ChatGPT Ads Kampagnenstruktur: eine Landingpage, rund 40 Situationen

Die richtige ChatGPT Ads Kampagnenstruktur in Kürze

Die ChatGPT Ads Kampagnenstruktur, mit der wir arbeiten, folgt einer einfachen Regel: eine Kampagne pro Landingpage, darin rund 40 Anzeigengruppen, von denen jede genau eine Gesprächssituation abbildet, mit eigenem Context Hint, eigenem Gebot und zwei Anzeigen. Ziel sind rund 40, für den Start reichen 10 bis 12. Alles wird pausiert angelegt und erst nach Prüfung freigeschaltet.

Das ist keine Vorgabe von OpenAI, sondern unsere Methode aus der Praxis, die Pascal Schildknecht und ich im Webinar und im Kurs zeigen. OpenAI erklärt im Help Center nur die Ebenen: Kampagne, Anzeigengruppe, Anzeige. Wie viele Gruppen sinnvoll sind und wie du sie aufteilst, sagt OpenAI nicht. Genau darum geht es in diesem Beitrag. Die Klickpfade für die allererste Kampagne findest du im Beitrag Werbung in ChatGPT schalten. Hier geht es um die Architektur dahinter.

Die drei Ebenen einer ChatGPT-Ads-Kampagne im Ads Manager

Der Ads Manager unter ads.openai.com zeigt die drei Ebenen als Reiter: Kampagnen, Anzeigengruppen, Anzeigen. Laut OpenAI legt die Kampagne Ziel und Budget fest, dazu Titel, Laufzeit, Zielländer und optional Plattformen und eigene Zielgruppen. Die Anzeigengruppe bündelt ein fokussiertes Thema beziehungsweise einen Intent und enthält die Context Hints. Darunter liegen die einzelnen Anzeigen.

Wichtig für die Struktur: Das Höchstgebot gilt laut OpenAI pro Anzeigengruppe. Und die Context Hints sitzen ebenfalls in der Anzeigengruppe, im deutschen Ads Manager im Feld „Kontexthinweise (optional)“. Damit ist die Anzeigengruppe die Ebene, auf der du Situationen trennst, bewertest und steuerst. Je klarer sie geschnitten ist, desto besser kannst du später entscheiden.

Warum eine Kampagne pro Landingpage

Eine Kampagne pro Landingpage klingt banal, löst aber drei Probleme auf einmal. Erstens bleibt die Messung sauber: Ein Conversion-Ereignis, eine Danke-Seite, eine klare Zahl. Zweitens passen Hints, Anzeigen und Seite zusammen. OpenAI wertet laut eigener Beschreibung auch die Landingpage aus, wenn es um die Auswahl einer Anzeige geht. Drittens kannst du Budgets je Angebot steuern, statt dass ein starkes Produkt ein schwaches im selben Topf verdeckt.

Für die Landingpage selbst gilt aus der Praxis: Oben müssen Versprechen und nächster Schritt sofort sichtbar sein. Wer nach einem Gespräch über einen Hund, der an der Leine zieht, auf deine Seite kommt, muss in Sekunden erkennen, dass er hier richtig ist. Die Seite muss außerdem für den Prüf-Bot von OpenAI erreichbar sein. Login, Geo-Sperren oder aggressive Bot-Abwehr können die Prüfung verhindern.

Wie viele Anzeigengruppen? Warum wir mit rund 40 Situationen arbeiten

Die naheliegende Frage lautet: Wozu 40 Gruppen, wenn eine auch läuft? Die Antwort liegt in der Art, wie man ChatGPT Ads optimiert. Es gibt keinen Suchbegriff-Bericht, keine buchbaren Keywords und Ausschlussbegriffe nur für ausgewählte Werbetreibende. Du kannst also nicht im Nachhinein filtern, nach welchen Gesprächen deine Anzeige erschien. Optimieren heißt deshalb vor allem Auswählen: Situationen behalten, die funktionieren, und Situationen pausieren, die es nicht tun.

Mit einer einzigen Anzeigengruppe hast du nichts zum Auswählen. Mit 40 klar getrennten Situationen siehst du, welche Lagen deine Zielgruppe tatsächlich zum Klicken bringen. In einer Situationen-Kampagne mit 40 Anzeigengruppen lagen die Klickraten je Situation zwischen 4,8 und 10 %. Im Webinar-Vergleich kam die Standardkampagne aus dem Assistenten dagegen auf 2,35 € pro Klick ohne Conversion, die Situationen-Kampagne auf rund 0,10 € pro Klick mit Anmeldungen. Das sind kleine Fallzahlen ohne Garantie, aber das Muster ist deutlich.

Die Zahl 40 ist eine Richtgröße, kein Dogma. Im Konto eines Handwerksbetriebs laufen zum Beispiel 36 Gruppen, weil sich so viele Situationen rund um Wintergärten und Terrassen sauber trennen lassen. Den Fall beschreibe ich im Beitrag ChatGPT Ads im Handwerk. Entscheidend ist nicht die exakte Zahl, sondern dass jede Gruppe eine unterscheidbare Situation abbildet.

