Automatisierte Skripte und Softwareprozesse (Bots) wie Scraper, Exploiter, KI-Crawler und Search-Bots machen einen kontinuierlich wachsenden Anteil des globalen Datenverkehrs aus. Dieser maschinelle Traffic verursacht nicht nur Sicherheits- und Urheberrechtsprobleme, sondern bindet erhebliche Serverressourcen und führt zu messbaren ökologischen sowie ökonomischen Belastungen durch erhöhten Stromverbrauch und CO₂-Ausstoß. Die vorliegende Arbeit untersucht das Einsparungspotenzial von Botmitigations- und Anti-Scraping-Maßnahmen im Rahmen von Green-IT-Ansätzen. Auf Basis empirischer Server-Logdaten einer Fachwebsite sowie vergleichender Modellrechnungen für verbreitete Content-Management- und Shop-Systeme (u. a. Shopware, XenForo, WordPress) wird die Auswirkung einer serverseitigen Bot-Abwehr (ScrapTrap) analysiert. Die Ergebnisse belegen, dass eine gezielte Unterbindung unautorisierter Bot-Zugriffe die Datenübertragungsmenge trotz steigender Gesamtzugriffszahlen um bis zu 70 % verringern kann. Dies führt zu einer direkten Reduktion der Datenzentrums- und Transport-Stromverbräuche sowie der damit verbundenen Emissionen. Ergänzend werden verdeckte Infrastrukturkosten für Rechenzentren und Hoster – darunter CPU-Auslastung, Kühlung, Hardwareverschleiß und Supportaufwand – quantifiziert. Es zeigt sich, dass serverseitiges Bot-Blocking einen wirksamen und ökonomisch lukrativen Beitrag zum digitalen Umweltschutz und zur Ressourceneffizienz darstellen kann.