Stoppen Sie manuelles Bid-Tuning: Nutzen Sie ChatGPT, um Ihre Anzeigenleistung zu skalieren
Marketingteams verschwenden noch immer Stunden damit, Gebote und Budgets von Hand anzupassen und auf die Daten von gestern statt auf die Signale von heute zu reagieren. Dieser Leitfaden zeigt, wie Sie ChatGPT nutzen, um Ihre Kampagnenreports zu analysieren, datengestützte Änderungen an Geboten und Budgets vorzuschlagen und automatisierte Gebotsstrategien deutlich wirksamer zu machen. Sie erhalten sowohl strategische Orientierung als auch konkrete Prompt-Vorlagen, die Sie sofort einsetzen können.
Inhalt
Die Herausforderung: Manuelles Tuning von Geboten und Budgets
Performance-Marketing-Teams stecken noch immer in Tabellen fest und passen Gebote und Budgets manuell über Kampagnen, Anzeigengruppen, Keywords und Zielgruppen hinweg an. Jede Plattform verhält sich anders, jeder Markt verändert sich täglich, und Marketingverantwortliche sollen mehr ROAS aus gleichem oder geringerem Budget herausholen. Das Ergebnis ist eine reaktive, zeitaufwändige Routine, in der hochqualifizierte Marketer Stunden mit Aufgaben mit geringem Hebel statt mit Strategie und kreativen Experimenten verbringen.
Traditionelle Ansätze wie wöchentliche Gebotsreviews, statische Regeln und grobe Budgetobergrenzen waren akzeptabel, als Wettbewerb und Auktionsdynamik sich langsam veränderten. Heute reagieren Auktionen in Minuten, nicht in Monaten. Smart Bidding in Plattformen wie Google Ads oder Meta Ads hilft, aber Standard-Algorithmen sind blind für Ihren breiteren Geschäftskontext, Ihre Margen und Restriktionen. Ohne eine Möglichkeit, Leistungsdaten kontinuierlich zu interpretieren und in bessere Gebotslogik zu übersetzen, landen Teams dabei, manuelle Feinjustierungen auf intransparente Machine-Learning-Systeme obenauf zu legen.
Die geschäftlichen Auswirkungen sind spürbar: Budgets versickern in unterperformenden Segmenten, profitable Kampagnen werden zu früh gedeckelt, und Skalierung wird riskant, weil niemand einschätzen kann, wie sich Gebote bei höherem Budget verhalten. Cost-per-Acquisition schwankt unvorhersehbar, Forecasts sind unzuverlässig, und das Finanzteam verliert das Vertrauen in die Fähigkeit des Marketings, Effizienz in der Skalierung zu steuern. Mit der Zeit können Wettbewerber, die Gebote und Budgets intelligenter orchestrieren, die gleichen Zielgruppen günstiger und konsistenter einkaufen und so Ihren Marktanteil schmälern.
So real diese Herausforderung ist, so lösbar ist sie auch. Mit dem richtigen Einsatz generativer KI können Sie rohe Performance-Exporte in klare Empfehlungen und bessere automatisierte Gebotsstrategien verwandeln. Bei Reruption haben wir gesehen, wie KI entscheidungsintensive Prozesse in Organisationen neu gestalten kann – die gleichen Prinzipien gelten für die Optimierung von Geboten und Budgets. Im weiteren Verlauf dieser Seite finden Sie praktische, konkrete Wege, wie Sie ChatGPT nutzen, um vom reaktiven, manuellen Tuning zu einem skalierbaren, datengestützten System zu wechseln.
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Unsere Einschätzung
Eine strategische Einschätzung der Herausforderung und High-Level-Tipps, wie Sie sie angehen können.
Aus Reruptions Sicht geht es beim Einsatz von ChatGPT für Gebots- und Budgetoptimierung nicht darum, das Smart Bidding der Plattformen zu ersetzen, sondern eine zusätzliche Entscheidungsschicht darum herumzulegen. Mit unserer Erfahrung im Aufbau von KI-first-Workflows und Copiloten in Organisationen sehen wir ChatGPT als analytischen Klebstoff: Das Tool kann komplexe Kampagnenexporte lesen, Muster aufdecken, die Menschen entgehen, und Ihnen helfen, bessere Gebotsregeln, Skripte und Testpläne zu entwickeln – ohne weitere Tools oder zusätzliche Komplexität für Ihr Team.
