Performance Max Kampagnen in Google Ads sind zwar bequem, aber nicht unfehlbar. Wer systematisch Conversion-Daten nutzt, Zielgruppen aus Suchkampagnen extrahiert, behutsam Ziel-CPA senkt und Standort-Einstellungen beherzter anpasst, spart bares Geld – und fühlt sich mehr wie Stratege als wie Zuschauer im eigenen Werbekonto.
Wenn der Algorithmus blind läuft: Warum Conversion-Daten das Fundament sind
Ohne Daten? Performance Max läuft ins Leere
Ich habe es selbst erlebt: Starte ich eine Performance Max Kampagne ohne Conversion Tracking, fühlt es sich an, als würde ich im Dunkeln tappen. Der Algorithmus weiß nicht, wer meine Zielgruppe ist. Die Anzeigen werden breit gestreut – und das Ergebnis? Kaum relevante Klicks, keine echten Conversions.
Das klingt hart, aber es ist die Realität. Ohne die richtigen Daten schießt Performance Max einfach ins Leere.
Automatische Ausspielung – der unterschätzte Stolperstein
Viele denken, sie könnten mit Zielgruppensignalen oder Suchthemen die Ausspielung steuern. Aber das stimmt nur zum Teil. Diese Einstellungen sind für Google eher Vorschläge als feste Vorgaben. Das System entscheidet selbst, wo und wem die Anzeigen gezeigt werden.
Das kann praktisch sein – oder auch nicht. Gerade am Anfang, wenn noch keine Conversion-Daten da sind, läuft die Kampagne extrem breit. Das kostet Zeit und Geld.
Google empfiehlt: Mindestens 10 Conversions in 30 Tagen
- Mindestens 10 Conversions pro 30 Tage – das ist laut Google das Minimum, damit der Algorithmus überhaupt lernt.
- Vorher? Da wird’s zäh. Die Kampagne braucht ewig, um zu verstehen, wer wirklich kauft oder anfragt.
Ich habe das unterschätzt. Mein Schnellstart mit Performance Max war ein Reinfall. Erst als ich klassische Suchkampagnen als Daten-Booster genutzt habe, kam Bewegung rein.
Mein Schnellstart-Fail: Erst Suchkampagnen, dann Performance Max
- Suchkampagnen liefern schnell erste Conversions.
- Diese Daten füttern den Algorithmus.
- Erst dann macht Performance Max wirklich Sinn.
Klingt logisch, oder? Trotzdem habe ich es anfangs falsch gemacht. Und ehrlich: Das war teuer. Die Startkosten pro Conversion lagen bei mir oft bei rund 26 €. Erst mit mehr Daten wurde es günstiger.
Performance Max braucht ein sauberes Conversion Tracking
- Vor Kampagnenstart: Conversion Tracking aufsetzen und testen.
- Erst wenn die Daten fließen, Performance Max aktivieren.
- Geduld haben – der Algorithmus braucht Zeit, um zu lernen.
Ohne diese Basis läuft der Algorithmus blind. Und das merkt man schnell im Budget.
Zeitreihe: Anzahl Conversions im Zeitverlauf (30 Tage) – Vergleich Suchkampagne vs. Performance Max
Mit Zahlen steuern: Ziel-CPA finden und richtig einsetzen
Warum Ziel-CPA der geheime Hebel ist
Ich habe es ausprobiert: Ziel-CPA – also der „Cost per Acquisition“, den ich bereit bin zu zahlen – ist wie ein Regler für meine Performance Max Kampagnen. Klingt erstmal technisch, oder? Aber eigentlich ist es ganz simpel. Ich sage Google: „Hey, bitte finde mir Conversions zu diesem Preis.“ Und dann? Dann passiert Magie. Oder manchmal auch Frust.
Mein Experiment: Von 30 € zu 20 € und wieder zurück
- Start mit 30 € Ziel-CPA: Ich wollte wissen, wie viel Spielraum ich habe. Also habe ich den Ziel-CPA erstmal etwas höher angesetzt als mein Durchschnitt der letzten 30 Tage (der lag bei 26 €).
