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März 2022
Blog

Wie Sie Bot Traffic mithilfe Ihrer eigenen Analytics-Daten erkennen können

Denis Kargl

Cybersecurity Content Specialist

Schätzungen zufolge sind 17 % aller Anzeigenklicks gefälscht und 57 % des gesamten Internet-Traffics von Bots generiert. Diese Zahl wird in den kommenden Jahren wahrscheinlich noch steigen. Das ist eine Menge Geld, das Werbetreibende jedes Jahr durch Klickbetrug verlieren.

Die große Frage ist: Können Sie Bot-Traffic erkennen und Ihre Werbekampagnen optimieren, indem Sie einfach Ihre eigenen Analysedaten verwenden? Wir sind der festen Überzeugung, dass dies möglich ist! Es ist nicht schwer, Klickbetrug und Bot Traffic zu erkennen und zu verhindern, wenn man weiß, worauf man achten muss und welche Metriken die Alarmglocken schrillen lassen sollten.

Mit diesem Artikel möchten wir Ihnen einen detaillierten Leitfaden an die Hand geben, der sich auf die Erkennung von Bot-Traffic und die Optimierung Ihrer Anzeigenschaltung konzentriert, um das Beste aus Ihren Kampagnen herauszuholen.

Was Sie brauchen, um Bot-Traffic zu erkennen und Ihre Kampagnen zu optimieren

Sie brauchen nicht viel, um Fake Traffic zu erkennen und eine Strategie zur Optimierung Ihrer Anzeigenschaltung zu entwickeln. Eigentlich verfügt jedes Unternehmen bereits über die erforderlichen Daten, es sieht sich die Zahlen nur nicht genau an.

Um diesen Leitfaden optimal nutzen zu können, benötigen Sie:

Ein Google Analytics-Konto oder ein anderes vergleichbares Analysetool
Zugriff auf Ihre Server-Protokolldateien
Reports von Ihrem DSP
Reports von Ihrem Ad Server
Excel oder Google Sheets, um die Daten aus verschiedenen Quellen zu kombinieren

Wir werden uns auf Google Analytics konzentrieren, da es mit einem Marktanteil von über 55 % (Google Analytics und Google Universal Analytics zusammen) die am weitesten verbreitete Analyselösung im Internet ist. Aber natürlich können Sie auch Ihre bereits implementierte Analyselösung nehmen, Sie müssen nur nach vergleichbaren Metriken suchen. Wir haben auch Screenshots von anderen Tools, um Ihnen eine Vorstellung davon zu geben, worauf Sie achten müssen.

Indikator Nr. 1: Die Absprungrate liegt bei 0% oder 100%

Google definiert die Absprungrate in Google Analytics als “eine einzelne Sitzung auf Ihrer Website […], die nur eine einzige Anfrage an den Analytics-Server auslöst” (Google). Wenn also ein User eine Seite besucht und diese dann verlässt, ohne während dieser Sitzung eine weitere Anfrage an den Analytics-Server auszulösen (z. B. durch den Besuch einer anderen Seite oder das Auslösen eines Ereignisses wie eines Downloads usw.), wird dieser Besuch als Absprungrate betrachtet. Ihre Gesamtabsprungrate ist der Prozentsatz aller Sitzungen, die Absprünge sind.

Aber wie kann man Bots anhand der Absprungrate erkennen, werden Sie sich fragen? Gute Frage! Das menschliche Verhalten ist nicht identisch. Einige springen innerhalb weniger Sekunden ab, andere nach ein paar Minuten, und wieder andere lösen entweder ein Ereignis wie eine Konversion aus oder besuchen andere Seiten auf Ihrer Website.

Bots hingegen sind so programmiert, dass sie genau dieselbe Aufgabe erledigen und sich immer wieder auf dieselbe Weise verhalten. Es ist schwierig, eine durchschnittliche Absprungrate für eine Werbekampagne anzugeben, da sie von einer Vielzahl von Faktoren wie Branche, Seitenerfahrung und vielen anderen abhängt, aber alles, was unter 30 % und über 70 % liegt, sollte Sie dazu veranlassen, einen genaueren Blick auf Ihre Analysen zu werfen und zu untersuchen.

