Beheben Sie generisches Kampagnen-Targeting mit Gemini-gestützter Lead-Generierung
Zu viele Marketingbudgets versickern in breiten, wenig kaufbereiten Zielgruppen und generischen Anzeigen. Diese Seite zeigt, wie Sie Google Gemini mit Ihren Ads- und Analytics-Daten nutzen, um von Gießkannen-Kampagnen zu intentbasiertem Targeting zu wechseln, das verlässlich qualifizierte Leads generiert. Sie erhalten sowohl strategische Orientierung als auch konkrete Workflows, die Sie mit Ihrem Team umsetzen können.
Inhalt
Die Herausforderung: Generisches Kampagnen-Targeting
Die meisten Marketingteams targeten immer noch mit grobem Pinsel: große demografische Gruppen, grundlegende Interessen und One-size-fits-all-Botschaften. Auf dem Papier wirkt die Reichweite beeindruckend. In der Realität bedeutet generisches Kampagnen-Targeting, dass Sie dafür bezahlen, Anzeigen Personen zu zeigen, die niemals zu Kunden werden. Sie sammeln Klicks und Impressions statt qualifizierter Leads und Umsatz.
Traditionelle Ansätze stützten sich auf Media-Buying-Intuition, statische Personas und rückblickende Reports. Das mag funktioniert haben, als Wettbewerb und Medienkosten niedriger waren. Heute handeln Algorithmen mit Echtzeit-Signalen und Mikro-Intents, während viele Teams Kampagnen noch quartalsweise planen und manuell nachsteuern. Spreadsheets, grobe Segmentdefinitionen und ein paar A/B-Tests können mit der Geschwindigkeit und Granularität des modernen Performance-Marketings nicht mithalten.
Die geschäftliche Auswirkung ist klar: steigende Kosten pro Lead, schwankende Lead-Qualität und Kampagnen, die sich nicht mehr profitabel skalieren lassen. Budgets bleiben in unterperformenden Segmenten stecken, weil niemand die Daten oder Kapazitäten hat, um zu erkennen, welche Zielgruppen wirklich eine hohe Abschlusswahrscheinlichkeit haben. Vertriebsteams verlieren das Vertrauen in Marketing-Leads, und Marketing tut sich schwer, den ROI zu belegen – selbst wenn der Topline-Traffic wächst.
Diese Herausforderung ist real, aber lösbar. Mit dem richtigen Einsatz von KI-gestützter Zielgruppenintelligenz können Sie von breitem, generischem Targeting auf präzise, intentbasierte Segmente umstellen, die kontinuierlich lernen und besser werden. Bei Reruption sehen wir, wie das Einbetten von KI in echte Workflows – nicht nur in Dashboards – die Art und Weise verändert, wie Teams Akquise betreiben. In den folgenden Abschnitten finden Sie praxisnahe, schrittweise Anleitungen, wie Sie Gemini mit Ihren Google-Ads- und Analytics-Daten nutzen, um generische Kampagnen in fokussierte Lead-Engines zu verwandeln.
Bauen Sie jetzt ein KI-System mit uns!
Wir bauen einen Proof of Concept für Ihr Problem für 5.000–8.000€. Sie bekommen eine handfeste Demo statt Folien mit Versprechen.
Innovatoren bei diesen Unternehmen vertrauen uns:
Unsere Einschätzung
Eine strategische Einschätzung der Herausforderung und High-Level-Tipps, wie Sie sie angehen können.
Aus Reruptions Implementierungsprojekten haben wir gelernt, dass der eigentliche Durchbruch mit Gemini für Kampagnen-Targeting nicht nur bessere Vorschläge sind, sondern ein anderes Operating Model dafür, wie Marketingteams Daten nutzen. Wenn Sie Gemini mit Google Ads und Google Analytics verbinden, wird es zu einem kontinuierlichen Strategen: Es hebt hoch-intentbasierte Segmente hervor, schlägt kreative Winkel vor und zeigt, wo Sie Budget einsparen können, ohne das Lead-Volumen zu gefährden.
