Google Ads 2025: KI smart nutzen, menschlich steuern
- Jana Platé
- 28. Okt.
- 5 Min. Lesezeit
KI in Google Ads nimmt dir viel Arbeit ab – Gebote, Zielgruppen, Creatives. Aber ohne klare Leitplanken kann Automatisierung Budget verbrennen oder falschen Zielen folgen. Hier findest du einen praxisnahen Leitfaden, wie du KI gezielt einsetzt, sauber misst und an den richtigen Stellen eingreifst.
Inhaltsverzeichnis
1. Wie sichert man, dass die Messung der KI verlässliche Signale liefert?
Ohne verlässliche Messung lernt die KI falsche Lektionen. Google Ads trainiert Smart Bidding auf Basis deiner Conversion-Signale. Sind diese lückenhaft, greifen modellierte Conversions – hilfreich, aber nicht deckungsgleich mit CRM-Ergebnissen oder tatsächlichem Umsatz.
Wichtig: Google schreibt Conversions standardmäßig dem Klickdatum zu (Conversion-Delay). Dadurch wirken Kampagnen kurzfristig schwächer, obwohl Ergebnisse zeitversetzt eintreffen. Gleiche das im Reporting aus und trainiere die Algorithmen auf geschäftsrelevante Ziele (Umsatz, ROAS, LTV) statt auf oberflächliche Signale (Klicks, weiche Micro-Conversions).
Was ist zu tun?
Conversion-Setup prüfen: Primäre Conversions definieren, wertlose Micro-Conversions als sekundär kennzeichnen oder ausschließen.
Spalten ergänzen: „Konversionen (nach Konversionszeit)“ der Standardspalte gegenüberstellen, um Verzögerungen sichtbar zu machen.
Custom Columns bauen: Abweichung von Ziel-CPA/-ROAS sichtbar machen (z. B. Ist vs. Ziel in €/%).
Offline-Conversions importieren: CRM-/Sales-Daten zurückspielen (GCLID/GBRAID/WBRAID), um Qualitäten (z. B. SQL, Umsatz) zu trainieren.
Werte pflegen: Conversion-Werte realistisch halten, ggf. dynamische Werte übergeben (Warenkorbwert, prognostizierter LTV).
Attributionsmodell wählen: Datengetrieben, wenn ausreichend Volumen; sonst positionsbasiert testen und dokumentieren.
Qualität sichern: Double-Counting ausschließen (Tagging, Consent, Server-Side-Tagging prüfen), UTM/Auto-Tagging sauber halten.
2. Wie strukturiert man Kampagnen, damit KI klaren Absichten folgt?
Automatisierung performt am besten auf einer klaren Strecke. Vermischt du uneinheitliche Absichten (Brand vs. Non-Brand, Prospecting vs. Retargeting), jagt die KI oft die einfachsten Conversions – nicht unbedingt die wertvollsten.
Branchenanalysen zeigen: Performance Max kann Suchkampagnen kannibalisieren; in manchen Setups performen Search-Kampagnen präziser. Entzerrte Strukturen und Negativlisten sorgen dafür, dass KI „in der Spur bleibt“.
Was ist zu tun?
Brand trennen: Eigene Brand-Suchkampagne; Markenausschlüsse in PMax aktivieren.
Intent clustern: Non-Brand-Suche nach Themen/Phasen gruppieren (Problem → Lösung → Marke).
PMax fokussieren: Für Prospecting/Produktfeeds nutzen; Suchbegriffe und Placements regelmäßig prüfen.
Negative Keywords nutzen: Irrelevante Themen, Informationsanfragen ohne Kaufabsicht und Konkurrenzmarken (wo sinnvoll) ausschließen.
Geo-/Geräte-Logik: Märkte, Sprachen, Devices sauber segmentieren statt alles in einer Kampagne zu bündeln.
Creatives/lp-Alignment: Assets und Zielseiten je Intent-Cluster differenzieren (Botschaft, Proof, Angebot).
3. Wie überprüft man, ob KI wirklich an richtigen Zielen arbeitet?
KI meldet keine Fehler – sie optimiert weiter. Du musst die verwendeten Signale und die Effektivität der Gebotsstrategien aktiv kontrollieren.
