Maximilian „HandOfBlood“ Knabe kapert das ZDF

Die neuen Trinkpausen bei der Fußball-WM sind vielen Fans ein Dorn im Auge, stehen sie doch aufgrund der zusätzlichen Werbepausen im Verdacht, mehr dem Geldbeutel der FIFA zu dienen als dem Wohl der Spieler. Influencer Maximilian Knabe ist es nun gelungen, einen solchen Trinkpausen-Werbeblock zu kapern. Seine sarkastische Botschaft an die FIFA kommt aber leider nicht ganz an.

Den Millionen Menschen, die dem „HandOfBlood“-Macher  auf Twitch (1,6 Millionen Follower) und YouTube (2,9 Millionen Abonnenten) folgen, d&u

Schon die URL der App-Eintragung im Google Play Store gibt einen Hinweis auf die Macher:innen hinter der Anwendung, denn in der id findet sich „com.facebook.gizmo“. Vor einigen Monaten hat Meta – ehemals Facebook als Konzern – das Team von Gizmo übernommen. Dieses kreierte und kreiert interaktive digitale Experiences wie Mini-Games. User können solche in der Gizmo App von Atma Sciences Inc. auch testen, die in der Entwicklungsphase ist.

Metas App Pocket nennt die eigenen interaktiven digitalen Erfahrungen ebenfalls Gizmos. Das lässt sich im Deutschen mit „Ding“ oder auch „Gadget“ übersetzen. Die Gizmos können von den Usern mit simplen KI-Prompts erstellt werden. Das kann dann zum Beispiel ein Mini-Game sein, in dem User malen können, aber mit einer Blume als Pinsel. Beim Gaming selbst reagieren die Gizmos auf Berührungen und Handy-Neigungen. Auch können die User ihre Gizmos anpassen, die Farbauswahl ändern, Texte einfügen und dergleichen mehr. Überdies lassen sich Bilder aus dem eigenen Archiv integrieren, ebenso Songs als Untermalung der Erfahrungen.

Pocket setzt auf bekannte Social-Media-Muster

Die App User können des Weiteren eigene Playlists für ihre favorisierten Gizmos erstellen. Darin können sie zum Beispiel Mini-Games sammeln, die an Tetris oder Snake erinnern, 3D-Welten zusammenlegen, die andere User kreiert haben, oder kreative Zeichen-Gizmos vereinen. Die Gizmos diverser User finden sie in einen scrollable Feed, genau wie auf Instagram, TikTok und Co. Dort können sie sie mit Likes versehen und speichern. So ist Pocket durchaus als Mischung aus AI App und Social Media App gedacht. Denn die User können sich Profile anlegen, die einem Instagram- oder TikTok-Profil ähnlich sehen. Dort werden Follower-Zahlen angezeigt, die gefolgten Accounts gelistet und unter einer Bio findet sich ein Grid für die eigenen Gizmos.

Neue Chancen für Metas App-Kosmos

Noch hat Meta die App nicht offiziell vorgestellt. Demnach dürfte sie sich noch in einem experimentellen Stadium befinden, worauf auch die Tatsache hindeutet, dass viele User sie nicht herunterladen können. Allerdings könnte Pocket als Ergänzung im App-Kosmos eine weitere Plattform darstellen, die Meta User verschafft und mit ihnen wertvolle Nutzungsdaten. Denn Pocket kann App-Aktivitäten, personenbezogene Daten, Standorte, Geräte-IDs und Co. weitergeben, was Metas Werbegeschäft zugutekäme.

Ob aber Pocket letztlich von wirklich vielen Usern genutzt wird, die diese technischen Spielereien rund um Gizmos in einem Social-Media-Kontext nutzen möchten, steht noch zur Debatte. Vorstellbar ist indes auch, dass Meta die Pocket-Optionen einst auf den großen Plattformen Instagram, Facebook und Threads integriert, um die Verweildauer dort weiter zu erhöhen und womöglich neue User für die App zu generieren – wenn sie denn eine Zukunft hat.

