Live-Webinar für Für Google Ads Betreuer, Freelancer und Agenturen
Lerne das Geheimnis der +50 AI Asset Pipelines für Google Ads mit dem 3-Schritt-System (Angles-Assets-Shifting), um Lead-Kosten drastisch zu senken ...
1:1 Live-Webinar
AI Asset Pipeline (Google Ads)
Wie du durch automatisiertes Massen-Asset-Testing mit +50 AI-Pipelines das algorithmische Lernen deiner Kampagnen maximierst – und warum es eine Willensfrage und keine Wissensfrage ist.
Jetzt anmelden zum 1:1 Live-Webinar
AI Automation
Was passiert, wenn man 2.530 AI Assets für das Massen-Testing bei Google Ads hochlädt? (Case)
– Wie erfolgt eine Lead-Kosten-Absenkung von 106,29€ auf 41,73€ ?
Die AI Asset Pipeline produziert in Google Ads monatliche AI-Anzeigenalternativen, um Conversion-Werte zu maximieren, indem viel Futter für das algorithmische Lernen bereitstellgestellt wird. Die AI-Anzeigenalternativen werden auf Basis von Bestands-Anzeigentexten gebildet, aber mit neuen Angles (Customer Pain Points und Solution Frames), neuen Copywritings (wie Vorteilsüberschrift, Dringlichkeitsüberschrift, Beweisüberschrift, Einzigartigkeitsüberschrift oder Paradoxüberschrift) und neuen Advertising Frameworks (wie etwa PAS: Problem Agitate Solution) .
Ziel ist, Conversion-Werte bei gleichem Ad Spend zu erhöhen. Ergo: Vor allem durch Absenkung der Lead-Kosten viel mehr Leads bei gleichem Budget zu generieren, und mit Massen-Asset-Testings eine Massen-Leadgenerierung zu fahren. Voraussetzung dafür ist: Die Kampagnenstruktur muss auf massive Konsolidierung ausgelegt sein. Wenn du eine granulare und feine Kampagnenstruktur hast, können die AI Ads Pipelines nicht angewandt werden.
2.530 AI Assets hochgeladen.
−60,73 % Lead-Kosten.
So sieht es in einem Google Ads Account aus (unverbindlicher Case): Zu einem Kampagnenthema wurden 110 Asset-Gruppen in mehreren Kampagnen ausgerollt – und das Budget auf die erfolgreichsten Asset-Gruppen gehiftet. So gab es mehr Fütter für das algorithmische Lernen, und die Lead-Kosten wurden von 106,29 € auf 41,73 € pro Lead abgesenkt.
Kosten pro Lead (€) · Leads
−60,73 %AI Automation
Conversion-Werte maximieren mit AI Assets
– erfahre das gesamte Setup im Live-Call
Warum sind AI Assets in Massen bei Google Ads so effektiv? Weil du durch neue AI Assets und AI-Anzeigenalternativen viele Ansprachen, Tonalitäten, Needs, Vorteile und Formulierungen abdecken kannst, die wir als Menschen nicht auf Anhieb abdecken könnten. Das ist auch sehr wichtig, denn damit können wertvolle Nutzer über Monate hinweg immer wieder neue, noch wertvollere Conversion-Aktionen ausführen. Auf diese Weise entsteht eine inhaltliche, stilistische und konzeptionelle Tiefe für die Angebote des Google Ads Kontos, die auf manueller Ebene nur sehr langwierig und mit vielen Teamressourcen bereitzustellen wäre.
AI Assets ↑ & PMax Asset-Gruppen ↑ über 6 Monate
AI Assets
Aus den Frameworks werden RSAs und komplette PMax-Asset-Gruppen in Masse generiert.
Review-Agent
Gemini prüft Tonalität, Claims & Limits gegen das Company-Briefing. Nur Top-Scores gehen live.
Bulk-Upload
Transponierter Bulk-Upload über die Google Ads API in mehrere PMax- & Search-Kampagnen.
Asset-Shift
Schwache Assets raus, Budget auf die Gewinner, Ziel-ROAS anheben — dann nächste Welle.
1:1 Live-Webinar: Inhalte
Die 3 Schritte im Massen-Asset-Testing
Technologien mit Hebelwirkung, Geschäftsprozess-Debugging, Massen-Philisophie
– Schritt 1 im Massen-Asset-Testing
1. Angles Detection
Wer bei Google Ads keine Angles testet, lässt in den meisten Fällen Leads liegen. Schon ein einziger Angle-Wechsel kann zum Beispiel die Lead-Kosten halbieren, ohne dass am Angebot, an der Landingpage oder am Targeting etwas verändert wurde. Ein Beispiel aus dem Bereich Immobilienbewertung (nachfolgend im Bild): Die Ausgangsversion mit reiner Angebotsvorstellung („Online-Immobilienbewertung“) lag bei 44,94€ pro Lead.
