Deine Google-Ads-Zahlen sehen gut aus: ROAS im Ziel, Conversions steigen, im Dashboard alles grün. Trotzdem bleibt eine entscheidende Frage offen: Kaufst du wirklich Wachstum ein? Oder bezahlst du nur dafür, dass bestehende Kund:innen wieder kaufen, obwohl sie das ohnehin getan hätten?
Deine Google-Ads-Zahlen sehen gut aus: ROAS im Ziel, Conversions steigen, im Dashboard alles grün. Trotzdem bleibt eine entscheidende Frage offen: Kaufst du wirklich Wachstum ein? Oder bezahlst du nur dafür, dass bestehende Kund:innen wieder kaufen, obwohl sie das ohnehin getan hätten?
Der Unterschied zwischen Wachstum und Retention ist ein blinder Fleck in vielen Google Ads E-Commerce-Setups. Besonders anfällig dafür sind Performance Max-Kampagnen (PMax), denn Google sucht sich hier automatisch die einfachsten Conversions, also Brand-Suchen und Retargeting-Signale. Für dich fühlt sich das nach Erfolg an, bringt dir aber kaum neue Kundinnen und Kunden ins System. Am Ende zahlst du für Klicks von Personen, die sowieso bei dir gekauft hätten.
In diesem Artikel schauen wir uns die kritischsten Fehler an. Wir zeigen dir, wie du sie erkennst und was du konkret an deinen Kampagnen, deinem Feed und deiner Landingpages drehen kannst.
Retention = bezeichnet im Marketing die Wiederansprache und Bindung bestehender Kund:innen. Im Google-Ads-Kontext bedeutet das häufig, dass Kampagnen vor allem Personen erreichen, die deine Marke bereits kennen oder schon einmal bei dir gekauft haben, statt neue Kund:innen zu gewinnen.
Viele Unternehmen starten mit PMax-Kampagnen. Sie sind intuitiv einzurichten und decken gleich mehrere Kanäle ab. Zu Beginn läuft es super: der ROAS liegt im Rahmen und die Umsätze steigen. Das Problem, das viele übersehen: PMax sucht sich immer den einfachsten Weg. Es werden vermehrt Nutzer:innen targetiert, die deine Marke schon kennen, etwa über Brand-Begriffe oder Retargeting. Im Endeffekt zahlst du also für Nachfrage, die ohnehin schon über andere Kanäle (z. B. SEO, Social Media, Stammkundschaft etc.) vorhanden war.
Was kannst du tun, um diese Retention-Falle zu meiden?
In Google Analytics 4 (GA4) hast du deutlich mehr Möglichkeiten, festzustellen, ob du neue Kundinnen und Kunden generierst oder lediglich Bestandskunden ansprichst, als direkt in Google Ads.
Wichtig: Hierzu musst du du das automatische Google Ads Tracking in GA4 anlegen. Dazu sind 2 Schritte nötig:
Mit den folgenden Berichten und Einstellungen erhältst du wertvolle Insights zur Herkunft deiner Websitebesucher:innen:


Pro Tipp: Erstelle eine explorative Datenanalyse mit „Neue Nutzer“ sowie „Wiederkehrende Nutzer“ als Metrik und „Sitzung – Kampagne“ als Dimension. Füge außerdem einen Filter hinzu, um nur Kampagnen aus der Google Suche anzusehen (bei uns steht z. B. „sea“ immer im Kampagnenname). So kannst du für einzelne Kampagnen neue und wiederkehrende Nutzer vergleichen. Exportiere diesen Report monatlich und vergleiche ihn mit den Vormonaten. Wenn der Anteil neuer Nutzer:innen sinkt, während das Budget steigt, hast du ein Retention-Problem – auch wenn der ROAS gut aussieht.
PMax-Kampagnen verleiten dazu, sie einmal aufzusetzen und danach nie wieder anzufassen. In vielen Accounts ist PMax aber der wichtigste Kampagnentyp und sorgt inzwischen für einen großen Teil der Conversions. Du solltest sie deswegen nicht einfach blind weiterlaufen lassen, sondern in regelmäßigen Abständen überprüfen.