In den meisten Fällen verlassen Bots Ihre Website sofort, so dass Sie eine Absprungrate von 100 % haben. In anderen, raffinierteren Fällen besuchen Bots während ihrer Sitzung eine bestimmte Anzahl anderer Websites, um die Tatsache zu verschleiern, dass sie ein Bot sind. Da sie aber so programmiert wurden, dass sie diese eine Sache immer und immer wieder tun, werden Sie schnell ein Muster erkennen, wenn Sie sich Ihre Daten genau ansehen.

In beiden Fällen führt das Bot-Verhalten zu Absprungraten von nahezu 0 % und 100 %.

Wie Sie in Google Analytics die gesamte Absprungrate ermitteln können

Gehen Sie zur Seite “Zielgruppe” auf der linken Seite
Klicken Sie auf die Seite “Übersicht”, um einen Überblick über Ihre allgemeine Absprungrate zu erhalten

Wie Sie die Absprungrate bestimmter Seiten in Google Analytics ermitteln

Anstatt die Absprungrate Ihrer Website insgesamt zu betrachten, sollten Sie tiefer eintauchen und sich bestimmte Seiten ansehen. Das könnte zum Beispiel die Landingpage für Ihre Werbekampagne sein.

Gehen Sie zur Seite “Verhalten” auf der linken Seite
Klicken Sie auf die Seite “Inhalt der Website” → “Alle Seiten”.
Suchen Sie nach der Seite, die Sie sich genauer ansehen möchten

Wie Sie die Absprungraten anhand der verweisenden Domains in Google Analytics ermitteln

Wenn Sie einen detaillierten Blick auf Ihre verweisenden Domains werfen möchten, führen Sie die folgenden Schritte aus:

Gehen Sie zur Seite „Akquisition“ auf der linken Seite
Klicken Sie auf die Seite „Alle Kanäle“ → „Kanäle“.
Wählen Sie „Referral“ und Sie erhalten eine Liste aller Referral Domains zusammen mit ihren Absprungraten. Suchen Sie in der Liste nach Ausreißern. Wenn eine Domain Ihnen nur Traffic schickt, der eine Absprungrate von fast 100 % hat, sind die Besucher von dieser Domain höchstwahrscheinlich nicht echt.

Wenn Sie auf Domains stoßen, die fragwürdige Metriken aufweisen, sollten Sie darüber nachdenken, diese von der Schaltung Ihrer Anzeigen auszuschließen.

Indikator Nr. 2: Die durchschnittliche Sitzungsdauer liegt nahe bei 0 Sekunden

„Eine Sitzung ist eine Gruppe von User-Interaktionen mit Ihrer Website, die innerhalb eines bestimmten Zeitrahmens stattfinden. Eine einzelne Sitzung kann zum Beispiel mehrere Seitenaufrufe, Ereignisse, soziale Interaktionen und E-Commerce-Transaktionen enthalten“ (Google).

Da der Hauptzweck von Bots, die auf Ihre Anzeigen klicken, darin besteht, den Betrügern Geld zu bringen, haben die Bots ihre Aufgabe erfüllt, sobald der Klick auf die Anzeige erfolgt ist. Daher auch die sehr hohe Absprungrate. Die Bots sind nicht daran interessiert, auf Ihrer Website zu bleiben, weil sie vielleicht schon auf die nächste Anzeige klicken, um noch mehr Geld zu verdienen. Echte Besucher bleiben jedoch in den meisten Fällen mindestens ein paar Sekunden auf Ihrer Website, so dass Sie den Schwellenwert für die durchschnittliche Sitzungsdauer sogar auf mindestens ein paar Sekunden anheben können, um zwischen echtem und Fake Traffic zu unterscheiden.

Bot-Traffic mit einer Absprungrate von fast 100 % hat in den meisten Fällen auch eine durchschnittliche Sitzungsdauer von 0 Sekunden, da der Bot Ihre Seite sofort nach dem Klick auf Ihre Anzeige verlässt. Suchen Sie in Ihren Analysedaten nach Sitzungen, die zu kurz waren, um eine echte Person zu sein.

