Warum ein hoher Anteil an Unassigned- und Direct-Traffic auf fehlerhaftes Tracking oder Spam-Traffic hinweisen kann
Viele Google Analytics 4-Nutzer kennen das Problem: Ein deutlicher Peak an Sitzungen in der Timeline, der aus der Channelgruppe Unassigned und/oder Direct stammt. Schnell wird klar, dass dieser Anstieg nicht aus einer Kampagne resultiert, sondern einen anderen Grund haben muss. Mögliche Ursachen sind Spam-Traffic oder Trackingfehler. Doch geben wirklich so viele Leute deine Internetadresse direkt in ihren Browser ein? Wie kann ein E-Commerce-Unternehmer genau herausfinden, warum so viele Sitzungen auftreten – und ob den GA4-Daten noch zu vertrauen sind?
Dieser Beitrag soll dir helfen, die Ursachen für einen hohen Anteil an Unassigned- und Direct-Traffic zu identifizieren und aufzuzeigen, welche Möglichkeiten es gibt, die Datenqualität und Tracking-Genauigkeit zu verbessern.
Ursachen für den hohen Anteil an Unassigned und Direct Traffic
Was sind also die Ursachen für den ungewöhnlich hohe Anzahl und den hohen Anteil an Unassigned und Direct Traffic auf der Sitzungsebene?
Die Sitzungsebene ist in den meisten Fällen die relevante Perspektive, um zu überprüfen, ob das Tracking nach einer Änderung wie gewünscht funktioniert oder ob Abweichungen auf mögliche Fehler im Tracking hinweisen.
Bevor wir verstehen können, was die hohe Anzahl und der hohe Anteil an Unassigned und Direct Traffic verursacht, müssen wir wissen, was Channelgroups (zu deutsch Kanalgruppen) in Google Analytics 4 sind.
Was sind Channelgroups?
Channelgruppen (zu deutsch Kanalgruppen) sind regelbasierte Klassifizierungen von Traffic-Quellen, die zeigen, über welchen Kanal Besucher auf die Website gelangen. Neben den vordefinierten Channelgroups können auch eigene, benutzerdefinierte Gruppen erstellt werden. Zu den bekannten Standard-Channelgroups zählen unter anderem Affiliates, Direct, Email, Organic Search, Paid Search, Organic Social, Referral und Cross Network.
Was ist Direct Traffic?
Alles, was keine genaue Herkunft hat, wird als Direct Traffic gezählt. Direct Traffic entsteht, wenn Nutzer die URL direkt in den Browser eingeben. Dabei wird kein Referrer an die Landingpage-URL übermittelt, weshalb GA4 diese Besucher der Channel Group „Direct“ zuordnet. Daher gilt ein überdurchschnittlich hoher Anteil an Direct-Traffic als auffällig bzw. verdächtig für Trackingfehler.
Ursachen für hohen Anteil an Direct-Traffic auf Sitzungsebene
Und was sind nun also die Ursachen für einen hohen Anteil an Direct-Traffic auf Sitzungsebene?
Wenn ein Nutzer dem Consent-Banner zustimmt und die Seite sich dabei neu lädt, geht die ursprüngliche Referrer-Information (z. B. von Google, Facebook oder Newsletter) verloren. Da GA4 vor dem Consent noch keine Cookies setzen konnte, kann die ursprüngliche Sitzung nicht fortgeführt werden. GA4 interpretiert den Seitenaufruf nach dem Reload als neuen Besuch ohne erkennbare externe Quelle und ordnet ihm automatisch die Quelle „(direct) / (none)“ zu – obwohl der Traffic ursprünglich von einer externen Quelle kam. Dadurch steigt der Anteil des Direct Traffic künstlich an.
Auch fehlende UTM-Parameter bei Traffic-Quellen ohne automatische Kennzeichnung (z. B. Newsletter oder manuell erstellte Kampagnenlinks) können dazu führen, dass Sitzungen fälschlicherweise der Channelgroup „Direct“ zugeordnet werden.
Beispiel Newsletter ohne UTM-Parameter: Ein Nutzer erhält einen Newsletter mit dem Link https://example.com/angebot (ohne UTM-Parameter). Die Zuordnung in GA4 hängt dann vom verwendeten E-Mail-Client ab:
- Webmail (z. B. Gmail, Outlook.com): GA4 erfasst die Quelle als „Referral“ (z.B. mail.google.com / referral)
- Native E-Mail-Apps (z. B. Outlook, Apple Mail, Thunderbird): Kein Referrer vorhanden → GA4 ordnet die Sitzung als „(direct) / (none)“ ein
Mit korrekten UTM-Parametern: (https://example.com/angebot?utm_source=newsletter&utm_medium=email&utm_campaign=winter2025) würde GA4 die Quelle unabhängig vom E-Mail-Client korrekt als „newsletter / email“ erfassen.
