Ineffizientes Audience Targeting mit Gemini-gestützter Anzeigenoptimierung beheben
Die meisten Marketing-Teams targeten ihre Zielgruppen immer noch mit groben Segmenten und Bauchgefühl – und verschwenden so Budget für Personen, die niemals konvertieren werden. Dieser Leitfaden zeigt, wie Sie Gemini zusammen mit Ihren Google-Marketingdaten nutzen, um Zielgruppen zu schärfen, Streuverluste zu reduzieren und Ihren ROAS systematisch zu verbessern. Sie erhalten sowohl strategische Orientierung als auch konkrete Workflows, die Sie sofort anwenden können.
Inhalt
Die Herausforderung: Ineffizientes Audience Targeting
Marketing-Teams stehen unter Druck, Wachstum zu liefern, doch viele richten Kampagnen weiterhin auf breite, ungenaue Zielgruppen aus. Sie gruppieren Nutzer nach groben demografischen Merkmalen oder generischen Interessen und hoffen dann, dass Ihre Botschaft die richtigen Personen erreicht. Das Ergebnis: Budgets versickern in Impressions und Klicks von Nutzern, die von Anfang an wenig Konvertierungswahrscheinlichkeit hatten.
Traditionelle Ansätze für Audience Targeting stützen sich stark auf manuelle Analysen, vordefinierte Plattform-Einstellungen und das Bauchgefühl der Marketer. Sie ziehen Segmente in Google Ads, Meta oder Ihrem DSP, versuchen Suchbegriffe und Audience Insights zu interpretieren und aktualisieren Targeting-Regeln per Hand. Dieser Prozess ist langsam, durch persönliche Erfahrungen verzerrt und nahezu unmöglich, kanal- und länderübergreifend konsistent zu halten. Während sich Nutzerverhalten fragmentiert und Datenschutzregeln sich ändern, kann reines Raten einfach nicht mehr mithalten.
Die Kosten, dieses Problem nicht zu lösen, sind erheblich. Streuverluste durch unpassende Zielgruppen treiben Ihre Customer Acquisition Costs nach oben und drücken den ROAS. Sales-Teams erhalten Leads mit geringer Qualität. Wertvolle Mikrosegmente, die mit hohen Raten konvertieren könnten, bleiben in Ihren Daten verborgen. Gleichzeitig können Wettbewerber, die KI zur Verfeinerung ihrer Zielgruppen nutzen, effizienter überbieten, die besten Inventare dominieren und neue Performance-Benchmarks setzen, mit denen Ihr manueller Setup nicht mithalten kann.
Die gute Nachricht: Dieses Problem ist mit dem richtigen Einsatz von KI sehr gut lösbar. Indem Sie Ihre vorhandenen Google-Marketingdaten mit Gemini kombinieren, können Sie vom intuitionsbasierten Targeting zu datengetriebenem Audience Design im großen Maßstab wechseln. Bei Reruption haben wir Organisationen dabei geholfen, KI-first-Workflows aufzubauen, die rohe Signale in umsetzbare Segmente und Negative Audiences übersetzen. Im Folgenden zeigen wir einen praktischen, nicht-theoretischen Ansatz, mit dem Sie Ihr Audience Targeting und Ihre Anzeigenperformance systematisch verbessern können.
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Unsere Einschätzung
Eine strategische Einschätzung der Herausforderung und High-Level-Tipps, wie Sie sie angehen können.
Aus Reruptions praktischer Arbeit beim Aufbau von KI-first-Marketing-Workflows sehen wir ein klares Muster: Unternehmen sitzen bereits auf umfangreichen Google-Ads- und Analytics-Daten, haben aber Schwierigkeiten, diese in präzise Zielgruppen zu übersetzen. Gemini ist hier besonders stark, weil es das Google-Ökosystem nativ versteht und Suchbegriffe, Anfragen und Funnel-Performance in konkrete Audience-Targeting-Strategien übersetzen kann, die Marketer tatsächlich nutzen können.
Verankern Sie Gemini in einer klaren Audience-Strategie – nicht nur in „besseren Keywords“
Viele Teams testen KI als schnellen Fix für Keyword-Listen oder Anzeigentexte, ignorieren aber die zugrunde liegende Audience-Strategie. Bevor Sie Gemini in Ihre Marketing-Workflows einbinden, definieren Sie, was „gutes“ Targeting für Ihr Unternehmen bedeutet: Welche Kundenprofile wirklich profitabel sind, welche Intentionen zählen und welche Segmente Sie aktiv ausschließen möchten. Diese strategische Klarheit gibt Gemini einen Rahmen, um sinnvolle Frameworks für Zielgruppensegmente statt generischer Ideen zu erzeugen.
