Google Ads
Wachstum mit System – Google Ads, die auf Profit optimiert sind.
Wir bauen, skalieren und steuern Google-Ads-Setups, die messbar Umsatz, Leads und Deckungsbeitrag treiben: von Search & Shopping über Performance Max bis YouTube. Mit sauberen Daten, starken Creatives und einem klaren Testplan.
Unsere Leistungen
Audit & Strategie
Account- und Tracking-Review, Zieldefinition (ROAS/POAS/DB II), Wettbewerbs-und SERP-Bild, Channel-Mix, Kampagnenarchitektur (PMAX-zentriert mit Such-/Markenschutz, DSA, YouTube-Prospecting/Remarketing).
Ergebnis: 90-Tage-Roadmap mit Quick-Wins und Experiment-Plan.
Tracking, Daten & Compliance
GA4-E-Commerce-Events, Enhanced Conversions, Consent Mode, Offline-/CRM-Conversions (z. B. qualifizierte Leads), sauberes UTM-Schema, Daten-Ausschlüsse und Saisonalitäts-Signale für Smart Bidding.
Creatives & Landingpages
Anzeigen-Assets (Texte, Bilder, Video-Cuts), Feed-Optimierung (Titel, Attribute, Custom Labels), YouTube-Hooks. Nutzung der neuen AI-gestützten Kreativ-Updates – mit klaren Guardrails für Brand-Safety und Performance.
Kampagnen-Build
- Performance Max: Produkt-/Service-Cluster, Asset-Groups nach Intent, Audience-Signals, Listing-Gruppen, Brand-Exclusions.
- Search & DSA: Intent-basiertes Keyword-Setup, RSA-Struktur, Negativlisten, Anzeigenerweiterungen.
- Shopping: Merchant-Center-Health, Feeds, Promotions, Versand/Preis-Signale.
- YouTube: In-Stream-/In-Feed-Kombis, 6-Sek-Cuts, Sequencing für Prospecting→Remarketing.
Optimierung & Skalierung
Bid-Strategien (tCPA/tROAS/Maximize Conv. Value), Budget-Pacing, Query-Mining, Asset-Rotation, Experiments (A/B), Zielgruppen-Refinement, Saison-Anpassungen, Suchanfragen-Insights für SEO/Content. Ziel: mehr wertvolle Conversions – nicht nur mehr Klicks.
Reporting & Enablement
Custom-Dashboards (KPI→Maßnahme), wöchentliche Kurz-Reviews, monatliche Deep-Dives. Playbooks für Inhouse-Teams, damit Know-how & Ergebnisse bleiben.
Unser Ansatz zu AI in Google Ads: Wir nutzen Googles AI, wo sie Mehrwert bringt (Bidding, Asset-Varianten, Budget-Allokation) – und begrenzen sie, wo Kontrolle nötig ist (Brand-Safety, Query-Qualität, Marge).
AI-Features sind stark, brauchen aber menschliche Steuerung und saubere Daten, um nicht ineffizient zu werden.