Geofencing macht aus einem Ort einen Auslöser. Auf einer Karte wird eine virtuelle Grenze gezogen, der Geofence, und das System reagiert, sobald etwas sie überschreitet. Biegt ein Lieferwagen in die Straße des Kunden ein, markiert die Paket-App die Sendung als „kommt gleich“. Verlässt das Smartphone eines Monteurs die Baustelle, stoppt die Zeiterfassung. Driftet eine Drohne auf eine Flugverbotszone zu, holt die Flugsteuerung sie zurück. Alle drei Fälle sind Geofences mit derselben Aufgabe: aus einem Standort ein Ereignis machen.
Dieser Leitfaden erklärt, was Geofencing ist, wie der zugrunde liegende Test funktioniert, wie groß ein Geofence bei der tatsächlich erreichbaren Ortungsgenauigkeit sein muss, was Android und iOS erlauben und wie Geofencing für eine ganze Flotte auf dem Server läuft. Die Genauigkeitstabellen und der Point-in-Polygon-Benchmark sind eigene Berechnungen und Messungen; die Methode steht jeweils am Ende des Abschnitts.
Was ist Geofencing?
Geofencing besteht aus zwei Teilen: einer Form und einer Regel.
Die Form ist eine Region auf der Erdoberfläche. Die zwei üblichen Varianten sind ein Kreis, definiert durch eine Mittelpunktkoordinate und einen Radius in Metern, und ein Polygon, definiert durch eine geordnete Liste von Breiten- und Längengradpunkten, die einen Umriss beschreiben. Ein Kreis genügt für „im Umkreis von 200 Metern um diese Filiale“. Ein Polygon braucht man für „innerhalb dieser Lieferzone“ oder „innerhalb der Stadtgrenze“, wo die Grenze unregelmäßig verläuft.
Die Regel legt fest, was passiert, wenn etwas die Form überschreitet. Die zwei wichtigen Ereignisse sind Enter (ein verfolgtes Objekt wechselt von außen nach innen) und Exit (von innen nach außen). Die meisten Plattformen ergänzen ein drittes, Dwell, das erst auslöst, wenn das Objekt eine festgelegte Zeit im Gebiet bleibt. Dwell ist das richtige Ereignis, wenn Enter zu oft auslösen würde, etwa bei Passanten, die an einem Geschäft vorbeigehen.
Wie Geofencing funktioniert
Bei jedem Positions-Update führt das System einen Enthaltensein-Test aus: Liegt diese Koordinate in dieser Form?
Bei einem Kreis ist der Test eine Distanzberechnung. Gemessen wird die Großkreisentfernung vom Gerät zum Mittelpunkt; ist sie kleiner als der Radius, liegt das Gerät innerhalb. Bei einem Polygon ist die Standardmethode der Ray-Casting-Test (Point in Polygon): Vom Punkt aus wird eine gedachte Linie in eine Richtung gezogen und gezählt, wie oft sie die Kanten des Polygons schneidet. Eine ungerade Zahl bedeutet innen, eine gerade außen.
Die Geometrie ist günstig. Schwierig ist alles drumherum:
- Genauigkeit. Ein Positions-Fix ist eine Schätzung. Ein ruhendes Smartphone meldet wandernde Positionen, was an einer Grenze zu Phantom-Ereignissen beim Betreten und Verlassen führt. Der nächste Abschnitt liefert die Zahlen dazu.
- Akku. Dauerhaftes GPS-Polling leert den Akku. Mobile Betriebssysteme bieten stromsparende Geofencing-APIs, die WLAN- und Mobilfunksignale nutzen und die App nur wecken, wenn eine Grenzüberschreitung wahrscheinlich ist.
- Zustand. Ein Enter-Ereignis ergibt nur Sinn, wenn der vorherige Zustand „außen“ war. Die Engine muss sich für jedes Objekt und jeden Geofence den letzten bekannten Zustand merken.
Wie groß ein Geofence sein sollte: Genauigkeit, berechnet
Android gibt die Ortungsgenauigkeit als Radius an, in dem die wahre Position mit 68 % Wahrscheinlichkeit liegt (Location.getAccuracy()). Typische Werte nennen die Plattformen selbst: GPS-fähige Smartphones sind unter freiem Himmel typischerweise auf 4,9 m genau, laut GPS.gov, und der Geofencing-Leitfaden von Android beziffert die WLAN-Ortung meist auf 20 bis 50 m; ohne WLAN kann sie sich auf mehrere hundert Meter bis mehrere Kilometer verschlechtern.
