Manuelles Gebotsmanagement für Keywords ist längst uneffektiv geworden. Moderne Werbeauktionen von Yandex und Google finden in Millisekunden statt. Machine-Learning-Algorithmen analysieren vor der Anzeigenschaltung in Echtzeit über 100 Signale pro Nutzer: Betriebssystem, Suchverlauf, Tageszeit, genaue Geolokalisierung, Wetterbedingungen und Zahlungsfähigkeit.
Wir richten automatische Werbestrategien („Maximale Konversionen“, „Renditeoptimierung“) so ein, dass sie auf Ihre tatsächlichen Verkäufe abzielen und nicht nur auf Klicks. Wir trainieren Algorithmen mit sauberen Daten, binden die Übertragung von Offline-Konversionen aus Ihrer CRM ein und bauen Portfolio-Strategien für eine gleichmäßige Budgetverteilung auf.
Senkung der durchschnittlichen Lead-Kosten (CPA) bei korrektem Training von Smart Bidding
Wachstum des Konvertierungsvolumens bei gleichbleibendem monatlichem Werbebudget
Signale werden vom neuronalen Netz in Sekundenbruchteilen während jeder Auktionsgebotsabgabe verarbeitet
Kontinuierliche Budgetoptimierung und Ausschluss von nicht konvertierendem Traffic
Machine-Learning-Algorithmen sind intelligent, aber sie kennen Ihr Business nicht. Wenn Sie das Modell mit automatischen Metrik-Zielen (wie dem Klicken auf eine Schaltfläche) trainieren, findet es Tausende von Nutzern, die gerne klicken, aber nichts kaufen. Wir bauen einen Trichter qualitativer Signale auf.
Wir verlassen uns nicht blind auf die Automatik, sondern steuern die Lernsignale der Algorithmen.
KI muss den Unterschied zwischen einem günstigen News-Abonnement und einem Kauf von 50 000 ₽ verstehen. Wir weisen jedem Ziel auf der Website ein Gewicht (einen Wert) auf der Grundlage des tatsächlichen Gewinns zu.
Der Algorithmus optimiert das Werbebudget automatisch zugunsten der Zielgruppensegmente, die die teuersten Käufe tätigen, und maximiert so den ROMI.
Oft ist eine Anfrage auf der Website nur der erste Kontakt. Ein Abschluss erfolgt durch den Manager telefonisch nach 3 Tagen. Wir richten eine API-Datenübertragung von Ihrem CRM zurück in die Werbekonten von Yandex und Google ein.
Das neuronale Netzwerk lernt, Kunden zu finden, die Rechnungen bezahlen, und nicht nur Testanfragen hinterlassen.
Wenn Sie nur wenige Verkäufe auf der Website haben, reichen dem Algorithmus die Daten zum Lernen nicht aus. Wir bauen eine Hierarchie von Signalen auf: Wir trainieren das Modell mit häufigen Mikro-Aktionen (Hinzufügen zum Warenkorb, Aufrufen von 3 Seiten, Klick auf Kontaktdaten).
Dies gibt dem Algorithmus die notwendige kritische Datenmenge für eine stabile Gebotsoptimierung, selbst bei kleinem Budget.
Ein konsequenter Prozess zur Kalibrierung der Analytik, zum Start von Tests und zur Führung von Kampagnen in die Rentabilität.
Wir überprüfen die korrekte Funktion von Yandex Metrika und Google Analytics 4. Wir bereinigen Zielduplikate, entfernen unnötige Automatische Ziele und richten UTM-Tagging ein.
Wir binden E-Commerce-Tracking an: Wir übertragen Daten über Warenkorbwert, Bestellzusammensetzung, Marken und Kategorien gekaufter Produkte an die Dashboards.
Wir schreiben Skripte zur Übertragung von Offline-Ereignissen (Rechnungsbegleichung, erfolgreiches Aufmaß, abgeschlossener Deal) aus dem CRM an Yandex Metrica und Google Ads über das Measurement Protocol.
Wir fassen Kampagnen in Portfolios zusammen, um Statistiken zu sammeln. Wir legen anfängliche Beschränkungen für den Target CPA oder den Werbekostenanteil (ROAS/DRR) fest.
Wir starten einen kontrollierten Split-Test: Ein Teil der Zielgruppe geht zur Autostrategie, der zweite zur Kontrollgruppe. Wir vergleichen die tatsächlichen Kosten pro Anfrage.
Wir erhöhen die Budgets stufenweise ohne erneutes Anlernen der Strategie, verfolgen das Ermüden von Creatives und verteilen Limits zugunsten profitabler Kombinationen um.
Wir nutzen integrierte ML-Algorithmen von Werbesystemen und externe Analyseplattformen.
Automatische Strategien zur Optimierung von Konversionen und Rentabilität im Yandex Werbenetzwerk (YAN) und der Suche. Der Algorithmus lernt aus dem Verhalten von Millionen russischer Nutzer.
Strategien für Target CPA, Target ROAS und Maximize Conversions auf Basis neuronaler Netze von Google. Funktioniert effektiv in Performance Max-Kampagnen und YouTube Ads.
Serverseitige Tracking-Tools (zum Schutz vor Adblockern) und interaktive Looker Studio Dashboards zur Überwachung des Lernfortschritts von Automatischen Strategien.
Der Preis hängt von der Anzahl der Werbekonten, dem Umfang der Conversions auf der Website und der Integration mit CRM ab.
| Möglichkeiten | Audit und Einrichtung Vorbereitung der Analytik und Start der Strategien 65 000 ₽ Dauer: ab 7 Tagen Bestellen | Beliebt ROAS-Optimierung Integration von E-Commerce und CRM-Offline-Konversionen 110 000 ₽ Dauer: ab 15 Tagen Bestellen | KI-Anzeigenverwaltung Umfassende Einrichtung und Durchführung von Split-Tests ab 180 000 ₽ Dauer: ab 30 Tagen Besprechen |
|---|---|---|---|
| Audit und Bereinigung von Analytikzielen | Vollständig | Vollständig | Vollständig |
| Einrichtung von Konvertierungswerten (Value Rules) | Basis-Einrichtung | Dynamisch (E-Commerce) | Integriert mit CRM-Marge |
| Übertragung von Offline-Zahlungen aus dem CRM per API | Einrichtung von Webhooks/API | Vollwertiger Konnektor mit Warteschlange | |
| Durchführung sauberer A/B-Tests | 1 Split-Test in Yandex | Regelmäßige Tests von Strategien und Creatives | |
| Looker Studio Dashboard für ROMI | Basis | Custom-Looker-Dashboard | |
| Betreuungs- und Supportzeitraum | 14 Tage nach der Einrichtung | 30 Tage Betreuung und Optimierung | 60 Tage vollständige Betreuung |
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