Meta Ads
AI Asset Setup
– Social AI Lead Gen
Implementiere Inhouse wirkmächtige und routinierte AI-Prozesse für Social Media durch Automatisierungen – um personelle Ressourcen freizuschaufeln und mehr Reichweite & Interaktion zu erhalten.
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Mehr Hebelwirkungen aus deiner Leadgenerierung mit Meta Ads
Dieses Kit ist ausgerichtet auf das Training im dauerhaften und nachhaltigen Erstellen von Meta Ads A/B-Tests nach einem Standardverfahren in einer Make-Automation, die Anzeigenalternativen mit Copywriter-Überschriften bereitstellt: Paradoxüberschriften, Dringlichkeitsüberschriften, Vorteilsüberschriften, Beweisüberschriften und Neugierüberschriften. Dadurch wird der Cost per Lead routinemäßig gesenkt, da wir selbst nicht wissen können, welche Ansprache die meisten Leads generiert.
Mit AI-A/B-Testprozessen kannst du die Ansprachen deiner Meta Ads im Bereich Leadgenerierung routiniert und dauerhaft verbessern und so mehr Leads bei gleichem Budget generieren. Grund: Durch AI-Anzeigenaltvernativen werden viele Ansprachen und Tonalitäten abgedeckt, die wir als Menschen nicht immer auf Anhieb kennen können. Zudem können mit AI-Prozessen neue Angebotsideen entdeckt werden, sowie Ansprachen auf unterschiedlichen Lifecycle-Stages der Leads durchgeführt werden. Das Meta Ads AI Lead Gen Kit enthält dabei AI-Prozesse mit Gemini Pro auf der Vertex AI (Google Cloud) mit Automatisierungen in Make. Diese Bereiche werden dabei abgedeckt:
- 5 Copywriting A/B-Tester für Lead Gen mit Gemini Pro: Es werden basierend auf den Bestandstexten Anzeigenalternativen mit Copywriting-Überschriften gemacht. Nach dem A/B-Test in der jeweiligen Meta Ads Kampagne können die erfolgreichsten Anzeigen basierend auf dem Cost per Lead beibehalten werden
- Meta Ads Decision Maker Strategievorschläge: Wöchentlich können über eine Make-Automatisierung neue Strategievorschläge, Werbe- und Angebotsideen an die Entscheider/innen eines Unternehmens versendet werden. Die Strategievorschläge werden auf Basis der Bestandsanzeigen mit Gemini Pro geschrieben
- Meta Ads Competitor Analysis mit Apify & Gemini Pro: Durch das Scraping der Meta Ads Werbebibliotheken von Mitbewerbern oder anderen Unternehmen können automatisch Strategievorschläge, erfolgreiche Ansprachen oder blinde Flecken in der eigenen Werbestrategie entdeckt werden. Der Prozess startet über eine Make-Automatisierung und die Auswertung erfolgt durch Gemini Pro.
- Sentimentanalyse für Meta Ads & Improvements: Mit Google Cloud Natural Language können Sentimentanalysen für die Bestandsanzeigen durchgeführt werden, um die Tonalität zu ermitteln und dieser Basis verbesserte Versionen mit einem positiveren Sentiment mit Gemini Pro vorzuschlagen
Gerade bei Facebook & Instagram Ads spielt der Anzeigentext eine entscheidende Rolle. Alleine dadurch können die Kosten pro Lead von Anzeige zu Anzeige um ein Vielfaches variieren. Für Anzeigentexte mit Copywriting-Headlines gibt es mit AI-Prozessen große Hebelwirkungen: So können automatische Tests gefahren werden für Anzeigenalternativen mit Paradoxüberschriften, Vorteilsüberschriften, Dringlichkeitsüberschriften, Vorteilsüberschriften und Beweisüberschriften. Für jeden Headline-Typ lohnt sich ein A/B-Test!
