Performance Marketing verändert sich aktuell an vielen Stellen gleichzeitig. Automatisierung, KI und immer stärker datengetriebene Kampagnensysteme verschieben die Frage zunehmend von der manuellen Steuerung hin zur Qualität der Signale.
Welche Daten braucht Smart Bidding wirklich? Wie viel Einfluss bleibt bei Performance Max? Und welche Kennzahlen helfen dabei, nicht nur Umsatz, sondern tatsächlich profitable Ergebnisse zu erzielen?
Beim OMT in Mainz wurde deutlich, dass genau diese Fragen das Performance Marketing derzeit prägen. Die Plattformen übernehmen immer mehr operative Aufgaben. Gleichzeitig steigen die Anforderungen an Tracking, Datenqualität, Conversion-Werte und strategische Steuerung.
Für uns war deshalb vor allem spannend, welche Entwicklungen sich bereits konkret abzeichnen und was Unternehmen daraus für ihre Kampagnen ableiten können.
Performance Marketing verschiebt sich von der manuellen Steuerung zu besseren Signalen
Google Ads, Meta und andere Werbeplattformen übernehmen immer mehr Aufgaben, die früher manuell gesteuert wurden. Gebote werden automatisiert berechnet, Zielgruppen anhand zahlreicher Signale ausgewählt und Anzeigen zunehmend dynamisch zusammengestellt oder mithilfe von KI erstellt.
Damit verändert sich auch die Rolle im Performance Marketing.
Es geht weniger darum, jede einzelne Auktion oder jedes Gebot selbst zu beeinflussen. Stattdessen wird entscheidender, welche Ziele, Daten und Rahmenbedingungen wir den Systemen zur Verfügung stellen.
Die zentrale Frage lautet damit nicht mehr nur: Wie steuern wir unsere Kampagnen?
Sondern zunehmend: Welche Informationen benötigt die Plattform, um in unserem Sinne zu optimieren?
Dazu gehören beispielsweise saubere Conversion-Daten, realistische Conversion-Werte, hochwertige Produktdaten, relevante Zielgruppensignale und klare wirtschaftliche Ziele.
Denn eine Plattform kann nur auf das optimieren, was sie kennt. Die OMT-Inhalte haben diesen Punkt sehr deutlich gemacht: Die Plattform-KI optimiert zunächst auf die Kennzahlen, die ihr zur Verfügung stehen – nicht automatisch auf die tatsächliche Marge oder Profitabilität eines Unternehmens.
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Performance Max wird transparenter – und ein Stück weit steuerbarer
Besonders interessant ist diese Entwicklung aktuell bei Performance-Max-Kampagnen.
PMax gehört zu den Kampagnenarten, bei denen Google besonders viele Entscheidungen automatisiert trifft. Eine Kampagne kann Anzeigen über die Google Suche, YouTube, Display, Discover, Gmail und Maps ausspielen. Google entscheidet dabei anhand der Kampagnenziele und vorhandenen Signale, wo das Budget voraussichtlich die besten Ergebnisse erzielt.
Lange war dabei nur eingeschränkt nachvollziehbar, welcher Kanal welchen Beitrag zur Gesamtleistung einer Performance-Max-Kampagne leistet.
Mit dem Channel Performance Reporting hat Google hier bereits mehr Transparenz geschaffen. Damit können Werbetreibende die Performance von PMax auf Kanalebene analysieren und unter anderem nachvollziehen, wie einzelne Kanäle zu den Kampagnenzielen beitragen.
Nun geht Google noch einen Schritt weiter.
Aktuell wird in ausgewählten Google-Ads-Konten eine neue Kanalpriorisierung für Performance-Max-Kampagnen getestet. Wichtig dabei: Nach aktuellem Stand handelt es sich noch um einen Alpha-Test, nicht um eine regulär verfügbare Beta-Funktion. Beobachtet wurden Einstellungen wie Lower, Auto und Higher, über die einzelne PMax-Kanäle stärker oder schwächer priorisiert werden können.
Das klingt zunächst nach einer manuellen Budgetsteuerung – genau das ist die Funktion aber nicht.
Wer beispielsweise Search stärker priorisiert, legt damit nicht fest, dass künftig ein bestimmter Prozentsatz des Budgets in die Google Suche fließen soll. Stattdessen beeinflusst die Einstellung die Bedingungen, unter denen Smart Bidding Conversions aus dem jeweiligen Kanal bewertet. Eine stärkere Priorisierung kann dem System beispielsweise mehr Spielraum beim akzeptierten CPA geben. Die tatsächliche Budgetverteilung bleibt weiterhin automatisiert.
