Bereich

Marketing & Advertising

Typ

Methode

Phase

Fundament

Ebene

Praxis

Grundprinzip

Die richtige Adset-Struktur ist entscheidend für Performance. Zu viele Adsets fragmentieren das Budget, zu wenige lassen keine Personalisierung zu. Die Balance liegt in der Persona-basierten Clusterung.

Singularität vs. Diversität

Das Meta-Prinzip

Bei Daten (Zielgruppe):

• ✅ Singularität ist gut → Möglichst gleiche Art von Menschen pro Adset
• ❌ Diversität ist schlecht → Verschiedene Personas im selben Adset verwirren den Algorithmus

Bei Creatives (Anzeigen):

• ✅ Diversität ist gut → Verschiedene Formate, Angles, Hooks pro Adset
• ❌ Singularität ist schlecht → Zu ähnliche Ads konkurrieren um dasselbe Budget

Warum ist das so?

Meta arbeitet mit maschinellem Lernen. Der Algorithmus lernt exponentiell, wenn die Datensignale stark genug sind.

Beispiel E-Commerce:

• Schlecht: Ein Adset mit Ads für T-Shirts für Männer, Frauen, Kinder und Hunde
• Meta erkennt keine klare Persona
• Budget wird zufällig verteilt
• Algorithmus kann nicht optimieren
• Gut: Separate Adsets für jede Persona
• Adset 1: T-Shirts für Frauen (mit verschiedenen Creatives)
• Adset 2: T-Shirts für Männer (mit verschiedenen Creatives)
• Adset 3: T-Shirts für Kinder (mit verschiedenen Creatives)
• Meta lernt genau, welche Persona wie reagiert

Budget-Regeln

Grundregel unter 100€ Tagesbudget

Maximale Anzahl Adsets = Budget ÷ 15€

Beispiele:

• 30€ Tagesbudget → max. 2 Adsets
• 50€ Tagesbudget → max. 3 Adsets
• 75€ Tagesbudget → max. 5 Adsets

Grundregel über 100€ Tagesbudget

Maximale Anzahl Adsets = Budget ÷ CPA

Beispiele:

• 500€ Tagesbudget, 50€ CPA → max. 10 Adsets
• 2000€ Tagesbudget, 150€ CPA → max. 13 Adsets
• 2000€ Tagesbudget, 250€ CPA → max. 8 Adsets

Warum diese Regel?

Jedes Adset braucht genug Budget, um aus der Lernphase zu kommen:

• Neue Lernphase: 10 Conversions in 3 Tagen
• Alte Lernphase: 50 Conversions in 7 Tagen (für große Accounts gedacht)

Meta wurde für große Unternehmen mit 50+ Conversions pro Tag entwickelt. Kleine Accounts müssen anders strukturieren.

Der Meta-Kontext:

Meta entwickelte diese Struktur ursprünglich für Unternehmen, die bereits ein funktionierendes Business haben mit:

• Tausenden Conversions (Gesetz der großen Zahlen)
• Stabilen Conversion Rates (z.B. 1,5% bleibt konstant bei 1,5%)
• Großen Budgets (mehrere Tausend Euro/Dollar pro Tag)

Bei kleineren Accounts mit weniger Daten sind Conversion Rates viel volatiler, daher müssen wir die Struktur anpassen.

Historischer Kontext: Die Evolution von Meta Ads

Vor 2018: Audience Targeting

• Erfolg hing von präziser Zielgruppen-Definition ab
• Interessen, Lookalikes, Custom Audiences
• "Je besser dein Targeting, desto besser deine Performance"

Ab 2018: Creative Targeting (seit iOS 14.5 noch wichtiger)

• Meta führte CPM-basierte Optimierung ein
• "Creatives sind das neue Targeting"
• Der Algorithmus lernt exponentiell durch Creative-Performance
• Bessere Creatives = bessere Reichweite = niedrigere Kosten

Die Zukunft (ab ~2026): Business als Targeting

• Integration von Google, WhatsApp, APIs
• Bevorzugung von Businesses mit den meisten Touchpoints
• Nicht nur Creative, sondern gesamte Customer Journey zählt

