Klickbetrug-Statistiken 2026: Werbebetrug und Bot-Traffic

Diese Seite sammelt die Statistiken zu Klickbetrug, Werbebetrug und Bot-Traffic, die einer Prüfung standhalten. Jede Zahl unten nennt ihren Herausgeber und das Jahr, auf das sich die Daten beziehen, und verlinkt auf das Original oder auf seriöse Berichterstattung darüber. Wir haben jede Quelle geöffnet, bevor wir sie aufgenommen haben. Zahlen, die nur in den Blogs von Anbietern für Schutz vor Klickbetrug erscheinen, bleiben außen vor, weil sie aus den Kundendaten dieser Anbieter stammen und sich unabhängig kaum überprüfen lassen.

Lesen Sie die Zahlen nach ihrer Einheit. Die meisten öffentlichen Studien messen Impressionen im offenen programmatischen Inventar oder Anfragen im gesamten Web, nicht Klicks auf Google Search oder auf Meta-Anzeigen. Dieser Unterschied ist wichtig, und der letzte Abschnitt erklärt, wie Sie aus Kontext einen Richtwert auf Kontoebene machen.

Die wichtigsten Statistiken im Überblick

Die fünf Zahlen aus der Zusammenfassung oben sind am zitierwürdigsten, weil jede aus einem großen Datensatz mit klar angegebenem Umfang stammt.

Marktgröße und Kosten von Werbebetrug

Die meistzitierte globale Schätzung stammt von Juniper Research: 84,2 Mrd. USD gingen 2023 durch Werbebetrug verloren, etwa 22 % der weltweiten digitalen Werbeausgaben, mit einer Prognose von 172,3 Mrd. USD bis 2028. Auch Branchenstandards gegen Betrug haben eine messbare Wirkung: Die TAG schätzte, dass sie US-Werbetreibenden 2023 10,8 Mrd. USD erspart haben.

Zwei Einschränkungen gelten. MediaPost berichtete, dass die Studie von Juniper aus dem Jahr 2023 in Zusammenarbeit mit einem Anbieter von Betrugsschutz entstand und keine detaillierte Methodik veröffentlicht wurde. Die Dollarsummen sind daher Richtwerte. Die 10,8 Mrd. USD der TAG sind eine modellierte Schätzung vermiedener Verluste, keine direkt beobachtete Summe. Eine neuere Schätzung von Juniper seit 2023 haben wir nicht gefunden.

Was diese Summen für ein einzelnes Konto bedeuten, lesen Sie unter Wie viel kostet Klickbetrug?.

Raten ungültigen Traffics nach Kanal

Die Raten ungültigen Traffics (IVT) unterscheiden sich stark nach Kanal. Inventar in mobilen Apps ist der am schlechtesten gemessene Kanal, mit 41 % der offenen programmatischen Impressionen im 2. Quartal 2026, gegenüber 26 % bei CTV und 20 % im Web. Von der TAG zertifizierte Kanäle halten den IVT-Anteil unter 1 %.

Pixalate gibt an, dass seine Daten hauptsächlich aus programmatischem Open-Auction-Traffic auf Käuferseite stammen. Diese Raten beschreiben also Display-, App- und CTV-Inventar an offenen Börsen. Klicks auf Google Search beschreiben sie nicht.

Suche und soziale Medien: Weder Google noch Meta veröffentlicht eine aggregierte Rate ungültiger Klicks, und wir haben keinen unabhängigen, methodisch belegten öffentlichen Richtwert für Klicks in bezahlter Suche oder bezahlten sozialen Medien gefunden. Google erklärt, es erkenne „die meisten ungültigen Zugriffe kurz nach der Interaktion mit der Anzeige“ und „für ungültige Zugriffe, die vor der Abrechnung erkannt werden, werden Ihnen keine Kosten berechnet“ (Google Ads-Hilfe). Die Klickraten pro Plattform, die online kursieren, stammen aus Kundendaten von Anbietern für Schutz vor Klickbetrug, die diese Seite ausschließt. Zum Risiko nach Google-Ads-Kampagnentyp siehe Risiko durch ungültigen Traffic nach Google-Ads-Kampagnentyp.

