Überblick

Das Übersichts-Dashboard ist dein täglicher Startpunkt in Adverfly. Es liefert eine Vogelperspektive auf deine gesamte Marketing-Performance über alle verbundenen Channels — Spend, Umsatz, ROAS, Conversions und mehr — in einer vereinten Sicht.

Wichtigste Funktionen

• KPI-Übersicht: Wichtigste Metriken (Spend, Umsatz, ROAS, Conversions, CPA) auf einen Blick mit Period-over-Period-Vergleich
• Trend-Charts: Performance-Trends als Line- und Bar-Charts
• Channel-Breakdown: Beitrag jedes Channels zum Gesamtergebnis
• Funnel-View: Vollständiger Marketing-Funnel von Impressions zu Conversions
• CVR-Analyse: Conversion-Rate-Trends über Channels und Kampagnen
• Datumsbereich-Vergleich: Aktuelle vs. vorhergehende Performance

So funktioniert's

Die Übersicht zieht Daten aus allen verbundenen Plattformen und kombiniert sie mit deinen Pixel-Daten. Metriken werden nahezu in Echtzeit aktualisiert.

Anwendungsfälle

• Morning-Check-in: Starte den Tag mit der gestrigen Performance
• Wöchentliches Reporting: Datumsbereich-Auswahl für Wochen-Summaries
• Anomalie-Erkennung: Drops/Spikes schnell erkennen
• Stakeholder-Updates: Knappe Übersicht für Team und Kunden teilen

Erste Schritte

1. Mindestens eine Werbeplattform unter Integrationen verbinden
2. Adverfly-Tracking-Pixel installieren
3. Zur Übersicht navigieren

Überblick

Insights ist die Kern-Analytics-Engine von Adverfly. Du brichst deine Marketing-Daten über mehrere Dimensionen herunter — Kampagnen, Ad-Groups, Anzeigen, Länder, Geräte und mehr — mit einer mächtigen Tabelle, die Custom-Columns, Filter und Drilldowns unterstützt.

Wichtigste Funktionen

• Multi-Dimensionale Breakdowns: Schneide Daten nach Kampagne, Ad-Group, Anzeige, Land, Gerät, Placement und Custom-Dimensionen
• Custom-Columns: Metrik-Spalten hinzufügen, entfernen, neu sortieren
• Tree-Data-View: Reihen hierarchisch aufklappen — Kampagne → Ad-Group → Anzeige
• Inline-Filter: Filter nach Plattform, Status, Spend-Schwelle oder beliebiger Metrik
• Export: Analyse als Markdown kopieren — für KI-Tools (Claude, ChatGPT) oder Reports

So funktioniert's

Insights fragt deinen vereinten Daten-Layer (Sources V2) ab, der Plattform-Daten mit Pixel-Tracking-Events kombiniert. Die Tabellen-Engine kümmert sich on-the-fly um Aggregation, Sortierung und Filter.

Anwendungsfälle

• Kampagnen-Audit: Spend und ROAS pro Kampagne aufschlüsseln, um Underperformer zu finden
• Creative-Analyse: Auf Anzeigen-Ebene drillen, um beste Creatives zu erkennen
• Geografische Performance: Nach Land/Region für Top-Märkte
• Geräte-Optimierung: Mobile vs. Desktop für Bid-Strategien

Erste Schritte

1. Öffne Insights über die Sidebar
2. Wähle Datumsbereich und Breakdown
3. Passe Spalten an deine Metriken an
4. Filtere auf bestimmte Kampagnen oder Plattformen

Überblick

Die Creatives-App liefert eine visuelle Galerie aller deiner Creatives über alle Plattformen, gepaart mit Performance-Daten. Sieh, welche Bilder, Videos und Copy-Varianten am besten performen — und nutze KI-Labels, um zu verstehen warum.

Wichtigste Funktionen

• Visuelle Galerie: Alle Creatives als Grid mit Thumbnail-Previews von Bildern und Videos
• Performance-Metriken: Spend, Impressions, Clicks, Conversions, ROAS und CPA pro Creative
• KI-Labels: Automatisches Labeling visueller Attribute (Farben, Objekte, Emotionen, Text, Stil) durch KI-Vision-Modelle
• Filter & Sortierung: Nach Label, Plattform, Performance-Tier oder Custom-Attributen
• Creative-Preview: Klicke ein Creative für eine Vollansicht mit allen Metriken
• Cross-Platform-View: Vergleiche dasselbe Creative über Meta, Google, TikTok und mehr

So funktioniert's

Adverfly zieht Creative-Assets aus deinen verbundenen Plattformen und matcht sie mit Performance-Daten. KI-Labeling läuft automatisch, sodass du Fragen wie „Performen Creatives mit Personen besser als reine Produkt-Shots?" beantworten kannst.

