Wie viele Conversions Ziel-ROAS braucht
Die bekannten Zahlen beantworten verschiedene Fragen
Mindestmenge, Auswertungsmenge und Erfahrungswert werden ständig vermischt, dabei stammen sie aus unterschiedlichen Quellen und sagen Unterschiedliches. Vor allem die 50 wird oft als Googles Startempfehlung weitergereicht, dabei steht sie dort für die Menge, ab der du die Leistung auswerten solltest.
| Zahl | Was sie aussagt | Herkunft |
|---|---|---|
| 15 in 30 Tagen | Mindestmenge für Search und Shopping, gezählt auf Ebene des Conversion-Trackings. Für Shopping zusätzlich je Merchant-Center-ID | |
| 50 | Auswertungszeitraum von einem Monat oder länger mit dieser Menge | |
| 25 bis 50, dazu 4.000 $ Monatsumsatz | Empfehlung, bis dahin zu warten | Erfahrungswert eines Tool-Anbieters |
| 50 oder mehr in 30 Tagen | Rat aus einem Praktikerratgeber | Erfahrungswert |
| ab 73 im Monat | Ab hier nutzen Search-Kampagnen häufiger Ziel-ROAS als Conversion-Wert maximieren, Auswertung von 16.825 Kampagnen | Misst Verhalten, nicht Erfolg |
Google rät zusätzlich, jede Ziel-ROAS-Strategie darauf zu prüfen, ob sie mindestens 15 Conversions im Monat bekommt, und schreibt weniger, größeren Kampagnen in der Regel bessere Ergebnisse zu. Stand dieser Angaben: November 2026.
Ich halte keine dieser Zahlen für eine brauchbare Schwelle, denn jede zählt eine Bestellung über 30 Euro genauso wie eine über 3.000 Euro. Ziel-ROAS steuert aber auf Wert.
50 Conversions können 38 wert sein oder nur 8
Je ungleicher die Warenkörbe, desto weniger sagen 50 Bestellungen über deinen tatsächlichen ROAS. Die Statistik kennt dafür die effektive Stichprobe nach Kish: Ungleiche Gewichte schrumpfen die nutzbare Menge. Meine Übertragung auf Warenkörbe, keine Aussage über Googles Modell:
effektive Conversions = (Summe der Werte)² / Summe der quadrierten Werte = n / (1 + CV²)
CV ist der Variationskoeffizient, also Standardabweichung geteilt durch Mittelwert der Bestellwerte. In einer Tabelle mit den Werten in Spalte A reicht =SUMME(A:A)^2/QUADRATESUMME(A:A). Zählen sollten nur Tage, die außerhalb deiner Conversion-Verzögerung liegen, denn Google rät selbst, den jüngsten Verzögerungszeitraum aus der ROAS-Auswertung herauszunehmen.
Ein Rechenbeispiel mit erfundenen Zahlen: Drei Shops kommen im Monat auf je 50 Conversions, gleichmäßig über 30 Tage verteilt.
| Warenkörbe (CV) | Verzögerung | Bestellungen in reifen Tagen | Effektive Conversions | Typische Schwankung des ROAS | |
|---|---|---|---|---|---|
| Shop A | eng (0,5) | 2 Tage | 47 | 38 | rund 16 % |
| Shop B | mittel (1,0) | 7 Tage | 38 | 19 | rund 23 % |
| Shop C | breit (1,5) | 14 Tage | 27 | 8 | rund 35 % |
Die letzte Spalte ist 1 geteilt durch die Wurzel aus den effektiven Conversions, bei gleichem Klickvolumen und stabiler Nachfrage. Bei Shop C kann der ROAS der reifen Tage also allein durch Zufall um ein Drittel danebenliegen, obwohl die Oberfläche dieselben 50 Conversions zeigt wie bei Shop A. Dass wenig Volumen stärker schwankt oder länger zum Lernen braucht, räumt Google in der Hilfe zu Search Ads 360 selbst ein.
Wie viel reicht, bestimmt dein Abstand zum Break-even
Die passende Menge ergibt sich aus der Abweichung, die du noch erkennen musst. Teuer wird es, wenn der ROAS unter deinen Break-even-ROAS rutscht, also rechnest du zuerst diesen Abstand aus:
Abstand = (Ziel-ROAS - Break-even-ROAS) / Ziel-ROAS
Meine Arbeitsregel, kein Google-Wert: Der Abstand sollte mindestens doppelt so groß sein wie die typische Schwankung. Daraus folgt nötige effektive Conversions = (2 / Abstand)².
| Ziel-ROAS | Break-even-ROAS | Abstand | Nötige effektive Conversions | Bestellungen bei CV 1,0 |
|---|---|---|---|---|
| 5 | 4 | 20 % | 100 | 200 |
| 5 | 3,5 | 30 % | 44 | 89 |
| 5 | 2,5 | 50 % | 16 | 32 |
Die Frage ist also nicht, wie viele Conversions Google braucht, sondern wie viel Fehlurteil du dir leisten kannst. Mit 50 Bestellungen im Monat und 20 % Abstand bräuchtest du bei CV 1,0 vier reife Monate für ein sicheres Urteil, bei 50 % Abstand reicht einer. Für den Start rate ich: Unter Googles Mindestmenge bleibst du bei Wert maximieren ohne Ziel. Darüber kannst du Ziel-ROAS starten, änderst das Ziel aber erst, wenn die nötige effektive Menge erreicht ist.
