SEA Camp Jena 2026: zwischen KI-Hype und echten Performance-Hebeln

Lead-Generierung ist oft ein Kopfschmerz-Thema. Im Gegensatz zum E-Commerce kämpfen wir hier mit langen Abschlusszeiten und geringen Conversion-Volumina. Louise Matz hat dafür einen klugen Schlachtplan präsentiert.

Der Schlüssel liegt darin, den gesamten Funnel (z. B. mit Video- und Demand-Gen-Kampagnen) zu bespielen und die Lücke zwischen Online-Interaktion und Offline-Deal zu schließen. Louise empfiehlt, nicht nur die finale Conversion zu messen, sondern den Algorithmus mit so vielen Signalen wie möglich zu füttern, um mehr Daten zu erhalten. Dabei gibt es eine schlaue Möglichkeit, die Features von Google Ads optimal dafür zu nutzen:

• Der Werte-Trick: Nutze das „Value Based Bidding“. Weise verschiedenen (Soft-)Conversions unterschiedliche Werte zu. Ein wirklich qualifizierter Lead bekommt im System einen „übertriebenen“ Wert (z. B. 50), während ein einfacher Klick einen sehr geringen Wert erhält.
• Das Ergebnis: Du zeigst dem System glasklar, wo die Reise hingehen soll. So kann Google selbst bei geringer Datenbasis gut optimieren und liefert dir die qualitativen Leads, die wirklich zählen.

Ein echtes Highlight war die Session von Gerhard Jahns zum Thema Smart Bidding. Viele von uns kennen die „gläserne Decke“: Sie erhöhen das Budget, aber der Umsatz skaliert nicht mit – stattdessen bricht der ROAS ein.

Das Problem ist die Mathematik: Der tROAS-Algorithmus ist ein Hardliner. Wenn er keine Auktionen findet, die den exakten Ziel-ROAS versprechen, zieht er sich zurück und macht Ihre Kampagne „unsichtbar“.

Die präsentierte Lösung ist ein „Hybrid-Modell“:

• tROAS sorgt für die Effizienz und jagt den perfekten Warenkorb.
• tCPA ist die Wachstums-Maschine. Er konzentriert sich auf die Conversion-Wahrscheinlichkeit und gewinnt deutlich mehr Auktionen.

Die Strategie: Nutzen Sie tCPA zusätzlich in einer separaten Kampagne für Ihre Top-Performer. Aber beachte Gerhards Goldene Regel: Der tCPA muss „teurer“ (also niedriger) angesetzt werden als der tROAS-Schnitt, damit er nicht nur die „einfachen“ Conversions wegfischt, sondern wirklich neues Volumen generiert.

Die Ergebnisse sahen vielversprechend aus: In Summe wuchs das gesamte Konto massiv. Jedoch war im entsprechenden Konto gerade Hochsaison, also würde ich diese Erkenntnisse mit einer guten Dosis Skepsis betrachten. Am Ende muss sich das Ganze unterm Strich lohnen. Aber wenn Sie an die Grenze Ihrer tROAS-Skalierung stoßen, ist dieser Ansatz vielleicht einen Versuch wert.

Als nächstes ging es in der Session von Lara Marie Massmann um ein eher weniger betrachtetes Feature von Google Ads, dessen Potenzial oft völlig unterschätzt wird: Page Feeds in PMax und Search.

Das Prinzip: Statt auf Keywords setzen Sie auf URLs. Über die Funktion „Erweiterung der finalen URL“ und hinterlegte Seitenfeeds bestimmen Sie präzise, welche Inhalte Google bewerben darf.

Woher nehmen Sie die Daten?

• Aus einem klassischen Feed mit Produkt-URLs.
• Über ein Feed-Management-Tool Ihrer Wahl.
• Oder ganz simpel: über einen Crawl Ihrer eigenen Seite.

Der Profi-Hack: Custom Labels

Das eigentliche Gold liegt in den benutzerdefinierten Labels. Sie können im Page Feed Labels hinterlegen (z. B. „Top Performer“, „Saison“, „Marge Hoch“), die Sie in der PMax über die erweiterten URL-Regeln ansprechen.

Das Beste daran: Sie können diese Labels auch als Ausschlussliste nutzen. So verhindern Sie zum Beispiel, dass Produkte, die „Out of Stock“ sind oder eine schlechte Performance haben, unnötig Budget fressen.

Die besten Use Cases: Hier glänzen Page Feeds

Lara hat einige Szenarien aufgezeigt, in denen Page Feeds den entscheidenden Unterschied machen:

• Riesige Produktpaletten: Sie können die Suche breit bespielen und so extrem effizient identifizieren, welche Produkte überhaupt als Performer taugen.
• B2B-Filterung: Nutzen Sie Feeds, um gezielt nur die Unterseiten zu bewerben, die für Business-Kunden relevant sind.
• Blog-Artikel als SEO-Brücke: Das war mein persönlicher Aha-Moment! Sie können gezielt Blog-Inhalte kategorisieren und bewerben, um SEO-Lücken zu schließen. Wenn Sie organisch noch nicht zu einem Thema ranken, kaufen Sie sich den Traffic über den Page Feed einfach automatisiert ein. Die entsprechenden Seiten können Sie ebenso durch Labels markieren.

Mein Fazit: Wer Page Feeds mit smarten Labels nutzt, steuert besonders breit ausgerichtete Kampagnen deutlich präziser und effizienter als der Wettbewerb.

