Google Ads & KI: Wie du die Balance zwischen Automatisierung und Kontrolle findest
Einleitung: KI verändert Google Ads
Google Ads entwickelt sich rasant zu einer KI-getriebenen Plattform. Ob Smart Bidding, Responsive Search Ads oder Performance Max – immer häufiger übernehmen Algorithmen die Steuerung von Geboten, Zielgruppen und Budgets. Das Ziel: mehr Effizienz und bessere Ergebnisse durch Machine Learning.
Doch bei aller Begeisterung bleibt eine zentrale Frage: Wie viel Kontrolle solltest du an die Automatisierung abgeben – und wann musst du als Werbetreibender selbst eingreifen?
Vorteile der KI-Automatisierung in Google Ads
Richtig eingesetzt, kann die Automatisierung mit KI enorme Mehrwerte schaffen:
Effizienzsteigerung: KI analysiert hunderte Signale in Echtzeit (z. B. Gerät, Standort, Uhrzeit) und passt Gebote automatisch an.
Skalierbarkeit: Kampagnen lassen sich schnell auf verschiedene Kanäle ausrollen, ohne jeden Kanal einzeln optimieren zu müssen.
Smartere Gebotsstrategien: Mit Target ROAS, Target CPA oder Maximize Conversions lassen sich Conversions steigern – vorausgesetzt, es gibt genügend historische Daten.
Zeitersparnis: Routineaufgaben entfallen, sodass Marketer mehr Fokus auf Strategie und Kreativität legen können.
Besonders bei datenstarken Accounts entfaltet KI in Google Ads ihr volles Potenzial.
Grenzen von KI in Google Ads
So schlau die KI von Google auch ist – perfekt läuft sie nicht. Am Ende arbeitet sie nur mit den Daten und Zielen, die man ihr vorgibt. Fehlen klare Vorgaben, optimiert sie schnell am eigentlichen Ziel vorbei: Statt hochwertige Leads zu liefern, sammelt sie günstige Klicks, die dem Business kaum etwas bringen.
Ein großes Problem ist auch der fehlende Kontext. Die KI weiß nichts über deine Gewinnmargen, Lagerbestände oder langfristigen Geschäftsziele – es sei denn, du fütterst sie aktiv mit diesen Informationen. Das bedeutet: Sie optimiert stumpf auf die eingestellte Kennzahl, zum Beispiel Conversions, ohne zu prüfen, ob diese Conversions wirklich wertvoll sind.
Hinzu kommt, dass die Modelle stark von historischen Daten abhängig sind. Das macht sie anfällig, wenn wenig Daten vorhanden sind oder sich der Markt plötzlich verändert – etwa bei einer Produkteinführung oder starken Preisschwankungen. In solchen Fällen können die Vorhersagen unzuverlässig sein.
Und schließlich besteht die Gefahr, dass die KI die falschen Signale interpretiert. Ein Beispiel: Mit einer Strategie wie „Maximize Conversions“ kann die KI zwar viele Leads generieren, diese sind aber oft von minderer Qualität, wenn nicht zusätzlich mit wertbasiertem Bidding gesteuert wird.
Die größten Limitierungen im Überblick
Inherent limitations: KI arbeitet nur innerhalb der vorgegebenen Daten und Ziele.
Fehlender Business-Kontext: Strategische Werte wie Profitabilität oder Lagerlogistik kennt sie nicht.
Abhängigkeit von historischen Daten: Neue Kampagnen oder Marktumbrüche machen Vorhersagen unsicher.
Gefahr falscher Optimierung: Ohne klare Leitplanken optimiert die KI auf die falschen Ergebnisse.
Mehr Kontrolle über die KI: So behältst du den Überblick
Ein zentrales Problem der Automatisierung in Google Ads ist, dass sie ihre Fehler nicht offenlegt. Wenn etwas schiefläuft, passiert das oft leise – und man muss aktiv nach Hinweisen suchen. Bid-Strategy-Reports zeigen zum Beispiel, auf welche Signale Smart Bidding setzt. Erscheinen dort Remarketing-Listen oder hochwertige Zielgruppen, ist das ein gutes Zeichen. Werden hingegen zufällige „In-Market“-Kategorien genutzt, die nichts mit deiner Kundschaft zu tun haben, deutet das auf zu wenige oder zu verrauschte Daten hin.
Gerade wenn sich Marktbedingungen plötzlich ändern, tut sich die KI schwer. Sie optimiert auf Basis historischer Muster und interpretiert neue Situationen oft falsch. Hier helfen Guardrails wie Saisonalitätsanpassungen oder Datenausschlüsse, um den Algorithmus in die richtige Richtung zu lenken.
Auch die Recommendations-Funktion verdient Aufmerksamkeit: Sie liefert zwar nützliche Vorschläge, will aber oft vor allem das Budget erhöhen. Die Auto-Apply-Funktion, die Änderungen ohne dein Zutun übernimmt, solltest du deshalb besser deaktivieren. Besser ist es, Empfehlungen manuell zu prüfen, das Passende zu übernehmen und den Rest zu ignorieren.
Ein weiterer Hebel sind Google Ads Skripte, mit denen du selbst Automatisierungen baust und klare Regeln definierst. So kannst du Anomalien wie plötzliche Ausreißer bei Kosten, Klicks oder Conversions sofort erkennen. Auch einfache Tools wie Callie Kesslers Custom Column für Budget-Pacing
(Formel: ((Cost / report_days_count()) / Daily Budget)) helfen, das Ausgabenverhalten transparent im Blick zu behalten.
Kurz gesagt: Automatisierung braucht Aufsicht. Mit Reports, Guardrails und eigenen Skripten stellst du sicher, dass KI dich unterstützt – und nicht unbemerkt in die falsche Richtung steuert.
Closing Thoughts: KI als Partner, nicht als Ersatz
Die Entwicklung von Google Ads macht deutlich: KI ist ein mächtiges Werkzeug, aber kein Selbstläufer. Sie bringt Geschwindigkeit, Skalierung und Effizienz – doch sie denkt nicht strategisch, kennt keine Unternehmensziele und versteht keine Markenwerte.
Deshalb braucht es erfahrene Marketer, die den Rahmen setzen, kreative Impulse geben und die Qualität im Blick behalten. Die entscheidende Fähigkeit besteht darin, zu erkennen, wann Automatisierung sinnvoll ist und wann man besser selbst eingreift.
Wer diese Balance meistert, vereint das Beste aus beiden Welten: datengetriebene Effizienz auf der einen Seite und menschliche Weitsicht auf der anderen – und schafft damit die Grundlage für nachhaltigen Erfolg in Google Ads.
