Werbung schalten,
wenn das Budget endlich ist

Die Grundlage, nicht die Kampagne. Bitte einmal lesen, bevor die Tabellen weiter hinten benutzt werden.

Dieser Guide enthält bewusst keine Projektdaten. Keine Zielgruppen, keine Branchenwerte, keine konkreten Budgets, kein Angebot. Er sammelt die Regeln, die unabhängig vom Projekt gelten: Wie Werbeplattformen technisch funktionieren, welche Datenmengen ihre Funktionen brauchen, was Werbung psychologisch wirksam macht und wo der EU-Rechtsrahmen Grenzen zieht. Für ein konkretes Projekt wird der Guide ergänzt — um Zielgruppe, Angebot, Deckungsbeitrag und tatsächliches Budget. Die zehn Fragen, die dafür zu klären sind, stehen in Sektion 09.

Netto, immer

Alle Eurobeträge in diesem Guide sind Nettobeträge ohne Umsatzsteuer. Das gilt für Mediabudgets, für Kosten pro Klick und für die 1.500 € Einrichtungsaufwand in der Landingpage-Rechnung. Beträge, die Plattformen selbst in US-Dollar dokumentieren, werden in Originalwährung zitiert und nicht umgerechnet — der Kurs schwankt, und mehrere Plattformen setzen währungsabhängige Minima, die sich nicht durch Umrechnung ermitteln lassen.

Geltungsbereich

Marktraum ist Deutschland beziehungsweise der Europäische Wirtschaftsraum. Das ist keine Formalie: Der EWR ist für Werbetreibende ein eigener technischer Raum. Google verlangt dort Einwilligungssignale, die anderswo nicht nötig sind; Meta bietet dort seit Januar 2026 ein eigenes Werbemodell an; TikTok muss dort seit Dezember 2025 die Targeting-Kriterien jeder Anzeige öffentlich machen. Wer amerikanische Ratgeber liest, liest über eine andere Plattform.

Die Vier-Jahres-Regel

Belegt zu sein reicht nicht. Eine Zahl kann sauber erhoben und trotzdem wertlos sein, weil sie eine Welt beschreibt, die es nicht mehr gibt. Deshalb gilt für diesen Guide eine zusätzliche Regel: Jede Zahl, deren Erhebung mehr als vier Jahre zurückliegt, wird vor jeder Verwendung geprüft — gibt es eine neuere Erhebung, und wenn nicht, spricht etwas dagegen, die alte weiterzuverwenden? Das Ergebnis dieser Prüfung steht vollständig im Kapitel §.

Die Prüfung endet in einem von drei Ergebnissen. Ersetzt: Es gibt eine neuere Erhebung, die alte fliegt raus. Weiterhin aktuellste: Es gibt nichts Neueres — die Zahl bleibt, trägt aber sichtbar ihr Erhebungsjahr und den Hinweis, was sich seither geändert hat. Nicht mehr verwendbar: Ein belegbarer Strukturbruch hat die Zahl überholt; sie kommt raus, auch wenn es keinen Ersatz gibt. Eine Lücke offen zu benennen ist besser, als sie mit einer falschen Zahl zu füllen.

KI-Meinung Die Grenze von vier Jahren ist gesetzt, nicht hergeleitet. Sie ist kurz genug, dass Plattformzahlen nicht unbemerkt veralten, und lang genug, dass wissenschaftliche Arbeiten nicht ständig neu geprüft werden müssen. Für Plattformangaben — Kampagnentypen, Mindestbudgets, Gebotsstrategien — ist selbst sie zu großzügig: Die gehören vor jeder Verwendung im Werbekonto nachgesehen.

Warum diese Trennung nicht kosmetisch ist

Die Werbebranche hat ein Zitationsproblem. Mehrere der meistzitierten Zahlen des Fachgebiets halten einer Rückverfolgung nicht stand — die „3-Sekunden-Regel" ist eine Abrechnungskonvention von 2015, die „85 Prozent schauen ohne Ton" stammt aus den internen Zahlen zweier Publisher von 2016, die „95-5-Regel" ist eine Rechenillustration, die ihr Urheber selbst als Heuristik bezeichnet. Alle drei zirkulieren bis heute als Forschungsergebnis. Sektion 07 geht dem im Einzelnen nach. Wer daraus Budgetentscheidungen ableitet, entscheidet auf Sand.

Drei Klassen, definiert in Euro netto pro Monat. Die Grenzen sind nicht gegriffen, sondern aus den Schwellen abgeleitet, an denen Plattformfunktionen anfangen zu arbeiten.

„Kleines Budget" ist in der Werbeliteratur ein Gefühl. Für eine Entscheidung taugt das nicht. Dieser Guide legt drei Klassen fest und begründet die Grenzen mit den Datenmengen aus Sektion 02. Gemeint ist jeweils das Mediabudget netto pro Monat — also das Geld, das an die Plattform fließt. Produktion, Landingpage, Tracking-Einrichtung und Betreuung kommen getrennt dazu und werden nie aus dem Mediabudget bezahlt.

KI-Meinung Die drei Grenzwerte selbst sind eine Einschätzung — es gibt keine Norm und keine Plattformdefinition dafür, ab wann ein Budget „mittel" ist. Begründbar sind sie trotzdem, weil an beiden Grenzen etwas Konkretes passiert.

Woher die 1.000 € kommen

Google modelliert Conversions, die wegen fehlender Cookie-Einwilligung nicht direkt messbar sind, erst ab 700 Anzeigenklicks in sieben Tagen je Land und Domaingruppe Fakt. Das sind gut 3.000 Klicks im Monat. Bei einem Klickpreis von 0,40 € — dem Wert, den der smec Market Observer für europäischen E-Commerce-Suchtraffic ausweist Studie — kostet das rund 1.200 €. Bei 1 € Klickpreis sind es 3.000 €. Unterhalb dieser Menge bekommt ein Konto im EWR schlicht keine modellierten Conversions und sieht dauerhaft weniger Erfolge, als es tatsächlich hat. Das wirkt direkt auf jede Gebotsautomatik zurück.

Die zweite Begründung ist die Lernphase. Googles Gebotsstrategien kalibrieren sich über bis zu etwa 50 Conversion-Ereignisse oder drei Conversion-Zyklen Fakt; für Ziel-ROAS in Such- und Shopping-Kampagnen verlangt Google mindestens 15 Conversions in 30 Tagen Fakt. Wer bei 2 % Conversion-Rate 15 Conversions im Monat erreichen will, braucht 750 Klicks — bei 1 € Klickpreis also 750 € allein für die Untergrenze einer einzigen Gebotsstrategie.

KI-Meinung Die Marke von 1.000 € ist damit kein Mindestbetrag für Werbung überhaupt. Sie markiert die Stelle, ab der die Automatik der Plattformen anfängt zu funktionieren. Darunter ist Werbung möglich und oft sinnvoll — aber mit anderen Werkzeugen.

Woher die 10.000 € kommen

Oberhalb von etwa 10.000 € monatlich lassen sich mehrere Kampagnen parallel betreiben, ohne dass jede einzelne unter ihre Schwelle fällt. Das ist die praktische Definition: High-Budget ist, wenn Aufteilen nicht mehr wehtut. KI-Meinung

Zwei belegte Marken liegen deutlich darüber und relativieren das Wort „High": Ein sauberer A/B-Test auf 20 % Verbesserung bei 3 % Ausgangs-Conversion-Rate braucht 27.828 Klicks Fakt (Rechnung in Sektion 02). Und Googles Brand-Lift-Messung verlangt in Deutschland Berichten zufolge rund 15.000 USD innerhalb von zehn Tagen für eine einzige Befragungsfrage KI-Meinung — Google bestätigt offiziell nur das Zehn-Tage-Fenster und die Existenz eines Mindestbetrags, nicht dessen Höhe Fakt. Wer Markenwirkung messen statt vermuten will, ist also bei rund 45.000 USD im Monat. Für die allermeisten Mittelständler ist „High-Budget" im Sinne dieses Guides also immer noch klein im Sinne der Messindustrie.

Unterinvestition ist teurer als Überinvestition

Der Nielsen ROI Report hat knapp 150.000 Beobachtungen zum Marketing-ROI ausgewertet Studie Erhebung 2022. Befund: rund die Hälfte aller geplanten Kanalinvestitionen ist zu niedrig, um den Return zu maximieren; die mediane Unterinvestition beträgt 52 %. Digital Video war in 66 % der Pläne unterfinanziert, Display in 62 %, Social in 60 %. Bemerkenswert ist die Asymmetrie: Das Schließen der Unterinvestitionslücke würde den ROI im Median um gut 50 % steigern, während die Korrektur von Überinvestition — die in etwa einem Viertel der Fälle vorkam — nur rund 4 % brachte. Nielsen ist ein Messdienstleister und hat ein erkennbares Interesse daran, dass mehr gemessen und mehr investiert wird.

Zur Alterseinordnung: Es war Nielsens erster und bislang einziger globaler ROI-Report — einen Nachfolger für 2023 bis 2026 gibt es nicht, und der Annual Marketing Report 2025 enthält diese Kennzahl nicht Fakt. Die Zahl ist zudem ein Modelloutput, kein gemessener Marktzustand, und damit empfindlich gegenüber der Kanaltaxonomie des Modells — die sich seit 2022 durch Retail Media, CTV und den Cookie-Abbau verändert hat. Sie bleibt hier als einzige verfügbare Zahl dieser Art, mit sichtbarem Erhebungsjahr KI-Meinung.

KI-Meinung Für kleine Budgets folgt daraus eine unbequeme Konsequenz: Ein Betrag, der auf drei Kanäle verteilt überall unterhalb der Wirkschwelle liegt, ist schlechter als derselbe Betrag konzentriert — selbst dann, wenn der gewählte Kanal nicht der theoretisch beste ist.

Was in welcher Klasse realistisch ist

Einordnung durchgehend KI-Meinung, abgeleitet aus den belegten Schwellen der nächsten Sektion.

Fünf Datenmengen entscheiden darüber, welche Funktionen arbeiten können: Lernphase, Gebotsstrategie, Einwilligungsmodellierung, Zielgruppengröße — und die Statistik, die jeder Auswertung zugrunde liegt.

Moderne Werbeplattformen sind keine Anzeigenschalter mehr, sondern Auktionsalgorithmen mit Vorhersagemodell. Diese Modelle brauchen Trainingsdaten. Wo die Daten fehlen, verschwindet die Vorhersage nicht — sie wird nur schlecht, ohne dass die Oberfläche das anzeigt. Die folgenden Schwellen stehen fast alle in der offiziellen Dokumentation der Plattformen und sind damit nachprüfbar.

Lernphasen im Vergleich

Die Meta-Zeile ist der wunde Punkt. Die Zahl 50 wird praktisch überall Meta zugeschrieben, ließ sich für diese Fassung aber nicht am offiziellen Wortlaut verifizieren — die entsprechende Seite des Meta Business Help Center ist für automatisiertes Abrufen gesperrt. Sie steht deshalb als KI-Meinung im Guide und gehört im Werbeanzeigenmanager gegengeprüft. Interessanter als die Zahl selbst ist ohnehin der Vergleich: TikTok nennt mit rund 25 Ergebnissen die Hälfte Fakt. Wer Lernphasenregeln von einer Plattform auf die andere überträgt, rechnet mit falschen Größen.

Gebotsstrategien und ihre Mindestdaten

Google ist die einzige der acht Plattformen, die Mindestdaten je Kampagnentyp offen dokumentiert. Für Ziel-CPA gibt es ausdrücklich keine harte Schwelle — die Strategie lässt sich ohne Conversion-Historie starten Fakt; zur Bewertung empfiehlt Google mindestens 30 Conversions in 30 Tagen, bei Ziel-ROAS 50 Fakt. Für Ziel-ROAS gelten dagegen harte Minima Fakt:

• Suche und Shopping: mindestens 15 Conversions in den letzten 30 Tagen.
• Display: mindestens 15 Conversions mit gültigen Conversion-Werten in 30 Tagen, über alle Kampagnen hinweg.
• Video Action: mindestens 30 Conversions in 30 Tagen.
• Demand Gen: mindestens 50 Conversions in 35 Tagen, davon 10 in den letzten 7 Tagen.
• App: mindestens 10 Conversions täglich beziehungsweise 300 in 30 Tagen.

Dazu kommt die einzige offizielle Budgetformel, die Google überhaupt nennt — und sie gilt ausschließlich für Demand Gen: Das Budget soll mindestens dem Zehnfachen des Ziel-CPA entsprechen Fakt. Die im Netz kursierende Verallgemeinerung „Tagesbudget mindestens zehnmal der Klickpreis" ist eine Übertragung dieser Regel auf etwas anderes und lässt sich in keiner Google-Quelle belegen KI-Meinung.

Einwilligung: die härteste Schwelle im EWR

Wer im EWR wirbt, muss Einwilligungssignale an Google übermitteln, um Messung, Personalisierung und Remarketing überhaupt nutzen zu dürfen Fakt. Die beiden Parameter heißen ad_user_data und ad_personalization. Fehlen sie, entfallen personalisierte Auslieferung, ein Teil der Messung und Remarketing für EWR-Traffic.

Google gleicht den Verlust teilweise durch modellierte Conversions aus — aber erst oberhalb einer klaren Grenze: 700 Anzeigenklicks in sieben Tagen, je Land und Domaingruppe Fakt. Das ist für kleine Konten die praktisch wichtigste Zahl des ganzen Guides. Wer sie nicht erreicht, bekommt keine Modellierung, sieht dauerhaft zu wenige Conversions — und füttert damit eine Gebotsautomatik, die auf Conversions optimiert, mit systematisch unvollständigen Daten. Für Google Analytics 4 gilt eine eigene, zweiteilige Schwelle: mindestens 1.000 Ereignisse täglich mit verweigerter Einwilligung über mindestens sieben Tage und mindestens 1.000 tägliche Nutzer mit erteilter Einwilligung an mindestens sieben der letzten 28 Tage Fakt. Selbst dann garantiert Google die Modellierung nicht.

Der Unterschied zwischen Basic und Advanced Consent Mode ist dabei nicht kosmetisch Fakt: Im Basic-Modus feuern die Tags gar nicht, bevor eingewilligt wurde — Google erhält dann nur ein allgemeines Modell. Im Advanced-Modus laden die Tags mit Standardstatus „abgelehnt" und senden cookielose Pings; daraus entsteht ein werbekontospezifisches Modell mit deutlich feinerer Auflösung. Google warnt ausdrücklich davor, Tags bis zur Bannerinteraktion komplett zu blockieren, weil die Einwilligungsentscheidung dann nicht verifizierbar sei. Ob der Advanced-Modus im konkreten Fall rechtlich tragfähig ist, ist eine andere Frage — Sektion 08 ordnet das ein.

Zielgruppengrößen

• Google Retargeting: mindestens 100 aktive Nutzer in den letzten 30 Tagen für Display, Suche und YouTube. Für Customer Match gilt seit dem 1. Februar 2024 ebenfalls die Grenze von 100 gematchten Nutzern Fakt.
• LinkedIn: Eine Mindestzielgruppengröße von 300 Mitgliedern wird durchgehend kolportiert, steht aber nicht auf der offiziellen Targeting-Seite und ließ sich nicht primärbelegen KI-Meinung.
• Praktische Folge: Bei Low-Budget füllt sich eine Retargeting-Liste oft langsamer, als ihre Mitgliedschaftsdauer abläuft. Eine 30-Tage-Liste bei 200 Besuchern im Monat und 55 % Einwilligungsrate enthält rund 110 Personen — gerade eben über der Grenze, und jede Schwankung kippt die Kampagne in den Leerlauf KI-Meinung.

Die Statistik, die niemand gern rechnet

„Teste deine Anzeigen" ist der häufigste Ratschlag im Performance-Marketing. Er ist auch der am seltensten durchgerechnete. Für einen Vergleich zweier Varianten mit belastbarem Ergebnis gilt die Standardformel des Zwei-Stichproben-Anteilstests:

Das Ergebnis dieser Rechnung ist eine der nützlichsten Faustregeln des Guides, weil es fast unabhängig von der Ausgangs-Conversion-Rate ist Fakt:

Ob die Seite bei 1 % oder bei 10 % steht: Für einen erkennbaren Unterschied von 20 % braucht es rund 380 bis 430 Conversions je Variante Fakt. Die in der Branche verbreitete Regel „100 Conversions je Variante reichen" ist damit um etwa den Faktor vier zu niedrig. Ihre Herkunft ist gut dokumentiert: Sie geht auf eine vage Formulierung in der Dokumentation von Google Optimize zurück („at least a few hundred conversions per variant"), die zu „100" vereinfacht weitergereicht wurde KI-Meinung. 100 Conversions je Variante entsprechen rechnerisch einem erkennbaren Effekt von etwa 40 % — eine Verbesserung, die reale Anzeigen- und Seitentests praktisch nie erreichen.

Was ein Test kostet

Rechnet man die benötigten Klicks gegen Klickpreise, wird die Größenordnung sichtbar. Alle Werte: Basis-Conversion-Rate 3 %, zwei Varianten, 95 % Signifikanz, 80 % Power, gesamter Testtraffic bezahlt Fakt (eigene Rechnung nach obiger Formel).

