Welche Google Ads Empfehlungen sich lohnen, welche du standardmäßig ablehnst, wie du Auto-Apply deaktivierst und warum der Optimierungsfaktor in keinen Kundenreport gehört.
Der Anruf dauerte elf Minuten. Ein freundlicher Google-Ads-Stratege ging mit mir die "verpassten Chancen" meines Kontos durch: AI Max aktivieren, zwei Budgets erhöhen, Exact-Match-Keywords auf Broad umstellen. Zum Schluss kam mein Optimierungsfaktor, 74%, vorgetragen wie ein schlechter Blutwert.
Solche Anrufe habe ich in jedem Konto erlebt, das ich betreut habe. Die Ratschläge haben eine gemeinsame Eigenschaft: Jeder einzelne erhöht entweder den Spend oder gibt Google mehr Kontrolle darüber, wohin der Spend fließt. Ein Teil davon ist trotzdem guter Rat. Die Arbeit besteht darin, diesen Teil zu erkennen. Der Empfehlungen-Tab hilft dir dabei nicht, denn der Tab wird an deiner Zustimmung gemessen.
Das Wichtigste
Weil dein Spend Googles Umsatz ist und die Empfehlungs-Engine vom Verkäufer gebaut wurde. Die Vorschläge drehen sich um drei Hebel: mehr ausgeben (Budget-Erhöhungen), dem Algorithmus mehr Inventar geben (Broad Match, Displaynetzwerk, Suchnetzwerk-Partner) und deine Eingriffsmöglichkeiten reduzieren (Auto-Apply, AI Max). Dahinter steckt keine Verschwörung. So optimiert jeder Vertriebskanal, der seine eigene Beratung schreiben darf.
Die menschliche Ebene verstärkt das. Die Strategen am Telefon arbeiten Quartals-Playbooks ab, und 2026 heißt das Playbook AI Max: erweitertes Query-Matching, automatisch generierte Anzeigentexte, erweiterte Ziel-URLs, verkauft als ein einziger Schalter. Ich nehme diese Anrufe als Signal dafür, was Google dieses Quartal durchdrücken will. Das Signal hat Wert. Ein Ratschlag ist es nicht.
Die Reparaturen. Wenn eine Empfehlung etwas Kaputtes beschreibt, kostet das Beheben nichts und gibt die Auslieferung frei: abgelehnte Anzeigen und Assets fixen, kollidierende auszuschließende Keywords auflösen, Ziel-URLs reparieren, die ins Leere führen, Conversion-Tracking wiederherstellen, das nicht mehr feuert. Diese Gruppe hat eine Eigenschaft, die dem Rest des Tabs fehlt: Es gibt eine richtige Antwort.
Selbst hier klicke ich nicht auf "Anwenden", sondern behebe das Problem von Hand. Die Diagnose stimmt oft, während Googles Ein-Klick-Reparatur danebenliegt. Ein kollidierendes negatives Keyword ist ein reales Problem. Aber manchmal muss das negative Keyword weg, manchmal das Keyword selbst, und nur du weißt, welches von beiden eine bewusste Entscheidung war. Behandle den Reparatur-Bereich als kostenlosen Monitoring-Dienst: Nimm den Alarm an, operiere selbst.
Drei Empfehlungstypen verdienen eine Einzelfallprüfung statt eines Reflexes.
Keyword-Vorschläge sind manchmal brauchbar, oft aber Beinahe-Duplikate oder Kategoriebegriffe, die du absichtlich ausgeschlossen hast. Prüfe vor dem Hinzufügen deinen eigenen Suchanfragenbericht. Hat der Vorschlag dort echtes Volumen und ordentliche Conversion-Raten, nimm ihn auf, mit deinem Match Type und in deiner Struktur.
Vorschläge zur Anzeigeneffektivität bei responsiven Suchanzeigen sind eine Setup-Heuristik. Googles Hilfeseiten beschreiben die Anzeigeneffektivität als Orientierung zur Asset-Vielfalt. Wirklich unterschiedliche Headlines können dem Testen helfen. Fünfzehn fast identische Headlines, nur damit aus "Gut" ein "Sehr gut" wird, helfen niemandem.
Budget-Empfehlungen bei gedeckelten Gewinnern sind der einzige Spend-Vorschlag, der einen Blick wert ist. Läuft eine Kampagne mit starkem Return ins Tageslimit und siehst du verlorenen Anteil an möglichen Impressionen (Budget) in deinen Spalten, kann eine Erhöhung richtig sein. Erhöhe selbst, in deinen Schritten, nach deinem Zeitplan.
Das Wachstumspaket. "Budget erhöhen" feuert, sobald eine Kampagne ihr Limit erreicht, ohne jede Rentabilitätsprüfung. Der Vorschlag kommt bei einem ROAS von 4,2 genauso wie bei 0,4. Wenn das Limit das echte Problem ist, soll ein Mensch die Entscheidung treffen. Aus demselben Grund habe ich in Adscalr gestaffelte Pacing-Alerts gebaut (Overspend ab 110% des Limits, Runaway ab 150%): Budgetbewegungen bleiben eine Entscheidung und werden nie zum Default.