Die Core-Matrix: 5 Kategorien mal rund 8 Situationen

Damit 40 Situationen nicht 40 Varianten desselben Gedankens werden, arbeiten wir mit einer festen Matrix. Fünf Kategorien decken unterschiedliche Momente ab, in denen jemand in ChatGPT über ein Problem schreibt. Pro Kategorie suchst du rund acht Situationen. Die Beispiele stammen aus unserem Webinar-Fall einer fiktiven Hundeschule Muster.

Wenn die ersten 40 Situationen laufen und du ausbauen willst, gibt es eine zweite Stufe, die Extended-Matrix. Sie fügt fünf weitere Kategorien hinzu: Dringlichkeit, Skepsis oder Frust, ein auslösendes Ereignis, Überforderung und die Entscheidungsphase. So kommst du auf bis zu 80 Situationen, ohne dich zu wiederholen. Für den Start brauchst du sie nicht.

Situationen finden: die Situationen-Landkarte in vier Schritten

In der zweiten Übung im Webinar bauen die Teilnehmer in zwölf Minuten eine Situationen-Landkarte. Das Ziel sind 10 bis 12 Situationen für den Start. So gehst du vor.

1. 1Kernversprechen und drei Schmerzpunkte notieren. Was verspricht deine Landingpage, und welche drei Probleme löst sie wirklich? Formuliere die Schmerzpunkte aus Sicht der Kunden, nicht aus Sicht des Produkts.
2. 2Zwei bis drei Zielgruppen ableiten. Bei der Hundeschule etwa Ersthalter, Halter eines Tierschutzhundes und Berufstätige mit wenig Zeit. Dieselbe Lage klingt bei jeder Gruppe anders.
3. 3Je vier Fragen als Nutzerzitat schreiben. Schreib so, wie Menschen in ChatGPT tippen, in ganzen Sätzen und mit Vorgeschichte. Daraus werden später die Context Hints.
4. 4Nach Nähe zum Kauf sortieren. Ordne jede Situation einer Phase von 1 (Problem bemerkt) bis 5 (kurz vor der Entscheidung) zu. So siehst du, ob du nur frühe oder auch kaufnahe Situationen abdeckst.

Aus jeder Situation wird ein Context Hint. Unsere Schablone lautet: Der Nutzer schildert …, ist frustriert, weil …, und möchte wissen … Starte mit 2 bis 5 Sätzen und miss die ideale Länge später im eigenen Konto. Wie gute und schlechte Hints aussehen, zeige ich im Beitrag über Context Hints.

Der Nutzer schildert, dass sein Hund an der Leine zieht und bei Hundebegegnungen bellt. Klassische Ratschläge wie Stehenbleiben haben versagt, und er möchte die echte Ursache für den Stress seines Hundes verstehen.

So ist eine Anzeigengruppe aufgebaut: Hint, Gebot, zwei Anzeigen, klarer Name

Jede Anzeigengruppe folgt demselben Bauplan. Das macht die Kampagne lesbar und die Auswertung einfach.

• Ein klarer Name. Wir nutzen Namen nach dem Muster EMOTION_frustration, BUYING_STAGE oder TRIGGER plus Kurzbeschreibung. So erkennst du in der Auswertung sofort, welche Art von Situation gut läuft.
• Ein Context Hint für genau eine Situation. Zwei Situationen bedeuten zwei Anzeigengruppen. Sonst weißt du später nicht, welche Lage die Klicks gebracht hat.
• Ein eigenes Gebot. Aus der Praxis starten wir mit einem manuellen CPC von 18 bis 19 Cent. OpenAI empfiehlt offiziell 3 bis 5 US-Dollar als Start-CPC. Keiner der Werte ist eine Garantie. Mehr dazu im Beitrag über die Gebotsstrategie bei ChatGPT Ads.
• Zwei klar verschiedene Anzeigen. Zum Beispiel eine Frage gegen einen direkten Nutzen. Dazu testest du zwei Bilder. Ähnliche Varianten liefern keine Erkenntnis.

Für die Anzeigen gelten im Ads Manager Titel maximal 50 Zeichen (ideal 20 bis 35) und Text maximal 100 Zeichen (ideal 30 bis 48). Das Bild ist quadratisch mit 1200 × 1200 Pixeln. Wie die sechs Bestandteile einer Anzeige zusammenspielen, zeigt die Anatomie einer ChatGPT-Anzeige. Mehr Textbeispiele mit Vorher und Nachher findest du in ChatGPT Ads Beispiele.

Wie lange dauert der Aufbau? Rund 22 Minuten pro Anzeigengruppe

Ehrlich gesagt: Die Struktur kostet Zeit. Von Hand rechnen wir mit rund 22 Minuten pro Anzeigengruppe, wenn du sie gründlich baust.