Wie Sie die durchschnittliche Sitzungsdauer in Google Analytics ermitteln

Gehen Sie zur Seite „Zielgruppe“ auf der linken Seite
Klicken Sie auf die Seite „Übersicht“, um einen Überblick über Ihre durchschnittliche Sitzungsdauer zu erhalten

Wie Sie die durchschnittliche Sitzungsdauer für bestimmte Seiten in Google Analytics ermitteln

Ähnlich wie bei der Absprungrate sollten Sie sich auch die durchschnittliche Sitzungsdauer Ihrer Landing Pages genauer ansehen:

Gehen Sie zur Seite „Verhalten“ auf der linken Seite
Klicken Sie auf die Seite „Inhalt der Website“ → „Alle Seiten“.
Suchen Sie nach der Seite, die Sie sich genauer ansehen möchten

Wie Sie die durchschnittliche Sitzungsdauer anhand der verweisenden Domains in Google Analytics ermitteln

Google Analytics gibt Ihnen auch die durchschnittliche Sitzungsdauer auf der Grundlage der verweisenden Domain an. Dies könnte ein guter Indikator für Domains sein, die Bot-Traffic kaufen, im Vergleich zu anderen Referrern mit echtem menschlichen Traffic.

Gehen Sie zur Seite „Akquisition“ auf der linken Seite
Klicken Sie auf die Seite „Gesamter Traffic“ → „Kanäle“.
Wählen Sie „Referral“ und Sie erhalten eine Liste aller Referral Domains zusammen mit ihrer durchschnittlichen Sitzungsdauer. Suchen Sie in der Liste nach Ausreißern.

Nochmals: Wenn Sie über Domains stolpern, die eine sehr niedrige durchschnittliche Sitzungsdauer haben (nahe 0 Sekunden), sollten Sie in Erwägung ziehen, diese von der Schaltung Ihrer Anzeigen auszuschließen.

Indikator Nr. 3: Ungewöhnliche Traffic-Muster

Achten Sie während Ihrer Kampagnen auch auf ungewöhnliche Traffic-Spitzen und -Muster. Wenn Ihre Website normalerweise 10.000 Besucher pro Tag hat und plötzlich 50.000, ohne dass Sie irgendetwas ändern oder sonst etwas tun, sollte dies ein Alarmsignal sein.

Achten Sie auf Spitzen an einem bestimmten Tag oder einer Reihe von Tagen und schauen Sie sich erneut die Verhaltensmetriken an. Wenn der Zustrom neuer Besucher sehr hohe Absprungraten und eine sehr niedrige durchschnittliche Sitzungsdauer aufweist, handelt es sich höchstwahrscheinlich um Bot-Traffic.

Oft gibt es Traffic-Spitzen am Ende eines Monats – die so genannte „Traffic-Erfüllung zum Monatsende“. Einige Websites garantieren ihren Käufern eine bestimmte Menge an Traffic und damit an Ad Impressions. Wenn sie am Ende des Monats mit ihren Zahlen im Rückstand sind, greifen sie auf Bot-Traffic zurück, um ihre Verpflichtungen zu erfüllen. Vergleichen Sie die letzten paar Tage eines Monats mit einem früheren Zeitraum, um Traffic-Spitzen zu erkennen.

Bildquelle

Sehen Sie sich auch die stündlichen Daten für mehrere Tage genau an. In der Regel besuchen die Besucher Ihre Website nachts nicht so häufig wie tagsüber. Wenn Sie also immer wieder Spitzenwerte zu ungewöhnlichen Zeiten feststellen, sollten Sie sich genauer ansehen, woher der Traffic kommt und warum Ihr Werbebudget mitten in der Nacht „verschwendet“ wird.

Das Gleiche gilt nicht nur für Traffic-Spitzen in Ihren Analysen, sondern auch für flache Muster. Stündliche Daten mit echtem menschlichen Traffic sind glockenförmig. Das bedeutet, dass der Traffic in den frühen Morgenstunden beginnt, mittags seinen Höhepunkt erreicht und gegen Abend wieder abflacht. Wenn Sie den ganzen Tag über eine flache Linie sehen, stimmt etwas mit Ihrem Traffic nicht, und er kommt höchstwahrscheinlich nicht von echten Menschen.

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Indikator Nr. 4: Ungewöhnliche Standorte

Ihr Unternehmen ist in Deutschland tätig, aber Sie erhalten viel Traffic aus Entwicklungsländern wie Indien und Bangladesch? Sie könnten das Opfer einer Klickfarm oder eines Botnetzes sein, das von diesen Ländern aus operiert.

