KI im PPC: Wo sie hilft, wo sie versagt und wo sie riskant ist

Episodenbeschreibung

Es gibt viel Lärm um die Nutzung von KI im PPC. Meistens dreht sich alles um große, existenzielle Fragen: Wird die Automatisierung Strategen ersetzen? Übernimmt KI das PPC-Management?

Aber vor Ort sehen die Bedenken ganz anders aus.

PPC-Praktiker navigieren durch steigende Kosten, instabile Automatisierung, unpassende Kampagnentypen für Lead-Generierung und Plattformen, die sich schneller zu ändern scheinen, als sich Leistungsdaten stabilisieren können.

Julie Bacchini hat jahrelang diesen realen Herausforderungen zugehört. Als Gründerin von Neptune Moon und Gastgeberin von PPC Chat seit 2017 hat sie einen Raum geschaffen, in dem PPC-Profis ehrlich darüber sprechen, was kaputt geht, und nicht nur darüber, was im Trend liegt.

In diesem Gespräch mit Frederick Vallaeys bringt sie diese bodenständige Perspektive in einen dringend benötigten Realitätscheck zur KI im PPC.

Hier sind die wichtigsten besprochenen Punkte:

• Lead-Generierung lebt im falschen Viertel
• AI Max ist PMax noch einmal: anfängliches Chaos, letztendliche Evolution
• Haftung lebt in den Lücken zwischen KI-Ausgaben und menschlicher Verantwortung
• Testen Sie KI an Problemen, die Sie bereits gelöst haben
• Dokumentation ist nicht mehr optional
• Plattformen entwickeln sich schneller als Suchverhalten
• Umgehungslösungen funktionieren, bis sie es nicht mehr tun
• KI-Angst dreht sich nicht nur um Arbeitsplatzsicherheit
• Sie können dies nicht allein navigieren: Geschäftsschutz und Gemeinschaftsunterstützung in einer KI-gesteuerten Branche

Episoden-Erkenntnisse

In dieser Diskussion mit Frederick Vallaeys erklärt Julie Bacchini zunächst, dass Lead-Gen-Werbetreibende nicht der Zielmarkt von Google sind, trotz ihrer erheblichen Ausgaben auf der Plattform. Sie betont, dass Automatisierung und KI für größere Datenmengen ausgelegt sind, die viele Lead-Gen-Konten nicht erreichen, und hebt die Einschränkungen manueller Gebote beim Zugriff auf wesentliche Funktionen hervor. Der typische Kampagnenstart führt oft zu einer Mischung von Ergebnissen, da die Plattform Stabilität sucht.

Julie verlagert dann den Fokus auf dringende Themen wie rechtliche Haftung und Versicherungslücken in Bezug auf nicht verifizierbare KI-generierte Daten. Sie stellt kritische Fragen zur Verantwortlichkeit für schlechte automatisierte Entscheidungen, das effiziente Management von KI-Dokumentationen und den Umgang mit Daten, die von Kunden aus Algorithmen bereitgestellt werden, die sie möglicherweise nicht vollständig verstehen.

Lead-Generierung lebt im falschen Viertel

Julie liefert eine unbequeme Wahrheit: “Wenn Sie Lead-Gen sind, sind Sie nicht der Zielmarkt für Google-Werbung.” Alles, was Google baut, ist E-Commerce-zuerst, ausgelegt auf Konversionsvolumen, die die meisten Lead-Gen-Konten nie erreichen. Die Automatisierung benötigt eine kritische Masse—500+ Konversionen in 30 Tagen, um wirklich in Schwung zu kommen.

Wenn Sie bei 30 oder 50 Konversionen sitzen, hat der Algorithmus drastisch weniger Datenpunkte, mit denen er arbeiten kann. Das ist einfach Mathematik.

Das Problem geht über einfache Volumenmetriken hinaus. Die gesamte Automatisierungsinfrastruktur von Google—das maschinelle Lernen, die Mustererkennung, die Optimierungsalgorithmen—alles erwartet einen stetigen Fluss von Konversionsdaten, aus denen gelernt werden kann. Mit 5.000 Konversionen in einem Monat hat das System endlose Möglichkeiten, Muster zu erkennen und sich anzupassen. Mit 30 rät es im Wesentlichen.

“Die Art und Weise, wie die Automatisierung funktioniert, ist, je mehr Informationen sie hat, desto besser kann sie Dinge herausfinden und schneller und effizienter herausfinden,” erklärt Julie.

Lead-Gen-Vermarkter werden kreativ mit Portfolio-Geboten und Kontostrukturen, um zu versuchen, “Ihren Daten-Nachteil zu verringern”, nur um die Basis-Schwellenwerte zu erreichen, die E-Commerce-Werbetreibende natürlich erreichen. Julie ist seit Jahren in dieser Position. Sie hat sich damit abgefunden, scherzt sogar über ihre jährliche GML-Bingo-Karte, auf der “wir werden ernsthaft über Lead-Gen” nie abgehakt wird. Manuelles Bieten klingt verlockend als Umgehungslösung, aber es schneidet Sie von Funktionen ab, die Google für Smart-Bidding-Nutzer reserviert.

“Wenn Sie kein automatisiertes oder Smart-Bidding verwenden, dann haben Sie auch keinen Zugriff auf viele der Annehmlichkeiten, die damit einhergehen, richtig, die Google im Hintergrund für Sie erledigt,” erklärt sie.

Die Tage für diesen Ansatz sind ohnehin gezählt. Die Realität ist härter als vor fünf Jahren. Die Hälfte der Dinge, die früher im Vordergrund geschahen, passiert jetzt im Hintergrund, automatisiert und undurchsichtig.

AI Max ist PMax noch einmal: anfängliches Chaos, letztendliche Evolution

Das Muster wiederholt sich. Einige Werbetreibende probieren AI Max aus und erzielen sofort erstaunliche Ergebnisse. Andere finden es völlig enttäuschend. Einige nennen es eine Katastrophe. Julie beschreibt dies als typisches Google-Produktverhalten:

“Es ist wie alles andere, Ihre Erfahrungen können variieren. Wenn es sich wie etwas anfühlt, das Sie ausprobieren möchten oder von dem Sie denken, dass es in Ihrem Konto potenziell funktionieren könnte, probieren Sie es aus. Sie werden ziemlich schnell wissen, ob es für Sie funktioniert.”

Die Gespräche in PPC Chat spiegeln den Start von Performance Max fast genau wider. Frühe Anwender stürzen sich hinein, einige sehen Magie, andere Chaos, und die große Mehrheit landet irgendwo in der Mitte und fragt sich, ob sie etwas falsch machen oder ob das Tool einfach noch nicht bereit ist. Im Moment befinden wir uns noch in dieser ersten Veröffentlichungsphase, in der die Erfahrungen je nach Kontotyp, Branche und reinem Glück stark variieren. Julie erwartet, dass AI Max dem gleichen Entwicklungsbogen folgt. Das PMax, das heute existiert, hat wenig Ähnlichkeit mit der Version, die zuerst eingeführt wurde.

“Ich bin sicher, es wird sich entwickeln, denn das PMax, das wir heute haben, ist nicht das PMax, das wir hatten, als es eingeführt wurde. Es ist nicht. Also denke ich, dass AI Max wahrscheinlich genauso sein wird. Sie haben es eingeführt, wie es ist, und dann wird es sich im Laufe der Zeit verändern.”

Das größere Problem ist, dass dieser Zyklus von “ein neues Tool einführen, beobachten, wie es unterperformt, zwei Jahre lang iterieren, es schließlich nutzbar machen” zur Norm geworden ist. Jedes große Google Ads-Feature folgt jetzt diesem Weg. Praktiker sind es leid, unbezahlte QA-Tester zu sein, aber sich abzumelden bedeutet, zurückzufallen, wenn das Tool schließlich unverzichtbar wird.

Haftung lebt in den Lücken zwischen KI-Ausgaben und menschlicher Verantwortung

Julie stellt ein Szenario vor, das Versicherungsunternehmen noch nicht herausgefunden haben: Ein Kunde verwendet KI, um seine Verkaufsdaten zu analysieren und Kunden-Personas zu erstellen. Sie übergeben Ihnen diese KI-generierte Zusammenfassung als strategische Grundlage für ihre Kampagnen. Sie bauen alles darauf auf. Dann stellt sich heraus, dass die KI es falsch gemacht hat.

“Was passiert, wenn die Daten, die aus welcher KI auch immer ausgespuckt wurden, falsch sind? Wo liegt diese Haftung? Liegt das ausschließlich beim Kunden, weil er Ihnen falsche Informationen gegeben hat?” bemerkte Julie.

Niemand weiß es. Versicherungspolicen bewegen sich langsamer als die Technologie. Die Gesetzgebung bewegt sich noch langsamer. In der Zwischenzeit treffen Vermarkter Entscheidungen mit KI-generierten Eingaben, die sie nicht verifizieren können, und die Frage, wer verantwortlich ist, wenn etwas schief geht, bleibt unbeantwortet.

Sie formuliert das Dilemma klar: “Sie weisen Sie an, es zu nutzen, wenn Sie eine Strategie entwickeln, wenn Sie Entscheidungen treffen, wenn Sie priorisieren, all die Dinge, die wir tun. Was passiert, wenn die Daten, die aus welcher KI auch immer ausgespuckt wurden, falsch sind?”

Julie beschreibt ihre Erfahrung: “Ich hatte einen Kunden, der ein massives Dokument mit Anleitungen basierend auf so etwas wie hier sind unsere Verkaufsdaten, hier ist, wer Sachen gekauft hat, bereitstellte. Und es gab wirklich keine Möglichkeit, es zu verifizieren. Also stellen Sie Fragen wie, okay, kann ich einfach die Rohdaten für die tatsächlich gekauften Dinge sehen? Oh, Sie haben demografische Daten. Kann ich einfach die rohen demografischen Daten sehen? Und das war nicht möglich. Die einzigen Ergebnisse, die ich bekam, waren, dass es KI war.”

Ihre Reaktion? “Das machte mich unwohl, weil es viel Vertrauen in etwas setzt, das ich nicht verifizieren konnte.”

Testen Sie KI an Problemen, die Sie bereits gelöst haben

Bevor Sie KI mit Entscheidungen von hoher Tragweite vertrauen, führen Sie es durch Szenarien, bei denen Sie die Antworten bereits kennen.

“Sie können Fragen stellen, auf die Sie die Antworten bereits kennen, und sehen, wie korrekt es ist,” schlägt Julie vor.

Ziehen Sie historische Daten aus abgeschlossenen Kampagnen. Füttern Sie sie in die KI. Sehen Sie, ob sie zu den Schlussfolgerungen gelangt, die Sie bereits durch tatsächliche Leistung validiert haben. Dies baut Vertrauen in die Genauigkeit des Tools auf und hilft Ihnen zu verstehen, welche Arten von Eingaben zuverlässige Ausgaben erzeugen.

Julie erklärt die Logik: “Anstatt ihm etwas zu geben, das Sie selbst noch herausfinden und für das Sie nicht alle Informationen haben, oder an dem Sie arbeiten, es herauszufinden, warum fragen Sie es nicht nach Dingen, auf die Sie die Antwort bereits kennen? Und dann können Sie sehen, ob es die richtige Antwort liefert.”

