KI-Werbeoptimierung: Checkliste für jedes neue Konto

Beginnen Sie immer hier. Automatisches Bidding behandelt jede aufgezeichnete Conversion als Wahrheit. Doppelte Ereignisse, Testkäufe und weiche Aktionen, die als primäre Conversions gezählt werden, bringen dem System bei, das Falsche zu verfolgen.

• Öffnen Sie in Google Ads den Bereich „Ziele“ (Goals), „Conversions“, „Zusammenfassung“ (Summary) und prüfen Sie, welche Aktionen als primär festgelegt sind. Nur reale Geschäftsergebnisse sollten primär sein.
• Überprüfen Sie im Meta Events Manager die Event-Match-Qualität und bestätigen Sie, dass die Conversions API Duplikate mit dem Pixel entfernt.
• Vergleichen Sie Plattform-Conversions mit Backend-Bestellungen oder CRM-Leads der letzten 30 Tage.
• Entfernen oder entwerten Sie Ereignisse wie Seitenaufrufe, Scrolltiefe oder Verweildauer als Optimierungsziele.
• Aktivieren Sie erweiterte Conversions in Google Ads und erweitertes Abgleichen in Meta, sofern Ihre Datenschutzeinstellungen dies zulassen.

Eine Lücke zwischen Plattform-Conversions und realen Bestellungen weist normalerweise auf das Tracking-Setup hin, nicht darauf, dass die Plattform fehlerhaft ist. Beheben Sie das, bevor Sie Gebote ändern.

Wertbasiertes Bidding, wie Ziel-ROAS in Google Ads oder höchster Wert in Meta, optimiert auf die von Ihnen gesendeten Werte hin. Wenn jeder Lead den Wert 1 hat, kann das System einen großen Unternehmenskontakt nicht von einem Studentendownload unterscheiden.

Senden Sie für den E-Commerce den Bestellwert und erwägen Sie, den Bruttogewinn statt des Umsatzes zu senden, wenn die Margen über Produkte hinweg stark variieren. Weisen Sie für die Leadgenerierung Werte nach Lead-Typ zu und importieren Sie Offline-Conversions aus Ihrem CRM, damit das System lernt, welche Leads zu Kunden wurden.

Ein Beispiel für Wertsignale bei der Leadgenerierung

Beispielsweise könnte ein B2B-Softwareunternehmen einer Newsletter-Anmeldung den Wert 50 und einer Demo-Anfrage den Wert 300 zuweisen und Wochen später einen gewonnenen Deal aus HubSpot mit seinem echten Vertragswert importieren. Google Ads und Meta akzeptieren beide diese Offline-Uploads. Die Werte hier sind Platzhalter; leiten Sie Ihre aus Abschlussraten und durchschnittlicher Deal-Größe ab.

KI-Bidding benötigt Volumen pro Kampagne, um zu lernen. Zwanzig Kampagnen mit jeweils wenigen Conversions geben dem System wenig Material, während drei oder vier konsolidierte Kampagnen mit klaren Zielen ihm reichlich bieten.

• Gruppieren Sie Kampagnen nach Ziel und Marge, nicht nach jeder Produktlinie oder Keyword-Thema.
• Vermeiden Sie sich überschneidende Kampagnen, die auf dieselben Nutzer oder Suchanfragen bieten.
• Verwenden Sie gemeinsame Budgets oder Kampagnenbudgetoptimierung nur dort, wo die Ziele übereinstimmen.
• Behalten Sie eine separate Marken-Suchkampagne bei, damit Markenanfragen die Ergebnisse anderswo nicht verfälschen.
• Dokumentieren Sie Namenskonventionen, damit Berichte klar lesbar sind.

Konsolidierung ist nicht immer die Lösung. Wenn zwei Produktlinien sehr unterschiedliche Margen haben, können Sie durch die Trennung unterschiedliche Ziele festlegen.

Systeme wie Performance Max und Advantage+ stellen Anzeigen aus Ihren Assets zusammen. Wenn Sie ihnen drei Bilder und zwei Überschriften geben, haben sie wenig zu testen. Geben Sie ihnen einen vollständigen Satz.