Einordnung der Spalten: 0,50 € entspricht etwa europäischem E-Commerce-Suchtraffic, 1 € dem Median deutscher Meta-Klicks, 2 € einem mittleren deutschen Dienstleistungs-Klickpreis, 8 € dem LinkedIn-B2B-Niveau. Studie (Quellen in Sektion 04)

Härter als die Kosten ist meist die Zeit. Bei 27.828 benötigten Klicks dauert der Test Fakt:

KI-Meinung Unterhalb von etwa 500 Klicks pro Tag ist ein klassischer A/B-Test auf 20 % Verbesserung nicht mehr durchführbar — nicht, weil das Geld fehlt, sondern weil Saison, Angebot und Wettbewerb über neun Monate nicht konstant bleiben. Für Low- und den unteren Mid-Bereich folgt daraus: Entweder auf große Unterschiede testen (anderes Angebot, anderer Preis, andere Zielgruppe — Effekte von 50 % und mehr), oder auf formale Signifikanz verzichten und Entscheidungen unter erklärter Unsicherheit treffen. Beides ist ehrlicher, als eine Zufallsschwankung als Ergebnis zu verkaufen.

Je Kanal: Steckbrief, die Werbemöglichkeiten im jeweiligen Manager mit Vor- und Nachteilen, die Einstiegshürde — und was dort erfahrungsgemäß nicht funktioniert.

Die Reihenfolge ist keine Rangfolge. Sie beginnt bei den Kanälen, die bestehende Nachfrage abgreifen (Suche), geht über die, die Nachfrage wecken (Video, Social), und endet bei denen, die nur unter besonderen Bedingungen tragen. Diese Unterscheidung ist wichtiger als jede Budgetfrage: Wer ein Produkt bewirbt, nach dem niemand sucht, kann bei Google beliebig viel Geld ausgeben, ohne dass etwas passiert. Und wer einen dringenden, gesuchten Bedarf bedient, verschenkt Geld, wenn er stattdessen Aufmerksamkeit im Feed kauft.

Google ist der einzige Kanal, bei dem Menschen aktiv sagen, was sie wollen. Das macht ihn für kleine Budgets besonders attraktiv: Eine gut geschnittene Suchkampagne zeigt Anzeigen nur Leuten, die gerade einen konkreten Bedarf formulieren. Der Preis dafür ist Wettbewerb — in umkämpften Segmenten ist der Klick teuer, weil alle dieselbe kleine Menge kaufbereiter Menschen ansprechen.

Wichtig für jede Budgetplanung: Der US-Median von 5,42 USD pro Klick aus dem WordStream/LocaliQ-Benchmark 2026 Studie (13.474 US-Suchkampagnen, April 2025 bis März 2026, Medianwerte, Google und Microsoft gemischt) ist für Deutschland unbrauchbar. Der smec Market Observer weist für europäischen Suchtraffic im Handel 0,44 € aus Studie (650 Mio. € europäisches Spend-Volumen, Stand September 2026). Der Unterschied ist überwiegend Branchenmischung — im US-Datensatz ziehen Anwälte und Versicherungen mit fast 10 USD den Median hoch —, aber die Größenordnung zeigt: Wer US-Benchmarks in eine deutsche Budgetplanung übernimmt, plant um den Faktor zehn falsch.

Die Kampagnentypen gegenübergestellt

AI Max ist dabei kein eigener Kampagnentyp, sondern ausdrücklich ein „One-Click-Funktionspaket" innerhalb von Suchkampagnen Fakt: keywordloses Matching von Suchbegriffen, automatische Textanpassung, Erweiterung der Ziel-URL, Standortinteressen, Markenkontrollen. Für kleine Budgets ist genau die URL-Erweiterung heikel, weil Traffic auf Seiten geleitet werden kann, die nicht für Werbung gebaut sind.

Was bei Google nachweislich nicht mit wenig Budget funktioniert

• Breit gefasste Keywords ohne Smart Bidding: Google selbst schreibt, Broad Match solle nur mit Smart Bidding verwendet werden, weil jede Suchanfrage anders ist und das Gebot die Auktionssignale abbilden müsse Fakt. Und Google weist darauf hin, dass für die versprochene Leistung „zusätzliches Budget erforderlich sein kann" — die Kombination aus breiter Ausrichtung und kleinem Budget ist also auch nach Googles eigener Darstellung nicht neutral Fakt.
• Broad Match statt Exact im Direktvergleich: Die Optmyzr-Auswertung State of PPC (7.100 Konten, über 18.000 Kampagnen, mindestens 90 Tage aktiv, nur Konten mit funktionierendem Conversion-Tracking) fand Exact Match besser beim ROAS in 74,1 % der Konten, beim CPA in 73,8 % und bei der Klickrate in 81,6 % Studie. Optmyzr verkauft Werkzeuge zur Kampagnensteuerung und hat ein Interesse an steuerbaren Strukturen; der Datensatz ist trotzdem der größte öffentlich dokumentierte zu dieser Frage.
• Performance Max ohne Zielgruppensignale: Dieselbe Auswertung zeigt bei Kampagnen mit Audience Signals einen 35 % besseren CPA und 89 % besseren ROAS gegenüber Kampagnen ohne Studie.
• Performance Max neben Suchkampagnen ohne Struktur: Eine Optmyzr-Analyse von 424.820 Suchbegriffen aus gut 500 Konten fand in 91,45 % der Konten Keyword-Überschneidungen zwischen Suche und PMax; betroffen waren 56,3 % der Suchkampagnen über alle Match Types Studie. Bei exakter Überschneidung lag die Suchkampagne häufiger vorn. Einschränkung der Autoren: Kosten- und ROAS-Daten fehlten, weil Google für PMax-Suchbegriffe damals keine Kosten auswies — eine Rentabilitätsaussage ist daraus nicht ableitbar.

KI-Meinung Für Low-Budget heißt das in der Praxis: Exact und Phrase Match, eng gefasste Anzeigengruppen, konsequente Ausschlussliste, Gebotsstrategie „Klicks maximieren" mit Klickpreis-Obergrenze — und erst nach messbarem Conversion-Volumen auf „Conversions maximieren" wechseln. Performance Max ist in dieser Klasse keine Sparlösung, sondern ein Datenverbraucher.

YouTube läuft im selben Werbekonto wie Google Ads, ist aber ein anderes Geschäft. Hier wird keine Nachfrage abgegriffen, sondern Aufmerksamkeit gekauft — zu Preisen, die pro Kontakt sehr niedrig sind. Der Einstiegspreis ist nicht das Mediabudget, sondern das Video. Wer kein brauchbares Video hat, hat auf YouTube nichts zu tun, egal wie günstig der Kontakt ist.

Alle Formatangaben aus der Google-Ads-Hilfe Fakt.

Die Video-View-Kampagne bündelt Skippable In-Stream, In-Feed und Shorts und arbeitet ausschließlich mit Ziel-CPV Fakt. Google beziffert den Vorteil mit „40 % mehr Views bei 30 % geringeren Kosten" gegenüber reinem In-Stream-CPV — ausdrücklich aus internen Frühtests, ohne unabhängige Prüfung KI-Meinung.

Zu Skip-Raten veröffentlicht Google keine Zahlen. Kursierende Benchmarks stammen aus Drittanbieter-Auswertungen unterschiedlicher Qualität: Store Growers aggregiert eine View-Rate von 31,9 % aus einem Strike-Social-Datensatz und einen CPV von rund 0,05 USD aus einer Auswertung von über 1 Mio. USD YouTube-Spend Studie. Aus 31,9 % View-Rate eine „Skip-Rate von 68 %" abzuleiten wäre unsauber, weil beides nicht dasselbe misst KI-Meinung.

Microsoft Advertising ist der am stärksten unterschätzte Kanal für kleine Budgets — nicht weil er viel bringt, sondern weil er fast nichts kostet, ihn zu testen. Die währungsspezifischen Minima für EUR-Konten stehen offen dokumentiert: 0,05 € Mindestgebot, 0,05 € Tagesbudget, 5,00 € Monatsbudget Fakt. Zum Vergleich: TikTok verlangt auf Kampagnenebene über 50 USD pro Tag.

Der Marktanteil ist der begrenzende Faktor. StatCounter weist für Deutschland im August 2026 Google mit 88,49 % und Bing mit 5,84 % der Suchseitenaufrufe aus Studie (Basis: über 3 Mrd. Seitenaufrufe monatlich über das StatCounter-Netzwerk; gemessen werden Seitenaufrufe, nicht Nutzer oder Suchanfragen). Ein Kanal mit einem Zwanzigstel der Suchmenge kann keine Hauptkampagne tragen — aber er kann eine bestehende Kampagne zu geringen Grenzkosten verlängern.

• Import statt Neuaufbau: Kampagnen lassen sich aus Google Ads importieren, inklusive Performance-Max-Kampagnen mit Neukundenzielen; Google-Zielgruppensegmente werden dabei in regelbasierte Remarketing-Listen übersetzt Fakt. Seit 2026 ist das Import Center auch für Meta und Pinterest geöffnet Fakt.
• Produktseitige Neuerungen 2026: Performance Max mit Incrementality-Fokus, Copilot-gestützte Ursachenanalyse, Content Targeting auf einzelne Microsoft-Flächen wie MSN und Outlook, Ad Studio und ein Ad Preview Hub. AI Max für Suchkampagnen befindet sich im geschlossenen Pilotbetrieb Fakt.
• Der Preisvorteil ist nicht sauber belegt: Dass Microsoft-Klicks günstiger sind als Google-Klicks, wird durchgehend behauptet und ist plausibel, ließ sich aber in keiner Quelle mit offengelegter Stichprobe und Methodik nachweisen KI-Meinung. Der viel zitierte WordStream-Wert von 5,42 USD ist zudem ein Mischwert aus Google und Microsoft und taugt nicht als Plattformvergleich.

Das ist der Kanal, über den 2026 am meisten spekuliert und am wenigsten belegt wird — deshalb hier nur, was dokumentiert ist. OpenAI hat Werbung in ChatGPT am 9. Februar 2026 in den USA gestartet: klar gekennzeichnete Sponsored Listings, die thematisch zur Konversation passen, ausgespielt an eingeloggte erwachsene Nutzer der Free- und Go-Tarife Fakt. Am 18. August 2026 folgte die Ausweitung auf 31 europäische Länder einschließlich Deutschland, seit dem 31. August 2026 ist der Self-Service-Zugang über den Ads Manager in diesen Märkten offen Fakt.

Verfügbar sind laut OpenAI CPC- und ergebnisoptimiertes Bidding sowie CPM, dazu Produktfeeds, Plattform- und Geo-Targeting, Custom Audiences sowie Pixel und Conversions API zur Messung Fakt. Zum Datenschutz stellt OpenAI ausdrücklich fest, dass Werbetreibende keinen Zugriff auf Chats, Chatverlauf, Erinnerungen oder persönliche Daten erhalten, sondern nur aggregierte Leistungsdaten Fakt. Free-Tier-Nutzer können Werbung abwählen und erhalten dafür weniger tägliche Freinachrichten.

Zwei Randnotizen zur Einordnung des Feldes „KI-Werbung": Perplexity hat seine Werbetests eingestellt — die 2024 gestarteten Sponsored Answers laufen aus, ein Self-Service-Zugang existiert 2026 nicht Fakt. Und Microsoft Copilot ist keine eigene Plattform, sondern eine Fläche innerhalb von Microsoft Advertising, buchbar über den regulären Self-Service mit den oben genannten Minima Fakt. Zum Status von Google-Anzeigen im AI Mode für deutsche Werbetreibende liegt für diese Fassung keine geprüfte Primärquelle vor.

Facebook und Instagram laufen im selben Werbeanzeigenmanager und teilen sich Zielgruppen, Gebote und Auswertung. Sie werden hier trotzdem getrennt behandelt, weil die belegten Unterschiede in Reichweite und Publikum groß genug sind, um die Kanalwahl zu beeinflussen.

Die belastbarsten Zahlen für Deutschland liefert Superads aus einem First-Party-Aggregat von über 3 Mrd. USD Facebook-Werbeausgaben aus tausenden Werbekonten, Zeitraum September 2025 bis September 2026, mit Länderaufschlüsselung Studie: Klickpreis in Deutschland 0,91 € im Median, rund 13 % unter dem globalen Schnitt; Tausenderkontaktpreis rund 14,80 €, etwa 28 % unter global. Bemerkenswert und für die Budgetplanung wichtiger als die Mittelwerte: Deutschland schwankt deutlich stärker als der Weltmarkt — die monatliche Bewegung beim Tausenderkontaktpreis ist 2,7-mal so hoch, der Wert reichte von 9,81 € bis 32,28 €. Ein Budget, das im Februar gut funktioniert, kauft im November unter Umständen ein Drittel der Kontakte.

Zur Reichweite: Meta meldet im Rahmen seiner DSA-Berichtspflicht für das erste Halbjahr 2026 264 Mio. aktive Nutzer in der EU für Facebook und 297 Mio. für Instagram Fakt — eine gesetzlich vorgeschriebene Selbstauskunft und damit die belastbarste verfügbare Quelle. Für Deutschland weist die ARD/ZDF-Medienstudie 2025 eine Wochenreichweite von 31 % für Facebook und 40 % für Instagram aus (Bevölkerung ab 14, mindestens wöchentliche Nutzung) Studie.

Die Werbemöglichkeiten gegenübergestellt

Zur Zeitsteuerung ist eine Eigenheit dokumentiert, die regelmäßig übersehen wird: Meta erlaubt Werbezeitplanung ausdrücklich nur mit Laufzeitbudget, Zeitfenster müssen zur vollen Stunde beginnen und mindestens eine Stunde umfassen — und der Zeitplan gilt in der Zeitzone der Zielgruppe, nicht in der des Werbekontos Fakt.

Instagram ist innerhalb des Meta-Werbekontos kein eigener Kanal, sondern eine Platzierungsgruppe — und trotzdem eine eigene Entscheidung. Die Zahlen sprechen für sich: Instagram wächst in der EU, Facebook stagniert (297 gegen 264 Mio. aktive EU-Nutzer laut DSA-Bericht H1 2026 Fakt), und in Deutschland liegt Instagram mit 40 % Wochenreichweite vor Facebook mit 31 % Studie. Die ARD/ZDF-Medienstudie 2025 hält außerdem fest, dass bei den 14- bis 29-Jährigen jeder Zweite regelmäßig TikTok nutzt und Instagram in dieser Gruppe erstmals verliert Studie.

Belegte Unterschiede im Nutzerverhalten zwischen den beiden Plattformen — etwa in der Wirkung von Feed gegenüber Stories oder Reels — ließen sich nicht finden; dazu existiert weder offizielle Meta-Dokumentation noch eine methodisch dokumentierte Studie Fakt. Alles, was dazu kursiert, ist Agenturerfahrung.

KI-Meinung Praktisch relevant ist deshalb nur eine Faustregel: Wer Advantage+ Platzierungen nutzt, entscheidet die Frage „Facebook oder Instagram" ohnehin nicht mehr selbst — Meta liefert dorthin aus, wo die Auktion günstiger ist. Die Entscheidung verlagert sich damit auf das Material: Wer nur quadratische Bilder hat, wird auf Instagram schwach ausgeliefert. Wer vertikales Videomaterial hat, bekommt auf Reels und in Stories die günstigsten Kontakte. Das Format entscheidet die Platzierung, nicht die Einstellung.

LinkedIn ist der einzige Kanal, auf dem sich Menschen nach Jobtitel, Funktion, Karrierestufe, Branche und Unternehmensgröße ansprechen lassen — offiziell genannt werden Jobtitel, Unternehmen, Branche und Karrierestufe sowie Matched Audiences mit Unternehmenslisten, Kontaktlisten und Retargeting Fakt. Dafür zahlt man einen Preis, der die Kanalfrage bei kleinem Budget meist schon entscheidet.

Die belastbarste Kostenquelle ist der HockeyStack-Labs-Benchmark: über 70 B2B-SaaS-Unternehmen, 28 Mio. USD LinkedIn-Spend, drei Jahre Daten, Auftragswerte zwischen 5.000 und 120.000 USD Studie. Klickpreise: 10,48 USD im ersten und 15,72 USD im dritten Quartal, Klickraten zwischen 0,82 % und 1,05 %. Die Autoren betonen selbst, dass Klickrate und Klickpreis bei LinkedIn wenig aussagen und der Kanal nur über Pipeline-Ergebnisse zu bewerten ist. Wichtig für die Übertragung: Das ist ein enges Segment mit hohen Auftragswerten. Europäische Klickpreise werden in Sekundäranalysen mit 4 bis 5 € angegeben, allerdings ohne offengelegte eigene Stichprobe KI-Meinung.

