Keywords sagen Google, was jemand sucht. Audiences sagen Google, wer diese Person ist. Diese Kombination ist der mächtigste Hebel im gesamten Google Ads Ökosystem — und gleichzeitig einer der am häufigsten unterschätzten. Viele KMU-Accounts arbeiten mit Keywords und Geboten, ignorieren aber Audiences fast vollständig. Das Ergebnis: zu viel Budget auf die falschen Nutzer, zu wenig auf die richtigen.
Das Grundprinzip: Signale statt Schubladen
Bis 2020 funktionierten Audiences in Google Ads wie Schubladen: Du wählst eine Gruppe aus, deine Anzeige erscheint nur für diese Gruppe, alle anderen sehen nichts. Dieses Modell hat sich fundamental gewandelt.
In 2026 sind Audiences in den meisten Kampagnentypen — insbesondere Performance Max, Broad Match und Demand Gen — Signale, keine Constraints. Das bedeutet: Du gibst dem Algorithmus einen Hinweis, wer deine besten Kunden sind. Die KI nutzt diesen Hinweis als Ausgangspunkt, kann aber darüber hinausgehen, wenn sie außerhalb dieser Gruppe besser konvertierende Nutzer erkennt.
Klassische Suchkampagnen (Standard Search): Audiences wirken hier noch als echte Targeting-Einschränkung. Du kannst festlegen, ob die Anzeige nur für bestimmte Zielgruppen erscheint (Targeting) oder ob du das Verhalten bestimmter Gruppen nur beobachtest und Gebote anpasst (Observation).
Performance Max & Demand Gen: Audiences sind Signale — Google's KI nutzt sie als Trainingsgrundlage, expandiert aber eigenständig auf neue Nutzer, wenn die Conversion-Daten darauf hindeuten.
Für KMU mit Budgets bis 10.000 € monatlich bedeutet das: Erst-Party-Daten sind das wertvollste Asset, das du Google geben kannst. Dein CRM weiß, wer tatsächlich kauft und Umsatz bringt — nicht nur wer klickt oder ein Formular ausfüllt. Je besser diese Signale, desto effizienter arbeitet der Algorithmus.
In 2026 ist Ihre Kundenliste wichtiger als Ihre Keyword-Liste. Ihr CRM sagt Google, wer echten Umsatz bringt — nicht nur wer ein Formular ausfüllt.
— Sarah Stemen, Google Ads Consultant, März 2026Die 6 Audience-Typen: Was sie können und wann sie einzusetzen sind
(früher: Remarketing)
Audience-Typen im Funnel: Wer gehört wohin?
Der häufigste Fehler: alle Audiences wahllos in alle Kampagnen stecken. Jede Audience hat einen natürlichen Platz im Kaufprozess. Wer In-Market Audiences (aktiv suchende Nutzer) im Bottom Funnel gegen konvertierende Remarketing-Listen ausspielt, verschwendet Budget auf Nutzer, die noch weit von einer Kaufentscheidung entfernt sind.
Awareness
Consideration
Conversion
Retention
Observation vs. Targeting: Die Entscheidung, die alles ändert
In Standard-Suchkampagnen und Shopping-Kampagnen musst du bei jeder hinzugefügten Audience entscheiden: Observation oder Targeting? Diese Wahl hat fundamentale Auswirkungen auf Reichweite und Kosten.
Reichweite bleibt erhalten
Die Kampagne läuft normal für alle relevanten Suchanfragen. Zusätzlich wird separat gemessen, wie sich Nutzer aus der hinzugefügten Audience verhalten — und du kannst Gebotsanpassungen für diese Gruppe setzen (+20 %, +50 % etc.).
✓ Empfohlen für den Start mit neuen Audiences. Daten sammeln, bevor du einschränkst.
Nur die ausgewählte Audience sieht Anzeigen
Die Kampagne erscheint ausschließlich für Nutzer, die sowohl das Keyword suchen als auch in der ausgewählten Audience sind. Sehr geringe Reichweite — funktioniert nur mit großen Listen oder hohem Traffic.
⚠ Nur nach Datenanalyse einsetzen. Minimum 1.000 aktive Nutzer für Search-Kampagnen.
