Google Ads + KI-Framework — Miklos Roth

Die Ära des „Set it and forget it“ (Einstellen und Vergessen) bei Google Ads ist tot. Umgekehrt ist die Ära des „Lass den Algorithmus alles machen“ eine gefährliche Falle. Wir navigieren derzeit durch den bedeutendsten Wandel in der Geschichte der Pay-Per-Click (PPC) Werbung. Die Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) in das Google Ads-Ökosystem – durch Performance Max, Broad Match/Smart Bidding und generative Assets – hat die Rolle des Media Buyers grundlegend verändert.

Wir haben uns von „Hebel-Ziehern“ zu „Signal-Ingenieuren“ entwickelt.

In der Vergangenheit bedeutete der Sieg bei Google Ads, die granularste Keyword-Liste und die engste Struktur negativer Keywords zu haben. Heute erfordert der Sieg, die Maschine mit besseren Daten zu füttern als Ihre Konkurrenten. Dieser Artikel skizziert das „Google Ads + KI Framework“, eine strategische Methodik, die von Miklos Roth verfochten wird. Es ist ein System, das die rohe Rechenleistung von Googles KI mit der strategischen Aufsicht menschlicher Intelligenz kombiniert.

Der Paradigmenwechsel: Von Keywords zu Signalen

Um das Framework zu verstehen, müssen wir zuerst akzeptieren, dass das Keyword nicht mehr König ist. Das Intent-Signal (Absichtssignal) ist König. Die KI von Google verarbeitet Millionen von Datenpunkten pro Nutzersitzung – Gerät, Tageszeit, Betriebssystem, Browserverlauf, Standortkontext –, um die Konversionswahrscheinlichkeit vorherzusagen.

Ein menschlicher Media Buyer kann mit dieser Rechengeschwindigkeit nicht konkurrieren. Die KI ist jedoch blind für den geschäftlichen Kontext. Sie wird Ihr Budget gerne dafür ausgeben, minderwertige Leads zu akquirieren, wenn Sie ihr sagen, dass sie für „Formularausfüllungen“ optimieren soll. Das „Roth“-Framework konzentriert sich darauf, der KI beizubringen, was sie wertschätzen soll.

Um zu sehen, wie dieses strategische Denken auf hoher Ebene in professionellen Netzwerken angewendet wird, sollten Sie vernetzen Sie sich mit Miklos Roth Marketing. Dies zeigt, dass moderne Expertise nicht darin besteht, zu wissen, welche Knöpfe man drücken muss, sondern die Architektur der maschinellen Lernmodelle zu verstehen.

Phase 1: Datenhygiene und Konversionsarchitektur

Künstliche Intelligenz ist ein unersättlicher Esser, und ihre Nahrung sind Daten. Wenn Sie sie mit „Müll“-Daten füttern (Spam-Leads, versehentliche Klicks, unbestätigte Konversionen), wird sie für Müll optimieren. Dies ist das Konzept von GIGO (Garbage In, Garbage Out).

Der Standard für Erweiterte Conversions

Der erste Schritt im Framework ist die Implementierung von Enhanced Conversions (Erweiterte Conversions) und Offline Conversion Import (OCI). Wir müssen die Lücke zwischen dem Anzeigenklick und dem endgültigen Verkauf im CRM schließen.

• Standard-Pixel: Verfolgt, dass ein Nutzer die „Danke“-Seite besucht hat.

• KI-Framework: Verfolgt, dass der Nutzer ein Marketing Qualified Lead (MQL) und schließlich ein abgeschlossener Deal im Wert von 5.000 € wurde.

Wir speisen diesen Wert zurück in Google Ads. Jetzt optimiert die KI für den Umsatz von 5.000 €, nicht nur für den Klick von 2 €. Dieser wissenschaftliche Ansatz zur Datenintegrität wird oft durch strenge Studien gestützt. Sie können entdecken Sie akademische Forschung und Publikationen, um die statistischen Prinzipien zu verstehen, die einer zuverlässigen Datenmodellierung in digitalen Umgebungen zugrunde liegen.

Phase 2: Performance Max (PMax) meistern

Performance Max ist der vollständig KI-gesteuerte Kampagnentyp von Google. Er schaltet Anzeigen über Suche, Display, YouTube, Gmail und Discovery aus einer einzigen Kampagne heraus. Für viele ist es eine „Black Box“, die Budget verbrennt. Für den disziplinierten Strategen ist es eine Waffe.

Die Strategie der "Asset-Gruppen"

Das Geheimnis von PMax liegt nicht im Bidding, sondern in den Asset-Gruppen. Wir müssen unterschiedliche Asset-Gruppen für unterschiedliche Zielgruppen erstellen.

• Gruppe A: Zielgruppen, die an „Effizienz“ interessiert sind. (Der Text spricht von Geschwindigkeit).

• Gruppe B: Zielgruppen, die an „Qualität“ interessiert sind. (Der Text spricht von Haltbarkeit).