• Sponsored Content (Bild, Video, Karussell, Dokument, Event): der Standard. Document Ads funktionieren im B2B gut, weil ein Whitepaper direkt im Feed blätterbar ist. Nachteil: hoher Klickpreis auf jede Interaktion.
• Lead Gen Forms: vorausgefülltes Formular ohne Weiterleitung. Vorteil: keine Landingpage, kein Cookie-Banner, Profildaten vorausgefüllt. Nachteil: geringere Absichtstiefe als ein selbst ausgefülltes Formular.
• Thought Leader Ads: Bewerbung eines Personenbeitrags statt eines Unternehmensbeitrags. Vorteil: wirkt weniger nach Werbung. Nachteil: braucht eine Person mit Substanz, nicht nur ein Profil.
• Text Ads und Dynamic Ads (Spotlight, Follower): günstige Nebenformate für Sichtbarkeit; als Hauptkampagne zu schwach.
• Message und Conversation Ads: KI-Meinung Hier ist Vorsicht geboten. LinkedIn hat die Auslieferung an EU-Mitglieder zum 10. Januar 2022 eingestellt; die aktuelle Formatübersicht listet beide Formate jedoch ohne EU-Hinweis. Ob sie 2026 in der EU wieder buchbar sind, ließ sich nicht klären — im Campaign Manager mit deutschem Konto prüfen, bevor darauf geplant wird.
• Kein natives Dayparting: Der Campaign Manager kennt nur Start- und Enddatum Fakt. Zeitsteuerung geht nur über manuelles Pausieren oder externe Automatisierung.

TikTok hat die höchste strukturelle Einstiegshürde aller acht Kanäle — und das wird regelmäßig übersehen, weil die Kontaktpreise niedrig sind. Die offiziellen Minima: Tagesbudget auf Kampagnenebene über 50 USD, auf Anzeigengruppenebene über 20 USD; beim Laufzeitbudget entspricht das Anzeigengruppenminimum der Kampagnendauer mal dem Tagesminimum, also etwa 620 USD für 31 Tage Fakt. Die Dokumentation nennt Dollarbeträge, spezifiziert die Währung aber nicht ausdrücklich — für EUR-Konten im Manager gegenprüfen.

Rechnerisch heißt das: TikTok ist unterhalb von rund 1.500 € netto pro Monat gar nicht buchbar KI-Meinung (abgeleitet aus dem 50-USD-Kampagnenminimum). Damit fällt der Kanal für die gesamte Low-Budget-Klasse strukturell aus, unabhängig davon, wie gut er zur Zielgruppe passt.

Der Tausenderkontaktpreis ist der niedrigste im getesteten Feld: Gupta Media weist für 2025 4,82 USD für TikTok gegenüber 8,19 USD für Meta aus Studie (proprietärer Tracker über rund zehn Milliarden Ad Impressions, keine geografische Aufschlüsselung, Stichprobengröße nicht offengelegt). Eine Quelle mit offengelegter Stichprobe und Deutschlandbezug existiert für TikTok nicht Fakt.

• Smart+ Kampagnen: TikToks vollautomatisierte Variante für Web-Sales, App, Lead Generation und Traffic. Der Werbetreibende liefert Kennzahlenziele, Kreativmaterial, Zielgebiet und Sprache Fakt. Vorteil: wenig Aufwand. Nachteil: hoher Datenbedarf, wenig Einblick, Katalogziele werden nicht unterstützt.
• Spark Ads: Bewerbung eines organischen Beitrags — eigener oder, mit Autorisierung, der eines Creators. Der entscheidende Vorteil: Das Engagement wird dem organischen Originalbeitrag zugerechnet Fakt. Grenzen: maximal zehn Minuten Videolänge, maximal 10.000 Spark Ads je Konto, Videospezifikationen bei der Anzeigenerstellung nicht änderbar, gesperrte organische Beiträge werden automatisch abgelehnt.
• Lernphase: Volatilität sinkt typischerweise nach etwa 25 Kampagnenergebnissen oder sieben Tagen Fakt — die niedrigste dokumentierte Schwelle der drei großen Social-Plattformen.
• Transparenzpflicht seit Dezember 2025: Die EU-Kommission hat bindende Zusagen TikToks angenommen. Das Werbearchiv muss künftig den vollständigen Anzeigeninhalt inklusive Ziel-URL zeigen, binnen 24 Stunden aktualisiert werden und — für Werbetreibende relevant — die vom Werbetreibenden gewählten Targeting-Kriterien offenlegen, dazu aggregierte Demografie Fakt. Das funktioniert in beide Richtungen: Wettbewerber sehen eure Ausrichtung, und ihr seht deren.

Alle acht Kanäle nebeneinander — und die Frage, welcher davon bei welcher Budgetklasse überhaupt zur Wahl steht.

Die folgende Tabelle ist der Querschnitt aus Sektion 03. Die Spalte Einstiegshürde nennt, was die Plattform technisch mindestens verlangt; die Spalte sinnvoll ab ist eine Ableitung daraus und deshalb durchgehend Einschätzung.

Was die Kanäle voneinander unterscheidet

Kanalwahl nach Budgetklasse

• Low-Budget (bis 1.000 €): Ein Kanal. Bei gesuchtem Bedarf Google Suche, ergänzt um Microsoft Advertising zu Grenzkosten von wenigen Euro. Bei ungesuchtem Bedarf Meta mit Sofortformular, weil dort keine Landingpage und kein Cookie-Banner zwischen Anzeige und Anfrage stehen. TikTok fällt strukturell aus, LinkedIn preislich, YouTube am Produktionsaufwand, ChatGPT Ads an der fehlenden Planbarkeit. KI-Meinung
• Mid-Budget (1.000–10.000 €): Hauptkanal plus Retargeting, danach ein zweiter Kanal — aber erst, wenn der erste seine Schwellen stabil erreicht. Bei B2B wird LinkedIn hier erstmals rechenbar. YouTube wird interessant, sobald Videomaterial ohnehin entsteht. KI-Meinung
• High-Budget (ab 10.000 €): Mehrkanalbetrieb mit getrennten Funnel-Stufen, Zielwert-Gebotsstrategien, Experimenten und eigener Retargeting-Logik. Erst hier lohnt sich die Frage nach Inkrementalität statt nach Attribution. KI-Meinung

Erst die Funktionen mit Beschreibung, Vorteil und Nachteil. Dann die Tabelle, die für jede Funktion sagt, ob sie sich bei Low-, Mid- oder High-Budget lohnt.

Gebotsstrategien

Automatisierungsgrade

Formate und Messfunktionen

Die Entscheidungstabelle

Für jede Funktion: Lohnt sie sich bei Low-, Mid- oder High-Budget? Ja heißt: sinnvoll und in dieser Klasse tragfähig. Vielleicht heißt: kommt auf Bedingungen an, die in der letzten Spalte stehen. Nein heißt: die Funktion erreicht in dieser Klasse ihre Voraussetzungen nicht und kostet mehr, als sie bringt. Die Einordnung ist durchgehend KI-Meinung, abgeleitet aus den belegten Schwellen der Sektionen 02 bis 04.

Zu keinem Thema wird im Performance-Marketing so viel geschrieben und so wenig belegt. Deshalb der Reihe nach: was technisch geht, was belegt ist, was Folklore ist — und welcher Ersatzindikator übrig bleibt, wenn es zur Werbewirkung keine Daten gibt.

Was technisch geht

Der wichtigste belegte Befund

Google schreibt selbst: „Smart-Bidding-Strategien nutzen eure manuellen Gebotsanpassungen nicht — zum Beispiel +20 % samstags —, sie respektieren aber eure Zeitplan-Einstellungen." Fakt Betroffen sind Ziel-CPA, Ziel-ROAS, Conversions maximieren und Conversion-Wert maximieren, also faktisch jede moderne Kampagne.

Daraus folgt eine Konsequenz, die die Hälfte aller Dayparting-Ratgeber gegenstandslos macht: Wer Smart Bidding nutzt, hat nur noch die harte Entscheidung „an oder aus". Das Feinjustieren mit Prozentwerten, das in den meisten Anleitungen beschrieben wird, setzt stillschweigend manuelles Klickpreis-Bidding voraus.

Der Stundenreport lügt — systematisch

Ein Fachbeitrag bei Search Engine Land (September 2026) benennt ein strukturelles Messproblem Studie: Conversions werden in Google Ads dem Klickdatum zugeordnet, fallen aber Stunden bis Tage später an. Die jüngsten Zeiträume sehen dadurch künstlich schlecht aus — Kosten sind gebucht, Conversions noch nicht eingelaufen. Genau auf dieser Datenbasis schalten Werbetreibende Stunden ab.

Der Beitrag enthält einen Gegenbeleg aus einem Gastronomiekonto: Die Umstellung von eingeschränkter Auslieferung auf durchgehende Ausspielung brachte 12 % mehr Conversions bei 3 % niedrigerem CPA — also das Gegenteil dessen, was der Stundenreport nahegelegt hatte. Es ist ein Einzelfall ohne Kontrollgruppe, aber er illustriert den Mechanismus: Eine abgeschaltete Stunde entfernt die Auktionsteilnahme komplett, statt dem Algorithmus die Optimierung innerhalb dieser Stunde zu erlauben.

Was Folklore ist

Der belastbare Ersatz: wann Menschen überhaupt am Bildschirm sind

Wenn es zur Frage „wann wirkt Werbung" keine Daten gibt, bleibt eine schwächere, aber saubere Ersatzfrage: Wann ist die Zielgruppe überhaupt wach, frei und vor einem Gerät? Werbung zu Zeiten auszuspielen, in denen kaum jemand aus der Zielgruppe am Bildschirm sitzt, ist offensichtlich unsinnig — und anders als bei „besten Werbezeiten" ist diese Frage in Deutschland gut vermessen.

Die Datenlage ist dabei eigentümlich verteilt. Für Mediengattungen und für Tätigkeiten gibt es hervorragende amtliche und wissenschaftliche Stundendaten. Für Internetnutzung nach Uhrzeit gibt es sie nicht — dazu unten mehr.

Der Tagesrhythmus: Zeitverwendungserhebung des Statistischen Bundesamtes

Die belastbarste Grundlage ist amtlich: die Zeitverwendungserhebung 2022 des Statistischen Bundesamtes Fakt. Bis zu 15.000 Haushalte führen an drei vorgegebenen Tagen — zwei Werktage, ein Wochenendtag — ein Tagebuch; erhoben wird über zwölf Monate, hochgerechnet am Mikrozensus. Destatis veröffentlicht den Tagesverlauf frei in Zehn-Minuten-Auflösung. Das ist kein Panel und keine Befragung nach Erinnerung, sondern ein Tagebuch — methodisch das Beste, was für diese Frage verfügbar ist.

Statistisches Bundesamt, Zeitverwendungserhebung 2022, Ergebnisse veröffentlicht 2025 und revidiert am 06.06.2025 nach Einarbeitung der Zensus-2022-Bevölkerungszahlen; Bevölkerung ab 10 Jahren, Werte in Prozent der Bevölkerung zum jeweiligen Zeitpunkt Fakt Erhebung 2022. Die Kategorie „Freizeit" enthält Fernsehen und Streaming, weist sie in der frei veröffentlichten Darstellung aber nicht getrennt aus. Die Erhebung findet rund alle zehn Jahre statt — die nächste wäre um 2032; Zwischenerhebungen und neuere deutsche Daten bei Eurostat gibt es nicht.

Die beiden praktisch wichtigsten Werte daraus sind die Schlafgrenzen: 7:50 Uhr und 22:30 Uhr. Dazwischen liegt das Zeitfenster, in dem überhaupt mehr als die Hälfte der Bevölkerung ansprechbar ist. Und der Freizeit-Peak um 20:50 Uhr mit 74,4 % ist der höchste Einzelwert des Tages.

Mediennutzung: die einzigen frei publizierten Stundenwerte

Die ARD/ZDF-Langzeitstudie Massenkommunikation nennt als einzige Quelle explizite Schwellen im Fließtext statt nur einer Grafik Studie Erhebung 2020 (n = 3.003, Personen ab 14, Mo–So, 5:00–24:00 Uhr, durchschnittliche Viertelstunden-Reichweiten). Sie ist sechs Jahre alt und corona-betroffen — beides steht unten. Sie bleibt hier, weil die Nachfolgestudie ihre Kurven nur noch grafisch und in gröberem Raster veröffentlicht, die Schwellenlogik also nirgends sonst nachlesbar ist. Wörtlich heißt es dort:

Die aktuelle Fortsetzung ist die ARD/ZDF-Medienstudie 2025 Studie Erhebung 2025 (n = 2.512, Erhebung 28.01. bis 18.04.2025, Day-After-Recall im Tagesablauf 5:00–24:00 Uhr, ausgewiesen als Stundendurchschnittsreichweiten). Sie veröffentlicht die Kurven nur grafisch, nicht als Zahlentabelle; die folgenden Werte sind deshalb aus der publizierten Grafik abgelesen und auf rund einen Prozentpunkt genau KI-Meinung:

• Video steigt ab 17:00 Uhr steil an und erreicht den Tages-Peak zwischen 20:00 und 21:00 Uhr bei rund 52 %. Tagsüber liegt Video zwischen 7 und 14 %.
• Audio hat ein Vormittagsplateau von etwa 19 bis 21 % zwischen 8:00 und 12:00 Uhr, eine zweite flachere Welle am späten Nachmittag und fällt abends auf unter 7 %.
• Text ist über den ganzen Tag flach zwischen 4,5 und 6,5 % und überschreitet nie 7 %. Für Textmedien gibt es keine nennenswerte Tageszeitoptimierung.
• Der Nachmittag zwischen 13:00 und 17:00 Uhr ist die schwächste Medienphase des wachen Tages — Video und Audio liegen dort fast gleichauf bei 10 bis 17 %.
• 2024 und 2025 sind nahezu deckungsgleich Fakt. Die Tagesverlaufsstruktur ist über Jahre stabil und damit planbar.

Für die Zielgruppenfrage ist der Altersvergleich wichtiger als die Gesamtkurve. Die Studie stellt das selbst in die Überschrift: „Verlaufskurven bei 14- bis 29-Jährigen unterscheiden sich teils deutlich von der Gesamtbevölkerung — insbesondere weniger Video am Abend." Fakt Der Video-Abendpeak der Unter-30-Jährigen liegt bei etwa 28 bis 30 % statt 52 %; tagsüber liegt diese Gruppe dafür über dem Durchschnitt. Bei den 30- bis 49-Jährigen liegt der Abendpeak bei rund 45 %. Und die Studie hält fest: „U 30 nutzen Radio und Streamingdienste gleichermaßen verteilt über den Tag." Studie

Was es ausdrücklich nicht gibt

Eine Kurve „Internetnutzung nach Uhrzeit in Deutschland" wird von niemandem mehr publiziert. Die ARD/ZDF-Medienstudie 2025 weist für Internet nur Tagesreichweiten aus und begründet das auf der Folie selbst: „Reichweiten aufgrund tlw. kurzer Nutzungsvorgänge im Tagesverlauf schwierig zu erheben" Fakt. Das ist eine Selbstauskunft der Forscher, dass sich Internetnutzung pro Stunde mit Day-After-Recall nicht valide messen lässt — genau deshalb gibt es Stundenwerte für Video, Audio und Text, aber nicht fürs Internet.

• AGOF: Die Arbeitsgemeinschaft Onlineforschung befindet sich in Auflösung beziehungsweise Liquidation Fakt. Die „daily digital facts" waren ohnehin kostenpflichtig und enthielten keine öffentlichen Stundenwerte. Diese Quelle ist versiegt.
• AGF Videoforschung hat die technisch besten Tagesverlaufsdaten des Landes — rund 5.400 Haushalte, etwa 11.000 Panelisten, sekundengenaue Messung Studie —, veröffentlicht davon aber keine Stundenkurven. Frei sind nur Jahresbilanzen.
• agma / ma Audio erhebt Radionutzung bei rund 65.000 Befragten in Viertelstundenauflösung Studie; die Stundenkurven stehen nur Lizenznehmern zur Verfügung. Die Pressemitteilungen enthalten keine einzige Uhrzeitangabe.
• Desktop gegen Mobile nach Uhrzeit: Die verbreitete These „Desktop während der Arbeitszeit, Mobile morgens und abends" ließ sich durch keine deutsche Quelle mit Stundendaten belegen Fakt. Weder StatCounter noch Similarweb bieten eine Tageszeitdimension. Plausibel ist sie über die Arbeitszeitkurve — gemessen ist sie nicht.
• Vorsicht bei Geräteanteilen generell: StatCounter weist für Deutschland im August 2026 einen Mobilanteil von 50,89 % aus, Similarweb für denselben Monat 65,88 % Studie. Fünfzehn Prozentpunkte Differenz für dasselbe Land — beides sind Panelschätzungen, keine Messungen.

Wann Menschen handeln — nicht nur, wann sie da sind

Nutzungszeit ist ein Ersatzindikator, kein Wirkungsnachweis. Zwischen „ist online" und „kauft" liegt eine Lücke, und sie ist empirisch nachweisbar.

