Imperva is niet de enige die dit vastlegt. Cloudflare, Akamai, TollBit en Human Security hebben allemaal gegevens gepubliceerd die in dezelfde richting wijzen. Bij Kinsta laat onze eigen analyse<\/a> van meer dan 10 miljard verzoeken binnen onze beheerde infrastructuur een consistent beeld zien: het verkeer van AI-bots is in \u00e9\u00e9n jaar tijd met 300% gestegen, en de gevolgen zijn voelbaar.<\/p>\n En hoewel het verschil tussen menselijk en geautomatiseerd verkeer nog steeds klein is, zijn de gevolgen enorm. Laten we eens verder vooruitkijken en bekijken hoe deze verschuiving in botverkeer het web vormgeeft.<\/p>\n Van oudsher zijn bots (een afkorting van robots<\/em>) softwareprogramma\u2019s die zijn ontworpen om geautomatiseerde taken uit te voeren zonder menselijke tussenkomst. De bekendste is Googlebot<\/a>, de geautomatiseerde crawler van Google die webpagina\u2019s scant en indexeert voor zoekopdrachten. Andere veelvoorkomende bots houden zich bezig met het monitoren van de uptime, indexeren, analyses, beveiligingsscans en andere handige functies die helpen om het web effici\u00ebnt te laten draaien.<\/p>\n Hoewel veel van deze bots onschadelijk (en zelfs nuttig) zijn, is er in de loop der tijd een andere categorie bots ontstaan die veel problematischer is. Dit zijn de AI-crawlers<\/a> die op zo\u2019n grote schaal opereren dat ze de infrastructuur overbelasten, ongeacht hun intentie.<\/p>\n In ons rapport over AI- en botverkeer<\/a> vertelde David Belson, voormalig hoofd Data Insights bij Cloudflare: \u201eHet meeste wat we zien is niet kwaadaardig. Het zijn bots die op grote schaal ineffici\u00ebnt werken, en daar beginnen de echte problemen.\u201d<\/p>\n Vroeger waren bots relatief makkelijk te herkennen, omdat ze meestal geen JavaScript konden uitvoeren, geen muisbewegingen konden simuleren, geen realistische browsersessies konden onderhouden of geen IP-adressen effectief konden wisselen. Dat is drastisch veranderd. Dankzij AI-aangedreven automatisering kunnen bots nu menselijk gedrag verrassend goed nabootsen, waardoor de traditionele signalen die voor detectie worden gebruikt, worden gemaskeerd.<\/p>\n Zoals Belson het zegt: \u201eJe hebt van die mensen die gisteren nog geen idee hadden waar ze mee bezig waren, maar vandaag zomaar even een bot in elkaar hebben geknutseld en losgelaten – ze nemen niet eens de moeite om robots.txt te checken.\u201d<\/p>\n Het gevolg is dat systemen steeds meer afstappen van op identiteit gebaseerde detectie en zich richten op gedragsanalyse.<\/p>\n Om verwarring te voorkomen: als we het over menselijk verkeer hebben, bedoelen we niet alleen klikken of voor de hand liggende gebruikersinteracties. Menselijk verkeer bevat de vele verzoeken die worden gegenereerd bij het leveren en weergeven van een webpagina of app-ervaring.<\/p>\n E\u00e9n enkel menselijk paginabezoek kan tientallen (soms honderden) verzoeken genereren. Dit kunnen verzoeken zijn voor HTML, CSS, JavaScript, lettertypen, afbeeldingen, API\u2019s, analysescripts, advertentiemateriaal en andere bronnen die nodig zijn om een moderne webpagina weer te geven.<\/p>\n Dit onderscheid is belangrijk omdat discussies over botverkeer versus menselijk verkeer meestal worden gemeten aan de hand van verzoeken en netwerkactiviteit, in plaats van aan het aantal echte mensen dat online is. Een relatief klein aantal agressieve bots kan enorme hoeveelheden verkeer genereren door herhaaldelijk pagina\u2019s op te vragen, API\u2019s te scrapen, bestanden te downloaden of geautomatiseerde acties op machinale schaal uit te voeren.