Anteil von Bot-Traffic am Internet

Bots erzeugen inzwischen etwas mehr Web-Traffic als Menschen. Thales (Imperva) maß automatisierten Traffic 2025 auf 53 % des Web-Traffics, und Cloudflare maß den Anteil von Menschen an den HTML-Anfragen in seinem Netzwerk im Dezember 2025 auf 47 %.

Diese Datensätze stammen aus dem eigenen Netzwerk oder Kundenstamm des jeweiligen Unternehmens. HUMAN erklärt, dass sein Bericht „nicht die Gesamtheit des Internet-Traffics abbildet“, und dieselbe Einschränkung gilt für die anderen. Die Richtung stimmt überein: Automatisierung wächst schneller als die Nutzung durch Menschen. Wie sich das in bezahlten Kampagnen zeigt, lesen Sie unter Bot-Traffic in Google Ads: gefälschte Klicks erkennen und blockieren.

Klickfarmen und Betrug mit Geräten

Klickfarmen und Netzwerke infizierter Geräte lassen sich schwer zählen. Belastbare Zahlen stammen daher aus Zerschlagungen durch Strafverfolgungsbehörden und aus veröffentlichter Bedrohungsforschung. Zwei Fälle aus dem Jahr 2025 zeigen das Ausmaß: ein SIM-Farm-Dienst in Europa, der mit rund 50 Mio. gefälschten Online-Konten in Verbindung steht, und ein Android-Botnetz aus über 1 Mio. Geräten, das für Werbebetrug und Klickbetrug genutzt wurde.

Eine aktuelle, von Fachkollegen begutachtete Studie, die Klickfarm-Aktivität in der bezahlten Suche misst, haben wir nicht gefunden. Wie Klickfarmen funktionieren und wie Sie sie erkennen, lesen Sie unter Was ist eine Klickfarm? und Bot-Farmen und Klickbetrug in Google Ads.

Plattformzahlen von Google und Meta

Google und Meta veröffentlichen Summen zur Richtliniendurchsetzung, keine Raten ungültiger Klicks. 2025 hat Google 8,3 Mrd. Anzeigen blockiert oder entfernt und 24,9 Mio. Werbekonten gesperrt. Meta entfernte über 159 Mio. betrügerische Anzeigen.

Meta bestritt den Reuters-Bericht: Ein Sprecher sagte, die Dokumente „zeigen eine selektive Sicht“, und nannte die interne Schätzung von 10,1 % „grob und zu weit gefasst“. Die Google-Zahlen betreffen die Durchsetzung von Richtlinien gegen unseriöse Werbetreibende und Publisher. Sie sind keine Zählungen ungültiger Klicks. Ungültige Klicks werden separat gefiltert und erscheinen in der Spalte „Ungültige Klicks“ Ihres eigenen Kontos (Google Ads-Hilfe). Zu den Besonderheiten bei Meta siehe Klickbetrug in Meta Ads und Erstattungen von Meta Ads für ungültige Klicks.

Zahlen nach Branche und Vertikale

Glaubwürdige öffentliche Daten zu Raten ungültiger Klicks nach Branche des Werbetreibenden gibt es nicht. Es gibt jedoch Branchendaten zu Bot-Angriffen, KI-Traffic und App-Kategorien. Finanzdienstleister erhielten 2025 24 % der Bot-Angriffe, und drei Branchen bekamen mehr als 95 % des KI-gesteuerten Traffics.

Die Zahlen zu App-Kategorien beschreiben, wo Anzeigen ausgeliefert wurden (die App des Publishers), nicht die Branche des Werbetreibenden. Für Werbetreibende gilt dennoch die praktische Regel: Vertikalen zur Lead-Generierung mit hohem CPC wie Recht, Finanzen, Versicherungen und Handwerksdienstleistungen verlieren pro schlechtem Klick mehr und rechtfertigen daher eine engere Überwachung. Das ist ein Kostenargument, keine gemessene Betrugsrate.

Affiliate- und App-Betrug

Inventar in mobilen Apps weist den höchsten gemessenen ungültigen Traffic aller Kanäle auf, und Betrug bei App-Installationen konzentriert sich auf wenige Traffic-Quellen. AppsFlyer stellte fest, dass die Betrugslücke zwischen Affiliate-Traffic und Self-Reporting-Netzwerken das 36-Fache erreichte.