Wir haben den Positionsfehler als zweidimensionale Normalverteilung mit diesem 68-%-Radius modelliert und berechnet, wie oft ein einzelner Fix außerhalb eines kreisförmigen Geofence landet, wenn das Smartphone genau im Mittelpunkt steht:
| Ortungsquelle (68 % Genauigkeit) | Geofence 25 m | 50 m | 100 m | 150 m | 250 m | 500 m |
|---|---|---|---|---|---|---|
| GPS, freier Himmel (5 m) | 0 % | 0 % | 0 % | 0 % | 0 % | 0 % |
| WLAN, gut (20 m) | 16,9 % | 0,08 % | 0 % | 0 % | 0 % | 0 % |
| WLAN, typisch (50 m) | 75,2 % | 32,0 % | 1,05 % | 0,004 % | 0 % | 0 % |
| Ohne WLAN, Mobilfunk (300 m) | 99,2 % | 96,9 % | 88,1 % | 75,2 % | 45,3 % | 4,2 % |
„0 %“ bedeutet weniger als 0,001 %. Daraus folgt eine Faustregel: Der Radius sollte mindestens doppelt so groß sein wie die 68-%-Genauigkeit. Dann bleibt ein Smartphone im Mittelpunkt bei 99 % der Fixes innerhalb, beim 2,5-Fachen bei 99,9 %. Für typische WLAN-Genauigkeit sind das 100 bis 125 m, was zum von Android empfohlenen Mindestradius von 100 bis 150 m passt.
Der Mittelpunkt ist der günstigste Fall. Ein Gerät nahe am Rand, etwa ein Transporter auf einem Betriebshof 10 m innerhalb des Zauns, liegt deutlich öfter auf der falschen Seite:
| Ortungsquelle | 5 m innerhalb des Rands | 10 m | 25 m | 50 m | 100 m |
|---|---|---|---|---|---|
| GPS, freier Himmel (5 m) | 6,6 % | 0,13 % | 0 % | 0 % | 0 % |
| WLAN, gut (20 m) | 35,3 % | 22,5 % | 3,0 % | 0,01 % | 0 % |
| WLAN, typisch (50 m) | 44,0 % | 38,1 % | 22,5 % | 6,6 % | 0,13 % |
| Ohne WLAN, Mobilfunk (300 m) | 49,0 % | 48,0 % | 45,0 % | 40,1 % | 30,7 % |
Die Lösung heißt Hysterese: Ein Zustandswechsel erfolgt erst, wenn eine Position einen Puffer jenseits des Rands erreicht. Mit einem Puffer in Höhe des Genauigkeitswerts sinkt der WLAN-Fall 10 m innerhalb des Rands von 38,1 % der Fixes auf der falschen Seite auf 3,5 %, der GPS-Fall auf null. Kombiniert mit einer Dwell-Zeit erzeugt ein einzelner Ausreißer kein Ereignis mehr.
Methode. Standardabweichung je Achse = Genauigkeit / 1,5096, der 68-%-Radius einer zweidimensionalen Normalverteilung. Anteil außerhalb eines Kreises mit Radius R für ein Gerät im Mittelpunkt = exp(-R² / 2σ²). Anteil auf der falschen Seite einer geraden Kante im Abstand d = Φ(-d/σ), mit einem Puffer h: Φ(-(d+h)/σ). Die Fixes werden als unabhängig behandelt, was reale Empfänger nicht sind, da ihre Fehler langsam driften. Die Zahlen sind daher als Anteil der Fixes zu lesen, nicht als Ereignisse pro Stunde. Skript: scripts/seo/blog-keyword-research/what-is-a-geofence.mjs, Ausgabe: docs/blog-keyword-research/what-is-a-geofence-2026-09-30.json.
Geofencing unter Android und iOS: die Grenzen der Plattformen
Auf dem Smartphone führt man den Enthaltensein-Test selten selbst aus. Geofences werden beim Betriebssystem registriert, das sie im Hintergrund mit stromsparender Ortung überwacht und die App bei einem Übergang weckt. Dabei gelten Grenzen, die man beim Design berücksichtigen sollte:
| Android (Geofencing API) | iOS (Core Location Condition Monitoring) | |
|---|---|---|
| Geofences pro App | 100 pro App und Gerätenutzer | 20 Bedingungen beliebigen Typs |
| Form | Kreis | Kreis |
| Ereignisse | Enter, Exit, Dwell (mit Loitering Delay) | Satisfied, Unsatisfied |
| Latenz | Meist unter 2 Minuten; 2 bis 3 Minuten mit Background Location Limits; bis zu 6 Minuten bei einem länger ruhenden Gerät | Keine Zahl angegeben |
| Empfohlener Mindestradius | 100 bis 150 m | Keine Zahl angegeben |
Quellen: der Geofencing-Leitfaden von Android und Apples Dokumentation zum Condition Monitoring, laut der Core Location verhindert, dass eine einzelne App mehr als 20 Bedingungen beliebigen Typs gleichzeitig überwacht.
