Wie man den ML-Schutz von Facebook Ads, Google und TikTok umgeht: Methoden zur Bekämpfung von Antibot-Systemen 2025
Haben Sie am nächsten Tag nach dem Start eine Sperrung Ihres Facebook-Werbekontos erhalten? Wurden 10 Instagram-Konten gleichzeitig gesperrt? Hat der Parser aufgehört, Daten vom Marktplatz zu sammeln? Der Grund ist derselbe – moderne Plattformen nutzen maschinelles Lernen (ML), um verdächtige Aktivitäten automatisch zu identifizieren. In diesem Artikel werden wir untersuchen, wie genau ML-Antibot-Systeme funktionieren und welche Methoden tatsächlich helfen, den Schutz im Jahr 2025 zu umgehen.
Der Artikel richtet sich an Arbitrageure, SMM-Spezialisten, Verkäufer auf Marktplätzen und alle, die mit mehreren Konten oder Automatisierung arbeiten. Keine Theorie – nur praktische Methoden mit Beispielen zur Einrichtung in beliebten Tools.
Wie ML-Antibot-Systeme funktionieren: Was sehen Facebook und Google
Moderne Antibot-Systeme sind keine einfachen Regeln wie "sperren, wenn 100 Anfragen pro Minute". Es handelt sich um neuronale Netzwerke, die auf Millionen von Beispielen echten und botartigen Verhaltens trainiert wurden. Facebook, Google, TikTok, Wildberries – alle großen Plattformen nutzen maschinelles Lernen zum Schutz.
Prinzip der ML-Schutzfunktion: Das System sammelt Hunderte von Parametern über jeden Benutzer und berechnet eine "Verdachtsbewertung" von 0 bis 100. Wenn die Bewertung den Schwellenwert überschreitet, wird eine Sperrung oder eine zusätzliche Überprüfung (Captcha, Telefonverifizierung, Kontosperrung) ausgelöst.
Beispiel aus der Praxis: Ein Arbitrageur hat 20 Facebook Ads-Konten über Dolphin Anty mit verschiedenen Proxys erstellt. Nach 3 Tagen wurden alle Konten in einer Welle gesperrt. Der Grund: Das ML-System identifizierte ein identisches Verhaltensmuster: Alle Konten wurden zur gleichen Zeit erstellt, verwendeten die gleiche Reihenfolge von Werbungseinstellungen und loggten sich zu den gleichen Zeiten ein. Verschiedene IPs halfen nicht – das Verhaltensmuster war identisch.
Welche Daten sammeln ML-Systeme
ML-Modelle analysieren drei Hauptkategorien von Daten:
| Datenkategorie | Was verfolgt wird | Wie ML verwendet wird |
|---|---|---|
| Technische Parameter | IP-Adresse, User-Agent, Bildschirmauflösung, Canvas-Fingerabdruck, WebGL, Schriftarten, Zeitzone, Sprache des Browsers, Plugins | Erstellung eines einzigartigen digitalen Fingerabdrucks des Geräts zur Verknüpfung von Konten |
| Verhaltensmuster | Tippgeschwindigkeit, Mausbewegungen, Pausen zwischen Aktionen, Sitzungsdauer, Häufigkeit der Anmeldungen, Klickreihenfolge | Identifizierung von Automatisierung und Bots durch unnatürliche Muster |
| Kontextsignale | Geolokalisierung vs. Sprache der Benutzeroberfläche, Übereinstimmung von IP und Zeitzone, Verlauf des Gerätewechsels, Verbindungen zwischen Konten | Identifizierung von Inkonsistenzen und Anomalien im Benutzerprofil |
Der entscheidende Unterschied zwischen ML-Systemen und normalen Regeln: Sie lernen. Wenn Sie einen Umgehungsweg gefunden haben, der vor einem Monat funktioniert hat, bedeutet das nicht, dass er jetzt funktioniert. ML-Modelle werden ständig mit neuen Daten über Bots und Betrüger neu trainiert.
