Plakate wie dieses von Burger King sind in Amsterdam bald tabu

Klimaschutz in Amsterdam: Keine Werbung mehr in Straßen und an Haltestellen für Hamburger oder Flugreisen. Laut Stadt eine Premiere.

Amsterdam verbietet Werbung für Fleisch und fossile Energie. Ab diesem Sommer darf an Straßen, Plätzen und Haltestellen keine Werbung mehr gemacht werden für etwa Hamburger, Kreuzfahrten, Dieselautos oder Flugreisen. Eine Mehrheit des Gemeinderats stimmte dem Verbot zu. Nach Angaben der Stadt ist Amsterdam die erste Hauptstadt der Welt, die Fleischwerbung verbietet.

5,3 Billionen Stunden in Apps, fast 2,5 Billionen davon in Social Media. Wer jetzt an kollektives Scrollen bis zum Muskelgedächtnis denkt, liegt nicht ganz falsch – aber das ist eine andere Debatte. Diese Zahlen erzählen vor allem, wie fest Mobile inzwischen im Alltag verankert ist. Der Mobile-App-Markt hat sich 2025 weniger beschleunigt als neu sortiert. Generative KI war zwar die am stärksten wachsende App-Kategorie, zugleich aber blieb Social Media der Ort, an dem Reichweite, Aufmerksamkeit und Nutzungszeit gebündelt werden. Das zeigt der aktuelle Jahresreport State of Mobile 2026 des Marktforschungsunternehmens Sensor Tower.

ChatGPT auf Platz 1, Adobe integriert, Gen AI etabliert:
Was 2025 das Mobile Marketing geprägt hat

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TikTok bleibt vorn, ChatGPT mit größter Wachstumsdynamik

ChatGPT stieg 2025 laut einer AppsFlyer-Analyse in den USA zur meistgeladenen iPhone App des Jahres auf. Betrachtet man jedoch den globalen Markt – also Downloads über alle Plattformen hinweg, In-App-Kauf-Umsätze und die gesamte Nutzungsdauer –, liegt weiterhin TikTok vorn. Das verdeutlicht auch die Auswertung der Top-App-Subgenres nach Downloads, Umsatz und Nutzungsdauer von Sensor Tower, in der TikTok mehrere Spitzenpositionen gleichzeitig belegt, während ChatGPT mit der größten Wachstumsdynamik in allen drei Kategorien punktet. Die App legte 2025 um 148 Prozent bei Downloads, 254 Prozent bei In-App-Umsätzen und 426 Prozent bei der Nutzungsdauer zu.

Insgesamt verbrachten Nutzer:innen fast 2,5 Billionen Stunden in Social Media Apps, im Schnitt mehr als 90 Minuten pro Tag. Zwar wächst Social Media prozentual langsamer als andere Kategorien, bleibt aber der mit Abstand wichtigste Ort gebündelter Aufmerksamkeit auf dem Smartphone. Gleichzeitig zeigt sich das dynamischste Wachstum bei KI-Anwendungen. Vor allem ChatGPT hebt sich ab. Die Apps, insbesondere ChatGPT, etablieren sich als Alltagswerkzeuge jenseits eines rein technikaffinen Publikums. Die beiden Entwicklungen widersprechen sich nicht, sondern verweisen auf unterschiedliche Ebenen der Nutzung: punktuelle Neugier auf KI auf der einen, dauerhaft gebundene Aufmerksamkeit auf der anderen.

KI wird Alltag, Kurzformate binden Zeit – und Nutzung wird selektiver

Neben KI-Diensten gewinnen auch Miniserien-Apps an Dynamik. Formate wie DramaBox oder ReelShort zählen laut Sensor Tower zu den drei Subgenres mit dem stärksten Wachstum bei Downloads und In-App-Käufen. Ihr Erfolgsprinzip ist einfach, aber wirksam: Inhalte werden seriell konsumiert, Aufmerksamkeit über kurze Episoden gehalten und anschließend über Abonnements, Creator-Modelle oder Zusatzfunktionen monetarisiert.

