Kursbeschreibung
Wenn du Kampagnen täglich optimierst, kennst du das Problem: Daten kommen verspätet, Signale sind verrauscht, und Plattform-Automatisierung reagiert manchmal schneller als dein Verständnis. In diesem Seminar lernst du, wie du KI im Performance Marketing so einsetzt, dass Optimierung in Echtzeit möglich wird, ohne die Kontrolle zu verlieren. Du entwickelst ein Setup, das Signalqualität priorisiert, Entscheidungen testbar macht und Automatisierung mit klaren Regeln absichert. Du startest mit den KI-Mechaniken, die in der Praxis zählen: Prediction für Conversion Value, Ranking für Ausspielung und Generierung für Creative-Varianten. Du lernst, wann LLMs sinnvoll sind und wie du sie in Workflows integrierst, ohne dass sie Brand-Safety oder Compliance gefährden. Danach gehst du tief in Tracking und Messbarkeit: First-Party-Daten, Consent, Server-Side Tracking, Conversion APIs, Enhanced Conversions und Offline Conversions. Du verstehst, wie diese Bausteine die Optimierung beeinflussen und wie du Attribution von Incrementality trennst. Ein zentraler Teil ist die Echtzeit-Logik: Du definierst Trigger, Guardrails und Eskalationsregeln, baust Monitoring für Anomalien, Drift und Saisonalität und lernst, wie du auf Störungen reagierst, ohne das Lernsystem zu zerstören. Für Bidding und Budget setzt du tROAS, tCPA und Value Bidding zielgerichtet ein, planst Budget-Pacing und kanalübergreifendes Rebalancing und entwirfst Experimente, die Uplifts wirklich nachweisen. Am Ende hast du ein umsetzbares Playbook: von Creative Intelligence über Testing bis hin zu Reporting, das Entscheidungen auslöst und Skalierung kontrolliert ermöglicht.
Die wichtigsten Themen im Überblick
- KI-Grundlagen für Performance Marketing sicher anwenden
- First-Party-Daten und Tracking sauber für Kampagnen nutzen
- Echtzeit-Signale für Bidding, Budget und Creatives aufbauen
- tROAS, tCPA und Value Bidding gezielt optimieren
- Budget-Pacing und Rebalancing kanalübergreifend steuern
- Creative-Tests mit LLM-Workflows praxisnah umsetzen
- Uplift mit A/B-Tests, Holdouts und Geo-Tests messen
- Guardrails für Automatisierung, Monitoring und Rollback setzen
Zielgruppe
- Performance Marketing Managerinnen und Performance Marketing Manager
- Paid Social und SEA Spezialistinnen und Spezialisten
- Growth Managerinnen und Growth Manager sowie E-Commerce Verantwortliche
- Marketing Analystinnen und Marketing Analysten, die Messbarkeit verbessern wollen
- Für alle, die KI-gestützte Kampagnensteuerung mit belastbarer Messung aufbauen wollen
Voraussetzung für die Schulung
- Grundverständnis von Performance Marketing KPIs (z. B. CPA, ROAS) und Kampagnenstrukturen.
- Erste Erfahrung mit Tracking oder Reporting ist hilfreich, aber nicht zwingend.
Kursinhalte
- KI-Grundlagen für Performance Marketing
- Wo KI wirklich hilft: Prediction, Ranking, Generierung
- LLM vs. klassische ML-Modelle im Marketing-Alltag
- Grenzen, Risiken und typische Fehlannahmen
- Daten, Tracking und Messbarkeit
- First-Party-Daten, Consent, Server-Side Tracking
- Conversion APIs, Offline Conversions, Enhanced Conversions
- Incrementality, Attribution und KPI-Fallen
- Echtzeit-Signale und Automatisierungslogik
- Signal-Design: Events, Quality Scores, Value Rules
- Trigger, Guardrails und Eskalationsregeln
- Monitoring: Anomalien, Drift, Saisonalität
- KI-gestützte Bidding- und Budget-Strategien
- tROAS, tCPA, Value Bidding richtig einsetzen
- Budget-Pacing und Rebalancing über Kanäle
- Experiment-Design für Bidding-Änderungen
- Creative Intelligence und Asset-Optimierung
- Creative-Testing-Frameworks: Hypothesen statt Zufall
- LLM-Workflows für Hooks, Claims, Varianten
- Brand-Safety, Freigaben und Compliance
- Experimente, Uplift und Entscheidungsfähigkeit
- A/B, Geo-Tests, Holdouts und Lift-Readouts
- North Star Metrics und Reporting, das Entscheidungen auslöst
- Playbooks für Skalierung und Rollback