Direct Response vs. Persuasive Marketing

Die Anzahl der Adsets hängt auch davon ab, wie schnell deine Zielgruppe konvertiert:

Direct Response (schnelle Conversion):

• Nutzer kaufen sofort oder innerhalb weniger Stunden
• Beispiel: Impulskauf, Produktangebot mit starkem Preis-Vorteil
• Strategie: Wenige Adsets (1-3), wenige Ads pro Adset (1-5)
• Grund: Eine starke Ad reicht, um zur Conversion zu führen

Persuasive Marketing (langsame Conversion):

• Nutzer brauchen Tage/Wochen zur Entscheidung
• Beispiel: B2B-Software, hochpreisige Kurse, komplexe Dienstleistungen
• Strategie: Mehr Adsets (bis zur Budget-Obergrenze), mehr Creative Diversity
• Grund: Mehrere Touchpoints nötig, um zu überzeugen

Persona-basierte Strukturierung

Eine Persona pro Adset

Regel: Alle Ads in einem Adset sollten die gleiche Personagruppe ansprechen.

Was ist eine Persona?

Nicht nur Demografie (Alter, Geschlecht), sondern:

• Bewusstseinslevel (Problem-aware, Solution-aware, Product-aware)
• Motivation (Warum wollen sie das?)
• Situation (Wo stehen sie gerade?)

Beispiel: Recruiting-Kampagne

Adset 1: "Unzufriedene im aktuellen Job"

• Hook: "Dein Chef nervt?"
• Angle: Bessere Work-Life-Balance
• 5-8 verschiedene Creatives

Adset 2: "Quereinsteiger aus anderem Fachbereich"

• Hook: "Lust auf Veränderung?"
• Angle: Karriere-Neustart mit Unterstützung
• 5-8 verschiedene Creatives

Adset 3: "Umzugswillige in unsere Region"

• Hook: "München ruft?"
• Angle: Wohnung + Job-Paket
• 5-8 verschiedene Creatives

Creative Diversity im Adset

Innerhalb des Adsets dürfen und sollen sich Ads unterscheiden:

✅ Gleiche Message, verschiedene Formate (Video, Bild, Carousel)

✅ Gleiche Message, verschiedene Hooks (erste 3 Sekunden)

✅ Gleiche Persona, verschiedene Angles

✅ Verschiedene Darsteller, gleiche Botschaft

Wichtig: Solange Meta anhand der Reaktionen erkennt "Das ist die gleiche Art von Person", funktioniert es.

Warum Creative Diversity? Der Conversion Cycle

Menschen brauchen mehrere Touchpoints, bevor sie konvertieren. Die wenigsten kaufen nach dem ersten Sehen einer Ad.

Der typische Ablauf:

• Tag 1: Person sieht Ad A (Video)
• Tag 3: Person sieht Ad B (Carousel) und Ad D (Bild)
• Tag 5: Person sieht Ad C (Testimonial) und Ad A nochmal
• Tag 7: Person konvertiert

Die Person hat 5 Ads in verschiedenen Reihenfolgen gesehen. Ohne diese Diversity wäre sie möglicherweise nicht konvertiert.

Daher: Je länger dein Conversion Cycle (Zeit bis zur Kaufentscheidung), desto wichtiger ist Creative Diversity, damit Nutzer nicht immer die gleiche Ad sehen.

ABO vs. CBO

ABO (Ad Set Budget Optimization)

Funktionsweise:

• Jedes Adset = eigene Kampagne
• Adsets "sehen" sich gegenseitig nicht
• Alle bieten gleichzeitig in derselben Auktion

Das Problem: Das 64-Gebote-Problem

Beispiel:

• 8 Adsets mit je 8 Ads = 64 Gebote gleichzeitig
• Alle bieten auf die gleiche Zielgruppe
• CPM steigt massiv (teilweise 3-5x)
• Wichtig: Du zahlst natürlich nicht wirklich 64x den Preis, aber aufgrund der parallelen Gebote deiner eigenen Adsets bieten diese sich gegenseitig hoch und der CPM kann deutlich steigen

Wann ABO nutzen?

