Die jüngste Instagram-Neuerung verschafft Creatorn auch ohne ihr Zutun noch mehr Content für ihr Grid. Denn ab jetzt haben sie die Option, sogenannte Tagged Posts direkt in ihrem eigenen Profil anzuzeigen. Dabei handelt es sich um Posts Dritter, in denen sie von diesen getaggt wurden. Das kann der Grid-Ansicht noch mehr Dynamik und Aktualität verleihen, während die Verbindungen zu anderen Creatorn hervorgehoben werden. In diesem Jahr hat Instagram den Creatorn bereits mit einer Layout-Anpassung für Posts im Grid und der lang ersehnten Option Reorder Your Grid mehr Kontrollfunktionen für den eigenen Profilbereich geliefert.

Reorder Your Grid auf Instagram ist endlich da

So zeigst du Tagged Posts in deinem Profil auf Instagram an

Die neue Option Instagrams dient dazu, verschiedene Posts von Dritten in deinem Profilraster zu integrieren, wenn du dort markiert bist. Das können Gruppenfotos vom letzten Shoot oder Event sein oder zum Beispiel Kooperationen mit anderen Creatorn oder Brands. Nutzer:innen können diese Funktion nutzen, indem sie Beiträge aus dem Tagged Grid auswählen, das auf der Plattform neben dem Hauptraster und dem Reels Feed angeordnet ist. Es ist mit einem Personen-Icon in einem Rahmen markiert. Halten sie einen der Beiträge lange gedrückt, erscheint die Option „Zum Hauptraster hinzufügen“.

Dann erscheint der entsprechende Beitrag im Profilraster und kann dort dank Reorder Your Grid auch neu angeordnet werden. Per Default wird in diesem Grid der aktuellste Beitrag zuerst angezeigt. Das Personen-Icon im Rahmen zeigt auch dort an, dass es sich um einen Tagged Post handelt. Es ist im rechten oberen Bildbereich zu sehen. User können die Tagged Posts jederzeit wieder entfernen. In unserem Test war die Option bereits verfügbar.

Instagram-Chef Adam Mosseri teilt auf der Plattform ebenfalls die Information zum Update und spricht von einer kleinen, aber für die Profilkontrolle relevanten Neuerung.

Im Reporting stehen 1.000 Conversions. Doch wie viele davon wären auch ohne die Werbung zustande gekommen? Genau das sollen neue Measurement-Funktionen in Google Ads, Google Analytics, Display & Video 360 und Meridian künftig besser zeigen. Advertiser sollen damit nachvollziehen können, welche Verkäufe Werbung wirklich zusätzlich auslöst.

Dafür können Unternehmen CRM- und Kund:innendaten künftig über den Data Manager zentral einspielen und anschließend in Google Analytics und Display & Video 360 für die Ansprache von Zielgruppen und die Messung von Conversions verwenden. Die neue Data Strength Uplift Metric soll beziffern, wie viele Conversions das First Party Data Setup zusätzlich erfasst. Meridian modelliert den Beitrag verschiedener Kanäle zu Verkäufen. GeoX gleicht diese Modellrechnungen mit Ergebnissen aus geografischen Tests in Test- und Vergleichsregionen ab.

Die Neuerungen bauen auf den jüngsten Updates für Google Tag und Google Tag Manager auf. Google verzahnt Google Tag und Google Tag Manager enger und führt visuelles Tagging ein. Advertiser können damit Elemente einer Website auswählen und daraus Events anlegen, ohne selbst Code zu schreiben. Für Kauf-Conversions in Google Ads steht die Funktion zunächst als Beta bereit.

Today, we’re announcing additional updates across our measurement suite designed to unify first-party data, eliminate integration friction, and give you causal proof of what is actually driving incremental revenue.

This builds on our recent Google Tag updates (details at the…

— AdsLiaison (@adsliaison) September 10, 2026

---

Mehr Spielraum für Advertiser:
Google testet Exact und Phrase Match im AI Mode

---

Data Manager bringt CRM-Daten in Google Analytics und DV360

Google integriert den Data Manager in Google Analytics und Display & Video 360. Unternehmen können CRM-, App- und weitere First-Party-Daten zentral einspielen und anschließend für die Ansprache von Zielgruppen und die Messung von Conversions verwenden. Marketing und Data Teams müssen dadurch weniger einzelne Datenverbindungen einrichten und pflegen.

