Build Your Own Algorithm: Die Zeit ist reif für eigene KI-Bidding-Strategien

KI durchdringt mittlerweile jeden Winkel der digitalen Werbelandschaft – von der Erstellung von Creatives über die Datenanalyse bis hin zur Ausspielung ist intelligente Automatisierung längst im Mainstream angekommen. Umso erstaunlicher, dass Werbetreibende bei der Bidding-Optimierung oft noch auf generische, vorgefertigte Standard-Algorithmen innerhalb ihrer Demand-Side-Plattformen (DSPs) setzen.

Das Problem dabei: Diese Standardmodelle sind für die Bedürfnisse einer möglichst großen Zahl breit angelegter Kampagnen entwickelt. Sie berücksichtigen kaum Nuancen und individuelle Unterschiede von Werbemaßnahmen in unserer komplexen Medialandschaft. Zudem bleiben die Entscheidungsprozesse dieser Modelle oft intransparent – Werbetreibende wissen selten genau, welche Daten und Faktoren ihre Gebote steuern und wie der Algorithmus daraus Entscheidungen ableitet.

Warum intelligentes Bidding so essentiell ist

Um zu verstehen, warum KI-optimierte Bidding-Strategien wichtig sind, lohnt sich ein kurzer Blick auf die Dimensionen: Laut einer Statista-Analyse in Kooperation mit IAB Europe wurden allein in Deutschland im Jahr 2024 rund 17,9 Milliarden Euro für digitale Werbung ausgegeben. Davon entfielen laut IAB Europe AdEx Benchmark Report 2024 rund 15,4 Milliarden Euro auf programmatische digitale Werbung, bei denen Standard-Algorithmen in Echtzeit über programmatisches Bidding die Budgets größtenteils automatisiert verteilen. Dabei handelt es sich um einen Auktionsprozess, der in Millisekunden entscheidet, welche Werbung einem Nutzer gezeigt wird und zu welchem Preis. Algorithmen bestimmen also, welche Gebote sich für einen Kanal zu einer gewissen Zeit lohnen – und letztlich, ob sich die Ausspielung einer bestimmten Anzeige für die jeweilige Zielgruppe rechnet.

Warum Standard-Algorithmen an ihre Grenzen stoßen

Die Berechnungslogik solcher Standard-Algorithmen werden der zunehmenden Komplexität und Unberechenbarkeit der Medialandschaft allerdings immer weniger gerecht. Die Grenzen standardisierter Modelle werden vor allem in Phasen mit stark schwankendem Traffic sichtbar – etwa an Feiertagen, während der Ferien oder bei großen saisonalen Kampagnen. Analysen im Rahmen der Global Insights Reports 2025 zeigen, dass der tägliche digitale Traffic zu solchen Zeiten durchschnittlich um 45 Prozent ansteigt. Während des Black Friday schnellt er sogar um 76 Prozent in die Höhe, während der Cyber Week um 27 Prozent und beim Oktoberfest um 22 Prozent. Auch unvorhersehbare politische Ereignisse, Wetterumschwünge oder virale Trends können die Nachfrage nach Werbeinventar sprunghaft verändern. Auf solche Ereignisse können starre Modelle nicht reagieren.

Diese deutlichen Traffic-Schwankungen bedeuten nicht nur höheren Wettbewerb, sondern auch deutlich steigende Tausender-Kontakt-Preise (CPMs) – eine Marktdynamik, die Werbetreibende vor Herausforderungen stellt, zugleich aber Raum für smartere Gebotsstrategien eröffnet. Um dieses Potenzial zu nutzen, sollen Werbetreibende ihre Bidding-Strategien optimieren, um sich hochwertige Werbeplätze und die Aufmerksamkeit der Nutzer zu sichern. Ein maßgeschneiderter, KI-gestützter Ansatz kann hier den Unterschied machen, indem er flexibel auf Echtzeitdaten reagiert und Gebotsentscheidungen fortlaufend lernt, anpasst und verbessert.

