Keine anonymisierten Erfolgsgeschichten. Echte Kunden, echte Zahlen, echte Zeiträume. Jede Fallstudie zeigt, was wir übernommen haben, was wir konkret geändert haben und was am Ende dabei herauskam — auch dann, wenn der Weg dorthin länger war als versprochen wird.
Dokumentierte Fallstudien
Höchster erzielter ROAS
Umsatz für einen einzigen Kunden
Kosten pro Conversion im besten Fall
Ein gesättigter Immobilienmarkt, in dem keine neuen Objekte mehr hereinkamen. Statt breiter Sichtbarkeit bauten wir eine Kampagne auf, die genau eine Frage beantwortet: Wer will hier gerade verkaufen? Dazu ein Bewertungsrechner als Einstiegspunkt und eine Landing Page, die zur Anfrage führt.
800.000€ Umsatz bei 40x ROAS
Fallstudie lesen
Herausforderung: Die Vorgängeragentur hatte sinnlose Conversions als Kampagnenziel gesetzt — der Account lieferte nichts mehr.
+69% Conversions, -57% CPA — ohne Mehrbudget
Herausforderung: Monatelange Google Ads Ausgaben ohne einen einzigen neuen Schüler — und ohne Conversion-Tracking.
<10€ Cost per Lead, Kurse ausgebucht
Herausforderung: Hohe Klickpreise, steigender CPA und eine Struktur, die sich nicht skalieren ließ.
-75% CPC, -80% CPA, 80% Share of Voice
Herausforderung: Budget verteilt über alle Fahrten statt konzentriert auf die profitablen Flughafentransfers.
+46% Conversions, 9,2x ROAS
Herausforderung: Geringer ROAS und ein Produkt-Feed, der Performance Max ausbremste.
10x ROAS durch PMax & Feed-Optimierung
In keinem dieser Accounts war fehlendes Budget das eigentliche Problem. In fast allen war es die Messung: falsch gesetzte Conversion-Ziele, fehlendes Tracking, ein Feed, der die falschen Daten lieferte. Ein Algorithmus optimiert exakt auf das Signal, das er bekommt — und arbeitet mit voller Effizienz in die falsche Richtung, wenn dieses Signal nichts wert ist.
Deshalb beginnt bei uns jede Zusammenarbeit mit einem Audit und nicht mit einer Budgeterhöhung. Und deshalb finden Sie hier auch Zahlen, die weniger spektakulär aussehen, als sie sein könnten: Wenn ein Kunde mit teureren Klicks mehr verdient, lenken wir das Budget dorthin — auch wenn die Statistik danach schlechter aussieht.
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