Google Ads AI Max: Wie E-Commerce Kampagnen 2026 profitabel skalieren?

Google Ads AI Max ist die KI-gesteuerte Zukunft für E-Commerce Search Kampagnen, die bis September 2026 durch automatische Migration von DSA, ACA und Broad Match zur neuen Realität wird. Jan Doleschel zeigt in diesem Leitfaden, wie Advertiser in Österreich ihre Strategien anpassen müssen, um weiterhin profitabel zu skalieren und die Vorteile der KI im Performance Marketing optimal zu nutzen.

Stand: September 2026 · Lesezeit: 9 Minuten · Autor: Jan Doleschel

Das Wichtigste in Kürze

• Google Ads AI Max ist die KI-gesteuerte Zukunft für Search Kampagnen, die bis September 2026 automatisch eingeführt wird.
• Manuelle Keyword-Pflege und starre Anzeigenstrukturen werden obsolet, da die KI das Management übernimmt.
• Fokus verschiebt sich auf Datenqualität, Produktdaten-Feeds und umfassende Asset-Bereitstellung für die KI.
• Die Broad Match Strategie wird mit Smart Bidding und präzisem Tracking zum wichtigen Skalierungshebel.
• Kontinuierliches Experimentieren und das Verstehen der KI-Entscheidungen sind für den Erfolg entscheidend.

Was ist Google Ads AI Max?

Google Ads AI Max ist Googles umfassende, prädiktive KI-Lösung, die das gesamte Kampagnenmanagement durchdringt, um Anzeigen relevanter und effizienter auszuspielen und die Customer Journey besser zu verstehen.

Im Gegensatz zu früheren Smart Bidding Strategien, die sich auf einzelne Kampagnenelemente konzentrierten, integriert Google Ads AI Max die KI über alle Ebenen hinweg, von der Gebotsstrategie bis zur Anzeigengestaltung und Suchanfragenerschließung.

Was ist Google Ads AI Max und warum jetzt?

Google Ads AI Max ist die Evolution von manuellen zu smarten Kampagnen hin zu einer voll integrierten, prädiktiven KI, die das gesamte Kampagnenmanagement durchdringt. Google Ads AI Max ist Googles Antwort auf die steigende Komplexität des Nutzerverhaltens und die Notwendigkeit, Anzeigen relevanter und effizienter auszuspielen.

Google kündigt an, dass bestehende Dynamic Search Ads (DSAs) und Kampagnen mit automatisch erstellten Assets (ACAs) sowie kampagnenweitem Broad Match bis September 2026 automatisch auf Google Ads AI Max umgestellt werden (Quelle 1; Quelle 8). Diese automatische Migration betrifft bis zu 100 Prozent der Kampagnen, die diese Funktionen bereits nutzen, und erfordert eine proaktive Anpassung.

Googles Vision ist die Maximierung der Relevanz und Effizienz durch den umfassenden Einsatz von KI im Performance Marketing. Der Druck, auf sich änderndes Nutzerverhalten, steigende Komplexität und den Wunsch nach mehr Automatisierung zu reagieren, hat diese Entwicklung beschleunigt. Die KI soll nicht nur Gebote und Anzeigen optimieren, sondern auch neue Suchanfragen erschließen und die gesamte Customer Journey besser verstehen. Für Praktiker bedeutet dies, dass die eigene Rolle neu definiert werden muss: vom Mikro-Manager zum strategischen Architekten, der der KI die richtigen Signale liefert.

Das Ende der klassischen Search-Kampagne? Was obsolet wird

Im Kontext von Google Ads AI Max verlieren einige klassische Strategien für Search Kampagnen an Bedeutung oder werden sogar kontraproduktiv, da die KI die manuelle Steuerung und feingranulare Optimierung weitgehend übernimmt.

Die manuelle Pflege von Exact Match Keywords verliert als alleiniger Haupthebel an Bedeutung. Die Google Ads AI Max KI erschließt mehr Suchanfragen außerhalb expliziter Keyword-Listen, was die Reichweite um bis zu 20 Prozent erhöhen kann, aber auch eine neue Art der Kontrolle erfordert (Quelle 9). Jan Doleschel hat selbst Kampagnen gesehen, bei denen die KI durch breitere Matches relevante Conversions generierte, die mit einer eng gefassten Keyword-Liste nie erreicht worden wären.

