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Strategie

Fertige Prompts für Claude, ChatGPT und andere Assistenten, die mit deinen Werbekonten verbunden sind. Kopieren, Klammern ausfüllen, senden.

Strategie

Budget zwischen Google Ads und Meta verschieben, basierend auf dem CPA der letzten 30 Tage

Eine einzige Kampagnentabelle über Google Ads und Meta hinweg und ein zeilenweiser Plan zur Budgetumverteilung auf Basis einer klaren CPA-Regel.

Vergleiche meine Google-Ads- und Meta-Kampagnen der letzten 30 Tage und sag mir, wohin mein Budget verschoben werden sollte. Mein monatliches Werbebudget beträgt [Monatsbudget] und mein Ziel-CPA (Kosten pro Conversion) liegt bei [Ziel-CPA].

1. Hole für jede aktive Kampagne auf beiden Plattformen Ausgaben, Conversions, Kosten pro Conversion, Conversion-Rate und aktuelles Tagesbudget. Verwende für beide Plattformen denselben Zeitraum.
2. Erstelle eine Tabelle, sortiert nach Kosten pro Conversion. Nimm den Anteil jeder Kampagne an den Gesamtausgaben und an den gesamten Conversions auf.
3. Markiere jede Kampagne mit weniger als 10 Conversions als "geringe Aussagekraft" und verschiebe ihr Budget noch nicht.
4. Ergänze bei Google-Search-Kampagnen den durch das Budget entgangenen Anteil an Impressionen (Impression Share Lost to Budget).

Entscheidungsregel:
- Eine Kampagne mit mindestens 10 Conversions und einem CPA, der mehr als 30 % über dem Ziel liegt, verliert Budget.
- Eine Kampagne unter dem Ziel-CPA, die mehr als 20 % Impression Share wegen des Budgets verliert, oder ein Meta-Anzeigensatz, der sein volles Budget ausschöpft, erhält mehr Budget.
- Ändere kein einzelnes Budget in einem Schritt um mehr als 20 %.

Liefere eine Umverteilungstabelle mit diesen Spalten: Kampagne, Plattform, aktuelles Tagesbudget, vorgeschlagenes Tagesbudget, Begründung. Ändere noch nichts. Ich markiere, welche Zeilen ich akzeptiere. Zeige mir danach eine Vorschau genau dieser Änderungen und warte auf meine Bestätigung, bevor du sie umsetzt.

Strategie

Pacing-Check zum Monatsende über Google Ads und Meta

Eine Prognose der gesamten Monatsendausgaben im Vergleich zu deinem Monatsbudget, plus eine vorab geprüfte Umverteilung, die die Gesamtausgaben auf maximal 5 % Abweichung zum Ziel bringt.

Ich habe ein festes monatliches Werbebudget von [Monatsbudget], aufgeteilt auf Google Ads und Meta. Prüfe, ob ich es in diesem Monat treffen werde.

1. Führe das Budget-Pacing für Google Ads durch. Notiere, welche Kampagnen bis Monatsende überschreiten und welche unterschreiten werden.
2. Hole die Meta-Ausgaben seit Monatsbeginn für jede Kampagne und jeden Anzeigensatz, zusammen mit den aktuellen Tagesbudgets. Prognostiziere die Ausgaben zum Monatsende bei der aktuellen Tagesrate.
3. Zeige eine Tabelle mit diesen Spalten: Kampagne/Anzeigensatz, Plattform, bisherige Ausgaben, prognostizierte Ausgaben zum Monatsende, aktuelles Tagesbudget, Kosten pro Conversion in diesem Monat. Ergänze die prognostizierte Gesamtsumme im Vergleich zu meinem Budget.

Wenn die prognostizierte Summe um mehr als 5 % abweicht, schlage neue Tagesbudgets für die verbleibenden Tage vor, die sie wieder auf maximal 5 % Abweichung bringen. Beachte bei der Umverteilung diese Regeln:
- Nimm Geld zuerst von Kampagnen, deren Kosten pro Conversion über [Ziel-CPA] liegen.
- Gib Geld zuerst an Kampagnen mit den niedrigsten Kosten pro Conversion, die ihr volles Budget noch nicht ausschöpfen.
- Kürze keine Kampagne um mehr als 30 %.

Liste jede vorgeschlagene Änderung mit altem Wert, neuem Wert und Begründung auf. Zeige eine Vorschau aller Änderungen und warte auf meine Freigabe, bevor du etwas umsetzt.

Strategie

Prüfen, ob Conversions vergleichbar sind, bevor du Budget zwischen Kanälen verschiebst

Eine Vertrauenstabelle, die plattformgemeldete Conversions mit GA4 vergleicht und die vergleichbaren Kosten pro Conversion je Kanal zeigt.

Bevor ich Geld zwischen Google Ads und Meta verschiebe, muss ich wissen, ob sich ihre Conversion-Zahlen überhaupt vergleichen lassen. Nutze die letzten 30 Tage.

1. Google Ads: Prüfe den Zustand des Conversion-Trackings. Liste die primären Conversion-Aktionen mit ihrem Zähltyp (jede oder eine), den Lookback-Fenstern für Klick- und View-Through sowie dem Attributionsmodell auf.
2. Meta: Liste die Pixel mit dem Zeitpunkt der letzten Auslösung, die Custom Conversions und die Conversion-Events auf, auf die meine Kampagnen optimieren. Beachte, dass die Standard-Attribution von Meta View-Through-Conversions einschließt.
3. GA4: Hole die Key Events nach Sitzungsquelle/-medium für dieselben 30 Tage. Bestätige, welche Key Events den Plattform-Conversions entsprechen.
4. Erstelle pro Kanal eine Tabelle mit diesen Spalten: von der Plattform gemeldete Conversions, GA4-Key-Events aus diesem Kanal, Verhältnis, Ausgaben, Plattform-CPA, GA4-basierter CPA.

Markiere jedes Problem, das Ergebnisse aufbläht oder verbirgt:
- Zählung auf "jede" bei Lead-Aktionen.
- Doppelte oder sekundäre Aktionen, die mitgezählt werden.
- Ein Pixel, das seit 24 Stunden nicht ausgelöst hat.
- Ein Verhältnis von Plattform zu GA4 über 1,5.

Schließe mit einer klaren Antwort: Welchen CPA sollte ich für den Kanalvergleich verwenden, und was muss zuerst behoben werden. Ändere keine Einstellung. Wenn eine Korrektur nötig ist, beschreibe sie, und ich bitte separat um eine Vorschau.

Strategie

Onboarding neuer Kunden: einseitiges Briefing zur Wettbewerbslandschaft

Ein einseitiges Briefing, das zeigt, wer im Markt des Kunden wirbt, wo, mit welcher Botschaft und wo der Kunde heute steht.

Wir onboarden [Kundenname] (Domain [Kunden-Domain], Google-Ads-Konto [Konto]). Erstelle vor dem Kickoff-Call ein Briefing zur Wettbewerbslandschaft.

1. Hole einen Konto-Snapshot, damit wir aktuellen Spend, Conversions und aktive Kampagnentypen kennen.
2. Führe eine Live-SERP-Analyse für die 5 wichtigsten kommerziellen Suchanfragen des Kunden durch: [5 Kern-Suchanfragen]. Halte fest, welche Domains in bezahlten Positionen und welche in den Top 5 der organischen Ergebnisse erscheinen.
3. Nimm die 4 Domains, die am häufigsten in bezahlten Positionen auftauchen. Ziehe für jede ihren Paid-Keyword-Footprint (Keyword-Anzahl und geschätzter Paid Traffic) und ihre Live-Anzeigen aus öffentlichen Ad Libraries.
4. Führe eine Keyword-Gap-Analyse zwischen der Domain des Kunden und diesen 4 Wettbewerbern durch.

Ergebnis, eine Seite:
- Wettbewerbertabelle mit diesen Spalten: Domain, Paid-Präsenz (Anzahl der Suchanfragen von 5, in denen sie erschien), organische Präsenz, geschätzte Anzahl Paid Keywords, Kanäle mit Live-Anzeigen, Hauptbotschaft
- wo der Kunde stärker ist, wo schwächer und wo er gar nicht vorkommt
- 5 priorisierte Fragen für das Kickoff, etwa zu Margen, bei welchem Wettbewerber sie Deals verlieren und welche Angebote sie rechtlich mitziehen können

Nur lesend. Keine Änderungen am Konto.

Strategie

Schwache RSA-Assets umschreiben, um sich von der Konkurrenz abzuheben

Vergleicht deine Responsive-Search-Ad-Texte mit den Live-Anzeigen der Wettbewerber, markiert generische oder CTR-schwache Assets und bereitet Rewrites direkt in den bestehenden Anzeigen vor, basierend auf geprüften Fakten. Nichts wird geändert, bevor du die Vorschau freigegeben hast.

Im Google-Ads-Konto [account], Kampagne [campaign name], sollen unsere Responsive Search Ads nicht mehr klingen wie die der Konkurrenz.

Fakten über [client name], die du verwenden darfst (nur diese, plus alles, was du auf unserer Live-Landingpage lesen kannst): [paste real numbers, guarantees, process details, certifications, review counts].

1. Finde die Kampagne und ihre Anzeigengruppen und Anzeigen samt IDs.
2. Hole die Live-Google-Anzeigen von [competitor domains, up to 4] aus dem Ads Transparency Center, Region [country]. Liste die Aussagen und Formulierungen auf, die bei den Wettbewerbern immer wieder vorkommen, etwa "fast delivery", "best price" oder "trusted by X". Liefert ein Wettbewerber keine Anzeigen, sag das und mach mit den anderen weiter.
3. Lies unsere RSAs in dieser Kampagne: alle Headlines und Beschreibungen, Final URL, Ad Strength und die Handlungsempfehlungen von Google. Hole dann die Performance auf Asset-Ebene für die letzten 60 Tage, mit einem Minimum von 1.000 Impressionen.
4. Lies die Final URL jeder Anzeige als Live-Seite und notiere alle konkreten Fakten, die dort stehen (Zahlen, Garantien, Lieferzeiten, Belege). Nutze sie zusammen mit den Fakten, die ich oben eingefügt habe.
5. Markiere unsere Headlines und Beschreibungen, die entweder (a) eine wiederkehrende Aussage der Konkurrenz fast wortgleich wiederholen oder (b) beim CTR im unteren Drittel liegen, und zwar unter den Assets mit 1.000+ Impressionen. Erreichen weniger als 6 Assets 1.000 Impressionen, nutze stattdessen die Lifetime-Werte und kennzeichne das Ergebnis als geringe Aussagekraft.

Schreibe für jedes markierte Asset einen Ersatz, der auf einem konkreten Fakt aus meiner Liste oder von der Landingpage beruht: eine Zahl, eine Garantie, ein Prozessdetail oder ein Beleg, den die Wettbewerber nicht erwähnen. Erfinde niemals eine Aussage. Passt kein Fakt, schreib "needs a fact from you" statt eines Ersatzes. Halte Headlines bei maximal 30 Zeichen und Beschreibungen bei maximal 90. Behalte mindestens 3 Headlines, die das Haupt-Keyword enthalten.

Pins: Zeigen die Anzeigendetails, welche Assets angepinnt sind, lass angepinnte Assets unverändert. Ist der Pin-Status in den Daten nicht sichtbar, liste die Assets auf, die du ändern willst, und frag mich, welche davon angepinnt sind, bevor du Änderungen vorbereitest.

Zeig pro Anzeige eine Vorher/Nachher-Tabelle mit dem Grund für jeden Austausch und der Quelle des verwendeten Fakts. Bereite dann die Änderungen mit dem partiellen In-Place-RSA-Update vor (nur die markierten Assets entfernen und hinzufügen), damit die Performance-Historie erhalten bleibt. Führe es als Vorschau mit confirm=false aus und warte auf meine Freigabe, bevor du irgendetwas anwendest.

Strategie

Meta-Anzeigengruppen-Funnel: Creative, Seite, Angebot oder Checkout?

Jede Meta-Anzeigengruppe erhält eine Diagnose, an welchem Funnel-Schritt sie Käufer verliert – auf Basis klarer Schwellenwerte.

Analysiere für das Meta-Werbekonto [Werbekonto] jede Anzeigengruppe, die in den letzten 14 Tagen mehr als [Mindestbudget] ausgegeben hat.

Ziehe pro Anzeigengruppe diese Kennzahlen:
- Ausgaben
- Link-CTR
- Landingpage-Aufrufe pro Link-Klick
- In den Warenkorb pro Landingpage-Aufruf
- Checkout eingeleitet pro In den Warenkorb
- Käufe pro eingeleitetem Checkout
- Kosten pro Kauf
- Purchase ROAS

Diagnostiziere jede Anzeigengruppe nach diesen Regeln:
- Link-CTR unter 0,8 %: Creative- oder Hook-Problem.
- Landingpage-Aufrufe unter 70 % der Link-Klicks: Problem bei Seitenladezeit oder Weiterleitung.
- In den Warenkorb unter 5 % der Landingpage-Aufrufe: Problem bei Produktseite, Preis oder Angebot.
- Käufe unter 40 % der Checkouts: Problem bei Checkout, Versandkosten oder Zahlung.

Liefere eine nach Ausgaben sortierte Tabelle, in deren letzter Spalte der fehlerhafte Schritt und seine Diagnose stehen. Gruppiere die Anzeigengruppen unter der Tabelle nach Problemtyp und schätze die an jedem fehlerhaften Schritt entgangenen Käufe, unter der Annahme, dass dieser Schritt den Kontomedian erreicht hätte. Nur Analyse, keine Änderungen.

Strategie

Welcher Angebotswinkel verkauft? RSA-Headline-Analyse und Überarbeitung

Ordnet jede RSA-Headline und -Beschreibung einem Angebotswinkel zu, vergleicht die Conversion-Wirtschaftlichkeit pro Winkel und bereitet direkte Überarbeitungen für die schwächsten Anzeigen vor, ausschließlich mit Angeboten, die du tatsächlich fährst.

Analysiere im Google-Ads-Konto [account], Kampagne [campaign name], die RSA-Headlines und -Beschreibungen der letzten 60 Tage. Berücksichtige nur Assets mit mindestens 1.000 Impressionen.

Wenn weniger als 10 Assets die 1.000 Impressionen erreichen, senke die Schwelle auf 300 und sage das dazu. Wenn es dann immer noch weniger als 10 sind, verwende die Gesamtwerte (Lifetime) und kennzeichne jede Schlussfolgerung als geringe Aussagekraft.

1. Finde die Kampagne und ihre Anzeigen mit ihren IDs und hole dann die Performance auf Asset-Ebene.
2. Ordne jedes Asset einem Angebotswinkel zu: Prozentrabatt, kostenloser Versand bzw. Versandkostenschwelle, Bundle oder Geschenk, Garantie bzw. Rückgabe, Dringlichkeit bzw. Verfügbarkeit, Ratenzahlung oder kein Angebot. Zeige deine Zuordnung, damit ich sie korrigieren kann.
3. Aggregiere die Ergebnisse pro Winkel: Impressionen, CTR, Conversion-Rate, Kosten pro Conversion und Conversion-Wert pro Kosten. Zeige, wie viele Assets hinter jedem Winkel stehen.
4. Benenne den Gewinner- und den Verlierer-Winkel. Wenn ein Winkel weniger als 3 Assets oder unter 20 Conversions hat, sage, dass der Vergleich für ihn nicht belastbar ist.

Lies danach die Anzeigen dieser Kampagne mit ihrer Anzeigenstärke (Ad Strength) und wähle die zwei Anzeigen mit der schwächsten Anzeigenstärke oder dem niedrigsten Wert pro Kosten aus.
- Schlage vor, ihre zwei schwächsten Assets durch neue Varianten des Gewinner-Winkels zu ersetzen.
- Halte Headlines bei 30 Zeichen und Beschreibungen bei 90.
- Pins: Wenn die Anzeigendetails angeheftete Assets zeigen, lass sie unverändert. Wenn der Pin-Status nicht sichtbar ist, liste die Assets auf, die du ersetzen willst, und frage mich, ob eines davon angeheftet ist, bevor du Änderungen vorbereitest.
- Verwende nur Angebote, die wir tatsächlich fahren, nämlich: [current offers].

Zeige den genauen Text vorher und nachher und bereite dann die Änderung jeder Anzeige mit der partiellen direkten RSA-Bearbeitung vor (die zwei Assets entfernen, die zwei neuen hinzufügen), damit die Performance-Historie erhalten bleibt. Führe sie als Vorschau mit confirm=false aus und wende nichts an, bevor ich jede Anzeige freigegeben habe.

Strategie

ROAS-Triage auf Produktebene für Shopping und Performance Max

Fragt die Performance auf Produktebene über Shopping und Performance Max ab, sortiert jedes Produkt in Helden, Zeitfresser, Zombies und Mittelfeld und macht aus der Aufteilung einen Strukturplan für Kampagnen und Asset Groups mit unterschiedlichen ROAS-Zielen. Nur lesend.

