Google Ads Direct Offer: Rabatte im AI Mode

Ein Rabatt, der nur Käufer erreicht, die ohnehin gekauft hätten, kostet dich Marge und bringt dir keinen einzigen zusätzlichen Kunden. Genau dieses Risiko steckt im neuen Google Ads Direct Offer-Asset: Google testet laut Search Engine Land vom 7. Oktober 2026 eine Beta, mit der du Einmal-Rabattcodes direkt im AI Mode ausspielst, und die Auswahl, wer welches Angebot sieht, übernimmt Googles KI.

Das Direct-Offer-Asset ist eine Beta in Google Ads, mit der du Rabatte und Einmal-Promocodes unter einem Sponsored Result im AI Mode als „Claim one-time code“ ausspielst. Es läuft laut Google nur in Kampagnen mit AI Max oder Textanpassung, Google-KI wählt das passende Angebot und kann den Angebotstext selbst formulieren. Lohnend ist es nur, wenn du vorher den Break-even-Rabatt kennst, Tageslimits setzt und die Einlösungen über die Einmalcodes sauber gegen deine Marge misst.

Was ist das Google Ads Direct Offer-Asset?

Search Engine Land hat am 7. Oktober 2026 berichtet, dass in Google Ads eine neue, als Beta markierte Option namens „Direct Offer“ auftaucht. Sie steht im Assets-Bereich neben Promotions, Messages und Lead Forms und lässt sich auf Konto- oder Kampagnenebene anlegen.

Neu ist das Prinzip nicht. Google hat Direct Offers im Januar 2026 als Pilotprogramm angekündigt: exklusive Angebote für Nutzer, die im AI Mode kurz vor dem Kauf stehen, zunächst mit Fokus auf Rabatte, später auch Bundles und kostenlosen Versand. Zur Google Marketing Live 2026 kamen Ausbaupläne dazu, etwa die Platzierung direkt in der AI-Mode-Antwort und ein nativer Checkout für Händler mit Universal Commerce Protocol. Laut Search Engine Land blieb Direct Offers zu diesem Zeitpunkt ein Pilot für Werbetreibende in den USA. Ob und wann die neue Asset-Beta im DACH-Raum verfügbar ist, hat Google bisher nicht kommuniziert. Prüfe also in deinem eigenen Konto, ob die Option auftaucht, statt fest damit zu planen.

Wie funktioniert das Asset im Detail?

Laut dem Bericht hinterlegst du beim Anlegen:

einen internen Namen, die finale URL und eine Kurzbeschreibung des Angebots. Aus dieser Beschreibung bestimmt Google AI die Relevanz und kann den Angebotstext selbst erzeugen.
den Anreiztyp und den Anreizwert, optional eine CSV-Datei mit Einmal-Promocodes.
mehrere Anreize parallel. Google AI entscheidet anhand von Nutzerverhalten und Kontext, welcher ausgespielt wird.
Geschäftsbedingungen, eine URL zu den Bedingungen, Start- und Enddatum.
Tageslimits, entweder nach Gesamtwert der Rabatte oder nach Anzahl der Einlösungen.

Im AI Mode erscheint ein berechtigtes Angebot unter einem Sponsored Result als „Claim one-time code“. Wer klickt, sieht Angebotsdetails, den Code und einen Button zu deiner Website.

Search Engine Land weist selbst auf den Haken hin: Die KI-gesteuerte Auswahl ist eine weitere Automatisierungsebene. Du musst Einlöse-Raten, Marge und Inkrementalität prüfen, um zu erkennen, ob das Angebot zusätzliche Verkäufe bringt oder nur Käufe verbilligt, die ohnehin passiert wären.

AI Max als Eintrittskarte: eine strategische Entscheidung

Direct Offers laufen laut Google nur auf Kampagnen mit AI Max oder Textanpassung. Das ist keine Formalie. Textanpassung erzeugt laut Google-Hilfe zusätzliche Headlines und Beschreibungen aus Landingpage, Anzeigen und Keywords und ist eine Kernfunktion von AI Max for Search. AI Max bündelt außerdem Search Term Matching, also Keyword-Erweiterung über Broad Match und keywordloses Targeting, sowie Final URL Expansion.

