Google Ads Agency SOP Automations
AI Automation Kit
Über 50 AI Automatisierungen für Google Ads, um zehntrausende Assets für Bulk Uploads zu generieren und Conversion-Werte durch Massen-Creative-Tests bei gleichem Budget deutlich zu erhöhen
Angles Detection
Angles finden für AI Assets
Asset Creation
AI Assets für Google Ads
AI Reports
Reporting Automations für Google Ads
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Conversion-Werte lassen sich immer maximieren
– vor allem mit hunderten AI Assets
AI Asseet Launches für Google Ads sind eine Verfahrenstechnik, mit der du Conversion-Werte sicher und zuverlässig maximieren kannst, indem du viel Futter für das algorithmische Lernen bereitstellst. Bei den AI Assets (mit Bulk Upload) handelt es sich um neue Anzeigen und um Anzeigenalternativen basierend auf Bestands-Assets, die den Anzeigengruppen bei Suchnetzwerk-Kampagnen und Performance-Max-Asset-Gruppen hinzugefügt werden.
Du kannst mit AI Assets deine Conversion-Werte bei gleichem Budget deutlich erhöhen. 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.
Abbildung: Beispiel einer Bulk-Kampagnenerstellung mit Make für Google Ads (Kampagne, Anzeigengruppe, RSA).
Abbildung: Wir sehen hier direkt, wie stark die Unterschiede zwischen Speerspitzenansätzen und Massen an AI Assets sein können. Demo Case: Unverbindliche Visualisierung.
Google Ads Agency SOP Automations
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 von Frameworks. 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. Für diesen Zweck gibt es einen Review Agent, der auf Basis der bestehenden Anzeigentexte einen Abgleich der Tonalität vornimmt und die AI Assets überprüft. 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. Für die Vorbereitung der Ziel-ROAS-Tests gibt es einen ROAS Agent, der die bestehenden Conversion-Werte der letzten 30 Tage einholt und einen Vorschlag für den aktuellen monatlichen Ziel-ROAS-Testlauf macht.
Schließe die SOPs deiner standardisierten Setups aus deinem Projektmanagement-Tool (ClickUp, awork, Asana, etc.) an AI Automatisierungen für Make an, um Prozesse in der Angles Detection, Asset Creation und im Budget Shifting monatlich vorzubereiten, und so die maximale Schlagkraft im Lead Gen beim Ausrollen von neuen Ansprachen zu haben.
Abbildung: Beispiel für einige der SOP-Automatisierungen, die standardisierte Agentur-Rollout-Prozesse abbilden.
Angles Detection für Asset Creation
Wie kannst du mit AI-Verfahren neue Angles aus Wettbewerbsanalysen und Marktrecherchen identifizieren? Viele Werbetreibende iterieren mithilfe von Customer Pain Points und daraus abgeleiteten Solution Frames ihre Kampagnen – und jeder Solution Frame hat mehrere Hooks mit klassischen Copywriter-Überschriften (zum Beispiel: Vorteil, Paradox, Neugier, Einzigartigkeit, Dringlichkeit, Beweis).
Die Angles können anschließend in der Benennung auf Kampagnen, Anzeigengruppen- und Asset-Gruppen-Ebene benannt werden, sodass wir im späteren Budget Shifting sehen, welcher Angle welche Lead-Kosten abwarf – und welche Ansprache wir im Zukunft zu diesem Angle immer verwenden können.
Competitor Analysis mit Gemini
Ob mit Apify oder mit Gemini (Grounding): Eine automatische Online-Suche findet die Marktrends anhand der eigenen Website – filterbar nach Region, Größe, Social-Media-Prominenz und Branchenspezifik.
Abbildung: Grounding in Gemini (Google Cloud) für die Trendanalyse von Competitors .
Angles Detection mit Gemini
Über das Grounding in Gemini können neue Angles in einem wöchentlichen oder monatlichen Monitoring ermittelt werden, – ob für interessantere Customer Pain Points, Themen-Zoom-Ins- oder Zoom-Outs.
Abbildung: Grounding in Gemini (Google Cloud) für die Trendanalyse zur Ermittlung neuer Angles in der Asset Creation.
AI Asset Automatisierungen mit Bulk Upload
Mit tausenden von AI Assets finden wir die Ad, den Angle und die Hooks, die die meisten Leads reinbringt. Der Hebel: Der Weg der Creative-Masse zur maximalen Abdeckung an Tonalitäten, Ansprachen und Needs wird konsequenter zuendegegangen, als mit einer manuellen Asset Creation: Statt beim Launch zu einem Offer nur eine Kampagne zu verwenden, können zehn Kampagnen mit mehreren Business Frameworks gelauncht werden. Statt in einer Kampagne drei Angles zu verwenden, werden 10 Angles verwendet. Statt zu jedem Angle 3 Hooks einzubauen, werden 10 Ads AI-generiert. Nach einem Launch sehen wir nach 14 Tagen, wo die meisten und besten Leads und Deals reinkamen – auf Kampagnen-, Angle- und Anzeigenebene. Dann stellen wir alle anderen Kampagnen, Anzeigengruppen und Anzeigen ab, und gehen in die eigentliche Produktion. So wird der PMF entlang des Geschäftsprozesses in der Akquise hergestellt.