7 Signale, die einen Bot oder ein Mehrfachkonto verraten
ML-Systeme suchen nicht nach einem "rauchenden Gewehr" – sie berechnen die Wahrscheinlichkeit basierend auf einer Kombination von Signalen. Hier sind die stärksten Indikatoren, die die Verdachtsbewertung erhöhen:
1. Identischer digitaler Fingerabdruck (Fingerprint)
Was ist das: Eine Kombination von Browserparametern, die eine eindeutige ID des Geräts erzeugt. Canvas-Fingerabdruck, WebGL-Hash, Liste der Schriftarten, Audio-Kontext, Bildschirmparameter.
Warum ist das kritisch: Wenn zwei Konten identischen Fingerabdruck haben, ist das 100% ein und dieselbe Person auf verschiedenen Konten. Das ML-Modell verknüpft die Profile sofort.
Beispiel für eine Sperrung: Ein SMM-Spezialist verwaltete 15 Instagram-Konten von Kunden über einen normalen Chrome-Browser mit verschiedenen Proxys. Der Fingerabdruck war identisch – alle Konten wurden wegen Mehrfachkonten gesperrt.
2. Inkonsistenz von IP-Adresse und anderen Parametern
Was ist das: IP zeigt Moskau an, aber die Zeitzone ist auf New York eingestellt. Oder ein mobiler Proxy aus Russland, aber die Sprache des Browsers ist Englisch.
Warum ist das kritisch: ML-Modelle sind auf Millionen von echten Benutzern trainiert und kennen typische Kombinationen. Inkonsistenzen sind ein starkes Signal für Fälschung.
Häufiger Fehler: Sie haben residente Proxys aus den USA für Facebook Ads gekauft, aber vergessen, die Zeitzone und die Sprache im Antidetect-Browser zu ändern. Das Konto wurde beim ersten Login gesperrt.
3. Robotermuster im Verhalten
Was ist das: Gleiche Intervalle zwischen Aktionen, perfekt gerade Mausbewegungen, sofortige Klicks, keine Tippfehler beim Texteingeben.
Warum ist das kritisch: Ein Mensch kann Aktionen nicht mit einer Genauigkeit von Millisekunden ausführen. ML-Modelle unterscheiden leicht zwischen Automatisierung und manueller Arbeit.
Realer Fall: Der Wildberries-Parser machte Anfragen genau alle 5 Sekunden. Nach einer Stunde erhielt die IP eine Sperrung. Nach dem Hinzufügen zufälliger Verzögerungen von 3 bis 8 Sekunden – funktionierte der Parser monatelang.
4. Verdächtige Häufigkeit des Wechsels von IP-Adressen
Was ist das: Das Konto loggt sich jede Stunde von verschiedenen IPs ein oder umgekehrt – wechselt monatelang nie die IP.
Warum ist das kritisch: Echte Benutzer haben vorhersehbare Muster: Heim-WLAN am Abend, mobiles Internet tagsüber, Büro-IP während der Arbeitszeiten. Anomalien wecken Verdacht.
Fehler von Anfängern: Verwendung von rotierenden Proxys für Facebook Ads-Konten. Die IP wechselt alle 10 Minuten – das System sieht, dass der "Benutzer" zwischen Städten teleportiert. Sperrung ist garantiert.
5. Massenhafte identische Aktionen in kurzer Zeit
Was ist das: Erstellung von 10 Konten in einer Stunde, Start von 20 Werbekampagnen gleichzeitig, massenhafte Nachrichtenversendung.
Warum ist das kritisch: ML-Modelle analysieren nicht nur individuelles Verhalten, sondern auch Muster auf Plattformebene. Synchronisierte Aktionen sind ein offensichtliches Zeichen für Automatisierung.
Fall aus der Arbitrage: Ein Team startete an einem Tag 50 TikTok Ads-Konten über verschiedene Proxys und Browser. Alle verwendeten identische Kreative und Targeting-Einstellungen. Eine Woche später eine Welle von Sperrungen – das ML-System verknüpfte die Konten aufgrund des Verhaltensmusters.
6. Verwendung von Rechenzentrums-Proxys auf Plattformen mit strenger Überprüfung
Was ist das: IP-Adressen aus Rechenzentren (AWS, Google Cloud, Hetzner) anstelle von echten Internetanbietern.
Warum ist das kritisch: ML-Systeme haben Datenbanken aller bekannten Rechenzentren. Facebook, Google, Instagram erkennen solche IPs fast sofort als verdächtig.
