Maximize Results oder manueller Klickpreis? Echte Zahlen aus dem OpenAI Ads Manager

Die neue Standardeinstellung im Ads Manager Beta

Im Werbesystem von OpenAI zeichnet sich ein vertrautes Muster ab, das viele Marketer bereits von anderen großen Werbeplattformen kennen. Mit der Einführung der Gebotsstrategie „Maximize results“ im OpenAI Ads Manager Beta definiert das Unternehmen die Standardlogik für Kampagnen neu. Wenn Werbetreibende eine berechtigte neue Anzeigengruppe einrichten, ist diese Option bereits vorausgewählt, wie die offizielle Dokumentation im OpenAI Help Center klar belegt. Das Ziel hinter diesem Schritt ist klar erkennbar: Der Einstieg in die Kampagnenerstellung soll vereinfacht werden, indem komplexe manuelle Gebotsentscheidungen entfallen.

Aus technischer Sicht bedeutet dies, dass das System die Festlegung der konkreten Gebotshöhen vollständig übernimmt. Werbetreibende geben lediglich das übergeordnete Kampagnenziel sowie ein entsprechendes Budget vor. Die verfügbaren Tests und Beschreibungen zeigen, dass der Algorithmus versucht, die maximal mögliche Anzahl des gewählten Ergebnistyps innerhalb dieses finanziellen Rahmens zu erzielen. Allerdings sollten Media-Einkäufer genau hinsehen, bevor sie eine solche Voreinstellung unreflektiert für ihre Live-Kampagnen übernehmen.

Die Tatsache, dass eine volumengesteuerte Automatisierung als Standard fungiert, erfordert von Werbetreibenden erhöhte Aufmerksamkeit beim Kampagnen-Setup. Statt individueller Gebote pro Auktion überlässt man der Plattform die Steuerung vollständig. Wie mein Kollege Rick in seinem Research-Bericht darlegt, reiht sich OpenAI damit in die gängige Branchenpraxis ein, den Nutzer zunächst in eine maximale Ausschöpfung des Volumens zu lenken, anstatt vordefinierte Effizienzgrenzen abzusichern.

Mit einem sauberen Intent-Setup war ein Abschluss mit manuellem Klickpreis rund 35 % günstiger als mit automatischer Klick-Optimierung.

Funktionsweise: Fokus auf Volumen statt Kosteneffizienz

Die Funktionsweise von „Maximize results“ konzentriert sich auf die Maximierung des absoluten Ergebnisses, gestützt auf das hinterlegte Tages- oder Gesamtbudget. Werbetreibende wählen als Kernziel entweder Klicks oder Conversions aus, woraufhin das System die Gebotshöhe in den einzelnen Anzeigenauktionen dynamisch anpasst. Liegen günstige Auktionsbedingungen vor oder prognostiziert das System eine höhere Abschlusswahrscheinlichkeit, können Gebote flexibel steigen oder sinken, um die Chance auf das gewählte Ereignis zu nutzen.

Der entscheidende Haken an diesem Ansatz liegt jedoch in den fehlenden Kontrollmechanismen für die Kosten pro Ergebnis. Laut den offiziellen Angaben von OpenAI bietet die Strategie derzeit keinerlei Garantien für Zielwerte wie Cost-per-Acquisition (CPA), Cost-per-Click (CPC) oder Return on Ad Spend (ROAS). Das bedeutet in der Praxis: Selbst wenn das Gesamtergebnis zahlenmäßig maximiert wird, kann der durchschnittliche Preis für den einzelnen Klick oder die Conversion beträchtlich schwanken und das vertretbare Maß überschreiten.

Werbetreibende müssen sich daher darüber im Klaren sein, dass das verfügbare Budget im Zweifel vollständig investiert wird, um das Mengenvolumen zu steigern. Wenn ein Account keine Puffer für teure Testphasen hat, birgt dies handfeste Risiken für die Wirtschaftlichkeit. Der Mechanismus strebt danach, das festgelegte Budget voll auszuschöpfen, solange Resultate erzielt werden können, ohne Rücksicht auf die jeweilige Profitabilität der einzelnen Transaktion.

