Guten Tag zusammen,
ich habe die letzten drei Monate damit verbracht, KI-Tools systematisch in meinen Affiliate-Funnel zu integrieren und möchte hier meine Zwischenbilanz teilen – und gleichzeitig ein paar Fragen stellen, die mir noch offen sind.
Als Hintergrund: Ich arbeite hauptsächlich mit Paid Ads, also Google und Meta, und tracke über UTM-Parameter plus ein eigenes Dashboard. Mein Funnel ist relativ klassisch aufgebaut – Anzeige, Landing Page, Redirect auf Merchant.
Was ich getestet habe:
- KI-generierte Anzeigentexte (verschiedene Varianten via ChatGPT und Claude) gegen handgeschriebene
- KI-gestützte Keyword-Recherche für die Zielgruppenaussteuerung
- Automatische Bid-Optimierung kombiniert mit KI-Empfehlungen für Tagesbudgets
Ergebnis nach 90 Tagen: Die KI-Anzeigentexte haben in 4 von 6 Kampagnen schlechter abgeschnitten. Bei der Keyword-Recherche war es umgekehrt – da hat die KI tatsächlich einige Long-Tails gefunden, die ich übersehen hatte.
Meine offenen Fragen:
1. Wie dokumentiert ihr solche Vergleiche methodisch sauber, damit die Ergebnisse auch wirklich vergleichbar sind?
2. Habt ihr Erfahrungen damit, KI direkt in die Tracking-Auswertung einzubinden – also nicht nur für Content?
3. Lohnt sich der Zeitaufwand für das Fine-Tuning wirklich, oder überschätzen wir alle gerade den Nutzen?
Ich frage, weil ich aus meiner Bankerzeit gewohnt bin, Zahlen nicht zu interpretieren, sondern sie sprechen zu lassen. Und im Moment reden die Zahlen ziemlich gemischt.
Freue mich auf fundierte Rückmeldungen.
Gerhard K.
Interessanter Selbstversuch. Ich kenn das Phänomen mit den gemischten Ergebnissen gut – bei mir war es ähnlich, als ich angefangen hab, KI stärker in Kampagnen einzusetzen.
Ein Punkt, den ich aus meiner Erfahrung mit Partnerschaften beisteuern kann: Wenn du KI-generierte Texte testest, spielt auch die Merchant-Seite eine Rolle. Ich hab Advertiser erlebt, die bestimmte Formulierungen in Affiliate-Werbemitteln explizit ausschließen – und KI-Texte tendieren manchmal dazu, in generische Marketing-Sprache zu verfallen, die dann mit den Merchant-Vorgaben kollidiert. Das kann die Conversion unabhängig vom Text-Qualität drücken, weil Nutzer auf der Merchant-Seite einen Bruch zwischen Anzeige und Landing Page wahrnehmen.
Zur methodischen Dokumentation: Ich nutze ein simples Changelog-Prinzip. Jede Änderung bekommt ein Datum und einen Grund. So kannst du im Nachhinein zumindest grob nachvollziehen, was wann passiert ist – auch wenn's kein perfektes A/B-Setup ist.
Bei der Frage ob sich der Aufwand lohnt: Das kommt sehr drauf an, was du optimierst. Für Keyword-Recherche – absolut. Für Anzeigentexte – da bin ich nach meinen Erfahrungen auch skeptischer geworden.
Die Keyword-Recherche ist bei mir auch der einzige Bereich, wo KI wirklich liefert. Hab das in meinem Thread zur KI-Automatisierung schon beschrieben – für alles was mit Content-Analyse und Lücken finden zu tun hat, top. Für fertige Texte die direkt live gehen, eher nicht.
Was ich noch nicht hinbekommen hab: die Tracking-Auswertung per KI sinnvoll zu automatisieren. Klingt verlockend, aber irgendwo geht da immer Kontext verloren. Wenn du da was Funktionierendes findest, wär ich sehr daran interessiert – ich hab nebenbei schlicht nicht die Zeit für tiefes manuelles Reporting.
Gerhard, das ist einer der wenigen Beiträge hier, bei dem jemand tatsächlich Zahlen mitbringt statt Behauptungen. Respekt dafür.
Aber ich hake mal kritisch nach: Wie hast du die Kampagnen isoliert? Wenn du KI-Texte gegen handgeschriebene testest, aber gleichzeitig Budgets, Tageszeiten oder Zielgruppen variieren – dann ist das Ergebnis methodisch wertlos. Das klingt hart, ist aber so.
Zur Dokumentation: Ich arbeite mit einer simplen Tabelle, in der jede Variable einzeln protokolliert wird – was sich geändert hat, wann, und warum. Nicht fancy, aber reproduzierbar. Google Sheets reicht dafür völlig.
Zur KI in der Tracking-Auswertung: Ich bin skeptisch. Die meisten Tools, die das anbieten, interpretieren Korrelationen als Kausalitäten. Ich hab das schonmal in meinem Tracking-Thread angesprochen – fehlerhafte Datenbasis macht jede KI-Auswertung zu Rauschen.
Deine dritte Frage ist die ehrlichste: Ja, ich glaube, der Nutzen wird gerade massiv überschätzt. Nicht weil KI schlecht ist, sondern weil die meisten Leute den Aufwand für sauberes Testing unterschätzen – und KI dann als Abkürzung missbrauchen.