Der Angle „Preiskorrekturen prüfen für Wohneigentümer“ mit identischer Online-Immobilienbewertung erzielte hingegen 23,10€ pro Lead. Der Grund für diese Differenz liegt in der Verbindung aus Customer Pain Points und Solution Frames.
AI Automation
Case: Von 44,94€ zu 23,10€ CPL bei Angles
Hier sieht man, wie eine generierte AI-Anzeigenalternative mit einem neuen Angle (über die durch den AI-Workflow getesteten Angles) mit besseren Lead-Kosten rausgeht, als die Bestandsanzeige.
AI Automation
Case: Von 25,45€ zu 18,40€ CPL bei Frameworks
Eine Asset Creation für AI-Anzeigenalternativen kann ebenfalls auch mit Frameworks (PAS, MVPs, AIDA, SWOT) laufen. Das hilft uns, Ansprachen mit womöglich besseren Lead-Kosten als die der Bestandsanzeige zu ermitteln.
– Schritt 2 im Massen-Asset-Testing
2. Asset Creation
Die Systematik der AI Ads Pipeline besteht darin, monatlich neue AI-Assets direkt im Google Ads Account zu bilden, mit Datenquellen, Trainingsdatensätzen und Advertising Frameworks. Diese neuen PMax Asset-Gruppen und Suchnetzwerkanzeigen werden dabei über die Google Ads API auf pausiert in Google Ads in den betreffenden Kampagnen eingestellt.
Anschließend werden die Assets redigiert, ein Review gemacht und nach der Abnahme aktiviert. Daraufhin werden regelmäßig die Asset-Gruppen (in Performance Max Kampagnen) und die responsiven Suchanzeigen (in Suchnetzwerkkampagnen) abgeschaltet, die unterdurchschnittliche Conversion-Werte hatten.
AI Automation
Responsive Search Ads AI Agents
Es werden AI-Anzeigenalternativen für responsive Suchanzeigen gebildet. Dabei werden Bestandsanzeigen gesucht, eine AI-Anzeigenalternative wird erstellt, einem Review durch Gemini unterzogen und anschließend auf “pausiert” in derselben Ad Group wieder hochgeladen, aus der die Bestandsanzeige stammt.
AI Automation
PMax Asset Groups AI Agents
Hier werden neue PMax AI-Anzeigenalternativen direkt im Google Ads Account gebildet und in der Kampagne hochgeladen, aus der heraus die Anzeigenalternative generiert worden ist. Die neuen Asset-Gruppen haben den Status “pausiert”, damit sie final gecheckt werden können / korrigiert werden können. Man muss ihnen noch ein Zielgruppensignal zuweisen.
– Schritt 3 im Massen-Asset-Testing
3. Budget Shifting
Shifting Agents können Vorschläge oder direkte Ausführungen für die Umverteilung des Ad Spends auf Kampagnenebene machen, um Leads zu maximieren bzw. Conversion-Werte. Für Shifts innerhalb von Asset-Gruppen, Keywords, RSAs, Audiences und Micro Locations können die Agents Entitäten pausieren.
AI Automation
Budget Scaling AI Agents
Kann prüfen, wo es eine Budgeterhöhung gab und auswerten, ob die Conversion-Daten gleichermaßen proportional mitgezogen sind oder nicht – und wenn nicht: Welche Metriken sich stark verändert haben (zum Beispiel: CPM, CPC, Impression Share, etc.)
AI Automation
Change History AI Agents
Konzentriert sich auf die Auswertung der Change History und die Auswirkungen der Changes durch eigenständige API Calls nachverfolgt (zum Beispiel: Neues Keyword – Report-Abruf der Keyword-Daten, um zu ermitteln, welche Auswirkungen es gab).
AI Automation & Lead Gen
Über mich: Slava Wagner
Massen-Testing für Massen-Leadgenerierung in Hochpreis-Branchen
Google Ads Leadgenerierung für Hochpreis-Branchen. AI-Automatisierungen für Werbesystem APIs. Ich baue AI Ads Pipelines, die hunderte bis tausende Anzeigenalternativen pro Monat generieren, reviewen und über die Google Ads API live schalten — damit aus Massen-Tests echte Massen-Leadgenerierung wird. Für Hochpreis-Branchen, in denen jeder Lead zählt und jeder zusätzliche Lead Hebel durch Masse bedeutet
Massen-Leadgenerierung braucht Massen-Testing
So funktioniert die AI Asset Pipeline für Google Ads
✔️ Spare massiv Team- & Agenturressourcen in der Angles Detection, Asset Creation, im Bulk Upload und im Shifting
✔️ Maximiere Conversion-Werte durch Massen-Rollout (monthly) an AI Assets für mehr Ansprachen, Tonalitäten und Needs über mehrere Lifecycle Stages, um Anzeigen mit noch besseren Lead-Kosten zu finden
✔️ Nutze High-End-Automatisierungs-Know-how, das die meisten Marketer nie einsetzen