Sie beschreibt dies als Aufbau Ihres Vertrauensniveaus in ein Tool, bevor Sie sich bei Entscheidungen von hoher Tragweite darauf verlassen.

“Das ist in meinen Augen ein besserer Weg, sich in eine Position zu versetzen, in der Sie ein höheres Vertrauensniveau haben, wenn Sie eine Frage stellen, auf die Sie die Antwort nicht bereits kennen.”

Dokumentation ist nicht mehr optional

Julies praktischste Empfehlung ist akribische Aufzeichnung.

“Dies ist der Eingabebefehl, den ich eingegeben habe. Dies sind die Daten, auf die es Zugriff hatte. Dies ist die Anweisung, die ich erhalten habe. Dies sind die Ergebnisse.”

Es klingt mühsam, aber es dient mehreren Zwecken. Erstens hilft es Ihnen, Inkonsistenzen zu erkennen—manchmal führt das zweimalige Stellen derselben Frage zu völlig unterschiedlichen KI-Antworten. Wie Julie anmerkt: “Manchmal können Sie einer KI zweimal dieselbe Frage stellen, und sie gibt Ihnen unterschiedliche Antworten.”

Ohne Dokumentation werden Sie das nicht bemerken. Zweitens schafft es einen historischen Rekord für die Mustererkennung.

Julie beschreibt, was Sie entdecken könnten: “Moment mal, ich habe es gebeten, etwas sehr Ähnliches drei oder vier Mal zu tun, und die Ergebnisse, die ich erhielt, waren sehr unterschiedlich. Zwei davon waren sehr ähnlich, und die anderen beiden waren sehr, sehr unterschiedlich, aber ich habe die gleiche Methodik befolgt, während ich es tat. Das würde mich dazu bringen, zu denken: ‘Hm, was ist da los?’”

Drittens schützt es Sie rechtlich, wenn später Fragen aufkommen, warum Sie bestimmte Entscheidungen getroffen haben. “Wenn Fragen aufkommen, warum Sie dies getan haben oder was hier passiert ist oder was die Abfolge der Dinge war, die Sie getan haben?” Eine Dokumentation macht den Unterschied.

Ein einfaches Google Sheet, das Ihre KI-Interaktionen verfolgt, reicht aus, um zu beginnen. Julie schlägt vor: “Sie können ein Google Sheet haben, in dem Sie notieren, was von Ihnen verlangt wurde, wie Sie den Eingabebefehl erstellt haben, welche Plattform Sie verwendet haben, was Sie eingegeben haben und was es ausgespuckt hat. Führen Sie einfach ein Protokoll davon für sich selbst.”

Sie rahmt die Dokumentation als “einfach wie sich selbst absichern” und erkennt an, dass es nicht die aufregendste Arbeit ist.

“Das Dokumentieren von Dingen ist nicht die aufregendste Arbeit, die wir tun, aber wir tun es für viele Dinge. Wir haben Tabellen, die alle Anzeigentexte enthalten. Wir haben alle Bilder. Wir machen solche Arbeiten regelmäßig, bei denen wir versuchen, den Überblick darüber zu behalten, welche Tests wir diesen Monat durchführen, was als nächstes kommt,” erklärte Julie.

Plattformen entwickeln sich schneller als Suchverhalten

Google drängt aggressiv auf Performance Max und KI-gesteuerte Automatisierung, aber die meisten Nutzer suchen immer noch so, wie sie es immer getan haben. Diese Diskrepanz schafft echte Verwirrung. Die Tools ändern sich schneller als das Nutzerverhalten, was bedeutet, dass neue Kampagnentypen nicht unbedingt mit der Art und Weise übereinstimmen, wie Ihr Publikum Sie tatsächlich findet.

Frederick beschreibt die Diskrepanz: “Menschen suchen auf unterschiedliche Weise. Sie formulieren, wonach sie suchen, auf unterschiedliche Weise. Sie haben unterschiedliche Berührungspunkte auf dem Weg zu dem Tag, an dem sie sich googly fühlen und diese endgültige Suche durchführen.”

Aber die Realität ist, dass die Verschiebung allmählich erfolgt, während Plattformen möchten, dass Sie neue Tools sofort übernehmen. Julie weist darauf hin, dass Googles Vorteil dieser massive Verhaltensfundament ist: “Sie haben, sie haben 20 Jahre damit verbracht, Menschen beizubringen, wie man Dinge findet. Und vieles davon führt dazu, dass Anzeigen angezeigt werden, wenn Menschen Dinge finden.”

Sie glaubt, dass Google diese Position schützen wird: “Ich denke nicht, dass Google wirklich daran interessiert ist, hinterherzuhinken, wenn es um das andere geht. Sie werden ihr Terrain schützen, und warum sollten sie das nicht tun? Sie haben ein sehr teures Terrain, das sie über viele Jahre aufgebaut haben. Also denke ich, dass es viel brauchen wird, um sie vom Berg zu stoßen.”

Die Herausforderung für Vermarkter besteht darin, herauszufinden, welche Änderungen wichtig sind. Julies Test ist einfach: “Tun Sie es? Was macht es? Was hoffen Sie zu erreichen? Wie unterscheidet es sich von dem, was wir bereits tun? Probieren Sie nur ein neues Spielzeug aus, weil jemand gesagt hat, dass Sie es ausprobieren müssen?”

Erfolg erfordert das Verständnis des tatsächlichen Suchverhaltens in Ihrem Bereich, nicht nur das Befolgen der neuesten Feature-Einführung der Plattform.

Umgehungslösungen funktionieren, bis sie es nicht mehr tun

Strategien, die perfekt funktionieren, können plötzlich aufhören zu funktionieren, wenn Google ein Algorithmus-Update einführt oder ein neues Feature startet, das Ihre sorgfältig gestaltete Einrichtung stört.

“Sie haben Dinge, die in Ihrem Konto funktionieren, und dann wachen Sie eines Tages zwei Monate später auf, und es funktioniert nicht mehr,” erklärt Julie.

Dies ist die ständige Angst in PPC Chat-Gesprächen. Wie sie es beschreibt: “Wir führen viele Gespräche darüber, hey, sieht jemand anderes das? Wir hatten X, Y und Z, und es lief perfekt, aber jetzt nicht mehr.”

Lead-Gen-Werbetreibende spüren dies besonders, weil ihre Umgehungslösungen bereits fragil sind, um zu kompensieren, dass sie nicht der primäre Anwendungsfall der Plattform sind. Die Frage ist nicht, ob Ihre Umgehungslösung schließlich kaputt geht. Es ist, wie lange sie hält und ob Sie genug Vorwarnung haben, um die nächste zu bauen.

Julie erkennt die Herausforderung an: “Wie lange können Sie Umgehungslösungen machen? Ich denke, das ist das andere Stück, über das die Leute im Lead-Gen-Bereich sprechen und nachdenken, wie, okay, es ist nicht realistisch zu sagen, wie, nun, ich bin manuelles Gebot für immer.”

Selbst wenn Umgehungslösungen existieren, kommen sie mit Kompromissen. “Sie müssen in der Lage sein, zu absorbieren, was passiert, und zu sehen, was Sie in den Konten erleben, für die Sie verantwortlich sind. Und dann müssen Sie versuchen, verantwortungsvolle Entscheidungen darüber zu treffen, welche Dinge wir ausprobieren können,” wiederholt Julie.

Die tiefere Frustration ist, dass das Tempo des Wandels zugenommen hat. Fachwissen wird schneller obsolet, als Menschen es aufbauen können.

Wie Julie beobachtet: “Dies war schon immer eine Branche, es ist Technologie, also steht nichts still. Es war schon immer eine Branche, in der es viele Veränderungen gab. Aber dieses Tempo hat in den letzten Jahren wirklich zugenommen.”

KI-Angst dreht sich nicht nur um Arbeitsplatzsicherheit

Die PPC Chat-Community spiegelt ein breites Spektrum wider: Menschen, die KI für alles verwenden, Menschen, die es nicht anfassen wollen, und die meisten Menschen irgendwo dazwischen, die versuchen herauszufinden, wo es hilft, ohne Risiken zu schaffen. Die Angst geht tiefer als “wird KI meinen Job übernehmen?”

Es geht darum, die Kontrolle über die Strategie zu verlieren, Ausgaben zu vertrauen, die Sie nicht unabhängig verifizieren können, und ständige Veränderungen zu navigieren, bei denen das Fachwissen, das Sie im Laufe der Jahre aufgebaut haben, plötzlich nicht mehr auf die gleiche Weise gilt. Julie erkennt das Unbehagen an, während sie die Realität akzeptiert.

“Dieser Zug hat den Bahnhof verlassen. Wie nehmen wir das Wissen, das wir haben, egal wie lange wir im PPC gearbeitet haben, und integrieren es mit der KI, die überall zu sein scheint?” erwähnt Julie.

Das ist die eigentliche Frage, der sich die Branche stellen muss. Julie ist kein großer Fan von KI—sie war darüber sehr offen. “Ich bin kein großer Fan von KI. Ich war darüber sehr offen. Das sollte für niemanden, der mir irgendwo gefolgt ist, eine Überraschung sein. Denn ich habe Fragen dazu, und ich denke, es hat Schwächen. Aber ich habe auch erkannt, dass dieser Zug den Bahnhof verlassen hat.”

Das Gespräch dreht sich oft darum, herauszufinden, wo KI tatsächlich hilft, im Gegensatz zu wo sie Risiken einführt.

Wie Julie es formuliert: “Wo können sie KI auf eine zuverlässige Weise einsetzen, damit sie nicht möglicherweise KI etwas generieren lassen, das sich als falsch herausstellt, und dann gehen Sie weiter und verwenden falsche Daten? Das ist eine echte Angst. Aber wo passt es hinein? Wo macht es Sinn? Wie kann es Sie effizienter machen? Wo kann es Lücken füllen, die Sie vielleicht vorher hatten, die es tatsächlich gut macht?”

Sie beschreibt den Ansatz der PPC Chat-Community. Julie erwähnt: “Menschen experimentieren wie verrückt, und sie teilen ihre Gedanken darüber, wie, oh, ich habe dies erstellt oder oh, das sind die Eingabebefehle, die ich dafür verwende oder was auch immer. Also gibt es gerade im Allgemeinen viel Testen und Experimentieren.”

Die Menschen, die in diesem Übergang erfolgreich sein werden, werden nicht diejenigen sein, die KI vollständig ablehnen oder sie unkritisch annehmen—es werden diejenigen sein, die genau herausfinden, wo das Tool hilft und wo menschliches Urteilsvermögen immer noch wichtig ist.

“Niemand möchte zurückgelassen werden. Niemand möchte eines Tages aufwachen und plötzlich ein Dinosaurier sein, der die Sprache von nichts, was vor sich geht, spricht,” bemerkte sie.

Sie können dies nicht allein navigieren: Geschäftsschutz und Gemeinschaftsunterstützung in einer KI-gesteuerten Branche

Das Gespräch zwischen Frederick und Julie deckte viel mehr ab als die Hauptthemen. Zwei Punkte, die Aufmerksamkeit verdienen: die geschäftlichen Realitäten unter all der KI-Angst und warum Gemeinschaft jetzt mehr zählt als vor fünf Jahren.

