Optimization Score: welche Empfehlungen du befolgen (und überspringen) solltest

Der Optimization Score ist eines der sichtbarsten und zugleich am häufigsten missverstandenen Features in Google Ads. Dieser Prozentsatz in der oberen linken Ecke deines Kontos – irgendwo zwischen 0 % und 100 % – wirkt wie ein einfacher Qualitätsindikator. In Wirklichkeit ist er weit nuancierter. Ein Score von 100 % bedeutet nicht automatisch, dass deine Kampagnen optimal performen, und ein Score von 70 % bedeutet nicht, dass etwas schiefläuft. Dieser Artikel erklärt, was der Optimization Score tatsächlich misst, welche Empfehlungen du annehmen solltest und welche gesunde Skepsis verdienen. Denn wer jede Google-Empfehlung blind befolgt, gibt die Kontrolle über seine Kampagnen ab.

Was ist der Optimization Score und wie funktioniert er?

Der Optimization Score ist ein Wert zwischen 0 % und 100 %, den Google anhand der Anzahl offener Empfehlungen in deinem Konto berechnet. Jede Empfehlung hat ein bestimmtes Gewicht. Je mehr Empfehlungen du anwendest oder ablehnst, desto höher steigt dein Score. Der Score wird auf Kampagnen-, Konto- und Manager-Ebene berechnet und kontinuierlich aktualisiert.

Googles Empfehlungen sollen Werbetreibenden helfen, mehr aus ihren Kampagnen herauszuholen. Theoretisch klingt das vernünftig. In der Praxis werden diese Empfehlungen teilweise von Algorithmen generiert, die deine spezifischen Geschäftsziele, Gewinnmargen, saisonalen Muster oder Kundendaten nicht immer berücksichtigen. Google möchte Werbetreibende dazu bewegen, mehr auszugeben und eine breitere Ausrichtung zu nutzen – zwei Ziele, die nicht immer mit deinem ROAS-Ziel oder deinem Cost-per-Lead-Ziel übereinstimmen.

Ein wichtiger Punkt: Eine Empfehlung abzulehnen zählt genauso viel für deinen Score wie sie anzuwenden. Du kannst also einen höheren Optimization Score erzielen, indem du bewusst auswählst, welche Empfehlungen du ablehnst, und deine Begründung dokumentierst. Genau so geht eine professionelle Google Ads Agentur mit diesem Score um.

Empfehlungen, die du fast immer befolgen solltest

Nicht jede Google-Empfehlung ist verdächtig. Es gibt Kategorien von Vorschlägen, die in nahezu jedem Konto konsistent Mehrwert liefern – unabhängig von Branche oder Geschäftsmodell. Hier sind die wichtigsten.

• Negative Keywords hinzufügen: Dies ist mit Abstand die wertvollste Kategorie. Google identifiziert Suchbegriffe, die Klicks, aber keine conversions generieren, und empfiehlt, sie als negative Keywords hinzuzufügen. Das verbessert deinen Quality Score, reduziert verschwendetes Budget und erhöht die Anzeigenrelevanz.
• Anzeigentext verbessern (RSA Ad Strength): Empfehlungen zur Verbesserung deiner Responsive Search Ads – zum Beispiel durch das Hinzufügen einzigartiger Headlines oder das Einbinden von Keywords in die Headline – sind grundsätzlich sinnvoll. Eine höhere Ad Strength korreliert mit besserem CTR und niedrigerem CPC.
• Conversion tracking verbessern: Wenn Google darauf hinweist, dass dein conversion tracking unvollständig oder inkonsistent ist, solltest du das immer ernst nehmen. Gute Conversion-Daten sind der Treibstoff für Smart Bidding. Ohne präzise Conversion-Signale kann keine bidding-Strategie optimal performen.
• Assets und Extensions hinzufügen: Sitelink-Extensions, Callouts, strukturierte Snippets, Bild-Extensions: Sie vergrößern deine Anzeigenfläche ohne zusätzliche Kosten und steigern typischerweise den CTR.
• Geringes Suchvolumen beheben: Wenn bestimmte Anzeigengruppen dauerhaft wenige impressions erhalten, deutet das darauf hin, dass deine Keywords möglicherweise zu spezifisch oder zu eng gefasst sind. Googles Rat, diese Keywords zu konsolidieren oder zu erweitern, ist oft richtig.

Für einen Kunden wie ToetsJeKennis.nl, eine Online-Plattform für Prüfungen und Kurse, sind Empfehlungen rund um RSA Ad Strength und negative Keywords besonders effektiv. Durch das konsequente Markieren irrelevanter Begriffe wie „kostenlose Prüfung" oder „Übungsfragen PDF" als negative Keywords verbessert sich die Anzeigenrelevanz und die Kosten pro conversion sinken strukturell. Dasselbe gilt für Clima-Active.nl, einen Installateur von Klimaanlagen und Wärmepumpen, der Angebotsanfragen sucht: Durch den Ausschluss von Begriffen wie „Reparatur" oder „Störung" wird sichergestellt, dass nur kaufbereiter Traffic die Kampagne erreicht.