Für das Google-Ads-Konto [account ID] ist mein Ziel-ROAS [target ROAS, e.g. 4 = 400%].

Schritt 1. Führe account_snapshot aus (platform=google_ads, recent_days=30), damit du weißt, welche Shopping- und Performance-Max-Kampagnen es gibt, ob sie ausgespielt werden, wie hoch ihre Budgets sind und welche Gebotsstrategie aktuell läuft.

Schritt 2. Führe google_ads_query mit dieser GAQL aus:
SELECT segments.product_item_id, segments.product_title, segments.product_brand, campaign.name, campaign.advertising_channel_type, metrics.impressions, metrics.clicks, metrics.cost_micros, metrics.conversions, metrics.conversions_value FROM shopping_performance_view WHERE segments.date DURING LAST_30_DAYS ORDER BY metrics.cost_micros DESC
Rechne cost_micros in die Kontowährung um. Wirkt das Ergebnis durch das Zeilenlimit abgeschnitten, erhöhe limit und sag mir, wie viele Produkte du analysiert hast, damit ich weiß, ob der Long Tail enthalten ist. Taucht dasselbe Item in mehr als einer Kampagne auf, summiere es pro Produkt und notiere zusätzlich, in welchen Kampagnen es Budget verbraucht.

Klassifiziere jedes Produkt:
- Helden: ROAS mindestens in Höhe von [target ROAS] bei mindestens 3 Conversions.
- Zeitfresser (Drains): Kosten über dem Doppelten der durchschnittlichen Kosten pro Produkt in diesem Datensatz und ROAS unter 50 % des Ziels.
- Zombies: unter 100 Impressionen in 30 Tagen, das Produkt wird also praktisch nicht ausgespielt. Beachte, dass Produkte mit null Impressionen in dieser Ansicht gar nicht erscheinen; wenn ich hier meine vollständige Item-ID-Liste aus dem Feed einfüge [optional: paste item IDs], liste die fehlenden ebenfalls als Zombies auf.
- Mittelfeld: alles andere.

Liefere:
1. Summen pro Gruppe: Anzahl der Produkte, Anteil an den Ausgaben, Anteil am Conversion-Wert und ROAS.
2. Die Top 15 der Zeitfresser mit Kosten, Klicks, Conversions, durchschnittlichem Bestellwert (Conversion-Wert / Conversions), ROAS und einer wahrscheinlichen Angebotsdiagnose. Stütze die Diagnose auf das, was die Daten zeigen: ein durchschnittlicher Bestellwert, der die Kosten pro Conversion nicht deckt, viele Klicks bei sehr niedriger Conversion-Rate oder Ausgaben, die auf eine Kampagne konzentriert sind. "Preis über Markt", "Bundle-Kandidat" und "nur Einstiegsartikel" sind Hypothesen, weil Feed-Preise, Wettbewerbspreise und Margen in diesen Daten nicht enthalten sind. Kennzeichne sie als Hypothesen, solange ich keine Preise oder Margen einfüge: [optional: item ID, price, margin %].
3. Einen Strukturplan. Erkläre, wie sich Helden, Zeitfresser und Zombies in eigene Kampagnen oder Asset Groups mit unterschiedlichen ROAS-Zielen trennen lassen, aus welchen bestehenden Kampagnen aus Schritt 1 jede Gruppe käme und welche Auswirkungen auf Ausgaben und Conversion-Wert zu erwarten sind, mit den zugrunde liegenden Annahmen.

Das ist nur ein Plan. Ändere keine Kampagnen, Budgets, Gebote oder Listing Groups. Sollte ich später einen Teil davon freigeben, zeig zuerst für jede Änderung eine Vorschau mit confirm=false und lege neue Kampagnen pausiert an.

Strategie

Go/No-Go-Check vor dem Launch für Lead- und Anruf-Tracking

Prüft vor dem Launch Google-Ads-Conversions, Anrufberichte, GA4-Key-Events und -Verknüpfungen, WordPress-Tags und das Kontaktformular und liefert dann ein klares Go oder No-Go.

Wir starten nächste Woche Anzeigen für [Website des Unternehmens] im Google-Ads-Konto [Kontoname]. Bevor wir Budget ausgeben, bestätige bitte, dass jeder Lead und jeder Anruf genau einmal gezählt und an die Gebotsstrategie übergeben wird.

Prüfe Folgendes:
1. Google-Ads-Conversion-Aktionen und ihre Einstellungen:
 - Lead-Aktionen sollten "einmal" zählen, nicht "jede".
 - Primär vs. sekundär muss korrekt sein. Nutze dafür das Flag "In Conversions einbeziehen" und die Conversion-Ziele (welche Kategorien für die Gebotsstrategie verwendet werden), nicht das veraltete Flag primary_for_goal.
 - Die Conversion-Zeiträume für Klicks sollten sinnvoll eingestellt sein.
 - Nichts sollte pausiert oder entfernt sein. Zu null erfassten Daten: Ein neues Konto ohne Traffic zeigt naturgemäß null; markiere das als "noch nicht testbar" und nicht als defekt.
 - Notiere für jede Aktion Conversion-ID und Label, damit ich sie mit den Tags auf der Website abgleichen kann.
2. Anruf-Tracking: Lies den Status der Anrufberichte des Kontos per GAQL-Abfrage auf der Ressource customer aus (customer.call_reporting_setting.call_reporting_enabled, call_conversion_reporting_enabled, call_conversion_action). Prüfe dann, ob eine Conversion-Aktion "Anrufe über Anzeigen" existiert und primär ist.
3. GA4: Finde die Property für diese Website, liste ihre Key Events auf und prüfe, ob sie mit diesem Google-Ads-Konto verknüpft ist.
4. WordPress: Liste jede Stelle auf, an der die Website GTM oder GA4 auslöst, und markiere doppelte Container oder Tags.
5. Kontaktformular [Formularname]: Zeige die Pflichtfelder und die E-Mail-Adresse, an die Benachrichtigungen gehen. Bereite dann EINEN Testeintrag vor, bei dem jedes Textfeld deutlich mit "TEST - ignore" markiert ist. Dadurch wird eine echte E-Mail an diesen Empfänger gesendet. Zeige mir daher zuerst die Vorschau und sende erst nach meiner Freigabe. Berichte das Ergebnis: mail_sent, mail_failed, validation_failed oder spam. mail_sent beweist nur, dass WordPress die Mail übergeben hat, nicht dass sie im Posteingang angekommen ist. Bitte mich daher, den Eingang zu bestätigen.

Liefere eine Tabelle mit diesen Spalten: Punkt, Status (OK / Risiko / defekt / noch nicht testbar), Beleg, Lösung. Schließe mit einem einzigen Urteil: Go oder No-Go.

Bei jeder Lösung, die Einstellungen ändert (Anrufberichte, primär oder sekundär, Zählweise, Conversion-Zeitraum), zeige mir die Vorschau der exakten Änderung aus dem Tool und warte auf meine Freigabe. Ändere nichts stillschweigend.

Strategie

Wettbewerber- und SERP-Analyse vor dem Markteintritt in einer neuen Stadt

Bildet Anzeigen, bezahlte Keywords und die Live-Ergebnisseite lokaler Wettbewerber in einer neuen Stadt ab und macht aus den Lücken Positionierungsansätze, RSA-Headlines und Auktionen, die du zum Start meiden solltest.

Wir steigen in [city] mit [service] ein. Die wichtigsten lokalen Wettbewerber sind [2-3 competitor domains]. Unsere 3 Kern-Suchanfragen sind [3 core queries]. Bilde die Marktlage ab, bevor wir auch nur eine Anzeige schreiben.

Prüfe zuerst seo_history und nutze alles Aktuelle zu diesen Domains und Suchanfragen weiter, damit wir keine SEO-Add-on-Credits doppelt ausgeben. Sag mir vor dem Start, welche Schritte Credits kosten.

1. Hole die Live-Anzeigen jedes Wettbewerbers aus dem Google Ads Transparency Center für [country]. Kleine lokale Werbetreibende haben dort oft nur dünne oder keine Abdeckung; ist ein Ergebnis leer, sag das und stütze dich für deren Texte auf Schritt 2 und 3.
2. Hole die Keywords, auf die jeder Wettbewerber in der bezahlten Suche bietet, mit Suchvolumen, CPC, geschätzten monatlichen Ausgaben, den Anzeigen-Headlines und -Beschreibungen sowie den Landingpages. Ein leeres Ergebnis heißt: keine Anzeigen in diesem Scan, nicht: nie geworben.
3. Führe für jede Kern-Suchanfrage eine Live-SERP-Analyse mit dem Standort [city] durch. Notiere, wie viele Anzeigen erscheinen und wer sie schaltet, ob die Ergebnisse ein Local Pack zeigen (sofern die gelieferten Daten es enthalten) und was oberhalb der organischen Ergebnisse Platz einnimmt.
4. Finde im Google-Ads-Konto [account name] die Geo-Target-ID für [city] und lies die historischen Metriken für die wichtigsten Keywords der Wettbewerber und unsere Kern-Suchanfragen in [language]: monatliche Suchanfragen, Wettbewerb und die Gebotsspanne für den oberen Seitenbereich. Das ist unsere Schätzung der Auktionskosten, da Auction Insights auf Wettbewerberebene über die Tools nicht verfügbar sind.

Liefere eine Tabelle mit einer Zeile pro Wettbewerber und diesen Spalten:
- Angebot und Preisaussagen
- Dringlichkeitsaussagen (24/7, am selben Tag)
- Vertrauenssignale (Bewertungen, Garantien, Zulassungen)
- Call-to-Action
- Top 10 bezahlte Keywords
- was in ihren Anzeigen fehlt
Vermerke "no ad data", wenn ein Wettbewerber in keiner Quelle Anzeigen gezeigt hat.

Liefere dann:
- 5 Positionierungsansätze, die in diesem Markt niemand nutzt, jeweils belegt durch eine Lücke aus der Tabelle
- 10 RSA-Headline-Ideen mit maximal 30 Zeichen, aufgebaut auf diesen Ansätzen, mit der Zeichenzahl daneben
- Keywords, bei denen sich 3 oder mehr Wettbewerber überschneiden, mit der Gebotsspanne für den oberen Seitenbereich, markiert als teure Auktionen, die wir zum Start eventuell meiden wollen, plus günstigere Long-Tail-Alternativen aus dem Keyword Planner

Nur Analyse. Keine Änderungen am Konto.

Strategie

Wöchentliches Rot/Gelb/Grün-Triage aller Google-Ads-Konten unter dem MCC

Bewertet jedes verbundene Google-Ads-Konto anhand von CPA- und ROAS-Zielen mit Veränderung zur Vorwoche, analysiert rote Konten und schreibt eine management-taugliche Zusammenfassung. Nur lesend.

Liste jedes Google-Ads-Konto unter unserem Verwaltungskonto auf, einschließlich Kundenkonten, und sag mir, welche davon der Portfolio-Bericht abdeckt. Führe dann den Portfolio-Bericht für die letzten 7 Tage aus. Für den Wochenvergleich führe pro Konto einen Kundenbericht für 7 Tage aus, der die prozentuale Veränderung gegenüber den vorherigen 7 Tagen liefert. Zeige für jedes Konto Kosten, Conversions, CPA, Conversion-Wert, ROAS und die prozentuale Veränderung gegenüber der Vorwoche.

Unsere Ziele: [Ziel-CPA und Ziel-ROAS, eine Zeile pro Konto, falls sie abweichen, oder ein Standardwert für alle]. Nutze diese Statusregeln:
- Rot: Der CPA liegt mehr als 20 % über dem Ziel oder der ROAS mehr als 20 % darunter.
- Gelb: Die Abweichung liegt zwischen 10 % und 20 %.
- Grün: alles andere.

Bewerte Lead-Generierungs-Konten ohne Conversion-Wert nur anhand des CPA und weise in der Tabelle darauf hin. Markiere separat jedes Konto, dessen Ausgaben sich gegenüber der Vorwoche um mehr als 30 % verändert haben, unabhängig von seiner Farbe.

Hole für jedes rote Konto einen Konto-Snapshot mit den letzten 7 Tagen als aktuellem Zeitfenster. Wenn die Conversions gesunken sind, während die Klicks stabil blieben, führe außerdem einen Conversion-Tracking-Gesundheitscheck durch, bevor du die Performance verantwortlich machst. Nenne die wahrscheinlichste Ursache in einer Zeile, zum Beispiel: Budget limitiert, Conversion-Einbruch, Kostenanstieg in einer Kampagne oder möglicher Tracking-Fehler. Nenne die dahinterliegende Kampagne.

Ergebnis:
1. Eine Tabelle, sortiert von Rot nach Grün.
2. Eine Zusammenfassung in 5 Stichpunkten für Nicht-Spezialisten, die ich in mein wöchentliches Update ans Management einfügen kann.

Das ist nur lesend. Ändere nichts in irgendeinem Konto.

Strategie

Budget-Pacing zum Monatsende über alle Konten mit Umverteilungsvorschlag

Prognostiziert die Ausgaben zum Monatsende pro Kampagne gegenüber dem Monatslimit jedes Kontos und schlägt dann Änderungen der Tagesbudgets vor, die Kampagnen mit schwachem CPA kürzen und nur dort aufstocken, wo das Budget den Anzeigenanteil begrenzt. Umsetzung Zeile für Zeile nach Freigabe.

Liste die verbundenen Google-Ads-Konten auf. Unsere monatlichen Ausgabenlimits sind:
[Kontoname oder ID: Monatslimit, eine Zeile pro Konto]

Führe für jedes Konto Budget-Pacing-Warnungen für den laufenden Monat mit einem Schwellenwert von 10 % aus und hole einen Performance-Bericht auf Kampagnenebene für diesen Monat mit bisherigen Ausgaben, Conversions und CPA.

Erstelle eine Tabelle mit diesen Spalten: Konto, Kampagne, Tagesbudget, bisherige Ausgaben, prognostizierte Ausgaben zum Monatsende, Kontolimit und Status über/unter. Ergänze eine Summenzeile pro Konto und die verbleibenden Tage im Monat. Markiere jede Kampagne, die voraussichtlich mehr als 10 % über oder unter ihrem anteiligen Pro-rata-Anteil landet.

Schlage dann Änderungen der Tagesbudgets vor, die jedes Konto bis zum Monatsende auf ±5 % an sein Limit bringen, berechnet als verbleibendes Limit ÷ verbleibende Tage. Nutze diese Regeln:
- Beim Kürzen beginnst du mit den Kampagnen mit dem schwächsten CPA in diesem Monat. Beurteile eine Kampagne mit weniger als 3 Conversions nicht allein nach dem CPA und sag das dazu.
- Beim Aufstocken gibst du Budget nur an Suchkampagnen, bei denen die Impression-Share-Analyse zeigt, dass der Verlust auf das Budget und nicht auf den Rang zurückgeht. Mehr Geld bei Verlusten durch Rang oder Qualität kauft keinen zusätzlichen Traffic.
- Verschiebe kein Budget zwischen Konten.
- Halte die Sicherheitsgrenzen ein: keine einzelne Erhöhung über +50 %, nicht mehr als +100 % innerhalb von 24 Stunden, keine Kürzung tiefer als -80 %. Wenn eine Kampagne mehr braucht, sag das und schlage statt einer tieferen Kürzung eine Pausierung vor.

Zeige den Vorschlag als Vorher-Nachher-Tabelle pro Kampagne mit der erwarteten Veränderung der monatlichen Ausgaben. Wende noch nichts an. Warte auf meine ausdrückliche Freigabe. Wende dann nur die Zeilen an, die ich bestätige, und führe jede Budgetänderung zuerst als Vorschau aus und bestätige sie erst, nachdem ich diese Vorschau freigegeben habe.

Strategie

Conversion-Tracking-Standards in allen Kundenkonten prüfen

Prüft jedes Google-Ads-Konto unter deinem MCC gegen einen einheitlichen Conversion-Standard (Zählung, Attribution, Lookback, primäre Aktionen, GA4-Verknüpfung). Liefert eine Abweichungsmatrix und eine priorisierte Fix-Liste und wendet freigegebene Fixes erst nach einer Vorschau an.

Ich muss sicherstellen, dass jedes Google-Ads-Konto unter unserem MCC Conversions auf dieselbe Weise misst. Ohne das sind CPA-Vergleiche in meinen Management-Reports bedeutungslos.

Unser Standard:
- Lead-Aktionen zählen "One" (ONE_PER_CLICK).
- Kauf-Aktionen zählen "Every" (MANY_PER_CLICK).
- Datengestützte Attribution.
- Click-through-Lookback-Fenster von 30 Tagen.
- Nur diese Aktionen sind primär (in der Spalte Conversions enthalten): [primary conversion actions].