Anwendungsfälle

• Winner-Identifikation: Finde Top-Performer nach ROAS oder Conversion-Rate
• Label-basierte Analyse: Erkenne, welche visuellen Themen mit besserer Performance korrelieren
• Fatigue-Erkennung: Tracke Creative-Verfall über Zeit
• Brief-Erstellung: Nutze Insights für neue Creative-Briefs

Erste Schritte

1. Verbinde Werbeplattformen unter Integrationen
2. Öffne Creatives für deine Library
3. Aktiviere KI-Labeling
4. Sortiere nach ROAS oder Conversions, um Top-Performer zu finden

Überblick

Journeys visualisiert die Pfade, die deine Kunden vor einer Conversion zurücklegen. Sieh, welche Channels, Kampagnen und Touchpoints am häufigsten in Conversion-Pfaden vorkommen — und wie sie zusammenwirken.

Wichtigste Funktionen

• Lineare Pfad-Visualisierung: Horizontaler Channel-Flow mit Touchpoint-Sequenz pro Conversion-Pfad
• Detail-Timeline: Klicke einen Pfad an, um eine vertikale Timeline mit Zeitstempeln, Kampagnen-Namen und Zeit zwischen Touchpoints zu sehen
• Touchpoint-Analyse: Wie viele Touchpoints brauchen Kunden vor der Conversion?
• Channel-Sequenzen: Welche Kombinationen treiben die höchsten Conversion-Raten?
• Time-to-Convert: Wie lange dauert eine durchschnittliche Journey?
• Assisted Conversions: Channels, die assistieren, aber selten Last-Click-Credit erhalten

So funktioniert's

Journeys rekonstruiert User-Pfade aus Pixel-Daten und verkettet Sessions über Channels via First-Party-IDs. Jeder Pfad zeigt die Channel-Sequenz mit Zeit-Differenzen — ein Klick liefert die volle Timeline mit Kampagnen-Details.

Anwendungsfälle

• Attributions-Verständnis: Welche Channels öffnen, assistieren oder schließen?
• Budget-Begründung: Wert von Upper-Funnel-Channels nachweisen
• Funnel-Optimierung: Häufige Drop-off-Punkte erkennen
• Cross-Channel-Strategie: Strategien anhand effektivster Channel-Sequenzen designen

Erste Schritte

1. Stelle sicher, dass der Pixel mit Conversion-Tracking installiert ist
2. Sammle 2–4 Wochen Daten für aussagekräftige Insights
3. Öffne Journeys, um die häufigsten Conversion-Pfade zu erkunden

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Die LTV-Analyse zeigt den langfristigen Wert von Kunden über verschiedene Akquisitions-Kanäle. Geh über Single-Purchase-ROAS hinaus und entscheide auf Basis echter Customer Lifetime Values.

Wichtigste Funktionen

• Channel-LTV-Vergleich: Lifetime Value über Akquisitions-Kanäle in einer sortierbaren Tabelle
• LTV-Fenster: 30-, 60-, 90- und 180-Tage-LTVs
• Wert-Wachstums-Charts: Visualisiere Kundenwert-Entwicklung über Fenster pro Channel
• LTV-ROAS: Return basierend auf Lifetime Value, nicht nur Erstkauf-Umsatz
• Pro-Kunde-Metriken: Durchschnittlicher LTV pro Channel für effiziente Budget-Allokation

So funktioniert's

LTV trackt Kunden vom ersten Kauf über alle Folge-Käufe und ordnet den Gesamtumsatz dem ursprünglichen Akquisitions-Channel zu. Die Tabelle zeigt Spend, Conversions, Neukunden und LTV-Werte über mehrere Zeitfenster.

Anwendungsfälle

• Echter ROI: Bewerte Kampagnen nach 90- oder 180-Tage-LTV statt nur Erstkauf-ROAS
• Budget-Planung: Investiere in Channels, die langfristig wertvollste Kunden bringen
• Retention-Analyse: Welche Akquisitions-Quellen liefern die loyalsten Kunden?
• Saisonale Muster: Sind Kunden aus Sale-Events weniger wertvoll als organische?