Wo man sie verwenden kann: Rechenzentrums-Proxys funktionieren für das Parsen bestimmter Websites und Marktplätze. Aber für soziale Netzwerke und Werbeplattformen sind nur residente oder mobile Proxys erforderlich.
7. Fehlende "Aufwärmung" eines neuen Kontos
Was ist das: Ein neues Konto beginnt sofort mit aggressiver Aktivität: Start von Werbung mit hohem Budget, massenhafte Abonnements, Versenden von Hunderten von Nachrichten.
Warum ist das kritisch: ML-Modelle sind auf Millionen von echten Benutzern trainiert und wissen, wie sich Neulinge verhalten. Aggressive Aktivität ab dem ersten Tag ist ein offensichtliches Zeichen für einen Bot oder ein gekauftes Konto.
Richtiger Ansatz: In den ersten 7-14 Tagen das Verhalten eines normalen Benutzers nachahmen: Durchsehen des Feeds, Likes, Kommentare, Ausfüllen des Profils. Allmähliche Steigerung der Aktivität.
Fälschung des digitalen Fingerabdrucks: Einrichtung von Antidetect-Browsern
Der digitale Fingerabdruck (Fingerprint) ist das erste, was ML-Systeme überprüfen. Wenn die Fingerabdrücke zweier Konten zu 90%+ übereinstimmen, werden sie unabhängig von der Verwendung verschiedener Proxys miteinander verknüpft.
Antidetect-Browser lösen dieses Problem, indem sie einen einzigartigen Fingerabdruck für jedes Profil erstellen. Beliebte Lösungen im Jahr 2025:
| Browser | Für wen | Besonderheiten | Preis ab |
|---|---|---|---|
| Dolphin Anty | Arbitrage, SMM | Einfache Benutzeroberfläche, Vorlagen für Facebook/Google, Automatisierung von Aktionen | $89/Monat (10 Profile) |
| AdsPower | E-Commerce, Masseneinsatz | Viele Profile, API zur Automatisierung, Synchronisierung von Aktionen | $5.4/Monat (10 Profile) |
| Multilogin | Profis | Maximaler Schutz des Fingerabdrucks, zwei Engines (Chromium + Firefox) | €99/Monat (10 Profile) |
| GoLogin | Neulinge, Budget | Niedriger Preis, Cloud-Profile, einfache Einrichtung | $24/Monat (100 Profile) |
| Octo Browser | Teams, Agenturen | Zusammenarbeit, Zugriffsrechte, detaillierte Protokolle | €29/Monat (10 Profile) |
Was der Antidetect-Browser fälscht
Ein qualitativ hochwertiger Antidetect-Browser ändert Dutzende von Parametern, um einen einzigartigen Fingerabdruck zu erstellen:
- Canvas-Fingerabdruck – einzigartiger Hash der Grafikdarstellung im Browser
- WebGL-Fingerabdruck – Fingerabdruck der Grafikkarte und ihrer Treiber
- Audio-Kontext – Parameter des Audiosystems des Geräts
- User-Agent – Identifikationszeichen des Browsers und des Betriebssystems
- Bildschirmauflösung – Bildschirmauflösung und Farbtiefe
- Schriftarten – Liste der im System installierten Schriftarten
- Zeitzone und Geolokalisierung – Zeitzone und GPS-Koordinaten
- WebRTC – Blockierung des Lecks der echten IP über WebRTC
- Sprachen – Sprachen des Browsers und des Systems
- Plugins – Liste der installierten Plugins
- Hardware-Konkurrenz – Anzahl der Prozessorkerne
- Gerätespeicher – Größe des Arbeitsspeichers des Geräts
Kritisch wichtig: Alle Parameter müssen miteinander übereinstimmen. Es ist nicht möglich, den User-Agent von einem iPhone festzulegen, aber die Bildschirmauflösung von einem Laptop. ML-Systeme überprüfen die Konsistenz der Parameter, und Inkonsistenzen erhöhen die Verdachtsbewertung. Verwenden Sie fertige Geräteschablonen in Antidetect-Browsern – sie enthalten realistische Kombinationen von Parametern.
Fehler bei der Einrichtung des Fingerabdrucks
Selbst mit einem Antidetect-Browser kann man gesperrt werden, wenn die Parameter nicht richtig eingestellt sind:
❌ Verwendung desselben Fingerabdrucks für verschiedene Konten
Einige Neulinge kopieren die Profileinstellungen im Antidetect-Browser. Das Ergebnis – identische Fingerabdrücke und Verknüpfung von Konten.
