Wo bei Search-Kampagnen auf einer riesigen Site starten? Dein GA4 weiß es längst.

Ein Kunde hat mir mal eine Site mit rund zehntausend Landingpages übergeben, und dazu eine Frage. Wo fangen wir mit Search an? Die Standard-Agenturantwort höre ich seit zwanzig Jahren. Schalt eine breite Kampagne über die ganze Site und lass Google das sortieren. Ich habe auch oft genug hinter dieser Antwort aufgeräumt, um zu wissen, was sie kostet. Sie verbrennt Budget auf Seiten, die nie eine Chance hatten zu konvertieren, drückt den ROAS des Kontos unter sein Ziel und vergiftet die Lernphase, bevor irgendwer einen einzigen Report liest.

Bevor also ein Cent das Konto verlässt, lasse ich jede Landingpage beweisen, dass sie sich einen bezahlten Klick leisten kann. Der Beweis stützt sich auf zwei Dinge, die du längst hast. Einen GA4-Export deiner Landingpages und einen Crawl deiner Site. Zurück kommt eine gerankte Liste der Seiten, die sich für eine Search-Kampagne lohnen, jeweils mit dem exakten max. CPC, den sich jede leisten kann. Dazu kommt ein sauberer „Hier nicht bieten“-Stapel für Seiten, auf denen sich Paid Search wirtschaftlich nicht rechnet. Kein Keyword-Tool, kein Bauchgefühl, kein „schalten wir einfach Dynamic Search Ads ein und schauen mal“.

Das ist der ganze Artikel. Unten lasse ich die Pipeline von Anfang bis Ende laufen und zeige dir den tatsächlichen Output jedes Schritts. Die GA4-Zeilen, die max.-CPC-Rechnung auf einer einzigen Zeile, die Crawl-Extraktionstabelle, die Priorisierungssortierung davor und danach und die Problemseiten-Diagnose, die eine Seite rettet, die jeder andere löschen würde. Die Zahlen sind durchgehend illustrativ, setz also deine eigenen ein. Der Output ist exakt so aufgebaut, wie die Tools ihn zurückliefern.

Die eine Zahl, die alles entscheidet

Jede Landingpage hat eine Obergrenze: den höchsten Preis, den du für einen Klick zahlen kannst und dabei noch deine Zieleffizienz triffst. Berechne diese Obergrenze für jede Seite, und die ganze Priorisierung ergibt sich von selbst aus der Rechnung:

Ein durchgerechnetes Beispiel, direkt aus der Formel. Eine Kategorieseite konvertiert mit 2 %, hat im Schnitt eine 1.000-€-Bestellung, und du bist bereit, 10 % des Umsatzes für Werbung auszugeben (ein 10× ROAS):

maxCPC = 0,10 × 0,02 × 1.000 € = 2,00 €.

Wenn du lieber in ROAS denkst, rechnet sich dasselbe um zu maxCPC = CR × AOV / ROAS = 0,02 × 1.000 / 10 = 2,00 €. Dieselbe Zahl, wähl die Form, die deinem Kopf gefällt. (Illustratives Beispiel.)

Diese 2,00 € sind das Urteil. Vergleich sie mit dem realen durchschnittlichen CPC in deinem Konto für diesen Markt, und die Seite sortiert sich selbst. Liegt er deutlich über dem Durchschnitt, baust du die Seite. Liegt er darunter, kann die Seite sich nicht tragen. Liegt er weit darunter, kommt die Seite gar nicht erst infrage. Alles, was folgt, produziert nur diese Zahl für jede Seite, zuverlässig, und liest das Ergebnis ab.

Die Pipeline auf einen Blick

Fünf Schritte. Für jeden, was du tust, was du dir ansiehst und warum. Jeder Schritt existiert, um eine bestimmte Frage über eine Seite zu beantworten.

Jetzt dieselben fünf Schritte, einer nach dem anderen, jeder mit dem Output, den er produziert.

Schritt 1 · Der GA4-Export, wie er landet

Du brauchst keinen ausgefeilten Report. In GA4 öffnest du Explorativ → leer → Freie Form, Dimension Landingpage + Query-String, Metriken Sitzungen, Schlüsselereignisse / Conversions, Gesamtumsatz. Füg Transaktionen hinzu, wenn du sie hast; andernfalls kommt der AOV aus Umsatz ÷ Conversions. Ein Filter vorab. Produktdetailseiten ausschließen und Kategorie- und Collection-Seiten behalten. Du bestimmst gerade, welche Seiten Traffic wert sind, und auf den meisten Sites sind das Kategorieseiten, keine einzelnen Produktseiten. Produktseiten in den Export zu mischen verzerrt jeden AOV und jede CR, die du berechnest.

