Auswirkungen von KI-Browsern auf Tracking und Attribution

KI-gesteuerte Browser wie ChatGPT Atlas (OpenAI) und Perplexity Comet definieren die Art und Weise, wie Menschen im Internet suchen, browsen und interagieren, neu. Diese "agentenbasierten" Browser lassen die Grenzen zwischen Suchmaschinen und Browsern verschwimmen. Atlas verwandelt den Browser in einen handlungsorientierten Assistenten, während Comet sich auf tiefgreifende Recherchen und kontextbezogenes Wissen konzentriert. Beide kamen 2025 auf den Markt und wurden schnell angenommen. Laut Cyberhaven, Ende 2025:

• In 27,7% der Unternehmen hat mindestens ein Mitarbeiter Atlas innerhalb der ersten Wochen installiert
• Einige Unternehmen gaben an, dass 10% der Mitarbeiter es nutzen
• Atlas wurde 60-mal häufiger heruntergeladen als Comet und hat damit den einige Monate zuvor veröffentlichten Konkurrenten schnell überholt.
• Der Start von Atlas führte sogar zu einem 6-fachen Anstieg der Downloads von Comet.

Die zunehmende Nutzung von KI-Browsern ist aufregend, hat aber für die digitale Analytik einen Haken. Traditionelle Marketing-Attributionsmodelle und die Genauigkeit der Daten werden durcheinander gebracht. Und warum? Atlas und Comet ändern die Art und Weise, wie Benutzerdaten (wie Browser-Identität, Cookies und Referrer) gehandhabt werden, grundlegend und blockieren oder umgehen oft genau die Tracking-Mechanismen, auf die sich die Analytik verlässt. Vermarkter und Analysten berichten von merkwürdigen Trends wie Spitzen bei neuen "Nutzern", mehr direktem/unzugeordnetem Traffic, unsichtbarem Traffic und unterbrochenen Attributionsketten.

Im Folgenden erfahren Sie, wie diese KI-Browser die Benutzeridentität verschleiern und das Tracking beeinflussen, welche Herausforderungen für die Attribution damit verbunden sind und was Analyseteams tun können, um sich anzupassen.

Wie KI-Browser die Identifizierung und Verfolgung von Nutzern beeinflussen

KI-fähige Browser wie Atlas und Comet führen neue Verhaltensweisen ein, die die Benutzeridentität für Webanalysesysteme verschleiern.

User-Agent-Tarnung

ChatGPT Atlas kündigt sich nicht als neuer Browser an, aber er gibt sich als Chrome aus. In Tests war der User-Agent-String von Atlas identisch mit einem Standard-Chrome auf dem Mac:

Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, wie Gecko) Chrome/142.0.0.0 Safari/537.36

Comet verhält sich ähnlich. Sein User Agent spiegelt ebenfalls Chrome wider, ohne dass "Comet" offensichtlich erwähnt wird. Tatsächlich ist der UA-String von Comet im Wesentlichen derselbe wie der von Atlas (und Chrome), wie oben beschrieben. Das bedeutet, dass Websites und Analysetools Atlas/Comet-Nutzer so sehen, als ob sie Google Chrome verwenden würden. Dies gewährleistet zwar die Kompatibilität, verschleiert aber die wahre Identität des Browsers und erschwert die Segmentierung oder Filterung dieser Benutzer auf der Grundlage des User Agents.

Werbeblocker, die Analysen verbergen

Ein weiterer großer Unterschied ist, wie diese Browser mit Tracking-Skripten und Cookies umgehen. Oft tun sie es einfach nicht! Vor allem Comet enthält einen integrierten Werbeblocker, der standardmäßig aktiviert ist. Dieser dient nicht nur zum Blockieren von Werbung, sondern blockiert auch standardmäßig gängige Analyse- und Tracking-Skripte (wie Google Tag Manager oder GA4). Wenn also ein Benutzer Ihre Website über Comet besucht, sehen Sie möglicherweise... gar nichts in Ihren Analysen! Keine Seitenaufrufe oder Ereignisse, weil Comet das Auslösen von Tracking-Anfragen verhindert hat. Es sieht so aus, als ob die Logik, die das Laden von Tracking-Skripten verhindert, von uBlock Origin bereitgestellt wird, einem der aggressivsten Werbeblocker auf dem Markt.

In unseren Tests wurde keine einzige Tracking-Anfrage von Comet gesendet, was bedeutet, dass diese Besuche in Google Analytics effektiv unsichtbar waren.

