Im Performance Marketing vollzieht sich gerade ein tiefgreifender Wandel. Aufgrund von KI-Übersichten und LLMs wie Gemini oder ChatGPT werden Suchanfragen immer komplexer, kontextreicher und zielgerichteter. Für Marken mit einem breiten Portfolio, die auf viele spezifische Kundenanforderungen ausgerichtet sind, eröffnet dies enorme Chancen: Wer diese konkreten, vielschichtigen Suchanfragen bedienen kann, hat gegenüber klassischem Keyword-Targeting einen erheblichen Vorteil.
Wer versteht, wie AI Max funktioniert und wozu es entwickelt wurde, hört auf, das Wachstum zu behindern, und beginnt, es zu ermöglichen.
Das Signaldichte-Problem: Warum alte Strukturen der KI im Weg stehen
Vorher galt im PPC die Hyper-Segmentierung als Maßstab für professionelle Kontoführung. Single Keyword Ad Groups (SKAGs), Match-Type Kampagnentrennung, Deduplizierung durch endlose Negative-Keywords und manuelle Gebotssteuerung auf kleinstem Niveau. All das vermittelte das Gefühl von Kontrolle und führte zu riesigen Anzeigenkontos. Für maschinelles Lernen ist das Gift.
AI Max braucht Signaldichte, um zuverlässig zu konvertieren. Viele Konten sind noch immer so stark aufgesplittet, dass der Algorithmus zu wenig Lernmaterial bekommt. Wird AI Max in einem solchen Konto aktiviert, verstärken sich bestehende Ineffizienzen: Kampagnen beginnen sich gegenseitig zu kannibalisieren, weil die Trennmechanismen – negative Keywords, enge Ausrichtung – fehlen, die vorher für Ordnung gesorgt haben.
Wenn die Conversion-Datenbasis zu dünn ist, weitet AI Max seinen Suchradius immer weiter aus und bietet auf immmer generischere Suchbegriffe, bis es irgendwo Erfolg findet. Viele Advertiser nennen das fehlende Kontrolle. Die eigentliche Erklärung ist anders: Ihre Daten sind die Zielausrichtung. Wer AI Max erfolgreich einsetzen will, muss von einer Strategie der Einschränkung und Micromanagement zu einer Strategie der Datenqualität und Erweiterung wechseln.
Praxisbeispiel: Eine internationale Hotelkette
Stellen Sie sich eine globale Hotelmarke vor, die in Dutzenden von Märkten gleichzeitig wirbt. Das Ziel: Jeder Reisende soll genau die Anzeige sehen, die zu seiner Suchabsicht passt, um ROAS zu maximieren.
Die klassische PPC-Strategie
In der Praxis sieht das oft so aus: länderspezifische Konten, Dutzende von Kampagnen, unzählige Anzeigengruppen. Das Team arbeitet sich durch Zielländer, Städte, Hotelnamen und Keyword-Kombinationen aus Saisonthemen, Reiseanlässen und Adjektiven wie „günstig", „zentral" oder „ruhig". Manche Kombinationen performen, viele nicht. Konsistenz ist kaum herzustellen. Komplexe Berichte mit vielen sekundären Metriken werden ständig vorbereitet, um irgendwelche Trends zu identifizieren. Die Arbeitsvorgang wiederholt sich immer wieder, um ständig neue Suchintentionen abzudecken.
Das Team läuft der Nachfrage hinterher, statt sie vorherzusehen. Was letzte Woche funktionierte, trägt heute nicht mehr. Dann kommt eine Mail von der Marke: Eine interne Umfrage zeigt Interesse an Berliner Hotels in der Nähe zur Clubszene – also wieder neue Keyword-Sets, neue Kampagne, neue Berichte. N-Gramm-Analysen, Biding-Scripts, strukturierte Protokolle: Das meiste davon dient nur dazu, die wachsende Komplexität irgendwie beherrschbar zu machen.
Je größer das Konto wird, desto mehr wird Exact Match zum letzten Stabilitätsanker. Wenn die Marke dann für Q1 einen neuen Fokusmarkt ausruft, rennt das PPC-Team gegen die Uhr, um rechtzeitig neue Kampagnen aufzubauen. Die Rolle des Teams hat sich verschoben: Statt Strategie und Insights liefern sie Systemverwaltung. Fortschritt sieht anders aus.
Die AI-Max-Strategie
AI Max setzt genau an diesem Punkt an. Statt das Konto weiter aufzusplittern, wird es nach sinnvollen Oberkategorien strukturiert – etwa für die Hotelkette:
- Luxushotels
- Budgethotels
- Pauschalreisen
Jede Kategorie bekommt Responsive Search Ads, die thematisch breit aufgestellt sind – keine überspezialisierten Keyword-Anzeigentextkombinationen. Mit aktivierter Textanpassung und URL-Expansion beginnt das System, Anzeigen auszuspielen, die präzise auf die jeweilige Suchanfrage eingehen. Man sieht im Asset Report von Google Ads plötzlich solche KI-generierten Headlines:
- „Romantische Strandhotels in Marokko"
- „5-Sterne-Hotel in Paris mit Balkon"
- „Ruhiges Hotel in Barcelona – nur 5 km vom Flughafen"
Personalisierung in der Breite, ohne manuellen Aufwand. Nutzer landen direkt auf der relevantesten Unterseite, die am besten zu der spezifischen Suchanfrage passt. Die Übersegmentierung weicht einer klaren Datenstruktur und das Konto liefert plötzlich echte strategische Insights: „Madrid-Anfragen mit dem Begriff 'Klimaanlage' entwickeln sich überdurchschnittlich. Wäre das ein Ansatz für unsere nächste Paid-Social-Kampagne?"