Systemvergleich: Standard gegen manuelle Steuerung

Um den genauen Unterschied zwischen der Voreinstellung und der manuellen Alternative zu verstehen, lohnt sich ein strukturierter Blick auf die Mechanismen im Ads Manager Beta. Werbetreibende müssen keineswegs zwangsläufig die automatisierte Strategie nutzen. OpenAI stellt mit der Option „Manual: Max bid“ ein Werkzeug bereit, mit dem sich ein fester Höchstbetrag pro Gebot definieren lässt. Dies verschafft Kampagnenmanagern die Kontrolle über einzelne Auktionsgrenzen zurück.

Während „Maximize results“ für eine schnelle Skalierung und das einfache Abdecken breiter Reichweiten konzipiert ist, zwingt „Manual: Max bid“ das System dazu, Gebote niemals über eine bestimmte Grenze hinaus ansteigen zu lassen. Dies verhindert böse Überraschungen bei den Klickpreisen, kann im Gegenzug jedoch dazu führen, dass Kampagnen in kompetitiven Auktionsumfeldern nicht das volle Budget ausschöpfen. Werbetreibende stehen somit vor der klassischen Entscheidung zwischen Reichweitenmaximierung und strikter Preiskontrolle.

Die folgende Übersicht fasst die im OpenAI Help Center dokumentierten Eigenschaften beider Ansätze zusammen und stellt die Kernunterschiede gegenüber, wie sie auch im Research-Bericht von Rick analysiert wurden.

Echte Community-Zahlen: Manueller Klickpreis liegt vorne

Die Theorie aus dem Help Center ist das eine. Spannender ist, was in echten Konten passiert. Die AI-AdBase-Community teilt ihre Kampagnenzahlen anonym. So lässt sich vergleichen, welche Gebotsstrategie im September 2026 wirklich am besten abgeschnitten hat.

Das Ergebnis ist deutlich: Kampagnen mit manuellem Klickpreis (Manual CPC) hatten die höchste Klickrate, die günstigsten Klicks und die niedrigsten Kosten pro Abschluss. Die automatischen Strategien, die auf Klicks oder Conversions optimieren, lagen bei allen drei Werten dahinter.

Wichtig zur Einordnung: Die Gruppe mit manuellem Klickpreis umfasst bisher 4 Konten. Das ist eine frühe, aber echte Datengrundlage. Wir aktualisieren die Werte laufend in den Benchmarks.

Warum der manuelle Klickpreis so stark ist

Gegenüber der automatischen Klick-Optimierung war ein Abschluss mit manuellem Klickpreis rund 35 % günstiger (14,46 € statt 22,38 €). Der Klick selbst kostete rund 22 % weniger. Gleichzeitig klickten mehr Menschen auf die Anzeigen.

Der Grund liegt im Setup. Wer mit AI AdBase arbeitet, baut seine Kampagnen auf 80 Intents auf, mit passenden Context Hints und Anzeigentexten je Gesprächssituation. Die Anzeige passt damit sehr genau zu dem, was die Person gerade mit ChatGPT bespricht.

Ist das Setup so sauber, gewinnt der manuelle Klickpreis auch in der Entscheidungsphase des Funnels Auktionen, also genau dort, wo Abschlüsse entstehen. Man muss dafür nicht teuer auf Conversions oder einen Ziel-CPA bieten. Die Qualität des Setups ersetzt das höhere Gebot.

Die Strategien auf Conversions zeigen dagegen ein klares Risiko: Bei „Conversions maximieren“ stieg der Klickpreis auf 2,31 €, also mehr als das Zwölffache, ohne dass ein Abschluss erfasst wurde. Genau das beschreibt OpenAI selbst: Es gibt keine Garantie für CPA, CPC oder ROAS.

Risiken für performance-orientierte Kampagnen

Für performance-fokussierte Marketingteams birgt die unbedachte Nutzung von „Maximize results“ spürbare finanzielle Gefahren. Wer auf feste Margen angewiesen ist und exakt kalkulierte Ziel-CPAs einhalten muss, riskiert bei einer volumengesteuerten Auslieferung eine empfindliche Budgetverbrennung. Da das System nicht darauf optimiert, eine bestimmte Kostenschwelle zu halten, können einzelne Conversions unter ungünstigen Bedingungen überproportional teuer eingekauft werden, nur um das Budgetvolumen zu realisieren.

