Viele Werbetreibende steigen in Smart Bidding ein, in der Hoffnung, dass es alle Probleme löst, nur um am Ende mit verschwendetem Budget und enttäuschenden Ergebnissen dazustehen. Die Wahrheit ist, Smart Bidding ist kein magischer Schalter.

Es ist eine Reihe von Strategien, die jeweils für unterschiedliche Ziele entwickelt wurden, und der Erfolg hängt davon ab, zu wissen, welche in welcher Situation eingesetzt werden soll.

Dieser Artikel erklärt wann und wie jede Smart Bidding-Strategie eingesetzt werden sollte. Er hebt hervor, wo sie glänzen, wo sie Schwächen haben und die Best Practices, die dafür sorgen, dass Googles Automatisierung für Sie arbeitet.

Die richtige Smart Bidding-Strategie wählen (auf einen Blick)

Wie funktionieren Smart Bidding-Strategien?

Um Smart Bidding-Strategien besser zu verstehen, schauen wir uns an, wie sie funktionieren.

Wie bereits besprochen, nutzt Smart Bidding maschinelles Lernen, um Gebote für jede Auktion basierend auf vier Schlüsselfaktoren zu optimieren:

• Kontextsignale, zum Beispiel Gerät, Standort und Tageszeit.
• Vorhergesagte Conversion-Rate
• Suchanfragenleistung
• Zielbudget (z.B. CPA, ROAS)

Dies ermöglicht es Smart Bidding, die meisten Conversions oder Conversion-Werte innerhalb Ihres Budgets zu liefern. Lassen Sie uns nun in die verschiedenen Smart Bidding-Strategien eintauchen, um diejenige auszuwählen, die am besten zu Ihren Bedürfnissen passt:

Target CPA

Target CPA passt Ihre Gebote automatisch an, um so viele Conversions wie möglich zu erzielen, während die durchschnittlichen Kosten pro Conversion auf oder unter Ihrem Zielwert bleiben.

Wann verwenden:

• Lead-Generierungskampagnen mit klar akzeptablen Kosten pro Lead
• Kampagnen mit mindestens 30 Conversions im letzten Monat
• Wenn das Conversion-Volumen wichtiger ist als der Umsatzwert

So machen Sie es erfolgreich:

Setzen Sie einen realistischen Target CPA basierend auf Ihren historischen Kosten pro Conversion, aber denken Sie daran, dass Target CPA einen konsistenten Budgetfluss benötigt, um effektiv zu lernen.

Verwenden Sie Optmyzr’s Spend Projection, um vorherzusagen, ob Ihr aktuelles Budget den Monat über korrekt verteilt wird. Wenn Sie zu wenig ausgeben, kann Target CPA nicht genügend Conversion-Signale sammeln, um richtig zu optimieren.

Target-CPA funktioniert nur so gut, wie Ihre Landingpages konvertieren.

Optmyzr’s Landing Page Analysis Tool zeigt Ihnen genau, welche Seiten die Leistung fördern und welche das Budget belasten.

Das Tool kategorisiert Ihre Seiten in vier Gruppen:

• Top-Performer → hohe CTR + Konversionen
• Hohes Potenzial → konvertiert gut, aber hat wenig Traffic
• Teuer → hoher Traffic, schlechte Konversionen
• Andere → alles andere

<img width=“624” height=“327” src=“data:image/png;base64,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

Konzentrieren Sie Ihr Target-CPA-Budget auf leistungsstarke Kampagnen und beheben oder pausieren Sie die teuren, die Geld verschwenden.

📌 Was das bedeutet: Reduzierte, nur aus Formularen bestehende Landingpages könnten weniger Impressionen erhalten. Um die Leistung aufrechtzuerhalten, fügen Sie einfache Navigationselemente hinzu, während Sie die Seiten schnell und relevant halten. Sehen Sie sich das vollständige Video hier an:

Und denken Sie daran, Target CPA funktioniert nur, wenn die gekauften Klicks relevant sind.

Wenn irrelevante Klicks weiterhin das Budget aufbrauchen, lernt der Algorithmus von der falschen Zielgruppe. Optmyzr’s Negative Keyword Finder durchsucht Ihre Suchbegriffe und markiert Wörter, die Kosten verursachen, ohne Konversionen zu erzielen.

<img width=“624” height=“255” src=“data:image/png;base64,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

Sie können sie dann als negative Keywords in Kampagnen hinzufügen oder Listen erstellen, um sie organisiert zu halten.

Ziel-ROAS

Ziel-ROAS passt Gebote automatisch an, um den Umsatz zu maximieren, den Sie für jeden ausgegebenen Dollar generieren. Anstatt einfach nur Konversionen zu verfolgen, konzentriert es sich auf den Wert dieser Konversionen, indem es vorhersagt, welche Klicks wahrscheinlich einen höheren Umsatz erzielen.