- Langsames Reduzieren: Schritt für Schritt habe ich den Ziel-CPA gesenkt. Erst auf 25 €, dann 22 €, schließlich 20 €.
- Ergebnis? Die Conversions wurden weniger, aber die Kosten pro Conversion sanken auch. Klingt logisch, aber es fühlt sich riskant an, wenn man zuschaut, wie die Zahlen schwanken.
Mein Aha-Moment: Nicht zu aggressiv starten!
Ich habe gemerkt: Wenn ich zu schnell zu tief gehe, spielt Google meine Anzeigen kaum noch aus. Weniger Ausspielung, weniger Conversions. Das fühlt sich an, als würde ich mit angezogener Handbremse fahren.
Deshalb: Lieber langsam und geduldig den Ziel-CPA senken. So bleibt die Conversion-Qualität stabil – und meine Nerven auch.
Gebotsstrategie „Conversion maximieren“ – und dann?
Standardmäßig läuft meine Kampagne auf „Conversion maximieren“. Das ist bequem, aber nicht immer optimal. Sobald ich genug Daten habe (mindestens 10 Conversions in 30 Tagen – das ist so eine Art Mindestmenge für Experimente), stelle ich auf Ziel-CPA um.
Das gibt mir mehr Kontrolle. Aber auch mehr Verantwortung. Ich muss regelmäßig checken, ob die Zahlen noch passen. Und wenn nicht? Dann passe ich den Ziel-CPA wieder an.
Die wichtigsten Zahlen im Überblick
| Kriterium | Wert |
|---|---|
| Letzte 30 Tage: Kosten pro Conversion | 26 € |
| Minimum für Experimente | 10 Conversions / 30 Tage |
| Test: Ziel-CPA | 30 € → schrittweise Reduktion auf 20 € möglich |
Geduld zahlt sich aus
Die Anpassung des Ziel-CPA auf Basis echter Conversion-Daten ist für mich der stärkste Hebel, um die Kosten im Griff zu behalten. Aber: Ich lasse mich nicht von zu niedrigen Zielwerten verführen. Sonst bleibt am Ende nur Frust – und leere Conversion-Listen.
Zielgruppensegmnte: Daten aus Suchkampagnen sinnvoll nutzen
Performance Max – Zielgruppen bleiben ein Rätsel
Wer schon mal mit Performance Max Kampagnen gearbeitet hat, kennt das Problem: Transparenz bei Zielgruppen? Fehlanzeige. Ich sehe kaum, für wen meine Anzeigen wirklich ausgespielt werden. Das fühlt sich manchmal an wie Autofahren im Nebel – man weiß, man bewegt sich, aber wohin eigentlich?
Suchkampagnen als Daten-Goldmine
Ganz anders sieht es bei klassischen Suchkampagnen aus. Dort kann ich im Zielgruppen-Tab genau nachschauen, welche Segmente besonders gut performen. Interessen, demografische Merkmale, sogar spezielle Charakteristiken – alles auf einen Blick.
Ich frage mich oft: Warum nicht diese Daten nutzen, um Performance Max ein bisschen schlauer zu machen?
Meine kreative Strategie: Zielgruppen recyceln
- Im Ads-Konto Zielgruppen-Tabelle checken: Ich gehe regelmäßig in mein Google Ads Konto und schaue mir die Zielgruppen-Tabellen meiner Suchkampagnen an. Dort sehe ich, welche Gruppen wirklich Ergebnisse bringen.
- Die besten Segmente identifizieren: Nicht jede Zielgruppe ist gleich. Manche überraschen mich, andere enttäuschen. Ich picke mir die Top-Performer raus – manchmal ist das Bauchgefühl dabei, aber meistens sprechen die Zahlen für sich.
- Für Performance Max wiederverwenden: Diese Segmente spiele ich dann als Zielgruppensignale in meine Performance Max Kampagnen ein. Klar, Google behandelt diese Signale eher als Vorschlag, nicht als feste Regel. Aber immerhin – ich gebe der KI eine Richtung vor.
Workaround statt Wunschlösung
Ganz ehrlich: Es ist ein bisschen wie ein Puzzle, bei dem ein paar Teile fehlen. Performance Max zeigt mir nicht, welche Zielgruppen wirklich funktionieren. Also trickse ich – und hole mir die Insights aus den Suchkampagnen.