Nutze Berichte zu Gebotsstrategien, Suchbegriffe-Insights und Impression-Share-Metriken, um zu erkennen, ob die Maschine die richtigen Chancen priorisiert oder an deinen Zielen vorbeiarbeitet.
Was ist zu tun?
Gebotsstrategie-Berichte sichten: Zielerreichung, Lernstatus, Volumen und CPC-/CPM-Trends gegen Geschäftszahlen spiegeln.
Suchanfragen-Insights (auch für PMax) prüfen: Relevanz, Intention, Ausschlüsse ableiten; Negativlisten laufend pflegen.
Impression Shares monitoren: Lost IS (Budget/Rang) vs. Absolute Top IS interpretieren; Zielwerte realistisch setzen.
Ziele feinjustieren: tCPA/tROAS in 10–15%-Schritten anpassen statt harter Sprünge; Auswirkungen 7–14 Tage beobachten.
Budgetsteuerung: Ausgaben-Pacing je Ziel und Zeitraum, Saisonalität/Promo-Fenster antizipieren.
Asset-Qualität: Anzeigen-Assets/Feeds laufend evaluiert; schwache Assets ersetzen.
4. Wie geht man mit saisonalen Effekten, Ausreißern und Tracking-Störungen um?
Algorithmen arbeiten mustergetrieben. Saisonalität, Sales-Events, technische Störungen oder Tracking-Fehler erfordern aktives Eingreifen, damit die Modelle nicht „falsch lernen“.
Tools wie Saisonalitätsanpassungen oder Daten-Ausschlüsse helfen, kurzfristige Ausreißer zu entschärfen und das Modell auf Spur zu halten.
Was ist zu tun?
Saisonalitätsanpassungen setzen: Kurzfristige Änderungen (z. B. Black Friday) an die Gebotsstrategie kommunizieren.
Daten ausschließen: Fehlmessungen/Outages durch Data Exclusions aus dem Lernsignal herausnehmen.
Budgets vorausschauend shiften: Vor-, Peak- und Nachlaufphase separat planen (Prospecting frühzeitig pushen).
Frequenz/Overexposure kontrollieren: Wiederholfrequenz und Zielgruppensättigung im Blick behalten.
Angebots-/Preisänderungen spiegeln: Creatives, Feeds, Erweiterungen und Zielseiten zeitnah aktualisieren.
Post-Event-Rekalibrierung: Ziele auf Normalbetrieb zurückstellen; Lernphase bewusst „durchlaufen“ lassen.
5. Wie nutzt man automatische Empfehlungen, ohne die Kontrolle zu verlieren?
Automatisch angewandte Empfehlungen wirken bequem, erweitern aber oft Match-Typen, fügen irrelevante Keywords hinzu oder erhöhen Budgets an falscher Stelle. Ihr Ziel ist nicht deine Profitabilität, sondern die allgemeine Inventarnutzung.
Was ist zu tun?
Auto-applied Recommendations deaktivieren: Empfehlungen manuell prüfen und dokumentiert umsetzen.
Change History kontrollieren: Unerwünschte Automatik-Änderungen früh erkennen und rückgängig machen.
Eigene Regeln/Listen priorisieren: Negativlisten, Placements und Ausschlüsse haben Vorrang.
Qualitätskriterien definieren: Welche Empfehlungstypen sind grundsätzlich erlaubt (z. B. technische Hygiene), welche nicht (z. B. Match-Type-Aufweichungen)?
6. Welche Skripte und Tools helfen, Anomalien früh zu erkennen?
Automatisierung übersieht oft Kontext. Skripte, Alerts und Dashboards fungieren als Frühwarnsysteme und machen Anomalien, Kannibalisierung und Pacing-Probleme transparent.
Was ist zu tun?
Anomalie-Alerts einrichten: Abweichungen bei Cost/Conv, ROAS, CTR, Impression Share automatisiert melden (täglich/stündlich).
N-gram-/Suchbegriff-Analysen: Muster in irrelevanten Begriffen erkennen; Negativlisten systematisch erweitern.
