Auktionstheorie und Gebotsstrategie: wie ich Gebote für Suchanzeigen mit Mathematik setze

Suchanzeigen sind eine Auktion, und deine Nachbarn machen deinen Preis

Wenn du bei Google einen Klick kaufst, kaufst du nicht nach Preisliste. Du bietest in einer Auktion mit, die in dem Sekundenbruchteil läuft zwischen dem Moment, in dem jemand Enter drückt, und dem Moment, in dem die Ergebnisse erscheinen. Jeder Werbetreibende, dessen Keyword zur Suche passt, gibt ein Gebot ab, Google sortiert die Gebote, und was jeder Einzelne zahlt, hängt vor allem davon ab, was der Werbetreibende direkt unter ihm zu zahlen bereit war. Dein Gebot entscheidet, ob du gewinnst und ungefähr, wo du landest. Die Rechnung schreiben deine Nachbarn.

Das verändert, wie ich über Budget denke. Ein höheres Gebot kauft nicht einfach mehr Klicks zu einem höheren Preis, so wie eine größere Bestellung beim Großhändler mehr Ware bringt. Es schiebt dich in einer Warteschlange nach oben, in der sich die Leute um dich herum ebenfalls bewegen. Die Auktionstheorie ist der Zweig der Volkswirtschaftslehre, der genau solche Spiele untersucht, und für die Auktion, die Google veranstaltet, ist sie im Detail ausgearbeitet. Dieser Artikel ist der Teil davon, den ich tatsächlich benutze. Ich bleibe durchgehend bei Google Ads, weil ich dessen Hilfeseiten zitieren kann. Die Ideen gelten genauso für Microsoft Advertising, die genauen Regeln dort schlägst du in Microsofts eigener Dokumentation nach.

Als Beispiel dient ein erfundener Shop, Elbkante Küchenwaren, ein Onlinehändler für Küchenbedarf in Hamburg, den ein Mann namens Tim führt. Niemand davon ist echt, jede Zahl ist ausgedacht, damit ich jeden Schritt zeigen kann.

Vickreys Zweitpreisauktion: du zahlst das Gebot des Zweiten, also biete, was der Klick wert ist

1961 veröffentlichte William Vickrey im Journal of Finance einen Aufsatz über eine Auktion, in der der Höchstbietende gewinnt, aber nicht sein eigenes Gebot zahlt, sondern das zweithöchste.¹ Das klingt wie ein Geschenk an den Gewinner. Der eigentliche Punkt ist feiner: In einer Zweitpreisauktion ist das Beste, was du tun kannst, genau das zu bieten, was dir die Sache wert ist.

Und zwar deshalb: Dein Gebot bestimmt nicht deinen Preis, nur ob du gewinnst. Bietest du unter deinem wahren Wert, riskierst du, eine Auktion zu verlieren, die du zum herrschenden Preis gern gewonnen hättest. Bietest du darüber, riskierst du, eine zu gewinnen, in der du mehr zahlst, als dir die Sache wert ist. Wer seinen wahren Wert bietet, vermeidet beides, egal was alle anderen tun. Ökonomen nennen das eine dominante Strategie und die Auktion "ehrlich" oder anreizkompatibel.

Für einen einzelnen Platz ist der Gewinn aus dem Zuschlag:

$$\pi = (v - b_{(2)}) \times n$$

Dabei ist $\pi$ der Gewinn, $v$ der Wert eines Klicks für dich, $b_{(2)}$ das zweithöchste Gebot, also das, was du pro Klick zahlst, und $n$ die Zahl der Klicks, die der Platz liefert. Der Wert $v$ ist ein Erwartungswert, der durchschnittliche Wert eines Klicks über die vielen, die zu einer Bestellung führen, und die vielen, die es nicht tun, von Grund auf erklärt in Grundlagen: Erwartungswert.

Rechenbeispiel: ein Platz, drei Bieter

Angenommen, es gäbe für die Suche "gusseisen bräter" nur einen einzigen Anzeigenplatz. Tim ist ein Klick auf diesen Begriff 1,20 € wert. Zwei Mitbewerber bieten 0,90 € und 0,60 €. Bietet Tim seinen wahren Wert, gewinnt er und zahlt die 0,90 € des Zweiten. Bei 500 Klicks pro Woche ist sein Gewinn $\pi = (1{,}20 - 0{,}90) \times 500 = 150$ Euro, wobei $1{,}20$ sein Wert $v$ ist, $0{,}90$ das Gebot $b_{(2)}$ und $500$ die Klickzahl $n$.