So sehen vier repräsentative Zeilen nach dem Export aus, mit abgeleiteter CR und abgeleitetem AOV:

Landingpage         Sitzungen  Conv.  CR     Umsatz    AOV
/cordless-vacuums       8.140    163  2,0 %  68.460 €  420 €
/winter-tyres           5.020    156  3,1 %  28.080 €  180 €
/sleeping-bags         12.300    135  1,1 %  12.825 €   95 €
/phone-cases            9.800    137  1,4 %   2.192 €   16 €

(Illustratives Beispiel.) CR ist Conversions ÷ Sitzungen; AOV ist Umsatz ÷ Conversions. Das ist der gesamte Input, den die Formel aus GA4 braucht. Zwei Spalten pro Seite, CR und AOV. Beachte schon jetzt, dass /sleeping-bags die meisten Sitzungen im Set zieht und trotzdem am schlechtesten konvertiert. Merk dir diese Seite; sie wird später zum interessanten Fall.

Schritt 2 · Der Crawl, und die Spalte, die die Arbeit macht

GA4 hat dir gesagt, wie jede Seite performt. Es kann dir nicht sagen, dass eine Seite strukturell hohl ist. Eine „Kategorie“ mit zwei Produkten auf Lager oder eine parametrische Filteransicht, die nie eine Kampagne tragen sollte. Dafür crawlst du. Zwei Wege. Eine KI schreibt dir in fünf Minuten einen Wegwerf-Crawler, oder du nutzt Screaming Frog mit einer Custom-XPath-Extraktion, die du in etwa drei Minuten aufsetzt (vollständiger Mini-Guide im Download am Ende des Artikels). Lass es im List-Modus auf deinem GA4-URL-Set laufen, und es rödelt im Hintergrund, während du etwas anderes tust.

Die eine Spalte, die die Arbeit macht, ist die Produktzahl: wie viele Produktkarten die Seite tatsächlich rendert. Hier ist der Extraktions-Output, gejoint an dieselben vier Seiten, plus eine mehr, die der Crawl flaggt:

URL                Titel                H1                Produkte  Breadcrumb
/cordless-vacuums  Cordless Vacuums …   Cordless Vacuums        48  Home>Floorcare>Vacuums
/winter-tyres      Winter Tyres | …     Winter Tyres            112  Home>Tyres>Winter
/sleeping-bags     Schlafsäcke …        Schlafsäcke               9  Home>Camping>Sleep
/phone-cases       Phone Cases …        Phone Cases             640  Home>Accessories>Cases
/clearance-2019    Clearance            Clearance                 0  Home>Clearance

(Illustratives Beispiel.) Die Dünne-Seiten-Regel erledigt ihren Job auf der Stelle. /clearance-2019 listet null Produkte: eine leere Kategorie, die in GA4 trotzdem Sitzungen sammelt. Wirf jede Seite unter etwa drei Produkten raus, bevor du priorisierst, und diese Geisterseite erreicht nie den Bau-Stapel. In der Praxis ist die Dünne-Seiten-Regel ein einziger Handgriff an einem einzigen Signal. Der Crawl zeigt eine „Kategorie“, die nichts zu verkaufen hat, und du schließt sie vor der Priorisierung aus. Du verschwendest weder Kampagnenbudget noch den Nachmittag eines Analysten an eine Seite, die nichts anzubieten hat.

Schritt 3 · Die beiden joinen, und die Formel auf einer einzigen Zeile

Jetzt führst du die beiden Datensätze zusammen. Joine GA4 und Crawl per URL, und jede Seite trägt sowohl ihre Wirtschaftlichkeit (CR, AOV) als auch ihre Struktur (Produktzahl). Wende maxCPC = Ziel-CRR × CR × AOV auf jede Zeile dieser zusammengeführten Tabelle an. Sieh zu, wie es auf einer einzigen Zeile landet, /cordless-vacuums bei einer Ziel-CRR von 10 %:

maxCPC = 0,10 × 0,020 × 420 € = 0,84 €.