Definieren Sie die Rolle von ChatGPT in Ihrem Bidding-Stack
Bevor Sie einen einzigen Report hochladen, definieren Sie, welche Rolle ChatGPT in Ihrer Bidding-Strategie spielt. Es sollte nicht versuchen, das zu tun, was Googles oder Metas Auktionsalgorithmen bereits gut können. Positionieren Sie es stattdessen als Meta-Analyst: Es prüft die Performance über Plattformen hinweg, verknüpft Ergebnisse mit Ihren geschäftlichen Rahmenbedingungen (Margen, Lagerbestand, LTV) und schlägt strukturierte Änderungen an Geboten, Budgets und Kampagneneinstellungen vor.
Strategisch bedeutet dies, Ihren aktuellen Workflow zu kartieren: Was wird von den Plattformen erledigt (Smart Bidding), was von Menschen (Budgetverschiebungen, Ausschlüsse, Tests) und wo Entscheidungen langsam, inkonsistent oder rein manuell sind. ChatGPT ist dort am wertvollsten, wo Datentiefe, wiederkehrende Logik und Spielraum dafür vorhanden sind, implizite „Expertenregeln“ in Prompts oder Skripte zu gießen.
Starten Sie mit einem eng begrenzten Pilot und klaren Erfolgskriterien
Zu versuchen, ChatGPT „alles auf einmal optimieren“ zu lassen, führt fast sicher zu Verwirrung. Wählen Sie einen klar abgegrenzten Pilot: zum Beispiel Non-Brand-Suchkampagnen in einer Sprache oder Prospecting-Kampagnen auf einem einzelnen Kanal. So können Sie realistisch prüfen, ob KI-gestütztes Gebots- und Budget-Tuning ROAS tatsächlich verbessert oder den Zeitaufwand reduziert.
Definieren Sie Erfolgskriterien im Voraus: Baseline-Metriken wie ROAS, CPA, Conversion-Volumen und die wöchentlichen Stunden, die für Optimierung aufgewendet werden. Ihr Ziel könnte lauten „ROAS halten und manuellen Operationsaufwand um 40 % senken“ oder „+10 % Conversions bei stabilem CPA über vier Wochen“. Ein eng umrissener Pilot und explizite Metriken schaffen Vertrauen in der Organisation und helfen Ihnen zu entscheiden, ob Sie den Ansatz skalieren.
Bereiten Sie Ihr Team auf einen Analysten-Copiloten vor, nicht auf eine Magic Box
Für Marketingteams ist der Mindset-Shift entscheidend. ChatGPT wird zum Performance-Analysten-Copiloten, der Daten liest und Empfehlungen entwirft; es führt Änderungen nicht autonom aus. Ihr Team trifft weiterhin die finalen Entscheidungen, insbesondere wenn Geschäftskontext wichtig ist (z. B. Lagerbestände, Saisonalität, Produktprioritäten).
Strategisch erfordert dies klare Rollen: Wer bereitet Exporte vor, wer prüft die Ausgaben von ChatGPT und wer setzt Änderungen in den Werbeplattformen um? Schulen Sie Ihre Marketer darin, präzise Fragen zu stellen, KI-Vorschläge zu hinterfragen und Prompts iterativ zu verfeinern. Ziel ist es, die Qualität und Geschwindigkeit von Entscheidungen zu erhöhen – nicht, Verantwortung abzugeben.
Kodifizieren Sie Geschäftsrestriktionen und Risikolimits in Prompts
Viele KI-Experimente scheitern, weil praktische Restriktionen wie maximale tägliche Budgetverschiebungen, Kanalobergrenzen oder Mindest-Sichtbarkeit für strategische Keywords ignoriert werden. Um ChatGPT sicher für Gebots- und Budgetoptimierung zu nutzen, müssen Sie diese Regeln direkt in Ihren Prompts und Workflows verankern.
Denken Sie in Leitplanken: maximale Gebotsänderungen pro Zyklus, Mindestdatenmengen, bevor eine Entscheidung getroffen wird, oder welche Kampagnen von KI-vorgeschlagenen Änderungen ausgenommen sind. Strategisch senkt dies das Risiko und baut Vertrauen bei Finanz- und Geschäftsleitung auf, weil das System mit der tatsächlichen Funktionsweise des Unternehmens im Einklang steht.