• Bestellzeiten in Deutschland: zwei schwache Signale, beide in dieselbe Richtung. Eine belastbare, methodisch offengelegte Stundenkurve deutscher Onlinebestellungen existiert nicht Fakt — geprüft und negativ: bevh, EHI, IFH Köln, Salesforce, Adobe, Shopify, Shopware, JTL, Mollie, Computop, Otto, Zalando, idealo. Was es gibt, sind zwei Hinweise aus Zahlungsdaten: Klarna wertet für seinen „Conversion Calendar" deutsche Transaktionen über zwölf Produktkategorien aus und findet den Sonntag in acht von zwölf Kategorien als stärksten Tag, mit Spitze sonntags zwischen 21 und 23 Uhr und einem Umsatz in den Stoßzeiten von 215 % über dem Stundenmittel Studie Erhebung 2022 — allerdings ohne veröffentlichte Stichprobe, Methodik oder Erhebungszeitraum. Und ein Zahlungsdienstleister maß im Weihnachtsgeschäft einen Online-Peak zwischen 20 und 21 Uhr Studie Erhebung 2016. Beide zeigen in dieselbe Richtung; keiner von beiden hält einer strengen Prüfung stand. KI-Meinung Wer belastbare Bestellzeiten braucht, kommt um die eigenen Shop- oder Zahlungsdaten nicht herum — das ist ohnehin die einzige Quelle, die die eigene Zielgruppe misst.
• Traffic-Peak und Conversion-Peak sind nicht dieselbe Stunde: Eine Agenturauswertung über den eigenen Kundenstamm fand das Traffic-Maximum sonntags zwischen 11 und 13 sowie 18 und 20 Uhr — das Conversion-Rate-Maximum dagegen dienstags zwischen 7 und 10 Uhr und montags um 9 Uhr, und das Klickraten-Maximum an wieder anderen Stellen Studie. Drei Kennzahlen, drei verschiedene Spitzenzeiten. Fallzahl wird nicht beziffert, Kundenstamm ist handelslastig — als Beleg für die Größenordnung untauglich, als Beleg für das Muster brauchbar.
• Die deutsche Standardquelle trägt nicht. Die vielzitierte Studie „Shoppingzeiten im Online-Handel" Erhebung 2017 ist eine Befragung von 240 Händlern zu deren Einschätzung, keine Auswertung von Bestelldaten Studie. Der Plausibilitätstest liefert die Wochentagsverteilung: Montag 41 % und Dienstag 30 % als wichtigste Tage widerspricht sämtlichen transaktionsbasierten Quellen — näherliegend ist, dass die Händler ihr eigenes Auftragsbearbeitungsaufkommen zu Wochenbeginn beschreiben. Eine Nachfolgestudie gibt es nicht. Neun Jahre alt, methodisch schwach, ohne Ersatz: Der Guide leitet daraus nichts ab.
• Auch die „Shopping-Primetime" ist raus. Die kursierende Zahl „+69 % Umsatz zwischen 20 und 23 Uhr" ist keine Erfindung — sie stammt aus einer Auswertung von rund 1,2 Mio. Onlinekäufen aus elf Branchen Studie Erhebung 2015. Aber die Branchengewichtung wird nicht offengelegt, die Daten stammen ausschließlich aus dem Kundenstamm eines Bid-Management-Anbieters, und damals liefen 77 % der Conversions über Desktop. Seither hat Mobile die Hälfte überschritten, Social Commerce ist entstanden und Quick-Commerce-Cut-offs verschieben Bestellungen systematisch. Als Prozentwert nicht mehr verwendbar; als Richtungsaussage „die Abendstunden sind ein starkes Fenster" deckungsgleich mit den Nutzungsdaten oben, und dafür braucht es sie nicht.
• Suchvolumen nach Uhrzeit: gibt es nicht. Google Trends liefert Stundendaten nur für Zeiträume von höchstens sieben Tagen, Keyword-Werkzeuge weisen ausschließlich Monatswerte aus Fakt. Eine historische Stundenverteilung des deutschen Suchvolumens ist strukturell nicht ermittelbar.

Darf man ausländische Zeitdaten auf Deutschland übertragen?

Weil es für Deutschland kaum etwas gibt, liegt die Frage nahe, ob US-amerikanische oder europäische Zahlen einspringen können. Die Antwort lässt sich ausnahmsweise messen statt behaupten: Zeitverwendungserhebungen erheben in vielen Ländern denselben Tagesablauf mit derselben Methode. Man kann also zuerst prüfen, wie weit die Tagesrhythmen auseinanderliegen — und daraus ableiten, wie weit Bestellzeitkurven auseinanderliegen müssten.

Erstens: Es gibt US-Daten — und sie widersprechen der Branchenweisheit

Zwei voneinander unabhängige Auswertungen aus 2026 zeigen für den US-Regelbetrieb kein abendliches, sondern ein mittägliches Maximum: eine Analyse von 2,79 Mio. Bestellungen aus mehreren hundert Shops (Januar bis Mai 2026) mit einem Spitzenband zwischen 11 und 16 Uhr, und eine Auswertung von rund 1,1 Mio. Bestellungen, nach der 36,4 % aller Tagesbestellungen zwischen 11 und 15 Uhr fallen und nur 19,2 % zwischen 18 und 23 Uhr Studie Erhebung 2026. Beides sind Anbieterauswertungen mit Selektionsverzerrung, eine davon ohne Erhebungszeitraum — aber sie stammen aus verschiedenen Händlernetzen und zeigen dasselbe.

Dagegen steht für Deutschland alles, was es gibt, auf dem Abend. Eine Dreiländer-Befragung mit über 1.000 Teilnehmenden je Land fand für Deutschland und Großbritannien ein Maximum zwischen 20 und 22 Uhr, für die USA dagegen einen Nachmittagsschwerpunkt um 15 Uhr Studie Erhebung 2023. Die Frage ist also nicht, ob US-Daten existieren, sondern ob dieser Unterschied echt ist.

Zweitens: Wie weit liegen die Tagesrhythmen auseinander?

Die USA erheben mit der American Time Use Survey dasselbe wie Destatis mit der Zeitverwendungserhebung — Momentaufnahmen der Haupttätigkeit nach Uhrzeit, Bevölkerung ab 15 Jahren, Referenzjahr 2025 Fakt. Damit lassen sich die Tagesmarken direkt vergleichen:

Das Ergebnis ist bemerkenswert unspektakulär: Der US-Tag liegt rund 45 Minuten bis eine Stunde vor dem deutschen, morgens stärker, abends schwächer. Das erklärt einen Peak-Unterschied von einer Stunde — aber nicht den Unterschied zwischen Mittag und 21 Uhr. Da muss also noch etwas anderes im Spiel sein.

Drittens: Der Zeitzonen-Effekt — und er ist groß

Deutschland hat eine Zeitzone. Die zusammenhängenden USA haben vier, und die Bevölkerung verteilt sich grob mit 47 % auf Eastern, 29 % auf Central, 7 % auf Mountain und 16 % auf Pacific KI-Meinung (eigene Schätzung aus Bundesstaatswerten; kursierende Alternativwerte 47/33/5/14 ändern das Ergebnis unten kaum). Kein einziger der geprüften Anbieter weist seine Stundenkurve in der Ortszeit des Käufers aus — aggregiert wird durchweg in einer einzigen Zone Fakt. Adobes eigene Dokumentation stellt das für die Dimension „Hour of day" ausdrücklich fest: Sie richtet sich nach der Zeitzone der Report Suite, nicht nach der des Besuchers.

Was das anrichtet, lässt sich ausrechnen. Die ATUS-Kurven sind in lokaler Zeit erhoben. Faltet man sie mit der Zeitzonenverteilung, simuliert man genau das, was ein Anbieter tut, der alles in einer Uhr sammelt:

Eigene Rechnung nach obiger Formel auf Basis der ATUS-Stundenwerte 2025 Fakt. Das Ergebnis ist gegenüber der Gewichtung robust: Mit 47/33/5/14 verschieben sich die Dämpfungswerte um weniger als zwei Prozentpunkte.

Daraus folgen zwei Dinge, die man einer US-Kurve nicht ansieht. Der berichtete Peak liegt eine Stunde zu spät — ein Dashboard, das „Spitze um 21 Uhr" meldet, beschreibt ein lokales 20-Uhr-Verhalten. Und scharfe Spitzen werden am stärksten beschädigt, breite Plateaus kaum: Das Abendessen verliert 18 % seiner Amplitude, die Arbeitskurve nur 4 %. Genau die scharfen Abendspitzen, die man für Werbezeitsteuerung bräuchte, sind in aggregierten US-Daten also am unzuverlässigsten — und ein breites Mittagsplateau überlebt die Aggregation besser als ein schmaler Abendgipfel. KI-Meinung Ein Teil des US-„Mittagspeaks" dürfte deshalb Artefakt sein; die Größenordnung lässt sich aus den publizierten Daten aber nicht bestimmen, weil kein Anbieter Ortszeitdaten veröffentlicht.

Viertens: Innerhalb Europas ist die Spreizung größer als erwartet

Eine Auswertung der harmonisierten europäischen Zeitverwendungserhebungen hat die Tagesmarken für 15 Länder tabelliert Studie Erhebung 1998–2006. Die Daten sind alt, aber zwei Kontrollpunkte sprechen für Stabilität: Für Deutschland nennt die Arbeit ein Abendessen um 18:50 Uhr und Zubettgehen um 22:50 Uhr — Destatis misst 2022 19:00 Uhr und 22:30 Uhr. Zwanzig Jahre, maximal zwanzig Minuten Drift.

Der wichtigste Befund daraus ist nicht die Rangfolge, sondern die Asymmetrie über den Tag: Beim Aufstehen liegen die 15 europäischen Länder in einer Spanne von rund 1,5 Stunden — beim Abendessen in einer Spanne von 4,8 Stunden (Norwegen 16:40, Spanien 21:30) Studie. Europa ist sich morgens sehr ähnlich und abends maximal unähnlich. Und das Abendfenster ist genau das kommerziell interessante.

Ein Teil des südeuropäischen Versatzes ist außerdem reine Uhrverstellung: Spanien und Frankreich liegen geografisch in der westeuropäischen Zeitzone, benutzen aber die mitteleuropäische. Der Abstand zwischen gesetzlicher Zeit und Sonnenzeit beträgt in Spanien 72 Minuten, in Deutschland 23 Studie. Rechnet man das heraus, isst Spanien nicht 2 Stunden 40 später als Deutschland, sondern knapp 2 Stunden — ein Drittel des Versatzes ist Zeitzonenartefakt, zwei Drittel sind echtes Verhalten.

Die Übertragungsregel

Einordnung durchgehend KI-Meinung, abgeleitet aus den Zeitverwendungsdaten oben.

Der Einwand, der die ganze Frage relativiert: Budget-Pacing

Bevor jemand Stunden abschaltet, muss er wissen, was die Plattform von sich aus tut — und das ist mehr, als die meisten annehmen.

• Google verteilt zwingend über den Tag. „Accelerated Delivery" wurde 2019 für Such- und Shopping-Kampagnen abgeschafft und im Mai 2020 auch für Display, Video, App und Hotel Fakt. Seither gibt es keine Wahlmöglichkeit mehr: Jede Kampagne läuft mit Pacing. Google begründete das unter anderem damit, dass beschleunigte Ausspielung „die Klickpreise durch erhöhten Wettbewerb früh am Tag erhöhen" könne.
• Ein Zeitplan senkt die Ausgaben nicht. Google dokumentiert ausdrücklich: „When using ad schedules, your campaigns pace toward a monthly spend of 30.4 times your average daily budget, regardless of how many days your campaign is active in a given month." Fakt Wer die Ausspielung auf weniger Stunden begrenzt, verkleinert also nicht den Monatsrahmen — die Plattform zieht in den verbliebenen Stunden entsprechend stärker.
• Meta passt nicht nur das Tempo, sondern das Gebot an. Beim Standard-Pacing tritt Meta „in jede relevante Auktion ein und passt das Gebot über den Tag an, um eine gleichmäßige, optimale Auslieferung zu erzeugen" Fakt. Und Meta warnt selbst: Bei Unterauslieferung wegen zu niedrigem Gebot oder zu enger Zielgruppe „entfernen wir das Budget-Pacing bereits effektiv, beschleunigte Auslieferung hilft dann nicht".

Wann Werbezeitsteuerung trotzdem sinnvoll ist

KI-Meinung Es bleiben zwei Kategorien tragfähiger Gründe: Geschäftslogik und belegte Abwesenheit der Zielgruppe. Was es nicht gibt, ist ein Performance-Grund aus dem Stundenreport.

• Telefonannahme: Wer mit Anruf-Erweiterungen oder „Jetzt anrufen" wirbt, sollte außerhalb der Erreichbarkeit nicht werben. Ein unbeantworteter Anruf ist ein bezahlter Klick mit negativer Wirkung.
• Lieferfähigkeit und Kapazität: Wenn Anfragen am Montag ohnehin nicht bearbeitet werden, erzeugt Werbung am Sonntagabend nur alte Leads.
• Angebotsfenster: Aktionen mit Stichtag, Öffnungszeiten bei lokalem Bezug, Veranstaltungen.
• Sehr kleines Budget mit klarer Geschäftszeit: Wenn 20 € pro Tag zur Verfügung stehen und Abschlüsse ausschließlich im Telefonat entstehen, ist die Konzentration auf die Bürozeiten kein Performance-Argument, sondern ein Prozessargument.
• Die tiefe Nacht — der einzige Fall, in dem die Nutzungsdaten allein schon reichen: Zwischen 23:00 und 5:00 Uhr sind laut Zeitverwendungserhebung zwischen 68 und 98 % der Bevölkerung im Schlaf- oder Körperpflegemodus Fakt. Wer dieses Fenster ausschließt, verliert nach Lage der Daten fast keine Reichweite. Aber auch hier der Vorbehalt: Nachtklicks konvertieren oft am nächsten Morgen und werden im Bericht der Klickstunde zugeschrieben — vor dem Abschalten also die eigenen Conversion-Verzögerungsdaten ansehen.

Und die Gegenprobe: Nicht sinnvoll ist das Abschalten von Stunden, weil der Stundenreport sie schlecht aussehen lässt. Wer es trotzdem prüfen will, braucht nach der Praxisliteratur mindestens zwei bis vier Wochen Datenbasis, besser acht bis zwölf Wochen KI-Meinung, muss die Conversion-Verzögerung herausrechnen und sollte die Einschränkung als Test gegen durchgehende Auslieferung fahren statt sie einfach zu setzen.

Zielgruppenraster: wann welche Gruppe erreichbar ist

Aus den Nutzungs- und Arbeitszeitdaten lässt sich ein grobes Raster ableiten. Es beantwortet nicht, wann Werbung wirkt — es beantwortet, wann die Zielgruppe überhaupt ansprechbar ist. Die Belege stehen in der Spalte rechts; die Ableitung in der Spalte „Zeitfenster" ist durchgehend KI-Meinung.

Zwei Randbedingungen, die das Raster verschieben Erhebung 2025: 25 % der Erwerbstätigen arbeiten 2025 zumindest teilweise im Homeoffice (2019: 13 %), und 51,1 % haben flexible Arbeitszeiten Fakt. Die verbreitete These, Homeoffice habe die Tagesstruktur flächendeckend aufgelöst, ist in dieser Schärfe aber nicht belegt: Nach der BAuA-Arbeitszeitbefragung erleben nur 4,1 % „häufig" und 10,7 % „manchmal" einen am Nachmittag unterbrochenen Arbeitstag mit Weiterarbeit am Abend — 57,5 % nie Studie.

Konzentrieren oder verteilen?

Die mediaplanerische Grundfrage bei kleinem Budget lautet: das Geld auf wenige Tage bündeln oder gleichmäßig strecken? Die Forschungslage ist nicht eindeutig, aber asymmetrisch.

• Für Kontinuität spricht die Position des Ehrenberg-Bass Institute: Reichweite über die Zeit, Erreichen von Gelegenheitskäufern, Recency-Effekte Studie. Die öffentliche Darstellung nennt allerdings keine Stichproben — die Evidenzbasis liegt in kostenpflichtigen Reports.
• Für Pulsing spricht die formale Arbeit von Naik, Mantrala und Sawyer (Marketing Science 1998) Studie: Wenn die Werbewirksamkeit über die Zeit schwankt — durch Frequenzermüdung und Motivverschleiß einerseits, Erholung in Werbepausen andererseits —, kann gepulste Schaltung höhere Gesamtbekanntheit erzeugen als kontinuierliche. Das ist allerdings eine Aussage über Motivrotation, nicht über Budgetgröße.
• Keine der Quellen beantwortet die Frage für kleine Budgets. KI-Meinung Die praktisch belastbarste Ableitung stammt aus Sektion 02: Bei Low-Budget ist die statistische Auswertbarkeit ohnehin nicht gegeben, die Frage also nicht datenbasiert entscheidbar. Sie sollte deshalb nach Geschäftslogik beantwortet werden — Saison, Angebotsfenster, Lieferfähigkeit —, nicht nach Mediatheorie.

Die Werbebranche zitiert mehrere ihrer Kernzahlen falsch. Diese Sektion trennt belastbare Befunde von wiederholten Behauptungen — und sagt bei jeder Studie, wer sie bezahlt hat und wann sie erhoben wurde.

