Anonymisierte Projektbeispiele mit konsistenter Struktur: Ausgangslage, Vorgehen, Ergebnis und zentrale Learnings.
Welche operative Situation den Handlungsdruck ausgelöst hat.
Welche Entscheidungen und Schritte wirklich umgesetzt wurden.
Welche Wirkung beobachtbar war, ohne künstliche KPI-Show.
Welche übertragbaren Learnings daraus entstehen.
Historisch gewachsene Kampagnen ohne klare Segmentlogik.
Struktur-Neuaufbau, Listing-Fokus.
Deutlich bessere Nachvollziehbarkeit der Budgetwirkung.
Zu viele Kampagnen mit überlappenden Funktionen.
Kampagnenrollen trennen, Suchbegriff-Routine.
Höhere Transparenz über Wirkmechanik und Kostenverteilung.
Mehrere Teams nutzten unterschiedliche KI-Tools ohne gemeinsame Leitplanken.
Use-Case Priorisierung, SOP und Rollenmodell.
Konstantere Qualität in wiederkehrenden Aufgaben.
Unsicherheit, welche Daten in welche Systeme dürfen.
Datenklassifikation, Governance-Regeln.
Mehr Sicherheit in der Datennutzung.
Rankingentwicklung war über Produktgruppen hinweg instabil.
Intent-Cluster, Listing-Überarbeitung.
Stabilere Sichtbarkeit in priorisierten Suchclustern.
Produktbilder wirkten austauschbar und erklärten den Nutzen zu spät.
Message-Framework, Asset-Planung.
Schnelleres Verständnis zentraler Produktvorteile.
Wir schauen gemeinsam, welcher Hebel in Ihrem Fall zuerst umgesetzt werden sollte: Amazon Ads, SEO, eBay Ads oder Prozessautomation.