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

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Monatliches Scorecard zur Sichtbarkeit Ihrer Marke in KI-Antworten erstellen und mit dem Vormonat vergleichen

Misst jeden Monat dasselbe Fragenset in ChatGPT, Perplexity und Gemini, prüft, ob Sie in den KI-Antworten von Google zitiert werden, und verbindet das mit KI-Verweisen in GA4 und Markensuchen in der Search Console. Nennt Messrauschen und Grenzen der Tools offen.

Wann du ihn nutztWenn Sie wissen möchten, ob Ihre Marke in ChatGPT, Perplexity und den KI-Antworten von Google auftaucht und ob diese Sichtbarkeit von Monat zu Monat wächst.

Erstelle das Scorecard dieses Monats zur Sichtbarkeit meiner Marke [Markenname] und meiner Website [Domain] in KI-Antworten. Markt: [Land], Sprache: [Sprachcode, z. B. de]. Meine Wettbewerber: [bis zu 3 Namen von Wettbewerber-Marken]. Mein festes Fragenset: [5 bis 6 Fragen, die meine Marke nicht nennen und so formuliert sind, wie ein echter Kunde sie stellen würde]. Scorecard des Vormonats: [Tabelle des Vormonats einfügen oder "erster Monat" schreiben]. Das Ganze ist rein lesend.

Halte das Fragenset jeden Monat identisch, sonst lassen sich die Monate nicht vergleichen. Wenn ich keine Fragen angegeben habe, schlage 6 vor (2 vom Typ "beste [Dienstleistung] in [Stadt]", 2 Vergleiche, 1 zum Preis, 1 How-to), lass sie dir von mir bestätigen und weise darauf hin, dass das Set sich nicht mehr ändert.

1. Credit-Check. Nutze seo_history, um kürzlich ausgeführte Abfragen mit diesen Argumenten zu finden. Rufe die wiederverwendbaren mit denselben Argumenten erneut auf, sie kommen ohne Kosten zurück. Sag mir, wie viele neue Aufrufe nötig sind.
2. Anteil in KI-Chats. Führe seo_geo_tracker aus mit brand=[Markenname], brand_domain=[Domain], den Wettbewerbern und dem Fragenset, engines='chat_gpt,perplexity' und repeats=2. Das Tool führt pro Aufruf höchstens 24 Sprachmodell-Abfragen aus (Fragen × Engines × Wiederholungen) und senkt die Wiederholungen selbst, wenn dieses Limit überschritten wird. Gib daher prompts_used und calls aus der Antwort an, damit die Monate auf derselben Skala bleiben. Nimm die Erwähnungsquote der Marke, die Anzahl der Antworten, die meine Domain zitieren, die Quote je Engine, die Quote jedes Wettbewerbers und die am häufigsten zitierten Quell-Domains. Dieses Tool liefert nicht den Antworttext, nur Quoten und Quell-Domains.
3. KI-Antworten von Google. Führe die 3 Fragen mit der stärksten kommerziellen Absicht durch seo_ai_overview aus: target=[Domain], location=[Ländername auf Englisch, z. B. Germany], language=[Sprachcode]. Halte für jede fest, ob eine KI-Antwort erscheint, ob meine Domain zitiert wird und welche Domains stattdessen zitiert werden. Achtung: Die Liste references kann leer zurückkommen, während die Quellen nur als Links im Text von ai_answer stehen. Vertraue in diesem Fall target_cited nicht, sondern zähle die Domains der Links im Text. ai_answer wird bei 1.200 Zeichen abgeschnitten. Schreibe "nicht zitiert" daher als "nicht im sichtbaren Teil", nicht als Gewissheit.
4. Erwähnungen insgesamt. Führe seo_geo_citations mit brand=[Markenname] aus und übernimm die Anzahl der Erwähnungen in den KI-Antworten von Google und in ChatGPT. Wenn mein Markenname aus gebräuchlichen Wörtern besteht (zum Beispiel zwei Alltagswörter), kann diese Zahl durch fremde Texte aufgebläht sein. Weise darauf hin und nutze diese Zeile für den Trend, nicht als exakte Zahl.
5. Echte Besuche. Rufe in meiner GA4-Property [GA4-Property] mit ga4_report und dimension='source' die Sitzungen und Schlüsselereignisse der letzten 30 Tage und der 30 Tage davor ab. Addiere chatgpt.com, perplexity.ai, gemini.google.com, copilot.microsoft.com, claude.ai und jede weitere Quelle, die eindeutig zu einem KI-Assistenten gehört. Lass bezahlten Traffic mit utm-Parametern aus (zum Beispiel eine Anzeigenquelle wie chatgpt_ads), denn das ist keine organische Sichtbarkeit.
6. Markensuchen. Nutze in meiner Search-Console-Property get_report mit platform='search_console', breakdown='query' für die letzten 28 Tage und die 28 Tage davor und addiere Impressionen und Klicks für Suchanfragen, die meinen Markennamen enthalten. Erwähnungen in KI-Antworten erhöhen oft die Markensuchen, diese Zeile ist also ein indirektes Signal.

Formatiere die Ausgabe so. Zuerst eine Zusammenfassung in vier Sätzen. Dann die Scorecard-Tabelle: Kennzahl, dieser Monat, Vormonat, Veränderung, Anmerkung. Zeilen: Erwähnungsquote in ChatGPT, Erwähnungsquote in Perplexity, Antworten mit Zitat meiner Domain, Erwähnungsquote jedes Wettbewerbers, Fragen, bei denen die KI-Antwort von Google mich zitiert, Erwähnungszahlen aus seo_geo_citations, Sitzungen und Schlüsselereignisse aus KI-Assistenten, Impressionen der Markensuchen. Dann eine Tabelle pro Frage: Frage, in ChatGPT erwähnt, in Perplexity erwähnt, von Google zitiert, meistzitierte Wettbewerber-Quelle. Dann die 10 am häufigsten zitierten Quell-Domains und wie viele davon meine Website, die Website eines Wettbewerbers oder ein Dritter sind.

Entscheidungsregeln: Bei zwei Wiederholungen kennzeichne jede Änderung einer Quote unter 10 Punkten als "im Rauschen" und lies sie nicht als echte Veränderung. Wenn dies der erste Monat ist, lass die Spalte Veränderung leer und halte diesen Monat als Ausgangswert fest. Schließe mit einer Empfehlung für den nächsten Monat ab und gib die Tabelle in einer Form aus, die ich nächsten Monat zum Einfügen kopieren kann.

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Conversion-Verzögerung messen, bevor du die letzten Tage bewertest

Ermittelt je Kampagne, wie viele Tage nach dem Klick Conversions erfasst werden, schätzt, wie unvollständig die letzten Tage noch sind, und sagt, ob eine Gebotsentscheidung warten sollte.

Wann du ihn nutztWenn die Kosten pro Conversion in Google Ads in den letzten 7 Tagen schlechter aussehen und Sie nicht wissen, ob es ein echter Einbruch ist oder nur Conversions, die noch nicht erfasst wurden.

In meinem Google-Ads-Konto [Kontoname] sehen die Kosten pro Conversion der letzten 7 Tage höher aus. Bevor ich handle, will ich wissen, ob das ein echter Rückgang ist oder nur Conversions, die noch nicht erfasst wurden. Das ist eine reine Leseanalyse, ändere bitte nichts.

1. Conversion-Aktionen kennen. Liste die Aktionen mit list_conversion_actions auf, inklusive Zählmethode und Lookback-Fenster für Klicks (click_lookback_days). Verwende in den folgenden Schritten nur Aktionen, die in der Spalte „Conversions“ enthalten sind (included_in_conversions).
2. Verzögerungskurve aufbauen. Rufe mit google_ads_query die letzten 90 Tage je Kampagne ab, segmentiert nach segments.conversion_lag_bucket, mit metrics.conversions und metrics.conversions_value. Gib den Zeitraum mit BETWEEN und expliziten Datumsangaben an, da DURING LAST_90_DAYS kein gültiger GAQL-Wert ist. Berechne für jede Kampagne, welcher Anteil der Conversions innerhalb des ersten Tages, der ersten 3 Tage, der ersten 7 Tage und der ersten 14 Tage eintrifft.
3. Schätzen, was noch fehlt. Rufe die letzten 14 Tage tageweise ab: Klicks, Kosten, metrics.conversions (nach Klickdatum) und metrics.conversions_by_conversion_date (nach dem Datum, an dem die Conversion stattfand). Schätze anhand der Kurve aus Schritt 2, wie viele Conversions je Tag noch nachkommen. Beispiel: Wenn eine Kampagne 60 % ihrer Conversions innerhalb von 3 Tagen erreicht, zeigt ein Tag von vor 3 Tagen aktuell etwa 60 % seiner endgültigen Zahl.
4. Vergleich korrigieren. Vergleiche die letzten 7 Tage mit den 7 Tagen davor auf zwei Arten: mit Rohwerten und mit verzögerungsbereinigten Schätzungen. Kennzeichne jede bereinigte Zahl als „Schätzung“.

Entscheidungsregeln:
1. Hat eine Kampagne in den letzten 90 Tagen weniger als 30 Conversions, ist ihre Verzögerungskurve nicht belastbar. Schätze für sie nichts, schreibe „nicht genug Daten“ und zeige nur den Rohwert.
2. Liegt die bereinigte Schätzung innerhalb von 15 % der Vorwoche, führe den Rückgang auf die Verzögerung zurück und empfiehl keine Änderung von Gebot, Budget oder Ziel.
3. Zeigt die bereinigte Schätzung weiterhin einen deutlichen Rückgang, erklärt die Verzögerung ihn nicht. Sag das klar und nenne die ersten drei Stellen, an denen als Nächstes zu suchen ist.
4. Braucht eine Kampagne mehr als 7 Tage, um 90 % ihrer Conversions zu sammeln, empfiehl keine Änderung ihres Ziel-CPA oder Ziel-ROAS auf Basis der letzten 7 Tage.

Formatiere die Ausgabe so: zuerst eine Zusammenfassung in drei Sätzen. Danach eine Tabelle mit einer Zeile pro Kampagne: Kampagne, Conversions der letzten 90 Tage, Anteil am ersten Tag, Anteil in den ersten 7 Tagen, Tage bis 90 % der Conversions, Roh-Conversions der letzten 7 Tage, geschätzte endgültige Conversions der letzten 7 Tage, Kosten pro Conversion roh und geschätzt, Entscheidung (warten, untersuchen, nicht genug Daten). Schließe mit einer Regel für das Team: Wie viele Tage sollte man in diesem Konto warten, bevor man eine Woche bewertet?

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Monatliches Effizienz-Ranking der Paid-Kanäle mit Vorschlag zur Budgetaufteilung

Ein Ranking aller bezahlten Kanäle nach Kosten pro Conversion, mit Ausgabenanteil vs. Conversion-Anteil und einem Vorschlag für die Budgetaufteilung des nächsten Monats.

Wann du ihn nutztWenn ein neuer Monat beginnt und du entscheiden musst, welche Paid-Kanäle mehr oder weniger Budget verdienen.

Vergleiche den letzten Kalendermonat über Google Ads, Meta, TikTok und Microsoft Ads hinweg.

Erstelle eine Tabelle mit diesen Spalten für jeden Kanal:
- Ausgaben
- Conversions
- Kosten pro Conversion
- Conversion-Wert und ROAS, sofern der Wert erfasst wird
- Anteil an den Gesamtausgaben (%)
- Anteil an den gesamten Conversions (%)

Sortiere die Kanäle nach Kosten pro Conversion. Mein Ziel für die Kosten pro Conversion ist [Ziel-CPA].

Entscheidungsregeln:
- Liegt der Conversion-Anteil eines Kanals mindestens 10 Punkte unter seinem Ausgabenanteil, markiere ihn als Kandidaten für eine Kürzung.
- Liegt der Conversion-Anteil eines Kanals mindestens 10 Punkte über seinem Ausgabenanteil, markiere ihn als Kandidaten für eine Skalierung. Bei Google Search nur dann, wenn die Analyse des Anteils an möglichen Impressionen zeigt, dass die Kampagnen Impression Share wegen des Budgets verlieren.
- Hat ein Kanal weniger als 10 Conversions, markiere ihn mit "nicht genug Daten" und lass sein Budget unverändert.

Schlage dann die Aufteilung für den nächsten Monat in einer Tabelle vor, mit aktuellen monatlichen Ausgaben, vorgeschlagenen Ausgaben und einer einzeiligen Begründung pro Kanal. Halte die Gesamtsumme innerhalb von [Monatsbudget].

Wende nichts an. Wenn ich zustimme, zeige eine Vorschau jeder Budgetänderung und warte auf meine Bestätigung.

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Monatlicher Google-Ads-Kundenreport mit teilbarem White-Label-Link

Erstellt einen einseitigen, jargonfreien Monatsreport für einen Kunden mit exakten Kalendermonatszahlen im Vergleich zum Vormonat, erklärt jede größere KPI-Veränderung anhand der Kampagnendaten und erstellt den White-Label-Link erst, nachdem du den Entwurf freigegeben hast.

Wann du ihn nutztWenn du einem Kunden die monatlichen Google-Ads-Ergebnisse in einfacher Sprache schicken und erklären musst, was sich warum bewegt hat.

Erstelle den monatlichen Google-Ads-Report für [Kundenkonto] für [Monat, z. B. 2026-09], im Vergleich zum vorherigen Kalendermonat.

Daten:
- Nutze list_accounts, um die Customer-ID von [Kundenkonto] zu finden.
- Hole die exakten Kalendermonatszahlen mit get_report (platform google_ads) über start_date und end_date für [Monat] und danach noch einmal für den Vormonat. Hole sowohl die Kontosummen als auch die Zeilen auf Kampagnenebene.
- Wenn du mehr Kampagnendetails brauchst, nutze performance_report auf Kampagnenebene.
- KPIs: Kosten, Klicks, Conversions, Conversion-Wert, CPA, ROAS und CTR, jeweils mit der prozentualen Veränderung. Wenn in diesem Konto kein Conversion-Wert erfasst wird, lass den ROAS weg und nenne den Grund in einer Zeile.

Schreibe den Report für einen Kunden, der kein Marketer ist:
1. Eine Executive Summary in 3 Sätzen: Ergebnis, wichtigster Treiber und was als Nächstes kommt.
2. Eine KPI-Tabelle mit diesem Monat, dem Vormonat und der prozentualen Veränderung.
3. Die Top 3 Kampagnen nach Conversions. Nenne außerdem die Kampagne mit dem höchsten CPA unter denen, die mehr als 10 % der Gesamtausgaben des Monats hatten.
4. Drei konkrete nächste Schritte für den kommenden Monat, jeweils an etwas in den Daten geknüpft.

Markiere jede KPI, die sich um mehr als 15 % verändert hat. Erkläre jede davon mit Belegen aus den Kampagnenzeilen, etwa einer Budgetverschiebung zwischen Kampagnen, einer CPA-Veränderung in einer bestimmten Kampagne oder einem Conversion-Rückgang. Wenn die Daten die Veränderung nicht erklären, sag das klar und rate nicht.

Halte alles auf einer Seite und ohne Fachjargon. Zeig mir zuerst den Entwurf und stopp dann.

Nachdem ich den Entwurf freigegeben habe, erstelle den teilbaren White-Label-Link mit client_report_link und brand_name [Agentur- oder Kundenmarke]. Beachte: Dieses Tool akzeptiert nur ein rollierendes Tagesfenster bis jetzt, keinen benannten Monat. Sag mir deshalb vor dem Erstellen, welche exakten Daten der Link mit dem geplanten days-Wert abdeckt und ob das zu [Monat] passt. Wenn es nicht passt (zum Beispiel, weil das Monatsende schon lange her ist), sag mir das deutlich und lass mich wählen: den Link trotzdem mit seinem rollierenden Fenster erstellen oder den Link weglassen, und ich schicke den freigegebenen Entwurf selbst. Gib mir danach die URL.

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Agentur-Portfolio-Triage: Welche Kundenkonten brauchen diese Woche Aufmerksamkeit

Vergleicht alle verbundenen Google-Ads-Kundenkonten über die letzten 30 Tage mit den vorherigen 30, ergänzt das Budget-Pacing seit Monatsbeginn, sortiert die Konten nach Risiko und gibt Account Managern für die Top 5 einen datenbasierten ersten Check. Nur lesend.

Wann du ihn nutztWenn du viele Google-Ads-Kundenkonten betreust und wissen musst, welche du diese Woche zuerst öffnen solltest.

Führe eine Triage aller verbundenen Google-Ads-Kundenkonten durch. Vergleiche die letzten 30 Tage mit den vorherigen 30 Tagen.

So kommst du an die Zahlen:
- Führe portfolio_report mit days=30 aus und danach noch einmal mit days=60. Leite für jedes Konto die vorherigen 30 Tage ab, indem du die 30-Tage-Werte von den 60-Tage-Werten abziehst (Kosten, Klicks, Conversions, Conversion-Wert), und berechne CPA und ROAS für beide Zeiträume selbst.
- Nutze list_accounts, um die Customer-ID jedes Kontos zu bekommen, und führe dann für jedes Konto budget_pacing_alerts mit threshold_pct=10 aus. Das Pacing ist eine Hochrechnung seit Monatsbeginn bis zum Monatsende und nicht das 30-Tage-Fenster, beschrifte diese Spalte daher mit "Pacing (aktueller Monat)".
- Wenn ein Konto keinen Conversion-Wert erfasst, markiere den ROAS als n/a, statt ihn als unter dem Ziel zu behandeln.

Markiere ein Konto als gefährdet, wenn mindestens eine dieser Bedingungen zutrifft:
- CPA um mehr als 20 % gestiegen
- Conversions um mehr als 20 % gesunken
- ROAS unter [Ziel-ROAS oder Ziele pro Konto auflisten]
- Eine Kampagne wird vom Budget-Pacing als um mehr als 10 % über- oder unterschritten zum Monatsende markiert

Liefere eine Tabelle mit diesen Spalten: Konto, Ausgaben, Conversions, CPA, ROAS, % Veränderung bei CPA und Conversions, Pacing (aktueller Monat), Risikogründe. Sortiere sie nach der Anzahl der Risikogründe, danach nach Ausgaben.

Liste unter der Tabelle die 5 Konten auf, die unsere Account Manager diese Woche zuerst öffnen sollten. Führe nur für diese 5 conversion_tracking_health (days=30) und search_terms_report (days=30, nach Kosten sortiert) aus, um die Empfehlung zu untermauern. Nenne für jedes einen konkreten ersten Check, zum Beispiel "Suchbegriffe in Kampagne X verbrauchen Budget ohne Conversions" oder "Conversion-Aktion Y hat in 30 Tagen nichts erfasst", basierend auf dem, was die Daten zeigen. Wenn keiner der beiden Reports das Problem des Kontos erklärt, sag, was du dir als Nächstes ansehen würdest, statt zu raten.

Schließe mit den Konten ab, die sich am stärksten verbessert haben. Das sind gute Nachrichten für Kundengespräche.

Das ist nur lesend. Ändere nichts in einem Konto.

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Full-Funnel-Kundenreport: Paid-, organische und Onsite-Ergebnisse in einer Ansicht

Ein monatlicher Funnel-Report, der Google Ads, Search Console und GA4 verbindet und zeigt, welcher Kanal tatsächlich die Schlüsselereignisse getrieben hat.

Wann du ihn nutztWenn ein Kunde fragt, welcher Kanal die Ergebnisse wirklich gebracht hat, und du bezahlte, organische und Onsite-Daten in einer Geschichte brauchst.

Erstelle einen Full-Funnel-Report für [Kundenname] für die letzten 28 Tage im Vergleich zu den vorherigen 28 Tagen.

Nutze die einheitliche Marketing-Übersicht, um eine Funnel-Tabelle zu erstellen:
- Google Ads: Ausgaben, Klicks und Conversions
- Search Console: organische Klicks, Impressionen und durchschnittliche Position
- GA4: Sitzungen, Engagement-Rate und Schlüsselereignisse

Zeige für jede Zeile die prozentuale Veränderung.

Schlüssle dann die GA4-Sitzungen und Schlüsselereignisse nach Sitzungsquelle / Medium auf. Zeige, welche Kanäle die Schlüsselereignisse erzeugt haben und wie sich ihr Anteil verändert hat.

Liste aus der Search Console die 5 Suchanfragen mit den größten Klickgewinnen und die 5 mit den größten Klickverlusten auf.

Schreibe eine kurze Kundenerzählung mit höchstens 5 Stichpunkten. Wenn sich die Google-Ads-Conversions und die bezahlten GA4-Schlüsselereignisse um mehr als 20 % unterscheiden, sag das und erkläre, dass beide Systeme unterschiedlich zählen. Behandle die Lücke nicht als Fehler, solange die Daten das nicht belegen.