Behalten Sie genau im Auge, woher der Traffic auf Ihre Landing Pages kommt. In den meisten Fällen ist das leichter gesagt als getan, da Betrüger heutzutage Rechenzentren und Proxys nutzen, um den Traffic so aussehen zu lassen, als käme er aus Privathaushalten in allen westlichen Ländern. Wenn Sie jedoch Traffic aus Ländern feststellen, die nicht Ihr Hauptmarkt sind, sollten Sie auf jeden Fall eine negative Zielgruppenausrichtung hinzufügen, um die Anzeige Ihrer Anzeigen für diese User zu reduzieren.

In einigen Fällen müssen Sie Ihre Geolocation Reports genauer untersuchen, da Bot Traffic auch von scheinbar legitimen Standorten ausgehen kann. Das folgende Bild zeigt Standorte von Geräten im Großraum London, die bei Verkleinerung wie ein perfektes rechteckiges Gitter aussehen.

Bildquelle

„Dabei handelt es sich lediglich um gefälschte Lat-Longs, die von betrügerischen Apps auf echten Geräten oder von gefälschten mobilen Geräten in Rechenzentren weitergegeben werden – Software-Emulatoren, die verschiedene Aspekte eines Smartphones simulieren, darunter auch dessen Standort.“ (Dr. Augustine Fou)

Weitere Informationen darüber, wie Botnets, Autoclick-Software und Klickfarmen funktionieren, finden Sie in unserem Artikel: 7 Werkzeuge und Taktiken für Anzeigenbetrug.

Wie Sie die Standorte Ihrer Besucher in Google Analytics abrufen

Gehen Sie zur Seite „Zielgruppe“ auf der linken Seite
Klicken Sie auf die Seite „Geographie“ → „Standort“, um einen Überblick über die Geolokalisierung Ihrer Besucher zu erhalten.

In diesem Report erhalten Sie auch Metriken wie Absprungrate und durchschnittliche Sitzungsdauer für jedes Land und können entsprechend handeln. Neben dem Land können Sie auch die Landingpage oder den Referrer als sekundäre Dimension hinzufügen, was Ihnen hilft, den Invalid Traffic noch weiter einzugrenzen.

Indikator Nr. 5: Doppelte IP-Adressen in Ihren Protokolldateien

Es gab einmal eine Zeit, in der es offensichtlich war, dass man ein Opfer von Klickbetrug war, wenn man immer wieder dieselben IP-Adressen in seinen Protokolldateien sah. Heutzutage werden die Bot-Entwickler immer schlauer, nutzen Proxys und ändern ständig ihre IP-Adressen oder infizieren sogar die Geräte von Usern mit Malware und missbrauchen sie, um Klickbetrug zu begehen.

Auch wenn dies nicht Ihre oberste Priorität ist, sollten Sie dennoch gelegentlich einen Blick in Ihre Protokolldateien werfen und nach doppelten IP-Adressen suchen, die immer wieder auf Ihre Anzeigen klicken. Obwohl Menschen durchaus mehrmals am Tag auf Ihre Anzeigen klicken können, sollten Sie alle IP-Adressen blockieren, die einen bestimmten Schwellenwert (z. B. 5) überschreiten. Es ist sehr unwahrscheinlich, dass ein Mensch mehr als ein paar Mal auf dieselbe Anzeige klicken wird. Menschen konvertieren entweder oder verlieren das Interesse an Ihrem Produkt oder Ihrer Dienstleistung.

Um auf Ihre Protokolldateien zuzugreifen und sie zu analysieren, müssen Sie möglicherweise mit Ihrer IT-Abteilung sprechen. Wenn Sie in Ihren Protokolldateien doppelte IP-Adressen finden, sollten Sie diese von der Schaltung Ihrer Anzeigen ausschließen.

So schließen Sie IP-Adressen von Google Ads aus

Google hat eine ausführliche Seite darüber, wie Sie IP-Adressen in Google Ads davon abhalten können, Ihre Anzeigen zu sehen. Hier die wichtigsten Schritte:

Melden Sie sich in Ihrem Google Ads-Konto an.
Klicken Sie im Seitenmenü auf der linken Seite auf Einstellungen.
Wählen Sie die Kampagne, aus der Sie IP-Adressen ausschließen möchten.
Klicken Sie darauf, um den Abschnitt „IP-Ausschlüsse“ zu erweitern. (Klicken Sie auf Zusätzliche Einstellungen, wenn Sie den Abschnitt „IP-Ausschlüsse“ nicht sehen können).
Geben Sie die IP-Adressen ein, die Sie von der Anzeige Ihrer Anzeigen ausschließen möchten.
Klicken Sie auf Speichern.