Das ist nicht perfekt. Aber besser, als komplett im Dunkeln zu tappen.
Best Practices, die sich bewährt haben:
- Zielgruppen aus Search regelmäßig auswerten.
- Die besten Segmente als Signale in Performance Max übernehmen.
- Immer wieder prüfen, ob sich Trends verschieben.
Ein Blick in die Zukunft?
Google hat ein Update angekündigt, das mehr Zielgruppen-Transparenz für Performance Max bringen soll. Wann? Gute Frage. Vielleicht morgen, vielleicht in ein paar Monaten. Bis dahin bleibt mein Workaround: Daten aus Suchkampagnen anzapfen und kreativ recyceln.
So bleibt Werbung ein Mix aus Statistik und Bauchgefühl – und manchmal auch ein bisschen Glück.
Standorteinstellungen: Wo werden die Anzeigen ausgespielt?
Feintuning mit Präzision: Standort statt plumper Radius
Wer schon mal Google Ads geschaltet hat, kennt das Dilemma: Die Standorteinstellung wirkt auf den ersten Blick simpel, aber der Teufel steckt im Detail. Ich habe anfangs einfach einen Radius um meine Zielstadt gezogen. Klingt logisch, oder? Leider nicht. Die Realität sieht anders aus.
Anekdote: Leads aus Hamburg gebucht, obwohl ich nur Düsseldorf wollte – Autsch.
Ich erinnere mich noch gut an meine ersten Performance Max Kampagnen. Ziel war Düsseldorf. Doch plötzlich trudelten Leads aus Hamburg ein. Wie das? Die Radius-Funktion war schuld. Sie ist ungenau, zieht einen Kreis um die Stadt – aber Google entscheidet selbst, wie weit dieser Kreis wirklich reicht. Das Ergebnis: Streuverluste und viele „Geister-Leads“, die nie zu echten Kunden wurden.
Tipp: Standorte manuell wählen und nach Regionen/Bundesländern unterteilen
Nach diesem Reinfall habe ich umgestellt. Statt Radius wähle ich jetzt die Standorte manuell aus. Das geht überraschend einfach: In den Kampagneneinstellungen unter „Standorte“ kann ich gezielt Städte, Bundesländer oder sogar einzelne Postleitzahlen auswählen. So habe ich volle Kontrolle. Und: Ich kann später genau analysieren, welche Region wie performt. Das ist Gold wert, wenn es um Optimierung geht.
Bonusfunktion: Postleitzahlen-Targeting für Nerds und Kontrollfreaks
Wer es ganz genau mag, kann sogar auf Postleitzahlen-Ebene targetieren. Das klingt vielleicht nerdig, aber für manche Branchen ist das ein echter Gamechanger. Zum Beispiel, wenn ich nur bestimmte Stadtteile ansprechen will oder regionale Besonderheiten berücksichtigen muss. Die Daten werden dadurch viel granularer – und ich kann noch gezielter optimieren.
Präsenz statt Interesse: Streuverluste vermeiden
Ein weiterer wichtiger Punkt: Die Standortoption „Präsenz“ ist meist sinnvoller als „Präsenz oder Interesse“. Warum? Wenn ich „Präsenz oder Interesse“ auswähle, werden meine Anzeigen auch Leuten gezeigt, die sich nur für die Region interessieren – zum Beispiel Touristen oder Leute, die mal nach Düsseldorf gegoogelt haben. Das bringt selten gute Leads. Mit „Präsenz“ spreche ich wirklich nur die Menschen an, die sich aktuell in meiner Zielregion aufhalten.
Mein Fazit: Wer bei den Standorteinstellungen schludert, zahlt drauf. Erst als ich auf manuelles Targeting und die Option „Präsenz“ umgestellt habe, stieg die Qualität meiner Leads spürbar. Die Conversion-Rate ging hoch, die Streuverluste runter. Klingt simpel, macht aber einen riesigen Unterschied. Manchmal sind es eben die kleinen Schalter, die den großen Hebel auslösen.