Schließe mit 3 Prioritäten für den nächsten Monat ab, die jeweils an eine konkrete Zahl im Report geknüpft sind.

Rein lesend. Nimm keine Änderungen vor.

Kontoprüfung

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KontoprüfungNur lesend

Vollständiges Google-Ads-Konto-Audit mit den drei Maßnahmen, die zuerst umgesetzt werden sollten

Prüft das gesamte Konto in einem Durchgang, von Messung und Gebotsstrategie bis zu Kontostruktur und Landingpages. Sortiert die Ergebnisse nach Wirkung und benennt die ersten drei Maßnahmen, ohne etwas zu ändern.

Wann du ihn nutztWenn du ein Google-Ads-Konto übernimmst oder ihm misstraust und wissen willst, was wirklich falsch läuft und wo du mit der Behebung anfangen sollst.

Führe ein vollständiges Audit meines Google-Ads-Kontos [Kontoname] durch. Wenn das Konto jünger als 90 Tage ist, nutze alle verfügbaren Tage, andernfalls die letzten 90 Tage. Das ist eine reine Leseprüfung, ändere nichts.

Beginne mit account_snapshot, um für jede Kampagne Status, Budget, Gebotsstrategie, Alter und die Ergebnisse seit dem Start zu erhalten. Trenne die Kampagnen, die Ergebnisse liefern, von denen, die Budget verbrauchen, ohne zu konvertieren. Gehe dann diese Bereiche der Reihe nach durch:

1. Messung. Liste die primären Conversion-Aktionen mit list_conversion_actions auf. Markiere jede primäre Aktion, die in den letzten 30 Tagen nichts erfasst hat. Suche nach Konfigurationen, die dieselbe Person doppelt zählen können, zum Beispiel ein Klick auf die Telefonnummer und ein Klick auf WhatsApp auf der Website, die als zwei getrennte primäre Aktionen eingerichtet sind, oder das Google-Ads-Tag und ein importiertes GA4-Event, die beide für dasselbe Formular als primär gelten. Prüfe, wie viele Klicks auf den Anrufbutton in den Anzeigen entfielen und ob diese Anrufe tatsächlich erfasst wurden, mit google_ads_query auf call_view.
2. Gebote und Budget. Zeige mit impression_share_analysis pro Kampagne den durch Budget und durch Rang verlorenen Anteil an Impressionen. Finde mit keyword_quality_report Keywords, die unter dem Gebot für die erste Seite liegen oder wegen niedriger Qualität selten ausgeliefert werden. Sage bei Kampagnen mit Smart Bidding, ob die letzten 30 Tage genügend Conversions für das verwendete Ziel enthalten.
3. Struktur. Prüfe, ob Markensuchen sich eine Kampagne mit generischen Suchen teilen, ob jede Anzeigengruppe auf die Seite ihrer eigenen Leistung verweist und ob dasselbe Keyword in mehr als einer Anzeigengruppe steht.
4. Suchbegriffe. Trenne mit search_terms_report Begriffe, die Budget verbrauchen, ohne zu konvertieren, Wettbewerbermarken und informationsorientierte Suchen. Zähle einen Begriff mit mindestens einer Conversion nie als Verschwendung.
5. Anzeigen und Assets. Prüfe die Anzeigeneffektivität, abgelehnte Assets und ob Sitelinks auf die richtige Seite verweisen. Markiere separat jeden Text und jedes Asset, das eine Leistung beschreibt, die das Unternehmen nicht anbietet: [nicht angebotene Leistungen, oder "keine" eintragen].
6. Landingpages. Hole mit google_ads_query aus landing_page_view Klicks, Kosten und Conversion-Rate pro Seite. Prüfe auf den Seiten mit dem höchsten Budgetverbrauch, ob ein Telefon- und ein WhatsApp-Button vorhanden sind, und kontrolliere die mobile Ladegeschwindigkeit mit core_web_vitals.
7. Standort, Zeitplan und Gerät. Zeige, ob die Standortoption auf "Präsenz" eingestellt ist, wie viel Budget außerhalb des Zielgebiets ausgegeben wird sowie Ausgaben und Conversions außerhalb von [Geschäftszeiten].

Formatiere die Ausgabe so: zuerst eine Zusammenfassung in fünf Sätzen, wie das Konto dasteht. Danach eine nach Wichtigkeit sortierte Ergebnistabelle: Problem, Beleg, geschätzte Wirkung, Empfehlung. Am Ende die drei Maßnahmen, die zuerst umgesetzt werden sollten, und warum jede davon zuerst kommt. Wo die Daten für eine Schlussfolgerung nicht ausreichen, rate nicht, sondern sage, was fehlt.

KontoprüfungNur lesend

Vollständiges Meta-Ads-Konto-Audit mit den drei wichtigsten Sofortmaßnahmen

Prüft in einem Durchgang Messung, Auslieferungsprobleme, Lernphase, Targeting, Placements und Creative-Ermüdung. Priorisiert die Erkenntnisse und nennt die ersten drei Maßnahmen, ohne etwas zu verändern.

Wann du ihn nutztWenn die Ergebnisse deiner Meta-Anzeigen eingebrochen sind oder stagnieren und du wissen willst, was im Konto schiefläuft, bevor du etwas änderst.

Prüfe mein Meta-Werbekonto [ad account] von Anfang bis Ende. Nimm die letzten 30 Tage als Hauptzeitraum und die 30 Tage davor als Vergleich. Das ist eine reine Leseprüfung, verändere nichts.

Beginne mit account_snapshot für die Plattform meta, um Status, Budget, Zielsetzung, Alter und die Ergebnisse seit dem Start jeder Kampagne zu erhalten. Meta kennt keine einheitliche Conversion-Zahl, verwende also für jede Kampagne das Ergebnis, auf das sie tatsächlich optimiert (Leads, begonnene Nachrichtenunterhaltungen, Käufe). Gehe dann diese Bereiche der Reihe nach durch:

1. Messung. Prüfe mit list_meta_pixels den Zeitpunkt des letzten Pixel-Events. Bestätige, dass das Event, auf das jede Kampagne optimiert, tatsächlich erfasst wird. Markiere Setups, die dasselbe Ergebnis doppelt zählen können, zum Beispiel Leads, die sowohl über den Pixel als auch über ein Sofortformular erfasst werden.
2. Auslieferung. Liste Anzeigengruppen auf, die abgelehnt wurden, in der Prüfung hängen, keine aktive Anzeige mehr haben oder weniger als die Hälfte ihres Budgets ausgeben. Nenne zu jeder den von Meta angegebenen Grund.
3. Lernphase. Finde Anzeigengruppen, die so stark aufgeteilt sind, dass sie keine 50 Ergebnisse pro Woche erreichen können. Zeige mit meta_change_history die Änderungen der letzten 14 Tage, die das Lernen zurückgesetzt haben.
4. Targeting und Zielgruppen. Markiere Anzeigengruppen, die dieselbe Zielgruppe ansprechen, sowie Anzeigengruppen, deren Frequenz über [maximum frequency] liegt.
5. Placements und Geräte. Vergleiche mit get_report die Kosten pro Ergebnis nach publisher_platform und nach Gerät mit dem Kontodurchschnitt. Triff keine Entscheidungen auf Basis von Segmenten mit weniger als 20 Ergebnissen.
6. Creatives. Betrachte eine Anzeige als ermüdet, wenn die Frequenz steigt, während die Klickrate sinkt und die Kosten pro Ergebnis zunehmen. Beschreibe kurz den Ansatz, den die erfolgreichen Anzeigen gemeinsam haben.
7. Ziel. Prüfe, ob die Seite oder der WhatsApp-Link, auf die die Anzeigen verweisen, funktioniert und zur Zielsetzung passt.

Gliedere die Ausgabe so: zuerst eine Zusammenfassung in fünf Sätzen, wie das Konto dasteht. Danach eine nach Wichtigkeit geordnete Tabelle der Erkenntnisse: Problem, Beleg, geschätzte Auswirkung, Empfehlung. Zum Schluss die drei Maßnahmen, die zuerst umgesetzt werden sollten, und warum jede davon an dieser Stelle steht. Wo die Daten für eine Schlussfolgerung nicht ausreichen, rate nicht, sondern sage, was fehlt.

KontoprüfungÄndert nach deiner Freigabe

Telefon- und WhatsApp-Anfragen zu einer verlässlichen Conversion zusammenführen

Verhindert, dass eine Person doppelt gezählt wird, wenn sie sowohl anruft als auch eine Nachricht schickt. Verknüpft die beiden Buttons auf der Website mit einer einzigen Conversion und prüft, ob der Anruf-Button in den Anzeigen überhaupt gemessen wird.

Wann du ihn nutztWenn Interessenten über Ihre Website sowohl anrufen als auch per WhatsApp schreiben und Sie vermuten, dass eine Person doppelt als Conversion gezählt wird und Ihre Kosten pro Conversion zu günstig aussehen.

In meinem Google-Ads-Konto [Kontoname] erreichen uns Interessenten über die Telefon- und WhatsApp-Buttons auf der Website. Wenn eine Person, die beide Buttons klickt, als zwei Conversions zählt, sehen meine Kosten pro Conversion günstiger aus, als sie tatsächlich sind, und der Gebotsalgorithmus lernt das Falsche. Behebe das.

1. Bestehende Einrichtung erfassen. Liste mit list_conversion_actions die primären Aktionen, ihre Kategorien und Zählweisen auf. Zeige in meinem Tag-Manager-Container [GTM-Container-ID] mit list_gtm_tags, welcher Tag welches Conversion-Label auslöst. Schätze anhand von Zahlen, wie oft ein einzelner Anzeigenklick in den letzten 30 Tagen mehr als eine Kontakt-Conversion erzeugt haben könnte.
2. Der Anruf-Button in den Anzeigen. Prüfe mit google_ads_query, wie viele Klicks und wie viel Budget auf den Anruf-Button in den Anzeigen entfielen, und kontrolliere mit call_view, ob diese Anrufe erfasst wurden. Wenn es Klicks, aber keine Einträge gibt, sag das deutlich und biete zwei Optionen an: das Anruf-Asset entfernen oder diese Klicks als nicht gemessenen Traffic akzeptieren.
3. Plan vorlegen. Schlage eine einzige Conversion-Aktion mit dem Namen "Kontakt-Klick (Telefon + WhatsApp)" vor, bei der die Zählweise auf "Eine" steht. Verknüpfe sie mit einem Tag, das sowohl beim Telefon- als auch beim WhatsApp-Trigger feuert. Stelle die beiden alten Aktionen auf sekundär. Sag, ob bei Kampagnen mit Smart Bidding das Ziel überprüft werden muss, weil die Zahl der Conversions sinken wird.
4. Nach meiner Freigabe umsetzen. Lege die Conversion-Aktion an, stelle die Zählweise auf "Eine", aktualisiere den Tag im Tag Manager und zeige mir vor der Veröffentlichung die Liste der Änderungen. Notiere nach der Veröffentlichung, welche Version wiederhergestellt werden kann.

Schließe mit einem kurzen Testplan ab: Wie sehe ich im Vorschaumodus, dass nur der neue Tag feuert, wenn beide Buttons geklickt werden, und wie viele Tage dauert es, bis sich die Korrektur in den echten Daten zeigt?

KontoprüfungNur lesend

Vollständiges SEO-, AEO- und GEO-Audit mit belegter Scorecard

Bewertet Zugriff, technischen Zustand, strukturierte Daten, Zitierfähigkeit der Inhalte, Vertrauenssignale und gemessene KI-Sichtbarkeit in sechs Bereichen mit je fünf konkreten Prüfpunkten. Zeigt zu jedem Punkt den Beleg und sortiert die Maßnahmen nach Wirkung und Aufwand, ohne etwas zu verändern.

Wann du ihn nutztWenn Sie wissen möchten, wie sichtbar und vertrauenswürdig Ihre Website in der klassischen Suche, in Antwortmaschinen und in KI-Suche ist, und eine priorisierte Liste brauchen, was zuerst zu beheben ist.

Auditiere meine Website [site URL] von Anfang bis Ende für die klassische Suche, Answer Engines (AEO) und KI-Suche (GEO). Meine Search-Console-Property: [Search Console property]. Wichtigster Wettbewerber: [competitor domain, or "none"]. Markt: [country], Sprache: [language code]. Die 3 Suchanfragen, die mir das meiste Geschäft bringen: [3 commercial queries]. Meine wichtigsten Seitentemplates: [homepage, one service page, one blog post URL]. Die Aufgabe ist rein lesend.

Credit-Regel: Prüfe vor dem Start mit seo_history frühere Läufe und rufe die wiederverwendbaren mit denselben Argumenten erneut auf. Zeige mir einmal die Liste der neuen Aufrufe, die Credits verbrauchen, und hole meine Freigabe ein.

Datenerhebung:
1. Führe die gebündelte Analyse mit seo_full_analysis aus und übergib domain, competitor, location und language. Der Abschnitt zur KI-Sichtbarkeit misst das einzelne Keyword, für das die Website am besten rankt, und das kann mit meinem Geschäft nichts zu tun haben; verwende diesen Abschnitt nicht für die Bewertung, sondern miss meine 3 kommerziellen Suchanfragen mit seo_ai_overview und target=[domain]. Wenn references leer ist, zähle die Domains der Links innerhalb von ai_answer.
2. Führe seo_site_crawl mit max_pages nahe an der Seitenzahl der Website aus (höchstens [page limit]). Der Aufruf liefert eine task_id; rufe ihn nach 60 bis 90 Sekunden erneut mit derselben task_id auf und warte, bis die Zusammenfassung vorliegt. Hole bei Bedarf die vollständige URL-Liste eines Problems über den Parameter issue. Wenn das Crawl-Limit nicht die gesamte Website abdeckt, weise darauf hin, dass die Ergebnisse eine Stichprobe sind.
3. Lies robots.txt, sitemap.xml und llms.txt mit site_read_url. Lies meine Template-Seiten mit text=true (wenn truncated true ist, erneut mit max_bytes=1000000) und mit outline=true. Für JSON-LD lies dieselben Seiten mit max_bytes=1000000 und extrahiere die Blöcke.
4. Miss die Startseite und die Leistungsseite mit seo_audit und strategy='mobile'. Verwende für die Core Web Vitals reale Nutzerdaten (Felddaten), sofern vorhanden, andernfalls den Labor-Wert, und gib an, welchen du genutzt hast.
5. Nutze get_report mit platform='search_console' und den Aufschlüsselungen 'query by impressions' und 'page by impressions' für die letzten 90 Tage. Prüfe die 10 Seiten mit den meisten Impressionen mit gsc_inspect_urls. Hole den Sitemap-Status mit gsc_sitemaps.
6. Denke daran, dass verschiedene Tools unterschiedliche Versionen derselben Seite sehen können: Wenn seo_technical_audit oder seo_site_crawl einen Title in einer anderen Sprache misst als site_read_url anzeigt, halte das als Befund fest, denn die Website leitet Besucher möglicherweise nach Land um.

Scorecard: sechs Bereiche mit je fünf Prüfpunkten, jeder Prüfpunkt bestanden (1) oder nicht bestanden (0). Wenn zu einem Prüfpunkt keine Daten vorliegen, schreibe "nicht gemessen" und nimm ihn aus dem Nenner; bewerte niemals durch Raten.
1. Zugriff und Crawlbarkeit: robots.txt ist für KI-Crawler mit Suchfunktion geöffnet; wichtige Seiten liefern 200 mit höchstens einer Weiterleitung; kein noindex auf wichtigen Seiten; die Sitemap enthält keine Fehler und enthält die wichtigen Seiten; der Hauptinhalt ist ohne JavaScript sichtbar.
2. Technischer Zustand und Geschwindigkeit: LCP mobil unter 2,5 Sekunden; CLS unter 0,1; INP unter 200 ms; keine defekten Seiten oder defekten internen Links im Crawl; keine doppelten Titles oder Descriptions.
3. Strukturierte Daten und Entität: Ein Organization- oder LocalBusiness-Knoten ist vorhanden; die Knoten sind über @id verknüpft; das Schema passt zum Seitentyp (Service, Article, Product); die Fakten im Schema stimmen mit dem sichtbaren Text überein; die sameAs-URLs funktionieren.
4. Zitierfähigkeit der Inhalte: Der erste Absatz wichtiger Seiten beantwortet die Frage direkt; Überschriften benennen das Thema oder die Frage klar; vergleichbare Fakten stehen in einer Tabelle; eine seitenspezifische FAQ ist vorhanden; es gibt konkrete Zahlen und Daten.
5. Vertrauenssignale: Die Über-uns-Seite ist konkret (wer, wo, seit wann); Kontaktdaten stehen auf der Website und sind konsistent; Beiträge nennen einen Autor oder Herausgeber; Veröffentlichungs- und Aktualisierungsdatum sind sichtbar; Rechtstexte sind über statische Links im Footer erreichbar.
6. Gemessene KI-Sichtbarkeit: Für mindestens eine der 3 kommerziellen Suchanfragen wird die Website in der KI-Antwort von Google zitiert; sie wird bei der Markenanfrage zitiert; llms.txt ist vorhanden und korrekt; die Search Console zeigt Klicks von Non-Brand-Suchanfragen; wenn der wichtigste Wettbewerber bei diesen Suchanfragen zitiert wird, gibt es mindestens eine, bei der auch ich zitiert werde.

Formatiere die Ausgabe so. Zuerst eine Management-Zusammenfassung in fünf Sätzen. Dann die Score-Tabelle: Bereich, Score (z. B. 3/5), nicht bestandene Prüfpunkte. Dann die Beleg-Tabelle: Bereich, Prüfpunkt, Ergebnis, Beleg (Tool-Name und zurückgegebener Wert), betroffene URLs. Dann die Maßnahmenliste: zu jedem Punkt die Wirkung (hoch, mittel, niedrig), der Aufwand (Stunden, Tage, Wochen) und wer ihn umsetzt; hohe Wirkung bei geringem Aufwand zuerst. Zum Schluss die ersten drei Maßnahmen und warum sie an erster Stelle stehen. Fälle kein Urteil über etwas, das nicht gemessen wurde.

KontoprüfungNur lesend

Faktencheck: Was KI über Ihre Marke sagt, Preise, Adresse, Öffnungszeiten und Leistungen

Ruft ab, was die KI-Antwort von Google auf Fragen zu Ihrer Marke sagt und auf welche Quellen sie sich stützt, und prüft jede Aussage anhand der aktuellen Fakten auf Ihrer Website und im Unternehmensprofil. Findet heraus, aus welcher Quelle die falsche oder veraltete Angabe stammt, und plant, wie sich diese Quelle korrigieren lässt.

Wann du ihn nutztWenn Sie vermuten, dass Googles KI-Antworten, ChatGPT oder Perplexity falsche oder veraltete Preise, Adressen, Öffnungszeiten oder Leistungen zu Ihrer Marke nennen.

Prüfe, ob KI-Antworten korrekte Informationen zu meiner Marke [brand name] liefern. Meine Website: [domain]. Markt: [country], Sprache: [language code]. Mein Standort im Unternehmensprofil (Business Profile): [location name or domain, or "none"]. Antworten, die ich aus ChatGPT oder Perplexity kopiert habe: [paste them, or "none"]. Dies ist eine reine Lese- und Planungsaufgabe.

1. Fragen vorbereiten. Schlage 6 bis 8 Fragen dieser Art zu meiner Marke vor und hole meine Freigabe ein: "was ist [brand name]", "[brand name] Preise", "wo ist [brand name]" bzw. die Adresse, "[brand name] Öffnungszeiten", "welche Leistungen bietet [brand name]", "[brand name] vs [competitor]", "ist [brand name] seriös". Formuliere sie in der Sprache des Marktes.
2. Kreditprüfung. Prüfe mit seo_history, ob diese Fragen kürzlich schon abgefragt wurden, und rufe wiederverwendbare Abfragen mit denselben Argumenten erneut auf.
3. KI-Antworten von Google. Führe seo_ai_overview für jede Frage aus: target=[domain], location=[country name in English], language=[language code]. Übernimm den Antworttext (ai_answer) und die Quellen. Ist references leer, nutze die Links innerhalb von ai_answer als Quellen. ai_answer wird nach 1.200 Zeichen abgeschnitten; weise darauf hin, dass sich Aussagen im abgeschnittenen Teil nicht beurteilen lassen. Vermerke jede Frage ohne Antwort als "keine KI-Antwort".
4. ChatGPT und Perplexity. Die Tools von Opus Growth liefern den Antworttext dieser Engines nicht zurück. Wenn ich Antworten eingefügt habe, bewerte sie auf dieselbe Weise. Wenn nicht, schlage vor, dass ich diese Fragen in einem neuen Chat ohne Verlauf stelle und die Antworten einfüge.
5. Korrekte Fakten sammeln. Lies die Preis-, Kontakt-, Über-uns- und Leistungsseiten mit site_read_url und text=true (wenn truncated true ist, erneut mit max_bytes=1000000). Wenn ich einen Standort angegeben habe, lies Name, Adresse, Telefonnummer, Öffnungszeiten, Kategorien und Leistungsliste mit gbp_location_details. Wenn diese beiden Quellen voneinander abweichen, benenne das gesondert, denn die KI kann nicht wissen, welche der beiden sie wiedergeben soll.
6. Aussagen vergleichen. Lege jede konkrete Aussage aus jeder Antwort (Preis, Paketname, Adresse, Telefonnummer, Öffnungszeiten, Leistung, Gründungsjahr, Inhaberschaft, Vergleich) in eine eigene Zeile und vergib eines dieser Labels: korrekt, veraltet (war einmal richtig), falsch, nicht auf der Website (nicht überprüfbar). Vergib keine Labels auf Verdacht.
7. Quelle finden. Öffne bei jeder veralteten oder falschen Aussage die Quelle, auf die sich die Antwort beruft: Lies diese Seite mit site_read_url und bestätige, ob die falsche Angabe tatsächlich dort steht. Liegt die Quelle auf meiner Website, nenne die Seite und den Satz. Handelt es sich um eine Drittseite (Verzeichnis, alte Pressemeldung, Beschwerdeseite), nenne deren URL und das Datum der Seite.

