Case Study: Google-Ads-Restrukturierung im B2B-Handel

Das Wichtigste in Kürze

Ein mittelständischer B2B-Händler für Lagertechnik arbeitete über Jahre mit einem historisch gewachsenen Google-Ads-Konto. Kampagnen, Produktgruppen und Suchintentionen waren nur begrenzt voneinander getrennt; das Conversion-Tracking war unvollständig. Nach einer strukturierten Analyse, der Überarbeitung von Kampagnen, Suchanfragen, Produktfeed und Tracking sowie begleitenden UX-Empfehlungen entwickelte sich der in Google Ads ausgewiesene ROAS von rund 1,5 auf einen Korridor von 4,0 bis 5,0. Im betrachteten Kampagnenmix sank der durchschnittliche CPC um rund 20 bis 35 Prozent.

Die Fallstudie zeigt nicht eine einzelne „Wundermaßnahme”, sondern ein zusammenhängendes Optimierungsprogramm. Die Kennzahlen sind Ergebnis mehrerer parallel umgesetzter Maßnahmen; einzelne Wirkungsbeiträge wurden nicht isoliert kausal gemessen.

Ausgangslage

Der Kunde ist ein mittelständischer B2B-Händler für Lagertechnik im DACH-Raum. Das Sortiment umfasst mehrere tausend Produkte; der Online-Shop und das Google-Ads-Konto bestanden bereits seit vielen Jahren.

Bei Übernahme war das Konto organisch gewachsen. Die Kampagnen liefen, ließen sich aber nur eingeschränkt nach Produktbereich, Suchintention, Kosten und Conversion-Wert steuern. Die wesentlichen Ausgangspunkte waren:

• Historisch gewachsene Suchkampagnen: Produkte, Themen und Suchintentionen waren teilweise in denselben Kampagnen gebündelt.

• Unvollständige Anzeigen-Assets: Sitelinks, Zusatzinformationen und strukturierte Snippets wurden nicht systematisch genutzt.

• Überwiegend manuelle Gebotssteuerung: Wegen lückenhafter Conversion-Daten war eine wertbasierte Automatisierung zunächst nicht belastbar möglich.

• Unvollständiges Tracking: Nicht alle relevanten Conversion-Signale und -Werte wurden konsistent erfasst.

Im Ausgangszustand lag der in Google Ads ausgewiesene ROAS bei rund 1,5. Die zentrale Herausforderung war daher nicht nur Effizienz, sondern Transparenz: Welche Produktgruppen, Suchanfragen und Kampagnen erzeugten tatsächlich relevanten Conversion-Wert?

Der Ansatz: erst Datenbasis, dann Skalierung

Statt bestehende Kampagnen punktuell weiter zu bearbeiten, begann die Arbeit mit einer Bestandsaufnahme. Ziel war eine Struktur, die Budgets, Suchanfragen, Conversion-Werte und Optimierungen nachvollziehbar macht.

Phase 1: Strategie und Sortimentsanalyse

Zu Beginn wurden Sortiment, wirtschaftliche Prioritäten, Suchintentionen und Wettbewerbsumfeld analysiert. Nicht jedes Produkt war für bezahlte Reichweite gleich geeignet. Für die Auswahl spielten insbesondere Nachfrage, Produktmarge, Wettbewerbsdichte, Lieferfähigkeit und die Qualität der Zielseite eine Rolle.

Phase 2: Konto und Daten restrukturieren

• Kampagnentrennung: Produktbereiche und Suchintentionen wurden klarer voneinander getrennt. Damit ließen sich Budgets, Suchbegriffe und Ergebnisse differenzierter auswerten.

• Suchanfragen und Ausschluss-Keywords: Unpassende oder wenig qualifizierte Suchbegriffe wurden systematisch identifiziert und ausgeschlossen. Dadurch konzentrierte sich der Traffic stärker auf relevante Suchanfragen.

• Conversion-Tracking: Die Erfassung relevanter Conversions wurde überprüft, vervollständigt und als Grundlage für die weitere Steuerung validiert.

• Gebotsstrategien: Conversion-basierte Gebotsstrategien wurden schrittweise erst dann eingesetzt, als die Datenbasis eine aussagekräftige Bewertung zuließ.

