Werbebudget auf Plattformen verteilen: warum feste Quoten dich im Stich lassen

Es ist der 28. des Monats, und jemand wartet auf eine Zahl. 40.000 € müssen für den nächsten Monat auf Meta, Google und TikTok verteilt werden. Du hast drei Tabs offen. Einer sagt 70/20/10. Der zweite sagt 70 bis 80 % Meta für deine Größenordnung. Der dritte sagt "kommt drauf an" und empfiehlt dann seine Agentur.

Dabei liegt deine eigene Account-Historie direkt vor dir. Und die erzählt eine Geschichte, die keiner dieser Guides je gelesen hat.

Ich habe jahrelang Budgets um die 150.000 € im Monat verantwortet. Der Monats-Split war die Entscheidung, bei der ich am meisten geschwitzt habe. Nicht weil die Rechnung schwer wäre. Sondern weil jede öffentliche Antwort darauf ein Durchschnitt über fremde Geschäftsmodelle ist.

Die Kernpunkte

• Die 70/20/10-Regel aus den gängigen Budget-Guides ist ein Mittelwert über fremde Accounts. Deine eigenen 12 Wochen Performance pro Plattform schlagen jede geliehene Quote.
• Plattformübergreifender ROAS sind drei verschiedene Metriken mit demselben Namen. Jede Plattform attribuiert anders. Vergleichbar wird es erst mit einem einheitlichen Composite-Score pro Plattform.
• Eine neue Plattform braucht genug Spend für die Lernphase: laut Metas Dokumentation rund 50 Conversion-Events pro Woche. Ein 5-%-Alibibudget beweist gar nichts.

Wie verteilst du dein Werbebudget sinnvoll auf mehrere Plattformen?

Geh von deiner eigenen Performance der letzten Wochen aus, auf jeder Plattform gleich bewertet, und leite den Split daraus ab. Die Quote ist das Ergebnis deiner Daten, keine Zahl, die du aus einem Blogpost abschreibst. Hat eine Plattform im letzten Quartal 55 % deiner Ergebnisse geliefert, hat sie den ersten Anspruch auf das Geld im nächsten Monat.

Klingt banal. Macht trotzdem kaum jemand, denn "Performance" kommt in drei Dialekten an, die nicht zueinander passen. Meta erzählt eine Attributionsgeschichte, Google eine zweite, TikTok eine dritte. Also greifen Buyer zu Faustregeln wie 70/20/10 (70 % bewährte Kanäle, 20 % Tests, 10 % Wildcards), die sich die Budget-Guides in leicht abgewandelter Form gegenseitig nacherzählen.

Eine feste Quote ist nicht falsch. Sie ist ein Startwert für Woche eins, wenn du noch keine Historie hast. Der Fehler ist, im neunten Monat immer noch mit dem Startwert eines Fremden zu fahren, obwohl 12 Wochen eigene Daten pro Plattform die Entscheidung längst übernehmen könnten.

Warum funktioniert der ROAS-Vergleich zwischen Plattformen nicht?

Weil jede Plattform ihren ROAS gegen ihr eigenes Attributionsmodell misst. Die drei Zahlen in deinen Dashboards liegen nicht auf derselben Skala. Google Search schreibt sich oft Nachfrage gut, die Meta weiter oben im Funnel erzeugt hat. Metas View-Through-Fenster verbucht Conversions, die Google als organisch zählen würde. Wer die Rohzahlen vergleicht, belohnt die Plattform, die ihre eigenen Hausaufgaben am großzügigsten benotet.

Dazu kommt eine zweite Falle: Durchschnitt und Grenzertrag sind zwei verschiedene Tiere. Die Plattform mit deinem besten Durchschnitts-ROAS kann schon gesättigt sein. Dann kaufen die nächsten 1.000 € dort weniger als dieselben 1.000 € auf Platz zwei. Für eine Budgetentscheidung zählt immer, was der nächste Euro bringt. Ein einzelner Mittelwert kann das nicht beantworten.

Und eine dritte: kleine Stichproben. Eine Plattform kann nach zwei guten Wochen wie dein Gewinner aussehen, genauso wie eine Creative nach vierzig Conversions wie ein Gewinner aussehen kann. Splits auf Basis von zwei heißen Wochen werden einen Monat später zurückgedreht.

Wie viel Budget braucht eine neue Plattform, bevor die Zahlen etwas bedeuten?

Genug, um die Lernphase des Delivery-Systems zu verlassen und draußen zu bleiben. Metas Dokumentation nennt rund 50 Conversion-Events pro Anzeigengruppe und Woche. Bei 40 € CPA sind das etwa 2.000 € pro Woche, bevor der Algorithmus überhaupt sauber optimiert. Von belastbaren Ergebnissen reden wir da noch gar nicht.

Genau deshalb scheitert der klassische 10-%-Testanteil so leise. Verteil 4.000 € von 40.000 € auf die Mindestanforderungen einer neuen Plattform, und du kaufst dir oft ein "unklar" zum vollen Preis. Es gibt zwei ehrliche Optionen: den Test über der Lernschwelle finanzieren, lange genug zum Auswerten, oder ihn dieses Quartal lassen. Eine Plattform, die du dir nicht richtig leisten kannst zu testen, testest du nicht. Du spendest ihr.

Wie sieht ein evidenzbasierter Split in der Praxis aus?

Die Version, die ich in Adscalr gebaut habe, funktioniert so: Die Ads jeder Plattform werden auf derselben Composite-Basis bewertet. Die letzten 12 Wochen dieser Scores pro Plattform bestimmen den Meta/TikTok/Google-Split. Heraus kommen 3 bis 5 priorisierte Kampagnenpläne, jeder mit Conversion-Ziel und einem KI-geschätzten CPI (als Schätzung gekennzeichnet, denn genau das ist er). Fehlt einem Account die Historie auf einer Plattform, sagt das System das offen und fällt auf einen transparenten Low-Confidence-Standard zurück, statt eine Vermutung als Analyse zu verkleiden.

Was es bewusst nicht tut: Budget in Echtzeit umschichten. Einem Tool, das das verspricht, würde ich nicht trauen. Das Grenzertragsbild bewegt sich im Wochenrhythmus, Intraday-Zahlen sind überwiegend Rauschen. Dauerhaft läuft nur das Pacing: Alle 5 Minuten wird der Spend gegen den Plan geprüft, mit gestaffelten Alerts bei 150 % des Caps (Runaway), 110 % (Overspend) und unter 70 % nach Mittag (Underspend). Der Split bleibt eine überlegte Wochen- oder Monatsentscheidung. Der Wachhund ist der Teil, der immer an ist.

Die längere Fassung der Planung steht auf der Budget-Intelligence-Seite, inklusive der Teile, die bewusst beratend bleiben statt automatisch zu laufen. Das Prinzip kostet dich aber schon heute nichts: Zieh deine letzten 12 Wochen pro Plattform, bewerte sie auf einer gemeinsamen Basis, und lass diese Zahlen den Split für den nächsten Monat schreiben statt der Quote eines Fremden.