Case 1: Copywriting A/B-Tester für Lead Gen mit Gemini Pro
Eine von vielen spannenden Automatisierungen in diesem Kit ist der Copywriting Improver: Damit automatisiert mit Make und Gemini AI die bisherigen Ansprachen in Single Image Ads aus Meta Ads, LinkedIn Ads und Youtube Shorts für A/B-Tests neu ausgewertet und in Copywriter-Überschriften umformuliert – also Paradoxüberschriften, Dringlichkeitsüberschriften, Beweisüberschriften, Vorteilsüberschriften und Neugierüberschriften. Zusätzlich wird lässt sich für A/B-Tests noch ein Labeling der Ausgangssituation (Problemstellung) des Kunden vornehmen, sowie Endzustände nach einem Kauf skizzieren. Die Unterschiede können dabei gewaltig sein.
Das funktioniert mit Gemini Pro auf der Google Cloud (Vertex AI) sowohl für Texte als auch für Bilder und Videos dank der multimodalen Prompts. Im nachfolgenden Beispiel siehst du, wie ein Youtube Shorts Ads Copywriting Improver aussieht, durch den Einstiege eine maximal starke Zuschauerbindung erreichen sollen, sodass eine hohe Aufrufrate und damit mehr Views erreicht werden.
Case 2: Meta Ads Strategievorschläge
Ähnlich wie beim Copywriting Improver aus dem ersten Case lässt sich auch eine Befehlskette für ein Weekly Decision Maker Briefing erstellen: Dabei werden die Bestandsassets einer Meta Ads Libary oder LinkedIn Ads Library durch Gemini Pro auf der Google Cloud ausgewertet und es werden wöchentlich per E-Mail (alternativ auch: WhatsApp oder Slack) Strategievorschläge verschickt – für neue Ansprachen, neue Angebote, neue Zielgruppen. Eine ideale Automatisierung für A/B-Tests und schlagkräftige Inspirationen in der Anzeigenkommunikation.
Abbildung: Make-Befehlskette mit dem Apify-Webscraper für Meta Ads oder LinkedIn Ads Libraries, generativer KI mit Gemini Pro und E-Mail-Versand.
Case 3: Meta Ads Competitor Analysis mit Apify & Gemini Pro
Mit Meta Ads Competitor Analysis kannst du Anzeigen eines Unternehmens auf Facebook und Instagram über die Anzeigenbibliothek mit Apify scrapen. Darüber hinaus schreibt Gemini Pro eine Zusammenfassung des Inhalts, der wahrscheinlichen Zielgruppe und des wahrscheinlichen Werbeziels der Anzeige. Du kannst nicht nur Wettbewerber und deren Werbestrategien analysieren, sondern die zugrundeliegenden Anzeigendaten aus der Anzeigenbibliothek können auch mit anderen Automatisierungen analysiert werden, um:
a) ihre Sentiments zu analysieren mit Google Cloud Natural Language
b) AI-Verbesserungsvorschläge mit Gemini Pro mit besserem Sentiment zu schreiben und
c) Du kannst auch 5 Texter-Überschriften (Vorteilsüberschrift, Paradox-Überschrift, Neugier-Überschrift, Beweisüberschrift und Dringlichkeitsüberschrift) für jede der Anzeigenversionen für A/B-Tests in der Lead-Generierung schreiben lassen.
Case 3: Sentimentanalyse für Meta Ads & Improvements
Verwende Google Natural Language auf Google Cloud, um Sentimentanalysen für Texte durchzuführen. So kannst du mithilfe von Automatisierung Rückschlüsse auf die vermittelten Sentiments (positiver/negativer Ton auf einer Skala in Prozent) im Zusammenhang mit der Performance ziehen. Du kannst Sentimentanalysen für ganze Texte, Entitäten in Texten und einzelne Sätze durchführen und erhältst am Ende einen Score-Wert in Prozentpunkten (-100% bis +100% gemessen an positiver/negativer Tonalität). Anschließend schreibt die Automatisierung mit Gemini Pro a) eine Zusammenfassung, warum das Sentiment im Text so ist, wie es ist, und b) Verbesserungsideen, um einen Anzeigentext mit höheren Sentiments zu erzielen.