Wann es zu verwenden ist

• E-Commerce-Unternehmen oder Lead-Gen-Modelle mit klarer Umsatzzuordnung
• Kampagnen mit mindestens 50 Konversionen im letzten Monat (um dem Algorithmus eine solide Grundlage zur Optimierung zu geben)
• Werbetreibende, die Profitabilität und Rendite über das bloße Konversionsvolumen priorisieren

Wie man es zum Laufen bringt

• Weisen Sie allen Konversionen genaue Werte zu (Online-Verkäufe, abgeschlossene Geschäfte, Vertragswerte usw.).
• Speisen Sie so viele Daten wie möglich in Google Ads ein, einschließlich erweiterter Konversionen, Kundenabgleich und offline CRM-Daten.

Je mehr Kontext Sie bereitstellen, desto besser kann Google zwischen hochwertigen und weniger wertvollen Leads unterscheiden.

Optimize Value Rules – VBB macht es einfach, Konversionswertregeln direkt in Google Ads anzuwenden. Anstatt jede Konversion gleich zu behandeln, können Sie Google mitteilen, dass einige Zielgruppen, Geräte oder Standorte mehr wert sind.

Lassen Sie uns ein Beispiel nehmen, um dies besser zu verstehen.

<img width=“624” height=“151” src=“data:image/png;base64,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

• Jede Zeile repräsentiert ein Traffic-Segment (z.B. Austin, Vereinigte Staaten oder Berlin, Deutschland)
• Die Score-Spalte zeigt, wie wertvoll dieses Segment im Vergleich zu anderen ist, basierend auf Ihrer bisherigen Leistung
• Optmyzr empfiehlt dann eine Vorgeschlagene Anpassung (wie x1,05), was bedeutet, dass Sie Google mitteilen können, dass Conversions aus Austin 5 % mehr wert sind
• Sie können die Spalte Neue Anpassung überprüfen oder bearbeiten, bevor Sie sie anwenden, und sogar steuern, wie aggressiv das System sein soll

Wenn Sie auf Anwenden klicken, werden diese Regeln direkt in Google Ads übernommen.

Auf diese Weise lernen Smart Bidding-Strategien wie Ziel-ROAS oder Maximierung des Conversion-Werts, dass bestimmte Standorte, Zielgruppen oder Geräte höhere Gebote verdienen, da sie für Ihr Unternehmen höhere Einnahmen generieren.

Testen Sie, bevor Sie sich festlegen

Nicht sicher, ob Ziel-ROAS eine andere Strategie wie Max Conversion Value übertreffen wird? Optmyzrs Express Optimization ermöglicht es Ihnen, kontrollierte Experimente mit nur wenigen Klicks zu starten.

Sie können verschiedene Gebotsmodelle nebeneinander testen, Ergebnisse überwachen und dann dauerhaft auf den Gewinner umschalten, ohne Kampagnen von Grund auf neu erstellen zu müssen.

Maximieren Sie Conversions

Maximieren Sie Conversions gibt Ihr Budget automatisch aus, um die höchstmögliche Anzahl an Conversions zu erzielen. Es funktioniert ähnlich wie „Maximieren Sie Klicks“, optimiert jedoch für Conversions statt für Klicks.

Wann es zu verwenden ist

• Kampagnen, bei denen das Ziel darin besteht, das Conversion-Volumen zu skalieren, nicht die CPA oder den ROAS zu kontrollieren
• Neue Kampagnen, bei denen Sie Ihre idealen CPA- oder ROAS-Ziele noch nicht kennen
• Situationen, in denen Sie so schnell wie möglich innerhalb Ihres täglichen Budgets so viele Leads oder Anmeldungen wie möglich erfassen möchten

Wie es funktioniert

Die Stärke von Maximieren Sie Conversions liegt in der Geschwindigkeit, aber das kann auch seine größte Schwäche sein.

Da es aggressiv Ihr gesamtes tägliches Budget ausgibt, wird das Timing entscheidend. Wie wir bei Ziel-CPA gesehen haben, funktioniert Smart Bidding nur, wenn es konstanten Treibstoff hat. Optmyzrs Spend Projection hilft Ihnen, diesen Fluss konstant zu halten, indem es zeigt, ob Sie wahrscheinlich früh im Monat zu viel ausgeben oder dem Algorithmus durch zu wenig Ausgaben Signale vorenthalten.

Die Qualität des Traffics ist genauso wichtig.

Maximieren Sie Conversions wird jede Conversion verfolgen, auch minderwertige, wenn irrelevante Klicks in Ihre Kampagnen gelangen.

