Broad Match

Definition von Broad Match

Broad Match ist ein Keyword-Übereinstimmungstyp, der in Suchmaschinenwerbeplattformen wie Google Ads, Microsoft Ads und Amazon Ads verwendet wird. Er ermöglicht es, dass Anzeigen für Suchanfragen erscheinen, die mit einem Keyword in Verbindung stehen – darunter Synonyme, Varianten, Rechtschreibfehler, verwandte Begriffe und Suchanfragen mit unterschiedlicher Wortreihenfolge. Es ist der Standard-Übereinstimmungstyp für alle Keywords in Google Ads. Das bedeutet: Wenn Sie ein neues Keyword ohne Angabe des Übereinstimmungstyps anlegen, wird automatisch Broad Match verwendet. Diese Matching-Option bietet Werbetreibenden die größtmögliche Reichweite und sorgt dafür, dass Anzeigen bei einer Vielzahl von Suchanfragen erscheinen, die der Algorithmus der Suchmaschine als relevant für das jeweilige Keyword einstuft – selbst wenn diese Suchanfragen die exakten Keyword-Begriffe gar nicht enthalten. Der Hauptvorteil von Broad Match besteht darin, dass Werbetreibende so neue, kaufbereite Kundensuchen entdecken können, die sie nicht vorhergesehen hätten, und gleichzeitig weniger Zeit und Aufwand für den manuellen Aufbau umfangreicher Keyword-Listen benötigen.

Kontext und Hintergrund von Broad Match

Das Konzept von Broad Match entstand in den frühen Tagen der Pay-per-Click (PPC) Werbung, als Suchmaschinen erkannten, dass Nutzer häufig andere Begriffe verwenden als Werbetreibende erwarten würden. Um 2006 führte Google das erweiterte Broad Match ein, das den Algorithmus erheblich erweiterte, sodass Anzeigen für deutlich mehr verwandte Suchanfragen ausgespielt werden konnten. Diese Entwicklung spiegelte Googles zunehmende Investitionen in Machine Learning und künstliche Intelligenz wider, um sowohl die Relevanz der Suchergebnisse als auch der Werbung zu verbessern. In den vergangenen zwei Jahrzehnten wurde Broad Match immer ausgefeilter und bezieht inzwischen kontextuelle Signale wie den Suchverlauf der Nutzer, die Inhalte der Zielseiten, Themen der Anzeigengruppen und Geräteinformationen ein, um die Relevanz zu bestimmen. Laut einer Analyse von Adalysis mit 16.825 Suchkampagnen bleibt Broad Match ein leistungsstarkes Tool, wenn es mit modernen Bidding-Strategien kombiniert wird – allerdings erfordert es sorgfältiges Management. Der Wandel hin zu KI-gestütztem Broad Match wurde besonders ab 2021 deutlich, als Google den Broad Match Modifier (BMM) einstellte und das Keyword-Matching auf drei Haupttypen bündelte: Broad Match, Phrase Match und Exact Match. Heute steht Broad Match für Googles Vision der Zukunft von Suchmaschinenwerbung, in der Machine-Learning-Algorithmen die Komplexität des Query-Matchings übernehmen, statt dass Werbetreibende manuell restriktive Keyword-Listen erstellen.

Funktionsweise von Broad Match: Technische Erklärung

Broad Match funktioniert über einen ausgeklügelten Machine-Learning-Algorithmus, der verschiedene Signale analysiert, um zu bestimmen, ob eine Suchanfrage eines Nutzers für das Keyword eines Werbetreibenden relevant ist. Wenn Sie ein Keyword zu einer Broad Match-Kampagne hinzufügen, sucht das System von Google nicht nur nach exakten Wortübereinstimmungen, sondern bewertet die Absicht hinter der Suchanfrage und vergleicht sie mit der Absicht Ihres Keywords. Wenn Ihr Broad Match-Keyword beispielsweise „Tennisschuhe“ ist, können Ihre Anzeigen bei Suchanfragen wie „Tennissneaker“, „Sportschuhe“, „Laufschuhe für Tennis“, „beste Tennisschuhmarken“ oder sogar „wie wählt man Tennisschuhe aus“ erscheinen. Der Algorithmus berücksichtigt Faktoren wie Synonyme (Schuhe → Sportschuhe), Singular- und Pluralformen (Schuh → Schuhe), Rechtschreibfehler und Tippfehler (Tenis → Tennis), Wortreihenfolgen (Schuhe Tennis → Tennisschuhe) sowie verwandte Suchanfragen mit ähnlicher Absicht. Das System analysiert auch den Inhalt Ihrer Zielseiten und die anderen Keywords in Ihrer Anzeigengruppe, um den Kontext und die Absicht Ihres Angebots besser zu verstehen. Auch das Suchverhalten der Nutzer spielt eine Rolle: Wenn viele Nutzer, die einen bestimmten Begriff suchen, auf Ihrer Website konvertieren, lernt der Algorithmus von Google, diesen Begriff häufiger zuzuordnen. Die Plattform verfeinert diese Übereinstimmungen kontinuierlich anhand von Leistungsdaten, sodass Broad Match im Laufe der Zeit effektiver wird, je mehr der Algorithmus darüber lernt, welche Suchtypen zu Konversionen für Ihr Unternehmen führen.

