Plötzlich Singapur: Wenn Bots die GA4-Zahlen verzerren

Der Blick ins Dashboard sieht erst einmal erfreulich aus. Mehr Besucher, mehr Aufrufe, eine ordentliche Kurve nach oben. Vielleicht hat eine Story gerade Fahrt aufgenommen?

Beim genaueren Hinsehen wird es seltsam. Ein grosser Teil des zusätzlichen Traffics kommt aus Singapur. Die Besuche verteilen sich über alte Artikel, die im aktuellen Newsroom-Alltag kaum eine Rolle spielen. Und während GA4 deutlich mehr Aktivität meldet, sieht die Lage in NowMetrix viel ruhiger aus.

Spätestens dann steht die Frage im Raum: Welcher Zahl können wir eigentlich vertrauen?

Das fällt auch anderen auf

Wer im Reddit-Forum r/GoogleAnalytics mitliest, findet mehrere Berichte, die in diese Richtung gehen. Website-Betreiber beschreiben unerwartete Zugriffe aus Singapur und China, ungewöhnlich viele Desktop-Nutzer und Traffic, den sie sich mit ihrem üblichen Publikum nicht erklären können.

In einer Diskussion über Singapur und Lanzhou berichtet der Verfasser, dass die Zugriffe weiterhin in GA4 erscheinen, obwohl er die Länder in Cloudflare gesperrt hat. In seinen Server-Logs findet er keine passenden Länder-IP-Adressen.

Ein weiterer Nutzer beschreibt einen Anstieg über Tausende URLs. Die auffälligen Besuche konzentrieren sich auf Windows und eine bestimmte Chrome-Version, bei sehr wenig gemessenem Engagement.

Das sind Erfahrungsberichte, keine abgeschlossenen technischen Untersuchungen. Sie zeigen aber: Wer über solche Zahlen stolpert, ist mit der Frage nicht allein.

Aber filtert Google Analytics Bots nicht automatisch?

Doch. Google erklärt in seiner Dokumentation zur Bot-Filterung, dass bekannte Bots und Spider automatisch ausgeschlossen werden. Dafür nutzt Google eigene Erkenntnisse und eine vom Branchenverband IAB gepflegte Liste.

Das entscheidende Wort ist «bekannte».

Eine automatische Filterung bedeutet nicht, dass jeder erfasste Aufruf von einem Menschen stammt. Die Reddit-Berichte sind deshalb auch kein Widerspruch dazu, dass GA4 bereits Bots herausfiltert. Es können trotzdem auffällige Daten übrig bleiben. Wie viel bekannten Bot-Traffic Google entfernt hat, lässt sich laut der Dokumentation zudem nicht einsehen.

Für die Redaktion bleibt damit eine praktische Aufgabe: einen ungewöhnlichen Ausschlag prüfen, bevor daraus eine Geschichte über die eigene Reichweite wird.

Warum die Top-Artikel stimmen können und die Gesamtsumme trotzdem nicht

Beim Vergleich zwischen GA4 und NowMetrix schaut man meistens zuerst auf die erfolgreichen Stories. Das ist verständlich. Wenn die wichtigsten Artikel in beiden Systemen ähnliche Pageviews haben, scheint das Tracking grundsätzlich zu funktionieren.

Die Gesamtsumme enthält aber auch den ganzen Rest.

Schon ein zusätzlicher Aufruf auf jedem von 20’000 verschiedenen Artikeln ergibt 20’000 weitere Pageviews. In einer Liste der Top 50 fällt davon womöglich gar nichts auf. Im Tagesreport sieht die Differenz plötzlich ziemlich gross aus.

Deshalb lohnt sich der Blick auf Seiten mit wenigen Aufrufen: Verteilt sich die Abweichung über das ganze Archiv? Tauchen viele einzelne Besuche auf? Kommen sie überwiegend aus demselben Land oder derselben Browser-Gruppe?

Dieses Muster kann auf automatisierten Traffic hindeuten. Es ersetzt allerdings nicht die Prüfung, ob beide Tools denselben Zeitraum und dieselbe Website messen und ob beide Tracker korrekt eingebunden sind.

Warum eine Cloudflare-Sperre die Frage nicht immer beantwortet

In den Diskussionen fällt häufig der Begriff «Ghost Traffic». Gemeint sind vermeintliche Besuche in der Statistik, denen möglicherweise kein entsprechender Aufruf der eigenen Website gegenübersteht.

Die Website und die Datenerfassung von Google Analytics sind unterschiedliche Stationen. GA4 kann beispielsweise über das Measurement Protocol auch serverseitig gesendete Ereignisse entgegennehmen. Das hat legitime Anwendungsfälle. Es zeigt aber auch, warum ein Analytics-Ereignis nicht automatisch einen neuen Seitenabruf am eigenen Webserver belegt.

Wenn falsche Ereignisse direkt bei einem Analytics-Dienst ankommen, kann eine Firewall vor der Website diese Übertragung nicht stoppen. Ob das einen konkreten Fall erklärt, muss man erst untersuchen. Fehlende Einträge im Webserver-Log allein reichen dafür nicht: Ein CDN kann Seiten aus seinem Cache ausliefern, und die Länderzuordnung verschiedener Dienste muss nicht identisch sein.

Es gibt also mehrere mögliche Wege zu einer auffälligen Zahl. Ein anderer Versandweg für den eigenen Tracker löst nicht automatisch jeden davon.

So würden wir mit der Prüfung beginnen

Für einen ersten sinnvollen Vergleich braucht es keine riesige Untersuchung. Ein sauber eingegrenzter Tag und ein paar gezielte Fragen bringen oft mehr als zehn zusätzliche Reports.