Fehlende UTM-Parameter können nicht nur zu fehlerhaften Direct-Zuordnungen führen, sondern auch andere Channelgruppen verfälschen. Ein Beispiel: Fehlen bei einer Bing-Suche die UTM-Parameter, klickt der Nutzer auf einen entsprechenden Link ohne UTM-Tag. In diesem Fall wird die Sitzung nicht als Paid Search, sondern fälschlicherweise als Organic Search erfasst, wodurch die Kampagnenzuordnung für Microsoft Ads verloren geht.
Wie UTM-Parameter funktionieren und wie du sie richtig verwendest, erfährst du in unserem Artikel zum Thema.
Was ist Unassigned-Traffic?
Unassigned-Traffic entsteht, wenn GA4 Sitzungen oder Ereignisse keiner Channelgroup zuordnen kann. Häufig liegt ein Sitzungsbruch zugrunde, eine weitere Ursache können fehlende Page-View Events aus dem Google Tag Manager sein.
Fehlt das Pageview-Event?
Unassigned-Traffic kann entstehen, wenn auf der Landingpage des Webshops das Page-View Event nicht ausgelöst wird. In diesem Fall erhält der Parameter page_location keinen Wert, wodurch Landingpage + Abfragestring als (not set) erfasst werden.
Sitzungsbruch und Geistersitzungen
Um einen Sitzungsbruch zu verstehen, ist es zunächst wichtig zu erklären, wie eine Sitzung in Google Analytics 4 definiert ist. In GA4 endet eine Sitzung nach 30 Minuten Inaktivität. Wird der Webseitenbesuch nach 30 Minuten weiter fortgesetzt, beginnt automatisch eine neue Sitzung. In solchen Fällen werden Landingpage und Abfragestring häufig als (not set) angezeigt.
Sitzungsbrüche sind häufig die Ursache für Unassigned-Traffic. Ein typisches Beispiel sind sogenannte „Geistersitzungen“ (siehe Beitrag von Markus Baersch). Dies sind in Google Analytics 4 Sitzungen, die ungewollt fortgeführt werden, obwohl der tatsächliche Webseitenbesuch bereits beendet ist. Wenn ein Webseitenbesuch nicht aktiv weitergeführt wird und die Seite nur noch als Hintergrund-Tab geöffnet ist, kann nach 30 Minuten Inaktivität beispielsweise ein Timer eine neue Sitzung auslösen. Der Nutzer hat die Seite in Wirklichkeit bereits verlassen, daher fehlt der Seitenaufruf, der die Traffic-Quellinformationen für die Channel Zuordnung liefern würde. Die Sitzung wird als „Unassigned“ erfasst.
Unassigned-Traffic durch frühes Laden des Google-Tags
Auch Consent-Banner können Unassigned-Traffic verursachen: Lädt das Google-Tag sehr früh und trackt automatische Events (z.B. Scroll-Ereignisse), während der Page View durch fehlende Cookie-Zustimmung blockiert wird, fehlen die Traffic-Quellinformationen für die Channel Zuordnung.
Falsche Channel Group Definition
Neben den vordefinierten Standard-Channelgroup ist es in Google Analytics 4 auch möglich, benutzerdefinierte Channelgruppierung auf Grundlagen von Quellen, Medien oder anderen Dimensionen zu erstellen (Quelle).
Kommt es jedoch zu Fehlern in der benutzerdefinierten Channelgruppierung – beispielsweise durch Schreibfehler oder Überschneidungen mit anderen Channel Definitionen – kann der Traffic nicht korrekt zugeordnet werden und wird folglich in der Kanalgruppe „Unassigned“ erfasst.
Unassigned-Traffic durch Spam-Traffic?
Wir haben nun vier mögliche Ursachen für Unassigned-Traffic in GA4 kennengelernt. Diese erklären jedoch häufig nicht den auffällig hohen Anteil an Unassigned-Traffic, der auf Sitzungsebene in der Zeitachse als deutlicher Gipfel sichtbar wird. Der Grund für diesen sprunghaften Anstieg ist in der Regel Spam-Traffic.
Ghost Referrer und Webcrawler
Eine beliebte Methode, Spam-Traffic in GA4 zu erzeugen, sind sogenannte Ghost Referrer. Dabei werden manipulierte URLs an die Google-Server gesendet, obwohl niemals ein Seitenaufruf auf deine E-Commerce-Seite getätigt wurde, um Fake-Hits in Google Analytics zu erzeugen.
Spammer erhoffen sich dadurch Traffic auf ihrer Website oder Backlinks durch Erwähnung in Blocklisten und Blogbeiträgen, was ihr Google-Ranking verbessert. Weitere Ziele sind Malware-Verbreitung oder Werbung für dubiose Services wie Casino-Seiten.
Neben der Ghost-Referrer-Methode gibt es auch Webcrawler, die Spam-Traffic erzeugen können. Die meisten Webcrawler erfüllen jedoch einen sinnvollen Zweck, wie beispielsweise Googlebots, die zur Indexierung von Webseiten genutzt werden. Google Analytics erkennt diesen „Botverkehr“, da sich Webcrawler in den meisten Fällen gegenüber GA4 als Bots ausweisen, sodass der Bot Traffic automatisch ausgefiltert werden kann.