In Abschlusswahrscheinlichkeit denken, nicht nur in Personas
Die meisten Teams definieren Zielgruppen als Personas: „IT-Entscheider in mittelständischen Unternehmen“ oder „Eltern im Alter von 30–45 Jahren“. Mit Gemini-gestütztem Targeting können Sie von statischen Personas zu propensity-basierten Segmenten wechseln, die auf realem Verhalten und echten Ergebnissen beruhen. Statt zu fragen „Wen wollen wir erreichen?“, fragen Sie „Wer hat sich kürzlich so verhalten wie unsere besten Leads?“
Strategisch bedeutet das, dass Marketing-, Vertriebs- und Datenteams sich darauf einigen müssen, was ein „High-Intent-Lead“ tatsächlich ist: Kanalkontakte, konsumierte Inhalte, getätigte Aktionen, Reaktionsgeschwindigkeit und letztendliche Deal-Ergebnisse. Gemini nutzt diese gemeinsam definierte Grundlage, um Ihre Ads- und Analytics-Daten zu durchsuchen und Segmente zu identifizieren, die diesen Top-Leads ähneln – einschließlich Kombinationen, die Menschen manuell kaum testen würden.
Gemini als Co-Stratege nutzen, nicht nur als Taktik-Maschine
Viele Organisationen nutzen KI-Tools vor allem, um Anzeigentexte oder Headlines zu generieren. Um generisches Kampagnen-Targeting wirklich zu lösen, sollte Gemini eine Ebene höher angesiedelt sein: als Co-Stratege, der hilft zu entscheiden, wo Budgets investiert werden und welche Zielgruppen zu priorisieren sind. Dadurch ändern sich die Fragen von „Schreibe mir 20 Headlines“ hin zu „Zeige mir, welche Suchanfragen oder In-Market-Segmente in den letzten 30 Tagen auf hohe Kaufabsicht hindeuten“.
Auf strategischer Ebene sollten Sie Gemini in Ihre monatlichen und quartalsweisen Planungsroutinen integrieren. Lassen Sie das Team die von Gemini empfohlenen Zielgruppen, Negativ-Keywords und In-Market-Gruppen gemeinsam mit der menschlichen Recherche prüfen. So wächst über die Zeit das Vertrauen in das System und die Abhängigkeit vom Bauchgefühl sinkt. Sie ersetzen nicht menschliches Urteilsvermögen – Sie geben ihm eine deutlich bessere Landkarte.
Daten und Tracking vorbereiten, bevor Sie KI skalieren
Geminis Empfehlungen sind nur so gut wie das Conversion-Tracking und die Ereignisdaten, die es sieht. Wenn Sie weiterhin auf generische Formularabschlüsse optimieren, sieht jeder qualitativ schwache Download wie ein Erfolg aus. Strategisch brauchen Sie eine saubere Definition von „qualifiziertem Lead“ und „Opportunity“, die sich in Ihren Analytics-Events und Ads-Conversions widerspiegelt. Das ist die Basis für KI-basierte Zielgruppen-Optimierung.
Investieren Sie Zeit, um CRM-Status, Lead-Scoring-Regeln und Analytics-Events aufeinander abzustimmen, damit Gemini zwischen Rauschen und Signal unterscheiden kann. Das erfordert oft Zusammenarbeit zwischen Marketing Ops und Sales Ops, ist aber der Unterschied zwischen einer KI, die auf Vanity Metrics optimiert, und einer KI, die den tatsächlichen Pipeline-Aufbau steigert.
Mit fokussierten Piloten starten, nicht mit einem Full-Funnel-Redesign
Ein häufiger Fehler ist der Versuch, Gemini „alles auf einmal“ reparieren zu lassen: alle Kampagnen, alle Regionen, alle Produkte. Eine robustere Strategie ist, einen hochwertigen Lead-Gen-Funnel auszuwählen (z. B. einen zentralen B2B-Service oder ein Flaggschiffprodukt) und einen kontrollierten Piloten zu fahren. Begrenzen Sie Variablen, damit Sie klar erkennen, was sich durch Gemini-basiertes Targeting im Vergleich zum Status quo verändert.
Definieren Sie in diesem Piloten explizite Hypothesen: welche Segmente sich verbessern sollen, welchen Anstieg der Conversion-Rate Sie erwarten, welche Cost-per-Lead-Grenzwerte Sie nicht überschreiten. So wird das Experiment messbar und erleichtert die Zustimmung von Stakeholdern, wenn Sie Gemini-basierte Workflows später auf weitere Kampagnen ausrollen.
Risiken mit Leitplanken und menschlicher Kontrolle managen
Die Übergabe von Segmentierungsentscheidungen an ein KI-Modell ohne Leitplanken ist riskant. Strategisch brauchen Sie klare Grenzen: Budgets pro Experiment, auszuschließende Zielgruppen sowie Brand- und Compliance-Vorgaben. Gemini ist sehr gut darin, Muster in High-Intent-Verhalten zu erkennen, versteht aber Ihre Risikobereitschaft nur, wenn Sie sie in Regeln und Review-Prozesse übersetzen.