Dass auch die derzeit größte Entertainment-Plattform diesen Trend aufgreift, überrascht kaum. Mit PineDrama testet TikTok eine eigene Miniserien-App, die auf extrem kurze Folgen, Cliffhanger im Minutenformat und die vertraute Scroll-Logik setzt – und damit genau jene Nutzungsmuster weiter verdichtet, die den mobilen Alltag ohnehin prägen.

Aber wer greift eigentlich zu welchen Apps?

Die Nutzungsdaten zeigen, dass sich mobile Präferenzen nicht nur nach App-Typ, sondern auch nach Geschlecht unterscheiden. Während Social und Entertainment Apps weiterhin überwiegend bei Frauen dominieren, rückt ChatGPT bei männlichen Nutzer:innen in den USA in die Top Ten der meistgenutzten Apps vor. TikTok, Pinterest und Venmo finden sich dort hingegen ausschließlich in den vorderen Rängen bei Frauen.

Ein möglicher Grund liegt im Arbeitskontext. Eine Analyse des Instituts für Arbeitsmarkt- und Berufsforschung (IAB) zeigt, dass Männer Künstliche Intelligenz deutlich häufiger im Berufsalltag einsetzen als Frauen. In der aktuellen Beschäftigtenbefragung Digitalisierung und Wandel der Arbeit (DiWaBe) gaben Frauen signifikant seltener an, KI zu nutzen. Diese Unterschiede wirken sich nicht nur auf Kompetenzen, sondern auch auf Routinen aus – und spiegeln sich damit zunehmend auch in den App Rankings wider.

Utility schlägt Spieltrieb

Eine der markantesten Verschiebungen betrifft die Monetarisierung. Erstmals gaben Verbraucher:innen 2025 mehr Geld für Apps aus als für Mobile Games. Zwar stiegen die Spieleumsätze leicht, die Downloads gingen jedoch um sieben Prozent zurück. Das Wachstum verlagert sich weg vom klassischen Gaming hin zu Anwendungen, die Nutzen, Unterhaltung und Bezahlung enger miteinander verbinden.

Was der State of Mobile 2026-Report über den Wandel mobiler Routinen verrät

Der State of Mobile 2026-Report zeigt keinen kurzfristigen Ausschlag, sondern eine Verschiebung der Kräfteverhältnisse. Mobile Nutzung wird zweckorientierter, stärker personalisiert und zunehmend von KI geprägt. Der deutliche Anstieg bei Nutzungsdauer und Umsätzen zeigt, dass generative KI Teil alltäglicher Routinen geworden ist.

TikTok profitiert im Mobile-Markt von einer Sonderstellung: Die Plattform vereint Unterhaltung, Creator-Ökonomie und Commerce in einem Nutzungskontext und bindet Aufmerksamkeit über Formate hinweg. Parallel lösen sich KI-Apps von ihrem Experimentierstatus und etablieren sich als verlässliche Erlösquellen. Außerdem bleibt TikTok in den USA online. Vor diesem Hintergrund könnte TikTok sogar weiter an Macht gewinnen. Der Preis dafür ist jedoch ein umrissenes Set an politischen und regulatorischen Bedingungen. Berichten zufolge steht eine eigenständige US-Version der App im Raum, betrieben unter US-Aufsicht.

Top 100 KI-Apps 2025:
Neue Player, All Stars und die Apps, die verlieren

Mit AI-Max-Kampagnen hat Google Ads im Mai 2025 einen weiteren Schritt in Richtung Automatisierung und Nutzung von KI gemacht. Einen direkten Einfluss auf die Entscheidungen der KI hast Du dabei nicht. Was Du jedoch sehr wohl beeinflussen kannst, sind die Rahmenbedingungen, innerhalb derer AI Max arbeitet. In diesem Beitrag zeige ich Dir, an welchen Stellschrauben Du realistisch drehen kannst, welche Einstellungen auf Kampagnenebene den Ausschlag geben und wie Du typische Fehler vermeidest, bevor sie Budget belasten.

