Imperva ist nicht das einzige Unternehmen, das dies dokumentiert. Cloudflare, Akamai, TollBit und Human Security haben alle Daten ver\u00f6ffentlicht, die in die gleiche Richtung weisen. Bei Kinsta zeigt unsere eigene Analyse<\/a> von \u00fcber 10 Milliarden Anfragen in unserer verwalteten Infrastruktur ein einheitliches Bild: Der KI-Bot-Traffic stieg innerhalb eines einzigen Jahres um 300 %, und die Auswirkungen sind l\u00e4ngst nicht mehr abstrakt.<\/p>\n Und auch wenn der Unterschied zwischen menschlichem und automatisiertem Traffic noch gering ist, sind die Auswirkungen enorm. Werfen wir einen Blick \u00fcber den Horizont hinaus, wie diese Verschiebung im Bot-Traffic das Web pr\u00e4gt.<\/p>\n Traditionell sind Bots (kurz f\u00fcr \u201eRoboter\u201c) Softwareanwendungen, die daf\u00fcr entwickelt wurden, automatisierte Aufgaben ohne menschliches Eingreifen auszuf\u00fchren. Der bekannteste ist Googlebot<\/a>, Googles automatisierter Crawler, der Websites f\u00fcr die Suche durchsucht und indexiert. Andere g\u00e4ngige Bots k\u00fcmmern sich um Verf\u00fcgbarkeits\u00fcberwachung, Indexierung, Analysen, Sicherheitsscans und andere n\u00fctzliche Funktionen, die dazu beitragen, dass das Web effizient l\u00e4uft.<\/p>\n W\u00e4hrend viele dieser Bots harmlos (sogar n\u00fctzlich) sind, hat sich im Laufe der Zeit eine andere Klasse von Bots entwickelt, die weitaus problematischer ist. Dabei handelt es sich um KI-Crawler<\/a>, die in einem Ausma\u00df operieren, das die Infrastruktur unabh\u00e4ngig von ihrer Absicht belastet.<\/p>\n In unserem Bericht zum KI- und Bot-Traffic<\/a> erkl\u00e4rte David Belson, ehemaliger Leiter des Bereichs Data Insights bei Cloudflare: \u201eDas meiste, was wir beobachten, ist nicht b\u00f6swillig. Es sind Bots, die sich in gro\u00dfem Ma\u00dfstab ineffizient verhalten, und genau da fangen die wirklichen Probleme an.\u201c<\/p>\n Fr\u00fcher waren Bots relativ leicht zu identifizieren, da sie in der Regel weder JavaScript ausf\u00fchren noch Mausbewegungen simulieren, realistische Browsersitzungen aufrechterhalten oder IP-Adressen effektiv wechseln konnten. Das hat sich dramatisch ge\u00e4ndert. KI-gest\u00fctzte Automatisierung erm\u00f6glicht es Bots nun, menschliches Verhalten mit \u00fcberraschender Raffinesse nachzuahmen und so die traditionellen Erkennungsmerkmale zu verschleiern.<\/p>\n Wie Belson es ausdr\u00fcckt: \u201eDa gibt es den Typen, der gestern noch keine Ahnung hatte, was er da eigentlich tat, aber heute einfach aus einer Laune heraus einen Bot programmiert und losgeschickt hat \u2013 er macht sich nicht mal die M\u00fche, robots.txt zu \u00fcberpr\u00fcfen.\u201c<\/p>\n Das Ergebnis ist, dass Systeme sich zunehmend von der identit\u00e4tsbasierten Erkennung weg und hin zur Verhaltensanalyse verlagern.<\/p>\n Um Missverst\u00e4ndnisse zu vermeiden: Wenn wir von menschlichem Traffic sprechen, meinen wir nicht einfach nur Klicks oder offensichtliche Nutzerinteraktionen. Menschlicher Traffic umfasst die vielen Anfragen, die im Rahmen der Bereitstellung und Darstellung einer Website oder einer Anwendungserfahrung generiert werden.