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Google-Ads-Landingpages nach Speed-Problemen und verschwendetem Budget ranken

Verknüpft die Kosten- und Conversion-Daten der Google-Ads-Landingpages mit echten mobilen Core Web Vitals, schätzt das auf langsamen Seiten verlorene Budget und ordnet, welche Seiten zuerst behoben werden sollten. Nur lesend.

Wann du ihn nutzt

Wenn deine Google-Ads-Leads zurückgehen und du vermutest, dass langsame Landingpages Werbebudget verschwenden.

Was du bekommst

Eine nach Priorität sortierte Tabelle der Landingpages mit Core Web Vitals, geschätzten Streuverlusten, Hauptengpass und den 3 wichtigsten Korrekturen für die schlechtesten Seiten.

Ändert er etwas in meinem Konto?

Nein. Der Assistent liest nur deine Daten und berichtet dir.

Funktioniert mit

Google Ads, SEO Intelligence

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[account]
Ich betreibe ein lokales Dienstleistungsunternehmen und die meisten meiner Leads kommen aus Google Ads im Konto [account]. Finde heraus, welche Landingpages Leads verlieren, weil sie langsam laden. Nur lesend: Ändere nichts im Konto. 1. Führe google_ads_query auf landing_page_view für die letzten 30 Tage aus (segments.date DURING LAST_30_DAYS): landing_page_view.unexpanded_final_url, Klicks, Kosten, Conversions, speed_score und mobile_friendly_clicks_percentage. Berechne die Conversion-Rate als Conversions geteilt durch Klicks pro URL und den Kontodurchschnitt als Gesamt-Conversions geteilt durch Gesamtklicks über alle URLs. Wenn speed_score oder mobile_friendly_clicks_percentage leer zurückkommen, markiere sie als nicht verfügbar und mach weiter. 2. Nimm die Top-8-URLs nach Kosten und führe core_web_vitals auf jeder aus, strategy mobile, resources=true. Berichte LCP, INP und CLS aus den Felddaten. Wenn eine Seite keine Felddaten für INP hat, berichte stattdessen den Lab-TBT, markiere INP als "no field data" und zähle ihn nicht als schlecht. Sag für jede Metrik, ob es Feld- oder Labdaten sind. 3. Bewerte jede Metrik als gut, verbesserungswürdig oder schlecht. LCP gut bei 2,5 s oder weniger, schlecht über 4 s. INP gut bei 200 ms oder weniger, schlecht über 500 ms. CLS gut bei 0,1 oder weniger, schlecht über 0,25. 4. Benenne den Haupt-Engpass pro Seite anhand der Ressourcenlisten: das LCP-Element, render-blockierende Dateien, ungenutztes CSS oder JS oder überdimensionierte Bilder. 5. Schätze das verschwendete Budget für Seiten, die unter dem Kontodurchschnitt konvertieren: Kosten × (1 − Conversion-Rate der Seite ÷ Conversion-Rate des Kontos). Seiten auf oder über dem Durchschnitt erhalten 0. 6. Erstelle eine Tabelle mit diesen Spalten: URL, Kosten, Conversions, Conversion-Rate, Speed-Score, LCP, INP, CLS, Anzahl schlechter Metriken, geschätztes verschwendetes Budget, Haupt-Engpass. 7. Ordne nach Priorität: zuerst das geschätzte verschwendete Budget, dann die Anzahl schlechter Metriken als Tie-Breaker. Wenn eine Seite wenige Klicks hat (unter 50), sag, dass die Conversion-Rate noch nicht verlässlich ist. Markiere jede Seite, bei der der mobile LCP über 4 s liegt und die Conversion-Rate unter dem Kontodurchschnitt. Diese Seiten werden zuerst behoben. Schließe mit den Top-3-konkreten Fixes für jede markierte Seite ab, basierend auf dem, was Lighthouse tatsächlich gemeldet hat.

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