Gib das Ergebnis in diesem Format aus. Zuerst eine Zusammenfassung in vier Sätzen: wie viele Aussagen korrekt sind, wie viele veraltet oder falsch sind und welche falsche Aussage den größten Schaden anrichtet. Dann eine Aussagentabelle: Frage, was die KI gesagt hat, die Quelle, auf die sie sich stützt, der korrekte Fakt samt Quelle (Website-Seite oder Unternehmensprofil), Label. Danach ein Korrekturplan, jede Zeile abhängig davon, woher der Fehler stammt:
1. Quelle ist meine Website: die Seite und der Satz, der geändert werden muss, alter und neuer Text. Wenn ein alter Preis oder eine eingestellte Leistung noch auf einer anderen Seite steht, schlage vor, diese Seite zu aktualisieren oder per 301 weiterzuleiten.
2. Quelle ist das Unternehmensprofil: das zu ändernde Feld, alter und neuer Wert.
3. Quelle ist eine Drittseite: wie man dieser Seite eine Korrekturanfrage schickt, mit einem Nachrichtenentwurf. Sende ihn nicht ab.
4. Der Fakt steht nirgends klar geschrieben: welche Seite der Website ihn in einem klaren Satz nennen sollte.

Ändere nichts und sende keine Nachrichten. KI-Antworten brauchen unter Umständen Wochen, bis eine korrigierte Quelle neu eingelesen ist; weise darauf hin und schlage vor, dieselben Fragen in 4 Wochen erneut zu messen.

KontoprüfungNur lesend

Prüfen, ob KI-Crawler Ihre Website tatsächlich erreichen und lesen können

Wertet die robots.txt für jeden KI-Crawler nach Rolle aus, prüft Statuscodes, Weiterleitungen und blockierende Header und misst, was jede Seite ohne JavaScript anzeigt. Endet mit einer nach Schweregrad geordneten Fix-Liste und ändert nichts.

Wann du ihn nutztWenn Sie wissen möchten, ob ChatGPT, Claude, Perplexity, Gemini und Copilot Ihre Website wirklich erreichen und lesen können, oder wenn Sie vermuten, dass KI-Crawler blockiert werden oder leere Seiten sehen.

Prüfe, ob meine Website [site URL] Inhalte für KI-Suche wie ChatGPT, Claude, Perplexity, Gemini und Copilot ausliefern kann. Meine Search-Console-Property ist [Search Console property, or "none"]. Meine wichtigsten Seiten sind: [5 to 10 page URLs]. Das ist ein reiner Lese-Audit, ändere nichts.

1. robots.txt. Lies [site URL]/robots.txt mit site_read_url und notiere den Statuscode. Wenn die Datei 5xx zurückgibt oder in einer Weiterleitungsschleife landet, sag gleich zu Beginn, dass Crawler die Website möglicherweise gar nicht crawlen. Ermittle dann, welche Regelgruppe für jeden dieser Crawler gilt und ob meine wichtigen Seiten erlaubt sind: OAI-SearchBot, ChatGPT-User, GPTBot, Claude-SearchBot, Claude-User, ClaudeBot, PerplexityBot, Perplexity-User, Googlebot, Google-Extended, Bingbot, Applebot, Applebot-Extended, CCBot, meta-externalagent. Wenn ein Crawler eine Gruppe unter seinem eigenen Namen hat, gilt nur diese Gruppe und die `User-agent: *`-Regeln gelten nicht, berücksichtige das.
2. Sortiere die Crawler nach Rolle. Für Suche und Zitate crawlen OAI-SearchBot, Claude-SearchBot, PerplexityBot, Bingbot und Googlebot. Eine Seite live abrufen, wenn ein Nutzer eine Frage stellt, tun ChatGPT-User, Claude-User und Perplexity-User. Trainingsdaten sammeln GPTBot, ClaudeBot, Google-Extended, Applebot-Extended, CCBot und meta-externalagent. Markiere jeden blockierten Such-Crawler mit dem höchsten Schweregrad, denn dann kann die Website in den Antworten dieses Assistenten nicht zitiert werden. Behandle einen blockierten Trainings-Crawler nicht als Fehler, beschreibe ihn als Entscheidung. Beachte: Google-Extended hat keinen Einfluss auf die Google-Suche oder AI Overviews und steuert nur, ob die Inhalte für Gemini-Modelle verwendet werden.
3. Statuscodes und Header. Lies jede wichtige Seite mit site_read_url und max_bytes=0. Melde nur den Statuscode, die Weiterleitungskette (redirects), die Header `x-robots-tag` und `content-type` sowie den `server`-Wert, nicht den vollständigen Header-Dump. Markiere Weiterleitungsketten mit mehr als zwei Hops, eine End-URL, die vom Canonical abweicht, und jeden noindex- oder nosnippet-Header. Wenn eine Seite 403, 429 oder 503 zurückgibt und der server-Wert eine Schutzschicht wie Cloudflare, Sucuri oder Akamai zeigt, weise darauf hin, dass es sich um eine Bot-Sperre handeln kann.
4. Inhalt ohne JavaScript. Lies die wichtigen Seiten mit site_read_url und text=true. Diese Ansicht wird aus dem HTML extrahiert, das der Server sendet, also genau das, was ein KI-Crawler sieht, der kein JavaScript ausführt. Wenn die Antwort truncated is true meldet, lies die Seite erneut mit max_bytes=1000000, sonst glaubst du, Inhalte weiter unten fehlten. Sag für jede Seite, ob H1, der erste Absatz des Hauptinhalts, Preis- oder Leistungsangaben und Kontaktdaten in diesem Text vorkommen und ob internal_links Links zu den Seiten des Hauptmenüs enthält.
5. Inhalt mit JavaScript. Miss die drei wichtigsten Seiten mit seo_technical_audit, das die Seite mit JavaScript rendert. Markiere gesondert jede Seite, bei der Title, H1 oder Sprache zwischen den beiden Ansichten abweichen. Ein Sprachunterschied entsteht meist durch eine automatische Weiterleitung nach Land oder Browsersprache des Besuchers, und weil die meisten KI-Crawler von Servern in den USA kommen, kann das dazu führen, dass sie die falsche Sprachversion sehen.
6. Was Google sieht. Wenn ich eine Search-Console-Property habe, prüfe die wichtigen Seiten in einem einzigen gsc_inspect_urls-Aufruf: Abdeckungsstatus, Datum des letzten Crawls und von Google gewähltes Canonical. Liste jede wichtige Seite auf, die per robots.txt blockiert ist oder als "Gecrawlt, zurzeit nicht indexiert" angezeigt wird. Liste die eingereichten Sitemaps mit ihren Warnungen und Fehlern über gsc_sitemaps auf.
7. Discovery-Dateien. Lies sitemap.xml und llms.txt mit site_read_url. Prüfe, ob meine wichtigen Seiten in der Sitemap stehen und ob die lastmod-Werte echt aussehen, und sag es, wenn alle URLs dasselbe Datum tragen. Wenn llms.txt fehlt, vermerke es als Lücke, aber nicht als kritische, denn keine der großen KI-Suchmaschinen hat offiziell erklärt, diese Datei als Ranking- oder Zitiersignal zu verwenden.

Benenne die Grenzen der Tools klar. site_read_url sendet seine Anfrage wie ein Browser und kann sich nicht als GPTBot oder ClaudeBot ausgeben, daher taucht eine Firewall-Regel, die nur nach Crawler-Namen blockiert, in diesem Audit nicht auf. Wenn ich ein CDN oder eine Firewall nutze, erinnere mich daran, im zugehörigen Panel nach einer Einstellung zu suchen, die KI-Crawler blockiert (bei Cloudflare "AI Crawl Control" oder "Block AI bots"). Wenn die Website bei Opus Growth gehostet wird, schick mich nicht zu einem CDN-Panel, und wenn du eine Sperre siehst, schlage vor, sie mit report_issue zu melden.

Formatiere die Ausgabe so. Zuerst eine Zusammenfassung in drei Sätzen: Ist meine Website offen für KI-Suche, und wenn nicht, was ist das größte Hindernis. Dann eine Crawler-Tabelle: Crawler, Rolle, robots.txt-Entscheidung, die entscheidende Regelzeile, Schweregrad. Dann eine Seitentabelle: URL, Statuscode, Weiterleitungen, x-robots-tag, H1 und erster Absatz im Text ohne JavaScript (ja oder nein), Unterschied zur JavaScript-Ansicht, Google-Abdeckungsstatus. Zum Schluss eine nach Schweregrad geordnete Fix-Liste, jeweils mit Beleg und Zuständigem (ich, ein Entwickler, der Hosting-Anbieter). Wo die Daten für eine Schlussfolgerung nicht ausreichen, rate nicht, sondern sag, was fehlt.

Kampagnen-Setup

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Kampagnen-SetupÄndert nach deiner Freigabe

WhatsApp-Nachrichten-Button zu Google-Suchanzeigen hinzufügen und messen

Fügt den Nachrichten-Asset, der direkt aus der Suche einen WhatsApp-Chat startet, den passenden Kampagnen hinzu. Verfasst die vorausgefüllte Nachricht je Leistung und prüft, ob die Chats als Conversions gezählt werden.

Wann du ihn nutztWenn Suchende direkt aus Ihren Google-Suchanzeigen einen WhatsApp-Chat starten sollen und diese Chats als Conversions gemessen werden müssen.

In meinem Google-Ads-Konto [Kontoname] möchte ich, dass Interessenten uns direkt aus dem Suchergebnis heraus per WhatsApp schreiben können. Die WhatsApp-Nummer des Unternehmens lautet [WhatsApp-Nummer].

1. Aktuellen Stand prüfen. Nutze list_extension_assets, um zu zeigen, welche Kampagnen bereits einen Nachrichten-Asset haben. Falls es welche gibt, zeige mit extension_asset_performance, wie viele Klicks er in den letzten 30 Tagen erzielt hat, und prüfe mit google_ads_query, ob diese Klicks Conversions gebracht haben.
2. Welche Kampagnen sollen ihn erhalten? Schlage die Suchkampagnen vor, die Leads generieren und einen hohen Anteil an mobilem Traffic haben. Bewerte die Brand-Kampagne getrennt von den Leistungskampagnen.
3. Text verfassen. Schlage für jede Kampagne eine kurze Begrüßungsnachricht und einen Call-to-Action vor, die zur jeweiligen Leistung passen, und zwar in der Sprache der Anzeigen. Beispiel: "Hallo, ich hätte gern Informationen zu [Leistung]." Keine Preise und keine Versprechen, die wir nicht halten können.
4. Messung prüfen. Nutze list_conversion_goals, um zu prüfen, ob Chats, die über den Nachrichten-Asset gestartet werden, als Conversions zählen. Wenn der WhatsApp-Button auf der Website zusätzlich separat gemessen wird, weise darauf hin, dass dieselbe Person doppelt gezählt werden kann, und empfiehl, welche der beiden Messungen die primäre sein sollte.
5. Vorschau und Freigabe. Zeige die hinzuzufügenden Assets je Kampagne und warte auf meine Freigabe. Füge sie nach der Freigabe mit manage_extension_assets hinzu und lies sie anschließend zur Bestätigung wieder aus.

Liste außerdem die Kennzahlen auf, die 14 Tage nach dem Start des Assets geprüft werden sollten: Nachrichtenklicks, gestartete Chats und Kosten pro Chat.

Kampagnen-SetupÄndert nach deiner Freigabe

TikTok-Kampagne für WhatsApp-Chats erstellen, pausiert angelegt

Erstellt eine TikTok-Kampagne, die Zuschauer mit einer vorausgefüllten Nachricht zu WhatsApp führt, statt Traffic auf die Website zu lenken. Alles wird pausiert angelegt, du bekommst eine Vorschau und startest die Kampagne selbst.

Wann du ihn nutztWenn Sie TikTok-Zuschauer direkt in WhatsApp-Chats statt auf Ihre Website leiten möchten und die Kampagne für Sie aufgesetzt werden soll.

In meinem TikTok-Werbekonto [ad account] möchte ich Zuschauer direkt zu WhatsApp mit einer vorausgefüllten Nachricht schicken, statt auf die Website. Meine WhatsApp-Nummer ist [WhatsApp number]. Zu bewerbende Leistungen: [services, e.g. "motorcycle licence, truck licence"]. Zielgebiet: [city or region].

1. Vorbereitung. Liste mit list_tiktok_identities die Identität auf, die für die Anzeigen verwendet wird, und mit list_tiktok_videos und list_tiktok_posts die verfügbaren Videos. Empfiehl für jede Leistung das beste Video. Wenn es kein passendes Video gibt, brich ab und beschreibe das benötigte Video.
2. Struktur. Schlage eine Lead-Kampagne mit je einer eigenen Anzeigengruppe pro Leistung vor. Finde den Standort mit tiktok_region_search. Wähle die Altersspanne anhand der gesetzlichen Vorgaben der jeweiligen Leistung und begründe sie. Setze das Tagesbudget auf [daily budget] pro Gruppe; warne mich, falls das unter dem Mindestbudget für Anzeigengruppen bei TikTok liegt.
3. Ziel. Der Anzeigenlink soll WhatsApp mit einer vorausgefüllten Nachricht öffnen, die die Leistung nennt. Beispiel: "Hallo, ich hätte gern Informationen zu [service]." So zeigt jede eingehende Nachricht, von welcher Anzeige sie kommt.
4. Vorschau. Zeige mir die Einstellungen von Kampagne, Anzeigengruppen und Anzeigen in einer Tabelle und warte auf meine Freigabe.
5. Erstellen. Lege nach der Freigabe Kampagne, Anzeigengruppen und Anzeigen pausiert an. Nenne mir alle IDs. Lass die Anzeigen zur TikTok-Prüfung eingereicht; den Start übernehme ich selbst.

Nenne zum Abschluss die Kennzahlen für die ersten 7 Tage: WhatsApp-Klicks, Kosten pro Klick und wie sich die eingehenden Nachrichten auf die Leistungen verteilen.

Kampagnen-SetupÄndert nach deiner Freigabe

Eine lokale Google-Suchkampagne von Grund auf aufbauen, pausiert angelegt

Eine vollständig strukturierte Suchkampagne mit Keywords, Anzeigen und auszuschließenden Keywords, die dir zur Freigabe gezeigt wird, bevor sie pausiert angelegt wird.

Wann du ihn nutztWenn du Google Ads für ein lokales Unternehmen startest und eine sauber strukturierte Suchkampagne von Grund auf brauchst.

Richte eine neue Google-Suchkampagne für mein [Art des Unternehmens] in [Stadt] ein. Sie muss pausiert angelegt werden.

1) Führe den Keyword-Planer mit 5-10 Seed-Begriffen für meine wichtigsten Leistungen aus. Behalte Ideen mit mindestens 50 durchschnittlichen monatlichen Suchanfragen. Entferne Suchanfragen zu Jobs, Selbermachen (DIY), Gratis-Angeboten und Schulungen.
2) Gruppiere die verbleibenden Ideen in 2-4 thematisch eng gefasste Anzeigengruppen, eine Leistung pro Gruppe. Verwende ausschließlich passende Wortgruppe und genau passend, zum Start kein weitgehend passendes Keyword.
3) Finde die Standort-ID für [Stadt]. Stelle die Standortoption auf Personen, die sich am Standort befinden, nicht auf Personen, die sich dafür interessieren.
4) Schreibe pro Anzeigengruppe eine responsive Suchanzeige mit mindestens 12 Anzeigentiteln und 4 Beschreibungen. Nenne darin die Stadt und einen klaren Handlungsaufruf. Die finale URL ist [URL der Landingpage].
5) Füge auf Kampagnenebene auszuschließende Keywords hinzu: Jobs, Gehalt, kostenlos, wie man, Kurs, gebraucht.
6) Lege das Tagesbudget auf [Tagesbudget] fest und starte mit „Klicks maximieren“.

Bevor du irgendetwas anlegst, zeig mir die gesamte Struktur als Tabelle. Nimm Anzeigengruppe, Keyword, Keyword-Option, monatliche Suchanfragen, Anzeigentitel mit Zeichenzahl, auszuschließende Keywords, Budget und Standort auf. Warte auf meine Freigabe und lege die Kampagne dann pausiert an.

Kampagnen-SetupÄndert nach deiner Freigabe

Demand Gen-Kampagne mit meinen YouTube-Videos mit der besten Zuschauerbindung

Erstellt eine Shortlist deiner stärksten kurzen YouTube-Videos nach Zuschauerbindung und baut daraus eine pausierte Demand-Gen-Kampagne. Sie ergänzt Länder- und Sprachtargeting, eine 30-Tage-Remarketing-Zielgruppe und einsatzbereite Anzeigentexte und zeigt vor jeder Erstellung eine Vorschau jedes Schritts.

Wann du ihn nutztWenn du deine stärksten kurzen YouTube-Videos in eine Google-Demand-Gen-Kampagne mit Remarketing umwandeln möchtest.

Ich möchte eine Demand-Gen-Kampagne, die meine eigenen YouTube-Videos nutzt. Sie muss pausiert erstellt werden.

Angaben:
- Landingpage: [URL der Produkt- oder Serviceseite]
- Land: [Land]
- Sprache: [Sprache]
- Tagesbudget: [Tagesbudget]
- Unternehmensname (max. 25 Zeichen): [Unternehmensname]

1) Video-Shortlist.
 - Liste meine YouTube-Kanäle auf. Wenn es mehr als einen gibt, frag mich, welchen du verwenden sollst.
 - Rufe die Kanalübersicht für die letzten 90 Tage ab, um den durchschnittlichen Anteil angesehener Videoinhalte des Kanals als Benchmark zu erhalten.
 - Rufe meine Top 25 Videos für denselben Zeitraum ab.
 - Sortiere sie nach durchschnittlicher Wiedergabedauer in Sekunden, nicht nach Aufrufen. Zeige zu jedem Video Titel, Aufrufe, Wiedergabezeit und durchschnittliche Wiedergabedauer.
 - Der Bericht enthält weder die Videolänge noch den Prozentsatz angesehener Inhalte pro Video. Nimm die Top 6 nach durchschnittlicher Wiedergabedauer und bitte mich, jeweils die Länge oder den "durchschnittlich angesehenen Anteil" aus YouTube Studio einzufügen. Berechne dann den angesehenen Anteil als durchschnittliche Wiedergabedauer geteilt durch die Länge.
 - Wähle 2-3 Videos für die Shortlist, die kürzer als 60 Sekunden sind und einen durchschnittlich angesehenen Anteil von über 40 % haben. Wenn keines die Kriterien erfüllt, sag es und brich ab.
 - Frag mich bei jedem Video der Shortlist nach dem YouTube-Link oder der Video-ID, falls du sie noch nicht hast.
2) Zielgruppen-Check. Liste meine Zielgruppen mit ihren Definitionen auf. Suche nach einer Remarketing-Liste mit Besuchern von [URL der Produkt- oder Serviceseite] und 30 Tagen Mitgliedsdauer.
 - Wenn es eine gibt, verwende sie.
 - Wenn nicht, schlage eine vor: Name, URL-Regel (ENTHÄLT [URL-Pfad der Produkt- oder Serviceseite]), Mitgliedsdauer 30 Tage, Lookback 30 Tage.
3) Kampagnenplan:
 - Kampagne: Demand Gen, Tagesbudget [Tagesbudget], Gebotsstrategie Conversions maximieren, sofern ich nichts anderes sage.
 - Eine Anzeigengruppe, benannt nach dem Produkt oder der Dienstleistung.
 - Standort der Anzeigengruppe: [Land]. Sprache der Anzeigengruppe: [Sprache]. Demand Gen verwaltet Standort und Sprache auf Anzeigengruppenebene. Ohne diesen Schritt richtet sich die Kampagne an alle Länder, daher muss er angewendet werden, bevor irgendetwas aktiviert wird.
 - Remarketing-Zielgruppe in der Anzeigengruppe. Eine neu erstellte Liste ist zunächst leer und füllt sich in den folgenden Tagen. Empfiehl, ob sie je nach aktueller Größe als Beobachtung oder als Targeting hinzugefügt werden soll, und erkläre, warum.
4) Anzeigentexte. Schreibe für jedes Video der Shortlist:
 - 3 Überschriften (max. 40 Zeichen each)
 - 1 lange Überschrift (max. 90)
 - 2 Beschreibungen (max. 90)
 - Einen Call-to-Action
 Zeige die Zeichenanzahl an. Die Ziel-URL jeder Anzeige ist [URL der Produkt- oder Serviceseite] und der Unternehmensname ist [Unternehmensname].