• Produktfeed: Titel, Attribute und Kategorisierung der Produktdaten für Shopping-Kampagnen wurden überarbeitet, um die Zuordnung und Ausspielung der Produkte zu verbessern.

• Anzeigen-Assets: Relevante Zusatzinformationen und Verlinkungen wurden strukturiert ergänzt, damit Anzeigen die jeweiligen Produkt- und Nutzungskontexte besser abbilden.

Phase 3: Zielseiten und Conversion-Pfad

Die Arbeit endete nicht im Ads-Konto. Parallel wurden Empfehlungen für Landingpages und die Shop-UX entwickelt. Dazu gehörten unter anderem die Verständlichkeit von Produktinformationen, die Auffindbarkeit relevanter Varianten und eine klarere Führung im Conversion-Pfad. Denn ein niedrigerer Klickpreis verbessert die Wirtschaftlichkeit nur dann nachhaltig, wenn die Zielseite passende Besucher auch in qualifizierte Anfragen oder Bestellungen überführt.

Die Ergebnisse

Nach Abschluss der Restrukturierung und einer mehrmonatigen Lern- und Optimierungsphase entwickelte sich der in Google Ads ausgewiesene ROAS von rund 1,5 auf einen Korridor von 4,0 bis 5,0. Der erfasste Conversion-Wert je Werbe-Euro lag damit bei etwa dem 2,7- bis 3,3-Fachen des Ausgangsniveaus.

• ROAS: Entwicklung von etwa 1,5 auf 4,0 bis 5,0 im betrachteten Zeitraum.

• CPC: Rückgang des durchschnittlichen Klickpreises im betrachteten Kampagnenmix um rund 20 bis 35 Prozent gegenüber dem Ausgangszeitraum.

• Steuerbarkeit: Produktgruppen, Suchanfragen und Kampagnen konnten wesentlich klarer nach Kosten, Conversion-Wert und strategischer Relevanz bewertet werden.

Die CPC-Entwicklung fiel zeitlich mit der präziseren Kontostruktur, der Suchanfragen-Bereinigung, dem überarbeiteten Feed und angepassten Gebotsstrategien zusammen. Marktveränderungen, Sortimentsverschiebungen und weitere externe Einflussfaktoren lassen sich in einer laufenden Praxisumsetzung jedoch nicht vollständig isolieren.

Deutlichere Effekte wurden nach etwa sechs Monaten sichtbar. Bei historisch gewachsenen Konten braucht die Umstellung Zeit: Tracking muss validiert, Daten müssen gesammelt und automatisierte Strategien müssen über ausreichend Conversion- und Zyklusdaten bewertet werden. Die Zusammenarbeit besteht seit mehreren Jahren; die Entwicklung stabilisierte sich im weiteren Verlauf auf dem beschriebenen Niveau.

Die Stolpersteine

Eine Restrukturierung verläuft selten linear. In diesem Projekt waren drei Themen besonders iterativ:

• Produktauswahl: Die Frage, welche Artikel aus einem Sortiment mit mehreren tausend Positionen beworben werden sollten, war ein fortlaufender Abwägungsprozess zwischen Marge, Nachfrage, Wettbewerbsdichte, Lieferfähigkeit und Zielseitenqualität.

• Kampagnentypen: Nicht jeder Kampagnentyp passte zu jedem Produktbereich. Die Zielstruktur entstand durch systematische Tests und nicht durch die Übernahme eines allgemeinen Standardaufbaus.

• Lernphasen und Gebotssteuerung: Nach Änderungen an Automatisierung oder Zielen können Ergebnisse zunächst schwanken. Häufige oder größere Eingriffe können die Lernphase verlängern. Änderungen wurden daher gebündelt und anhand von Datenvolumen sowie Conversion-Zyklus bewertet.

Was dieser Fall zeigt

Historisch gewachsene B2B-Ads-Konten können über längere Zeit funktional sein und dennoch erhebliche Steuerungs- und Effizienzpotenziale enthalten. Der entscheidende Schritt ist nicht, möglichst viele Kampagnentypen einzusetzen. Entscheidend ist eine belastbare Datenbasis, eine Struktur entlang wirtschaftlich sinnvoller Produkt- und Suchintentionen sowie ein Prozess, der Tests und Lernphasen zulässt.