1. Unified First-Party Data Activation

What’s new: Data Manager is now directly integrated into Google Analytics and Display & Video 360 (DV360). We’re also making the Data Manager API universal by adopting the industry-standard IAB Tech Lab’s ECAPI.

What it solves: Eliminates…

— AdsLiaison (@adsliaison) September 10, 2026

Die Data Manager API basiert nun auf dem Event and Conversions API-Standard des IAB Tech Lab. Unternehmen können Zielgruppen- und Conversion-Daten dadurch in einer einheitlichen Struktur an verschiedene Werbe- und Measurement-Plattformen übermitteln.

Google führt zudem Enhanced Conversions in Google Analytics und DV360 ein. Dabei übermitteln Unternehmen Kund:innendaten wie E-Mail-Adressen in geschützter Form, damit Google Conversions besser zuordnen kann. Advertiser, die Offline- und App-Daten mit dem Data Manager verbinden, verzeichnen laut Google im Durchschnitt einen um 26 Prozent höheren inkrementellen ROAS. Enhanced Conversions liefern bei Search laut Google durchschnittlich elf Prozent mehr Conversions als Standard-Conversion-Imports. Die Werte stammen aus Google-eigenen Auswertungen und lassen sich daher nicht auf jeden Account übertragen.

Google Ads zeigt zusätzliche Conversions durch bessere First-Party-Daten

Mit der neuen Data Strength Uplift Metric soll Google Ads zeigen, wie viele zusätzliche Conversions das First Party Data Setup erfasst. Laut AdsLiaison soll die Scorecard außerdem den damit verbundenen zusätzlichen Umsatz beziffern.

2. Data Strength Uplift Metric (Rolling out later in Q3)

What’s new: A new scorecard in Google Ads that calculates the additional conversions and revenue generated by your first-party data setup.

What it solves: The difficulty of proving conversion outcomes resulting from your…

— AdsLiaison (@adsliaison) September 10, 2026

Marketing Teams können damit den Nutzen von CRM-Datenpflege, Enhanced Conversions oder server-seitigem Tagging leichter gegenüber Finance und Geschäftsführung belegen, statt nur mit einer besseren Datenqualität zu argumentieren.

Google zeigt in einem Beispiel fünf Prozent zusätzliche Conversions innerhalb von 14 Tagen. Beim Google Tag Gateway nennt das Unternehmen einen durchschnittlichen Conversion Uplift von 14 Prozent, bei Demand Gen von mehr als 20 Prozent. Auch diese Zahlen beruhen auf Google-eigenen Daten und lassen sich nicht auf jeden Account übertragen.

Damit wissen Advertiser allerdings noch nicht, welchen Beitrag einzelne Marketing-Kanäle zu Verkäufen und Umsatz leisten. Diesen Zusammenhang soll Meridian über längere Zeiträume modellieren.

Meridian soll zeigen, was TV, Video und Search zu Verkäufen beitragen

Meridian ist Googles Open-Source-Modell für Marketing Mix Modeling. Es schätzt, wie verschiedene Marketing-Kanäle über längere Zeit zu Verkäufen oder Umsatz beitragen.

Das ist vor allem dann relevant, wenn zwischen Werbekontakt und Kauf Tage oder Wochen liegen. Eine TV-Kampagne kann zunächst die Markenbekanntheit erhöhen. Später sucht eine Person bei Google nach dem Produkt und kauft über Search. Eine reine Klickattribution würde den Kauf dann vor allem dem Search-Kanal zuschreiben.

Google ergänzt Meridian deshalb um agentische Funktionen, die beim Modellaufbau unterstützen, die Datenqualität prüfen und Fehler in Echtzeit erkennen sollen. Analytics Teams sollen dadurch weniger Zeit für Datenprüfungen, Fehlersuche und Modellaufbau benötigen.

3. Meridian: Agentic Guidance & Brand Signals

What’s new: Google’s open-source MMM now includes agentic capabilities to guide model building, audit data health, and resolve errors in real time. Additionally, you can now feed brand signals (like branded Google query volume)…

— AdsLiaison (@adsliaison) September 10, 2026

Brand Signals sollen den späteren Effekt von Markenwerbung abbilden

Meridian kann künftig Brand Signals wie das Suchvolumen nach einer Marke bei Google berücksichtigen. Steigen nach einer TV-, Video- oder OOH-Kampagne zunächst die Markensuchen und folgen Verkäufe erst später, kann das Modell diesen Zusammenhang berücksichtigen.

