Google Ads Optimierung

Das Problem

Budgets steigen nicht, die Klickpreise schon. Viele Performance-Setups verschwenden Potenzial, weil Signale fehlen, Creatives nicht datengetrieben iterieren und Gebote zu starr gesetzt sind. Ergebnis: Streuverluste, Lernphasen im Loop, zu wenig Umsatz pro investiertem Euro.

Die Lösung: Google-AI-Workflows, Ende-zu-Ende integriert

Wir bauen modulare Workflows auf Basis von Google AI (Search, Performance Max, YouTube, Display) und verknüpfen sie mit deinen First-Party-Daten. Das System lernt, welche Signale Kaufwahrscheinlichkeit erhöhen – und richtet Creatives, Zielgruppen, Gebote und Budgets automatisch darauf aus.

• Signal-Engine: Verknüpft GA4/CRM/Offline-Conversions via BigQuery & Enhanced Conversions, erzeugt hochwertige Trainingsdaten.
• Creative-Loop: KI-gestützte Variationen (Hook, Offer, Visual), automatische Asset-Tests & Ausschluss underperformender Elemente.
• Bidding-Orchestrierung: Smart Bidding (tROAS/tCPA) mit dynamischen Zielwerten je Segment, Saison & Margenklasse.
• Audience-Modeling: Wertbasierte Segmente & LTV-Scores für Suchbegriffe, PMax-Asset-Gruppen und YouTube-In-Market-Zielgruppen.
• Attributions-Guardrails: MMM/GA4 Data-Driven + Server-Side-Tracking zur robusten Erfolgszuordnung.

So funktioniert es im Alltag

1. Daten einspeisen: GA4-Events, Offline-Sales, Warenkörbe, Margen & Rücksendungen fließen in BigQuery.
2. Qualifizieren: Wir bereinigen Signale (Dedup, Bot-Filter, Consent) und mappen sie auf Conversion-Werte.
3. Aktivieren: Workflows pushen Segmente & Werte in Google Ads (Search, PMax, YouTube) und aktualisieren Ziel-ROAS automatisch.
4. Optimieren: Kreativ-Varianten werden per KI generiert, getestet und in Gewinner-Assets überführt.
5. Messen: ROAS, MER, LTV & Inkrementalität laufen in ein Looker-Studio-Board mit täglichem Spend-Cap-& Bid-Guidance.

Ergebnisse, die zählen

• Weniger Streuverlust durch hochwertige First-Party-Signale
• Schnellere Lernphasen & stabilere Auslieferung
• Höherer ROAS durch wertbasierte Gebote und Creative-Iterationen
• Transparente Entscheidungsgrundlagen für Budget-Shifts

Hinweis: Konkrete Hebel hängen von Datenqualität, Kanal-Mix und Offer ab – wir zeigen dir im Audit, welches Potenzial realistisch ist.

Warum reine Automatisierung nicht reicht

Automatisierung ohne Strategie skaliert Fehler. Entscheidend ist die richtige Formel:

Genau an den ersten und letzten 10 % scheitern die meisten Setups – hier setzen unsere Workflows an.

Einsatzfelder

• Search: Wertbasierte Gebote pro Query-Intent, Negative-Intents via N-gram-Mining.
• Performance Max: Asset-Gruppen nach Profit-Cluster, Feed-Optimierung & Seasonality-Signale.
• YouTube: Creative-Loops für Hook/Offer/CTA, View-Through-Lifts mit nachgelagerter Kaufwahrscheinlichkeit.
• Display/App: Re-Engagement nach LTV-Score, Frequency-Guardrails & Saturation-Checks.

Technische Integrationen

• GA4, Google Ads, BigQuery, Looker Studio, Consent Mode v2
• Enhanced Conversions (Web/Leads), Offline-Conversion-Import
• Server-Side-Tracking & Conversion-Value-Modeling

Ablauf & Timeline

1. Audit (1–2 Wochen): Datenlage, Signal-Lücken, Quick-Wins.
2. Pilot (4–6 Wochen): 1–2 Kampagnenstränge, klarer ROAS-North-Star.
3. Scale (fortlaufend): Ausrollen auf alle Accounts, Creative-Ops & Budget-Orchestrierung.

Was du bekommst

• ROAS-fokussierter Workflow-Baukasten statt Blackbox
• Dashboards mit tagesaktuellen Handlungsanweisungen
• Dokumentierte Playbooks für Team & Stakeholder

FAQ

Funktioniert das ohne viele Daten?
Wir starten mit Basis-Signalen (EC, Consent Mode, Standard-Events) und erweitern schrittweise – je mehr wertvolle Signale, desto stärker der Effekt.

Brand Safety?
Wir nutzen Exclusions, Placements, Keyword-Listen und Creative-Guardrails. Qualität schlägt Reichweite.

Messbarkeit?
Data-Driven Attribution in GA4 plus inkrementelle Tests & Offline-Matchback sichern belastbare ROAS-Aussagen.

Jetzt ROAS skalieren, ohne Budget zu verbrennen

In einer individuellen Onlinedemo zeigen wir dir, welche Workflows in deinem Account sofort Wirkung entfalten – und wie wir sie sauber in deine Datenlandschaft integrieren.