Richten Sie einen Rhythmus ein, in dem Marketer Geminis neue Zielgruppen- und Kreativvorschläge wöchentlich prüfen, freigeben oder anpassen und die Lead-Qualität mit Vertriebsfeedback überwachen. Dieser Human-in-the-Loop-Ansatz schützt die Markenwahrnehmung und stellt sicher, dass KI-getriebene Optimierungen mit Ihren realen wirtschaftlichen Zielen im Einklang stehen.
Durchdacht eingesetzt kann Gemini generisches Kampagnen-Targeting in eine datengesteuerte, intentbasierte Lead-Engine verwandeln – vorausgesetzt, es basiert auf sauberen Signalen, klaren Definitionen von „qualifiziert“ und einer bewusst gewählten Pilotstrategie. Bei Reruption sind wir darauf spezialisiert, genau solche KI-first-Workflows in bestehende Marketing-Setups einzubetten, damit Ihr Team mehr Präzision gewinnt, ohne zusätzliche Komplexität. Wenn Sie sehen möchten, was Gemini mit Ihren Google-Ads- und Analytics-Daten leisten kann, unterstützen wir Sie dabei, es sicher zu testen, seine Wirkung zu belegen und funktionierende Ansätze zu skalieren.
Bauen Sie jetzt ein KI-System mit uns!
Wir bauen einen Proof of Concept für Ihr Problem für 5.000–8.000€. Sie bekommen eine handfeste Demo statt Folien mit Versprechen.
Fallbeispiele aus der Praxis
Von Industrie 4.0 bis Lebensmittelproduktion: 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.
Gemini mit sauberen, Lead-zentrierten Conversion-Signalen verbinden
Bevor Sie Gemini um intelligentere Segmente bitten, optimieren Sie, woraus es lernt. Ersetzen Sie generische „alle Formularabschlüsse“-Conversions durch granulare Events, die die Lead-Qualität widerspiegeln, etwa MQLs, SQLs oder Demo-Buchungen, die aus Ihrem CRM importiert werden. Konfigurieren Sie in Google Analytics Events und Conversions, die unterscheiden zwischen: Newsletter-Anmeldungen, Content-Downloads, Demo-Anfragen und Aktionen, die tatsächlich Opportunities erzeugen.
Wenn diese korrekt abgebildet sind, verbinden Sie Gemini mit den entsprechenden Google-Ads-Konten und Analytics-Properties. Das Ziel ist einfach: Wenn Sie Gemini später fragen „Welche Zielgruppen sorgen für High-Intent-Leads?“, erkennt es den Unterschied zwischen Rauschen (z. B. E-Book-Sammler:innen) und echten Pipeline-Treibern.
Gemini nutzen, um Analytics nach High-Intent-Zielgruppenmustern zu durchsuchen
Statt sich manuell durch Dutzende Reports zu arbeiten, lassen Sie Gemini Ihre Analytics-Nutzer- und Sitzungsdaten nach Mustern durchsuchen, die mit hochwertigen Leads verknüpft sind. Geben Sie ihm Exporte zentraler Reports (nach Kampagne, Kanal, In-Market-Segment und Device) und lassen Sie es Kombinationen hervorheben, die stark mit Lead-Indikatoren korrelieren.
Beispiel-Prompt für Gemini zur Zielgruppen-Entdeckung:
Sie sind Performance-Marketing-Analyst:in.
Sie erhalten einen CSV-Export aus Google Analytics und Google Ads mit:
- Kampagne, Anzeigengruppe, Keyword/Zielgruppe
- In-Market- und Affinity-Segmente
- Device, Geo, Tageszeit
- Conversions für: MQL, SQL, Opp Created
- Kosten und Klicks
1) Identifizieren Sie Zielgruppen- und Suchanfragenmuster, die:
- eine hohe SQL- und Opp-Created-Rate haben
- stabiles Volumen über die letzten 30 Tage aufweisen
2) Markieren Sie alle Segmente mit hohen Ausgaben, aber niedrigen
SQL-/Opp-Raten.
3) Schlagen Sie 5–10 High-Propensity-Zielgruppendefinitionen vor,
die wir testen sollten
(z. B. In-Market + Device + Geo/Remarketing-Bedingungen).