Mega-Update für Meta Marketing:

So machst du mit KI und Creatorn einträgliche Werbung

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Das Wichtigste in Kürze: KI ist gekommen, um zu bleiben

Die Google Marketing Live (GML) 2026 zeigte vor allem fünf große Entwicklungen:

• Google Search wird mit AI Max for Search Campaigns noch stärker KI-gestützt. Keywords bleiben wichtig, aber Google erweitert Reichweite, Creatives und Landingpages zunehmend dynamisch.
• Bidding und Budgeting bekommen mehr Automatisierungsspielraum. Smart Bidding Exploration, Demand-led Budget Pacing, Campaign Total Budgets und neue New-Customer-Acquisition-Modi zeigen: Budgetsteuerung wird flexibler, aber auch stärker datenabhängig.
• Shopping und Commerce verlangen noch hochwertigere Produktdaten. Wer Google mehr Kontext zu Produkten, Margen, Verfügbarkeit und Produktbeziehungen liefert, gibt der KI bessere Entscheidungsgrundlagen.
• Measurement rückt ins Zentrum. First-Party-Daten, Enhanced Conversions, Data Manager, Store Sales und Marketing-Mix-Modellierung gewinnen weiter an Bedeutung. Ohne saubere Datenbasis wird die schönste Automatisierung schnell zum Blindflug.
• Nicht alles ist sofort DACH-relevant. Features wie Ads in AI Mode, Direct Offers, Business Agent for Leads oder AI-powered Shopping Ads starten zunächst nur in den USA oder auf Englisch. Diese Themen solltest Du beobachten, aber noch nicht als Priorität behandeln.

AI Max for Search: Mehr KI für Search-Kampagnen

Eines der wichtigsten Themen für SEAs ist AI Max for Search Campaigns. Das Feature hat zwischenzeitlich den Beta-Status verlassen und ist global verfügbar. AI Max bringt mehrere KI-gestützte Erweiterungen in bestehende Search-Kampagnen: mehr Reichweite über Broad Match und Technologien ohne Keyword-Steuerung, dynamischere Anzeigentexte und die Auswahl passender Landingpages über Final URL Expansion.

Das bedeutet außerdem, dass klassische DSA-Anzeigen ab September 2026 nicht mehr verfügbar sein werden und automatisch in AI Max überführt werden.

In der Praxis verlagert sich die Arbeit jedoch: von der manuellen Detailsteuerung hin zu strategischen Vorgaben. Statt nur jede Suchanfrage über Keywords zu kontrollieren, solltest Du vorab auch verstärkt definieren, in welchem Rahmen Google optimieren darf.

Wichtig sind dabei vor allem drei Fragen:

• Welche Suchintentionen passen wirklich zu meinem Angebot?
• Welche Botschaften darf Google dynamisch verwenden und welche nicht?
• Welche Landingpages sind geeignet, wenn Google Nutzer*innen dynamisch weiterleitet?

Gerade für regulierte Branchen ist außerdem spannend, dass Google neue Text-Disclaimer erwähnt. Damit sollen rechtlich notwendige Hinweise auch dann zuverlässig in Anzeigen erscheinen, wenn Final URL Expansion genutzt wird. Das ist für Branchen wie Finance, Healthcare, Versicherungen oder andere rechtlich sensible Bereiche relevanter als für klassische E-Commerce-Accounts.

Meine Einschätzung

AI Max ist kein „einmal aktivieren und fertig“-Feature. Es ist eher ein zusätzlicher Performance-Hebel, der nur dann sinnvoll funktioniert, wenn die Kampagnenbasis stimmt. Gute Landingpages, sinnvolle Conversion-Zielvorhaben, gepflegte Assets und ein klares Verständnis der Suchintention werden dadurch noch wichtiger.

Für DACH-Accounts ist AI Max deshalb ein Thema, das aktiv getestet werden sollte. Aber bitte nicht blind in allen Kampagnen gleichzeitig. Sinnvoller ist ein kontrollierter Test in ausgewählten Kampagnen, bei denen Conversion-Tracking, Budget und Zielwerte stabil genug sind.

AI Brief: Mehr Kontext für die Google-KI

Mit AI Brief will Google Advertisern die Möglichkeit geben, die KI mit eigenen Vorgaben zu füttern. Damit kannst Du Google erklären, was Dein Unternehmen ausmacht, welche Botschaften verwendet werden sollen, welche Themen vermieden werden müssen und welche Zielgruppen Du erreichen möchtest. Laut Ankündigung ist AI Brief global verfügbar, startet aber zunächst nur auf Englisch. Weitere Sprachen sollen folgen.