Der Fokus verschiebt sich von A/B-Tests einzelner Anzeigentexte hin zur Bereitstellung vielfältiger Assets, aus denen die Google Ads AI Max KI die beste Kombination wählt. Dies bedeutet, dass die Zeit, die früher in das minutiöse Testen von zwei Headline-Varianten investiert wurde, jetzt besser in die Erstellung von zehn hochwertigen Assets fließt.

Die Google Ads AI Max KI übernimmt die Echtzeit-Optimierung der Gebote, basierend auf einer Vielzahl von Signalen. Das manuelle Anpassen von Geboten für einzelne Keywords oder Anzeigengruppen wird weitgehend obsolet, da die KI in Millisekunden auf Veränderungen reagiert und dabei Hunderte von Signalen berücksichtigt. Die Effizienz der Gebotsstrategien kann sich dadurch um bis zu 15 Prozent verbessern, wenn genügend Conversion-Daten vorliegen (Quelle 3).

Die althergebrachte Broad Match Strategie wird nicht mehr nur als „Streuverlust“ gefürchtet, sondern als intelligenter Hebel im Zusammenspiel mit Smart Bidding und sauberem Conversion-Tracking (Quelle 3). Ohne die nötige Disziplin bleibt das Risiko hoch, Budget für irrelevante Suchanfragen zu verbrennen (Quelle 11). Jan Doleschel hat in der Vergangenheit oft vor Broad Match gewarnt, aber mit den neuen KI-Möglichkeiten und den richtigen Schutzmechanismen ist die Broad Match Strategie zu einem mächtigen Skalierungsinstrument geworden.

Die neuen Hebel: Wie du Google Ads AI Max für E-Commerce nutzt

Für E-Commerce Google Ads Manager eröffnet die Umstellung auf Google Ads AI Max neue Hebel zur Steigerung der Profitabilität und Effizienz, indem der Fokus auf DSA Migration, ACA Migration, eine neu gedachte Broad Match Strategie, Datenqualität und Asset-Optimierung gelegt wird.

DSA Migration & ACA Migration als Fundament

Die bevorstehende automatische Migration von Dynamic Search Ads (DSA) und Automatically Created Assets (ACA) auf Google Ads AI Max bis September 2026 ist eine Aufforderung zum Handeln, um die Reichweite intelligent zu erweitern und neue Potenziale zu erschließen.

Dynamische Suchanzeigen (DSA) werden zum Brückenpfeiler für die KI-gesteuerte Abdeckung von Suchanfragen, die noch nicht explizit abgedeckt sind. Die DSA Migration bietet die Chance, die Reichweite intelligent zu erweitern und neue Potenziale zu erschließen (Quelle 13). Jan Doleschel nutzt DSAs schon lange, um Long-Tail-Keywords zu finden, die sonst übersehen worden wären. Dieser Prozess wird durch die Google Ads AI Max KI noch effizienter.

Automatisch erstellte Assets (ACA) werden zum Standard für die Anzeigengestaltung. Die ACA Migration bedeutet, dass hochwertige Bausteine für die Google Ads AI Max KI geliefert werden, aus denen die effektivsten Anzeigen zusammengestellt werden (Quelle 2). Dies umfasst Anzeigentitel, Beschreibungen, aber auch Bilder und Videos.

Um Dynamic Search Ads und Automatically Created Assets optimal vorzubereiten und zu steuern, muss die Website-Struktur logisch und sauber sein. Die Google Ads AI Max KI crawlt Seiten, um relevante Inhalte für die Anzeigen zu finden. Eine klare Hierarchie, aussagekräftige Überschriften und hochwertige Produktbeschreibungen sind essenziell. Jan Doleschel empfiehlt, die DSA-Ziele auf spezifische Kategorien oder Produktgruppen zu beschränken, um die Kontrolle zu behalten und Streuverluste zu minimieren.

Die „Broad Match Strategie“ neu gedacht

Die Broad Match Strategie hat sich grundlegend gewandelt und kann mit Google Ads AI Max, in Kombination mit conversionbasiertem Smart Bidding, zu einem mächtigen Skalierungshebel werden, der präziser agiert als zuvor.