Daraus folgen zwei praktische Konsequenzen. Erstens überwachen beide Plattformen Kreise; ein Polygon-Geofence auf dem Smartphone ist also ein umschließender Kreis plus ein eigener Polygon-Test, wenn die App aufwacht. Zweitens kann eine Handelskette mit 500 Filialen wegen der Obergrenzen nicht alle registrieren. Die vollständige Liste gehört auf einen Server; registriert werden die nächsten 20 (iOS) oder 100 (Android), und dieses Set wird aktualisiert, sobald sich der Nutzer weit genug bewegt hat, zum Beispiel beim Verlassen eines großen „Aktualisierungs“-Geofence um die aktuelle Position.
Serverseitiges Geofencing im großen Maßstab: Point in Polygon mit H3-Vorfilter
Flotten- und Asset-Tracking lassen Geofencing meist auf dem Server laufen: Jedes Fahrzeug sendet Positionen, und das Backend prüft jede gegen viele Zonen. Hier zählen die Kosten des Tests, und die wachsen mit der Zahl der Polygon-Stützpunkte.
Gemessen haben wir das an einer echten Grenze: der Gemeinde Amsterdam aus OpenStreetMap, zwei äußere Ringe mit 7.677 Stützpunkten. Wir haben 1.000.000 Zufallspunkte in ihrer Bounding Box erzeugt und jeden zweimal geprüft.
| Methode | Zeit pro Punkt | Gesamt für 1.000.000 Punkte |
|---|---|---|
| Ray Casting auf dem vollständigen Polygon | 13,3 µs | 13,3 s |
| H3-Vorfilter auf Auflösung 9, Ray Casting nur nahe der Grenze | 2,3 µs | 2,3 s |
Der Vorfilter überdeckt das Polygon mit H3-Sechsecken von etwa 0,1 km². Die 464 Zellen, durch die die Grenze verläuft, werden als „prüfen“ markiert, die 2.520 vollständig innenliegenden als „innen“, alles andere liegt außen. Für jeden Punkt wird seine H3-Zelle berechnet, eine Operation mit konstanter Laufzeit, und der vollständige Polygon-Test läuft nur bei einer „prüfen“-Zelle. Das betraf 9,2 % der Punkte. Die Ergebnisse stimmten für alle 1.000.000 Punkte mit dem vollständigen Test überein, der Aufbau der Lookup-Tabelle dauerte 135 ms.
Der Vorfilter war auf diesem Polygon 5,9-mal schneller, und der Vorteil wächst mit der Zahl der Stützpunkte, weil die meisten Punkte die Schleife über die Stützpunkte nie erreichen. Er lohnt sich, wenn alle paar Sekunden Tausende Fahrzeuge gegen viele Zonen geprüft werden.
Methode. @turf/boolean-point-in-polygon für das Ray Casting, h3-js 3.7.2, Node 23 auf einem Apple M2 Pro. Grenzzellen ermittelt durch Abtasten jeder Polygonkante alle 5 m; Innenzellen aus H3 polyfill abzüglich der Grenzzellen. Gleiches Skript wie oben; Grenzdaten © OpenStreetMap contributors (ODbL), Relation 47811, abgerufen am 30. September 2026. Die Laufzeiten hängen von der Hardware ab; aussagekräftig ist das Verhältnis.
Woher die Koordinaten kommen
Eine Geofence-Prüfung ist nur so gut wie die Koordinate, die hineingeht, und diese Koordinate kommt selten als saubere Breiten- und Längenangabe an.
In der Praxis beginnt man mit einer Adresse („Hauptstraße 12, Berlin“), einem Ortsnamen („das Zentrallager“) oder einem Rohsignal. Diese in das [lng, lat] zu überführen, das ein Geofence-Test braucht, ist Aufgabe von Geocoding und Reverse Geocoding:
- Geocoding wandelt eine Adresse oder einen Ortsnamen in Koordinaten um, damit sich ein Geofence um den Standort eines Kunden legen oder prüfen lässt, ob das Ziel einer Bestellung in einer Lieferzone liegt.
