Mit KI-gestützten Google Ads automatisieren Sie Gebotsstrategien, Kampagnenerstellung und Anzeigenoptimierung – und steigern so Ihre Kampagnenleistung bei geringeren Steuerungskosten.

• Automatische Gebotsstrategien für optimale Kosten pro Klick
• Dynamische Anzeigen, die sich automatisch an Nutzerintentionen anpassen
• KI-basierte Zielgruppensegmente für höhere Conversion-Raten

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1. KI in Google Ads selbst

Google Ads nutzt schon länger maschinelles Lernen, um z.B. Anzeigenvarianten in den Responsiven Suchanzeigen automatisch zu kombinieren und zu testen. KI‑basierte Textgeneratoren erstellen Headline‑ und Description‑Varianten, die auf Suchintention, Endgerät und Nutzerverhalten zugeschnitten sind. So entstehen in Sekunden performante Anzeigen, die kontinuierlich optimiert werden.

Nun ist es auch möglich auf Basis des Website-Inhaltes Anzeigentexte zu erstellen oder neu sogar Anzeigenbilder auf Basis von Prompteingaben zu erstellen.

Diese Möglichkeiten führen bereits zu einer vereinfachten Kampagnenerstellung. Aber klar, um ein signifikantes Ergebnis zu erzielen bei 12 verschiedenen Anzeigentitel und vier Beschreibungen braucht es mindestens über 9’000 Klicks. Wenn Sie wenig Traffic mit Google Ads generieren, lohnt es sich die Anzeigentitel zu Pinnen.

2. Überwachung der Kampagnen-Performance

Die Möglichkeiten, Kampagnen in Google Ads selbst zu überwachen, sind relativ eingeschränkt. Rudimentäre Regeln müssen einzeln und pro Konto erstellt werden, dasselbe gilt für Scripts. Deshalb haben Tools wie Optmyzr & Co. auch ihre Existenzberechtigung. Sie zeigen in übersichtlichen Dashboards Trends zu Qualitätsfaktoren, bieten zuverlässige Alerts und Tools zur internen Prozessoptimierung.

Mit Echtzeit-Dashboards und automatisierten Warnungen erkennt die KI Anomalien bei Klicks, Conversions und Kosten sofort. So können Sie Budgetverschiebungen oder plötzliche Leistungseinbrüche proaktiv adressieren, bevor wertvolles Werbebudget verloren geht.

3. Optimierung des Smart-Bidding-Zieles

Die Auswahl des richtigen Ziel‑ROAS oder Ziel‑CPA entscheidet über den Erfolg. Algorithmen analysieren historische Daten, Saisontrends und Wettbewerbsdruck, um das optimale Gebotsziel dynamisch anzupassen und so die Rentabilität Ihrer Kampagnen zu maximieren.

Google Ads selbst hat die Zielvorgaben so eingestellt, dass bei Erreichung des Ziels einfach höhere Budgets vorgeschlagen werden. Oftmals stehen aber nicht höhere Budgets zur Verfügung, selbst wenn dies Sinn machen würde, da jeder zusätzliche Verkauf auch mehr Gewinn bringen würde. Auch hier bietet z.B. Optmyzr Hand und stellt die Ziel-ROAS-Hürde gemäss eingerichteten Vorgaben sportlicher ein. Jedoch scheitert die gleiche Regel, wenn das ROAS-Ziel plötzlich nicht mehr erreicht wird. Beispielsweise aus saisonalen Gründen. Hier braucht es eine weitere Regel, welche einen Altert absetzt, sobald die Kosten zurückgehen, weil die Hürde zu hoch gesetzt ist und damit das Volumen drosselt.

Versuchen Sie in einem ersten Schritt anhand Ihres Deckungsbeitrages zu ermitteln, wo der Break-Even-Point liegt. Und lassen Sie z.B. ChatGPT danach ausrechnen, wo der optimale Ziel-ROAS oder Ziel-CPA liegt, um den grösstmöglichen Gewinn zu erwirtschaften.

4. Abgleich Suchanfragen mit Produktsortiment

Durch die Verknüpfung von Google Ads Query-Daten mit Ihrem Produkt-Feed erkennt die KI sofort, welche Suchbegriffe zu ausverkauften oder neuen Artikeln passen. Entsprechende Keywords werden automatisch pausiert, aktiviert oder mit angepassten Geboten versehen.

Sind Sie jedoch keine Grossfirma mit grossen Feeds, Budgets & Teams haben Sie die Möglichkeit, Produktlisten mit Ihren Suchanfragenberichten in Google Ads abzugleichen.

Haben Sie eine ChatGPT Operator Lizenz lässt sich dieser Schritt bereits komplett automatisieren und sogar anschliessend die nicht gefundenen Produkte in Ausschlusslisten einzutragen.

5. Script zur präziseren Budgetsteuerung

Erstellen Sie Scripts, damit Sie die monatlichen Budgets nicht mehr manuell steuern müssen. Auch hier gibt es Tools, jedoch auch die stossen aktuell noch an Grenzen – wenn z.B. unterschiedliche Budgets im Jahresverlauf hinterlegt werden müssen.

Der ChatGPT Operator ist bereits in der Lage, diese Scripts zu hinterlegen. Aber vergessen Sie nicht den „Human in the loop“, der die Kampagnen trotzdem noch überwacht.

6. Automatisierte Kampagnenerstellung:

Google arbeitet an KI-gestützten Kampagnentypen, die Zielgruppen, Assets und Budgetvorgaben automatisch kombinieren.

Erste Tests zeigen, dass komplette Kampagnen in Minuten statt Stunden erstellt werden können – inklusive Anzeigentexte auf Basis der Zielseite und Zielvorgaben.

7. Überwachung des Qualitätsfaktors

Machine-Learning misst kontinuierlich die drei Qualitätsfaktor-Komponenten: Anzeigenrelevanz, erwartete Klickrate und Nutzererlebnis auf der Zielseite. Bei Abweichungen erhält das System Alerts und passt Anzeigen oder Landingpages automatisch an.

8. Überwachung der Anzeigenqualität

Die KI bewertet fortlaufend die Anzeigestärke (Ad Strength) und liefert konkrete Verbesserungsvorschläge zu Assets, Relevanz und Vielfalt. Schlechte Kombinationen werden automatisch verworfen, während erfolgreiche Varianten häufiger ausgespielt werden.

9. Datenanalyse Traffic in Google Ads & GA4

Nach der Pausierung Ihrer Brand-Kampagnen zeigt GA4, wie viel Markenverkehr organisch zurückkehrt. Ein KI-Dashboard vergleicht Klicks, Umsatz und Sichtbarkeit zwischen Google Ads und Organic, um zu entscheiden, ob eine Reaktivierung wirtschaftlich sinnvoll ist.

10. Custom Google Ads Agents

Last but not least – und in der aktuellen Zwischenphase vor den (Semi-)Autonomen-KI-Agenten(-Systemen) lassen sich aufwändige Prozesse bereits relativ einfach mit Custom Agents abbilden.