Die Broad Match Strategie hat sich vom „No-Go“ zum „Must-Have“ entwickelt, da sie mit Google Ads AI Max präziser wird und im Zusammenspiel mit conversionbasiertem Smart Bidding zum Skalierungshebel wird (Quelle 3). Die KI versteht die Suchintention hinter breiten Suchanfragen besser und kann so relevantere Anzeigen ausspielen. Jan Doleschel hat gesehen, wie Kampagnen mit einer intelligenten Broad Match Strategie ihren Umsatz um bis zu 30 Prozent steigern konnten, ohne den ROAS zu gefährden.

Durch strategische Negativ-Keywords, Zielgruppen-Signale und eine klare Kampagnenstruktur bleibt die Kontrolle über die Broad Match Strategie erhalten. Es ist nicht mehr das Ziel, jedes einzelne Keyword manuell zu steuern, sondern die Rahmenbedingungen für die Google Ads AI Max KI so zu setzen, dass sie profitabel agiert. Jan Doleschel pflegt weiterhin eine robuste Negativ-Keyword-Liste, um irrelevante Suchanfragen auszuschließen.

Der Fokus verschiebt sich von der Suchintention auf exakte Keywords (Quelle 15). Die Google Ads AI Max KI erkennt, ob jemand nach „rote Schuhe“ sucht und auch an „bordeauxfarbenen Stiefeletten“ interessiert sein könnte, selbst wenn nur „rote Schuhe“ als Keyword hinterlegt wurden.

Datenqualität als Goldstandard für E-Commerce Google Ads

Für E-Commerce Google Ads ist ein sauberer und optimierter Produktdaten-Feed das Herzstück der Kampagnen, da er die essenzielle Informationsquelle für die Google Ads AI Max KI darstellt und somit die Kampagnenperformance maßgeblich beeinflusst.

Ein sauberer und optimierter Produktdaten-Feed ist das A und O für erfolgreiche E-Commerce Google Ads. Der Feed muss aktuelle Preise, Verfügbarkeiten, korrekte Produktbilder und detaillierte Beschreibungen enthalten. Die Google Ads AI Max KI nutzt diese Informationen, um dynamische Anzeigen zu erstellen und die Relevanz zu maximieren. Jan Doleschel empfiehlt, den Feed mindestens einmal täglich zu aktualisieren, um die Genauigkeit zu gewährleisten.

Präzise und umfassende Erfassung von Conversions und Conversion-Werten ist entscheidend für eine optimale Google Ads AI Max KI-Steuerung und profitables Smart Bidding (Quelle 3). Ohne genaue Daten kann die KI nicht lernen, welche Aktionen wertvoll sind. Jan Doleschel stellt sicher, dass nicht nur der Kauf, sondern auch Warenkorb-Starts oder Anmeldungen als Mikro-Conversions getrackt werden, um der KI mehr Signale zu geben.

Eigene Erstanbieterdaten (First-Party Data) sollten für wertvolle Zielgruppensignale genutzt werden. Kundendaten wie E-Mail-Adressen und Telefonnummern können als Customer Match Listen hochgeladen werden, um die Google Ads AI Max KI mit Informationen über die wertvollsten Kunden zu füttern. Diese Daten sind Gold wert, da sie der KI helfen, ähnliche Nutzer zu finden.

Asset-Optimierung statt Keyword-Optimierung

Mit Google Ads AI Max verschiebt sich der Fokus von der minutiösen Keyword-Pflege zur strategischen Asset-Optimierung, wodurch hochwertige Anzeigentitel, Beschreibungen, Bilder und Videos bereitgestellt werden, die die KI flexibel kombiniert.

Die Bereitstellung hochwertiger Anzeigentitel, Beschreibungen, Bilder und Videos ist entscheidend. Die Google Ads AI Max KI kombiniert diese Bausteine flexibel. Je mehr qualitativ hochwertige und vielfältige Assets zur Verfügung stehen, desto besser kann die KI die Anzeigen an den jeweiligen Kontext anpassen. Jan Doleschel strebt mindestens 10-15 Headlines und 4-5 Descriptions pro Anzeigengruppe an, um der KI ausreichend Material zu geben.

Die Google Ads AI Max KI wählt die beste Kombination für den jeweiligen Nutzer und Kontext aus. Die KI testet kontinuierlich verschiedene Kombinationen und lernt, welche am besten performen, um die Anzeigenleistung zu maximieren.