Google will zukünftig also nicht nur mit technischen Signalen arbeiten, sondern stärker mit Briefings, Markeninformationen und strategischem Kontext.

Das ist ein spannender Punkt, weil es eine Aufgabe stärker in den SEA-Alltag bringt, die bisher eher aus Creative, Brand oder klassischer Kampagnenplanung bekannt ist: gute Briefings schreiben.

Was bedeutet das für SEA-Expert*innen?

SEAs müssen künftig noch besser übersetzen können, was ein Unternehmen ausmacht. Nicht nur in Keywords, sondern in Vorgaben für die KI.

Ein gutes KI-Briefing könnte zum Beispiel folgende Punkte enthalten:

• Welche USPs sollen besonders hervorgehoben werden?
• Welche Preis-, Rabatt- oder Qualitätsbotschaften sind erlaubt?
• Welche Themen oder Formulierungen sollen vermieden werden?
• Welche Zielgruppen sollen mit welcher Tonalität angesprochen werden?
• Welche Suchintentionen passen nicht zum Angebot?

Das ist aus fachlicher Sicht spannend, weil es zeigt, dass Automatisierung gute Leitplanken braucht. Wer Google „mehr Freiheit“ gewährt, aber keine genauen Vorgaben liefert, darf sich nicht wundern, wenn die Ergebnisse nicht zur Marken- oder Performance-Strategie passen.

Für gute Ergebnisse benötigen KI und Automatisierung gute Signale und vor allem Daten.

Bidding und Budget: Mehr Automatisierung, aber nicht weniger Verantwortung

Beim Bidding geht Google 2026 einen weiteren Schritt in Richtung Automatisierung. Besonders relevant ist die Erweiterung von Smart Bidding Exploration. Damit soll Smart Bidding zusätzliche Such- und Shopping-Potenziale erschließen, die innerhalb der bestehenden Ausrichtung liegen, aber bisher nicht erreicht wurden. Das Feature ist aktuell global in der Beta und soll künftig auch in Performance-Max- und Shopping-Kampagnen verfügbar werden.

Das Prinzip dahinter? Google bekommt mehr Spielraum, um zusätzliche Conversion-Potenziale zu finden. Dafür kann unter anderem mit ROAS-Toleranzen gearbeitet werden. Genau hier liegt aber auch der fachliche Knackpunkt.

Mehr Reichweite ist nicht automatisch besser. Wenn Google weiter in Richtung Exploration geht, müssen Zielwerte, Margen, Conversion-Werte und Business-Ziele gewissenhaft definiert und hinterlegt sein. Sonst skalierst Du im Zweifel nicht profitable Nachfrage, sondern lediglich Deinen Ad Spend.

Demand-led Budget Pacing

Mit Demand-led Budget Pacing geht Google auch bei der Budgetsteuerung stärker in Richtung Nachfrageorientierung. Budgets sollen flexibler auf Tage mit hoher Nachfrage verteilt werden, ohne die definierten Budgetgrenzen zu überschreiten. Für saisonale Peaks, kurzfristige Aktionen oder stark schwankende Nachfrage kann das sehr hilfreich sein.

Die Idee ist logisch: Warum sollte eine Kampagne an einem schwachen Tag stur Budget ausgeben, wenn am nächsten Tag deutlich mehr kaufbereite Nachfrage vorhanden ist?

Für SEAs heißt das daher auch, dass die Budgetplanung enger mit Faktoren wie Saisonalität, Promotions, Lagerbestand und Margenlogik verzahnt werden muss. Gerade im E-Commerce ist das relevant, wenn bestimmte Produkte zeitweise stärker priorisiert werden sollen.

Campaign Total Budgets

Mit Campaign Total Budgets kannst Du für Kampagnen ein festes Gesamtbudget mit Start- und Enddatum definieren. Besonders für Sales-Aktionen, Produktlaunches, Events oder zeitlich begrenzte Kampagnen ist das sinnvoller als tägliche Budgets, die gegebenenfalls manuell angepasst werden müssen.

Das ist keine spektakuläre KI-Funktion, aber im Alltag sehr nützlich. Gerade Agenturen und größere Accounts mit vielen Aktionskampagnen können damit operative Arbeit reduzieren und gleichzeitig Budgetüberschreitungen vermeiden.

