Meta, TikTok und Google Ads vergleichen

Du gibst jeder Plattform 600 Euro. Gleiches Produkt, gleiches Angebot, dieselben Creatives, die letztes Quartal auf Meta schon verkauft haben. Drei Wochen später meldet Google einen 3x-Return, TikTok billige Klicks ohne Verkäufe, und Meta zeigt Conversions, die du in deinem Checkout nirgends wiederfindest. Welche Plattform hat jetzt gewonnen?

Kurz gesagt: Noch keine. Ein Drei-Wege-Split aus einem Budget kann keinen Sieger küren. Jede Plattform misst Conversions auf ihrem eigenen Attributionsfenster, die scheinbar billigste bläht ihre Zahlen oft mit Junk-Traffic auf, und 600 Euro reichen selten, um die Lernphase einer Plattform zu verlassen. Du baust den Test so, dass diese drei Verzerrungen verschwinden, bevor du ihn liest.

Das Wichtigste

• Der gemeldete ROAS ist über Meta, TikTok und Google nicht vergleichbar: Jede Plattform nutzt ein anderes Attributionsfenster, du liest also drei verschiedene Maßbänder.
• Ein dünner Split (etwa 600 Euro pro Plattform) stirbt oft in der Lernphase, die Meta auf rund 50 Conversions pro Anzeigengruppe ansetzt. Du bewertest dann ein halb trainiertes System.
• Das ehrliche Urteil kommt aus deinen eigenen Daten (CRM, Checkout, Folgekäufe), nicht aus drei Dashboards, die sich jeweils selbst die Verkäufe gutschreiben.

Warum kannst du den gemeldeten ROAS nicht direkt vergleichen?

Weil jede Plattform eine Conversion mit einer anderen Stoppuhr zählt. Meta und TikTok nutzen standardmäßig ein kurzes Klick-Fenster plus ein Ein-Tages-View-Fenster, Google setzt auf ein längeres Klick-Fenster und Last-Click. Derselbe Verkauf taucht bei einer Plattform auf und verschwindet bei der nächsten, allein weil jede anders zurückblickt. Du vergleichst keine Leistung, du vergleichst Messeinstellungen.

Das Verräterische daran: Addiere die Conversions, die alle drei melden, und die Summe übertrifft meist deinen echten Umsatz. Jede Plattform sieht nur ihren eigenen Kontaktpunkt in einer mehrstufigen Reise und schreibt sich den Verkauf selbst gut. Die Plattform, die deinen Test "gewonnen" hat, ist vielleicht nur die mit dem großzügigsten Fenster, nicht die, die verkauft hat.

Ist dasselbe Budget pro Plattform ein fairer Test?

Gleiche Euros fühlen sich fair an, kaufen aber selten einen gleichen Test. Jede Plattform durchläuft eine Lernphase: Die Auslieferung schwankt und die Kosten sind erhöht, bis genug Conversion-Signal da ist. Metas Doku nennt dafür rund 50 Conversions pro Anzeigengruppe, TikTok und Google haben eigene Varianten. Ein 600-Euro-Split kann auslaufen, bevor auch nur eine der drei die Lernphase verlässt. Am Ende rankst du drei halb trainierte Algorithmen gegeneinander.

Dazu kommt ein Creative-Problem. Ein Static, der auf Meta verkauft hat, ist im hochformatigen Sound-on-Feed von TikTok nicht zu Hause, und ein Feed-Bild ist gar keine Google-Suchanzeige. Wenn du den Meta-Gewinner überall recycelst, testest du Passung zur Plattform, nicht Plattform gegen Plattform. Gib jeder ein Budget, das die Lernphase schaffen kann, und ein Creative für ihr natives Format. Sonst ist der Test schon vor dem Start verzerrt.

Welche Plattform bläht ihre eigenen Zahlen heimlich auf?

Meist die mit den billigsten Klicks. Niedrige CPMs und hohe gemeldete Conversion-Raten kommen oft aus schwachen Platzierungen und ungültigem Traffic: Bot-Klicks, versehentliche Taps, Audience-Network-Müll, der auf dem Papier konvertiert und nie auf deinem Konto. Der Käufer, der 1.800 Euro auf drei Plattformen verteilte und zusah, wie eine davon das meiste Budget auf Traffic mit null Verkäufen verbrannte, hatte kein Pech. Er las rohe Plattform-Metriken statt Traffic-Qualität.

Genau hier verrät dich eine einzige Kennzahl. Eine Plattform kann bei CPM und CTR vorn liegen und bei den Metriken verlieren, die ans Geld gehen. Ein Scoring, das mehrere Signale bündelt (Hook-Rate, CTR, Kosten pro Ergebnis, Return, Umsatz pro Ergebnis) statt einer einzigen Zahl, verhindert, dass eine billige, leere Plattform allein über Volumen oben steht. Der billige Klick taugt nur, wenn er bis zum Umsatz überlebt.

Wie baust du ein Duell auf, dem du trauen kannst?

Vereinheitliche zuerst das Maßband. Gleiche die Attributionsfenster an, wo jede Plattform es zulässt, und nimm danach die Dashboards nicht mehr als letztes Wort: Verrechne jede gemeldete Conversion gegen eine neutrale Quelle, die du kontrollierst. Dein Checkout, dein CRM, deine Folgekäufe. Diese eine Quelle ist dein Schiedsrichter.

Dann gib jeder Plattform eine echte Chance: ein Budget, das die Lernphase schafft, ein Creative für ihren Feed und genug Zeit, damit kein viraler oder toter Tag allein entscheidet. Frühe Plattform-Scores schwanken bei kleinen Stichproben stark, also behandle eine wilde erste Woche mit Misstrauen. Die ehrliche Lösung ist dieselbe, die gute Test-Systeme bei verrauschten Frühdaten nutzen: Zieh die frühe Zahl in Richtung dessen, was das Format normalerweise leistet, bevor du handelst. So gewinnt ein zufälliger TikTok-Dienstag nicht das ganze Budget.

Adscalr führt Meta, TikTok und Google in einem Datensatz zusammen und bewertet Creatives über ein Composite aus mehreren Metriken statt über eine einzige plattformschmeichelnde Zahl. Genau diese Disziplin braucht ein faires Duell: jede Plattform auf demselben Maßband lesen, gegen deine eigene Wahrheit. Das Framework dahinter zeigt wie Adscalr Ad-Tests liest. Welche Metriken ins Composite gehören, erklärt Meta-Ads-Kennzahlen, die zählen, und wenn du einen ehrlichen Read hast, zeigt Werbebudget auf Plattformen verteilen, was du damit machst.

Die Plattform, die dein Budget verdient, ist die, die in deinen eigenen Daten nach einem fairen Test noch profitabel ist. Alles, was ein Dashboard dir vorher sagt, ist eine Hypothese, kein Urteil.