Das Kreativ ist der größte Hebel — mit Einschränkung

NCSolutions (vormals Nielsen Catalina Solutions, heute Teil von Circana) hat den kurzfristigen Verkaufseffekt von Werbung in seine Bestandteile zerlegt: Creative 49 %, Marke 21 %, Reichweite 14 %, Targeting 11 %, Recency 5 % Studie Erhebung 2023 (rund 450 Konsumgüterkampagnen aus Digital und TV, 18 bewertete Merkmale, maschinelles Lernen auf kurzfristigen Absatz-Lift). Wichtig zur Zitierweise: Die 49 % stammen aus der Ausgabe von August 2023, nicht aus der von 2017 — dort lag der Wert bei 47 %, und die Reichweite noch bei 22 %. Eine Ausgabe 2024 bis 2026 existiert nicht. NCSolutions verkauft Werbewirkungsmessung und hat ein erkennbares Eigeninteresse an der Aussage „Kreativ schlägt Targeting".

Die eigentliche Schwäche der Zahl ist nicht ihr Alter, sondern ihre Verengung: Sie gilt für kurzfristigen Abverkauf von Konsumgütern in den USA. Eine Übertragung auf B2B oder auf Angebote mit langen Kaufzyklen ist durch diese Daten nicht gedeckt KI-Meinung. Eine vergleichbare Anteilszerlegung liefert auch keine der großen Alternativarbeiten — Kantar und WARC etwa berichten einen Multiplikator statt einer Aufteilung. Die praktische Konsequenz bleibt trotzdem robust: Bei kleinem Budget ist besseres Material der billigste Hebel, den es gibt — er kostet kein Mediabudget.

Aufmerksamkeit: der Bereich mit dem größten Revisionsbedarf

Bis Version 1.1 stand hier eine Schwellenleiter: Ad Recall ab 100 Millisekunden, Markensympathie ab 3 Sekunden, Kaufabsicht ab 8 Sekunden. Diese Werte stammten aus einer Analyse von 16 Kampagnen durch zwei Anbieter, die beide Aufmerksamkeitsprodukte verkaufen. Sie sind in dieser Fassung gestrichen, weil zwei große unabhängige Validierungen inzwischen zeigen, dass die zugrunde liegende Messung das nicht hergibt.

• Attention-Werte sind zwischen Anbietern nicht vergleichbar. Die ARF Attention Measurement Validation Initiative prüfte in Phase 2 zwölf Anbieter an 32 Motiven Studie Erhebung 2024. Normiert auf eine Skala von 1 bis 5 erhielt jedes einzelne Motiv von verschiedenen Anbietern mindestens die Ränge 1, 2, 3 und 4; zwei Motive bekamen die volle Spanne. Anbieter, die beide reines Eye-Tracking einsetzen, korrelierten untereinander kaum.
• Attention sagt Markenwirkung nicht zuverlässig voraus. ARF Phase 3 verfolgte vier nationale Live-Kampagnen über TV, YouTube, Social und Display Studie Erhebung 2026. Ergebnis: kein direkter Zusammenhang zwischen Aufmerksamkeitsniveau und Brand Lift. Kanäle mit niedriger Aufmerksamkeit lieferten bei ausreichendem Mediendruck spürbare Bekanntheitsgewinne; Kanäle mit hoher Aufmerksamkeit unterperformten ohne ausreichende Reichweite und Frequenz.
• Was stattdessen trägt: Eine deutlich größere Auswertung von Havas mit Lumen und Brand Metrics — 9.089 Kampagnen, 1.879.764 Befragte, über 5,6 Mio. sichtbare Impressionen Studie Erhebung 2024 — kommt zu einem anderen Schluss als die Schwellenleiter: Entscheidend ist nicht die Aufmerksamkeit eines Einzelkontakts, sondern die über mehrere Kontakte aufsummierte Aufmerksamkeit. Als Größenordnung nennt die Arbeit rund 2,5 Sekunden kumuliert für signifikante Wirkung. Für Bekanntheit und Consideration sind mehrere kurze Kontakte kosteneffizienter, für Präferenz und Kaufabsicht können einzelne aufmerksamkeitsstarke Kontakte tragen.

KI-Meinung Für die Praxis bleibt eine deutlich bescheidenere Aussage übrig als die Schwellenleiter suggerierte: Aufmerksamkeit ohne Mediendruck erzeugt keine Wirkung. Wer ein aufmerksamkeitsstarkes Format kauft, aber zu wenig Reichweite und Frequenz erreicht, hat nichts gewonnen — und das ist genau die Lage bei kleinem Budget. Konkrete Sekundenschwellen je Wirkungsziel sind derzeit nicht belegbar.

Drei Zahlen, die im Umlauf sind und nicht stimmen

Frequenz: messen, nicht setzen

Die beste unabhängige Quelle zur Frequenzfrage ist eine Metaanalyse von Schmidt und Eisend im Journal of Advertising: 37 Studien, 312 Effektstärken Studie Erhebung 2015. Sie ist elf Jahre alt und steht trotzdem unverändert hier — die Altersprüfung ergab, dass es seither keine neuere Metaanalyse zur Werbefrequenz gibt und der gemessene Gegenstand stabil ist: Gedächtnis- und Einstellungsbildung durch Wiederholung ändern sich nicht, weil Plattformen ihre Produkte umbauen. Zwei Befunde:

• Markeneinstellung erreicht ihr Maximum bei etwa zehn Kontakten, danach invers U-förmiger Abfall.
• Erinnerung (Recall) steigt bis zum achten Kontakt linear, ohne abzuflachen — mit dem stärksten Lerneffekt in den ersten Kontakten.

Ein wichtiger Vorbehalt zur Anwendung: Die Metaanalyse beruht überwiegend auf Labor- und klassischen Mediensettings mit exogen gesteuerter Frequenz. Auf Meta und Google entscheidet der Algorithmus über die Frequenz endogen — wer oft sieht, ist derjenige, den das Modell für empfänglich hält. Der Optimalwert von rund zehn Kontakten ist deshalb keine Einstellungsempfehlung für ein Frequency Cap KI-Meinung.

Damit ist die alte „3+ Kontakte"-Regel doppelt widerlegt. Sie geht auf Herbert Krugman (1972) zurück, der drei psychologische Verarbeitungszustände beschrieb — „Was ist das?", „Was bedeutet es?", „Ach, die Werbung wieder" — und ausdrücklich keine Frequenzvorgabe machte KI-Meinung. Mediaabteilungen machten daraus ein Planungsdogma. Nach der Metaanalyse sind drei Kontakte nicht nur falsch hergeleitet, sondern auch schlicht zu wenig.

Zwei Zahlen, die bis Version 1.1 hier standen, sind bei der Altersprüfung gestrichen worden. Das Yahoo!-Frequenzexperiment mit 2,8 Mrd. Impressionen Erhebung 2010 beschreibt ein Display-Ökosystem, das es nicht mehr gibt; sein bleibender Wert ist ein methodischer, kein inhaltlicher — es zeigt, wie klein echte Werbeeffekte gegenüber der Umsatzstreuung sind und wie gigantisch Stichproben sein müssen, um sie zu messen. Und Metas Frequenz-Plateau bei fünf bis sechs Kontakten Erhebung 2020 misst ein Auslieferungsregime von vor Advantage+ und vor der iOS-Umstellung; Frequenz ist heute weitgehend ein Ergebnis des Optimierers, kein Planungsparameter.

Bleiben darf Metas eigene Analyse zur Kreativermüdung Studie Erhebung 2023: Rückgang der Conversion-Wahrscheinlichkeit um rund 45 % bei vier Wiederholungen, im Schnitt 8 % bessere Conversion-Rate durch frisches Material bei hoher Ermüdung. Zwei Einschränkungen gehören dazu: Meta hat ein offensichtliches Interesse daran, dass mehr Material produziert wird — und die Arbeit ist ein Unternehmens-Blogbeitrag, kein begutachtetes Paper und kein methodisch dokumentiertes Whitepaper. Die Richtung ist belastbarer als die konkrete Prozentzahl.

KI-Meinung Die praktische Lehre: Frequenz ist ein zu messender, kein zu setzender Parameter. Die Streuung zwischen Kampagnen ist größer als jeder Mittelwert. Wer bei kleinem Budget eine enge Zielgruppe bespielt, erreicht hohe Frequenzen schneller, als ihm lieb ist — das ist der häufigste Grund, warum eine anfangs gute Kampagne nach vier Wochen einbricht.

Was aus der Überzeugungsforschung standhält

Zwei Dinge, bei denen die Praxis mehr behauptet als belegt

• „UGC-Optik schlägt Hochglanz": Für die kursierenden Prozentzahlen existiert keine nachprüfbare Primärquelle. Alle auffindbaren Belege stammen von Anbietern, die UGC-Produktion verkaufen KI-Meinung. Die These ist über die Formatpassung plausibel, aber nicht quantifizierbar — sie gehört getestet, nicht zitiert.
• „Message Match steigert die Conversion um X %": Dass Anzeige und Landingpage zusammenpassen sollten, ist theoretisch gut begründet (Erwartungskonsistenz, Verarbeitungsflüssigkeit) und praktisch bewährt. Eine belastbare Primärstudie mit Zahlen ließ sich jedoch nicht finden KI-Meinung. Die Regel bleibt richtig; die Prozentzahlen daneben sind erfunden.
• Vorsicht bei Plattform-Häufigkeiten: Wenn TikTok berichtet, dass 86 % der Anzeigen Textboxen und 41 % Creator enthalten, beschreibt das, was Werbetreibende tun — nicht, was wirkt Studie. Diese Verwechslung von Beschreibung und Wirkung ist in der Praxisliteratur die Regel.

Was daraus für kleine Budgets folgt

• Material vor Einstellungen. Der größte belegte Hebel ist das Kreativ, und er kostet kein Mediabudget.
• Aufmerksamkeit braucht Mediendruck. Ein aufmerksamkeitsstarkes Format ohne ausreichende Reichweite und Frequenz erzeugt nach der ARF-Validierung keine Markenwirkung. Bei kleinem Budget ist das der Normalfall — deshalb sind dort Kanäle mit direkter Reaktion die bessere Wahl als Markenformate.
• Frequenz beobachten, Material rotieren. Nicht nach Kalender, sondern wenn Klickrate und Conversion-Rate gemeinsam nachgeben.
• Nicht alle Verstärker gleichzeitig. Die Feldexperimente zur Preisendung zeigen, dass sich Signale gegenseitig entwerten können.
• Untertitel setzen — nicht wegen einer angeblichen 12-%-Zahl, für die es keine Quelle gibt, und nicht wegen einer Sound-off-Quote, die für Deutschland gar nicht erhoben ist, sondern weil Untertitel in stummen Nutzungssituationen tragen und zugleich Barrierefreiheit herstellen.

Wann sich eine eigene Landingpage rechnet, was der Cookie-Banner davon wieder wegnimmt — und die Variante, bei der gar kein Banner nötig ist.

Eine Landingpage ist bei bezahlter Werbung fast immer die bessere Zielseite als die Startseite: Sie beantwortet genau die Frage, die in der Anzeige gestellt wurde, und enthält nichts, was davon ablenkt. Das ist unstrittig. Die interessante Frage ist eine andere: Ab wann rechnet sie sich?

Die Break-even-Rechnung

Vorgabe: 1.500 € netto für die Einrichtung der Landingpage, Amortisation über zwölf Monate. Die Frage lautet: Wie hoch muss der Deckungsbeitrag je zusätzlicher Conversion sein, damit sich der Betrag im ersten Jahr zurückverdient?

Eigene Rechnung nach obiger Formel Fakt; die Eingangsannahmen sind Rechenbeispiel, keine Prognose.

Die Tabelle liest sich in beide Richtungen. Ein Handwerksbetrieb, bei dem ein gewonnener Auftrag 400 € Deckungsbeitrag bringt, ist schon bei 250 € Monatsbudget im Plus — 125 € nötiger Deckungsbeitrag liegen weit darunter. Ein Onlineshop mit 15 € Deckungsbeitrag je Bestellung braucht dagegen mindestens 2.500 € Monatsbudget, bevor sich die Seite trägt.

KI-Meinung Als grobe Orientierung ohne Kenntnis des Deckungsbeitrags: Unterhalb von etwa 1.000 € Mediabudget pro Monat ist eine für 1.500 € gebaute Landingpage selten die beste Verwendung des Geldes — dasselbe Geld als zusätzliches Mediabudget kauft sechs Wochen mehr Laufzeit und damit eher eine auswertbare Datenmenge. Die wichtige Ausnahme sind hochpreisige Angebote: Dort kippt die Rechnung schon bei kleinen Budgets.

Die billigere Alternative, die oft übersehen wird

Bei Meta, LinkedIn und TikTok gibt es Sofortformulare, die die Landingpage komplett ersetzen: Das Formular öffnet sich in der App, ist teilweise vorausgefüllt, es gibt keine Ladezeit, keine Weiterleitung und keinen Cookie-Banner Fakt. Für Low-Budget-Leadkampagnen ist das die eigentliche Antwort auf die Landingpage-Frage — nicht, weil es besser wäre, sondern weil es 1.500 € und den gesamten Einwilligungsapparat spart. Der Preis dafür ist eine geringere Absichtstiefe: Wer drei Felder in der App ausfüllt, hat sich weniger festgelegt als jemand, der eine Seite gelesen und ein Formular abgeschickt hat KI-Meinung.

Ladezeit: aus Schwellen wurden Steigungen

Dieser Abschnitt ist bei der Altersprüfung am stärksten umgebaut worden. Die klassischen Zahlen — „53 % verlassen eine Seite über drei Sekunden" Erhebung 2017 — arbeiten mit einem Schwellenmodell. Die aktuellste Auswertung zeigt stattdessen eine kontinuierliche Elastizität im Millisekundenbereich, und das ist kein Detailunterschied, sondern ein anderes Modell des Zusammenhangs.

• Der aktuelle Stand: Shopify hat seine gesamte aktiv verkaufende Händlerbasis über ein 28-Tage-Fenster ausgewertet Studie Erhebung 2026. Ergebnis: Je 100 Millisekunden langsamerem LCP sinkt die Conversion um rund 3,5 %, je 32 Millisekunden langsamerem INP um rund 1,5 %. Für CLS fand sich keine signifikante Korrelation. Knapp 80 % der Shops bestehen inzwischen alle Core-Web-Vitals-Schwellen — die Frage „über oder unter drei Sekunden" ist für die meisten Seiten damit gar nicht mehr die relevante. Einschränkungen: Shopify nennt keine absoluten Shop- oder Session-Zahlen, arbeitet mit Gruppenmittelwerten über Leistungsklassen und hat als Plattform ein Interesse an Performance-Argumenten. Es ist eine Korrelation, keine kausale Messung.
• Was aus der alten Evidenz bleibt — und wichtig ist: Deloitte Digital im Auftrag von Google untersuchte 37 Marken über 30 Mio. Sessions Studie Erhebung 2019. Eine um 0,1 Sekunden schnellere mobile Ladezeit ging einher mit +8,4 % Conversion-Rate im Handel und +10,1 % bei Reisen — bei Lead Generation aber mit −1,9 %. Die Zahlen sind zu alt für eine Planungsrechnung; der Befund, dass Handelszahlen sich nicht auf Lead-Landingpages übertragen lassen, steht unwidersprochen und ist der Grund, warum diese Zeile überhaupt noch hier steht.
• Mit Warnung: Portent wertete gut 100 Mio. Seitenaufrufe aus Studie Erhebung 2022 — aber über nur 20 Websites. Das ist eine schwache Basis für die oft zitierten Multiplikatoren, es sind Beobachtungsdaten ohne Kontrolle für Selektionseffekte, und seit der Umstellung der Core Web Vitals von FID auf INP im März 2024 sind die damaligen Messgrößen nicht mehr anschlussfähig. Nur noch als Größenordnung verwendbar.
• Nicht verwendbar: „Amazon verliert 1 % Umsatz je 100 Millisekunden" geht auf eine mündliche Konferenzaussage von etwa 2006 zurück; eine veröffentlichte Studie existiert nicht KI-Meinung. Und: Praktisch alle Seiten mit Titeln wie „Page Speed Statistics 2026" zitieren durchgehend Akamai 2017 und Deloitte 2020 weiter — eine Jahreszahl im Titel ist kein Erhebungsjahr.

Zum Gerätebezug: In Deutschland entfielen im August 2026 50,89 % der Seitenaufrufe auf Mobilgeräte und 47,38 % auf Desktop Studie Erhebung 2026. Diese Zahl misst Seitenaufrufe, nicht Menschen — wer abends vierzig Seiten am Desktop öffnet, zählt vierzigfach. Für eine Aussage über Personen taugt sie nicht; dafür ist die ARD/ZDF-Reihe die richtige Quelle, die zuletzt 71 % mindestens wöchentliche mobile Internetnutzung auswies Studie Erhebung 2023. Für die Gestaltungsfrage reicht beides: Eine Landingpage, die auf dem Telefon langsam ist, ist nicht in einem Randfall langsam.