New Customer Acquisition Modes

Bei den New Customer Acquisition Modes erweitert Google die Möglichkeiten, Neukund*innen gezielter anzusprechen. Neben bestehenden Modi gibt es mit dem neuen Prospects Mode einen Ansatz, der stärker auf Nutzer*innen ausgerichtet ist, die noch keine erkennbare Beziehung zur Marke hatten. Google berücksichtigt dafür unter anderem Käufe, Websitebesuche, App-Nutzung, Markensuchen und Interaktionen mit Content oder Ads.

Für DACH-Advertiser ist das besonders dann relevant, wenn Neukundenwachstum ein echtes Business-Ziel ist und nicht nur eine Reporting-Kennzahl. Voraussetzung ist aber, dass Kundendaten, Customer Match, Tags und Conversion-Werte ordentlich gepflegt sind.

Meine Einschätzung: New-Customer-Optimierung ist nur so gut wie die Datenbasis dahinter. Wenn Google nicht zuverlässig zwischen Bestands- und Neukund*innen unterscheiden kann, verpufft die beste Neukundenstrategie.

Lead-Gen: Weg vom reinen Formularabschluss

Für Lead-Gen-Accounts ist Journey-aware Bidding eine der spannenderen Ankündigungen. Google will Search-Kampagnen mit Ziel-CPA stärker entlang der gesamten Lead Journey optimieren. Dafür müssen entsprechende Conversion-Zielvorhaben importiert werden, damit Google nicht nur den ersten Lead, sondern auch nachgelagerte Qualitätsstufen verstehen kann. Das Feature ist global in der Beta verfügbar.

Das ist ein wichtiger Schritt. Viele Lead-Gen-Kampagnen optimieren bis heute primär auf Formularabschlüsse. Ein Formularabschluss ist aber noch kein guter Lead und ein guter Lead ist noch kein Umsatz.

Wenn Google nur weiß, dass ein Formular abgeschickt wurde, optimiert es auf mehr bloße Formularabschlüsse. Wenn Google aber auch Informationen zu MQLs (Marketing Qualified Leads), SQLs (Sales Qualified Leads), Opportunities oder abgeschlossenen Deals bekommt, kann das Bidding deutlich näher an der echten Geschäftsrealität arbeiten.

Lead Journey Mapping

Passend dazu hat Google Lead Journey Mapping angekündigt. Damit soll die Lead-to-Sale Journey in Google Ads visualisiert werden. Für B2B, SaaS, Versicherungen, Beratung, Bildung oder andere erklärungsbedürftige Produkte kann das sehr hilfreich sein, um Brüche im Funnel besser zu erkennen. Das Feature ist global als Pilot angekündigt.

Entscheidend ist hier aber, dass Du die Daten auch liefern kannst. Ohne CRM-Anbindung, Offline-Conversion-Importe und klar definierte Lead-Stufen bleibt Journey-aware Bidding reine Theorie.

Message Ads mit RCS: Deutschland ist im Pilot dabei

Ein konkretes DACH-Thema sind Message Ads with RCS for Business. Google nennt Deutschland explizit als Pilotmarkt zusammen mit Frankreich, den USA, Brasilien und Indien. Unterstützte Sprachen sind unter anderem Deutsch.

Die Idee: Nutzer*innen können aus einer Search Ad heraus in einen verifizierten Messaging Thread wechseln. Dort können Fragen beantwortet, Leads qualifiziert und Gespräche weitergeführt werden.

Für Deutschland ist das interessant, aber noch kein Standard-Setup für jeden Account. Relevant wird es vor allem für Branchen, in denen persönliche Beratung, schnelle Rückfragen oder Lead-Qualifizierung eine große Rolle spielen. Dazu zählen zum Beispiel Reisen, Bildung, Versicherungen, Automotive, Healthcare-nahe Services oder komplexere B2B-Angebote.

Shopping und Commerce: Produktdaten werden zur strategischen Grundlage

Im Shopping-Bereich zeigt die GML 2026 sehr deutlich, wohin die Reise geht: Produktdaten werden noch stärker zum Rohstoff für Google Ads.

AI Max for Shopping Campaigns

Mit AI Max for Shopping Campaigns bringt Google den AI-Max-Ansatz auch in Shopping-Kampagnen. Das Feature ist als Closed Beta global angekündigt. AI Max for Shopping nutzt Merchant-Center-Feeds, um dynamische Shopping Ads zu erstellen, die besser auf komplexe und gesprächsnahe Suchanfragen reagieren sollen. Dazu gehören unter anderem Text Customization, Final URL Expansion und eine automatische Formatwahl zwischen Text- und Shopping-Anzeigen.

