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May 29 2025
• 8 min read
• 1420 words
Wie Bot-Traffic Meine Website Fast Zerstörte: Flutkrise
Bis 2025 hat sich die digitale Landschaft verändert: CAPTCHA ist nicht mehr der zuverlässige Türsteher, der es einmal war. Während KI-gesteuerte Bots CAPTCHA-Rätsel mit nahezu perfekter Genauigkeit lösen, sind echte Nutzer frustriert und verlassen oft die Seiten, wenn sie herausgefordert werden. Jüngste Studien zeigen, dass Bots jetzt Bild- und Text-CAPTCHAs in 96–100 % der Fälle mühelos durchlaufen—weit über den Erfolgsraten echter Menschen und senken die Formularumwandlungen um bis zu 20 %. Aber das Problem reicht weit über veraltete Rätsel hinaus.
Heute dominiert automatisierter Verkehr das Internet. Ich erlebe das persönlich. Im Jahr 2024 wurde geschätzt, dass fast die Hälfte aller Online-Aktivitäten von Bots erzeugt wurde, wobei bis zu 37 % als eindeutig bösartig eingestuft wurden. Selbst Websites mit aktiver Abwehr berichten weiterhin von 10–20 % anhaltender Bot-Aktivität. Die Realität ist hart: Traditionelle Lösungen wie CAPTCHA und IP-Blacklists sind nahezu machtlos gegenüber koordinierten, sich schnell entwickelnden Botnetzen, die echte Nutzer nachahmen, frische IPs durchlaufen und sogar mobile Geräte für großangelegte Angriffe ausnutzen können.
Für Website-Betreiber und Online-Unternehmen sind die Auswirkungen verheerend. Bot-Fluten können Serverressourcen lahmlegen, Seitenladezeiten verlangsamen und die Benutzererfahrung ruinieren. Aber die Auswirkungen reichen weiter—Google-Rankings sinken, da die Seitenleistung nachlässt, Werbeeinnahmen verschwinden, da die Verkehrsqualität abnimmt, und Beziehungen zu Werbepartnern werden sauer, wenn gefälschte Besuche ihre Analysen überschwemmen.
Ich habe diese Krise aus erster Hand erlebt. Alles begann mit einer Anschuldigung von einer Werbeagentur: sie behaupteten, dass 90 % des Traffics auf meiner Seite gefälscht waren. Ihr Tracking-Code, der zur Anzeigenschaltung eingebettet war, zeigte Bot-Volumen, die nicht nur ihre Filter, sondern auch meinen Server überwältigten. Wir sprechen von über einer Million Bot-Besuchen pro Tag—Traffic, der in Google Analytics unsichtbar war, aber hinter den Kulissen katastrophal. Was ich zunächst für echte Nutzer hielt, waren in Wirklichkeit Teil einer unerbittlichen Welle automatisierter Zugriffe, die meine Infrastruktur überfluteten und die Lebensfähigkeit meines gesamten Projekts bedrohten.
Dies ist nicht nur eine Geschichte über bösartige Akteure, die Schwachstellen ausnutzen—es geht darum, wie die Architektur des modernen Webs belagert wird. Code-Optimierungen und Server-Upgrades reichten nicht aus. Die Herausforderung wurde zu einem Wettrüsten, bei dem meine Seite ins Kreuzfeuer geriet. Hier ist, wie die Bot-Flut ablief und beinahe alles zerstörte, was ich aufgebaut hatte—und die Schritte, die ich unternahm, um zurückzuschlagen.
Meine Bot-Traffic-Geschichte: Von 3 Millionen auf eine halbe Million
Alles begann mit einer Werbeagentur, die mich beschuldigte, 90 % gefälschten Traffic zu haben. Ich habe das schon gesagt, aber: Sie hatten einen Tracking-Code auf meiner Website platziert, um Anzeigen zu liefern, und das Bot-Volumen war auch für sie ein Problem – es überforderte ihre Filter und erhöhte die Serverlast. Wir sprechen von über einer Million Bot-Besuchen pro Tag.
Zuerst war ich empört. In Google Analytics sah ich 100.000 reine tägliche Besuche. Echte Nutzer, dachte ich. Aber ihre Sorge galt dem Traffic außerhalb von Analytics. Diese unsichtbare Schicht von Treffern verursachte Chaos bei der Serverlast. Damals lief mein Projekt auf Laravel 5.3 auf Shared Hosting, und ich glaubte, die Leistungsengpässe lägen am alten Code. Ich schrieb alles in Laravel 10 mit hervorragender Optimierung neu, einschließlich der täglichen Analyse von Millionen von Datenbankeinträgen.
Trotzdem hakte es. Mein Shared Hosting konnte es nicht bewältigen. Die Seitenladezeiten schlichen sich dahin, und der echte Traffic sank – Monat für Monat verlor ich etwa 150.000 Besuche. Von 3 Millionen monatlichen Besuchen verlor ich schließlich mehr als die Hälfte.
Ich hatte auf ein leistungsstarkes VPS mit 16 CPU-Kernen und 32 GB RAM aufgerüstet, in der Erwartung, dass dies alles lösen würde. Aber selbst mit der verbesserten Infrastruktur und dem neu programmierten Laravel 10-Backend hielt das Problem an. Tatsächlich wurde es schlimmer – die Bots wurden aggressiver und erhöhten ihr Angriffsvolumen und ihre Frequenz. Es wurde klar, dass keine Menge an Code-Optimierung oder Hardware-Skalierung ein Problem beheben konnte, das im Grunde genommen unkontrollierten, bösartigen Bot-Traffic betraf.