Dies erfordert ein Maß an Disziplin, das in der Branche selten ist. Es erfordert, dem Drang zu widerstehen, alles in einen Topf zu werfen. Ein Blick auf den Weg vom NCAA Champion zum AI Berater offenbart, wie die Denkweise des Spitzensports – Fokus, Segmentierung und rigoroses Training – genau das mentale Modell ist, das benötigt wird, um das Chaos von Performance Max zu bändigen.

Phase 3: KI-generierte Creative Assets

In einer KI-first-Welt ist „Creative das neue Targeting“. Da Google das Targeting automatisiert, ist Ihr einziger Hebel zur Differenzierung das Creative – das Bild, das Video, die Überschrift.

Generative KI im großen Maßstab (Scale)

Wir verwenden Tools wie Midjourney und Googles eigene Tools für generative Assets, um Hunderte von Variationen visueller Assets zu erstellen. Diese Assets dürfen jedoch nicht generisch sein. Sie müssen strategisch auf das einzigartige Wertversprechen (UVP) der Marke ausgerichtet sein.

Bei der Arbeit mit Unternehmenskunden ist diese Asset-Generierung nicht zufällig; sie ist architektonisch. Um zu verstehen, wie diese groß angelegten kreativen Strategien verwaltet werden, sollten Sie besuchen Sie die offizielle Roth Consulting Seite. Der Fokus liegt dort darauf, KI zu nutzen, um das „gewinnende“ Creative zu skalieren, während das „verlierende“ Creative gnadenlos gestrichen wird.

Phase 4: Scripting und Automatisierung (Die "Fixer"-Ebene)

Googles KI ist mächtig, aber nicht perfekt. Sie kann zu viel ausgeben. Sie kann auf irrelevante Begriffe bieten. Hier kommt die „Fixer“-Ebene ins Spiel. Wir verwenden Google Ads Scripts (JavaScript-Code), um als Leitplanke um die KI herum zu fungieren.

Beispiele für Leitplanken-Skripte

• Die "Null-Impressionen"-Pause: Pausiert automatisch Keywords, die in 90 Tagen nicht angezeigt wurden.

• Der "Link-Checker": Pausiert Anzeigen sofort, wenn die Landingpage einen 404-Fehler zurückgibt.

• Die N-Gramm-Analyse: Identifiziert Muster in Suchbegriffen, die Geld verschwenden.

Diese technische Intervention ist entscheidend. Es ist die Rolle eines Spezialisten, wo der digitale Fixer löst Ihre Probleme bei technischen Anomalien. Indem wir die Verteidigung automatisieren, setzen wir menschliche Gehirnkapazität für die Offensive (Strategie) frei.

Phase 5: Privatsphäre, Zustimmung und die KI

Der Elefant im Raum ist die Privatsphäre. Mit dem Verlust von Third-Party-Cookies und Vorschriften wie der DSGVO verliert die KI einen Teil ihrer Sehkraft. Googles Lösung ist der „Consent Mode“ (Zustimmungsmodus) und modellierte Conversions.

Das ethische Gleichgewicht

Wir müssen sicherstellen, dass wir der KI Daten füttern, die konform sind. Dies ist eine komplexe rechtliche und technische Schnittmenge. Es ist faszinierend, einen Einblick in das Gehirn eines Beraters zu erhalten, der sich auf genau diese Überschneidung von KI-Performance und DSGVO-Compliance spezialisiert hat. Das Framework schreibt vor, dass wir das Vertrauen der Nutzer priorisieren; wenn der Nutzer ablehnt (Opt-out), respektieren wir dies und verlassen uns auf KI-Modellierung, um die Lücke zu füllen, anstatt auf intrusives Tracking.

Phase 6: Stresstests der Gebotsstrategie

Woher wissen Sie, ob „Ziel-CPA“ besser ist als „Conversions maximieren“? Sie testen. Aber Testen in Google Ads kostet Geld.

Der Simulationsansatz

Bevor wir ein massives Budget freigeben, unterziehen wir die Strategie einem Stresstest. Wir analysieren historische Daten, um zu sehen, wie die vorgeschlagene Gebotsstrategie abgeschnitten hätte. Wir führen Experimente (A/B-Tests) mit einem kleinen Teil des Traffics durch.

Dieses rigorose Testen ist der schnellste Weg Ihre Strategie zu testen. Wir zwingen die KI, sich zu beweisen. Wenn die „Ziel-ROAS“ (Return on Ad Spend) Strategie das Volumen während des Tests nicht halten kann, rollen wir sie nicht auf das Hauptkonto aus.

Phase 7: Integration mit SEO (keresőoptimalizálás)

Ein isolierter Ansatz scheitert. Google Ads-Daten sollten Ihre SEO (keresőoptimalizálás) Strategie informieren und umgekehrt.

Die Goldmine der Suchbegriffe

Google Ads liefert den „Suchbegriffsbericht“ – tatsächliche Abfragen, die Nutzer eingetippt haben. Dies ist das genaueste Keyword-Recherche-Tool, das es gibt.