Beginne damit, alle Kundenkonten unter dem MCC aufzulisten, einschließlich aller zugänglichen Konten. Führe dann für jedes Konto, eins nach dem anderen, diese Prüfungen durch:
1. Führe den Conversion-Tracking-Health-Check für die letzten 30 Tage aus. Liste jede pausierte oder entfernte Aktion auf sowie jede primäre Aktion, die null Conversions erfasst hat. Eine sekundäre Aktion ohne Daten ist normal, notiere sie also nur.
2. Lies die Conversion-Aktionen und ihre Einstellungen: Kategorie, Zählart, Attributionsmodell, Click-through-Lookback-Fenster und ob jede in der Spalte Conversions enthalten ist. Lies außerdem die Conversion-Ziele, da in zielbasierten Konten die Zielkategorie bestimmt, was für das Bidding relevant ist.
3. Liste unsere GA4-Properties und die Google-Ads-Verknüpfungen jeder Property auf. Ordne jede verknüpfte Ads-Kunden-ID den Konten in der Matrix zu, sodass jedes Konto die verknüpfte GA4-Property zeigt oder "not linked".

Ergebnis: eine Matrix mit Konten als Zeilen und diesen Spalten: Zählart Leads, Zählart Käufe, Attributionsmodell, Lookback-Fenster, primäre Aktionen, primäre Aktionen ohne Daten und GA4-Verknüpfung. Markiere jede Abweichung von unserem Standard. Liste unter der Matrix die Fixes in Prioritätsreihenfolge auf. Eine primäre Aktion ohne Daten kommt zuerst, weil sie Smart Bidding in die Irre führt.

Sag bei jedem Fix, wie er umgesetzt wird:
- Zählart oder Lookback-Fenster: set_conversion_settings.
- Rolle primär oder sekundär: update_conversion_goal in zielbasierten Konten, sonst update_conversion_action.
- Attributionsmodell, Pausieren oder Entfernen einer Aktion: Das lässt sich nicht über die API ändern, also führe es als manuelle Schritte in der Google-Ads-Oberfläche auf.

Ändere noch nichts. Sobald ich bestimmte Fixes freigebe, zeig eine Vorschau jedes Aufrufs und wende ihn erst nach meiner Bestätigung an.

Strategie

Eine Master-Negativkeyword-Liste aus kontoübergreifenden Streuverlusten aufbauen

Eine geprüfte Liste nicht konvertierender Suchbegriffe, die in mindestens zwei Konten Budget verschwenden und erst nach deiner Freigabe als gemeinsame Negativliste angewendet wird.

Unsere Konten zahlen immer wieder für dieselben unbrauchbaren Suchanfragen, etwa Jobs, kostenlos, DIY und Support-Begriffe von Wettbewerbern. Ich möchte eine einheitliche, gemeinsame Negativkeyword-Liste für alle Google-Ads-Konten unter dem MCC.

Schritte:
1. Liste in jedem Konto die vorhandenen gemeinsamen Negativkeyword-Listen auf und lies deren Inhalt.
2. Führe für die letzten 90 Tage in jedem Konto die Vorschläge für intelligente Negativkeywords aus.
3. Behalte nur die Begriffe, die alle folgenden Bedingungen erfüllen:
 - Sie haben in 2 oder mehr Konten Budget verbraucht, ohne Conversions zu erzielen.
 - Sie haben in den letzten 90 Tagen in keinem Konto konvertiert. Prüfe das mit dem Suchbegriffsbericht.
 - Sie enthalten weder unsere Marken- noch Produktnamen: [Marken- und Produktbegriffe].
 - Sie sind nicht bereits durch ein bestehendes Negativkeyword abgedeckt.

Ergebnis: eine Tabelle mit diesen Spalten: Begriff, vorgeschlagener Keyword-Option (genau, Wortgruppe oder weitgehend), Anzahl betroffener Konten, Gesamtausgaben der letzten 90 Tage und ein Beispiel-Suchbegriff. Bevorzuge Wortgruppe, es sei denn, eine weitere Option würde eindeutig konvertierenden Traffic blockieren.

Erstelle oder ändere noch nichts. Zeige mir nach meiner Freigabe der finalen Liste für jedes Konto eine Vorschau des manage_shared_negative_list-Aufrufs, inklusive Listenname "[Name der Master-Liste]" und der Kampagnen, mit denen sie verknüpft wird. Wende erst an, wenn ich bestätige.

Strategie

Das Tagesbudget für deinen Spitzenmonat prognostizieren

Vergleicht die Spitzenwochen des Vorjahres, den durch Budget und Rang verlorenen Anzeigenanteil und die saisonale Keyword-Nachfrage mit heute. Erstellt drei Budgetszenarien mit genannten Annahmen und zeigt die empfohlene Budgetänderung vorab als Vorschau, bevor sie angewendet wird.

Hilf mir, das Tagesbudget für die Kampagne [Kampagnenname] für meinen Spitzenmonat [Monat] festzulegen.

1. Finde die Kampagne und hole die wöchentliche Performance des Vorjahres für diesen Monat und die 4 Wochen davor: Kosten, Klicks, Conversions, Conversion-Rate und Kosten pro Conversion, segmentiert nach Woche. Vergleiche das mit den letzten 30 Tagen. Falls die Kampagne im Vorjahr nicht lief, sag das und nutze die nächstliegende vergleichbare Kampagne, die ich nenne: [Ersatzkampagne oder "keine"].
2. Hole den Anteil an Suchimpressionen sowie den durch Budget und durch Rang verlorenen Anteil für den Spitzenmonat des Vorjahres und für die letzten 30 Tage.
3. Nimm meine 10 Top-Keywords nach Kosten. Nutze deren historische Keyword-Planner-Daten für meinen Markt, um zu schätzen, wie stark das Suchvolumen in diesem Monat gegenüber dem aktuellen Monat steigt.

Erstelle dann drei Szenarien: konservativ, Basis und aggressiv. Gib für jedes Szenario an:
- Tagesbudget
- erwartete Klicks pro Tag
- erwartete Conversions pro Tag
- erwartete Kosten pro Conversion

Nenne deine Annahmen in einer kurzen Tabelle vor den Szenarien:
- CPC: mein aktueller CPC, der in der Spitze um 10-20 % steigt. Sag, welchen Wert jedes Szenario verwendet.
- Conversion-Rate: die letzten 30 Tage für konservativ, die Rate des Spitzenmonats im Vorjahr für aggressiv und der Mittelwert für Basis, sofern die Daten nichts anderes nahelegen.
- Klicks: begrenzt durch den zusätzlichen Anzeigenanteil, der tatsächlich verfügbar ist, denn Budget kauft nur, was durch das Budget verloren geht, nicht was durch den Rang verloren geht.

Verwirf jedes Szenario, bei dem die prognostizierten Kosten pro Conversion über [Ziel-CPA] liegen. Das sind aus den Daten abgeleitete Schätzungen und keine Plattform-Prognose; kennzeichne sie entsprechend.

Zeige außerdem das Pacing dieses Monats, damit ich weiß, wo ich heute stehe.

Zeige die empfohlene Budgetänderung als Vorschau und warte auf meine Bestätigung, bevor du sie anwendest. Eine einzelne Erhöhung über +50 % wird blockiert. Wenn das Ziel höher liegt, schlage daher einen gestaffelten Plan mit Erhöhungen und Terminen vor.

Strategie

Kundenportfolio-Triage: Skalieren, Halten oder Beheben pro Google-Ads-Konto

Vergleicht die letzten 30 Tage mit den 30 Tagen davor über alle verbundenen Google-Ads-Kundenkonten, prüft Tracking-Gesundheit und durch Budget verlorenen Anzeigenanteil und vergibt pro Konto das Label Scale, Hold, Fix oder Data first. Nur lesend.

Führe eine monatliche Triage über alle meine verbundenen Google-Ads-Kundenkonten durch. Vergleiche die letzten 30 Tage mit den 30 Tagen davor. Ziele: [Ziel-CPA] und [Ziel-ROAS]. Falls einzelne Konten eigene Ziele haben, nutze stattdessen diese: [Konto: Zielliste].

1. Liste die verbundenen Konten auf. Führe den Portfolio-Bericht für 30 und für 60 Tage aus. Ermittle die vorherigen 30 Tage pro Konto, indem du die 30-Tage-Werte von den 60-Tage-Werten abziehst, und berechne CPA, ROAS und die prozentuale Veränderung selbst. Nenne jedes Konto, das der Bericht übersprungen hat, als nicht zugänglich.
2. Führe für jedes Konto den Conversion-Tracking-Gesundheitscheck (30 Tage) durch, denn das Label Data first hängt davon ab.
3. Führe für jedes Konto, das den Ergebnistest für Scale oder Hold besteht, den Impression Share auf Kampagnenebene aus. Berichte den durch Budget verlorenen IS als ausgabengewichteten Durchschnitt über seine Suchkampagnen. Markiere Konten ohne Suchkampagnen mit "n/a".

Klassifiziere jedes Konto mit dieser Regel:
- Data first: jede primäre Aktion (in Conversions einbezogen), die pausiert oder entfernt ist oder null erfasste Daten hat. Dieses Label gilt unabhängig von den Ergebnissen.
- Scale: CPA auf oder unter dem Ziel, oder ROAS auf oder über dem Ziel. Die Conversions müssen stabil oder steigend sein, das Tracking gesund und der durch Budget verlorene Anzeigenanteil über 15 % liegen.
- Hold: im Ziel, aber IS-Verlust durch Budget bei höchstens 15 %, oder weniger als 30 Conversions im Zeitraum (zu wenig Daten, um zu pushen).
- Fix: CPA mehr als 25 % über dem Ziel, ROAS mehr als 25 % darunter oder Conversions um mehr als 20 % gesunken.
Wenn ein Konto keinen Conversion-Wert erfasst, bewerte es nur anhand des CPA und sag das dazu.

Liefere eine Tabelle, sortiert nach Ausgaben, mit diesen Spalten: Konto, Ausgaben, Conversions, CPA, ROAS, % Veränderung, IS-Verlust durch Budget, Label, Begründung in einer Zeile. Nenne unter der Tabelle die drei Konten, bei denen zusätzliches Budget sich am ehesten auszahlt, und begründe, warum.

Das ist nur lesend. Ändere nichts.

Strategie

Wohin soll das nächste Google-Search-Budget? Budgetlimitiert vs. rankinglimitiert

Ein Budgetverteilungsplan, der zusätzliches Budget nur an Search-Kampagnen gibt, die im Zielbereich liegen und wirklich durch das Budget begrenzt sind, mit Vorschau vor der Umsetzung.

Für [client account] kann ich etwa [extra daily budget] pro Tag zusätzlich einsetzen. Entscheide, welche Search-Kampagnen es bekommen sollen.

Nutze die letzten 30 Tage. Ziehe für jede aktive Search-Kampagne:
- Kosten, Conversions und CPA
- Anteil an möglichen Impressionen, durch Budget verlorener Anteil und durch Ranking verlorener Anteil
- die Pacing-Prognose für diesen Monat

Entscheidungsregel:
- Eine Kampagne kommt nur dann für mehr Budget infrage, wenn alle drei Bedingungen erfüllt sind: Der CPA liegt innerhalb von 10 % von [target CPA], sie hat mindestens 20 Conversions und der durch Budget verlorene Anteil liegt über 10 %.
- Ist der durch Ranking verlorene Anteil höher als der durch Budget verlorene, füge kein Budget hinzu. Markiere die Kampagne stattdessen als Gebots- oder Qualitätsfaktor-Problem.
- Wenn das Pacing bereits eine Überschreitung prognostiziert, schließe die Kampagne aus.

Verteile das zusätzliche Budget proportional zum durch Budget verlorenen Anteil auf die infrage kommenden Kampagnen. Begrenze jede Erhöhung pro Schritt auf 30 %, damit Smart Bidding nicht ausschlägt.

Zeige eine Tabelle mit diesen Spalten: Kampagne, aktuelles Tagesbudget, vorgeschlagenes Budget, durch Budget verlorener Anteil, CPA, Begründung. Liste ausgeschlossene Kampagnen separat mit der jeweiligen Begründung auf.

Bereite die Budgetänderungen als Vorschau vor und warte auf meine Freigabe, bevor du etwas umsetzt.

Strategie

Meta-Adset-Regeln: skalieren, behalten, refreshen oder stoppen

Wendet auf jedes aktive Meta-Adset eine klare Regel (skalieren, behalten, refreshen oder stoppen) an, basierend auf 7-Tage-, 28-Tage-, Wochenvergleichs- und Lifetime-Daten, und zeigt Budget- und Statusänderungen vorab zur Freigabe an.

Wende auf jedes aktive Adset in [Meta-Werbekonto] eine Regel an: skalieren, behalten, refreshen oder stoppen. Nutze die letzten 7 Tage für die Entscheidung und die letzten 28 Tage als Kontext. Benchmark: [Ziel-CPA].

1. Liste Kampagnen und Adsets auf. Notiere für jedes Adset Optimierungsziel, Startdatum und Budget sowie ob das Budget auf Kampagnenebene liegt (Campaign Budget Optimization). Budgets werden in diesen Listen in Cent angegeben, rechne sie also um, bevor du Beträge vorschlägst.
2. Hol dir Insights auf Adset-Ebene für die letzten 7 Tage und für einen 28-Tage-Zeitraum: Ausgaben, Ergebnisse, Kosten pro Ergebnis, CTR, Frequenz und CPM. Zähle als „Ergebnisse“ die Aktion, die zum Optimierungsziel des jeweiligen Adsets passt, und nenne, welche Aktion du verwendet hast.
3. Für den Wochenvergleich holst du die letzten 14 Tage in 7-Tage-Schritten auf Adset-Ebene und vergleichst Kosten pro Ergebnis und CTR zwischen beiden Wochen.
4. Hol dir die Lifetime-Ergebnisse pro Adset (maximaler Zeitraum) für den Learning-Check.
5. Für Adsets, die einen Refresh brauchen könnten, holst du CTR und Frequenz auf Anzeigenebene für die letzten 7 Tage sowie die Anzeigenliste mit IDs und Status.

Regeln, in dieser Reihenfolge prüfen:
1. Stoppen: Mehr als das 2-Fache des Zielwerts ausgegeben bei null Ergebnissen, oder Kosten pro Ergebnis mehr als 50 % über dem Ziel sowohl im 7-Tage- als auch im 28-Tage-Zeitraum. Schlage vor, es zu pausieren. Wenn das Adset vor weniger als 7 Tagen gestartet ist, markiere es stattdessen nur.
2. Refreshen, nicht stoppen: Die Kosten pro Ergebnis sind gegenüber der Vorwoche gestiegen, die Frequenz liegt über 3,5 und die CTR ist im Wochenvergleich gesunken. Nenne die konkreten Anzeigen, die ersetzt werden sollen. Schlage nur dann vor, eine ermüdete Anzeige zu pausieren, wenn ihr Ersatz bereits live ist, und sag mir, welches neue Creative ich briefen soll.
3. Skalieren: Die Kosten pro Ergebnis der letzten 7 Tage liegen mindestens 20 % unter dem Ziel, es gibt mindestens 15 Ergebnisse und die Frequenz liegt unter 3. Schlage eine Budgeterhöhung von höchstens 20 % vor.
4. Behalten: Innerhalb von 20 % des Ziels oder weniger als 50 Ergebnisse seit dem Start (vermutlich noch in der Lernphase).

Adsets in Kampagnen mit Budget auf Kampagnenebene können nicht auf Adset-Ebene skaliert werden. Markiere diese und schlage keine Änderung des Adset-Budgets vor.

Gib eine nach Ausgaben sortierte Tabelle mit diesen Spalten aus: Adset, Ausgaben, Ergebnisse, Kosten pro Ergebnis, Frequenz, CTR-Trend, Label, genaue Änderung (mit dem neuen Budget in Währungseinheiten).

Zeig alle Budget- und Statusänderungen als Vorschau und wende nur die an, die ich freigebe.

Strategie

Testurteil für ChatGPT Ads: Go, Verlängern oder Stoppen

Ein einseitiges Urteil (Go, Verlängern oder Stoppen) zu einem ChatGPT-Ads-Test, gemessen am Google-Search-CPA des Kunden, mit vorheriger Tracking-Prüfung.

Wir haben für [client] einen ChatGPT-Ads-Test durchgeführt und ich brauche eine Entscheidung: Go, Verlängern oder Stoppen.