<\/p>\n Ein einziger menschlicher Websitebesuch kann Dutzende (manchmal Hunderte) von Anfragen erzeugen. Dazu k\u00f6nnen Anfragen nach HTML, CSS, JavaScript, Schriftarten, Bildern, APIs, Analyseskripten, Werbeelementen und anderen Ressourcen geh\u00f6ren, die zum Rendern einer modernen Website erforderlich sind.<\/p>\n Diese Unterscheidung ist wichtig, da Diskussionen \u00fcber Bot-Traffic im Vergleich zu menschlichem Traffic in der Regel anhand von Anfragen und Netzwerkaktivit\u00e4t gemessen werden und nicht anhand der Anzahl der tats\u00e4chlich online befindlichen Menschen. Eine relativ kleine Anzahl aggressiver Bots kann enorme Traffic-Mengen erzeugen, indem sie wiederholt Seiten abfragen, APIs auslesen, Assets herunterladen oder automatisierte Aktionen im maschinellen Ma\u00dfstab ausf\u00fchren.<\/p>\n Mehrere Faktoren beschleunigen das Wachstum des Bot-Traffics \u00fcber die generative KI hinaus.<\/p>\n Die Zeiten, in denen Streiche, Neugier oder technisches K\u00f6nnen die Hauptmotive f\u00fcr b\u00f6swillige Online-Aktivit\u00e4ten waren, sind weitgehend vorbei. Das heutige Internet schafft ein Umfeld, in dem illegale Aktivit\u00e4ten von Einzelpersonen oder gro\u00dfen organisierten Verbrechersyndikaten Gewinne in Millionenh\u00f6he generieren k\u00f6nnen.<\/p>\n Betrug, Datendiebstahl, Ausnutzung und Zerst\u00f6rung von Systemen, Marktmanipulation, gro\u00df angelegtes Content-Scraping, die Verbreitung von Ransomware und andere Formen der illegalen Geldbeschaffung werden mittlerweile in enormem Ausma\u00df durch automatisierte Systeme und b\u00f6sartige Bots durchgef\u00fchrt.<\/p>\n Der unbefugte und illegale Zugriff auf personenbezogene Daten ist zu einem riesigen Gesch\u00e4ft geworden, und KI-gest\u00fctzte Bots machen es immer schwieriger, diese Aktivit\u00e4ten zu erkennen, nachzuverfolgen und zu unterbinden.<\/p>\n Das Internet ist ein global fragmentiertes Umfeld, in dem Gesetze, Durchsetzung und Gerichtsbarkeit je nach Land und Region stark variieren. Diese Fragmentierung schafft einen fruchtbaren Boden, auf dem b\u00f6swillige Automatisierung gedeihen kann.<\/p>\n Schwache regulatorische Rahmenbedingungen erm\u00f6glichen es sch\u00e4dlichen KI-Bots, sich auszubreiten, da Gesetze, Durchsetzung und internationale Koordination nicht mit der rasanten Entwicklung der KI-gesteuerten Automatisierung Schritt gehalten haben. W\u00e4hrend dies in der Technologiebranche schon lange eine Herausforderung darstellt, haben Geschwindigkeit und Ausma\u00df der KI-Entwicklung das Problem dramatisch versch\u00e4rft.<\/p>\n Jahrelang lieferten User-Agents eines der vertrauensw\u00fcrdigsten Identit\u00e4tssignale im Web. Ein User-Agent identifizierte zuverl\u00e4ssig den Browser, das Betriebssystem und manchmal auch das Ger\u00e4t, von dem eine Anfrage kam. Systeme st\u00fctzten sich stark auf diese Identifikatoren, um zwischen legitimen Browsern, Suchmaschinen-Crawlern, Mobilger\u00e4ten und automatisierten Bots zu unterscheiden.<\/p>\n Dieses Modell br\u00f6ckelt. Moderne Bots k\u00f6nnen User-Agents so effektiv tarnen, f\u00e4lschen oder manipulieren, dass das Signal selbst zunehmend unzuverl\u00e4ssig wird. Ein b\u00f6sartiger Bot kann sich mittlerweile als legitimer Browser ausgeben, ein mobiles Ger\u00e4t imitieren oder sich sogar als vertrauensw\u00fcrdiger Crawler tarnen. KI-gesteuerte Automatisierung hat diesen Trend beschleunigt, indem sie ausgefeilte Identit\u00e4tsf\u00e4lschungen einfacher und kosteng\u00fcnstiger in gro\u00dfem Ma\u00dfstab einsetzbar gemacht hat.