• Sehr spezifische Tests
• Wenn du genau kontrollieren willst, was welches Budget bekommt
• Bei sehr unterschiedlichen Conversion-Zielen

CBO (Campaign Budget Optimization)

Funktionsweise:

• Ein Gesamtbudget für alle Adsets
• Meta verteilt Budget zeitversetzt
• Adsets bieten nicht gleichzeitig in derselben Auktion

Die Vorteile:

• Keine Budget-Konkurrenz zwischen eigenen Adsets
• Meta shiftet Budget automatisch zu Winnern
• Niedrigerer CPM
• Für große Budgets konzipiert

Empfehlung: Bei Budgets über 100€/Tag fast immer CBO nutzen.

Die 7-Tage-Lernregel

Warum 7 Tage?

Tag 1-4 (meist 2-4): Warme Audience

• Neue Ads gehen zuerst an Leute, die bereits "warm" sind
• Page-Besucher, Instagram-Follower, Ad-Interaktionen
• Schnelle erste Reaktionen, aber nicht repräsentativ
• Variabel: Manche Ads sind nach 2 Tagen durch, andere brauchen 3-4 Tage

Tag 4-7: Kalte Audience

• Ab Tag 3-5 geht die Ad an komplett kalte Zielgruppe
• Jetzt zeigt sich die wahre Performance
• Erst jetzt kann Meta entscheiden: "Das ist eine Warm-Ad" oder "Das ist eine Cold-Ad"

Statistische Signifikanz

Bevor du eine Ad endgültig bewertest:

Mindestens 3-5x CPA Budget auf die Ad ausgeben.

Beispiele:

• 50€ CPA → Mindestens 150-250€ ausgeben lassen
• 150€ CPA → Mindestens 450-750€ ausgeben lassen

Warum?

Ad gibt 151€ aus, keine Conversion → Du schaltest aus.

Bei 155€ wären 2 Conversions gekommen → CPA wäre 77,50€ gewesen!

Du hättest den besten Winner verpasst.

Soft Metrics: Früherkennung vor statistischer Signifikanz

Das Problem: Bei hohem CPA kann es lange dauern, bis 3-5x CPA erreicht sind.

Die Lösung: Nutze Soft Metrics zur Früherkennung offensichtlich schlechter Ads:

Soft Metrics, die du nutzen kannst:

• CPM (Kosten pro 1000 Impressionen)
• CTR (Click-Through-Rate)
• CPC (Cost per Click)

Wann kannst du ausschalten?

Auch vor Erreichen der statistischen Signifikanz, wenn eine Ad:

• >120% schlechteren CTR hat als andere Ads im Account
• 3x höheren CPM hat als andere Ads
• Kein/kaum Budget von Meta zugeteilt bekommt

Winner-Adset-Strategie

Der Optimierungsprozess

Phase 1: Lernphase (Woche 1)

Start mit Maximum-Regel:

• Budget ÷ 15€ (unter 100€) oder Budget ÷ CPA (über 100€)
• Z.B. 2000€ Budget, 150€ CPA → Start mit 8-13 Adsets
• Je 5-8 Ads pro Adset, Persona-basiert

Alle 7 Tage laufen lassen!

Phase 2: Erste Optimierung (Tag 8)

Ausschalten:

• Ads mit keinem/kaum Budget
• Ads mit >70% höherem CPA als Durchschnitt
• Ads mit sehr schlechter CTR vs. Durchschnitt

Effekt:

• Freies Budget verteilt sich automatisch auf verbleibende Ads
• Performance-Durchschnitt steigt

Phase 3: Kontinuierliche Optimierung (alle 3-7 Tage)

Immer die schlechtesten 20-30% rausnehmen:

• Nach 3 Tagen: Nächste Runde Loser killen
• Nach weiteren 3 Tagen: Wieder Loser killen
• Budget konzentriert sich immer mehr auf Winner

Wichtig: Warum 3 Tage warten?

Nach jeder Optimierung braucht Meta 3 Tage, um das freigewordene Budget auf die verbleibenden Ads umzuverteilen. Wenn du Ads deaktivierst, steht das Budget zur Verfügung, aber die anderen Ads müssen sich dieses Budget erst "holen". Dieser Prozess dauert etwa 3 Tage.