Verbinden Sie Insights kanalübergreifend, nicht nur innerhalb einer Plattform
Werbeplattformen optimieren in ihren eigenen Silos, Ihre Budgetentscheidungen sollten das nicht. Einer der größten Vorteile von ChatGPT ist die Fähigkeit, Exporte aus mehreren Kanälen gleichzeitig zu lesen und kanalübergreifende Budgetchancen zu identifizieren. Es kann beispielsweise den marginalen CPA von Meta-Prospecting mit Google-Non-Brand-Suche vergleichen und Umschichtungen auf Basis der inkrementellen Performance vorschlagen.
Aus strategischer Sicht verschiebt sich damit die Diskussion von „optimieren Sie jedes Konto“ zu „optimieren Sie unser Marketingsystem“. Führungskräfte erhalten ein klareres Bild, wohin der nächste Euro fließen sollte, und Performance-Teams bekommen ein strukturiertes Argument, um Budgets ohne endlose Tabellen-Debatten umzuschichten.
Richtig eingesetzt kann ChatGPT das manuelle Tuning von Geboten und Budgets von einer reaktiven Pflichtaufgabe in einen strukturierten, datengestützten Prozess verwandeln, der über Kanäle hinweg skaliert. Es wird Smart Bidding nicht ersetzen, aber es hilft Ihnen, bessere Regeln zu entwerfen, Änderungen mit höherem ROI zu priorisieren und Ihrem Team einen klaren Entscheidungsrahmen statt unübersichtlicher Tabellen zu geben. Wenn Sie dies in Ihrer eigenen Umgebung validieren möchten, kann Reruption Ihnen helfen, mit einem fokussierten KI-PoC vom Konzept zum funktionierenden Prototyp zu kommen und anschließend einen nachhaltigen Workflow mit unserem Co-Preneur-Ansatz zu verankern. Melden Sie sich, wenn Sie sehen möchten, wie ein KI-Analysten-Copilot mit Ihren realen Kampagnendaten arbeiten könnte.
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Fallbeispiele aus der Praxis
Von Gesundheitswesen bis Nachrichtenmedien: Erfahren Sie, wie Unternehmen ChatGPT erfolgreich einsetzen.
Best Practices
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Standardisieren Sie Ihre Kampagnenexporte für ChatGPT
Damit ChatGPT nützliche Empfehlungen geben kann, müssen Ihre Input-Daten konsistent sein. Beginnen Sie damit, ein standardisiertes Export-Template für jeden Kanal (z. B. Google Ads, Meta Ads) zu definieren, das zentrale Felder wie Kampagne, Anzeigengruppe/-set, Keyword oder Zielgruppe, Impressions, Klicks, Kosten, Conversions, Umsatz sowie Gerät oder Platzierung enthält.
Exportieren Sie nach Möglichkeit als CSV oder Excel und fügen Sie die relevanten Spalten in ChatGPT ein – oder nutzen Sie eine zusammengefasste Tabelle. Ergänzen Sie eine kurze, textliche Beschreibung Ihrer Ziele (z. B. „Ziel-CPA >= 60 EUR, mindestens 30 Conversions in 30 Tagen für verlässliche Entscheidungen“). Das gibt ChatGPT genug Kontext, um strukturierte Maßnahmen für Gebote und Budgets vorzuschlagen.
Beispiel-Prompt:
Sie sind ein Senior Performance Marketing Analyst.
Ziel: Maximierung des ROAS bei gleichzeitiger Einhaltung eines CPA von unter 60 EUR.
Restriktionen:
- Schlagen Sie keine Budgetänderungen von mehr als +30 % oder -30 % pro Tag vor.
- Ignorieren Sie Zeilen mit weniger als 20 Klicks.
Hier ist eine Tabelle der Google-Ads-Kampagnen der letzten 30 Tage:
[TABELLE EINFÜGEN]
Aufgaben:
1. Gruppieren Sie Kampagnen in: ausbauen, halten, zurückfahren, Probleme beheben.
2. Schlagen Sie für jede Gruppe konkrete Budgetanpassungen (in %) vor.
3. Markieren Sie Segmente, bei denen automatisierte Gebote möglicherweise nicht zur Performance passen.
4. Geben Sie die Ergebnisse als kompakte Tabelle mit: Kampagne, Aktion, Begründung aus.Mit der Zeit können Sie dieses Export+Prompt-Muster als Standardarbeitsanweisung für Ihr Team wiederverwenden und verfeinern.
