Ich bin immer neugierig auf neue Technologien. Als Performance Max und die neuen KI-Funktionen kamen, habe ich sie deshalb sofort getestet. Nach intensiver Arbeit mit den Tools in den letzten Monaten weiß ich jetzt genau, wo sie meinen Alltag erleichtern und wo ich noch genau hinschaue. Ein ehrlicher Erfahrungsbericht aus der Agentur.

Ich liebe es, neue Features auszuprobieren. Wenn Google etwas Neues rausbringt, bin ich meistens einer der ersten, die es testen. Nicht alles klappt direkt wie erwartet, aber das gehört dazu. Und 2026 muss ich sagen: Die Entwicklungen sind reif genug, um wirklich zu helfen. Auch für meine Kunden, bei denen es sich meist um KMU mit kleineren bis mittleren Budgets handelt.

Klar, es gibt weiterhin Herausforderungen. Aber die Tools haben sich entwickelt. Hier ist meine ehrliche Bilanz.

Als PMax kam, habe ich direkt einige Display-Kampagnen zur PMax umgewandelt. Die Idee klang vielversprechend: Eine Kampagne für alle Google Kanäle. Heute ist es für mich zum Standard geworden, auch wenn ich anfangs mit den Zielgruppensignalen bei kleineren Accounts kämpfen musste.

Die Realität ist nämlich: Bei Accounts mit wenig Traffic braucht die KI länger zum Lernen. Die Signale sind nicht immer präzise genug, und ich saß anfangs tatsächlich stundenlang über Suchbegriffsberichten, um herauszufiltern, was die KI falsch verstanden hatte. Aber mit den aktuellen Updates, vor allem der Möglichkeit, negative Keywords zu hinterlegen, hat sich das deutlich verbessert.

Was mich positiv überrascht hat: Sobald die Kampagne läuft, findet die KI Kombinationen, die ich nie getestet hätte. Ein Kunde aus dem Handwerksbereich generiert plötzlich Conversions über YouTube Shorts, obwohl wir dort nie aktiv geschaltet haben. Die KI hat erkannt, dass die Zielgruppe abends kurze DIY-Videos schaut.

Aber ich muss auch ehrlich sagen: Bei sehr komplexen oder erklärungsbedürftigen Produkten greife ich oft noch auf klassische Suchkampagnen zurück. Wenn ein Kunde beispielsweise situationsbedingte Dienstleistungen anbietet, funktioniert die klassische Suchkampagne mit gezielten Keywords und maßgeschneiderten Anzeigentexten oft noch besser. PMax neigt dann dazu, zu breit zu streuen. Hier behalte ich die Kontrolle lieber bei mir.

Bei kleineren Accounts bleibe ich generell wachsam. Die KI braucht Zeit, und manchmal interpretiert sie Signale auch nach Wochen noch nicht optimal. Hier arbeite ich mit engeren Zielgruppenvorgaben und kontrolliere regelmäßiger. 
Ein weiteres Risiko ist die Kannibalisierung. Wenn die PMax parallel zu bestehenden Suchkampagnen läuft und sich die Signale mit den Keywords überschneiden, greifen sich die Kampagnen gegenseitig Traffic ab. Zusätzlich treiben sie auch die Klickpreise in die Höhe, da sie gegeneinander auf die gleichen Keywords bieten. Inzwischen wird von Google die Search-Kampagne bei exakten Keywords priorisiert. Nutzt man die Keywords jedoch weitgehend-passend ist das Risiko der Kannibalisierung nach wie vor da. 

Ich habe mir angeeignet, bestehende Keywords aus klassischen Suchkampagnen bewusst in der ergänzenden PMax auszuschließen, um echte Zusatzpotenziale zu testen, statt bestehende Conversions umzuverteilen. 

Außerdem lässt sich bei der PMAX über die Kanalleistung einsehen, über welchen Channel die Impressionen, Klicks und Conversions erzielt werden (siehe auch im Bild unten). Auch das kann hilfreich zur Entscheidungsfindung sein, in der Frage PMAX vs. Search.

AI Max für Search teste ich bei ausgewählten Kunden, aber ich würde es nicht pauschal als Gamechanger für jeden Account bezeichnen. Die Technologie hat Potenzial, birgt aber auch Risiken, die man kennen muss.
Die Idee ist simpel: Die KI versteht nicht nur das gebuchte Keyword, sondern den Kontext der Suche. 