4) Geben Sie strukturierte Empfehlungen mit dem erwarteten Einfluss
auf den CPL aus.Das Ergebnis wird zu einem priorisierten Testing-Backlog: welche In-Market-Segmente ergänzt, welche Zielgruppen ausgeschlossen und wohin Budgets für bessere Lead-Qualität verschoben werden sollten.
Kreativvarianten für jedes High-Intent-Segment generieren und lokalisieren
Sobald Sie vielversprechende Segmente identifiziert haben, nutzen Sie Gemini, um segment-spezifische Botschaften und Assets statt eines generischen Anzeigen-Sets zu entwickeln. Geben Sie die Segmentbeschreibung, Ihr Value Proposition und Beispiele gut performender Creatives ein. Bitten Sie Gemini, Headlines, Beschreibungen und Landing-Page-Hooks auf die Pain Points und das Intent-Level jedes Segments zuzuschneiden.
Beispiel-Prompt für Gemini für segment-spezifische Creatives:
Sie sind B2B-Marketing-Texter:in.
Kontext:
- Produkt: <kurze Beschreibung>
- Zielsegment: Google-Ads-In-Market-Zielgruppen X, Y, Z
- Pain Points: <Liste aus Sales-Calls>
- Gewünschte Aktion: Demo anfragen (High Intent)
Aufgaben:
1) Schreiben Sie 10 Google-Ads-Headlines (max. 30 Zeichen), die
direkt auf die Pain Points und das Intent dieses Segments
eingehen.
2) Schreiben Sie 5 Beschreibungen (max. 90 Zeichen), die Tempo,
Risikoreduktion und klaren ROI betonen.
3) Schlagen Sie 3 Ansätze für den Hero-Bereich der Landing Page vor,
passend zu diesem Segment (Headline + Subhead + CTA).Implementieren Sie diese Varianten in Google Ads und auf Ihren Landing Pages und ordnen Sie jede Anzeigengruppe den relevanten Creatives zu, damit High-Intent-Zielgruppen Botschaften sehen, die wirklich zu ihrem Kontext passen.
Mit Gemini eine Always-on-Targeting-Review-Routine automatisieren
Generisches Targeting schleicht sich mit der Zeit wieder ein, wenn sich Kampagnen weiterentwickeln. Richten Sie einen Always-on-Review-Workflow ein, in dem Gemini regelmäßig Leistungsdaten analysiert und Segmente markiert, die abdriften oder Budget verschwenden. Exportieren Sie wöchentlich Screenshots oder CSVs zur Performance aus Ads und Analytics und führen Sie einen standardisierten Analyse-Prompt aus.
Beispiel-Prompt für Gemini für das wöchentliche Targeting-Review:
Sie überwachen die Lead-Generierungs-Performance.
Input: Die letzten 7 und 30 Tage Google-Ads- + Analytics-Daten nach
- Kampagne, Anzeigengruppe, Zielgruppe, Keyword
- Conversions aufgeteilt nach MQL, SQL, Opp
- Kosten, CPC, CPL, ROAS
1) Heben Sie Zielgruppen/Keywords hervor, bei denen sich der CPL
für SQL im Vergleich zum vorherigen Zeitraum um >20 %
verschlechtert hat.
2) Identifizieren Sie neue Zielgruppen-/Keyword-Kombinationen mit
vielversprechenden SQL-Raten, aber geringem Spend
(Skalierungschancen).
3) Empfehlen Sie konkrete Maßnahmen für die nächste Woche:
- Budgets, die gekürzt oder erhöht werden sollten
- Zielgruppen, die pausiert, verfeinert oder ausgebaut werden
sollten
- zusätzliche Negativ-Keywords oder Placements.Verwandeln Sie das Ergebnis in eine schlanke wöchentliche Optimierungs-Checkliste. So bleiben Kampagnen scharf, ohne dass Ihr Team Stunden manueller Analyse investieren muss.
Gemini nutzen, um Marketing und Vertrieb auf gemeinsame Lead-Qualitätsdefinitionen auszurichten
Eine Hauptursache für schlechtes Targeting ist die Lücke zwischen Marketing-Kennzahlen und dem, was der Vertrieb als „guten Lead“ betrachtet. Nutzen Sie Gemini als neutralen Vermittler: Spielen Sie anonymisierte CRM-Notizen, Gesprächszusammenfassungen und Lead-Status ein, um Muster von High-Intent-Verhalten zu extrahieren, die der Vertrieb tatsächlich schätzt.