Nutzen Sie Ihre bestehenden LTV-, Margen- und Sales-Feedback-Daten, um Ihre besten und schlechtesten Kunden in Business-Begriffen zu beschreiben. Weisen Sie Gemini dann an, diese Profile in Suchverhalten, Content-Nutzung und wahrscheinliche Kanal-Touchpoints zu übersetzen. So agiert die KI als strategischer Partner zur Schärfung Ihres Targetings – und nicht nur als Tool zur Keyword-Erweiterung.
Behandeln Sie Gemini als Analysten für kanalübergreifende Audiencesignale
Marketing-Organisationen sind oft nach Kanälen strukturiert: Search, Social, Display, Affiliate. Audience Insights bleiben in Silos stecken und jedes Team erfindet das Rad neu. Ein smarter Ansatz ist, Gemini als kanalübergreifenden Analysten zu nutzen, der exportierte Reports aus mehreren Plattformen lesen und Muster identifizieren kann, die Ihnen manuell entgehen würden.
Strategisch bedeutet das, einen wiederkehrenden Workflow aufzusetzen, bei dem Gemini die Audience-Performance-Daten aus Google Ads, Analytics und eventuell CRM-Exporten zusammenfasst und interpretiert. Ziel ist nicht, Ihre Kanalexpert:innen zu ersetzen, sondern ihnen eine gemeinsame, KI-generierte Perspektive darauf zu geben, welche Intentionen, Creative-Winkel und demografischen Merkmale kanalübergreifend konsistent profitable Reaktionen auslösen.
Bereiten Sie Ihr Team auf KI-gestützte Entscheidungen vor
Selbst die besten KI-Insights sind wertlos, wenn dem Marketing-Team die Haltung oder die Prozesse fehlen, um darauf zu reagieren. Bevor Sie Gemini-basiertes Targeting skalieren, sollten Sie Marketing-, Daten- und Performance-Teams darauf ausrichten, wie KI-getriebene Audience-Empfehlungen genutzt werden. Klären Sie Rollen: Wer validiert neue Segmente, wer verantwortet Negative Audiences, und wer darf Gebote oder Budgets auf Basis von Geminis Vorschlägen anpassen?
Diese organisatorische Bereitschaft ist wichtiger als ein weiteres Dashboard. Fördern Sie eine Test-and-Learn-Kultur, in der Geminis Empfehlungen als Hypothesen behandelt werden, die über kontrollierte Experimente validiert werden – nicht als unantastbare Wahrheiten. So behalten Sie das Risiko im Griff und bauen gleichzeitig Vertrauen in KI-gestütztes Targeting auf.
Definieren Sie Leitplanken zur Minderung von Risiken und Bias
KI-generierte Segmente können manchmal in sensible oder nicht konforme Bereiche abgleiten (z. B. Proxies für geschützte Merkmale oder Segmente, die gegen Ihre Brand-Guidelines verstoßen). Auf strategischer Ebene brauchen Sie klare Leitplanken dafür, wie Gemini Zielgruppen verfeinern darf. Dazu gehört die Definition verbotener Targeting-Kriterien, sicherer Negative Audiences und Compliance-Anforderungen in Abstimmung mit Ihren Rechts- und Datenschutzteams.
Verankern Sie diese Einschränkungen von Anfang an in Ihren Prompts und Workflows. Weisen Sie Gemini zum Beispiel explizit an, keine Gesundheits-, politischen oder anderen sensiblen Merkmale zu nutzen, wenn neue Audience-Ideen vorgeschlagen werden. Das reduziert Risiken und verhindert unangenehme Überraschungen, wenn Ideen von der Analyse in Live-Kampagnen übergehen.
Starten Sie mit fokussierten Piloten in High-Impact-Funnels
Zu versuchen, „alles mit KI zu versehen“, ist ein Rezept für Chaos. Wählen Sie stattdessen strategisch 1–2 High-Impact-Funnels – etwa Brand- und Non-Brand-Search für Ihre wichtigste Produktlinie – und setzen Sie Gemini-gestützte Audience-Verfeinerung zuerst dort ein. Diese Funnels haben in der Regel genug Volumen für statistisch belastbare Ergebnisse und genug Business-Relevanz, um Wirkung sichtbar zu machen.