Hätte er 0,80 € geboten, um zu sparen, hätte er gegen den Bieter mit 0,90 € verloren und nichts verdient. Hätte er zur Sicherheit 2,00 € geboten, hätte er trotzdem 0,90 € gezahlt, und an dem Tag, an dem ein Mitbewerber 1,50 € bietet, würde er zu viel zahlen. Genau 1,20 € ist das eine Gebot, das er nie bereut. Wäre das die ganze Geschichte, wäre das Bieten gelöst. Die Komplikation: Google verkauft nicht einen Platz.

Die Suche verkauft mehrere Positionen auf einmal, und das bricht das ehrliche Gebot

Eine Ergebnisseite hat mehrere Anzeigenpositionen, und die oberste bekommt mehr Klicks als die zweite, die wiederum mehr als die dritte. Google sortiert die Bieter, und jeder zahlt, grob gesagt, das Gebot des Werbetreibenden direkt unter ihm. Ökonomen nennen das die verallgemeinerte Zweitpreisauktion, auf Englisch generalised second price auction, kurz GSP.

2007 veröffentlichten Benjamin Edelman, Michael Ostrovsky und Michael Schwarz in der American Economic Review den Aufsatz, der ihr Verhalten festgenagelt hat.² Ihr Befund überraschte den größten Teil der Branche: Die GSP ist nicht ehrlich. Die GSP sieht aus wie Vickreys Auktion, über mehrere Plätze gestreckt, aber sie erbt nicht die Eigenschaft, die Vickreys Auktion so klug machte. Den wahren Wert zu bieten ist in der Regel nicht dein bester Zug, und es gibt kein einzelnes Gebot, das unabhängig von deinen Mitbewerbern das beste ist.

Die Zahlungsregel in ihrer einfachsten Form:

$$p_k = b_{k+1}$$

Dabei ist $p_k$ der Preis pro Klick, den der Werbetreibende auf Position $k$ zahlt, und $b_{k+1}$ das Gebot des Werbetreibenden eine Position darunter. Position eins zahlt das Gebot von Position zwei, und der letzte ausgespielte Werbetreibende zahlt den Mindestpreis, zu dem ich weiter unten komme. Ein Preis pro Klick ist eine Rate, das Thema von Grundlagen: Verhältnisse und Raten.

Das ehrliche Gebot scheitert, weil du mit deinem wahren Wert den obersten Platz zu einem Preis gewinnen kannst, der deine Marge auffrisst, während der Platz darunter fast genauso viele Klicks für deutlich weniger Geld gebracht hätte.

Rechenbeispiel: warum Tim für die Küchenmaschine unter seinem Wert bietet

Elbkante verkauft eine Küchenmaschine für 400 € mit 160 € Marge. Einer von 16 Klicks auf die Suche "küchenmaschine" wird zur Bestellung, ein Klick ist Tim also 10 € wert. Zwei Mitbewerber bieten 4 € und 2 €. Position eins bekommt auf diesen Begriff 200 Klicks am Tag, Position zwei 180.

Bietet Tim seinen wahren Wert von 10 €, nimmt er Position eins, zahlt die 4 € unter ihm und verdient $\pi_1 = (10 - 4) \times 200 = 1.200$ Euro am Tag. Bietet er stattdessen 3 €, rutscht er auf Position zwei, zahlt die 2 € unter ihm, bekommt 180 Klicks und verdient $\pi_2 = (10 - 2) \times 180 = 1.440$ Euro. Dabei sind $\pi_1$ und $\pi_2$ die Tagesgewinne auf den beiden Positionen.

Das niedrigere Gebot bringt 240 € am Tag mehr. Die Wahrheit zu bieten hat ihn Geld gekostet, was in Vickreys Auktion mit einem Platz nie passieren könnte. Das ist das Ergebnis von Edelman, Ostrovsky und Schwarz in einem Beispiel: Der Abstand in Klicks zwischen den Positionen und der Abstand im Preis zwischen den Positionen bestimmen das richtige Gebot, und es sind nicht dieselben Abstände. Ob dieser Tausch bei einem bestimmten Begriff zu haben ist, erfährst du nur durch Testen. Nach meiner Erfahrung ist der Abfall von Platz eins auf Platz zwei bei konkreten Produktsuchen kleiner, als viele fürchten, und bei breiten Suchen größer. So oder so: In der Suche ist "biete, was es wert ist" die Obergrenze, nicht das Rezept.

