Anfang Juni 2026 entfielen laut Web-Auswertungen, die nicht näher offengelegt wurden, 57,5 Prozent aller HTML-Anfragen auf automatisierte Systeme. Nur 42,5 Prozent kamen noch von echten Nutzern.
Mehr Bot-Traffic als menschliche Zugriffe im Web
Damit wurde eine Schwelle überschritten, bei der viele in der Branche davon ausgegangen waren, dass sie erst deutlich später erreicht wird.
Für Website-Betreiber ist das keine bloße Statistik. In vielen Unternehmen fehlt bis heute ein sauberer Überblick: Wie viel des eigenen Traffics stammt überhaupt von autonomen Agenten? Was machen diese Systeme auf der Website genau? Woher kommen die Zugriffe tatsächlich? Und tragen sie am Ende zum Umsatz bei, oder ziehen sie nur Inhalte ab?
Der Anstieg ist teils massiv. In einzelnen Fällen ist der Traffic durch autonome Agenten laut nicht näher benannten Einzelfall-Auswertungen im Jahresvergleich um bis zu 7.851 Prozent nach oben gegangen.
Und trotzdem behandeln viele Organisationen solche Zugriffe noch immer wie gewöhnlichen Bot-Traffic. Dabei können sich hinter nahezu identischen Mustern komplett unterschiedliche Absichten verbergen.
Agent ist nicht gleich Agent
Ein System kann Inhalte sauber erfassen, Suchergebnisse verbessern und im besten Fall sogar Besucher zurück auf die ursprüngliche Seite bringen.
Ein anderes saugt Daten lediglich für das Training von Modellen oder zur weiteren Verarbeitung ab und liefert überhaupt nichts zurück. Gleich viel Traffic bedeutet also noch lange nicht gleich viel Wert.
Agenten treten mit gefälschter Identität auf
Besonders heikel ist die Identitätsfrage. Die Namen vertrauenswürdiger Agenten werden in großem Stil kopiert.
Anfang 2026 wurde der Agentenname Meta-ExternalAgent laut Analysen, die nicht genauer benannt wurden, mehr als 16 Millionen Mal imitiert. Beim Agentennamen ChatGPT-User registrierten ebenfalls nicht näher benannte Analysen fast 8 Millionen betrügerische Anfragen. Dazu kommt: Rund 2,4 Prozent aller Zugriffe, die sich als PerplexityBot ausgaben, waren laut den genannten Auswertungen gefälscht.
Das ist für Angreifer attraktiv, weil viele Websites nur oberflächlich prüfen.
Wer Anfragen allein nach dem Namen in der User-Agent-Zeile zulässt, baut Datendieben praktisch eine Hintertür ein. Tests auf 700.000 stark frequentierten Websites zeigten laut den im Text erwähnten, aber nicht genauer benannten Untersuchungen, dass die meisten gefälschten Agentenanfragen ohne weitere Prüfung mit vollem Zugriff durchkamen. Eine einfache Allowlist kann so sehr schnell selbst zur Sicherheitslücke werden.
Neue Browser-Bots sind schwerer zu erkennen
Dazu kommt noch eine neue Kategorie: sogenannte agentische Browser. Anders als klassische Crawler rufen sie Seiten nicht einfach nur ab. Sie klicken, scrollen und bewegen sich über komplette Sitzungen hinweg so, wie es sonst menschliche Nutzer tun würden.
Vor allem im Handel und im E-Commerce tauchen solche Systeme häufiger auf. Dort liegen nun einmal besonders wertvolle Preis-, Produkt- und Transaktionsdaten.
Damit wird die Erkennung spürbar schwieriger. Klassische Kennzahlen wie Absprungrate oder Sitzungsdauer sagen deutlich weniger aus, wenn sich nicht mehr klar trennen lässt, ob eine Sitzung von einem Menschen oder von einem automatisierten Browser stammt.
Gleichzeitig berichten Betreiber von einer massiven Belastung ihrer Infrastruktur: Bot-Wellen treiben das übliche Verkehrsaufkommen zeitweise auf das 20-Fache.
Folgen für Geschäftsmodelle im Netz
Die Folgen gehen längst über Sicherheitsfragen und Serverkosten hinaus. Wenn Nutzer Antworten direkt in externen Assistenten oder in Suchoberflächen bekommen, fällt der Klick auf die eigentliche Quelle immer öfter weg.
Gerade Angebote, die auf Reichweite, Werbung oder Referral-Traffic angewiesen sind, geraten durch dieses Zero-Click-Verhalten unter Druck.
Für Website-Betreiber heißt das jetzt: Die eigene Bot-Strategie muss deutlich genauer unterscheiden.
Es geht nicht darum, pauschal alles zu blockieren. Genauso wenig ist es sinnvoll, jedem Zugriff blind zu vertrauen. Nötig sind verifizierte Identitäten, klar festgelegte Regeln für maschinellen Zugriff und Standards, die offenlegen, wer Inhalte nutzt und zu welchem Zweck.