Indikator Nr. 6: Unbekannter Referral Traffic

Ein weiterer Indikator für Fake Traffic sind unbekannte Verweisquellen. Es ist verständlich, dass Ihnen die meisten verweisenden Domains in Ihrem Report unbekannt sein werden. Einige Betrüger richten jedoch Websites mit unverständlichen Domain-Namen oder zahlreichen Nummern ein. Achten Sie also auf alles, was Ihnen in Ihrem Report sofort auffällt.

Oft finden Sie in Ihrem Report auch eine ganze Reihe von Websites, die Sie als Mensch gar nicht besuchen können, weil die Domain nur zum Ausliefern von Werbung verwendet wird und keinen öffentlichen Inhalt hat, den ein Mensch konsumieren kann.

In Google Analytics erhalten Sie für eine verweisende Domain mehrere andere Metriken, wie z. B. die Absprungrate und die durchschnittliche Sitzungsdauer, mit denen Sie die schlechten Websites schneller herausfiltern können. Um zu vermeiden, dass Sie einen großen Teil Ihres Werbebudgets verschwenden, sollten Sie den Report Ihrer Referral Domain regelmäßig, d.h. 1 bis 2 Mal pro Monat, überprüfen.

Fordern Sie zusätzlich zu Ihrer eigenen Analyse einen Platzierungsbericht von Ihrer Media-Agentur an, in dem alle Domains (und Apps) aufgeführt sind, auf denen Ihre Anzeigen angeblich angezeigt wurden. Sortieren Sie sie in absteigender Reihenfolge nach der Anzahl der Impressionen und prüfen Sie sie dann einzeln. Wenn Sie eine fragwürdige oder nicht öffentliche Domain finden, sollten Sie die Anzeigenschaltung für diese Domain blockieren.

So können Sie verweisende Domains in Google Analytics nachschlagen

Gehen Sie auf die Seite „Akquisition“ auf der linken Seite
Klicken Sie auf die Seite „Alle Kanäle“ → „Kanäle“.
Wählen Sie „Referral“ und Sie erhalten eine Liste aller verweisenden Domains zusammen mit ihrer durchschnittlichen Sitzungsdauer und Absprungrate. Achten Sie auf Ausreißer in der Liste und überprüfen Sie jede Domain auf ihre Legitimität, indem Sie sie besuchen, aber seien Sie vorsichtig mit Malware!

Indikator Nr. 7: Sehr hohe Click-Through-Rates (CTR)

Die Klickraten für Display-Anzeigen variieren je nach Branche leicht, aber die durchschnittliche Klickrate für das Google Display-Netzwerk (GDN) über alle Branchen hinweg lag im Jahr 2020 bei 0,47 %. Ähnliche Zahlen wurden 2018 von WordStream veröffentlicht: Sie fanden heraus, dass die durchschnittliche Klickrate für das GDN im Jahr 2018 bei 0,46 % lag.

Das Google Display-Netzwerk ist das größte globale Display-Netzwerk und erreicht 90 % der Internetnutzer weltweit, so dass diese Zahlen im Grunde ein Maßstab für Display-Werbung sind.

Es sei darauf hingewiesen, dass nicht klar ist, inwieweit diese Zahlen um Bot-Traffic bereinigt wurden. Die durchschnittliche CTR für echten menschlichen Traffic könnte viel niedriger sein und ist es höchstwahrscheinlich auch!

Mit diesen Zahlen im Hinterkopf sollten Sie nun Ihre Placement-Reports von Ihrer Demand-Side-Plattform (DSP) oder Ihrem Ad Server überprüfen. Jede Referrer Domain, die eine deutlich höhere CTR hat als die, die Sie in der Abbildung oben sehen, sollte untersucht werden. In einigen Fällen haben Referrer-Domains eine CTR von bis zu 100 %, was bei Ihnen sofort die Alarmglocken schrillen lassen sollte!