Beginne immer in Observation Mode. Füge alle relevanten Audiences (In-Market, Your Data, Custom Segments) in Observation ein und lasse die Kampagne 4–6 Wochen laufen. Dann analysiere: Welche Audience hat niedrigeren CPA? Höhere Conversion Rate? Dort Gebote erhöhen. Nur wenn eine Audience 2–3× besser konvertiert, lohnt sich der Wechsel auf Targeting.
Your Data Segments: Deine wertvollste Audience-Quelle
Your Data Segments (früher: Remarketing-Listen) sind Audiences, die du aus deinen eigenen Daten aufbaust: Website-Besucher, YouTube-Zuschauer, App-Nutzer. Der entscheidende Vorteil: diese Nutzer kennen dich bereits — sie haben sich aktiv mit deiner Marke beschäftigt. Die Conversion Rate liegt regelmäßig 2–5× höher als bei Cold Audiences.
Die wichtigsten Listen, die jeder Account haben sollte
| Listenname | Regel | Membership-Dauer | Einsatz |
|---|---|---|---|
| Alle Website-Besucher | Alle Seitenaufrufe | 30 Tage | Basis-Remarketing, Gebotsanpassung |
| Leistungsseiten-Besucher | URL enthält /leistungen, /angebot o.ä. | 60 Tage | RLSA, Gebotserhöhung +30–50 % |
| Kontaktseiten-Besucher ohne Conversion | URL = /kontakt, kein Conversion-Event | 30 Tage | Hochwertiges Targeting, RLSA |
| Bestehende Kunden | Danke-/Bestätigungsseite besucht | 180 Tage | Suppression in Akquise-Kampagnen |
| Inaktive Besucher (180+ Tage) | Letzter Besuch vor 180–540 Tagen | 540 Tage | Reaktivierungs-Kampagnen |
| YouTube-Zuschauer (30s+) | YouTube-Kanal verknüpft, Watchtime | 90 Tage | Warme Audience für Search-Kampagnen |
Für alle Your Data Segments und Customer Match Listen gilt: Das Google-Remarketing-Tag (oder GA4-Verbindung) muss im CMP (Consent Management Platform) korrekt eingebettet sein. Nur Nutzer, die aktiv zugestimmt haben, dürfen in Remarketing-Listen aufgenommen werden.
Consent Mode v2 (seit März 2024 Pflicht im EWR) stellt sicher, dass auch bei Ablehnung modellierte Signale an Google übermittelt werden — ohne personenbezogene Daten. Ohne korrekte Consent-Mode-Implementierung fehlen dir Teile deiner Remarketing-Listen und Conversion-Signale.
Customer Match: Dein CRM als Targeting-Werkzeug
Customer Match ist einer der mächtigsten — und am häufigsten ungenutzten — Hebel in Google Ads. Du lädst Kontaktdaten aus deinem CRM hoch (E-Mail-Adressen, Telefonnummern, Postanschriften). Google hasht diese Daten lokal und matcht sie mit bestehenden Google-Konten. Das Ergebnis: du kannst reale Kunden oder Interessenten gezielt ansprechen oder ausschließen.
Die drei wichtigsten Customer Match Anwendungsfälle
Bestandskunden aus Akquise-Kampagnen ausschließen
Die unterschätzte Nutzung: Lade deine aktuellen Kunden als Customer Match Liste hoch und schließe sie aus allen Neukundenakquise-Kampagnen aus. Du zahlst nicht mehr für Klicks von Leuten, die ohnehin schon bei dir kaufen. Das senkt deinen effektiven CPA in Non-Brand-Kampagnen sofort.
Inaktive Kunden gezielt wieder ansprechen
Kunden, die seit 6–18 Monaten nicht mehr aktiv waren: Customer Match Liste mit spezifischem Angebot oder Reaktivierungsraabatt. Diese Nutzer kennen dich bereits — die Conversion Rate liegt deutlich höher als bei Cold Traffic, der CPC für Brand-ähnliche Suchanfragen bleibt niedrig.
Beste Kunden als Seed für Lookalike-Expansion
Lade nur deine profitabelsten Kunden (z. B. Top-20 % nach Lifetime Value) als Seed-Liste hoch. Google modelliert dann neue Nutzer, die diesen ähneln — nicht nur irgendwelchen Käufern, sondern deinen wertvollsten. Das ist die qualitativste Form der Reichweitenskalierung.
Mindestanzahl: 100 übereinstimmende Nutzer nach dem Matching. Match-Raten liegen je nach Datenqualität bei 30–70 % der hochgeladenen Kontakte — plane entsprechend mehr ein.