Cookie-Banner: die Rechtslage in Deutschland

Sobald eine Landingpage Werbe-Tracking einsetzt, gilt § 25 Abs. 1 TDDDG: Speicherung von Informationen auf dem Endgerät und Zugriff darauf sind nur mit Einwilligung zulässig. Die Norm ist technologieneutral — sie greift unabhängig davon, ob personenbezogene Daten betroffen sind, und erfasst Cookies ebenso wie Local Storage, Fingerprinting, Tags und Pixel Fakt. Der Bußgeldrahmen des § 28 TDDDG reicht bis 300.000 € Fakt; daneben kann der DSGVO-Rahmen des Art. 83 greifen.

• Gleichrangiges Ablehnen ist Pflicht. Das VG Hannover hat mit Urteil vom 19.03.2025 (Az. 10 A 5385/22) entschieden, dass der Banner die Option „Alles ablehnen" gleichrangig bereitstellen muss Fakt. Beanstandet wurde genau die verbreitete Gestaltung: „Alle akzeptieren" farbig hervorgehoben, Ablehnung nur über „Einstellungen" auf der zweiten Ebene. Bereits zuvor hatte das OLG Köln (19.01.2024, Az. 6 U 80/23) die Gleichwertigkeit von Akzeptieren und Ablehnen verlangt und einen kombinierten Button „Akzeptieren & Schließen [X]" für unzulässig erklärt Fakt.
• Der Google Tag Manager ist nicht neutral. Dasselbe Urteil stellt fest, dass durch den GTM Informationen auf dem Endgerät gespeichert bzw. darauf zugegriffen wird — das Container-Skript darf also selbst nicht vor der Einwilligung geladen werden Fakt. Das trifft die meisten Standard-Implementierungen.
• Meta-Pixel wird zivilrechtlich teuer — und die Linie verfestigt sich. Das OLG Dresden sprach am 03.02.2026 in vier Verfahren (u. a. Az. 4 U 196/25) jeweils 1.500 € immateriellen Schadensersatz zu Fakt. Es folgten das OLG Hamm am 09.03.2026 (Az. I-8 U 21/25) mit ebenfalls 1.500 € plus Auskunft und Löschung sowie das OLG Jena (Az. 3 U 31/25) mit 3.000 € Fakt. Vorangegangen waren LG Leipzig (04.07.2025, Az. 05 O 2351/23) mit 5.000 € und LG Stuttgart (05.02.2025, Az. 27 O 190/23).
• Offene Frage beim BGH. Beim Bundesgerichtshof ist ein Revisionsverfahren zu der Frage anhängig, ob ein Anbieter, der seine Cookies auf fremden Websites ausliefert, selbst für das einwilligungslose Setzen haftet. Verhandlungstermin ist der 08.10.2026 Fakt — die Entscheidung kann die Verantwortungsverteilung zwischen Websitebetreiber und Tag-Anbieter verschieben und gehört in die nächste Fassung dieses Guides.
• Server-Side ändert nichts. Conversions API und serverseitiges Tracking verbessern die Datenqualität innerhalb der eingewilligten Teilmenge, heben die Einwilligungspflicht aber nicht auf — weder nach den Plattform-Policies noch nach der zitierten Rechtsprechung Fakt. In der Praxis greift § 25 ohnehin fast immer wieder, weil solche Setups für die Deduplizierung auf First-Party-Cookies zugreifen.
• Einwilligungsverwaltung: Die EinwV ist am 01.04.2025 in Kraft getreten; im öffentlichen Register der BfDI steht bis heute genau ein anerkannter Dienst („Consenter", anerkannt am 17.10.2025) Fakt. Die Regelung läuft praktisch also weitgehend leer.
• Digital Omnibus: weiterhin kein Trilog. Der Rat scheiterte am 26.06.2026 an einer Allgemeinen Ausrichtung; ein überarbeiteter Kompromisstext wurde am 11.09.2026 auf Arbeitsebene behandelt. Das Parlament hat ebenfalls kein Mandat — gemeinsamer ITRE/LIBE-Entwurfsbericht vom 22.06.2026, Aussprache am 14.07.2026, Verfahren offen Fakt. Die Bannerpflicht besteht unverändert fort. Nicht verwechseln: Der Digital Omnibus on AI ist ein eigener Rechtsakt, dort gab es am 07.05.2026 eine Einigung — das betrifft die Cookie-Regeln nicht.

Wie viele klicken auf „Akzeptieren"?

Die Antwort hängt fast vollständig vom Design ab — und genau das ist der Punkt, an dem die meisten zitierten Zahlen unbrauchbar werden.

Alle Zeilen Studie. Für Deutschland liegt kein einzelner offizieller Wert vor.

KI-Meinung Als Planungskorridor für rechtskonforme Banner mit gleichrangigem Ablehnen-Button in Deutschland: 40 bis 55 % Zustimmung. Werte von 75 bis 90 %, wie sie CMP-Anbieter bewerben, stammen praktisch durchgängig aus Setups ohne gleichwertige Ablehnoption — sie sind kein Ziel, sondern ein Risiko.

Was das mit der Messung macht

Bei 45 % Zustimmung sind rund 55 % der Conversions clientseitig unsichtbar, und der Retargeting-Pool füllt sich mit weniger als der Hälfte der Besucher. Google gleicht das über modellierte Conversions aus — aber erst ab 700 Anzeigenklicks in sieben Tagen je Land und Domaingruppe Fakt. Darunter trägt ein Konto den Datenverlust ungemildert.

Schlimmer als der Verlust ist die Verzerrung: Die etracker-Auswertung fand, dass die Zustimmungsrate je nach Traffic-Quelle um ±36 % um den Website-Durchschnitt schwankt, in Extremfällen um ±44 % Studie. Der Datenverlust ist also nicht gleichverteilt — er trifft Kanäle unterschiedlich stark und führt dazu, dass Kanäle systematisch falsch bewertet werden.

Ab wann lohnt sich der ganze Apparat?

• Unter etwa 3.000 Klicks pro Monat (die 700-Klicks-Schwelle, hochgerechnet) bekommt ein EWR-Konto keine modellierten Conversions. Ein voller Tracking-Stack mit Banner zahlt in dieser Größenordnung auf nichts ein, was man auswerten könnte KI-Meinung.
• Unter etwa 1.000 € Mediabudget im Monat ist die Landingpage nach der Break-even-Tabelle nur bei hohem Deckungsbeitrag je Abschluss vertretbar KI-Meinung.
• Ab Mid-Budget ändert sich das Bild: Dedizierte Landingpage, sauber gesetzter Consent Mode im Advanced-Modus und ein rechtskonformer Banner mit gleichrangigem Ablehnen — und die Erwartung, dass rund die Hälfte der Besucher nicht in den Daten auftaucht.
• Immer: Die Erfolgsmessung zusätzlich im Betrieb verankern — Anfragen zählen, Anrufe erfassen, Abschlüsse zuordnen. Das ist bei kleinen Budgets die verlässlichere Quelle als jedes Werbekonto.

Was in welcher Reihenfolge zu klären ist, bevor die erste Anzeige läuft — und woran man erkennt, dass eine Kampagne abgebrochen gehört.

Zehn Fragen, bevor dieser Guide auf ein Projekt trifft

Der Guide allein beantwortet keine Kanalfrage. Er liefert die Regeln; erst die folgenden Angaben machen daraus eine Empfehlung. Was unbeantwortet bleibt, wird als Annahme sichtbar gemacht statt stillschweigend gesetzt.

• 1 · Angebot: Was genau wird beworben, und was kostet es? Einmalkauf, Abo, Anfrage, Termin?
• 2 · Deckungsbeitrag: Was bleibt netto je Abschluss übrig, und wie viele Anfragen werden zu Abschlüssen? Ohne diese beiden Zahlen ist kein Ziel-CPA berechenbar und keine Kampagne bewertbar — sie sind wichtiger als jede Plattformentscheidung.
• 3 · Zielgruppe: B2B oder B2C, Entscheiderrolle, geografischer Radius, Sprache. Im B2B zusätzlich Unternehmensgröße und Branche.
• 4 · Nachfrage: Wird aktiv gesucht, oder muss Bedarf geweckt werden? Diese Frage entscheidet die Kanalwahl vor jedem Budgetargument.
• 5 · Budget: Mediabudget netto pro Monat und Laufzeit in Monaten — getrennt von Produktion, Landingpage und Betreuung.
• 6 · Kaufzyklus: Wie lange dauert es von der ersten Berührung bis zum Abschluss? Bestimmt Attributionsfenster, Auswertungszeitraum und Retargeting-Bedarf.
• 7 · Bestand: Website, Conversion-Tracking, Consent-Lösung, Kundenlisten, Bildmaterial, Video — was existiert, was fehlt? Jede Lücke ist Vorlaufzeit oder Kosten.
• 8 · Messbarkeit: Wie wird ein Erfolg sichtbar — Formular, Anruf, Ladenbesuch, Bestellung? Was davon ist technisch messbar, was nicht?
• 9 · Kapazität: Wie viele Anfragen kann der Betrieb pro Woche bearbeiten? Eine Kampagne, die mehr liefert als verarbeitet wird, verbrennt Geld und Ruf.
• 10 · Saison: Gibt es Zeiträume, in denen das Angebot nicht lieferbar oder nicht gefragt ist? Erst hier wird Werbezeitsteuerung zur Datenfrage.

Die Reihenfolge der Einrichtung

• Erst rechnen, dann buchen. Aus Deckungsbeitrag und Abschlussquote ergibt sich der maximal tragbare Preis je Anfrage. Ohne diese Zahl ist jede Kampagne unbewertbar — und jede Gebotsstrategie mit Zielwert unbedienbar.
• Messung vor Werbung. Conversion-Tracking, Consent Mode und ein sauber definiertes Erfolgsereignis stehen vor der ersten Anzeige. Nachträglich eingebautes Tracking macht die ersten Wochen wertlos.
• Einen Kanal wählen — nach der Nachfragefrage. Gesuchter Bedarf: Suche. Ungesuchter Bedarf: Social oder Video. Alles andere ist Geschmack.
• Eng starten, dann öffnen. Exact und Phrase Match statt Broad, eine Anzeigengruppe statt fünf, „Klicks maximieren" mit Obergrenze statt Zielwert. Erst mit Daten kommt Automatik.
• Ausschlüsse von Tag eins. Auszuschließende Suchbegriffe, Platzierungen und Regionen sind bei kleinem Budget kein Feinschliff, sondern der halbe Erfolg.
• Mindestens acht Wochen laufen lassen, bevor die erste strukturelle Entscheidung fällt. Google empfiehlt für Performance Max ausdrücklich sechs Wochen Fakt; bei kleineren Datenmengen ist eher mehr nötig KI-Meinung.
• Material rotieren, nicht Einstellungen. Wenn die Leistung nachlässt, ist in aller Regel das Motiv verbraucht — nicht die Gebotsstrategie falsch.
• Zweiten Kanal erst, wenn der erste seine Schwellen stabil erreicht.

Fehlerkatalog

Abbruchkriterien

KI-Meinung Kampagnen werden häufiger zu spät als zu früh beendet. Drei Kriterien, die vor dem Start festgelegt gehören:

• Kostenkriterium: Wenn der Preis je Anfrage über einen vollen Kaufzyklus hinweg oberhalb des maximal tragbaren Werts liegt und kein Trend nach unten erkennbar ist.
• Volumenkriterium: Wenn nach acht bis zwölf Wochen so wenige Ereignisse angefallen sind, dass keine Aussage möglich ist — dann ist nicht die Kampagne gescheitert, sondern die Kanalwahl war für dieses Budget falsch.
• Prozesskriterium: Wenn Anfragen entstehen, aber im Betrieb nicht bearbeitet werden. Das ist kein Werbeproblem, und mehr Budget verschlimmert es.

Alle Schwellen, Minima und Kennzahlen dieses Guides auf einen Blick — jeweils mit ihrer Belegstufe.

Die fünf Sätze, die den Guide zusammenfassen

• 1 · Budget entscheidet nicht über Reichweite, sondern über den Werkzeugkasten. Jede Funktion hat eine Datenmenge, unter der sie nicht arbeitet.
• 2 · Bei kleinem Budget ist Konzentration die einzige Strategie, die Daten erzeugt — ein Kanal, ein Ziel, ein Angebot.
• 3 · Der größte belegte Hebel ist das Kreativ, und er kostet kein Mediabudget.
• 4 · Im EWR ist der Cookie-Banner ein Messthema: Rund die Hälfte der Conversions fehlt, und die Modellierung greift erst ab 700 Klicks pro Woche.
• 5 · Zu „besten Werbezeiten" gibt es keine belastbare Quelle für bezahlte Werbung. Was es gibt, sind gute deutsche Nutzungszeitdaten — und die sagen, wann man nicht werben muss (23:00–7:00), nicht, wann man werben soll.
• 6 · Jede Zahl hat ein Erhebungsjahr. Was älter als vier Jahre ist, wird nachrecherchiert — und eine Jahreszahl im Titel einer Quelle ist kein Erhebungsjahr.
• 7 · Jede Zahl hat auch ein Herkunftsland. Ausländische Zeitdaten tragen zwei versteckte Fehler: den Rhythmusversatz und die Zeitzonen-Aggregation. Nordeuropäische Daten sind übertragbar, südeuropäische und US-Daten nicht.

Stand 17. September 2026. Jede Plattformangabe wurde an der Herstellerdokumentation, jede Studienangabe an der Veröffentlichung selbst gegengelesen — für Version 1.0 die Kanal-, Recht- und Psychologiequellen, für Version 1.1 zusätzlich die Tagesverlaufs- und Arbeitszeitquellen.

Google Ads und YouTube — Herstellerdokumentation

• Google Ads-Hilfe: „Choose the right campaign type", „About Demand Gen campaigns", „Demand Gen campaign performance guide", „About Shopping ads", „Performance Max optimization tips", „Create a Performance Max campaign" — Kampagnentypen, Assetanforderungen, Lern- und Auswertungszeiträume.
• Google Ads-Hilfe: „About Smart Bidding", „About Target CPA bidding", „About Target ROAS bidding", „Bidding strategies overview", „About bid adjustments" — Gebotsstrategien, Mindestconversions je Kampagnentyp, Wirkungslosigkeit von Gebotsanpassungen unter Smart Bidding.
• Google Ads-Hilfe: „Duration of the learning period" — Lernphase, ausgedrückt in Conversion-Ereignissen statt in Tagen. Die verbreitete Angabe „7 bis 14 Tage" findet sich in keiner offiziellen Google-Quelle.
• Google Ads-Hilfe: „Changes to target-based bid strategies" — Umstellung des Bidding zum 17.08.2026 für budgetlimitierte Kampagnen.
• Google Ads-Hilfe: „About average daily budgets", „Choose your bid and budget" — kein Mindestbudget; Tageslimit 2×, Monatslimit 30,4× des Tagesbudgets.
• Google Ads-Hilfe: „About ad scheduling", „Set up an ad schedule" — maximal 6 Zeitpläne pro Tag und Kampagne, Kontozeitzone.
• Google Ads API: „Performance Max campaign criteria" — AD_SCHEDULE wird von Performance Max unterstützt. Die verbreitete Aussage „PMax kann kein Dayparting" ist unzutreffend; was fehlt, sind Gebotsanpassungen.
• Google Ads-Hilfe: „About video ad formats", „Skippable in-stream ads", „Non-skippable in-stream ads", „YouTube Masthead", „About Video views campaigns" — Formate, Längen, Abrechnungsmodelle, View-Definitionen.
• Google Ads-Hilfe: „Your guide to broad match", „Grow Smart Bidding campaigns with broad match" — Broad Match nur mit Smart Bidding; Hinweis auf zusätzlichen Budgetbedarf.
• Google Ads-Hilfe / Google for Developers: „Updates to consent mode for traffic in the EEA", „Basic vs advanced consent mode", „About consent mode modeling", „About enhanced conversions", „Consent mode developer guide" — EWR-Einwilligungspflicht, Parameter ad_user_data und ad_personalization, Modellierungsschwelle 700 Klicks/7 Tage.
• Google Analytics-Hilfe: „[GA4] Behavioral modeling for consent mode" — Schwellen von 1.000 Ereignissen bzw. 1.000 Nutzern täglich.
• Google Ads-Hilfe: „About audience segments in Audience manager" — Mindestlistengröße 100 aktive Nutzer in 30 Tagen; Customer Match seit 01.02.2024 ebenfalls 100.
• Google Ads-Hilfe: „Display campaigns move to Demand Gen" sowie Google Blog: „AI Max for Search campaigns", „DSA upgrade to AI Max" — Migration ab Juni 2026, nicht umkehrbar; AI Max als Funktionspaket, nicht als Kampagnentyp.
• Google Ads-Hilfe: „About Brand Lift" — Zehn-Tage-Fenster und Existenz eines Mindestspends; die Höhe wird von Google nicht veröffentlicht.