Definieren Sie klare Erfolgskennzahlen (z. B. prozentuale Reduktion der Kosten pro Akquisition, Verbesserung der Conversion-Rate durch neue Segmente oder Rückgang der Streuverluste durch Negative Audiences) und einen festen Testzeitraum. Sobald der Pilot stabile Verbesserungen zeigt, können Sie den Ansatz mit größerem Vertrauen auf weitere Kampagnen, Kanäle und Märkte ausrollen.
Bewusst eingesetzt kann Gemini ineffizientes Audience Targeting von einem Ratespiel in einen systematischen, datenbasierten Prozess verwandeln, der Ihren ROAS kontinuierlich verbessert. Der Schlüssel ist, Ihr Geschäftsverständnis mit der Analyse-Power von Gemini zu kombinieren und dies in die Art und Weise einzubetten, wie Ihr Team Targeting-Entscheidungen trifft. Bei Reruption sind wir darauf spezialisiert, diese Konzepte in funktionierende KI-Tools und Workflows in Ihrer Organisation zu übersetzen – nicht nur in Folien. Wenn Sie einen fokussierten Proof of Concept oder ein produktionsreifes Setup erkunden möchten, hilft unser Team Ihnen dabei, es zu konzipieren und umzusetzen.
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Fallbeispiele aus der Praxis
Von Gesundheitswesen bis Bankwesen: Erfahren Sie, wie Unternehmen Gemini erfolgreich einsetzen.
Best Practices
Erfolgreiche Implementierungen folgen bewährten Mustern. Werfen Sie einen Blick auf unsere taktischen Ratschläge für den Einstieg.
Nutzen Sie Gemini, um Suchanfragenberichte in umsetzbare Intent-Audiences zu übersetzen
Beginnen Sie damit, Ihre Google-Ads-Suchanfragenberichte der letzten 30–90 Tage zu exportieren – inklusive Impressions, Klicks, Conversions und Kosten. Kombinieren Sie dies mit Performance-Spalten, damit Gemini sehen kann, welche Begriffe Wert schaffen und welche verschwendet sind. Ihr Ziel sind nicht einfach mehr Keywords, sondern eine reichere Karte der Nutzerintention, die informiert, welche Zielgruppen Sie targeten oder ausschließen sollten.
Speisen Sie diese Exporte in Gemini ein (bei Bedarf in Teilmengen) und bitten Sie es, Anfragen in Intent-Gruppen zu clustern und diese dann Zielgruppenmerkmalen und potenziellen Segmentnamen zuzuordnen. Geben Sie Business-Kontext mit: Produkte, Preise und Ihre Definition eines qualifizierten Leads oder eines hochwertigen Kunden. So kann Gemini zwischen Recherche-Intention, Preissensiblen und kaufbereiten Nutzern unterscheiden.
Beispiel-Prompt für Gemini:
Sie sind Performance-Marketing-Analyst.
Sie erhalten einen Google-Ads-Suchanfragenbericht mit den Spalten:
- search_term
- impressions
- clicks
- conversions
- cost
- conversion_value
Aufgaben:
1. Clustern Sie die Werte in der Spalte search_term in Intent-Gruppen.
2. Beschreiben Sie für jede Intent-Gruppe:
- Typisches Problem oder Bedürfnis des Nutzers
- Wahrscheinliche Funnel-Phase (Awareness, Consideration, Purchase)
- Ob diese Gruppe auf Basis der Metriken voraussichtlich hohen, mittleren
oder niedrigen Wert hat.
3. Schlagen Sie auf Basis dieser Gruppen Audience-Segment-Ideen und Ideen für
Negative Audiences vor.
4. Geben Sie das Ergebnis in einer kompakten, tabellenähnlichen Struktur aus,
die ich in neue Kampagnen übersetzen kann.
Zu erwartendes Ergebnis: ein Set von 8–20 intentbasierten Audience-Gruppen und eine kurze Liste negativer Intentionen, mit denen Sie Targeting und Ausschlüsse verfeinern können.
Erzeugen Sie Frameworks für positive und negative Audiences aus CRM- und Funnel-Daten
Exportieren Sie anonymisierte CRM- oder Konversionsdaten aus Google Analytics/GA4 (z. B. Medium, Kampagne, Landingpage, einfache Demografie – falls verfügbar – und Outcomes wie LTV-Band oder Qualifikationsstatus). Ziel ist es, Gemini zu zeigen, welche Attributkombinationen typischerweise zu hochwertigen vs. minderwertigen Outcomes führen.