Beispiel-Prompt für Gemini zur Lead-Qualitätsanalyse:
Sie analysieren die Lead-Qualität.
Input: Anonymisierte CRM-Exporte mit:
- Lead-Quelle, Kampagne, Keyword
- Aktivitäts-Timeline (besuchte Seiten, konsumierte Inhalte)
- Vertriebsnotizen und Ergebnis (Won/Lost, Gründe)
Aufgaben:
1) Identifizieren Sie Verhaltensmuster, die bei Won-Deals im
Vergleich zu Lost-Deals häufig auftreten.
2) Übersetzen Sie diese Muster in konkrete Targeting- und
Scoring-Regeln für das Marketing (z. B. besuchte Seiten,
Time-on-Site, Abfolge der Touchpoints).
3) Schlagen Sie eine verfeinerte Definition von „qualifiziertem
Lead“ vor, auf die das Marketing Kampagnen optimieren kann.Implementieren Sie die verfeinerten Definitionen in Ihren Analytics-Events und Ads-Conversions. So stellen Sie sicher, dass Geminis Targeting-Vorschläge an dem ausgerichtet sind, was tatsächlich Umsatz generiert – und nicht nur Formularabschlüsse.
Eine Gemini-unterstützte Lead-Nurturing-Ebene für noch nicht kaufbereite Interessenten aufbauen
Nicht jeder Klick aus einer High-Intent-Zielgruppe konvertiert sofort. Statt sie als „schlechte Leads“ abzuschreiben, nutzen Sie Gemini, um Nurturing-Sequenzen (E-Mail, Remarketing oder Chatbots) zu konzipieren, die potenzielle Käufer:innen so lange begleiten, bis sie bereit sind. Segmentieren Sie diese Kontakte nach Interessen und Verhalten und lassen Sie Gemini edukative und problemorientierte Content-Journeys vorschlagen.
Beispiel-Prompt für Gemini zur Nurture-Gestaltung:
Sie entwerfen eine Lead-Nurturing-Sequenz.
Kontext:
- Segment: Besucher:innen, die sich mit Pricing und Case Studies
beschäftigt, aber keine Demo angefragt haben.
- Ziel: Sie innerhalb von 30 Tagen zur Demo-Anfrage bewegen.
Aufgaben:
1) Schlagen Sie eine E-Mail-Sequenz mit 4 Touchpoints vor
(Betreff + Inhalts-Skizze), die typische Einwände adressiert und
den Wert verstärkt.
2) Schlagen Sie 3 Remarketing-Anzeigenwinkel vor, die diese Sequenz
unterstützen.
3) Definieren Sie 3 zentrale Events, anhand derer wir einen
genurtureden Lead als „vertriebsreif“ einstufen sollten.Setzen Sie diese Nurturing-Flows in Ihren Marketing-Automation-Tools um und richten Sie das Tracking so aus, dass genurturede Leads bei Erreichen definierter Schwellenwerte im CRM hochgestuft und in Ads-/Analytics-Conversions zurückgespiegelt werden.
Wenn Teams diese Best Practices konsequent anwenden, sind Reduktionen der Kosten pro qualifiziertem Lead um 20–40 % realistisch, dazu stabilere Lead-Qualität für den Vertrieb und mehr Vertrauen darin, Budgets hinter den besten Segmenten zu skalieren. Das genaue Uplift hängt von Ihrem Ausgangspunkt ab, aber die Richtung ist klar: Gemini hilft, Verschwendung zu eliminieren, sich auf High-Propensity-Zielgruppen zu fokussieren und generische Kampagnen in planbare Lead-Engines zu verwandeln.
Bauen Sie jetzt ein KI-System mit uns!
Wir bauen einen Proof of Concept für Ihr Problem für 5.000–8.000€. Sie bekommen eine handfeste Demo statt Folien mit Versprechen.
Häufig gestellte Fragen
Gemini reduziert generisches Kampagnen-Targeting, indem es Ihre bestehenden Google-Ads- und Analytics-Daten analysiert, um Muster zu finden, die mit hochwertigen Leads verbunden sind – nicht nur mit Klicks. Es kann aufzeigen, welche In-Market-Segmente, Suchanfragen und Zielgruppenkombinationen konsistent mit MQLs, SQLs oder Opportunities verknüpft sind – und welche lediglich Budget verbrennen.