Wir haben bereits gesehen, wie Optmyzrs Negative Keyword Finder hilft, diese herauszufiltern, aber Sie können auch tiefer gehen mit regelbasierter negativer Keyword-Verwaltung. Mit regelbasierten Optimierungen kann Optmyzr automatisch nicht konvertierende Begriffe als negative Keywords auf Kampagnen- oder Anzeigengruppenebene hinzufügen.

Sie bestimmen die Regeln, das System erledigt die Arbeit. Schauen Sie sich einige vorgefertigte Strategien hier an!

Maximieren Sie den Conversion-Wert

Maximieren Sie den Conversion-Wert passt Ihre Gebote automatisch an, um den höchstmöglichen Gesamterlös aus Ihrem Budget zu erzielen. Anstatt mehr Conversions zu verfolgen, priorisiert es Conversions, die mehr Wert bringen.

Wann es zu verwenden ist

• E-Commerce-Unternehmen mit einem klaren Umsatz-pro-Conversion-Modell
• Lead-Generierungs-Konten, bei denen unterschiedliche Deals sehr unterschiedliche Werte haben
• Kampagnen mit stabilem Tracking und genügend Conversion-Daten, um wertbasierte Optimierung zu unterstützen

Wie es funktioniert

Da diese Strategie den Fokus auf Wert über Volumen legt, hängt sie von der Qualität Ihrer Wertsignale ab. Wenn jede Conversion als gleichwertig verfolgt wird, weiß Google nicht, welche für Ihr Unternehmen wirklich wichtig sind.

Wie wir bei Ziel-ROAS besprochen haben, macht Optmyzrs Value-Based Bidding (VBB) Tool es einfach, Conversion-Wertregeln in Google Ads zu verfeinern.

Als nächstes müssen Sie sich auf das Budget-Timing konzentrieren. Optmyzrs Budget-Optimierungstools zeigen den durch das Budget verlorenen Impression Share und schlagen Umschichtungen vor.

Zum Beispiel, wenn Marken-Kampagnen stark ausgeben, aber Wettbewerber-Kampagnen einen höheren ROAS erzielen, wird Optmyzr dies kennzeichnen, damit Sie die Ausgaben verlagern können, um den Umsatz zu maximieren.

Um proaktiv zu bleiben, können Sie auch Budgetwarnungen einrichten.

Anstatt manuell zu überprüfen, ob Kampagnen im Laufe des Monats zu viel ausgeben oder verhungern, benachrichtigt Sie Optmyzr, wenn die Ausgaben vom Ziel abweichen.

<img width=“624” height=“356” src=“data:image/png;base64,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

Auf diese Weise können Sie frühzeitig auf Taktprobleme reagieren und umverteilen, bevor Smart Bidding das Budget für Klicks mit geringem Wert verschwendet. Benachrichtigungen können sogar direkt an Slack oder Teams gesendet werden, damit Sie und Ihr Team keine kritischen Änderungen verpassen.

5 Best Practices für Google Ads Smart Bidding-Strategien

1. Ausreichendes Budget bereitstellen

Smart Bidding benötigt Spielraum. Der Algorithmus von Google lernt durch Tests, daher wird er bei einem zu knappen Budget nicht genügend Daten sammeln, um effektiv zu optimieren. Überprüfen Sie stets, ob Sie Gefahr laufen, zu viel oder zu wenig auszugeben, und passen Sie das Tempo an, bevor die Leistung leidet.

2. Smart Bidding Zeit zum Lernen geben

Maschinelles Lernen optimiert nicht über Nacht. Kampagnen benötigen in der Regel mindestens zwei Wochen, um genügend Konversionsdaten zu sammeln, um zuverlässige Anpassungen vorzunehmen. Vermeiden Sie ständige Änderungen während dieser Lernphase, da Sie sonst den Fortschritt zurücksetzen.

3. Kampagnen durchdacht segmentieren

Gut strukturierte Kampagnen geben Smart Bidding klarere Signale. Gruppieren Sie Anzeigen nach ähnlichen Themen oder Zielgruppen und verwenden Sie Gebotsregeln, um Anpassungen für Faktoren wie Gerät, Standort oder Tageszeit zu automatisieren.

Denken Sie daran, nicht zu stark zu segmentieren. Moderne KI-Systeme arbeiten oft besser mit konsolidierten Daten, daher finden Sie das richtige Gleichgewicht zwischen Struktur und Flexibilität.

4. Konversionsanpassungen zur Steuerung der Leistung nutzen

Nicht alle Konversionen sind gleichwertig. Saisonalität, Lead-Qualität und Geschäftsprioritäten sollten alle beeinflussen, wie Sie sie bewerten. Konversionsanpassungen und Wertregeln ermöglichen es Ihnen, Smart Bidding auf die Konversionen zu lenken, die für die Rentabilität am wichtigsten sind.