Gerade deshalb ist die Entwicklung spannend.
Google hält am automatisierten Grundprinzip von Performance Max fest, gibt Werbetreibenden aber schrittweise mehr Einblick und zusätzliche Möglichkeiten, eigene Geschäftsprioritäten in die Kampagnensteuerung einfließen zu lassen.
Aktuell dokumentiert Google selbst weiterhin, dass sich das Budget einer PMax-Kampagne nicht direkt auf einzelne Kanäle verteilen lässt. Die neue Alpha ist daher eher als zusätzlicher Einfluss auf die Optimierungslogik zu verstehen und nicht als klassische Kanalbudgetierung.
Gute Automatisierung beginnt mit guten Daten
Mehr Einfluss auf eine Kampagne bringt allerdings wenig, wenn die zugrunde liegenden Daten nicht stimmen.
Ein Modell aus den OMT-Vorträgen bringt das gut auf den Punkt. Die Qualität der Signale lässt sich dabei in vier Ebenen unterteilen:
Fundament, Werte, Kontext und Struktur.
Das Fundament beantwortet zunächst eine einfache Frage: Kommen die relevanten Conversion-Signale überhaupt zuverlässig in Google Ads an?
Hier spielen unter anderem Conversion Tracking, Consent Mode, Server-Side-Tracking und Enhanced Conversions eine Rolle.
Auf der nächsten Ebene geht es um die Werte. Übermitteln wir nur eine Conversion – oder weiß Google auch, welchen wirtschaftlichen Wert diese Conversion für das Unternehmen besitzt?
Danach folgt der Kontext. Dazu können beispielsweise Customer Match, bestehende Kundendaten oder unterschiedliche Lifecycle-Phasen gehören.
Und schließlich geht es um die Struktur: Wie sind Kampagnen aufgebaut? Wie gut ist der Produktfeed gepflegt? Welche zusätzlichen Informationen können über Custom Labels bereitgestellt werden?
Gerade in einer zunehmend automatisierten Kampagnenwelt wird diese Datenbasis zu einem entscheidenden Performance-Faktor.
Denn Smart Bidding kann nur mit den Informationen arbeiten, die tatsächlich zur Verfügung stehen.
Ein guter ROAS bedeutet nicht automatisch ein gutes Geschäft
Der ROAS gehört in vielen Google-Ads-Konten zu den zentralen Kennzahlen. Das Problem: Häufig entspricht der an Google übermittelte Conversion-Wert schlicht dem Umsatz. Und Umsatz ist nicht gleich Gewinn.
Zwei Produkte können denselben ROAS erzielen und wirtschaftlich trotzdem vollkommen unterschiedlich abschneiden. Ein Produkt kann einen hohen Wareneinsatz, geringe Margen und eine hohe Retourenquote besitzen, während ein anderes bei demselben Umsatz deutlich profitabler ist.
Gerade im E-Commerce können deshalb Deckungsbeiträge, Retouren oder andere wirtschaftliche Faktoren in die Bewertung einer Conversion einfließen.
Damit Google diese Unterschiede bei der automatisierten Gebotssteuerung berücksichtigen kann, müssen die entsprechenden Informationen allerdings auch in Google Ads ankommen.
Statt ausschließlich den Bestellwert als Conversion-Wert zu übermitteln, lässt sich beispielsweise der tatsächliche oder näherungsweise berechnete Deckungsbeitrag einer Bestellung nutzen. Wareneinsatz, Rabatte sowie Versand- oder Zahlungsgebühren fließen dabei direkt in die Berechnung ein.
Smart Bidding optimiert dann nicht mehr ausschließlich auf möglichst viel Umsatz, sondern auf einen Wert, der näher an der tatsächlichen Profitabilität liegt. Google unterstützt solche Conversion-Werte auch für wertbasierte Gebotsstrategien wie Ziel-ROAS.
Auch Retouren lassen sich berücksichtigen. Wird eine Bestellung später teilweise oder vollständig zurückgegeben, kann der ursprüngliche Conversion-Wert in Google Ads nachträglich reduziert oder die Conversion zurückgezogen werden. Diese Anpassungen wirken sich auch auf ROAS-basierte Gebotsstrategien aus.