Eine methodisch belegte öffentliche Zahl zu den gesamten Verlusten durch Affiliate-Betrug haben wir nicht gefunden. Die kursierenden Affiliate-Summen stammen von Anbietern ohne veröffentlichte Methodik. Zu den Mechanismen siehe Klickbetrug im Affiliate-Marketing und Betrug bei App-Installationen.

KI-Agenten und agentischer Traffic

KI-gesteuerter Traffic ist die am schnellsten wachsende Kategorie im Internet. HUMAN maß 2025 ein Wachstum des agentischen Traffics um 7.851 %, und Cloudflare stellte fest, dass KI-Bots 4,2 % der HTML-Anfragen in seinem Netzwerk ausmachten.

Agentischer Traffic ist für Werbetreibende relevant, weil Agenten Produkt- und Suchseiten so durchsuchen wie Käufer. Das meiste davon ist nicht bösartig, aber ein Agent, der im Auftrag einer Person auf eine Anzeige klickt, ist kein Käufer, den Sie per Retargeting erreichen oder zum Abschluss bringen können. Siehe Klicks von KI-Agenten und ungültiger Traffic in Google Ads und KI-Agenten und Werbebetrug.

So nutzen Sie diese Zahlen für Ihr eigenes Konto

Öffentliche Statistiken zeigen, dass das Problem real ist. Welcher Anteil Ihres eigenen Budgets verschwendet wird, können sie Ihnen nicht sagen. Die 41 % von Pixalate für mobile Apps messen Impressionen an offenen Börsen und bedeuten nicht, dass 41 % Ihrer Klicks im Suchnetzwerk gefälscht sind.

Prüfen Sie vier Dinge, bevor Sie eine Zahl zitieren:

• Einheit: Impressionen, Klicks, Anfragen, Installationen oder Leads.
• Umfang: offenes programmatisches Inventar, der Kundenstamm eines Anbieters oder das gesamte Netzwerk einer Plattform.
• Filterung: gemessen vor oder nach der Filterung ungültiger Aktivitäten durch die Plattform.
• Methode: ob der Herausgeber erklärt, wie die Zahl ermittelt wurde.

Bauen Sie dann Ihren eigenen Ausgangswert über 30 Tage auf, bei geringem Volumen über 90 Tage:

Wenn ein Konto 100 Leads für 10.000 USD meldet und der Vertrieb 50 davon akzeptiert, liegt der gemeldete CPA bei 100 USD, der qualifizierte CPA aber bei 200 USD. Diese Lücke ist nicht vollständig Betrug, aber sie ist der Bereich, den Sie zuerst untersuchen sollten. Die Schritte dazu finden Sie unter Wie ungültiger Traffic die Lead-Qualität in PPC schädigt und Klickbetrug reduzieren, ohne Conversions zu schaden.

Wie wir diese Quellen ausgewählt haben

Wir haben Zahlen von Forschungsunternehmen, Branchenverbänden, Plattformangaben, Strafverfolgungsbehörden und Berichten aus der Bedrohungsforschung mit angegebenem Datensatz aufgenommen. Wo das Original nicht erreichbar war, haben wir seriöse Fachberichterstattung verlinkt und sie als Berichterstattung gekennzeichnet. Zahlen, die nur in den Blogs oder Kundendatenberichten von Anbietern für Schutz vor Klickbetrug erscheinen, haben wir ausgeschlossen. Mehrere der hier genannten Herausgeber (HUMAN, Pixalate, DataDome, Thales, AppsFlyer) verkaufen auch Sicherheits- oder Messprodukte. Wir zitieren ihre Forschung, nicht ihre Tools. Die Zahlen sind mit dem Jahr gekennzeichnet, auf das sich die Daten beziehen. Wir ersetzen sie, sobald neuere Ausgaben erscheinen.

Weiterführende Artikel:

• So funktioniert Klickbetrug 2026
• Prüfung der Traffic-Qualität in Google Ads
• Risiko durch ungültigen Traffic nach Google-Ads-Kampagnentyp
• Ungültiger Traffic (Glossar)