Über 120.000 Klicks ausgewertet: Hohe Klickrate senkt den Klickpreis bei ChatGPT Ads um bis zu 92 %

Die Ausgangsfrage

Bei ChatGPT Ads wird viel über Gebote gesprochen. Wer zu wenig Klicks bekommt, erhöht das Klickgebot. Wer zu teuer einkauft, senkt es. Das ist verständlich, denn das Gebot ist der sichtbarste Regler im Ads Manager. Die Daten aus der AI-AdBase-Community zeigen aber, dass ein anderer Faktor deutlich stärker mit dem Klickpreis zusammenhängt: die Klickrate, also wie oft eine Anzeige im Verhältnis zu ihren Einblendungen angeklickt wird.

Für diesen Beitrag habe ich die anonymisierten Tageswerte aller Konten ausgewertet, die ihre Zahlen mit der Community teilen. Das Ergebnis ist eine Momentaufnahme über 30 Tage. Sie wird bewusst nicht laufend aktualisiert, damit die Zahlen im Text und in der Grafik immer zusammenpassen. Die aktuelle Live-Auswertung findest du für Mitglieder mit Datenfreigabe auf der Benchmark-Seite.

Im Video oben erkläre ich die Auswertung Schritt für Schritt. Hier findest du alles zum Nachlesen, inklusive Methode, Einschränkungen und konkreten Schlussfolgerungen für deinen Kampagnenaufbau.

Wer nur auf Gebote schaut, optimiert zu spät. Wer an der Relevanz arbeitet, optimiert an der Ursache.

Datengrundlage und Methode

Damit du die Zahlen richtig einordnen kannst, hier die wichtigsten Eckdaten der Auswertung:

• Zeitraum: 14. September bis 13. Oktober 2026, also die letzten 30 vollständigen Tage vor der Veröffentlichung. • Umfang: 121.665 Klicks und 3.886.638 Impressionen aus echten ChatGPT-Ads-Konten. • Beobachtungseinheit: 2.179 Konto-Tage. Ein Konto-Tag sind die Gesamtwerte eines Werbekontos an einem Tag. • Quelle: offizielle Tageswerte aus der OpenAI Ads API, anonymisiert, ohne Kontonamen, Anzeigentexte oder Budgets.

Jeder Konto-Tag wurde anhand seiner Klickrate einer von sechs Stufen zugeordnet: unter 1 %, 1–2 %, 2–3 %, 3–4 %, 4–5 % und über 5 %. Pro Stufe haben wir dann den durchschnittlichen Klickpreis berechnet, und zwar nicht als einfachen Mittelwert, sondern als Summe aller Ausgaben geteilt durch die Summe aller Klicks. So fallen Tage mit vielen Klicks stärker ins Gewicht als Tage mit wenigen, und einzelne Ausreisser verzerren das Bild weniger.

Das Ergebnis in Zahlen

Die Grafik zeigt ein klares, durchgehendes Muster. Mit jeder höheren Klickraten-Stufe sinkt der durchschnittliche Klickpreis:

• Unter 1 % Klickrate: 1,69 € pro Klick (1.831 Klicks) • 1–2 %: 0,62 € (16.484 Klicks) • 2–3 %: 0,37 € (25.272 Klicks) • 3–4 %: 0,26 € (18.072 Klicks) • 4–5 %: 0,23 € (12.736 Klicks) • Über 5 %: 0,14 € (47.270 Klicks)

Zwischen der tiefsten und der höchsten Stufe liegt ein Unterschied von rund 92 %. Ein Klick in der obersten Stufe kostete im Schnitt also weniger als ein Zehntel eines Klicks in der untersten Stufe. Das ist kein kleiner Optimierungseffekt, sondern ein anderer wirtschaftlicher Hebel.

Ebenso auffällig ist die Verteilung der Klicks. Rund 64 % aller Klicks (78.078 von 121.665) entstanden an Tagen mit einer Klickrate ab 3 %. Der durchschnittliche Klickpreis in diesem Bereich lag bei etwa 0,18 €. Die Community kauft ihre Klicks also überwiegend dort ein, wo sie günstig sind.

