Affiliate-Marketing gilt als einer der effizientesten und leistungsorientierten Kanäle im Marketing. Man zahlt nur für Ergebnisse, nicht für leere Versprechen. Doch was passiert, wenn diese Ergebnisse gefälscht oder schlicht ungültig sind?

Wie wir bereits in unserem Blogbeitrag über Affiliate-Betrug erklärt haben, können betrügerische Taktiken Ihr Budget unbemerkt aufzehren, Ihre Analysen verfälschen und Partner belohnen, die keinen echten Mehrwert liefern. Doch Betrug ist nicht die einzige Bedrohung, die sich im Affiliate-Datenverkehr verbirgt. Eine ebenso schädliche, oft übersehene Herausforderung ist Invalid Traffic (IVT).

IVT ist nicht immer das Ergebnis bewusster Manipulation. Oft entsteht es durch unachtsames Traffic-Sourcing, Bots oder dubiose Sub-Affiliate-Netzwerke, von denen Ihre Partner möglicherweise nichts wissen. Das Ergebnis bleibt jedoch gleich: verschwendetes Budget, verzerrte Leistungskennzahlen und gezahlte Provisionen für Traffic, der nie konvertieren konnte.

Einige Marketer erkennen das Problem an ungewöhnlichen Klick-Mustern, aufgeblähtem Traffic ohne Engagement oder verdächtigem Bounce-Verhalten. Andere wiederum sehen, dass bestimmte Affiliates konstant besser abschneiden, ohne nachvollziehbaren Grund, und letztlich nur belohnt werden, weil sie am Ende der Customer Journey auftauchen.

Ob Betrug oder IVT, das Ergebnis ist dasselbe: verlorenes Budget, irreführende Dashboards und Affiliate-Programme, die Lärm statt Leistung belohnen.

Fallbeispiel: Wie ein Unternehmen versteckten Affiliate-Betrug entdeckte

Einer unserer Kunden stellte fest, dass selbst mit modernen Tracking-Systemen Betrug unbemerkt auftreten kann, verborgen unter der Oberfläche.

Innerhalb von nur sieben Tagen zeigte der Affiliate-Kanal eine auffällige Anomalie. 18,6 Prozent aller Sitzungen wurden als ungültig markiert. Auf den ersten Blick wirkten die Zahlen nicht besorgniserregend. Doch bei genauer Analyse fanden wir:

• 64% der invalid Sessions stammten von bekannten Bot-Netzwerken, die menschliches Verhalten simulierten, um die Leistung künstlich zu erhöhen.
• 36% der invalid Sessions zeigten verdächtige Muster wie übermäßige Klicks von derselben IP-Adresse, inkonsistente Gerätedaten und extrem kurze Verweildauer.

Die ungültigen Sitzungen ließen sich in zwei Hauptkategorien einteilen:

• Diskrepanzen (64,4 Prozent), zum Beispiel unplausible Verweildauer, widersprüchliche Geo-Daten oder unnatürliche Referrer.
• Sofortige Absprünge und ungültige Klicks (35,6 Prozent), oft ein Hinweis auf Klickbots oder Nutzer, die zum Klicken, aber nicht zum Interagieren motiviert wurden.