Reddit ist voll von Marketern, die sich darüber beschweren, dass KI-Tools zu generisch, zu vage oder zu sehr auf “nur Kopieren” beschränkt sind, wenn es um bezahlte Anzeigen geht.

Anstatt also über Theorien zu diskutieren, haben wir drei der beliebtesten KI-Tools getestet: ChatGPT, Claude und Gemini, und sie durch fünf reale PPC-Tests geführt, die auf Aufgaben basieren, die Werbetreibende jede Woche erledigen: Anzeigentexte schreiben, Berichte erstellen, Saisonalität analysieren, ein Audit durchführen und einen KPI-Vergleich machen.

Wir untersuchen auch, was sich ändert, wenn Sie diese Tools direkt mit echten PPC-Daten verbinden können, ohne die übliche Export-, Upload- und Bereinigungsarbeit.

Hier ist also, was funktioniert hat, was gescheitert ist und wo Optmyzr die Lücke füllt.

Zusammenfassung der Gesamtleistung

Der größere Erkenntnis bleibt jedoch bestehen. Im PPC ist der Gewinner nicht das Modell, das am klügsten klingt. Es ist dasjenige, das Live-Kontodaten versteht, in den Workflow passt und Ihnen hilft, zu handeln.

Test-1: Schnelle Einblicke in Stärken, Schwächen und Verbesserungen in Ihrem PPC-Konto erhalten

Ziel des Anwendungsfalls: Wie können PPC-Marketer KI-Tools nutzen, um schnell Stärken, Schwächen und Optimierungsmöglichkeiten in der Leistung ihres Google Ads-Kontos zu identifizieren?

Claude interpretierte die Daten überraschenderweise falsch (im ersten Versuch)

Das war überraschend.

Claude ist oft meine erste Wahl, um datenintensive Dokumente zusammenzufassen, aber die erste Antwort hier war voller Berechnungsfehler.

Hier sind die wichtigsten Genauigkeitsprobleme, die ich entdeckt habe:

• Behauptete, die Konversionsrate „stieg um 193%“, obwohl sie tatsächlich um 43% sank.
• Gab an, „die Gesamtanzahl der Konversionen stieg um 59%“, obwohl sie tatsächlich um 69% zurückging.
• Berichtete, „die Kosten pro Akquisition sanken“, obwohl die Konversionen eingebrochen waren.
• Lobte „bemerkenswerte Verbesserungen der Konversionseffizienz“, obwohl die Leistung deutlich verschlechtert war.“

Auf der anderen Seite….

ChatGPT war bei seiner Analyse weitaus genauer

• Markierte korrekt eine ~22% Kostenreduktion (tatsächlich: -21,6%)
• Notierte genau einen ~50% Rückgang bei Klicks/Interaktionen (tatsächlich: -45,6%)
• Identifizierte korrekt einen ~69% Einbruch bei Konversionen (tatsächlich: -69,0%)
• Hervorgehoben wurde korrekt ein ~14% Rückgang bei Impressionen (tatsächlich: -15,1%)
• Identifizierte den Rückgang der CTR als Hauptproblem hinter den Leistungsschwankungen

Hier sind einige Empfehlungen, die es basierend auf den identifizierten Stärken und Schwächen gab:

Ich wollte Claude eine weitere Chance geben, ja, vielleicht aus Vorliebe, also führten wir denselben Test erneut mit derselben Eingabeaufforderung und demselben Dokument durch.

Diesmal lieferte Claude die stärkste Antwort der Gruppe.

Was auffiel:

• Granulare, kampagnenbezogene Analyse
• Saubere Formatierung mit klaren Abschnitten
• Empfehlungen nach Dringlichkeit geordnet: hoch, mittel, niedrig
• Ein Ergebnis, das mehr wie ein Agenturbericht als ein rohes KI-Ergebnis klang

Das eigentliche Risiko: KI, die richtig klingt, wenn sie falsch ist

Das ist das Kernproblem mit allgemeiner KI im PPC.