Wie Google dich wirklich sortiert: Anzeigenrang, Qualität, Schwellenwerte und der Preis, den du zahlst

Google sortiert nicht nach Gebot allein, die GSP von oben ist also immer noch zu einfach. Die Hilfeseiten beschreiben den Anzeigenrang (Ad Rank) als einen Wert, der aus deinem Gebot, der Qualität deiner Anzeigen und deiner Landingpage im Moment der Auktion, den Schwellenwerten für den Anzeigenrang, der Wettbewerbsfähigkeit der Auktion, dem Kontext der Suche (Standort, Gerät, Uhrzeit, die anderen Ergebnisse auf der Seite) und der erwarteten Wirkung deiner Assets und Anzeigenformate berechnet wird. Er wird zweimal berechnet: einmal, um zu entscheiden, ob du überhaupt ausgespielt werden darfst, und noch einmal, um dich gegenüber den anderen zugelassenen Anzeigen zu platzieren.³

Der Preis folgt der GSP Logik, aber auf dem Anzeigenrang statt auf den rohen Geboten. Google sagt, du zahlst nur, was mindestens nötig ist, um die Schwellenwerte zu erreichen und den Anzeigenrang des Mitbewerbers direkt unter dir zu übertreffen, dass auch Mitbewerber weiter unten den Preis beeinflussen, und dass dir nie mehr als dein Maximalgebot berechnet wird, außer du nutzt die automatische Gebotseinstellung oder Gebotsanpassungen.⁴

Eine Korrektur an der Lehrbuchversion, die auch die alte Ausgabe dieses Artikels wiederholt hat. Die bekannte Zeile "Anzeigenrang gleich Maximalgebot mal Qualitätsfaktor" behandelt den Qualitätsfaktor (Quality Score) von 1 bis 10 aus der Oberfläche als Eingabe der Auktion. Google sagt ausdrücklich, dass er das nicht ist. Der Qualitätsfaktor ist ein Diagnosewert aus drei Komponenten (erwartete Klickrate, Anzeigenrelevanz und Nutzererfahrung mit der Landingpage), und die Hilfeseite hält fest, dass er in der Anzeigenauktion nicht berücksichtigt wird.⁵ Die Auktion arbeitet mit Live Schätzungen derselben Art von Signalen, je Suchanfrage. Die Lehrbuchformel ist also ein Modell für die Form der Sache, nicht die Regel, die Google ausführt. Mit diesem Vorbehalt kommt sie hier trotzdem, weil sie immer noch der klarste Weg ist zu sehen, warum Qualität deinen Preis senkt:

$$\text{Ad Rank}_i = b_i \times q_i \qquad p_k = \frac{\text{Ad Rank}_{k+1}}{q_k}$$

Dabei ist $b_i$ das Maximalgebot des Werbetreibenden $i$, $q_i$ ein Qualitätsgewicht, das für die Live Schätzung der Qualität steht, $\text{Ad Rank}_i$ der daraus folgende Wert, $p_k$ der Preis pro Klick des Werbetreibenden auf Position $k$ und $\text{Ad Rank}_{k+1}$ der Wert des Werbetreibenden eine Position darunter. Der Preis, den du zahlst, ist der Wert, den du schlagen musstest, geteilt durch deine eigene Qualität. Verdoppelst du dein Qualitätsgewicht, halbierst du den Preis dafür, denselben Nachbarn zu schlagen. Eine Rate gegen eine Basis, wie in Grundlagen: Verhältnisse und Raten.

Das Diagramm liest sich von der Suche oben bis zum Preis unten. Die Entscheidungsraute ist die Stelle, an der der Mindestpreis sitzt, und der letzte Kasten ist die Zweitpreisregel, angewandt auf den Anzeigenrang.

Rechenbeispiel: Tim überholt ein höheres Gebot und zahlt weniger

Drei Shops konkurrieren um "gusseisen bräter". Im Modell bietet Tim 1,00 € mit einem Qualitätsgewicht von 8, ein Mitbewerber 1,50 € mit einem Qualitätsgewicht von 4 und ein dritter 0,80 € mit einem Qualitätsgewicht von 5. Die Anzeigenränge sind $1{,}00 \times 8 = 8$, $1{,}50 \times 4 = 6$ und $0{,}80 \times 5 = 4$.

Tim ist Erster, trotz des niedrigeren Gebots. Sein Preis ist der Wert, den er schlagen musste, geteilt durch seine Qualität, $p_1 = \frac{6}{8} = 0{,}75$ Euro, während der Mitbewerber auf Platz zwei $p_2 = \frac{4}{4} = 1{,}00$ Euro für eine schlechtere Position zahlt. Google rundet den Preis auf die kleinste abrechenbare Einheit deiner Währung auf, im Euroraum 0,01 €, und daher stammt das "plus ein Cent" aus älteren Beschreibungen.⁶ Das Qualitätsgewicht macht die Arbeit, und Qualität ist der Hebel, den Tim über Anzeigentext und Landingpage steuert, ohne pro Klick mehr zu zahlen.