Die Voraussetzung dafür ist allerdings, dass Shop, Tracking und gegebenenfalls ERP oder Warenwirtschaft die benötigten Daten bereitstellen und an Google Ads übergeben können. Genau deshalb wird Performance Marketing zunehmend auch zu einem Thema von Datenqualität und Systemintegration.
So ist der ursprüngliche Gedanke erhalten, aber jetzt wird direkt deutlich: Deckungsbeiträge und Retouren sind nicht nur zusätzliche Reporting-Kennzahlen, sondern können tatsächlich als Grundlage für die Kampagnenoptimierung genutzt werden.
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Tracking wird vom Reporting-Thema zum Performance-Hebel
Damit verändert sich auch die Bedeutung von Tracking.
Tracking wird häufig vor allem als Grundlage für Reports betrachtet: Wie viele Conversions wurden erzielt? Welcher Kanal hat welchen Umsatz gebracht? Welche Kampagne funktioniert?
In automatisierten Kampagnen ist Tracking jedoch wesentlich mehr.
Die Conversion-Daten fließen direkt zurück in die Optimierung. Sie beeinflussen, welche Nutzer angesprochen werden, wie aggressiv Smart Bidding in Auktionen bietet und welche Kampagnen oder Produkte künftig mehr Budget erhalten.
Fehlende oder unvollständige Conversion-Signale sind deshalb nicht nur ein Reporting-Problem.
Sie können direkt die Kampagnensteuerung beeinflussen.
Server-Side-Tracking und Enhanced Conversions wurden beim OMT deshalb unter anderem als Möglichkeiten thematisiert, zusätzliche Conversion-Signale zuverlässiger an Google Ads zu übermitteln. Bei Enhanced Conversions können gehashte First-Party-Kundendaten genutzt werden, um gemessene Conversions besser zuzuordnen.
Für Unternehmen bedeutet das: Tracking sollte nicht isoliert betrachtet werden.
Es ist ein Bestandteil der technischen Grundlage für automatisiertes Performance Marketing.
Shop, CRM und ERP werden Teil des Performance Marketings
An diesem Punkt wird deutlich, dass modernes Performance Marketing längst nicht mehr ausschließlich im Google-Ads-Konto stattfindet.
Der Online-Shop kennt Produkte, Preise und Bestellungen. Im ERP liegen möglicherweise Einkaufspreise, Margen und Warenbestände.
Das CRM enthält Informationen über Leads und Bestandskunden. Das Tracking verbindet Nutzerinteraktionen mit Conversions. Und der Produktfeed liefert strukturiert die Informationen, die Google für Shopping- und Performance-Max-Kampagnen benötigt.
Je stärker die Plattformen automatisieren, desto wichtiger wird das Zusammenspiel dieser Systeme.
Gerade bei größeren E-Commerce-Setups wird deshalb die Frage relevant, welche Informationen aus Shop, ERP oder CRM für das Marketing nutzbar gemacht werden können.
Ein einfaches Beispiel sind Produktdaten.
Wenn bestimmte Produktgruppen besonders profitabel sind, saisonale Unterschiede bestehen oder Lagerbestände berücksichtigt werden sollen, können entsprechende Informationen über Produktfeeds und Custom Labels für die Kampagnenstruktur nutzbar gemacht werden. Feed-Qualität und Custom Labels wurden auch in den OMT-Unterlagen ausdrücklich als Teil der Signalstruktur für Google Ads eingeordnet.
Performance Marketing wird damit immer stärker zu einem Zusammenspiel aus Marketing, Daten und technischer Infrastruktur.
First-Party-Daten geben der Automatisierung zusätzlichen Kontext
Eine weitere Entwicklung betrifft eigene Kundendaten.
Je stärker Google automatisiert entscheidet, welche Nutzer für eine Kampagne relevant sind, desto wertvoller wird zusätzlicher Kontext.
Mit Customer Match können beispielsweise eigene Kundendaten genutzt werden, um Google zusätzliche Informationen über bestehende Kunden oder relevante Kundensegmente bereitzustellen.
Spannend wird das vor allem dann, wenn nicht jede Kundin oder jeder Kunde für das Unternehmen denselben Wert besitzt.
Bestandskunden, besonders profitable Kundengruppen oder bestimmte Lifecycle-Phasen können aus Unternehmenssicht völlig unterschiedlich bewertet werden.
Die Herausforderung liegt deshalb nicht nur darin, Daten zu besitzen.
Entscheidend ist, daraus Informationen zu machen, die für die Kampagnensteuerung tatsächlich relevant sind.