Maximale Listendauer: 540 Tage. Listen müssen regelmäßig aktualisiert werden, damit Memberships nicht ablaufen.
Automatische Integration: Seit 2024 nutzt Google Customer Match Listen automatisch in Smart Bidding und Optimized Targeting — auch wenn du die Liste nicht explizit als Targeting hinzugefügt hast. Um das zu verhindern: spezifische Listen aus dem Konto entfernen oder auf inaktiv setzen.
Custom Segments: Präziser als In-Market, flexibler als Remarketing
Custom Segments sind das präziseste Werkzeug für die Ansprache von Nutzern, die du nicht aus eigenen Daten kennst, aber durch ihr Verhalten identifizieren kannst. Du baust diese Audiences selbst auf — auf Basis von drei Datenpunkten:
- Suchbegriffe: Nutzer, die in Google nach bestimmten Begriffen gesucht haben (z. B. „Google Ads Freelancer", „PPC Agentur kündigen", „Google Ads Kosten") — hochgradig intentbasiert
- Besuchte Websites: Nutzer, die bestimmte Domains besucht haben (z. B. Konkurrenz-Websites, Branchenportale, Vergleichsseiten)
- Genutzte Apps: Nutzer bestimmter App-Kategorien oder konkreter Apps — relevant für mobile-first Branchen
Custom Segment für Konkurrenz-Targeting (ohne Trademark-Risiko)
Statt auf Konkurrenz-Markennamen als Keywords zu bieten (mit allen Trademark-Risiken), kannst du Custom Segments bauen, die Nutzer targetieren, welche die Websites deiner Mitbewerber besucht haben. Diese Nutzer sind aktiv auf Lösungssuche, kennen den Markt und sind bereit für Alternativen. Der Unterschied zu Brand-Keyword-Targeting: du brauchst den Markennamen nirgendwo in deinen Anzeigen zu nennen.
Segment-Basis: Nutzer, die in den letzten 30 Tagen nach folgenden Begriffen gesucht haben: „Google Ads Freelancer", „Google Ads Betreuung KMU", „PPC Agentur Kosten", „Google Ads optimieren lassen", „Conversion Tracking einrichten lassen".
Ergebnis: Eine Audience aus Nutzern, die aktiv nach einer Lösung suchen, die du anbietest — deutlich präziser als die breit gefasste In-Market-Kategorie „Advertising & Marketing Services".
RLSA: Remarketing trifft auf Suchabsicht
RLSA (Remarketing Lists for Search Ads) ist eine der strategisch klügsten — und meistunterschätzten — Funktionen in Google Ads. Das Prinzip: Eine Person hat deine Website besucht. Wochen später sucht sie bei Google nach einem relevanten Begriff. Statt ihr dieselbe generische Anzeige wie allen anderen zu zeigen, kannst du ihr eine angepasste Anzeige ausspielen — mit höherem Gebot, spezifischerer Botschaft, direkterer CTA.
RLSA verbindet zwei starke Signale gleichzeitig: die Kaufabsicht (aktive Suchanfrage) und die Markenvertrautheit (früherer Besuch). Diese Kombination erklärt, warum RLSA-Audiences in Suchkampagnen regelmäßig 40–80 % höhere Conversion Rates liefern als identische Kampagnen ohne Remarketing-Qualifikation.
Drei RLSA-Strategien für KMU
Gebotserhöhung für warme Audiences (Observation)
Füge deine wichtigsten Remarketing-Listen (Leistungsseiten-Besucher, Kontaktseiten-Besucher ohne Conversion) in Observation zu bestehenden Suchkampagnen hinzu. Setze Gebotsanpassungen von +20–50 % für diese Gruppen. Effekt: Bei gleicher Suchanfrage bekommst du bei warmen Nutzern den besseren Anzeigenplatz ohne das Budget zu erhöhen.
Dedizierte RLSA-Kampagne mit angepassten Anzeigen (Targeting)
Erstelle eine separate Kampagne, die ausschließlich auf Remarketing-Listen läuft (Targeting Mode). Schalte dort Anzeigen mit personalisierten Botschaften: „Sie haben uns bereits besucht — hier ist unser aktuelles Angebot" oder eine Ansprache, die auf spezifische Seiten Bezug nimmt, die der Nutzer gesehen hat. Conversion Rates steigen deutlich, weil die Anzeige nicht generisch ist.