Die KI, die Google Ads für Kampagnenoptimierung nutzt, kann Dir mit den AI-Max-Suchnetzwerk-Kampagnen Conversion-Potenziale bieten. Allerdings solltest Du auch selbst Hand anlegen, damit die Performance stimmt.

Was sind AI-Max-Kampagnen in Google Ads?

AI-Max-Kampagnen sind eine KI-gestützte Weiterentwicklung klassischer Suchkampagnen in Google Ads. Google erhöht damit den Automatisierungsgrad im Suchnetzwerk und verlagert den Fokus weg von der reinen Keyword-Steuerung hin zur Bewertung von Nutzerintentionen.

Wenn Du eine neue Suchnetzwerk-Kampagne erstellst, kannst Du über diesen Schieberegler die Funktion für AI Max aktivieren. Damit ermöglichst Du Google Ads, die Kampagne mit KI zu optimieren.

Im Gegensatz zu Performance Max bleiben AI-Max-Kampagnen vollständig im Suchnetzwerk. Es handelt sich also nicht um einen neuen Kanal, sondern um eine Suchkampagne mit erweiterten Automatisierungsfunktionen. Bestehende Suchkampagnen werden dadurch nicht automatisch ersetzt, sondern können sinnvoll ergänzt werden.

Ein zentrales Merkmal von AI-Max-Kampagnen ist die stärkere Nutzung von Broad Match Keywords in Kombination mit Smart Bidding.

Jedenfalls ist das die Empfehlung von Google selbst. Auch erweiterte Conversions werden von Google bevorzugt, um AI-Max-Kampagnen zu optimieren. Google nutzt diese Signale, um zusätzliche, thematisch passende Suchanfragen zu erschließen. Dadurch kann die Reichweite steigen, auch über die bisher eingebuchten Keywords hinaus. Prüfe aber im Vorfeld, ob erweiterte Conversions mit Deinen Datenschutzbestimmungen konform gehen.

Die Ausspielung erfolgt auf Basis verschiedener Signale. Dazu zählen unter anderem Suchverhalten, Standort, Gerät und bisherige Conversion-Daten. Welche Suchanfragen tatsächlich bedient werden, entscheidet der Algorithmus. Ein direkter Einfluss auf diese Auswahl ist begrenzt.

Wichtig ist daher die richtige Einordnung: AI-Max-Kampagnen lassen sich nicht genauso steuern wie klassische Suchkampagnen. Der Einfluss erfolgt über die Rahmenbedingungen. Dazu gehören Keywords, Landingpages und Zielgruppen. Je optimierter diese Grundlagen sind, desto besser kann die Automatisierung arbeiten.

Wie funktionieren AI-Max-Kampagnen im Suchnetzwerk?

Futuristic Concept of Artificial Intelligence with Robotic Hand Reaching Towards Digital Brain and Communication Icons over Technology Background Gluon.

AI-Max-Kampagnen kombinieren verschiedene Mechaniken, die Google bereits aus klassischen Suchkampagnen, dynamischen Suchanzeigen und Performance-Max-Kampagnen kennt. Die Ausspielung basiert zwar weiterhin auf Keywords, wird jedoch durch zusätzliche Signale und Inhalte ergänzt. Dadurch löst sich die Kampagnenlogik ein Stück weit von der reinen Keyword-Steuerung.

Ausgangspunkt für die Ausspielung sind die eingebuchten Keywords, insbesondere Broad Match Keywords. Du kannst aber auch Phrase und Exact Keywords einbuchen, wenn Du die Ausspielung begrenzen möchtest. Die Keywords vermitteln Google ein thematisches Grundverständnis. Auf dieser Grundlage erweitert der Algorithmus die Anzeigen auf weitere, thematisch passende Suchanfragen. Dabei wird nicht nur der Suchbegriff selbst, sondern auch die dahinterliegende Nutzerintention bewertet.