Pacing-Monitoring: Budgetverbrauch vs. Ziel je Zeitraum visualisieren; Unter-/Überlieferung früh korrigieren.
Creative-/Asset-Reportings: Asset-Level-Leistung messen; Low-Performer rotieren.
Tools einsetzen (vendor-neutral):
Skripte/Regelwerke in Google Ads
Dashboarding/BI (z. B. Looker Studio, Power BI, Tableau, Databox)
PPC-Management-Plattformen (z. B. SA360, Skai, Adalysis, Optmyzr)
Alerting/Monitoring (z. B. E-Mail/Slack-Alerts, Cloud-Funktionen)
Datenpipelines bauen: Rohdaten via API/BigQuery/Sheets konsolidieren, um KI-Signale gegen CRM zu spiegeln.
7. Wann sollte KI führen – und wann muss man als Marketer eingreifen?
Lass KI dort führen, wo Signale eindeutig, Daten stabil und Ziele realistisch sind. Greife ein, wenn Absichten gemischt sind, Ziele zu hart gesetzt wurden oder externe Faktoren das Lernsignal verzerren.
Was ist zu tun?
KI führen lassen bei:
- tROAS/Max. Conversion Value mit verlässlichen Umsatzsignalen
- tCPA/Max. Conversions mit sauberem Lead-Qualitätssignal (SQL/MQL klar getrennt)
- PMax mit klaren Produktfeeds und Brand-Ausschlüssen
Eingreifen bei:
- Mixed Intent (Brand/Non-Brand vermischt), schwache Suchbegriffe-Qualität
- Unrealistischen Zielwerten (tCPA/tROAS zu eng)
- Saisonalität/Promos, Tracking-Brüchen, neuem Markt/Produkt
Eingriffshebel:
- Struktur: Kampagnen/Anzeigengruppen trennen, Intent sauber clustern
- Negatives: Keywords, Placements, Themen ausschließen
- Ziele: In 10–15%-Schritten lockern/verschärfen; Lernphasen respektieren
- Creatives/LP: Angebot und Proof nach Intent schärfen (Social Proof, Preis, USP)
Entscheidungsrahmen festlegen: Kriterienkatalog definieren (Datenvolumen, Signalgüte, Margen, Saisonalität), der bestimmt, ob „KI führt“ oder „Mensch steuert“.
FAQ
Frage 1: Wann sollte man tROAS statt tCPA nutzen?
Wenn du stabile Umsatzwerte je Conversion übergeben kannst und Margen/Deckungsbeiträge relevant sind. Ohne verlässliche Werte ist tCPA oft robuster.
Frage 2: Kann Performance Max die Suchkampagnen kannibalisieren?
Ja, möglich. Trenne Brand sauber, nutze Markenausschlüsse und prüfe regelmäßig Suchbegriffe-Insights sowie Overlap-Reports.
Frage 3: Wie geht man mit Conversion-Delay um?
Vergleiche „Konversionen (nach Konversionszeit)“ mit der Standardspalte, passe Reporting-Fenster an und berücksichtige Verzögerungen bei der Bewertung.
Frage 4: Sind automatisch angewandte Empfehlungen sinnvoll?
Nur selektiv. Technische Hygiene kann helfen, aber Match-Type-/Keyword-Erweiterungen solltest du meist manuell prüfen.
Frage 5: Welche Tools unterstützen das Monitoring?
Setze auf Kategorien wie Skripte/Regeln in Google Ads, Dashboarding/BI (Looker Studio, Power BI, Tableau, Databox) und PPC-Management-Plattformen (z. B. SA360, Skai, Adalysis, Optmyzr).
8. Also... Wie bringt man Automatisierung und menschliche Führung in Einklang?
Automatisierung skaliert – Führung lenkt. Füttere die KI mit verlässlichen, businessnahen Signalen, gib ihr klare Spuren und überwache die Wirkung. Greife ein, wenn Kontext oder Ziele kippen. Kurz: Schreib deine Ziele für Menschen – und strukturiere deine Signale für Maschinen.
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