- Reverse Geocoding wandelt Koordinaten zurück in eine Adresse, damit ein Enter-Ereignis „angekommen in der Hauptstraße 12“ melden kann statt „angekommen bei 52.5200, 13.4050“.
- Ortsdaten (POI) erlauben es, Geofences an bekannten Orten zu verankern statt an von Hand gezeichneten Formen.
Geofencing-Beispiele
- Lieferung und Logistik. Ereignisse wie „in Zustellung“ und „angekommen“ auslösen; Alarm, wenn ein Fahrzeug seinen geplanten Korridor verlässt.
- Außendienst und Personal. Automatisches Ein- und Ausstempeln, wenn Mitarbeitende eine Baustelle betreten oder verlassen.
- Handel und Marketing. Ein passendes Angebot senden, wenn ein Kunde mit Einwilligung in der Nähe einer Filiale ist.
- Flotten- und Asset-Tracking. Alarm in dem Moment, in dem Geräte einen freigegebenen Bereich verlassen.
- Sicherheit und Compliance. Warnung, wenn ein Gerät eine Gefahrenzone oder eine Flugverbotszone betritt.
- Smart Home. Die Heizung einschalten, sobald sich das letzte Smartphone des Haushalts auf den Heimweg macht.
Geofencing im Marketing und Datenschutz
Geofencing-Marketing nutzt dieselben Enter- und Dwell-Ereignisse, um eine Nachricht oder Anzeige auszuspielen: einen Gutschein beim Betreten eines Einkaufszentrums, ein Banner für Messebesucher. Es arbeitet mit Standortdaten, die eine Person identifizieren, und in der EU nennt die DSGVO „Standortdaten“ ausdrücklich in ihrer Definition personenbezogener Daten (Artikel 4 Nummer 1). Eine Geofencing-Kampagne braucht daher eine Rechtsgrundlage für diese Verarbeitung, bei App-Benachrichtigungen und Werbung in der Praxis eine widerrufbare Einwilligung.
Standortverläufe wecken auch das Interesse von Ermittlungsbehörden. Ein Geofence Warrant verlangt von einem Datenhalter alle Geräte, die sich in einem Zeitfenster in einem Gebiet befanden. In United States v. Smith (9. August 2024) entschied das US-Berufungsgericht für den Fifth Circuit, dass Geofence Warrants moderne General Warrants sind und gegen den Vierten Verfassungszusatz verstoßen; die Beweise in diesem Fall wurden dennoch über die Good-Faith-Ausnahme zugelassen. Im Dezember 2023 kündigte Google an, die Zeitachse, also den Standortverlauf, künftig auf dem Gerät des Nutzers zu speichern. Für das eigene Produkt gilt dieselbe Lehre wie für alle personenbezogenen Daten: Geofences dort auswerten, wo die Daten ohnehin liegen, rohe Positionsverläufe nur so lange speichern wie nötig und, wo der Anwendungsfall es erlaubt, Ereignisse statt Tracks speichern.
Geofencing für KI-Agenten
KI-Agenten für Logistik, Außendienst oder Reisen müssen Fragen beantworten wie „Ist dieser Fahrer schon im Depotbereich?“ oder „Welche dieser Filialen erreicht der Kunde in 15 Minuten?“. Dafür braucht der Agent zwei Dinge: saubere Standortdaten und eine Grenze, gegen die er prüfen kann. Er kann eine Koordinate über eine Geocoding API holen, einen Geofence als GeoJSON-Polygon laden und die Enthaltensein-Prüfung als Tool Call ausführen. Kombiniert mit einer Isochrone, einer Reisezeitgrenze statt einer festen Form, kann der Agent über Erreichbarkeit urteilen, was näher daran liegt, wie Menschen „in der Nähe“ verstehen.
So wird ein Geofence zuverlässig
Ein zuverlässiger Geofence hängt an vier Dingen:
- Auf die verfügbare Genauigkeit auslegen. Mindestens das Doppelte der 68-%-Genauigkeit, 100 bis 150 m bei WLAN-Ortung.
- Hysterese und Dwell ergänzen. Ein Puffer jenseits des Rands und eine Mindestverweildauer beseitigen die meisten Phantom-Ereignisse.
- Grenzen sauber speichern. GeoJSON ist der De-facto-Standard; komplexe Polygone vor dem Versand ans Gerät vereinfachen.
- Genaue Koordinaten beziehen. Eine gute Geocoding- und Reverse-Geocoding-API ist wichtiger als der Geometriecode.