Hätte ich Claudes erste Antwort für bare Münze genommen, hätte ich mit einer völlig falschen Geschichte über das Konto weitergemacht. Der polierte Ton macht es leicht, dieses Risiko zu übersehen.

Allgemeine KI-Tools sind oft überzeugend, bevor sie zuverlässig sind. Im PPC ist diese Reihenfolge rückwärts.

Gemini war prägnant und konversionsorientiert

Gemini gab eine kürzere Antwort, identifizierte jedoch die wichtigsten Leistungsprobleme und schlug nützliche nächste Schritte vor.

Was fehlte, war der Kontext. Es ging nicht genug auf breitere Effizienztrends ein und legte nicht genug Gewicht auf das absolute Volumen.

Es war also sicher. Es war auch ein bisschen dünn.

Verbinden Sie KI-Assistenten mit Ihren Live-PPC-Daten

Was dieser Test wirklich zeigt, ist nicht nur ein Modellproblem, sondern auch ein Kontextproblem.

Claude hat die Mathematik nicht falsch gemacht, weil es nicht rechnen kann. Es hat es falsch gemacht, weil es an einer statischen Datei arbeitete, ohne vollständige Einsicht in das Konto, die Struktur oder die Absicht hinter den Daten.

Und das gilt für alle drei Tools. Sie wissen nur, was Sie ihnen geben.

Deshalb sieht jeder Workflow so aus:

Hier beginnt das Model Context Protocol (MCP), Dinge zu ändern.

Mit MCP können KI-Assistenten wie Claude direkt auf Ihr Optmyzr-Konto zugreifen und auf Sidekick (Optmyzrs KI-Assistent) zugreifen.

Es analysiert die Leistung, liefert Einblicke und hilft Ihnen, Optimierungs-Workflows in Ihrem Konto zu erstellen und auszuführen. Durch MCP kann die KI anstelle von exportierten Daten nun an Ihrem tatsächlichen Konto arbeiten, mit demselben Kontext, den Sidekick innerhalb von Optmyzr verwendet.

Das bedeutet, Sie können:

• Live-PPC-Leistung analysieren, ohne Berichte zu exportieren
• Optimierungsstrategien aus einer Eingabeaufforderung generieren
• Warnungen und Leistungsinformationen abrufen
• Relevante Optmyzr-Tools entdecken und nutzen
• Mehrere Schritte in einer Interaktion verketten

Anstatt also jedes Mal den Kontext neu aufzubauen, beginnen Sie damit.

Innerhalb von Optmyzr zeigt sich dies durch Sidekick als ein viel geführterer Ausgangspunkt.

Anstatt mit einer leeren Eingabeaufforderung zu beginnen, starten Sie mit:

• Einem klaren Gewinn
• Einer Schwäche
• Einem umsetzbaren nächsten Schritt

Von dort aus können Sie Folgefragen stellen, sich in spezifische Kampagnen oder Keywords vertiefen, Zeiträume vergleichen oder Diagramme und Tabellen generieren, ohne den Kontext jedes Mal neu darzustellen.

Die Vollbildansicht macht das noch einfacher.

Sie können mehrteilige Fragen stellen, Zeiträume vergleichen, Diagramme und Tabellen generieren und Optimierungsstrategien mit Tools wie Rule Engine erstellen.

Das ist es, was unserem Kunden Nathan Sodenkamp von HearWorks auffiel, der teilte:

„Das eingabeaufforderungsbasierte Setup macht es viel wahrscheinlicher, dass ich die Rule Engine regelmäßig nutze. Es vereinfacht den Prozess, Ideen in strukturierte Strategien umzusetzen.“

Unten ist ein Beispiel dafür, was mit einer einfachen Eingabeaufforderung passiert: Zeige eine Geo-Heatmap, um die Leistung des Kontos nach Standort zu visualisieren.

Sidekick 6.0 generierte eine Geo-Heatmap zusammen mit einer Zusammenfassung der Einblicke

Sidekick erstellt die Visualisierung, erklärt sie und behält den Gesprächsfaden bei, während Sie zwischen den Tools wechseln.