Automatisch abgelehnte Cookies

Atlas ist (bisher) nicht den Weg eines Werbeblockers gegangen, sondern führt seine eigene Tracking-Unterbrechung ein: die Automatisierung der Cookie-Zustimmung. Atlas öffnet Seiten oft über einen internen KI-Assistenten oder eine Sandbox-Ansicht. Wenn er auf ein Cookie-Einwilligungsbanner stößt, klickt er automatisch auf "Alle ablehnen". Dieses standardmäßige Datenschutzverhalten bedeutet, dass keine Analyse- oder Werbe-Cookies geladen werden dürfen, wodurch diese Skripte effektiv daran gehindert werden, Daten in Atlas-Sitzungen zu sammeln. Der Datenschutzexperte Thomas Adhumeau kam zu folgendem Schluss

Atlas ist im Grunde nichts anderes als ein Cookie-Blocker.

Mit anderen Worten: Wenn ein Benutzer dies nicht explizit aufhebt, erteilt Atlas keine Zustimmung zum Tracking und unterbricht damit in den meisten Fällen die Analyse, genau wie ein aggressiver Werbeblocker es tun würde. Erfahren Sie, wie Werbeblocker die Genauigkeit Ihrer Analysen beeinträchtigen.

Isolierte Kontexte und verlorene Cookie-Persistenz

KI-Browser öffnen manchmal Seiten innerhalb von KI-Chat-Fenstern, in temporären "Aufgabenkontexten" oder in isolierten oder sandboxartigen Tabs. In diesem Szenario werden die Cookies oft nicht übertragen. Das Ergebnis? Wiederkehrende Besucher erscheinen als brandneue Benutzer und die Zuordnungsketten werden unterbrochen.

Gestrichene oder fehlende Referrer

Atlas und Comet blockieren nicht nur Skripte und Cookies, sondern behandeln auch die Seitennavigation auf eine Weise, die Referrer-Daten verwirrt. ChatGPT Atlas öffnet freigegebene Links in einer internen Sandbox oder Webansicht, die den Referrer-Header vollständig entfernt. In diesem Fall protokolliert GA4 die Sitzung in Ihren Berichten als 'Direkt' (oder (nicht gesetzt)).

Das Verhalten von Comet ist ein wenig anders. Der Verkehr von Comet geht normalerweise über einen normalen Referrer.

All diese Faktoren bedeuten, dass Marketing-Analyse-Tools weniger Informationen darüber erhalten, wer der Benutzer ist, wie er auf Ihre Website gelangt ist und was er dort tut. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Atlas und Comet Identitätsmaskierungen und Datenlücken von vornherein einführen. Sie zielen darauf ab, die Privatsphäre des Nutzers zu schützen und nahtlos zu funktionieren, aber das verwirrt traditionelle Tracking-Methoden, die sich auf konsistente IDs und Referrer-Ströme verlassen.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die wichtigsten Auswirkungen sind:

Verhalten	Agentischer Browser	Erläuterung
Tarnung des Benutzeragenten	Atlas + Comet	Der KI-Browser identifiziert sich als Chrome, so dass es standardmäßig unmöglich ist, KI-Browser-Benutzer über User-Agent-Strings zu unterscheiden.
Standardmäßig AdBlocker	Comet	Wenn ein Besucher Comet verwendet, zeichnet Ihre Analyse möglicherweise überhaupt nichts auf. Der standardmäßige Werbeblocker von Comet verhindert, dass Tracking-Skripte (GTM, GA4 usw.) geladen werden, so dass diese Nutzer in Ihren Daten praktisch unsichtbar sind.
Automatisch abgelehnte Cookies	Atlas	Der KI-Assistent von Atlas verweigert automatisch die Zustimmung zu Cookie-Bannern, d.h. Analyse-/Marketing-Cookies werden standardmäßig abgelehnt. In der Praxis wird diese Sitzung keine Tracking-Treffer oder nur stark eingeschränkte Daten senden (da keine Zustimmung zur Ausführung von Trackern erteilt wurde).
Begrenzte Ausdauer	Atlas + Comet	KI-gesteuerte Aufgaben können in isolierten Browserkontexten ausgeführt werden, die keine Cookies mit der Hauptsitzung austauschen, wodurch die Kontinuität der Sitzung und die Erkennung wiederkehrender Besucher unterbrochen werden.
Gestrichene Referrer	Atlas	Die KI-Integrationen von Atlas lassen oft Referrer-Daten für ausgehende Klicks aus, so dass Besuche, die von einer Empfehlung oder einer Suche stammen, als direkter Traffic registriert werden können.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Atlas und Comet mit Blick auf Datenschutz und KI-Funktionen entwickelt wurden, die unbeabsichtigt viele Standardtechnologien der Webanalyse brechen.