Viele Konten sind ohnehin schon dort: Seit dem 1. September 2026 stellt Google Kampagnen mit automatisch erstellten Assets auf AI Max um, Kampagnen mit Broad Match auf Kampagnenebene ebenfalls, dort aber nur mit Search Term Matching. Wer bewusst nicht migriert ist, weil er Suchbegriffe und Anzeigentexte eng kontrollieren will, muss jetzt abwägen: Für den Zugang zu einem Rabatt-Asset gibst du Kontrolle über Reichweite und Copy ab. Diese Entscheidung triffst du nicht wegen eines Beta-Assets, sondern anhand der Frage, ob AI Max in deinem Konto inkrementelle Conversions zu einem akzeptablen CPA oder ROAS bringt.

Abgrenzen solltest du das Asset von den automatischen Angeboten, die Google ab dem 12. Oktober 2026 standardmäßig aktiviert. Dort zieht Google Aktionen selbst von deiner Website. Was das für Search und PMax bedeutet, steht im Beitrag zu automatischen Angeboten in Google Ads. Beim Direct Offer legst du Anreiz, Codes und Limits aktiv fest. Gemeinsam ist beiden: Rabatte landen schneller in deinen Anzeigen, als dein Controlling es mitbekommt.

Wann lohnt sich ein Direct Offer? Der Break-even-Rabatt

Die zentrale Frage lautet nicht „Steigt die Conversion-Rate?“, sondern „Wie viele der Einlösungen sind wirklich zusätzlich?“. Jeder Käufer, der auch ohne Code gekauft hätte, kostet dich den vollen Rabatt. Jeder zusätzliche Käufer bringt dir den Deckungsbeitrag nach Rabatt.

Daraus ergibt sich eine einfache Formel für den minimal nötigen Inkrementalitätsanteil:

Mindest-Inkrementalität = Rabatt pro Bestellung ÷ Deckungsbeitrag pro Bestellung vor Rabatt

Rechenbeispiel (fiktive Zahlen): Ein Onlineshop hat einen durchschnittlichen Warenkorb von 80 €, eine Rohmarge von 45 % und 8 € variable Kosten für Versand und Payment.

Deckungsbeitrag vor Rabatt: 80 € × 45 % − 8 € = 28 €.
Rabatt über Direct Offer: 15 % = 12 €.
Deckungsbeitrag nach Rabatt: 28 € − 12 € = 16 €.
Mindest-Inkrementalität: 12 € ÷ 28 € ≈ 43 %.

Von 100 eingelösten Codes müssen also mindestens 43 Bestellungen sein, die ohne Angebot nicht stattgefunden hätten. Liegen nur 30 zusätzliche Bestellungen vor, sieht die Bilanz so aus: 30 × 16 € = 480 € zusätzlicher Deckungsbeitrag gegen 70 × 12 € = 840 € verschenkten Rabatt. Ergebnis: minus 360 €, obwohl Conversions und Conversion-Rate im Google-Ads-Bericht gut aussehen. Werbekosten für die zusätzlichen Klicks sind dabei noch nicht einmal eingerechnet.

Der ROAS in Google Ads zeigt dir dieses Problem nicht, weil er Umsatz und nicht Marge misst. Genau deshalb gehört ein Rabatt-Test in eine margenbasierte Steuerung, wie im Beitrag zu ROAS, POAS und MER beschrieben.

So steuerst du das Risiko: Tageslimits und Einmalcodes

Die zwei stärksten Hebel im Asset sind keine Kreativ-Features, sondern Kontrollfelder.

Tageslimits begrenzen dein maximales Rabattrisiko pro Tag. Rechne rückwärts: Wenn du in der Testphase höchstens 600 € Deckungsbeitrag pro Tag riskieren willst und der Rabatt bei 12 € liegt, setzt du das Limit auf 50 Einlösungen oder 600 € Gesamtwert. So bleibt der Test bezahlbar, auch wenn die KI das Angebot breiter ausspielt als gedacht.

Einmalcodes per CSV sind dein Messinstrument. Jeder Code ist eindeutig und lässt sich in deinem Shop- oder CRM-System einer konkreten Bestellung zuordnen. Damit misst du Einlösungen unabhängig von Consent-Lücken und Modellierung im Werbekonto. Nutze einen eigenen Code-Präfix nur für Direct Offers, damit diese Bestellungen nicht mit Newsletter- oder Affiliate-Codes vermischt werden.