Auch hier zeigt sich wieder das gleiche Prinzip: Automatisierung wird besser, wenn die zugrunde liegenden Signale besser werden.
Mehr Automatisierung bei Creatives, mehr Fokus auf die Idee
Automatisierung betrifft inzwischen nicht nur Gebote, Zielgruppen und Kampagnenstrukturen. Auch Creatives lassen sich mit KI schneller produzieren, variieren und auf unterschiedliche Formate übertragen.
Für Performance-Marketing-Teams eröffnet das neue Möglichkeiten. Aus einem Creative-Konzept können innerhalb kurzer Zeit verschiedene Varianten entstehen. Bilder lassen sich anpassen, Anzeigenformate skalieren und unterschiedliche Botschaften testen.
Gleichzeitig verändert sich dadurch der eigentliche Engpass. Wenn die Produktion einer weiteren Anzeigenvariante immer einfacher wird, entscheidet weniger die Menge der Creatives als vielmehr die Qualität der dahinterliegenden Idee.
Welche Hypothese wollen wir testen? Welches Bedürfnis sprechen wir an? Welchen Einwand wollen wir ausräumen? Und welche Botschaft soll bei der Zielgruppe ankommen?
KI kann die Umsetzung deutlich beschleunigen. Welche Idee dahintersteht und welches Ziel verfolgt wird, bleibt jedoch eine strategische Aufgabe.
Für das Creative Testing bedeutet das aus unserer Sicht: Statt möglichst viele ähnliche Varianten zu produzieren, sollten bewusst unterschiedliche Ansätze und Botschaften getestet werden. So lässt sich besser erkennen, welche Argumente, Einstiege oder Formate tatsächlich einen Unterschied in der Performance machen.
KI hilft anschließend dabei, erfolgreiche Ansätze schneller weiterzuentwickeln, Varianten für unterschiedliche Zielgruppen oder Formate zu erstellen und die Creative-Produktion insgesamt effizienter zu gestalten.
Was wir aus Performance-Sicht vom OMT mitnehmen
Der OMT in Mainz hat für uns vor allem eines gezeigt: Performance Marketing wird nicht weniger anspruchsvoll, nur weil Plattformen mehr Aufgaben übernehmen. Vielmehr verschiebt sich der eigene Einfluss von der kleinteiligen manuellen Steuerung hin zur Steuerung von Daten, Signalen und wirtschaftlichen Zielen.
Statt einzelne Gebote permanent anzupassen, müssen wir verstehen, welche Conversions für das Unternehmen tatsächlich wertvoll sind. Tracking, Produktdaten, CRM und weitere Systeme rücken dadurch stärker in den Mittelpunkt. Gleichzeitig wird es wichtiger, relevante Creative-Hypothesen zu entwickeln und diese gezielt zu testen.
Auch die neue Kanalpriorisierung bei Performance Max passt in diese Entwicklung. Google gibt Werbetreibenden schrittweise mehr Einblick und zusätzliche Steuerungsmöglichkeiten, während die eigentliche Kampagnenausspielung weiterhin automatisiert erfolgt.
Für die praktische Arbeit ergeben sich daraus einige zentrale Fragen:
Kommen unsere wichtigsten Conversion-Signale zuverlässig bei Google Ads an?
Optimieren wir auf Umsatz oder auf eine Kennzahl, die den wirtschaftlichen Wert besser abbildet?
Nutzen wir das Channel Performance Reporting von Performance Max bereits aktiv?
Welche zusätzlichen Daten aus Shop, ERP oder CRM könnten unsere Kampagnen verbessern?
Sind unsere Produktfeeds vollständig und sinnvoll strukturiert?
Testen wir bei Creatives unterschiedliche Ansätze oder nur kleine Varianten desselben Ansatzes?
Passen Anzeigenversprechen und Landingpage konsequent zusammen?
Die operative Steuerung wird automatisierter. Die Qualität der strategischen Entscheidungen wird dadurch umso wichtiger. Wer bessere Daten liefert, wirtschaftlich sinnvolle Ziele definiert und seine Systeme sauber miteinander verbindet, schafft die Grundlage dafür, dass Automatisierung tatsächlich zum Geschäftserfolg beiträgt.
Für das Performance Marketing 2026 heißt das: Wir müssen nicht mehr jede Entscheidung selbst treffen, aber sehr genau festlegen, welche Entscheidungen wir den Plattformen überlassen. Entscheidend ist dabei, auf welcher Datengrundlage sie diese treffen.
