Klassisches Performance-Marketing stößt im heutigen komplexen und wettbewerbsintensiven Werbeumfeld oftmals an Grenzen. KI-gestützte Kampagnenformate in Google Ads bieten hier neue Chancen, sowohl Performance als auch Markenbekanntheit zu steigern. Erfahre in diesem Beitrag, wie du mit KI deine Strategie umsetzt und deine Business-Ziele erreichst.
Warum KI im Performance-Marketing unverzichtbar ist
Ohne KI-gestützte Kampagnenformate in Google Ads ist erfolgreiches Performance-Marketing kaum noch vorstellbar. Das Umfeld ist zu komplex, die Kaufkraft sinkt, und der Wettbewerb nimmt stetig zu. KI-Features helfen dabei, strategisch zu agieren und echte Wettbewerbsvorteile zu erzielen.
Performance Max & Demand Gen im Überblick
In der aktuellen digitalen Marketinglandschaft sind präzise Zielgruppenansprache und effiziente Kampagnensteuerung entscheidend. Es geht nicht nur darum, bestehende Nachfrage zu konvertieren, sondern vor allem auch darum, neue Kund:innen zu gewinnen. Google Ads bietet mit Performance Max (PMax) und Demand Gen zwei leistungsstarke, KI-basierte Kampagnentypen.
Gemeinsam ist den beiden Tools, dass sie hoch automatisiert sind, die Erstellung der Creatives eigenständig übernehmen und netzwerkübergreifend ausspielen. In Kombination decken sie den gesamten Sales-Funnel ab und begleiten die User nahtlos durch die Messy Middle.
Performance Max (PMax)
- Ermöglicht Anzeigenübergreifende Ausspielung (YouTube, Displaynetzwerk, Google Suche, Shopping, Discover, Gmail und Maps)
- Fokus: Maximierung von Conversions durch automatisierte Gebotsstrategien, Targeting und Creatives
Demand Gen
- Ziel: Neue Nachfrage generieren im Upper und Mid Funnel
- Fokus auf visuell ansprechende Anzeigen – insbesondere in YouTube Shorts, Discover und Gmail
- Ermöglicht vertikale Full-Screen-Formate in YouTube Shorts für höheres Engagement
Nachteile: Begrenzte Steuerungsmöglichkeiten und Transparenz, z.B. eingeschränkte Kanalabschaltung oder unklare Asset-Performance. Regelmäßiges Kampagnenmanagement ist essenziell.
Merkmale der KI-gestützten Kampagnen
Beide Kampagnentypen nutzen KI, um folgende Vorteile zu erzielen:
- Automatisierte Optimierung: Echtzeitanalyse von Nutzerverhalten zur dynamischen Gebotsanpassung und Anzeigenplatzierung
- Erweiterte Reichweite: Plattformübergreifende Sichtbarkeit entlang der gesamten Customer Journey
- Personalisierte Ansprache: Zielgerichtete Ausspielung durch kreative Assets
Nachteile:
- Einzelne Kanäle lassen sich nur bedingt abschalten. Es gibt keinen Einblick, welcher Kanal die Conversion erzielt hat oder welches Asset besonders erfolgreich war.
- Kontinuierliche Updates und Weiterentwicklungen der Kampagnenformate erfordern ein engmaschiges Management der Kampagnensteuerung.
Drei zentrale Herausforderungen – und wie du sie löst
Du kannst dich nicht vom Wettbewerb absetzen oder dein Potenzial ausschöpfen, wenn du die KI einfach laufen lässt. Vielmehr ist es wichtig, die Customer Journey zu verstehen und entsprechende Inhalte sowie Angebote bereitzustellen, die auf die Bedürfnisse der Zielgruppe abgestimmt sind.
Challenge 1: Wachstum durch Neukunden (B2C & B2B)
Ein gesunder Anteil an Neukunden ist elementar für Wachstum in jedem Business. Kaufzurückhaltung und Wettbewerb erschweren dies zunehmend.
Lösung mit PMax: Feature Kundenakquisition
Es gibt drei Optionen, den Fokus auf Neukunden zu legen.
- B2B und B2C: Gebote ausschließlich für Neukunden: Hier gibt es die höchste Transparenz über den Erfolg der Neukundenakquise, wobei eine separate Kampagne für Bestandskunden aufgesetzt werden muss.
- B2C: Kombinierte Ansprache mit Einsatz des Neukundenwerts: Der Neukundenwert wird höher definiert als das Gebotsmaximum für Bestandskunden. Auf diese Weise optimiert die Kampagne automatisch auf die Akquisition neuer Kunden.
- Priorisierung kaufstarker Kunden (Beta): Auf Basis der Erfahrungen mit bestehenden Käufern ermittelt Google Personen-Merkmale für umsatzstarke Käufergruppen und erhöht das Gebot für diese Gruppen zusätzlich.
Die Kampagnen-Übersicht im Account zeigt auf, wie viele der erzeugten Conversions auf Neu- und Bestandskunden entfielen. Zusätzlich erfolgt die Anzeige, welcher Customer-Lifetime-Wert mit den Neukunden erwartet werden kann.
Tipp: Verwende für den Neukundenwert zunächst einen geringen Centbetrag. So kannst du später nachvollziehen, wie sich der Neukundenwert auf die tatsächliche Akquise auswirkt.
