AD INTELLIGENCE
Statistisch echte Winner. Signal, kein Rauschen.
Adscalr sagt dir, welches Creative ein echter Winner ist und kein Glückstreffer, und welchen Test du als Nächstes fährst. Es bewertet jedes Creative auf den sechs Metriken, die Geld bewegen, stabilisiert kleine Samples, sodass sich ein Ausreißer mit zwölf Impressions nicht selbst zum Winner krönt, und vertraut nur Mustern, die die False-Discovery-Korrektur überstehen. Ein Thompson-Sampling-Bandit lenkt deinen nächsten Test dann dorthin, wo er am meisten bringt. Kill, Scale und nächster Test: alle drei verteidigbar.
So funktioniert's
Sechs Metriken, gewichtet nach Funnel-Stage
Hook-Rate, CTR, CPI, ROAS, Share-Rate und Revenue-per-Install verschmelzen zu einem Composite, mit Gewichten, die pro Projekt und pro Funnel-Stage von Cold bis Hot justiert werden. Bei Bildanzeigen ohne Hook-Rate wird deren Gewicht sauber auf CTR und CPI umverteilt: kein Loch im Score.
Glückstreffer können sich nicht als Winner ausgeben
Vor jedem Ranking wird jede Metrik mit Bayesian Shrinkage zum Portfolio-Mittel gezogen, und der Zug ist format-spezifisch: ein Static gewinnt Vertrauen bei 500 Pseudo-Impressions, ein UGC-Clip braucht 3.000, weil UGC viel volatiler performt. Ein Ausreißer mit zwölf Impressions wird nie dein nächster Winner.
Echte Muster, kein Zufall
Korrelationen zwischen Hook, Farbe, Format und Angle werden mit Benjamini–Hochberg bei q=0.10 gefiltert, hinter zwei harten Gates: einer Gruppe von mindestens acht Creatives und einer Effektgröße von 10% oder mehr. Bei zwanzig getesteten Dimensionen fändest du sonst per Definition „signifikantes“ Rauschen. Die Korrektur stopft genau das.
Dein nächster Test, von der Mathematik gewählt
Ein Multi-Armed-Bandit entscheidet, wo dein nächster Euro an Tests am meisten lernt: pro Test-Dimension zieht er aus einer Beta-Posterior und rankt nach erwartetem Info-Gain. Explore vs. Exploit, automatisch ausbalanciert, nicht aus dem Bauch.
Spend in der Lern-Phase darf keine Muster diktieren
Jede Ad bekommt eine Phase nach Spend (Learning unter 200 €, Stabilizing bis 1.000 €, Proven darüber), und Learning-Phase-Creatives zählen im Pattern-Mining nur 0,25×. Eine Ad, die noch in Metas Lernmodus steckt, darf keine Regel schreiben, bevor sie bewiesen ist.
Decay-gewichtet, Fatigue-aware
Aktuelle Daten zählen voll; ab Woche dreizehn nur noch rund 5%. Drei Fatigue-Signale (Novelty-Decay, Audience-Exhaustion und Mixed) lesen einen Mehr-Tages-CTR-Trend, mit einer prädiktiven Frühwarnung für die Tage bis zum Reißen der Schwelle und einer Market-wide-Prüfung, die „dein Creative ist müde“ von „der ganze Markt fällt“ trennt.
DER UNTERSCHIED
Nicht nur, was gewonnen hat, was du als Nächstes testest.
Die meisten Tools sagen dir, welches Creative gewonnen hat. Adscalr sagt dir, ob der Gewinn echt ist, und welchen Test du als Nächstes fährst. Ein Thompson-Sampling-Bandit behandelt jede Test-Dimension als Arm, zieht aus ihrer Beta-Posterior und rankt nach erwartetem Info-Gain, sodass der nächste Euro, den du in Tests steckst, am meisten Erkenntnis bringt. Keine Bauch-Entscheidung. Eine mathematische.
Explore vs. Exploit, ausbalanciert
Bewährte und unerforschte Dimensionen konkurrieren auf derselben Posterior, sodass du weder einen bekannten Winner über-testest noch ein vielversprechendes Unbekanntes ignorierst.
Nach erwartetem Info-Gain gerankt
Jeder Kandidaten-Test wird danach bewertet, wie viel er dir tatsächlich beibringen würde, empfohlen wird der Test, der dein Wissen am meisten bewegt, nicht die lauteste Vermutung.
Reproduzierbar pro Woche
Empfehlungen werden pro Projekt und Kalenderwoche geseedet, sind also von Montag bis Sonntag stabil, nicht bei jedem Reload eine andere Antwort.
Was du bekommst
- Composite-Scoring aus 6 Metriken, funnel-abhängig gewichtet
- Bayesian Shrinkage mit format-spezifischen Prioren (Static 500 … UGC 3.000)
- FDR-korrigiertes Pattern-Mining (q=0.10) mit n≥8 und Effekt-Gate ≥10%
- Thompson-Sampling-Test-Empfehlungen, wöchentlich aktualisiert
- Geo-/PPP-Normalisierung von CPI & ROAS vor dem Scoring
- 3 Fatigue-Signale + prädiktive Frühwarnung + Market-wide-Korrektur
- Attention-Heatmaps & 5-Punkt-Scanpath für Statics (DeepGazeIIE, neural)
In Zahlen
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