Broad Match + RLSA = kontrollierte Reichweite
Broad Match ist normalerweise riskant wegen irrelevanter Suchanfragen. Mit RLSA als Filter wird Broad Match zur kontrollierten Reichweitenstrategie: Die Anzeige erscheint nur für Nutzer, die in deiner Remarketing-Liste sind und breit formulierte Begriffe suchen. Du nutzt die Reichweite von Broad Match, ohne fremde Kalt-Nutzer einzubeziehen.
Search-Netzwerk: mindestens 1.000 aktive Nutzer in der Remarketing-Liste innerhalb der letzten 30 Tage. Wenn dein Traffic-Volumen unter diesem Schwellenwert liegt: Customer Match Listen (E-Mail-Daten) können dieselbe Funktion übernehmen — hier gilt eine niedrigere Mindestgröße.
Google hat Ende 2025 die Mindest-Audience-Größen für Display und YouTube auf 100 aktive Nutzer gesenkt. Für Search bleibt die 1.000-Nutzer-Grenze weiterhin bestehen.
Audience Signals in Performance Max: Der KI richtig trainieren
In Performance Max gibt es kein klassisches Audience Targeting. Stattdessen hinterlegst du Audience Signals — Gruppen, die als Startpunkt für die KI-Optimierung dienen. Google kann über diese Signale hinausgehen, nutzt sie aber als Referenzpunkt: „Zeig mir Nutzer, die diesen hier ähneln oder ein ähnliches Kaufverhalten zeigen."
Die Qualität dieser Signale entscheidet maßgeblich, wie schnell PMax die Lernphase übersteht und wie profitabel es langfristig arbeitet. Schlechte Signale = schlechte Optimierungsgrundlage = Budget-Verbrennung in der Lernphase.
Customer Match (Beste Kunden / Closed-Won)
Die wertvollste Signalquelle: Upload deiner profitabelsten Kunden aus dem CRM. Je spezifischer die Auswahl (Top-20 % nach Umsatz, Wiederkäufer), desto präziser optimiert die KI.
Your Data (Website-Conversions)
Nutzer, die auf deiner Website konvertiert haben — Google lernt, wem diese ähneln. Muss regelmäßig aktualisiert sein, damit das Signal frisch bleibt.
Custom Segments (Suchbegriffe)
Nutzer, die nach deinen wichtigsten Keywords gesucht haben. Zeigt der KI, in welchem Suchfeld sie agieren soll.
In-Market Segments (passende Kategorien)
Ergänzende Zielgruppen für die Neukundengewinnung. Wähle nur die spezifischsten Kategorien — breite In-Market Segmente rauschen als Signal zu viel.
Affinity Segments / Demographics
Als Zusatzsignal nützlich, sollten aber nie die einzige Signalquelle sein. Allein zu breit — in Kombination mit den anderen Signalen als Kontext.
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Erstgespräch anfragen →Was sich 2026 verändert hat
Das Audience-Ökosystem ist in Bewegung. Drei Veränderungen aus 2025/2026 haben direkte Auswirkungen auf die Strategie:
1. Lookalike Segments werden zu KI-Optimierungssignalen (März 2026)
In Demand Gen Kampagnen hat Google Lookalike Segments von harten Einschränkungen zu KI-Empfehlungen umgebaut. Die Ähnlichkeitsschwelle (eng, ausgewogen, breit) kommuniziert jetzt eine Priorisierungspräferenz, nicht mehr eine absolute Einschränkung. Die KI kann auch außerhalb des Lookalike-Rahmens ausliefern, wenn sie dort bessere Conversion-Chancen sieht.
2. Demografisches Targeting in Performance Max (2025)
Neu in PMax: Demografisches Targeting (Altersgruppen, Geschlecht, Elternstatus) und Device Targeting (Mobile, Desktop, Tablet) sind jetzt als explizite Einschränkungen möglich — nicht nur als Signale. Das erlaubt erstmals echte Zielgruppenausschlüsse innerhalb von PMax-Kampagnen.
3. Retention Goals für lapsed Customers (2025)
Performance Max kann jetzt unterscheiden, ob es auf Neukunden oder Reaktivierung inaktiver Kunden optimieren soll. Mit dem neuen Retention Goal bietet die KI aggressiver für Nutzer, die als hochwertige Rückgewinnungschance erkannt werden — und du kannst definieren, welche Kunden überhaupt als „lapsed" gelten.