Broad Match vs. andere Keyword-Übereinstimmungstypen

Die Rolle von Machine Learning und KI im modernen Broad Match

Modernes Broad Match ist maßgeblich durch Fortschritte in künstlicher Intelligenz und Machine Learning verändert worden. Die aktuelle Broad Match-Implementierung von Google nutzt fortschrittliche neuronale Netze, um Nutzerabsichten weit über das reine Keyword-Matching hinaus zu verstehen. Der Algorithmus analysiert nun kontextuelle Signale wie Gerätetyp, geografischen Standort, Tageszeit, Suchverlauf und sogar die Inhalte kürzlich besuchter Websites. Laut Googles technischem Leitfaden zur Suchautomatisierung nutzt die Plattform diese Signale, damit Werbetreibende nur an relevanten Auktionen mit passenden Geboten für jeden einzelnen Nutzer und jede Suchanfrage teilnehmen. Durch diesen KI-gesteuerten Ansatz kann Broad Match heute Suchanfragen mit hoher Kaufabsicht erkennen, die manuell kaum vorhersehbar wären – das ist besonders für Werbetreibende mit umfangreichen Konversionsdaten wertvoll. Die Integration von Smart-Bidding-Strategien wie Ziel-CPA, Ziel-ROAS und Conversion-Wert maximieren mit Broad Match bildet eine starke Kombination: Der Algorithmus identifiziert nicht nur relevante Suchanfragen, sondern optimiert auch die Gebote in Echtzeit basierend auf der vorhergesagten Konversionswahrscheinlichkeit. Forschungen von Adalysis zeigen, dass Broad Match bei Max Conversion Value-Bidding einen höheren Umsatz pro Konversion als andere Übereinstimmungstypen lieferte – trotz oft höherer Kosten pro Akquisition. Diese scheinbar widersprüchlichen Ergebnisse verdeutlichen, wie KI-gestütztes Broad Match bei richtiger Konfiguration Geschäftsergebnisse erzielen kann, die über klassische Effizienzkriterien hinausgehen.

Broad Match-Variationen und verwandte Suchbegriffe

Das Verständnis der Suchanfragen, die Broad Match erfasst, ist für ein effektives Kampagnenmanagement unerlässlich. Synonyme sind eine der häufigsten Varianten: Ist Ihr Keyword „Laufschuhe“, dann matcht Broad Match auch Suchanfragen wie „Jogging Schuhe“, „Sportschuhe“ oder „Sneaker“. Rechtschreibfehler und Tippfehler werden automatisch berücksichtigt, sodass auch Suchen nach „laufshuhe“ oder „laufshue“ Ihre Anzeigen auslösen. Verwandte Begriffe mit ähnlicher Absicht werden ebenfalls zugeordnet – etwa kann das Keyword „Digital Marketing Services“ auch bei Suchanfragen wie „Online Marketing Agentur“ oder „Internet Marketing Consultant“ matchen. Wortreihenfolgen werden flexibel behandelt – „Schuhe Tennis“ wird genauso gematcht wie „Tennisschuhe“. Singular- und Pluralformen gelten als gleichwertig, und auch unterschiedliche Verbformen werden erkannt. Zudem kann Broad Match Suchanfragen erfassen, die zusätzlichen Kontext oder Modifikatoren enthalten – z. B. „beste Tennisschuhe für Sandplätze“ oder „günstige Tennisschuhe unter 100 Euro“ für das Broad Match-Keyword „Tennisschuhe“. Der Algorithmus berücksichtigt auch Suchintention-Modifier wie „wie“, „in der Nähe“, „Bewertungen“ oder „kaufen“, da diese verschiedene Phasen der Customer Journey abbilden, aber dennoch für Ihr Unternehmen relevant sein können. Dieser umfassende Matching-Ansatz ermöglicht es, mit Broad Match sowohl frühe Recherche-Suchanfragen als auch hochintensive Kaufanfragen zu erfassen – das ist besonders wertvoll für Unternehmen, die ihre Reichweite maximieren und neue Kundensegmente erschließen möchten.

