AI Asset Library Kit
– für Google Ads
Implementiere die Systematik der AI Asset Library für Google Ads: Realistisch ist es möglich, im Durchschnitt bis zu 30% – 40% mehr Conversion-Werte bei gleichem Budget mit AI Assets zu gewinnen.
Schnellstart
Das sind die Ziele
Datenbasis
Über die AI Asset Library
Systematik
Routine kurz erklärt
Bist du bereit?
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Conversion-Werte lassen sich immer maximieren
– vor allem mit hunderten AI Assets
Die AI Asset Libraries für Google Ads sind eine von mir entwickelte Verfahrenstechnik, mit der du Conversion-Werte sicher und zuverlässig maximieren kannst, indem du viel Futter für das algorithmische Lernen bereitstellst. Bei den AI Assets handelt sich um neue Anzeigen und um Anzeigenalternativen basierend auf Bestands-Assets, die den Anzeigengruppen bei Suchnetzwerk-Kampagnen und Performance-Max-Asset-Gruppen hinzugefügt werden.
Realistisch ist es möglich, im Durchschnitt bis zu 30% – 40% mehr Conversion-Werte bei gleichem Budget mit AI Assets zu gewinnen. Voraussetzung dafür ist: Die Kampagnenstruktur muss auf massive Konsolidierung ausgelegt sein. Wenn du eine granulare und feine Kampagnenstruktur hast, können die AI Asset Libraries nicht angewandt werden.
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AI Asset Library für Google Ads
Die AI Asset Library für Google Ads zieht Headlines und Descriptions von responsiven Suchanzeigen direkt aus der Google Ads API, um daraus AI-Anzeigenalternativen zu erstellen.
AI Assets Creation transponiert
So sieht eine Demo-Ausgabe von AI Assets für Google Ads in transponierter Form aus – für den Bulk-Upload im Google Ads Editor. Es gibt hier mehrere Business Consulting-Frameworks für die Asset-Erstellung.
AI Asset Creation: Custom Topics
Neben den Bestandsanzeigen aus Google Ads als Datengrundlage für die Asset Creation können zudem Custom Topics verwendet werden, auf deren Basis die AI-Anzeigen erstellt werden.
AI Asset Creation Landingpages
Sofern AI-Anzeigen basierend auf den URLs einer Website ogeneriert werden sollen, kann diese Automatisierung verwendet werden, die mit dem Apify Website Content Crawler die Texte der URLs aufliest.
AI Framework: MVP Pivots
Eines von vielen Frameworks zum Bilden von AI Assets für Google Ads sind die MVP Pivot Tests aus dem Buch “The Lean Startup”. Dabei werden Zoom-In-Pivots, Zoom-Out-Pivots oder Customer Segment Pivots gemacht.
AI Framework: Big Five
Für eine breitere Abdeckung in der Ansprache durch Google Ads gibt es als Trainingsdatensatz unter anderem das Framework zu den Big Five (OCEAN-Modell) aus der Psychologie.
Was ist das AI Asset Library Kit?
Das AI Asset Library Kit ist ein Google Ads Setup für Suchnetzwerk- und Performance-Max-Kampagnen für Lead Gen, und zwar mithilfe von zwei Infrastrukturen, die wahlweise parallel genutzt werden können:
- AI-Automatisierung mit make.com: Make-Workflows bilden automatisch monatlich AI-Anzeigenalternativen mit Gemini Pro für bestehende Anzeigentexte aus responsiven Suchanzeigen und Performance Max Asset-Gruppen, sowie neue Anzeigen-Assets auf Basis von Landingpage oder Custom Topics
- GSheet-Infrastruktur: Über den API Connector von Mixed Analytics werden die bestehenden Anzeigentexte eines Google Ads Accounts in ein Google Spreadsheet geladen, von wo aus automatisch Anzeigenalternativen gebildet werden, und zwar mit einer Google-Workspace-Erweiterung für die Integration von Gemini AI
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Die Systematik kurz erklärt
Die Systematik besteht darin, monatlich neue AI-Assets zu bilden, basierend auf festgelegten Datenquellen sowie Trainingsdatensätzen und Frameworks für die Erstellung. Anschließend werden die Assets redigiert, ein Review gemacht und nach der Abnahme hochgeladen. Daraufhin werden regelmäßig die Asset-Gruppen (in Performance Max Kampagnen) und die responsiven Suchanzeigen (in Suchnetzwerkkampagnen) abgeschaltet, die unterdurchschnittliche Conversion-Werte hatten.