Herausforderungen bei der Attribution durch KI-Browser

Aufgrund dieser Eigenheiten stoßen Vermarkter auf erhebliche Probleme bei der Attribution, wenn Nutzer während ihrer Reise einen KI-Browser berühren. In einigen Fällen werden die Besuche möglicherweise gar nicht aufgezeichnet (z.B. wenn ein KI-Browser das Analyseskript vollständig blockiert oder Tracking-Cookies ablehnt), aber selbst wenn sie aufgezeichnet werden, sind die Daten möglicherweise nicht ganz genau. Zwei unmittelbare Auswirkungen sind eine Verzerrung der Metriken für neue vs. wiederkehrende Nutzer sowie eine ungenaue Zuordnung von Kanälen und Traffic-Quellen.

Metriken für neue vs. wiederkehrende Benutzer

Websites haben nach dem Start von Atlas einen plötzlichen Anstieg der Anzahl der "neuen Benutzer" in GA4 gemeldet. Nicht unbedingt, weil eine Flut von wirklich neuen Nutzern hinzukam, sondern weil viele wiederkehrende Besucher nun über Atlas kamen und falsch klassifiziert wurden.

Gleichzeitig können die Metriken für "wiederkehrende Benutzer" kurzfristig sinken. Wenn ein Teil Ihres Publikums den neuen KI-Browser ausprobiert, behandelt GA4 diese Personen als brandneue, einzigartige Besucher (da ihre alten Analytics-Cookies/IDs nicht erkannt oder zugelassen werden).

Aus analytischer Sicht ist es so, als ob Sie aus dem Nichts eine Reihe von Erstbesuchern gewinnen würden. Wenn es sich bei den Nutzern Ihrer Website um technisch versierte Nutzer handelt, könnte sich die Einführung von Atlas in Ihren Daten bemerkbar machen und die Kennzahlen verzerren, während Websites mit einem allgemeineren Publikum nur minimale Auswirkungen haben.

Kanalzuordnung und Genauigkeit der Verkehrsquellen

KI-Browser können die üblichen Informationen zu Quelle und Medium stören, auf die sich Vermarkter verlassen. Wie bereits erwähnt, entfernt Atlas häufig Verweisdaten, d.h. der Traffic, der tatsächlich von einer KI-gestützten Suche oder Empfehlung stammt, erscheint in den Analysen als Direkt oder "(nicht festgelegt)".

Vermarkter haben ein steigendes Volumen an direktem/unzugeordnetem Traffic beobachtet, der nicht mit ihren Kampagnen übereinstimmt. Ein Teil dieses "mysteriösen Traffics" könnte tatsächlich von ChatGPT oder Atlas-Empfehlungen stammen, die keine UTM-Parameter oder Referrer haben. (Wenn Sie mehr über die Untersuchung von nicht zugeordnetem Traffic erfahren möchten, gehen Sie hier tiefer!)

Wenn ein Nutzer beispielsweise den Chatbot von Atlas nach "bester CRM-Software" fragt und sich dann zu einer Website durchklickt, könnte dieser Besuch ohne Quellenzuordnung angezeigt werden (weder organische Suche noch Weiterleitung) und im Wesentlichen in den GA4-Eimer "Nicht zugewiesen" fallen. Im Laufe der Zeit könnte dies Ihre Direct-Traffic-Zahlen aufblähen und den wahren Ursprung verschleiern.