Best Practices für die Verwaltung von Broad Match-Kampagnen

Eine erfolgreiche Verwaltung von Broad Match-Kampagnen erfordert eine Strategie, die Reichweite und Relevanz ausbalanciert. Die wichtigste Best Practice ist der Einsatz von Smart Bidding, das Google als essenziell für den Erfolg mit Broad Match hervorhebt. Smart-Bidding-Algorithmen analysieren kontextuelle Signale in Echtzeit und sorgen dafür, dass Sie für jede Suchanfrage angemessen bieten, um Streuverluste zu vermeiden und Konversionen beziehungsweise Umsatz zu maximieren. Zweitens sollten Sie eine umfassende Liste negativer Keywords aufbauen und pflegen. Durch regelmäßige Überprüfung der Suchanfragenberichte – die zeigen, welche tatsächlichen Suchanfragen Ihre Anzeigen ausgelöst haben – können Sie irrelevante Suchbegriffe identifizieren und als negative Keywords hinzufügen, um künftige Streuverluste zu verhindern. Wenn Sie beispielsweise Premium-Tennisschuhe verkaufen, aber Suchanfragen wie „günstige Tennisschuhe“ erscheinen, sollten Sie diese als negative Keywords hinzufügen. Drittens ist es ratsam, Suchanfragenberichte konsequent zu überwachen – idealerweise wöchentlich oder zweiwöchentlich –, um neue negative Keyword-Chancen zu identifizieren und unerwartet leistungsstarke Suchbegriffe als neue Keywords zu übernehmen. Viertens sollten Sie Ihre Anzeigengruppen durchdacht strukturieren, indem Sie verwandte Keywords zusammenfassen, da Google den Kontext der Anzeigengruppe zur besseren Erkennung Ihrer Geschäftsabsicht nutzt. Fünftens sollten Sie Ihre Zielseiten optimieren, damit Ihr Wertversprechen klar kommuniziert wird, denn der Algorithmus berücksichtigt deren Inhalt bei der Relevanzbewertung. Sechstens ist eine genaue Conversion-Tracking-Einrichtung unerlässlich, damit das Machine Learning von Google genügend Daten zur Optimierung hat – ohne korrektes Conversion-Tracking kann Smart Bidding nicht optimal funktionieren. Zuletzt sollten Sie Broad Match schrittweise testen, indem Sie zunächst einen Teil der Keywords oder eine eigene Kampagne nutzen, um herauszufinden, wie Broad Match für Ihr Unternehmen performt, bevor Sie es ausweiten.

Broad Match und Negative Keywords: Eine strategische Beziehung

Die Beziehung zwischen Broad Match und negativen Keywords ist grundlegend für den Kampagnenerfolg. Da Broad Match ein weites Netz auswirft, dienen negative Keywords als entscheidender Gegenpol, mit dem Werbetreibende irrelevante Suchanfragen ausschließen, ohne die Reichweite von Broad Match aufzugeben. Stellen Sie sich Broad Match wie ein Fischernetz mit großen Maschen vor, das viele Fische (Suchanfragen) einfängt, und negative Keywords als Filter, der die unerwünschten Fänge aussortiert. Wenn Sie ein negatives Keyword hinzufügen, geben Sie der Suchmaschine das Signal: „Zeige meine Anzeige für diesen Suchbegriff nicht an.“ Negative Keywords können selbst in verschiedenen Match-Typen angelegt werden: Broad Match Negative Keywords schließen jede Suchanfrage aus, die den Begriff in beliebiger Form enthält, Phrase Match Negative Keywords schließen Suchanfragen mit dieser exakten Wortfolge aus, und Exact Match Negative Keywords nur exakt diese Suchanfrage. Die meisten Werbetreibenden nutzen eine Kombination aller drei Match-Typen, um eine gestaffelte Ausschluss-Strategie zu schaffen. Ein Luxusuhren-Händler könnte beispielsweise „günstig“, „Rabatt“ und „billig“ als Broad Match Negative Keywords und „Fake-Uhren“ oder „Fälschung“ als Exact Match Negative Keywords verwenden. Die Herausforderung besteht darin, alle irrelevanten Suchanfragen zu finden, bevor sie Budget verschwenden – deshalb ist die regelmäßige Analyse der Suchanfragenberichte so wichtig. Erfolgreiche Werbetreibende pflegen oft eine Master-Liste negativer Keywords auf Kontoebene, ergänzt durch kampagnen- und anzeigengruppenspezifische Negative für mehr Kontrolle. Laut Branchenstudien erzielen Accounts mit aktivem Negative-Keyword-Management deutliche Verbesserungen beim CPA und der Gesamteffizienz – diese Praxis gehört zu den Maßnahmen mit dem höchsten ROI im PPC-Optimierungsbereich.