<\/p>\n Infolgedessen st\u00fctzen sich moderne Sicherheitssysteme zunehmend auf das Verhalten und nicht mehr allein auf die Identit\u00e4t.<\/p>\n Da die IP-Reputation und andere traditionelle Signale nicht mehr vollst\u00e4ndig vertrauensw\u00fcrdig sind, suchen Erkennungssysteme zunehmend nach Verhaltensmustern, die auf Automatisierung oder b\u00f6swillige Aktivit\u00e4ten hindeuten.<\/p>\n Anfragen, die mit einer Geschwindigkeit, einem Umfang und einer H\u00e4ufigkeit eingehen, die f\u00fcr Menschen unm\u00f6glich nachzuahmen sind, bleiben eines der deutlichsten Warnzeichen. Wiederholte Anmeldeversuche, stark sequenzielles Scraping-Verhalten, aggressive API-Nutzung und gro\u00dfe Anfragespitzen deuten oft auf Automatisierung hin.<\/p>\n Kinstas eigene Infrastrukturdaten zeigten, dass ein einzelner Bot innerhalb von 24 Stunden 3,75 Millionen Anfragen an \u201eIn den Warenkorb\u201c-URLs auf einer Website generierte \u2013 das entspricht etwa einer Anfrage alle 23 Millisekunden, den ganzen Tag \u00fcber, wobei jede einzelne als neue, nicht zwischenspeicherbare Anfrage auf dem Server landete.<\/p>\n Das Surfverhalten von Menschen ist in der Regel etwas unvorhersehbar. Bots, selbst hochentwickelte, erzeugen oft sehr repetitive Interaktionsmuster, vorhersehbare Navigationsabl\u00e4ufe oder ungew\u00f6hnlich systematische Datenextraktion \u2013 selbst wenn sie die Ausf\u00fchrung von JavaScript, realistische Browsersitzungen und Mausbewegungen erfolgreich nachahmen. Deshalb hat sich die Erkennung dahin verlagert, eher die Absicht hinter dem Verhalten zu bewerten als die angegebene Identit\u00e4t.<\/p>\n Bei Kinsta ist das genau die Logik, die wir nutzen, um den Traffic auf unseren verwalteten Websites zu klassifizieren<\/a>. Anstelle einer einfachen \u201eMensch-oder-Bot\u201c-Bin\u00e4rklassifizierung arbeitet unser Bot-Schutzsystem mit sechs Kategorien: verifizierte Bots, wahrscheinlich Menschen, wahrscheinlich Bots, automatisierter Traffic, nicht klassifizierter Traffic und b\u00f6swilliger Traffic \u2013 mit einer separaten Einstufung f\u00fcr AI-Crawler mit \u00fcberm\u00e4\u00dfiger Zugriffsrate, die zwar verifiziert sind, aber unabh\u00e4ngig von ihrer Absicht eine Belastung f\u00fcr die Infrastruktur darstellen.<\/p>\n Jede Kategorie wird anders behandelt, da die richtige Reaktion auf einen falsch konfigurierten KI-Trainings-Crawler nicht dieselbe ist wie auf einen Credential-Stuffing-Angriff. Standardm\u00e4\u00dfig blockieren die Abwehrma\u00dfnahmen auf Plattformebene von Kinsta etwa 15\u201320 % des als b\u00f6sartig eingestuften Traffics, bevor er \u00fcberhaupt deine Website erreicht. Bot-Schutzebenen oberhalb dieser Basis erm\u00f6glichen es Website-Betreibern, zus\u00e4tzliche Kategorien basierend auf ihren eigenen Datentrafficmustern und ihrer Risikotoleranz zu \u00fcberpr\u00fcfen oder zu blockieren.<\/p>\n Mit der Weiterentwicklung dieser Systeme reichen die Auswirkungen weit \u00fcber die reine Cybersicherheit hinaus und beginnen, sich auf Infrastruktur, Ver\u00f6ffentlichungen, Analysen, E-Commerce und die Gesamtqualit\u00e4t des Webs selbst auszuwirken.