- Frameworks: Die AI Assets können gebildet werden auf Basis der DISG-Grundtypen, der Big Five aus der Psychologie, auf Basis von MVP Pivots sowie auf Grundlage der Blue Ocean Strategy. Das ermöglicht eine hohe Tiefe an Ansprachen für Tonalitäten, Blickwinkel und Needs.
- Reviews und Freigaben: Unabhängig davon, mit welchen Trainingsdaten gearbeitet wird, sollte – wie bei Freelancern und Agenturen auch, eine Freigabe und ein Review der Assets stattfinden. Nach Prüfung der Botschaften, Wortwahlen und Zeichenbegrenzungen können die Assets hochgeladen werden.
- Transponierte Importvorlage für den Google Ads Editor: Über eine transponierte Importvorlage können die AI Assets im Google Ads Editor per Bulk-Upload hochgeladen und bearbeitet werden, beziehungsweise in Performance Max Kampagnen noch die entsprechenden Bilder, Videos und Zielgruppensignale zugewiesen bekommen.
- Routinemäßige Ziel-ROAS-Tests: Dabei wird mit monatlichen Ziel-ROAS-Testläufen gearbeitet, sodass laufend bessere Assets durch das Futter für das algorithmische Lernen mit höheren Conversion-Werten ermitteln werden können.
Die komplette Roadmap der Infrastruktur und der Systematik der automatischen Asset Creation siehst du hier:
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Infrastruktur für einen AI-Agent
Die AI-Automatisierungen für die AI Asset Library können an einen AI Agent angeschlossen werden, der eigenmächtig Entscheidungen darüber trifft, welcher Asset Creation Prozess gestartet werden soll – basierend auf den Daten aus Google Ads für Kampagnen, Anzeigengruppen, Asset-Gruppen sowie responsiven Anzeigen. Dabei wird mit einem Anforderungskatalog für Gemini Pro gearbeitet, und sofern die Anforderungen erfüllt sind, wird für die jeweilige Automatisierung ein “Ja” ausgegeben, welches wiederum durch die Filter das betreffende Make-Szenario startet. Dabei gibt es mehrere Ebenen: Einen AI Main Agent, der darüber entscheidet, ob der Gesamtprozess initiiert werden soll, sowie für jede Make-Automatisierung die entsprechenden AI Sub Agents, die aufgrund der Datenbasis bewerten, ob der konkrete Einzelprozess aktiviert werden muss – je nach Handlungsbedarf.
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Abbildung: Beispiel für das Zentral-Modul in Make, das über einen AI Agent (in diesem Fall: Gemini Pro) eigenständig die Entscheidung über die Aktivierung von Marketing-Prozessen trifft.
Case 1: Performance Max Asset-Gruppen
Durch die vielen AI Assets und Tests für Zielgruppensignale wird bei Performance-Max-Kampagnen schnell ersichtlich, dass manche AI-basierte Asset-Gruppen wesentlich größere Conversion-Werte abwerfen als andere. Aus diesem Grund müssen großflächige Tests für AI Assets mit der AI Asset Library für Google Ads gefahren werden: Für jede bestehende oder neue Performance-Max-Kampagne sollten mehrere AI-basierte Asset-Gruppen hinterlegt werden. Diese Systematik hat zudem den Vorteil, dass du anschließend einen Budget-Shift für eine noch stärkere Konsolidierung durchführen kannst, indem du die Asset-Gruppen pausierst, die geringere Conversion-Werte aufweisen.
