Auto Bidding basierend auf First Party und externen Datensätzen
Einleitung: Smart Bidding ist nicht immer Smart
Smart Bidding in Google Ads ist nützlich bis es nicht mehr nützlich ist. Es ist ein General Purpose Optimierer trainiert auf generellen Daten, was oft bedeutet dass es Conversions übergewichtet die einfach zu bekommen sind, nicht unbedingt profitabel. Wenn du reiche First Party Daten hast wie CRM Stages, LTV, Margin Variation oder Refund History, dann hast du bereits mehr Intelligence als Google. Die Frage ist ob du sie nutzt.
In diesem Artikel zeige ich wie ich Auto Bidding Logik baue die Smart Bidding ersetzt oder ergänzt mit deinen eigenen Daten. Ob in eCommerce oder SaaS, ich verbinde Google Ads mit CRM oder Warehouse Systemen über die API, füttere strukturierte Revenue Signale ein, und update programmatisch Campaign oder Ad Group Level Bids basierend darauf was tatsächlich Profit treibt.
First Party Conversion Daten zurück in Google Ads füttern
Standardmäßig sieht Google nur Conversions wie Signups oder Purchases. Es sieht keinen Refund Status, Upsell oder Contract Churn. Um diesen Loop zu schließen, importiere ich regelmäßig Offline Conversions über die Google Ads API. Ich matche Conversions mit der gclid die beim Klick erfasst wurde.
In einer Ruby App mit dem google ads ruby gem kannst du den Upload strukturieren um die gclid, Conversion Action und Value zu inkludieren. Die gclid muss zum Conversion Zeitpunkt erfasst und gespeichert werden. Ich inkludiere sie normalerweise im Signup oder Purchase Model im Backend, dann enriche ich die Conversion mit LTV oder Refund Flags vor dem Upload.
Bid Boosting basierend auf CRM Status oder Product Usage
Ein Client wollte Traffic priorisieren der zu High Quality SaaS Trials führte. Aber Conversion Tracking reflektierte nur den initialen Signup. Mit einem CRM Webhook (in diesem Fall HubSpot) triggerte ich Bid Modifier Logik sobald der Lead ein Marketing Qualified Stage erreichte.
Ich nutzte ein Python Script um Campaign Level Bid Increases via Google Ads API zu automatisieren. Der Schlüssel ist Synchronisation: alle 24 Stunden pollen wir das CRM, extrahieren IDs die den Behavioural Trigger erfüllen, und pushen updated Bid Values.
Bids anpassen nach Stock Levels und Margins
In eCommerce hängt der tatsächliche Wert eines Verkaufs von Profit Margin und Inventory Level ab. Es macht keinen Sinn aggressiv auf Produkte zu bieten die Low Margin sind oder fast ausverkauft.
Ich arbeite mit Clients um Stock Daten von Shopify, WooCommerce oder ERP in eine lokale Margin Tabelle zu pipen. Dann berechne ich Target CPC Thresholds:
- High Margin und High Inventory: aggressiv bieten
- Low Margin oder Low Inventory: Bid einschränken
Diese Modifier werden auf Product Group Level mit der Google Ads Shopping API angewendet. Das erstellt eine dynamische Bidding Schicht wo Economics den Spend treiben, nicht Vermutungen.
Abschließender Gedanke: Bau dein eigenes Brain
Smart Bidding ist eine One Size Fits Most Lösung. Wenn du es ernst meinst mit Growth, und besonders wenn du Zugang zu besseren internen Signalen hast als Google, ist es Zeit die Kontrolle zu übernehmen.
Ich nutze strukturierte Automation und API getriebene Logik um echte Business Signale, User Behaviour, Purchase Quality, Inventory State, mit Bidding Outcomes zu verbinden. Das Ergebnis ist höherer Profit pro Klick, mehr Stabilität und weit weniger Waste.
Wenn du eine Bidding Engine bauen willst die dein Business tatsächlich versteht, nicht nur deinen Clickstream, kann ich dir helfen mit der Logik, dem Code und dem Integration Path zugeschnitten auf deinen Stack zu starten.