Smart Bidding – Definition & Optimierung

Bei manuellen Geboten legen Sie selbst fest, wie viel Sie maximal für einen Klick bezahlen möchten. Smart Bidding hingegen nutzt Machine Learning, um Gebote automatisch in Echtzeit anzupassen. Der Algorithmus berücksichtigt dabei zahlreiche Signale wie Gerätetyp, Standort, Tageszeit, Browser, Sprache und viele weitere Faktoren. Dadurch erreichen Sie in der Regel bessere Ergebnisse bei gleichem oder sogar geringerem Budgeteinsatz, sparen jedoch erheblich Zeit in der täglichen Verwaltung.

Google empfiehlt für die meisten Smart Bidding Strategien mindestens 30 Conversions in den letzten 30 Tagen. Für Ziel-ROAS Strategien sollten es idealerweise 50 Conversions sein. Mit weniger Daten kann der Algorithmus zwar arbeiten, die Ergebnisse sind jedoch weniger präzise. In diesem Fall kann es sinnvoll sein, zunächst mit breiteren Conversion-Zielen zu arbeiten oder die Lernphase entsprechend länger anzusetzen. Wir beraten Sie gerne zur optimalen Strategie für Ihre spezifische Situation.

Die Wahl der richtigen Strategie hängt von Ihren Unternehmenszielen ab. Ziel-CPA eignet sich, wenn Sie einen bestimmten Kosten-pro-Conversion Wert anstreben. Ziel-ROAS ist ideal, wenn Sie einen bestimmten Return on Advertising Spend erreichen möchten. Conversions maximieren nutzt Ihr Budget optimal aus, um möglichst viele Conversions zu generieren. Conversion-Wert maximieren fokussiert sich auf den höchsten Gesamt-Conversion-Wert. Wir analysieren Ihre Situation und empfehlen die passende Strategie.

Die Lernphase dauert typischerweise 1 bis 2 Wochen, kann aber je nach Datenvolumen und Kampagnenstruktur variieren. Während dieser Phase sammelt der Algorithmus Daten und optimiert seine Vorhersagemodelle. In dieser Zeit können die Ergebnisse noch schwanken. Wichtig ist, während der Lernphase keine grösseren Änderungen an Kampagnen, Budget oder Zielwerten vorzunehmen, da dies die Lernphase zurücksetzt. Nach Abschluss der Lernphase arbeitet Smart Bidding deutlich stabiler und effizienter.

Ja, Smart Bidding funktioniert grundsätzlich auch mit kleineren Budgets. Allerdings benötigt der Algorithmus ausreichend Daten, um effektiv zu lernen. Mit sehr kleinen Budgets kann es länger dauern, bis genügend Conversions für eine zuverlässige Optimierung vorliegen. In solchen Fällen empfehlen wir oft, zunächst mit breiteren Conversion-Zielen zu arbeiten oder mehrere Kampagnen in einer gemeinsamen Gebotsstrategie zu bündeln. Wir entwickeln mit Ihnen eine Strategie, die zu Ihrem Budget passt und trotzdem optimale Ergebnisse liefert.