Auch lesen: Wertbasiertes Bieten: Was ist das, Best Practices & Fallstricke

5. Optimieren Sie Ihre Anzeigen und Landingpages.

Smart Bidding kann den richtigen Traffic bringen, aber es kann keine schwachen Kreativen oder schlechte Benutzererfahrung beheben. Anzeigen sollten eng mit der Suchabsicht übereinstimmen, und Landingpages sollten das im Inserat gegebene Versprechen einlösen. Wenn es eine Diskrepanz gibt, zahlt der Algorithmus für verschwendete Klicks.

Smart Bidding mit Optmyzr steuern

Letztendlich ist Smart Bidding kein magischer Schalter. Jede Strategie hat ihren Moment:

• Ziel-CPA, wenn Sie konstante Lead-Kosten wünschen.
• Ziel-ROAS, wenn Umsatzvorhersehbarkeit Ihr Geschäft antreibt.
• Maximieren von Konversionen, wenn das reine Volumen zählt.
• Maximieren des Konversionswerts, wenn Rentabilität der Nordstern ist.

Die wahre Fähigkeit besteht nicht darin, eine Strategie für immer zu wählen. Es geht darum, zu wissen, wann man die Spur wechseln muss, wann Ihre Kampagne Max Conversions entwächst oder wann Ihr CPA-Ziel nicht mehr der Realität entspricht.

Optmyzr hilft Ihnen, diese Wendepunkte zu erkennen, bevor sie zu teuren Fehlern werden.

Von der Budgetplanung mit Spend Projection, über das Testen neuer Strategien mit Express Optimization, bis hin zur Aufdeckung schwacher Seiten mit Landing Page Analysis bieten wir Ihnen die notwendigen Leitplanken.

Tausende von Werbetreibenden verwalten bereits $5B+ an Werbeausgaben mit Optmyzr. Die Frage ist: Sind Sie bereit, auf Smart Bidding nicht mehr nur zu reagieren, sondern es aktiv zu steuern?

Starten Sie noch heute Ihre voll funktionsfähige 14-tägige kostenlose Testversion! (keine Kreditkarte erforderlich)

FAQs

1. Was genau ist Smart Bidding und wie unterscheidet es sich von regulärem automatisiertem Bieten?
A. Smart Bidding ist ein Teilbereich der automatisierten Gebotsstrategien von Google Ads, der KI nutzt, um Gebote für jede einzelne Auktion festzulegen, bekannt als “Auktionszeit-Bieten”, um Konversionen oder den Konversionswert zu maximieren.

Es umfasst Strategien wie Ziel-CPA, Ziel-ROAS, Maximieren von Konversionen und Maximieren des Konversionswerts. Im Gegensatz zu regulären automatisierten Gebotsoptionen (wie Maximieren von Klicks oder Ziel-Impressionsanteil), die sich auf Volumen oder Sichtbarkeit konzentrieren, optimiert Smart Bidding speziell für Ihre Konversionsziele.

2. Welche Signale nutzt Smart Bidding zur Optimierung der Gebote?
A. Smart Bidding greift auf eine Vielzahl von Auktionszeitdaten zu, nicht nur auf die üblichen Geräte-, Standort- oder Tageszeitdaten. Es berücksichtigt auch Signale wie Browser, Betriebssystem, Sprache, Kontext der Suchanfrage und Kombinationen dieser Faktoren. Diese Tiefe ermöglicht es, präziser auf Long-Tail- oder Keywords mit geringem Volumen zu bieten, indem die Leistung auf Abfrageebene modelliert wird.

3. Wie viel Konversionshistorie benötige ich, bevor ich zu Smart Bidding wechsle?
A. Google empfiehlt, zu warten, bis Ihre Kampagne mindestens 30 Konversionen im letzten Monat erreicht hat, um auf Smart Bidding zu setzen, oder 50 Konversionen für Ziel-ROAS, um dem Algorithmus eine solide Grundlage zu bieten.

4. Was ist Smart Bidding Exploration und wann sollte ich es verwenden?
A. Smart Bidding Exploration ist ein opt-in Add-on, das dem Algorithmus hilft, hochpotenzielle Abfragen außerhalb Ihrer bestehenden Reichweite zu identifizieren, insbesondere wenn Sie Broad Match, DSA oder AI Max für die Suchzielgruppenansprache verwenden.

Anstatt Ihr ROAS-Ziel einheitlich zu senken, bietet es selektiv auf neue Segmente mit höherer Konversionswahrscheinlichkeit. Es ist ideal zum Skalieren, aber nur, wenn Ihr Budget nicht eingeschränkt ist. Es sollte mindestens sechs Wochen laufen, um dem Algorithmus genügend Zeit zum Lernen und Performen zu geben.