Eine Zeile, eine Obergrenze. Tu es für alle vier Überlebenden, und du erhältst den max. CPC pro Seite, an dem die ganze Entscheidung hängt:

Seite              CR     AOV    CRR   maxCPC = CRR×CR×AOV
/cordless-vacuums  2,0 %  420 €  10 %  0,10 × 0,020 × 420 = 0,84 €
/winter-tyres      3,1 %  180 €  12 %  0,12 × 0,031 × 180 = 0,67 €
/sleeping-bags     1,1 %   95 €  10 %  0,10 × 0,011 ×  95 = 0,10 €
/phone-cases       1,4 %   16 €  10 %  0,10 × 0,014 ×  16 = 0,02 €

(Illustratives Beispiel.) Wenn deine Margen von Seite zu Seite schwanken, kann die Ziel-CRR mitschwanken. /winter-tyres hat hier eine Ziel-CRR von 12 %, weil die Kategorie ein weniger strenges Effizienzziel verträgt. Alles andere ist mechanisch. Du hast jetzt einen max. CPC für jede Seite der Site; der nächste Schritt ist die einzige verbleibende Ermessensentscheidung.

Schritt 4 · Priorisieren: die Sortierung, davor und danach

Ein max. CPC bedeutet für sich genommen nichts. 0,84 € sind in einem Markt großzügig und in einem anderen unbezahlbar. Was entscheidet, ist der Abstand zu dem, was ein Klick dich tatsächlich kostet. Zieh also den realen durchschnittlichen CPC jeder Seite aus dem Google-Ads-Konto. Weist das Konto keinen CPC pro Seite aus, nimm stattdessen den Durchschnitt für den jeweiligen Markt. Stell diesen realen Durchschnittswert neben den max. CPC der Seite.

Davor, der rohe Join mit den Zeilen in der Reihenfolge, in der sie gerade vorliegen, als Plan unlesbar:

Seite              maxCPC  durchschn. CPC
/sleeping-bags     0,10 €  0,45 €
/phone-cases       0,02 €  0,35 €
/cordless-vacuums  0,84 €  0,55 €
/winter-tyres      0,67 €  0,40 €

Danach, sortiert nach Spielraum (maxCPC − durchschn. CPC), werden dieselben vier Zeilen zu einer Arbeitsanweisung, mit dem Urteil in der letzten Spalte:

Zwei Zeilen sind offensichtlich. /cordless-vacuums kann 0,84 € zahlen, wo der Markt 0,55 € kostet: das sind 53 % Spielraum, also baust du die Seite. /winter-tyres ebenso. /phone-cases kann sich nur 0,02 € leisten, wo Klicks 0,35 € kosten. Das funktioniert nicht mal in deinen kühnsten Träumen, also lass die Seite raus und schau nicht zurück. Skalier das von vier Zeilen auf zehntausend, und der Kopf der sortierten Liste ist deine TOP 100–200, die zuerst zu bauenden Seiten, gerankt danach, wie viel Raum sie zum Bieten haben.

Interessant wird es bei der Seite /sleeping-bags. maxCPC 0,10 € gegen einen 0,45-€-Markt, auf dem Papier also „lass es“. Aber /sleeping-bags zog die meisten Sitzungen im ganzen Export, und Schlafsäcke sind eine Kategorie, die offensichtlich verkaufen sollte. Eine verdächtig niedrige CR auf einer Seite, die konvertieren sollte, ist selten ein Nachfrageproblem. Es ist eine Problemseite, und Problemseiten bekommen eine Diagnose, keine Löschung.

Schritt 5 · Problemseiten: die Diagnose, an einer echten Listung

Wenn die Conversion-Rate einer Seite weit unter dem liegt, was die Kategorie liefern sollte, frag warum, bevor du sie verwirfst. Im E-Commerce ist die Antwort meistens die Preiswettbewerbsfähigkeit der Produkte, die die Seite zuerst zeigt. Die ersten 10–20 Produkte, die ein Besucher sieht, sind der gesamte erste Eindruck der Seite. Sind das deine wertschwächsten Artikel, bricht die CR ein, egal wie viel Nachfrage die Seite zieht.

Du liest die Kategorie also genau so, wie der Kunde es tut, in ihrer Standard-Sortierreihenfolge, und prüfst die Preise der Produkte, die sie zuerst listet.