Zeige zuerst alles in einer Vorschau: die Shortlist mit Kennzahlen, die Zielgruppenregel, die Einstellungen von Kampagne und Anzeigengruppe, das Targeting und alle Anzeigentexte. Warte auf meine Freigabe. Erstelle dann alles in dieser Reihenfolge, zeige für jeden Schritt einen Testlauf (confirm=false) und warte auf mein OK, bevor du bestätigst:
a) Die Remarketing-Zielgruppe, falls eine neue benötigt wird.
b) Die Demand-Gen-Kampagne (pausiert).
c) Die Anzeigengruppe. Prüfe zuerst, ob die Kampagne bereits eine hat, indem du ihre Anzeigengruppen auflistest. Wenn nicht, führe die Erstellung der Anzeigengruppe als Testlauf aus. Wenn das Tool dies für eine Demand-Gen-Kampagne ablehnt, sag mir, dass ich in der Google-Ads-Oberfläche eine Anzeigengruppe hinzufügen und ihre ID einfügen soll, und mach dann weiter.
d) Standort- und Sprachtargeting der Anzeigengruppe. Lies das Targeting der Anzeigengruppe nach der Anwendung wieder aus und bestätige, dass nur [Land] und [Sprache] gesetzt sind.
e) Verknüpfe die Zielgruppe im vereinbarten Modus mit der Anzeigengruppe.
f) Eine Videoanzeige pro Video der Shortlist.

Schließe mit einer Zusammenfassung der erstellten IDs ab und bestätige, dass die Kampagne weiterhin pausiert ist.

Kampagnen-SetupÄndert nach deiner Freigabe

Abschließende Prüfung vor dem Launch für deine pausierten Kampagnen, bevor du sie aktivierst

Prüft jede kürzlich erstellte pausierte Kampagne auf Targeting, Anzeigenstärke, Richtlinien, Erweiterungen, Zeitplan, Budget und Landingpage und schlägt vor, nur die Kampagnen ohne Fehler zu aktivieren.

Wann du ihn nutztWenn du mehrere pausierte Google-Ads-Kampagnen angelegt hast und sicher sein willst, dass sie startklar sind, bevor du eine davon aktivierst.

Prüfe jede Kampagne, die ich in den letzten 14 Tagen erstellt habe und die noch pausiert ist, bevor ich eine davon aktiviere. Nutze den Konto-Snapshot inklusive inaktiver Kampagnen, um sie anhand des Erstellungsdatums zu finden, und liste ihre Anzeigengruppen und Anzeigen auf.

Meine vorgesehenen Tagesbudgets: [Kampagnenname: Tagesbudget, eine pro Zeile]
Meine Öffnungszeiten: [Öffnungszeiten]

Prüfe für jede Kampagne Folgendes:

1) Targeting. Die Standortoption sollte auf Personen am Standort stehen, nicht auf Personen mit Interesse am Standort. Bestätige, dass die Sprache stimmt und die Geräteeinstellungen sinnvoll sind. Lies bei Demand-Gen-Kampagnen Standort und Sprache aus jeder Anzeigengruppe, denn Google hinterlegt sie dort.
2) Anzeigen. Jede Anzeigengruppe sollte mindestens eine Anzeige mit der Anzeigenstärke „Gut“ oder besser haben. Liste für die übrigen die Verbesserungsvorschläge von Google auf. Prüfe bei Performance Max stattdessen die Anzeigenstärke der Asset-Gruppe. Markiere außerdem Anzeigen, die selbst pausiert sind: Eine pausierte Anzeige bleibt pausiert, wenn die Kampagne aktiviert wird, und wird nicht ausgeliefert.
3) Richtlinien. Prüfe auf abgelehnte oder eingeschränkte Anzeigen und nenne den Grund sowie den auslösenden Text, den Google meldet.
4) Erweiterungen. Suchkampagnen sollten mindestens 4 Sitelinks und 4 Zusatzinformationen haben. Markiere diese Prüfung bei anderen Kampagnentypen als nicht zutreffend statt als nicht bestanden.
5) Zeitplan und Budget. Prüfe, ob der Anzeigenzeitplan zu meinen Öffnungszeiten passt und ob das Tagesbudget der oben genannten Zahl entspricht. Wenn ich für eine Kampagne keine Zahl genannt habe, zeig das aktuelle Budget und markiere es mit „zu bestätigen“.
6) Landingpage. Nimm die finale URL aus den Anzeigen. Führe ein mobiles SEO- und Tag-Audit durch und prüfe die mobilen Core Web Vitals. Die Seite fällt durch, wenn der mobile LCP über 2,5 Sekunden liegt (nutze nach Möglichkeit Felddaten echter Nutzer, sonst Labordaten, und sag, welche) oder wenn unter den geladenen Messungs-Tags kein Google-Tag (Google Ads oder GA4 / GTM) gefunden wird.

Liefere pro Kampagne eine Tabelle mit diesen Spalten: Prüfpunkt, bestanden/nicht bestanden/nicht zutreffend, Detail, Lösung.

Entscheidungsregel: Empfiehl nur die Kampagnen ohne Fehler zur Aktivierung. Zeig diese Liste als Probelauf (confirm=false), einschließlich pausierter Anzeigen innerhalb dieser Kampagnen, die ebenfalls aktiviert werden müssten, und warte auf meine Freigabe, bevor du einen Status änderst.

Kampagnen-SetupÄndert nach deiner Freigabe

Meta Dynamic-Product-Retargeting-Kampagne aus dem Katalog aufsetzen

Prüft Pixel, Katalog, Produktset und Seite, baut nur die fehlenden Retargeting-Zielgruppen und entwirft dann eine pausierte Sales-Kampagne mit Katalog-Anzeigengruppe und dynamischer Anzeige, mit Testlauf-Vorschau und Freigabe, bevor etwas erstellt wird.

Wann du ihn nutztWenn ein Onlineshop Besucher zurückholen will, die Produkte angesehen oder den Warenkorb abgebrochen haben, und du eine dynamische Retargeting-Kampagne aus dem Katalog brauchst.

Setze eine Dynamic-Product-Retargeting-Kampagne für den E-Commerce-Kunden [Werbekonto des Kunden] auf.

Vorab-Checks: Brich ab und berichte, wenn einer davon fehlschlägt.
- Das Pixel hat kürzlich ausgelöst. Lies den Zeitpunkt des letzten Auslösens aus und brich ab, wenn er älter als 24 Stunden oder leer ist. Wenn der Wert nur tagesgenau ist, sag es und teile mir mit, was er anzeigt.
- Der Katalog erscheint unter den Katalogen im Business Manager des Werbekontos und seine Produktanzahl ist größer als null.
- Das Produktset [Name des Produktsets] existiert in diesem Katalog. Wenn es fehlt, liste die verfügbaren Produktsets auf. Wenn die Auflistung eine Produktanzahl zeigt, bestätige, dass das Set nicht leer ist; wenn nicht, sag es.
- Die Facebook-Seite, für die dieses Werbekonto tatsächlich werben darf (prüfe es über das Werbekonto, nicht nur über meine persönliche Seitenliste).

Zielgruppen: Prüfe zuerst die vorhandenen Custom Audiences und schlage dann nur vor, was fehlt. Jede Website-Zielgruppe basiert auf einem Pixel-Event, daher besteht der Retargeting-Pool aus zwei Zielgruppen, die gemeinsam in der Anzeigengruppe verwendet werden:
- Produkt angesehen (ViewContent), 14 Tage Aufbewahrung
- In den Warenkorb gelegt (AddToCart), 14 Tage Aufbewahrung
- Käufer (Purchase), 30 Tage Aufbewahrung, als Ausschluss
Wenn die Zielgruppenliste Größen zurückgibt, warne mich, wenn die 14-Tage-Zielgruppen zu klein für die Auslieferung wirken.

Entwirf Folgendes:
- Eine Kampagne mit dem Ziel Sales, pausiert erstellt, ohne Kampagnenbudget, sodass das Budget in der Anzeigengruppe liegt.
- Eine Katalog-Anzeigengruppe, die mit Katalog und Produktset verknüpft ist, beide 14-Tage-Zielgruppen anspricht, Käufer ausschließt, automatische Platzierungen verwendet (keine Platzierungseinschränkungen), auf das Purchase-Event des Pixels auf Conversions optimiert und ein Tagesbudget von [Tagesbudget] hat, pausiert erstellt.
- Eine dynamische Anzeige über die Seite mit einem Jetzt-einkaufen-Button und dem Fallback-Link [Startseite des Shops], pausiert erstellt. Der Katalog füllt den Produktnamen; setze den Preis mit {{product.price}} in die Beschreibung. Schreibe einen Haupttext, der den Betrachter an das Produkt erinnert, das er sich angesehen hat, ohne Rabattversprechen, es sei denn, ich ergänze sie.

Schritt 1: Zeige den vollständigen Plan mit der confirm=false-Ausgabe für jede Zielgruppe, die du erstellen wirst, und für die Kampagne. Warte auf meine Freigabe.
Schritt 2: Erstelle nach meiner Freigabe die Zielgruppen und die pausierte Kampagne. Zeige dann die confirm=false-Ausgabe der Anzeigengruppe und der Anzeige (sie benötigen die neuen IDs). Warte erneut auf meine Freigabe.
Schritt 3: Erstelle sie nach der Freigabe pausiert. Führe eine Auslieferungsschätzung für die neue Anzeigengruppe aus und weise auf eine kleine Zielgruppe hin. Nimm die Creative-ID aus der Erstellungsantwort (oder lies sie aus dem Creative der neuen Anzeige aus) und rendere Vorschauen für Facebook Feed, Instagram Feed, Facebook Stories und Instagram Stories, damit ich sie prüfen kann, bevor etwas Budget verbraucht. Gib alle IDs zurück.

Optimierung

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OptimierungÄndert nach deiner Freigabe

Warum werden meine Anzeigen nicht ausgespielt? Diagnose von Gebot für die erste Seite, Rang und Budget

Trennt Keyword für Keyword, ob geringe Ausgaben oder wenige Impressionen an Geboten, Qualität oder Budget liegen. Änderungen an Geboten und Budget werden erst nach deiner Freigabe umgesetzt.

Wann du ihn nutztWenn Ihre Google-Ads-Kampagnen weit unter dem Budget ausgeben oder kaum Impressionen erhalten und Sie wissen müssen, ob Gebote, Qualität oder Budget die Ursache sind.

In meinem Google-Ads-Konto [Kontoname] geben [Kampagnennamen oder "alle Suchkampagnen"] weit weniger als das Budget aus oder erzielen nur sehr wenige Impressionen. Finde anhand der letzten 30 Tage heraus, woran das liegt.

1. Kampagnenebene. Zeige mit impression_share_analysis für jede Kampagne den Anteil an möglichen Impressionen, den durch das Budget und den durch den Rang verlorenen Anteil sowie die Häufigkeit, mit der die Anzeigen oben auf der Seite erscheinen. Wenn eine Kampagne ihr Budget nicht ausschöpfen kann und trotzdem einen durch das Budget verlorenen Anteil ausweist, erkläre die wahrscheinliche Ursache.
2. Keyword-Ebene. Rufe mit keyword_quality_report und google_ads_query auf keyword_view für jedes aktive Keyword Gebot, die Schätzwerte für die erste Seite und die Top-Position, den Qualitätsfaktor und seine drei Komponenten ab. Ordne die Keywords in vier Gruppen: Gebot unter dem Schätzwert für die erste Seite, wegen geringer Qualität selten ausgespielt, Suchvolumen zu niedrig, kein Problem.
3. Empfehlung. Schlage für Keywords mit zu niedrigem Gebot, die zu meinem Geschäft passen, ein neues Gebot vor. Es darf nicht unter dem Schätzwert für die erste Seite liegen und [maximale Kosten pro Klick] nicht überschreiten. Nenne bei Keywords mit geringer Qualität, statt das Gebot zu erhöhen, die Komponente, die verbessert werden muss: Anzeigenrelevanz, erwartete Klickrate oder Zielseite. Schlage für Kampagnen, die Anteil durch das Budget verlieren und Conversions bringen, ein Budget vor.
4. Vorschau und Freigabe. Zeige die Liste der Änderungen mit aktuellen und neuen Werten, berechne die geschätzte Veränderung der Tagesausgaben und warte auf meine Freigabe. Wende nach der Freigabe die Gebote auf Anzeigengruppen- und Keyword-Ebene getrennt an.

Lege die Prioritätsreihenfolge nach [priorisierte Leistungen, z. B. "Führerscheine für Motorrad und Lkw"] fest. Mehr Sichtbarkeit für diese hat Vorrang vor allen anderen Keywords.

OptimierungÄndert nach deiner Freigabe

Nicht länger für Kunden zahlen, die Sie schon haben: Bisherige Konvertierer ausschließen

Bestätigt oder erstellt eine Liste von Personen, die Ihre Danke-Seite erreicht haben, und schließt sie von Kampagnen aus, die Neukunden gewinnen sollen. Schließt niemals eine Liste allein anhand ihres Namens aus, wenn ihre Definition nicht lesbar ist.

Wann du ihn nutztWenn Ihre Neukunden-Kampagnen in Google Ads weiterhin Personen erreichen, die bereits gekauft oder ein Formular ausgefüllt haben, und Sie Budget für Bestandskunden verschwenden.

In meinem Google-Ads-Konto [account name] werden Kampagnen zur Neukundengewinnung möglicherweise auch Personen angezeigt, die bereits ein Formular ausgefüllt oder gekauft haben. Ich möchte diese Personen aus meinen Akquisekampagnen ausschließen. Die Adresse meiner Danke- oder Bestellabschlussseite lautet: [thank-you page URL]. Meine Akquisekampagnen sind: [campaign names, or write "you decide"].

1. Kampagnen abgrenzen. Rufe die aktiven Kampagnen mit account_snapshot ab. Lasse Kampagnen mit „Brand" im Namen sowie Remarketing-Kampagnen aus. Lasse auch Performance-Max-Kampagnen aus und vermerke sie separat, weil diese Methode dort nicht auf dieselbe Weise funktioniert.
2. Bestehende Listen auslesen. Rufe mit list_audiences und definition=true jede Liste mit ihrer Definition, Mitgliedschaftsdauer und den Größen im Such- und Displaynetzwerk ab. Schließe niemals eine Liste allein anhand ihres Namens aus, wenn ihre Definition nicht lesbar ist, denn der Ausschluss der falschen Liste blockiert stillschweigend auch echte Interessenten. Zeige mir in diesem Fall die Liste und bitte mich, ihre Regel in der Google-Ads-Oberfläche zu bestätigen.
3. Die richtige Liste auswählen oder erstellen. Wenn eine Liste mit bestätigter Definition die Besucher der Danke-Seite abdeckt, verwende sie. Falls nicht, schlage mit create_website_audience eine neue vor und übergib den Pfad der Danke-Seite als url_contains sowie [membership duration, e.g. 180 based on your sales cycle] als membership_days. Beachte, dass sich eine neue Liste erst füllen muss und dass Google mindestens 1.000 aktive Mitglieder benötigt, um eine Liste im Suchnetzwerk einzusetzen; ein Ausschluss mit einer kleineren Liste hat im Suchnetzwerk keine Wirkung.
4. Auslesen, was bereits zugewiesen ist. Rufe mit google_ads_query die USER_LIST-Kriterien mit dem Feld negative aus campaign_criterion und ad_group_criterion ab. Schlage nicht vor, dieselbe Liste erneut hinzuzufügen, wo sie bereits ausgeschlossen ist.
5. Vorschau und Anwendung. Verwende für jede Kampagne manage_audience_targeting mit action=exclude und dem Listennamen oder der ID als audience; setze kein bid_modifier. Zeige zuerst die Vorschau für alle Kampagnen mit confirm=false, warte auf meine Freigabe, wende die Änderung dann an und bestätige durch erneutes Auslesen von campaign_criterion, dass die Liste mit negative=true hinzugefügt wurde.

Ausnahme: Wenn mein Geschäft auf Folgekäufen oder Verlängerungen beruht (Abo-Verlängerungen, regelmäßige Wartung, Verbrauchsmaterial), kann der Ausschluss dieser Personen den Umsatz schmälern. Frage mich dazu gleich zu Beginn und schlage je nach meiner Antwort statt eines Ausschlusses eine separate Remarketing-Kampagne vor.

Formatiere die Ausgabe so: eine Kampagnentabelle (Kampagne, Typ, bestehende Ausschlüsse, hinzuzufügende Liste, Listengröße im Such- und Displaynetzwerk, Entscheidung), eine grobe Schätzung, wann die Liste für das Suchnetzwerk eine nutzbare Größe erreichen könnte, sowie die Ausgaben, die in den letzten 30 Tagen auf diese Liste entfielen. Diese Ausgaben kannst du mit google_ads_query aus campaign_audience_view und ad_group_audience_view nur dann messen, wenn die Liste bereits im Beobachtungsmodus der Kampagne zugewiesen war; war sie es nicht, sage, dass sie sich nicht messen lassen, und rate nicht.

OptimierungÄndert nach deiner Freigabe

Verkäufe aus Microsoft-Ads-Klicks als Offline-Conversions zurückspielen

Lädt telefonisch oder im Laden abgeschlossene Verkäufe über die Microsoft Click ID (MSCLKID) in Microsoft Ads hoch. Prüft zuerst das Offline-Ziel und die Daten, entfernt doppelte und unvollständige Zeilen und legt dir die Vorschau zur Freigabe vor.

Wann du ihn nutztWenn Interessenten aus Microsoft Ads telefonisch oder im Geschäft zu Verkäufen werden und die Gebotsstrategie diese Verkäufe nie sieht.

In meinem Microsoft-Ads-Konto [Kontoname] werden einige der Interessenten, die über Anzeigen kommen, später am Telefon oder im Laden zu Verkäufen. Ich möchte diese Verkäufe mit der Microsoft Click ID (MSCLKID) zurückmelden, damit die Gebotsstrategie aus echten Verkäufen lernt. Hier ist meine Verkaufsliste: [Tabelle mit den Spalten MSCLKID, Verkaufsdatum und -uhrzeit, Zeitzone und Verkaufsbetrag einfügen].

1. Konto finden. Hole mit list_microsoft_accounts die Konto-ID und die Währung. Wenn die Währung leer zurückkommt, rate nicht, sondern frag mich.
2. Ziele prüfen. Liste mit list_microsoft_conversion_goals die Conversion-Ziele im Konto samt Typ, Zählweise und Conversion-Fenster (conversion_window_min, in Minuten) auf. Gibt es kein Ziel vom Typ Offline, brich ab und sag es mir. create_microsoft_conversion_goal legt nur URL-basierte Ziele an, daher muss ich das Offline-Ziel selbst im Bereich Conversion-Ziele der Microsoft-Advertising-Oberfläche erstellen. Sobald ich das getan habe, frag mich nach dem genauen Namen.
3. Daten bereinigen. Prüfe meine Zeilen anhand dieser Regeln:
   1. Entferne Zeilen mit leerer MSCLKID und nenne mir, wie viele es waren.
   2. Taucht dieselbe MSCLKID zweimal auf, behalte nur eine Zeile, denn zwei Verkäufe für einen Klick blähen die Conversions auf. Handelt es sich tatsächlich um zwei getrennte Verkäufe, frag mich.
   3. Wandle Datumsangaben in UTC im Format 2026-08-01T14:30:00Z um. Ist keine Zeitzone angegeben, rate nicht, sondern frag mich.
   4. Der Verkauf muss nach dem Klick liegen und innerhalb des Conversion-Fensters des Ziels. Enthält die Liste kein Klickdatum, sag klar, dass diese Prüfung nicht möglich war.
   5. Wandle Beträge in Zahlen um und vergleiche die Währung mit der Kontowährung.
4. Vorschau. Führe upload_microsoft_offline_conversions mit account_id, dem exakten Namen des Ziels als conversion_name, den bereinigten Zeilen als conversions (msclkid=...;datetime=...;value=..., eine Zeile pro Eintrag) und der Währung zunächst mit confirm=false aus. Zeig mir die Zeilenanzahl, eine Beispielzeile und die Gesamtsumme aus der Vorschau.
5. Nach meiner Freigabe senden. Lade mit denselben Parametern und confirm=true hoch und berichte mir das Ergebnis des Tools samt Zeilenanzahl. Microsoft braucht Zeit, bis Conversions in den Berichten erscheinen. Erinnere mich daher, am nächsten Tag mit microsoft_report_query die Werte Conversions und Revenue aus dem Bericht CampaignPerformance abzurufen und zu prüfen, ob die hochgeladenen Verkäufe auftauchen.