Julie denkt anders über PPC als die meisten Praktiker, weil sie seit 26 Jahren ihr eigenes Beratungsunternehmen führt. Diese Perspektive zeigt sich in ihrer Herangehensweise an Risiken. Während andere darüber debattieren, ob KI bessere Anzeigentexte schreiben wird, ist sie am Telefon mit ihrem Versicherungsagenten und fragt, ob ihre Police die Haftung abdeckt, wenn ein Kunde ihr KI-generierte Daten übergibt, die sich als falsch herausstellen.

“Es ist klug, verschiedene Arten von Geschäftshaftpflichtversicherungen zu haben, aber selbst wenn Sie es sind, bewegt sich diese Technologie schneller. Sie bewegt sich schneller als die Gesetzgebung. Sie bewegt sich schneller als Ihre Versicherungspolice,” sagt sie.

Sie spricht über frühe Erfahrungen, die diese Denkweise geprägt haben—in Situationen gezogen zu werden, in denen Dokumentation und Prozess sie gerettet haben. Deshalb drängt sie so sehr darauf, Systeme zu schaffen und Aufzeichnungen zu führen.

Das Gespräch berührt auch praktische KI-Anwendungsfälle, bei denen die Technologie wirklich hilft. Frederick weist auf einen Bereich hin, in dem KI einen Vorteil gegenüber der menschlichen Perspektive hat: das Verständnis verschiedener Zielgruppen.

“Wenn Sie einige Anzeigen schreiben werden, haben Sie sich in die Schuhe jeder verschiedenen Persona versetzt, die diese Anzeigen konsumieren könnte? Ich kann mich nicht in die Schuhe einer 18-jährigen schwarzen Frau versetzen. Wir haben nicht viele gemeinsame Erfahrungen. Also ist es schwierig für mich, Anzeigen für dieses Publikum zu schreiben, aber KI hat so viele Informationen aufgenommen, dass sie in einigen Fällen dazu in der Lage ist,” erklärt Fred.

Google fügt auch KI direkt in die Plattform ein. Julie merkt an: “Google hat jetzt ihren Assistenten in Google Ads integriert, wo Sie theoretisch einfach ein kleines Gespräch mit dem Assistenten führen und ihm sagen können, was Sie tun möchten, und er wird Ihnen alles, was Sie tun müssen, auf dem Silbertablett servieren.” Sie können Fragen stellen wie “hey, warum sind meine CPCs gestiegen? Warum sind meine Konversionen gesunken?”

Aber sie fügt einen kritischen Vorbehalt hinzu: “Ich schlage nicht vor, dass Sie nur den Google-Assistenten fragen, warum etwas passiert, weil Sie wahrscheinlich überprüfen sollten, was der Google-Assistent Ihnen sagt.”

Dieses Überprüfungselement ist wichtig, weil die KI-Landschaft alles umfasst, von hilfreicher Automatisierung bis hin zu vollständiger Vermeidung. Julie beschreibt das Spektrum, das sie in PPC Chat sieht:

“Einige Leute lieben es und verwenden es für alles. Sie verwenden es für Strategie. Sie verwenden es für Anzeigentexte. Sie verwenden es, um Bilder zu erstellen. Sie haben Leute, die im ‘Was kann ich es noch tun lassen’-Lager sind. Und dann gibt es andere Leute, die sagen: ‘Ich möchte nicht, dass es irgendetwas tut, weil ich ihm überhaupt nicht traue.’”

Der Community-Aspekt wird hier entscheidend. PPC Chat fungiert als “eine kostenlose Community, in der sich PPC-Profis austauschen, Fragen stellen und moralische Unterstützung erhalten können.” Es geht nicht nur darum, die eine richtige Antwort zu finden. Es geht darum, die Bandbreite der Erfahrungen zu hören und den eigenen Weg nach vorne zu finden. Diese Vielfalt an Perspektiven hilft den Menschen, ihren eigenen Ansatz zu finden, anstatt einfach nur dem zu folgen, was die lautesten Stimmen sagen.

Die zugrunde liegende Botschaft in beiden Punkten ist dieselbe: Du kannst das nicht mehr alleine machen. Du brauchst Systeme, um dich als Unternehmen zu schützen. Du brauchst eine Community, um gesund und informiert zu bleiben. Und du musst über das bloße “Wie optimiere ich diese Kampagne?” hinausdenken zu “Wie baue ich eine nachhaltige Praxis in einer Branche auf, die sich schneller verändert, als jemand sich bequem anpassen kann?”

Episode Transcript

Frederick Vallaeys: Hallo und willkommen zu einer weiteren Episode von PPC Town Hall. Mein Name ist Fred Vallaeys. Ich bin Ihr Gastgeber. Ich bin auch CEO und Mitbegründer von Optmyzr, einer PPC-Management-Software. Für die heutige Episode werden wir in eine etwas andere Richtung gehen.

Normalerweise hören Sie von Fred, dem AI-Fanboy, und all den anderen AI-Fans. Aber heute haben wir Julie Bacchini Freriedman. Sie ist die Gastgeberin von PPC Chat, und das ist eine Community, in der oft über Ängste rund um AI gesprochen wird, AI-Angst, die Sorge, AI falsch zu nutzen, und die Sorge, was es mit ihren Karrieren im PPC machen wird.

Ich denke, das wird eine interessante Episode. Wir werden eine andere Perspektive auf künstliche Intelligenz in der Welt des digitalen Marketings bekommen. Und damit starten wir mit dieser Episode von PPC Town Hall.

Julie, schön, dass du wieder dabei bist. Danke, dass du uns begleitest.

Julie Bacchini: Oh, vielen Dank, dass ich dabei sein darf. Ich schätze die Gelegenheit, über PPC zu sprechen, wann immer ich gefragt werde.

Frederick Vallaeys: Wirklich? Ja, du machst das die ganze Zeit, mehrmals die Woche. Ähm, du warst schon einmal in der Show, aber für Leute, die dich noch nicht kennengelernt haben, erzähl ihnen ein bisschen über dich, PPC Chat, Neptune Moon und was du in letzter Zeit so machst.

Julie Bacchini: Sicher. Ich bin Julie Freriedman Bacchini. Ich bin die Präsidentin von Neptune Moon. Ich mache PPC-Beratung und arbeite seit buchstäblich den Anfängen im PPC. Äh, ich habe im Laufe der Jahre so viele Veränderungen gesehen. Ich bin seit 26 Jahren im Geschäft. Ich habe also wirklich fast alles gesehen.

Und äh, zusätzlich dazu leite ich seit 2017 die PPC Chat Community für PPC-Profis, was ich kaum glauben kann. Es fühlt sich an, als hätte ich es erst vor kurzem übernommen, aber ja, es ist schon so lange her.

Wir sind eine kostenlose Community, in der sich PPC-Profis austauschen, Fragen stellen und moralische Unterstützung erhalten können. Wir machen jeden Dienstag um 12 Uhr Eastern einen wöchentlichen Live-Chat, in dem wir über ein aktuelles PPC-Thema sprechen. Und äh, AI ist natürlich, wenn nicht das Thema, schwebt es in viele Themen ein, über die wir sprechen, weil es sehr im Bewusstsein aller ist.

Frederick Vallaeys: Ja, das macht Sinn. AI ist heutzutage überall. Ähm, und ja, danke, dass du diese Community leitest und sie 2017 übernommen hast. Und äh, du bist auch als PPC-Mom bekannt, eine der nettesten Personen in der PPC-Branche. Jemand, der, wie du gesagt hast, es geht um mentale Gesundheit. Es ist so, als ob man das, was uns auf dem Herzen liegt, aussprechen kann, und nicht nur über PPC-Strategien, sondern auch darüber, ein gutes Leben zu führen. Und äh, du bist auch eine echte Mutter, richtig? Und äh, ist das ein Teil des Grundes, warum deine Brille zu deinem Hintergrund und den Hemden passt?

Julie Bacchini: Ja, ich muss sehr—ich meine, nicht dass ich nicht gerne koordiniert bin, aber ich habe eine Teenager-Tochter, die sehr modebewusst ist. Wenn ich in meinem Erscheinungsbild nicht stimmig bin und sie das mitbekommt, werde ich es hören. Also ja, sie hält mich auf Trab.

Frederick Vallaeys: Für alle, die nur den Audio-Teil hören, empfehle ich dringend, sich die YouTube-Version anzusehen oder einfach auf die Show-Seite zu gehen, um zu sehen, wie großartig Julie mit der Brille aussieht, die zum Galaxie-Hintergrund passt.

Julie Bacchini: Nun, ich bin Neptune Moon, wissen Sie.

Frederick Vallaeys: Ah, ja, natürlich. Hast du eine der Neptune Swatches? Die Moon Swatch?

Julie Bacchini: Ich habe keine. Ich habe keine.

Frederick Vallaeys: Vielleicht eine Geschenkidee. Mal sehen, wer Julie eine der Neptune-Uhren schickt. Okay, aber lassen Sie uns zum eigentlichen Thema kommen. Also, künstliche Intelligenz und ähm, zunächst einmal ist es interessant, weil du gesagt hast, selbst wenn du keinen PPC-Chat zu diesem Thema hast, schwebt es irgendwie ein. Ähm, also, vielleicht bevor wir zu tief in AI eintauchen, welche Themen beschäftigen die Leute heutzutage, wenn es um Google Ads und PPC geht?

Julie Bacchini: Ähm, ich würde sagen, sie fallen in ein paar verschiedene Kategorien. AI ist definitiv ein großes Thema. Ähm, und wenn es um AI geht, geht es darum, wie man es nutzt. Ähm, wo macht es Sinn, wo macht es keinen Sinn? Wie stellen wir sicher, dass wir in fünf Jahren noch einen Job haben? Es gibt viel Besorgnis darüber, wie alles aussehen wird. Wissen Sie, das Tempo der Veränderung. Das war schon immer eine Branche. Es ist Tech, richtig? Also, nichts bleibt stehen.

Es war schon immer eine Branche, in der es viele Veränderungen gab. Aber dieses Tempo hat in den letzten Jahren wirklich zugenommen. Ähm, also sprechen wir viel über Veränderungen. Wissen Sie, Sie haben Dinge, die in Ihrem Konto funktionieren, und dann wachen Sie eines Tages zwei Monate später auf und es funktioniert nicht mehr. Es gibt viele Gespräche darüber, hey, sieht das noch jemand anderes? Wissen Sie, wir hatten X, Y und Z und es lief perfekt und jetzt nicht mehr. Wir führen viele Gespräche über solche Dinge.

Wie man Dinge jetzt einrichtet, wie man Dinge verwaltet. Ähm, wir sprechen viel darüber, was auf verschiedenen Plattformen passiert und wie man Effizienz über mehrere Plattformen hinweg erreichen kann, weil viele Leute Konten auf mehr als nur einer Plattform verwalten. Also, wo man seine Zeit verbringen sollte, wie man herausfindet, wo Kunden ihre Bemühungen konzentrieren sollten, solche Dinge.

Und es wird alles teurer. Also, wie halten wir die Kunden zufrieden, wenn die Kosten, die Klickkosten, die Klickkosten, Jahr für Jahr steigen? Also müssen sie mehr Geld ausgeben, um wirklich die Ergebnisse zu erzielen, die sie im Vorjahr gewohnt waren. Wie managt man das? Wie managt man diese Erwartungen und wie geht man damit um und versucht, die Dinge effizient zu halten? Ich würde sagen, das sind einige Themen, über die wir in letzter Zeit gesprochen haben.