Für Retailer in der DACH-Region ist das ein wichtiges Signal, denn Standard-Shopping-Kampagnen werden künftig stärker mit Suchintentionen arbeiten, die nicht mehr nur aus klassischen Produktbegriffen bestehen. Nutzer*innen suchen zunehmend konkreter, länger und beratungsnäher. Zum Beispiel nicht nur nach „Wanderschuhe Damen“, sondern nach „leichte wasserdichte Wanderschuhe für breite Füße und Tageswanderungen“.

Genau solche Suchanfragen kann Google nur dann sinnvoll bedienen, wenn Produktdaten, Attribute, Beschreibungen und Zielseiten genug Kontext liefern.

Product Value Adjustments

Product Value Adjustments sind eines der fachlich relevantesten Features im Bereich Shopping und Commerce. Damit können Conversion-Werte für bestimmte Produkte oder Produktgruppen strategisch angepasst werden, zum Beispiel nach Marge, Saison, Lagerbestand oder Bestseller-Status. Das Feature ist global als Pilot angekündigt.

Das ist für E-Commerce-SEAs fachlich sehr relevant, denn ein Umsatz von 100 Euro ist nicht immer gleich viel wert. Wenn Produkt A eine hohe Marge hat und Produkt B kaum profitabel ist, sollte Google das idealerweise im Bidding berücksichtigen. Product Value Adjustments können genau hier ansetzen.

Meine Einschätzung: Wer Shopping und Performance Max weiterhin nur auf Umsatz optimiert, verschenkt Potenzial. Die eigentliche Frage lautet nicht: „Wie viel Umsatz hat die Kampagne gebracht?“, sondern: „Wie wertvoll war dieser Umsatz für das Unternehmen?“

Conversational Attributes

Mit Conversational Attributes erweitert Google die Produktdatenlogik im Merchant Center. Neue Attribute wie Question & Answer, Related Products, Additional Variants, Popularity Rank, Document Link oder Item Group sollen Produkte besser für konversationelle Sucherlebnisse vorbereiten. Die Funktion ist global verfügbar, allerdings zunächst nur auf Englisch.

Für den DACH-Raum ist das aktuell eher ein Vorbereitungsthema. Trotzdem lohnt es sich, die eigene Feed-Qualität kritisch zu prüfen. Denn die Richtung ist eindeutig: Google braucht mehr Kontext, um Produkte in KI-gestützten Suchergebnissen sinnvoll einzuordnen.

Neue visuelle Search-Formate

Google nennt außerdem neue visual-rich Search formats, unter anderem für Discover, Image Search und Google Lens. Diese Formate sind weltweit verfügbar.

Für Retailer bedeutet das, dass Produktbilder, Lifestyle-Motive und visuelle Produktqualität immer wichtiger werden. Wenn Shopping-Anzeigen vermehrt in visuelle Discovery-Umfelder wandern, müssen Produktdaten und Bildmaterial zukünftig noch stärker zusammenspielen.

Checkout Links: Deutschland ist dabei, Schweiz folgt

Für DACH-E-Commerce-Accounts sind auch Checkout Links relevant. Google nennt Deutschland als verfügbaren Markt. Die Schweiz ist als „coming soon“ aufgeführt. Österreich wird nicht explizit genannt.

Checkout Links verkürzen den Weg von Demand Gen Ads zum Kaufabschluss, indem Nutzer*innen direkt auf eine Checkout-Seite geleitet werden können. Das ist besonders spannend für Produkte mit klarer Kaufintention und wenig Beratungsbedarf.

Aus Produktdaten werden Signale. Je besser der Feed, desto gezielter kann Google Ads die Relevanz, Ausspielung und Gebote steuern.

Demand Gen: Neue Funktionen für lokale Sichtbarkeit, Creatives und Messbarkeit

Auch Demand Gen erhält mehrere Updates, die für die DACH-Region relevant sind. Besonders wichtig ist Google Maps in Demand Gen. Google Maps wird als auswählbares Inventar in Demand Gen verfügbar und ist global als Open Beta angekündigt. Für lokale Unternehmen, Filialisten, Restaurants, Retailer oder Dienstleister mit Standorten ist das ein spannender zusätzlicher Touchpoint.