Die Verzögerung kostet zweimal
Eine lange Conversion-Verzögerung nimmt dir erst reife Tage weg und streckt danach jede Wartezeit. Laut Google solltest du Werte 4 Wochen oder 1 bis 2 Conversion-Zyklen melden, je nachdem was länger ist, bevor du das Ziel festlegst. Nach einer Zieländerung reagiert der Bieter sofort, braucht aber 1 bis 2 Zyklen, um das neue Ziel zu erreichen. Auch die Testdauer hängt daran: Shopping-Experimente sollen 30 bis 60 Tage laufen, 30 unter 7 Tagen Verzögerung, 60 über 21 Tagen.
Bei drei Wochen Verzögerung können zwischen zwei sinnvoll lesbaren Zieländerungen also bis zu sechs Wochen liegen. Wer bei langer Verzögerung kurz vor dem Weihnachtsgeschäft auf Ziel-ROAS umstellt, bekommt bis dahin aus meiner Sicht kaum einen auswertbaren Zyklus.
Zählen Portfolio-Daten mit?
Für dein Urteil ja: Ich rechne die effektiven Conversions über die ganze Strategie zusammen. Ein Portfolio optimiert Kampagnen, Anzeigengruppen und Keywords gemeinsam auf ein Ziel, und auch Googles Prüfempfehlung setzt bei der Gebotsstrategie an. Die Einheit ist dann das Ziel, nicht die einzelne Kampagne.
Der Preis ist das gemeinsame Ziel. Bündelst du Sortimente mit unterschiedlicher Marge, ist die Datenbasis größer, aber das Ziel für beide falsch. Bei stark abweichenden Margen würde ich sauber nach Margengruppen trennen und lieber länger auswerten. Für Performance Max gibt es keine Portfolio-Strategie.
Etwas anderes ist, dass Smart Bidding laut Google auf Daten aller Kampagnen optimieren kann. Das hilft neuen Kampagnen beim Start, sagt dir aber nichts darüber, ob genau diese Kampagne dein Ziel hält.
Was bei zu wenig Daten hilft
Ich würde in dieser Reihenfolge vorgehen, weil die ersten Schritte am wenigsten kosten:
- Auswertungsfenster verlängern. Shop C aus dem Beispiel kommt mit 90 Tagen auf 76 reife Tage, rund 127 Bestellungen und 39 effektive Conversions. Das ist wieder das Niveau von Shop A, nur eben dreimal so langsam.
- Weniger, größere Kampagnen. Das rät auch Google, ist aber nur bei ähnlicher Marge sauber. Muss die Struktur bestehen bleiben, kann ein Portfolio denselben Zweck erfüllen.
- Ziel-CPA oder Wert maximieren ohne Ziel. Google sieht Ziel-CPA idealerweise als Vorstufe vor wertbasiertem Bieten. Bei Ziel-CPA zählt jede Bestellung gleich, damit fällt aus meiner Sicht das Messproblem breiter Warenkörbe weg, aber auch die Wertsteuerung. Ohne Ziel bleibt das Messproblem, du musst nur kein Ziel beurteilen. Beide Wege vergleicht Ziel-CPA oder Ziel-ROAS im Shop und Conversion-Wert maximieren mit oder ohne Ziel.
- Ziel senken, um Daten zu kaufen. Laut Google lässt ein niedrigeres Ziel die Strategie an mehr Auktionen teilnehmen und erzeugt mehr Volumen. Das bezahlst du aber direkt aus dem Deckungsbeitrag. Ich würde es nur tun, wenn du den Betrag vorher als befristetes Lehrgeld festlegst.
Wann diese Rechnung nicht trägt
Sie bewertet die Verlässlichkeit deines eigenen Urteils und nicht, wann Googles Modell stabil bietet. Sie setzt voraus, dass die Tage im Fenster dasselbe Geschäft beschreiben. Über eine Rabattaktion oder einen Saisonwechsel hinweg hilft ein längeres Fenster also nicht, weil du dann zwei verschiedene Geschäfte mittelst.
Sie rechnet außerdem mit den Werten, die du meldest. Überträgst du Umsatz statt Marge, ist die effektive Menge korrekt, die Aussage aber nur für den Umsatz-ROAS. Auch einzelne Großbestellungen drücken die effektiven Conversions stark. Prüfe dann, ob solche Bestellungen regelmäßig vorkommen oder ein Einzelfall sind, bevor du daraus eine Steuerung ableitest.
Quellen
- About Target ROAS bidding, Google Ads-Hilfe
- Set up Target ROAS bidding for Shopping campaigns, Google Ads-Hilfe
- About Smart Bidding, Google Ads-Hilfe
- About one-click Target ROAS experiments for Shopping, Google Ads-Hilfe
- About Search Ads 360 Target ROAS bidding, Search Ads 360-Hilfe
- When should you switch from Max to Target bidding?, Adalysis
- Target ROAS: Google Ads Smart Bidding Guide for Startups, Stackmatix
- Design effect, Wikipedia