Brand und Marketing Teams können Upper-Funnel-Kampagnen damit nicht nur anhand von Reichweite oder Views bewerten. Meridian soll zusätzlich zeigen, welchen Beitrag Markenwerbung später zu Nachfrage und Verkäufen leistet.

GeoX prüft Werbewirkung mit Testregionen, der Scenario Planner rechnet wöchentlich

Meridian liefert modellbasierte Schätzungen, aber keinen experimentellen Beleg dafür, was eine Kampagne tatsächlich verursacht hat. Meridian GeoX ergänzt die Modellierung deshalb um geografische Experimente und steht nun weltweit zur Verfügung.

Unternehmen teilen dafür vergleichbare Regionen in Test- und Vergleichsgruppen. In den Testregionen erhöhen sie etwa das Werbebudget, während es in den Vergleichsregionen unverändert bleibt. Entwickeln sich die Verkäufe anschließend unterschiedlich, lässt sich aus diesem Unterschied der zusätzliche Werbeeffekt schätzen.

So können Unternehmen zum Beispiel prüfen, ob höhere Ausgaben bei Google Ads, Meta oder TikTok tatsächlich zusätzliche Verkäufe auslösen. Google beschreibt GeoX als plattformunabhängig. Die Ergebnisse können anschließend in Meridian einfließen und die Modellwerte an experimentell gemessenen Effekten ausrichten.

4. Meridian GeoX GA & Weekly Scenario Planning

What’s new: Meridian GeoX, our publisher-agnostic geographic experimentation library, is launched globally. Plus, Scenario Planner now supports weekly budget optimization.

What it solves: Relying solely on siloed platform…

— AdsLiaison (@adsliaison) September 10, 2026

Der Scenario Planner unterstützt zudem nun auch wöchentliche Budgetoptimierung. Marketing Teams können damit durchrechnen, wie sich unterschiedliche Budgets und Verteilungen von Woche zu Woche auf die erwarteten Ergebnisse auswirken.

---

Wie dein Social Media Content auf Google performt:
Platform Properties für Search Console kommen weltweit

---

Von gemessenen Conversions zur Frage, was Werbung wirklich zusätzlich bringt

Google verbindet damit mehrere Schritte der Werbemessung. Der Data Manager liefert die First-Party-Daten, die Data Strength Uplift Metric zeigt den zusätzlichen Messwert dieser Daten und Meridian schätzt den Beitrag verschiedener Marketing-Kanäle. GeoX ergänzt diese Modellierung um kontrollierte Experimente, während der Scenario Planner die Ergebnisse in die Budgetplanung überträgt.

Die neuen Funktionen lösen die Frage nach der tatsächlichen Werbewirkung allerdings nicht vollständig. Marketing Mix Models hängen weiterhin von der Datenqualität und den gewählten Annahmen ab, während Geo-Experimente ausreichend große und vergleichbare Regionen benötigen.

Für Advertiser wird damit aber besser nachvollziehbar, welchen Weg ihre Daten von der Messung bis zur Budgetentscheidung nehmen. Statt nur zu erfassen, wo eine Conversion auftaucht, rückt stärker in den Mittelpunkt, welche Marketing-Ausgaben zusätzliche Nachfrage und Verkäufe auslösen.

Google stellt die Neuerungen am 17. September bei Rethink ROI in Live-Demos genauer vor.

---

Stelle OnlineMarketing.de als bevorzugte Quelle auf Google ein

Wenn du OnlineMarketing.de auf Google als bevorzugte Quelle einstellen möchtest, um auch in den Schlagzeilen auf Google immer aktuelle News und Tipps aus der Welt des Marketing und der Tech-Entwicklungen zu finden, kannst du einfach die Google-Quelleneinstellungen aufrufen und die Seite anwählen. Über das Stern-Icon neben den Top Stories kannst du ebenfalls bevorzugte Quellen für die spätere Suche speichern.

