KI-Engine · Struktur

Intelligentes Keyword-Grouping nach Intent

5 000 Keywords in thematischen Anzeigengruppen in 2 Minuten dank semantischer Embeddings. +15% durchschnittlicher Quality Score.

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KI-Engine

Quality Score

Durchschnittsanstieg

+15%

Für 5 000

Keywords

2 Min

Export

nach Google Ads

1 Klick

Die Kontostruktur ist die Sache, die niemand anfassen will

Und doch die strukturelle Entscheidung, die Quality Score und CPC am stärksten beeinflusst.

Aufgeblähte Anzeigengruppen = gedeckelter Quality Score

20+ Keywords in einer Anzeigengruppe machen es unmöglich, eine relevante Anzeige für alle auszuliefern. Quality Score stagniert bei 5-6/10. CPC bleibt hoch.

5 000 Keywords restrukturieren = 3 Tage Arbeit

Per Hand in Google Sheets dauert es Tage. Macht keiner. Die Schuld wächst. Performance plateau.

Bestehende Tools machen naives Pattern Matching

Nach « enthält das Wort X » zu gruppieren erfasst nicht den Intent. « Running » und « Joggen » gehören oft in dieselbe Anzeigengruppe — Pattern Matching übersieht das.

How it works

Unter der Haube: Embeddings + Clustering

Die KI versteht Bedeutung, nicht nur Zeichen.

Semantische Embeddings

Jedes Keyword wird zu einem 1 536-dimensionalen Vektor, der seine Bedeutung erfasst. Zwei Synonyme (« KFZ-Versicherung » und « Autoversicherung ») liegen in diesem Raum sehr nah beieinander — auch ohne gemeinsames Wort.

HDBSCAN-Clustering

Dichtebasierter Clustering-Algorithmus: bildet natürliche Gruppen ohne Vorgabe der Gruppenzahl. Erkennt auch Outlier (einzigartige Keywords, die ihre eigene Anzeigengruppe verdienen).

Visuelle menschliche Validierung

Das Ergebnis erscheint als interaktive Karte: jeder Cluster ist eine Blase mit den 10 repräsentativsten Keywords. Sie können mergen, splitten, umbenennen, Keywords per Drag & Drop zwischen Clustern bewegen.

Google-Ads-Export in 1 Klick

Das finale Mapping wird direkt in Ihr Google-Ads-Konto gepusht (neue Anzeigengruppen erstellt, Keywords verschoben, Original-Anzeigen behalten oder regeneriert bei aktiver Creative AI). Rollback 14 Tage möglich.

Strukturelle Gewinne

Quality Score +15% im Schnitt

Bessere Keyword↔Anzeigen-Relevanz = besserer Expected CTR = Quality Score hoch = CPC runter.

Durchschnitts-CPC -20%

Mechanische Folge des höheren Quality Score (Ad Rank = Max Bid × QS).

5 000 Keywords in 2 Minuten

Wo ein Mensch 3 Tage braucht, fertig der Algorithmus in 2 Minuten.

Kein Verlust der Historie

Keywords behalten ihren historischen Quality Score beim Umzug (kein « Reset » durch Google).

14-Tage-Rollback

Neue Aufteilung gefällt nicht? Stellen Sie die alte Struktur per 1 Klick innerhalb von 2 Wochen wieder her.

Kontinuierlicher Refresh

Wenn Sie 100 neue Keywords hinzufügen, weist die KI sie automatisch bestehenden Clustern zu oder schlägt neue vor.

Manual vs SteerAds

Manuelle Restrukturierung

KI-Clustering

3 Tage Arbeit für 5 000 Keywords

2 Minuten für 5 000 Keywords

Grundlegendes Pattern Matching (gemeinsames Wort)

Semantisches Verständnis (Synonyme, Intent)

Cluster-Anzahl willkürlich gewählt

Optimale Anzahl automatisch gefunden

Möglicher Verlust der Quality-Score-Historie

Historie bewahrt

Refresh selten gemacht

Automatischer kontinuierlicher Refresh

Zuerst auf Teilmenge testen

14-Tage-Rollback = sicherer Großtest

Who it's built for

This feature serves very different profiles. Here's how each uses it.

E-Commerce mit großem Katalog

20 000 SKUs schmerzlos organisiert

Ein Mode-Retailer mit 20k Produkten hat typisch 50 000+ Keywords. Manuelle Restrukturierung ist buchstäblich unmöglich — Ads Manager leben mit der Schuld. KI-Clustering löst es in 30 Minuten Validierung.

Agentur-Onboarding Kunde

Bestehendes Konto in einem Rutsch übernehmen

Sie übernehmen ein « historisches » Kundenkonto mit schlechter Struktur. Statt 2 Wochen Neubau starten Sie das Clustering, validieren in 1h und starten auf sauberer Basis ab Tag 1.

Google Ads → Performance Max Migration

Den Wechsel zu PMax vorbereiten

Performance Max erfordert eine saubere Asset-Group-Struktur. Das Pre-PMax-Clustering Ihrer Keywords liefert die Basis für kohärente Suchthemen in PMax.

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