Bitten Sie Gemini, Muster in den Daten zu beschreiben und ein Framework für positive Audiences (von denen Sie mehr wollen) und Negative Audiences (von denen Sie weniger Impressions wollen) vorzuschlagen. Formulieren Sie klare Vorgaben zu Datenschutz und Compliance, damit Gemini keine sensiblen Merkmale verwendet.
Beispiel-Prompt für Gemini:
Sie helfen bei der Verfeinerung von Werbezielgruppen.
Hier sind Beispieldaten vergangener Leads und Kunden mit Spalten wie:
- source / medium
- campaign
- device category
- country
- einfache demografische Buckets (falls verfügbar)
- final_status (z. B. Won, Lost, Unqualified)
- LTV_band (z. B. <100, 100-500, >500)
1. Identifizieren Sie Muster, die Kunden mit hohem LTV oder Status „Won“ von
Unqualified/Low LTV unterscheiden.
2. Schlagen Sie 5–10 Definitionen positiver Audience-Segmente vor, die nur
nicht-sensible Attribute verwenden.
3. Schlagen Sie 5–10 Ideen für Negative Audiences oder Ausschlüsse vor, um
Streuverluste zu reduzieren.
4. Erklären Sie für jedes Segment, warum es voraussichtlich besser oder
schlechter performen wird.
Zu erwartendes Ergebnis: eine priorisierte Liste konkreter Audience-Regeln und Ausschlussideen, die Sie in Google-Ads-Zielgruppen oder benutzerdefinierte Segmente in GA4 übersetzen können.
Bitten Sie Gemini, zielgruppenspezifische Creatives und Messaging-Varianten zu entwerfen
Sobald Sie intentbasierte Segmente haben, können Sie Gemini nutzen, um kreative Varianten, die auf jede Audience zugeschnitten sind, zu generieren. Exportieren Sie Ihre top-performenden Headlines, Beschreibungen und Landingpage-Texte aus Google Ads und von Ihrer Website. Teilen Sie diese mit Gemini als Beispiele für Ihre Markenstimme und bisher erfolgreiche Botschaften.
Bitten Sie Gemini anschließend, für jedes Audience-Segment 3–5 Anzeigentext-Varianten zu erstellen, die das spezifische Problem, die Sprache und die Einwände dieser Gruppe adressieren. Integrieren Sie Ihre Marken- und Rechtsrichtlinien in den Prompt, damit die Ergebnisse mit minimalem Editing nutzbar sind.
Beispiel-Prompt für Gemini:
Sie sind Performance-Copywriter für [Marke].
Hier sind Beispiele für stark performende Suchanzeigen und unsere
Brand-Guidelines: <einfügen>.
Hier ist eine Audience-Beschreibung:
"KMU-Inhaber, die nach 'Marketing-Software mit schneller Implementierung'
suchen und Geschwindigkeit höher als den Preis gewichten."
Aufgaben:
1. Schreiben Sie 5 Google-Suchanzeigen-Überschriften (max. 30 Zeichen) und
4 Beschreibungen (max. 90 Zeichen), die auf diese Audience zugeschnitten sind.
2. Betonen Sie Implementierungsgeschwindigkeit und Einfachheit, bleiben Sie
aber in unserer Markenstimme.
3. Erwähnen Sie weder Rabatte noch Preise.
Zu erwartendes Ergebnis: eine Bibliothek zielgruppenspezifischer Creatives, die Sie in Responsive Search Ads oder A/B-Tests einbinden können, um manuellen Textaufwand zu reduzieren und die Relevanz zu steigern.
Etablieren Sie ein wiederkehrendes Gemini-basiertes Targeting-Review-Ritual
Um Ihr Targeting dauerhaft scharf zu halten, etablieren Sie ein wöchentliches oder zweiwöchentliches Ritual, bei dem Gemini aktualisierte Performance-Daten überprüft. Exportieren Sie aktuelle Kampagnen- und Audience-Performance aus Google Ads/GA4 und nutzen Sie einen Standard-Prompt, damit Gemini zusammenfasst, was funktioniert, was Budget verschwendet und welche Segmente skaliert oder gestoppt werden sollten.
