SEO-Einbruch, Data Lake und KI-gestützte Werbesteuerung
Nach mehreren Anti-Spam-Updates brach die organische wie bezahlte Sichtbarkeit ein — bei einem Geschäftsmodell, das auf kurze Verkaufsphasen angewiesen ist. Die Antwort: eine zentrale Datenbasis, KI-gestützte Analyse und ein lernendes System zur Werbesteuerung.
Ausgangslage
Ein Marktumfeld unter Druck — und ein Monitoring, das für die Geschwindigkeit des Geschäfts zu langsam war.
- Sichtbarkeitseinbruch nach Anti-Spam-Updates — organisch und paid
- Volatile Nachfrage je Event, Künstler und Land
- Manuelles Kampagnen-Monitoring zu langsam für kurze Verkaufsphasen
- Werbedruck belastet die Marge, ohne dass Signale rechtzeitig erkannt werden
Vorgehen
Statt an Symptomen zu drehen, wurde die Datengrundlage neu gebaut — und darauf ein lernendes Steuerungssystem gesetzt.
Zentraler Data Lake
Zusammenführung von First-Party-Daten aus GA4, Search Console, ERP und Ads, angereichert um Drittdaten (Google Trends, Wettbewerbspreise, Marktstatus, TV-Programm).
Neue Kampagnenarchitektur
Länderbudgets nach Verkaufsphasen, Kampagnen auf Künstlerebene, Intent-basierte Anzeigengruppen — automatisiert über API.
KI-Analyse je Ereignis
Bei jeder Bestellung wird ein angereichertes Dossier gebildet und per RAG-gestütztem Prompt analysiert: Preis, Werbung, Angebot, Seitenqualität.
Machine Learning & Momentum-Scoring
Alle 15 Minuten ein Momentum-Score aus Traffic, Impressions, Klicks, Suchintention und Verkäufen; eine Trainingsschicht (u. a. Random Forest) verbessert die Empfehlungen mit der Nutzung.
Ergebnis
Das Zielbild: Werbesteuerung, die auf Verkaufssignale reagiert statt auf Bauchgefühl — automatisiert, in Echtzeit und im Unternehmen verankert.
- Automatisiertes Dossier je neuer Bestellung mit Handlungsempfehlung
- Priorisierte Kampagnenempfehlungen: halten, erhöhen, beobachten, stoppen
- System bleibt im Unternehmen: dokumentiert, im GitLab, übergabefähig
- Zwischenstand: Struktur und Pipeline stehen; Trainingsschicht und Automatisierung in Fertigstellung
Werkzeug
Das Echtzeit-Frühwarnsystem aus diesem Mandat — Architektur, Peak-Erkennung und Adaptionsangebot.
Eingesetzte Hebel
Technische und methodische Werkzeuge, die in diesem Mandat zum Einsatz kamen.
Technisch
Methodik
Wertschöpfungskette nach Porter — im Mandat bearbeitete Aktivitäten
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