Empfehlungen, die du mit Vorsicht angehen solltest

Die andere Seite der Medaille ist genauso wichtig. Google generiert auch Empfehlungen, die – blind befolgt – deinen Kampagnen schaden oder dein Budget unnötig aufblähen können, ohne proportionale Ergebnisse zu liefern. Das sind die Kategorien, bei denen du immer eine zweite Meinung brauchst.

• Budget erhöhen: Google empfiehlt fast immer, das Tagesbudget zu erhöhen, basierend auf dem Prozentsatz der Zeit, in der deine Kampagne „durch Budget begrenzt" ist. Aber eine budgetbegrenzte Kampagne verdient nicht automatisch mehr Budget. Dein ROAS rechtfertigt möglicherweise noch keine Skalierung, oder es gibt Effizienzverbesserungen vorzunehmen, bevor du mehr investierst.
• Broad match aktivieren: Die Empfehlung, bestehende exact match- oder phrase match-Keywords auf broad match umzustellen, ist einer der riskantesten Vorschläge. Broad match gibt Google erhebliche Freiheit, deine Anzeigen für Suchbegriffe zu zeigen, die weit von deiner Zielgruppe entfernt sind. Ohne ein robustes System aus negative Keywords und täglichem Search-Term-Mining kann das schnell irrelevanten Traffic in dein Konto bringen.
• Target CPA oder Target ROAS senken: Google rät regelmäßig dazu, deinen tCPA oder tROAS zu lockern, mit dem Argument, dass du mit einem entspannteren Ziel mehr conversions erzielen kannst. In der Praxis bedeutet das, höhere Kosten pro Lead oder geringere Einnahmen pro Euro Werbeausgaben zu akzeptieren. Das ist eine Geschäftsentscheidung – keine algorithmische Empfehlung.
• Performance Max Kampagnen hinzufügen: Google empfiehlt PMax-Kampagnen zunehmend als Lösung für jedes Konto. Während Performance Max mit ausreichend Conversion-Daten und dem richtigen Setup leistungsstark sein kann, ist es keine Einheitslösung. In Konten mit begrenzter historischer Datenbasis oder knappen Margen kann PMax das Budget schnell verbrennen – ohne Transparenz darüber, wohin es fließt.
• Automatisch angewendete Empfehlungen aktivieren: Das ist möglicherweise die gefährlichste Empfehlung von allen. Wenn Google Vorschläge automatisch anwenden darf, verlierst du die direkte Kontrolle über Änderungen in deinem Konto. Keywords können hinzugefügt, bidding-Strategien angepasst und Budgets verändert werden – ohne deine aktive Zustimmung.

Bei E-4motion.com, dem Webshop für neue elektrische Falträder, haben wir ein eindrückliches Beispiel dafür gesehen, warum die broad match-Empfehlung gefährlich sein kann. Google riet dazu, die exact match-Keywords rund um „elektrisches Faltrad kaufen" auf broad match umzustellen. Ohne Eingriff hätte das zu impressions für Suchbegriffe wie „günstiges Fahrrad", „E-Scooter mieten" oder sogar „Anhänger leihen" geführt – drei Kategorien, die völlig außerhalb des Produktsortiments liegen und nur verschwendetes Budget erzeugen.

Wie AdBrains KI Empfehlungen bewertet und filtert

Bei AdBrains haben wir ein automatisiertes System entwickelt, das jede eingehende Google Ads-Empfehlung analysiert, bevor eine einzige Änderung an einem Konto vorgenommen wird. Dieses System arbeitet mit mehreren KI-Agenten, die in einem Multi-Agent-Verifikationsprozess zusammenwirken – und genau dieser Ansatz unterscheidet unsere Arbeitsweise grundlegend von der manuellen Kontoverwaltung.

Sobald Google eine neue Empfehlung generiert, wird sie unmittelbar in unser Analysesystem eingespeist. Der erste KI-Agent klassifiziert die Empfehlung nach Typ und Dringlichkeit. Der zweite Agent vergleicht die Empfehlung mit der aktuellen Konto-Performance, der aktiven bidding-Strategie und den Margenzielen des Kunden. Der dritte Agent testet die Empfehlung gegen das historische Verhalten ähnlicher Empfehlungen in vergleichbaren Konten. Der vierte Agent formuliert das endgültige Urteil: anwenden, mit Anpassungen anwenden oder ablehnen – mit dokumentierter Begründung.

Dieses Multi-Agent-Verifikationssystem verhindert, dass impulsive oder kontraproduktive Empfehlungen umgesetzt werden. In der Praxis bewertet unsere KI rund 73 % aller Google-Empfehlungen als „nicht anwenden" im aktuellen Kontokontext. Das klingt hoch, spiegelt aber genau wider, wie selektiv ein gut verwaltetes Konto mit den Empfehlungen von Google sein sollte.