Neben Keywords spielen auch URLs und Landingpages eine wichtige Rolle. Ähnlich wie bei dynamischen Suchanzeigen nutzt Google die Inhalte der hinterlegten Seiten als zusätzliches Relevanzsignal. Welche spezifischen Einstellungen dieser Kampagnentyp benötigt, kannst Du in unserem Blogartikel zu den dynamischen Suchanzeigen nachlesen. Die angegebene URL hilft der KI, Suchanfragen thematisch einzuordnen und passende Zielseiten auszuwählen. Je klarer und fokussierter die Landingpage ist, desto besser kann die Ausspielung gesteuert werden.

Google berücksichtigt zusätzlich verschiedene Kontextsignale. Dazu zählen beispielsweise Standort, Gerät, Tageszeit und das bisherige Suchverhalten. Diese Signale fließen in die Entscheidung ein, ob und wie eine Anzeige ausgespielt wird. Die Kombination aus Keywords, URLs und Signalen ähnelt in Teilen der Logik von Performance Max, ist jedoch auf das Suchnetzwerk beschränkt.

Die Transparenz bei AI-Max-Kampagnen ist eingeschränkt. Die Performance von Suchbegriffen wird nicht immer vollständig ausgewiesen und die Ausspielungslogik lässt sich nur indirekt nachvollziehen. Umso wichtiger ist es, den Suchbegriffsbericht regelmäßig zu prüfen und die Performance der eingesetzten Assets zu analysieren. Nur so lassen sich Fehlentwicklungen frühzeitig erkennen und korrigieren.

Vorteile von AI-Max-Kampagnen

AI-Max-Kampagnen können die Reichweite im Suchnetzwerk erhöhen. Durch die Nutzung von Broad Match Keywords, zusätzlichen Signalen und URL-Inhalten können auch Suchanfragen abgedeckt werden, die über klassische Keyword Setups hinausgehen.

Sinnvoll ist der Einsatz vor allem als Ergänzung zu bestehenden Suchkampagnen. AI Max ersetzt keine bewährten Setups, kann aber zur Skalierung und Erweiterung der Reichweite beitragen.

Eine AI-Max-Kampagne für das Suchnetzwerk kann Deine bestehenden Kampagnen ergänzen. Ob sie wirklich passt und Deine Ziele erreicht, solltest Du regelmäßig überprüfen.

Ein Vorteil ist der geringere manuelle Aufwand auf Keyword-Ebene. Gebote und Ausspielung werden automatisiert gesteuert. Dadurch verschiebt sich der Fokus stärker auf Analyse und Kontrolle statt auf tägliche Einzeloptimierungen.

Zudem bieten AI-Max-Kampagnen Potenzial für zusätzliche Conversions. In Konten mit stabiler Datenbasis kann der Algorithmus neue Nachfrage identifizieren. Voraussetzung dafür sind saubere Conversion-Ziele und eine klare Kampagnenstruktur, die Kannibalisierung im Vorfeld ausschließt.

Risiken & typische Fehler von AI-Max-Kampagnen für das Suchnetzwerk

Ein wesentliches Risiko von AI-Max-Kampagnen sind zu breit gefasste Einstellungen. Ohne klare Einschränkungen bei Keywords, URLs oder Zielgruppen erzeugt die Automatisierung schnell irrelevante Reichweite und verursacht unnötige Kosten.

Ein weiterer Fehler ist blindes Vertrauen in die KI. Trotz Automatisierung sind regelmäßige Kontrollen von Suchbegriffen, Landingpages und Conversions notwendig, um Fehlentwicklungen frühzeitig zu erkennen.

Die Qualität der Landingpages bestimmt über den Erfolg. Unklare Inhalte, lange Ladezeiten oder schwache Call-to-Actions senken die Conversion Rate und liefern schlechte Signale für die Optimierung.

Eine unklare Kontostruktur kann außerdem zu Kannibalisierung führen. Überlappende Keywords oder fehlende Ausschlüsse erschweren eine saubere Performance-Bewertung.

Im nächsten Abschnitt zeige ich Dir, wie sich diese Risiken mit Best Practices vermeiden lassen.