Frederick Vallaeys: Okay. Also, wenn das jemandem im Kopf herumschwirrt, wissen Sie, dass Sie nicht allein sind in Ihrer Frustration über die ständig steigenden CPCs. Äh, aber lassen Sie uns zurückgehen zu dem, was Sie direkt davor gesagt haben, vielleicht über das plattformübergreifende Management. Und ich denke, letztes Jahr gab es ernsthafte Bedenken über die Zukunft von Google in der AI-Welt, wo ChatGPT alles beantwortete und Googles AI nicht so gut war. Aber jetzt ist Gemini ein führender Anbieter.

Gemini ist tatsächlich sehr nützlich, weil es direkt in all diese erstaunlichen Daten integriert ist, die Google bereits über uns hat. Also muss ich keinen Gmail-Connector verwenden. Ich muss es nicht mit dem Kalender verbinden. Ich muss es nicht mit Drive verbinden. Es ist bereits alles in diesem Google-Universum. Ähm, also, was ist Ihre Meinung zu Google Ads als Plattform und ihrer Lebensfähigkeit? Sollten die Leute weiterhin sicher sein, dort zu investieren, oder ist es wirklich an der Zeit, vielleicht auch an anderen Orten zu schauen?

Julie Bacchini: Ich meine, ich denke, es ist immer klug, nicht alle Eier in einen Korb zu legen, denn wie wir wissen, sind wir dem Willen jeder Plattform ausgeliefert, auf der wir Werbung schalten. Ähm, aber glaube ich, dass Google als Top-Ziel für bezahlte Anzeigen in naher Zukunft verschwinden wird? Das glaube ich nicht. Ähm, sie haben 20 Jahre damit verbracht, den Menschen beizubringen, wie man Dinge findet, richtig? Und vieles davon führt dazu, dass Anzeigen angezeigt werden, wenn Menschen Dinge finden.

Und natürlich haben sie sich erweitert und haben die neueren Kampagnentypen, bei denen Sie mehr bildbasierte und videobasierte Assets haben. Also haben Sie PMax, Sie haben Demand Gen, solche Dinge. Also hat sich Google weiterentwickelt, und wissen Sie, sie haben hier sehr kürzlich darüber gesprochen, wie Sie all Ihre Sachen in Googles AI integrieren können und Sie eine noch persönlichere Erfahrung haben können. Also, ich glaube nicht, dass Google daran interessiert ist, wirklich hinterherzuhinken, wenn es um die anderen geht, richtig? Ich glaube, sie werden ihr Territorium schützen, und warum sollten sie das nicht tun, richtig?

Sie haben ein sehr teures Territorium, das sie über viele Jahre aufgebaut haben. Also, ich denke, es wird viel brauchen, um sie vom Berg zu stoßen.

Das bedeutet jetzt nicht, dass es keine anderen Orte gibt. OpenAI ist jetzt ernsthaft dabei und kündigt an und spricht darüber, dass wir Anzeigen haben werden. Wir werden wirklich Anzeigen haben. Also, die Dinge bewegen sich auch auf anderen Plattformen vorwärts, aber Google hat zu diesem Zeitpunkt einen solchen Vorteil. Es wird viel brauchen, um sie zu entthronen und sie zu einem Ort zu machen, an dem es keine Priorität für Unternehmen und Organisationen ist, die gesehen werden wollen.

Frederick Vallaeys: Ja. Und ich finde es immer ziemlich interessant, wenn keines dieser Unternehmen wirklich in Anzeigen geht, und ich spreche von den neueren, richtig? Oder sie machen eine 360. Nun, 360 ist eigentlich zurück zu dem, wo Sie vorher waren.

Also, sie machen eine 180 bei Anzeigen wie Perplexity. Äh, aber es ist ziemlich interessant, weil, wenn sie darüber nachdenken, was das größte Monetarisierungspotenzial dieser riesigen AI ist, die sie aufbauen, sehen sie manchmal Anzeigen nicht als das Ding. Und das ist vielleicht ein wenig überraschend für uns, wenn wir wissen, wie groß und massiv diese Branche ist. Ähm, aber äh, aber ja, irgendwann müssen sie es sicherlich tun, es macht einfach Sinn, Werbetreibende in all dem zu unterstützen.

Also kann ich es kaum erwarten zu sehen, was noch kommt. Nun, ein Kampagnentyp oder eine Kampagnensache, die Sie nicht wirklich erwähnt haben, war AI Max. Ist das aus einem bestimmten Grund? Sehen Sie nicht viel Popularität bei diesem oder was sind Ihre Gedanken zu AI Max?

Julie Bacchini: Ähm, ich würde sagen, generell experimentieren die Leute in der Community mit—ich meine, es ist noch relativ neu, richtig? Es ist noch nicht so lange da. Also experimentieren die Leute mit AI Max. Ähm, und ich würde sagen, es ist wie jedes andere, jedes andere Google-Produkt-Launch.

Einige Leute beginnen damit und es funktioniert großartig und sie lieben es und sie sagen: “Wow, ich kann nicht glauben, dass wir das vorher nicht hatten.” Richtig? Und dann gibt es andere Leute, die sagen: “Hm, ich habe es ausprobiert. Es war sehr meh.” Und dann gibt es andere Leute, die sagen: “Oh mein Gott, es war eine Katastrophe.” Also ist es typisch. Ich würde sagen, es fühlt sich sehr ähnlich an wie bei PMax, richtig? Dasselbe, wo einige Leute frühe Anwender sind, einige Leute—und es ist wie bei PMax, ich würde sagen, es funktioniert wahrscheinlich besser unter bestimmten Umständen als unter anderen, richtig?

Und es gibt eine ziemlich breite Palette, denke ich, in den Erfahrungen, die die Leute gemacht haben, wenn sie es getestet und ausgeführt haben. Also ist es wie alles andere, Ihre Ergebnisse können variieren. Also, wenn es sich wie etwas anfühlt, das Sie ausprobieren möchten oder von dem Sie denken, dass es in Ihrem Konto potenziell funktionieren könnte, dann probieren Sie es aus. Sehen Sie, was mit Ihrem speziellen äh, Ihrem speziellen Setup passiert. Und, wissen Sie, Sie werden ziemlich schnell wissen, ob es etwas ist, das für Sie funktionieren wird. Und ich bin sicher, es wird sich entwickeln, denn das PMax, das wir heute haben, ist nicht das PMax, das wir hatten, als das Baby herauskam, richtig? Es ist nicht.

Frederick Vallaeys: Überhaupt nicht. Richtig.

Julie Bacchini: Also denke ich, dass AI Max wahrscheinlich genauso sein wird. Sie haben es herausgebracht, so ist es, richtig? Und dann wird es sich im Laufe der Zeit verändern. Ich würde erwarten. Also sind wir immer noch in dieser ersten, dieser ersten Veröffentlichungsperiode wirklich.

Frederick Vallaeys: Und das macht Sinn. Und das sind hoffnungsvolle Nachrichten für die Leute, die PPC-Konten verwalten, denn trotz all der Automatisierungsmöglichkeiten und der AI klingt es immer noch nicht nach einem garantierten Gewinn. Ähm, jetzt, nachdem Sie an so vielen PPC-Chats teilgenommen haben und offensichtlich die meisten moderieren, außer ein oder zwei Wochen, wenn Sie im Urlaub sind und einen Gastmoderator haben. Ähm, aber gibt es Muster, die Sie bei AI Max gesehen haben und wann es besser funktioniert als in anderen Szenarien? Haben Sie da etwas bemerkt?

Julie Bacchini: Ähm, ich würde sagen, generell ist es schwieriger für Lead-Gen, und ich würde sagen, das gilt für Google insgesamt. Also, wenn Sie Lead-Gen sind, sind Sie nicht die Zielgruppe für Google-Werbung, wie Sie es einfach nicht sind. Und es ist okay. Es ist, wie es ist.

Frederick Vallaeys: Moment, habe ich gerade—habe ich gerade gehört, dass Sie gesagt haben, wenn Sie Lead-Gen sind, sind Sie nicht die Zielgruppe für Google Ads?

Julie Bacchini: Ja, ich habe es gesagt. Ich habe gesagt, was ich gesagt habe.

Frederick Vallaeys: Hier gehört. Äh, nun, das ist erstaunlich. Ich meine, äh, gehen Sie ein bisschen tiefer darauf ein. Ich meine—

Julie Bacchini: Okay, als Lead-Gen-PPCer werde ich sagen, dass äh, die meisten Dinge, die Google herausbringt, ecom-zuerst sind, richtig? Es bedeutet nicht, dass Sie es nicht für Lead-Gen verwenden können. Sie können, wir tun es, richtig? Aber die meisten Dinge, die sie herausbringen, sind wie es wird von ecom geführt. Es ist für ecom konzipiert. Es ist für die Art von Volumen konzipiert, die ecom mit sich bringt.

Es ist einfach so, wie es ist. Ähm, und ich habe mich damit abgefunden, weil es schon immer so war. Ähm, und jedes Jahr bei GML hoffe ich darauf. Ich habe jedes Jahr ein Quadrat auf meiner Bingo-Karte, dass wir ernsthaft über Lead-Gen sprechen werden, richtig? Und jedes Jahr wird das nicht abgehakt. Und es ist, wie es ist, richtig? Ähm, also denke ich, dass wieder, wenn Sie sich ansehen, wie ich würde sagen, dasselbe gilt immer noch für PMax. Wie die Leute, die den meisten Erfolg mit PMax haben, sind wahrscheinlich ecom im Vergleich zu—ich sage nicht, dass Leute keine kreativen Wege finden, um es im Lead-Gen erfolgreich zu machen.

Es gibt viele Leute, die das tun, aber es erfordert ein höheres Maß an Kreativität, um einige dieser Dinge zum Laufen zu bringen. Sie sind einfach für den Rhythmus und die Art und Weise, wie ecom funktioniert, konzipiert, was sich von der Art und Weise unterscheidet, wie Lead-Gen funktioniert, richtig? Sie sind einfach verschiedene Tiere.

Frederick Vallaeys: Glauben Sie, es geht um die Reichhaltigkeit des Signals, bei dem Lead-Gen im Allgemeinen ein geringeres Volumen oder einen längeren Verkaufszyklus hat? Würden Sie sagen, dass es dann in Ordnung wäre zu sagen, dass ein ecom-Kunde mit geringem Volumen in vielerlei Hinsicht die gleichen Schwierigkeiten haben wird wie Lead-Gen?

Julie Bacchini: Ich würde sagen, wahrscheinlich, weil ich denke, dass die größten Faktoren, die es schwieriger machen, sagen wir, die Art von Effizienz zu finden, die hochvolumige ecom-Konten finden können, für Lead-Gen-Leute oder für niedrigere Volumen-Leute ist, dass das interne maschinelle Lernen AI was auch immer, was auch immer Sie bevorzugen, es zu nennen, der Mechanismus, der die gesamte Automatisierung innerhalb der Plattform antreibt, erfordert eine bestimmte Basis kritischer Masse an Daten. Richtig?