Schreib zum Schluss eine kurze Checkliste für eine dauerhafte Einrichtung: wie ich in der Microsoft-Advertising-Oberfläche bestätige, dass das Auto-Tagging der MSCLKID aktiviert ist, wie das Formular auf der Website die MSCLKID in einem versteckten Feld speichern sollte und welche Spalten das Vertriebsteam bei jedem Verkauf ausfüllen muss. Beachte, dass kein Tool das prüft, ich setze diese Schritte also selbst um.

OptimierungÄndert nach deiner Freigabe

Zielgruppen im Beobachtungsmodus zu Suchkampagnen hinzufügen und herausfinden, wer am besten konvertiert

Fügt Ihre eigenen Listen und Google-Segmente im Beobachtungsmodus zu Suchkampagnen hinzu, ohne die Reichweite einzuschränken. Prüft zuerst die Targeting-Modus-Falle, liest das Ergebnis nach dem Hinzufügen zurück und hinterlässt einen Auswertungsplan für 30 Tage später.

Wann du ihn nutztWenn Sie herausfinden möchten, welche Zielgruppen in Ihren Suchkampagnen am besten konvertieren, ohne die Reichweite einzuschränken.

Ich möchte zu den Suchkampagnen in meinem Google Ads-Konto [account name] Zielgruppensegmente hinzufügen, ohne ihre Reichweite einzuschränken. Ziel ist es zu sehen, welche Zielgruppen besser konvertieren, und später auf dieser Grundlage zu entscheiden. So würde ich unser Unternehmen und unsere Kunden beschreiben: [business and customer description].

1. Aktueller Stand. Rufe mit account_snapshot die aktiven Suchkampagnen, ihre Gebotsstrategien und die Ergebnisse der letzten 30 Tage ab. Lies mit google_ads_query aus campaign_criterion und ad_group_criterion die bereits zugeordneten Zielgruppen aus (Typ IN USER_LIST, USER_INTEREST, CUSTOM_AUDIENCE, COMBINED_AUDIENCE, inklusive des Felds negative).
2. Targeting-Modus lesen. Lies mit google_ads_query targeting_setting.target_restrictions aus den Ressourcen campaign und ad_group aus und sieh dir die Dimension AUDIENCE an. Wenn bid_only=false ist, befindet sich diese Ebene im Modus "Targeting", und jede dort hinzugefügte Zielgruppe schränkt die Reichweite ein. Zeige mir diese Kampagnen und Anzeigengruppen zuerst und frage mich, bevor du ihnen etwas hinzufügst.
3. Meine eigenen Listen. Rufe mit list_audiences und definition=true die Listen, ihre Typen und ihre Größen im Suchnetzwerk ab. Google benötigt mindestens 1.000 aktive Mitglieder, damit eine Liste im Suchnetzwerk verwendet werden kann; lass Listen darunter im Vorschlag weg und zeige sie separat.
4. Vorschlag. Schlage pro Kampagne ein Set von höchstens 10 Zielgruppen vor: meine eigenen Listen wie Website-Besucher und Konvertierer, Marktsegmente (In-Market), die zu meinem Geschäft passen, und, wo sinnvoll, ein detailliertes demografisches Segment. Schreibe Google-Segmente mit ihrem exakten Namen, wie er in der Google Ads-Oberfläche angezeigt wird. Schlage keine Lebensereignis-Segmente für Suchkampagnen vor, da Google sie im Suchnetzwerk nicht akzeptiert.
5. Anwenden. Füge nach meiner Freigabe jede Zielgruppe mit manage_audience_targeting über action=attach und mode=OBSERVATION hinzu. Lass mode niemals leer und setze keinen bid_modifier. Zeige zuerst alle Ergänzungen pro Kampagne mit confirm=false als Vorschau, wende sie dann an und lies anschließend campaign_criterion und targeting_setting erneut mit google_ads_query aus, um zu bestätigen, dass die Zielgruppen hinzugefügt wurden und sich der Targeting-Modus nicht geändert hat.

Schreibe außerdem einen Auswertungsplan, den ich in 30 Tagen nutzen kann: Impressionen, Klicks, Kosten und Conversions auf Zielgruppenebene aus campaign_audience_view und ad_group_audience_view mit google_ads_query. Entscheidungsregel: Beurteile keine Zielgruppe mit weniger als 100 Klicks in 30 Tagen; markiere Zielgruppen, deren Conversion-Rate 30 % über oder unter dem Kampagnendurchschnitt liegt. Beachte, dass Gebotsanpassungen für Zielgruppen bei Smart Bidding-Kampagnen nicht angewendet werden; Erkenntnisse dort müssen daher in Entscheidungen zu Anzeigentexten, separaten Kampagnen oder Ausschlüssen statt in Gebotsänderungen münden.

Formatiere die Ausgabe so: Warnhinweise zum Targeting-Modus, eine Tabelle der vorgeschlagenen Zielgruppen pro Kampagne (Kampagne, Zielgruppe, Typ, Größe im Suchnetzwerk, Begründung) und der Auswertungsplan für 30 Tage.

OptimierungÄndert nach deiner Freigabe

Portfolio-Gebotsstrategien und CPC-Limits prüfen

Listet die Portfolio-Gebotsstrategien im Konto auf, zeigt, welche Kampagnen welche nutzen, und vergleicht die tatsächlichen Ergebnisse mit dem Ziel. Findet ungenutzte Portfolios, falsch gruppierte Kampagnen und fehlende CPC-Limits und legt dir die Korrekturen zur Freigabe vor.

Wann du ihn nutztWenn Ihre Google-Ads-Kampagnen Portfolio-Gebotsstrategien teilen und Sie unbenutzte Portfolios, falsch gruppierte Kampagnen oder fehlende CPC-Limits vermuten.

Prüfe die gemeinsam genutzten (Portfolio-)Gebotsstrategien und die CPC-Limits der Kampagnen in meinem Google Ads-Konto [Kontoname]. Mein Ziel-CPA ist [Ziel-CPA] und mein Ziel-ROAS ist [Ziel-ROAS oder "keiner" eintragen].

1. Portfolios auflisten. Rufe mit google_ads_query aus der Ressource bidding_strategy nur die Strategien mit bidding_strategy.status = 'ENABLED' ab: Name, Typ, non_removed_campaign_count, Ziel-CPA, Ziel-ROAS sowie CPC-Obergrenze und -Untergrenze (zum Beispiel maximize_conversions.cpc_bid_ceiling_micros, target_spend.cpc_bid_ceiling_micros). Diese Ressource liefert auch entfernte Strategien zurück, lass den Statusfilter also nicht weg. Strategien, die einem Verwaltungskonto gehören, erscheinen hier nicht; rufe sie separat aus accessible_bidding_strategy mit owner_customer_id und owner_descriptive_name ab.
2. Kampagnen zuordnen. Rufe mit google_ads_query für jede nicht entfernte Kampagne bidding_strategy_type, bidding_strategy und die CPC-Obergrenze auf Kampagnenebene (target_spend.cpc_bid_ceiling_micros) ab. Stelle in einer Tabelle dar, welche Kampagne welches Portfolio nutzt und welche eine eigene Strategie verwendet.
3. Ergebnisse vergleichen. Rufe mit get_report die letzten 30 Tage auf Kampagnenebene ab und berechne für jedes Portfolio die Gesamtkosten, Conversions, Kosten pro Conversion und den ROAS. Stelle das Ziel des Portfolios neben das tatsächliche Ergebnis.

Markiere Folgendes:
1. Aktivierte Portfolios, die keine Kampagne nutzt.
2. Kampagnen im selben Portfolio mit unterschiedlichen primären Conversions oder stark abweichenden Kosten pro Conversion. Ein Portfolioziel gilt für alle zugehörigen Kampagnen gemeinsam; wenn Brand- und Non-Brand-Kampagnen ein Portfolio teilen, ist das meist ein Fehler.
3. Portfolios, deren tatsächliche Kosten pro Conversion mehr als das 1,5-Fache oder weniger als die Hälfte des Ziels betragen. Beurteile kein Portfolio mit weniger als 15 Conversions in den letzten 30 Tagen, schreibe stattdessen "nicht genug Daten".
4. Kampagnen mit Conversions maximieren oder Ziel-CPA, bei denen ich begrenzen möchte, wie viel ein einzelner Klick kosten darf. Bei diesen Strategien lässt sich ein CPC-Limit nicht auf Kampagnenebene festlegen, sondern nur über eine Portfolio-Strategie.
5. Kampagnen mit Klicks maximieren ohne CPC-Obergrenze.

Formatiere die Ausgabe so: zuerst die Portfolio-Tabelle (Portfolio, Typ, Ziel, CPC-Obergrenze, Anzahl der Kampagnen, tatsächliche Kosten pro Conversion, ROAS, Befund), dann die Kampagnen-Tabelle (Kampagne, Strategie, Portfolio, CPC-Obergrenze der Kampagne, Befund) und zum Schluss eine nach Priorität sortierte Liste der Änderungen.

Nimm die Änderungen mit manage_portfolio_bidding_strategy vor: create oder create_and_assign für ein neues Portfolio, update, um das Ziel oder das Limit eines bestehenden Portfolios zu ändern, assign, um eine Kampagne einem bestehenden Portfolio zuzuordnen, delete, um ein Portfolio zu entfernen, das keine Kampagne nutzt. Weise in der Vorschau deutlich darauf hin, dass sich die Änderung eines Portfolioziels auf JEDE Kampagne auswirkt, die es nutzt. Schlage nicht vor, ein Ziel in einem Schritt um mehr als 20 % zu ändern. Zeige jede Änderung zuerst mit confirm=false als Vorschau, warte auf meine Freigabe, wende sie dann an und bestätige das Ergebnis, indem du die Ressourcen bidding_strategy und campaign erneut abrufst.

OptimierungÄndert nach deiner Freigabe

Finde Suchbegriffe, die Budget verschwenden, und mach daraus auschließende Keywords

Kombiniert intelligente Vorschläge für auszuschließende Keywords mit dem vollständigen Suchbegriffsbericht, um Begriffe ohne Conversions und überteuerte Begriffe zu markieren, und zeigt eine gruppierte Vorschau der auszuschließenden Keywords, die deine Marke und konvertierende Keywords schützt.

Wann du ihn nutztWenn dein Suchbegriffe-Bericht in Google Ads zeigt, dass Budget für irrelevante oder zu teure Suchanfragen verloren geht, und du das sicher stoppen willst.

Prüfe die Suchbegriffe in meinem Google Ads-Konto [Kontoname] für die letzten 30 Tage. Nutze die intelligenten Vorschläge für auszuschließende Keywords und den vollständigen Suchbegriffsbericht gemeinsam. Mein Markenname und seine gängigen Schreibweisen lauten: [Markenbegriffe].

Markiere zwei Gruppen:
1. Begriffe, die mehr als [Ausgabenschwelle] gekostet haben, aber keine Conversions erzielt haben.
2. Begriffe mit genau einer Conversion, bei denen die Kosten dieses Begriffs über dem 2-Fachen meines Ziel-CPA von [Ziel-CPA] liegen. Berechne das selbst anhand von Kosten und Conversions im Suchbegriffsbericht.

Überspringe jeden Begriff, den der Bericht unter already_negative aufführt, und prüfe meine bestehenden auszuschließenden Keywords (einschließlich gemeinsamer Listen), damit du nie ein Duplikat vorschlägst.

Für das zugeordnete Keyword fragst du search_term_view mit dem Keyword-Segment ab. Wenn dieses Feld für einen Begriff nicht zurückkommt, schreibe "nicht verfügbar", statt zu raten.

Gib mir eine Tabelle, absteigend nach Kosten sortiert. Spalten: Suchbegriff, Kampagne, Anzeigengruppe, zugeordnetes Keyword, Klicks, Kosten, Conversions, empfohlenes auszuschließendes Keyword, Keyword-Option, Ebene (Kampagne oder Anzeigengruppe).

Entscheidungsregeln:
- Verwende genau passend für einzelne Varianten.
- Verwende passende Wortgruppe, wenn dasselbe unerwünschte Wort in mehreren Begriffen vorkommt, zum Beispiel "gratis", "Jobs" oder "DIY".
- Hole dir meine konvertierenden Keywords aus dem Keyword-Bericht. Schlage nie ein auszuschließendes Keyword vor, das eines davon oder einen meiner Markenbegriffe blockieren würde.
- Wenn ein Begriff relevant, aber einfach teuer ist, führe ihn separat als Gebots- oder Anzeigentextproblem auf, nicht als auszuschließendes Keyword.

Schließe mit den geschätzten monatlichen Einsparungen ab. Nutze als Schätzung die Kosten der letzten 30 Tage für die Begriffe, die du blockieren würdest, und weise darauf hin, dass dies eine Obergrenze ist. Zeige dann eine Vorschau der auszuschließenden Keywords, die du hinzufügen würdest, gruppiert nach Kampagne, als ein Batch pro Kampagne. Warte auf meine Freigabe, bevor du etwas hinzufügst.

Anzeigentexte und Creatives

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Anzeigentexte und CreativesÄndert nach deiner Freigabe

Schwache RSA-Headlines und -Beschreibungen finden und direkt ersetzen

Eine Performance-Tabelle pro Asset mit klaren Markierungen für schwache Assets und je zwei getesteten Ersatzvarianten, die erst nach Freigabe umgesetzt werden.

Wann du ihn nutztWenn deine responsiven Suchanzeigen Headlines oder Beschreibungen enthalten, die die CTR drücken oder Budget ohne Conversions verbrauchen.

Prüfe in meinem Google-Ads-Konto [account] jede Headline und jede Beschreibung in den aktiven Responsive Search Ads der Kampagne [campaign] für die letzten 60 Tage.

Erstelle für jede Anzeige eine Tabelle mit diesen Spalten:
- Asset-Text
- Typ (Headline oder Beschreibung)
- Impressionen, Klicks und CTR
- Conversions
- Kosten pro Conversion

Markiere ein Asset in einem der beiden Fälle als schwach:
- Es hat mindestens 1.000 Impressionen und seine CTR liegt unter 70 % der durchschnittlichen CTR der Anzeige, oder
- es hat mehr als [target CPA] ausgegeben, ohne eine Conversion zu erzielen.

Lass Assets mit weniger als 1.000 Impressionen unverändert und markiere sie mit "nicht genug Daten".

Schreibe für jedes schwache Asset 2 Ersatzoptionen im gleichen Winkel wie die leistungsstärksten Assets der Anzeige. Headlines dürfen bis zu 30 Zeichen lang sein, Beschreibungen bis zu 90. Zeige für jede Option die Zeichenzahl an.

Bearbeite die bestehende Anzeige, statt eine neue zu erstellen, damit ihre Performance-Historie erhalten bleibt. Zeige mir als Vorschau die genauen Änderungen (vorher und nachher) Anzeige für Anzeige. Warte auf meine Freigabe, bevor du irgendetwas änderst.

Anzeigentexte und CreativesÄndert nach deiner Freigabe

Message Match zwischen RSAs und WordPress-Landingpages prüfen

Liest jede aktive RSA einer Kampagne, ordnet jede Final URL ihrer WordPress-Seite zu (auch Elementor) und bewertet, ob die Seite Keyword, Angebot und CTA der Anzeige aufgreift. Schlägt die kleinstmögliche Korrektur vor und setzt ohne deine Freigabe nichts um.

Wann du ihn nutztWenn Nutzer deine Anzeigen anklicken, die WordPress-Landingpage aber das Anzeigenversprechen nicht aufgreift und Conversions oder Qualitätsfaktor leiden.

Prüfe, ob meine Anzeigen und Landingpages dasselbe aussagen. Google-Ads-Konto: [account]. WordPress-Seite: [site].

Schritt 1: Anzeigen
Liste die Anzeigengruppen der Kampagne [campaign] auf und lies jede aktive RSA mit ihren Headlines, Beschreibungen und der Final URL.

Schritt 2: Seiten zuordnen
- Entferne die Tracking-Parameter aus jeder Final URL und ordne sie anhand des Slugs einer Seite oder einem Beitrag auf [site] zu.
- Wenn eine URL nicht zu [site] gehört oder mehreren Seiten zugeordnet werden könnte, liste sie auf und frag mich, statt zu raten.

Schritt 3: Seiten lesen
- Prüfe zuerst, wie die Seite aufgebaut ist. Auf einer Elementor-Seite liegen die sichtbaren Überschriften und Buttons in den Seitendesign-Daten, lies sie also dort aus. Bei anderen Seiten liest du den gesamten Inhalt.
- Erfasse: die H1-Überschrift, den ersten Absatz, das Hauptangebot oder den Text des ersten Buttons und den Meta-Titel aus den SEO-Feldern.
- Du kannst die gerenderte Seite nicht sehen. Behandle die H1, den ersten Absatz und den ersten Button in der Reihenfolge der Seite als "First Screen". Sag Bescheid, wenn die Reihenfolge unklar ist, zum Beispiel wenn oben ein Slider-Shortcode sitzt.

Schritt 4: Jedes Anzeigen-Seiten-Paar bewerten
Greift die Seite das Haupt-Keyword, das Angebot und den Call to Action der Anzeige im First Screen auf?

Zeige eine Tabelle mit diesen Spalten:
- Anzeigengruppe
- Final URL
- Page Builder
- was die Anzeige verspricht
- was die Seite sagt
- Match (gut, teilweise oder fehlend)

Schritt 5: Korrekturen
Schlage für jeden teilweisen oder fehlenden Match genau eine Korrektur vor: entweder eine Headline-Änderung in der Anzeige oder eine Überschriften-Änderung auf der Seite, je nachdem, welche die kleinere Änderung ist. Headlines dürfen höchstens 30 Zeichen lang sein. Zeige die Zeichenanzahl.

Zeige die Anzeigenänderungen und die Seitenänderungen getrennt in der Vorschau:
- Anzeigenänderungen: Führe jede RSA-Änderung zuerst als Vorschau aus und lass dabei alle anderen Headlines, Beschreibungen und Pins unverändert.
- Seitenänderungen: Die WordPress-Tools haben keinen Dry Run. Zeige mir daher den genauen aktuellen Text, den vorgeschlagenen Text und das Element oder Feld, das du änderst.

Setze nichts um, bevor ich bestätige. Nach meiner Freigabe:
- Wende die freigegebenen RSA-Änderungen an. Beachte, dass bearbeitete Anzeigen erneut von Google geprüft werden.
- Wende die freigegebenen Seitenänderungen an, leere dann den Cache der Website (und generiere bei Elementor-Seiten das CSS neu).
- Bestätige, dass jede Änderung übernommen wurde. Erinnere mich daran, dass sich Elementor-Änderungen auf die vorherige Version zurücksetzen lassen und andere Änderungen als WordPress-Revisionen gespeichert bleiben.

Anzeigentexte und CreativesÄndert nach deiner Freigabe

RSA-Headlines neu schreiben, die Ablehnungen oder eingeschränkte Ausspielung verursacht haben

Listet abgelehnte und eingeschränkte RSAs mit Googles Richtliniengrund und Beleg auf, schreibt nur die von Google markierten Assets neu und bearbeitet die bestehende Anzeige nach einer Vorher-Nachher-Vorschau. Weist auf Probleme hin, die sich nicht durch Textänderungen lösen lassen.

Wann du ihn nutztWenn einige deiner Google-Anzeigen abgelehnt wurden oder nur eingeschränkt ausgeliefert werden und du die von Google markierten Formulierungen korrigieren musst.

Einige meiner Anzeigen sind abgelehnt oder eingeschränkt.

Liste jede responsive Suchanzeige in [account] auf, die abgelehnt ist oder den Status "Zugelassen (eingeschränkt)" hat. Zeige für jede:
- Kampagne, Anzeigengruppe und Anzeigen-ID
- das Richtlinienthema und seinen Typ
- die genaue Headline oder Beschreibung, die es ausgelöst hat, laut Googles Beleg
- die Länder, in denen sie eingeschränkt ist, falls Google das angibt

Lies den vollständigen Anzeigentext jeder Anzeige, einschließlich Pins, damit du den Beleg konkreten Assets zuordnen kannst.