1. Ziehe die täglichen Auslieferungsdaten der Testkampagnen seit dem Start: Impressionen, Klicks, CTR, Kosten, Conversions und Kosten pro Conversion. Schlüssele sie nach Land und Gerät auf.
2. Prüfe das Conversion-Tracking: Sind Pixel und Conversion-Events diesen Kampagnen zugeordnet und kommen Events an?
3. Wenn die Impressionen niedrig sind, führe die Auslieferungsdiagnose durch.
4. Ziehe als Benchmark den Google-Ads-Search-CPA des Kunden für denselben Zeitraum.

Entscheidungsregel:
- Erst beheben: Das Tracking empfängt keine Events oder es gibt Auslieferungshindernisse. Gib kein Urteil ab, bevor diese behoben sind, und liste die nötigen Fixes auf.
- Go: Kosten pro Conversion innerhalb von 30 % des Google-Search-CPA, bei mindestens 15 Conversions. Schlage eine Budgeterhöhung um 25 % vor.
- Verlängern: weniger als 15 Conversions, aber CTR und Kosten pro Klick liegen im Rahmen. Schlage zwei weitere Wochen mit dem aktuellen Budget vor.
- Stoppen: Kosten über [test budget] mit Kosten pro Conversion von mehr als dem Doppelten des Google-Search-CPA.

Liefere eine einseitige Zusammenfassung mit den Zahlen, dem Urteil und dem nächsten Schritt.

Zeige jede Budget- oder Statusänderung als Vorschau und setze sie erst nach meiner Freigabe um.

Strategie

Budget von schwachen Kampagnen zu budgetbegrenzten ROAS-Gewinnern verschieben

Eine priorisierte Liste von Kampagnen, die durch Budgetgrenzen Umsatz verlieren, die Spender-Kampagnen, die sie finanzieren, und Budgetänderungen als Vorschau für Google und Meta.

Finde Kampagnen, die profitabel sind, aber durch ihr Budget ausgebremst werden, und finanziere sie aus schwachen Kampagnen. Die gesamten Tagesausgaben bleiben unverändert.

Nutze die Daten der letzten 30 Tage.
- Google Ads: Liste Kampagnen mit einem ROAS bei oder über [Ziel-ROAS] und einem durch das Budget verlorenen Anteil an Suchimpressionen von über 10 %.
- Meta: Liste Kampagnen oder Anzeigengruppen mit einem ROAS bei oder über dem Ziel, die an den meisten Tagen mindestens 90 % ihres Tagesbudgets ausgegeben haben.

Spender sind Kampagnen auf einer der beiden Plattformen mit einem ROAS unter 70 % des Ziels und Ausgaben von mindestens [Mindestausgaben].

Ergebnis:
1. Empfänger, nach ROAS sortiert. Zeige aktuelles Budget, verlorenen Impression Share bzw. Budgetauslastung und eine vorgeschlagene Erhöhung. Begrenze jede Erhöhung auf 20 %, da größere Sprünge das Meta-Learning zurücksetzen und Smart Bidding verzerren.
2. Spender mit ihren vorgeschlagenen Kürzungen. Die Kürzungen müssen in der Summe denselben Betrag ergeben wie die Erhöhungen.

Zeige jede Budgetänderung als Vorschau: Element, aktueller Wert, neuer Wert. Warte auf meine Freigabe, bevor du etwas anwendest. Wende nur die Zeilen an, die ich freigebe.

Strategie

Brand-Search-Budget freisetzen, wo organisch schon gewonnen wird

Gleiche Brand-Suchanfragen aus Search Console und Google Ads ab, prüfe, ob Wettbewerber auf deine Marke bieten, und lass dir eine 14-tägige Kürzung des Brand-Budgets als Vorschau anzeigen, die Geld in non-brand Kampagnen mit hohem ROAS umschichtet.

Prüfe, ob unsere Brand-Search-Kampagnen für Klicks zahlen, die wir ohnehin organisch bekommen würden. Unsere Brand-Begriffe enthalten [Markenname]. Nutze die letzten 60 Tage.

1. Führe gsc_list_sites aus und wähle die Property für [unsere Domain]. Liste mit gsc_performance (Dimension query, Query-Filter [Markenname], days 60) die Brand-Suchanfragen mit Klicks, Impressionen, CTR und durchschnittlicher Position auf.
2. Liste mit search_terms_report (days 60, nach Kosten sortiert) die Suchbegriffe auf, die den Markenbegriff enthalten, mit Kosten, Klicks, Conversions und Conversion-Wert. Nutze list_entities und get_report auf Kampagnenebene, um zu erkennen, welche Kampagnen Brand-Kampagnen sind, samt Tagesbudgets, Kosten und ROAS.
3. Wettbewerber-Check auf unsere Marke. Führe zuerst seo_history aus, damit wir nicht doppelt für bereits vorhandene Daten zahlen. Danach:
 - Führe seo_paid_keywords für [wichtigste Wettbewerber-Domain] aus und sag mir, ob eines der Keywords, auf die sie bietet, unseren Markenbegriff enthält.
 - Führe seo_serp_analysis für unsere Top-3-Brand-Suchanfragen nach bezahlten Kosten aus und notiere bezahlte Ergebnisse anderer Werbetreibender.
 - Führe competitor_ads für [wichtigste Wettbewerber-Domain] aus (Plattform google), um zu sehen, was ihre Live-Anzeigen aussagen.
 - Führe impression_share_analysis auf Kampagnenebene für die Brand-Kampagnen aus. Ein hoher Anteil bei Top-of-Page und Absolute-Top mit geringem Rank-Verlust ist ein Zeichen dafür, dass wir nicht herausgefordert werden.
 Alle diese Daten sind Momentaufnahmen eines einzelnen Zeitpunkts, keine Gebotshistorie. Behandle „kein Wettbewerber gefunden“ als „in diesem Scan keiner gesehen“ und sag das in der Tabelle auch so.

Ergebnis: eine nach Suchanfrage abgeglichene Tabelle mit diesen Spalten: organische Position, organische CTR, organische Klicks, bezahlte Klicks, bezahlte Kosten, bezahlter ROAS, Wettbewerber gesehen (ja / nein / nicht geprüft) und ein Urteil.
- Reduzieren: Die organische Position ist 1,5 oder besser, die organische CTR liegt über 30 % und in diesem Scan wurde kein Wettbewerber auf dem Begriff gesehen.
- Behalten: Ein Wettbewerber wurde gesehen, die organische Position ist schlechter als 3 oder der Begriff wurde von den Wettbewerber-Checks nicht abgedeckt.

Schätze dann, wie viel Monatsbudget die Begriffe mit „Reduzieren“ freisetzen, basierend auf ihrem Anteil an den Kosten der Brand-Kampagnen. Nenne die non-brand Kampagnen mit einem ROAS über [Ziel-ROAS], die es erhalten sollten. Eine einzelne Budgeterhöhung von mehr als +50 % wird blockiert, verteile größere Verschiebungen daher bei Bedarf auf mehrere Tage.

Schlage einen 14-Tage-Test vor, bei dem die Budgets der Brand-Kampagnen um 50 % gekürzt werden. Halte jetzt die heutige Baseline fest: durchschnittliche tägliche Brand-Klicks aus der Search Console plus bezahlte Brand-Klicks aus dem Suchbegriffe-Bericht. Erfolg bedeutet, dass die gesamten Brand-Klicks (bezahlt plus organisch) gegenüber dieser Baseline um weniger als 10 % sinken. Ich werde dich bitten, an Tag 14 die Schritte 1 und 2 erneut auszuführen und zu vergleichen. Zeig jede Budgetänderung mit set_campaign_budget als Vorschau (confirm=false) und warte auf meine Freigabe, bevor du etwas anwendest.

Strategie

Ein gedeckeltes ChatGPT-Ads-Testbudget mit Abbruchkriterien einrichten

Prüfe das Purchase-Tracking von ChatGPT Ads, finanziere einen gedeckelten 21-Tage-Test aus deinen schwächsten Google-Ads- und Meta-Kampagnen und erhalte klare Stopp- und Skalierungs-Checks für Tag 7 und Tag 21, alles als Vorschau, bevor sich etwas ändert.

Ich möchte ChatGPT Ads als neuen Kanal testen, ohne den Gesamt-ROAS zu beeinträchtigen. Plane das Schritt für Schritt.

1. Bereitschafts-Check. Führe manage_chatgpt_ads_accounts (action list) aus, um zu bestätigen, dass das Konto verbunden ist, und dann chatgpt_ads_conversion_setup mit check_recent_events=true. Berichte:
 - ob ein Pixel existiert
 - ob eine order_created-Conversion-Event-Einstellung existiert und mit welchen Kampagnen sie verknüpft ist (keine ist in Ordnung, wenn wir noch keine Kampagnen haben, sie wird beim Aufbau der Kampagne verknüpft)
 - ob im aktuellen Testfenster Events eingegangen sind und ob sie einen Wert tragen, sofern die Event-Daten das zeigen
 Entscheidungsregel: Wenn es kein Pixel oder keine order_created-Event-Einstellung gibt, stopp und liste genau auf, was fehlt. Wenn beides existiert, aber keine aktuellen Events aufgetaucht sind, werte das nicht als defekt (das Fenster beträgt nur etwa 15 Minuten). Sag mir, dass ich eine Testbestellung aufgeben und den Check erneut ausführen soll, und plane in der Zwischenzeit die Schritte 2 bis 5 weiter, klar markiert als „wartet auf Tracking-Bestätigung“.
2. Finanzierung. Hol dir die letzten 30 Tage auf Kampagnenebene aus Google Ads (get_report, Plattform google_ads) und Meta (meta_campaign_insights, date_preset last_30d, level campaign). Ordne die Kampagnen nach ROAS und schlage vor, [Testbudget] von den niedrigsten zu nehmen. Prüfe bei Meta mit list_meta_campaigns, ob das Budget auf der Kampagne liegt; falls nicht, nutze list_meta_adsets und kürze auf Adset-Ebene. Zeig eine Tabelle: Quellkampagne, Plattform, aktuelles Tagesbudget, vorgeschlagenes Tagesbudget, ROAS. Beachte, dass eine einzelne Kürzung von mehr als 80 % in Google Ads blockiert wird, pausiere daher, statt so tief zu kürzen.
3. Testdesign. Laufzeit 21 Tage. Zeig zuerst die aktuellen Limits mit chatgpt_ads_spend_limits. Schlage dann ein Ausgabenlimit-Fenster für das Konto in Höhe von [Testbudget] für die 21 Tage vor (end_date ist exklusiv). Ausgabenlimits erfordern einen Admin-Key mit Billing-Berechtigung und Postpaid-Abrechnung; wenn das Tool meldet, dass sie nicht verfügbar sind, schlage stattdessen vor, die Testkampagne selbst mit einem Lifetime-Budget von [Testbudget] zu deckeln und pausiert anzulegen.
4. Abbruch- und Skalierungsregeln. Nichts davon läuft automatisch, gib mir also zwei kurze Check-ins, die ich dich an Tag 7 und Tag 21 ausführen lasse:
 - Tag 7: chatgpt_ads_insights für die Testkampagne. Wenn die CTR unter 0,5 % liegt oder es null Käufe gibt (conversions=true), schlage eine Pausierung mit chatgpt_ads_status als Vorschau vor. Wenn die Impressionen nahe null liegen, führe diagnose_chatgpt_ads_delivery aus, bevor du urteilst.
 - Tag 21: Wenn der ROAS bei mindestens 80 % von [Ziel-ROAS] liegt, schlage Skalieren vor. Liegt er unter 50 %, schlage Stoppen vor. Dazwischen empfiehl weitere 7 Tage ohne Budgetänderung.
5. Tägliche Auswertung: Liste die Metriken auf, die ich in chatgpt_ads_insights prüfen sollte (Ausgaben, Impressionen, Klicks, CTR, Käufe, Kaufwert) und welche conversions=true brauchen.

Zeig das Ausgabenlimit und jede Budgetkürzung als Vorschau (confirm=false). Warte auf meine Freigabe, bevor du etwas anlegst oder änderst. Alles Neue in ChatGPT Ads wird pausiert angelegt.

Strategie

Wochenweisen Peak-Season-Budgetkalender pro Kanal erstellen

Kombiniere die Ergebnisse von Google Ads, Meta und TikTok aus dem Vorjahr mit der Saisonalität der Suchnachfrage zu einem wochenweisen Peak-Season-Budgetkalender, einer 10-%-Reserve und Check-in-Triggern, die du während der Saison ausführst.

Hilf mir, das Budget für unsere Peak Season, [Peak-Zeitraum], mit einem Gesamtbudget von [Gesamtbudget Peak] zu planen.

1. Finde die Konten mit list_accounts, list_meta_ad_accounts und list_tiktok_ad_accounts.
2. Hol dir die täglichen Ausgaben, den Conversion-Wert und den ROAS des Vorjahrs für denselben Zeitraum plus die 4 Wochen davor, für Google Ads, Meta und TikTok. Nutze get_report mit start_date und end_date; prüfe mit describe für jede Plattform, ob eine tägliche Aufschlüsselung verfügbar ist. Falls nicht, nutze google_ads_query (segments.date), meta_insights_query (time_increment 1) und tiktok_report_query (stat_time_day). Fasse die Tage selbst zu Wochen zusammen.
 Wenn ein Kanal im Vorjahr nicht lief oder für diese Daten keine Daten liefert, sag das klar. Nutze für diesen Kanal seine letzten 8 Wochen als Baseline und markiere seine Zahlen als „keine saisonale Historie“.
3. Saisonalität der Suchnachfrage für [wichtigste Produkt-Keywords] (bis zu 5). Führe zuerst seo_history aus, um ein gespeichertes Ergebnis wiederzuverwenden, dann seo_keyword_trends (benötigt SEO-Add-on-Credits). Falls das Add-on nicht verfügbar ist, nutze stattdessen keyword_historical_metrics mit language_id [Sprach-ID, z. B. 1037 Türkisch] und der Geo-ID des Marktes; die Daten sind monatlich statt wöchentlich, sag also, welche Auflösung du verwendet hast. Ich will sehen, wann die Nachfrage zu steigen beginnt und wann sie ihren Höhepunkt erreicht.

Ergebnis:
- Eine Wochentabelle für jeden Kanal mit dem Ausgabenanteil des Vorjahrs, dem ROAS und der Woche, in der der ROAS seinen Höhepunkt hatte.
- Ein vorgeschlagener Kalender mit den Spalten Woche, Kanal, Budget und Anteil am Gesamtbudget. Befolge diese Regeln:
 - Fahre das Prospecting 2 bis 3 Wochen vor dem Nachfrageanstieg hoch, damit die Lernphase vor dem Peak abgeschlossen ist.
 - Gewichte das Budget der Peak-Wochen jedes Kanals nach dem ROAS des Vorjahrs in dieser Woche. Gewichte Kanäle ohne saisonale Historie nach ihrem aktuellen ROAS und deckle sie bei ihrem aktuellen Ausgabenniveau plus 50 %.
 - Halte 10 % als Reserve zurück, die mitten im Zeitraum eingesetzt wird.
- Trigger während der Laufzeit als Checkliste. Nichts läuft automatisch, sag mir also, dass ich während des Peaks alle 3 Tage zurückkommen und dich bitten soll, die letzten 3 Tage pro Kanal mit get_report zu holen:
 - wenn der 3-Tage-ROAS eines Kanals mehr als 20 % über [Ziel-ROAS] liegt, schlage vor, einen Teil der Reserve dafür freizugeben
 - wenn er 3 Tage lang mehr als 30 % unter dem Ziel liegt, schlage vor, sein Budget auf den stärksten Kanal zu verschieben
 Beachte, dass Budgeterhöhungen von mehr als +50 % in einem einzelnen Schritt in Google Ads, Meta und TikTok blockiert werden, plane Reserve-Freigaben also in Schritten.

Das ist nur Planung. Nimm jetzt keine Änderungen vor.

Strategie

Lokale Keywords mit hoher Kaufabsicht finden, die Wettbewerber buchen und du nicht

Eine priorisierte Shortlist bezahlter Wettbewerber-Keywords mit lokalem Suchvolumen und vorgeschlagenen Keyword-Optionen, die erst nach deiner Freigabe hinzugefügt werden.

Ruf die bezahlten Suchkeywords von [Wettbewerber-Domain 1] und [Wettbewerber-Domain 2] ab. Vergleiche sie mit den aktiven Keywords in meiner Kampagne [Kampagnenname] und mit meinen Suchbegriffen der letzten 90 Tage.

Liste die Keywords auf, die sie buchen und ich nicht abdecke. Behalte nur lokale Begriffe mit hoher Kaufabsicht:
- Dienstleistung + Stadt oder Stadtteil
- Notdienst oder dringend
- "in meiner Nähe"
- Preis oder Kosten

Entferne DIY-, Anleitungs-, Jobs- und Weiterbildungs-Anfragen.