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Abbildung: Beispiel von Asset-Gruppen aus einer Performance Max Kampagne bei Google Ads mit AI Assets. Wir sehen hier direkt, wie stark die Unterschiede bei der Generierung von Conversion-Werten sein können.
Case 2: Performance Max Kampagnen
Abseits von Asset-Gruppen schneiden die AI Assets der AI Asset Library auch auf Kampagnenebene sehr stark ab. Manche Kampagnen sind naturgemäß stärker von den AI Assets affektiert als andere. Auf ein gesamtes Google Ads Konto kannst du zwar bis zu 30% – 40% mehr Conversion-Werte bei gleichem Budget generieren, aber bestimmte Kampagnen haben stärkere Ausschläge in Hinblick auf die Maximierung der Conversion-Werte als andere. Nachfolgend siehst du ein Beispiel, in dem der nominelle ROAS – also die Gesamtzahl aller nominellen Conversion-Werte in der Leadgenerierung – auf 1.808,45% stieg. Gerade hier sollte ein Budget Shift unter den Kampagnen in Erwägung gezogen werden, um das Budget auf die Kampagnen mit den höchsten Conversion-Werten umzulegen.
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Abbildung: Beispiel-Kampagne für den Anstieg von Conversion-Werten (Monatswerte) vor und nach der Implementierung einer AI Asset Library.
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Consistency is king: Da du Conversion-Werte bei gleichem Budget über Monate hinweg immer weiter maximieren kannst, indem besonders wertvolle Website-Besucher noch wertvollere Conversion-Aktionen auslösen, solltest du über die Zeit immer weitere AI Asset mithilfe der AI Asset Library für Google Ads einsetzen. Im nachfolgenden Beispiel siehst du den Anstieg des nominellen ROAS in der Leadgenerierung auf 2.022%.
Abbildung: Beispiel für die Maximierung von Conversion-Werten in einer Kampagne durch AI Assets. Von einem nominellen ROAS von ehemals 550% im Juni 2023 stieg die Leistung auf einen nominellen ROAS von 2.022% im April 2024.
Doch warum ist die Verfahrenstechnik 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 individueller Ebene nur sehr langwierig und mit vielen Teamressourcen bereitzustellen wäre.
Dementsprechend ermöglicht die das AI Asset Library Kit:
- bis zu 30% – 40% mehr Conversion-Werte und Conversions aus Google Ads durch AI Assets zu gewinnen – bei gleichem Werbebudget
- massive Teamressourcen durch Automatisierungen einzusparen, sodass sich das Team auf die Geschäftsentwicklung konzentrieren kann, statt auf repetitive Massenerstellung von Anzeigentiteln und Beschreibungen
- durch Business Intelligence automatisiert noch mehr Rückschlüsse aus den Daten zu ziehen, und automatisch darauf basierend stärker konvertierende Website-Texte und Anzeigentexte generieren zu lassen
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Abbildung: Sie sieht die Übersicht für einige AI Assets für eine Google Ads Kampagne im Looker Studio aus.
Abbildung: So sieht eine CTA-Datenbank im Looker Studio aus.
Welche Lösung bietet das AI Asset Library Kit?
Das AI Asset Library Kit löst eine zentrale Herausforderung: Wie bekomme ich mehrere hundert AI Assets in mein Google Ads Konto? Muss ich jeden einzelnen AI-Anzeigentitel per Copy-Paste manuell in meine Anzeigengruppen hieven? Nein: Gerade hierfür ist die Verfahrenstechnik auch gedacht. Die AI-Anzeigen mit ihren Anzeigentiteln und Beschreibungen können direkt mit einem Paste-Befehl im Google Ads Editor hinterlegt und anschließend ins Google Ads Konto hochgeladen werden.
Mit dem AI Asset Library Kit erhältst du das vollständige Google-Sheets-Template für die massenhafte Erstellung von AI Assets und AI-Anzeigenalternativen. Zudem ist die Importvorlage enthalten, mit der die generierten AI Assets automatisch aus dem Tabellenblatt richtig formatiert werden, sodass sie von dort aus direkt im Google Ads Editor hochgeladen werden können.