Demand Gen wird damit stärker in Richtung lokaler Discovery erweitert. Nutzer*innen, die gerade in Maps suchen, stöbern oder Routen planen, können mit passenden Anzeigen erreicht werden.

AI-assisted Demand Gen Campaign Creation

Mit AI-assisted Demand Gen Campaign Creation will Google die Kampagnenerstellung vereinfachen. Bestehende Performance-Max-Signale und Account-Daten sollen genutzt werden, um Budgets, Gebote und Zielgruppeneinstellungen vorzuschlagen. Das Feature ist global als Open Beta angekündigt.

Das kann die Einrichtung beschleunigen, ersetzt aber keine Strategie. Gerade bei Demand Gen ist es wichtig, Zielgruppen, Creatives und Funnel-Ziele bewusst zu planen. Sonst wird aus einer rasch erstellten Kampagne schnell eine Kampagne ohne klare Aufgabe.

View-through Conversion Optimization

Mit View-through Conversion Optimization können Demand-Gen-Kampagnen künftig View-through-Conversions stärker in die Optimierung einbeziehen. Das Feature ist global als Open Beta angekündigt.

Das ist aus fachlicher Sicht interessant, da Demand Gen oft nicht direkt mit Search vergleichbar ist. Nutzer sehen eine Anzeige, kaufen aber vielleicht später über einen anderen Kanal. View-through-Daten können helfen, diesen Einfluss besser abzubilden.

Gleichzeitig ist bei der Interpretation Vorsicht geboten. View-through-Conversions sind zwar wertvoll, müssen aber eingeordnet werden. Nicht jede gesehene Anzeige ist automatisch der Grund für eine spätere Conversion.

Uplift Experiments und Campaign Type Attribution

Mit Demand Gen Uplift Experiments und Campaign Type Attribution will Google besser sichtbar machen, welchen zusätzlichen Beitrag Demand Gen neben Search, Performance Max oder anderen Kampagnentypen leistet. Beide Themen sind global angekündigt, aber noch in Beta- beziehungsweise Closed-Beta-Phasen.

Für größere Accounts ist das sehr relevant. Denn die zentrale Frage bei Demand Gen lautet selten: „Hat die Kampagne Conversions in Google Ads bekommen?“ Die bessere Frage ist: „Hat Demand Gen zusätzliche Nachfrage erzeugt, die wir ohne diese Kampagne nicht gehabt hätten?“

Measurement: Ohne gute Daten keine gute KI

Die vielleicht wichtigste GML-Botschaft steckt nicht in einem einzelnen Feature, sondern im Zusammenspiel vieler Measurement-Ankündigungen: Google Ads automatisiert nur dann besser, wenn die zugrunde liegenden Signale stimmen.

Eine zentrale Rolle spielt dabei der Data Manager. Dieser ist global verfügbar und soll Datenquellen aus Website, App, CRM oder physischen Stores zentral bündeln. Google nennt außerdem neue Integrationen, unter anderem mit Mailchimp, ActiveCampaign, Klaviyo und Google Drive sowie Partneranbindungen über die Data Manager API.

Für DACH-Accounts ist das ein klares Pflichtprogramm: Wer bisher nur Online-Conversions misst, aber Offline-Abschlüsse, Lead-Qualitäten, App-Events oder Store Sales nicht zurückspielt, gibt Smart Bidding nur einen kleinen Ausschnitt der Realität.

Enhanced Conversions werden vereinfacht

Auch Enhanced Conversions werden weiter ausgebaut und vereinheitlicht. Google führt Web- und Lead-Conversion-Tools in einem schlankeren Setup zusammen. Ziel ist, gehashte First-Party-Daten flexibler über Website-Tags, API-Importe oder beide Wege gleichzeitig nutzen zu können.

Das ist keine neue Idee – aber wer Enhanced Conversions noch nicht sauber umgesetzt hat, sollte das jetzt priorisieren.

Google Tag Manager und Tagging

Google kündigt außerdem Verbesserungen rund um den Google Tag Manager und den Google Tag an. Dazu gehören visuelles Tagging, zentralere Einstellungen und weniger technische Hürden bei der Implementierung.