KI-Übersichten beantworten in Deutschland inzwischen rund jede fünfte Suchanfrage, bei Longtail-Suchen sogar etwa jede dritte (Quelle) – und Google baut in hohem Tempo neue Anzeigenformate rund um AI Overviews, AI Mode und AI Max. Wer jetzt nicht nachzieht, verliert Sichtbarkeit an Wettbewerber*innen, deren Daten und Kampagnen KI-tauglich aufgestellt sind. Du erfährst, was in den kommenden Monaten bei Google Ads passiert – und warum vor allem der Produktdatenfeed zum entscheidenden Hebel wird.

Screenshot der Google-AI-Antwort auf die Frage „Was sind eigentlich Google AI Overviews?“.

Das Wichtigste in Kürze

• KI-Übersichten (AI Overviews) laufen in Deutschland seit dem 26. März 2025 und erscheinen vor allem bei Longtail-Suchanfragen.
• Echte Anzeigen innerhalb der KI-Übersicht gibt es bislang nur in zwölf überwiegend englischsprachigen Märkten. In Deutschland erscheinen aktuell reguläre Search Ads oberhalb und unterhalb der KI-Übersicht – nicht innerhalb davon.
• Auf der Google Marketing Live 2026 hat Google AI Max als zentrales Feature für Search- und Shopping-Kampagnen aus der Beta entlassen. Ältere Setups, u. a. Dynamic Search Ads, sollen automatisch migriert werden – der genaue Zeitpunkt schwankt aktuell zwischen September 2026 und Februar 2027.
• Neue Formate wie Conversational Discovery Ads, Business Agent for Leads oder der Universal Cart sind bislang primär in den USA verfügbar. Ein Rollout nach Europa ist wahrscheinlich, aber von Google noch nicht terminiert.
• Je stärker Kampagnen automatisiert werden, desto wichtiger wird die Qualität der zugrunde liegenden Daten – vor allem im Produktfeed.

Was sind Search AI Overviews und AI Overview Ads?

Google AI Overviews sind KI-generierte Zusammenfassungen, die auf Basis des Sprachmodells Gemini (seit Januar 2026 Gemini 3) Informationen aus mehreren Quellen bündeln und direkt über den klassischen Suchergebnissen angezeigt werden. In Deutschland, Österreich und der Schweiz sind sie seit dem 26. März 2025 live, seit Oktober 2025 ergänzt um den stärker dialogorientierten AI Mode. Laut Google nutzen weltweit inzwischen mehr als zwei Milliarden Menschen im Monat AI Overviews.

AI Overview Ads – der Begriff wird in der Praxis für zwei unterschiedliche Dinge verwendet. Die Unterscheidung ist wichtig für die Erwartungssteuerung in Kunden- oder Teamgesprächen:

1. Anzeigen, die oberhalb oder unterhalb der KI-Übersicht in einem neuen Umfeld erscheinen, sind ganz normale Search Ads. Diese sind in Deutschland bereits verfügbar.
2. Anzeigen, die innerhalb der KI-Übersicht selbst eingebettet sind und dort nicht separat gesteuert werden können, gibt es bislang nur in zwölf überwiegend englischsprachigen Märkten, allen voran in den USA. Für den Rollout in Deutschland gibt es aktuell noch keinen Termin. Es ist jedoch möglich, dass diese noch im Herbst erscheinen, sodass Werbetreibende sie für Black Friday und die Weihnachtssaison nutzen könnten. Es wird Search- und Shopping-Anzeigen geben. Das macht die kommende Sales-Saison wirklich spannend.

Beispielhafte Darstellung einer AI Overview mit einer Anzeige (AI Overview Ad). Die Werbung wird direkt in die KI-generierte Antwort eingebettet.

Die wichtigsten Google Ads-Neuerungen für Q3/Q4 2026

Auf der Google Marketing Live 2026 und in den Monaten danach hat Google gleich mehrere KI-Features für Search- und Shopping-Kampagnen angekündigt – von AI Max über AI Brief bis zu neuer Agentic-Commerce-Infrastruktur.

AI Max wird zur neuen Kampagnen-Normalität

AI Max for Search erreichte am 15. April 2026 die allgemeine Verfügbarkeit. Die automatische Migration bestehender DSA-Kampagnen, automatisch erstellter Assets und kontoweiter Broad-Match-Einstellungen war ursprünglich für September 2026 angesetzt. Aktuellere Berichte sprechen von einer Verschiebung auf Februar 2027 – die Angaben dazu schwanken teilweise. Ein verlässliches, einheitliches Datum lässt sich derzeit nicht bestätigen. Unabhängig vom genauen Termin empfiehlt Google, die Migration selbst aktiv zu steuern, statt die automatische Umstellung mit Standardwerten abzuwarten.