Anhaltspunkte für Spam-Traffic
Um sicherzugehen, dass es sich tatsächlich um Spam-Traffic handelt und nicht um einen Fehler im Google Tag Manager Setup, gibt es mehrere Anhaltspunkte, anhand derer man mit relativer Sicherheit feststellen kann, dass es sich um Spam-Traffic handelt.
Sprunghafter Anstieg der Sitzungen mit Sitzungsbrüchen
Das deutlichste Anzeichen für eine Spam-Attacke ist ein plötzlicher Anstieg der Sitzungen mit sehr kurzer Verweildauer über einen begrenzten Zeitraum. Wenn in diesen Sitzungen die Channel-Gruppe „Unassigned“ angezeigt wird und die Landingpage inklusive Abfragestring „(not set)“ aufweist, handelt es sich sehr wahrscheinlich um Spam-Traffic.
Kurze Sitzungsdauer
Abbildung 6: Sehr kurze Sitzungsdauer beim Unassigned-Traffic
Ein weiteres Indiz für Spam-Traffic ist eine sehr kurze Sitzungsdauer. Die durchschnittliche Interaktionsdauer beträgt nur wenige Sekunden, statt wie üblich im E-Commerce etwa eine Minute.
Niedrige Engagement-Rate
Auch eine Engagement-Rate deutlich unter 1 % kann ein Hinweis auf Spam-Traffic sein. Die Engagement-Rate misst den Anteil der Nutzer, die mindestens 10 Sekunden auf deinem Webshop verweilen.
Geräteklasse nur Desktop
Wenn Sitzungen aus der Channel-Gruppe „Unassigned“ fast ausschließlich über die Geräteklasse Desktop erfolgen, deutet dies auf einen weiteren Hinweis für Spam-Traffic hin.
Kein Anstieg bei Pageview Events
Schaut man sich in Google Analytics die Anzahl der PageView Events im betroffenen Zeitraum an, müsste prinzipiell auch die Anzahl der PageView Events im Verhältnis zu den Sitzungen steigen, da jede Sitzung einen PageView auslösen sollte. Wenn die Anzahl der PageView-Events jedoch nicht steigt und auf dem Niveau vor dem plötzlichen Anstieg der Sitzungen stagniert, ist dies ein weiteres Indiz für Spam-Traffic.
Fazit: Unassigned-Traffic durch Spam-Traffic?
Die oben aufgeführten Hinweise helfen dir zu überprüfen, ob dein Tracking von Spam-Traffic betroffen ist. Spam-Traffic kann die Genauigkeit deiner Messdaten erheblich verfälschen. Weitere Informationen findest du im ReachLab-Beitrag zum Thema (Link).
Server-Side-Tracking als Lösung
Beim clientseitigen Tracking gibt es bislang keine effektiven Methoden gegen Spam-Traffic – lediglich interner Traffic lässt sich herausfiltern. Die Lösung liegt im Einsatz von Server-Side-Tracking: Dabei werden Daten zunächst an deinen eigenen Server gesendet, bevor sie an Google Analytics 4 oder Google Ads weitergeleitet werden. Manipulierte URLs können so nicht mehr direkt an Google-Server übertragen werden.Zusätzlich kannst du die Variablenvorlage „Simple Bot Detector“ von Markus Baersch (Link) verwenden, um Bot-Traffic zu identifizieren und herauszufiltern.
UTM-Parameter richtig nutzen, um Direct-Traffic zu reduzieren
Um falsch zugeordneten Direct-Traffic zu vermeiden, ist es entscheidend, UTM-Parameter korrekt einzusetzen. UTM-Parameter werden an eine URL angehängt, um die Leistung einer Website in Google Analytics zu verfolgen und Traffic sowie Marketingkampagnen präzise zuzuordnen.
Sie bestehen aus folgenden Elementen:
- Quelle (utm_source)
- Medium (utm_medium)
- Kampagne (utm_campaign)
- Inhalt/Motiv (utm_content)
- Begriff/Ausrichtung (utm_term)
Google stellt den Campaign URL-Builder zur Verfügung, um UTM-Parameter zu generieren.
Fazit
Jetzt weißt du, welche Schritte nötig sind, um die Ursachen für einen hohen Anteil an Unassigned- und Direct-Traffic in Google Analytics 4 zu erkennen und einzuordnen. Grundsätzlich solltest du darauf achten, dass UTM-Parameter korrekt erstellt und eingesetzt werden, und gleichzeitig Spam-Traffic identifizieren. Im nächsten Schritt kannst du serverseitiges Tracking einsetzen, um gezielt gegen Spam- und Bot-Traffic vorzugehen. Beim clientseitigen Tracking ist es bisher nur möglich, internen Traffic herauszufiltern.
Wenn du Unterstützung benötigst, zögere nicht, unsere professionelle Hilfe in Anspruch zu nehmen – kontaktiere uns und wir gehen dein Tracking Setup gemeinsam an!