Mindestpreise: der Schwellenwert, den du nicht siehst, und das, was du siehst

Ein Mindestpreis (reserve price) ist der niedrigste Preis, den der Verkäufer akzeptiert. In Google Ads tritt er als Schwellenwert für den Anzeigenrang auf, der Mindestwert, den eine Anzeige braucht, um überhaupt ausgespielt zu werden. Google sagt, die Schwellenwerte werden bei jeder Auktion dynamisch festgelegt und hängen von der Anzeigenqualität ab (Anzeigen mit niedrigerer Qualität haben höhere Schwellen), von der Position auf der Seite (höhere Positionen haben höhere Schwellen), vom Standort und Gerät der suchenden Person und vom Thema der Suche. Bist du der einzige zugelassene Werbetreibende, zahlst du den Mindestpreis, also den auf die abrechenbare Einheit aufgerundeten Schwellenwert.⁶

Es gibt also keinen festen Mindestpreis, den du entdecken könntest. Die alte Ausgabe dieses Artikels behauptete, du könntest ihn aus plötzlichen Einbrüchen der Impressionen ableiten. Das halte ich nicht mehr für haltbar. Ein Einbruch der Impressionen hat viele Ursachen, die neue Kampagne eines Mitbewerbers, eine Budgetgrenze, eine Flaute bei den Suchanfragen, eine Veränderung deiner eigenen Qualitätssignale, und nichts im Konto sagt dir, welcher Anteil davon der Schwellenwert war.

Was du sehen kannst, ist der Anteil an möglichen Impressionen (impression share), den Google als die Impressionen definiert, die deine Anzeigen erzielt haben, geteilt durch die Gesamtzahl der Impressionen, die sie hätten erzielen können.⁷ In den Konten, die ich betreue, teilt die Oberfläche den verlorenen Anteil in den Teil, der am Rang verloren ging, und den Teil, der am Budget verloren ging, und der Teil durch Rang ist das ehrliche Signal dafür, dass dein Anzeigenrang nicht genug Auktionen besteht. Er sagt dir, dass es ein Problem mit dem Schwellenwert gibt, nicht, wo der Schwellenwert liegt.

Ein Beispiel: Die Bräter Anzeigengruppe von Elbkante zeigt einen Anteil an möglichen Impressionen von 45 %, davon 40 % durch Rang verloren und 15 % durch Budget. Mehr Budget würde höchstens die 15 % kaufen. Die 40 % brauchen entweder ein höheres Gebot, das bei jedem Klick Geld kostet, oder bessere Qualität, die einmal Arbeit kostet. Tim schreibt die Überschrift um, so dass sie das Produkt nennt, und schickt den Klick auf die Bräterseite statt in die Kategorie Kochgeschirr. Ob das den Schwellenwert bewegt hat, wird er nie erfahren. Ob sein Anteil an möglichen Impressionen gestiegen ist, liest er im nächsten Bericht ab.

Das Break even Gebot: was ein Klick wert ist, kommt aus Marge und Conversion Rate

Alles oben setzt voraus, dass du weißt, was dir ein Klick wert ist. Die meisten Werbetreibenden wissen es nicht, und die Auktion stellt es ihnen in Rechnung. Die Zahl kommt aus drei Größen, die du schon hast: deinem durchschnittlichen Bestellwert, dem Anteil davon, der nach Wareneinsatz, Versand und Zahlungsgebühren als Marge bleibt, und dem Anteil der Klicks, die zu Bestellungen werden.

$$v = m \times \bar{x} \times r$$

Dabei ist $v$ der Wert eines Klicks, $m$ der Deckungsbeitrag als Anteil am Umsatz, $\bar{x}$ der durchschnittliche Bestellwert und $r$ die Conversion Rate von Klick zu Bestellung. Marge pro Bestellung mal Wahrscheinlichkeit, dass ein Klick eine Bestellung erzeugt, ist die erwartete Marge eines Klicks, die Idee aus Grundlagen: Erwartungswert. Der durchschnittliche Bestellwert ist das schlichte arithmetische Mittel aus Grundlagen: der Mittelwert. Wer $v$ für einen Klick zahlt, behält nichts. Es ist das Gebot an der Gewinnschwelle, das Break even Gebot, die Obergrenze für jeden maximalen Cost per Click (CPC).