"Auf Broad Match umstellen" ist eine Migration im Gewand einer Kleinigkeit. Du gibst die Query-Auswahl an Smart Bidding ab. Ob das funktioniert, hängt von Conversion-Volumen und Datenqualität ab, und das kannst du selbst prüfen. Wenn du es testen willst, dann gezielt in einer Kampagne mit eigenem Budget. Nie als Sammel-Klick im Empfehlungen-Tab.
"Redundante Keywords entfernen" und ähnliche Konsolidierungen löschen Struktur, die du mit Absicht gebaut hast, samt der Negativ-Logik darin. AI Max bündelt breiteres Matching mit umgeschriebenen Anzeigentexten und erweiterten Ziel-URLs; wer neugierig ist, pilotiert eine Kampagne mit gesetzten URL-Ausschlüssen. Display-Erweiterung und Suchnetzwerk-Partner schicken dich auf Inventar, zu dem du keinen brauchbaren Query-Report bekommst.
Öffne den Empfehlungen-Tab und klicke oben auf "Automatisch anwenden". Dort sind die Empfehlungstypen in zwei Pakete gruppiert, grob "Anzeigen pflegen" und "Wachstum". Entferne alle Haken, auch bei den Pflege-Punkten. Selbst die harmlos klingenden (darunter Anzeigentext-Änderungen) bearbeiten live laufende Creatives ohne dich. Öffne danach den Änderungsverlauf, filtere nach automatisch angewendeten Änderungen und lies, was das System bereits am Konto verändert hat.
Mach dieses Audit bei jedem Konto, das du übernimmst. Agenturen finden Auto-Apply aktiviert vom Vorgänger, von einem "Pilot", dem jemand vor Monaten am Telefon zugestimmt hat, oder von einem Klick auf ein blaues Banner. Der Änderungsverlauf zeigt den realen Schaden: hinzugefügte Keywords, geänderte Match Types, umgeschriebene Texte, alles mit Datum. Ich habe dafür einen monatlichen Kalendereintrag, weil Google den Paketen mit der Zeit neue Empfehlungstypen hinzufügt.
Nein. Der Optimierungsfaktor misst, wie viel von Googles Ratschlägen du bearbeitet hast. Die Mechanik verrät es: Das Ablehnen einer Empfehlung erhöht deinen Wert genauso wie das Anwenden. 100% können also ein perfekt eingestelltes Konto bedeuten oder ein Konto, dessen Manager vierzigmal auf "Ablehnen" geklickt hat. Eine Kennzahl, die du durch Ablehnen maximieren kannst, misst deine Beschäftigung mit dem Tab. Dazu kommt: Googles Partners-Programm verlangt 70% für das Partner-Badge. Damit ist klar, wem die Zahl dient.
Agenturen, die den Wert in Kundenreports packen, schaden sich selbst. Der Wert fällt über Nacht, wenn Google neue Empfehlungstypen ausrollt, und das Reporting erzieht Kunden dazu, dich an Googles Checkliste zu messen. Spätestens wenn ein Konkurrenz-Pitch sagt "eure aktuelle Agentur steht bei 61%", wünschst du dir, du hättest den CPA berichtet und den Faktor weggelassen. Googles eigene Hilfeseiten nennen einen Median-Uplift von 14% bei Conversions für Werbetreibende, die ihren Wert um 10 Punkte erhöht haben. Das ist Google, das Konten vermisst, die Googles Vorschläge übernommen haben, veröffentlicht von Google. Gewichte es entsprechend.
Alles oben handelt davon, das Urteil der Plattform zu übernehmen. Deine eigenen automatisierten Regeln sind die umgekehrte Konstellation: Schwellenwerte, die du geschrieben hast, abgeleitet aus deinen Margen, mit deinen Sicherungen drumherum. Wo selbstgebaute Regeln scheitern, habe ich in den Fehlern bei automatisierten Regeln beschrieben, und die Entscheidungslogik fürs Abschalten in wann du eine Anzeige abschaltest. Beide Texte setzen voraus, dass der Mensch die Schwellenwerte besitzt.
Genau das ist auch das Konstruktionsprinzip der Automations-Schicht in Adscalr: Die Maschine empfiehlt als Standard, jede Auswertung wird geloggt, Vollautomatik ist Opt-in, und alles, was Geld bewegt, wartet auf Freigabe. Der Empfehlungen-Tab bietet nichts davon. Deshalb bleibt Auto-Apply in jedem Konto aus, das ich anfasse. Wie Empfehlungs-zuerst-Automatisierung in der Praxis aussieht, zeigt die Automation-Seite Schritt für Schritt.
Genau dieses Denken steckt in Adscalr.
Produkt ansehen →