✅ Richtig:
Erstellen Sie ein neues Profil von Grund auf oder verwenden Sie die Funktion "Zufälliger Fingerabdruck" im Browser. Jedes Konto sollte einen einzigartigen Satz von Parametern haben.
❌ Exotische Kombinationen von Parametern
Festlegung eines seltenen Betriebssystems (z. B. Linux) mit mobilem User-Agent oder Verwendung veralteter Versionen von Browsern. ML-Modelle sind auf echten Benutzern trainiert und wissen, welche Kombinationen in der Natur vorkommen.
✅ Richtig:
Verwenden Sie beliebte Kombinationen: Windows 10 + Chrome, MacOS + Safari, Android + Chrome Mobile. Die Versionen der Browser sollten aktuell oder maximal 1-2 Versionen zurück sein.
❌ Inkonsistenz zwischen Fingerabdruck und Proxy
Mobiler Proxy aus Russland + Desktop-User-Agent + Zeitzone USA. Solche Inkonsistenzen sind ein rotes Signal für ML-Systeme.
✅ Richtig:
Alle Parameter sollten mit der Geolokalisierung des Proxys übereinstimmen: IP aus Moskau → Zeitzone Europe/Moscow → Sprache ru-RU → Geolokalisierung 55.75,37.61 (Koordinaten von Moskau).
Nachahmung menschlichen Verhaltens: Timings und Aktivitätsmuster
Selbst der perfekte Fingerabdruck rettet nicht, wenn das Verhalten einen Bot verrät. ML-Systeme analysieren Hunderte von Mikromustern: wie sich die Maus bewegt, mit welcher Geschwindigkeit Text eingegeben wird, wie viel Zeit zwischen Klicks vergeht, zu welchen Zeiten der Benutzer aktiv ist.
Moderne ML-Modelle sind auf Milliarden von echten Sitzungen trainiert und können mit hoher Genauigkeit zwischen Menschen und Skripten selbst bei Mikrosekundenverzögerungen unterscheiden.
Verhaltenssignale, die ML-Systeme verfolgen
| Verhaltensparameter | Was sieht der Bot | Was sieht der Mensch |
|---|---|---|
| Mausbewegungen | Gerade Linien, sofortige Bewegungen, keine zufälligen Bewegungen | Sanfte Kurven, Mikrovibrationen, Fehlschläge beim Klicken, Korrektur der Trajektorie |
| Tippgeschwindigkeit | Gleiche Intervalle zwischen Zeichen (50ms), keine Tippfehler, sofortige Texteingabe | Verschiedene Geschwindigkeiten (100-300ms), Tippfehler mit Korrekturen, Pausen zwischen Wörtern |
| Timings von Aktionen | Genau 5 Sekunden zwischen Klicks, Aktionen zur gleichen Zeit jeden Tag | Zufällige Intervalle von 3-15 Sekunden, unterschiedliche Aktivitätszeiten, Pausen zum Lesen |
| Scrollmuster | Scrollen auf eine feste Distanz, keine Stopps, konstante Geschwindigkeit | Uneinheitliches Scrollen, Stopps bei interessantem Inhalt, Zurückscrollen |
| Sitzungsdauer | Immer genau 10 Minuten, keine Pausen, sofortige Abmeldung | Unterschiedliche Dauer (5-60 Minuten), Ablenkungen, Tab bleibt geöffnet |
Praktische Methoden zur Nachahmung menschlichen Verhaltens
1. Zufällige Verzögerungen zwischen Aktionen
Wenn Sie Automatisierung verwenden (Skripte zum Parsen, Autoposting in sozialen Netzwerken), fügen Sie unbedingt zufällige Verzögerungen hinzu. Verwenden Sie keine festen Intervalle.
Schlecht: Verzögerung genau 5 Sekunden zwischen Anfragen
time.sleep(5) # Gleiche Verzögerung – wird als Bot erkannt
Gut: Zufällige Verzögerung von 3 bis 8 Sekunden
import random
time.sleep(random.uniform(3, 8)) # Nachahmung eines Menschen
2. Nachahmung des Lesens von Inhalten
Wenn Sie eine Seite öffnen – klicken Sie nicht sofort auf die Schaltfläche. ML-Systeme verfolgen die Zeit bis zur ersten Aktion. Ein echter Mensch liest den Text, schaut sich die Bilder an, scrollt die Seite.