Ziel:

• Nach 3-4 Wochen: Nur noch 4-6 Winner übrig
• Diese kommen regelmäßig aus der Lernphase
• Diese sind profitabel (innerhalb CPA-Benchmark)

Phase 4: Winner-Adset erstellen

Wenn du 4-6 stabile Winner hast:

1. Winner-Adset erstellen (separate Anzeigengruppe)
2. Winner duplizieren ins neue Adset
3. Parallel laufen lassen (3-7 Tage)
4. Beobachten: Zieht Meta Budget ins Winner-Adset?

Falls ja: Winner-Adset behält Budget → Alte Adsets deaktivieren

Falls nein: Winner-Adset deaktivieren → Noch nicht genug Daten

Test-Strategie

Gegen das schwächste Glied testen

Prinzip: Verbessere nicht das Beste, sondern ersetze das Schlechteste.

Warum?

• Das Beste zu verbessern macht Daten instabiler
• Das Schlechteste zu ersetzen hebt Gesamtperformance
• So skalierst du nachhaltig

Praktische Umsetzung

Wenn du 6 Winner hast:

1. Identifiziere die 2 schwächsten Winner
2. Erstelle 1-2 Test-Adsets (je nach Budget)
3. Pro Test-Adset: 3 neue Ads die besser sein sollen als die schwächsten Winner
4. Laufen lassen 7 Tage
5. Vergleichen: Sind die neuen besser als die schwächsten alten?

Falls ja: Schwächste Winner raus, neue Ads werden zu Winnern

Falls nein: Test-Ads raus, Winner bleiben

Dann: Nächste Runde gegen die neuen schwächsten Winner testen

Häufige Fehler

❌ Fehler 1: Zu viele Adsets für das Budget

• 20€ Tagesbudget, 5 Adsets → Jedes bekommt 4€
• Keins kommt aus der Lernphase
• Ergebnisse sind reiner Zufall

❌ Fehler 2: Zu früh ausschalten

• Ad nach 2 Tagen killen → Nur Warm-Audience gesehen
• Ad vor 3x CPA killen → Statistische Signifikanz fehlt
• Beste Winner werden verpasst

❌ Fehler 3: Verschiedene Personas im selben Adset

• "Fitness für Männer und Frauen" im selben Adset
• Meta kann nicht sauber optimieren
• Datensignale sind zu divers

❌ Fehler 4: Zu ähnliche Ads im Adset

• 8x das gleiche Video, nur anderer Hook
• Creative Similarity Score zu hoch
• Ads konkurrieren um dasselbe Budget

❌ Fehler 5: Winner ändern

• Winner-Ad "optimieren" wollen
• Daten werden resettet
• Performance bricht ein

❌ Fehler 6: ABO mit vielen Adsets/Ads

• 8 Adsets × 8 Ads = 64 Gebote
• CPM explodiert (oft 3-5x)
• Kampagne wird unprofitabel

❌ Fehler 7: Der "15 Ads Minimum"-Mythos

• Verbreiteter Tipp von YouTube-Coaches: "Mindestens 15 Ads pro Adset"
• Oft kombiniert mit: "Alle im Selfie-Stil im Büro gedreht"
• Das Problem: Führt zu massiver Budget-Fragmentierung
• Bei kleinen Budgets kommt keine einzelne Ad zur statistischen Signifikanz

Die Realität:

• 50€ Tagesbudget mit 15 Ads = 3,33€ pro Ad
• Keine Ad kommt aus der Lernphase
• Creative Similarity Score wird zu hoch (zu ähnliche Ads)
• Ads konkurrieren um dasselbe Budget

Besser: Start mit 3-5 Ads pro Adset, dann testen und optimieren

Beispiel: 2000€ Tagesbudget

Ausgangssituation

• Produkt: Sales-Kurs für 150€
• Zielgruppe: Finanzdienstleister
• Budget: 2000€/Tag
• Start: ABO mit 8 Adsets à 250€
• Problem: 4200€ ausgegeben, nur 9 Sales (467€ CPA)