<\/p>\n Gibt es irgendetwas am Horizont, das das Wachstum des Bot-Traffics verlangsamen k\u00f6nnte? Die Daten deuten darauf hin, dass dies nicht der Fall ist. Der AI-Bot-Traffic stieg innerhalb eines einzigen Jahres um 300 %, und das Verh\u00e4ltnis der AI-Bot-Besuche verschob sich in weniger als 12 Monaten von 1 zu 200 auf 1 zu 31. Wie Daniel Pataki, CTO von Kinsta, es ausdr\u00fcckt: \u201eIn gro\u00dfem Ma\u00dfstab ist ineffizientes Crawling kein Traffic-Problem mehr, sondern wird zu einem Ressourcenproblem.\u201c Die Bedingungen, die diesen Ma\u00dfstab vorantreiben, lassen nicht nach.<\/p>\n Eine der unmittelbarsten Auswirkungen des gestiegenen Bot-Traffics<\/a> sind steigende Infrastrukturkosten. Jede Anfrage an eine Website verbraucht Bandbreite, Rechenressourcen, Datenbankabfragen, Arbeitsspeicher, Caching-Systeme und Speicherinfrastruktur.<\/p>\n Das Problem ist besonders akut bei WordPress-Websites, auf denen WooCommerce<\/a>, Suchfunktionen oder viele Plugins laufen. Im Gegensatz zu statischen Seiten, die aus dem Cache bereitgestellt werden, erfordern dynamische Endpunkte, dass der Server bei jeder einzelnen Anfrage echte Arbeit leisten muss. Ein Bot, der in einer Query-String-Schleife gefangen ist, kann nicht zwischen einer zwischenspeicherbaren und einer ressourcenintensiven Seite unterscheiden. Eine einzige solche Schleife auf einer von Kinsta verwalteten Website l\u00f6ste innerhalb von 30 Tagen 550 Millionen Anfragen aus, bevor eine spezielle Abwehrregel sie abfing.<\/p>\n Wie Daniel Pataki es ausdr\u00fcckt: \u201eSo etwas wie \u201anur Bot-Traffic\u2018 gibt es nicht. Jede Anfrage bedeutet echte Arbeit. In gro\u00dfem Ma\u00dfstab ist ineffizientes Crawling kein Traffic-Problem mehr, sondern wird zu einem Ressourcenproblem.\u201c<\/p>\n Kleinere Publisher und unabh\u00e4ngige Website-Betreiber sind besonders anf\u00e4llig, da ihnen oft die Abwehrsysteme auf Unternehmensniveau fehlen, \u00fcber die gr\u00f6\u00dfere Organisationen verf\u00fcgen.<\/p>\n AI-Bot-Traffic verzerrt die Analysemetriken zunehmend auf eine Weise, die \u00e4u\u00dferst irref\u00fchrend sein kann. Aufgeblasene Seitenaufrufe, gef\u00e4lschtes Engagement, k\u00fcnstlicher Referral-Traffic und automatisierte Interaktionen k\u00f6nnen dazu f\u00fchren, dass Entscheidungstr\u00e4ger aus unzuverl\u00e4ssigen Daten falsche Schlussfolgerungen ziehen<\/a>.<\/p>\n Das Problem versch\u00e4rft sich, je menschen\u00e4hnlicher Bots werden. Tools, die auf JavaScript-Tracking basieren, wie Google Analytics, neigen dazu, Bot-Aktivit\u00e4ten zu untersch\u00e4tzen, da viele Bots kein JavaScript ausf\u00fchren. Analysen auf Serverebene, die jede IP-basierte Anfrage z\u00e4hlen, neigen hingegen zu \u00dcberz\u00e4hlungen, da sie Bots erfassen, die JavaScript \u00fcbersieht.<\/p>\n Bei Kinsta basieren die MyKinsta-Analysen<\/a> auf Zugriffsprotokollen auf Serverebene und schlie\u00dfen bekannte Bot-User-Agents ausdr\u00fccklich aus den abrechnungsrelevanten Besuchszahlen aus. Doch selbst diese Unterscheidung hat ihre Grenzen, da automatisierter Traffic, der menschliches Verhalten sehr genau nachahmt, dennoch in den gemeldeten Zahlen auftauchen kann.