<\/p>\n Er zijn verschillende factoren die de groei van botverkeer versnellen, naast generatieve AI alleen.<\/p>\n De tijd dat grappen, nieuwsgierigheid of technische vaardigheden de belangrijkste drijfveren waren achter kwaadaardige online activiteiten, is grotendeels voorbij. Het internet van vandaag cre\u00ebert een omgeving waarin illegale activiteiten, uitgevoerd door individuen of grote georganiseerde misdaadorganisaties, miljoenen dollars aan winst kunnen opleveren.<\/p>\n Fraude, gegevensdiefstal, het misbruiken en vernietigen van systemen, marktmanipulatie, het op grote schaal scrapen van content, het verspreiden van ransomware en het op andere manieren genereren van illegale inkomsten worden nu op enorme schaal uitgevoerd door geautomatiseerde systemen en kwaadaardige bots.<\/p>\n Ongeautoriseerde en illegale toegang tot persoonsgegevens is een gigantische business geworden, en door AI aangestuurde bots maken het steeds moeilijker om deze activiteiten op te sporen, te traceren en te stoppen.<\/p>\n Het internet is een wereldwijd gefragmenteerde omgeving waar wetten, handhaving en jurisdictie sterk verschillen per land en regio. Die fragmentatie vormt een vruchtbare bodem waarin kwaadaardige automatisering kan gedijen.<\/p>\n Een zwak regelgevingsklimaat zorgt ervoor dat schadelijke AI-bots kunnen floreren, omdat wetten, handhaving en internationale samenwerking geen gelijke tred hebben gehouden met de snelle ontwikkeling van AI-gestuurde automatisering. Hoewel dit al lang een uitdaging is in de technologie, hebben de snelheid en schaal van de AI-ontwikkeling het probleem drastisch verergerd.<\/p>\n Jarenlang waren user agents een van de meest betrouwbare identiteitssignalen op het web. Een user agent identificeerde op betrouwbare wijze de browser, het besturingssysteem en soms ook het apparaat dat een verzoek deed. Systemen vertrouwden sterk op deze identificatiegegevens om onderscheid te maken tussen legitieme browsers, crawlers van zoekmachines, mobiele apparaten en geautomatiseerde bots.<\/p>\n Dat model stort in. Moderne bots kunnen user agents zo effectief verbergen, vervalsen of manipuleren dat het signaal zelf steeds onbetrouwbaarder wordt. Een kwaadaardige bot kan zich nu voordoen als een legitieme browser, een mobiel apparaat nabootsen of zich zelfs vermommen als een betrouwbare crawler. AI-gestuurde automatisering heeft deze trend versneld door geavanceerde imitatie eenvoudiger en goedkoper te maken om op grote schaal in te zetten.<\/p>\n Daardoor vertrouwen moderne beveiligingssystemen steeds meer op gedrag in plaats van alleen op identiteit.<\/p>\n Aangezien IP-reputatie en andere traditionele signalen niet langer volledig betrouwbaar zijn, zoeken detectiesystemen steeds vaker naar gedragspatronen die wijzen op automatisering of kwaadaardige activiteiten.<\/p>\n Verzoeken die binnenkomen met snelheden, omvang en frequentie die mensen onmogelijk kunnen evenaren, blijven een van de duidelijkste waarschuwingssignalen. Herhaalde inlogpogingen, zeer sequentieel scrapinggedrag, agressief API-gebruik en grote pieken in het aantal verzoeken duiden vaak op automatisering.<\/p>\n Uit de infrastructuurgegevens van Kinsta bleek dat \u00e9\u00e9n enkele bot in 24 uur tijd 3,75 miljoen verzoeken naar \u2018toevoegen aan winkelwagen\u2019-URL\u2019s op \u00e9\u00e9n site genereerde. Dat is ongeveer \u00e9\u00e9n verzoek per 23 milliseconden, de hele dag door, waarbij elk verzoek als een nieuw, niet-cachebaar verzoek op de server terechtkwam.