Zeige für jedes verbleibende Keyword:
- den geschätzten CPC des Wettbewerbers
- die durchschnittlichen monatlichen Suchanfragen laut Keyword Planner für [Ziel-Standort]
- ob ein ähnlicher Suchbegriff meine Anzeigen bereits ausgelöst hat und wie er konvertiert hat

Sortiere zuerst nach Kaufabsicht, dann nach Volumen. Empfiehl die Top 15, jeweils mit Keyword-Option (genau oder Wortgruppe) und der bestehenden Anzeigengruppe, in die es gehört. Markiere Keywords, die zu keiner bestehenden Anzeigengruppe passen, statt sie hineinzuzwingen.

Zeige die Ergänzungen als Vorschau, gruppiert nach Anzeigengruppe. Füge kein Keyword hinzu, bevor ich bestätigt habe, welche ich behalten möchte.

Strategie

Generische RSA-Headlines ersetzen, die wie die der Konkurrenz klingen

Schwache Headlines, die Wettbewerbertexte doppeln, mit differenzierten Ersatzvorschlägen als Vorschau vor jeder Änderung.

Zieh die RSA-Asset-Performance für die Kampagne [Kampagnenname] der letzten 60 Tage. Berücksichtige nur Headlines mit mindestens 500 Impressionen.

Markiere eine Headline als schwach, wenn eine der beiden Bedingungen zutrifft:
- ihre CTR liegt mehr als 20 % unter dem Durchschnitt der Anzeige
- sie hat Klicks, aber ihre Conversion-Rate liegt unter der Hälfte des Durchschnitts der Anzeige

Hol als Nächstes die aktiven Suchanzeigen von [Wettbewerber-Domains] aus den Anzeigenbibliotheken. Markiere jede meiner Headlines, die im Kern dasselbe sagt wie eine Headline der Konkurrenz, zum Beispiel "24/7-Service", "günstige Preise" oder "Expertenteam" ohne Beleg.

Schlage für jede Headline, die schwach, generisch oder beides ist, einen Ersatz vor, der:
- dasselbe Thema beibehält
- etwas Konkretes und Überprüfbares ergänzt: eine Reaktionszeit, eine Garantiebedingung, eine Bewertungsanzahl, Jahre am Markt oder einen Stadtteilnamen
- in 30 Zeichen passt

Fass Headlines, die gut performen, nicht an, auch wenn sie generisch sind. Behalte angeheftete Positionen bei.

Zeig mir für jede Anzeige eine Vorher-/Nachher-Vorschau mit der aktuellen Anzeigenstärke. Bearbeite die bestehenden Anzeigen direkt, damit ihre Historie erhalten bleibt, und zwar erst nach meiner Freigabe jeder einzelnen Änderung.

Strategie

Entscheide, was du mit Wettbewerber-Markensuchen in deinem Konto machst

Ausgaben und Conversions aus Suchanfragen mit Wettbewerbermarken, ein Check, wer auf deine Marke bietet, und eine Entscheidung pro Begriff, ob behalten oder ausschließen.

Hol dir meine Suchbegriffe der letzten 90 Tage und finde jeden Begriff, der einen dieser Wettbewerber-Markennamen enthält: [Wettbewerber-Markennamen]. Schließe Tippfehler ein.

Zeig für jeden Begriff: Kosten, Klicks, Conversions, Kosten pro Conversion und CTR. Vergleiche jeden mit den durchschnittlichen Kosten pro Conversion in meinem Konto.

Prüfe dann die bezahlten Keywords von [Wettbewerber-Domains] und sag mir, ob einer davon auf meinen Markennamen, [mein Markenname], bietet.

Wende diese Entscheidungsregel auf jeden Wettbewerber-Markenbegriff an:
- Kosten pro Conversion bis zum 1,5-Fachen meines Durchschnitts, mit mindestens 2 Conversions: behalten und eine eigene Anzeigengruppe vorschlagen, damit ich Gebote und Anzeigentexte steuern kann.
- Ausgaben über dem 2-Fachen meiner durchschnittlichen Kosten pro Conversion bei null Conversions: als Phrase-Match-Ausschlusskeyword auf Kampagnenebene hinzufügen.
- Alles dazwischen: weiter beobachten, noch keine Maßnahme.

Wenn Wettbewerber auf meine Marke bieten, sag mir, ob der Impression Share meiner Brand-Kampagne betroffen zu sein scheint.

Zeig die vorgeschlagenen Ausschlusskeywords als Vorschau mit ihren geschätzten monatlichen Einsparungen. Füge nichts hinzu, bevor ich es freigebe.

Strategie

Finde bezahlte Klicks, die ich organisch ohnehin gewinne, und gib dieses Budget frei

Gleicht starke organische Suchanfragen aus der Search Console mit bezahlten Suchbegriffen und Keywords ab. Prüft die aktuelle Google-Ergebnisseite pro Suchanfrage auf Wettbewerber-Anzeigen und zeigt eine Vorschau von Gebotssenkungen und Pausentests, die Budget freisetzen, ohne Klicks zu verlieren.

Ich möchte nicht mehr für Klicks zahlen, die ich ohnehin organisch bekommen würde, und das Geld in Kanäle umschichten, die neue Kunden bringen. Nutze die letzten 90 Tage. Meine Search-Console-Property ist [site] und mein Google-Ads-Konto ist [account].

1. Hole aus der Search Console die Suchanfragen mit Klicks, Impressionen, CTR und durchschnittlicher Position. Behalte die Suchanfragen, bei denen meine durchschnittliche Position 3 oder besser ist und die organische CTR über 15 % liegt.
2. Hole aus Google Ads den Suchbegriffbericht und den Keyword-Bericht für dieselben 90 Tage. Ordne sie diesen Suchanfragen per exaktem Text oder naher Variante zu. Gib für jeden Treffer Klicks, Kosten und Conversions an und vermerke, ob es ein Keyword in meinem Konto ist oder nur ein Suchbegriff, der durch ein breiteres Keyword ausgelöst wurde.
3. Lies die Gebotsstrategie jeder passenden Kampagne aus dem Konto-Snapshot. Keyword-Gebotsänderungen wirken nur bei manuellem CPC oder Enhanced CPC. Verwende bei Smart-Bidding-Kampagnen stattdessen Pausieren oder ausschließende Keywords, statt das Gebot zu senken.
4. Präsenz von Wettbewerbern: Google stellt hier keine Auktionsdaten pro Suchanfrage bereit, prüfe also stattdessen die aktuelle Ergebnisseite. Prüfe zuerst die SEO-Historie, damit ich nicht doppelt für eine Suchanfrage zahle, die bereits gescannt wurde. Führe dann eine SERP-Analyse für die 20 überschneidenden Suchanfragen mit den höchsten bezahlten Kosten sowie für [my brand name] durch und halte fest, ob Wettbewerber-Anzeigen erscheinen und welche Domains sie schalten. Betrachte das als Momentaufnahme der heutigen Ergebnisseite, nicht als 90-Tage-Durchschnitt, und markiere Suchanfragen außerhalb der Top 20 als "nicht geprüft".

Liefere eine Tabelle mit diesen Spalten: Suchanfrage, organische Position, organische CTR, organische Klicks, bezahlte Klicks, bezahlte Kosten, bezahlte Conversions, Keyword oder Suchbegriff, Gebotsstrategie, Wettbewerber-Anzeigen auf der SERP (ja/nein/nicht geprüft), Empfehlung. Verwende diese Empfehlungen:
- Behalten: Wettbewerber-Anzeigen erscheinen auf der SERP, die Suchanfrage wurde nicht geprüft oder die bezahlten Kosten pro Conversion liegen unter [target CPA].
- Gebot um 30 % senken: keine Wettbewerber-Anzeigen, organische Position 1-2 und das Keyword läuft mit manuellem CPC oder Enhanced CPC.
- Als 4-Wochen-Test pausieren: keine Wettbewerber-Anzeigen, organische Position 1 und bezahlte Kosten über [minimum spend] im Zeitraum. Wenn die Suchanfrage nur ein Suchbegriff ohne eigenes Keyword ist, schlage stattdessen ein ausschließendes Keyword (Exact Match) auf dieser Kampagne vor.

Summiere die monatlichen Ausgaben, die diese Maßnahmen freisetzen würden, anhand der 90-Tage-Kosten geteilt durch 3. Zeige dann Vorschauen der Keyword-Gebotsänderungen, der Keyword-Pausierungen und etwaiger ausschließender Keywords und warte auf meine Freigabe, bevor du etwas anwendest.

Nach 4 Wochen melde ich mich wieder. Dann hole dieselben Suchanfragen aus der Search Console und aus Google Ads für die 4 Wochen davor und die 4 Wochen des Tests und vergleiche die gesamten Klicks (bezahlt plus organisch) und Conversions, damit ich entscheiden kann, ob ich die Änderungen beibehalte.

Strategie

Bringen meine Google-Ads-Ausgaben mehr Leads als Google Maps ohnehin liefert?

Legt 6 Monate Business-Profile-Aktionen und Suchbegriffe neben Google-Ads-Ausgaben, Conversions und Suchbegriffe. Schätzt, wie viel der bezahlten Ausgaben inkrementell wirkt und welche bezahlten Begriffe Suchanfragen abdecken, die dein kostenloser Eintrag verpasst. Nur lesend.

Ich betreibe ein lokales Unternehmen in [business location]. Ich will wissen, ob mein Google-Ads-Budget Kunden bringt, die ich über meinen kostenlosen Business-Profile-Eintrag ohnehin nicht bekäme. Nutze die letzten 6 Monate.

1. Business-Profile-Aktionen pro Monat. Finde meinen Standort mit gbp_list_locations. gbp_insights liefert nur eine Gesamtsumme für die letzten N Tage, also rufe es sechsmal auf mit days=30, 60, 90, 120, 150 und 180. Ziehe jede Summe von der nächsten ab, um Anrufe, Routenanfragen und Website-Klicks für jeden 30-Tage-Block zu erhalten. Beschrifte die Blöcke mit dem Datumsbereich, nicht mit dem Kalendermonat.
2. Business-Profile-Suchbegriffe. Hole die Begriffe, mit denen Leute den Eintrag gefunden haben, mit gbp_search_keywords für die letzten 6 Monate. Diese Daten hinken etwa 2 Monate hinterher, also sag, welche Monate sie tatsächlich abdecken.
3. Google Ads nach denselben Blöcken. Hole Ausgaben, Klicks, Conversions und Kosten pro Conversion für die letzten 180 Tage. Nutze performance_report auf Kampagnenebene mit einem Monatssegment, falls es das unterstützt. Andernfalls nutze google_ads_query mit Datumsbereichen, die zu den sechs 30-Tage-Blöcken aus Schritt 1 passen. Hole die Suchbegriffe für dieselben 180 Tage mit search_terms_report und lies das Kampagnen-Targeting (Standorte und Radius) mit get_campaign_targeting.
4. Bring beide Quellen in eine Tabelle mit einer Zeile pro 30-Tage-Block: Profil-Anrufe, Routenanfragen, Website-Klicks, Ads-Ausgaben, Ads-Klicks, Ads-Conversions. Halte fest, ob Blöcke mit höheren Werbeausgaben mehr Aktionen insgesamt (Profil plus Ads) zeigen oder ob die Profil-Aktionen sinken, wenn die Ads steigen. Das würde darauf hindeuten, dass Ads sich Kunden zuschreiben, die mich ohnehin gefunden hätten.
5. Vergleiche die Profil-Suchbegriffe mit den bezahlten Suchbegriffen, und zwar nur für die Monate, die beide Quellen abdecken. Liste:
   - bezahlte Begriffe, die bereits starke Profil-Impressionen bringen (wahrscheinliche Überschneidung)
   - bezahlte Begriffe, bei denen das Profil gar nicht erscheint (wahrscheinlich inkrementell)
   - bezahlte Begriffe, die konvertieren, aber außerhalb meiner anvisierten Standorte oder meines Radius liegen, falls vorhanden.

Liefere ein kurzes Fazit:
- Eine geschätzte Spanne für den Anteil der Werbeausgaben, der inkrementell wirkt. Sag klar, dass dies aus einer Korrelation über 6 Blöcke stammt und kein Beweis ist.
- Welche bezahlten Begriffe weiter finanziert werden sollten: die, die das Profil nicht abdeckt.
- Ob ein Teil des Budgets, bis zu [max amount to shift], anderswo besser eingesetzt wäre.
- Einen einfachen Test, mit dem ich später die tatsächliche Inkrementalität messen könnte, zum Beispiel die überlappenden Begriffe einige Wochen zu pausieren und die Profil-Aktionen zu beobachten. Beschreibe ihn nur, richte ihn nicht ein.

Nur Analyse. Ändere weder Kampagnen noch das Business Profile.

Strategie

12-Monats-Budget nach Saison und Kanal aufteilen

Macht aus 12 Monaten Suchnachfrage, GA4-Kanaldaten und den Kosten pro Conversion aus Google Ads und Meta vom letzten Jahr eine monatsgenaue Budgetaufteilung, mit klaren Regeln in fester Reihenfolge. Nur Planung.

Hilf mir, das Werbebudget fürs nächste Jahr in Höhe von [annual budget] monatsweise zu planen und auf Google Ads und Meta aufzuteilen. Mein Unternehmen verkauft [main product or service] in [target country or city]. Meine wichtigste Conversion ist [main conversion, e.g. lead form or purchase].

1. Suchnachfrage. Finde die Geo-ID für meinen Markt mit geo_target_search. Hole dann mit keyword_historical_metrics das monatliche Suchvolumen meiner 5 wichtigsten Keywords, [main keywords], für die letzten 12 Monate, mit dieser Geo-ID und der passenden language_id (1037 für Türkisch). Summiere die 5 Keywords pro Monat und wandle das Ergebnis in einen Nachfrageindex um, bei dem der durchschnittliche Monat 100 entspricht. Wenn ein Keyword keine Volumendaten hat, prüfe seine Saisonalität gegen mit seo_keyword_trends (das nimmt bis zu 5 Keywords und kostet Credits des SEO-Add-ons, sag mir also vor dem Aufruf Bescheid).
2. GA4. Hole mit ga4_report Sessions und Key Events der letzten 365 Tage, dimension=date und dimension2=channel. Fasse die Tage zu Monaten zusammen und behalte Paid Search, Paid Social, Organic Search und Direct.
3. Werbeplattformen. Für dieselben 12 Monate:
   - Google Ads: monatliche Ausgaben, Conversions und Kosten pro Conversion. Nutze performance_report mit einem monatlichen Segment, falls unterstützt, sonst google_ads_query mit segments.month.
   - Meta: nutze meta_insights_query mit den Feldern spend, actions und cost_per_action_type, time_increment=monthly, auf Kontoebene. Verwende den Action-Typ, der zu meiner wichtigsten Conversion passt.

Erstelle den Plan mit diesen Regeln, in dieser Reihenfolge angewendet:
1. Basisaufteilung: Budget pro Monat = Jahresbudget × (Nachfrageindex des Monats ÷ Summe aller Indizes).
2. Kostencheck: In Monaten, in denen die gemischten Kosten pro Conversion des letzten Jahres (Google Ads plus Meta) mehr als 40 % über dem Jahresdurchschnitt lagen, kürze den Monat um 15 %. Verteile das freigewordene Budget im Verhältnis zu ihrem Nachfrageindex auf die anderen Monate.
3. Deckel: Kein Monat darf mehr als das Doppelte des schwächsten Monats bekommen. Wenn ein Monat den Deckel überschreitet, kürze ihn auf den Deckel und verteile den Überschuss auf die Monate unter dem Deckel. Wiederhole das, bis es passt. Die 12 Monate müssen weiterhin exakt [annual budget] ergeben.
4. Kanalaufteilung: Google Ads bekommt in nachfragestarken Monaten mehr Gewicht, weil es bestehende Suchen abgreift. Standardmäßig skalierst du den Anteil von Google Ads linear von 50 % im Monat mit dem niedrigsten Index bis 80 % im Monat mit dem höchsten Index. Meta bekommt nie weniger als 20 % des Budgets eines Monats.
Wenn sich zwei Regeln widersprechen, nenne in der Spalte "Begründung", welche gewonnen hat und warum.

Liefere eine Tabelle mit 12 Zeilen und diesen Spalten: Monat, Nachfrageindex, Gesamtbudget, Google Ads, Meta, Begründung. Liste unter der Tabelle die Annahmen auf, die ich jedes Quartal überprüfen sollte, einschließlich aller Monate mit fehlenden oder dünnen Daten. Nur Planung, keine Änderungen an irgendeinem Konto.

Strategie

Wettbewerber-Angebots- und Messaging-Matrix aus Live-Anzeigenbibliotheken

Holt die aktuellen Anzeigen deiner Wettbewerber aus dem Google Ads Transparency Center und der Meta Ad Library und baut daraus eine Matrix mit Versprechen, Angeboten, CTAs und Belegen, plus Pflichtbotschaften und offene Ansätze für deinen Kunden.