Weitere Plattformen — Herstellerdokumentation

• Meta for Developers: „Pacing and scheduling" — Werbezeitplanung nur mit Laufzeitbudget, volle Stunden, mindestens eine Stunde, Zeitzone der Zielgruppe. Meta Marketing API: Kampagnenstruktur, Advantage+ Voraussetzungen.
• Meta Transparency Center / DSA-Berichte Art. 24 Abs. 2 DSA, H1 2026 — 264 Mio. aktive EU-Nutzer bei Facebook, 297 Mio. bei Instagram.
• Europäische Kommission, Digital Markets Act: „Meta commits to give EU users choice on personalised ads under DMA", 08.12.2025; Bußgeldentscheidung über 200 Mio. € (April 2025).
• TikTok Ads Help: „Budget", „Budget and bidding FAQ" (Minima), „Learning Phase" (ca. 25 Ergebnisse oder 7 Tage), „About Smart+ Campaign", „Spark Ads", „How to check ad scheduling".
• Europäische Kommission: „Commission accepts TikTok's commitments on advertising transparency under the DSA", 05.12.2025 — Offenlegung der Targeting-Kriterien im Werbearchiv, Aktualisierung binnen 24 Stunden.
• LinkedIn Marketing Solutions: „Maximize your budget" (10 USD Tagesbudget, 100 USD Laufzeitbudget), „Ads Guide" (Formatübersicht), „Ad targeting" (Targeting-Optionen).
• Microsoft Learn: „Advertising currencies" — währungsspezifische Minima für EUR. Microsoft Advertising Blog: „Activate 2026 key takeaways" (Juni 2026), „Performance Max updates and other product news" (April 2026).
• OpenAI: „Testing ads in ChatGPT" (09.02.2026), „ChatGPT Ads expands across Europe" (18.08.2026), „Expanding access to AI with ChatGPT Ads" (31.08.2026) — Formate, Tarifabgrenzung, Gebotsmodelle, Pixel und Conversions API, Datenzugriff der Werbetreibenden.

Benchmarks und Marktdaten

• Superads, Facebook-Kostenbenchmarks Deutschland — First-Party-Aggregat über 3 Mrd. USD Werbeausgaben aus tausenden Konten, September 2025 bis September 2026, mit Länderausweis. Median-CPC Deutschland 0,91 €, CPM rund 14,80 €, deutlich höhere Monatsschwankung als im globalen Schnitt.
• smec Market Observer (Smarter Ecommerce) — 650 Mio. € europäisches Werbevolumen im Handel, Stand 14.09.2026. Klickpreise: Search 0,44 €, Shopping 0,36 €, Performance Max 0,41 €.
• WordStream / LocaliQ, Search Advertising Benchmarks 2026 — 13.474 US-Suchkampagnen, 01.04.2025 bis 31.03.2026, 23 Branchen, Medianwerte, Google und Microsoft Ads gemischt. CPC 5,42 USD, CTR 6,64 %, Conversion-Rate 8,18 %. Ausdrücklich US-Daten und kein Plattformvergleich.
• Optmyzr, State of PPC (7.100 Konten, über 18.000 Kampagnen) sowie „Is PMax cannibalizing Search?" (424.820 Suchbegriffe, gut 500 Konten, Februar 2025) — Exact gegen Broad Match, Wirkung von Audience Signals, Keyword-Überschneidung zwischen Suche und PMax. Optmyzr verkauft Kampagnensteuerungssoftware.
• HockeyStack Labs, LinkedIn Ads Benchmark Report — über 70 B2B-SaaS-Unternehmen, 28 Mio. USD LinkedIn-Spend, drei Jahre. CPC 10,48 bis 15,72 USD je Quartal.
• Gupta Media, Social Media CPM Tracker — proprietärer Tracker, 2025er Durchschnitte: TikTok 4,82 USD, YouTube 4,99 USD, Meta 8,19 USD. Keine geografische Aufschlüsselung, Stichprobengröße nicht offengelegt.
• Store Growers, YouTube Ads Benchmarks — Aggregat aus AdConversion (über 1 Mio. USD YouTube-Spend), Strike Social und Adzoola. CPV rund 0,05 USD, CPM 5–10 USD, View Rate 31,9 %. Teilweise ältere Teildatensätze.
• StatCounter Global Stats, Deutschland, August 2026 — Suchmaschinenanteile (Google 88,49 %, Bing 5,84 %) und Plattformanteile (Mobile 50,89 %, Desktop 47,38 %). Gemessen werden Seitenaufrufe über das StatCounter-Netzwerk, nicht Nutzer.
• ARD/ZDF-Medienstudie 2025 — Wochenreichweiten in Deutschland ab 14 Jahren: Instagram 40 %, Facebook 31 %, TikTok 20 %. Die Ausgabe 2026 erschien am 22.09.2026 und ist in dieser Fassung noch nicht berücksichtigt.
• Nielsen ROI Report 2022 — knapp 150.000 Beobachtungen zum Marketing-ROI. Rund die Hälfte der Kanalinvestitionen unterfinanziert, mediane Unterinvestition 52 %. Nielsens erster und bislang einziger globaler ROI-Report; kein Nachfolger 2023–2026.
• Unbounce Conversion Benchmark Report — 41.000 Landingpages, 464 Mio. Besucher, 57 Mio. Conversions, Erhebungszeitraum 23.07.2023 bis 23.07.2024 (nicht Q4 2024 — das ist der Auswertungszeitpunkt); Median 6,6 %. Eine Ausgabe 2025 oder 2026 existiert nicht. Ruler Analytics Conversion Benchmarks 2026 — über 110 Mio. Sessions, aber ohne definierten Erhebungszeitraum, mit weicher Conversion-Definition und faktisch UK-zentriert, ohne dass das als Einschränkung benannt wird. Beide im Guide nur als Größenordnung verwendet, weil die Messgrößen nicht vergleichbar sind. Deutsche oder europäische Conversion-Benchmarks mit offengelegter Methodik existieren nicht — alle Treffer sind Agenturmarketing ohne Stichprobenangabe.

Wissenschaftliche Arbeiten

• Schmidt, S. & Eisend, M. (2015): „Advertising Repetition: A Meta-Analysis on Effective Frequency in Advertising", Journal of Advertising — 37 Studien, 312 Effektstärken. Markeneinstellung maximal bei etwa zehn Kontakten, Recall steigt bis zum achten Kontakt linear.
• Barton, B., Zlatevska, N. & Oppewal, H. (2022): „Scarcity tactics in marketing", Journal of Retailing — Metaanalyse über 193 Effektstärken von rund 22.655 Probanden, Gesamteffekt δ = 0,31, robust gegen Publikationsbias.
• Bohner, G. & Schlüter, L. E. (2014): „A Room with a Viewpoint Revisited", PLOS ONE — gescheiterte Replikation des Social-Proof-Feldexperiments in deutschen Hotels (724 bzw. 204 Gäste).
• Anderson, E. & Simester, D. (2003): „Effects of $9 Price Endings on Retail Sales", Quantitative Marketing and Economics — drei randomisierte Feldexperimente; Wirkung der 9-Endung sinkt, wenn gleichzeitig Sale-Hinweise verwendet werden.
• To, R. N. & Patrick, V. M. (2021): „How the Eyes Connect to the Heart", Journal of Consumer Research — fünf Experimente inklusive Facebook-Feldstudie; abgewandter Blick bei emotionalen, direkter Blick bei informativen Anzeigen.
• Lewis, R. A. (2010/2015): Frequenzwirkung auf Basis eines natürlichen Experiments auf der Yahoo!-Startseite — 2,8 Mrd. Impressions, 30 Kampagnen, 15 Tage; keine einheitliche optimale Frequenz, Spannweite von kaum Ermüdung bis Ermüdung nach zwei Kontakten.
• Naik, P. A., Mantrala, M. K. & Sawyer, A. G. (1998): „Planning Media Schedules in the Presence of Dynamic Advertising Quality", Marketing Science 17(3) — formale Begründung, wann Pulsing kontinuierlicher Schaltung überlegen ist.
• Utz, C. et al. (2019): „(Un)informed Consent: Studying GDPR Consent Notices in the Field", ACM CCS — 82.890 echte Besucher, drei Feldexperimente auf einer deutschsprachigen Website.
• Nouwens, M. et al. (2020): „Dark Patterns after the GDPR", ACM CHI — 680 CMP-Instanzen der Top-10.000-Websites UK; nur 11,8 % erfüllten die Mindestanforderungen.
• Bielova, N. et al. (2024): „The Effect of Design Patterns on (Present and Future) Cookie Consent Decisions", USENIX Security Symposium — 3.947 Teilnehmende, randomisiert; Ablehnungsrate fällt von 17 % auf 4 %, wenn „Ablehnen" auf die zweite Ebene rutscht.
• Kampanos, G. & Shahandashti, S. F. (2021): „Accept All: The Landscape of Cookie Banners in Greece and the UK", IFIP SEC — Crawl von 14.650 UK- und 3.087 griechischen Websites.
• Nielsen Norman Group: Eye-Tracking-Untersuchungen zu Banner Blindness (Ursprung 1997/2007, Nachfolgestudie 2018 mit 26 Probanden).

Herausgeberstudien mit Eigeninteresse

• NCSolutions (vormals Nielsen Catalina Solutions): „Five Keys to Advertising Effectiveness", 2017 und 2023 — rund 500 bzw. 450 Konsumgüterkampagnen, Kaufdaten aus etwa 90 Mio. Haushalten. Kreativanteil 49 %. NCSolutions verkauft Werbewirkungsmessung.
• Teads × Lumen × Dynata, Attention Whitepaper (IAB Europe, 2023) — 16 Kampagnen von 14 Werbetreibenden; Aufmerksamkeitsschwellen je Wirkungsziel. In Version 1.2 gestrichen, nachdem zwei ARF-Validierungen gezeigt haben, dass Attention-Werte zwischen Anbietern nicht vergleichbar sind und Brand Lift nicht zuverlässig vorhersagen. Hier nur noch als Herkunftsnachweis der früher zitierten Schwellenleiter.
• Analytics at Meta, „Creative Fatigue" (2023) — Conversion-Rückgang um rund 45 % bei vier Wiederholungen, experimentelle Validierung an rund 26.000 Fällen. Meta profitiert von häufigerer Kreativproduktion; es handelt sich zudem um einen Unternehmens-Blogbeitrag, nicht um ein begutachtetes Paper. Die frühere Meta-Frequenzanalyse von 2020 (Plateau bei 5–6 Kontakten, 2.439 Kampagnen) ist in Version 1.2 gestrichen — sie misst ein Auslieferungsregime vor Advantage+ und vor der iOS-Umstellung.
• Deloitte Digital im Auftrag von Google, „Milliseconds Make Millions" (2020) — 37 Marken, 30 Mio. Sessions; +8,4 % Conversion-Rate im Handel bei 0,1 s schnellerer Ladezeit, −1,9 % bei Lead Generation.
• Portent (über 100 Mio. Seitenaufrufe, aber nur 20 Websites, Stand 2022) — Ladezeit und Conversion; Beobachtungsdaten ohne Kontrolle für Selektionseffekte, seit der INP-Umstellung 2024 nur noch als Größenordnung. Akamai/SOASTA (2017, rund 10 Mrd. Besuche) — in Version 1.2 als eigenständiger Beleg gestrichen und durch die Shopify-Auswertung 2026 ersetzt.
• etracker Consent Benchmark 2025 (500 deutsche Websites) und Didomi State of Data Privacy Benchmark 2026 — Consent-Raten. Beide Anbieter von Consent- bzw. Analyseprodukten; Didomi weist die hohen Raten ausdrücklich für Websites ohne Ablehnoption aus.
• Sprout Social (rund 2 Mrd. Engagements, ca. 307.000 Profile) und Buffer (über 52 Mio. Beiträge) — „beste Posting-Zeiten". Beide messen organisches Engagement, nicht bezahlte Werbung, und werden im Guide ausdrücklich nicht auf Paid übertragen.
• TikTok × Kantar (2021), Kodierung von rund 4.000 Anzeigen — Häufigkeiten von Kreativelementen. Beschreibung, kein Wirkungsnachweis.

Für Version 1.2 neu herangezogene Quellen

• ARF Attention Measurement Validation Initiative, Phase 2 (Advertising Research Foundation) — zwölf Anbieter, 32 Motive, Methoden von Befragung über Eye-Tracking und Facial Coding bis Neuro; normiert auf eine Skala 1–5 erhielt jedes Motiv von verschiedenen Anbietern mindestens vier verschiedene Ränge. Phase 3 (Juni 2026) — vier nationale Live-Kampagnen über TV, YouTube, Social und Display; kein direkter Zusammenhang zwischen Aufmerksamkeitsniveau und Brand Lift.
• Havas × Lumen × Brand Metrics — 9.089 Kampagnen, 1.879.764 Befragte, über 5,6 Mio. sichtbare Impressionen; aggregierte statt Einzelkontakt-Aufmerksamkeit, Größenordnung rund 2,5 Sekunden kumuliert.
• Ladeira, Lim et al., Psychology & Marketing 40(6), 2023 — Metaanalyse zu Knappheit: 37 Artikel, 335 Effektstärken, d = 0,2776 (95 %-KI 0,224–0,321), I² = 68 %. Moderatoren: Nachfrage- schlägt Angebotsknappheit; Mengen- und Zeitbegrenzung unterscheiden sich nicht signifikant.
• Papakonstantinou et al., Nature Human Behaviour, 2025 — systematische Metaanalyse zu Social-Norms-Botschaften: 89 Studien aus 60 Arbeiten, 85.759 Teilnehmende, Suchzeitraum bis April 2024. Roheffekt d = 0,14; nach robuster bayesianischer Korrektur für Publikationsbias d = 0,01 mit starker Evidenz für die Nullhypothese. Domäne: Gesundheitsverhalten.
• Ekelund & Bergquist, PLOS ONE, 2023 („Hotels re-explored"), Universität Göteborg — N = 2.004 (USA) und n = 2.540 (UK); der deskriptive Normappell hatte keinen signifikanten Effekt. Selbst benannte Einschränkungen: Deckeneffekt und Intentions- statt Verhaltensmessung.
• Troll, Frankenbach, Friese & Loschelder, Journal of Consumer Psychology 34(2), 2024 — Metaanalyse zu Just-below-Preisen: 69 Studien, 362 Effektstärken, 40.541 Teilnehmende. Effekt klein und hochvariabel; nach Bias-Korrektur mehrere Teileffekte nicht mehr signifikant; kein nennenswerter Einfluss auf die wahrgenommene Produktqualität. Ergänzend ein großes Online-Experiment (PLOS ONE 2022), das den Links-Ziffern-Effekt nicht reproduzieren konnte.
• Shopify Enterprise, „Store speed and conversion", veröffentlicht 27.04.2026 — 28-Tage-Fenster um den Jahreswechsel 2025/26, gesamte aktiv verkaufende Händlerbasis abzüglich der langsamsten 5 %. LCP +100 ms → ca. −3,5 % Conversion; INP +32 ms → ca. −1,5 %; CLS ohne signifikante Korrelation; knapp 80 % der Shops bestehen alle Core Web Vitals. Keine absoluten Shop- oder Session-Zahlen; Gruppenmittelwerte über Leistungsklassen; Plattform-Selbstauswertung.
• Nouwens, Kristensen, Maalt & Bagge, ACM CHI 2025 — Erhebung 12.08.–04.09.2024, Top 10.000 Websites je Land in 31 Ländern (EWR und UK), n = 254.148 erfolgreich erfasst. 67 % mit Consent-Interface, 15 % minimal konform.
• Dimova, Toubiana, Van Goethem, Desmet & Joosen, 2026 — 11.364 Websites in 30 Ländern, historische Rekonstruktion 2018–2024; Anteil mit „Alles ablehnen"-Button 2,94 % (2018) auf 30,66 % (2024).
• JustRelate, Consent Benchmark Report 2026 — auf Basis des etracker-Messdatensatzes; 52 % der Sessions lehnen statistisches Tracking ab. Stichprobe, Zeitraum und Geografie nicht offengelegt; im Guide nur als Trendindikator.
• Television Bureau of Advertising, Feldarbeit GfK/NIQ — Erhebung 26.08.–09.09.2025, über 5.000 US-Erwachsene: 38 % sehen fern mit stummgeschaltetem Ton, über Kopfhörer, Hörgeräte oder Untertitel. Misst einen anderen Gegenstand als die älteren Social-Video-Zahlen.
• OLG Köln, Urteil vom 19.01.2024 – 6 U 80/23 — Gleichwertigkeit von Akzeptieren und Ablehnen; kombinierter Button „Akzeptieren & Schließen [X]" unzulässig. OLG Hamm, Urteil vom 09.03.2026 – I-8 U 21/25 — 1.500 € nebst Auskunft und Löschung wegen Meta-Pixel-Tracking. OLG Jena – 3 U 31/25 — 3.000 €. BGH — Revisionsverfahren zur Haftung von Cookie-Drittanbietern für das Setzen auf fremden Websites, Verhandlungstermin 08.10.2026.
• Rat der EU und Europäisches Parlament zum Digital Omnibus (Datenteil) — gescheiterte Einigung im Rat am 26.06.2026, überarbeiteter Kompromisstext auf Arbeitsebene am 11.09.2026; gemeinsamer ITRE/LIBE-Entwurfsbericht vom 22.06.2026, Aussprache 14.07.2026, kein Mandat, kein Trilog. Der Digital Omnibus on AI ist ein separater Rechtsakt (Einigung 07.05.2026) und betrifft die Cookie-Regeln nicht.
• Google Ads-Hilfe und Analytics-Hilfe — Bestätigung, dass die Schwellen von 700 Anzeigenklicks in 7 Tagen sowie die zweiteilige GA4-Schwelle (1.000 Ereignisse mit verweigerter und 1.000 Nutzer mit erteilter Einwilligung) im September 2026 unverändert gelten; dazu die Umstellung zum 15.06.2026, nach der ad_storage alleiniges Steuersignal für Werbedaten in verknüpften Ads-Konten ist.
• Statistisches Bundesamt, Zeitverwendungserhebung 2022 — Hinweis auf die Veröffentlichung der Ergebnisse 2025 und die Revision vom 06.06.2025 nach Einarbeitung der Zensus-2022-Bevölkerungszahlen; Turnus rund zehn Jahre, nächste Welle um 2032; die deutschen Daten in Eurostat HETUS Runde 3 sind dieselben.