Aber ich habe auch gelernt, dass AI Max kein Selbstläufer ist. Ein häufiger Fehler ist blindes Vertrauen in die Automatisierung. Ohne regelmäßige Kontrolle der Suchbegriffsberichte und klare negative Keywords verursacht die Kampagne schnell irrelevante Reichweite und unnötige Kosten. Besonders kritisch ist das bei Brand-Begriffen: Werden diese nicht ausgeschlossen, optimiert Google bevorzugt auf günstige Brand-Conversions statt auf neue, inkrementelle Nachfrage.

Auch die Landingpage-Qualität ist entscheidend. AI Max kann keine schwache Seite kompensieren. Lange Ladezeiten, unklare Botschaften oder schwache Call-to-Actions senken die Conversion-Rate und liefern schlechte Signale für die Optimierung. Ich optimiere die Landingpages immer erst, bevor ich AI Max aktiviere.

Fazit: AI Max kann eine sinnvolle Ergänzung sein, aber nur mit klaren Hypothesen, sauberen Ausschlüssen und realistischen Erwartungen. Pauschale Empfehlungen greifen hier zu kurz.

Bei den Creative Tools habe ich gemischte Erfahrungen. Die Videoerstellung für PMax mit vorhandenen Bildern nutze ich tatsächlich oft und gerne. Ich lade Produktbilder hoch, und die KI erstellt daraus kurze Videosequenzen für YouTube oder die Display-Netzwerke. Das funktioniert erstaunlich gut und spart mir enorme Zeit.

Bei der Bildgenerierung bin ich noch nicht ganz überzeugt. Ich habe es oft getestet, aber die Ergebnisse sehen mir zu sehr KI-generiert aus. Die Texturen sind manchmal komisch, die Perspektiven stimmen nicht ganz, oder es gibt kleine Fehler, die einem sofort auffallen. Für schnelle Tests oder interne Mockups ist es okay, aber für finale Kampagnen verwende ich die generierten Bilder noch nicht. Hier arbeite ich weiterhin mit Originalfotos.

Was ich aber absolut empfehle: Asset Studio für die Video-Varianten. Als Video-Assets für PMax ist die fixe Erstellung dieser Videos Gold wert.

Neben den KI-gestützten Kampagnenformen prägen drei weitere Entwicklungen das SEA-Geschehen 2026: der Umgang mit eigenen Kundendaten, die Ausweitung über Google hinaus sowie die Vereinfachung der Kampagnenstrukturen.

Datenschutz und First-Party-Data als strategischer Vorteil

Mit dem zunehmenden Ende von Third-Party-Cookies und den strengeren Datenschutzbestimmungen wie der DSGVO gewinnen unternehmenseigene Daten massiv an Bedeutung. First-Party-Data, also Informationen, die direkt aus Kundeninteraktionen wie Website-Besuchen, Transaktionen, Kundenkonten oder Newsletter-Anmeldungen stammen, werden zum entscheidenden Wettbewerbsfaktor.

Unternehmen, die frühzeitig serverseitiges Tracking implementieren, erweiterte Conversions nutzen und ihre CRM-Systeme wie HubSpot oder Klaviyo an Google Ads anbinden, verschaffen sich einen klaren Vorteil. Diese Daten ermöglichen präziseres Targeting über Customer Match und Lookalike-Modelle sowie effektiveres Remarketing – und das unabhängig von der Unternehmensgröße. Besonders für kleinere Accounts mit überschaubarem Datenvolumen ist die Qualität der vorhandenen Daten dabei wichtiger als deren Masse.

Multi-Plattform-Strategie: Google bleibt Basis, Microsoft gewinnt an Relevanz

Die Suchmaschinenwerbung löst sich zunehmend von der Google-Monokultur. Neben dem Marktführer etabliert sich Microsoft Ads als zweite Säule, insbesondere im B2B-Bereich. Durch die Integration von Copilot in das Microsoft-Ökosystem sowie die hohe Verbreitung von Edge und Bing im beruflichen Umfeld bietet die Plattform Zugang zu Entscheidern und High-Value-Intents, die über Google allein nicht erreichbar wären.

Eine Diversifikation der Werbeausgaben über mehrere Plattformen reduziert zudem das Klumpenrisiko und ermöglicht es, unterschiedliche Phasen der Customer Journey gezielter abzudecken. Dabei bleibt Google unangefochten die Basis für Reichweite und Performance, doch die gezielte Ergänzung durch Microsoft Ads wird für viele Unternehmen zur strategischen Notwendigkeit.