Hole für meinen Kunden [client name] die Live-Anzeigen dieser Wettbewerber aus den öffentlichen Anzeigenbibliotheken. Für jeden Wettbewerber gebe ich sowohl die Website-Domain als auch den Marken- oder Facebook-Seitennamen an, weil die Google-Bibliothek am besten nach Domain und die von Meta am besten nach Markenname sucht:
[competitor 1: domain / brand name]
[competitor 2: domain / brand name]
[up to 5 competitors]
Markt: [country code, e.g. TR]

Für jeden Wettbewerber:
- Führe competitor_ads mit platform=google aus, query = die Domain, region = der obige Markt.
- Führe competitor_ads mit platform=meta aus, query = der Markenname, region = der obige Markt. Wenn Meta nichts liefert oder Anzeigen eines anderen Werbetreibenden mit ähnlichem Namen zurückgibt, versuche es einmal mit der Domain oder einer alternativen Schreibweise und sag mir, welche Abfrage gepasst hat. Wenn die Meta-Bibliothek nicht verfügbar ist, weil kein Meta-Konto verbunden ist, sag das und mach nur mit Google weiter.
- Behalte nur Anzeigen, die eindeutig zu diesem Wettbewerber gehören. Wenn du dir nicht sicher bist, ob ein Werbetreibender der richtige ist, liste ihn separat auf, statt ihn einzumischen.

Erstelle eine Tabelle mit einer Zeile pro Wettbewerber und diesen Spalten:
- Anzahl der gefundenen Live-Anzeigen, aufgeteilt nach Bibliothek (Google / Meta)
- Formate (Text, Bild, Video, Karussell), nur wenn die Bibliothek Formatinformationen liefert, sonst "not returned"
- Hauptversprechen oder Nutzenversprechen, zitiert aus dem Anzeigentext
- Angebotstyp (Rabatt in %, kostenlose Testphase, kostenloser Versand, Garantie, keiner)
- Preis oder Preisanker, falls im Text angegeben
- Wortlaut des Call-to-Action
- verwendete Belege (Bewertungen, Zahlen, Auszeichnungen, Kundenlogos)
- die älteste noch laufende Anzeige, mit Startdatum nur, wenn die Bibliothek eines liefert

Unter der Tabelle:
1. Liste die 3 Botschaften auf, die bei mindestens der Hälfte der Wettbewerber vorkommen. Das sind Pflichtbotschaften (Table Stakes). Unsere Anzeigen müssen sie erfüllen oder erklären, warum wir es nicht tun.
2. Liste bis zu 5 Ansätze auf, die kein oder nur ein Wettbewerber nutzt. Bewerte jeden Ansatz nach Passung zur Positionierung von [client name] ([one-line positioning statement]): hoch, mittel oder niedrig.
3. Wenn Startdaten geliefert werden, markiere jede Wettbewerberanzeige, die seit 60+ Tagen läuft. Lange laufende Anzeigen sind wahrscheinlich profitabel, beschreibe also genau, was sie tun: Hook, Angebot, Format und CTA. Wenn für einen Wettbewerber keine Startdaten kommen, sag, dass das Anzeigenalter bei ihm nicht gemessen werden konnte, statt zu raten.

Nutze nur, was die Anzeigenbibliotheken liefern. Beachte, dass diese Bibliotheken Live-Creatives zeigen, aber keine Ausgaben, kein Targeting und keine Ergebnisse. Kennzeichne alles, was du ableitest, als Schlussfolgerung. Das ist reine Recherche; erstelle oder ändere nichts in meinen Konten.

Strategie

Keyword-Lücken bei Wettbewerbern im bezahlten Bereich, aufbereitet als Ergänzungsliste zur Freigabe

Eine priorisierte Liste von Keywords, auf die Wettbewerber bieten und die der Kunde nicht abdeckt, abgeglichen mit dem Suchvolumen, inklusive Vorschau der Keyword-Ergänzungen.

Führe eine Paid-Keyword-Gap-Analyse für das Google-Ads-Konto [account] mit diesen Wettbewerber-Domains durch: [competitor domains, up to 3].

Schritte:
1. Ziehe die bezahlten Keywords, auf die jeder Wettbewerber bietet.
2. Ziehe unsere Keywords und unsere Suchbegriffe der letzten 90 Tage.
3. Behalte nur die Wettbewerber-Keywords, die in unserem Konto noch kein Keyword sind und nicht als Suchbegriff mit 20 oder mehr Impressionen aufgetaucht sind. Das sind die echten Lücken.
4. Entferne Markenbegriffe jedes Wettbewerbers und alles, was außerhalb von [client's product or service scope] liegt.
5. Hole für die verbleibenden Keywords die historischen Kennzahlen: durchschnittliche monatliche Suchanfragen, Wettbewerb und Gebotsspanne für die Top-of-Page-Position.

Ergebnis: eine priorisierte Tabelle mit bis zu 30 Keywords und diesen Spalten: Keyword, welche Wettbewerber darauf bieten, monatliche Suchanfragen, Top-of-Page-Gebotsspanne, empfohlener Keyword-Typ (genau oder passend) und die bestehende Anzeigengruppe, in die es am besten passt. Sortiere nach Suchanfragen multipliziert mit Relevanz. Schließe alles aus, dessen oberes Top-of-Page-Gebot über [max acceptable CPC] liegt.

Bereite danach eine Vorschau vor, in der die Top 15 den passenden Anzeigengruppen hinzugefügt werden. Füge nichts hinzu, bevor ich die genaue Liste freigegeben habe.

Strategie

Wer bietet auf unsere Marke? Brand-Conquesting-Check und Verteidigungsplan

Eine Auswertung, welche Wettbewerber bei Suchanfragen zur Marke des Kunden erscheinen, was ihre Anzeigen sagen und ob die Brand-Kampagne Anteile verliert.

Prüfe, ob Wettbewerber die Marke von [client name] im Google-Ads-Konto [account] conquesten. Unsere Brand-Kampagne ist [brand campaign name].

1. Führe eine Live-SERP-Analyse für den Markennamen und seine 3 häufigsten Varianten durch, zum Beispiel Marke + Bewertungen, Marke + Preis und Marke + Login. Liste jeden bezahlten Werbetreibenden auf, der nicht wir sind.
2. Ziehe für jeden dieser Werbetreibenden die Live-Anzeigen aus öffentlichen Anzeigenbibliotheken. Notiere, ob sie unseren Markennamen im Anzeigentext verwenden und welchen Vergleichs- oder Wechselwinkel sie pushen.
3. Berichte für die Brand-Kampagne der letzten 30 Tage im Vergleich zu den vorherigen 30: Anteil an möglichen Impressionen im Suchnetzwerk, Anteil an Impressionen an oberster Position (absolut), durch Ranking verlorener Anteil, CPC und Conversions.
4. Markiere im Suchbegriffsbericht Markensuchen, die unsere Marke mit einem Wettbewerbernamen oder mit "Alternative" kombinieren.

Entscheidungsregel: Liegt der Anteil an Impressionen an oberster Position (absolut) unter 90 % oder ist der CPC gegenüber dem Vorzeitraum um mehr als 20 % gestiegen, gilt das als aktives Conquesting. Empfiehl konkrete Verteidigungsmaßnahmen, etwa Ziel der Gebotsstrategie, Anzeigentext, der auf den Winkel des Wettbewerbers antwortet, oder Sitelinks zu Vergleichsseiten. Ändere noch nichts. Liste die empfohlenen Änderungen auf, damit ich sie einzeln freigeben kann.

Strategie

Kanalübergreifender Funnel-Leak-Finder: Wo Käufer abspringen

Prüft, ob das Purchase-Tracking funktioniert, baut dann pro Kanal einen schrittweisen E-Commerce-Funnel aus GA4-Events, vergleicht ihn mit den vorherigen 30 Tagen und findet das größte Leck. Nur Analyse.

Erstelle eine Karte meines E-Commerce-Funnels für die letzten 30 Tage und vergleiche sie mit den vorherigen 30 Tagen. GA4-Property: [property]. Ändere keine Einstellungen. Das ist nur eine Analyse.

1. Prüfe zuerst das Tracking. Nutze die Google-Ads-Conversion-Tracking-Prüfung und die GA4-Key-Event-Liste, um zu bestätigen, dass purchase erfasst wird. Wenn purchase null oder defekte Daten zeigt, stoppe und sag mir Bescheid, bevor du irgendetwas analysierst.
2. Hole die einheitliche Übersicht für Google Ads, Search Console und GA4 für die letzten 30 Tage sowie die GA4-Übersichts-KPIs.
3. Hole aus GA4 die Event-Zahlen aufgeteilt nach Event-Name und Sitzungsquelle/-medium (Dimension event, zweite Dimension source_medium). Mache das einmal für die letzten 30 Tage und einmal für die letzten 60 Tage und leite die vorherigen 30 Tage als 60-Tage-Wert minus 30-Tage-Wert ab. Die Funnel-Schritte sind view_item, add_to_cart, begin_checkout und purchase. Diese müssen keine Key Events sein; die Gesamtzahlen der Events genügen.
4. Wenn ein Schritt gar nicht auftaucht, führe ihn als fehlend auf und baue den Funnel aus den vorhandenen Schritten. Wenn nur purchase existiert, weiche auf Sitzungen → purchase nach Quelle/Medium und Landingpage aus und sag mir, welche E-Commerce-Events ich ergänzen sollte.
5. Erstelle pro Kanal eine Tabelle (gruppiere Quelle/Medium in bezahlte Suche, organische Suche, bezahlte Social-Anzeigen, direkt, Referral, E-Mail, Sonstige). Zeige die Anzahl bei jedem Schritt und die Rate von Schritt zu Schritt, für beide Zeiträume.
6. Markiere jeden Schritt, dessen Rate gegenüber dem vorherigen Zeitraum um mehr als 20 % gefallen ist. Markiere außerdem jeden Kanal, dessen Rate bei einem Schritt mehr als 30 % unter dem Durchschnitt der Website liegt.

Schließe ab mit:
- Dem einen größten Leck, geschätzt in verlorenen Käufen: für den markierten Schritt (durchschnittliche Rate der Website minus Rate des Kanals) × das Volumen des Kanals, das in diesen Schritt eintritt, weitergerechnet bis zum Kauf mit den eigenen nachgelagerten Raten des Kanals. Zeige die Berechnung und bezeichne sie als Schätzung.
- Der wahrscheinlichsten Ursache, gewählt aus Traffic-Qualität, Produktseite, Checkout oder Tracking, mit den Belegen aus den Daten, die darauf hindeuten, und dem, was die Daten nicht beweisen können.
- Drei konkreten Prüfungen, um die Ursache zu bestätigen, bevor wir Budget aufstocken.

Strategie

TikTok-Hook, Angebot oder Landingpage? Funnel-Diagnose pro Anzeige

Jede TikTok-Anzeige wird danach eingestuft, wo sie scheitert – vom Daumenstopp bis zum Kauf. Bei eindeutigen Verlierern gibt es Pausierungsvorschläge als Vorschau.

Analysiere für das TikTok-Werbekonto [Werbekonto] jede Anzeige, die in den letzten 14 Tagen mehr als [Mindestbudget] ausgegeben hat.

Ziehe pro Anzeige diese Kennzahlen:
- Ausgaben
- 2-Sekunden-View-Rate
- 6-Sekunden-View-Rate
- Durchschnittliche Wiedergabezeit
- CTR
- Conversion-Rate
- Kosten pro Kauf
- Purchase ROAS

Ordne jede Anzeige nach diesen Regeln ein:
- 2-Sekunden-View-Rate unter 25 %: Hook-Problem. Die erste Sekunde überarbeiten.
- Guter Hook, aber CTR unter 0,7 %: Problem bei Angebot oder Call-to-Action.
- Gute CTR, aber Conversion-Rate unter 1 %: Problem bei Landingpage oder Preis.
- Alle Schritte gesund, aber ROAS unter [Ziel-ROAS]: Problem bei Marge oder Zielgruppe.

Liefere eine nach Ausgaben sortierte Tabelle mit der Diagnose für jede Anzeige. Darunter schlägst du für jede Problemgruppe einen konkreten nächsten Creative- oder Angebotstest vor.

Für Anzeigen, die mehr als das 2-Fache unserer Ziel-Kosten pro Kauf ausgegeben haben und null Käufe erzielt haben, erstelle eine Pausierungsliste als Vorschau. Pausiere nichts, bevor ich es bestätige.

Strategie

Keyword-Nachfrage und Startbudget für ein neues lokales Search-Konto

Eine Keyword-Tabelle, gruppiert nach Anzeigengruppen, mit Suchvolumen, Gebotsspannen, Keyword-Optionen, ersten auszuschließenden Keywords und einem realistischen Tagesbudget.

Ich plane ein neues Google Ads Search-Konto für [Dienstleistung, z. B. Rohrnotdienst] in [Stadt]. Es wird noch nichts aufgebaut. Das hier ist reine Nachfrageforschung.

1. Finde die Standort-IDs für die Stadt und ihre wichtigsten Stadtteile.
2. Generiere Keyword-Ideen auf Basis meiner Seed-Begriffe: [3-5 Seed-Keywords]. Berücksichtige Stadt- und Stadtteil-Zusätze sowie "in der Nähe"-Varianten.
3. Rufe die historischen Kennzahlen für die Shortlist ab.

Liefere eine einzige Tabelle mit diesen Spalten: Keyword, durchschnittliche monatliche Suchanfragen, Wettbewerb, Gebotsspanne für Anzeigen oben auf der Seite (niedrig und hoch), Suchintention (dringender Auftrag / Preisrecherche / DIY / Jobsuche), empfohlene Keyword-Option (nur genau passend oder passende Wortgruppe) und vorgeschlagene Anzeigengruppe.

Regeln:
- Streiche Keywords mit weniger als 20 monatlichen Suchanfragen, es sei denn, sie sind eindeutig dringlich und haben eine hohe Kaufabsicht.
- Packe DIY-, Gratis-, Gehalts-, Kurs- und Jobanfragen in eine separate Start-Liste mit auszuschließenden Keywords.
- Halte den Plan bei 3-6 Anzeigengruppen, jede auf eine einzelne Dienstleistung ausgerichtet.

Schätze dann ein Start-Tagesbudget, das über die Kern-Anzeigengruppen hinweg mindestens 10 Klicks pro Tag ermöglicht, und zwar am oberen Ende der Gebotsspanne für Anzeigen oben auf der Seite. Sag mir, wie viele Anzeigengruppen dieses Budget tatsächlich tragen kann, ohne dass eine davon ausgehungert wird.

Strategie

Priorisiere Service-und-Gebiet-Kombinationen für den Start anhand lokaler Daten

Kombiniert Suchbegriffe aus dem Unternehmensprofil, Search-Console-Suchanfragen und Keyword-Planner-Volumen, um die Top 10 der Service-plus-Gebiet-Kombinationen und den jeweils ersten Schritt zu ranken.

Wir wollen von unserem aktuellen Gebiet nach [new service area] expandieren. Bevor wir Kampagnen auswählen, schauen wir, wo bereits Nachfrage besteht, beginnend mit unseren eigenen Daten, und füllen die Lücken mit dem Keyword Planner.

1. Lies für den Unternehmensprofil-Standort [location name]:
   - Die aufgeführten Leistungen und Kategorien.
   - Die Suchbegriffe, mit denen Menschen uns in den letzten 6 Monaten gefunden haben, einschließlich der Begriffe mit geringem Volumen. Beachte, dass diese Daten etwa 2 Monate verzögert sind und Begriffe mit geringem Volumen als "weniger als N" zurückkommen.
   - Anrufe, Wegbeschreibungsanfragen und Website-Klicks. Das Tool liefert Summen für ein Zeitfenster, lies also die letzten 30, 60, 90 und 180 Tage und leite den ungefähren monatlichen Verlauf aus den Differenzen ab.
2. Hole aus der Search-Console-Property [site] die letzten 180 Tage nach Seite und Suchanfrage zusammen. Behalte Suchanfragen, die einen Stadtbezirk, ein Viertel oder einen Städtenamen oder eine bestimmte Leistung erwähnen. Eine Position gibt es nur für Suchanfragen, die bereits Impressionen erzielen; markiere alles andere mit "keine organischen Daten".
3. Für Kombinationen, die [new service area] betreffen oder in unseren eigenen Daten kaum oder keine Impressionen zeigen, hole die Nachfrage aus dem Google-Ads-Konto [account name]:
   - Finde die Geo-Target-IDs für [new service area] und unser aktuelles Gebiet.
   - Führe den Keyword Planner mit Service-plus-Gebiet-Seeds in [language] für diese Geo-IDs aus, um durchschnittliche monatliche Suchanfragen und Wettbewerb zu erhalten.
   - Lies für die Kombinationen in der engeren Auswahl den monatlichen Suchverlauf aus, um saisonale von stabiler Nachfrage zu trennen.