Dokumentieren Sie dies als wiederholbaren Prozess: Woher die Daten stammen, wie sie aufbereitet werden, welche Prompts genutzt werden und wie Entscheidungen dokumentiert werden. Mit der Zeit können Sie dies teilautomatisieren – über Skripte oder einfache interne Tools, die Daten in Gemini einspeisen und Empfehlungen in strukturierter Form für die Freigabe durch Ihr Team darstellen.
Beispiel-Prompt für Gemini:
Sie sind mein wöchentlicher Performance-Marketing-Analyst.
Ich werde aktualisierte Performance-Exporte einfügen für:
- Kampagnenebene
- Audience-/Segmentebene (falls verfügbar)
- Suchanfragenebene
Aufgaben:
1. Heben Sie 5–10 Audiences oder Suchanfragen hervor, die klar unterperformen.
2. Schlagen Sie konkrete Negative Audiences oder Keyword-Ausschlüsse vor, um
Streuverluste zu reduzieren.
3. Heben Sie 5–10 stark performende Muster hervor und empfehlen Sie, wie diese
skaliert werden können (z. B. neue Segmente, Gebotsanpassungen,
neue Kampagnen).
4. Fassen Sie alles in einem kurzen, umsetzbaren Report mit Prioritäten A/B/C
zusammen.
Zu erwartendes Ergebnis: eine konsistente Taktung KI-gestützter Targeting-Verbesserungen mit klaren Entscheidungen pro Zyklus, statt ad-hoc und reaktiver Optimierung.
Nutzen Sie Gemini, um Business-Strategie in Kampagnenstrukturen zu übersetzen
Wenn das Marketing neue strategische Vorgaben erhält – etwa das Erschließen eines neuen Marktsegments, der Launch eines Produkts oder das Targeting einer bestimmten Branche – kann Gemini helfen, die Lücke zwischen abstrakter Strategie und konkreten Kampagnenstrukturen zu schließen. Stellen Sie Gemini Ihr strategisches Briefing, ICP-Beschreibungen und historische Performance-Insights zur Verfügung und bitten Sie es, Kampagnen-, Anzeigengruppen- und Audience-Strukturen vorzuschlagen, die die Strategie widerspiegeln.
Das ist besonders hilfreich für Teams, die konsistente Strukturen über Märkte oder Marken hinweg ausrollen müssen. Nutzen Sie das Ergebnis von Gemini als Blueprint und verfeinern Sie es anschließend mit Ihren Kanalexpert:innen, bevor Sie es umsetzen.
Beispiel-Prompt für Gemini:
Sie sind Senior Performance Marketing Strategist.
Hier ist unsere neue Go-to-Market-Strategie und ICP-Beschreibung: <einfügen>.
Hier ist eine Zusammenfassung unserer bisherigen Kampagnenstrukturen und
funktionierender Ansätze: <einfügen>.
Entwerfen Sie einen Google-Ads-Account-Plan, der Folgendes enthält:
1. Empfohlene Kampagnenstruktur (Search, Performance Max, etc.).
2. Vorgeschlagene Audience-Segmente und Ausschlüsse je Kampagne.
3. Beispiel-Messaging-Ansätze für jede Audience.
4. Hinweise zu Risiken und Punkten, die in den ersten 4 Wochen zu monitoren sind.
Zu erwartendes Ergebnis: eine schnellere, konsistentere Übersetzung von Strategie in Umsetzung – mit besseren Targeting-Annahmen von Anfang an und weniger Trial-and-Error-Schleifen.
Messen Sie die Wirkung mit klaren KPIs und realistischen Erwartungen
Um den Mehrwert zu belegen und Überversprechen zu vermeiden, definieren Sie klare Vorher/Nachher-Metriken für Ihre Gemini-getriebenen Targeting-Verbesserungen. Konzentrieren Sie sich auf KPIs, die direkt an die Audience-Qualität geknüpft sind – etwa Kosten pro qualifiziertem Lead, Conversion-Rate je Audience, Anteil verschwendeter Ausgaben (Spend ohne Conversions) und ROAS pro Segment.
In vielen Fällen können Teams realistisch eine Reduktion der Streuverluste bei Low-Intent- oder unpassenden Audiences von 10–25 % innerhalb von 8–12 Wochen anvisieren – begleitet von schrittweisen Verbesserungen der Conversion-Rate in verfeinerten Segmenten. Die exakten Zahlen hängen von Ihrem Ausgangsniveau ab, doch entscheidend ist, auf Segmentebene zu messen – nicht nur auf Kontoebene –, damit Sie sehen, wo Gemini tatsächlich den Unterschied gemacht hat.