Broad Match-Performancekennzahlen und Messung

Die Leistungsbewertung von Broad Match-Kampagnen erfordert ein Verständnis dafür, wie dieser Match-Typ Schlüsselmesswerte anders beeinflusst als restriktivere Typen. Laut umfangreicher Adalysis-Studie mit über 16.000 Suchkampagnen liefert Exact Match durchgehend die höchsten Klickraten (CTR), Konversionsraten und ROAS, jedoch mit deutlich weniger Impressionen. Broad Match hingegen generiert deutlich mehr Impressionen und Klicks, jedoch meist mit niedrigeren Konversionsraten und höheren Kosten pro Akquisition. Die Studie zeigte jedoch auch: Bei Max Conversion Value-Gebotsstrategien lieferte Broad Match höheres Umsatz pro Konversion als Exact Match, trotz höherem CPA. Das bedeutet, Broad Match kann bei gezieltem Einsatz und passenden Bidding-Strategien höherwertige Konversionen fördern – auch wenn die Konversionsrate niedriger ist. Die wichtigsten KPIs für Broad Match-Kampagnen sind: Impression Share (Anteil der erhaltenen Impressionen), CTR, Konversionsrate, CPC, CPA, ROAS und Umsatz pro Konversion. Ebenso sollten Sie die Suchanfragen-Performance überwachen – also, welche Begriffe Konversionen bringen und welche Budget verschwenden, was wiederum die Negative-Keyword-Strategie beeinflusst. Viele Werbetreibende beobachten auch den Qualitätsfaktor, den Google auf Basis von erwarteter CTR, Anzeigenrelevanz und Nutzererlebnis der Zielseite vergibt. Für Broad Match-Kampagnen ist es wichtig, die Performance nach Bidding-Strategie (Smart Bidding vs. manuell) zu analysieren, da die gleichen Keywords je nach Gebotsstrategie völlig unterschiedlich performen können. Schließlich ist Attributionsmodellierung bei Broad Match relevant, da die hohe Reichweite Suchanfragen mit unterschiedlicher Kaufabsicht umfasst und es wichtig ist zu verstehen, welche Suchen entlang der Customer Journey zur Konversion beitragen, um das Budget optimal zu verteilen.

Broad Match in verschiedenen Werbeplattformen

Obwohl Google Ads die bekannteste Plattform mit Broad Match ist, gibt es das Konzept auch in anderen Werbeökosystemen. Microsoft Ads (ehemals Bing Ads) implementiert Broad Match ähnlich wie Google; Anzeigen erscheinen dort ebenfalls bei verwandten Suchanfragen, einschließlich Synonymen und Varianten. Amazon Ads nutzt Broad Match für Sponsored-Product-Kampagnen, wobei Shopping-Suchanfragen gematcht werden, die mit den Keywords des Werbetreibenden verwandt sind – der Algorithmus ist jedoch speziell auf E-Commerce-Absichten optimiert. Auch Apple Search Ads verwendet Broad Match standardmäßig für App-Werbekampagnen. Jeder Plattform-Algorithmus basiert auf eigenen Nutzerdaten und Suchmustern; daher kann dasselbe Keyword auf Google anders matchen als auf Microsoft Ads. Zudem beginnen KI-gestützte Suchplattformen wie Perplexity, ChatGPT und Google AI Overviews mit der Integration von Werbung und Sponsored Content – das Verständnis, wie diese Plattformen Suchanfragen mit Werbeinhalten abgleichen, wird immer wichtiger. Für Marken, die mit AmICited ihre Sichtbarkeit auf KI-Suchplattformen überwachen, sind Broad Match-Prinzipien wertvoll, um vorherzusagen, wo Markenerwähnungen und Wettbewerberinhalte in KI-Antworten erscheinen könnten. Das Prinzip des Broad Matchings – verwandte Inhalte und Varianten zu finden – ist grundlegend dafür, wie KI-Systeme Informationen abrufen und ranken, weshalb Broad Match auch außerhalb klassischer PPC-Werbung relevant bleibt.