Ein Gewinnziel schneidet davon etwas ab. Um einen Anteil $k$ der Marge als Gewinn zu behalten:

$$b^{*} = (1 - k) \times v$$

Dabei ist $b^{*}$ der maximale CPC, den du einstellst, $k$ der Anteil der Klickmarge, auf dem du bestehst, und $v$ der Break even Wert. Die Prozentrechnung dazu steht in Grundlagen: Prozente.

Rechenbeispiel: der maximale CPC von Elbkante

Tims durchschnittliche Bestellung liegt bei 85 €. Nach Wareneinsatz, Versand und Zahlungsgebühren behält er 40 % des Umsatzes, also 34 € Marge pro Bestellung. Von den Leuten, die auf eine Suchanzeige klicken, bestellen 3 %. Also $v = 0{,}40 \times 85 \times 0{,}03 = 1{,}02$ Euro, mit $m = 0{,}40$, $\bar{x} = 85$ und $r = 0{,}03$.

Das ist das Break even Gebot: 100 Klicks zu 1,02 € kosten 102 € und bringen drei Bestellungen mit 102 € Marge. Jeder Klick, der über 1,02 € gekauft wird, verliert im Durchschnitt Geld, so gut sich Position eins auch anfühlt.

Tim will 30 % der Marge als Gewinn behalten, also $k = 0{,}30$ und $b^{*} = 0{,}70 \times 1{,}02 = 0{,}71$ Euro. Jeder Begriff bekommt seine eigene Version dieser Rechnung, weil Conversion Rate und Bestellwert je Begriff anders ausfallen. Auf den Markenbegriff "elbkante küchenwaren" konvertieren Klicks zu 9 %, also $v = 0{,}40 \times 85 \times 0{,}09 = 3{,}06$ Euro, bequem über den 30 Cent, die diese Klicks kosten. Auf das generische "küchenbedarf" konvertieren Klicks zu 1 %, also $v = 0{,}34$ Euro, und bei 70 Cent pro Klick verliert Tim 36 Cent an jedem einzelnen. Der erwartete Gewinn pro Klick, $r \times m\bar{x} - c$ mit $c$ als tatsächlichem CPC, ist die Zahl, nach der ich jedes Keyword sortiere, und die unter null werden als Erste pausiert, so viel Traffic sie auch bringen. Wie du auf den Lebenszeitwert eines Kunden bietest statt auf die erste Bestellung, steht in biete auf den Kundenwert, nicht auf die Kosten pro Klick.

Der marginale Euro: der durchschnittliche Return versteckt den Moment zum Aufhören

Das Break even Gebot sagt dir, was du höchstens pro Klick zahlen darfst, nicht, wie viele Klicks du kaufen sollst. Dafür brauchst du den marginalen Return: was der nächste Euro Budget zurückbringt, im Gegensatz zu dem, was der durchschnittliche Euro bisher zurückgebracht hat. Die beiden laufen auseinander, je mehr du ausgibst, weil die ersten Euro die leichtesten Klicks kaufen, Leute, die genau nach deinem Produkt gesucht haben, und spätere Euro breitere Begriffe, niedrigere Positionen und Leute, die weiter vom Kauf entfernt sind. In einer Auktion verdoppelt sich der Effekt, weil mehr Klicks auch heißt, in teurere Positionen hineinzubieten.

$$\text{marginal ROAS} = \frac{\Delta R}{\Delta S}$$

Dabei ist $\Delta R$ der zusätzliche Umsatz aus einer Stufe mehr Budget und $\Delta S$ die Größe dieser Stufe. Der durchschnittliche Return on Ad Spend (ROAS) ist Gesamtumsatz durch Gesamtbudget. Warum du die marginale Zahl lesen solltest statt den Durchschnitt, steht in Grundlagen: marginal gegen durchschnittlich und ausführlich in marginaler ROI statt durchschnittlicher ROI.

Rechenbeispiel: die Budgetleiter von Elbkante

Tim testet über fünf Monate fünf Monatsbudgets auf denselben Kampagnen und notiert den Umsatz, den jedes gebracht hat. Erfundene Zahlen, rund genug zum Mitrechnen.