- Nach dem Laden der Seite – Pause von 2-5 Sekunden (Nachahmung des Lesens der Überschrift)
- Zufälliges Scrollen nach unten um 100-500 Pixel (Inhalt ansehen)
- Pausen von 3-7 Sekunden (Text lesen)
- Mausbewegung zur Schaltfläche (keine Teleportation des Cursors)
- Klick mit leichtem Versatz und Korrektur
3. Natürliche Aktivitätsmuster
Echte Menschen arbeiten nicht 24/7 mit der gleichen Intensität. Erstellen Sie realistische Aktivitätszeitpläne:
- Login-Zeit: Loggen Sie sich nicht jeden Tag genau um 09:00 Uhr ein. Variieren Sie die Zeit: 08:45, 09:15, 09:30
- Dauer der Sitzungen: Jedes Mal unterschiedlich: 10 Minuten, 45 Minuten, 5 Minuten, 1 Stunde
- Wochentage: Weniger Aktivität am Wochenende (wenn es sich um ein Arbeitskonto handelt) oder umgekehrt mehr (wenn es sich um ein persönliches Konto handelt)
- Pausen: Machen Sie Pausen in der Aktivität. Posten Sie nicht alle 2 Stunden auf Instagram wie ein Roboter – machen Sie 3 Posts am Morgen und dann eine Pause bis zum Abend
Tipp für Arbitrageure: Wenn Sie Facebook Ads-Konten farmen – ahmen Sie in den ersten 7-14 Tagen das Verhalten eines echten Benutzers nach. Loggen Sie sich ins Konto ein, scrollen Sie 5-10 Minuten durch den Newsfeed, liken Sie 2-3 Posts, schauen Sie Videos. Erst nach dem Aufwärmen sollten Sie mit der Erstellung von Werbekampagnen beginnen. Konten, die sofort Werbung schalten – werden 10-mal häufiger gesperrt.
4. Verwendung von Tools zur Nachahmung von Verhalten
Einige Antidetect-Browser verfügen über integrierte Funktionen zur Nachahmung menschlichen Verhaltens:
- Dolphin Anty: Die Funktion "Skripte" ermöglicht es, eine Abfolge von Aktionen mit natürlichen Verzögerungen aufzuzeichnen und dann mit Variationen abzuspielen
- AdsPower: RPA (Robotic Process Automation) mit Einstellung zufälliger Verzögerungen und Mausbewegungen
- Browser-Automatisierungstools: Puppeteer Extra mit dem Plugin puppeteer-extra-plugin-stealth fügt der Automatisierung menschenähnliches Verhalten hinzu
Richtige Proxy-Rotation: Warum eine IP pro Konto nicht funktioniert
Ein weit verbreitetes Missverständnis: "Jedes Konto benötigt eine statische IP, die sich niemals ändert". Das ist nicht wahr. Echte Benutzer ändern ständig ihre IP-Adressen: Heim-WLAN, mobiles Internet, Cafés, Büros, Reisen.
ML-Systeme wissen das und verdächtig ist sowohl ein zu häufiger Wechsel der IP (alle 10 Minuten) als auch das völlige Fehlen eines Wechsels (eine IP über Monate).
Arten der Proxy-Rotation und wann man sie verwenden sollte
| Rotationsart | Wie es funktioniert | Wann zu verwenden | Risiken |
|---|---|---|---|
| Statische IP | Eine IP ist dauerhaft mit dem Konto verknüpft | Werbekonten (Facebook Ads, Google Ads), wichtige soziale Medienkonten | Wenn die IP gesperrt wird – wird auch das Konto gesperrt. Unnatürlich für mobile Benutzer |
| Session-Rotation | Die IP ändert sich bei jeder neuen Verbindung (Browser geschlossen – neue IP) | Datenparsing, Massenregistrierung, einmalige Aufgaben | Zu häufige Wechsel – rotes Signal für ML-Systeme sozialer Netzwerke |
| Zeit-Rotation | Die IP ändert sich alle X Minuten (5, 10, 30 Minuten) | Parsing mit Schutz vor Rate Limiting, Preisüberwachung | NICHT geeignet für soziale Medienkonten – sieht aus wie VPN |
| Pool von 2-5 IPs | Das Konto verwendet mehrere IPs, die sich natürlich abwechseln | Nachahmung eines echten Benutzers (Zuhause + Arbeit + mobil) | Erfordert Logik beim Wechsel – IP kann nicht zufällig gewechselt werden |
Rotationsstrategie für verschiedene Aufgaben
Für Facebook Ads / Google Ads (Arbitrage):
Verwenden Sie statische residente Proxys. Ein Konto = eine IP, die sich nicht ändert. Werbeplattformen sind sehr empfindlich gegenüber IP-Wechseln und können das Konto sogar bei einmaligem Wechsel der Adresse während einer aktiven Kampagne sperren.