Mediennutzung, Tagesverlauf und Arbeitszeiten (Deutschland)

• Statistisches Bundesamt, Zeitverwendungserhebung 2022 — freiwillige Haushaltsbefragung nach dem Zeitverwendungserhebungsgesetz, bis zu 15.000 Haushalte, alle Personen ab 10 Jahren führen an drei vorgegebenen Tagen (zwei Werktage, ein Wochenendtag) ein Tagebuch; Erhebung über zwölf Monate, Hochrechnung am Mikrozensus. Der Tagesverlauf ist frei in Zehn-Minuten-Auflösung veröffentlicht („Zeitverwendung im Tagesverlauf 2022", interaktive Grafik) mit den Kategorien Schlafen/Körperpflege, Essen, Arbeit/Bildung und Freizeit. Alle Uhrzeitwerte in Sektion 06 stammen aus diesem Datensatz. Fernsehen und Streaming sind in „Freizeit" enthalten, werden dort aber nicht separat nach Uhrzeit ausgewiesen.
• ARD/ZDF-Massenkommunikation Langzeitstudie 2020, Kupferschmitt/Müller, Media Perspektiven 7-8/2020 — deutschsprachige Bevölkerung ab 14 Jahren, n = 3.003, Mo–So, 5:00–24:00 Uhr, durchschnittliche Viertelstunden-Reichweiten. Einzige Quelle mit expliziten Schwellenwerten im Fließtext (40 % ab 17:00, 50 % ab 18:30, 60 % ab 19:30, Peak 70 % um 20:30–20:45, 17 % gegen Mitternacht). Erhebungsjahr Corona-betroffen; die Studie weist den Lockdown-Effekt selbst aus.
• ARD/ZDF-Medienstudie 2025, Herausgeber ARD/ZDF-Forschungskommission, durchgeführt von G.I.M. Wiesbaden — Grundgesamtheit deutschsprachige Wohnbevölkerung ab 14 Jahren (70,48 Mio.), n = 2.512 (1.748 Telefon-Dual-Frame, 764 online), Erhebung 28.01.–18.04.2025, Day-After-Recall im Tagesablauf 5:00–24:00 Uhr, ausgewiesen als Stundendurchschnittsreichweiten. Die Kurven werden nur grafisch publiziert; die im Guide genannten Prozentwerte sind aus der Grafik abgelesen und entsprechend als Einschätzung markiert. Wörtlich übernommen sind nur die Aussagen der Studie selbst zu den Altersunterschieden. Ergänzend: MP 28/2025 (14- bis 29-Jährige, n = 515) und MP 29/2025 (ab 50 Jahre).
• Statistisches Bundesamt — Mikrozensus 2025 zur Homeoffice-Quote (25 %, Zeitreihe ab 2019: 13 %), Arbeitskräfteerhebung 2025 zu flexiblen Arbeitszeiten (51,1 % gesamt; Führungskräfte 84,3 %, akademische Berufe 68,7 %, Handwerk 32,2 %, Maschinenbediener 18,4 %, Selbstständige 89,5 %) sowie Arbeitskräfteerhebung 2024 zu Abendarbeit (18–23 Uhr: 14,8 %) und Nachtarbeit (23–6 Uhr: 4,6 %).
• Backhaus (BAuA) / Lott (WSI), Sozialpolitik.ch 1/2025 — Arbeitszeitfragmentierung auf Basis der BAuA-Arbeitszeitbefragung 2019 (n = 6.206–6.309) und 2021 (n = 12.864–13.123): unterbrochener Arbeitstag mit Weiterarbeit am Abend bei 4,1 % häufig, 10,7 % manchmal, 26,7 % selten, 57,5 % nie.
• AGF Videoforschung — Panel mit rund 5.400 Haushalten und etwa 11.000 Panelisten, sekundengenaue Messung, tägliche Berichterstattung. Stundenkurven werden nicht frei veröffentlicht; frei sind Jahresbilanzen (2025: tägliche Reichweite lineares TV 55,5 %, Sehdauer ab 3 Jahren 158 Min./Tag).
• agma, ma Audio — ma Radio mit rund 65.000 Befragten, Audio-Tagebuchstudie über 14 Tage mit viertelstündlichen Einträgen. Stundenkurven nur für Lizenznehmer; die Pressemitteilungen enthalten keine Uhrzeitangaben. ma 2026 Audio II: Tagesreichweite klassisches Radio Mo–Fr 73,9 %.
• AGOF (Arbeitsgemeinschaft Onlineforschung e. V. i. L.) — befindet sich in Auflösung/Liquidation; die „daily digital facts" waren kostenpflichtig und enthielten keine öffentlichen Tagesverlaufsdaten.
• Galaxus — Auswertung der Einkäufe für Januar bis Mai der Jahre 2019 bis 2022. In Version 1.2 gestrichen: Es sind Schweizer Transaktionsdaten, es gibt keine Fortschreibung, und der Bestellschluss für die Next-Day-Lieferung wurde im Oktober 2023 auf 21 Uhr verschoben — ein Strukturbruch genau im untersuchten Abendfenster.
• Händlerbund / telbes, „Shoppingzeiten im Online-Handel", August bis September 2017 — Befragung von 240 Händlern zu deren Einschätzung, keine Bestelldatenauswertung. Keine Nachfolgestudie.
• intelliAd Media, Customer Journey Analyse „Shopping Prime Time", 19.10.2015 — rund 1,2 Mio. Onlinekäufe aus elf Branchen, Erhebungszeitraum 01.04.–30.06.2015, ausschließlich aus dem eigenen Kundenstamm; Branchengewichtung nicht offengelegt. Quelle der kursierenden „+69 %"-Zahl.
• Projecter — Auswertung von Google-Ads-Kennzahlen nach Tageszeit und Wochentag über den eigenen Kundenstamm; Fallzahl nicht beziffert, handelslastig. Belegt das Auseinanderfallen von Traffic-, Klickraten- und Conversion-Rate-Maximum.
• Google Ads-Hilfe und Berichterstattung zur Auslieferungssteuerung — Abschaffung von Accelerated Delivery für Such- und Shopping-Kampagnen (angekündigt 19.08.2019, Umstellung ab Oktober 2019) und für Display, Video, App und Hotel (April/Mai 2020); Budgetmechanik mit Tageslimit 2× und Monatslimit 30,4×; ausdrücklich: „When using ad schedules, your campaigns pace toward a monthly spend of 30.4 times your average daily budget."
• Meta for Developers, „Pacing and scheduling" — standard: „we enter your ad into every relevant auction and adjust your bid over a day to produce smooth, optimal delivery"; no_pacing und day_parting; Hinweis, dass bei Unterauslieferung das Pacing bereits effektiv entfällt.
• StatCounter Global Stats und Similarweb — Geräteanteile Deutschland August 2026 (50,89 % bzw. 65,88 % Mobile). Beide ohne Tageszeitdimension; die Differenz von 15 Prozentpunkten illustriert, dass es sich um Panelschätzungen handelt.
• Google Trends Hilfe — Stundendaten nur für Zeiträume bis sieben Tage; alle Werte normalisiert und stichprobenbasiert. Eine historische Stundenverteilung des Suchvolumens ist damit strukturell nicht ermittelbar.

Übertragbarkeit ausländischer Zeitdaten (Version 1.3)

• Bureau of Labor Statistics, American Time Use Survey, Tabelle A-3 „Percent of the population engaging in selected activities by time of day", Referenzjahr 2025, Personen ab 15 Jahren, n ≈ 6.100, alle Wochentage. Die Werte sind ausdrücklich Momentaufnahmen zur vollen Stunde, keine Stundenmittel. Hinweis: Wegen des Government Shutdown gab es 2025 eine Erhebungslücke vom 01.10. bis 12.11. Alle US-Stundenwerte im Guide stammen aus dieser Tabelle und wurden direkt an der Primärquelle abgerufen.
• Martín-Olalla, J. M. (2018): „Latitudinal trends in human primary activities: characterizing the winter day as a synchronizer", Scientific Reports 8, 5350 — wertet die harmonisierten europäischen Zeitverwendungserhebungen (HETUS, Feldzeit rund 1998–2006, Stichproben je Land zwischen 5.500 und 38.000) für 15 europäische Länder plus Nordamerika aus und tabelliert die Tagesmarken auf fünf Minuten gerundet. Quelle der Ländertabelle in Sektion 06 sowie der Angabe zum Abstand zwischen gesetzlicher Zeit und Sonnenzeit. Wichtig: Das frühere HETUS-Webwerkzeug mit den Tagesverlaufstabellen ist offline; die Eurostat-Datenbank publiziert derzeit keine Beteiligungsraten nach Tageszeit. Diese Arbeit ist damit die einzige zugängliche Aufbereitung.
• AdScale, „When America shops: US eCommerce ordering patterns in 2026" — 2,79 Mio. Bestellungen aus mehreren hundert US-Shops, Erhebung 01.01.–25.05.2026, Auflösung über alle 168 Wochenstunden, Zeitstempel einheitlich in Eastern Time konvertiert. Regelbetrieb ohne Aktionstagsfenster. Anbieterauswertung; die Shops stammen aus dem eigenen Werbenetz.
• SureBright, „When Do U.S. Shoppers Buy?" — rund 1,1 Mio. anonymisierte US-Bestellungen über zwölf Monate, publiziert April/Mai 2026. 11–15 Uhr 36,4 % der Tagesbestellungen, 18–23 Uhr 19,2 %. Erhebungszeitraum nicht angegeben; Zeitstempel nach Zeitzone des Händlers, nicht des Käufers; Händlernetz auf höherpreisige, garantiefähige Waren verzerrt. Eine ältere Veröffentlichung desselben Anbieters mit gegenteiliger Aussage beruht auf recycelten Fremddaten und wird hier nicht verwendet.
• Klarna, Dreiländer-Befragung USA / Großbritannien / Deutschland, über 1.000 Befragte je Land, Erhebung Januar bis März 2023 — Maximum in Deutschland und Großbritannien zwischen 20 und 22 Uhr, in den USA nachmittags gegen 15 Uhr. Die Auswertung vermerkt selbst, dass die US-Rohdaten nicht um Zeitzonen bereinigt wurden.
• Klarna, „Conversion Calendar" 2022, dritte Ausgabe, deutsche Transaktionsdaten über zwölf Produktkategorien — Sonntag in acht von zwölf Kategorien stärkster Tag, Spitze sonntags 21 bis 23 Uhr, Umsatz in den Stoßzeiten 215 % über dem Stundenmittel. Stichprobe, Erhebungszeitraum und Methodik werden nicht veröffentlicht.
• PAYONE / B+S Card Service (über Statista-Infografik) — Bezahldaten aus dem Weihnachtsgeschäft 2016, Online-Peak 20 bis 21 Uhr. Die einzige aufgefundene echte deutsche transaktionsbasierte Stundenquelle überhaupt; zehn Jahre alt und deshalb nur als historischer Anker geführt.
• Adobe Experience League, Dokumentation zur Analytics-Dimension „Hour of day" — belegt, dass die Dimension sich nach der Zeitzone der Report Suite richtet und nicht nach der des Besuchers. Grundlage für die Einordnung der verbreiteten Adobe-Peak-Nennungen.
• Adobe, Shopify, Stripe, Accertify, Black-Friday- und Cyber-Monday-Auswertungen 2023 bis 2025 — durchweg Peak-Nennungen ohne Stundenkurve, ausschließlich Aktionstage, jeweils in einer einzigen Zeitzone aggregiert. Der Sprung des gemessenen Cyber-Monday-Peaks von 12 Uhr auf 21 Uhr innerhalb eines Jahres bei gleicher Methodik ist die Grundlage für die Aussage, dass Aktionstagskurven nicht auf Regelbetrieb übertragbar sind.
• Eigene Rechnung zum Zeitzoneneffekt — Faltung der ATUS-Ortszeitkurven mit der Bevölkerungsverteilung über die vier kontinentalen US-Zeitzonen. Formel, Gewichte und Robustheitsprüfung sind in Sektion 06 offengelegt.
• Geprüft und ohne Tageszeitdimension: Salesforce Shopping Index, Contentsquare Digital Experience Benchmark, Criteo Commerce Trends, Worldpay Global Payments Report, PayPal, Adyen, Mollie, Nexi, Worldline, Awin, Tradedoubler, Rakuten Advertising, Nosto, Bloomreach, Dynamic Yield, Emarsys, Littledata, Klaviyo sowie Amazon, Otto, Zalando und About You. Die SaleCycle-Reihe enthielt bis 2022 Stundenwerte, seit der Ausgabe 2023 nicht mehr.

Recht und Aufsicht (Deutschland / EU)

• Telekommunikation-Digitale-Dienste-Datenschutz-Gesetz (TDDDG) — § 25 (Einwilligung für Speicherung auf und Zugriff auf Endeinrichtungen, Ausnahmen in Absatz 2), § 26 (Einwilligungsverwaltung), § 28 (Bußgeldrahmen bis 300.000 €).
• Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) — Art. 4 Nr. 11 und Art. 7 (Einwilligung, Widerruf so einfach wie die Erteilung), Art. 6, Art. 12–14 (Informationspflichten), Art. 26 (gemeinsame Verantwortlichkeit), Art. 44–49 (Drittlandtransfer), Art. 83 (Bußgeldrahmen).
• Digitale-Dienste-Gesetz (DDG) — § 5 Impressumspflicht.
• Einwilligungsverwaltungsverordnung (EinwV) — in Kraft seit 01.04.2025, BGBl. 2025 I Nr. 32; erster anerkannter Dienst am 17.10.2025 durch die BfDI.
• VG Hannover, Urteil vom 19.03.2025 – 10 A 5385/22 — „Alles ablehnen" muss gleichrangig auf der ersten Ebene angeboten werden; der Google Tag Manager ist selbst einwilligungspflichtig, weil er Informationen auf dem Endgerät ablegt bzw. darauf zugreift.
• OLG Dresden, Urteile vom 03.02.2026 – 4 U 196/25, 4 U 292/25, 4 U 293/25, 4 U 296/25 — jeweils 1.500 € immaterieller Schadensersatz wegen Meta-Business-Tools ohne wirksame Einwilligung. Vorher: LG Leipzig, 04.07.2025 – 05 O 2351/23 (5.000 €), LG Stuttgart, 05.02.2025 – 27 O 190/23.
• EuGH, Urteil vom 01.10.2019 – C-673/17 („Planet49") und BGH, Urteil vom 28.05.2020 – I ZR 7/16 („Cookie-Einwilligung II") — keine voreingestellten Ankreuzkästchen.
• Datenschutzkonferenz (DSK): Orientierungshilfe für Anbieter:innen von Telemedien, Version 1.1 vom 05.12.2022 — enge Auslegung der Erforderlichkeit, Ablehnen ohne Mehraufwand. DSK-Beschluss vom 22.03.2023 zu Pur-Abo-Modellen.
• LfDI Baden-Württemberg, FAQ zu Cookies und Tracking — ohne einwilligungsbedürftige Verarbeitung ist keine Einwilligung und damit kein Banner erforderlich; Zwei-Klick-Lösungen als Alternative.
• EDSA/EDPB, Stellungnahme 08/2024 vom 17.04.2024 zu „Consent or Pay"-Modellen großer Plattformen.
• Europäische Kommission, Vorschlag „Digital Omnibus" vom November 2025 — geplante Verlagerung der Endgeräteregeln in die DSGVO; im September 2026 nicht verabschiedet.

Altersprüfung nach der Vier-Jahres-Regel

Für Version 1.2 wurde jede Zahl des Guides mit ihrem Erhebungsjahr erfasst und alles, was vor September 2022 erhoben wurde, einzeln nachrecherchiert. Das Ergebnis steht vollständig hier — auch dort, wo es unbequem ist.

✓ Geprüft & freigegeben

Dieser Ads-Guide wurde inhaltlich geprüft und für die Weitergabe freigegeben durch die brain at work GmbH. Für die Übertragung auf ein konkretes Projekt — Zielgruppen, Budgetverteilung, Kampagnenaufbau und Messkonzept — stehen wir gern zur Verfügung.