Für SEAs ist das angenehm, weil Tracking-Setups oft von technischen Ressourcen abhängen. Trotzdem bleibt die fachliche Verantwortung bestehen: Welche Events werden gemessen? Welche Conversions sind primär? Welche Werte werden übergeben? Welche Daten dürfen im jeweiligen Markt und Setup überhaupt verwendet werden?

Gerade in Deutschland muss Measurement immer auch mit Datenschutz, Consent-Setup und internen Freigabeprozessen zusammengedacht werden.

Fortgeschrittene Measurement-Themen

Für größere Advertiser sind außerdem Themen wie Attributed Branded Searches, Qualified Future Conversions, Store Sales, Meridian GeoX und Meridian Studio relevant. Diese Features helfen dabei, Upper-Funnel-Effekte, Offline-Umsätze und inkrementelle Wirkung besser zu verstehen.

Das ist nicht für jeden Account sofort ein To-do. Aber es zeigt, wohin die Reise geht: Weg von einer reinen Last-Click- oder Plattformbetrachtung, hin zu einer besseren Bewertung des tatsächlichen Business Impacts.

Meine Einschätzung: Measurement wird auch weiterhin kein „technisches Thema für nebenbei“ sein. Ganz im Gegenteil, es ist die Grundlage für performante KI-gestützte Kampagnen.

Creative Automation: Mehr Assets, mehr Tests, mehr Verantwortung

Mit Asset Studio, multimodaler Asset-Erstellung und neuen Creative-Insights will Google den gesamten Creative-Prozess stärker in Google Ads integrieren. Assets können zentral gesammelt, generiert, gemessen und getestet werden. Die Funktionen sind global angekündigt, starten aber überwiegend auf Englisch.

Für den DACH-Raum ist das aktuell noch nicht flächendeckend produktiv einsetzbar. Strategisch ist es trotzdem wichtig, denn je stärker Kampagnen wie Performance Max, Demand Gen oder AI Max mit dynamischen Assets arbeiten, desto wichtiger wird die Qualität Deiner Creatives.

SEA und Creative-Abteilungen rücken dadurch näher zusammen. Es reicht nicht, einmal ein paar Standardbilder und generische Headlines hochzuladen. Kampagnen brauchen unterschiedliche Motive, Formate, Botschaften und Varianten für verschiedene Funnel-Stufen.

Was heißt das praktisch?

SEAs sollten Creatives verstärkt als Performance-Bestandteile behandeln:

• Welche Assets funktionieren für welche Zielgruppen?
• Welche Motive treiben Aufmerksamkeit, welche eher Conversions?
• Welche USPs fehlen in den bestehenden Assets?
• Welche Formate werden für YouTube, Discover, Gmail, Search und Shopping benötigt?
• Welche Creatives passen zur tatsächlichen Such- oder Kaufintention?

Das bedeutet nicht, dass SEAs plötzlich Designer werden müssen. SEA-Teams müssen besser einschätzen können, welche Creative-Signale Google für eine sinnvolle Ausspielung braucht.

Welche Themen sind für DACH eher ein Ausblick?

Nicht jede GML-Ankündigung gehört direkt auf die To-do-Liste für DACH-Accounts. Einige Features sind aktuell spannend, aber noch nicht breit relevant.

Dazu gehören unter anderem:

• Ads in AI Mode: Google testet neue Anzeigenformate direkt in KI-generierten Antworten. Das ist strategisch extrem spannend, laut Dokument jedoch zunächst ein Test in den USA und auf Englisch.
• Direct Offers: Angebote und Promotions direkt in AI Mode und Search sind ebenfalls zunächst ein US-/Englisch-Thema.
• Business Agent for Leads, Improved Click-to-Call Ads und Leads in Google Ads: Diese Lead-Features sind aktuell nicht für DACH verfügbar, sondern auf Märkte wie USA, Kanada, UK oder Indien begrenzt.
• Universal Commerce Protocol für Hotel Booking und Food Ordering: Auch diese Themen sind aktuell vor allem US-getrieben. Für DACH sind sie eher ein Blick in die Zukunft des transaktionalen Sucherlebnisses.
• AI-powered Shopping Ads und AI Performance Insights: Auch hier nennt Google zunächst englischsprachige bzw. nicht-DACH-spezifische Märkte. Für deutsche, österreichische und Schweizer Retailer ist das ein Thema zum Beobachten, aber noch kein flächendeckendes operatives To-do.