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Abbildung: Es werden hunderte bis tausende von Headlines und Descriptions gebildet für RSAs und PMax-Asset-Gruppen. Das geht sowohl für Anzeigenalternativen (die Bestandsanzeigentexte werden über den API Connector gepulled), komplett neue Anzeigen mit einer Freiform und für alle URLs der Website, deren Content mit einer Apify-Verbindung via Make gezogen wird.
Abbildung: Transponierte Darstellung der finalen AI-generierten Google Ads Assets in der AI Asset Library.
Abbildung: Transponiertes Einfügen von AI Assets im Google Ads Editor.
Die Implementierungsschritte in der AI Asset Library
Es gibt eine Reihe von Schritten im Rahmen des AI Asset Library Kits für Google Ads: Dazu gehört das Setup der AI-Automatisierungen mit Make.com und Gemini Pro, der AI-Umgebung für Google Sheets, das Google-Sheets-Template mit allen Formeln für die Erstellung von hunderten AI Assets, sowie die Import-Roadmap für den Bulk-Upload Google Ads Editor.
Jetzt das AI Asset Library Kit für Google Ads anfragen.
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Setup der AI-Automatisierungen mit make.com
Für die monatliche, automatische Asset Creation von Google Ads Anzeigen werden eine Reihe von AI-Automatisierungen in make.com aufgesetzt, mit Google Ads verknüpft und an Gemini Pro angeschlossen. Hierbei werden die Datensätze der Frameworks für die Asset-Erstellung angeschlossen (Blue Ocean Strategy, DISG-Grundtypen, Big Five, MVP Pivots, sowie Unternehmensdatensätze).
AI Setup für Google Sheets: Gemini AI, ChatGPT und Claude
Für das Google-Sheets-Template wird eine AI-Umgebung benötigt. Hier lässt sich ChatGPT, Claude oder Gemini AI verwenden. Auf diese Weise erhältst du einen Vergleich der Ergebnisse und kannst herausfinden, welches AI-System du in Zukunft verwenden möchtest.
Ads Creator Google Sheets Template für AI Asset Library mit Importer
Diese Google Sheets Template ermöglicht dir die Erstellung von hunderten bis tausenden AI-Assets für Google Ads – für deine Responsive Search Ads, Dynamic Search Ads und Performance Max Asset-Gruppen.
Anleitung für Export im Google Ads Editor
Mit diesem Fahrplan lernst du, wie du routiniert die generierten AI Assets im Google Ads Editor importieren und von da aus uploaden kannst.
Conversion-Wert-Hierarchie & Tracking für Google Ads
Sofern erforderlich: Tracking-Fahrplan, Überarbeitung der Gewichtung der Conversion-Werte, Überprüfung des CRM-Offline-Conversion-Imports sowie Aufzeichnung relevanter Zielgruppen in GA4 für Retargeting für Google Ads.
Erstellung GA4-Zielgruppen für PMax-Zielgruppensignale und RSAs
Es werden GA4-Zielgruppen erstellt für PMax-Zielgruppensignale und Suchntzerkkampagnen mit Responsive Search Ads. Zudem werden basierend auf den GA4-Zielgruppen die sitzungsdauerbasierten Ereignistrigger festgelegt, damit in der Conversion-Wert-Hierarchie ein stufenweise aufsteigendes Retargeting mit PMax-Kampagnen geschehen kann.
2x Onboarding Calls für Inhouse-Implementierung
Du erhältst ein Learning Center mit den Anleitungen zur Bedienung und zum weiteren Vorgehen in den kommenden Monaten und Jahren: Zur Bedienung der AI Asset Library, zu Ziel-ROAS-Tests, sowie zur monatlich neuen Erstellung von AI-Assets für ein stärkeres algorithmisches Lernen.
Slava Wagner
SEA, Paid Media, Conversion-Rate-Optimierung, Markt- und Trendanalysen.
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