Welche Einflussmöglichkeiten hast Du wirklich bei AI-Max-Kampagnen? Unsere Best Practices

Auch wenn AI Max viele Entscheidungen automatisiert trifft, ist die Kampagne kein Selbstläufer. Bestimmte Einstellungen und Begrenzungen haben deutlich mehr Einfluss auf die Performance als andere. Welche das sind und wo sich Optimierung wirklich lohnt, zeigen unsere Best Practices.

Kampagneneinstellungen und Conversion-Ziele

Die wichtigste Einflussgröße ist die Definition der Kampagnenziele. Google optimiert AI-Max-Kampagnen strikt auf die hinterlegten Conversion-Aktionen. Werden diese Ziele unsauber gewählt, lernt der Algorithmus in die falsche Richtung. Besonders kritisch ist das bei Brand-Begriffen. Werden diese nicht vorab ausgeschlossen, optimiert Google bevorzugt auf günstige Brand Conversions statt auf inkrementelle Nachfrage.

Prüfe auch die Standort- und Spracheinstellungen sorgfältig. Gerade bei AI-Max-Kampagnen wirken sich zu breite Einstellungen schnell auf die Reichweite und die Kosten aus.

Keywords als thematischer Ausgangspunkt

Eingebuchte Keywords bilden weiterhin die inhaltliche Grundlage für AI-Max-Kampagnen. Sie definieren, in welchem thematischen Umfeld Google-Anzeigen ausspielen darf. Dabei spielen Broad Match Keywords eine zentrale Rolle, da sie dem Algorithmus die notwendige Flexibilität geben, um zusätzliche Suchanfragen zu erschließen. Aber auch exakte oder Phrase Keywords können funktionieren. Arbeite hier mit A/B-Tests und überprüfe die Ergebnisse.

Ganz wichtig: Negative Keywords sind essenziell. Sie begrenzen die Ausspielung und verhindern, dass irrelevante Suchanfragen skaliert werden. Ohne konsequente Ausschlüsse verliert man bei AI Max schnell die Kontrolle über Reichweite und Kosten.

Bestehende Keywords aus dem Account sollten in AI-Max-Kampagnen bewusst ausgeschlossen werden, wenn sie bereits in klassischen Suchkampagnen laufen. So lässt sich verhindern, dass AI Max auf bestehende Nachfrage optimiert und die Ergebnisse dadurch verfälscht. Das Ziel sollte immer sein, zusätzliche Potenziale zu testen und keine vorhandene Performance umzuverteilen.

URLs und Landingpages gezielt steuern

Ähnlich wie bei dynamischen Suchanzeigen nutzen AI-Max-Kampagnen Landingpages als wichtiges Relevanzsignal. Die hinterlegte URL zeigt Google, welches Thema und welche Nutzerintention im Fokus stehen. Je klarer die Landingpage ausgerichtet ist, desto besser kann die Automatisierung arbeiten.

Bei der Einrichtung solltest Du direkt irrelevante URLs ausschließen. Das geht über die Einstellung, die im Screenshot gezeigt wird.

Besonders wichtig ist der Ausschluss irrelevanter Seiten. Dazu zählen unter anderem Impressum, Datenschutz, FAQ- oder Karriereseiten. Werden diese nicht ausgeschlossen, kann es zu ungewollten Ausspielungen kommen, die weder zur Zielgruppe noch zum Kampagnenziel passen.

Die Qualität der Landingpage wirkt sich zudem direkt auf die Performance aus. AI Max kann keine schwache Seite kompensieren. Entscheidend sind nach wie vor Ladezeiten, klare Botschaften und eindeutige Call-to-Actions.

Zielgruppen als Signale nutzen

Zielgruppen werden bei AI-Max-Kampagnen nicht als harte Einschränkung, sondern als Signale genutzt. Mithilfe von Remarketing-Listen und Custom-Segmenten kann Google die Ausspielung besser einordnen. Sie ersetzen jedoch kein klassisches Targeting.

Die Gewichtung dieser Signale erfolgt automatisiert. Eine manuelle Steuerung ist nicht möglich. Umso wichtiger ist es, nur Zielgruppen zu hinterlegen, die inhaltlich wirklich zur Kampagne passen.