Und Google ist ehrlich darüber, richtig? Ähm, aber wenn Sie Schwierigkeiten haben, diese Schwellenwerte konsequent zu erreichen oder zu überschreiten, ist es schwieriger für die interne Automatisierung und AI, wirklich einen Groove zu finden und Schwung zu finden, auf die gleiche Weise, wie es kann, wenn es mehr zu arbeiten hat.

Und wenn Sie darüber nachdenken, macht es Sinn, richtig? Wie die Automatisierung funktioniert, je mehr Informationen sie hat, desto besser ist sie in der Lage, Dinge herauszufinden und es schneller und effizienter zu tun. Also, wenn es, wissen Sie, 500 oder mehr Conversions gibt, die in einem 30-Tage-Zeitraum passieren, richtig? Wenn es 5.000 gibt, die passieren, das sind so viele mehr Datenpunkte, die es betrachten kann, um Muster zu finden, um Gemeinsamkeiten zu finden, als wenn Sie ein Konto sind, in dem Sie 30 Conversions haben, Sie haben 52 Conversions, richtig?

Das ist einfach Mathematik und es sind Daten, die in den Mechanismus eingegeben werden, der all die Dinge tut, die er im Hintergrund tut. Also, es ist, wie es ist. Wissen Sie, ich versuche nicht, Schatten zu werfen, in der Art und Weise, wie es vielleicht scheint, dass ich es tue. Ich bin einfach realistisch darüber, wie es ist, wenn Sie an Konten arbeiten, die nicht der primäre Anwendungsfall sind, weil wir keine massiven Datenmengen haben, die in den Algorithmus fließen.

Frederick Vallaeys: Nun, und hören wir auf, den quadratischen Stift in das runde Loch zu zwingen, ist vielleicht das, was ich höre. Also, äh, wo ist das runde Loch oder wo ist der runde Stift für Lead-Gen-Werbetreibende? Wo investieren Sie jetzt, um diese Leads für Neptune Moon zu bekommen?

Julie Bacchini: Ich meine, Sie müssen immer noch auf Google sein. Es ist einfach schwieriger. Ich meine, ich denke, es gibt einige Optionen, die Ihnen helfen können, auch—ich möchte nicht sagen, den Hintergrund zu täuschen, aber es ist wie Portfolio-Bidding, so etwas wie—Sie müssen ein bisschen kreativer sein. Sie müssen Dinge auf eine Weise aufbauen, bei der Sie versuchen, Ihren Daten-Nachteil zu verringern. Ich würde sagen, es wäre die Art und Weise, wie ich es ausdrücken würde, wenn ich ein größeres Thema darüber setzen müsste. Da das Volumen der Conversions alles beeinflusst, was innerhalb der Plattform selbst passieren kann, müssen Sie ein bisschen kreativer sein.

Wenn Sie ein geringeres Volumen haben, um diese kritische Masse zu erreichen, damit diese Effizienzen beginnen können, damit dieses Mustererkennen innerhalb der Automatisierung für Sie auf die gleiche Weise passieren kann, wie es für ein Konto passieren würde, das wie Unmengen von Daten hat, die hereinkommen, richtig? Sie müssen, Sie müssen ein bisschen mehr darüber nachdenken, wie Sie Dinge strukturieren, wissen Sie, und solche Dinge.

Frederick Vallaeys: Und okay, das ist der wichtige Unterschied, denke ich, ähm, als Sie den ursprünglichen Punkt gemacht haben, den ich nicht aufgegriffen habe, ist ja, Google Ads oder Google Search ist ein Ort, an dem Menschen nach Lead-Gen-Lösungen suchen oder was Lead-Gen-Unternehmen verkaufen, aber Sie sagen, die Google Ads-Plattform ist nicht in erster Linie darauf ausgelegt, diese Werbetreibenden zu unterstützen, also müssen Sie diese Umgehungen finden, um es für Sie zum Laufen zu bringen, weil das Publikum da ist. Es ist nur schwieriger, mit dem richtigen Publikum in Kontakt zu treten, als es wäre, wenn Sie ein ecom-Werbetreibender wären.

Julie Bacchini: Und es ist schwieriger als vor fünf Jahren. Ähm, die Automatisierung, die gesamte Automatisierung, wissen Sie, die sozusagen unter dem AI-Schirm steht, wieder, sie ist für hochvolumige Datenkonten konzipiert. So ist es gebaut. Das ist es, wonach es sucht. Also hatten wir mehr Optionen für Dinge, die wir tun konnten, und wir haben unser Bidding nicht gemacht und all die Dinge, die im Hintergrund passieren, die Hälfte dieser Dinge passierte nicht im Hintergrund auf die gleiche Weise, wie sie es jetzt tun.

Frederick Vallaeys: Also, ich denke, die Herausforderung ist dann, dass Sie sagen, okay, wir könnten immer noch irgendwie zu den alten Methoden zurückkehren, manuell Keywords hinzufügen, manuell Gebote verwalten, aber es gibt all diese Automatisierung, die hereinkommt und irgendwie entgleist. Und das war auch Ihr früherer Punkt, richtig? Dinge könnten jetzt gut laufen, aber dann plötzlich macht Google eine Algorithmusänderung oder sie führen ein neues Feature in Google Ads ein und das stört dieses perfekte äh, Umgehungs-Setup, das Sie hatten, und jetzt müssen Sie herausfinden, was die neue Umgehung ist, um es weiterhin zum Laufen zu bringen, richtig?

Julie Bacchini: Und ich denke, man muss auch darüber nachdenken, wie lange man Workarounds machen kann, richtig? Ich denke, das ist der andere Punkt, über den die Leute im Lead-Gen-Bereich sprechen und nachdenken, wie lange man manuell bieten kann. In gewisser Weise denkt man, das würde alle Probleme lösen, die man mit dem automatisierten Bieten hat, das höhere Datenmengen benötigt. Man denkt sich: “Nun, dann mache ich einfach manuelles Bieten, richtig?” Das scheint eine einfache Lösung zu sein. Kann man das manuelle Bieten machen? Ja, das kann man.

Und man könnte feststellen, dass man ein vollkommen akzeptables Erfolgsniveau erreicht, was den Werbetreibenden betrifft. Das ist absolut möglich. Aber was passiert jetzt, wenn man kein automatisiertes oder intelligentes Bieten nutzt, automatisiertes Bieten, es wird 19 verschiedene Dinge genannt. Aber wenn man eine dieser Technologien innerhalb der Plattform nicht nutzt, dann hat man auch keinen Zugang zu vielen der Vorteile, die damit einhergehen, richtig, die Google im Hintergrund für einen erledigt. Also denke ich, man kann versuchen, an der alten Methode festzuhalten.

Ich habe das Gefühl, dass die Tage dafür gezählt sind. Ich habe das Gefühl, man könnte argumentieren, dass das schon vorbei ist. Obwohl es noch Leute geben könnte, die sagen, ich habe erweiterte Textanzeigen, die immer noch laufen und großartig funktionieren, richtig? Es gibt Leute da draußen, die ETAs haben, die immer noch erfolgreich sind, richtig? Sie existieren. Aber bedeutet das, dass man so über sein Konto in Zukunft denken sollte? Wahrscheinlich nicht, oder?

Frederick Vallaeys: Also ich denke, dass—nun, man müsste dafür Zeitreisen erfinden, richtig?

Julie Bacchini: Richtig. Aber man pausiert sie und kann sie nie wieder aktivieren. Das ist alles wahr. Das ist nicht realistisch, richtig? Und das war schon eine Weile nicht mehr realistisch. Aber als wir in dieser Übergangsphase waren, muss man in der Lage sein, das, was passiert, zu absorbieren und zu sehen, was man in den Konten erlebt, für die man verantwortlich ist. Und dann muss man versuchen, verantwortungsvolle Entscheidungen zu treffen, was wir ausprobieren können. Ich denke, es ist schön, Programme wie dieses zu haben und die PPC-Chat-Community, wo Leute Ideen auf sichere Weise austauschen können, um zu sagen: “Hey, hat jemand Erfolg mit X, Y oder Z gehabt?”

Wir bekommen viele Fragen in der Community gestellt, nicht unbedingt während der Chat-Zeit, sondern wann immer Leute Fragen stellen wie: “Hey, hat jemand Erfolg mit diesem Szenario gehabt, diese Art von Anzeigen zu schalten oder diese Art von Kampagne zu führen?” oder “Was muss ich wissen, wenn ich die Nachfragegenerierung machen möchte?” Wir haben viele Gespräche, in denen Leute versuchen, sich anzupassen und die vorhandene Technologie zu nutzen, auch wenn es sich vielleicht ein wenig herausfordernd, ein wenig beängstigend anfühlt, ein wenig so, als wüsste man nicht wirklich, was man damit in diesem Konto machen soll.

Aber ich denke, die Leute haben den Drang, es zu versuchen. Niemand will zurückgelassen werden, niemand will eines Tages aufwachen und plötzlich ein Dinosaurier sein, der die Sprache von nichts, was vor sich geht, spricht. Niemand will das.

Frederick Vallaeys: Und was ist diese Sprache? Was ist die Sprache? Offensichtlich sprechen wir hier über KI, aber was sind die—Es führt fast zu der Frage, was die Leute heute lernen sollten, um in der Zukunft relevant zu bleiben.

Julie Bacchini: Okay. Also, ich bin kein großer Fan von KI. Ich habe das offen gesagt. Das sollte niemanden überraschen, der mir irgendwo gefolgt ist. Denn ich habe Fragen dazu und ich denke, es hat Schwächen. Aber ich habe auch erkannt, dass der Zug den Bahnhof verlassen hat. Also ist meine Denkweise und die Denkweise, die ich den Leuten zu vermitteln versuche, dass sich in dieser Branche alles ändert und wir von Veränderungen betroffen sind, die außerhalb unserer Branche liegen.

Also haben wir bestimmte Dinge, die in der KI passieren, die direkt in den täglichen Aufgaben, die wir erledigen, involviert sind, richtig? Google hat jetzt ihren Assistenten in Google Ads, wo man theoretisch einfach ein kleines Gespräch mit dem Assistenten führen kann, ihm sagen kann, was man tun möchte, und er wird einem alles, was man tun muss, vorgeben. Das ist neu, richtig? Das gab es vorher nicht. Man kann Fragen stellen, wie man sie einer Person stellen würde. Das hatten wir vorher nicht.

Wie zum Beispiel: “Warum sind meine CPCs gestiegen? Warum sind meine Conversions gesunken?” Man kann das jetzt fragen, richtig? Das konnte man vor zwei Jahren nicht. Man musste es selbst herausfinden. Ich sage nicht, dass man nur den Google-Assistenten fragen sollte, warum etwas passiert. Denn man sollte wahrscheinlich überprüfen, was der Google-Assistent einem sagt. Aber diese Technologie gab es vorher nicht.

Wie managt man das alles? Wie nutzt man das Wissen, das man hat, egal wie lange man schon im PPC-Bereich arbeitet, ob man es seit einem Jahr macht, seit 5 Jahren, 10 Jahren, über 20 Jahren, wie nutzt man das Wissen darüber, wie all diese Dinge funktionieren und was benötigt wird, um erfolgreiche Kampagnen zu erstellen, und wie integriert man das mit der KI, die überall zu sein scheint?

Wie findet man heraus, welche Teile tatsächlich hilfreich sind? Wie: “Oh, das ist ein großer Zeitersparnis. Ich könnte das, das oder das automatisieren, richtig? Ich kann ein Skript erstellen, das das macht. Ich kann einen kleinen Bot erstellen, der etwas für mich erledigt, das mir Zeit spart.