• Google Performance Max: bis zu 15 Überschriften, 5 lange Überschriften, 5 Beschreibungen, Bilder im Quer-, Quadrat- und Hochformat, Logos und mindestens ein Video.
• Meta Advantage+: mehrere Bilder und Videos in verschiedenen Seitenverhältnissen, mehrere primäre Texte und Überschriften.
• Produkt-Feeds im Google Merchant Center und Meta Commerce Manager mit genauen Titeln, Preisen, Verfügbarkeiten und Bildern.
• Feed-Titel, die mit den Wörtern geschrieben sind, nach denen Menschen suchen, nicht mit internen Produktcodes.

Wenn Sie kein Video für Performance Max bereitstellen, generiert Google möglicherweise eines aus Ihren Bildern, und diese automatisch generierten Videos wirken oft schlicht. Laden Sie Ihre eigenen hoch.

Automatisierung braucht Grenzen. Ohne sie kann eine Kampagne in irrelevante Suchen, minderwertige Placements oder Zielgruppen abdriften, die Sie nie erreichen wollten.

• Negative Keywords auf Kontoebene für die Suche und, sofern verfügbar, für Performance Max.
• Markenausschlüsse in Performance Max, wenn Sie möchten, dass Markenanfragen anderswo behandelt werden.
• Platzierungsausschlüsse und Einstellungen zur Inhaltseignung in Google und Meta.
• Zielgruppenausschlüsse für bestehende Kunden, wenn das Ziel die Neukundengewinnung ist.
• Ziel-CPA oder -ROAS, festgelegt anhand historischer Daten, nicht anhand von Hoffnungen.
• Budgetobergrenzen und automatisierte Benachrichtigungen bei Ausgabenspitzen.

Neue automatisierte Kampagnen durchlaufen eine Lernphase. Google schlägt vor, Smart Bidding nach größeren Änderungen Zeit zur Kalibrierung zu geben, und Meta zeigt einen Status der Lernphase für Anzeigengruppen an, bis diese genügend Optimierungsereignisse gesammelt haben. Die Beurteilung der Ergebnisse in den ersten Tagen führt meist zu Fehlentscheidungen.

Legen Sie vor dem Start ein Überprüfungsdatum fest, typischerweise zwei bis vier Wochen entfernt, abhängig vom Conversions-Volumen. Vermeiden Sie in diesem Zeitraum große Änderungen an Budget, Zielen oder Creatives, da jede davon das Lernen neu starten kann.

Worauf während des Lernens zu achten ist

• Ausgabentempo: Gibt die Kampagne wie erwartet aus?
• Suchanfragenbericht und Platzierungsbericht auf offensichtliche Verschwendung prüfen.
• Conversion-Verzögerung: Einige Conversions treffen Tage nach dem Klick ein.
• Neukundenanteil, sofern Sie diesen tracken.

Führen Sie nach Möglichkeit kontrollierte Tests durch. Google Ads bietet Experimente für Änderungen der Gebotsstrategie an, bei denen der Traffic zwischen dem Original und der Variante aufgeteilt wird. Meta bietet A/B-Tests unter Experimente an. Vergleichen Sie Cost-per-Conversion, Conversions-Volumen und nach Möglichkeit den Gewinn.

Betrachten Sie auch die Inkrementalität. Automatisierte Kampagnen sind gut darin, Nutzer zu finden, die ohnehin kaufen wollten, insbesondere durch Retargeting und Markenanfragen. Eine Conversion-Lift-Studie, die bei Meta und Google für qualifizierende Ausgaben verfügbar ist, oder ein einfacher geografischer Holdout-Test bietet einen besseren Einblick, ob Anzeigen neue Nachfrage erzeugen.

Führen Sie ein Änderungsprotokoll

Notieren Sie jede Änderung an automatisierten Kampagnen mit Datum: neues Ziel, neue Assets, ein Feed-Update, eine Budgetverschiebung. Automatisierte Systeme reagieren gleichzeitig auf viele Inputs, und ohne Protokoll wird es unmöglich zu erklären, warum sich Ergebnisse verschoben haben. Eine gemeinsame Tabelle reicht aus. Notieren Sie, was geändert wurde, warum, wer die Änderung vorgenommen hat und das Datum zur Überprüfung ihrer Wirkung.

Wenn sich ein Ergebnis drastisch verschiebt, ist das Protokoll die erste Anlaufstelle. In vielen Konten lässt sich ein plötzlicher Rückgang auf eine unabhängige Änderung zurückführen, wie etwa ein Website-Release, das einen Tag beschädigt hat, oder einen Feed-Fehler, der Produkte abgelehnt hat, und nicht auf das Bidding-System selbst.