Test 2 → KI-Metrikvergleich im PPC: Klicks vs. Kosten Genauigkeitstest

Ziel des Anwendungsfalls: Wie können PPC-Marketer KI-Tools nutzen, um wichtige Metriken wie Klicks vs. Kosten in Google Ads-Kampagnen genau zu vergleichen?

Hinweis: Wir begannen damit, der KI denselben umfassenden Datensatz wie in früheren Tests zu geben, um zu sehen, ob sie ihn genau herausziehen und Diagramme für den angegebenen Monat erstellen konnte.

ChatGPTs Stärken und Grenzen in der Klicks vs. Kosten-Analyse

ChatGPT behandelte die Daten korrekt und erzeugte ein genaues Diagramm.

Das einzige wirkliche Problem war visuell: Die orangefarbene Linie verschmolz manchmal mit der blauen, was das Diagramm etwas schwerer lesbar machte. Es bot auch nicht viel Interpretation von vornherein an.

Dennoch war das mit einer Folgeaufforderung leicht zu beheben. Die Kernmathematik hielt.

Gemini liefert genaue Einblicke mit klaren Erklärungen

Gemini hat hier sehr gut abgeschnitten.

Es hat die Analyse richtig durchgeführt, die Spitzen und Täler korrekt hervorgehoben und uns nicht dazu gezwungen, den Juli manuell zu isolieren. Das ist wichtig, weil es zeigt, dass das Modell den richtigen Ausschnitt aus einem größeren Datensatz ziehen kann.

Dies zeigt, dass Sie keine Daten für einen einzelnen Monat manuell extrahieren müssen, um eine genaue Analyse zu erhalten, im Gegensatz zu Claude (mehr dazu unten).

Mit Gemini können Sie auch nach tiefergehenden Erklärungen fragen, und es liefert sie genau.

Claude hatte Schwierigkeiten mit der Genauigkeit von PPC-Metriken

Claude hatte Schwierigkeiten, als wir ihm den breiteren Datumsbereich gaben.

Die Probleme umfassten:

• Den falschen durchschnittlichen CPC
• Einen verpassten Anstieg am 17. Juli, bei dem die Klicks 560 erreichten
• Ein Diagramm, das nur etwa 90 Klicks für denselben Tag zeigte
• Eine falsche Behauptung einer Verbesserung vom 24.–31. Juli, obwohl der 24. Juli nur einen Klick hatte

Dann haben wir den Input auf nur Juli 2025 eingegrenzt.

Das hat viel behoben.

Claude hat dann:

• den Höhepunkt am 17. Juli korrekt erfasst
• eine ordnungsgemäße doppelte Y-Achsen-Skalierung verwendet
• die wichtigsten Erkenntnisse in einem gelben Hinweisfeld hervorgehoben

Warum Optmyzrs Metrikvergleichs-Widget GPT/Claude/Gemini beim Vergleich von Metriken übertrifft

Sie können GPT, Claude oder Gemini verwenden, um Klicks und Kosten zu vergleichen.

Aber schauen Sie sich den Prozess an: Daten exportieren, hochladen, die Eingabeaufforderung schreiben, das Diagramm überprüfen, um eine Korrektur bitten, wiederholen, wenn Sie ein anderes Metrikpaar wünschen.

Hier zeigt sich auch die gleiche Lücke aus Test 1 erneut.

Das Modell ist nur so gut wie die Daten, die Sie dafür vorbereiten.

Mit MCP kann dieser Teil wegfallen. Anstatt Daten zu exportieren und neu zu bearbeiten, können KI-Tools, die mit Optmyzr verbunden sind, direkt an Live-Kontodaten arbeiten und den Vergleich für Sie erstellen.

Aber selbst dann bitten Sie die KI immer noch, etwas neu zu erstellen, das bereits existieren sollte.

Hier kommt das Optmyzr Metrikvergleichs-Widget ins Spiel. Es ist bereits da. Zwei Klicks, und Sie können jedes beliebige Metrikpaar vergleichen.

Optmyzrs Metrikvergleichs-Widget zeigt Kosten vs. Klicks

Möchten Sie von Klicks vs. Kosten zu Kosten vs. Konversionen wechseln? Ändern Sie einfach das Dropdown-Menü.