• Zeitraum und Website abgleichen. Vergleichen Sie GA4 und NowMetrix für denselben abgeschlossenen Tag in derselben Zeitzone. Prüfen Sie auch den Hostnamen: Gehören Subdomains oder weitere Websites zu den GA4-Zahlen?
• Mit Pageviews anfangen. Nutzerzahlen hängen zusätzlich davon ab, wie Menschen wiedererkannt werden und was ein Tool als Nutzer definiert. Seitenaufrufe sind für den Einstieg meist leichter nachzuvollziehen.
• Den auffälligen Traffic aufteilen. Land, Browser, Betriebssystem, Gerätekategorie und Bildschirmauflösung können zeigen, ob sich die Abweichung auf eine bestimmte Gruppe konzentriert. Betrachten Sie dazu die betroffenen Artikel und das Engagement.
• Einige konkrete Seiten nachverfolgen. Vergleichen Sie passende Zeitfenster in den CDN-Logs der Website und in den Tracking-Logs. Ein Seitenabruf und eine Meldung an einen Analytics-Endpunkt sind zwei unterschiedliche Vorgänge.

Ein Land oder eine Bildschirmauflösung allein ist dabei kein ausreichender Grund, Besucher auszusperren. Spannend wird es, wenn mehrere Hinweise zusammenpassen und sich das Muster in den technischen Daten wiederfindet.

Analysiere den angehängten GA4-CSV-Export. Nutze dafür Code, zum Beispiel Python, und berechne das Ergebnis aus allen Datenzeilen.

Ich habe in GA4 bereits diese Auswahl eingestellt:
- Tag: [Datum]
- Zeitzone der Property: [Zeitzone]
- Land: [Land, z. B. Singapur]
- Hostname: [Hostname oder „kein Hostname-Filter“]

Gesucht sind Seitenpfade mit insgesamt genau einem Aufruf innerhalb dieser Auswahl, aufgeteilt nach Browser.

1. Prüfe die Datei und vorhandene Metadaten. Benötigt werden Seitenpfad und Bildschirmklasse, Browser und Aufrufe bzw. die englischen Spaltennamen. Land und Hostname müssen keine eigenen Spalten sein, wenn sie bereits im Bericht gefiltert wurden. Nenne Widersprüche zu meinen Angaben und frage bei fehlenden Spalten oder unklarer Auswahl nach.

2. Lies Aufrufe als Zahlen ein und berücksichtige Tausendertrennzeichen. Zähle Kommentar- und Gesamtsummenzeilen nicht als Seiten. Fasse die Aufrufe jedes Seitenpfads zuerst über sämtliche Browser und Datenzeilen zusammen. Behalte erst danach Seitenpfade mit einer Summe von genau 1. Ein Artikel mit einem Chrome- und einem Safari-Aufruf hat insgesamt 2 Aufrufe und gehört nicht dazu. Verwende dafür keine Nutzer- oder Sitzungszahlen.

3. Zeige für die ausgewählten Seitenpfade eine nach Aufrufen sortierte Tabelle: Browser, Aufrufe und prozentualer Anteil an allen ausgewählten Aufrufen. Behalte unbekannte Browser als eigene Kategorie. Prüfe, dass die Browser-Summen der Anzahl ausgewählter Seitenpfade entsprechen. Falls es keine Treffer gibt, sage das ausdrücklich.

4. Nenne die Anzahl ausgewerteter Seitenpfade, deren gesamte Aufrufe und die Anzahl der Seitenpfade mit genau einem Aufruf. Gib diese ausgewählten Seitenpfade mit Browser und Aufrufen auch als CSV aus. Erkläre den Rechenweg kurz und zeige drei Beispielzeilen, sofern vorhanden.

Weise auf Exportlimits, Sammelzeilen wie „(other)“ und fehlende Seitenpfade hin; behandle sie nicht als einzelne Artikel. Beziehe das Ergebnis nur auf den vorliegenden Export, erfinde keine fehlenden Werte und leite aus diesem Muster allein keinen Bot-Nachweis ab.

Wie wir bei NowMetrix damit umgehen

Bei NowMetrix gehört Bot-Filterung zur laufenden Arbeit am Produkt. Wir filtern erkannten Bot-Traffic aus der Erfassung und pflegen die Regeln weiter. Für eine Redaktion zählt schliesslich, welche Geschichten Menschen gerade lesen und wo echtes Interesse entsteht.

Genau deshalb schauen wir bei Abweichungen zu GA4 genauer hin. Wir vergleichen Artikel, Zeiträume und Traffic-Gruppen und prüfen, wo sich die Zahlen auseinanderentwickeln. Eine niedrigere Zahl kann durch wirksame Bot-Filterung entstehen. Sie kann aber auch auf ein Tracking-Problem hinweisen. Diese Unterscheidung gehört für uns zu verlässlichen Analytics dazu.

Unser Anspruch ist, dass Sie mit den Zahlen im Live-Dashboard im Redaktionsalltag etwas anfangen können. Ein Ausschlag soll Ihnen helfen, eine Story zu erkennen, ein Update zu priorisieren oder ein Thema weiterzuverfolgen. Dafür kümmern wir uns auch um das, was hinter der Kurve passiert.

Wenn Ihre GA4-Zahlen plötzlich anders aussehen oder deutlich von NowMetrix abweichen, sprechen Sie uns an. Wir schauen uns den konkreten Fall gemeinsam an und gehen der Differenz nach.

NowMetrix und Google Analytics im Vergleich ansehen