Finden Sie die perfekte Balance zwischen KI und menschlicher Kontrolle in Google -Anzeigen

Google Ads im Jahr 2025 sieht 2019 nicht so aus. Was früher eine praktische, keyword-gesteuerte Plattform war, wird jetzt von KI und maschinellem Lernen betrieben. Von Ausschreibungsstrategien und Zielgruppe bis hin zur kreativen Test- und Budgetzuweisung läuft die Automatisierung alles durch.

Die Automatisierung bringt viel auf den Tisch: Effizienz in Skala, intelligentere Gebote, schnellere Starts und weniger Zeit, die die Einstellungen für die Optimierung aufgewendet haben. Für vielbeschäftigte Werbetreibende oder diejenigen, die mehrere Konten verwalten, ist es ein Game-Changer.

Aber links nicht überprüft, die Automatisierung fällt nach hinten. Geben Sie die Schlüssel ohne Leitplanken über und Sie riskieren verschwendete Ausgaben, irrelevante Platzierungen oder Kampagnen, die die falschen Metriken verfolgen. Automatisierung kann Aufgaben ausführen, aber es fehlt immer noch ein Verständnis für Kundenziele, Marktnuancen und breitere Strategie.

In diesem Artikel werden wir untersuchen, wie man AI und menschliche Aufsicht in Einklang bringt. Wir werden uns ansehen, wo die Automatisierung glänzt, wo sie zu kurz fällt, und wie ein Hybrid -Setup entworfen wird, das sowohl Skala als auch strategische Kontrolle nutzt.

Messung zuerst: Füttern der Maschine die richtigen Signale

Automatisierung lernt aus den Conversions, die Sie füttern. Bei unvollständiger Verfolgung füllt Google die Lücken mit modellierten Conversions. Diese Schätzungen sind nützlich für die Richtungsberichterstattung, entsprechen jedoch nicht immer den tatsächlichen Zahlen in Ihrem Kundenbeziehungsmanagement (CRM).

Diagramm des Autors, September 2025

Die Konversionsverzögerung fügt eine weitere Falte hinzu. Google-Attribute Conversions zum Klick-Datum, nicht das Konvertierungsdatum, was bedeutet, dass die Konten der Lead-Generierung häufig so aussehen, als würden sie Mitte der Woche unterdurchschnittlich sind, obwohl immer noch Konvertierungen gemeldet werden. Hinzufügen der “Konvertierungen (nach Umgestaltungszeit)” Spalte neben dem Standard “Conversions” enthüllt diese Verzögerung.
Außerdem können Sie eine benutzerdefinierte Spalte erstellen, um die tatsächlichen Kosten pro Akquisition (CPA) zu vergleichen oder die Anzeigenausgaben (ROAS) mit Ihren Zielen zurückzugeben. Dies macht deutlich, wenn intelligente Gebote durch übermäßig strenge Einstellungen eingeschränkt werden, anstatt direkt zu scheitern.

Verwenden Sie für CPA die Formel (Cost / Conversions) – Target CPA. Das Ergebnis zeigt, wie weit über oder unter dem Ziel die Kampagne derzeit erreicht ist. Eine positive Zahl bedeutet, dass Sie das Ziel übertragen werden, häufig, weil intelligente Gebote durch strenge Effizienzeinstellungen erstickt werden. Intelligentes Gebot kann das Volumen zurückziehen und dennoch nicht die Effizienz erreichen oder durch Konvertierungen über das Ziel eingehen. Eine negative Zahl bedeutet, dass Sie unter Ziel stehen, was darauf hindeutet, dass die Automatisierung gut funktioniert und möglicherweise Raum zur Skalierung hat.

Verwenden Sie für ROAs die Formel (Conv. Value / Cost) – Target ROAS. Ein negatives Ergebnis zeigt, dass intelligente Gebote von Effizienz unterliefen und das Ziel nicht erreichen. Ein positives Ergebnis bedeutet, dass Sie das Ziel schlagen, ein Signal, dass das System gedeiht.

Wenn Ihr Ziel -CPA beispielsweise 50 US -Dollar beträgt und die benutzerdefinierte Spalte angezeigt wird 12Ihre Kampagnen werden über das Ziel von 12 US -Dollar über das Ziel von 12 US -Dollar ausgeführt, in der Regel, weil der Ausschreibungsalgorithmus sich zu eng an Einschränkungen des Werbetreibenden hält. Wenn es zeigt -8Sie schlagen das Ziel um 8 US -Dollar, was bedeuten kann, dass das System weiter skalieren könnte.

