KI-Tools können Meta-Werbekampagnen beschleunigen und skalieren, jedoch kann eine Überabhängigkeit zu kostspieligen Problemen führen. Die beiden häufigsten Probleme sind ungenaues Targeting und automatisierte Anzeigenablehnungen. Das Verständnis dieser Risiken und deren Management sorgt für bessere Ergebnisse.

Risiken beim Targeting

Metas KI-Systeme wie Advantage+ Audience und Lookalike Targeting analysieren große Datensätze, um potenzielle Kunden zu identifizieren. Wenn das Targeting jedoch vollständig der KI überlassen wird, kann sie Menge statt Qualität bevorzugen. Dies kann zu vielen Impressionen und Klicks, aber nur wenigen Conversions oder Verkäufen führen.

Um dieses Risiko zu minimieren, sollten KI und eigene Targeting-Filter kombiniert werden.

• Start mit Interessen, vergangenen Aktionen oder warmen Zielgruppen (z. B. Website-Besucher);
• Überwachung von Conversion-Rate und ROAS zur Bewertung der Lead-Qualität;
• Bei hoher Reichweite, aber niedrigen Conversions Targeting einschränken oder benutzerdefinierte Zielgruppen auf Basis der besten Kunden erstellen.

Automatisierte Ablehnungen

Metas KI prüft Anzeigen auf Richtlinienverstöße in Text, Bildern und Landingpages. Obwohl dies notwendig ist, werden Botschaften oft falsch interpretiert – insbesondere in sensiblen Bereichen wie Gesundheit, Finanzen oder Selbsthilfe. Beispielsweise kann eine harmlose Aussage wie "wieder selbstbewusst fühlen" als persönliche Annahme gewertet und abgelehnt werden.

Möglichkeiten zur Reduzierung von Ablehnungen:

• Überprüfung der Werberichtlinien von Meta und Einhaltung der Kreativrichtlinien;
• Vermeidung von Hinweisen auf persönliche Eigenschaften oder emotionale Zustände (z. B. "müde, pleite zu sein?");
• Neue Anzeigen zunächst mit kleinen Budgets testen, um das Risiko zu minimieren;
• Bei fälschlicher Ablehnung eine manuelle Überprüfung anfordern – menschliche Prüfer korrigieren häufig Fehler.

Zu viele Ablehnungen verschlechtern den Account Quality Score, was Reichweite und Effektivität der Kampagnen einschränkt. Die beste Vorgehensweise ist, KI für Automatisierung zu nutzen, aber weiterhin aktiv an Strategie, Kreativprüfung und Zielgruppenanalyse beteiligt zu bleiben.