Erkläre jeden Grund in einfachen Worten. Beispiele sind Markennutzung, übermäßige Großschreibung, nicht belegte Aussagen wie "beste" oder "Nr. 1", Symbole oder Satzzeichen und eingeschränkte Kategorien wie Gesundheit oder Finanzen.

Schreibe nur die beanstandeten Assets neu:
- Schreibe ein Asset nur dann neu, wenn Googles Beleg darauf verweist. Wenn Google zu einem Thema keine Details nennt, schreibe für diese Anzeige nichts neu. Liste stattdessen die Assets auf, die du im Verdacht hast, begründe es und frag mich.
- Behalte die Aussage bei, mach den Text aber richtlinienkonform.
- Headlines dürfen bis zu 30 Zeichen lang sein, Beschreibungen bis zu 90. Zeige für jedes Asset die Zeichenanzahl.
- Bearbeite die bestehende Anzeige, statt eine neue zu erstellen, damit ihr Verlauf erhalten bleibt. Lass alle anderen Assets und Pins unverändert.

Manche Probleme lassen sich nicht durch Umschreiben lösen. Beispiele sind eine Marke, für die eine Berechtigung nötig ist, eine fehlende Zertifizierung oder ein Problem auf der Landingpage wie eine defekte Zielseite. Sag mir in solchen Fällen, was ich stattdessen tun muss.

Zeige für jede Anzeige eine Vorher-Nachher-Vorschau und warte auf meine Freigabe, bevor du etwas änderst. Erinnere mich daran, dass eine bearbeitete Anzeige erneut geprüft wird.

Anzeigentexte und CreativesNur lesend

Welche Messaging-Winkel auf Meta gewinnen: Angle-Analyse über 90 Tage

Holt 90 Tage Meta-Ergebnisse auf Anzeigenebene, liest die Creatives der Anzeigen mit ausreichend Budget, versieht jede mit Tags für Angle, Hook, Format und CTA in einer prüfbaren Tabelle und rankt die Angles nach ausgabengewichteten Kosten pro Ergebnis. Am Ende stehen sechs neue Textvarianten.

Wann du ihn nutztWenn du nicht weißt, welcher Botschaftswinkel (Preis, Problem, Social Proof usw.) bei deinen Meta-Anzeigen wirklich Ergebnisse bringt und neue Textideen brauchst.

Analysiere die Meta-Anzeigen der letzten 90 Tage in [account] und sag mir, welche Messaging-Angles tatsächlich Ergebnisse bringen. Zähle [result action, e.g. lead, purchase] als Ergebnis.

Zu holende Daten:
- Ausgaben, Impressionen, Ergebnisse, Kosten pro Ergebnis und Link-CTR auf Anzeigenebene für die letzten 90 Tage.
- Bei Videoanzeigen ThruPlays geteilt durch Impressionen.
- Berücksichtige nur Anzeigen, die mindestens [minimum spend] ausgegeben haben.
- Wenn mehr als [40] Anzeigen die Bedingung erfüllen, lies die Creatives der [40] mit den höchsten Ausgaben und sag mir, wie viele du ausgelassen hast und wie viel Budget diese abdecken.
- Lies das vollständige Creative jeder berücksichtigten Anzeige: Primärtext, Headline, Format und Button.

Versieh jede Anzeige mit Tags in vier Dimensionen:
- Angle: Preis/Wert, Pain Point, Social Proof, Ergebnis, Dringlichkeit oder Produktmerkmal.
- Hook-Typ der ersten Zeile: Frage, Statistik, mutige Behauptung oder direkte Ansprache.
- Format: Bild, Video oder Karussell.
- CTA.

Das Taggen der Angles ist eine Ermessensfrage. Zeige zuerst die Tag-Tabelle: Anzeigen-ID, Anzeigenname, erste Zeile des Primärtexts und die vier Tags. Markiere unsichere Tags mit "?". Fahre dann mit der Analyse fort. Wenn ich danach Tags korrigiere, rechne neu.

Liefere:
1. Eine Tabelle pro Angle mit diesen Spalten: Anzahl der Anzeigen, Gesamtausgaben, ausgabengewichtete Kosten pro Ergebnis, durchschnittliche Link-CTR.
2. Die Top 3 und die Bottom 3 Angles, jeweils mit der stärksten Einzelanzeige als Beispiel und einem Satz dazu, warum sie wahrscheinlich funktioniert hat oder gescheitert ist. Markiere jeden Angle, der auf weniger als 3 Anzeigen beruht, als geringe Aussagekraft.
3. Sechs neue Textvarianten, aufgebaut auf den Top-2-Angles. Jede erhält einen Primärtext mit dem Hook in den ersten 125 Zeichen, eine Headline unter 40 Zeichen und einen CTA. Jede Variante testet einen anderen Hook-Typ.

Das ist nur Analyse und Entwurf. Erstelle, pausiere oder bearbeite keine Anzeigen.

Anzeigentexte und CreativesÄndert nach deiner Freigabe

Konvertierende Google-RSA-Headlines in Meta-Anzeigenvarianten verwandeln

Rankt die konvertierenden RSA-Headlines und -Beschreibungen einer gewählten Google-Kampagne, adaptiert die besten zu 4 Meta-Varianten, die bereits laufende Botschaften vermeiden, erstellt sie nach Freigabe pausiert, rendert Feed- und Reels-Vorschauen und entfernt die, die du ablehnst.

Wann du ihn nutztWenn du Google-RSA-Botschaften hast, die gut konvertieren, und sie auf Meta testen willst, ohne Texte von Grund auf neu zu schreiben.

Nutze die Google-Ads-Botschaften, die für [client] bereits konvertieren, auch auf Meta. Google-Ads-Konto: [Google Ads account], Kampagne: [Google campaign]. Meta-Werbekonto: [Meta ad account], Anzeigengruppe: [ad set].

1. Hole den RSA-Asset-Bericht für [Google campaign] für die letzten 90 Tage. Behalte Headlines und Beschreibungen mit mindestens [minimum impressions, e.g. 1,000] Impressionen. Rank sie nach Conversion-Rate, mit der CTR als Tiebreaker, und zeige die Top 10 in einer Tabelle mit Impressionen, Klicks, Conversions und Kosten pro Conversion. Wenn weniger als 5 Assets die Schwelle erreichen, sag es mir und schlag eine niedrigere vor, bevor du weitermachst.
2. Lies die aktiven Anzeigen in [ad set] und ihre Creatives, damit du keine Botschaften doppelst, die dort schon laufen. Notiere die Facebook-Seite, das Bild und den Button, die sie verwenden. Wenn die Anzeigengruppe Videos statt Bildanzeigen ausspielt, halte an und frag mich, wie du vorgehen sollst.
3. Schreibe 4 Meta-Varianten aus den besten Assets. Jede braucht Primärtext, Headline und CTA-Button. Adaptiere, statt einzufügen: Eine Suchanzeigen-Headline beantwortet eine eingegebene Suchanfrage, Meta-Text muss dagegen das Scrollen stoppen. Beginne mit dem Problem oder dem Ergebnis und bring dann die bewährte Formulierung ein. Halte jede Aussage identisch mit der Google-Anzeige. Füge keine neuen Rabatte oder Zahlen hinzu.
4. Verwende [landing page URL] als Ziel, dieselbe Facebook-Seite und das Bild, das die Anzeigengruppe bereits nutzt. Verwende dessen Image Hash wieder, wenn das Creative ihn liefert, andernfalls lade genau dieses Bild einmal hoch und nutze den Hash für alle 4.

Zeige mir die 4 Varianten zuerst als Textvorschau. Meta kann nur von einem bestehenden Creative eine visuelle Vorschau rendern. Erstelle daher nach meiner Freigabe des Texts die freigegebenen Varianten als neue Anzeigen in [ad set] im Status pausiert. Solange sie pausiert sind, wird nichts ausgegeben.

Rendere dann Feed- und Reels-Vorschauen jeder neuen Anzeige und zeige mir die Links. Für jede Version, die ich nach der Vorschau ablehne, zeige die Löschung zuerst als Vorschau und lösche sie erst nach meiner Bestätigung. Lass die, die ich behalte, pausiert. Ändere keine bestehende Anzeige.

Anzeigentexte und CreativesNur lesend

Welche TikTok-Anzeigentexte wirklich den ROAS treiben

Eine reine Leseanalyse deiner TikTok-Anzeigen. Sie rankt die Anzeigen nach ROAS, vergleicht die Textmuster der besten und schlechtesten Performer und macht aus den Unterschieden Textregeln, die durch Zahlen belegt sind.

Wann du ihn nutztWenn manche TikTok-Anzeigen einen deutlich besseren ROAS liefern als andere und du wissen willst, welche Textmuster dahinterstecken.

Analysiere in meinem TikTok-Werbekonto [advertiser account], welche Anzeigentexte den ROAS treiben. Das ist rein lesend, ändere also nichts.

1. Prüfe zuerst die Pixel. Wenn kein Pixel ein aktives Kaufereignis (CompletePayment oder SHOPPING) hat, halte an und sag es mir, denn Kaufwert und ROAS bleiben sonst leer.
2. Hole Daten auf Anzeigenebene für die letzten 30 Tage: Ausgaben, Impressionen, CTR, Käufe, Kaufwert und ROAS. Wenn der ROAS nicht direkt geliefert wird, berechne ihn als Kaufwert geteilt durch Ausgaben.
3. Behalte die Anzeigen, die mindestens [minimum spend] ausgegeben haben. Lies bei jeder den aktuellen Anzeigentext und den Call to Action. Bei Spark Ads stammt der Text aus der Bildunterschrift des organischen Posts, markiere diese also.

Liefere drei Dinge:
1) Eine nach ROAS sortierte Tabelle mit diesen Spalten: Anzeigenname, Anzeigentext, CTA, Ausgaben, CTR, Käufe, ROAS.
2) Einen Mustervergleich zwischen dem obersten und dem untersten Quartil nach ROAS. Wenn weniger als 8 Anzeigen die Bedingung erfüllen, vergleiche stattdessen die obere mit der unteren Hälfte und sag das dazu. Berücksichtige:
   - die Eröffnungsworte
   - ob ein Preis oder Rabatt genannt wird
   - ob das Produkt beim Namen genannt wird
   - Social Proof
   - Dringlichkeit
   - die Länge in Zeichen
   - Frage oder Aussage
3) Fünf Textregeln für neue Anzeigen. Belege jede Regel mit den Zahlen dahinter.

Markiere jede Anzeige mit weniger als 10 Käufen als nur richtungsweisend und lass sie aus den Regeln heraus.

Wenn Smart+-Kampagnen existieren, liste deren Anzeigen in einer separaten Tabelle auf. Nimm ihre Zahlen nur auf, wenn der Bericht sie für diese Anzeigen-IDs liefert, sonst liste sie ohne Metriken auf. Lass sie in jedem Fall aus dem Quartilsvergleich heraus.

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SEO und InhalteÄndert nach deiner Freigabe

Money Page nach dem Answer-First-Prinzip umbauen, damit KI-Antworten sie zitieren können

Zieht die Fragen, die die Seite bereits in der Search Console bekommt, und wer in KI-Antworten zitiert wird, und gliedert dann den bestehenden Content neu: direkte Antwort ganz oben, Fragen als Überschriften, Vergleichstabelle und seitenspezifische FAQ. Erfindet nichts, wird erst nach Vorschau und Freigabe umgesetzt und hält eine Baseline für die Erfolgsmessung fest.

Wann du ihn nutztWenn die Antwort einer wichtigen Leistungs- oder Preisseite im Text versteckt ist und die Seite bei Fragesuchen rankt, aber selten in KI-Antworten oder Google-Snippets zitiert wird.

Baue die Seite [page URL] auf meiner Website in ein "Answer-First"-Layout um, das KI-Antworten und Google leicht zitieren können. Website-Typ: [Opus Growth hosting or WordPress]. Meine Search-Console-Property: [Search Console property]. Ich vermute, dass die Hauptfrage der Seite lautet: [main question, e.g. "how much does a boiler service cost in Hackney"]. Fakten, die nicht auf der Website stehen und die ich als korrekt bestätige: [price range, duration, warranty and so on, or "none"].

1. Die Fragen, die die Seite bekommt. Nutze get_report mit platform='search_console', breakdown='page,query' für die letzten 90 Tage und behalte nur die Zeilen dieser Seite. Filtere die Suchanfragen im Fragestil (was, wie, warum, wie viel, welche, Unterschied, Preis und deren Entsprechungen in der Sprache der Seite) mit mindestens 20 Impressionen heraus und sortiere sie nach Impressionen. Behalte diese Zeilen als Mess-Baseline: Suchanfrage, Impressionen, Klicks, durchschnittliche Position.
2. Der aktuelle Content. Lies die Seite mit site_read_url, zuerst mit outline=true und dann mit text=true (wenn truncated true ist, lies erneut mit max_bytes=1000000). Liste den Überschriftenbaum, den ersten Absatz und jede Zahl, jeden Preis, jede Dauer und jede Behauptung auf der Seite auf. Diese Liste ist alles, was du verwenden darfst.
3. Was die KI sagt. Prüfe seo_history auf frühere Läufe und führe dann seo_ai_overview für die Hauptfrage und die zwei Fragen mit den meisten Impressionen aus (target=[domain], Standort und Sprache für meinen Markt). Notiere, was der erste Satz der KI-Antwort sagt, welche Arten von Fakten sie enthält (Preisspanne, Dauer, Schritte, Vergleich) und welche Seiten sie zitiert. Wenn references leer ist, zähle die Domains der Links innerhalb von ai_answer. Diese Aufrufe kosten Credits, führe daher nicht mehr als drei aus, ohne mich zu fragen.
4. Die neue Struktur. Behalte den bestehenden Text bei und schlage dieses Layout vor:
   1. Das H1 bleibt oder wird leicht angepasst, damit es die Hauptfrage klarer aufgreift.
   2. Direkt unter dem H1 ein Antwortabsatz mit 40 bis 60 Wörtern: eine direkte Antwort auf die Hauptfrage im ersten Satz, dann die zwei wichtigsten konkreten Fakten. Keine Einstiege wie "Heutzutage" oder "Wenn Sie sich fragen".
   3. Die Abschnitte im Haupttext bekommen H2-Überschriften im Fragestil, übernommen aus den echten Search-Console-Fragen. Der erste Satz unter jedem H2 beantwortet die jeweilige Frage.
   4. Eine Tabelle, wenn die Seite vergleichbare Fakten enthält (Pakete, Dauern, Optionen). Wenn nicht, erfinde keine.
   5. Am Ende eine FAQ mit 4 bis 6 seitenspezifischen Fragen. Die Fragen stammen aus der Search Console oder aus Themen, die die Seite tatsächlich beantwortet.
   6. Eine sichtbare Zeile "Zuletzt aktualisiert: [date]" und die Angabe, wer die Seite erstellt hat (der Firmenname, sofern ich keinen echten Personennamen angegeben habe).
   7. Da diese FAQ auf der Seite sichtbar ist, kann FAQPage-JSON-LD ergänzt werden. Weise darauf hin, dass Google FAQ-Rich-Results seit 2023 nur noch für bekannte Behörden- und Gesundheitsseiten anzeigt. Das Markup dient also dazu, dass Maschinen den Content lesen können, nicht dazu, ein Rich Result zu erhalten.
5. Keine erfundenen Fakten. Schreibe keine Zahl, keinen Preis, keine Dauer, keine Garantie, keine Kundenzahl, keine Bewertung und kein Zertifikat, die nicht auf der Seite oder in den oben genannten Fakten stehen. Wenn der Antwortabsatz einen Fakt braucht, den wir nicht haben, schreibe stattdessen [FACT NEEDED: ...] und frage mich.
6. Qualitätsprüfung. Lass den gesamten neuen Text durch seo_content_lint laufen. Wenn human_score unter 80 liegt oder eine Formulierung markiert wird, schreibe diese Absätze um und führe die Prüfung erneut aus.
7. Vorschau. Zeige die alte und die neue Struktur nebeneinander, Abschnitt für Abschnitt, vermerke, auf welchem bestehenden Fakt jeder neue Satz beruht, und warte auf meine Freigabe.
8. Nach der Freigabe umsetzen.
   1. Hosting: Lies die Seitendatei mit site_read_file und ändere sie Abschnitt für Abschnitt mit site_edit_file. Schreibe den FAQPage-Block statisch in den Head der Seite und verknüpfe ihn mit dem bestehenden @id-Graphen der Website.
   2. WordPress: Lies den Inhalt mit wordpress_get_post. Wenn die Seite mit Elementor gebaut ist, lies das Layout mit wordpress_page_design und ändere es mit wordpress_edit_page_design; andernfalls nutze wordpress_update_post. Ändere den Veröffentlichungsstatus der Seite nicht.
9. Verifizieren. Zeige mit site_read_url und outline=true das einzelne H1, die neuen H2-Überschriften und den Antwortabsatz live. Bestätige mit text=true, dass der Antwortabsatz auch ohne JavaScript sichtbar ist.

Schließe mit einem Messplan ab: In 4 bis 6 Wochen vergleichen wir die Search-Console-Zeilen für dieselben Suchanfragen und die seo_ai_overview-Ergebnisse für dieselben Fragen mit der Baseline. Beurteile die Wirkung der Änderung nicht vor diesem Zeitpunkt.

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Prüfen, ob KI-Crawler die richtige Sprachversion Ihrer mehrsprachigen Website sehen

Prüft die Abstimmung von hreflang, Canonical und html lang auf jeder Sprachversion, die Alternates in der Sitemap sowie automatische Weiterleitungen nach Land oder Browsersprache der Besucher. Misst, welche Version Google auswählt und welche Sprachseite in KI-Antworten zitiert wird, ohne etwas zu verändern.

Wann du ihn nutztWenn Ihre mehrsprachige Website in der falschen Sprache rankt oder zitiert wird oder Sie vermuten, dass automatische Weiterleitungen nach Land oder Browsersprache verhindern, dass Google und KI-Crawler Ihre deutsche oder französische Version sehen.

Meine Website [site URL] ist in diesen Sprachen veröffentlicht: [languages and URL structure, e.g. en: /, de: /de/, fr: /fr/]. Meine Search-Console-Property: [Search Console property]. Die beiden wichtigsten Seiten pro Sprache: [homepage and one service page URL in each language]. Eine kommerzielle Frage pro Markt: [one question per language]. Diese Aufgabe ist rein lesend.

Die meisten KI-Crawler und die Crawler von Google kommen von Servern in den USA, und ihre Browsersprache ist in der Regel Englisch. Wenn die Website Besucher automatisch nach IP-Land oder Browsersprache weiterleitet, sehen diese Crawler die deutsche oder französische Seite womöglich nie. Genau das soll diese Aufgabe messen.

1. Abstimmung der Tags. Lesen Sie die beiden Seiten jeder Sprache mit site_read_url (Standard-max_bytes; wird der Body vor `</head>` abgeschnitten, verwenden Sie max_bytes=1000000). Extrahieren Sie pro Seite den Wert von `<html lang>`, die Canonical-URL, jeden `rel="alternate" hreflang`-Link und x-default. Prüfen Sie: Zeigt der Canonical auf die Seite selbst (verweist der Canonical einer Sprachversion auf eine andere Sprache, fällt diese Version aus dem Index)? Sind die hreflang-Links gegenseitig (wenn A auf B verweist, muss B auf A verweisen)? Liefert jede hreflang-URL den Status 200 (site_read_url mit max_bytes=0)? Sind die Sprachcodes gültig (z. B. "en", "de", "en-GB"; mischen Sie nicht "de-DE" und "de")? Nennen html lang und hreflang dieselbe Sprache?
2. Sitemap. Lesen Sie die sitemap.xml und eventuelle untergeordnete Sitemaps mit site_read_url. Vergleichen Sie bei zwei Seiten die xhtml:link-Alternates mit dem hreflang auf der Seite.
3. Weiterleitungsverhalten. Lesen Sie die Startseite jeder Sprache mit site_read_url und max_bytes=0 und notieren Sie die Liste der Weiterleitungen (redirects). Dieses Tool sendet Anfragen wie ein Browser von einem festen Server aus und zeigt daher nicht, was ein Besucher aus einem anderen Land sieht. Messen Sie deshalb die Startseite jeder Sprache zusätzlich mit seo_technical_audit, das die Seite mit JavaScript von Servern an einem anderen Standort rendert. Zeigen die beiden Tools einen Title oder H1 in unterschiedlichen Sprachen, leitet die Website Besucher von diesem Standort auf eine andere Sprachversion um. Markieren Sie das mit höchster Dringlichkeit und fragen Sie mich: Nimmt die Weiterleitungsregel Such- und KI-Crawler aus (Googlebot, Bingbot, GPTBot, OAI-SearchBot, ChatGPT-User, ClaudeBot, Claude-User, PerplexityBot), und verwendet sie 302 statt 301? Sie können weder den Code noch die Servereinstellungen einsehen, also raten Sie die Antwort nicht.
4. Googles Auswahl. Prüfen Sie die beiden Seiten pro Sprache in einem einzigen Aufruf von gsc_inspect_urls. Weicht der von Google gewählte Canonical von der Seite selbst ab (z. B. wird für die deutsche Seite die englische gewählt), sagen Sie das. Verwenden Sie get_report mit platform='search_console' und breakdown='country' für die letzten 90 Tage, danach breakdown='page by impressions', und summieren Sie Impressionen und Klicks pro Sprachordner. Markieren Sie jede Sprachversion, die im eigenen Markt kaum Impressionen erhält.
5. Die Sprache, die die KI sieht. Lassen Sie die kommerzielle Frage jedes Marktes mit den Standort- und Sprachwerten dieses Marktes und target=[domain] durch seo_ai_overview laufen. Wird eine meiner Seiten zitiert, notieren Sie, welche Sprachversion es ist. Ist references leer, nutzen Sie die Links innerhalb von ai_answer. Wird meine englische Seite für eine deutsche Frage zitiert, ist das ein Zeichen dafür, dass die deutsche Seite nicht ausreichend gesehen wird.