Vor dem nächsten Thema konnte noch einmal Kraft mit Kaffee, Kuchen und leckeren Desserts getankt werden.

Wenn der stets lächelnde Edgar Flujit über KI-Agenten spricht, merkt man: Die Zukunft ist jetzt. Er nutzt Claude nicht als Chatbot, sondern als autonomen Agenten.

Edgar baut sich spezialisierte „KI-Mitarbeiter“ für einzelne Aufgabenfelder (Analyse, Recherche, Reporting).

Ein Agent braucht dabei immer vier Dinge:

• Eine Role (Stellenbeschreibung)
• Skills (Training)
• Tools (API-Zugänge)
• und Context (Onboarding).

Seine goldene Regel: Erstellen Sie einen Agenten pro Aufgabengebiet. Vermischen Sie nicht Analyse, Recherche und Reporting, sondern bauen Sie spezialisierte Agents für jedes Feld.

Use Cases: Von der Daten-Wüste zur fertigen Kampagne

Edgar hat eindrucksvoll gezeigt, was heute schon geht:

1. Analyse-Agent: Sie füttern ihn mit einem Roh-Export Ihrer Kampagnendaten. Der Agent analysiert eigenständig Ad Groups, Keywords, Texte und Negatives und gibt Verbesserungsvorschläge.
2. Kampagnen-Builder: Über die Google API kann ein Agent sogar Kampagnen direkt im Interface bauen! Das ist keine Science-Fiction mehr, sondern effiziente Workflow-Automatisierung.

Aber Vorsicht: Die KI ist (noch) kein Senior

Trotz aller Begeisterung gab Edgar uns wichtige Leitplanken mit:

• MCP (Model Context Protocol): Nutzen Sie dieses Protokoll, um die KI sicher an APIs anzubinden. Man benötigt zwangsweise die „realen“ Daten. Ohne diese Struktur fängt die KI an zu „halluzinieren“. Dazu später mehr.
• Kein Senior-Ersatz: Ein Agent ist ein fleißiger Junior, aber kein Senior-Stratege. Er braucht extrem spezifische Briefings.

Der Top-Tipp: Fangen Sie klein an. Nutzen Sie die KI zuerst als Auditor, der Ihre bestehenden Kampagnen prüft. Wenn Sie sich das entsprechende Know-How angeeignet haben, können Sie die Agents tiefer in die Erstellung und Analyse gehen lassen. Dadurch kann man sich potenziell etliche Stunden pro Tag an repetitiver Arbeit sparen und sich eher der strategischen Planung widmen.

Nachdem Edgar uns gezeigt hatte, wie wir KI-Agenten bauen, ging es in meiner letzten Session um eine simple, aber wichtige Frage: Warum spuckt die KI eigentlich so oft Texte aus, die wir im Performance Marketing kaum gebrauchen können?

Wir alle kennen das Problem: KI-generierte Anzeigentexte sind oft zu lang, klingen furchtbar generisch und ignorieren regelmäßig die strengen Google-Richtlinien. Tobias Düring hat uns erklärt, warum das so ist und wie wir den Output retten.

Das Problem: Warum die KI „flunkert“

Um die KI besser zu steuern, müssen Sie verstehen, wie sie arbeitet. Ein LLM (Large Language Model) denkt nicht – es berechnet Wahrscheinlichkeiten.

• Token-Vorhersage: Die KI sagt lediglich das nächste wahrscheinliche Wort (Token) voraus.
• Entitäten-Beziehungen: Sie stellt Verknüpfungen zwischen Begriffen her. Je nach Trainingsmaterial entstehen so Zusammenhänge, die zwar logisch klingen, aber faktisch falsch sein können.

Das Training ist schuld

Der Grund für schlechte Anzeigen liegt oft tief in der DNA der Modelle:

1. Pre-Training: Die KI wurde mit dem gesamten Internet trainiert. Da dort massenweise widersprüchliche Aussagen stehen, „weiß“ die KI oft nicht, was die eine Wahrheit ist.
2. Post-Training: Hier wird der KI beigebracht, freundlich und selbstbewusst zu antworten. Das Ergebnis? Die KI liefert dir mit absolutem Selbstvertrauen eine Antwort, die völlig an deinen Richtlinien vorbeigeht. Sie ist darauf programmiert, „gefällig“ zu sein, nicht unbedingt präzise.

Hinzu kommt ein gezieltes „Wegsparen“ von Details bei großen Datenmengen, um weniger Rechenleistung zu beanspruchen.

Ihr Learning für bessere Ads

Wenn Sie wollen, dass die KI Texte schreibt, die wirklich konvertieren und die Zeichenlimits einhalten, dürfen Sie sie nicht einfach „machen lassen“. Sie müssen die antrainierte Höflichkeit und die generische Token-Vorhersage durch extrem präzise Leitplanken durchbrechen. Dazu gehören auch strenge Brand-Guidelines wie Marke, Slogan, Zielgruppe, Anrede und Tonalität sowie Wort-Restriktionen und genaue Produktinformationen.

Eines wurde in Jena klar: Die Werkzeuge werden mächtiger und komplexer, aber das strategische Auge und die menschliche Kontrolle bleiben der entscheidende Faktor. Wer in alten Strukturen verharrt, wird von neuen Workflows und smarten Tools überholt. Wer jedoch die Mechanik hinter den Algorithmen versteht, Testläufe startet und nicht vor neuen Möglichkeiten zurückschreckt, der kann zu den großen Gewinnern zählen. Auch, wenn nicht alle Blindflüge immer in einer sauberen Landung enden.