Kombiniere alle Quellen zu einer Rangliste der Top 10 der Service-plus-Gebiet-Kombinationen. Zeige für jede:
- monatliche Suchanfragen (Keyword Planner) und in unseren eigenen Daten gefundene Impressionen, mit Angabe der Quelle
- aktuelle organische Position und rankende Seite, falls vorhanden
- ob die Leistung bereits im Profil aufgeführt ist
- empfohlenen ersten Schritt: Suchanzeigen-Anzeigengruppe, lokale Landingpage oder Beitrag bzw. Leistungseintrag im Unternehmensprofil

Ranke zuerst nach Nachfrage. Bei Gleichstand bevorzuge Kombinationen, bei denen wir keine organische Seite in den Top 10 haben.

Liste separat alle Leistungen auf, nach denen Menschen suchen und die in der Leistungsliste unseres Profils fehlen. Das ist nur eine Analyse. Bearbeite weder das Profil noch das Google-Ads-Konto.

Strategie

90-Tage-Budget, Lead-Prognose und Entscheidungsregeln für eine neue Stadt

Benchmarkt eine bestehende Google-Ads-Kampagne, vergleicht das Keyword-Volumen zwischen Städten und erstellt ein 90-Tage-Budget- und Lead-Modell mit drei Szenarien samt Checkpoint-Regeln. Nur lesend.

Wir eröffnen in [neue Stadt]. Nutze unseren bestehenden Markt als Benchmark: Kampagne [bestehende Kampagne] in [bestehende Stadt]. Unser Ziel sind [monatliches Lead-Ziel] Leads pro Monat. Sprache unserer Anzeigen: [Sprache].

1. Ziehe die letzten 6 Monate der bestehenden Kampagne:
 - CPC, CTR und Conversion-Rate.
 - Kosten pro Conversion, aufgeteilt nach Anrufen und Formular-Leads. Liste zuerst die Conversion-Aktionen und ihre Kategorien auf. Wenn Anrufe und Formulare getrennte Aktionen sind, führe eine GAQL-Abfrage auf die Kampagne aus, segmentiert nach Name der Conversion-Aktion. Wenn sie sich eine Aktion teilen, sag das und gib einen gemischten CPA an.
 - Performance nach Wochentag, mit einer GAQL-Abfrage, segmentiert nach Wochentag.
 - Anteil an möglichen Suchimpressionen und ob der verlorene Anteil am Budget oder am Rang lag.
2. Nimm unsere Top 15–20 Keywords nach Conversions aus dem Keyword-Bericht. Ermittle die Geo-IDs für beide Städte und rufe die monatlichen Suchvolumen für diese Keywords in jeder Stadt ab, mit der richtigen Sprach-ID. Zeige die neue Stadt als % der bestehenden und markiere Saisonalität. Wenn der Keyword-Planer für dieses Konto keine Daten liefert, sag das und frag mich nach einem Marktgrößenverhältnis (Einwohner oder Haushalte), mit dem skaliert werden kann.

Erstelle ein 90-Tage-Modell für die neue Stadt in drei Szenarien: konservativ, Basis und optimistisch. Zeige für jedes Szenario pro Monat Budget, erwartete Klicks, Leads und Kosten pro Lead. Nimm für die ersten 30 Tage an, dass der CPC 20 % höher und die Conversion-Rate 20 % niedriger ist als im Benchmark. Begrenze die Klicks auf das, was das Suchvolumen der neuen Stadt realistisch hergibt. Sag klar, wenn das Lead-Ziel bei keinem realistischen Budget erreichbar ist.

Schreibe danach Entscheidungsregeln:
- Tag 14: Suchbegriffe, ausschließende Keywords und Qualitätsfaktor prüfen.
- Tag 30: Wenn die Kosten pro Lead bei 15+ Conversions über dem 1,5-Fachen des Benchmarks liegen, zuerst Landingpage und Anzeigen verbessern, bevor Budget aufgestockt wird.
- Tag 60: Auf die Gebotsstrategie Ziel-CPA wechseln, wenn wir 30+ Conversions haben.
- Tag 90: Skalieren, halten oder stoppen, mit den Zahlen, die jeweils den Ausschlag geben.

Nur Planung. Keine Änderungen.

Strategie

Spend- vs. Conversion-Anteil über Kanäle hinweg, nach Business Unit

Eine Ansicht pro Business Unit für Google, Meta, LinkedIn und Microsoft, die zeigt, wo der Spend-Anteil den Conversion-Anteil übersteigt, mit Kandidaten für eine Umverteilung.

Das Management möchte wissen, ob unser Kanalmix für jede Business Unit sinnvoll ist. Verwende die letzten 30 Tage.

1. Liste jedes verbundene Konto auf Google Ads, Meta, LinkedIn und Microsoft Advertising auf. Ordne jedes Konto anhand dieser Liste einer Business Unit zu: [Zuordnung Konto zu Business Unit]. Liste Konten, die du nicht zuordnen kannst, auf, statt zu raten.
2. Ziehe Spend, Conversions und CPA pro Konto, basierend auf den von der Plattform gemeldeten Conversions.
3. Erstelle für jede Business Unit eine Tabelle mit einer Zeile pro Kanal. Zeige Spend, Conversions, CPA, Anteil am Spend der Unit und Anteil an den Conversions der Unit.

Entscheidungsregeln:
- Wenn der Spend-Anteil eines Kanals seinen Conversion-Anteil um mehr als 10 Punkte übersteigt, markiere ihn als Kandidaten zum Kürzen.
- Wenn das Gegenteil um mehr als 10 Punkte zutrifft, markiere ihn als Kandidaten zum Skalieren.
- Wenn ein Kanal im Zeitraum weniger als 30 Conversions hat, markiere ihn stattdessen mit „unzureichende Daten“.

Füge einen kurzen Hinweis hinzu, dass jede Plattform Conversions mit ihrer eigenen Attribution zählt und die Anteile daher nur eine Richtung anzeigen. Markiere außerdem jeden Kanal, dessen Conversions unplausibel wirken, zum Beispiel null Conversions bei nennenswertem Spend.

Ergebnis: die Tabellen plus 3 bis 5 Umverteilungsempfehlungen mit vorgeschlagenen Beträgen. Nur Empfehlungen. Ändere keine Budgets.

Strategie

Kosten für ein Quartal LinkedIn-Anzeigen in der Einkaufssaison schätzen

Zielgruppengröße, empfohlene Gebote, Mindestbudgets und eine 90-Tage-Kostenschätzung für drei LinkedIn-Targeting-Varianten.

Meine B2B-Käufer planen ihre Budgets in [months]. Bevor ich mich festlege, will ich wissen, was es kostet, sie ein Quartal lang zu erreichen.

Die Kernzielgruppe sind [job titles or functions] in [country].

1. Suche die Targeting-Entitäten heraus.
2. Hole die LinkedIn-Zielgruppenprognose für drei Varianten:
   - Eng: nur Jobtitel
   - Mittel: Jobtitel plus Seniorität Manager und höher
   - Breit: Jobfunktionen plus Seniorität Manager und höher
3. Hole für jede Variante das empfohlene Gebot, die Gebotsspanne und das Mindesttagesbudget.

Erstelle eine Tabelle mit diesen Spalten:
- Zielgruppengröße
- empfohlenes Gebot
- Mindesttagesbudget
- geschätzte tägliche Klicks beim empfohlenen Gebot mit einem Budget von [daily budget]
- geschätzte 90-Tage-Kosten

Markiere jede Variante mit weniger als 50.000 Mitgliedern als zu eng für Sponsored Content.

Wenn Kampagnenhistorie vorhanden ist, ziehe dieselben Monate des Vorjahres. Vergleiche den tatsächlichen CPC und die CTR mit den heutigen empfohlenen Geboten.

Empfiehl eine Variante und ein Startgebot. Erstelle oder ändere keine Kampagne.

Strategie

Saisonale Keywords bei Google und Bing zurückfahren, wenn die Nachfrage sinkt

Nutzt die Keyword-Planner-Historie, um Keywords zu finden, deren Nachfrage im nächsten Monat meist stark fällt, ordnet sie der Performance in Google Ads und Microsoft Advertising zu und zeigt Pausierungen, Gebotssenkungen und Budgetkürzungen als Vorschau zur Freigabe.

Meine Saison für [product/service] endet im [month]. Mein Markt ist [country], Sprache [language]. Plane den Rückbau in Google Ads und Microsoft Advertising, damit ich keine Spitzenpreise mehr in sinkende Nachfrage zahle.

1. Bestätige die Konten mit list_accounts und list_microsoft_accounts. Erstelle von beiden einen Snapshot, um aktuelle Kampagnenbudgets und Gebotsstrategien zu erhalten.
2. Hole die Keyword-Performance der letzten 30 Tage:
   - Google: der Keyword-Report
   - Bing: Entity-Performance auf Keyword-Ebene, plus die Listen der Kampagnen, Anzeigengruppen und Keywords, damit du die für Änderungen nötigen IDs hast
3. Finde die Geo-ID für [country] und führe die historischen Metriken des Keyword Planners für die Keywords beider Plattformen aus, mit mindestens den letzten 24 Monaten. Markiere anhand derselben zwei Monate in den Vorjahren Keywords, deren monatliche Suchanfragen von diesem Monat zum nächsten üblicherweise um mehr als 40 % fallen.
   Der Keyword Planner hat keine Bing-Daten, also nutze das Google-Volumen als Proxy für Bing-Keywords. Gleiche über den Keyword-Text ab, nachdem du ihn in Kleinbuchstaben umgewandelt und Match-Type-Symbole entfernt hast. Kennzeichne jede Bing-Zeile als "Google volume proxy" und liste Bing-Keywords ohne passenden Text separat auf.
4. Gib für jedes saisonale Keyword an: Plattform, Volumen in diesem Monat versus im nächsten (historischer Durchschnitt), Kosten, Conversions und Kosten pro Conversion.
5. Weise jedem Keyword genau eine Aktion zu:
   - Pausieren: null Conversions und ein Volumenrückgang von mehr als 40 %
   - Gebot um 20-30 % senken: konvertiert, aber die Nachfrage sinkt
   - Beibehalten: ganzjährige Nachfrage
   Keyword-Gebote greifen nur bei manuellem oder erweitertem CPC. Wenn eine Kampagne eine automatisierte Strategie nutzt, schlage dort keine Keyword-Gebotssenkungen vor. Berücksichtige den Nachfragerückgang stattdessen in der Budgetempfehlung.
6. Liste die Kampagnenbudgets auf, die sinken sollten, und um wie viel, basierend auf dem erwarteten Volumenrückgang der Keywords, die ihre Ausgaben tragen. Halte jede Kürzung innerhalb der Budget-Leitplanken und empfehle stattdessen eine Pausierung, wenn die Kürzung tiefer als 80 % wäre.

Zeige jede Änderung als Vorschau, nach Plattform gruppiert: zuerst Keyword-Pausierungen und Gebotsänderungen, dann Budgets. Wende nichts an, bis ich bestätige, und setze nur um, was ich freigebe.

Strategie

TikTok-Creative-Ermüdung prüfen: pausieren, auffrischen oder iterieren

Ein Ermüdungsurteil pro Anzeige auf Basis von wöchentlichem CTR- und CPA-Verfall, plus ein Briefing für die nächsten Videokonzepte. Pausierungen warten auf deine Freigabe.

Prüfe die Creative-Ermüdung in [TikTok-Werbekonto] für die letzten 21 Tage, aufgeschlüsselt nach Anzeige und nach Woche.

Berücksichtige jede aktive Anzeige, die im Zeitraum mindestens [Mindestausgaben] ausgegeben hat. Zeige pro Anzeige die wöchentlichen Ausgaben, Impressionen, CTR, Conversion-Rate, den CPA und die Veränderung von Woche 1 zu Woche 3.

Klassifiziere jede Anzeige:
- Ermüdet: Die CTR ist gegenüber der besten Woche um mehr als 30 % gesunken und der CPA um mehr als 25 % gestiegen. Empfiehl, sie zu pausieren.
- Nachlassend: Nur eine der beiden Schwellen ist erreicht. Lass sie weiterlaufen und empfiehl, einen neuen Hook in den ersten 2 Sekunden zu testen.
- Gesund: Keine der beiden Schwellen ist erreicht. Wenn ihr CPA mindestens 20 % unter dem Durchschnitt der Anzeigengruppe liegt, markiere sie als Kandidatin für neue Variationen.

Zähle dann pro Anzeigengruppe, wie viele gesunde Anzeigen nach den vorgeschlagenen Pausierungen übrig blieben. Wenn weniger als zwei übrig bleiben würden, sag, dass die Anzeigengruppe neue Creatives braucht, bevor dort etwas pausiert wird.

Liefere:
1. Die Tabelle.
2. Ein kurzes Creative-Briefing für die nächsten drei Videokonzepte, basierend auf dem, was die gesunden Anzeigen gemeinsam haben (Hook, Format, Länge, Angebot).

Bereite die Pausierungen als Vorschau vor und warte auf meine Freigabe.

Strategie

Problem mit der LinkedIn-Lead-Qualität: Targeting ändern, Gebot anpassen oder pausieren

Eine datenbasierte Entscheidung für eine schwache LinkedIn-Kampagne. Vergleicht Lead-Passung, Zielgruppengröße und Gebotsspanne, bevor eine Änderung vorgeschlagen wird.

[LinkedIn-Kampagne] läuft seit mindestens 30 Tagen, und der Kunde sagt, die Leads seien schlecht. Hilf mir zu entscheiden, ob ich das Targeting ändern, das Gebot anpassen oder pausieren soll.

Schritte:
1. Ziehe die letzten 30 Tage: Ausgaben, Impressionen, CTR, Leads und Kosten pro Lead. Ergänze eine Aufschlüsselung nach Tätigkeitsbereich und Seniorität, falls verfügbar.
2. Lade die Leads herunter und beurteile die Passung: Welcher Anteil entspricht [ideale Jobtitel] und der Ziel-Unternehmensgröße. Berechne dann die Kosten pro qualifiziertem Lead.
3. Führe eine Zielgruppenprognose für das aktuelle Targeting aus und hole die empfohlene Gebotsspanne für diese Zielgruppe.

Entscheidungsregel:
- Targeting ändern, wenn weniger als 40 % der Leads zum ICP passen. Schlage eine engere Zielgruppe vor, prognostiziere ihre Größe (sie muss über 50.000 Mitgliedern bleiben) und zeige ihre Gebotsempfehlung.
- Gebot anpassen, wenn die Leads passen, die Auslieferung aber begrenzt ist und unser Gebot unter der empfohlenen Spanne liegt.
- Pausieren, wenn die Passung unter 40 % liegt und entweder die engere Zielgruppe unter 20.000 Mitglieder fallen würde oder die Kosten pro qualifiziertem Lead [maximale Kosten pro qualifiziertem Lead] überschreiten.

Gib mir die Empfehlung mit den zugrunde liegenden Zahlen. Zeige jede Änderung an Targeting, Gebot oder Status als Vorschau und warte auf meine Freigabe.

Strategie

Den Punkt abnehmender Erträge jedes Kanals finden, bevor du Budget verschiebst

Eine Tabelle pro Kanal mit wöchentlichem Spend vs. ROAS und Grenz-ROAS, mit Urteil „skalieren / halten / kürzen“ und einem vorgeschlagenen Budget-Split.

Ich will wissen, wo die nächste Budgeteinheit am meisten bringt. Zieh den wöchentlichen Spend und Conversion-Wert der letzten 12 vollen Wochen aus Google Ads, Meta und TikTok. Nutze nur den Kaufwert, keine Warenkorb- oder anderen Mikro-Events.

Gib mir für jeden Kanal eine Tabelle mit diesen Spalten: Woche, Spend, Conversion-Wert, ROAS und Grenz-ROAS. Der Grenz-ROAS ist die Veränderung des Conversion-Werts geteilt durch die Veränderung des Spends gegenüber der Vorwoche. Überspringe jede Woche, in der sich der Spend um weniger als 10 % bewegt hat, weil diese Veränderung zu klein ist, um aussagekräftig zu sein.

Gib dann pro Kanal ein Urteil ab:
- Skalieren: Der Grenz-ROAS liegt in den Wochen mit steigendem Spend bei oder über [Ziel-ROAS].
- Halten: Der Grenz-ROAS liegt zwischen 70 % und 100 % des Ziels.
- Kürzen: Der Grenz-ROAS liegt unter 70 % des Ziels.

Schließe mit einem vorgeschlagenen Split von [Monatsbudget] auf die drei Kanäle ab. Erkläre jede Verschiebung in einer Zeile. Markiere jeden Kanal mit weniger als 30 Käufen im Zeitraum als geringe Aussagesicherheit.