Regelmäßige Überprüfung der Asset-Performance und Optimierung der Bausteine ist unerlässlich. Google Ads bietet Berichte zur Asset-Leistung, die zeigen, welche Assets gut funktionieren und welche ersetzt oder verbessert werden sollten. Jan Doleschel überprüft diese Berichte wöchentlich, um schnell auf Veränderungen reagieren zu können.

Zielgruppen-Signale als Lenkrad

Auch wenn die Keyword-Kontrolle abnimmt, können der Google Ads AI Max KI durch präzise Zielgruppen-Signale sehr genau Anweisungen gegeben werden, wen sie ansprechen soll, wodurch die Kampagnensteuerung erhalten bleibt.

Zielgruppen-Signale sind das Lenkrad in der KI-gesteuerten Kampagnenwelt, um der Google Ads AI Max KI zu sagen, wen sie ansprechen soll, auch wenn die Keyword-Kontrolle abnimmt.

Nutze Custom Segments, Remarketing-Listen und Customer Match als starke Signale für Search Kampagnen. Jan Doleschel erstellt Custom Segments basierend auf den Suchbegriffen, die ideale Kunden verwenden, oder den URLs, die diese besuchen.

Für die effektive Nutzung von Zielgruppen in KI-gesteuerten Kampagnen empfiehlt Jan Doleschel, Zielgruppen nicht nur als Beobachtung, sondern als aktive Ausrichtung zu verwenden. Die Google Ads AI Max KI wird diese Signale nutzen, um ihre Gebotsstrategien und Anzeigenauslieferung zu optimieren.

Experimentation & Learning

In der Welt von Google Ads AI Max ist kontinuierliches Experimentieren und Lernen wichtiger denn je, um Hypothesen zu Kampagnenstrukturen und Bidding-Strategien zu testen und die Ergebnisse der KI zu analysieren.

A/B-Testing sollte Hypothesen zu Kampagnenstrukturen oder Bidding-Strategien umfassen, nicht mehr nur einzelne Keywords (Quelle 6). Google führt neue Testmöglichkeiten für Google Ads AI Max ein, um Budgets und ROI-Ziele kampagnenübergreifend in A/B-Tests zu vergleichen. Jan Doleschel nutzt diese Funktion, um beispielsweise eine AI Max Kampagne gegen eine klassische Kampagne zu testen und die Performance direkt zu vergleichen.

Das Verständnis der KI ist entscheidend: Analysiere die Ergebnisse der Google Ads AI Max KI und passe die Inputs und Ziele entsprechend an. Es geht darum, die KI zu verstehen und sie zu trainieren, anstatt sie blind laufen zu lassen. Jan Doleschel verbringt viel Zeit damit, die Suchanfragenberichte und Asset-Performance zu analysieren, um Muster zu erkennen und die Strategie anzupassen.

Aufwand und Grenzen: Wann sich Google Ads AI Max (nicht) lohnt

Google Ads AI Max entfaltet sein volles Potenzial nicht für jeden Betrieb, da spezifische Voraussetzungen hinsichtlich Conversion-Volumen, Budget und Datenqualität erfüllt sein müssen, um die Vorteile der KI-Steuerung optimal zu nutzen.

Google Ads AI Max lohnt sich nicht für sehr kleine, nischenartige Betriebe mit extrem geringem Suchvolumen. Wenn ein Produkt oder eine Dienstleistung nur von einer Handvoll Menschen gesucht wird und das monatliche Suchvolumen unter 100 Anfragen liegt, wird die KI nicht genügend Daten erhalten, um effektiv zu lernen und zu optimieren. Der manuelle Ansatz mit sehr spezifischen Exact Match Keywords könnte hier die bessere Wahl sein, da die KI sonst zu breit streuen könnte.

Betriebe ohne robustes Conversion-Tracking profitieren nicht von Google Ads AI Max. Ohne präzise und umfassende Conversion-Daten kann die KI nicht lernen, welche Aktionen wertvoll sind. Wenn das Tracking fehlerhaft ist oder nur unzureichende Daten liefert (z.B. nur Klicks, aber keine Käufe), wird die KI auf die falschen Signale optimieren und das Budget ineffizient einsetzen. Ein sauber implementiertes Conversion-Tracking, das auch den Conversion-Wert erfasst, ist eine absolute Grundvoraussetzung.