Warum hängen Klickrate und Klickpreis so stark zusammen?

Ein naheliegender Erklärungsansatz ist die Relevanz. Werbeplattformen haben ein Interesse daran, Anzeigen auszuspielen, die für Nutzerinnen und Nutzer nützlich sind. Eine Anzeige, die oft angeklickt wird, signalisiert genau das. In vielen Auktionssystemen wird eine hohe erwartete Klickrate deshalb belohnt, und ein relevanter Werbetreibender muss für dieselbe Sichtbarkeit weniger pro Klick bezahlen.

Wie die Auktion bei ChatGPT Ads intern genau gewichtet, legt OpenAI nicht im Detail offen. Die Daten passen aber sehr gut zu diesem Mechanismus: Wenn eine Anzeige exakt zur Situation im Gespräch passt, steigt die Wahrscheinlichkeit für einen Klick, und die Kosten pro Klick sinken.

Wichtig für eine saubere Einordnung: Die Auswertung zeigt einen Zusammenhang, keinen streng bewiesenen Ursache-Wirkungs-Effekt. Auch andere Faktoren können eine Rolle spielen, etwa Branche, Wettbewerb im Thema, Gebotsstrategie oder Erfahrung des Kontos. Dass das Muster aber über sechs Stufen und mehr als 2.000 Konto-Tage so gleichmässig verläuft, spricht klar dafür, dass Relevanz einer der wichtigsten Hebel ist.

Was das für deinen Kampagnenaufbau bedeutet

Wenn die Klickrate so eng mit dem Klickpreis verbunden ist, lohnt es sich, an der Ursache zu arbeiten statt nur am Gebot. Konkret heisst das:

• Nicht eine breite Anzeigengruppe für alles. • Nicht eine allgemeine Anzeige für jede Situation. • Nicht nur am Gebot drehen und hoffen.

Stattdessen:

• Verschiedene Situationen sauber trennen. • Passende Context Hints nutzen, die genau beschreiben, in welchem Gespräch die Anzeige erscheinen soll. • Eigene Anzeigengruppen pro relevanter Situation aufbauen. • Anzeigen schreiben, die wirklich zur Absicht der Nutzerin oder des Nutzers passen.

Genau deshalb arbeiten wir bei AI AdBase mit vielen spezifischen Anzeigengruppen statt mit einer einzigen allgemeinen Struktur. Sandy baut Kampagnen nach Situationen auf, und Aron prüft täglich, welche Gruppen gut laufen und wo nachgebessert werden muss.

Die Wirkungskette

Zusammengefasst lässt sich der Effekt als Kette beschreiben:

• Mehr Relevanz führt zu einer höheren Klickrate. • Eine höhere Klickrate geht mit günstigeren Klickpreisen einher. • Günstigere Klickpreise erhöhen die Chance auf günstigere Conversions.

Für mich ist das einer der wichtigsten Hebel bei ChatGPT Ads. Wer nur auf Gebote schaut, optimiert zu spät. Wer an der Relevanz arbeitet, optimiert an der Ursache.

Grenzen der Auswertung

Damit die Zahlen fair gelesen werden, hier die wichtigsten Einschränkungen:

• Die Daten stammen aus Konten der AI-AdBase-Community mit Datenfreigabe. Sie sind nicht repräsentativ für alle Werbetreibenden auf ChatGPT. • Ausgewertet wurde auf Ebene von Konto-Tagen, nicht von einzelnen Anzeigen. Innerhalb eines Tages können sehr unterschiedliche Anzeigen laufen. • Die unterste Stufe ist mit 1.831 Klicks am kleinsten und damit am wenigsten stabil. • Die Auswertung betrifft Klickpreise. Ob eine günstige Klickrate auch zu günstigen Abschlüssen führt, hängt zusätzlich von Zielseite und Angebot ab.