Third-Party Cookies in Chrome sind seit Mitte 2025 standardmäßig deaktiviert. Das bedeutet: Audiences auf Basis von Drittanbieter-Tracking werden kleiner und weniger zuverlässig. Wer jetzt in First-Party Daten investiert — CRM-Pflege, E-Mail-Listen, Customer Match — baut einen nachhaltigen Vorteil auf, der mit jedem Monat wächst.
Audience-Strategie für KMU: Wo anfangen?
Nicht alles auf einmal. Hier ist die Reihenfolge, die für KMU mit Budgets bis 10.000 € monatlich den schnellsten ROI bringt:
Remarketing-Tag korrekt einrichten und Consent Mode v2 aktivieren
Ohne funktionierendes Tracking keine Remarketing-Listen. GA4 mit Google Ads verknüpfen, Consent Mode v2 via CMP implementieren, Google Tag auf allen Seiten prüfen. Das ist die Grundlage für alles andere.
Fünf Basis-Listen erstellen
Alle Website-Besucher (30 Tage) · Leistungsseiten-Besucher (60 Tage) · Kontakt-Besucher ohne Conversion (30 Tage) · Bestehende Kunden/Conversions (180 Tage) · Inaktive Besucher (180–540 Tage). Listen aufbauen und Daten sammeln lassen.
Alle Listen in Observation zu bestehenden Suchkampagnen hinzufügen
Noch keine Gebotsanpassungen — erst Daten sammeln. Nach 4–6 Wochen: Welche Audience hat niedrigsten CPA? Dort Gebote um 20–40 % erhöhen. Welche Audience kauft gar nicht? Dort Gebote senken oder ausschließen.
Customer Match mit CRM-Daten aufbauen
Exportiere E-Mail-Adressen bestehender Kunden, lade sie als Customer Match Liste hoch. Zwei sofortige Nutzungen: (a) Bestandskunden aus Akquise-Kampagnen ausschließen — spart direkt Budget. (b) Als hochwertiges PMax Audience Signal verwenden.
Custom Segments für wichtigste Intent-Gruppen erstellen
Baue Custom Segments auf Basis deiner wichtigsten Suchbegriffe und relevanter Branchen-Domains. Als Observation zu Search-Kampagnen und als Signal zu Performance Max hinzufügen. Überprüfe nach 30 Tagen die Performance-Daten.
RLSA aktivieren, wenn Listen groß genug sind
Sobald deine wichtigsten Listen 1.000+ aktive Nutzer haben: Dedizierte RLSA-Kampagne mit personalisierten Anzeigen aufsetzen. Kontaktseiten-Besucher ohne Conversion sind die erste Priorität — sie haben die höchste Kaufabsicht.
Häufige Fragen zu Audiences in Google Ads
Bei Observation läuft die Kampagne normal für alle Nutzer, die dein Keyword suchen. Zusätzlich wird separat gemessen, wie sich Nutzer aus der hinzugefügten Audience verhalten — und du kannst Gebotsanpassungen für diese Gruppe setzen. Die Reichweite bleibt erhalten.
Bei Targeting sehen nur Nutzer, die sowohl in deiner Audience sind als auch dein Keyword suchen, die Anzeige. Alle anderen werden ausgeschlossen. Das schränkt die Reichweite stark ein — ideal nur, wenn eine Audience beweisbar 2–3× besser konvertiert als der Durchschnitt.
In-Market Audiences sind von Google vordefinierte Segmente aus Nutzern, die aktuell aktiv nach bestimmten Produktkategorien suchen. Du wählst aus einer Liste von Hunderten Kategorien (z. B. „Unternehmensdienstleistungen & Beratung"). Google erstellt diese Listen aus aggregiertem Such- und Browserverhalten — du hast keine Kontrolle über die genauen Regeln.
Custom Segments baust du selbst auf — auf Basis von konkreten Suchbegriffen, die Nutzer in Google eingegeben haben, oder Websites, die sie besucht haben. Das ist deutlich präziser als die breiten In-Market-Kategorien und kann auf sehr spezifische Intentionen oder sogar Konkurrenz-Besucher ausgerichtet werden.