Nachdem Sie alle Websites untersucht haben, sollten Sie sie auf eine Blockliste setzen und keine Werbung mehr von ihnen kaufen.

Indikator Nr. 8: Anomalien im Kampagnen-Report

Um die Leistung Ihrer Anzeigenkampagne zu tracken, verwenden Sie höchstwahrscheinlich eine Art von URL-Parametern. Dabei kann es sich entweder um die Google-eigenen UTM-Parameter oder um einige benutzerdefinierte Parameter handeln, die mit der URL Ihrer Landing Page verknüpft sind. In beiden Fällen sollten Sie einen Blick auf Ihre Kampagnen-Reports werfen und nach den Parametern filtern. Als Nächstes sollten Sie alle Parameter, die Ihnen Traffic gebracht haben, mit denjenigen vergleichen, die Sie tatsächlich eingerichtet haben.

In einigen Fällen besuchen Bots Ihre Website mit angehängten URL-Parametern, die nicht von Ihnen eingerichtet wurden. Wie kommt es dann, dass Sie Traffic auf diese URLs erhalten?

Wie Sie in Google Analytics nach UTM-Parametern filtern

Gehen Sie zur Seite „Akquisition“ auf der linken Seite
Klicken Sie auf die Seite „Kampagnen“ → „Alle Kampagnen“.
Hier können Sie nach allen UTM-Parametern wie „Kampagne“, „Quelle“, „Medium“ usw. filtern. Jeder Parameter, der Ihnen Traffic gebracht hat, aber nicht von Ihnen eingerichtet wurde, ist höchstwahrscheinlich Fake Traffic.

Indikator Nr. 9: Abnormale Datenkonsistenz bei verschiedenen Metriken

Der unabhängige Ad Fraud Researcher Dr. Augustine Fou hat ein Sprichwort: „Wenn etwas zu hoch, zu niedrig oder zu konsistent ist, müssen Sie es untersuchen.“

Wir haben bereits hohe Absprungraten, niedrige durchschnittliche Sitzungsdauern und ungewöhnliche Traffic-Muster als einzelne Metriken erwähnt, die man im Auge behalten sollte. Für den folgenden Indikator für Bot-Traffic betrachten wir die kombinierten Metriken für Ihre verweisenden Domains.

Bildquelle

Die obige Abbildung zeigt Ihnen ein Beispiel für 4 verweisende Domains, bei denen sich seltsamerweise alle User genau gleich verhalten und sehr ähnliche Muster aufweisen:

Sie besuchen etwa 4,7 Seiten während einer Sitzung
Sehr niedrige Absprungrate
Jeder benutzt Android

Es bedarf keiner großen geistigen Anstrengung, um zu dem Schluss zu kommen, dass diese Websites Ihnen gefälschten Bot Traffic schicken, der so programmiert ist, dass er sich genau so verhält. Die Kombination verschiedener Metriken, die Sie im Auge behalten sollten, ist grenzenlos. Es könnte ein bestimmter Browsertyp in Kombination mit einer bestimmten Geolocation oder eine bestimmte Bildschirmauflösung in Kombination mit einer bestimmten durchschnittlichen Sitzungsdauer sein.

Alles, was über einen bestimmten Zeitraum hinweg konsistent ist, sollte untersucht werden, damit Sie Ihr Werbebudget nicht verschwenden. Fangen Sie an, die Daten, die Sie bereits haben, zu untersuchen und mit ihnen zu arbeiten, und Sie werden anfangen, auch diese Muster zu erkennen.

Indikator Nr. 10: Sehr hohe Gewinnquoten

In der Werbung misst die Win-Rate die Anzahl der gewonnenen Ad-Impressions im Vergleich zu der Anzahl der Ad-Impressions, auf die Sie geboten haben (Adotas). Da oft zahlreiche Werbetreibende für eine Werbefläche bieten, liegen die Gewinnquoten normalerweise im Bereich von 10 %.

Erkundigen Sie sich bei Ihrem DSP nach den Gewinnquoten für die einzelnen Domains, oder lassen Sie sich von Ihrer Mediaagentur eine Liste geben. Gewinnquoten, die deutlich über 50 % liegen, sollten Sie misstrauisch stimmen und Sie sollten sich die Domain genauer ansehen, da sie höchstwahrscheinlich betrügerisch ist. Betrüger können zum Beispiel an Ad Stacking teilnehmen, bei dem mehrere Anzeigen übereinander geschaltet werden. In diesem Fall wird Ihre Anzeige irgendwo zwischen anderen Anzeigen eingeblendet und wird niemals echten Usern angezeigt.