Ich muss es nicht mehr manuell machen. Ich kann direkt zu dem Teil springen, der wirklich mein Gehirn erfordert. Das sind all die Dinge, über die die Leute gerade nachdenken, um herauszufinden, wie sie KI auf zuverlässige Weise nutzen können, damit sie nicht möglicherweise etwas von der KI generieren lassen, das sich als falsch herausstellt, und dann mit falschen Daten weitermachen. Das ist eine echte Angst.

Aber wo passt es rein? Wo macht es Sinn? Wie kann es einen effizienter machen? Wo kann es Lücken füllen, die man vielleicht vorher hatte und die es tatsächlich gut macht? Und die Leute experimentieren wie verrückt und teilen ihre Gedanken darüber, wie: “Oh, ich habe das erstellt” oder “Oh, das sind die Eingaben, die ich dafür verwende” oder was auch immer. Es gibt also eine Menge Tests und Experimente, die gerade im Allgemeinen stattfinden.

Frederick Vallaeys: Ja. Und ich würde gerne einige deiner Lieblingsbeispiele hören, was du gesehen hast, was die Leute tun. Aber davor denke ich, dass es sich auch in zwei Bereiche aufteilt: Es gibt die Automatisierung, die aus der KI kommt, wo sie Skripte erstellt oder einfach das tut, was man möchte.

Und dann gibt es die KI als Denkpartner, die Ideationsplattform, die einen vielleicht zu Gedanken anregt, die man in der Vergangenheit nicht hatte, richtig? Wenn man Anzeigen schreibt, hat man sich in die Lage jeder verschiedenen Persona versetzt, die diese Anzeigen konsumieren könnte? Richtig? Und das war wirklich schwierig, weil ich mich nicht in die Lage einer 18-jährigen schwarzen Frau versetzen kann. Wir haben nicht viele gemeinsame Erfahrungen.

Es ist also schwierig für mich, Anzeigen für dieses Publikum zu schreiben, aber die KI hat so viel Information aufgenommen, dass sie in einigen Fällen dazu in der Lage ist, und so, wie siehst du das in Bezug auf die Art und Weise, wie die Leute es nutzen? Mögen sie es als Denkpartner? Mögen sie es als Automatisierungspartner? Oder ist es das eine oder das andere?

Julie Bacchini: Es ist irgendwie gespalten, denke ich. Einige Leute lieben es und nutzen es für alles, richtig? Sie nutzen es für Strategie. Sie nutzen es für Anzeigentexte. Sie nutzen es, um Bilder zu generieren. Es gibt Leute, die in der “Was kann ich noch damit machen”-Gruppe sind, richtig? Und dann gibt es andere Leute, die sagen: “Ich will, dass es gar nichts macht, weil ich ihm überhaupt nicht traue.” Das sind die beiden Extreme des Spektrums. Und ich würde sagen, es gibt viele Leute, die irgendwo dazwischen sind, die Wege finden wollen, wie es helfen kann, aber sich auch nicht dem Risiko aussetzen wollen, wenn die KI falsch liegt. Also denke ich, Wege zu finden, wie eines—

Frederick Vallaeys: Gehen Sie weiter. Nun, ich wollte über das Risiko sprechen, weil ich weiß, dass Sie ein großartiges Beispiel aus Ihrem eigenen Geschäft haben, wie sich Risiko auswirkt, das ich nicht unbedingt bedacht hatte, aber wo es ziemlich tief geht, wenn man mit seiner Versicherungsgesellschaft spricht, richtig?

Julie Bacchini: Ja. Also, ich bin, ich meine, ich bin jemand, der viel über das spricht, was ich das Geschäft von PPC nenne. Also, wir haben offensichtlich all die Dinge, die wir tun, um die Marken zu betreuen, an denen wir arbeiten, und in den Konten und all das, aber ich verbringe auch viel Zeit damit, darüber nachzudenken, wie, wenn man ein Praktiker ist, ob man eine Agentur ist, ob man ein Berater ist, ob man ein Freiberufler ist, wir unseren Kunden Dienstleistungen anbieten, und es ist klug, verschiedene Arten von Geschäftshaftpflichtversicherungen zu haben. Wenn man das nicht hat, würde ich darüber nachdenken, das zu tun. Aber selbst wenn man das hat, bewegt sich diese Technologie schneller. Sie bewegt sich schneller als die Gesetzgebung.

Sie bewegt sich schneller als Ihre Versicherungspolice, richtig? Sie bewegt sich einfach schnell. Und so habe ich einige Gespräche mit meinem Versicherungsagenten geführt, die Antworten auf diese Fragen untersuchen, weil sie sagen: “Nun, das ist eine wirklich gute Frage.” Sie fragen also: “Okay, was passiert zum Beispiel, wenn ein Kunde KI nutzt, um alle seine internen Daten zu analysieren, richtig? und KI erstellt eine Zusammenfassung von: Das sind alle, die im letzten Jahr gekauft haben, was wir verkaufen, und das sind ihre Personas, und sie erstellen dieses ganze massive Ding, richtig? Und sie geben es Ihnen als ihren PPC-Strategen und sagen: ‘Hey, das stammt aus all unseren Daten. Wir möchten, dass Sie das nutzen.’ Und Sie sagen: ‘Okay, großartig.’

Und dann haben Sie diese Daten und sie weisen Sie an, sie zu nutzen, wenn Sie Strategien entwickeln, Entscheidungen treffen, Prioritäten setzen, all die Dinge, die wir tun. Was passiert, wenn diese Daten, die aus welcher KI auch immer herauskamen, falsch sind, richtig? Wo liegt die Haftung? Liegt sie ausschließlich beim Kunden, weil er Ihnen falsche Informationen gegeben hat? Ich weiß es nicht, das sind, das sind, wissen Sie, das sind irgendwie existenzielle Fragen, Fragen, die ich auch überlege.

Frederick Vallaeys: Und das ist interessant—Ich habe gerade unsere neuen Geschäftshaftpflichtversicherungsdokumente unterschrieben und ehrlich gesagt zum ersten Mal in 10 Jahren, in denen ich dieses Geschäft führe, denke ich, dass ich verstehe, was ich unterschrieben habe, weil ich das PDF genommen habe und es an ChatGPT gegeben habe und gefragt habe, ob irgendetwas seltsam aussieht, worüber ich mir Sorgen machen sollte. In der Vergangenheit hätte ich einfach gesagt, das sind 150 Seiten wahrscheinlich Boilerplate-Zeug, also hier ist meine Unterschrift, hier ist meine Zahlung, lassen Sie uns zum nächsten Punkt übergehen, richtig?

Aber ich finde es interessant, wo KI einfach diese Möglichkeiten eröffnet und sogar bei der Krankenversicherung, wissen Sie, wenn man einen Gesundheitsplan auswählt, gibt man ein, was der Plan hat und die medizinischen Abrechnungscodes und jetzt kann man seine benutzerdefinierte GPT eine Frage stellen. Es ist wie: “Hey, ich habe dieses Ding und denkst du, das wird abgedeckt?” Und so schaut es sich meine Versicherung an, es ist wie: “Ja, das sieht nach einer 60-Dollar-Zuzahlung aus, aber ansonsten abgedeckt.” Und wieder, das sind Dinge, bei denen ich in der Vergangenheit einfach gesagt hätte: “Ja, ich gehe zum Arzt und was auch immer die Rechnung ist, das ist es.”

Julie Bacchini: Oh, sehen Sie, ich habe eine Tabelle. Ich habe gerade eine Tabelle mit all den Optionen und allen Kosten aus dem Vorjahr erstellt und sie zusammengeführt, um das herauszufinden. Aber das bin ich.

Frederick Vallaeys: Haben Sie es gemacht oder hat Ihnen die KI geholfen?

Julie Bacchini: Nein, ich habe es gemacht. Nein, das habe ich nicht.

Frederick Vallaeys: Ist das ein Service, den Sie verkaufen, wenn jemand—

Julie Bacchini: Nein. Oh mein Gott, nein. Es war migränefördernd. Nein, das ist nicht wahr. Ähm, okay.

Frederick Vallaeys: Aber das ist faszinierend, richtig? Wie wir das KI-Risiko auf diesen mehreren Ebenen betrachten müssen und wie es dann auf die Versicherung hinausläuft. Und es geht auch in eine der großen Rollen, die Menschen spielen, nämlich die Verifizierung. Okay. Also bekommen wir diese Daten, die von der KI generiert werden. Können wir überprüfen, dass sie in der Realität des Geschäfts verankert sind? Inwieweit müssen Agenturen sich mehr zu einem Geschäftspartner entwickeln, anstatt nur diejenigen zu sein, die das Dokument bekommen und dann etwas damit machen, aber keinen Einblick darüber hinaus haben, woher diese Daten kamen? Waren sie korrekt? Waren sie die umfassendsten Daten? Sollten es mehr gewesen sein? Wo stehen Sie dazu?

Julie Bacchini: Ich denke, wir werden mehr von dieser Art von Arbeit machen müssen, weil jemand doppelt überprüfen muss, richtig? Wo wir in der Entwicklung der KI stehen, muss jemand doppelt überprüfen. Ich hatte ein Gespräch mit einem anderen PPC-Profi und wir sprachen darüber, dass, wenn man mit einem Kunden arbeitet, der Interesse daran hat, dass viel KI in den Prozess einfließt, ob man in seine Preisgestaltung und seine Zeit einbaut, dass doppelte Überprüfungen stattfinden müssen, richtig? Jemand sollte verantwortungsvoll doppelt überprüfen. Wer ist das? Ist das jemand auf der Kundenseite? Ist das—wir bekommen es?

Ich habe das Gefühl, wir befinden uns in einer sehr interessanten Zeit, in der die Art und Weise, wie Dinge bisher gemacht wurden, wie sie einem eine Tabelle schicken, wie: “Oh, wir haben das aus unserem CRM exportiert” oder “Oh, wir geben Ihnen einen Login für das CRM und Sie können alle Daten ziehen, die Sie ziehen möchten”, richtig? So wurden Dinge in der Vergangenheit oft gemacht oder sie schicken einem einfach eine Tabelle, eine Excel-Tabelle, die Kundendaten oder Zusammenfassungen von X, Y oder Z enthält, was auch immer man angefordert hat.

Jetzt ist es genauso wahrscheinlich, dass das, was man von einem Kunden bekommt, diese Informationen in ihre KI der Wahl gesteckt wird. Und dann spuckt es entweder eine Art Tabelle oder eine Erzählung oder eine Beschreibung oder eine Zusammenfassung aus, wie: “Oh ja, unser typisches Kundenprofil ist X, Y und Z.”

Frederick Vallaeys: Ja. Woher wissen Sie, dass das—woher wissen Sie, dass das richtig ist? Ich denke, das ist meine, wissen Sie, ich suche nach Stellen, an denen es ein Problem geben könnte, weil ich sicherstellen möchte, dass es kein Problem gibt, damit wir, wenn wir die Dinge tun, die wir tun, nicht später herausfinden, dass es auf fehlerhaften Informationen basierte. Und das kann nicht nur von der KI kommen, um klar zu sein. Menschen können Ihnen genauso schlechte Informationen geben wie die KI.