Die richtige Grundlage schaffen
Wer nicht mehr Trends im Nachhinein aussuchen und darauf reagieren, braucht eine belastbare technische und strukturelle Basis. Vom reaktionären Management zur Echtzeit-Optimierung.
1. Website-Architektur als strategisches Fundament
AI Max nutzt Ihre Website als zentrale Referenz, um Angebote zu verstehen und Nutzer zielgenau weiterzuleiten. Dafür muss die Seitenstruktur klar und logisch sein: Jede Unterseite sollte einer definierten Zielgruppe oder Angebotsgruppe entsprechen. Eine gut gepflegte Website ist kein Nice-to-have – sie ist die Voraussetzung dafür, dass der Algorithmus sinnvoll arbeiten kann. So bringen Sie keywordless Kampagnen-typen wie AI Max und PMAX zum Laufen.
2. Konsolidierung statt Fragmentierung
Strukturieren Sie Ihr Konto nach dem Prinzip der Reichweite, nicht der Einschränkung. Fassen Sie thematisch verwandte Angebote in breiteren Kampagnen zusammen. Nur wenn der Algorithmus ausreichend Datenpunkte erhält, verlässt er die Lernphase zügig und trifft belastbare Gebotsentscheidungen – statt im Datenvakuum zu optimieren.
3. Wertbasiertes Bidding konsequent umsetzen
Das Qualitätsniveau Ihrer Daten entscheidet über die Qualität der KI-Entscheidungen. Enhanced Conversions, serverseitiges Tracking und wertbasiertes Bidding helfen dabei, den tatsächlichen Kundenwert über den gesamten Lebenszyklus abzubilden. Eine Suche nach einer Luxussuite ist nachweislich wertvoller als eine nach einem Standardzimmer. Wenn diese Information an Google übergeben wird, priorisiert der Algorithmus entsprechend. Google Ads ist sehr intelligent, zieht jedoch ohne Daten keine eigenen Schlussfolgerungen über Ihr Unternehmen.
Kontrolle behalten – auf strategischer Ebene
AI Max funktioniert nicht nach dem Prinzip „einmal einrichten, nie wieder anfassen". Die Kontrolle verlagert sich – von der Keyword-Ebene auf die strategische Steuerung:
- Asset-Pflege: Anzeigentitel und Beschreibungen sind der Ausgangspunkt für alle KI-Variationen. Prüfen Sie den Asset-Bericht regelmäßig und entfernen Sie schwache Assets konsequent – das lenkt die kreative Entwicklung des Algorithmus gezielt.
- URL-Ausschlüsse: Gerade bei globalen Marken mit einer einzigen Hauptdomain ist das ein kritischer Stellhebel. Schließen Sie URLs aus, die für den jeweiligen Markt nicht relevant sind, und sperren Sie systematisch Seiten ohne Conversion-Relevanz: Support, Login, Karriere.
- Negative Keywords auf Kontoebene: Auch ohne klassisches Keyword-Bidding sollten Suchanfragen regelmäßig ausgewertet werden. Kontoweite Ausschlüsse verhindern, dass der Algorithmus Budget in markenfremde oder qualitativ minderwertige Anfragen investiert.
Fazit: Intent schlägt Keyword
Der eigentliche Vorteil von AI Max liegt darin, Nachfrage zu erfassen, die sich in keiner Keyword-Liste abbilden lässt – Anfragen, die zu spezifisch, zu kontextuell oder zu neu sind, um manuell antizipiert zu werden. Je gesprächsähnlicher und detaillierter Suchanfragen werden, desto größer wird der Abstand zwischen Marken mit einer konsolidierten, datenstarken Infrastruktur und solchen, die noch auf fragmentierte Legacy-Strukturen setzen.
Der Ausgangspunkt ist eine belastbare First-Party-Datenstrategie, kombiniert mit einer Website, die logisch nach Zielgruppen und Angeboten strukturiert ist. Wenn Kontoarchitektur, Measurement und Nutzererfahrung ineinandergreifen, kann AI Max das leisten, wofür es entwickelt wurde: wertvolle Nachfragesignale identifizieren und in relevante Begegnungen umwandeln – in jedem Markt, auf jede Suchanfrage.
Hören Sie auf, jeden Suchbegriff und Keyword- + Anzeigentext-Kombination manuell kontrollieren zu wollen. Bauen Sie stattdessen das System, das die KI ermöglicht, Ihre besten Kunden gezielt zu finden und individualisiert anzusprechen.
Ich unterstütze globale Marken dabei, eine robuste First-Party-Dateninfrastruktur aufzubauen, ausgewachsene Google Ads-Konten umzustrukturieren und wertorientierte Gebotsstrategien zu implementieren, die die richtigen Signale an die KI senden. Das Ziel ist immer dasselbe: ein System, das vorausschauend handelt statt nur zu reagieren, das wächst statt nur zu verwalten. Wenn Sie bereit sind, den Sprung von fragmentierten Keyword-Listen zu einer skalierbaren, absichtsbasierten SEA-Strategie zu wagen, lassen Sie uns darüber sprechen.