Use Case: Bot Erkennung mit ed.Detect
Die Unterscheidung zwischen gut getarntem Bot Traffic und echtem Nutzerverhalten wird immer komplexer – eine Herausforderung, die viele unserer Kunden kennen. Denn Bot-Traffic belastet nicht nur die Infrastruktur unnötig, sondern verfälscht auch die Analyse bezahlter Kampagnen und die Messung von Conversions.
Unsere KI-gestützte Lösung ed.Detect schafft hier Abhilfe: Sie reduziert den manuellen Aufwand deutlich und erkennt automatisiert schädlichen Bot Traffic sowie Ad Fraud – schnell, zuverlässig und in Echtzeit. So gewinnen Sie wieder volle Kontrolle über Ihre Datenqualität und Marketingeffizienz.
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Ausgangslage
Online-Präsenz wird zunehmend durch schädlichen Bot-Traffic beeinträchtigt.
Bot Traffic – ob automatisiert und auffällig oder gut getarnt – stellt eine ernste Herausforderung für verschiedenste Unternehmensbereiche dar: IT-Security, Web-Performance, Data Analytics, E-Commerce und insbesondere das Online-Marketing. Denn unerwünschte Bots wirken sich auf mehreren Ebenen negativ aus: Sie belasten die Infrastruktur, verfälschen Nutzungsdaten, führen zu unnötigen Kosten (etwa durch simulierte Klicks), und können im Extremfall sogar Systeme überlasten oder zum Ausfall ganzer Seiten führen.
Ein besonders kritischer Aspekt im Online-Marketing ist zunehmender Ad Fraud: Bots imitieren menschliche Nutzerinteraktionen, etwa durch gefälschte Klicks auf bezahlte Werbeanzeigen oder durch künstlich generierte Seitenaufrufe. Dies führt zu verzerrten Performance-Daten, ineffizient eingesetztem Werbebudget und einer insgesamt sinkenden Aussagekraft von Kampagnen-Analysen. Unternehmen zahlen damit nicht nur für „nicht existierende“ Nutzer, sondern treffen Marketingentscheidungen auf einer fehlerhaften Datengrundlage.
Die Erkennung und Abwehr von Bot Traffic ist komplex: Bots entwickeln sich ständig weiter, verwenden neue Techniken zur Verschleierung und lassen sich nicht durch starre Filter oder einfache Erkennungsmerkmale zuverlässig identifizieren. Effektive Lösungen müssen deshalb auf kontinuierlichen, dynamischen Analysen basieren.
Im bestehenden Setup unseres Kunden wurde Bot Traffic über ein manuell gepflegtes Segmentierungssystem in Adobe Analytics identifiziert. Die Regeln stützten sich auf typische Kombinationen technischer und geografischer Merkmale. Aktualisierungen dieser Regeln erfolgten manuell und reaktiv.
Das Problem: Neue Bot-Wellen fließen zunächst unbemerkt in die Berichte ein, was zu falschen Auswertungen und verzögerten Reaktionen führt. Die manuelle Anpassung der Regeln ist zeitintensiv und erfordert enge Abstimmung zwischen den Abteilungen. Die Folge: Berichte ändern sich im Nachhinein, sobald neue Filter wirksam werden – was die Konsistenz der Daten gefährdet und Analysen erschwert.
Zudem ist der Aufwand für die Pflege der Filterregeln kaum planbar und wächst kontinuierlich mit der Komplexität des Bot Traffics. Eine Wiederverwendbarkeit der Regeln oder ein systemübergreifender Abgleich mit anderen Datenquellen war im bestehenden System nicht vorgesehen, was die Skalierbarkeit zusätzlich einschränkte.
Anforderungen
Manuelle Überwachung automatisieren.
Lösungsansatz: Integration von ed.Detect im bestehenden Setup
Um den Anforderungen gerecht zu werden, braucht es einen smarten Ansatz: Unsere KI-basierte Lösung ed.Detect zur automatisierten Zeitreihenanalyse.
Via Adobe API ist das Tool in der Lage, den gesamten Traffic zu analysieren und individuelle Bot-Verhaltensmuster automatisch zu erkennen – basierend auf zuvor erlernten Kriterien.
Fach-Teams werden automatisch per E-Mail über neue Bot-Aktivitäten informiert, sodass eine gezielte Identifizierung des Bot Traffics und seiner Auswirkungen auf die Datenbasis in Adobe Analytics möglich ist. Zusätzlich vergibt ed.Detect für jede Session einen sogenannten „Bot Score“, mit dem verdächtiger Traffic in den Live-Daten transparent wird.
Die Markierung dieser Daten erfolgt über eine Anbindung an den Tag Manager. So wird in Adobe Analytics eine einheitliche, effiziente Filterung ermöglicht – jede Session enthält einen eindeutigen Marker, der vollständig mit allen gängigen Datenbanksystemen kompatibel ist.
Ergebnis: Schnellere & effizientere Bot Erkennung mit ed.Detect
Mit dem Einsatz von ed.Detect konnten alle Anforderungen zielgerichtet und erfolgreich erfüllt werden. ✔️
Der direkte Vergleich mit dem herkömmlichen Ansatz zeigt: Alle definierten Ziele wurden durch den Einsatz der KI-basierten Lösung deutlich übertroffen. Besonders hervorzuheben sind die signifikante Reduktion manueller Aufwände sowie die spürbare Verbesserung der Trefferquote und Datenqualität.
Dank der nahtlosen Integration von ed.Detect in den Tag Manager eröffnen sich zusätzlich neue Anwendungsfelder – für eine noch effektivere Nutzung der Analytics-Daten und nachhaltige Wettbewerbsvorteile.
👉 Jetzt Bot Traffic & Ad Fraud stoppen und Daten verlässlich machen – mit ed.Detect.