Auction Insights, Meta Ad Library, Aktivitätsmuster: So schätzt du das Werbebudget deiner Konkurrenz mit belastbaren Spannen, und so erkennst du, wo jede genaue Zahl erfunden ist.
Die Frage kommt meistens von der Person, die die Rechnungen freigibt: "Was gibt Wettbewerber X gerade für Ads aus?" Du hast drei Möglichkeiten. Du sagst "das weiß niemand außerhalb von deren Werbekonto". Stimmt, kommt aber schlecht an. Du ziehst eine Zahl aus einem Spy-Tool und präsentierst sie als Fakt. So landen erfundene Zahlen in Board-Decks. Oder du baust eine Schätzung aus Daten, die die Plattformen veröffentlichen, mit Spanne und Konfidenz-Label dran.
Mir wurde diese Frage auf Accounts mit 150.000 € Monats-Spend gestellt. Und ich habe gesehen, wie Option zwei schiefgeht: Die Schätzung eines Tools wird im Strategie-Meeting zitiert, jemand richtet ein Budget danach aus, und ein halbes Jahr später hängt der Plan an einer Fiktion. Dieser Artikel ist Option drei, von Anfang bis Ende.
Das Wichtigste
Nein. Weder Meta noch Google noch TikTok veröffentlichen das Budget eines kommerziellen Advertisers, und kein Drittanbieter hat Zugriff darauf. Was die Plattformen veröffentlichen, meist wegen Transparenz-Regeln, reicht aber für eine begrenzte Schätzung: Präsenz-Daten bei Google, Ad-Bestände und EU-Reichweiten bei Meta und TikTok. Und für eine einzige schmale Kategorie sogar Spend-Spannen: politische Ads und Themen-Ads.
Diese Unterscheidung ist wichtig, weil der Markt voller Tools ist, die "Competitor Ad Spend" als saubere Dollar-Zahl verkaufen. Diese Zahlen sind Modell-Output, gebaut auf Panel-Daten und Traffic-Annahmen, und die Fehlertoleranz steht selten dabei. Wenn ein Stakeholder die Zahl will, ist die professionelle Antwort eine Spanne plus die Signale dahinter. Der Rest dieses Artikels zeigt, wie du diese Spanne aus benennbaren Daten baust.
Auction Insights (Auktionsdaten) in Google Ads zeigt dir, welche Advertiser in denselben Auktionen standen wie du, und wie ihr im Vergleich abgeschnitten habt. Laut Googles eigener Doku siehst du Impression Share, Overlap Rate, Outranking Share und Top-of-Page-Raten. Keine dieser Kennzahlen ist eine Euro-Zahl. Zusammen grenzen sie ein, wie präsent ein Wettbewerber auf euren gemeinsamen Keywords ist.
Lies den Report so: Liegt der Impression Share eines Wettbewerbers auf deinen Kern-Keywords bei 70 % und deiner bei 40 %, dann bietet er härter, hat mehr Budget, oder beides. Und zwar exakt auf dem Inventar, das dich interessiert. Beobachte die Werte über Wochen. Steigender Impression Share plus steigende Overlap Rate heißt: wachsendes Investment in deinem Revier. Ein plötzlicher Einbruch bedeutet oft eine Budgetkürzung oder einen Strategiewechsel, bevor du es irgendwo anders siehst.
Die Grenze ist eingebaut: Auction Insights deckt nur Auktionen ab, an denen du selbst teilgenommen hast. Was ein Wettbewerber auf Keywords ausgibt, auf die du nicht bietest, bleibt unsichtbar. Du grenzt seine Präsenz in eurem gemeinsamen Markt ein. Für die meisten Entscheidungen ist das der Teil, der zählt.
Bei kommerziellen Ads: keinen Spend. Was die Meta Ad Library zeigt, ist der komplette aktive Bestand: jede Ad, ihr Startdatum, Formate und Platzierungen. Für Ads mit EU-Auslieferung kommen Reichweiten-Daten dazu, die Meta wegen des Digital Services Act bereitstellt. Diese EU-Reichweiten sind das beste kostenlose Volumen-Signal im ganzen Stack: echte Auslieferungszahlen nach Land, Alter und Geschlecht.
Echtes Geld veröffentlicht Meta nur an einer Stelle: bei politischen Ads und Themen-Ads zeigt die Ad Library Spend-Spannen pro Ad und Summen pro Seite. Nützlich, wenn dein Wettbewerber eine Partei oder eine NGO ist. Für die meisten kommerziellen Buyer irrelevant, aber gut zu wissen, damit du erklären kannst, warum der Spend deines SaaS-Konkurrenten dort nicht auftaucht.
