurden. Google bietet dafür die Rückmeldung qualifizierter und konvertierter Leads an Performance Max und Smart Bidding an. Die Verantwortung für saubere Eingangsdaten verschwindet dadurch nicht. Ein Algorithmus kann schlechte Signale schneller verarbeiten, aber nicht nachträglich in gute Kunden verwandeln.

Wie leicht Messwerte ohne reale Nachfrage springen können, zeigt auch die jüngste Umstellung des Merchant Center Reportings. Dort verändern neue Zuordnungen und breiter erfasste Anzeigenformate die ausgewiesenen Klicks und Impressionen. Nicht jeder Ausschlag ist Betrug; manchmal hat sich schlicht die Messlogik verändert.

Warnsignale reichen allein nicht als Beweis

Kurze Sitzungen, ungewöhnlich gleichmäßige Besuchsverläufe, Zugriffe außerhalb der Zielregion oder viele günstige Klicks ohne Abschlüsse sind sinnvolle Warnsignale. Sie beweisen jedoch für sich genommen keinen Bot-Angriff. Eine schwache Landingpage, unpräzise Keywords, versehentlich weit gefasstes Standort-Targeting oder irrelevante Display-Platzierungen können ein ähnliches Bild erzeugen.

Auch wiederholte Klicks von derselben IP-Adresse sind nicht automatisch betrügerisch. Firmennetze, Mobilfunkanbieter und öffentliche Einrichtungen können viele reale Nutzer hinter einer gemeinsamen Adresse bündeln. Wer Bot-Traffic erkennen will, sollte deshalb mehrere Merkmale kombinieren: Zeitstempel, IP- und Netzwerkdaten, User-Agent, GCLID, Sitzungsverlauf, Scroll- und Formularverhalten sowie die spätere Leadqualität.

Bot-Traffic erkennen: Was Händler praktisch prüfen können

Für Google-Kampagnen sollte zunächst die Spalte „Ungültige Klicks“ aktiviert und der Bericht über Gutschriften kontrolliert werden. Vermutet ein Unternehmen nicht erkannte Aktivitäten, kann es eine Untersuchung für die vergangenen 60 Tage beantragen. Dafür verlangt Google unter anderem den genauen Zeitraum, betroffene Kampagnen und Anzeigengruppen, verdächtige Keywords sowie Serverprotokolle mit IP-Adressen, User-Agents und GCLIDs.

Parallel gehören Suchbegriffe, Länder, Geräte, Uhrzeiten und Display-Platzierungen in die regelmäßige Kontrolle. Wer Bot-Traffic erkennen und Fehlalarme vermeiden will, braucht dafür eigene Vergleichswerte über mehrere Wochen. Lokale Händler können prüfen, ob Anzeigen nur für Personen in der Zielregion oder zusätzlich für Nutzer mit bloßem Interesse an dieser Region ausgeliefert werden. Bei Formularen helfen serverseitige Plausibilitätskontrollen, CAPTCHA, Double-Opt-in und eine schnelle Qualifizierung. Dass mehr Werbebudget ein Conversion-Problem nicht löst, zeigt auch die Einordnung zu Content, Advertising und Conversion bei 3Bears.

Automatisierter Traffic verlangt eine neue Trennlinie

Die Abgrenzung wird mit KI-Agenten schwieriger. Cloudflare meldete für 2025 stark wachsenden Traffic durch KI-Crawler und berichtete im Juni 2026, dass mehr als die Hälfte des beobachteten Internet-Traffics nicht von Menschen stamme. Diese Größenordnung ist nicht mit Anzeigenbetrug gleichzusetzen. Suchmaschinen-Crawler, Trainingsbots und im Auftrag eines Nutzers handelnde Agenten verfolgen unterschiedliche Zwecke.

Fraud0 greift diese Entwicklung im eigenen Report auf: Ein autonomer Assistent kann vergleichen, klicken und künftig auch kaufen, ohne ein Mensch zu sein und ohne betrügerische Absicht. Bot-Traffic erkennen wird damit zu einer Frage des wirtschaftlichen Nutzens, nicht nur der technischen Herkunft. Händler brauchen eine Messung, die schädliche Automatisierung von legitimen Maschinenzugriffen und echten Kundenkontakten trennt. Die bequeme Einteilung „Mensch gut, Bot schlecht“ dürfte dafür nicht lange reichen.

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