Für Shopping-Kampagnen soll AI Max laut Google zur zentralen Kampagnenstruktur werden: Produkte werden zunehmend semantisch auf Suchanfragen gematcht, ganz ohne feste Keywordlisten.

AI Brief: Markensteuerung in natürlicher Sprache

Mit AI Brief, ebenfalls auf der Marketing Live 2026 vorgestellt, lassen sich Tonalität, No-Gos und priorisierte Zielgruppen in natürlicher Sprache hinterlegen, damit AI Max und Performance Max passendere Anzeigentexte generieren. Das Feature ist zunächst auf Englisch verfügbar; für Performance Max und AI Max for Shopping ist der Rollout laut Google in Vorbereitung.

KI und Automatisierung prägen die Zukunft von Google Ads – aber auch in vielen anderen Bereichen.

Agentic Commerce: Universal Commerce Protocol & Universal Cart

Mit dem Universal Commerce Protocol (UCP), dem Agent Payments Protocol (AP2) und dem neuen Universal Cart legt Google die Infrastruktur für „Agentic Commerce“ – also KI-Agenten, die im Auftrag von Nutzer*innen einkaufen – bereit. Zalando ist der erste europäische UCP-Partner. In den kommenden Monaten soll der UCP-Checkout auf weitere Märkte wie Kanada und Australien ausgeweitet werden, danach folgt Großbritannien. Für den deutschen Markt gibt es dazu noch keinen bestätigten Zeitplan – Google hat sich beim EMEA-Pendant der Marketing Live zu Rollout-Infos merklich zurückgehalten.

Ein Grund, warum die Rollouts in Deutschland beziehungsweise in Europa allgemein in der Regel länger dauern, sind die vielen Richtlinien zum Datenschutz. Da diese deutlich strenger sind als beispielsweise in den USA, verzögern sich Rollouts und Tests.

Neue Werbeformate rund um AI Mode

Conversational Discovery Ads, Highlighted Answers und der Business Agent for Leads (derzeit in der offenen Beta-Phase und nur in USA verfügbar) sind Formate, die direkt in die Suche integriert sind. Für den deutschen Markt heißt das: Vorbereiten statt Abwarten. Kampagnen mit AI Max sind schon jetzt möglich und auch die Möglichkeiten, bei Performance-Max-Kampagnen mehr Einfluss zu nehmen, steigen. Die neuesten Formate werden wahrscheinlich erst mit Zeitverzug in Deutschland eingeführt. Doch die Wahrscheinlichkeit, dass sie kommen, ist hoch.

Warum Feed-Qualität jetzt über Sichtbarkeit entscheidet

Ein Feed-Optimierungs-Briefing von Google Shopping, das uns von unserem Google-Ansprechpartner zur Verfügung gestellt wurde,  bringt die Logik auf den Punkt: Wer in der KI-Ära sichtbar bleiben will, muss auf drei Ebenen liefern:

1. „Be understood“: hochwertige, KI-lesbare Produktdaten
2. „Be attractive“: differenzierte, personalisierte Angebote
3. „Be present“: Präsenz über KI-Formate wie AI Max, Performance Max und Demand Gen

Übersicht der drei Prinzipien „be understood“, „be attractive“ und „be present“ als Basis der neuen Google Ads-Welt.

Weil AI Max & Co. Produkte zunehmend systematisch matchen statt über feste Keywordlisten, wird der Produktfeed selbst zum wichtigsten Steuerungselement. Oder anders ausgedrückt: Der Feed ist das neue Keyword. Wer einen sauberen und vollständigen Feed pflegt, gewinnt an Sichtbarkeit. Wer Lücken lässt, verliert systematisch an Sichtbarkeit – unabhängig davon, wie gut die Kampagnenstruktur ist.

Die 7 Hebel für einen KI-tauglichen Produktdatenfeed

Der genannte Feed-Optimierungs-Leitfaden fasst die zentralen Stellschrauben in sieben Hebeln zusammen:

Mit diesen 7 Tipps machst Du Deinen Produktdatenfeed KI-ready.