<\/p>\n Seit November 2025 spiegeln die \u201eTop Requests\u201c-Charts<\/a> von Kinsta den gesamten Traffic einschlie\u00dflich Bots wider \u2013 genau, um Website-Betreibern ein klareres Bild davon zu vermitteln, was tats\u00e4chlich auf ihre Infrastruktur trifft und was in Rechnung gestellt wird.<\/p>\n Wenn deine Seitenaufrufe steigen, das Suchvolumen f\u00fcr deine Marke, die Konversionen und der Direkttraffic aber stagnieren, sind fast sicher Bots f\u00fcr diese Diskrepanz verantwortlich.<\/p>\n Das sogenannte Ph\u00e4nomen des \u201etoten Webs\u201c bezieht sich auf die wachsende Flut von minderwertigen, maschinell generierten Inhalten, die \u00fcberall im Internet auftauchen. Auch wenn einige der extremeren Versionen dieser Theorie ins Spekulative abgleiten, besteht kaum Zweifel daran, dass KI es dramatisch einfacher macht, synthetische Artikel, gef\u00e4lschte Bewertungen, Spam-Blogs, automatisierte Medien und Inhalte von geringem Wert in gro\u00dfem Umfang zu generieren.<\/p>\n Das Ergebnis k\u00f6nnte ein \u201everschmutztes Web\u201c sein, in dem es immer schwieriger wird, vertrauensw\u00fcrdige, wirklich n\u00fctzliche Informationen zu finden.<\/p>\n KI-gest\u00fctzte Bots machen Cyberangriffe immer raffinierter. Credential-Stuffing-Angriffe, Konto\u00fcbernahmen, API-Missbrauch, Phishing-Kampagnen, Schwachstellenscans und der Einsatz von Ransomware werden durch Automatisierung schneller, skalierbarer und anpassungsf\u00e4higer.<\/p>\n Da KI-Systeme aus Fehlern lernen und ihre Methoden kontinuierlich verfeinern k\u00f6nnen, haben traditionelle, regelbasierte Abwehrma\u00dfnahmen zunehmend M\u00fche, Schritt zu halten.<\/p>\n Fr\u00fcher schufen Such-Crawler<\/a> wie Googlebot ein relativ ausgewogenes wirtschaftliches Verh\u00e4ltnis zu den Publishern. Sie crawlten Inhalte, indexierten sie und leiteten den Traffic dann zur\u00fcck zu den urspr\u00fcnglichen Websites.<\/p>\n Moderne KI-Scraping-Systeme ver\u00e4ndern dieses Verh\u00e4ltnis. Zunehmend extrahieren KI-Systeme Inhalte, fassen Informationen an anderer Stelle zusammen und liefern Antworten direkt, ohne unbedingt Traffic an die urspr\u00fcngliche Quelle zur\u00fcckzusenden. Dadurch entsteht eine wachsende \u201eScraper-\u00d6konomie\u201c, in der Publisher und Urheber die Kosten f\u00fcr die Produktion von Inhalten und die Wartung der Infrastruktur tragen, w\u00e4hrend automatisierte Systeme einen Gro\u00dfteil des nachgelagerten Werts absch\u00f6pfen.<\/p>\n Diese Systeme gehen weit \u00fcber einfaches Web-Crawling hinaus. KI-gest\u00fctzte Agenten<\/a> k\u00f6nnen mittlerweile im Web surfen, mit Anwendungen interagieren, Recherchen durchf\u00fchren, online einkaufen, Termine vereinbaren, Formulare ausf\u00fcllen und Entscheidungen treffen \u2013 und das mit wenig oder gar keiner menschlichen Beteiligung.<\/p>\n Da sich diese Systeme st\u00e4ndig weiterentwickeln, wird die Grenze zwischen menschlichem Handeln und maschinengesteuerten Abl\u00e4ufen immer schwerer zu erkennen. Dieser Wandel k\u00f6nnte in Zukunft grundlegend ver\u00e4ndern, was wir \u00fcberhaupt unter \u201eWeb-Traffic\u201c verstehen.