Die waagerechte Achse ist das Monatsbudget, die senkrechte der Umsatz pro ausgegebenem Euro. Die obere Linie ist der durchschnittliche Return: 9.000 € Umsatz auf 2.000 € sind 4,5, 16.000 € auf 4.000 € sind 4,0, 21.500 € auf 6.000 € sind 3,58, 24.500 € auf 8.000 € sind 3,06 und 26.500 € auf 10.000 € sind 2,65. Die untere Linie ist der marginale Return jeder Stufe von 2.000 €: Die Stufe von 4.000 € auf 6.000 € brachte zusätzlich 5.500 €, also $\frac{5.500}{2.000} = 2{,}75$, die Stufe auf 8.000 € brachte 3.000 €, also 1,5, und die Stufe auf 10.000 € brachte 2.000 €, also 1,0.

Tims Marge liegt bei 40 %, ein Euro Budget muss also 2,50 € Umsatz zurückbringen, um sich selbst zu bezahlen (der nächste Abschnitt zeigt, warum). Die marginale Linie kreuzt 2,5 zwischen 6.000 € und 8.000 €. Der Durchschnitt liegt bei 8.000 € noch bei 3,06, was gesund aussieht, und genau das ist das Problem: Er verdeckt, dass die letzten 2.000 € als 3.000 € Umsatz zurückkamen, 1.200 € Marge, ein Verlust von 800 €.

Die Balken sind Marge minus Budget auf jeder Stufe: Bei 6.000 € sind 40 % von 21.500 € gleich 8.600 €, minus 6.000 € Budget bleiben 2.600 €. Der Gewinn erreicht bei 6.000 € seinen Höhepunkt und fällt zu beiden Seiten ab. Der durchschnittliche Return hat nie "stopp" gesagt. Der marginale Return hat es zwei Stufen früher gesagt, als der Durchschnitt es je getan hätte.

Target ROAS als Leitplanke: die Gewinnschwelle in Einheiten, die die Maschine versteht

Die meisten Konten, die ich sehe, laufen nicht mehr auf manuellen Geboten. Googles Smart Bidding (die automatische Gebotseinstellung) setzt das Gebot in jeder Auktion aus einem Ziel, das du vorgibst. Die Hilfeseite beschreibt die Strategien, Ziel CPA, Ziel ROAS, Conversions maximieren und Conversion Wert maximieren, als Verfahren, die mit maschinellem Lernen vorhersagen, wie verschiedene Gebote in jeder Auktion auf Conversions oder Conversion Wert wirken, aus Signalen wie Gerät, Standort, Tageszeit, Zugehörigkeit zu einer Zielgruppenliste, Browser, der Suchanfrage selbst und dem Verhalten auf der Website.⁸ Du setzt nicht mehr das Gebot, du setzt das Ziel, und die Frage wird: welches Ziel.

Die Break even Logik beantwortet sie. Wenn du einen Anteil $m$ des Umsatzes als Marge behältst, ist der Umsatz, den du pro Euro Budget brauchst, um bei null zu landen, eins durch $m$, und um einen Anteil $k$ der Marge als Gewinn zu behalten:

$$\text{ROAS}_{\text{break even}} = \frac{1}{m} \qquad \text{ROAS}_{\text{target}} = \frac{1}{m(1-k)}$$

Dabei ist $m$ der Deckungsbeitrag als Anteil am Umsatz, $k$ der Anteil der Marge, den du behalten willst, $\text{ROAS}_{\text{break even}}$ der Return, bei dem die Kampagne weder Gewinn noch Verlust macht, und $\text{ROAS}_{\text{target}}$ die Zahl, die du der Strategie gibst. Google drückt den Ziel ROAS (Target ROAS) als Conversion Wert pro Euro Budget mal 100 aus, 500 % heißen also 5 € Wert für jeden ausgegebenen Euro, und nennt für Suchkampagnen mindestens 15 Conversions in den letzten 30 Tagen als Voraussetzung, bevor du darauf umstellst.⁹ Prozente und ihre Fallen stehen in Grundlagen: Prozente.

Rechenbeispiel: Tims Leitplanke

Tims Marge liegt bei 40 %, also $\text{ROAS}_{\text{break even}} = \frac{1}{0{,}40} = 2{,}5$, oder 250 %. Er will 30 % der Marge behalten, also $\text{ROAS}_{\text{target}} = \frac{1}{0{,}40 \times 0{,}70} = 3{,}57$, was er auf 360 % rundet, mit $m = 0{,}40$ und $k = 0{,}30$.

Gegenprobe mit der Budgetleiter: Der durchschnittliche Return liegt bei 6.000 € bei 3,58 und bei 8.000 € bei 3,06, eine Strategie, die das Konto nahe 360 % hält, pendelt sich also bei etwa 6.000 € im Monat ein, wo die Gewinnbalken ihren Höhepunkt hatten. Das Ziel kam nicht aus einem Benchmark. Es kam aus der Marge, und es landet bei derselben Antwort wie die marginale Analyse.