In der Praxis spielen Sie Gemini exportierte Reports zu (oder binden es über Workflows an), lassen es High-Propensity-Segmente und unterperformende Zielgruppen identifizieren und setzen seine Empfehlungen in Ads um: neue Zielgruppen ergänzen, bestehende verfeinern, Gebote anpassen und Low-Intent-Traffic ausschließen. Mit der Zeit verschiebt sich Ihr Targeting so von breiten Demografien hin zu verhaltens- und intentbasierten Segmenten.
Sie benötigen kein vollständiges Data-Science-Team, aber drei Fähigkeiten sollten abgedeckt sein: eine Marketingperson, die Ihre Funnels und KPIs versteht, jemanden, der sich mit der Konfiguration von Google Ads/Analytics auskennt, und eine Person, die mit Gemini-Prompts und -Workflows umgehen kann (oft ist das nach kurzer Enablement-Phase dieselbe Marketingperson).
Entscheidend sind sauberes Conversion-Tracking und grundlegende Datenexporte aus Ads und Analytics. Ab dort kann Gemini Analyse und Empfehlungen übernehmen. Reruption unterstützt Kund:innen typischerweise beim Einrichten der ersten Datenflüsse, der Entwicklung von Prompt-Templates und beim Training des Marketingteams, damit diese Analysen Teil der regulären Optimierungsroutine werden.
In den meisten Setups sehen Sie erste richtungweisende Ergebnisse innerhalb von 2–4 Wochen und belastbarere Verbesserungen innerhalb von 6–12 Wochen. In den ersten Wochen geht es um die Bereinigung des Trackings, erste Gemini-Analysen und das Starten einiger wirkungsstarker Tests zu Zielgruppensegmenten und Messaging.
Sobald diese Tests ausreichend Daten gesammelt haben, können Sie in der Regel Streuverluste bei Low-Propensity-Zielgruppen reduzieren und Budgets auf besser performende Segmente verlagern. Der genaue Zeitrahmen hängt von Ihrem Traffic-Volumen und Sales-Cycle ab, aber bei vielen B2B- und B2C-Lead-Gen-Kampagnen werden signifikante Verbesserungen bei den Kosten pro qualifiziertem Lead innerhalb eines Quartals sichtbar.
Der Einsatz von Gemini für Kampagnen-Targeting zielt weniger auf „mehr ausgeben“ als auf „intelligenter ausgeben“. In vielen Fällen sinkt der Spend in der ersten Phase sogar, weil klar unterperformende Segmente und Keywords gekürzt werden. Diese Einsparungen investieren Sie dann in die High-Intent-Zielgruppen, die Gemini identifiziert.
ROI-Verbesserungen entstehen in der Regel durch 20–40 % niedrigere Kosten pro qualifiziertem Lead und bessere Lead-zu-Opportunity-Quoten – nicht durch massive Budgeterhöhungen. Die Hauptinvestition ist Zeit für Setup und laufende Reviews. Korrekt implementiert amortisiert sich Gemini dadurch, dass es Budget-Leckagen schließt und es Ihnen ermöglicht, nur das zu skalieren, was tatsächlich Umsatz generiert.
Reruption hilft Marketingteams, von der Theorie zu einem funktionierenden Setup für Gemini-gestützte Lead-Generierung zu kommen. Mit unserem AI-PoC für 9.900 € validieren wir einen konkreten Use Case wie „Reduktion der Kosten pro SQL um 30 % mittels Gemini-Zielgruppenoptimierung“ und bauen einen funktionierenden Prototyp: Datenflüsse aus Google Ads/Analytics, Gemini-Analyseprompts und eine Pilotkampagne mit neuen Segmenten und Creatives.
Über den PoC hinaus bedeutet unser Co-Preneur-Ansatz, dass wir uns in Ihr Team einbetten, in Ihrer P&L mitarbeiten und Verantwortung dafür übernehmen, wie Kampagnen tatsächlich geführt werden – nicht nur Folien liefern. Wir unterstützen Sie bei KI-Strategie, technischer Konfiguration, Prompt-Design und Enablement, damit Ihre Marketer Gemini jede Woche souverän nutzen können, um Targeting scharf zu halten und die Lead-Qualität hoch.
Kontaktieren Sie uns!
Direkt Kontaktieren
Philipp M. W. Hoffmann
Founder & Partner
Adresse
Reruption GmbH
Falkertstraße 2
70176 Stuttgart
Kontakt
Telefon