Möchten Sie das Rauschen glätten und wöchentlich statt täglich anzeigen? Ändern Sie die Frequenz und es ist erledigt.

Der bessere Teil ist, dass das Widget nicht beim Diagramm aufhört.

Es gibt Ihnen eine KI-Zusammenfassung, die für den PPC-Kontext geschrieben wurde, direkt neben der Visualisierung. Das bedeutet, dass Sie nicht versuchen, eine nützliche Interpretation aus einem allgemeinen KI-Tool herauszulocken. Sie erhalten das Diagramm und die Erkenntnis an derselben Stelle.

Dann tiefer gehen mit PPC Investigator

Zwei Linien zu vergleichen ist hilfreich. Zu wissen, warum sich die Linie bewegt hat, ist besser.

Optmyzrs PPC Investigator identifiziert das Element hinter der Änderung - Keyword, Platzierung, Netzwerk und mehr - und fügt eine KI-Zusammenfassung hinzu, damit Sie die Verschiebung schnell verstehen können.

Optmyzrs PPC Investigator zeigt Änderungen in verschiedenen Metriken mit KI-Zusammenfassung

Anstatt also zu sehen, dass die Konversionen im letzten Monat gesunken sind, können Sie den Treiber identifizieren und entscheiden, was als nächstes zu tun ist.

Sehen Sie es in Aktion: Im folgenden Video zeigen wir, wie Sie PPC-Leistungsänderungen mit PPC Investigator und anderen Optmyzr-Tools untersuchen können.

Optmyzr enthält viele Tools wie dieses. Und wenn Sie sich nicht sicher sind, wie eines funktioniert, kann Sie Sidekick 6.0 auch innerhalb der Plattform führen.

Sidekick 6.0 gibt eine Tool-Einführung

Sie können es bitten, zu erklären, was ein Tool tut, oder eine Schritt-für-Schritt-Anleitung anfordern, und es wird Sie direkt innerhalb der Plattform führen, damit Sie durch Ausprobieren lernen können, ohne Ihr Konto zu verlassen.

Test 3 → KI-Saisonalitätsanalyse im PPC: Nachfrageprognose mit GPT, Claude, Gemini

Ziel des Anwendungsfalls: Wie können PPC-Marketer KI-Tools für die Saisonalitätsanalyse nutzen, um die Nachfrage zu prognostizieren, Budgets zu optimieren und den ROAS während Spitzen- und Flautenzeiten zu verbessern?

ChatGPT kam mit einem ordentlichen Plan…

Wir begannen mit ChatGPT 5 (sofort), und es begann mit der Erstellung eines sinnvollen Analyseplans.

Es verwendete die Zeitreihenzerlegung und erklärte die Ausgabe in einfacher Sprache, was bei dieser Art von Aufgabe nicht trivial ist. Die Diagramme waren klar, und der Text machte sie verständlicher, anstatt das bereits Sichtbare zu wiederholen.

Es hob auch Tagesmuster und monatliche sowie vierteljährliche Trends auf eine praktische Weise hervor.

Wenn Ihnen die Qualität der Erklärungen wichtig ist, hat ChatGPT hier sehr gute Arbeit geleistet.

Wenn Sie eine tiefere Einführung in diesen Workflow wünschen, finden Sie hier einen Artikel, der helfen kann!

Claude war anfangs etwas überfordert mit den Daten

Claude war langsamer bei der Verarbeitung des 900+ Tage umfassenden Datensatzes.

Sobald es die Analyse abgeschlossen hatte, war die Ausgabe jedoch nützlich. Es produzierte ein umfassendes Dokument mit klarer Argumentation und zugänglichen Erklärungen.

Es generierte nicht standardmäßig Diagramme, aber zusätzliche Eingabeaufforderungen lösten das.

Es prognostizierte auch die Leistung für Q4 2025 und Q1 2026 und folgte dann mit einem strategischen Aktionsplan und einer wöchentlichen Checkliste.

Diese Kombination aus Analyse und Planung ist, wo Claude immer noch glänzt.