Sortieren Sie die Liste in absteigender Reihenfolge der gewonnenen Impressionen und überprüfen Sie alle Domains mit absurd hohen Gewinnraten. Fügen Sie diese Domains zu Ihrer Blockliste hinzu, um zu verhindern, dass sie weiterhin Ihre Anzeigen anzeigen.

Indikator Nr. 11: Mehr gewonnene Gebote als ausgelieferte Anzeigen

Wäre es nicht verdächtig, wenn Sie alle Gebote für eine Domain gewonnen haben, aber keine Ihrer Anzeigen jemals auf dieser Domain erschienen ist? Auf jeden Fall, denn für jedes gewonnene Gebot sollte normalerweise auch eine Anzeige ausgeliefert werden – ein Verhältnis von 1:1. In manchen Fällen werden Sie jedoch feststellen, dass einige Domains Ihnen Tausende von gewonnenen Geboten melden, aber nur einen Bruchteil der ausgelieferten Anzeigen.

Um das Verhältnis Ihrer Kampagnen zu überprüfen, vergleichen Sie Ihren DSP-Report über die gewonnenen Gebote pro Domain mit dem Report Ihres Ad Servers. Suchen Sie nach Diskrepanzen, bei denen die ausgelieferten Ad Impressions weit unter den gewonnenen Geboten liegen. Wenn die Differenz mehr als 10-15 % beträgt, sollten Sie die Domain überprüfen und sie möglicherweise auf Ihre Blockliste setzen.

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Indikator Nr. 12: Ausgeliefertes Anzeigenvolumen pro Stunde

Ähnlich wie bei Indikator 3 sollten Sie nicht nur auf Traffic-Spitzen in Google Analytics achten, sondern sich auch die stündlichen Daten Ihres Ad Servers ansehen. Achten Sie besonders auf die Tageszeit, zu der die meisten Ihrer Anzeigen ausgeliefert wurden. Wenn Ihre Anzeigen hauptsächlich in den Nachtstunden ausgeliefert werden, ist der Großteil Ihres Budgets bereits am Morgen vergeudet und Sie haben keine Impressionen mehr für den Tag.

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Um dies zu verhindern, können Sie entweder die Anzeigenschaltung während bestimmter Zeiten (z. B. 22.00 – 6.00 Uhr) komplett stoppen oder die Häufigkeit der Anzeigenschaltung für bestimmte Domains begrenzen.

Indikator Nr. 13: Volumen der ausgelieferten Anzeigen nach Domain

Wie würden Sie sich fühlen, wenn Sie wüssten, dass Ihre Anzeigen hauptsächlich auf einer Handvoll Domains angezeigt werden? Wahrscheinlich wären Sie nicht sehr glücklich darüber, denn das würde Ihre Reichweite extrem einschränken und sich stark auf die Zielgruppen dieser wenigen Domains konzentrieren. Leider kommt es häufig vor, dass nur wenige Domains für den Großteil der ausgelieferten Anzeigen verantwortlich sind.

Um zu verstehen, wie viele verschiedene Domains Ihre Anzeigen tatsächlich schalten, müssen Sie sich Ihre Ad Server Reports nach Domains ansehen. Sehen Sie sich die Verteilung der Domains an, die die meisten Anzeigen ausliefern. Wenn nur einige wenige Domains den Großteil Ihrer Anzeigen ausliefern, sollten Sie die Häufigkeit/Menge dieser Websites einschränken, um sicherzustellen, dass Ihre Anzeigen ein größeres Publikum erreichen.

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Indikator Nr. 14: Anzeigen, die an dieselben Geräte ausgeliefert werden

Wie wir in den vorherigen Indikatoren erwähnt haben, sind die meisten Bots so programmiert, dass sie immer wieder genau dasselbe tun. Das Gleiche gilt für die Technologie, die den Bots zugrunde liegt und mit der sie auf Ihre Anzeigen klicken – die Browser-Engine.