BYOA: Der Paradigmenwechsel

An dieser Stelle setzt das BYOA-Prinzip an: Werbetreibende können mithilfe von Partnern KI-gestützte Bidding-Algorithmen entwerfen, die ihnen Einblick in Bid-Platzierungen geben und Bidding-Entscheidungen dynamisch basierend auf verschiedenen Datensignalen optimieren und so die Effizienz steigern. "Build Your Own Algorithm" bedeutet nicht, dass jedes Unternehmen seine eigene Data-Science-Abteilung aufbauen muss. Vielmehr geht es darum, die Kontrolle über die Bidding-Logik zurückzugewinnen und KI-Tools so zu konfigurieren, dass sie den Prioritäten der Marke, dem Zielgruppenverhalten und den Echtzeit-Marktbedingungen gerecht werden.

Der Weg zu eigenen Algorithmen kann Unternehmen durchaus vor Schwierigkeiten stellen. Die größte Herausforderung liegt oft nicht in der Technologie selbst, sondern in der Datenbasis: Das Sammeln und Vereinheitlichen der eigenen, also proprietären Verbraucherdaten erweist sich häufig als der hürdenreichste Schritt auf diesem Weg, denn globale Datenschutzbestimmungen schränken das verfügbare Datenvolumen für Werbetreibende ein. Die folgenden Schritte können Advertiser auf dem Weg zu den eigenen Bidding-Algorithmen helfen:

Mit diesen Maßnahmen der eigenen Bidding-Logik näherkommen

Geschäftsziele neu definieren: Jede Marke muss für sich bestimmen, was Erfolg für sie ausmacht. Dabei gilt es, über Standard-KPIs hinauszugehen und Ziele zu identifizieren, die generische Bidding-Strategien nicht adressieren.

Datenquellen um Third-Party-Daten erweitern: Neben First-Party-Daten sollten Marken Third-Party-Datenquellen einbeziehen, um ihre Algorithmen zu verfeinern und damit nicht nur Conversion, sondern auch Mediaqualität gezielt zu optimieren. Eine Vielzahl von Datenquellen sind das Ziel – Offline-Verkaufsdaten, Attention-Metriken und Attribution sind alles relevante Daten, die das Gesamtergebnis verbessern.

KI für Bidding-Automatisierung nutzen: KI kann riesige Datenmengen in Echtzeit aufnehmen und analysieren, um Bids dynamisch basierend auf Performance-Signalen anzupassen. Das Resultat ist mehr als ein Algorithmus: Es ist ein Feedback-System, das mit jeder Kampagne lernt und sich entwickelt.

Kontinuierlich testen und verfeinern: Fortlaufende Tests und Performance-Analysen sind nötig, um KI-Modelle über die Zeit zu optimieren. Menschliche Aufsicht bleibt dabei essenziell für die Verifizierung von Ergebnissen und Feinabstimmung.

Fazit: BYOA ist mehr als nur Optimierung

BYOA ist weit mehr als eine weitere Optimierungstaktik. Während KI zunehmend zum Rückgrat der digitalen Werbung wird, können sich Unternehmen mit eigenen Bidding-Strategien entscheidende Vorteile verschaffen: Sie können schneller auf Marktveränderungen reagieren, präziser auf ihre Zielgruppen eingehen und ihre Budgets effizienter einsetzen.

Das eigentliche Potenzial der KI liegt nicht darin, Werbetreibenden Entscheidungen abzunehmen, sondern ihnen mehr Kontrolle zu geben. Wer auf BYOA setzt, kann sich von den Beschränkungen der Standard-Algorithmen befreien und Bidding-Strategien entwickeln, die wirklich zu den eigenen Geschäftszielen passen.

Der Autor: Andreas Neu ist Lead Integrated Solutions Director Scibids für den DACH-Raum und Zentral- und Osteuropa bei DoubleVerify. Der diplomierte Betriebswirt gilt mit über 20 Jahren Berufserfahrung in der Marketing- und Werbebranche als versierter Ansprechpartner für Werbetreibende. Zuvor war er in verschiedenen Führungspositionen tätig. Beispielsweise leitete er als Regional Sales Lead DACH, Nordics and Eastern Europe die Markteinführung der SaaS-Geschäfte von Oracle. In früheren Stationen seiner Karriere hatte Neu verschiedene Führungsrollen, u.a. bei globalen Playern, wie Facebook, United Internet Media oder mobile.de. Seine Karriere startete er bei der Werbeagentur Scholz & Friends in Hamburg.