Das ist nur eine Analyse. Ändere keine Budgets.

Strategie

Pacing-Check zum Monatsende über alle Paid-Kanäle

Eine Hochrechnung der Ausgaben zum Monatsende pro Kanal im Verhältnis zum Gesamtlimit, plus Tagesbudget-Änderungen als Vorschau, die das Ziel treffen und den ROAS schützen.

Unser gesamtes Paid-Media-Limit in diesem Monat beträgt [Monatsbudget]. Prüfe, wo wir landen werden.

1. Ermittle für jeden Kanal die bisherigen Monatsausgaben (MTD) und die prognostizierten Ausgaben zum Monatsende.
   - Google: nutze budget_pacing_alerts.
   - Meta, TikTok und Microsoft Ads: nutze deren Berichte mit den aktuellen Tagesbudgets.
   - ChatGPT Ads: nutze die Ausgabenlimits des Kontos.
2. Erstelle eine Tabelle mit diesen Spalten: Kanal, MTD-Ausgaben, MTD-ROAS, prognostizierte Ausgaben zum Monatsende, Anteil am Gesamtlimit und Über-/Unterschreitung in Währung.
3. Wenn die prognostizierte Gesamtsumme außerhalb von plus/minus 3 % des Limits liegt, schlage Tagesbudget-Änderungen für die verbleibenden Tage vor, die sie wieder in den Zielbereich bringen. Beachte dabei diese Regeln:
   - Kürze zuerst bei Kampagnen mit einem MTD-ROAS unter [Ziel-ROAS].
   - Erhöhe zuerst bei Kampagnen über dem Ziel, die ihr volles Budget ausschöpfen.
   - Begrenze jede Tagesbudget-Änderung auf maximal 25 %.

Zeige jede Änderung als Vorschau mit dem aktuellen und neuen Tagesbudget sowie der prognostizierten Auswirkung auf die Gesamtsumme. Wende nichts an, bevor ich es bestätige.

Strategie

Budget zwischen Prospecting und Retargeting auf Google und Meta neu verteilen

Die aktuelle Aufteilung der Ausgaben zwischen Prospecting und Retargeting mit ROAS und Frequenz pro Bucket sowie eine empfohlene Ziel-Aufteilung mit vorab angezeigten Änderungen.

Der Retargeting-ROAS sieht meist hervorragend aus, weil er Käufer abschöpft, die das Prospecting erzeugt hat. Prüfe, ob wir es überfinanzieren.

Letzte 30 Tage:
1. Meta: Ordne jedes Anzeigenset als Retargeting oder Prospecting ein.
 - Retargeting: richtet sich an Website-, Interaktions- oder Kundenlisten-Custom-Audiences.
 - Prospecting: alles andere, einschließlich Lookalikes und Broad Targeting.
 - Berichte Ausgaben, ROAS, Frequenz und CPM pro Bucket.
2. Google Ads: Ordne Kampagnen und Anzeigengruppen auf dieselbe Weise ein, basierend auf zugeordneten Remarketing- oder Customer-Match-Listen. Berichte Ausgaben und ROAS pro Bucket.

Ergebnis:
- Eine Tabelle pro Plattform mit diesen Spalten: Bucket, Anteil an den Ausgaben, ROAS und Frequenz (nur Meta).
- Entscheidungsregeln:
 - Wenn Retargeting mehr als [max retargeting share] der Ausgaben ausmacht oder die Meta-Retargeting-Frequenz über 7 Tage über 4 liegt, ist das Retargeting gesättigt. Verschiebe Budget auf die Prospecting-Anzeigensets mit dem besten ROAS.
 - Wenn der Prospecting-ROAS unter 60 % von [target ROAS] liegt, behalte die aktuelle Aufteilung bei. Markiere stattdessen Creatives oder Zielgruppen als Problem statt des Budgets.
- Konkrete Budgetverschiebungen pro Anzeigenset bzw. Kampagne.

Zeige jede Änderung vorab als Vorschau und warte auf meine Freigabe.

Strategie

Live-Angebote der Wettbewerber abbilden und die Positionierungslücke finden

Ziehe die aktuellen Google- und Meta-Anzeigen lokaler Wettbewerber, bilde ihre Angebote, Dringlichkeitsbotschaften, Vertrauenssignale und CTAs ab, vergleiche sie mit deinem eigenen RSA-Text und finde die Aussagen, die du besetzen kannst.

Nutze die öffentlichen Anzeigenbibliotheken, um zu recherchieren, wie meine lokalen Wettbewerber werben. Wettbewerber: [3–5 Wettbewerber-Domains oder Markennamen]. Einzugsgebiet: [Stadt oder Bezirk].

Führe für jeden Wettbewerber competitor_ads auf der Plattform google und auf der Plattform meta aus (Meta braucht mein verbundenes Meta-Konto), mit der Region meines Marktes. Wenn ich SEO-Add-on-Credits habe, prüfe optional seo_history und führe dann seo_paid_keywords für jede Wettbewerber-Domain aus, um die Überschriften und Beschreibungen zu erhalten, die sie in der Google-Suche schalten, sowie die Landingpages, auf die sie Klicks lenken.

Gib mir eine Tabelle mit diesen Spalten:
- Plattform
- zurückgegebene Live-Anzeigen (sag, ob das Ergebnis das Limit erreicht hat, damit die Zahl als Mindestwert gilt)
- Startdatum der ältesten aktiven Anzeige, nur wenn die Bibliothek Daten liefert; sonst "nicht angegeben"
- Hauptangebot (kostenloses Angebot, Rabatt, Festpreis, kostenlose Prüfung)
- Dringlichkeitsbotschaften (24/7, am selben Tag, "in X Minuten vor Ort")
- Vertrauenssignale im Anzeigentext (Jahre im Geschäft, Zulassungen, Bewertungszahlen, Garantien). Erfasse nur, was die Anzeigen tatsächlich sagen; recherchiere oder schätze keine Bewertungszahlen
- Call-to-Action (Anruf, Formular, WhatsApp, Buchung), aus dem CTA-Button oder dem Text

Lass eine Zelle auf "nicht in den Bibliotheksdaten", statt zu raten.

Lies dann meine aktiven responsiven Suchanzeigen in Google Ads: Finde sie mit list_entities (Entität ads), lies den Text mit get_ad_details und nutze rsa_asset_performance, um zu sehen, welche meiner Überschriften und Beschreibungen tatsächlich Klicks und Conversions bringen. Vergleiche meine Aussagen mit denen der Wettbewerber. Schließe mit drei kurzen Listen ab:
1. Aussagen, die alle Wettbewerber machen. Das sind Grundvoraussetzungen, markiere also alle, die mir fehlen.
2. Zwei oder drei Aussagen, die niemand macht und die ich glaubwürdig besetzen könnte, plus der Nachweis, den ich dafür jeweils bräuchte.
3. Wettbewerberangebote, die ich nicht nachziehen sollte, und warum (Marge, Kapazität oder das Risiko, schlechte Leads anzuziehen).

Das ist reine Recherche ohne Schreibzugriff. Ändere nichts in meinem Konto.

Strategie

12-Monats-Kalender für Nachfrage und Wettbewerberaktivität erstellen

Kombiniert 12 Monate Suchnachfrage, Anzeigenaktivität der Wettbewerber und deine monatlichen Google-Ads-Ergebnisse in einem Planungskalender. Er legt Budgetgewichte pro Monat fest und zeigt, wann neue Texte und Angebote bereit sein müssen.

Hilf mir, mein Budget rund um die Saisonalität zu planen. Das ist ein Planungsdokument. Ändere keine Budgets oder Kampagnen.

0. Prüfe zuerst seo_history. Wenn ein Trend- oder Paid-Keyword-Lauf für diese Keywords oder Wettbewerber noch wiederverwendet werden kann, verwende ihn wieder.

1. Nachfrage:
- Hole das Google-Trends-Interesse für meine 5 zentralen Service-Keywords in [country or region]: [core keywords].
- Suche dann die Geo-ID für [country or region] und hole die historischen Metriken des Keyword Planners für dieselben Keywords, über die letzten 12 Monate mit der Sprache [language], damit ich auch echte monatliche Suchvolumen sehe.
- Erstelle für jeden Monat einen Nachfrageindex, bei dem mein stärkster Monat = 100 ist. Basiere ihn auf den kombinierten monatlichen Volumen und nutze Trends als Gegenprobe. Denk daran, dass Trends nur relatives Interesse liefert.

2. Wettbewerber: Hole die Live-Anzeigen von [competitor brand names or domains] aus dem Google Ads Transparency Center für die Region [country code].
- Wenn die Ergebnisse Erstausspielungs- oder Startdaten enthalten, nutze sie, um zu zeigen, in welchen Monaten jeder Wettbewerber saisonale Kampagnen oder Aktionen startet und was er anbietet.
- Wenn Daten fehlen oder ein Wettbewerber keine Daten hat, was bei kleinen Werbetreibenden häufig vorkommt, schreibe "no timing data". Erfinde nichts.
- Führe dann für jede Wettbewerber-Domain competitor paid search aus, um aktuelle Anzeigenüberschriften, Angebote und Landingpages zu sehen. Behandle das als Momentaufnahme von heute, nicht als Historie.

3. Meine Performance: Führe eine GAQL-Abfrage auf meinem Google-Ads-Konto für die letzten 12 vollen Monate aus, nach Monat segmentiert (segments.month). Hole Kosten, Conversions und Kosten pro Conversion und berechne meine durchschnittlichen Jahreskosten pro Conversion.

Lege die Budgetgewichte mit diesen Regeln fest:
- Erhöhe das Gewicht in Monaten, in denen die Nachfrage über 80 liegt und meine Kosten pro Conversion innerhalb von 20 % meines Jahresdurchschnitts bleiben.
- Senke es in Monaten, in denen die Nachfrage unter 50 liegt oder meine Kosten pro Conversion mehr als 40 % über dem Durchschnitt liegen.
- Ansonsten halte es neutral. Zeige die Gewichte so, dass sie über das Jahr 100 % ergeben.

Liste außerdem auf:
- Die 2-3 Monate, in denen ich neue Anzeigentexte und Angebote bereit haben sollte, basierend auf den Nachfragespitzen und darauf, wann die Nachfrage zu steigen beginnt.
- Wie viele Wochen vor jeder Spitze die Wettbewerber üblicherweise starten. Gib das nur an, wo Startdaten zurückgegeben wurden, und kennzeichne es als Schätzung. Wo es keine Daten gibt, nutze stattdessen den Monat, in dem die Nachfrage zu steigen beginnt, als Signal für die Vorlaufzeit.

Ändere keine Budgets oder Kampagnen.

Strategie

Welches Angebot verkauft auf Meta wirklich: Hook, Angebot oder Landingpage

Meta-Anzeigen nach Angebotstyp gruppiert, mit einem Urteil, ob schwache Ergebnisse am Creative-Hook, am Angebot selbst oder an der Landingpage liegen.

Analysiere, welche Angebote im Meta-Werbekonto [Werbekonto] in den letzten 60 Tagen funktionieren.

1. Liste alle Anzeigen auf, die mindestens [Mindestbudget] ausgegeben haben.
2. Lies jedes Creative mit get_meta_ad_creative aus. Ordne sein Angebot einem dieser Typen zu: Prozentrabatt, kostenloser Versand, kostenlose Testversion oder Demo, Bundle oder Geschenk, oder kein explizites Angebot.
3. Hole pro Anzeige mit meta_insights_query diese Kennzahlen: Ausgaben, Impressionen, Link-CTR, Landingpage-Aufrufe, Ergebnisse und Kosten pro Ergebnis.
4. Aggregiere die Kennzahlen nach Angebotstyp.

Wende pro Angebotstyp diese Entscheidungsregeln an und nutze [Ziel-Kosten pro Ergebnis] als Zielwert:
- Link-CTR unter dem Median des Kontos: Das Problem liegt beim Hook bzw. Creative.
- Link-CTR über dem Median, aber Kosten pro Ergebnis über dem Ziel: Das Problem liegt beim Angebot oder bei der Landingpage.
- Landingpage-Aufrufe unter 70 % der Link-Klicks: Das Problem liegt bei der Ladegeschwindigkeit der Seite.

Ergebnisse:
1. Eine Tabelle nach Angebotstyp mit den Kennzahlen.
2. Ein einzeiliges Urteil pro Angebotstyp.
3. Zwei nächste Tests, jeweils mit klarer Hypothese und Erfolgskennzahl.

Pausiere oder ändere nichts. Wenn du empfiehlst, Anzeigen zu pausieren, liste sie mit ihren Zahlen auf und warte auf meine Freigabe. Sobald ich freigebe, zeige mir vor jeder Änderung eine Vorschau, bevor du sie umsetzt.

Strategie

Lead-Qualitäts-Audit über Google-, Meta- und LinkedIn-Formulare

Gültige Lead-Quote und Kosten pro gültigem Lead nach Plattform und Kampagne, inklusive Formularanpassungen, die die Lead-Qualität steigern würden.

Das Management stellt die Lead-Qualität in Frage. Prüfe die In-Platform-Lead-Formulare der letzten 30 Tage.

1. Hole die Leads aus drei Quellen:
 - Google-Ads-Lead-Formulare mit list_lead_form_submissions.
 - Meta-Sofortformulare mit download_meta_leads.
 - LinkedIn Lead Gen Forms mit download_linkedin_leads.
2. Markiere einen Lead als ungültig, wenn eines dieser Kriterien zutrifft:
 - Die Telefonnummer hat die falsche Stellenzahl oder offensichtliche Platzhalterziffern.
 - Die E-Mail-Adresse ist gefälscht oder ein Testeintrag.
 - Der Name ist sinnlos.
 - Der Lead ist ein Duplikat eines anderen Leads, innerhalb einer Plattform oder plattformübergreifend.
 - Er enthält eine disqualifizierende Antwort auf die Qualifizierungsfrage.
3. Hole die Ausgaben pro Kampagne aus get_report, meta_campaign_insights und linkedin_campaign_analytics.

Berechne für jede Plattform und Kampagne:
- Leads gesamt
- Gültige Lead-Quote
- Kosten pro Lead
- Kosten pro gültigem Lead

Markiere jede Kampagne mit einer gültigen Lead-Quote unter 60 %.

Ergebnisse:
1. Eine Vergleichstabelle, sortiert nach Kosten pro gültigem Lead.
2. Die drei häufigsten Junk-Muster, die du gefunden hast.
3. Vorgeschlagene Formularänderungen, etwa eine Qualifizierungsfrage mit höherer Kaufabsicht oder ein Pflichtfeld. Formuliere diese ausschließlich als Empfehlungen.

Berichte nur Anzahlen. Zeige keine Namen, Telefonnummern oder E-Mail-Adressen in der Ausgabe. Ändere keine Formulare oder Kampagnen.

Strategie

Conversion-Tracking prüfen, bevor du Funnel-Zahlen präsentierst

Eine Bestanden/Nicht-bestanden-Checkliste für Google Ads, GA4 und die Website-Tags, die zeigt, wie Fehler den ausgewiesenen CPA verzerren.

Bevor ich der Geschäftsführung Funnel-Ergebnisse präsentiere, prüfe, ob den Conversions in [Google-Ads-Konto] und GA4 zu trauen ist. Nutze die letzten 30 Tage.

Führe diese Prüfungen durch:
1. Finde primäre Conversion-Aktionen, die Mikro-Schritte sind (Seitenaufrufe, Button-Klicks, Scrolls) und die Spalte Conversions aufblähen. Nutze list_conversion_actions und list_conversion_goals.
2. Finde Lead-Aktionen, die jede Conversion statt nur eine zählen, sowie ungewöhnliche Lookback-Fenster. Nutze get_conversion_settings.
3. Finde Aktionen, die aktiv sind, im Zeitraum aber null Conversions erfasst haben. Nutze conversion_tracking_health.
4. Suche nach doppelt ausgelösten GA4- oder Ads-Tags auf [Website]. Nutze wordpress_tracking und list_gtm_tags.
5. Vergleiche die Ads-Conversions mit den GA4-Key-Events für dasselbe Ereignis. Markiere jede Abweichung über 25 %.

Ergebnisse:
1. Eine Bestanden/Nicht-bestanden-Checkliste mit dem Nachweis für jede Prüfung.
2. Eine Schätzung, wie hoch der CPA wäre, wenn nur echte Geschäfts-Conversions als primär gezählt würden.
3. Eine priorisierte Liste der Korrekturen.

Wenn eine Korrektur eine Änderung an einer Conversion-Aktion erfordert, zum Beispiel sie auf sekundär zu setzen, zeig mir eine Vorschau der genauen Änderung und warte auf meine Freigabe, bevor du sie anwendest.

Diese Prompts funktionieren am besten, wenn dein KI-Assistent über Opus Growth mit deinen Konten verbunden ist.

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