Für alle anderen ist das Budget-Signal Verhalten. Zähl die aktiven Ads. Notiere, wie oft neue Creatives auftauchen und alte verschwinden. Ein Advertiser mit 200 aktiven Ads, wöchentlichem Refresh und vier Platzierungen finanziert eine ernsthafte Testing-Maschine. Allein aus der Produktions-Kadenz kannst du eine Untergrenze für seinen Spend ableiten, ganz ohne Euro-Zahl.
Nach meiner Erfahrung: um ein Mehrfaches daneben. Ich habe Tool-Schätzungen mit Accounts verglichen, deren realen Spend ich von innen kannte. Die Schätzungen lagen um das Zwei- bis Fünffache daneben, in beide Richtungen, ohne Hinweis, in welche. Die Tools bauen ihre Zahlen aus Panel-Browsing-Daten, gescrapten Ad-Frequenzen und CPM-Annahmen. Jede Schicht fügt Fehler hinzu, die das Interface dir nie zeigt.
Wertlos sind sie deshalb nicht. Als relatives Signal ("dieser Wettbewerber scheint mehr auszugeben als jener", "deren Aktivität hat sich seit März grob verdoppelt") taugen sie oft, weil sich die Fehler beim Vergleich teilweise aufheben. Als absolute Zahl fürs Deck sind sie ein Risiko: Die Zahl sieht präzise aus, trägt kein Konfidenzintervall und wird noch zitiert, wenn längst alle vergessen haben, dass sie geraten war.
Meine Regel: Zitiere nie die Zahl eines Schätztools ohne das Wort "Schätzung" und eine Spanne drumherum. Wenn das Tool dir seine Fehlertoleranz nicht nennt, geh von einer breiten aus.
Berichte drei Dinge: eine Spanne, die Grundlage, ein Konfidenz-Label. Ein belastbares Deliverable liest sich so: "Wettbewerber X fährt 140 bis 180 aktive Meta-Ads mit wöchentlichem Refresh und einer EU-Reichweite von N laut Ad Library. Sein Impression Share auf unseren Kern-Keywords stieg dieses Quartal von 45 % auf 60 %. Zusammen passt das zu einem Monatsbudget im niedrigen bis mittleren sechsstelligen Bereich. Konfidenz: niedrig bis mittel."
Jeder Halbsatz darin ist nachprüfbar. Die Reichweite hat eine Quelle. Der Impression Share hat eine Quelle. Die Euro-Spanne ist offen als Schlussfolgerung markiert, mit Konfidenz dran. Wenn jemand sie anzweifelt, gehst du die Signale durch, statt eine Blackbox-Zahl zu verteidigen. Ich habe genau so einer CMO geantwortet. "Das können wir wissen, und so sicher sind wir" hat mehr Vertrauen aufgebaut als jede präzise Zahl.
Noch eine Gewohnheit: Aktualisiere die Schätzung nach Plan. Präsenz-Daten bewegen sich. Eine Schätzung mit Datum bleibt ehrlich. Eine ohne wird still und leise zum Fakt.
Jetzt der unbequeme Teil: Selbst wenn du das exakte Budget kennen würdest, würde es deine Entscheidungen selten ändern. Ob 80.000 € oder 120.000 € im Monat, dein nächster Zug bleibt derselbe. Entscheidungen ändert, was das Geld immer wieder kauft: welche Angles ein Wettbewerber refresht, welche Ads er über 30 Tage laufen lässt, in welche Platzierungen er expandiert. Ein Creative, das nach einem Monat noch lebt, hat rund dreißig Kill-Checks seines Besitzers überstanden, getroffen mit Spend-Daten, die du nie sehen wirst. Dieses Überlebensmuster ist die Budget-Information, die zählt. Und sie ist öffentlich.
Mit dieser Brille habe ich Adscalrs Wettbewerbs-Analyse gebaut: Sie zieht die Ad Libraries von Meta, TikTok und Google in einen Datensatz, täglich aktualisiert, markiert Ads mit 30+ Tagen Laufzeit als Winner und hält für Meta-Winner die Reichweiten-Demografie fest. Das Zählen von Hand entfällt. Der komplette Workflow steht auf der Produktseite.
Und Spend ist nur eine von drei Wettbewerber-Fragen. Wie du entschlüsselst, WAS sie schalten, steht in der Ad-Library-Konkurrenzanalyse. WO die freien Positionierungs-Spuren liegen, zeigt die Marktlücken-Analyse. Dieser Artikel hat das Wieviel behandelt, und die ehrliche Grenze des Wissbaren.
Genau dieses Denken steckt in Adscalr.
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