Präzisere Paid-Media-Prognosen erfordern eine stärkere Berücksichtigung von KI-Algorithmen

Der Artikel analysiert die häufigsten Fehlerquellen bei der Budgetplanung und Performance-Vorhersage für bezahlte Kampagnen. Ein zentraler Fokus liegt darauf, wie Marketer die lernenden Algorithmen von Google und Meta sowie externe KI-Modelle nutzen, um historische Daten besser zu interpretieren. Anstatt sich auf statische Durchschnittswerte zu verlassen, ermöglichen KI-gestützte Forecasts eine dynamische Anpassung an Saisonalitäten und Wettbewerbsdruck.

Warum es zählt

Teams sollten ihre Forecasting-Modelle von rein manuellen Berechnungen auf Tools umstellen, die ML-gestützte Signale der Ad-Plattformen einbeziehen. Dies minimiert Diskrepanzen zwischen Prognose und tatsächlichem ROAS.