KI-gestützte Recherche beschleunigt Insights

Im OMR Education Podcast spricht Host Rolf Hermann mit Daniel Levitan, Gründer von Adslab, über einen radikal einfachen und dabei hoch effektiven Ansatz im Meta-Advertising. Anhand eines realen Cases – einem Anbieter für rohes Hundefutter – erklärt Daniel, warum eine einzige, sauber durchdachte Kampagne oft mehr bringt als ein Dutzend Ads- und Kampagnen-Varianten. Im Zentrum steht dabei die konsequente Ausrichtung auf Profit statt RoAS, die Differenzierung zwischen Neu- und Bestandskund*innen und die intelligente Nutzung von KI-gestützter Marktforschung. Ihr erfahrt, wie man durch gezielte Sentiment-Analyse das zentrale Kaufhindernis identifiziert, wie daraus ein überzeugendes Neukundenangebot entsteht und weshalb Meta-Kampagnen strategisch statt operativ geführt werden sollten. Für alle, die Advertising nicht nur effizient, sondern auch wirtschaftlich sinnvoll betreiben wollen.

Darüber sprechen Rolf und Daniel:

• Warum RoAS nicht gleich Profit ist
• Wie man mit nur einer Kampagne profitabel skalieren kann
• Sentiment-Analyse als Basis für überzeugende Angebote
• Die häufigsten Denkfehler bei Meta-Ads
• Tools & Strategien zur Differenzierung von Neu- und Bestandskund*innen
• Case Study: BARFER'S (Sales von Barf-Hundefutter mit Meta-Ads skalieren)
• Warum Werbebotschaften wichtiger sind als Ad-Formate
• Der Wandel zur „Message Economy“ im Advertising

3 Tipps für die Praxis

1. Finde das zentrale Kundenhindernis heraus. Nutze echte Nutzerkommentare und Foren, um herauszufinden, was potenzielle Käufer*innen vom Kauf abhält. 2.. Setze auf eine durchdachte Kernkampagne. Eine sauber aufgesetzte Kampagne kann mehr leisten als viele schlecht abgestimmte – Vertrauen in den Algorithmus ist entscheidend.
2. Messe den echten Profit, nicht nur den RoAS. Nutze Attributions- und Profit-Tools, um Marketingentscheidungen auf Basis realer Wertschöpfung zu treffen.

Weiterführende Links:
Datenbasiertes Marketing statt Bauchgefühl – mit Barbara Zeiss von We Are Era
Breakthrough Advertising - Eugene M. Schwartz

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