Zwei Warnungen aus Erfahrung. Target ROAS steuert auf einen Durchschnitt, nicht auf einen marginalen Return, es gibt den letzten Euro also deutlich unter dem Ziel aus, solange die früheren Euro den Durchschnitt tragen. Setz das Ziel eine Stufe über das Rechenergebnis, oder deckel das Budget dort, wo der marginale Return die Gewinnschwelle kreuzt. Und die Strategie ist nur so gut wie der Conversion Wert, den du ihr gibst: Meldest du Umsatz, optimiert sie Umsatz, wenn sie also Marge schützen soll, melde Marge. Wie du die Maschine mit deinen eigenen Daten fütterst, ist das Thema von Auto Bidding basierend auf First Party und externen Datensätzen, und wie du die Kontrolle über automatisierte Kampagnen behältst, das von der Shift zu Black Box KI Campaigns.

Ein Mechanismus, den du verstehen solltest, als Mechanismus formuliert und nicht als gemessene Tatsache. Wenn viele Werbetreibende in denselben Auktionen ihre Gebote derselben Strategie mit demselben Ziel überlassen, bewertet sie dieselben Suchanfragen für alle hoch, die Gebote steigen gemeinsam, und den Zweitpreis, den jeder zahlt, setzt eine weitere Kopie desselben Modells. Nichts muss abgesprochen sein, damit die Preise klettern. Wie stark das passiert, kann ich von außen nicht zeigen, und die Behauptungen der alten Ausgabe, die das als Absprache verkleidet haben, habe ich gestrichen. Was die Regeln sehr wohl sagen: Der Werbetreibende mit den genaueren Conversion Werten bietet dort höher, wo es sich wirklich lohnt, und dort niedriger, wo nicht, und in einer Zweitpreisauktion ist das der einzige Vorteil, den es gibt.

Display ist zum Erstpreis gewechselt, die Suche blieb beim Zweitpreis

Nicht jede Google Auktion ist noch eine Zweitpreisauktion. Im März 2019 kündigte Google an, dass Ad Manager, der Display und Video Inventar von Publishern programmatisch verkauft, auf eine einheitliche Erstpreisauktion umstellt, in der der Gewinner zahlt, was er geboten hat, und sagte ausdrücklich, dass die Änderung nicht für die Google Suche gilt.¹⁰ Im Oktober 2021 folgte AdSense und wechselte ebenfalls vom Zweitpreis auf den Erstpreis, um zu Ad Manager und AdMob zu passen.¹¹

Für einen Bieter ist der Erstpreis ein anderes Spiel. In einer Zweitpreisauktion ist dein Gebot eine Aussage über den Wert, und der Preis regelt sich von selbst. In einer Erstpreisauktion ist dein Gebot der Preis, wer also seinen wahren Wert bietet, garantiert sich bei jedem Zuschlag einen Gewinn von null. Der richtige Zug ist, das Gebot unter den Wert zu drücken, um einen Betrag, der davon abhängt, wie viele andere bieten und wie stark sie sind, und genau das erledigt der Bieter einer Display Plattform für dich. In der Suche bist du weiterhin in Vickreys Welt, mit den GSP Komplikationen von oben.

Ein Beispiel: In der Suche ist Tims Gebot von 3 € auf einen Küchenmaschinen Klick im Wert von 10 € eine Positionswahl, und er zahlt die 2 € unter ihm. Auf einer Display Börse mit Erstpreis zahlt ein Gebot von 3 € genau 3 €. Drückt er auf 1,50 €, gewinnt er weniger Impressionen, behält aber 8,50 € auf jeder, die er gewinnt.

Saisonalität: lass die Maschine den Dezember machen, und behalt die Hand auf der Obergrenze

Auktionspreise bewegen sich mit dem Kalender, weil sich die Zahl der Bieter und der Wert, den sie einem Klick beimessen, beide bewegen. In den Handelskonten, die ich betreut habe, kosten Klicks für Geschenke und Haushaltswaren im November und Dezember mehr als im Sommer, und die Conversion Rate steigt zur selben Zeit, also steigt auch das Break even Gebot.

Googles Position ist, dass Smart Bidding saisonale Ereignisse bereits berücksichtigt, und es bietet eine saisonale Anpassung nur für kurze Zeiträume von einem bis sieben Tagen an, in denen du eine deutliche Änderung der Conversion Rate erwartest, mit dem Hinweis, dass sie über mehr als 14 Tage möglicherweise nicht so gut funktioniert.¹² Daran halte ich mich. Ich rechne den Break even Wert mit den saisonalen Zahlen neu, bewege den Target ROAS nur, wenn sich der Margenanteil wirklich geändert hat, und lasse die Strategie die Tagesarbeit machen.