Die Ergebnisse lassen sich nicht einer einzelnen Maßnahme zuschreiben. Kampagnenstruktur, Suchanfragen-Bereinigung, Tracking, Feed-Optimierung, Gebotssteuerung und Zielseitenarbeit wurden als zusammenhängendes Optimierungsprogramm umgesetzt. Gerade dieses Zusammenspiel machte die Performanceentwicklung nachvollziehbar und dauerhaft steuerbar.

So wurden die Kennzahlen eingeordnet

Die Ergebnisse beziehen sich auf den Google-Ads-Account eines mittelständischen B2B-Händlers für Lagertechnik im DACH-Raum. Angaben zu Kunde, absoluten Budgets, Umsätzen, Zeiträumen und einzelnen Produktgruppen werden aus Vertraulichkeitsgründen nicht vollständig veröffentlicht.

• ROAS bezeichnet in dieser Fallstudie den in Google Ads erfassten Conversion-Wert geteilt durch die Werbekosten. Er ist keine direkte Aussage über Deckungsbeitrag oder Gewinn.

• CPC bezeichnet den durchschnittlichen Kostenwert pro Klick im jeweils betrachteten Kampagnenmix.

• Die Vergleichbarkeit wurde erst nach Validierung des Conversion-Trackings, Bereinigung relevanter Ausreißer und einer ausreichenden Beobachtungszeit hergestellt.

• Vergangene Ergebnisse sind keine Garantie für vergleichbare Ergebnisse in anderen Konten. Wettbewerbsumfeld, Sortiment, Marge, Datenqualität, Conversion-Zyklus, Budget und Zielseitenqualität beeinflussen die Ergebnisse wesentlich.

Häufige Fragen

Wie lange dauert eine Google-Ads-Restrukturierung?

Der operative Umbau kann wenige Wochen dauern. Bis Ergebnisse belastbar eingeordnet werden können, ist häufig ein längerer Zeitraum erforderlich. In diesem Fall wurden deutlichere Effekte nach rund sechs Monaten sichtbar. Entscheidend sind unter anderem Datenqualität, Conversion-Volumen, Kaufzyklus und Umfang der Änderungen.

Warum nicht einfach das bestehende Konto weiter optimieren?

Bei gewachsenen Konten ohne klare Struktur und mit lückenhaftem Tracking kann punktuelles Nachjustieren die Ursachen verdecken. Eine saubere Bestandsaufnahme und gezielte Restrukturierung schaffen oft erst die Voraussetzung, Budgets und Maßnahmen nachvollziehbar zu steuern.

Funktioniert der Ansatz auch mit kleinerem Budget?

Die Grundprinzipien gelten unabhängig vom Budget: relevante Produktauswahl, klare Struktur, sauberes Tracking und präzise Suchanfragen. Bei kleineren Budgets dauert es meist länger, bis ausreichend Daten für belastbare Aussagen oder automatisierte Gebotsstrategien vorliegen.

Welche Rolle spielte die Landingpage-Optimierung?

Sie war Teil des Gesamtansatzes. Ads-Performance entsteht aus dem Zusammenspiel von Anzeige, Suchintention, Zielseite und Conversion-Pfad. Die Wirkungsbeiträge einzelner Maßnahmen wurden nicht isoliert gemessen; die UX-Empfehlungen unterstützten jedoch die Verbesserung des gesamten Conversion-Prozesses.

Bedeutet ein ROAS von 4,0 automatisch, dass eine Kampagne profitabel ist?

Nein. Ein ROAS von 4,0 bedeutet, dass auf einen Werbe-Euro vier Euro erfasster Conversion-Wert entfallen. Ob dies profitabel ist, hängt unter anderem von Bruttomarge, Versand, Retouren, Vertriebskosten, Stornos und weiteren Kosten ab. Für die Steuerung sollte der Ziel-ROAS deshalb an der tatsächlichen Wirtschaftlichkeit ausgerichtet werden.

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Redaktioneller Hinweis

Diese Fallstudie beschreibt die Entwicklung eines anonymisierten Einzelfalls. Sie dient der Information und stellt keine Zusage oder Garantie künftiger Ergebnisse dar. Die tatsächliche Google-Ads-Performance ist stets abhängig von Markt, Sortiment, Budget, Tracking, Datenqualität, Zielseite und operativer Umsetzung.