Konkrete To-Dos für Werbetreibende

Damit Dein Google-Ads-Konto für die kommenden Monate gerüstet ist, lohnt sich der Blick auf fünf konkrete Punkte:

• Merchant-Center-Health-Check durchführen und Eligibility-Rate der Produkte prüfen.
• AI Max in einer Testkampagne aktivieren, bevor die automatische Migration greift, statt die Standardwerte der automatischen Umstellung zu übernehmen.
• Brand Controls bzw. AI Brief vorbereiten, sobald diese auf Deutsch verfügbar sind.
• Feed-Attribute systematisch nach den 7 Hebeln durchgehen und Lücken (Bilder, Titel, GTINs, Versandangaben, Varianten) gezielt schließen.
• Den seit Juni 2026 verfügbaren Google Search Console-Bericht zu AI-Overview- und AI-Mode-Sichtungen regelmäßig auswerten.

Was bringt die Zukunft?

Für Deutschland lässt sich der Stand im August 2026 so zusammenfassen: KI-Übersichten sind längst Alltag in der Suche, die dazugehörigen Anzeigenformate rollen aber deutlich vorsichtiger aus als in den USA. Was schon zählt, ist die strukturelle Verschiebung dahinter: weg von manueller Keywordpflege, hin zu Datenqualität, Markensteuerung über AI Brief und einem Produktfeed als semantische Grundlage für automatisiertes Matching.

Für Q4 2026 und den Übergang ins Jahr 2027 lohnt sich der Blick auf drei Entwicklungen:

• DSA-Migration: bestätigt auf Februar 2027 verschoben – Konten ohne eigene Migration erhalten sonst automatisch Google-Standardwerte.
• AI Brief: Rollout auf Deutsch bringt mehr Kontrolle über Markenstimme und Matching zurück.
• Agentic Commerce: europäischer Fortschritt bei UCP und Universal Cart, aktuell noch ohne bestätigten DE-Termin..

Die konkrete Handlungsempfehlung bleibt unabhängig vom Datum dieselbe: Du solltest die Feed-Qualität und Kontostruktur jetzt so aufstellen, dass sie mit jedem neuen KI-Feature mitwachsen können. Hast Du diese Hausaufgaben erledigt, bist Du bereit, sobald Google in Deutschland den nächsten Schritt freigibt.

KI und Automatisierung verändern die Zukunft von Google Ads – vielleicht sagt uns die Glaskugel, wie sich alles entwickeln wird.

Häufige Fragen zu AI Overviews Ads

Was sind AI Overview Ads und wie unterscheiden sie sich von klassischen Search Ads?

Anzeigen ober- und unterhalb einer KI-Übersicht sind technisch normale Search Ads in einem neuen Umfeld und bereits in Deutschland verfügbar. Anzeigen innerhalb der KI-Übersicht selbst lassen sich bislang nicht separat buchen oder steuern und sind aktuell nur in zwölf, überwiegend englischsprachigen Märkten sichtbar.

Welche Neuerungen bringt Google Ads in Q3/Q4 2026 im Kontext von KI-Suchergebnissen?

Zentral sind der Ausbau von AI Max für Search- und Shopping-Kampagnen inklusive der (zeitlich noch nicht ganz eindeutig terminierten) Migration bestehender DSA-Setups, das neue Steuerungsfeature AI Brief sowie die Infrastruktur für Agentic Commerce rund um UCP, AP2 und den Universal Cart. Für Deutschland gilt: einiges ist schon nutzbar, einiges noch nicht terminiert.

Warum wird Datenfeed-Optimierung für die Sichtbarkeit in AI Overviews entscheidend?

Weil KI-gestützte Kampagnenformate Produkte zunehmend semantisch aus dem Feed heraus matchen, statt sich an starren Keywordlisten zu orientieren. Vollständige, aktuelle und differenzierte Produktdaten – Bilder, Titel, Kennungen, Versandinfos, Varianten – werden damit zur wichtigsten Stellschraube für Sichtbarkeit, unabhängig vom gewählten Kampagnentyp.

Bildnachweis: Titelbild: Screenshot Google-AI-Antwort/seokratie.de; Bild 2–5: mit Chat-GPT generiert