Darum steigen (und fallen) nach Strategie-Änderungen oft Conversions & Klicks in Google Ads

Viele Konten zeigen nach größeren Änderungen ein kurzes Hoch – mehr Conversions, mehr Klicks – und wenige Tage später den Rückgang. Dieses Muster ist real und resultiert aus Lern-/Neu-Kalibrierungsphasen der Gebots- und Auslieferungssysteme von Google. (Google Hilfe)

Was passiert technisch?

• Lernphase: Nach neuen Kampagnen oder tiefen Änderungen (Ziele, Budgets, Gebotsstrategie, Feed) testet Google zunächst Umfelder mit hoher Abschlusswahrscheinlichkeit, um schnell verlässliche Daten zu sammeln. Sobald genügend Signale vorhanden sind, weitet das System die Reichweite; die Durchschnitts-CR sinkt häufig. Dauer: typischerweise einige Tage bis rund 1–2 Wochen (abhängig von Daten/Conversion-Zyklus). (Google Hilfe)
• Ziel-ROAS-Logik: Smart Bidding bei tROAS optimiert, um den Ziel-ROAS zu erreichen und möglichst viel Wert bei diesem Ziel zu liefern – nicht zwingend zu „überperformen“. Ist der Zielwert erreicht/zu hoch gewählt, kann das System Gebote/Volumen drosseln, um das Ziel zu halten (Trade-off: Effizienz vs. Reichweite). (Google Hilfe)

In dieser Grafik sieht man deutlich 2 Änderungen (grüne Pfeile) und die resultierenden Auswirkungen mit steigenden Conversions und Einbruch

 

Typische Auslöser, die das erneute Lernen starten

Nach (größeren) Änderungen in Google Ads beobachten viele Werbetreibende zunächst einen sprunghaften Anstieg bei Conversions und Klicks – gefolgt von einer spürbaren Normalisierung oder einem Rückgang bei Einhaltung des Budgets. Dieses Muster ist kein Zufall, sondern Ausdruck der Lern- und Neukalibrierungsphase der automatischen Gebotsstrategien (Smart Bidding). In dieser Phase testet das System zunächst konservativere Umfelder mit hoher Abschlusswahrscheinlichkeit, um schnell robuste Signale zu sammeln; sobald genügend Daten vorliegen, wird die Reichweite schrittweise erweitert, wodurch sich die Durchschnittswerte „glätten“. Die Dauer hängt vom Datenvolumen, den Conversion-Zyklen und der Strategie ab und bewegt sich praktisch oft im Bereich weniger Tage bis rund ein bis zwei Wochen.

Leistungsschwankungen treten besonders dann auf, wenn Sie zentrale Stellschrauben verändern: Gebotsstrategie oder Zielwerte (tCPA/tROAS), deutliche Budgetänderungen, Kampagnen-/Asset-Struktur, Pausen und Neustarts, aber auch Eingriffe in Produktfeed und Merchant Center (Titel, Attribute, Verfügbarkeit, Ablehnungen). Jede dieser Anpassungen kann das Lernen neu anstoßen und temporär Volatilität verursachen. Zudem wirken externe Faktoren wie Saison, Wettbewerb oder Plattform-Signale (z. B. iOS-Messung) auf die Aussteuerung.

Wesentlich für Shopping und Performance Max ist die Datenqualität: Vollständige, aktuelle, spezifikationskonforme Produktdaten sind das Rückgrat der Auslieferung; Fehler, Inkonsistenzen oder veraltete Informationen können Sichtbarkeit und Performance direkt beeinträchtigen. Prüfen Sie daher kontinuierlich Titel, GTIN, Preis-/Lagerbestände und Merchant-Center-Hinweise zu Produktproblemen. Man sagt ab mittleren 2-Stelligen Conversions kann das System  besser Arbeiten.

Ein wichtiger Sonderfall betrifft Ziel-ROAS: Smart Bidding optimiert darauf, Ihren vorgegebenen ROAS zu erreichen – nicht darauf, ihn zwingend zu übertreffen. Ist der Zielwert erreicht oder zu ambitioniert gewählt, kann das System Gebote und Reichweite bewusst begrenzen, um die Effizienz zu halten; mehr Effizienz geht dann zulasten des Volumens. Umgekehrt erhöht ein moderater, schrittweiser Absenk-Impuls des tROAS die Teilnahme an Auktionen und kann Volumen zurückbringen. Planen Sie Anpassungen deshalb in Etappen und geben Sie dem System Zeit zur Stabilisierung.