Formatieren Sie die Ausgabe so: Zuerst eine Zusammenfassung in vier Sätzen. Dann eine Seitentabelle: URL, html lang, Canonical (selbst oder nicht), Anzahl und Gegenseitigkeit der hreflang, x-default, von Google gewählter Canonical, Status. Dann eine Weiterleitungstabelle: Startseite der Sprache, Title in site_read_url, Title in seo_technical_audit, Unterschied. Dann eine Markttabelle: Sprache, Impressionen und Klicks im Hauptmarkt, in der KI-Antwort zitierte Version. Schließen Sie mit einer Maßnahmenliste nach Dringlichkeit. Gibt es eine automatische Sprachweiterleitung, fügen Sie diese allgemeine Empfehlung hinzu: Crawler von der Weiterleitung auszunehmen oder Besuchern statt einer Weiterleitung einen Banner mit einem Sprachvorschlag zu zeigen, ist der Ansatz, den Google für mehrsprachige Websites empfiehlt.

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Intent-basierte Keyword-Cluster aus wenigen Seed-Keywords aufbauen

Eine gerankte Liste von Keyword-Clustern mit Volumen, Schwierigkeit und dem passenden Seitentyp oder der passenden Anzeigengruppe für jedes Cluster.

Wann du ihn nutztWenn du die Keyword-Recherche für ein Unternehmen startest und nur wenige Seed-Keywords hast.

Ich verkaufe [Produkt oder Service] in [Stadt oder Land]. Starte mit diesen Seed-Keywords: [3 bis 5 Seed-Keywords].

Prüfe zuerst seo_history, damit du frühere Ergebnisse wiederverwendest, statt für dieselbe Abfrage doppelt zu zahlen. Nutze dann den Keyword Planner und die SEO-Keyword-Recherche, um Ideen mit durchschnittlichen monatlichen Suchanfragen, Wettbewerb und Keyword-Schwierigkeit zu sammeln.

Bereinige die Liste:
- entferne Keywords unter 30 monatlichen Suchanfragen
- entferne Job-, Gratis-, DIY-, Kurs- und Wettbewerber-Markenbegriffe, es sei denn, sie passen eindeutig zu meinem Geschäft
- führe enge Varianten und Pluralformen zusammen

Clustere den Rest nach Suchintention, mit einem Cluster pro eigenständigem Bedürfnis eines Suchenden. Gib für jedes Cluster an:
- Clustername und Haupt-Keyword
- 5 bis 10 unterstützende Keywords
- gesamtes monatliches Volumen und durchschnittliche Schwierigkeit
- Intention: informativ, kommerziell oder transaktional
- beste Verwendung: Serviceseite, Blogbeitrag oder eine Google-Ads-Anzeigengruppe

Sortiere die Cluster nach Volumen und Eignung für ein kleines Unternehmen mit begrenztem Budget. Markiere die Top 3 für den Start und begründe das jeweils in einer Zeile.

SEO und InhalteÄndert nach deiner Freigabe

Konvertierende Suchbegriffe aus Ads in organische Content-Cluster verwandeln

Nutzt 90 Tage konvertierende Suchbegriffe aus Google Ads und Microsoft Ads, um Themen zu finden, bei denen du für Conversions zahlst, aber organisch kaum oder gar nicht sichtbar bist. Liefert einen priorisierten Content-Plan und eine reine Vorschau-Liste mit Keyword-Ergänzungen.

Wann du ihn nutztWenn du für Conversions auf Suchbegriffe zahlst, aber nicht weißt, welche Themen organische Inhalte verdienen, um weniger von Anzeigen abhängig zu sein.

Ich möchte meine Ads-Daten nutzen, um zu entscheiden, worüber ich schreiben soll. Verwende bei jeder Quelle die letzten 90 Tage.

1. Ziehe meine Google-Ads-Suchbegriffe der letzten 90 Tage (days=90 oder ein explizites Start- und Enddatum), sortiert nach Conversions. Behalte nur Begriffe mit mindestens 1 Conversion. Wenn die Antwort abgeschnitten ist, blättere weiter, bis du alle konvertierenden Begriffe hast.
2. Wenn Microsoft Ads verbunden ist, finde das Standardkonto und ziehe dessen Suchbegriffe für dieselben 90 Tage. Behalte nur Begriffe mit mindestens 1 Conversion und füge sie dem Pool hinzu. Markiere dabei, von welcher Plattform jeder Begriff stammt.
3. Gruppiere alle konvertierenden Begriffe nach Suchintention in Themen-Cluster. Zeige für jedes Cluster die Gesamtkosten, Conversions und Kosten pro Conversion, aufgeteilt nach Plattform, wo beide vorhanden sind.
4. Finde meine Search-Console-Property (nutze [Site-Property], falls ich eine genannt habe) und ziehe organische Daten für die letzten 90 Tage mit der Dimension query sowie einen zusätzlichen page,query-Abruf, damit du siehst, welche Seite für welche Query rankt. Nutze ein ausreichend hohes Limit, um den Long Tail abzudecken.
5. Ordne jedes Cluster den Search-Console-Queries zu, die dieselbe Intention ausdrücken. Nutze dein Urteilsvermögen bei nahen Varianten und unterschiedlichen Formulierungen und nenne, welche Queries du gezählt hast. Berichte organische Klicks, Impressionen und durchschnittliche Position pro Cluster sowie die am besten rankende Seite, falls es eine gibt.

Klassifiziere jedes Cluster:
- Content-Lücke: konvertiert in Ads, organische Durchschnittsposition schlechter als 10 oder keine organischen Impressionen. Hier sollte ich eine Seite erstellen.
- Verbessern: konvertiert in Ads, organische Position 4 bis 10. Nenne die bestehende Seite, die gestärkt werden muss.
- Abgedeckt: organische Position 1 bis 3. Vermerke es als möglichen Ansatz, später weniger Werbebudget zu testen.

Liefere eine Tabelle, sortiert nach Ads-Conversions, und dann die Top 5 Content-Lücken-Cluster mit je einem Vorschlag für Seitentitel und URL-Slug.

Liste separat meine Google-Ads-Keywords auf (list_entities, entity keywords) und zeige konvertierende Google-Suchbegriffe, die im Konto noch keine Keywords sind. Bei Microsoft-Begriffen markiere sie nur; prüfe oder ändere keine Microsoft-Keywords. Füge nichts hinzu. Wenn du meinst, dass einige Google-Begriffe als Exact Match ergänzt werden sollten, sag mir, in welche Anzeigengruppe jeder gehört, und führe add_keywords mit confirm=false aus, damit ich die genaue Vorschau sehe. Warte auf meine Freigabe, bevor du etwas anwendest.

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Clustere die Suchanfragen, die mein Unternehmensprofil finden, und optimiere meine Leistungen

Cluster der echten Google-Search- und Maps-Anfragen hinter deinem Eintrag, verglichen mit deinen Leistungen und Kategorien, plus ein vorab angezeigter Korrekturvorschlag.

Wann du ihn nutztWenn dein Unternehmensprofil Aufrufe bekommt, du aber vermutest, dass Leistungen und Kategorien nicht zu den echten Suchanfragen bei Google und Maps passen.

Hole für meinen Business-Profile-Standort [Standortname] die Suchbegriffe, mit denen Menschen den Eintrag in den letzten 3 Monaten über Google Search und Maps gefunden haben.

Clustere die Begriffe in:
- Markensuchen
- Leistungssuchen, mit einem Cluster pro Leistung
- "in meiner Nähe"-Suchen sowie Stadtteil- oder Bezirkssuchen
- problembezogene Suchen, etwa ein Symptom oder ein Anliegen des Kunden

Zeige für jedes Cluster die Impressionen insgesamt und die Top 5 Begriffe.

Lies dann die Details meines Eintrags aus: primäre und zusätzliche Kategorien sowie die Leistungsliste. Vergleiche sie mit den Clustern und sag mir:
- Leistungs-Cluster mit echter Nachfrage, die in meiner Leistungsliste fehlen
- Leistungen, die ich aufführe, die aber kaum gesucht werden
- ob eine zusätzliche Kategorie zu einem starken Cluster passen würde. Suche nach den Kategorienamen, um zu bestätigen, dass sie existieren.

Formuliere die neuen Leistungseinträge mit jeweils einem Namen und einer Beschreibung von bis zu 300 Zeichen, geschrieben rund um die Wörter, die Menschen tatsächlich suchen.

Zeig mir die genauen Änderungen zuerst als Vorschau. Aktualisiere den Eintrag erst, wenn ich zugestimmt habe.

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Saisonalen Content- und Anzeigenkalender aus der Keyword-Nachfrage erstellen

Ein 12-Monats-Kalender, der zeigt, wann jedes Keyword-Cluster seinen Peak hat, wann du Content veröffentlichen und wann du Anzeigenbudgets erhöhen oder senken solltest.

Wann du ihn nutztWenn du Inhalte und Werbebudgets an der echten saisonalen Nachfrage ausrichten willst, statt zu raten, wann das Interesse steigt.

Ich möchte Content und Werbebudget an echter Saisonalität ausrichten, nicht an Vermutungen.

1. Nimm aus meinem Google-Ads-Konto [Kontoname] die 20 Keywords mit den höchsten Kosten der letzten 12 Monate.
2. Hole dir die historischen monatlichen Suchvolumen aus dem Keyword Planner.
3. Führe für dieselben Begriffe einen Keyword-Trend-Check durch. Prüfe zuerst seo_history und verwende aktuelle Ergebnisse wieder.

Gruppiere die Keywords nach Thema. Für jedes Cluster:
- nenne das monatliche Suchvolumen der letzten 12 Monate, mit Peak-Monat und Tiefpunkt-Monat
- berechne das Verhältnis von Peak zu Tiefpunkt. Betrachte ein Cluster als saisonal, wenn das Verhältnis bei 1,5 oder höher liegt.

Liefere einen Monat-für-Monat-Kalender mit:
- Veröffentlichen: 6 bis 8 Wochen vor jedem saisonalen Peak, damit die Seiten Zeit zum Ranken haben
- Anzeigen hoch: in den 2 bis 4 Wochen vor und während des Peaks
- Anzeigen runter: in den Tiefpunkt-Monaten, in denen ich das Budget kürzen oder das Targeting eingrenzen sollte

Füge pro saisonalem Cluster eine Zeile dazu hinzu, was veröffentlicht werden sollte. Stabile Cluster kommen in eine separate „Always-on“-Liste.

Nur lesender Zugriff. Ändere keine Budgets oder Keywords.

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Eine korrekte llms.txt und llms-full.txt für Ihre gehostete Website erstellen

Liest die Seiten und tatsächlichen Inhalte Ihrer Website und entwirft eine Zusammenfassungsdatei im Format des llms.txt-Vorschlags, ausschließlich mit Fakten, die auf der Website stehen. Ergänzt auf Wunsch den bereinigten Text der Hauptseiten als llms-full.txt, veröffentlicht nach Freigabe und prüft das Ergebnis live.

Wann du ihn nutztWenn KI-Assistenten Ihre gehostete Website schnell und richtig verstehen sollen und Sie eine kleine, korrekte llms.txt brauchen, statt das Format zu erraten.

Erstelle eine llms.txt-Datei für meine Website [site URL] auf dem Opus Growth Hosting. Fakten über mein Unternehmen, die nicht auf der Website stehen, deren Richtigkeit ich aber bestätige: [extra facts, or "none"]. Soll zusätzlich eine llms-full.txt erstellt werden: [yes or no].

Beachte vor dem Start Folgendes und sag es mir auch: llms.txt ist ein Vorschlag, der auf llmstxt.org veröffentlicht ist. Er soll KI-Assistenten helfen, eine Website schnell und korrekt zu verstehen, aber große Anbieter wie Google und OpenAI haben nicht erklärt, dass sie ihn als Ranking- oder Zitiersignal nutzen. Ziel ist also eine kleine, korrekte Datei, kein Werbetext.

1. Aktuellen Stand lesen. Prüfe [site URL]/llms.txt mit site_read_url. Falls bereits eine Datei existiert, zeige sie mir und markiere, was veraltet ist. Lies die SEO-Regeln der Plattform mit site_seo_guide.
2. Seiten sammeln. Liste die HTML-Seiten mit site_list_files auf und lies [site URL]/sitemap.xml mit site_read_url. Notiere Seiten, die in der Sitemap stehen, aber nicht in der Dateiliste, oder umgekehrt. Lass Rechtstexte, Danke-Seiten und die 404-Seite beiseite.
3. Inhalte lesen. Lies Startseite, Leistungs- bzw. Produktseiten, Über-uns-, Kontakt- und Preisseiten mit site_read_url und text=true. Wenn die Antwort truncated true meldet, lies erneut mit max_bytes=1000000. Schreibe zu jeder Seite eine Ein-Satz-Beschreibung, die sich nur auf das stützt, was die Seite tatsächlich sagt.
4. Entwurf im llms.txt-Format schreiben:
   1. Die erste Zeile ist die Überschrift `# [business name]`.
   2. Darunter eine Zusammenfassung in ein bis zwei Sätzen, beginnend mit `>`: was wir tun, für wen, wo.
   3. Danach ein kurzer Absatz mit den Kernfakten: Einzugsgebiet, Kontaktmöglichkeiten, Arbeitsweise. Verwende nur Fakten, die auf der Website stehen oder die ich oben angegeben habe. Wenn Preise, Öffnungszeiten, Bewertungen, Kundenzahlen, Auszeichnungen oder Zertifikate nicht auf der Website stehen, schreibe sie nicht.
   4. Danach Abschnitte wie `## Leistungen`, `## FAQ`, `## Unternehmen`. Jede Zeile folgt dem Muster `- [Seitenname](vollständige URL): Beschreibung in einem Satz`. Verwende die kanonische URL, die 200 liefert; auf dieser Plattform enden Verzeichnis-URLs mit einem Schrägstrich.
   5. Setze Nebenlinks wie Rechtstexte und den Blog ans Ende, unter `## Optional`.
   6. Wenn die Website mehrere Sprachen hat, gib jeder Sprache einen eigenen Abschnitt und nenne, welche URL in welcher Sprache ist.
   7. Beende die Datei mit `Last updated: [heutiges Datum]`.
5. Falls ich llms-full.txt möchte: Fasse den bereinigten Text der Hauptseiten in einer Datei zusammen, wobei jede Seite mit `## Seitenname` und `Source: vollständige URL` beginnt. Entferne Menüs, Footer und Cookie-Texte. Wenn die Datei 500 KB überschreiten würde, nimm nur die Leistungs-, Preis-, FAQ- und Über-uns-Seiten auf.
6. Prüfen. Lass seo_content_lint über den llms.txt-Text laufen und korrigiere aufgeblähte oder nach KI klingende Formulierungen. Teste jeden Link mit site_read_url und max_bytes=0 und entferne jeden, der nicht 200 liefert.
7. Vorschau zeigen. Gib mir die vollständige Datei und eine kurze Quellentabelle, die zeigt, woher jeder Fakt stammt: Fakt, Quellseite. Warte auf meine Freigabe.
8. Nach Freigabe veröffentlichen. Schreibe llms.txt (und llms-full.txt, falls gewünscht) mit site_write_file ins Stammverzeichnis der Website. Lies beide mit site_read_url und zeige, dass der Status 200 ist und der Content-Type text/plain. Sag mir, falls robots.txt /llms.txt blockiert. Füge llms.txt nicht zur Sitemap hinzu, denn die Sitemap ist für HTML-Seiten gedacht.

Schließe mit einem Wartungshinweis ab: Nenne in drei Punkten, welche Änderungen (eine neue Leistungsseite, eine Preisanpassung, eine Adressänderung) bedeuten, dass auch diese Datei aktualisiert werden muss.

WebsiteÄndert nach deiner Freigabe

llms.txt auf Ihrer WordPress-Seite veröffentlichen: erst das SEO-Plugin prüfen, dann ein sicheres Snippet

Prüft, ob Ihr SEO-Plugin eine llms.txt erzeugen kann und ob das Ergebnis gut genug ist. Falls nicht, wird die Datei von Hand aus den echten Seiten der Website erstellt, nach Ihrer Freigabe über ein WPCode-Snippet unter /llms.txt ausgeliefert und live überprüft.

Wann du ihn nutztWenn KI-Assistenten Ihre WordPress-Website korrekt verstehen sollen und Sie eine genaue llms.txt unter /llms.txt veröffentlichen müssen, entweder über Ihr SEO-Plugin oder per sicherem manuellem Snippet.

Veröffentliche eine korrekte llms.txt unter /llms.txt auf meiner WordPress-Seite [WordPress site]. Fakten zu meinem Unternehmen, die nicht auf der Website stehen, deren Richtigkeit ich aber bestätige: [extra facts, or "none"].

llms.txt ist ein Vorschlag, der auf llmstxt.org veröffentlicht ist. Er hilft KI-Assistenten, eine Website richtig zu verstehen, aber die großen Anbieter haben nicht gesagt, dass sie ihn als Ranking- oder Zitiersignal verwenden. Sag mir das einmal und halte die Aufgabe klein und genau.

1. Ist-Zustand erfassen. Finde die Website mit list_wordpress_sites, finde das SEO-Plugin und seine Version mit wordpress_list_plugins und lies die Einstellungen des Plugins auf Website-Ebene mit wordpress_seo. Prüfe [WordPress site]/llms.txt mit site_read_url: Zeige den Statuscode und den Inhalt, falls vorhanden.
2. Der Weg über das Plugin. Aktuelle Versionen von Yoast SEO, Rank Math und All in One SEO enthalten eine Funktion, die llms.txt erzeugt. Lies den Einstellungsdatensatz des Plugins mit wordpress_option und write=false (bei Yoast heißt die Option `wpseo`) und finde heraus, ob die llms.txt-Funktion aktiviert ist. Wenn du dir beim Namen des Schlüssels nicht sicher bist, rate nicht, sondern sag mir, welchen Bildschirm im Plugin-Panel ich prüfen soll. Wenn die Funktion aktiviert ist, beurteile das Ergebnis: Listet es nur die neuesten Blogbeiträge auf, sind die Leistungs- und Kontaktseiten enthalten, stimmen die Beschreibungen. Wenn es gut genug ist, höre hier auf und gib mir eine kurze Einschätzung.
3. Von Hand erstellen (keine Plugin-Funktion vorhanden oder das Ergebnis ist nicht gut genug). Liste die Seiten mit wordpress_list_posts, type='page' und status='publish', dann die 10 wichtigsten Beiträge. Lies die Startseite, die Leistungs- oder Produktseiten, die Über-uns-, Kontakt- und Preisseiten mit site_read_url und text=true; wenn die Antwort truncated is true meldet, lies erneut mit max_bytes=1000000. Schreibe den Entwurf so: erste Zeile `# [business name]`, darunter eine Zusammenfassung in ein bis zwei Sätzen, beginnend mit `>`, ein kurzer Absatz mit den wichtigsten Fakten, dann die Abschnitte `## Services`, `## FAQ` und `## Company`, wobei jede Zeile die Form `- [Seitenname](vollständige URL): Beschreibung in einem Satz` hat, und zuletzt rechtliche Seiten und der Blog unter `## Optional`. Verwende nur Fakten, die auf der Website stehen oder die ich dir genannt habe; wenn Preise, Öffnungszeiten, Bewertungen, Kundenzahlen oder Zertifikate nicht auf der Website stehen, lass sie weg. Beende die Datei mit `Last updated: [today's date]`. Lass seo_content_lint über den Text laufen und behebe alle markierten Formulierungen. Teste jeden Link mit site_read_url und max_bytes=0.
4. Vorschau. Zeige die vollständige Datei, die Quellseite zu jedem Fakt und den Veröffentlichungsweg. Der Weg ist ein PHP-Snippet, das mit wordpress_snippet erstellt wird, mit der Position 'everywhere'. Am `init`-Hook sendet der Code, wenn der Anfragepfad exakt `/llms.txt` lautet, `Content-Type: text/plain; charset=utf-8`, gibt den Text aus und beendet die Ausführung; andere Anfragen berührt er nicht. Zeige den Code ebenfalls in der Vorschau. Wenn die llms.txt-Funktion des Plugins aktiviert ist, sag mir, dass ich sie zuerst ausschalten soll, damit sich die beiden Quellen nicht in die Quere kommen. Warte auf meine Freigabe.
5. Nach der Freigabe anwenden. Erstelle das Snippet mit wordpress_snippet action='create'. Es wird inaktiv angelegt; aktiviere es mit action='toggle' und active=true. Wenn die Aktivierung einen Fehler zurückgibt, bleibt das Snippet aus, dann zeig mir den Fehler. Wenn ein Cache-Plugin aktiv ist, leere den Cache mit wordpress_purge_cache.
6. Überprüfen. Lies /llms.txt mit site_read_url: Der Status muss 200 sein, der Content-Type text/plain und der Inhalt der Text, den ich freigegeben habe. Wenn die URL 404 zurückgibt, leitet der Webserver .txt-Anfragen gar nicht an WordPress weiter. Schalte in diesem Fall das Snippet aus und erkläre, wie die Datei über das Hosting-Panel oder per FTP ins Stammverzeichnis der Website hochgeladen wird. Prüfe außerdem mit site_read_url, dass die Startseite weiterhin 200 zurückgibt.