Julie Bacchini: Nun, und das ist, wo Ihr Beispiel interessant ist, weil es so ist: “Das ist unser ideales Kundenprofil.” Ich denke, einige Annahmen fließen in das ein, und ob es von einem Menschen oder einer KI generiert wird. Wir kennen nicht wirklich jeden unserer Kunden, richtig? Also ziehen wir einige Parallelen. Wir treffen einige durchschnittliche Entscheidungen.

Und wie wir alle wissen, sind Durchschnitte schlecht, weil niemand durchschnittlich ist. Richtig? Aber das ist eine sehr andere Art von, ähm, Fehlrepräsentation in gewisser Weise als: “Nun, ich habe die Google Ads-Zahlen bekommen und es hatte tausend Klicks und 100 Conversions. Also sagt die KI: ‘Oh, das war eine 5%ige Conversion-Rate’, was falsch ist, weil es die Mathematik falsch gemacht hat und es eine 10%ige Conversion-Rate hätte sein sollen. Und so, wenn ich darüber nachdenke, nachdem ich so viele Jahre Skripte geschrieben habe, wie eines der Dinge bei einem Skript ist, dass man ein Skript einfügen kann und sagen kann: ‘Okay, hier ist, ähm, hier ist eine Sache, die du tun musst und dann kommt etwas unten heraus und du kannst einfach diese Tabelle mit Daten nehmen und einfach vertrauen, dass sie korrekt ist.

Aber was, wenn man das falsche Feld gezogen hat und vielleicht anstelle von Conversions alle Conversions gezogen hat und man sich auf etwas stützt, das nicht im Einklang mit dem steht, was das Geschäft wollte. Und so, wie ich damit in Skripten umgegangen bin, war, dass das Tool, während es seine Logik durchläuft, im Debug ausgibt: ‘Okay, hier ist, was ich tue und hier ist ein Beispiel für ein Stück Daten.’ Und dann kann ich hineingehen und sagen: ‘Okay, lass mich nicht tausend Datenstücke überprüfen, aber lass mich ein paar von ihnen nehmen. Und wenn sie korrekt erscheinen, dann ist die Annahme in deterministischem Code, dass es wahrscheinlich einige logisch fundierte Entscheidungen getroffen hat, denen wir ein wenig mehr vertrauen können. Richtig?

Und so, aber die Frage wird, wie man diese Arten von Dingen macht, wenn es um eine KI geht. Und für mich, wie ich das sehe, ist, die KI zu bitten, ein Stück Code für einen zu erstellen. Sie zu bitten, ein Stück Software zu erstellen.

Und so macht Gemini mehr davon. Claude mit ihren Artefakten kann es tun. Aber im Grunde genommen, nicht nur antworten, sondern es auf einen Tisch legen. Vielleicht geben Sie mir einen Filter, damit ich sagen kann: ‘Okay, nun, wenn Sie Keywords basierend auf einem Minimum von fünf Conversions ausgewählt haben, geben Sie mir einen Filter in der Benutzeroberfläche, wo ich gehen und festlegen kann, dass ich ein Minimum von zehn Conversions möchte.’ Und das baut das Vertrauen durch eine Benutzeroberfläche auf, dass es das tut, was ich erwartet habe.

Aber ich denke, es gibt eine Zukunft, in der die Krücke der Benutzeroberfläche wegfällt, weil wir anfangen zu sehen, dass die KI konsequent gute Arbeit leistet. Wir können anfangen, ihr mehr und mehr zu vertrauen, und diese Krücken, die die Benutzeroberfläche sind, verschwinden und schließlich können wir ihr einfach sagen: ‘Hey, kannst du mir leistungsstarke Suchbegriffe finden, die wir in Betracht ziehen sollten, hinzuzufügen?’ und sie weiß einfach, was das bedeutet und tut es und dann kann man sie fragen. Man kann fragen, wie, was war die Mathematik dahinter und sie wird es erklären, aber man muss nicht mehr alles sehen.

Julie Bacchini: Ich denke, das ist wahr und ich denke, eine der anderen Dinge, die man tun kann, ist, Fragen zu stellen, auf die man bereits die Antwort kennt. Mit anderen Worten, worüber wir hier sprechen, ist, wie wir KI in Zukunft nutzen, wie etwas, das ein Kunde von Ihnen möchte oder Ihre Stakeholder von Ihnen wollen, eine Woche von jetzt, zwei Wochen von jetzt, einen Monat von jetzt, richtig? Das ist ein anderes Tier. Wenn man ein Gefühl dafür bekommen möchte, wie genau eine bestimmte KI unter bestimmten Bedingungen ist, kann man ihr Fragen stellen, auf die man bereits die Antworten kennt und sehen, wie korrekt sie ist, richtig?

Ich denke, das ist eine anständige Möglichkeit, wo wir gerade sind, um, ich würde es nennen, Ihr Vertrauensniveau in ein Tool zu entwickeln, das Sie vielleicht verwenden möchten. Mit anderen Worten, anstatt ihm etwas zu geben, das Sie selbst noch herausfinden und nicht alle Informationen haben oder daran arbeiten, es herauszufinden, warum fragen Sie es nicht Dinge, auf die Sie bereits die Antwort kennen?

Und dann können Sie sehen, ob es die richtige Antwort liefert. Das ist meiner Meinung nach eine bessere Möglichkeit, sich in eine Position zu bringen, in der man ein höheres Vertrauensniveau hat, wenn man eine Frage stellt, auf die man die Antwort nicht bereits kennt. Und das ist eine Möglichkeit, wie man ein wenig Zeit investieren könnte, indem man einige historische Dinge zieht, sie aus Perioden zieht, in denen man die Antwort auf die Leistung kennt.

Sie wissen, wie: Sie wissen das bereits. Sie haben diese Arbeit bereits gemacht. Das ist eine andere Möglichkeit, wie Sie daran arbeiten können, zu validieren, welche Technologien, welche Art von Eingaben, wie Sie dorthin gelangen, wo es etwas ausspuckt, das Sie für ausreichend vertrauenswürdig halten, um es zu verwenden, um auf den Dingen, die Sie tun sollen, voranzukommen, wissen Sie, von hier aus weiterzumachen.

Also, das ist eine weitere Möglichkeit, wie man mit KI arbeiten kann, wo es vielleicht nicht direkt etwas für deinen unmittelbaren Arbeitsablauf tut, aber du baust, du baust eine Möglichkeit auf, um dich sicher zu fühlen, es in bestimmten Situationen zu nutzen, weil du das Gefühl hast, dass du es fast überprüft hast, richtig? Ich denke, das ist etwas, worüber nicht viel gesprochen wird, aber es sollte wahrscheinlich.

Frederick Vallaeys: Ja, das ist ein wirklich guter Ratschlag, wie man KI nutzen sollte, um Vertrauen aufzubauen und sicherzustellen, dass sie richtig funktioniert. Und obwohl du in vielerlei Hinsicht ein KI-Skeptiker bist, welche anderen Tipps hast du, die Menschen in ihre Arbeitsabläufe integrieren könnten, um das Beste aus der KI herauszuholen, wenn sie quasi keine andere Wahl haben, als sie zu nutzen?

Julie Bacchini: Ich meine, manchmal hat man keine Wahl. Manchmal wird es einem vorgeschrieben. Das ist das, was du tun wirst. Wir waren alle schon mal dort. Und ich denke, du solltest dokumentieren, was du tust. Besonders wenn es etwas ist, das du noch nie zuvor gemacht hast und du weißt, dass die Erwartung besteht, dass du verschiedene Arten von KI an verschiedenen Punkten dessen, was du tust, integrierst. Ich denke, du solltest ziemlich genau in deiner Dokumentation sein, wie zum Beispiel: Das habe ich gemacht, so habe ich es gemacht.

Denn manchmal kannst du einer KI dieselbe Frage zweimal stellen und sie gibt dir unterschiedliche Antworten. Also denke ich, du solltest genau dokumentieren, und es ist nervig, richtig? Wer will schon alles dokumentieren, was man tut. Der ganze Punkt des Nutzens von KI ist es, Zeit zu sparen, um Dinge zu tun wie: Oh, das muss ich nicht mehr machen, richtig? Ich habe dieses Tool, das zuverlässig das ausspuckt, was ich brauche, wenn ich ihm die richtigen Informationen gebe. Aber während du das entwickelst, während du gebeten wirst, es auf Arten zu nutzen, die du vorher nicht genutzt hast, würde ich alles dokumentieren, was ich gemacht habe. Behalte im Grunde genommen dein eigenes Änderungsprotokoll, fast wie: Hier ist, was ich gemacht habe. Weißt du, das ist der Prompt, den ich eingegeben habe. Das sind die Daten, auf die es Zugriff hatte. Das ist die Anweisung, die ich bekommen habe.

Das waren die Ergebnisse. Du willst das nachverfolgen, weil du diese historischen Informationen auch für dich selbst haben möchtest, damit du wieder dein eigenes Mustererkennen finden kannst, richtig? Wie, warte mal, ich habe es gebeten, etwas sehr Ähnliches zu tun, wie drei oder vier Mal, und die Ergebnisse, die ich bekam, waren sehr unterschiedlich. Zwei davon waren super ähnlich und die anderen beiden waren sehr, sehr unterschiedlich, aber ich habe dieselbe Methodik angewendet, während ich es gemacht habe. Das würde mich dazu bringen, zu denken: Hm, was ist da los? Wenn du es nicht dokumentierst, würdest du das wahrscheinlich nicht unbedingt wissen, weil dein Fokus woanders liegt. Dein Fokus ist: Oh, ich habe es gebeten, X, Y und Z zu tun, und es hat mir das gegeben, und jetzt werde ich Aufgaben A, B und C erledigen, richtig?

Für mich mag ich es, Dinge zu dokumentieren. Es ist einfach eine Gewohnheit, die ich habe, um sich abzusichern. Wenn Fragen aufkommen, warum hast du das gemacht oder was ist hier passiert oder was war die Abfolge der Dinge, die du gemacht hast, denke ich einfach, dass wir an einem Punkt sind, an dem all das so neu ist und sich so schnell verändert, dass das mein größter Ratschlag wäre, einfach ein Dokumentationssystem zu erstellen, und es muss nichts Verrücktes sein. Du kannst ein Google Sheet haben, in dem du notierst, was von dir verlangt wurde, wie du den Prompt erstellt hast, welche Plattform du genutzt hast, was du gefüttert hast und was es ausgespuckt hat, einfach um für dich selbst einen Überblick zu behalten.

Frederick Vallaeys: Ja. Das erinnert mich an meine Analogien zur menschlichen Rolle in der automatisierten PPC-Welt, wie den PPC-Doktor. Heutzutage, wenn du zum Arzt gehst, wird alles aufgezeichnet, richtig? Sie haben entweder einen menschlichen Assistenten oder ein Aufnahmegerät, und alles wird transkribiert. Warum nicht etwas Ähnliches auf deinem Computer laufen lassen? Und jedes Mal, wenn du etwas rein- oder rausbekommst, sagst du: “Hey, mach einen Screenshot.” Du sprichst darüber, was du darüber denkst oder was dein Gedankengang dabei war, und am Ende hast du dieses große Transkript und die KI macht tatsächlich einen guten Job, dieses Transkript zusammenzufassen, in den Fällen, in denen du ihr sehr spezifische Informationen gibst, halluziniert sie nicht so oft, plus du hast immer noch die Aufnahme, richtig? Also, wenn du zur Zusammenfassung zurückgehst und denkst: Ich glaube nicht, dass ich das gesagt habe. Nun, geh und hör dir die Aufnahme an und vielleicht hast du es doch gesagt, wie oft habe ich mich dabei ertappt, Wörter zu verwechseln, wo ich denke, weißt du, das habe ich nicht gesagt. Aber ja, tatsächlich kam das so aus meinem Mund, weil das menschliche Gehirn auf lustige Weise funktioniert.