Bei 40 Gruppen sind das 880 Minuten, also knapp 15 Stunden oder rund 1,8 Arbeitstage. Deshalb starten wir mit 10 bis 12 Situationen und bauen innerhalb von sieben Tagen auf rund 40 aus. Wer das nicht von Hand machen will: Pascal und ich haben mit AI AdBase einen Agenten namens Sandy gebaut, der aus Ziel-URL und Tagesbudget bis zu 80 Anzeigengruppen und 160 Anzeigen erstellt und alles pausiert über die OpenAI-Ads-API anlegt. In der Live-Demo dauerte das rund 9 Minuten. AI AdBase ist noch in der Beta, unabhängig und nicht mit OpenAI verbunden. Die Zeitangabe stammt aus einer Live-Demo und ist kein garantierter Wert. Die Methode funktioniert auch komplett von Hand.

Ausbau und Skalierung: von 12 auf 40 und darüber hinaus

Eine gute Struktur wächst in festen Schritten. Wichtig ist die Reihenfolge, damit du nicht mehrere Hebel gleichzeitig bewegst.

1. 1Start mit 10 bis 12 Situationen. Verteile sie über die fünf Kategorien der Core-Matrix, damit du früh siehst, welche Art von Lage funktioniert.
2. 2Innerhalb von sieben Tagen auf rund 40 ausbauen. Lege neue Gruppen pausiert an, prüfe sie und schalte sie dann frei.
3. 3Zweimal pro Woche auswerten. Wir prüfen montags und donnerstags, sortieren nach Ausgaben und ändern pro Termin nur einen Hebel je Gruppe.
4. 4Schwache Situationen pausieren. Kostet eine Gruppe mehr als das Doppelte deines Zielwerts ohne Conversion, pausieren wir sie. Bei einem Zielwert von 20 € also nach 40 € ohne Anfrage. Das ist eine Faustregel, keine OpenAI-Vorgabe.
5. 5Gewinner per Reverse Engineering vervielfältigen. Nimm drei Gewinner-Gruppen und schreibe zu jeder fünf neue, verwandte Hints. Das ergibt 15 neue Anzeigengruppen.
6. 6Skalieren in fester Reihenfolge. Erst breiter (mehr gute Situationen), dann höher (Gebote der Gewinner in kleinen Schritten anheben), dann mehr Budget.

Für die Auswertung brauchst du saubere Conversions. Ohne Messung kannst du Situationen nur nach Klicks beurteilen, und das führt oft zu falschen Entscheidungen. Die Einrichtung beschreibe ich im Beitrag Conversion-Tracking für ChatGPT Ads.

Typische Fehler in der Kampagnenstruktur

• Die Standardkampagne aus dem Assistenten laufen lassen. Sie ist bequem, bildet aber kaum Situationen ab. In unserem Vergleich war sie die teuerste Variante.
• Mehrere Landingpages in einer Kampagne. Dann vermischen sich Angebote, Hints und Conversions, und keine Zahl ist mehr eindeutig.
• Fast identische Anzeigengruppen. Dreißig Varianten derselben Formulierung verteilen das Budget, ohne eine neue Erkenntnis zu liefern.
• Zwei Situationen in einem Hint. Dann weißt du nicht, welche Lage gewirkt hat, und kannst nicht gezielt pausieren.
• Nur eine Anzeige pro Gruppe. Ohne Vergleich lernst du nichts über Botschaften. Zwei klar verschiedene Anzeigen sind das Minimum.
• Live statt pausiert anlegen. Ein Tippfehler im Link oder eine unpassende Anzeige kostet sofort Geld. Lege alles pausiert an und schalte nach der Prüfung frei.
• Alles gleichzeitig ändern. Wer Gebot, Hint und Anzeige am selben Tag ändert, kann den nächsten Ausschlag nicht mehr erklären.

Checkliste: deine ChatGPT-Ads-Kampagnenstruktur vor dem Start

1. 1Branche geprüft. Gesundheits-, Finanz- und Rechtsdienstleistungen sind außerhalb der USA grundsätzlich verboten. Die Details stehen in den ChatGPT Ads Richtlinien.
2. 2Landingpage bereit. Versprechen und nächster Schritt oben sichtbar, Seite für den Prüf-Bot erreichbar.
3. 3Eine Kampagne pro Landingpage angelegt. Mit Conversion-Ereignis verknüpft und Tagesbudget gesetzt. In unseren Kampagnen lagen wir bei 15–25 € pro Tag, das Minimum zeigt der Ads Manager.
4. 410 bis 12 Situationen aus der Core-Matrix. Verteilt über alle fünf Kategorien, jede mit eigenem Namen.
5. 5Ein Hint pro Gruppe, 2 bis 5 Sätze. Aus Sicht der Person geschrieben, nicht aus Sicht des Anbieters.
6. 6Zwei Anzeigen und zwei Bilder pro Gruppe. Klar verschieden, innerhalb der Zeichengrenzen.
7. 7Gebot, Zielwert und Pausier-Regel festgelegt. Vor dem Start, nicht danach.
8. 8Alles pausiert angelegt. Erst nach Prüfung freischalten, dann innerhalb von sieben Tagen auf rund 40 Situationen ausbauen.

Mit dieser Struktur hast du die Grundlage, auf der jede weitere Optimierung aufbaut. Welche Ergebnisse wir damit bisher gesehen haben und wo die Grenzen liegen, beschreibe ich im Beitrag ChatGPT Ads Erfahrungen.