Betriebe, die keine Kontrolle abgeben wollen, werden mit Google Ads AI Max frustriert sein. Wenn jeder einzelne Klick, jedes Keyword und jeder Anzeigentext minutiös manuell gesteuert werden soll, widerspricht dies der Philosophie der KI. Die KI ist darauf ausgelegt, die Kontrolle zu übernehmen und auf Basis von Daten zu optimieren, was ein Umdenken und Vertrauen in die Algorithmen erfordert.

Betriebe mit sehr unklaren Zielen sind für Google Ads AI Max nicht geeignet. Wenn nicht genau bekannt ist, was mit den Kampagnen erreicht werden soll (z.B. „einfach mehr Traffic“), kann die KI nicht zielgerichtet optimieren. Klare Ziele wie „ROAS von 300 Prozent“ oder „CPA von 20 Euro“ sind essenziell, damit die KI eine klare Richtung hat.

Google Ads AI Max entfaltet sein volles Potenzial, wenn genügend Daten für die KI zur Verfügung stehen. Dies bedeutet in der Regel, dass ein Betrieb ein ausreichendes Conversion-Volumen und ein passendes Budget aufweisen muss.

Die folgende Tabelle fasst die Mindestvoraussetzungen zusammen, ab denen Google Ads AI Max seine Stärken optimal ausspielen kann und sich eine Investition in die KI-gesteuerte Kampagnenführung rechnet.

Ein Betrieb, der diese Voraussetzungen erfüllt, kann von Google Ads AI Max erheblich profitieren, indem die Reichweite erweitert, die Effizienz gesteigert und neue Wachstumspotenziale erschlossen werden.

Woran erkennt man einen guten Anbieter für Google Ads AI Max?

Einen guten Anbieter für Google Ads AI Max erkennt man an nachweisbarer Erfahrung mit KI-gesteuerten Kampagnen, Expertise in Datenqualität, einem strategischen Fokus, Transparenz bei der Asset-Optimierung und einem klaren Plan für die Migration.

1. Der Anbieter sollte nachweisbare Erfahrung mit KI-gesteuerten Kampagnen vorweisen können und konkrete Beispiele erfolgreicher Google Ads AI Max oder ähnlicher Smart Bidding Strategien für E-Commerce-Kunden präsentieren.
2. Expertise in Datenqualität und Tracking ist entscheidend; der Anbieter muss die Bedeutung von sauberem Conversion-Tracking, Conversion-Werten und First-Party Data verstehen und bei der Auditierung sowie Optimierung unterstützen können.
3. Ein guter Partner für Google Ads AI Max verfolgt einen strategischen statt rein operativen Fokus, indem er eine ganzheitliche Strategie entwickelt, die Daten-Feeds, Landingpages und Zielgruppen-Signale umfasst.
4. Der Anbieter muss Transparenz bei der Asset-Optimierung bieten und erklären, wie hochwertige Assets erstellt, getestet und optimiert werden, damit die Google Ads AI Max KI diese effektiv nutzen kann.
5. Kenntnisse in der DSA Migration und ACA Migration sind unerlässlich; der Anbieter sollte einen klaren Plan für die automatische Umstellung haben und proaktiv durch diesen Prozess führen können.
6. Detailliertes Reporting und eine fundierte Analyse sind Pflicht, wobei der Anbieter nicht nur Zahlen liefert, sondern auch Einblicke in die Funktionsweise der Google Ads AI Max KI und konkrete Handlungsempfehlungen gibt.

Jan Doleschel bietet als Experte für Performance Marketing umfassende Beratung und Umsetzung für Google Ads AI Max Strategien an, um E-Commerce-Unternehmen in Österreich zu profitablem Wachstum zu verhelfen.

Häufige Fragen zu Google Ads AI Max

Was ist der Hauptunterschied zwischen Google Ads AI Max und Smart Bidding?

Google Ads AI Max integriert die KI über das gesamte Kampagnenmanagement hinweg, von der Gebotsstrategie bis zur Anzeigengestaltung und Suchanfragenerschließung. Smart Bidding hingegen konzentriert sich primär auf die Automatisierung der Gebotsoptimierung für spezifische Ziele. Google Ads AI Max bietet eine umfassendere und prädiktivere Steuerung der Kampagnen.

Wann wird die automatische Umstellung auf Google Ads AI Max abgeschlossen sein?

Die automatische Umstellung von bestehenden Dynamic Search Ads (DSAs), Kampagnen mit automatisch erstellten Assets (ACAs) und kampagnenweitem Broad Match auf Google Ads AI Max wird bis September 2026 abgeschlossen sein. Diese Migration erfordert proaktive Anpassungen, um die Kampagnenperformance weiterhin zu gewährleisten und zu optimieren.