Darüber hinaus haben standardmäßige Multi-Touch-Attributionsmodelle (sogar die datengesteuerte Attribution von GA4) Probleme, wenn die User Journey auf diese Browser aufgeteilt ist. Stellen Sie sich vor, ein Kunde findet Ihre Website ursprünglich über die Google-Suche in Chrome (so dass der organische Suchkanal für diese Berührung angerechnet wird), aber später besucht er sie erneut über Atlas (was nun wie ein direkter Besuch eines "neuen" Nutzers aussieht) und tätigt einen Kauf. GA4 könnte den Kauf fälschlicherweise dem Direktverkauf zuordnen (oder ihn als einen völlig neuen Konversionspfad zählen), da es ihn nicht als dieselbe Person ansieht, die zuvor über Google gekommen ist. Diese Fragmentierung führt zu mehr Konversionen, die dem falschen Kanal zugeordnet oder als "nicht zugeordnet" gekennzeichnet werden.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass das Standardverhalten von KI-Browsern die Attributionskette unterbrechen kann, was zu verschiedenen Analyseproblemen führt:

• Es wird überhaupt kein Verkehr aufgezeichnet: Comet verwendet einen aggressiven Adblocker, und Atlas lehnt Cookies standardmäßig ab.
• Überzählige neue Benutzer: Wiederkehrende Besucher erscheinen in Analytics als "neu", weil Cookies zurückgesetzt oder blockiert wurden.
• Unterzählung von wiederkehrenden Benutzern: Ihre treuen Besucher, die zu Atlas oder Comet wechseln, fallen möglicherweise vorübergehend aus Ihrer Statistik der wiederkehrenden Benutzer heraus.
• Spitzenwert bei direktem/unzugeordnetem Traffic: Der Verlust von Referrer- und Kampagnenparametern bedeutet, dass mehr Sitzungen als direkt oder nicht zugewiesen eingestuft werden, wodurch ihre wahre Quelle verschleiert wird.
• Falsch zugewiesene Konversionen: Die Zuordnung zu mehreren Berührungen ist verworren, da die KI-Browserberührungen nicht richtig mit früheren Marketingberührungen verknüpft sind. Dadurch wird die Rolle des direkten Datenverkehrs möglicherweise überbewertet und die ursprüngliche Weiterleitung oder die organischen Kanäle, über die die Reise begann, unterbewertet.

Für Vermarkter bringen diese Probleme die Leistungsdaten durcheinander. Sie könnten die tatsächliche Wirkung einer Kampagne verwässert sehen oder sich über einen Anstieg des "direkten" Datenverkehrs aufregen, der nicht durch einen beabsichtigten Anstieg der direkten Besuche gestützt wird. In der Zwischenzeit könnte ein Teil Ihres Publikums über diese KI-Tools völlig unbemerkt von Ihren Analysen surfen. Die Gesamtgenauigkeit von Trichtern und Analysen der User Journey nimmt ab. Die Erkenntnis, dass Atlas und Comet diese Anomalien verursachen, ist der erste Schritt. Als nächstes müssen die Analyseteams proaktiv reagieren.

Fünf umsetzbare Schritte für Analyseteams

Wie sollten sich Analyse- und Marketingteams auf diese neue Realität einstellen? Hier sind einige praktische Schritte, um im Zeitalter von KI-Browsern zuverlässige Daten und Attribution zu erhalten:

1. Überwachen Sie wichtige Metriken auf Anomalien

Richten Sie Warnmeldungen oder regelmäßige Überprüfungen für plötzliche Veränderungen bei der Anzahl neuer Benutzer, dem direkten/unzugeordneten Datenverkehr oder anderen wichtigen Kennzahlen ein. Wenn Sie gegen Ende 2025 einen unerklärlichen Anstieg oder Rückgang feststellen, sollten Sie den Atlas/Comet-Effekt in Betracht ziehen. Vergleichen Sie zum Beispiel das Verhältnis zwischen neuen und wiederkehrenden Nutzern vor und nach Oktober 2025. Ein ungewöhnlicher Anstieg bei den neuen Nutzern ohne eine entsprechende Kampagne könnte darauf hindeuten, dass ein Teil Ihres Publikums zu KI-Browsern gewechselt hat. Überwachen Sie auch die Gesamtzahl der Sitzungen. Wenn ein technikaffines Segment nicht mehr erreichbar ist (weil Comet das Tracking blockiert), könnten Sie einen leichten Rückgang des Datenverkehrs oder eine Lücke zwischen den Serverprotokollen der Website und den GA4-Daten feststellen.

