KKC_0151 | KI im Performance Marketing: Echtzeit-Optimierung

Sie möchten Performance Marketing nicht nur verwalten, sondern mit KI so steuern, dass Entscheidungen schneller, sauberer und messbar besser werden. In diesem Seminar bauen Sie ein praxistaugliches System für Kampagnenoptimierung in Echtzeit auf. Sie starten mit den KI-Bausteinen, die im Marketing wirklich Wirkung zeigen: Vorhersagen, Rankings und Generierung.

Dabei klären Sie, wann LLMs sinnvoll sind und wann klassische Modelle oder Plattform-Automatisierung die bessere Wahl sind. Anschließend gehen Sie in die Basis, die über Erfolg oder Chaos entscheidet: Daten, Tracking und Messbarkeit. Sie arbeiten an First-Party-Daten, Consent und Server-Side Tracking, nutzen Conversion APIs sowie Enhanced und Offline Conversions und lernen, wie Sie Attribution, Incrementality und KPI-Fallen auseinanderhalten.

Darauf aufbauend entwickeln Sie eine Echtzeit-Logik: Welche Signale sind stark genug, um Budget oder Bidding zu bewegen, welche Guardrails verhindern Überreaktionen, und wie erkennen Sie Drift, Saisonalität oder Tracking-Ausfälle frühzeitig. Sie setzen tROAS, tCPA und Value Bidding gezielt ein, planen Budget-Pacing und Rebalancing und designen Experimente, die echte Uplifts nachweisen. Zum Schluss bauen Sie Creative Intelligence auf: ein Testing-Framework mit Hypothesen, LLM-Workflows für Varianten und klare Freigabeprozesse für Brand-Safety.

Sie gehen mit einem Playbook nach Hause, das Sie direkt auf Ihr Accounts übertragen können.

• KI-Bausteine für Vorhersage, Ranking und Generierung einordnen
• LLMs, klassische Modelle und Plattformautomatisierung sinnvoll abgrenzen
• First-Party-Daten, Consent und Tracking als Messbasis bewerten
• Attribution, Incrementality und typische KPI-Fallen unterscheiden
• Echtzeitsignale für Budget- und Bidding-Entscheidungen auswählen
• Guardrails gegen Überreaktionen und Fehlsteuerungen definieren
• Kampagnenwirkung mit Tests und belastbaren Kennzahlen überprüfen

Das Seminar richtet sich an Performance-Marketing-Manager/innen, Online-Marketing-Manager/innen, Kampagnenverantwortliche sowie Fachkräfte aus Media, Growth Marketing und Marketing Analytics.

Grundkenntnisse im Performance Marketing und im Umgang mit Kampagnenkennzahlen werden vorausgesetzt. Erfahrungen mit Tracking- oder Werbeplattformen sind hilfreich.

• 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