Vereinfachte Strukturen: Von der Mikroverwaltung zur strategischen Steuerung

Die zunehmende Automatisierung führt zu einer grundlegenden Veränderung der Kampagnenstrukturen. Statt komplexer Setups mit dutzenden Anzeigengruppen und hunderten einzelner Keywords setzen erfolgreiche Advertiser zunehmend auf übergreifende, klar strukturierte Kampagnen-Cluster. Die KI übernimmt dabei das Feintuning bei Targeting und Gebotsstrategien.
Diese Verschlankung verändert die Rolle der SEA-Manager grundlegend: Weg von repetitiver Handarbeit bei der Keyword-Pflege, hin zur strategischen Rahmensetzung, Datenanalyse und kreativen Konzeption. Die Aufgabe verschiebt sich vom operativen Management hin zur Steuerung der Automatisierung und Qualitätskontrolle der Ergebnisse. Unternehmen profitieren von effizienteren Prozessen und können ihre Ressourcen auf strategisch wichtige Entscheidungen konzentrieren.

Ein Thema, das ich genau beobachte, auch wenn ich es noch nicht selbst einsetzen kann: Ads in AI Overviews und die geplanten Werbeformate in ChatGPT.

Google testet aktuell Werbeanzeigen innerhalb der KI-generierten Antworten in der Suche. Diese "Ads in AI Overviews" sind bisher in Ländern wie den USA, Kanada, Australien und einigen asiatischen Märkten verfügbar – in Deutschland noch nicht. Die Idee ist, dass Anzeigen direkt in die KI-Antworten integriert werden, wenn kommerzielle Absicht erkannt wird. Text- und Shopping-Anzeigen aus bestehenden Kampagnen sind dabei automatisch eligible, man kann sie aber nicht gezielt targeten.
Parallel arbeitet OpenAI an einem Werbemodell für ChatGPT. Auch hier sind Details noch offen, und eine Verfügbarkeit in Deutschland steht noch aus.

Für mich ist das ein spannender Ausblick. Wenn diese Formate nach Deutschland kommen, eröffnen sich neue Touchpoints, die wir bisher nicht hatten. Besonders für komplexe Kaufentscheidungen, bei denen Nutzer gezielt in KI-Systemen recherchieren, könnte das relevant werden. Ich bereite mich darauf vor, indem ich die Feed-Qualität und die Kreativ-Assets meiner Kunden weiter optimiere – denn darauf werden diese Systeme zugreifen.

2026 ist für mich als SEA-Manager ein spannendes Jahr. Die Tools sind reif genug, um wirklich zu helfen, aber nicht so automatisiert, dass ich überflüssig werde. Im Gegenteil: Meine Rolle hat sich verschoben von der Handarbeit hin zur strategischen Steuerung.

Die KI übernimmt das Ausführen, ich das Denken und Kontrollieren. Für meine Kunden bedeutet das: mehr Reichweite, bessere Targeting-Möglichkeiten und professionellere Werbemittel – auch mit kleineren Budgets. Aber sie brauchen weiterhin jemanden, der die Kampagne aufsetzt, überwacht und weiß, wann die klassische Suchkampagne doch die bessere Wahl ist.

Die Zukunft der SEA ist hybrid: Menschliche Strategie plus KI-Automatisierung. Und genau das macht mir aktuell am meisten Spaß an der Arbeit.

Haben Sie Fragen zu Ihrer SEA-Strategie oder möchten Sie wissen, wie die neuen Tools für Ihr Unternehmen konkret aussehen könnten? Ich berate Sie gerne und schaue mir Ihre Ausgangslage an.

• OMT Magazin: "Google Ads Trends 2026" (www.omt.de/google-ads/google-ads-trends/)
• XPERIENTS: "Google Ads Trends 2026: KI, Automatisierung & Performance Max" (xperients.de/google-ads-trends/)
• ad agents: "SEA-Trends 2026: Alles KI? Welche Chancen auf dich warten" (www.ad-agents.com/sea-trends-2026-mehr-als-ki/)
• KlickPiloten: "SEA / Google Ads Trends 2026" (klickpiloten.de/lounge/sea-trends-2026)
• Marketing-Börse: "SEA-Trends 2026: Alles KI oder was?" (www.marketing-boerse.de/fachartikel/details/2604-sea-trends-2026-alles-ki-oder-was/203694)
• Google Ads Help: "Google Ads Highlights of 2025" (support.google.com/google-ads/answer/16756291)
• Google Ads Help: "About ads and AI Overviews" (support.google.com/google-ads/answer/16297775)
• OpenAI: "Testing ads in ChatGPT" (openai.com/de-DE/index/testing-ads-in-chatgpt/)
• Seokratie: "AI-Max-Kampagnen in Google Ads: Best Practices & Fehler" (www.seokratie.de/ai-max-kampagnen/)
• Eigene Praxiserfahrungen aus laufenden Kundenprojekten