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Statische Regeln
Vorprogrammierte If/Else-Logik versteht nicht, warum dieselbe Gebotsanpassung in einer Kampagne mehr und in einer anderen weniger Klicks erzeugt.
Das Vertrauen leistungsorientierter Retail-Teams
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AliExpress
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Alibaba
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El Corte Inglés
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CSS-Wachstumsschicht
Zusätzliches Shopping-Wachstum
Ohne Self-Bidding-Druck
Ihre Google Ads bleiben zu 100 % federführend. Wir nutzen prädiktive Logik, um genau die Shopping-Nachfrage zu erschließen, die Sie derzeit ungenutzt lassen.
Nicht in Ihrer eigenen Auktion
Ihre eigenen Google Ads-Kampagnen werden niemals beeinträchtigt.
Prädiktiver KI-Überlappungsschutz
Proxy-Daten und Margen bestimmen in Echtzeit das Self-Bidding-Risiko.
Rein inkrementelle Nachfrage
Mehr Shopping-Volumen, ohne dass Ihre CPCs unnötig steigen.
Workflow: Auktionskarte
Signale sammeln
Preis-, Margen- und Nachfrage-Proxys.
Prädiktive Auktionslogik
Berechnet, wie wahrscheinlich du hier bereits sichtbar bist.
Overlap über Schwelle?
Zu hohes Risiko für deine eigene Auktion?
Risiko
Sicher
Auktion überspringen
Keine Aktion.
Gebot ausführen
Separate Wachstumsebene.
Deine Basis
Google Ads
Kampagne
Klassische CSS
Parallele
Kopie
Gleiche Auktion
Gleicher Feed und Budget treffen exakt dieselbe Suche.
Ergebnis
Self-Bid-Druck
Du treibst deinen CPC hoch und zahlst mehr für Nachfrage, die du schon erreichen konntest.
Für inkrementelle Nachfrage gebaut
Ziel ist zusätzlicher Shopping-Umsatz aus Auktionen und Produktchancen, die das eigene Setup normalerweise nicht abdeckt.
Von statischen Modifiern zu adaptiver Logik
Regeln bleiben wichtig, werden aber Guardrails statt das gesamte Gehirn der Kampagne.
Feed Intelligence inklusive
Titel, Attribute, Kategorien, Saisonalität und Produktkontext werden analysiert, bevor Traffic skaliert wird.
Enterprise-Kontrolle
Empfehlungen, Sicherheitslimits, Audit Trails und Performance-Monitoring halten Automatisierung verantwortlich.
Das alte Modell ist zu grob
Die meisten Shopping-Systeme arbeiten noch mit festen Modifier-Regeln.
Klassische Engines entscheiden häufig statisch: läuft Desktop gut, wird Desktop erhöht; fällt Tablet ab, wird Tablet gesenkt. Als Basis funktioniert das, aber es fehlt Nuance, wenn Klicks schwanken, Märkte sich bewegen, Produkte trenden oder starke Kampagnen Momentum verlieren.
📉
Verschwendetes Budget
Zu hohe und zu niedrige Gebote schaden beide: eines verbrennt Budget, das andere versteckt Produkte trotz vorhandener Nachfrage.
🔍
Verpasstes Produktpotenzial
Starke Produkte bleiben zurück, wenn Titelqualität, Timing, Wetter, Region, Nachfrageverschiebungen oder Intent-Signale nicht verbunden sind.
Unser Betriebsmodell
Eine kontrollierte AI-Tech-Schicht auf bewährtem Performance Marketing.
Wir kombinieren deterministische Kampagnenregeln mit einer AI-Reasoning-Schicht. Das Ergebnis ist keine Black Box, sondern ein Entscheidungssystem, das erklären kann, warum ein Produkt, Zeitfenster, Gerät, Keyword-Cluster oder Budgetsegment mehr oder weniger Druck verdient.
01
Produkt- und Feedanalyse
Wir prüfen Produkttitel, Kategorien, Attribute, Preise, Verfügbarkeit und Feedvollständigkeit. Die Engine kann sauberere Titel und stärkere Shopping-Daten vorschlagen.
02
Keyword- und Intent-Analyse
Suchverhalten, Produktformulierung, Kategoriesprache und kommerzielle Absicht werden analysiert, damit Produkte präziser mit Nachfrage verbunden werden.
03
Marketing- und Marktanalyse
Saisonalität, besondere Tage, Wetter, regionale Relevanz, Medienwirkung, Mikrotrends und Wettbewerbsbewegungen werden in nutzbare Signale übersetzt.
04
Empfehlungen des Reasoning-Modells
Statt nur Korrelationen zu erkennen, bewertet der Advisor wahrscheinliche Ursachen: warum hat Desktop hier funktioniert, warum ist Tablet dort eingebrochen und was sollte als Nächstes getestet werden?
05
Google Ads und Bing-ready Ausführung
Empfehlungen können über einen überwachten API-Workflow in Gebotsanpassungen, Kampagnensegmente, Produktgruppen, Titelverbesserungen und Budgetallokation fließen.
AI Performance Capabilities
Was wir optimieren, bevor Traffic skaliert wird.
Die Engine betrachtet mehr als CPC. Sie analysiert Produkt, Kunde, Moment und Auktionskontext, damit jedes Gebot einen stärkeren Grund hat.