Julie Bacchini: Das tut es. Das tut es. Also mag ich die ganze Idee, Notizen zu machen, ausführliche Notizen, Aufzeichnungen, Dokumentationen. Aber es scheint auch eine großartige Gelegenheit zu sein, KI zu nutzen, um dir zu helfen. Und ich bin ein großer—

Frederick Vallaeys: Vi Coder. Dann überprüft die KI—dann überprüft die KI die KI.

Julie Bacchini: Ich weiß nicht. Du stellst einfach sicher. Wiederum, ich bin groß darin, sich nicht unnötigen Risiken auszusetzen, richtig? Ich könnte das als Tattoo haben. Ich meine, es ist ein Mantra, was Geschäftsdinge angeht. Sei einfach sicher, dass, wenn es hart auf hart kommt und du erklären musst, warum du etwas gemacht hast oder woher das kam, ich selbst nicht sagen möchte: Ich weiß nicht, wie, oh, ich habe einfach die KI genutzt—das kann nicht das Ende meiner Antwort für mich sein.

Also, weißt du, wieder, das Dokumentieren von Dingen ist nicht die aufregendste Arbeit, die wir tun, aber wir tun es für viele Dinge, richtig? Wir haben Tabellen, die den gesamten Anzeigentext enthalten. Wir haben alle Bilder. Wir machen solche Arbeiten ziemlich regelmäßig, wo wir versuchen, den Überblick zu behalten, welche Tests wir diesen Monat durchführen, was als Nächstes kommt?

Wenn du darüber in diesem Arbeitsablauf nachdenkst, denke ich nicht, dass es sich sehr von vielen Dingen unterscheidet, die wir bereits tun, wenn wir den Fluss verwalten und eine Strategie verwalten und unsere Tests verwalten, weißt du, was testen wir? Was ist unsere Priorität in diesem Monat? Diese Art von Dingen. Es ist einfach eine Erweiterung davon.

Frederick Vallaeys: Ja. Ich bin neugierig, benutzt du ein Projektmanagement-Tool?

Julie Bacchini: Tue ich? Nein. Nein, tue ich nicht.

Frederick Vallaeys: Okay.

Julie Bacchini: Aber ich arbeite—ich bin Beraterin. Es ist nur ich. Also muss ich Dinge für mich erstellen, die für mich Sinn machen. Das ist eine andere Situation, als wenn du mehrere Leute hast, die an Dingen arbeiten. Ich denke, wenn du mehrere Leute hast, die an Dingen arbeiten, brauchst du wahrscheinlich etwas, das ein bisschen mehr kodifiziert ist, was das betrifft, wo wir es ablegen. Das ist das Format, in dem wir es haben wollen, richtig?

Jemand sollte eine Vorlage dafür erstellen, wie wir das machen werden. Also, wir werden es alle auf die gleiche Weise dokumentieren. Für mich ist es nur ich. Es muss für mich Sinn machen. Also bin ich ein bisschen ein anderer Anwendungsfall als jemand, der mit mehreren Leuten arbeitet oder wenn du intern bist, hast du andere Dokumentationsbedürfnisse als wenn du als Berater arbeitest und so weiter.

Frederick Vallaeys: Ja. Ich habe Founders Voice gebaut. Es ist ein Content-Management-System für mich selbst, um herauszufinden, worüber ich bloggen oder was ich in sozialen Medien veröffentlichen soll. Und obwohl ich wirklich der einzige Benutzer davon in meinem Unternehmen bin, war es sehr wichtig, weil ich mit demselben Problem kämpfe, das du beschreibst, nämlich okay, manchmal machen wir eine Datenstudie und die Analysten senden mir die CSV-Datei und dann verarbeite ich die CSV-Datei und es werden verschiedene Iterationen davon und dann gehe ich zu Claude und dann gehe ich zu Gemini und dann gehe ich zu GPT und stelle ihnen verschiedene Fragen dazu und schließlich bin ich einfach wie, warte, ich sagte, das war die Schlussfolgerung, aber woher kam diese Schlussfolgerung nochmal?

Und viel Glück dabei, diesen einen Chat wiederzufinden, weil ich vielleicht denke, ich erinnere mich, dass es Claude war, der es gesagt hat, aber Claude hat irgendwann den Speicher verloren. Also habe ich ein neues Gespräch begonnen und jetzt verbringe ich eine Stunde damit, alte Gespräche zu durchsuchen.

Und dann dachte ich, okay, in diesem Tool, das meine Projekte in meinem Kopf verwaltet, brauche ich einen Ort, um den KI-Chat einzufügen, den ich hatte, richtig, damit es alles an einem Ort bleibt, aber es macht es viel auffindbarer und deshalb frage ich, wie du damit umgehst. Ich weiß, dass jedes Gehirn anders funktioniert, aber für mich ist es hilfreich, diese Dinge in irgendeiner strukturierten Weise verbunden zu haben, auch wenn ich nicht unbedingt andere Leute habe, die es sich ansehen.

Julie Bacchini: Ja. Ja, und ich denke, das ist ein großartiger Punkt. Jeder denkt irgendwie anders über Dinge nach. Also, weißt du, ich sage schon ewig, dass es kaum jemals einen richtigen Weg gibt, irgendetwas im PPC zu tun. Und ich würde sagen, all diese KI-Sachen fallen definitiv in diese Kategorie. Gibt es eine richtige Antwort? Nein, es gibt keine richtige Antwort. Es gibt keine falsche Antwort. Es gibt eine Vielzahl von Antworten darauf, wie du Dinge tun könntest, wie du ein Tool nutzen könntest, wie du es anwenden könntest, wie du dein Backend verwalten möchtest, wie viel davon du behalten möchtest.

Es gibt keinen richtigen oder falschen Weg, es zu tun. Ich bringe einfach immer gerne die geschäftliche Seite und das Risikomanagement ins Spiel, weil es nichts gibt, es schmerzt mich zu denken, dass Leute in der Community nicht über diese Dinge nachdenken könnten, weil es nicht unbedingt im Vordergrund steht, aber sie in eine Situation geraten, in der sie in Schwierigkeiten sind, weil es ihnen einfach nicht eingefallen ist, dass du diese Dinge dokumentieren musst oder das könnte wichtig sein oder jemand könnte danach fragen oder Gott bewahre, du wirst verklagt wegen etwas, das passiert ist oder du wirst in eine Klage verwickelt, auch wenn du nicht die direkte Person bist, die das Konto berührt hat, wirst du hineingezogen.

Es gibt viele Dinge, die potenziell passieren können und ich hoffe, dass sie nie jemandem passieren, der heute hier zuhört, aber ich habe eine solche Erfahrung gemacht und das sehr früh in meiner Karriere als unabhängige Geschäftsperson und das hat mich zu jemandem gemacht, der über all diese Dinge sehr vorausschauend in allem, was ich tue, nachdenkt. Also versuche ich, das mit anderen zu teilen, weil ich denke, dass mein Schmerz anderen helfen sollte, nicht durch einige der Dinge gehen zu müssen, die ich einmal durchmachen musste.

Frederick Vallaeys: Ja. Danke, dass du das tust. Und so kommen wir zum Ende der Episode hier, aber Julie, gibt es eine Geschichte, und du kannst das entweder in den glücklichen Ort oder den nicht so glücklichen Ort führen, aber hast du eine spezifische KI-Geschichte, bei der sie entweder etwas Erstaunliches für dich getan hat oder es ein klassischer KI-Fehler war, der veranschaulicht, warum Menschen vorsichtig sein sollten?

Julie Bacchini: Ich nutze KI nicht viel. Aber ich hatte einen Kunden, der ein massives, ich meine massives Dokument bereitgestellt hat, das wir als Leitfaden bezeichnen werden, basierend auf so etwas wie: Hier sind unsere Verkaufsdaten, hier ist, wer Sachen gekauft hat. Und es gab wirklich keine Möglichkeit, es zu überprüfen.

Also, du stellst Fragen wie: Okay, kann ich einfach die Rohdaten für die tatsächlichen gekauften Dinge sehen? Oh, du hast demografische Daten. Kann ich einfach die rohen demografischen Daten sehen, richtig? Und das war nicht möglich. Die einzigen Ergebnisse, die ich bekam, waren, dass es KI war. Das machte mich unwohl, weil ich, weißt du, viel Vertrauen in etwas setze, das ich nicht überprüfen konnte. Also, weißt du, das ist für mich wahrscheinlich der Bereich im letzten Jahr, in dem das passiert ist—und das ist mehr als einmal passiert.

Das ist der Bereich, in dem ich wirklich denke, ooh, ich werde mehr als das brauchen, weißt du, und einige Kunden sind glücklich, mehr zu liefern, und andere sind wie, aber ich habe es dir in der KI gegeben. Und dann bist du wie, okay, ich denke, wir gehen mit dem, was die KI gesagt hat.

Frederick Vallaeys: Ja. Nein, das ist absolut so. Ich denke, das KI-Übergabeproblem, ob es sich um die Übergabe von einer KI an eine andere KI handelt, um an diesem zuvor entwickelten Stück weiterzuarbeiten, ist ein großes, aber auch an Menschen dann, richtig? Du solltest in der Lage sein zu sagen, okay, was war der zugrunde liegende Datensatz und sogar ganz zurück in den KI-Chat zum Anfang, wie war das PDF, was war die angehängte CSV, lass mich das ansehen, lass mich das überprüfen, sicherlich sehr notwendig. Okay, nun Julie, das war großartig. Also, wenn jemand daran interessiert ist, mit dir zu arbeiten oder mehr zu erfahren, wo sollte er hingehen?

Julie Bacchini: Wahrscheinlich der einfachste Weg, mit mir in Kontakt zu treten, ist, mich auf LinkedIn zu finden. Also, Julie Freriedman Bacchini, Neptune Moon. Natürlich kannst du mich auch über PPC Chat finden. Wir sind überall. Wir haben Slack, Twitter, Discord, wir haben eine Gruppe auf LinkedIn. Wir sind überall, was PPC Chat angeht. Also, ich bin sehr auffindbar. Wenn du mich googelst, gibt es eine Million Ergebnisse. Also, du kannst mich definitiv finden, wenn du an einem Gespräch über irgendetwas interessiert bist.

Frederick Vallaeys: Großartig. Hey, danke an alle fürs Zuschauen. Danke, Julie, dass du heute als großartige Gastrednerin dabei warst. Bitte abonniere, wenn du wissen möchtest, wann die nächste Episode herauskommt, und interagiere auch mit uns in den Kommentaren und Fragen, und wir werden unser Bestes tun, um diese zu beantworten. Und damit danke ich dir, Julie. Danke an alle und wir sehen uns beim nächsten Mal.