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Häufig gestellte Fragen
Gemini kann Ihre bestehenden Exporte aus Google Ads, Analytics und CRM analysieren, um Muster aufzudecken, die manuell schwer zu erkennen sind. Es clustert Suchbegriffe und Performance-Daten in Intent-basierte Gruppen, schlägt positive und negative Audience-Segmente vor und generiert zielgruppenspezifische Creative-Ideen.
Statt zu raten, welche Nutzer Sie ansprechen sollten, können Sie Geminis Analysen nutzen, um Ihr Budget auf High-Intent-, High-Value-Segmente zu fokussieren und gleichzeitig Traffic mit geringer Qualität systematisch auszuschließen. Mit der Zeit verschiebt das Ihre Kampagnen von breitem, ineffizientem Targeting hin zu präzisen Segmenten, die mit höherer Rate konvertieren.
Sie benötigen kein vollständiges Data-Science-Team, um von Gemini zu profitieren, aber grundlegende Kenntnisse in Performance Marketing und im Umgang mit Daten sind wichtig. Typischerweise kann ein Performance-Marketer oder eine Person aus dem Marketing-Operations-Team Google-Ads-/GA4-Reports exportieren, Daten bei Bedarf anonymisieren und über Prompts mit Gemini arbeiten.
Für fortgeschrittenere Setups – etwa zur Automatisierung wiederkehrender Analysen oder zur Integration von Gemini in interne Tools – sind leichte Engineering-Ressourcen hilfreich (z. B. für Skripte, APIs oder Dashboards). Reruption schließt diese Lücke häufig, indem wir Marketing-Teams mit unseren Engineers bündeln, sodass aus einmaligen Experimenten nachhaltige Workflows werden.
Bei den meisten Organisationen zeigen sich erste Effekte auf Audience-Qualität und Streuverluste innerhalb von 4–8 Wochen. In den ersten 1–2 Wochen konzentrieren Sie sich auf das Aufsetzen von Datenexporten, die initialen Analysen in Gemini und die Implementierung neuer Segmente und Negative Audiences in Ihren Kampagnen.
In den folgenden Wochen geht es darum, genügend Daten zu sammeln, um die Veränderungen zu validieren, und basierend auf der Performance zu iterieren. Nachhaltige Verbesserungen – etwa eine Reduktion der Streuverluste um 10–25 % oder ein spürbarer Anstieg der Conversion-Rate in Schlüsselsegmenten – werden typischerweise nach ein bis zwei Optimierungszyklen sichtbar.
Die direkten Nutzungskosten von Gemini für Analysen und Content-Erstellung sind in der Regel gering im Vergleich zu Ihrem Media-Budget. Die Hauptinvestition besteht in interner Zeit (Marketing, Operations, ggf. Engineering) und gegebenenfalls in Unterstützung durch externe Partner wie Reruption.
Aus ROI-Sicht ist der Benchmark Ihr aktuelles Ineffizienzniveau: Wenn bereits 10–15 % Ihres Budgets in Low-Intent- oder unpassende Audiences fließen, amortisiert sich die Reduktion dieser Streuverluste durch Gemini schnell. Zusätzlicher Upside entsteht durch besser performende Segmente und Creatives, die ROAS steigern und die Kosten pro Akquisition ohne Budgeterhöhung senken können.
Reruption arbeitet als Co-Preneur in Ihrer Organisation: Wir empfehlen nicht nur Tools, sondern bauen gemeinsam mit Ihnen funktionierende KI-Workflows. Für Gemini-basierte Audience Optimization können wir mit unserem AI-PoC-Angebot (9.900 €) starten, um die technische Machbarkeit zu belegen und die Wirkung in einem konkreten Funnel zu demonstrieren – mit Ihren realen Google-Ads-, Analytics- und CRM-Daten.
Darauf aufbauend hilft unser Team Ihnen, Prompts, Datenpipelines und einfache interne Tools zu designen, damit Marketer Gemini zuverlässig nutzen können, ohne selbst Prompt-Engineers zu werden. Wir arbeiten eng mit Ihrem Performance-Team zusammen, hinterfragen Annahmen und bewegen uns schnell – von den ersten Prototypen hin zu einem produktionsreifen Audience-Optimierungs-Workflow, der zu Ihren Compliance- und Reporting-Standards passt.
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