🧠
AI Bid Advisor
Eine Reasoning-Schicht bewertet historische und aktuelle Performance für intelligentere Bid-, Device-, Zeit- und Budgetaktionen.
🛒
Produkttitel-Optimierung
Feedtitel können bereinigt, bewertet und für Klarheit, Google-Shopping-Relevanz und kommerzielle Intention umgeschrieben werden.
📈
Trend- und Keyword Intelligence
Die Engine erkennt Produktnachfrage, steigende Suchbegriffe, Suchsprache und Mikrotrends, bevor Standardreports es zeigen.
🌦️
Wetter- und Saisonalitäts-Trigger
Produkte können bei Hitze, Kälte, Regen, Feiertagen, Schulperioden und saisonalen Peaks anders gesteuert werden.
🎯
Audience- und Persona-Signale
Produkte werden mit Käuferprofilen, Nutzungsmomenten und Rabatt-Sensitivität für präzisere Segmentierung verbunden.
🛡️
Safety, Audit und Governance
Automatisierung bleibt kontrolliert durch Limits, Approval-Modi, Rollback-Logik und transparente Decision Logs.
Hyper-Data Produktanreicherung
Produkte werden mehr als eine Feed-Zeile.
Ein normaler Feed sagt, was ein Produkt ist. Unsere Anreicherung ergänzt, wann es verkauft, wo es relevant ist, wer es will und welche externen Signale Nachfrage verändern können.
📆
Seasonality Score
Relevanz nach Monat, Saison und jährlichem Verkaufsfenster.
🎉
Special Days Targeting
Muttertag, Valentinstag, Black Friday, Weihnachten und lokale Ereignisse.
🌍
Regionale Relevanz
Produkte verhalten sich je nach Land, Klima und Einkaufskultur unterschiedlich.
🌧️
Wetterrelevanz
Regen, Kälte, Hitze und Stürme können Such- und Kaufverhalten beeinflussen.
🌡️
Temperatur-Trigger
Klimageräte, Decken, Jacken, Sonnencreme und Saisonartikel können auf Schwellenwerte reagieren.
⚡
Mikrotrend-Erkennung
Plötzliche Suchspitzen, Social Mentions und Produkthypes können Bid-Signale werden.
🕒
Tageszeit-Prognose
Manche Produkte performen morgens, mittags, abends oder am Wochenende besser.
📊
Promotion Timing
Rabatterwartung, Abverkaufsfenster und Sale-Sensitivität steuern den Gebotsdruck.
🎮
Gaming und Events
Launches, Turniere und Entertainment-Momente können verwandte Kategorien anheben.
🎬
Medieneinfluss
Serien, Filme, Influencer und virale Momente können Produktnachfrage verschieben.
🧑🤝🧑
Kundenpersonas
Produkte werden Shopper-Typen zugeordnet, von jungen Eltern bis Tech-Enthusiasten.
🏷️
Krisensensitivität
Energiepreise, Lieferdruck oder wirtschaftliche Unsicherheit können Nachfrage verändern.
Beispiel-Output
AI Hyper-Data Prediction Package
Die Engine übersetzt Rohkontext in konkrete Gebots- und Optimierungsvorschläge, die getestet, freigegeben und überwacht werden können.
{
"event": "Black Friday Nachfrage",
"bid": "+15%",
"reason": "höhere Kaufabsicht und historisch starkes Conversion-Fenster"
"event": "30°C+ Hitzewelle",
"bid": "-10%",
"reason": "geringeres Online-Shopping-Momentum für ausgewählte Kategorien"
"event": "Regnerisches Wochenende",
"bid": "+5%",
"reason": "mehr Indoor-Momente und steigende Online-Intent"
}
Anders konstruiert
Andere starten Kampagnen. Wir ergänzen ein inkrementelles Performance-System.
Der wichtigste Unterschied: Wir schaffen zusätzliche Reichweite, ohne Ihre eigenen Auktionskosten hochzutreiben. Wir fokussieren Auktionen und Chancen, auf die ein Shop normalerweise nicht selbst bietet.
| Thema | Typischer CSS-/Agenturansatz | ShopSailor CSS Performance |
|---|---|---|
| Auktionsstrategie | Startet oft zusätzliche Shopping-Kampagnen, die mit den eigenen Kampagnen des Merchants konkurrieren können. | Auction-safe lane: wir bieten nicht bewusst gegen Ihre eigenen Shopping-Kampagnen in derselben Auction Lane. |
| Entscheidungslogik | Feste Regeln und breite Modifier bestimmen, was passiert. | Reasoned decisions: statische Regeln werden Guardrails, während der Advisor Kontext und wahrscheinliche Ursachen bewertet. |
| Produktverständnis | Kampagnen werden meist auf Konto-, Kampagnen- oder Produktgruppenebene verwaltet. | Product intelligence: Titel, Attribute, Kategorie, Saisonalität, Trend-Sensitivität und Feedqualität werden pro Produkt bewertet. |
| Optimierungstiefe | Fokus auf CPC, ROAS und einfache Geräte-/Zeit-Anpassungen. | Multi-signal engine: Keyword-, Produkt-, Wetter-, Regions-, Zeit-, Persona- und Promotionssignale können Empfehlungen beeinflussen. |
| Kontrolle | Automatisierung wird schnell intransparent oder manuelle Arbeit bleibt hoch. | Enterprise workflow: Empfehlungen, Tests, Limits, Monitoring und Audit Logs halten das System accountable. |