Mehrere Anreize klingen nach Testkomfort, verschleiern aber die Auswertung, wenn Google AI wählt. Starte mit einem Anreiz pro Kampagne. Erst wenn du dessen Inkrementalität kennst, lohnt sich ein zweiter Anreiz zum Vergleich.

Was E-Commerce/D2C und Leadgen jetzt konkret tun sollten

Konto prüfen: Schau im Assets-Bereich nach, ob die Beta-Option „Direct Offer“ für dich sichtbar ist. Wenn nicht, gibt es nichts zu aktivieren. Plane keine Kampagne darauf.
AI-Max-Status klären: Liste auf, welche Search-Kampagnen seit September auf AI Max laufen und mit welchen Funktionen. Bewerte deren Suchbegriffe und CPA, bevor du ein Rabatt-Asset darauf setzt.
Break-even-Rabatt je Sortiment berechnen: Nutze die Formel oben pro Kategorie. Produkte mit dünner Marge gehören nicht in ein Direct Offer, egal wie gut die Conversion-Rate aussieht.
Testdesign festlegen: Lege das Asset auf Kampagnenebene an, nicht auf Kontoebene. Dann hast du vergleichbare Kampagnen ohne Angebot als grobe Referenz. Ein sauberer Holdout ist das nicht, aber besser als ein kontoweiter Blindflug.
Limits und Laufzeit setzen: Tageslimit nach Rabattwert, festes Enddatum, klare AGB-URL. Ein Test ohne Enddatum wird zum Dauerrabatt.
Messung aufsetzen: Einmalcodes mit eigenem Präfix, Bestelldaten mit Code und Marge ins Reporting, Kennzahlen: Einlöse-Rate pro Ausspielung, Deckungsbeitrag pro Conversion, Anteil Neukunden unter den Einlösern. Wenn deine Datenbasis dafür nicht reicht, gehört das zuerst auf die Liste für Tracking & Analytics.
Kannibalisierung prüfen: Vergleiche Umsatz und Bestellungen der Kampagne vor und während des Tests, inklusive Brand-Suchen. Steigen Einlösungen, aber nicht die Gesamtbestellungen, verbilligst du nur bestehende Nachfrage.

Für Leadgen ist die Lage offener. Google beschreibt Direct Offers bisher vor allem mit Shopping-Beispielen wie Rabatten auf Produkte. Ein Einmalcode lohnt sich für B2B-Dienstleister oder SaaS nur, wenn dahinter ein echtes, einlösbares Angebot steht und der Code im CRM bis zum Abschluss nachverfolgt wird. Sonst misst du nur Formular-Ausfüllungen mit Rabatt-Erwartung, also oft schlechtere Leads zu einem scheinbar besseren CPL. Die Grundlogik bleibt dieselbe wie bei jedem Hebel im Performance Marketing: Bewertet wird der Deckungsbeitrag, nicht die Conversion.

Häufige Fragen

Ist das Direct-Offer-Asset in Deutschland verfügbar?

Dazu gibt es keine offizielle Aussage. Der Bericht von Search Engine Land vom 7. Oktober 2026 nennt keine Märkte. Zur Google Marketing Live 2026 war Direct Offers ein Pilot für Werbetreibende in den USA. Ob du die Beta nutzen kannst, siehst du nur in deinem eigenen Google-Ads-Konto.

Brauche ich AI Max, um Direct Offers zu nutzen?

Laut Google werden Direct Offers nur in Kampagnen mit AI Max oder Textanpassung ausgespielt. Textanpassung ist laut Google-Hilfe Teil von AI Max. Wer AI Max bewusst deaktiviert hat, bekommt das Asset also nicht ausgespielt.

Wie messe ich, ob ein Direct Offer zusätzlichen Umsatz bringt?

Über die Einmalcodes ordnest du jede Einlösung einer Bestellung zu. Entscheidend ist dann der Anteil inkrementeller Bestellungen. Er muss mindestens so hoch sein wie Rabatt geteilt durch Deckungsbeitrag vor Rabatt. Vergleiche dazu Kampagnen mit und ohne Asset und die Gesamtbestellungen im Testzeitraum.

Quellen

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