Aber das war noch nicht alles. Bei tieferem Graben erkannte ich, dass das Ausmaß noch größer war: über 2 Millionen Website-Crawls pro Tag, zusätzlich zu etwa 1,5 Millionen täglichen Bot-Besuchen. Und doch brachte der monetarisierbare, verfolgte Teil der Website (der, auf den die Agenturen Wert legten) nur 100.000 Impressionen pro Tag. Dort eskalierte das Problem. Ich arbeitete mit einer Werbeagentur zusammen, die auf sauberen, menschlichen Traffic angewiesen war. Sie mussten schnell Wege finden, die Bots herauszufiltern, sonst würden ihre Analysesysteme und Ad-Serving-Systeme überfordert. Die Anschuldigungen, die Infrastrukturüberlastung und die Einnahmendifferenzen – sie alle waren mit dieser unsichtbaren, unaufhörlichen Flut von Bots verbunden.
Mein erster Schritt war die Erstellung eines benutzerdefinierten CAPTCHA, das darauf abzielte, Bots eine leere Seite zu zeigen, während echte Nutzer durchkamen. Leider ging das nach hinten los. Bösartige Bots verlangsamten sich nicht – sie legten noch zu. Das CAPTCHA wurde zu einer Herausforderung, die sie aggressiv zu überwinden versuchten, wodurch sich die Last verdoppelte.
Als nächstes kam das Massen-Blocking über .htaccess. Es funktionierte – für ein paar Tage. Dann passten sich die Bot-Netzwerke an, neue IPs tauchten auf, und .htaccess wurde aufgebläht und langsam. Mein Hosting-Anbieter griff ein und half dabei, ganze Subnetze vorübergehend zu blockieren, aber das Problem kehrte wöchentlich zurück.
Schließlich wandte ich mich an Cloudflare. Dies war die wirkungsvollste Änderung. Auch wenn es nicht perfekt ist, konnte ich damit über 1,5 Millionen Bot-Anfragen innerhalb von 24 Stunden filtern. Ich lud Netzwerkblöcke direkt in ihre Firewall hoch. Das Ergebnis? Von 1,5 Millionen Bot-Treffern wurden täglich nur 20 CAPTCHA-Herausforderungen ausgelöst – ein Beweis dafür, dass die Edge-Erkennung von Cloudflare besser funktionierte als alles andere, was ich versucht hatte.
Um den Bots einen Schritt voraus zu sein, baute ich mein eigenes internes Protokollierungssystem. Es zeichnet jede einzelne Anfrage nach IP-Adresse und User-Agent-String auf und speichert sie in einer Datenbank. Im Hintergrund läuft jede Minute eine geplante Aufgabe, um die Daten zusammenzufassen. Wenn sie verdächtige Aktivitäten erkennt – wie ein großes Volumen von Anfragen, die von einem einzelnen Netzwerk oder IP-Bereich kommen – löst sie eine automatisierte E-Mail-Benachrichtigung aus. Diese E-Mail enthält eine Liste von IPs und Subnetzen, die bereit sind, zu Cloudflare hinzugefügt zu werden, um sie zu blockieren.
Ich bin immer noch auf dem kostenlosen Plan von Cloudflare, aber selbst dieser bietet genügend Kontrolle, um manuelle Firewall-Regeln zu implementieren. Dieser proaktive Ansatz ermöglicht es mir, Bot-Fluten zu erkennen und darauf zu reagieren, bevor sie das System überwältigen. Auf Apache-Ebene habe ich ursprünglich versucht, den Traffic direkt über .htaccess zu blockieren, aber diese Methode hatte abnehmende Erträge. Da sich immer mehr Regeln anhäuften, verschlechterte sich die Website-Leistung, was deutlich machte, dass das Blockieren auf Server-Ebene ohne CDN oder Edge-Layer-Unterstützung nicht nachhaltig war.
Wie erstellt man ein Login-System + CloudFlare-Schutz?
Warum kein Rate Limiting oder Geo-Blocking? Weil sie in meinem Fall nicht funktionieren. Die meisten dieser Bots machen nur eine Anfrage pro IP—aber sie tun es mit Hunderten oder sogar Tausenden von IPs innerhalb desselben Netzwerks. Das bedeutet, dass Rate Limiting nach IP nicht viel hilft; das Volumen ist verteilt, nicht konzentriert. Was ist mit der Erkennung durch User-Agent? Nutzlos. Einige Bots sind clever genug, um Googlebot oder andere legitime Crawler zu imitieren, sodass man Headern allein nicht trauen kann. Wie sieht es mit Geo-Location-Filterung aus? Auch nicht effektiv. Meine Seite ist mehrsprachig und erhält von Haus aus Verkehr aus vielen Ländern. Diese Netzwerkfluten wissen das und rotieren IPs aus der ganzen Welt. Vielleicht scrapen sie mich, weil meine Seite wertvolle Inhalte hat—aber ich kann sie nicht einfach hinter einer Registrierungsmauer verstecken. Das würde die Benutzererfahrung ruinieren. Also brauchte ich etwas Intelligenteres als die üblichen Lösungen.
Schauen Sie sich meinen Code, MYSQL-Abfragen und Empfehlungen unten an. (Laravel 10 + MYSQL)