Bots verwenden keinen Browser wie Menschen. Sie benötigen keine grafische User-Schnittstelle (GUI), da sie den Code direkt interpretieren. Daher verwenden Bots häufig „Headless“-Browser – einen Webbrowser ohne grafische User-Schnittstelle, der über eine Kommandozeile oder über Netzwerkkommunikation ausgeführt wird. Keine Person, die sich für Ihr Produkt oder Ihre Dienstleistung interessiert, würde Ihre Website jemals mit einem Headless-Browser besuchen.

Daher sollten Sie unbedingt die User-Agents Ihres Traffics regelmäßig überprüfen. Die meisten Headless-Browser senden die „Headless“-Informationen standardmäßig mit ihrem User-Agent. Hier finden Sie eine Liste der bekannten Headless User-Agents.

Aber Bot-Entwickler sind schlaue Leute, also ändern sie entweder den User-Agent oder verwenden Emulations-Tools, um echte Geräte zu emulieren. Mit normal aussehenden User-Agent-Strings wird es für Sie schwieriger, Bots zu erkennen, aber nicht unmöglich.

Suchen Sie in Ihren Analyse- oder Protokolldateien nach Anomalien. Dabei könnte es sich entweder um einen Anstieg oder eine hohe Konzentration von User-Agents handeln, z. B. eine ältere Android-Version, die für einen erheblichen Teil Ihres täglichen Traffics verantwortlich ist. Auch wenn Android keine so strenge Update-Politik wie iOS hat, verwendet die Mehrheit der User die neuesten Versionen, so dass es sehr unwahrscheinlich ist, dass Sie eine große Menge an Traffic von älteren Geräten erhalten.

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Achten Sie in diesem Zusammenhang auf zwei Dinge in Ihren Analyse- und Protokolldateien: User-Agents, die auf einen Headless-Browser hindeuten, und eine große Anzahl unwahrscheinlicher User-Agents (exotische Browser, veraltete Betriebssysteme usw.). Als Nächstes müssen Sie herausfinden, woher diese User kommen, und die Domain für die weitere Schaltung Ihrer Anzeigen sperren.

Indikator Nr. 15: Referrer mit keiner Conversion

Das Letzte, was Sie tun wollen, um Bot-Traffic zu stoppen und Ihre Anzeigenschaltung zu optimieren, ist, verweisende Domains zu entdecken, die Ihnen Traffic schicken, der einfach nicht konvertiert. Wenn ein Referrer Ihnen Tausende von Besuchern pro Tag schickt, aber die Konversionsrate 0,0 % beträgt, handelt es sich höchstwahrscheinlich um Bot-Traffic.

Sehen Sie sich die Konversionsrate Ihrer Referrer-Domains in Google Analytics an. Ermitteln Sie Domains mit schlechter Leistung und fügen Sie sie zu Ihrer Blockliste hinzu. Beobachten Sie Ihre Konversionsraten genau, um zu sehen, ob sich nach dem Blockieren dieser Domains eine Veränderung ergibt. Wenn sich nichts ändert und Ihre Konversionsraten insgesamt gleich bleiben, war der gesamte Traffic gefälscht und Sie können die Websites auf Ihrer Blockliste belassen.

Sie haben eine Menge Daten zur Verfügung – Sie müssen sie nur nutzen!

Wir hoffen, dass wir Ihnen einige Tipps und Tricks geben konnten, wie Sie Fake Traffic erkennen und Ihre Anzeigenschaltung anhand Ihrer vorhandenen Analysedaten optimieren können. Der meiste Bot Traffic ist offensichtlich, wenn man weiß, wonach man suchen muss. Man muss nur etwas Vorarbeit leisten und anfangen zu suchen.

Wir sind zuversichtlich, dass sich Ihre Anzeigenleistung drastisch verbessern wird, wenn Sie diese Schritte befolgen. Denken Sie daran: Verlassen Sie sich nicht auf Zusammenfassungen Ihrer Mediaagenturen, DSPs oder Ad Server. Fordern Sie immer die vollständigen Rohdaten an, mit denen Sie arbeiten können!

Wenn Sie professionelle Hilfe bei der Bekämpfung von Fake Traffic benötigen und sich keine Sorgen mehr über verschwendete Werbebudgets machen müssen, kontaktieren Sie uns noch heute oder melden Sie sich für einen kostenlosen Account an.

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