{"id":6541,"date":"2017-03-15T14:13:12","date_gmt":"2017-03-15T14:13:12","guid":{"rendered":"http:\/\/www.criteo.com\/de\/?p=6541"},"modified":"2020-12-30T17:10:56","modified_gmt":"2020-12-30T17:10:56","slug":"unsere-daten-serie-folge-02-bekaempft-man-klickbetrug-nachhaltig","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.criteo.com\/de\/blog\/unsere-daten-serie-folge-02-bekaempft-man-klickbetrug-nachhaltig\/","title":{"rendered":"Unsere Daten-Serie, Folge 02: So bek\u00e4mpft man Klickbetrug nachhaltig"},"content":{"rendered":"<h1><\/h1>\n<h3>Ansatz #1 \u2013 User Agent<\/h3>\n<p>Am einfachsten ist es, Klicks von Bots zu blockieren, die sich als solche zu erkennen geben. Einige Bots durchstreifen das Web mit dem Ziel, Informationen zu sammeln. Diese Bots lassen andere bewusst wissen, dass sie Bots sind. Dazu nutzen sie die Variable \u201eUser Agent\u201c: Damit teilt ein Web-Browser einer Website Informationen \u00fcber sich mit. \u00dcblich ist es dabei, dass der User Agent eines Bots den Begriff \u201eBot\u201c enth\u00e4lt; andere sinnvolle Begriffe sind zum Beispiel \u201eCrawler\u201c oder \u201eSpider\u201c.<\/p>\n<h3>Ansatz #2 \u2013 Click-Through-Rate<\/h3>\n<p>Einer der effektivsten Ans\u00e4tze zur Erkennung von Bots-Klicks nutzt die Click-Through-Rate. Menschliche User klicken in der Regel auf weniger als 5 % der ihnen pr\u00e4sentierten Ads. Wenn also von einer bestimmten IP-Adresse ein deutlich h\u00f6herer Prozentsatz der Ads angeklickt wird, ist das ein klares Anzeichen daf\u00fcr, dass diese IP von Bots kompromittiert wurde. Es kann jedoch vorkommen, dass menschliche User eine Seite mit mehreren Ads \u00f6ffnen, eine Anzeige anklicken und direkt danach den Browser schlie\u00dfen. Deshalb sollte man zun\u00e4chst einen unteren Grenzwert f\u00fcr die Anzahl der Klicks in einem bestimmten Zeitraum ermitteln, bevor man die Click-Through-Rate zur Bot-Jagd nutzt.<\/p>\n<h3>Ansatz #3 \u2013 H\u00e4ufigkeit<\/h3>\n<p>Eine andere, h\u00e4ufig benutzte Methode, um Bots zu identifizieren, ist die Anzahl bestimmter Aktionen (zum Beispiel Klicks) in einem gewissen Zeitraum. Das ist besonders dann hilfreich, wenn Bots zwar menschliche Click-Through-Rates imitieren, dabei jedoch auf Volumen setzen. Menschliche User klicken in der Regel auf weniger als zehn Anzeigen pro Minute. Wenn man also feststellt, dass ein bestimmtes Cookie viele Male pro Minute klickt, dann ist das ein klares Anzeichen daf\u00fcr, dass der Rechner mit diesem Cookie von einem Bot \u00fcbernommen wurde. Man soll jedoch stets im Hinterkopf behalten, dass sich hinter IP-Adressen eine Vielzahl von Endger\u00e4ten verbergen k\u00f6nnen. Entsprechend sollte man nur \u00e4u\u00dferst konservativ vorgehen, wenn man die H\u00e4ufigkeit und Frequenz \u00fcber die IP bestimmen will.<\/p>\n<p><em>Im dritten Teil unserer Serie sprechen wir dar\u00fcber, wie und warum nur die H\u00e4lfte aller Ads jemals von menschlichen Augen gesehen werden.<\/em><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Ansatz #1 \u2013 User Agent Am einfachsten ist es, Klicks von Bots zu blockieren, die sich als solche zu erkennen geben. Einige Bots durchstreifen das Web mit dem Ziel, Informationen zu sammeln. Diese Bots lassen andere bewusst wissen, dass sie Bots sind. 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Dieser Artikel schildert drei Ans\u00e4tze zur effektiven Bek\u00e4mpfung.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/www.criteo.com\/de\/blog\/unsere-daten-serie-folge-02-bekaempft-man-klickbetrug-nachhaltig\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"de_DE\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Klickbetrug nachhaltig bek\u00e4mpfen (Criteo Daten-Serie, Teil 2)\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Klickbetrug ist ein stetig wachsendes Problem im Commerce Marketing. 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