Besonders heikel wird diese Dynamik in Phasen mit schwankendem Wettbewerb oder bei stark umkämpften Zielgruppen innerhalb des ChatGPT-Ökosystems. Steigen die Auktionspreise sprunghaft an, zieht das automatisierte System bei „Maximize results“ mit, um weiterhin Resultate zu liefern. Ohne ein manuell definiertes Maximalgebot fehlt der regulierende Puffer, der verhindert, dass Klicks zu unwirtschaftlichen Preisen erworben werden. Das Fehlen einer Ziel-CPA- oder Ziel-ROAS-Option schränkt die Flexibilität zusätzlich ein.

Unternehmen mit strengen Deckungsbeitragsvorgaben sollten diese Gegebenheiten von Beginn an in ihre Kampagnenarchitektur einpreisen. Wer die Kampagnen auf Autopilot belässt, überlässt die Ausgabenkontrolle einem Mechanismus, der auf Menge statt Marge getrimmt ist. Das bedeutet nicht, dass die Strategie unbrauchbar ist, aber sie erfordert eine sehr viel engmaschigere Überwachung der Abrechnungsdaten, als es bei etablierten Ziel-CPA-Modellen anderer Plattformen der Fall wäre.

Ricks Einordnung: Der Weg zum Plattform-Standard

Mein Kollege Rick hat in seinem Research-Bericht treffend herausgearbeitet, dass OpenAI mit diesem Schritt keine Neuheit erfindet, sondern eine bewährte Strategie aus dem Playbook etablierter Ad-Networks übernimmt. Das Vorgehen, eine volumenorientierte Gebotsabgabe als Default einzurichten, senkt die Einstiegshürden für unerfahrene Werbetreibende massiv. Gleichzeitig sorgt es dafür, dass das verfügbare Inventar schnell mit gebotsbereiten Kampagnen gefüllt und die Plattformumsätze stabilisiert werden.

Ricks Analyse unterstreicht jedoch auch die operative Konsequenz: Wer Effizienzziele strikt einhalten muss, darf keinesfalls in der Standardkonfiguration verharren. Für professionelle Media-Buyer ist der Klick auf „Manual: Max bid“ fast schon Pflicht, solange OpenAI keine echten zielbasierten Obergrenzen wie Target-CPA anbietet. Der Bericht stuft diese Erkenntnisse auf Evidenzstufe B ein, da sie direkt auf den offiziellen Systembeschreibungen des Betreibers beruhen und klare operative Implikationen haben.

Für die Praxis bedeutet das: Man muss den OpenAI Ads Manager nicht meiden, aber man sollte ihn mit den Augen eines erfahrenen Paid-Media-Spezialisten bedienen. Standardeinstellungen sind in Werbesystemen selten darauf ausgelegt, das Budget des Kunden optimal zu schonen, sondern primär darauf, Kampagnen schnell ins Laufen zu bringen. Wer das versteht, kann die Werkzeuge des Beta-Programms deutlich strategischer und risikoärmer für die eigenen Wachstumsziele einsetzen.

Empfehlungen für das Setup im OpenAI Ads Manager

Stellen Sie neue Anzeigengruppen aktiv von „Maximize results“ auf „Manual: Max bid“ um. Nach den bisherigen Community-Zahlen ist das die Strategie mit den besten Ergebnissen.

Die Voraussetzung ist ein qualitatives Setup: Kampagnen nach Intents, klare Context Hints und Anzeigentexte, die das Angebot direkt nennen. In AI AdBase legt Sandy genau dieses Setup automatisch an, und Aron passt die Klickpreise jeden Morgen in kleinen, sicheren Schritten an.

Starten Sie mit einem moderaten Klickpreis und einem überschaubaren Tagesbudget. Beobachten Sie Klickrate, Klickpreis und Kosten pro Abschluss in den ersten Tagen. „Maximize results“ eignet sich höchstens als kurzer Test, um das Preisniveau Ihrer Nische kennenzulernen.