Erste Schritte

1. Adverfly-Pixel mit Conversion-Tracking installieren
2. 3–6 Monate Daten sammeln
3. Öffne LTVs, um Channel-LTVs zu erkunden

Überblick

Mit Segmenten erstellst du regelbasierte Kundengruppen anhand von Verhalten, Kaufhistorie, Demografie und Engagement. Nutze Segmente, um deine Audience zu verstehen und deine Strategie zuzuschneiden.

Wichtigste Funktionen

• Regel-Builder: Visueller Builder mit AND-Logik
• Verhaltensdimensionen: Kauf-Frequency, AOV, letzter Besuch, Gerätetyp und mehr
• Segment-Mitgliedschaft: Zeige Kunden pro Segment und Überschneidungen
• KI-Suggestions: KI-Segment-Ideen aus deinen Daten — sofort erstellen, verwerfen oder Begründung erweitern
• Echtzeit-Updates: Segmente werden dynamisch berechnet
• CRUD: Erstellen, bearbeiten, löschen

So funktioniert's

Der Builder lässt dich Regeln auf verfügbaren Pixel-Dimensionen definieren. Alle Regeln verknüpfen sich per AND — ein Kunde muss jede erfüllen. Mitgliedschaft wird on-the-fly gegen die Kundenbasis berechnet.

Anwendungsfälle

• High-Value-Kunden: Identifiziere Kunden mit AOV über Schwelle für VIP-Behandlung
• At-Risk-Kunden: Finde Kunden ohne Kauf in 60+ Tagen für Re-Engagement
• Neu vs. wiederkehrend: Vergleiche Verhalten zwischen Erst- und Bestandskunden
• Geo-Targeting: Regional-spezifische Segmente für lokalisierte Kampagnen

Erste Schritte

1. Öffne Segmente über die Sidebar
2. Klicke „Segment erstellen"
3. Füge Bedingungen mit verfügbaren Dimensionen hinzu
4. Speichere und beobachte Mitgliedschaft über Zeit

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Die Stundenanalyse-App liefert eine granulare Sicht auf deine Marketing-Performance nach Stunde und Wochentag. Verstehe, wann deine Kampagnen am besten performen — für Ad-Scheduling und Budget-Allokation.

Wichtigste Funktionen

• Stunden-Bar-Charts: Conversions pro Stunde mit Vergleich zur Vorperiode
• Peak-Stunden-Erkennung: Sofort die beste Conversion-Stunde und den Stunden-Schnitt sehen
• Multi-Metrik: Wechsle zwischen Spend, Umsatz, Conversions, ROAS und CPA
• Channel-Filter: Stunden-Muster für bestimmte Plattformen oder Kampagnen

So funktioniert's

Die Stundenanalyse aggregiert deine Pixel-Tracking-Events nach Stunde und Tag, um Conversion- und Engagement-Spitzen sichtbar zu machen. Daten erscheinen in der Workspace-Zeitzone.

Anwendungsfälle

• Ad-Scheduling: Peak-Stunden für Ad-Auslieferung identifizieren
• Dayparting: Spend in schwachen Stunden reduzieren, ROAS verbessern
• Personalplanung: Customer-Service und Live-Chat an Peak-Traffic ausrichten
• Kampagnen-Launches: Optimalen Launch-Zeitpunkt anhand historischer Engagement-Muster wählen

Erste Schritte

1. Öffne Stundenanalyse über die Sidebar
2. Wähle einen Datumsbereich mit ausreichend Daten (7+ Tage empfohlen)
3. Sieh dir den Stunden-Breakdown an, um Peak-Performance-Fenster zu finden

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Die Karten-App visualisiert deine Marketing-Performance geografisch. Sieh, woher deine Kunden, Conversions und Umsätze kommen — auf einer interaktiven Karte mit Heatmaps und regionalen Breakdowns.

Wichtigste Funktionen

• Länder-Heatmap: Farbcodierte Länder mit Conversion-Dichte, Umsatz oder ROAS
• Cluster-Ansicht: Zoomen, um Cluster und einzelne Conversion-Punkte zu sehen
• Multi-Metrik-Views: Wechsle zwischen Umsatz, Conversions, Sessions, ROAS oder CPA
• Performance-Vergleich: Vergleich über verschiedene Zeiträume

So funktioniert's

Die Karte nutzt Geolokalisierung aus dem Pixel-Tracking, um Sessions, Conversions und Umsatz interaktiv darzustellen. Metriken werden auf Länder-Ebene aggregiert; bei höherem Zoom gibt es Cluster-Views.