Nutzen Sie ChatGPT zur Erstellung von Gebots- und Budgetregeln für Ihre Plattformen
Anstatt Regeln wie „Gebote um 20 % senken, wenn der CPA zu hoch ist“ manuell zu erfinden, lassen Sie ChatGPT logisch konsistente Gebots- und Budgetregeln auf Basis Ihrer historischen Daten entwerfen. Speisen Sie Beispielkampagnen ein und bitten Sie die KI, Ihre impliziten Entscheidungsregeln in Regel-Sets zu formalisieren, die sich für Google-Ads-Skripte, automatisierte Regeln oder Drittsysteme eignen.
Beispiel-Prompt:
Sie sind Experte für automatisierte Regeln in Google Ads.
Unten finden Sie eine Stichprobe unserer Suchkampagnen-Performance:
[ TABELLE EINFÜGEN ]
Unsere Ziele:
- Ziel-CPA: 55 EUR
- Mindestens 25 Conversions / 30 Tage vor dem Hochskalieren
Aufgaben:
1. Leiten Sie aus den Daten unsere aktuelle Entscheidungslogik ab.
2. Schlagen Sie 5–7 konkrete automatisierte Regeln vor für:
- Erhöhung von Budgets
- Senkung von Budgets
- Pausierung schwacher Performer
- Anhebung/Senkung von Ziel-CPA-Geboten
3. Geben Sie für jede Regel an:
- Exakte Bedingungen (Metriken, Schwellenwerte, Betrachtungszeiträume)
- Empfohlene Aktion
- Warum diese Regel sicher ist und wie häufig sie ausgeführt werden sollte.Sie können diese Regeln anschließend mit minimalem Anpassungsaufwand in die Oberfläche Ihrer Werbeplattform oder in Skripte übersetzen und so Ihre manuelle Intuition in ein wiederholbares System überführen.
Machen Sie ChatGPT zur Engine für Ihr wöchentliches Optimierungsbriefing
Anstatt Ihr wöchentliches Optimierungsmeeting mit einem leeren Bildschirm zu beginnen, lassen Sie ChatGPT aus Ihren neuesten Exporten ein kompaktes Optimierungsbriefing generieren. Kombinieren Sie mehrere Quellen: Search, Social, Display und – wo sinnvoll – relevante CRM- oder Margendaten.
Beispiel-Prompt:
Sie bereiten ein wöchentliches Performance-Marketing-Briefing für die CMO vor.
Ziel: Identifizieren Sie Gebots- und Budgetmaßnahmen, die Conversions steigern, ohne den gesamten CPA zu erhöhen.
Daten:
- Sheet 1: Google-Ads-Übersicht nach Kampagne
- Sheet 2: Meta-Ads-Übersicht nach Anzeigenset
[FASSEN SIE WICHTIGE TABELLEN ZUSAMMEN ODER FÜGEN SIE SIE EIN]
Aufgaben:
1. Fassen Sie die wichtigsten Performance-Änderungen gegenüber der Vorwoche in Stichpunkten zusammen.
2. Schlagen Sie eine priorisierte Liste von „No-Regret“-Maßnahmen für die nächsten 7 Tage vor.
3. Schätzen Sie für jede Maßnahme den Impact (z. B. „voraussichtlich +10–15 % Conversions bei ähnlichem CPA“) und das Risiko ein.
4. Heben Sie Kampagnen hervor, bei denen wir aufgrund geringer Datenbasis vorerst KEINE Gebots- oder Budgetänderungen vornehmen sollten.Das Ergebnis wird zu Ihrer Arbeitsagenda: Ihr Team diskutiert, passt an und setzt die empfohlenen Maßnahmen um – und reduziert damit den Vorbereitungsaufwand drastisch.
Bitten Sie ChatGPT, Ihre Skalierungsszenarien zu Stresstests
Beim Skalieren von Budgets verlieren viele Teams die Kontrolle über die Effizienz. Nutzen Sie ChatGPT, um Ihre Skalierungspläne zu simulieren und kritisch zu hinterfragen, bevor Sie Budgets hochfahren. Stellen Sie historische Performance auf unterschiedlichen Ausgabenniveaus bereit und bitten Sie die KI, plausible ROAS- oder CPA-Spannen inklusive Risiken zu prognostizieren.
Beispiel-Prompt:
Sie sind Performance-Marketing-Stratege.
Wir erwägen, die Budgets für gut performende Kampagnen um 50 % zu erhöhen.
Untenstehend finden Sie historische Daten nach Spend-Bucket (tägliche Ausgaben vs. CPA und Conversion-Volumen):
[TABELLE EINFÜGEN]
Aufgaben:
1. Analysieren Sie, wie sich CPA und ROAS bei früheren Budgeterhöhungen verändert haben.
2. Schätzen Sie auf dieser Basis die wahrscheinliche CPA-/ROAS-Spanne, wenn wir die Budgets um
- +20 %
- +50 %
erhöhen.