Um einen echten Wert für die Automatisierung zu erhalten, verbinden Sie ihn mit Geschäftsergebnissen, nicht nur mit Klicks oder Formularen. Optimieren Sie den Umsatz, die Gewinnmarge, den Lebensdauer von Kunden oder qualifizierte Möglichkeiten in Ihrem CRM. Zugautomatisierung mit flachen Signalen und es wird billige Konvertierungen jagen. Trainieren Sie es mit Metriken, die für das Geschäft von Bedeutung sind, und es wird enger mit den Wachstumszielen übereinstimmen.

Fahrspuren zur Automatisierung

Automatisierung funktioniert am besten, wenn Kampagnen klare Gassen haben. Mix-Marken- und Nicht-Marken-Abfragen oder neue und zurückkehrende Kunden, und das System wird fast immer die einfachsten Siege verfolgen.

Deshalb ist die menschliche Strategie immer noch wichtig. Suchkampagnen sollten hochwertige Abfragen besitzen, bei denen die Kontrolle von Kopien und Geboten von entscheidender Bedeutung ist. Performance Max sollte sich auf die Prospektion und das Cand-Network-Reichweite konzentrieren. Ohne diese Trennung kann die Auktion mehr Impressionen in PMAX weiterleiten, wodurch häufig die Lautstärke von der Suche entfernt ist. Die Skala der Überlappung ist schwer zu ignorieren. Die Analyse von Optmyzr ergab, dass Suchkampagnen bei der Kannibalisierung von Suchschlüsselwörtern immer noch besser durchgeführt wurden 28,37% der Fälle. In Fällen, in denen sich PMAX und Suche überlappten, hat die Suche direkt gewonnen 32,37% der Fälle.

Das gleiche Problem tritt beim Markenverkehr auf. PMAX lehnt sich stark zu Markenanfragen, weil sie billig umwandeln und die gemeldete Leistung aufblasen. Selbst mit Markenausschlüssen schlüpfen die Impressionen durch. Wenn Sie auf der Suche nach Ihren Markenausschlüssen sind, um luftdicht zu sein, fügen Sie Ihren Kampagnen Markennegative Keywords hinzu.

Überwachung der Maschine

Die Automatisierung gibt ihre Fehler nicht bekannt. Es driftet leise und Sie müssen nach den Informationen suchen und die Signale lesen.

Angebotsstrategieberichte zeigen, auf welche Signalgebote eingestuft wurden. Bemerkungslisten oder hochwertige Zielgruppen zu sehen, ist beruhigend. Es ist eine Warnung, dass Ihre Conversion -Daten in Marktkategorien, die Ihren Kundenstamm nicht widerspiegeln, zu dünn oder zu laut sind.

Google enthält jetzt Performance MAX -Suchbegriffe im Bericht der Standardsuche, die sich in den tatsächlichen Abfragen, die Klicks und Konvertierungen fährt, die Sichtbarkeit erhalten. Sie können diese in Google -Anzeigen anzeigen und sogar über API für eine tiefere Analyse ziehen. Mit diesem Update können Sie jetzt Leistungsmetriken, einschließlich Impressionen, Klicks, Klickraten (CTR), Conversions und direkt negative Keywords aus dem Bericht hinzufügen, um Ihr Ziel schnell zu verfeinern.

Wenn Sie sich die Signale für den Abdruck Share -Signale ansehen, werden das Bild abgeschlossen. Ein hoher Verlust ist (Budget) bedeutet, dass Ihre Kampagne einfach unterfinanziert ist. Ein hoher Verlorener ist (Rang), gepaart mit einem niedrigen absoluten Top, bedeutet normalerweise, dass Ihre CPA- oder ROAS -Ziele zu streng sind, sodass das System zu niedrig ist, um Auktionen zu gewinnen. Dies sagt uns, dass es keine Automatisierung ist, die fehlschlägt. Es ist die Automatisierung nach den von Ihnen festgelegten Regeln. Das Fix ist inkrementell: Lösen Sie die Ziele um 10-15% und bewerten Sie nach einem vollständigen Lernzyklus neu.

Intervenieren, wenn sich der Kontext ändert

Sogar die besten Automatisierungskämpfe, wenn sich die Bedingungen schneller ändern, als sich ihr Lernmodell anpassen kann. Smart Bidding optimiert sich auf der Grundlage historischer Muster. Wenn sich der Kontext plötzlich verändert, wird das System häufig die Signale falsch verstanden.

Nehmen Sie zum Beispiel Saisonalität. Während des Schwarzen Freitags spitzen die Conversion -Raten weit über dem Normalen, und der Algorithmus erhöht die Gebote aggressiv, um diese „neue Normalität“ zu erfassen. Wenn der Verkauf endet, kann es Tage oder Wochen dauern, bis ein neu kalibrieren und den Verkehr überbewertet ist, lange nachdem die Erhebung verschwunden ist. Oder überlegen Sie, Fehler zu verfolgen. Wenn doppelte Konvertierungen das Feuer feiern, ist das System der Ansicht, dass sich die Leistung verbessert hat und wird aggressiver sein und Geld für Ergebnisse ausgeben, die gar nicht einmal existieren.