MapAtlas bietet die Geocoding API mit Forward und Reverse Geocoding sowie die Isochrone API für Reisezeitgrenzen, verarbeitet in der EU. Koordinaten und Adressen lassen sich von Hand mit dem Koordinaten-Tool prüfen, eine Zone mit festem Radius zeichnet die Umkreiskarte.
Weiterlesen
- Was ist ein Geocode? Forward und Reverse Geocoding
- Was ist eine Isochrone?
- Was ist GeoJSON?
- Was ist eine Distanzmatrix?
Häufig gestellte Fragen
Was ist Geofencing?
Geofencing bedeutet, ein reales Gebiet mit einer virtuellen Grenze zu umgeben, dem Geofence, die eine Aktion auslöst, wenn ein Gerät, ein Fahrzeug oder ein Software-Agent das Gebiet betritt oder verlässt. Die Grenze ist ein Kreis (Mittelpunkt und Radius) oder ein Polygon um ein Gebäude, eine Lieferzone oder einen Stadtteil. Überschreitet eine verfolgte Position die Grenze, löst das System ein Ereignis aus, etwa eine Benachrichtigung, einen Check-in, einen Webhook oder ein Datenbank-Update. Geofencing ist einer der zentralen Bausteine standortbasierter Dienste.
Wie funktioniert Geofencing?
Eine Ortungsquelle (GPS, WLAN, Mobilfunkzellen oder IP) meldet eine Position. Ein Enthaltensein-Test entscheidet, ob diese Position in einem Geofence liegt: eine Distanzprüfung bei Kreisen, ein Point-in-Polygon-Test bei Polygonen. Wechselt das Ergebnis von außen nach innen, löst das System ein Enter-Ereignis aus, von innen nach außen ein Exit-Ereignis. Die Geometrie ist günstig. Die eigentliche Arbeit steckt in Ortungsgenauigkeit, Akkuverbrauch und der Vermeidung von Fehlauslösungen am Rand.
Wie groß sollte ein Geofence sein?
Mindestens doppelt so groß wie die zu erwartende Ortungsgenauigkeit, und größer, wenn Fehlauslösungen teuer sind. Der Geofencing-Leitfaden von Android empfiehlt einen Mindestradius von 100 bis 150 Metern, weil die WLAN-Ortung meist auf 20 bis 50 Meter genau ist. Unsere Berechnung bestätigt das: Bei 50 Metern Genauigkeit meldet ein Smartphone im Mittelpunkt eines Geofence mit 100 Metern Radius in etwa 1 % der Fixes eine Position außerhalb, bei 150 Metern in 0,004 %. Mit GPS unter freiem Himmel, also 5 Metern Genauigkeit, ist schon ein Geofence mit 25 Metern stabil.
Wie viele Geofences kann eine App unter Android und iOS überwachen?
Android erlaubt 100 aktive Geofences pro App und Gerätenutzer. Unter iOS verhindert Core Location, dass eine einzelne App mehr als 20 Bedingungen gleichzeitig überwacht, geografische Regionen eingeschlossen. Apps, die mehr brauchen, halten die vollständige Liste auf einem Server und registrieren auf dem Gerät nur die nächstgelegenen Geofences, die sie aktualisieren, während sich der Nutzer bewegt.
Was ist Geofencing im Marketing?
Geofencing-Marketing sendet eine Nachricht oder zeigt eine Anzeige, wenn eine Person ein Gebiet betritt, etwa ein Geschäft, eine Messe oder den Parkplatz eines Mitbewerbers. In der EU sind die dabei verarbeiteten Standortdaten personenbezogene Daten nach der DSGVO, die Standortdaten ausdrücklich in ihrer Definition personenbezogener Daten nennt. Eine solche Kampagne braucht daher eine Rechtsgrundlage, bei App-Benachrichtigungen und Werbung in der Praxis eine Einwilligung. Dieselbe Technik ohne Einwilligung ist das, woran Aufsichtsbehörden und Gerichte Anstoß nehmen.
Was ist der Unterschied zwischen einem Geofence und einem Geofence Warrant?
Ein Geofence in Software ist eine selbst definierte Grenze, die App-Verhalten auslöst, etwa eine Lieferbenachrichtigung oder einen Check-in. Ein Geofence Warrant ist eine behördliche Anordnung, mit der ein Datenhalter offenlegen soll, welche Geräte sich in einem Zeitfenster in einem Gebiet befanden. In United States v. Smith (9. August 2024) entschied das US-Berufungsgericht für den Fifth Circuit, dass Geofence Warrants moderne General Warrants sind und gegen den Vierten Verfassungszusatz verstoßen. Dieser Artikel behandelt die technische Variante.