Praktisch bedeutet das für Sie: Nach substanziellen Änderungen bewahren Sie idealerweise 7–14 Tage Ruhe, dokumentieren alle Eingriffe sauber in der Change-History und legen fixe Review-Zeitpunkte (z. B. Tag 3/7/14) fest, statt täglich nachzujustieren. Prüfen Sie in der Diagnose zuerst Budgetbegrenzungen, Zielwerte und Tracking-Signale, dann Feed-/Inventarthemen und die Landing-Page-Qualität. So vermeiden Sie, den Lernprozess wiederholt zurückzusetzen, und schaffen die Grundlage für eine stabilere, insgesamt bessere Performance. (Google Hilfe)

Warum wirkt das wie eine „Honeymoon-Phase“?

Zu Beginn testet das System konservativer in Kontexten mit hoher Kaufabsicht, um robuste Signale zu gewinnen; nach der Ausweitung werden die Ergebnisse „glatter“ – scheinbar ein Einbruch, tatsächlich Statistik & Skalierung. (In der Fachcommunity wird dies umgangssprachlich „Honeymoon“ genannt.) (Reddit)

Praxis-Playbook: So gehen Sie mit Schwankungen um

1. Geduld & Disziplin
   Nach großen Änderungen 7–14 Tage keine weiteren Eingriffe; häufiges Tweaken setzt die Lernphase immer wieder zurück. (Google Hilfe)
2. tROAS pragmatisch steuern
   Ziel nur schrittweise (±10–20 %) anpassen; zu hohe Zielwerte reduzieren Volumen. Eher iterativ annähern als sprunghaft umstellen. (Google Hilfe)
3. Feed- & Datenqualität priorisieren (Shopping/PMax)
   Vollständige, aktuelle Produktdaten (Titel, GTIN, Preis/Verfügbarkeit) minimieren Re-Einstufungen und halten die Performance stabil. (Google Hilfe)
4. Conversion-Tracking sauber halten
   Ziele, Zählweise und Verzögerungen (z. B. iOS-Modeling) prüfen – falsche/verspätete Signale destabilisieren Smart Bidding. (Google Hilfe)
5. Budgets in Etappen bewegen
   Große Budget-Sprünge erhöhen Volatilität; Staffeln stabilisiert. (Google Hilfe)
6. Change-History & Review-Kadenzen
   Änderungen dokumentieren; feste Reviews an Tag 3/7/14 statt täglicher Ad-hoc-Reaktionen. (Google Hilfe)

Systematische Fehlersuche bei Einbrüchen

• Budget & Pacing: Begrenzungen? Unerwartete Aussteuerung? (Google Hilfe)
• Gebotsstrategie/Zielwerte: Realistisch für Nachfrage/Marge? tROAS zu hoch → Volumen sinkt. (Google Hilfe)
• Feed/Inventar: Preisänderungen, Out-of-Stock, Ablehnungen, neue Varianten. (Google Hilfe)
• Tracking/Attribution: Konsistenz der Conversion-Aktionen und Attributionsmodelle. (Google Hilfe)
• Landingpages: Ladezeit, Relevanz, Policy/UX-Änderungen prüfen. (Google Hilfe)

Erwartungsmanagement für Stakeholder

• Lernphase proaktiv kommunizieren (Zeithorizont: Tage → wenige Wochen) und Review-Zeitpunkte definieren statt Mikromanagement. (Google Hilfe)
• Mess-Disziplin: Changes loggen, Ziel-Metriken pro Phase (z. B. toleranterer CPA/CAC in der Lernphase), klare Go/No-Go-Schwellen. (Google Hilfe)

Kurzfazit

Der „Anstieg-dann-Rückgang“ nach Änderungen ist normal und Ausdruck der Neu-Kalibrierung. Wenn Sie Ruhe bewahren, Datenqualität sichern, Zielwerte & Budgets dosiert bewegen und tROAS als Effizienz-Ziel mit Volumen-Trade-off verstehen, stabilisieren sich Ihre Kampagnen und liefern verlässlicher bessere Ergebnisse. (Google Hilfe)

Weiterführend (offizielle Ressourcen & Troubleshooting): Smart-Bidding-Lern-/Ramp-Up-Hinweise, tROAS-Doku sowie Ursachenanalyse für Schwankungen. (Google Hilfe)