Folgende Bereiche solltest du dir jede Woche ansehen:

Dein Produkt-Feed ist die Grundlage für Shopping- und PMax-Kampagnen und ein unterschätztes Optimierungsfeld im E-Commerce. Schlechte Titel, fehlende Attribute oder falsche Kategorien begrenzen direkt, wie oft und bei welchen Suchanfragen deine Produkte ausgespielt werden.
Achte auf folgende Punkte:
Warum wird die Feed-Qualität immer wichtiger?
Neue KI-Features bei Google (z. B. KI-gestützte Produktempfehlungen in PMax oder Business-Agent-Funktionen) greifen allesamt auf deine Merchant-Center-Daten zu. Hinzu kommt, dass GenAI-Assistenten heute schon spürbar mehr Traffic zu Retail-Websites senden – Tendenz steigend. Ist dein Produkt-Feed nicht gut gepflegt, wirst du von diesen Systemen schlechter gefunden.
Beachte: Künstliche Intelligenz kann keine schlechten Stammdaten „heilen“. Wenn deine Basisdaten fehlerhaft oder unvollständig sind, limitiert das deine Sichtbarkeit, egal wie clever deine Optimierungsschichten darüber sind.
Optimierung hört nicht im Google-Ads-Konto auf. Wenn deine Landingpages schlecht sind, bringen dir die besten Anzeigen nichts. Personen, die z. B. nach „Geschirrspüler leise freistehend A++“ suchen, haben eine sehr konkrete Kaufabsicht, kennen aber deine Marke vielleicht nicht. Eine generische Produktseite ohne starke Verkaufssignale und klare Antwort auf die Frage „Warum soll ich bei dieser Marke kaufen?“ verschenkt enorm viel Potenzial.
Erstelle bessere Landingpages für Google Traffic:
Praxistipp: Liste deine wichtigsten Conversion-Keywords und die dazugehörigen Landingpages auf. Frage dich ehrlich: „Wenn ich dieses Keyword gegoogelt hätte, schlägt mein Ergebnis die anderen drei Ergebnisse, die gemeinsam mit meiner Anzeige auftauchen?“. Nutze KI um Vergleiche anzustellen und herauszufinden, an welchen Stellen du deine Landingpage noch verbessern musst.
Viele Probleme im Google-Ads-Account sind keine „Strategiefehler“, sondern operative Stolpersteine. Beispiele:
Sinnvolle Sicherheitsnetze, mit denen du operative Fehler verhindern kannst:
Eine halbe Stunde für saubere Alert-Regeln spart dir im Notfall viele tausend Euro Medienbudget.
In vielen Unternehmen werden Google Ads extrem fein segmentiert: viele Kampagnen, viele Anzeigengruppen, viele Budgets. Das gibt ein Gefühl von Kontrolle, nimmt dem Machine Learning aber genau das, was es braucht: Datenvolumen.
Halte dich an folgende Prinzipien:
Ein Klassiker beim Bidding: „Max Conversion Value“ ohne ROAS-Ziel. Das liefert dir zwar viele Conversions, diese sind aber nicht zwingend profitabel. Hier findest du einen sinnvollen Ablauf für deine Bidding-Strategie:
Google entwickelt sich weg vom „Keyword = Auslöser“-Modell hin zu einem System, das auf vielen Signalen gleichzeitig basiert. Keyword, Nutzerhistorie, Gerät, Standort und Verhalten fließen in eine Prognose ein: Ist diese Person die Werbekosten gerade wert?
Das hat Konsequenzen:
Wenn du Google Ads noch primär mit Keyword-Listen und manuellen Gebotsanpassungen steuerst, arbeitest du mit einem Modell, das Google selbst zunehmend hinter sich lässt.
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Dieser Artikel wurde KI-unterstützt erstellt und durch menschliche Fachkenntnis überarbeitet und optimiert.
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