<\/p>\n Das Internet basierte urspr\u00fcnglich auf der Annahme, dass Menschen die Hauptakteure seien. Diese Annahme br\u00f6ckelt zusehends. Da KI-gesteuerte Automatisierung immer autonomer wird, h\u00e4ngt die Zukunft des Webs vielleicht weniger davon ab, Menschen von Bots zu unterscheiden \u2013 und mehr davon, zu entscheiden, welche Art von maschinengesteuertem Internet wir bereit sind zu akzeptieren.<\/p>\n Die Auswirkungen dieses Wandels reichen weiter, als den meisten Website-Betreibern bewusst ist. Die Infrastrukturkosten steigen. Analysedaten werden immer weniger vertrauensw\u00fcrdig. Die \u201eScraper-\u00d6konomie\u201c verlagert den Wert weg von den Publishern, die Inhalte erstellen, hin zu den Systemen, die diese extrahieren. Und da KI-gest\u00fctzte Agenten zunehmend in der Lage sind, autonom zu surfen, zu recherchieren und Entscheidungen zu treffen, lautet die Frage nicht mehr \u201eWie gehe ich mit Bot-Traffic um?\u201c, sondern es geht um etwas viel Gr\u00f6\u00dferes.<\/p>\n Das Internet wurde auf der Annahme aufgebaut, dass hinter jeder Anfrage ein Mensch steckt. Diese Annahme br\u00f6ckelt schneller, als sich die Infrastruktur, die Vorschriften und die darauf aufbauenden Gesch\u00e4ftsmodelle anpassen k\u00f6nnen.<\/p>\n Wir befinden uns bereits mitten in einem Zeitalter, in dem Maschinen miteinander kommunizieren, ohne dass menschliche Interaktion erforderlich ist.<\/p>\n F\u00fcr einen tieferen Einblick in die Daten hinter diesem Wandel lies den vollst\u00e4ndigen Kinsta-Bericht zu KI und Bot-Traffic<\/a>. Wenn du die Auswirkungen bereits auf deiner Website bemerkst, bietet dir der Bot-Schutz<\/a> von Kinsta die notwendigen Kontrollm\u00f6glichkeiten, um damit umzugehen.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" In diesem Jahr hat die allgemeine Presse \u00fcber einen historischen Wandel berichtet: Der automatisierte hat den von Menschen ausgel\u00f6sten Datentraffic im Internet \u00fcberholt. Und die Zahlen …<\/p>\n","protected":false},"author":313,"featured_media":76661,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_kinsta_gated_content":false,"_kinsta_gated_content_redirect":"","footnotes":""},"tags":[],"topic":[1064],"class_list":["post-76660","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","topic-bot-traffic"],"yoast_head":"\nWas sind Bots und warum greifen die alten Definitionen nicht mehr?<\/h2>\n
Was verstehen wir unter menschlichem Traffic?<\/h2>\n
Warum gerade jetzt?<\/h2>\n
1. Finanzieller Gewinn<\/h3>\n
2. Schwaches regulatorisches Umfeld<\/h3>\n
3. User-Agents liefern keine vertrauensw\u00fcrdigen Signale mehr<\/h3>\n
Wie man Bots heute erkennt<\/h2>\n
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![\"Kinsta-Bot-Schutzstufe\"](\"https:\/\/kinsta.com\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/bot-protection-level.png\")
Auswirkungen und Trends, die es zu beobachten gilt<\/h2>\n
Kosten f\u00fcr die Hosting-Infrastruktur<\/h3>\n
Verzerrte Analysedaten<\/h3>\n
![\"Kinsta](\"https:\/\/kinsta.com\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/top-requests-by-bandwidth.png\")
Das Aufkommen des \u201etoten Webs\u201c<\/h3>\n
Erh\u00f6hte Sicherheitsrisiken durch b\u00f6sartige Bots<\/h3>\n
Die Scraper-\u00d6konomie und die wirtschaftliche Umkehrung<\/h3>\n
KI-gest\u00fctzte Browser und autonome Agenten<\/h3>\n
Die Grenze zwischen Mensch und Maschine ist verschwunden<\/h2>\n