Das heißt nicht, dass diese Themen unwichtig sind. Sie zeigen deutlich, in welche Richtung sich Google Search entwickelt. Weg von reinen Ergebnislisten, hin zu KI-gestützten, beratenden und teilweise transaktionalen Oberflächen. Für die konkrete SEA-Arbeit im DACH-Raum sind aber zunächst die global verfügbaren Funktionen und die explizit genannten DACH-Pilots relevanter.

Was Du jetzt konkret prüfen solltest

Die GML 2026 lieferte viele Ankündigungen. Deine wichtigste Aufgabe ist jetzt, sie in sinnvolle Prioritäten zu übersetzen.

1.   Prüfe Deine Conversion-Daten

Sind Enhanced Conversions korrekt eingerichtet? Werden Offline-Conversions importiert? Gibt es Lead-Qualitätsstufen? Werden App-, Store– oder CRM-Daten genutzt? Je besser diese Signale sind, desto besser kann Google automatisiert optimieren.

2.   Überarbeite Deine Feed- und Produktdaten

Für Shopping, Performance Max und AI Max for Shopping werden Produktdaten noch wichtiger. Prüfe Produktattribute, Titel, Beschreibungen, Bilder, Videos, Verfügbarkeiten, Margenlogik und Produktbeziehungen.

3.   Definiere klare Leitplanken für KI-Funktionen

AI Max, AI Brief und dynamische Creatives brauchen gute Vorgaben. Dokumentiere, welche Botschaften erlaubt sind, welche Suchintentionen ausgeschlossen werden sollen und welche Landingpages wirklich geeignet sind.

4.   Plane Tests statt Aktionismus

Nicht jede neue Funktion sollte sofort in jedem Account aktiviert werden. Sinnvoller sind kontrollierte Tests mit klarer Hypothese, ausreichend Datenvolumen und definierten Erfolgskriterien.

5.   Denke Budget und Business-Ziele zusammen

Mit Smart Bidding Exploration, Product Value Adjustments und New Customer Acquisition Modes wird es noch wichtiger, dass ROAS-Ziele, Neukundenwerte und Produktprioritäten zur tatsächlichen Unternehmenslogik passen.

Fazit: Mehr KI bedeutet nicht weniger Arbeit für SEAs – aber sie verändert sich

KI und Marketer im Team: Automatisierung liefert Tempo, Menschen liefern Richtung.

Die Google Marketing Live 2026 zeigt ziemlich klar, wohin sich Google Ads entwickelt: mehr KI, mehr Automatisierung, mehr kanalübergreifende Ausspielung und mehr datenbasierte Steuerung.

Für SEAs im DACH-Raum ist das nicht zwingend eine schlechte Nachricht, es verändert jedoch den Schwerpunkt unserer Arbeit. Die operative Detailsteuerung einzelner Keywords, Gebote und Platzierungen verliert weiter an Bedeutung, während dafür andere Aufgaben immer wichtiger werden. Insbesondere Themen wie Datenqualität, Conversion-Logik, Feed-Strategie, Creative-Testing, Zielwertdefinition und die fachliche Bewertung neuer Funktionen rücken immer weiter in den Vordergrund.

Gerade deshalb solltest Du die GML 2026 nicht als reine Produktshow verstehen. Die entscheidende Frage ist nicht: „Welche neuen Features hat Google angekündigt?“ Die bessere Frage lautet: „Welche dieser Features helfen meinem Account wirklich und welche Voraussetzungen muss ich dafür schaffen?“

Wer künftig erfolgreich SEA betreiben will, sollte Google mehr gute Signale liefern, Automatisierung bewusst steuern und neue Funktionen kritisch testen. Nicht jede Ankündigung ist sofort ein To-do. Die Richtung ist jedoch eindeutig: KI ist aus dem Googleversum nicht mehr wegzudenken. Gute SEA-Arbeit besteht künftig also noch stärker darin, dieser KI die richtigen Daten, Ziele und Grenzen zu geben.

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Bildnachweis: Titelbild: stokkete/stock.adobe.com; Bild 2: Ummu/stock.adobe.com; Bild 3: KI-generiert mit Chat-GPT/Seokratie.de, Thinking-Modell, am 29.05.2026; Bild 4: miss irine/stock.adobe.com