Aus diesem Grund existieren Leitplanken wie Saisonalitätsanpassungen und Datenausschlüsse: Sie bieten dem Algorithmus eine Korrektur in Momenten, in denen sein Modell sonst driften würde.

Automatische Empfehlungen angewendet: Warum sie die Marke vermissen

Automatisch angewandte Empfehlungen werden als Mittel zur Straffung der Kontoverwaltung aufgestellt. Auf dem Papier versprechen sie Effizienz und bessere Hygiene. In der Praxis schaden sie oft mehr als Gutes, erweitern die Match -Typen, fügen irrelevante Keywords hinzu oder wechseln die Gebotsstrategien ohne Kontext.

Google positioniert sie als hilfreich, aber viele Praktiker sind anderer Meinung. Ich bin der Ansicht, dass AARs nicht so konzipiert sind, dass Sie Ihre Rentabilität auf Kontoebene maximieren. Sie sind so konzipiert, dass die Budgets über das begrenzte Inventar von Google effizient fließen. Der sicherste Ansatz besteht darin, sie auszuschalten und Empfehlungen manuell zu überprüfen. Behalten Sie, was Ihrer Strategie übereinstimmt, und ignorieren Sie den Rest. Mein fester Glaube ist, dass die Automatisierung Ihre Arbeit unterstützen und nicht überschreiben sollte.

Skripte, die fangen, was Automatisierung vermisst

Skripte bleiben eine der einfachsten Möglichkeiten, die Automatisierung zur Rechenschaft zu ziehen.

Die offiziellen Google Ads -Konto -Anomalie -Detektorflaggen, wenn Ausgaben, Klicks oder Conversions weit außerhalb der historischen Normen schwingen und Ihnen eine frühe Warnung geben, wenn die Automatisierung treibt. Das aktualisierte N-Gram-Skript identifiziert wiederkehrende Begriffe mit geringer Qualität, wie z. B. „frei“ oder „Jobs“, sodass Sie sie ausschließen können, bevor die intelligente Gebote für sie optimiert werden. Und wenn Sie eine einfache Sorgfalt von Tempo wünschen, zeigt Callie Kesslers benutzerdefinierte Kolumne, wie die täglichen Ausgaben Ihr monatliches Budget verfolgen, und macht die Volatilität auf einen Blick sichtbar.

Zusammen fungieren diese leichten Skripte und Spalten als zusätzliche Leitplanken. Sie ersetzen die Automatisierung nicht, aber sie fangen blinde Flecken und zwingen einen menschlichen Scheck, bevor verschwendete Stapel ausgeben.

Wo kann die KI führen und wohin eintreten kann

Automatisierung funktioniert am besten, wenn es saubere Signale, klare Gassen und genügend Daten gibt, aus denen sie lernen können. In diesem Fall können Sie sich mit TROAs lehnen, den Conversion-Wert oder neue Kundenziele maximieren und Smart-Bidding-Komplexität der Auktionzeit verarbeiten lassen.

Es hat Probleme, wenn die Datenqualität wackelig ist, wenn die Absichten in einer einzigen Kampagne gemischt werden oder wenn die Effizienzziele unrealistisch eng festgelegt sind. Dies sind die Momente, in denen die menschliche Aufsicht am meisten wichtig ist: Hinzufügen von Negativen, Umstrukturierungskampagnen, Ausschluss schlechter Daten oder Erleichterung von Zielen, damit das System konkurrieren kann.

Gedanken schließen

Automatisierung ist das Betriebssystem von Google -Anzeigen. Die Frage ist nicht, ob es funktioniert; Es ist, ob es zu Ihren Gunsten wirkt. Allein gelassen wird es zu einfachen Siegen und aufgeblasenen Metriken. Richtig beaufsichtigt, kann es die Ergebnisse skalieren, die kein Mensch jemals verwalten könnte.

Das Gleichgewicht erkennt an, dass die Automatisierung mächtig ist, aber nicht selbst festgelegt wird. Füttern Sie die Daten, definieren Sie ihre Gassen und greifen Sie ein, wenn sich der Kontext verschiebt. Tun Sie das, und Sie werden die Automatisierung von einer Haftung in eine Kante verwandeln.

Weitere Ressourcen:

• Straffung von PPC -Workflows mit KI: Wie Effizienz die Effektivität entspricht
• Google-Anzeigen: Ein kurzer Leitfaden für jede kreative Anzeigenfunktion von KI-angetriebenen Anzeigen (und was bald kommt)
• PPC -Trends 2025

Ausgewähltes Bild: N Universe/Shutterstock