Lösung mit Demand Gen: Lookalike Audiences
Für den Fokus auf die Neukundenakquise kommen ähnliche Gruppen, sogenannte Lookalike Audiences zum Einsatz. First-Party-Daten wie beispielsweise Bestandskunden werden dem Algorithmus zur Verfügung gestellt. Dieser analysiert die Kundenliste auf gemeinsame oder ähnliche Merkmale und bildet analog Segmente außerhalb der Bestandskunden. Die Genauigkeit für die Übereinstimmung der Merkmale kann festgelegt werden von niedrig bis hoch.
Tipp: Besonders effektiv bei Internationalisierung zur schnellen Zielgruppenerweiterung
Challenge 2: Leadqualität verbessern (B2B)
Der Erfolg von Leadgenerierungskampagnen wird häufig daran bemessen, wie viele Kontaktformulare abgesendet werden. Doch Formulareingänge sind nicht gleichbedeutend mit qualitativ hochwertigen Leads. Oft stammen Einsendungen von ungeeigneten Quellen wie Wettbewerbern, Studierenden, Privatpersonen.
Lösung mit PMax: Lead-to-Sales-Journey abbilden
Der Standardprozess sieht so aus, dass nach dem Absenden eines Kontaktformulars ein Marketing Qualified Lead (MQL) entsteht, das durch verschiedene Prüfungen und Maßnahmen zu einem Sales Qualified Lead (SQL) entwickelt wird, aus dem ein Abschluss entstehen kann. Die Anzahl Leads nimmt wie in einem Trichter von Stufe zu Stufe ab.
Die Schritte, die nach dem Absenden des Formulars stattfinden, sind für die Google Kampagnen zunächst eine Black Box, so dass die Kampagnen auf die Formularabsendung optimieren. Als Lösung können echte Salesdaten aus dem Unternehmen integriert werden, um die Optimierung auf Conversions zu fokussieren:
- Übergabe von First-Party-Daten (CRM) an Google
- Klassifizierung: MQL > SQL > Sale
- Integration in Kampagnen zur Optimierung auf echte Conversions
- Kombination mit Value Based Bidding (wertebasierte Gebotsstrategie):
Jede Stufe des Sales Funnels erhält unterschiedliche Werte zugewiesen, z.B.- Kontaktformular → 30€
- MQL → 50€
- SQL → 80€
- Kunde → 150€
Ergebnis: Bis zu 20 Prozent mehr Umsatz und 30 Prozent bessere Kosteneffizienz durch die Nutzung der Lead-to-Sales-Journey in Verbindung mit einer wertebasierten Gebotsstrategie (laut Google).
Challenge 3: Top-Produkte gezielt pushen (B2C)
Top-Seller oder wirtschaftlich starke Produkte mit hohen Margen werden von KI nicht automatisch in den Fokus gerückt. Werbetreibende versuchen dem mit statischer Segmentierung entgegenzuwirken, wodurch Daten jedoch fragmentiert werden und die Gesamtübersicht verloren geht.
Lösung mit PMax: Performance-based Bucketing
Mit Hilfe einer Skript-Lösung werden im Hintergrund fortlaufend alle Produkte hinsichtlich ihrer Performance analysiert. Darauf basierend werden die Produkte in ca. fünf Leistungsklassen eingeteilt.
Beispiel: Vor Anwendung des Skripts entfielen bei einem Kunden 82 Prozent des Umsatzes auf lediglich 14 Prozent der Produkte bei einem Budgetanteil von 31 Prozent. Es war standardmäßig nicht möglich, die Kampagne so zu steuern, dass die Top-Produkte stärker beworben wurden.
Mit Einsatz des Skripts wurden die Produkte in Leistungsklassen gruppiert, denen Budgetanteile zugewiesen wurden. Hier im Beispiel lagen die angestrebten Budgetanteile zwischen 50 Prozent für die beiden Top-Performer-Gruppen und bis 10 Prozent für die Low-Performer. Damit auch neue Produkte die Chance haben, sich zu entwickeln, wurden 20 Prozent des Budgets für Produkte aufgewendet, die zwar nicht performen, für die es aber noch wenig Daten gibt. Auch saisonale Schwankungen oder plötzliche Trendumkehren werden auf diese Weise erkannt und berücksichtigt.
Die Liste ist dynamisch und wird täglich neu erstellt, so dass Produkte mit plötzlich steigender Nachfrage sofort in die Top-Performer-Gruppe wechseln können.
Einsatz mit Demand Gen
Produktanzeigen sind klassischerweise eher ein Fall für PMax-Kampagnen. Doch auch mit Demand Gen sind Product Ads möglich und das Skript kann angewendet werden. In Verbindung mit Lookalike Audiences lassen sich vielversprechende Displaykampagnen erstellen.
Fazit: Steuerung nutzen, Potenzial ausschöpfen
Die Kombination aus Performance Max und Demand Gen bietet vielseitige Möglichkeiten, Markenbekanntheit zu steigern, Neukunden zu gewinnen und Conversions zu maximieren. Aber: Nur wer aktiv die erweiterten Features und Steuerungsoptionen nutzt, wird sich im Wettbewerb durchsetzen.
Und: Die Dynamik in den Kampagnenformaten ist hoch, also teste neue Features frühzeitig und passe deine Kampagnenstruktur kontinuierlich an.
Tipp zum Abschluss: Du willst deine Kampagnen weiterentwickeln? Sprich uns an! Wir unterstützen dich gern beim Setup.