Funktionsweise von AI-Automationen
Bevor du direkt loslegen kannst, solltest du verstehen, wie Prozessautomatisierungen mit AI generell funktionieren: Es handelt sich hierbei um die Arbeit mit Befehlsketten über Datenkonnektoren wie Zapier, Make, Relevance AI oder N8N. Dabei werden Plattformen oder Daten miteinander verbunden, und zwar in Form eines Triggers als Startpunkt, der die Automatisierung auslöst, bis hin zu einem Endpunkt, bei dem eine Arbeit ausgeführt oder Daten abgelegt werden. Eine solche Automatisierung kann einfach sein und aus lediglich zwei Schritten bestehen: Es wird ein Trigger betätigt, wie etwa die Überwachung von Performance-Daten aus Google Ads – und je nachdem, nach welchen Kriterien eine Handlung ausgelöst werden soll, wird eine Handlung vorgenommen, zum Beispiel die Erstellung AI-Anzeigen-Assets für Google Ads. Meistens umfassen solche Automatisierungen aber mehrere Schritte und führen zahlreiche Operationen in einer Befehlskette aus.
Dann kommt der zweite Teil, nämlich die AI: Dabei wird in der Befehlskette entweder eine CustomGPT von OpenAI angeschlossen oder Gemini Pro aus der Vertex AI (Google Cloud). Hierbei wird eine Verarbeitung vorgenommen, was es dir ermöglicht:
- AI-Kampagnen, Content, Social-Media-Beiträge und Nachrichten zu erstellen
- Matching-Prozesse durchzuführen: automatische Datenabgleichsprozesse. Beispiel: Bewerberprofil als PDF wird automatisch mit den Anorderungen des Unternehmens abgeglichen und es wird ein Report als Einschätzung generiert. Oder: Kundenanfragen werden mit dem Leistungsprofil des Unternehmens abgeglichen.
- Datenbanken zu durchsuchen. Beispiel: Es werden automatisch über 600 Zielgruppenoptionen bei Google Ads durchsucht und du erhältst für jede neue erstellte Kampagne passende Zielgruppenvorschläge mit Begründung
- Automatische Reporterstellung durch Rohdatenverschriftlichung: Rohdaten aus allen Bereichen des Online Marketings können direkt als treffsicherer Bericht erstellt und per Mail, WhatsApp, Slack oder Asana verschickt werden unter Berücksichtigung von Entwicklungsdynamiken
Mehr Hebelwirkungen durch AI-basierte A/B-Tests
Melde dich für einen Termin an und stimme ab, welche der Prozesse du gerne bei dir Inhouse implementieren würdest.
AI Automation: Copywriting A/B-Tester für Lead Gen mit Gemini Pro
Make-Befehlskette mit Gemini Pro auf der Vertex AI (Google Cloud). Dadurch erhältst du interaktionsstarke Copywriter-Formulierungen in den Posts durch Vorteils-, Beweis-, Dringlichkeits- und Paradoxüberschriften.
AI Automation: Mitbewerberanalysen aus Ads Libraries mit Apify
Make-Befehlskette mit Apify und Gemini Pro auf der Vertex AI (Google Cloud). Damit werden Ads-Daten mit Reichweiten aus der Meta- und LinkedIn-Werbebibliothek von Mitbewerbern analysiert.
AI Automation: Sentimentanalysen & Ad Improver
Make-Befehlskette mit Apify und Gemini Pro auf der Vertex AI (Google Cloud). Hierbei wird mit Google Cloud Natural Language Sentimentanalysen für Text-Assets durchgeführt und es können verbesserte Versionen mit einem positiveren Sentiment generiert werden.
Decision Maker Weekly Briefing
Make-Befehlskette mit Gemini Pro auf der Vertex AI (Google Cloud). Dabei werden Performance-Daten mit Zuordnung zu den aktuell gelaunchten Content-Elementen übermittelt und via Rohdatenverschriftlichung eingeordnet. Zudem werden weitere Themen-, Ansprache- und Angebotsvorschläge für die neuen Posts der Woche gemacht.
Onboarding Calls, Training & Learning Center
Mit dem Onboarding und Training wird das Team in den Stand versetzt, die Automatisierung selbstständig inhouse zu implementieren und dauerhaft zu verwenden, um nachhaltige Fortschritte zu erzielen. Außerdem gibt es Anleitungen, in die man immer wieder reinschauen kann.