3. Schlagen Sie einen gestuften Plan zur Budgeterhöhung mit Checkpoints und Stop-Loss-Kriterien vor.
4. Geben Sie das Ergebnis als klaren Umsetzungsplan für das Performance-Team aus.So können Marketingverantwortliche Skalierungsentscheidungen mit mehr Sicherheit treffen und Performance-Erwartungen mit Finance und Sales besser abstimmen.
Nutzen Sie ChatGPT zum Bereinigen und Segmentieren von Daten vor der Optimierung
Unsaubere Daten führen zu schlechten Gebots- und Budgetentscheidungen. Nutzen Sie ChatGPT daher zunächst, um Ihre Daten zu bereinigen, zu gruppieren und zu segmentieren. Fügen Sie Roh-Exporte ein und instruieren Sie die KI, Kampagnennamen klaren Segmenten zuzuordnen (Brand vs. Non-Brand, Produktkategorie, Funnel-Stufe), Low-Signal-Zeilen herauszufiltern und abgeleitete Kennzahlen wie Conversion Rate oder ROAS zu berechnen.
Beispiel-Prompt:
Sie sind ein Assistent zur Datenbereinigung im Performance Marketing.
Unten finden Sie Rohdaten aus einem Google-Ads-Export:
[ROHDATEN EINFÜGEN]
Aufgaben:
1. Klassifizieren Sie jede Kampagne als: Brand, Non-Brand, Competitor, Retargeting, Prospecting.
2. Entfernen Sie Zeilen mit weniger als 10 Klicks.
3. Fügen Sie Spalten für CTR, CVR, CPA und ROAS hinzu.
4. Aggregieren Sie die Ergebnisse nach Kampagnentyp und geben Sie eine bereinigte Übersichtstabelle für weitere Analysen aus.Sobald Sie eine bereinigte Übersichtstabelle haben, können Sie diese als neue Eingabe an ChatGPT schicken – dann mit einem Prompt, der sich ausschließlich auf Optimierungsentscheidungen konzentriert.
Übersetzen Sie ChatGPT-Empfehlungen in Change-Logs und Dokumentation
Eine häufige operative Lücke ist die Dokumentation: Warum haben wir dieses Budget erhöht, und was haben wir erwartet? Bitten Sie ChatGPT, seine eigenen Empfehlungen in ein klares Change-Log mit Begründung, erwartetem Impact und Review-Terminen zu überführen. Das ist besonders hilfreich, wenn mehrere Stakeholder an denselben Accounts arbeiten.
Beispiel-Prompt:
Sie unterstützen uns bei der Dokumentation von Performance-Marketing-Änderungen.
Hier sind die Optimierungsempfehlungen, die Sie zuvor gegeben haben:
[EMPFEHLUNGEN EINFÜGEN]
Aufgaben:
1. Wandeln Sie dies in ein Change-Log mit folgenden Spalten um:
- Datum
- Plattform & Kampagne
- Änderung (Gebote/Budgets/Ziele)
- Grund
- Erwartete Wirkung
- Review-Datum
2. Formatieren Sie die Ausgabe als Tabelle, die wir in Confluence einfügen können.
3. Markieren Sie Änderungen mit höherem Risiko, damit wir diese gezielt nachverfolgen können.Diese Praxis schafft organisatorisches Gedächtnis, erleichtert Audits und unterstützt kontinuierliches Lernen darüber, was in Ihrer Bidding-Strategie funktioniert.
Erwartetes Ergebnis: Wenn Sie diese Best Practices konsequent anwenden, sehen Marketingteams typischerweise eine Reduktion des Zeitaufwands für manuelle Gebots- und Budgetarbeit um 20–40 %, eine schnellere Reaktion auf Performance-Verschiebungen (von wöchentlichen auf tägliche Zyklen) und besser kontrollierte Skalierungsentscheidungen. ROAS- und CPA-Verbesserungen hängen von Ihrem Ausgangspunkt ab, aber ein disziplinierter, KI-gestützter Workflow erschließt oft zusätzliche Effizienzgewinne im Bereich von 5–15 % – bei deutlich geringerem operativem Stress.