So sieht diese Diagnose auf /sleeping-bags aus, der Seite, die bei maxCPC 0,10 € sitzt. Kopf der Listung, dein Preis gegen den billigsten Wettbewerber, den DataForSEO für dasselbe Produkt fand:

Pos.  Produkt (zuerst gelistet)  Dein Preis  Günstigster Wettbewerber  Differenz
   1  AlpineLite 200 Down Bag         129 €                      99 €  +30 %
   2  TrekWarm Mummy −5°C             115 €                     112 €   +3 %
   3  BaseCamp Synthetic XL            89 €                      92 €   −3 %
   4  ValleyHike Junior                45 €                      47 €   −4 %

(Illustratives Beispiel.) Das Leck sitzt direkt ganz oben. Das Produkt, das bei 12.300 monatlichen Sitzungen als Erstes erscheint, ist 30 % über dem billigsten Marktangebot bepreist. Alles darunter ist wettbewerbsfähig, aber nach einem so schlechten ersten Eindruck scrollt fast niemand weiter. Senk den Preis von AlpineLite auf 105 €, oder ändere die Sortierung, sodass die wettbewerbsfähigen BaseCamp und ValleyHike vorangehen, und die CR klettert zurück auf das normale Niveau der Kategorie. Lass Schritt 3 erneut laufen: der maxCPC steigt über 0,10 €, und die Seite steigt in den Bau-Stapel auf.

Das ist die Schleife, die die meisten Agenturen nie schließen, weil sie in einen Bereich hineinreicht, aus dem Agenturen sich sonst heraushalten. Der Job des Shops (Preise, Merchandising, Sortierreihenfolge) und der Job der Agentur (den Traffic kaufen) sind zwei Hälften einer einzigen Optimierungsschleife. Optimierst du den Einkauf ohne den Shop, bezahlst du für Traffic, der wieder wegsickert.

Nach dem Filter: die Wahl, wie du kaufst

Erst jetzt, mit dem Bau-Stapel in der Hand, wählst du das Wie. AI Max, Dynamic Search Ads, klassisches STAG oder eine Kombination (Broad plus DSA in einer Kampagne). Ob das eine Kampagne ist oder drei oder fünf, hängt vom Kunden und vom Conversion-Volumen ab; respektier die Regel von etwa 30 Conversions pro Kampagne, bevor du splittest. Ich überlasse dir diese Wahl mit Absicht. Der Punkt der ganzen Pipeline ist, dass du sie nach der Wirtschaftlichkeit triffst, nicht davor.

Wofür du dich auch entscheidest, die Regel ist dieselbe. Eine neue Kampagne darf nie auf schlechten Seiten starten. Schwache Landingpages drücken den ROAS des Kontos unter sein Ziel und vergiften die Lernphase. Der Vorfilter beschränkt den Launch auf Seiten, die sich selbst tragen können. Von dort aus baust du die Super-Struktur: Crawl-Daten plus Keyword-Research pro Kategorie via Google Ads API, in Wellen nach Kategorie, Sprache und Reifegrad konstruiert. Diese Super-Struktur ist ein Thema für sich, und ich habe sie in einem eigenen Artikel zur Marktexpansion beschrieben.

Der Teil, der zurück zum Manifest führt

Technisch ist nichts davon neu. Du hättest den GA4-Export, den Crawl, das Preis-Scraping und den Join vor fünf Jahren laufen lassen können. Aber es wäre ein halbes Jahr maßgeschneiderter Entwicklung gewesen, und jeder Vernünftige hätte auf halbem Weg aufgegeben. Zwölf Jahre Programmierarbeit mit der Google Ads API haben mich genau gelehrt, wie solche Projekte sterben. Ich schreibe es jetzt auf, weil Werkzeuge wie Codex, Claude Code und die aktuelle Agenten-Generation daraus einen ganz normalen Dienstag-Workflow gemacht haben: ein Skript, das du über Nacht auf einem Konto laufen lässt.

Das ist die ganze Verschiebung, und sie ist am klarsten, wenn man sie von beiden Seiten zugleich sieht. Die Arbeit des Shops an Preisen und Merchandising und die Arbeit der Agentur an der Werbung fallen zu einer einzigen Schleife zusammen, und beide Hälften lassen sich endlich gemeinsam optimieren. Die Wirtschaftlichkeit ist das, was dich diese Schleife schließen lässt.

FAQ

CTA: Willst du den Bau-Stapel für deine Site, gerankt nach dem, was jede Seite sich tatsächlich leisten kann? Schick mir deinen GA4-Export und wir lassen den Filter zusammen laufen.