<\/p>\n Het surfgedrag van mensen is meestal nogal onvoorspelbaar. Bots, zelfs geavanceerde, vertonen vaak heel repetitieve interactiepatronen, voorspelbare navigatiestromen of ongewoon systematische gegevensverzameling, zelfs als ze de uitvoering van JavaScript, realistische browsersessies en muisbewegingen succesvol nabootsen. Daarom is de detectie verschoven naar het beoordelen van gedragsintenties in plaats van de opgegeven identiteit.<\/p>\n Bij Kinsta is dit precies de logica die we gebruiken om verkeer op onze beheerde sites te classificeren<\/a>. In plaats van een simpele tweedeling tussen mens of bot, werkt ons botbeveiligingssysteem met zes categorie\u00ebn: geverifieerde bots, waarschijnlijk mensen, waarschijnlijk bots, geautomatiseerd verkeer, niet-geclassificeerd verkeer en kwaadaardig verkeer, met een aparte aanduiding voor AI-crawlers met een te hoge frequentie die weliswaar geverifieerd zijn, maar een belasting vormen voor de infrastructuur, ongeacht hun intentie.<\/p>\n Elke categorie wordt anders behandeld, omdat de juiste reactie op een verkeerd geconfigureerde AI-trainingscrawler niet hetzelfde is als op een credential stuffing-aanval. Standaard houden de beveiligingsmaatregelen op platformniveau van Kinsta ongeveer 15-20% van het als kwaadaardig geclassificeerde verkeer tegen voordat het je site bereikt. Botbeschermingslagen boven die basislijn stellen site-eigenaren in staat om extra categorie\u00ebn te controleren of te blokkeren op basis van hun eigen verkeerspatronen en risicotolerantie.<\/p>\n Naarmate deze systemen zich verder ontwikkelen, reiken de gevolgen veel verder dan alleen cyberbeveiliging en beginnen ze invloed te hebben op infrastructuur, publicaties, analytics, e-commerce en de algehele kwaliteit van het web zelf.<\/p>\n Ziet het ernaar uit dat de groei van botverkeer op een gegeven moment afneemt? De cijfers wijzen op het tegendeel. Het AI-botverkeer is in \u00e9\u00e9n jaar tijd met 300% gestegen, en de verhouding van AI-botbezoeken is in minder dan 12 maanden verschoven van 1 op 200 naar 1 op 31. Zoals Daniel Pataki, CTO van Kinsta, het zegt: \u201eOp grote schaal is ineffici\u00ebnt crawlen geen verkeersprobleem meer, maar een probleem met de beschikbare middelen.\u201d De omstandigheden die die schaal aansturen, worden er niet beter op.<\/p>\n Een van de meest directe gevolgen van het toegenomen botverkeer<\/a> is stijgende infrastructuurkosten. Elk verzoek aan een website verbruikt bandbreedte, rekenkracht, databasequery\u2019s, geheugen, cachesystemen en opslaginfrastructuur.<\/p>\n Het probleem is vooral acuut op WordPress sites die WooCommerce<\/a>, zoekfuncties of veel plug-ins gebruiken. In tegenstelling tot statische pagina\u2019s die vanuit de cache worden geleverd, vereisen dynamische endpoints dat de server bij elk verzoek echt werk verricht. Een bot die vastzit in een query-string-loopkan het verschil niet zien tussen een pagina die in de cache kan worden opgeslagen en een die veel resources kost. E\u00e9n zo\u2019n loop op een door Kinsta beheerde site veroorzaakte 550 miljoen verzoeken in 30 dagen, voordat een speciale afweerregel het opmerkte.<\/p>\n Zoals Daniel Pataki het zegt: \u201cEr bestaat niet zoiets als \u2018alleen maar botverkeer\u2019. Elk verzoek is echt werk. Op grote schaal is ineffici\u00ebnt crawlen niet langer een verkeersprobleem, maar een probleem met de beschikbare middelen.\u201d<\/p>\n Kleinere publishers en onafhankelijke site-eigenaren zijn extra kwetsbaar, omdat ze vaak niet beschikken over de professionele beveiligingssystemen die grotere organisaties wel hebben.<\/p>\n AI-botverkeer vertekent de statistieken steeds vaker op manieren die erg misleidend kunnen zijn. Opgeblazen paginabezoeken, nepbetrokkenheid, kunstmatig verwijzingsverkeer en geautomatiseerde interacties kunnen ervoor zorgen dat besluitvormers verkeerde conclusies trekken uit onbetrouwbare gegevens<\/a>.