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Häufig gestellte Fragen
Nein. ChatGPT kann sich nicht bei Google Ads, Meta Ads oder anderen Plattformen einloggen und keine Änderungen eigenständig ausführen. Es fungiert als analytische Ebene und Entscheidungshilfe: Es liest Ihre exportierten Performance-Daten, schlägt strukturierte Gebots- und Budgetänderungen vor und hilft Ihnen, Regeln, Skripte oder Playbooks zu entwerfen.
In der Praxis prüfen und implementieren Sie oder Ihr Team die Empfehlungen weiterhin in Ihren Werbeplattformen. So bleiben Kontrolle und Verantwortlichkeit bei Ihnen, während Sie KI nutzen, um Entscheidungen schneller und qualitativ besser zu treffen.
Sie benötigen kein Data-Science-Team für den Einstieg. Die Kernvoraussetzungen sind: die Fähigkeit, saubere Kampagnendaten aus Ihren Werbeplattformen zu exportieren, mindestens eine Marketingperson, die Ihre Bidding-Strategie und Geschäftsziele versteht, sowie Zugriff auf ChatGPT mit ausreichend Kontextlänge, um Ihre Tabellen zu verarbeiten.
Hilfreiche Skills sind grundlegende Tabellenkalkulationskenntnisse, die Bereitschaft, Prompts zu testen und zu iterieren, sowie ein klarer interner Prozess zur Freigabe und Umsetzung von Änderungen. Reruption unterstützt Kund:innen häufig, indem wir Prompts, Export-Templates und Review-Workflows entwerfen, sodass bestehende Marketingteams das System im Tagesgeschäft betreiben können.
Bei den meisten Organisationen zeigt sich der erste Effekt innerhalb von 2–4 Wochen regelmäßiger Nutzung. In der ersten Woche richten Sie typischerweise Export-Templates ein, formulieren erste Prompts und führen einige Trockenläufe durch, in denen Sie die Empfehlungen von ChatGPT mit Ihrem aktuellen Vorgehen vergleichen. In Woche zwei oder drei können Sie beginnen, risikoarme Änderungen (z. B. Budgetverschiebungen innerhalb definierter Grenzen) umzusetzen und Effekte auf ROAS, CPA und Conversion-Volumen zu beobachten.
Strukturellere Verbesserungen – etwa bessere automatisierte Regeln, mehr Sicherheit bei Skalierungsentscheidungen und weniger Zeitaufwand für manuelles Tuning – werden meist über einen Zeitraum von 4–8 Wochen sichtbar, während Ihr Team den Workflow verfeinert und Vertrauen in den KI-gestützten Prozess aufbaut.
Ja, in den meisten Fällen sind die Kosten gering im Vergleich zum Volumen der verwalteten Marketingbudgets. Die Nutzungskosten von ChatGPT sind in der Regel vernachlässigbar im Verhältnis selbst zu moderaten Paid-Media-Spends. Die zentralen ROI-Treiber sind reduzierter manueller Aufwand (weniger Zeit in Tabellen), konsistentere Optimierungszyklen und eine bessere Allokation von Budgets auf leistungsstarke Kampagnen.
Schon eine Effizienzverbesserung von 3–5 % bei einem sechsstelligen monatlichen Werbebudget übersteigt die KI-Kosten deutlich. Entscheidend ist, Ihren Workflow so zu strukturieren, dass ChatGPT sich auf die wirksamsten Entscheidungen konzentriert – statt auf wenig wertvolle Mikro-Optimierungen.
Reruption kann Sie vom ersten Konzept bis zur funktionierenden Lösung begleiten. Mit unserem KI-PoC-Angebot (9.900 €) validieren wir anhand Ihrer realen Kampagnendaten, ob ein auf ChatGPT basierender Analysten-Copilot Ihre Gebots- und Budgetentscheidungen verbessert. Wir definieren den Use Case, entwerfen Export-Templates, erstellen die Prompts und bauen einen ersten funktionsfähigen Prototyp, den Ihr Team in Tagen statt Monaten testen kann.
Über den PoC hinaus bedeutet unser Co-Preneur-Ansatz, dass wir uns wie ein Mitgründer in Ihr Team einbetten: Wir helfen, den Workflow in Ihre bestehenden Marketingprozesse zu integrieren, Regeln und Leitplanken zu verfeinern und dafür zu sorgen, dass Sicherheits- und Compliance-Anforderungen erfüllt sind. Ziel ist nicht ein weiteres Folienset, sondern ein nutzbarer KI-Workflow, der Ihr Marketingteam zuverlässig bei der Optimierung von Budgets und der Skalierung von Performance unterstützt.
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