Ein Beispiel: Im Dezember steigt die Conversion Rate von Elbkante von 3 % auf 4 % und die durchschnittliche Bestellung von 85 € auf 95 €. Der Break even Wert eines Klicks wird $0{,}40 \times 95 \times 0{,}04 = 1{,}52$ Euro, vorher 1,02 €. Der Margenanteil ist unverändert, das Ziel von 360 % bleibt also, und die Strategie, die mehr Wert pro Klick sieht, bietet von selbst höher. Bietet Tim in der letzten Woche vor Weihnachten versandkostenfreie Lieferung an und fällt sein Margenanteil dadurch auf 34 %, steigt das Ziel für diese Woche auf $\frac{1}{0{,}34 \times 0{,}70} = 4{,}2$, oder 420 %. Die Anpassungsfunktion ist für die eine Woche Spitze. Die Margenrechnung ist für den Rest.

Wie ich Gebote wirklich setze

Ich fange bei der Marge an, nicht bei der Auktion. Für jede Produktgruppe rechne ich den Break even Wert eines Klicks und den Break even ROAS aus den eigenen Büchern des Shops aus, lege den Gewinnanteil fest, der bleiben soll, und mache daraus einen maximalen CPC für manuelle Kampagnen und einen Target ROAS für automatisierte. Verlorenen Anteil an möglichen Impressionen durch Rang lese ich zuerst als Qualitätsproblem und erst dann als Gebotsproblem, ich teste Positionen, statt anzunehmen, dass sich die oberste lohnt, und ich deckle das Budget dort, wo der marginale Return die Gewinnschwelle kreuzt, weil der Durchschnitt noch zwei Stufen lang sagt, alles sei in Ordnung, nachdem es das nicht mehr ist.

Nichts davon überbietet irgendwen. Es weigert sich nur, für einen Klick mehr zu zahlen, als der Klick wert ist, und in einer Auktion, in der deine Nachbarn deinen Preis machen, ist das Wissen um den eigenen Wert der eine Vorteil, der sich nicht wegbieten lässt.

Footnotes

1. William Vickrey, Counterspeculation, auctions, and competitive sealed tenders, Journal of Finance, Band 16, Heft 1, Seiten 8 bis 37, American Finance Association, 1961, https://ideas.repec.org/a/bla/jfinan/v16y1961i1p8-37.html

2. Benjamin Edelman, Michael Ostrovsky und Michael Schwarz, Internet advertising and the generalized second price auction: selling billions of dollars worth of keywords, American Economic Review, Band 97, Heft 1, Seiten 242 bis 259, American Economic Association, 2007, https://www.aeaweb.org/articles?id=10.1257/aer.97.1.242

3. Google, Anzeigenrang: Definition, Google Ads Hilfe, 2025, https://support.google.com/google-ads/answer/1752122?hl=de

4. Google, Tatsächlicher Cost per Click (CPC): Definition, Google Ads Hilfe, 2025, https://support.google.com/google-ads/answer/6297?hl=de

5. Google, Qualitätsfaktor für Suchkampagnen, Google Ads Hilfe, 2025, https://support.google.com/google-ads/answer/6167118?hl=de

6. Google, Schwellenwerte für den Anzeigenrang: Definition, Google Ads Hilfe, 2025, https://support.google.com/google-ads/answer/7634668?hl=de

7. Google, Anteil an möglichen Impressionen, Google Ads Hilfe, 2025, https://support.google.com/google-ads/answer/2497703?hl=de

8. Google, Smart Bidding, Google Ads Hilfe, 2025, https://support.google.com/google-ads/answer/7065882?hl=de

9. Google, Gebotsstrategie Ziel ROAS, Google Ads Hilfe, 2025, https://support.google.com/google-ads/answer/6268637?hl=de

10. Sam Cox, Simplifying programmatic: first price auctions for Google Ad Manager, Google Ad Manager Blog, 6. März 2019, https://blog.google/products/admanager/simplifying-programmatic-first-price-auctions-google-ad-manager/

11. Matt Wong, Moving AdSense to a first price auction, Google AdSense Blog, 7. Oktober 2021, https://blog.google/products/adsense/our-move-to-a-first-price-auction/

12. Google, Saisonale Anpassungen, Google Ads Hilfe, 2025, https://support.google.com/google-ads/answer/10369906?hl=de