Die Fehler

1. ABO mit 8 Adsets → 64 Gebote, CPM bei 70€
2. Zu früh optimiert (nach 2 Tagen) → Warm-Audience nicht durchlaufen
3. Keine statistische Signifikanz → Zu wenig Budget pro Ad

Die Lösung

Schritt 1: Auf CBO umstellen

• Reduziert Gebots-Konkurrenz
• CPM sinkt

Schritt 2: Adsets reduzieren

• 2000€ ÷ 150€ CPA = max. 13 Adsets
• Besser: Start mit 6-8 Adsets

Schritt 3: 7 Tage Lernphase

• Alle Ads 7 Tage laufen lassen
• Dann erst optimieren

Schritt 4: Schrittweise optimieren

• Tag 8: Schlechteste 30% raus
• Tag 11: Wieder schlechteste 30% raus
• Tag 14: Wieder schlechteste 30% raus

Ergebnis nach 3-4 Wochen:

• 4-6 Winner-Ads
• CPA im Zielbereich (≤150€)
• Stabiles Winner-Adset für Skalierung

Spezialfall: Kleine Budgets

Unter 50€ Tagesbudget

Empfehlung:

• 1-2 feste Adsets mit je 3-5 Ads
• 1 Test-Adset mit 2-3 neuen Ads
• Jede Woche: Schlechteste aus Test gegen neue tauschen

Warum so wenig?

• Bei 50€ Budget und 50€ CPA braucht eine Ad 50€ für eine Conversion
• Mit 5 Adsets à 10€ kommt keine Ad zur Conversion
• Besser: 2-3 Adsets, sodass jedes 15-25€ bekommt

Preconversion-Strategie bei hohem CPA

Problem: 150€+ CPA, aber nur 50€ Budget → Statistische Signifikanz kann nicht erreicht werden

Lösung: Preconversion vorschalten

Statt direkt auf die teure Hauptconversion (z.B. Kurs-Kauf für 150€) zu optimieren, schalte eine günstigere Preconversion vor.

Beispiel: Sales-Kurs für Finanzdienstleister

Statt:

Ad → Kurs kaufen (150€ CPA, zu teuer für kleines Budget)

Besser:

Ad → Case Study ansehen (10-30€ CPA) → Teil davon kauft direkt den Kurs

Die Case Study:

• Zeigt echte Ergebnisse eines Kunden
• Z.B. "Wie Finanzberater Björn mit diesem 150€-Kurs seine Abschlussquote um 30% steigerte"
• Unter der Case Study: Sonderangebot für den Kurs (sonst 750€, jetzt 150€)

Warum das funktioniert:

1. Mehr Daten für Meta → Günstigere Conversion = mehr Conversions = besseres Lernen
2. Bonus-Sales → Manche kaufen direkt unter der Case Study
3. Vorgewärmte Leads → Andere bekommen Nurturing und kaufen später
4. Niedrigerer Gesamt-CPA → Die direkten Käufe senken den durchschnittlichen CPA

Was große Agenturen machen:

Viele große Consulting-Firmen nutzen diese Strategie. Sie schalten Preconversions, um:

• Call-CPAs von 150-400€ zu senken
• Mehr Datensignale für Meta zu generieren
• Manche lassen sich die Preconversion sogar bezahlen (50-79€ für ein Mini-Produkt)

Zusammenfassung

Die goldenen Regeln:

1. Persona-basiert strukturieren → Ein Adset = eine Persona
2. Budget-Regel beachten → Unter 100€: Max. Budget÷15€ Adsets / Über 100€: Max. Budget÷CPA Adsets
3. 7 Tage Lernphase → Niemals vorher optimieren
4. CBO statt ABO → Bei mehreren Adsets (außer du weißt, was du tust)
5. 3-5x CPA als Minimum → Vor endgültiger Bewertung
6. Kontinuierlich optimieren → Alle 3-7 Tage schlechteste raus
7. Winner-Adset bauen → Wenn 4-6 stabile Winner vorhanden
8. Gegen Schwächste testen → Nicht gegen Beste

Das Ziel:

Von vielen gemischten Business-Entscheidungen zu wenigen exzellenten Business-Entscheidungen, auf die sich das gesamte Budget konzentriert.

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Singularität vs. Diversität bei Meta Ads

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