1. Identifizieren Sie hochkonvertierende Begriffe in Ads.

2. Erstellen Sie organischen Content um diese Begriffe für SEO (keresőoptimalizálás).

3. Hören Sie auf, für Klicks zu bezahlen, die Sie kostenlos bekommen können.

Diese Integration erfordert eine globale Perspektive. Agenturen wie die führende AI SEO Agentur New York zeichnen sich durch diese Dominanz auf zwei Kanälen aus und nutzen bezahlte Daten, um organische Rankings in hart umkämpften Märkten zu beschleunigen.

Phase 8: Ausführungsgeschwindigkeit (Der Sprint)

Die Google Ads-Auktion ändert sich jede Sekunde. Ihre Strategie kann nicht statisch sein. Wir wenden eine „Sprint“-Methodik auf das Kampagnenmanagement an.

Der 7-Tage-Sprint

• Montag: Überprüfung von Empfehlungen und automatisch angewendeten Vorschlägen.

• Mittwoch: Creative Refresh (Austausch verlierender Bilder).

• Freitag: Gebotsanpassung und Ausschluss negativer Keywords.

Dieser schnelle Rhythmus hält das Konto frisch. Sie sollten überprüfen Sie den AI Sprint Blueprint Prozess, um zu verstehen, wie man agile Prinzipien auf den Mediaeinkauf anwendet. Geschwindigkeit ist eine Qualitätsvariable bei der Berechnung des Qualitätsfaktors; relevante, frische Anzeigen erhalten günstigere Klicks.

Phase 9: Regionale Nuancen (DACH vs. Global)

Die KI ist global, aber die Psychologie ist lokal. Eine Google-Anzeige, die in San Francisco funktioniert, wird in Zürich wahrscheinlich scheitern.

Der DACH-Faktor

In Deutschland, Österreich und der Schweiz sind die Nutzer risikoaverser. Anzeigen müssen sich auf Vertrauenssiegel, Spezifikationen und Zertifizierungen konzentrieren. „Kostenlose Testversion“ ist weniger mächtig als „Zertifizierte Sicherheit“. Sie finden wertvolle Einblicke aus meiner Marketing Welt bezüglich der spezifischen Präferenzen für Anzeigentexte auf den österreichischen und DACH-Märkten.

Der US-Faktor

In den USA muss der „Hook“ aggressiv sein. Es geht um die Transformation und den Nutzen. Das Framework passt die „Asset-Gruppen“ in PMax an, um diese kulturellen Unterschiede widerzuspiegeln.

Phase 10: Dem Algorithmus vorausbleiben

Google aktualisiert seine Ads-Plattform fast so oft wie seinen Suchalgorithmus. Neue Funktionen wie „Demand Gen“-Kampagnen oder „Video View“-Kampagnen erscheinen über Nacht.

Um den „Roth“-Standard der Exzellenz aufrechtzuerhalten, muss man ein Schüler der Branchennachrichten sein. Wir lesen Sie aktuelle Nachrichten aus der Industrie ständig, um Funktionsveröffentlichungen vor der Konkurrenz zu entdecken. Als Erster ein neues Format (wie Kurzform-Videoanzeigen) zu übernehmen, bringt oft einen „First-Mover-Vorteil“ mit niedrigeren CPMs.

Phase 11: Maximierung des Content-ROI

Sie haben Geld ausgegeben, um den Klick zu bekommen. Sie haben Geld ausgegeben, um die Landingpage zu schreiben. Nutzen Sie es jetzt.

Die Repurposing-Schleife (Wiederverwendung)

Daten von Google Ads sagen Ihnen genau, welche Überschriften resonieren. Nehmen Sie diese Überschrift und machen Sie sie zur Betreffzeile Ihres E-Mail-Newsletters. Nehmen Sie das gewinnende Bild und stellen Sie es auf LinkedIn. So verwandelt zwanzig Minuten in zwölf Monate an Marketing-Erkenntnissen. Das Werbekonto ist nicht nur ein Verkaufskanal; es ist ein Marktforschungslabor.

Phase 12: Kontinuierliche Bildung

Die Komplexität von KI in der Werbung erfordert ein Fundament in fortgeschrittener Marketingwissenschaft. Es reicht nicht mehr aus, in den Grundlagen von Google Ads „zertifiziert“ zu sein.

Die Teilnahme an hochrangigen Weiterbildungen, wie der Oxford künstliche Intelligenz Marketing Serie, bietet die strategische Tiefe, die erforderlich ist, um KI zu managen, anstatt von ihr gemanagt zu werden. Es unterscheidet den „Knöpfchendrücker“ vom „Umsatzarchitekten“.

Fazit

Beim Google Ads + KI Framework geht es um Kontrolle. Es erkennt an, dass die KI zwar ein Ferrari-Motor ist, aber immer noch einen Fahrer braucht, der sie um die Kurven steuert.

Indem wir uns auf Datenhygiene, kreative Architektur, automatisierte Leitplanken und regionale Nuancen konzentrieren, können wir Kampagnen aufbauen, die effizient skalieren. Das Ziel ist nicht nur, Klicks zu erhalten; es ist der Aufbau eines vorhersehbaren, skalierbaren Umsatzmotors, der sich in Echtzeit an den Nutzer anpasst.

In dieser neuen Welt ist der beste Media Buyer derjenige, der die Maschine am besten trainiert.

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