Von 0,9 auf 3x ROAS – was wirklich dahintersteckt
Als ein österreichischer E-Commerce-Kunde zu uns kam, war die Ausgangslage ernüchternd: Google Ads lief seit Monaten, das Budget wurde verbrannt, der ROAS lag bei knapp unter 1. Jeder eingesetzte Euro brachte weniger als einen Euro zurück. Das Team hatte bereits selbst optimiert – Keywords angepasst, Gebote erhöht, Anzeigentexte überarbeitet. Gebracht hatte es wenig.
Was folgte, war ein strukturierter 30-Tage-Prozess, der den ROAS auf 3x gebracht hat. In diesem Artikel zeigen wir, was wir konkret getan haben – Schritt für Schritt, ohne Buzzwords.
Woche 1: Analyse vor Aktion
Der häufigste Fehler bei der Kampagnenoptimierung ist, zu früh an den falschen Stellschrauben zu drehen. Deshalb haben wir die erste Woche ausschließlich für die Analyse genutzt.
Was wir uns angesehen haben
- Suchbegriffberichte der letzten 90 Tage – welche Begriffe haben tatsächlich Conversions gebracht?
- Geräteaufschlüsselung – wie unterscheiden sich Conversion Rate und Cost-per-Click zwischen Desktop und Mobile?
- Tageszeit- und Wochentagsanalyse – wann kaufen Nutzer tatsächlich ein?
- Zielgruppenüberschneidungen – welche Segmente performen, welche fressen Budget ohne Return?
- Landing Pages – wohin wird der Traffic geschickt, und was passiert dort?
Das Ergebnis war eindeutig: Ein Großteil des Budgets ging in Suchbegriffe, die thematisch zwar nah am Produkt lagen, aber keine Kaufabsicht signalisierten. Gleichzeitig liefen auf Mobile Geräten deutlich höhere Klickpreise bei einer Conversion Rate, die fast dreimal schlechter war als auf Desktop. Das Budget hätte auf einer Fensterbank besser aufgehoben sein können.
Woche 2: Struktur neu aufsetzen
Nach der Analyse war klar: Wir mussten nicht optimieren – wir mussten restrukturieren. Die bestehenden Kampagnen waren historisch gewachsen, unübersichtlich und ließen keine saubere Steuerung zu.
Was wir konkret geändert haben
Zuerst haben wir die Kampagnenstruktur vereinfacht. Statt vieler kleiner Anzeigengruppen mit breiten Keyword-Übereinstimmungen haben wir eng gefasste Themengruppen mit klar definierten Suchintentionen erstellt. Jede Gruppe hatte ein eigenes Ziel – ob Awareness, Consideration oder direkter Kauf.
Dann kam das Keyword-Cleanup: Alles, was in 90 Tagen keinen einzigen Kauf generiert hatte und gleichzeitig signifikant Budget verbraucht hatte, flog raus oder wurde als negatives Keyword hinterlegt. Das allein hat das Rauschen deutlich reduziert.
Parallel dazu haben wir die Gebotsstrategien angepasst. Für Kampagnen mit ausreichend Conversion-Daten sind wir auf Ziel-ROAS-Gebote umgestiegen. Für neuere Kampagnen ohne Datenbasis haben wir mit Ziel-CPA gearbeitet – und dem Algorithmus bewusst Zeit gelassen, sich einzupendeln.
Mobile gesondert behandeln
Ein wichtiger Schritt war die Trennung von Desktop und Mobile in separate Kampagnen. So konnten wir für jedes Gerät eigene Gebote, eigene Anzeigentexte und eigene Landing Pages definieren. Für Mobile wurde eine vereinfachte, schnell ladende Produktseite eingesetzt – die Conversion Rate ist dort in den folgenden Wochen um 40 Prozent gestiegen.
Woche 3: Creatives und Anzeigentexte überarbeiten
Viele Kampagnen scheitern nicht am Budget oder der Struktur, sondern daran, dass die Anzeige selbst keinen Grund liefert, zu klicken. Das war auch hier der Fall.
Responsive Search Ads richtig befüllen
Die bestehenden Responsive Search Ads hatten zwar viele Varianten, aber kaum echte Differenzierung. Titel und Beschreibungen sagten mehr oder weniger dasselbe – in unterschiedlichen Worten. Wir haben das geändert: Jede Variante hatte eine klar eigene Funktion. Einer kommuniziert den USP, einer adressiert einen Einwand, einer spricht ein konkretes Nutzenversprechen an.
Außerdem haben wir Anzeigenerweiterungen systematisch eingesetzt – Sitelinks, Callouts, strukturierte Snippets. Nicht als Pflichtübung, sondern mit dem Ziel, den Nutzer auf der Suchergebnisseite bereits so viel Information zu geben, dass der Klick eine bewusste Entscheidung ist.
A/B-Tests mit klarer Hypothese
Jeder Test, den wir in dieser Phase gestartet haben, hatte eine konkrete Hypothese. Nicht „mal sehen, was besser ankommt“, sondern: „Wir vermuten, dass die Nennung des konkreten Liefertermins die CTR erhöht, weil Dringlichkeit ein zentrales Kaufmotiv ist.“ So haben Tests einen Lernwert – unabhängig davon, ob sie gewinnen oder verlieren.
Woche 4: Daten lesen, justieren, skalieren
Die letzte Woche war keine Ruhephase – sie war die entscheidende. Hier haben wir die Erkenntnisse aus den ersten drei Wochen zusammengeführt und das Budget schrittweise in die performenden Bereiche verschoben.
Budgetverschiebung nach Daten, nicht nach Bauchgefühl
Was gut funktioniert hat, hat mehr Budget bekommen. Was weiterhin unter dem Ziel-ROAS lag, wurde eingeschränkt oder pausiert. Das klingt simpel – und ist es im Prinzip auch. Aber es erfordert die Disziplin, nicht an Kampagnen festzuhalten, in die man Zeit investiert hat, wenn die Zahlen etwas anderes sagen.
Das Ergebnis nach 30 Tagen
Am Ende des Monats stand ein ROAS von 3,1 – bei gleichem Gesamtbudget wie zu Beginn. Der Cost-per-Conversion war um 62 Prozent gesunken, die Conversion Rate auf der Website hatte sich verdoppelt, und der durchschnittliche Bestellwert war durch gezielteres Targeting leicht gestiegen.
Was wir daraus mitgenommen haben
Diese Fallstudie zeigt, dass schlechte Google Ads Ergebnisse selten ein Budget-Problem sind. Meistens steckt das eigentliche Problem in der Struktur, im Targeting oder in der fehlenden Verbindung zwischen Anzeige und Landing Page. Wer einfach mehr Geld in eine kaputte Kampagne steckt, bekommt schneller schlechtere Ergebnisse.
Die wichtigsten Learnings in aller Kürze:
- Analyse vor Aktion – immer.
- Suchintention und Kampagnenstruktur müssen übereinstimmen.
- Mobile und Desktop getrennt denken und steuern.
- Creatives sind kein Beiwerk – sie sind Teil der Strategie.
- Daten müssen in Entscheidungen münden, nicht nur beobachtet werden.
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