<\/p>\n Het probleem wordt steeds erger naarmate bots steeds menselijker worden. Tools die gebruikmaken van JavaScript-tracking, zoals Google Analytics, hebben de neiging om botactiviteit te laag te schatten, omdat veel bots geen JavaScript uitvoeren. Analyses op serverniveau, die elk IP-gebaseerd verzoek tellen, hebben de neiging om te hoog te tellen, omdat ze bots oppikken die geen JavaScript uitvoeren.<\/p>\n Bij Kinsta zijn de MyKinsta-analyses<\/a> gebaseerd op toegangslogs op serverniveau en sluiten ze bekende bot-user agents expliciet uit van het aantal factureerbare bezoeken, maar zelfs dat onderscheid heeft zijn beperkingen, omdat geautomatiseerd verkeer dat menselijk gedrag nauwkeurig nabootst nog steeds in de gerapporteerde cijfers kan voorkomen.<\/p>\n Vanaf november 2025 geven de Top Verzoeken grafieken<\/a> van Kinsta al het verkeer weer, incloopief bots, juist om site-eigenaren een duidelijker beeld te geven van wat er daadwerkelijk op hun infrastructuur terechtkomt versus wat er in rekening wordt gebracht.<\/p>\n Als je paginaweergaven stijgen, maar het zoekvolume op je merknaam, het aantal conversies en het directe verkeer gelijk blijven, zijn bots vrijwel zeker verantwoordelijk voor dat verschil.<\/p>\n Het zogenaamde \u2018dode web\u2019-fenomeen verwijst naar de groeiende stroom van machine-gegenereerde content van lage kwaliteit die overal op het internet opduikt. Hoewel sommige van de extremere versies van deze theorie neigen naar speculatie, lijdt het weinig twijfel dat AI het aanzienlijk makkelijker maakt om op grote schaal synthetische artikelen, neprecensies, spamblogs, geautomatiseerde media en inhoud van lage kwaliteit te genereren.<\/p>\n Het gevolg kan een vervuild web zijn waarin het steeds moeilijker wordt om betrouwbare, echt nuttige informatie te vinden.<\/p>\n Door AI aangestuurde bots maken cyberaanvallen steeds geavanceerder. Credential stuffing-aanvallen, het overnemen van accounts, misbruik van API\u2019s, phishingcampagnes, het scannen op kwetsbaarheden en het inzetten van ransomware gaan steeds sneller, zijn beter schaalbaar en passen zich beter aan dankzij automatisering.<\/p>\n Omdat AI-systemen kunnen leren van fouten en hun methoden voortdurend kunnen finetunen, hebben traditionele, op regels gebaseerde verdedigingsmechanismen steeds meer moeite om bij te blijven.<\/p>\n Vroeger zorgden zoekcrawlers<\/a> zoals Googlebot voor een relatief evenwichtige economische relatie met uitgevers. Ze crawlden content, indexeerden die en stuurden vervolgens verkeer terug naar de oorspronkelijke websites.<\/p>\n Moderne AI-scrapingsystemen veranderen die relatie. Steeds vaker halen AI-systemen content eruit, vatten ze informatie elders samen en geven ze direct antwoorden, zonder dat ze per se verkeer terugsturen naar de oorspronkelijke bron. Dit zorgt voor een groeiende \u2018scraper-economie\u2019, waarin uitgevers en makers de kosten dragen voor het produceren van content en het onderhouden van de infrastructuur, terwijl geautomatiseerde systemen een groot deel van de waarde verderop in de keten opstrijken.<\/p>\n Deze systemen gaan veel verder dan simpelweg het crawlen van het web. AI-aangedreven agents<\/a> kunnen nu op het web surfen, met applicaties communiceren, onderzoek doen, online winkelen, afspraken plannen, formulieren invullen en beslissingen nemen met weinig of geen menselijke tussenkomst.