ChatGPT Ads: Unsere erste Kampagne im Praxistest
Wir wollten sehen, wie sich eine ChatGPT-Ads-Kampagne in Deutschland tatsächlich aufbauen lässt. Also haben wir uns eine Marke ausgedacht: MORGENWEISS, einen deutschen Porzellanhersteller mit Tellern, Schalen und Tassen in drei aufeinander abgestimmten Farben. Die Teile lassen sich frei kombinieren und später ergänzen. Ein Produkt, bei dem Menschen vor dem Kauf durchaus Fragen haben.
Mit dieser fiktiven Marke haben wir den Ads Manager vom Kampagnenziel bis zur fertigen Anzeigenvorschau durchgespielt. Die Screenshots stammen aus unserem eigenen Test. Die Kampagne blieb unveröffentlicht.
Über den Start von ChatGPT Ads in Deutschland und die Entwicklung des Werbekanals haben wir bereits geschrieben. Diesmal interessieren uns die Details, die einem erst beim Einrichten auffallen.
Der Anfang fühlt sich vertraut an
Kampagnentyp „Standard“, Deutschland als Standort, Budget festlegen, Anzeigenziel wählen. Im Ads Manager standen Reichweite, Klicks und Conversions zur Auswahl. Dazu kamen automatische Gebote oder ein maximaler CPC auf Anzeigengruppenebene. Wer schon einmal eine Kampagne bei Google oder Meta angelegt hat, kommt damit schnell zurecht.
Für einen Porzellanshop würden wir grundsätzlich auf Käufe optimieren wollen. In unserem Testkonto war noch kein Conversion-Ereignis eingerichtet. Also haben wir „Klicks“ gewählt und ein beispielhaftes Tagesbudget von 65 Euro eingetragen.
Ein Detail beim Budget ist erwähnenswert: Aus den 65 Euro durchschnittlichem Tagesbudget wurden laut unserer Oberfläche maximal 130 Euro an einem einzelnen Tag und 455 Euro innerhalb von sieben Tagen. Wer das Budget einer echten Kampagne plant, sollte diese Ausgabelogik kennen.
Die Zielgruppen-Schaltflächen waren ausgegraut
Der erste Klick ging zur Zielgruppenauswahl. Die beiden Schaltflächen zum Ein- und Ausschließen benutzerdefinierter Zielgruppen waren ausgegraut. Direkt darüber stand die Erklärung: Für Kampagnen im Europäischen Wirtschaftsraum und in der Schweiz werden benutzerdefinierte Zielgruppen derzeit nicht unterstützt. Personalisierte Anzeigen sind dort noch nicht verfügbar.
Für unsere Kampagne in Deutschland rückte damit ein anderes Feld in den Mittelpunkt: die Kontexthinweise auf Ebene der Anzeigengruppe.
Bei den Kontexthinweisen mussten wir anders denken
In der Anzeigengruppe gibt es ein Freitextfeld für Gespräche, Themen und Keywords, bei denen das Produkt relevant sein könnte. Wir haben dort unter anderem hochwertiges Porzellan, Geschirrsets, moderne Tischkultur und typische Fragen zur Auswahl eines neuen Geschirrservices eingetragen.
So eine Frage könnte zum Beispiel lauten: „Ich suche Geschirr, das ich später Stück für Stück ergänzen kann. Welche Möglichkeiten gibt es?“ Dafür wäre MORGENWEISS mit seinen kombinierbaren Teilen ein ziemlich passendes Angebot.
Beim Schreiben der Hinweise fiel uns allerdings auf, wie schnell man wieder bei langen Keyword-Sammlungen landet. „Hochwertiges Porzellan“ trifft auf viele Marken zu. Viel hilfreicher ist die konkrete Situation: Jemand möchte unterschiedliche Farben kombinieren oder beschädigte Teile nachkaufen können, ohne gleich ein neues Service zu brauchen. Genau diese Anlässe würden wir bei einer echten Kampagne stärker herausarbeiten.
OpenAI beschreibt die Kontexthinweise als Hilfe für die Anzeigenzuordnung. Es sind keine Exact-Match-Keywords. Ob unsere Anzeige tatsächlich in den gewünschten Gesprächen erscheint, hängt auch von weiteren Signalen ab. Die Hinweise zur Formulierung von Context Hints sind dafür eine gute Orientierung.