2. Prüfen Sie Technologie und Überweisungsberichte

Schauen Sie sich den GA4-Bericht zu den Browser-Details an und sehen Sie sich die Trends der Browser-Versionen an. Derzeit meldet sich Atlas selbst als Chrome Version "141.x" oder "142.0.0.0" (ab Ende 2025), aber es kann sein, dass sie bald einen eindeutigen Stempel in ihrem User-Agent einführen. Überprüfen Sie auch den Akquisitionsbericht auf das Auftauchen von "perplexity.ai / referral" - das weist auf Besucher hin, die über die Empfehlungen von Comet kommen. Vergewissern Sie sich, dass GA4 "perplexity.ai" als Referral-Kanal klassifiziert (das sollte es standardmäßig), und erwägen Sie die Erstellung einer benutzerdefinierten Kanalgruppierung für "AI Browser"-Verkehr, wenn Sie diesen separat verfolgen möchten. Behalten Sie auch den (direkten) / (keinen) Traffic im Auge. Wenn der direkte Traffic überproportional ansteigt, sollten Sie die Landing Pages und das Timing unter die Lupe nehmen. Möglicherweise finden Sie Muster (z.B. bestimmte Seiten, die Treffer erhalten, die mit KI-generierten Linkverweisen mit fehlender Zuordnung übereinstimmen).

3. Verwenden Sie Daten von Erstanbietern, um Benutzeridentitäten zu überbrücken

Da Cookies möglicherweise nicht über Atlas/Comet hinweg bestehen bleiben (oder ganz blockiert werden), sollten Sie in Erwägung ziehen, das Login-basierte Tracking oder die User-ID in GA4 zu nutzen. Wenn Ihre Website über ein Authentifizierungssystem verfügt, kann die User-ID-Funktion von GA4 dabei helfen, die Besuche derselben Person über verschiedene Browser oder Geräte hinweg zusammenzuführen, sofern sie sich angemeldet hat. Dies kann die alleinige Verwendung von Cookies überflüssig machen. Wenn beispielsweise ein bekannter Nutzer zu Atlas wechselt und sich auf Ihrer Website in sein Konto einloggt, kann GA4 seine Atlas-Sitzung mit seinem früheren Profil zusammenführen und so die Attributionshistorie beibehalten (selbst wenn die Atlas-Sitzung eine neue Kunden-ID hatte).

4. Server-seitiges Tagging implementieren

Die Verwendung von Tools wie Google Tag Manager Server-Side oder anderen Proxy-Endpunkten kann den Datenverlust abmildern. Sie können zwar nicht auf magische Weise einen fehlenden Referrer wiederherstellen, aber Sie haben mehr Kontrolle darüber, wie Cookies und Benutzerkennungen gesetzt werden, und können einige Front-End-Einschränkungen umgehen. Beispielsweise könnte ein serverseitiges Setup ein First-Party-Analyse-Cookie mit einer längeren Lebensdauer setzen oder es über Subdomains hinweg weitergeben, so dass es eher bestehen bleibt, wenn ein Benutzer über AI-Browser oder Datenschutzmodi navigiert. Noch wichtiger ist, dass das Server-seitige Tracking Werbeblocker oder Skript-Einschränkungen umgehen kann, die in KI-Browsern vorhanden sein könnten. Mit anderen Worten: Selbst wenn Atlas/Comet ein clientseitiges GA-Skript blockiert oder verhindert, dass ein zugestimmtes Cookie gesetzt wird, kann Ihr serverseitiger Endpunkt immer noch einen Seitenaufruf oder ein Klickereignis erfassen (da es wie eine Erstanbieteranfrage aussieht). Wenn wirklich keine Zustimmung vorliegt (Atlas hat sie automatisch verweigert), müssen Sie dies natürlich bei der Verwendung der Daten respektieren, aber serverseitige Ansätze ermöglichen zumindest die Erfassung eines Besuchs.

5. Kommentieren und aufklären

Es ist eine gute Idee, die Einführung wichtiger KI-Browser in Ihrer Analyse-Timeline zu vermerken (z. B. "Atlas wurde am 21. Oktober 2025 eingeführt"), damit zukünftige Analysen diesen Kontext berücksichtigen. Teilen Sie diese Ergebnisse mit Ihrem Marketingteam. Erklären Sie, dass ein Anstieg des direkten Datenverkehrs oder der neuen Nutzer Ende 2025 auf diese Tools zurückzuführen sein könnte und nicht unbedingt auf eine Kampagne oder eine SEO-Änderung. Die Aufklärung der Stakeholder wird Fehlinterpretationen der Berichte verhindern. Ziehen Sie intern in Erwägung, ein einfaches Dashboard oder Segment zu erstellen, das den "KI-Browser-Traffic" anhand einer Kombination aus bekannten Signalen verfolgt. Auch wenn es nicht perfekt ist, kann es Trends aufzeigen und dem Team die Gewissheit geben, dass Anomalien verstanden werden.

