Automatisierte Regeln in Meta Ads

Eine automatisierte Regel ist eine Anweisung an den Werbeanzeigenmanager: Erfüllt eine Kampagne, eine Anzeigengruppe oder eine Anzeige eine Bedingung, wird eine Aktion ausgeführt. Die Aktion kann sein, sie zu pausieren, ihr Budget zu ändern, ein Gebot anzupassen oder Ihnen eine Benachrichtigung zu senden. Die Regel läuft nach Zeitplan, ohne dass Sie den Account beobachten müssen.

So ist eine Regel aufgebaut

Jede Regel besteht aus vier Teilen.

• Geltungsbereich. Die Kampagnen, Anzeigengruppen oder Anzeigen, auf die sich die Regel bezieht.
• Aktion. Was passiert, wenn die Bedingung zutrifft. Üblich sind Ausschalten, Budget erhöhen oder senken und nur benachrichtigen.
• Bedingung. Eine Kennzahl, ein Vergleich und ein Wert, etwa Kosten pro Ergebnis über 30 € oder Ausgaben über 50 € ohne Ergebnis.
• Zeitraum und Zeitplan. Das Zeitfenster, in dem die Kennzahl gemessen wird, und wie oft Meta die Regel prüft.

Metas aktuelle Hinweise beschreiben die verfügbaren Kennzahlen, Aktionen und Prüfintervalle. Diese ändern sich, prüfen Sie sie daher im Regel-Editor, bevor Sie sich auf eine Regel verlassen.

Regeln, die meist helfen

Beginnen Sie mit Schutzregeln. Sie begrenzen Schäden und richten selten welche an.

• Ausgaben ohne Ergebnis. Pausieren Sie eine Anzeige, die ein bestimmtes Vielfaches Ihrer Ziel-Kosten pro Ergebnis ausgegeben hat, ohne Conversions zu erzielen. Wie Sie dieses Vielfache wählen, behandelt unser Leitfaden zu Kill-Kriterien.
• Kostenobergrenze. Lassen Sie sich benachrichtigen, statt zu pausieren, wenn die Kosten pro Ergebnis deutlich über das Ziel steigen.
• Frequenz-Warnung. Lassen Sie sich benachrichtigen, wenn die Frequenz über einen Wert steigt, den Sie für diese Zielgruppe für unangenehm halten.
• Budget-Leitplanke. Lassen Sie sich benachrichtigen, wenn die Tagesausgaben einer Anzeigengruppe weit über der Planung liegen.

Benachrichtigungsregeln sind ein guter erster Schritt. So sehen Sie, wie oft sie auslösen, bevor Sie eine davon etwas verändern lassen.

Regeln, die nach hinten losgehen

Regeln handeln auf Basis von Zahlen, und frühe Zahlen schwanken stark. Drei Fehlermuster treten häufig auf.

1. Zu früh urteilen. Eine Regel, die nach einem einzigen schwachen Tag pausiert, kann eine Anzeigengruppe stoppen, die sich noch in der Lernphase befand. Nutzen Sie einen längeren Zeitraum und eine Mindestausgabe als Schwelle.
2. Häufige Budgetänderungen. Wer das Budget täglich in großen Schritten erhöht, kann die Lernphase neu starten. Kleinere, zeitlich gestaffelte Erhöhungen passen besser zur Funktionsweise der Skalierung.
3. Attributionsverzögerung. Conversions können erst Tage nach dem Klick gemeldet werden. Eine Regel, die die Daten von gestern liest, sieht womöglich ein unvollständiges Bild und pausiert eine gute Anzeige.

Regeln erkennen außerdem keinen Kontext. Sie wissen nichts von einem Sale, einem Lieferengpass oder einem Creative, das Sie bewusst gestartet haben, um einen neuen Ansatz zu testen.

Praktische Einrichtung

• Benennen Sie jede Regel eindeutig, damit klar bleibt, warum es sie gibt.
• Halten Sie die Zahl sich überschneidender Regeln gering. Zwei Regeln auf derselben Anzeigengruppe können sich in die Quere kommen.
• Prüfen Sie nach der ersten Woche das Aktivitätsprotokoll der Regel. Kontrollieren Sie, ob Sie jede Aktion auch von Hand ausgeführt hätten.
• Setzen Sie Grenzen für jede Regel, die das Budget erhöht, zum Beispiel einen maximalen Tagesbetrag.

Wenn Regeln nicht genügen

Feste Schwellenwerte behandeln jede Anzeige gleich. Kosten pro Ergebnis, die bei einem Produkt schlecht sind, können bei einem anderen mit höherer Marge in Ordnung sein. Regeln arbeiten zudem mit jeweils einer Kennzahl, während eine gute Entscheidung oft mehrere abwägt. Ein Startbudget und ein Ziel für die Kosten pro Ergebnis geben Ihren Schwellenwerten eine solide Grundlage.

Wie YieldBI hilft

Die Wachstumssteuerung von YieldBI, bestehend aus Gewinnziel und Wachstumspriorität, leitet tägliche Empfehlungen zum Skalieren, Testen und Pausieren aus Ihren eigenen Zielen ab, statt aus einem festen Schwellenwert pro Regel. Die Signalanalyse auf Anzeigenebene liest die Performance über alle Anzeigen hinweg, um die Gewinner zu finden, sodass die Empfehlung mehr berücksichtigt als eine einzelne Kennzahl.