Broad Match Modifier (BMM) und seine Abschaffung

Der Broad Match Modifier (BMM) war ein Keyword-Übereinstimmungstyp, der zwischen Broad Match und Phrase Match lag und Werbetreibenden mehr Kontrolle als Broad Match, aber mehr Reichweite als Phrase Match bot. BMM-Keywords wurden erstellt, indem man ein Pluszeichen (+) vor die Wörter setzte, die in der Suchanfrage enthalten sein mussten – z. B. „+Tennis +Schuhe“, was Suchanfragen mit beiden Begriffen in beliebiger Reihenfolge matchte. BMM war vor allem für Werbetreibende attraktiv, die Reichweite und Relevanz ausbalancieren wollten – besonders vor der Ära moderner Smart-Bidding-Algorithmen. Google kündigte jedoch im Februar 2021 an, BMM-Verhalten in Phrase Match zu integrieren, und stellte BMM im Juli 2021 vollständig ein. Bestehende BMM-Keywords wurden automatisch zu erweitertem Phrase Match umgewandelt. Dieser Schritt war Teil von Googles Strategie, das Keyword-Matching zu vereinfachen und stärker auf Machine-Learning-Algorithmen statt auf manuelle Match-Typen zu setzen. Die Abschaffung des BMM war in der PPC-Community umstritten, da viele Werbetreibende dadurch einen Kontrollverlust über das Keyword-Matching befürchteten. Google argumentierte jedoch, dass moderne Smart-Bidding-Algorithmen in Kombination mit verbessertem Broad Match bessere Ergebnisse erzielen können als die manuelle Steuerung durch BMM. Wer stark auf BMM setzte, musste entweder auf Broad Match mit Smart Bidding umsteigen oder für mehr Kontrolle auf Exact Match wechseln. Diese Entwicklung zeigt, wie die Werbebranche immer mehr auf Automatisierung und KI-gesteuerte Optimierung statt auf manuelles Keyword-Management setzt.

Broad Match und Brand Monitoring in der KI-Suche

Für Unternehmen wie AmICited, die Markenpräsenz in KI-Suchplattformen und PPC-Netzwerken überwachen, ist das Verständnis von Broad Match entscheidend für umfassenden Markenschutz und Wettbewerbsanalyse. Wenn Wettbewerber auf Broad Match-Keywords bieten, die sich auf Ihre Marke beziehen, können deren Anzeigen bei Suchanfragen erscheinen, die Ihren Markennamen plus verwandte Begriffe enthalten – z. B. „Ihre Marke vs. Wettbewerb“ oder „Ihre Marke Alternative“. Ähnlich zeigt das Verständnis von Broad Match, warum Ihre eigene Marke in KI-generierten Suchergebnissen von Plattformen wie Perplexity, ChatGPT, Google AI Overviews und Claude auch als Antwort auf Anfragen erscheint, die Ihren Markennamen gar nicht explizit enthalten. KI-Systeme nutzen Broad Match-Prinzipien – erkennen verwandte Konzepte, Synonyme und kontextuell relevante Informationen –, um Inhalte für ihre Antworten zusammenzustellen und zu ranken. Wenn Ihre Marke beispielsweise ein führender Anbieter für „Projektmanagement-Software“ ist, kann ein KI-System Ihre Marke in Antworten zu „Team Collaboration Tools“ oder „Workflow-Automation-Plattformen“ nennen, obwohl diese Begriffe nicht in der ursprünglichen Anfrage standen. Broad Match-Verständnis ist daher unerlässlich für Marken, die ihre Marktpositionierung in KI-Suchergebnissen überwachen wollen. Zudem hilft das Verständnis von Broad Match, gezielte Inhalte für verwandte Suchvarianten zu erstellen, um Sichtbarkeit über die gesamte Bandbreite der Suchintentionen zu sichern. Im PPC-Bereich liefert das Monitoring von Wettbewerber-Broad-Match-Strategien – also herauszufinden, auf welche Keywords Wettbewerber breit bieten – wertvolle Hinweise auf deren Zielgruppen und Marktpositionierung.