Aus „zeitlosem Porzellan“ wurde endlich ein Kaufargument
Auch beim Anzeigentext haben wir ein paar Anläufe gebraucht. Unsere ersten Ideen klangen nach dem, was man in fast jedem Geschirrshop lesen könnte: zeitloses Design, hochwertige Teller, schön gedeckter Tisch. Nett, aber ziemlich austauschbar.
Als wir das Produktsystem mit seinen drei Farben deutlicher herausgestellt haben, war der Text plötzlich klar:
„Drei Farben. Unendlich viele Kombinationen.“
Dazu die Beschreibung: „Ein Porzellansystem, das immer zusammenpasst. Stellen Sie sich Ihr Geschirr individuell zusammen.“
Passend dazu haben wir ein Bild mit ineinander kombinierten Tellern, Schalen und Tassen in drei Farbtönen erstellt. In der Anzeigenvorschau war sofort erkennbar, was die Marke besonders macht. Gerade in einem kompakten Anzeigenformat ist das viel wert.
Die Creative-Optimierung haben wir für den Test ausgeschaltet. Sie kann Anzeigenüberschriften und Beschreibungen automatisch anpassen und übersetzen. Zuerst wollten wir sehen, wie unsere eigene Variante im fertigen Format aussieht.
Eine kleine Überraschung gab es bei den automatischen Anzeigenvorschlägen: Sie drehten sich teilweise um Marketingberatung und Unternehmenswachstum. Der Grund lag nahe. Als Ziel-URL hatten wir testweise upp.one hinterlegt, weil MORGENWEISS keinen echten Shop besitzt. Der Ads Manager orientierte seine Vorschläge offenbar an der hinterlegten Website.
Die Zielseite gehört also von Anfang an zum Anzeigenkonzept. Bei unserem Porzellanservice wäre eine passende Kollektion die naheliegende Adresse.
Mit Produktfeeds wird es für große Sortimente interessant
Unsere Anzeige haben wir von Hand angelegt. Bei einem Händler mit mehreren Hundert oder Tausend Artikeln würde man sehr schnell nach einer anderen Lösung suchen.
Dafür gibt es im Ads Manager den Kampagnentyp für Produktfeeds. Laut OpenAI-Dokumentation können Händler Katalogdaten anbinden und über Produktfilter festlegen, welche Artikel für eine Anzeigengruppe infrage kommen. Titel, Bilder, Preise und Verfügbarkeit lassen sich so aus dem Sortiment heraus nutzen und pflegen. Für große oder häufig wechselnde Sortimente ist das aus unserer Sicht besonders interessant.
Bei MORGENWEISS könnte man sich zum Beispiel auf eine Kollektion konzentrieren, statt direkt das gesamte Sortiment zu bewerben. Die Feed-Funktion selbst haben wir in diesem Durchlauf noch nicht eingerichtet.
Für die Bewertung einer echten Kampagne würden wir anschließend den Kauf als Conversion-Ereignis hinterlegen. OpenAI unterstützt dafür Pixel und Conversions API. Die Anleitung zur Conversion-Messung beschreibt, wie Kaufereignisse erfasst und Anzeigenklicks zugeordnet werden können.
Spannend wäre dann, welche Produkte in welchen Gesprächssituationen tatsächlich Verkäufe auslösen und zu welchen Kosten. Gerade bei Geschirr kann ein einzelner Teller einen ganz anderen Warenkorb und Deckungsbeitrag haben als ein umfangreiches Set.
Unser Eindruck nach dem Durchlauf
Die Oberfläche macht einen aufgeräumten Eindruck. Eine erste Standardanzeige lässt sich schnell vorbereiten. Die spannendste Arbeit steckte für uns ausgerechnet in zwei einfachen Feldern: den Kontexthinweisen und dem Anzeigentext.
Wer sein Produkt und die dazu passenden Kaufanlässe gut kennt, hat dafür eine vernünftige Grundlage. Mit einem gepflegten Feed, einer passenden Zielseite und sauber gemessenen Käufen lässt sich daraus ein ernsthafter Test machen.
Wir sind gespannt, wie gut die Zuordnung zu passenden Gesprächen in der Praxis funktioniert. Unser Test zeigt bislang die Einrichtung. Über Reichweite, Klickpreise und Wirtschaftlichkeit können wir erst sprechen, wenn tatsächlich Anzeigen laufen.