Anwendungsfälle

• Markt-Expansion: Top-Regionen für Expansions-Strategien identifizieren
• Geo-Targeting: Targeting basierend auf regionaler Performance
• Regionale Budget-Allokation: Mehr Budget in Regionen mit höherem ROAS
• Anomalie-Erkennung: Ungewöhnliche regionale Muster aufspüren

Erste Schritte

1. Adverfly-Pixel mit Conversion-Tracking installieren
2. Öffne Karte über die Sidebar
3. Wähle eine Metrik und erkunde regionale Performance

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Die Wetter-App korreliert Wetterbedingungen — Temperatur, Niederschlag, Sonne — mit deiner Marketing-Performance. Erkenne, wie Wettermuster das Konsumverhalten beeinflussen, und optimiere Kampagnen entsprechend.

Wichtigste Funktionen

• Wetter-Overlay: Wetterdaten neben deinen Performance-Metriken auf derselben Timeline
• Korrelations-Analyse: Wie wirken sich Temperatur, Regen und Sonne auf Conversions und Umsatz aus?
• MMM-Integration: Wetterdaten werden automatisch als Kontroll-Variable im MMM verwendet
• Historische Daten: Wetter-Historie für deine Marktregionen
• Multi-Location: Wetter für mehrere Städte oder Regionen

So funktioniert's

Adverfly zieht täglich Wetterdaten (Temperatur, Niederschlag, Sonnenstunden) von Open-Meteo für deine Standorte. Daten erscheinen neben Marketing-Metriken und fließen automatisch als externer Kontroll-Faktor ins MMM.

Anwendungsfälle

• Saisonale Planung: Verstehe wettergetriebene Nachfrage-Schwankungen
• Kampagnen-Timing: Lance Kampagnen, wenn das Wetter dein Produkt begünstigt
• Attributions-Klarheit: Trenne wettergetriebene von kampagnen-getriebenen Umsatz-Veränderungen via MMM
• Produktkategorien: Optimiere Spend für wetter-sensible Produkte (Outdoor, Mode, Lieferdienste)

Erste Schritte

1. Öffne Wetter über die Sidebar
2. Konfiguriere deine wichtigsten Markt-Standorte
3. Sieh dir Wetter und Performance überlagert an

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Die Trends-App integriert Google-Trends-Daten direkt in Adverfly. Tracke Suchinteresse für deine Marke, Wettbewerber und Branchen-Keywords über Zeit — und korreliere Trend-Verschiebungen mit deiner Marketing-Performance.

Wichtigste Funktionen

• Branchen-Trends: Vorgefertigte Trend-Keywords passend zur Branche
• Custom-Keywords: Eigene Keywords (Brand-Begriffe, Konkurrenten, Produktkategorien)
• KI-Vorgeschlagene Keywords: KI-Vorschläge anhand deiner Domain
• Zeitreihen-Charts: Suchinteresse neben Marketing-Metriken
• MMM-Integration: Trend-Daten als Demand-Signal im MMM

So funktioniert's

Adverfly fetched täglich Google-Trends-Daten für deine konfigurierten Keywords. Daten landen in ClickHouse und werden als Zeitreihen dargestellt. Branchen-Trends sind anhand der Workspace-Branche vorkonfiguriert.

Anwendungsfälle

• Demand-Forecasting: Antizipiere Nachfrage-Veränderungen
• Wettbewerbs-Monitoring: Track Konkurrenz-Brand-Interesse
• Kampagnen-Timing: Launches mit steigendem Suchinteresse koppeln
• Saisonale Muster: Wiederkehrende Trends erkennen

Erste Schritte

1. Öffne Trends über die Sidebar
2. Wähle deine Branche für vorgefertigte Keywords
3. Füge Custom-Keywords für Brand- und Konkurrenz-Begriffe hinzu
4. Nutze KI-Vorschläge, um relevante Keywords zu entdecken

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Mit Attribution wendest du Multi-Touch-Modelle an, um zu verstehen, wie Kanäle und Touchpoints zu Conversions beitragen. Geh über Last-Click hinaus und sieh das vollständige Bild deiner Marketing-Wirksamkeit.

Wichtigste Funktionen

• Fünf Attributionsmodelle: Last Click, First Click, Linear, U-förmig, Total Impact
• Multi-Touch-Pfade: Sieh die vollständige Touchpoint-Sequenz vor jeder Conversion
• Modell-Vergleich: Wie verteilen unterschiedliche Modelle Credit über Kanäle?
• Channel-Beitrag: Verstehe Rollen — Introducer, Influencer, Closer
• Ausschlussregeln: Schließe bestimmte Kanäle oder Touchpoint-Typen aus

So funktioniert's

Attribution rekonstruiert User-Journeys aus Pixel-Daten und verteilt Conversion-Credit nach dem gewählten Modell. Jedes Modell folgt eigenen Regeln zur Credit-Verteilung.