Zukünftige Entwicklung von Broad Match und Suchmaschinenwerbung

Die Zukunft von Broad Match ist eng verbunden mit der Entwicklung von künstlicher Intelligenz und Machine Learning in der Suchmaschinenwerbung. Google hat bereits signalisiert, dass die Entwicklung weiter in Richtung Automatisierung geht – etwa mit Kampagnen wie AI Max for Search, bei denen alle Keywords als Broad Match behandelt werden und das gesamte Query-Matching und Bid-Management rein von Machine Learning übernommen wird. Das bedeutet einen Paradigmenwechsel vom klassischen, keywordzentrierten Modell hin zu einem Intent-zentrierten Modell, bei dem Werbetreibende nur noch Geschäftsziel und Zielgruppe definieren und KI-Systeme die Komplexität der Query-Zuordnung übernehmen. Branchenexperten erwarten, dass in den nächsten Jahren die Unterscheidung zwischen Broad Match, Phrase Match und Exact Match an Bedeutung verlieren wird, da KI-Systeme Nutzerabsichten mit nahezu perfekter Präzision erkennen können. Diese Entwicklung wirft jedoch auch Fragen zu Kontrolle, Budgeteffizienz und der Möglichkeit, irrelevanten Traffic auszuschließen, auf. Zudem beeinflusst der Aufstieg von generativer KI und Large Language Models die Funktionsweise der Suche: Da KI-gestützte Suchplattformen wie Perplexity und ChatGPT an Marktanteil gewinnen, könnte das klassische, keywordbasierte Matching zu einem semantischen, bedeutungsbasierten Ansatz werden. Für Marken und Werbetreibende bedeutet das: Wer heute die Prinzipien von Broad Match versteht, ist bestens vorbereitet für eine Zukunft, in der KI-gesteuertes Matching überall Standard ist. Dazu kommt, dass Datenschutzgesetze wie DSGVO und CCPA die verfügbaren Nutzerdaten weiter einschränken, sodass Machine-Learning-Algorithmen Nutzerabsichten immer besser aus wenigen Signalen ableiten müssen – was den KI-basierten Ansatz von Broad Match noch wertvoller macht. Die Konvergenz all dieser Trends bedeutet: Broad Match bleibt zentraler Bestandteil der Suchmaschinenwerbestrategie, künftig jedoch mit noch stärkerem Fokus auf Automatisierung und KI-Optimierung.

Wichtigste Erkenntnisse für die Broad Match-Implementierung

• Broad Match ist der Standard-Übereinstimmungstyp in Google Ads und anderen PPC-Plattformen und bietet die größte Reichweite, erfordert aber sorgfältiges Management mit negativen Keywords und Smart Bidding
• Smart Bidding ist unerlässlich für den Erfolg mit Broad Match, da Gebote durch Machine Learning anhand kontextueller Signale und vorhergesagter Konversionswahrscheinlichkeit optimiert werden
• Negative Keywords sind das Kontrollinstrument, um irrelevante Suchanfragen auszuschließen und dennoch die Reichweitenvorteile von Broad Match zu nutzen
• Suchanfragenberichte sind entscheidend, um sowohl Budgetverschwendung durch irrelevante Suchanfragen zu erkennen als auch neue, leistungsstarke Suchbegriffe zu identifizieren
• Broad Match kann bei passenden Bidding-Strategien einen höheren Umsatz pro Konversion liefern, auch wenn die Kosten pro Akquisition oft höher sind
• Exact Match bleibt am effizientesten für B2B und Nischenmärkte, in denen Lead-Qualität entscheidend ist, während Broad Match in B2C-Kampagnen mit starken Konversionsdaten glänzt
• Phrase Match ist weniger zuverlässig geworden und verhält sich oft ähnlich wie Broad Match, sodass es als Mittelweg weniger attraktiv ist
• KI und Machine Learning verbessern Broad Match fortlaufend, machen es immer effektiver bei der Identifizierung relevanter Suchanfragen und der Performance-Optimierung
• Regelmäßiges Monitoring und Optimierung von Broad Match-Kampagnen durch Suchanfragenanalyse und Negative-Keyword-Management ist unerlässlich für die Effizienz
• Broad Match-Prinzipien gelten auch jenseits von PPC für KI-Suchplattformen, wo das Verständnis von Query-Matching für Brand Monitoring und Wettbewerbsanalyse wertvoll ist