Du lädst eine CSV-Datei mit Kontaktdaten (E-Mail-Adressen, Telefonnummern oder Postanschriften) in dein Google Ads Konto hoch. Google hasht diese Daten lokal, matcht sie mit bestehenden Google-Konten und erstellt eine Audience. Match-Raten liegen je nach Datenqualität bei 30–70 %.
Mindestanforderungen: 100 übereinstimmende Nutzer nach dem Matching, maximale Listenzugehörigkeit 540 Tage. Customer Match ist verfügbar für Search, Display, YouTube, Gmail und Shopping. Wichtig: Die hochgeladenen Daten müssen mit Einwilligung der betroffenen Personen gesammelt worden sein (DSGVO-Konformität).
In Performance Max gibt es kein klassisches Audience Targeting mit harten Einschränkungen. Stattdessen hinterlegst du Audience Signals — Gruppen, die als Startpunkt für Googles KI-Optimierung dienen. Die KI kann und wird über diese Signale hinausgehen, wenn sie außerhalb dieser Gruppen bessere Conversion-Chancen erkennt.
Das bedeutet: Schlechte oder zu breite Signale führen zu einer schlechten Lernphase und ineffizientem Budgeteinsatz. Beste Signale sind eigene Kundenlisten (Customer Match mit Hochwertkunden) und Website-Conversion-Daten. Je klarer du der KI zeigst, wer tatsächlich kauft, desto schneller und effizienter wird sie.
Für RLSA im Search-Netzwerk sind mindestens 1.000 aktive Nutzer in der Remarketing-Liste innerhalb der letzten 30 Tage erforderlich. Die Liste muss also ausreichend Volumen haben — für kleinere Websites kann es Wochen bis Monate dauern, bis diese Schwelle erreicht ist.
Alternative bei kleinerem Traffic: Customer Match Listen (E-Mail-Daten aus dem CRM) können dieselbe Funktion übernehmen — hier gilt eine niedrigere Mindestgröße von 100 Matches. Für Display und YouTube hat Google Ende 2025 die Mindesgröße auf 100 aktive Nutzer gesenkt, für Search bleibt die 1.000-Nutzer-Grenze bestehen.
In den meisten Fällen: ja. Wenn das Ziel deiner Kampagne Neukundengewinnung ist, verschwendest du Budget, wenn du Bestandskunden anzeigst, die ohnehin wiederkaufen würden. Eine Customer Match Liste mit deinen bestehenden Kunden als Ausschlussliste in Non-Brand-Kampagnen senkt den effektiven CPA direkt.
Ausnahme: Wenn du Bestandskunden aktiv für Cross-Selling oder Upselling ansprechen willst, erstelle eine dedizierte Reaktivierungs-Kampagne mit spezifischer Botschaft — statt sie aus allen Kampagnen auszuschließen, targetierst du sie gezielt mit einem anderen Angebot.
Fazit: Audiences als strategische Architektur, nicht als Nachgedanke
Die meisten Accounts, die ich auditiere, haben ein gemeinsames Muster: Keywords gut durchdacht, Anzeigentexte optimiert, Gebotsstrategien konfiguriert — und Audiences als nachträgliche Ergänzung behandelt. Das ist das falsche Verhältnis.
In einem gut strukturierten Google Ads Account sind Audiences keine optionale Funktion. Sie sind die Brücke zwischen deinen Marketingzielen und Googles Algorithmus. First-Party Daten — Remarketing-Listen, Customer Match, CRM-Signale — sagen der KI, wer wirklich kauft. Custom Segments und In-Market Audiences erweitern die Reichweite auf Nutzer, die es noch tun wollen. RLSA verbindet beide Welten in Suchkampagnen.
Wer dieses System aufbaut, zahlt weniger pro Conversion, erreicht die richtigen Menschen mit der richtigen Botschaft — und hat einen Wettbewerbsvorteil, der mit jedem neuen Datenpunkt wächst.
Sofort: Remarketing-Tag prüfen · Consent Mode v2 aktiv · 5 Basis-Listen anlegen · Alle in Observation zu Suchkampagnen hinzufügen.
In 30 Tagen: Customer Match aus CRM hochladen · Als PMax Signal & als Suppression verwenden · Custom Segments für wichtigste Suchbegriffe erstellen.
In 90 Tagen: Observation-Daten auswerten · Beste Audiences höher bieten · RLSA-Kampagne starten wenn Listen ≥ 1.000 Nutzer · Performance Max Signals optimieren.