Aufgeräumte Kontostruktur und engmaschiges Monitoring sind Voraussetzung

AI-Max-Kampagnen sollten nur in strukturierten und aufgeräumten Konten getestet werden. Überlappende Keywords, doppelte Kampagnen oder uneinheitliche Zieldefinitionen erschweren die Auswertung und führen schnell zu Kannibalisierung. Eine saubere Kontostruktur ist die Grundlage für belastbare Tests.

Bewährte Suchkampagnen sollten parallel weiterlaufen. Sie dienen als Vergleichsbasis und helfen dabei, die Ergebnisse von AI Max realistisch einzuordnen. Ohne diesen Benchmark ist es schwer zu beurteilen, ob AI Max tatsächlich einen Mehrwert liefert oder lediglich bestehende Conversions abgreift.

Suchbegriffe, Landingpages und die Zielerreichung sollten regelmäßig überprüft werden. Auch wenn AI Max viele Prozesse automatisiert, sind diese Kontrollmechanismen essenziell. Auffälligkeiten lassen sich so früh erkennen und gezielt korrigieren.

AI-Max-Kampagnen sollten zudem klar begrenzt getestet werden. Dazu gehören ein definiertes Budget, eine feste Laufzeit und eindeutige Erfolgskriterien. Nur so lassen sich fundierte Entscheidungen darüber treffen, ob und wie AI Max langfristig im Konto eingesetzt werden sollte.

Fazit: Worauf es künftig ankommt

Auch zukünftig wird es nicht ausreichen, sich allein auf die KI zu stützen: Analysen der Performance, Vergleichstests sowie Ziel- und Ergebniskontrollen werden auch künftig entscheidend für die Performance von Kampagnen sein.

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AI-Max-Kampagnen sind kein universelles Erfolgsrezept. Sie können sehr gut funktionieren, müssen es aber nicht. Ausschlaggebend ist weniger der Kampagnentyp selbst, sondern der Kontext, in dem er eingesetzt wird. Branche, Sortiment, Suchverhalten und Datenbasis haben einen deutlich größeren Einfluss, als Google in seiner Produktkommunikation vermittelt.

In der Praxis zeigt sich, dass AI-Max-Kampagnen selbst innerhalb derselben Branche unterschiedlich performen können. In einem E-Commerce-Konto liefern Exact und Phrase Keywords stabile Ergebnisse, während Broad Match kaum Mehrwert bietet. In einem anderen Shop funktioniert genau das Gegenteil. Obwohl beide Konten Produkte verkaufen und ähnliche Ziele nutzen, reagiert der Algorithmus unterschiedlich. Pauschale Empfehlungen greifen hier zu kurz.

AI Max sollte daher nicht als „nächster logischer Schritt“, sondern als Testformat verstanden werden. Es braucht klare Hypothesen, saubere Vergleichskampagnen und realistische Erwartungen. Erst dann lässt sich beurteilen, ob AI Max für ein Konto, Sortiment oder eine Zielgruppe wirklich profitabel ist.

Langfristig wird Google die Automatisierung im Suchnetzwerk weiter ausbauen. Daher wird es umso wichtiger, Erfahrungen zu sammeln und die Grenzen der Systeme zu kennen. AI Max kann eine echte Ergänzung sein, aber nur, wenn das Setup stimmt, die Datenqualität gut ist und der Kontext berücksichtigt wird. Ohne diese Voraussetzungen bleibt die versprochene Effizienz oft aus.

Bist Du unsicher, ob AI Max für Dein Konto sinnvoll ist? Wir prüfen Deine bestehenden Suchkampagnen und zeigen Dir, ob und wie sich AI-Max-Kampagnen sinnvoll integrieren lassen. Nimm jetzt Kontakt mit uns auf, wir helfen Dir gerne weiter.

Bildnachweis: Titelbild: Aan/stock.adobe.com; Bild 2: Screenshot aus Google Ads / Seokratie, Bild 3: InfiniteFlow/stock.adobe.com, Bild 4: faraktinov/stock.adobe.com, Bild 5: : Screenshot aus Google Ads / Seokratie, Bild 6: Mae/stock.adobe.com