Der Weg der Creative-Produktion wird also durch AI Assets konsequenter zuendegegangen:
- Mehr Massen an Creatives im Creative-Testing
- Mehr Angles im Testing durch AI-Wettbewerbsanalyse und eigene Marktanalys
- Eine reichhaltigere Conversion-Wert-Hierarchie mit radikalstem Ausschlag auf dem wertvollsten Conversion-Event
Search-Kampagnen: Bulk-Erstellung
Es gibt auch eine automatisierte Kampagnenerstellung für Google Ads in Make. Dabei wird aus Themen eines Eingabeblattes pro Zeile eine Kampagne, eine Anzeigengruppe und eine responsive Suchanzeige erstellt, sowie das Fokus-Keyword hinzugefügt.
Abbildung: So sieht die komplette Automatisierung zur Bulk-Erstellung von Search-Kampagnen bei Google Ads aus.
Google Ads API Call
Die Erstellung von Search-Kampagnen, Anzeigengruppen, responsiven Suchanzeigen, Tagesbudgets und Keywords geschieht über Google Ads API Calls mit Make, in denen die AI-generierten Werte (wie etwa: Kampagnenname, Anzeigenname und Anzeigentexte) aus Gemini einlaufen.
Abbildung: Über die Google Ads API wird eine neue Kampagne über ein Make-Modul angelegt.
Angles für die Asset Creation
Angles (aus Customer Pain Points und Solution Frames) mit ihren zugeordneten RSAs und PMax Asset-Gruppen können auf Kampagnen- und Anzeigengruppen verteilt werden, um daraus zu ermitteln, welchen Rücklauf welche Ansprache brachte – und welche nicht. Hinterher kommt nach 14 Tagen der Budget-Shift auf die erfolgreichsten Kampagnen- und Anzeigengruppen, um in die eigentliche Maximierung von Leads zu gehen.
Abbildung: Asset Creation auf Basis von Angles.
Frameworks für die Assets Creation
Ebenso ist es möglich, die Asset Creation auf Basis von Angles anhand von Frameworks zu gestalten: Big Five (OCEAN-Modell), 5 Copywritings und MVP Pivots. Jeder Angle wird dabei aus einem identifizierten Customer Pain Point mit Solution Frame gebildet (jeder Angle bekommt mehrere RSAs / Asset Groups).
Abbildung: Erstellung von Anzeigentexten aus Customer Pain Points und Solution Frames (Angles).
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.
Abbildung: Es werden hunderte bis tausende von Headlines und Descriptions gebildet für RSAs und PMax-Asset-Gruppen. Das geht sowohl für Anzeigenalternativen
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.
Abbildung: Transponiertes Einfügen von AI Assets im Google Ads Editor.
Google Ads API Reporting-Module
Immer, wenn du neue Angles und Ad Sets auf ihrer Basis ausgerollt hast: Kommt der eigentlich spaßige Teil – das Shifting! Öffne dein Looker Studio, und schaue, auf welchem Angle auf welcher Kampagne oder Anzeigen-Set (je nachdem, welche Entität nach dem entsprechenden Angle benannt ist) am besten funktioniert hat. Nach 14 Tagen kannst du prüfen, welche AI Assets am erfolgreichsten liefen und die besten Lead-Kosten hatten. Dann wird das Budget auf die erfolgreichsten Assets geshifted. Die Kampagne geht in die Produktion mit den Kampagnen, Anzeigengruppen und Anzeigen, die die meisten und besten Leads mit dem erfolgreichsten Kostenpunkt pro Deal reinbringen.
Dabei gibt es Automatisierungen zur AI-Unterstützung für Shifting-Vorschläge. Als Trigger für die Asset Creation gibt es eine Reihe von Make-Automatisierungen, die auf die unterschiedlichen Ebenen der Reporting-Module der Google Ads API zugreifen und Daten für weitere Prozesse verwenden können. Dabei gibt es standardmäßig diese Report-Ebenen mit Metriken: Kampagnen, Anzeigengruppen, Asset-Gruppen, responsive Suchanzeigen, Landingpages, Video-Kampagnen, Placements, Keywords, Search Terms, Impression Shares und Bid Strategies.
Budget Shift Agent
Prüft die Kosten pro Conversion der Main Conversion (zum Beispiel: „Kontaktformular“ aus GA4 oder „Customer“ aus HubSpot, segmentiert nach der Conversion ID im API Call in Google Ads) auf Kampagnen-, Anzeigengruppen und Anzeigenebene mit Vorschlag für Budgetverteilung.
Integrated AI Reports
Reportings auf den vielen Modulen der Google Ads API: Kampagnen, Anzeigengruppen, Anzeigen, Keywords, Search Terms, Bid Strategies. Daneben können wir aber auch Reports pullen zu Impression Shares, Landingpages oder Placements.
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 Automation
- 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