FAQ

Wie wirken sich KI-Browser auf die Metriken für neue und wiederkehrende Nutzer aus?
Sie neigen dazu, die Anzahl Ihrer "neuen Benutzer" in der Analyse zu erhöhen, da ein wiederkehrender Besucher, der zu einem KI-Browser wechselt, als ganz neuer Benutzer verfolgt wird (seine alten Cookies oder Client-IDs werden nicht übernommen oder zugelassen). Gleichzeitig kann die Zahl Ihrer wiederkehrenden Besucher vorübergehend sinken. Kurz gesagt, einige echte wiederkehrende Besucher werden fälschlicherweise als neu eingestuft. Der Effekt ist am deutlichsten, wenn ein großer Teil Ihres Publikums den neuen Browser etwa zur gleichen Zeit ausprobiert.

Können Vermarkter mit Atlas oder Comet Besucher zuverlässig segmentieren oder identifizieren?
Nicht einfach, zumindest noch nicht. Atlas und Comet geben sich als Chrome aus, so dass die übliche Browser-Identifizierung in Analytics sie nicht eindeutig voneinander trennen kann. Die Verweise von Comet können manchmal anhand von Quelle/Medium erkannt werden (Sie sehen perplexity.ai / referral, wenn der Datenverkehr nicht blockiert ist), aber der Datenverkehr von Atlas sieht oft wie allgemeiner direkter oder organischer Datenverkehr ohne besondere Markierungen aus. Wenn der Standard-Werbeblocker von Comet aktiv ist, tauchen diese Nutzer möglicherweise gar nicht in Ihren GA-Daten auf, was eine Segmentierung an dieser Stelle unmöglich macht. Im Moment erfordert die Segmentierung noch einige Vermutungen und das Durchkämmen technischer Details. Analytics-Anbieter werden ihre Systeme vielleicht irgendwann aktualisieren, um diese KI-Browser explizit zu erkennen (oder Filter für "KI-unterstützte" Sitzungen bereitzustellen), aber derzeit müssen wir auf indirekte Hinweise zurückgreifen, um sie zu segmentieren.

Ist das serverseitige Tracking eine Lösung für die von KI-Browsern verursachten Attributionslücken?
Teilweise, ja. Serverseitiges Tracking kann dazu beitragen, Daten zu erhalten, die beim clientseitigen Tracking verloren gehen könnten. So können Sie z. B. dauerhaftere Erstanbieter-Cookies setzen und Ereignisse auch dann übertragen, wenn Browser-Skripte blockiert oder eingeschränkt sind. Es ist jedoch kein Allheilmittel. Wenn ein KI-Browser keinen Referrer sendet oder jegliches Tracking gänzlich verhindert hat, fehlt dieser Referrer auch bei der serverseitigen Erfassung (Sie können nicht auf magische Weise wiederherstellen, was nicht da ist). Und wenn ein Benutzer Cookies explizit abgelehnt hat (über die automatische Ablehnung aller Cookies in Atlas), sollten Sie diese Entscheidung auch in Ihrer serverseitigen Logik respektieren. Abgesehen davon verbessern serverseitige Implementierungen die allgemeine Datenqualität und die Widerstandsfähigkeit gegenüber Browseränderungen. Sie ermöglichen es Ihnen, Ihre eigene Domain für die Datenerfassung und andere Maskierungstechniken zu verwenden, die Werbeblockern entgehen können.

Wie kann TAGGRS dazu beitragen, die Analytik gegen diese Störungen durch den KI-Browser zu schützen?
Das Herzstück unseres Produkts ist ein serverseitiger GTM-Container, den wir mit fortschrittlichen Maskierungs- und Routing-Techniken konfigurieren. Diese Techniken machen die Datenerfassung widerstandsfähiger gegen Standard-Werbeblocker. Sogar gegen aggressive wie die integrierte uBlock-ähnliche Technologie von Comet. Da die Tracking-Anfragen über Ihre eigene Infrastruktur geleitet werden und nicht über Google-Domänen oder bekannte Endpunkte von Anbietern, können TAGGRS-Implementierungen weiterhin wichtige Analysesignale erfassen, selbst wenn die meisten Skripte von Drittanbietern blockiert sind.