Ausnahme: Wenn Sie einen mobilen Benutzer nachahmen – können Sie mobile Proxys mit Rotation alle 10-30 Minuten verwenden (so funktioniert echtes mobiles Internet). Aber dann müssen alle Fingerabdruckparameter von einem mobilen Gerät stammen.
Für Instagram / TikTok / soziale Netzwerke (SMM):
Die optimale Strategie ist ein Pool von 2-3 IP-Adressen, die sich nach dem Prinzip "Zuhause-Arbeit-mobil" abwechseln:
- Haupt-IP (residierend) – 70% der Aktivität, wird abends und am Wochenende verwendet
- Arbeits-IP (residierend aus einem anderen Subnetz) – 20% der Aktivität, wird während der Arbeitszeiten von 9-18 Uhr verwendet
- Mobile IP – 10% der Aktivität, zufällige Zugriffe im Laufe des Tages
Dieses Muster sieht natürlich aus und weckt bei ML-Systemen keinen Verdacht.
Für das Parsen von Wildberries / Ozon / Marktplätzen:
Verwenden Sie rotierende residente Proxys mit automatischem IP-Wechsel alle 5-15 Minuten. Marktplätze verfolgen die Anzahl der Anfragen von einer IP und sperren bei Überschreitung des Limits.
Wichtig: Verwenden Sie keine Rechenzentrums-Proxys – Wildberries, Ozon, Avito haben Datenbanken von IPs aus Rechenzentren und sperren diese automatisch. Nur residente oder mobile Proxys.
Für die Massenregistrierung von Konten:
Jede Registrierung – neue IP. Verwenden Sie rotierende Proxys mit einem großen Pool von Adressen. Nach der Registrierung verknüpfen Sie das Konto mit einer statischen IP für die weitere Nutzung. Registrieren Sie niemals mehrere Konten von einer IP – das führt zur sofortigen Sperrung aller Konten.
Kritische Fehler bei der Proxy-Rotation
1. Verwendung einer IP für mehrere Konten gleichzeitig
Selbst wenn Sie perfekte Fingerabdrücke haben – wenn zwei Konten zur gleichen Zeit von einer IP aus zugreifen, wird das ML-System sie verknüpfen. Ein Konto = eine IP zu einem bestimmten Zeitpunkt.
2. Wechsel des Landes/der Stadt der IP während einer aktiven Sitzung
Sie haben sich mit einer IP aus Moskau in ein Konto eingeloggt, und nach 10 Minuten wechselt die IP nach Wladiwostok – das ist eine Teleportation über 7000 km. Sofortige Sperrung. Wenn Sie Rotation verwenden – die IPs sollten aus derselben Stadt/Region stammen.
3. Wechsel zwischen mobiler und Desktop-IP ohne Wechsel des Fingerabdrucks
Wenn Sie einen mobilen Proxy verwenden – sollte der Fingerabdruck von einem mobilen Gerät (iOS oder Android) stammen. Es ist nicht möglich, mobile IPs mit Desktop-User-Agent zu verwenden – diese Inkonsistenz wird von ML-Systemen erkannt.
Konsistenz der Geräte: Verknüpfung von Proxy + Fingerabdruck + User-Agent
ML-Systeme überprüfen nicht nur einzelne Parameter, sondern auch deren Konsistenz. Dies wird als "Gerätekonsistenz" bezeichnet – alle Merkmale sollten übereinstimmen und ein einheitliches Bild eines echten Geräts erzeugen.
...