Schließe mit dem Rückweg ab: der ID des Snippets und wie man es mit wordpress_snippet ausschaltet. Erinnere mich außerdem daran, dass eine neue Leistungsseite, eine Preisänderung oder eine Adressänderung bedeutet, dass der Text im Snippet aktualisiert werden muss.

WebsiteÄndert nach deiner Freigabe

robots.txt-Richtlinie für KI-Crawler festlegen und sicher veröffentlichen

Hilft dir zu entscheiden, für welche KI-Crawler deine Website offen sein soll, indem Such-, Nutzer-Abruf- und Trainingsrollen getrennt betrachtet werden. Zeigt eine Vorschau der neuen robots.txt, die deine bestehenden Regeln beibehält, schreibt sie nach deiner Freigabe auf deine gehostete Website oder in WordPress und prüft anschließend, ob sie live ist.

Wann du ihn nutztWenn Sie unsicher sind, welche KI-Crawler auf Ihrer Website erlaubt sein sollen, und eine bewusste robots.txt-Richtlinie wollen, ohne versehentlich private Bereiche zu öffnen.

Überarbeite die robots.txt meiner Website [Website-URL] auf Basis einer bewussten Richtlinie für KI-Crawler. Website-Typ: [Opus-Growth-Hosting oder WordPress]. Meine Präferenz: [A: für alle offen / B: Suche offen, Training gesperrt / C: individuell, bitte erläutern].

1. Ist-Zustand lesen. Lies [Website-URL]/robots.txt mit site_read_url. Wenn die Website auf Opus-Growth-Hosting läuft, lies die robots.txt zusätzlich mit site_read_file und bestätige, dass sie mit der Live-Version übereinstimmt. Bei WordPress finde mit wordpress_seo heraus, welches SEO-Plugin sie ausliefert, und prüfe mit wordpress_snippet action='list', ob bereits ein Snippet die robots.txt verändert. Liste alle vorhandenen Regelgruppen, alle Disallow-Zeilen und alle Sitemap-Zeilen auf.
2. Rollen erklären. Ordne die Crawler drei Gruppen zu und sage mir in je einem Satz, was ich verliere oder gewinne:
   1. Suche und Zitierung: OAI-SearchBot, Claude-SearchBot, PerplexityBot, Bingbot, Googlebot, Applebot. Wer diese sperrt, sorgt dafür, dass die Website in den Antworten des jeweiligen Assistenten nicht mehr als Quelle zitiert wird.
   2. Live-Abruf im Auftrag eines Nutzers: ChatGPT-User, Claude-User, Perplexity-User. Diese Zugriffe erfolgen, wenn ein Nutzer meinen Link teilt oder der Assistent eine Seite öffnet, um eine Frage zu beantworten. Laut Dokumentation der Anbieter gilt die robots.txt bei solchen nutzerinitiierten Anfragen möglicherweise nicht in jedem Fall. Weise also darauf hin, dass eine Regel hier keine Garantie ist.
   3. Modelltraining: GPTBot, ClaudeBot, Google-Extended, Applebot-Extended, CCBot, meta-externalagent. Wer diese sperrt, schränkt die Nutzung der Inhalte für künftiges Training ein, entfernt aber keine Inhalte aus bereits trainierten Modellen. Das Sperren von Google-Extended hat keine Auswirkungen auf die Google-Suche oder AI Overviews.
3. Entwurf schreiben. Erstelle die neue robots.txt für meine Präferenz und beachte dabei diese Regeln:
   1. Sobald du eine Gruppe unter dem eigenen Namen eines Crawlers schreibst, liest dieser Crawler die Gruppe `User-agent: *` nicht mehr. Kopiere deshalb jede Disallow-Zeile aus der *-Gruppe (Admin-Bereich, Warenkorb, interne Suchergebnisse usw.) in jede benannte Gruppe, sonst öffnest du unbemerkt private Bereiche.
   2. Sperre keine CSS-, JavaScript- oder Bilddateien, da Crawler sie zum Rendern der Seite benötigen.
   3. Behalte die vorhandenen Sitemap-Zeilen bei und ergänze die vollständige Sitemap-URL, falls sie fehlt.
   4. Sperre keinen Crawler aus der Such-Rolle, es sei denn, ich verlange es ausdrücklich.
   5. Lass SEO-Crawler von Wettbewerbern (etwa AhrefsBot und SemrushBot) unangetastet, sofern ich nichts anderes sage, sie liegen außerhalb des Umfangs dieser Aufgabe.
4. Vorschau zeigen. Vergleiche die alte und die neue Datei Zeile für Zeile und zeige eine Tabelle mit der Entscheidung vorher und nachher für jeden Crawler: Crawler, Rolle, alte Entscheidung, neue Entscheidung. Warte auf meine Freigabe.
5. Nach der Freigabe anwenden.
   1. Gehostete Website: Schreibe die robots.txt mit site_write_file. Die Plattform legt vor jedem Schreibvorgang einen Versions-Snapshot an. Sage mir daher, zu welcher Version aus site_versions ich zurückkehren kann.
   2. WordPress: Existiert auf dem Server keine physische Datei, erzeugt WordPress die robots.txt selbst, und der Filter `robots_txt` kann sie verändern. Erstelle mit wordpress_snippet ein PHP-Snippet, das diesen Filter nutzt, Ort 'everywhere'. Das Snippet wird inaktiv angelegt, also zeige mir den Code und aktiviere es erst nach meiner Freigabe. Ist ein Cache-Plugin aktiv, leere den Cache mit wordpress_purge_cache.
6. Zurücklesen. Lies die robots.txt erneut mit site_read_url und zeige, dass der neue Inhalt live ist. Hat sich bei WordPress der Inhalt nicht geändert, liegt auf dem Server eine physische robots.txt-Datei, die der Filter nicht erreichen kann. Schalte in diesem Fall das Snippet ab und führe mich durch die Änderung der Datei im Dateieditor des SEO-Plugins (Yoast: Werkzeuge, Dateieditor; Rank Math: Allgemeine Einstellungen, robots.txt bearbeiten) oder im Hosting-Panel.

Schließe mit einem Hinweis in zwei Sätzen ab: Die Änderung wird wirksam, sobald die Crawler die Datei neu einlesen (meist innerhalb eines Tages), und wenn eine CDN- oder Firewall-Regel nach Crawler-Namen blockiert, reicht die robots.txt allein nicht aus.

WebsiteÄndert nach deiner Freigabe

Die Website-Navigation rund um Seiten aufbauen, die wirklich konvertieren

Gleicht die GA4-Landingpage-Performance mit deinen WordPress-Menüs ab, markiert wertvolle Seiten, die in der Navigation fehlen, toten Ballast und defekte Links, und schlägt ein schlankeres Hauptmenü vor.

Wann du ihn nutztWenn dein Website-Menü überladen oder veraltet wirkt und Besucher vermutlich nicht zu den Seiten führt, die wirklich konvertieren.

Vergleiche mein Navigationsmenü mit dem, was tatsächlich konvertiert.

Hole aus der GA4-Property [GA4 property] die letzten 90 Tage nach Landingpage: Sitzungen und Key Events. Berechne die Key-Event-Rate als Key Events / Sitzungen.

Lies dann alle Menüs auf [WordPress site], einschließlich der Hauptnavigation und des Footers, mit allen Links.

Ordne die Menülinks den GA4-Zeilen anhand des URL-Pfads zu (ignoriere Domain, abschließende Schrägstriche und Query-Strings). Wenn ein Link keine GA4-Zeile hat, behandle ihn als 0 Sitzungen und weise darauf hin.

Prüfe jeden Menülink auf Probleme:
- Rufe jede verlinkte URL ab und erfasse den HTTP-Status. Alles mit 4xx oder 5xx ist defekt; Weiterleitungen sind erwähnenswert.
- Markiere Links, die auf Entwurfs- oder private Seiten, auf alte Slugs oder auf http statt https zeigen.

Liefere drei Listen:
1. Seiten mit mindestens 20 Key Events, die nicht im Hauptmenü stehen.
2. Menülinks, die auf Seiten mit weniger als 50 Sitzungen oder null Key Events in 90 Tagen zeigen.
3. Defekte oder veraltete Links, jeweils mit Begründung.

Schlage dann ein neues Hauptmenü vor:
- Max. 7 Punkte auf oberster Ebene, geordnet nach kommerzieller Wichtigkeit.
- Exakte Bezeichnungen mit 2 bis 3 Wörtern in einfacher Sprache, wie ein Kunde sie verwenden würde.
- Die Kontaktseite bleibt der letzte Punkt.
- Verschiebe Seiten mit geringem Wert ins Footer-Menü, statt sie zu löschen.

Zeige das aktuelle und das vorgeschlagene Menü nebeneinander, mit der genauen Liste der Menüaktionen, die du ausführen würdest (hinzufügen, umbenennen, neu verlinken, neu ordnen, entfernen), als Vorschau. Ändere nichts, bevor ich zugestimmt habe. Wende die Änderungen nach der Freigabe an, leere den Cache und lies die Menüs erneut aus, um die finale Struktur zu bestätigen.

WebsiteÄndert nach deiner Freigabe

Plugin- und Tracking-Check, bevor er deine Conversions kaputt macht

Eine Aktionsliste Plugin für Plugin, die veraltete, doppelte und konfligierende Plugins sowie doppelt feuernde Tags markiert.

Wann du ihn nutztWenn deine WordPress-Seite zu viele Plugins hat, Updates sich stauen oder doppelte Tags vermutlich die Conversions aufblähen, auf die deine Anzeigen optimieren.

Führe einen Plugin- und Tracking-Check für [WordPress-Website] durch.

Lies Folgendes aus:
- Die WordPress- und PHP-Version.
- Alle installierten Plugins, mit ihrem Aktivstatus und ob ein Update verfügbar ist.
- Jede Stelle, an der ein GTM- oder GA4-Tag feuert.
- Die aktuellen Caching- und Speed-Einstellungen.

Liefere eine Tabelle mit diesen Spalten: Plugin, aktiv?, Update verfügbar?, Rolle (SEO, Cache, Formulare, Tracking, Page Builder, Sonstiges), Risiko, Empfehlung (behalten, updaten, deaktivieren oder löschen).

Markiere diese Probleme ausdrücklich:
- Mehr als ein SEO-Plugin.
- Mehr als ein Caching-Plugin.
- Inaktive Plugins, die gelöscht werden können.
- Jedes GTM- oder GA4-Tag, das von mehr als einer Stelle aus feuert. Doppeltes Feuern bläht die Conversions auf, auf die meine Ads optimieren.

Fasse den Page Builder, das Formular-Plugin und WooCommerce nicht an.

Zeige die Aktionsliste zuerst als Vorschau. Gehe danach ein Plugin nach dem anderen an, und zwar erst nach meiner Freigabe für jedes einzelne. Bestätige nach jeder Änderung, dass die Startseite weiterhin Status 200 zurückgibt, bevor du weitermachst.

WebsiteÄndert nach deiner Freigabe

Alte Telefonnummer auf der gesamten Website sicher ersetzen

Eine vollständige Übersicht, wo die alte Nummer vorkommt, ein Dry-Run-Diff des Massen-Ersetzens und eine Liste der Stellen, die manuell korrigiert werden müssen.

Wann du ihn nutztWenn sich deine Telefonnummer geändert hat und die alte Nummer nirgends mehr auf deiner Website auftauchen darf.

Unsere Telefonnummer hat sich von [alte Nummer] auf [neue Nummer] geändert. Weder Ads- noch organische Besucher dürfen irgendwo noch die alte sehen.

1. Finde auf meiner WordPress-Website jeden Beitrag und jede Seite, die die alte Nummer in einem der gängigen Formate enthält: mit Leerzeichen, ohne Leerzeichen, mit Ländervorwahl und innerhalb von tel:-Links.
2. Prüfe die Menüs auf tel:-Links und die Contact-Form-7-Einstellungen auf die alte Nummer.
3. Lies meinen Business-Profile-Standort aus und sag mir, welche Nummer dort aktuell angezeigt wird.

Liefere:
- Eine Liste der Seiten mit der Anzahl der Vorkommen auf jeder Seite.
- Alle Stellen, die ein Suchen/Ersetzen im Inhalt nicht erreichen kann, etwa Menüs, Formulareinstellungen oder Business Profile.

Führe das Massen-Suchen/Ersetzen zuerst als Dry Run aus und zeig mir für jede Seite den Diff. Wende es erst nach meiner Freigabe an und leere danach den Cache.

Ändere Business Profile in dieser Aufgabe nicht. Sag mir nur, ob es aktualisiert werden muss.

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Die Quellen kartieren, die KI statt Ihnen zitiert, und einen Off-Site-Sichtbarkeitsplan erstellen

Findet heraus, welche Seiten ChatGPT, Perplexity und die KI-Antworten von Google für die Fragen Ihrer Kunden zitieren, gruppiert diese Quellen nach Typ und liest die am häufigsten zitierten Seiten einzeln durch. Plant die Content-Arbeit auf Ihrer eigenen Website getrennt von der Arbeit an Listen, Verzeichnissen und Communities.

Wann du ihn nutztWenn KI-Antworten wie ChatGPT, Perplexity oder Google AI Overviews statt Ihrer Marke Wettbewerber oder Drittseiten empfehlen und Sie einen Plan brauchen, um dort zitiert zu werden.

Mein Unternehmen [business name], Website [domain], verkauft [service or product] im Markt [city or country]. Meine Wettbewerber: [up to 3 competitors]. Die Fragen, die meine Kunden an KI stellen: [5 to 8 questions that do not name my brand]. Dies ist eine reine Lese- und Planungsaufgabe: Schreibe niemanden an und ändere nichts.

Die meisten Zitate in KI-Antworten stammen von Seiten Dritter und nicht von der eigenen Website der Marke: Vergleichslisten, Foren, Verzeichnisse, Bewertungsportale. Ziel dieser Aufgabe ist es, diese Seiten zu finden und herauszuarbeiten, wie man auf jeder davon vertreten sein kann.

1. Credit-Check. Nutze seo_history, um aktuelle Läufe mit diesen Fragen zu finden, und verwende sie wieder. Sag mir, wie viele neue Aufrufe nötig sind.
2. Chat-Engines. Führe seo_geo_tracker mit brand=[business name], brand_domain=[domain], den Wettbewerbern und der Fragenliste aus, engines='chat_gpt,perplexity', repeats=2. Übernimm die Liste top_cited_sources und die Erwähnungsraten der Wettbewerber. Dieses Tool zeigt, wie oft jede Domain zitiert wird, aber nicht die vollständige Seiten-URL.
3. KI-Antworten von Google. Führe seo_ai_overview für die 4 Fragen mit der stärksten kommerziellen Intention aus (target=[domain], Standort und Sprache für meinen Markt). Übernimm die vollständige URL jeder Quellseite in jeder Antwort. Wenn references leer ist, nutze die Links im Text von ai_answer. Diese Seiten-URLs sind die wichtigste Grundlage für den Plan.
4. Quellen klassifizieren. Ordne jede gesammelte Domain einem dieser Typen zu: meine Website, Wettbewerber-Website, Vergleichs- oder "Best of"-Liste, Forum oder Community (Reddit, Quora, Branchenforen), Verzeichnis oder Bewertungsportal (lokale Verzeichnisse außer Google Maps, Trustpilot, G2 und Ähnliche), Video, News oder Blog, Behörde bzw. offizielle Stelle oder Enzyklopädie. Wenn du dir beim Typ einer Domain nicht sicher bist, rate nicht, sondern lies die Seite.
5. Die meistzitierten Seiten lesen. Lies die Top 10 der Drittseiten nach Anzahl der Zitate mit site_read_url und text=true. Notiere für jede Seite: welche Marken vorkommen und ob meine dabei ist, das Format (Ranking-Liste, Tabelle, Q&A, Bewertung), das Veröffentlichungs- oder Aktualisierungsdatum und ob die Seite einen Weg zur Bewerbung, Kontaktaufnahme oder zum Einreichen eines Eintrags ("Eintrag vorschlagen") bietet. Wenn eine Seite nicht gelesen werden kann (403, Login erforderlich), sag das und mach weiter.
6. Mit meiner Website vergleichen. Wenn eine meiner Seiten zitiert wird, liste sie auf. Bestimme den Typ der zitierten Wettbewerberseiten (Preisseite, Ratgeber, Vergleichsseite) und prüfe mit site_read_url, ob ich eine Seite dieses Typs habe.

Formatiere die Ausgabe so. Zuerst eine Zusammenfassung in vier Sätzen. Dann eine Tabelle als Quellenkarte: Domain, Typ, Anzahl der Antworten, die sie zitieren, für welche Fragen, ist meine Marke auf der Seite. Dann eine Tabelle der Top-10-Seiten: URL, Format, Datum, erwähnte Marken, Zugangsweg. Danach drei getrennte Aufgabenlisten:
1. Auf meiner Website: Seitentypen, die erstellt oder gestärkt werden sollten, und welche Frage jeder davon beantworten soll.
2. Listen und Verzeichnisse: Listenartikel, bei denen ich mich bewerben sollte, und Verzeichnisse, in denen ein Eintrag angelegt oder aktualisiert werden sollte, jeweils mit Zugangsweg.
3. Community: Diskussionen, in denen sich meine Marke natürlich einbringen kann.

Regeln: Schlage keine gefälschten Bewertungen, falschen Nutzerkonten, versteckt bezahlten Erwähnungen oder Werbung in Foren vor. Wenn du eine bezahlte Platzierung vorschlägst, sag, dass sie klar als gesponsert gekennzeichnet sein muss. Wenn ein Vorschlag lautet, einen Publisher anzuschreiben, damit er eine alte Liste aktualisiert, gib die Nachricht als Entwurf an, aber sende sie nicht. Wenn die Daten für eine Schlussfolgerung nicht ausreichen, rate nicht.

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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.

Wann du ihn nutztWenn eine Plattform pro Conversion deutlich günstiger ist als die andere und du entscheiden musst, wohin dein Monatsbudget fließen soll.

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.

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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.

Wann du ihn nutztWenn Google Ads, Meta und GA4 sehr unterschiedliche Conversion-Zahlen melden und du vor dem Kanalvergleich nicht weißt, welcher Zahl du trauen kannst.

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.

StrategieNur lesend

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.

Wann du ihn nutztWenn du mit einem neuen Kunden startest und vor dem Kickoff-Call verstehen musst, wer in bezahlter und organischer Suche die Wettbewerber sind.

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.

StrategieÄndert nach deiner Freigabe

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.

Wann du ihn nutztWenn deine Google-Ads-Texte genauso klingen wie die der Konkurrenz und deine RSA-Anzeigen sich abheben sollen.

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.

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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.

Wann du ihn nutztWenn deine Meta-Anzeigen Klicks bringen, aber zu wenige Käufe, und du nicht weißt, in welchem Trichterschritt Käufer verloren gehen.

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.

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

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