<\/p>\n Naarmate deze systemen steeds beter worden, wordt de grens tussen menselijke en door machines aangestuurde activiteiten steeds moeilijker te herkennen. Die verschuiving zou in de toekomst wel eens fundamenteel kunnen veranderen wat we eigenlijk bedoelen als we het over \u2018webverkeer\u2019 hebben.<\/p>\n Het internet was oorspronkelijk gebaseerd op de aanname dat mensen de belangrijkste gebruikers waren. Die aanname brokkelt snel af. Naarmate AI-gestuurde automatisering steeds autonomer wordt, hangt de toekomst van het web misschien minder af van het onderscheid tussen mensen en bots – en meer van de vraag wat voor soort door machines aangestuurd internet we bereid zijn te accepteren.<\/p>\n De impact van deze verschuiving reikt verder dan de meeste website-eigenaren beseffen. De infrastructuurkosten stijgen. Analyses worden steeds minder betrouwbaar. De \u2018scraper-economie\u2019 verschuift de waarde weg van de uitgevers die content maken, naar de systemen die die content eruit halen. En nu AI-aangedreven agents in staat zijn om zelfstandig te browsen, onderzoek te doen en beslissingen te nemen, is de vraag niet langer \u2018hoe beheer ik botverkeer\u2019, maar gaat het om iets veel groters.<\/p>\n Het internet is gebouwd op de aanname dat er aan de andere kant van elk verzoek een mens zat. Die aanname brokkelt sneller af dan dat de infrastructuur, de regelgeving en de bedrijfsmodellen die erop zijn gebouwd, zich kunnen aanpassen.<\/p>\n We zitten inmiddels volop in een tijdperk waarin machines met machines communiceren zonder dat er menselijke tussenkomst nodig is.<\/p>\n Voor een diepgaander inzicht in de gegevens achter deze verschuiving kun je het volledige Kinsta AI & Bot Rapport<\/a> lezen. Als je de effecten al op je site merkt, biedt Kinsta\u2019s Botbescherming<\/a> je de tools die je nodig hebt om hiermee om te gaan.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Dit jaar berichtten veel mainstream media over een historische omslag: geautomatiseerd verkeer heeft het door mensen gegenereerde internetverkeer ingehaald. En de cijfers achter die verschuiving zijn …<\/p>\n","protected":false},"author":313,"featured_media":66046,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_kinsta_gated_content":false,"_kinsta_gated_content_redirect":"","footnotes":""},"tags":[],"topic":[960],"class_list":["post-66045","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","topic-botverkeer"],"yoast_head":"\nWat zijn bots en waarom kloppen de oude definities niet meer?<\/h2>\n
Wat bedoelen we met menselijk verkeer?<\/h2>\n
Waarom nu?<\/h2>\n
1. Financieel gewin<\/h3>\n
2. Zwakke regelgeving<\/h3>\n
3. User agents geven geen betrouwbare signalen meer<\/h3>\n
Hoe je bots tegenwoordig kunt herkennen<\/h2>\n
![\"3,75](\"https:\/\/kinsta.com\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/7-67-million-requests-hit-add-to-cart-urls-24-hours.png\")
![\"Kinsta-uitsplitsing](\"https:\/\/kinsta.com\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/kinsta-bot-request-breakdown.png\")
![\"Kinsta-botbeschermingsniveau\"](\"https:\/\/kinsta.com\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/bot-protection-level.png\")
Gevolgen en trends om in de gaten te houden<\/h2>\n
Kosten voor hostinginfrastructuur<\/h3>\n
Vertekende statistieken<\/h3>\n
![\"Kinsta](\"https:\/\/kinsta.com\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/top-requests-by-bandwidth.png\")
De opkomst van het \u2018dode web\u2019<\/h3>\n
Verhoogde veiligheidsrisico\u2019s door kwaadaardige bots<\/h3>\n
De scraper-economie en economische omkering<\/h3>\n
AI-aangedreven browsers en autonome agents<\/h3>\n
De grens tussen mens en machine is verdwenen<\/h2>\n