Automatisierter Web-Traffic wird für Werbetreibende zunehmend zum Messproblem. Laut einer aktuellen Analyse von Digiday berichten Agenturen und E-Commerce-Marken, dass Bots und KI-Agenten Retargeting-Signale, Attribution und Zielgruppenmodelle verunreinigen. Gleichzeitig wollen viele Händler legitime KI-Agenten nicht blockieren, weil diese bereits qualifizierten Traffic und Käufe bringen können.
Bots treffen nicht mehr nur Publisher
Cloudflare beschreibt inzwischen mehr als die Hälfte aller Web-Requests als automatisiert – darunter klassische Bots, Crawler und KI-Agenten. Für Marketer ist dabei entscheidend, dass automatisiert nicht automatisch wertlos bedeutet. KI-Assistenten können im Auftrag echter Nutzer Produkte recherchieren, Seiten besuchen oder Kaufprozesse vorbereiten.
Das zeigt auch der britische Händler John Lewis: Laut Reuters stieg der Anteil agentischer Suchvorgänge auf der eigenen Website innerhalb eines Jahres von 0,3 auf 2,5 Prozent. Das Unternehmen investiert deshalb gezielt in Inhalte, die sowohl Menschen als auch KI-Systeme besser auswerten können.
Problematisch wird es dort, wo automatisierter Traffic wie echtes Nutzerinteresse behandelt wird.
Retargeting kann falsche Signale bekommen
Die von Digiday befragte Mediaagentur GoFish berichtet für ihre E-Commerce-Kunden im Schnitt von rund 80 Prozent mehr Bot-Traffic als im Vorjahr. Besonders Retargeting sei betroffen: Bots können Produktseiten besuchen, Warenkörbe befüllen oder Newsletter-Formulare auslösen und dadurch in Zielgruppen landen, die später mit bezahlter Werbung erneut angesprochen werden.
GoFish reagierte bei betroffenen Kunden mit engeren Retargeting-Kriterien. Laut Agentur stieg dadurch der durchschnittliche CPM um rund 20 Prozent. Einzelne Werbekunden hätten Budgets aus klassischem Programmatic Retargeting stärker in Plattformen wie Google, Amazon oder Meta verschoben.
Diese Werte sind Agenturbeobachtungen und kein allgemeiner Marktbenchmark. Sie zeigen aber ein strukturelles Problem: Je besser Bots menschliche Intent-Signale imitieren, desto weniger reicht ein einfacher Seitenbesuch als Grundlage für Media Buying.
Für Attribution zählt künftig die Qualität des Signals
Für Marketer verschiebt sich damit die Frage von „Wie viele Nutzer haben interagiert?“ zu „Welche Interaktionen stammen wahrscheinlich von echten Interessenten?“. Sinnvoller werden Signale mit höherer Kaufnähe – etwa verifizierte Logins, wiederkehrende Sitzungen, qualifizierte Formularschritte oder tatsächliche Transaktionen.
Auch First-Party-Daten gewinnen weiter an Bedeutung. Sie lassen sich stärker mit eigenen Geschäftsereignissen verknüpfen als anonyme Website-Signale aus offenen Retargeting-Pools. Parallel brauchen Teams sauberere Bot-Klassifizierung, statt pauschal sämtlichen automatisierten Traffic zu blockieren.
Das passt zu einem größeren Wandel im digitalen Werbemarkt: KI im Media Buying erhöht den Bedarf an unabhängiger Kontrolle, während Plattformen gleichzeitig ihre eigene Messlogik weiter automatisieren. Bei Meta wurde zuletzt etwa die Attribution zwischen Klicks und Engagement neu sortiert.
Gute KI-Agenten und schlechte Bots sind nicht dasselbe
Für Händler entsteht dadurch ein Zielkonflikt. Einerseits können Scraper, Fraud-Bots und automatisierte Sessions Werbedaten verschlechtern. Andererseits wächst agentischer Commerce: Nutzer lassen KI-Systeme recherchieren, vergleichen und teilweise bereits Aktionen auf Websites durchführen.
Cloudflare verfolgt deshalb selbst stärker einen Klassifizierungsansatz und will Website-Betreibern mehr Kontrolle darüber geben, welche Agenten Inhalte crawlen und zu welchem Zweck. Für Marketing-Teams dürfte dieselbe Logik sinnvoll sein: nicht „Bot oder Mensch“ als einzige Kategorie, sondern unterscheiden zwischen Suchcrawlern, Training-Crawlern, echten Nutzer-Agenten und verdächtigem automatisiertem Traffic.
Der Fall erinnert zugleich daran, wie wenig Transparenz Werbetreibende teilweise über die Mechanik hinter digitalen Werbesystemen haben. Erst vor wenigen Tagen hatte die FTC Amazon wegen mutmaßlich verdeckter Aufschläge in Werbeauktionen verklagt.
Was Marketer jetzt prüfen sollten
Wer stark mit Retargeting arbeitet, sollte ungewöhnliche Traffic-Spitzen, extrem kurze Sessions, wiederholte technische Muster und ungewöhnliche Conversion-Pfade getrennt auswerten. Besonders wichtig ist die Frage, ob Zielgruppen auf bloßen Seitenaufrufen beruhen oder auf Ereignissen, die echten Intent deutlich besser abbilden.
Der größere Trend ist klar: Mit mehr KI-Agenten im offenen Web wird Traffic nicht automatisch wertvoller. Für Performance-Marketing wird die Fähigkeit, echte Nachfrage von automatisierter Aktivität zu unterscheiden, zu einem eigenen Bestandteil der Messstrategie.
Quellen: Digiday, Cloudflare, Reuters