Zusätzlich läuft unser automatisiertes Search-Term-Mining-System täglich über alle Konten. Dieses System erkennt automatisch, welche Suchbegriffe Klicks, aber keine conversions generieren, und fügt sie als negative Keywords hinzu – noch bevor Google selbst eine Empfehlung generiert. So bleiben unsere Konten den eigenen Vorschlägen der Plattform einen Schritt voraus.

Für RSA-Empfehlungen betreiben wir ein dediziertes RSA-Verbesserungssystem. Dieses System analysiert täglich die Ad Strength aller Anzeigen in verwalteten Konten. Anzeigen mit dem Status „SCHLECHT" werden automatisch markiert und von unserer KI neu geschrieben – mit alternativen Headlines und Descriptions, die besser zur Suchabsicht und zur Landingpage passen. Das erhöht nicht nur die Ad Strength, sondern verbessert auch den Quality Score und den CTR.

Schließlich ist in allen von AdBrains verwalteten Konten die Einstellung für automatisch angewendete Empfehlungen standardmäßig deaktiviert. Wir überwachen aktiv, dass Google keine nicht genehmigten Änderungen durchdrückt. Jede Kontoänderung wird protokolliert, bewertet und erst nach Validierung durch unser KI-System ausgeführt. So behält der Werbetreibende die volle Kontrolle – auch wenn Kampagnen weitgehend auf Autopilot laufen.

Die Kombination aus proaktivem Search-Term-Mining, RSA-Optimierung und gefilterter Empfehlungsverarbeitung sorgt dafür, dass AdBrains-Konten konsistent besser abschneiden als manuell verwaltete Konten oder solche, die blind auf einen hohen Optimization Score abzielen. Ein hoher ROAS oder niedriger CPL ist stets das Ziel – nicht ein hoher Prozentsatz in einem Dashboard.

Ein praktisches Framework: So bewertest du Empfehlungen selbst

Nicht jeder hat ein KI-System zur Hand, um Empfehlungen zu filtern. Mit einem strukturierten Ansatz kannst du jedoch auch eigenständig deutlich bessere Entscheidungen treffen. Die folgende Tabelle bietet einen praktischen Überblick über die häufigsten Empfehlungstypen und die entsprechenden Bewertungskriterien.

Dieses Framework hilft dir, jede eingehende Empfehlung schnell und strukturiert zu bewerten. Die Kernbotschaft ist immer dieselbe: Bewerte den Vorschlag anhand deiner eigenen Ziele – nicht anhand des Prozentsatzes, den Google erhöhen möchte.

Häufig gestellte Fragen zum Optimization Score

Sollte ich einen Optimization Score von 100 % anstreben?

Nein. Ein Score von 100 % bedeutet lediglich, dass du alle offenen Empfehlungen von Google angewendet oder abgelehnt hast. Er sagt nichts über die tatsächliche Performance deiner Kampagnen aus. Es ist weitaus sinnvoller, auf ROAS, CPL, Conversion-Volumen und Quality Score zu optimieren als auf eine Zahl in einem Dashboard. In gut verwalteten Konten ist ein Score von 65–80 % oft das realistischste Ergebnis, weil Empfehlungen, die nicht zur Strategie passen, bewusst abgelehnt werden.

Was passiert, wenn ich eine Empfehlung ablehne?

Wenn du eine Empfehlung ablehnst, verschwindet sie aus deiner Liste offener Empfehlungen und dein Optimization Score steigt – so als hättest du sie angewendet. Google kann die Empfehlung zu einem späteren Zeitpunkt erneut anzeigen, wenn sich die Situation verändert. Es empfiehlt sich, beim Ablehnen eine Begründung anzugeben – sowohl für deine eigene Dokumentation als auch für Googles Algorithmus.

Sind automatisch angewendete Empfehlungen immer schlecht?

Nicht zwingend, aber sie erfordern äußerste Vorsicht. Einige automatisch angewendete Empfehlungen – etwa das Hinzufügen von Responsive Search Ads auf Basis von Landingpage-Inhalten – sind relativ sicher. Andere hingegen, wie das automatische Erhöhen von Budgets oder das Aktivieren von broad match, können erhebliche Auswirkungen auf deine Kampagnenstrategie und dein Budget haben. Die allgemeine Empfehlung lautet: Automatisch angewendete Empfehlungen deaktivieren, es sei denn, du hast ein robustes System, um die Konsequenzen täglich zu überwachen.

Wie beeinflusst der Optimization Score die Smart Bidding-Performance?

Der Optimization Score hat keinen direkten Einfluss auf Smart Bidding. Smart Bidding arbeitet auf Basis deiner Conversion-Daten, Ziele und Signale wie Gerät, Standort, Tageszeit und audience. Was Smart Bidding tatsächlich beeinflusst, ist die Qualität deines conversion trackings und die Vollständigkeit deiner Conversion-Signale. Empfehlungen zur Verbesserung des conversion trackings sind daher indirekt auch für deine bidding-Strategie wertvoll. Setze wo immer möglich auf server-side tracking und Enhanced Conversions, um die Datenqualität zu maximieren.