Welche Rolle spielen Keywords noch in Google Ads AI Max Kampagnen?

Keywords spielen in Google Ads AI Max Kampagnen weiterhin eine Rolle, jedoch verschiebt sich der Fokus von feingranularer manueller Pflege zur strategischen Bereitstellung von Signalen. Die KI erschließt eigenständig weitere relevante Suchanfragen. Negativ-Keywords bleiben wichtig, um Streuverluste zu minimieren und die Relevanz der ausgespielten Anzeigen zu steuern.

Wie kann ich die Kosten für Google Ads AI Max Kampagnen kontrollieren?

Die Kosten für Google Ads AI Max Kampagnen können durch klare Zielvorgaben wie einen Ziel-ROAS oder Ziel-CPA effektiv kontrolliert werden. Die KI optimiert innerhalb dieser Vorgaben, um die Profitabilität zu maximieren. Zusätzlich helfen eine saubere Kampagnenstruktur, strategische Negativ-Keywords und die kontinuierliche Überwachung der Asset-Performance, das Budget effizient einzusetzen.

Lohnt sich Google Ads AI Max auch für kleine E-Commerce-Shops?

Google Ads AI Max lohnt sich für kleine E-Commerce-Shops, wenn ein ausreichendes Conversion-Volumen von mindestens 50 bis 100 Conversions pro Monat und ein monatliches Google Ads Budget von 2.000 bis 3.000 Euro vorhanden sind. Ohne diese Datenbasis kann die KI nicht effektiv lernen. Kleinere Shops sollten zuerst ihr Tracking optimieren und genügend Daten generieren.

Welche Bedeutung hat der Produktdaten-Feed für Google Ads AI Max im E-Commerce?

Der Produktdaten-Feed ist für Google Ads AI Max im E-Commerce von zentraler Bedeutung, da er die primäre Informationsquelle für die KI darstellt. Ein sauberer, aktueller und optimierter Feed mit korrekten Preisen, Verfügbarkeiten und detaillierten Beschreibungen ermöglicht der KI, relevante dynamische Anzeigen zu erstellen und die Produktpräsentation zu maximieren.

Wie lange dauert es, bis Google Ads AI Max Kampagnen optimale Ergebnisse liefern?

Google Ads AI Max Kampagnen benötigen eine Lernphase, die je nach Datenvolumen und Komplexität der Ziele variieren kann, typischerweise aber einige Wochen dauert. Während dieser Zeit sammelt die KI Daten, um Muster zu erkennen und die Optimierung zu verfeinern. Kontinuierliche Überwachung und Anpassung der Inputs beschleunigen den Lernprozess und führen schneller zu optimalen Ergebnissen.

Über den Autor

Jan Doleschel ist ein erfahrener Experte für Performance Marketing und Paid Ads. Er spezialisiert sich auf die Entwicklung und Umsetzung profitabler Google Ads Strategien für E-Commerce-Unternehmen in Österreich. Sein tiefes Verständnis für die dynamische Landschaft der Online-Werbung hilft Kunden, Marketingziele zu erreichen und nachhaltiges Wachstum zu generieren. Jan Doleschel legt seinen Fokus auf datengetriebene Ansätze und die optimale Nutzung von KI im Performance Marketing.

Quellen

1. DSA-Upgrade to AI Max 2026 – Google Business, abgerufen am 2026-09-01
2. DSA Upgrade to AI Max 2026 – Google Blog, abgerufen am 2026-09-01
3. About Broad Match – Google Ads Support, abgerufen am 2026-09-01
4. AI Max Google Ads: Was B2B Unternehmen jetzt wissen müssen – More.Berlin, abgerufen am 2026-09-01
5. Google Ads Suchkampagne erstellen: Der ultimative Leitfaden – Attia Digital, abgerufen am 2026-09-01
6. Google Ads DSA AI Max 2026 – Leadanic, abgerufen am 2026-09-01
7. Google Ads News KW 33 2026 – Stroe Media, abgerufen am 2026-09-01
8. Google Ads Match Type Performance – Optmyzr, abgerufen am 2026-09-01
9. AI Max Testing Planning Tools – Google Blog, abgerufen am 2026-09-01