Modelle erklärt

• Last Click: 100 % Credit an den letzten Touchpoint
• First Click: 100 % Credit an den ersten Touchpoint
• Linear: Gleichmäßig auf alle Touchpoints
• U-förmig: 40 % erster, 40 % letzter, 20 % über die Mitte verteilt
• Total Impact: Kombiniert Klick- und Impression-Signale für inkrementelle Wirkung

Anwendungsfälle

• Channel-Bewertung: Welche Kanäle treiben Conversions, welche assistieren?
• Budget-Allokation: Verlagere Budget basierend auf Multi-Touch-Insights
• Upper-Funnel-Begründung: Beweise den Wert von Awareness-Kanälen
• Modell-Kalibrierung: Attribution + MMM für Unified Measurement

Erste Schritte

1. Stelle sicher, dass dein Pixel alle relevanten Touchpoints trackt
2. Öffne Attribution und wähle ein Modell
3. Prüfe Channel-Beiträge und vergleiche Modelle
4. Nutze Insights für Budget-Entscheidungen

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Marketing Mix Modeling (MMM) misst die echte inkrementelle Wirkung jedes Marketing-Kanals mit Bayesscher Statistik. Anders als Klick-basierte Attribution berücksichtigt MMM Online- und Offline-Kanäle — inkl. Saisonalität, Wetter, Trends und makroökonomischer Faktoren — und liefert ein Gesamtbild deines Mixes.

Wichtigste Funktionen

• Revenue Decomposition: Wasserfall-Chart vom Gesamtumsatz über Base, Saisonalität bis zu Channel-Beiträgen
• Historischer ROI vs. Marginaler ROI: Verstehe, warum ein Channel insgesamt effizient sein kann, aber an seine Skalierungsgrenze stößt
• Sättigungskurven: Hill-Funktion mit aktuellem Operating Point
• Budget-Optimizer: Interaktive Slider für „Was wäre wenn?"-Szenarien in Echtzeit
• Modell-Genauigkeit: R² und MAPE
• Bayessche Zeitreihen: 95 %- und 80 %-Konfidenzbänder
• Historischer Run-Vergleich: Modell-Ergebnisse über Zeiträume vergleichen
• 12-Wochen-Forecast: Umsatzprognose mit Konfidenzintervallen

So funktioniert's

MMM läuft als Bayessche Regression (PyMC Marketing) auf wöchentlich aggregierten Daten. Es trennt organische von marketing-getriebener Nachfrage und schätzt Channel-Beiträge mit logistischer Sättigung. Adstock (Carry-over), Saisonalität, Wetter und externe Faktoren fließen ein.

Wichtige Dashboard-Sektionen

Beitrag & Decomposition

Wasserfall-Chart mit Schritt-für-Schritt-Aufschlüsselung von organischem Umsatz über Saisonalität bis zu jedem Paid-Channel.

Effizienz & Marginaler ROI

Side-by-Side: historischer ROI (gesamt) vs. marginaler ROI (nächster Euro). Hoher historischer ROI bei niedrigem mROI = nahe Sättigung.

Sättigung & Diminishing Returns

S-Kurve pro Channel; aktueller Spend ist als Operating Point markiert.

Budget-Optimizer

Slider pro Channel simulieren Reallocation. Summary zeigt Spend-Δ, Umsatz-Δ und neue MER.

Anwendungsfälle

• Budget-Planung: Datengetriebene Allokation
• Channel-Bewertung: Echte inkrementelle Wirkung jenseits Klick-Metriken
• Diminishing Returns: Identifiziere gesättigte Channels
• Unified Measurement: Kombination mit Attribution und Inkrementalitäts-Tests

Erste Schritte

1. Werbeplattformen verbinden und Pixel installieren
2. Mindestens 12 Wochen historische Daten
3. Account-Manager kontaktieren, um MMM für deinen Workspace zu aktivieren
4. Modellresultate prüfen und Budget-Optimizer für die Planung nutzen

Überblick

Geo-Testing ermöglicht kontrollierte geografische Experimente, um die echte kausale Wirkung deiner Marketing-Kanäle zu messen. Indem du in bestimmten Regionen Ads abschaltest und mit Kontrollregionen vergleichst, erhältst du belastbare Beweise für inkrementellen Umsatz.

Wichtigste Funktionen

• Kompletter Test-Lifecycle: Erstellen, konfigurieren, starten, monitoren, abschließen — aus einer Oberfläche
• KI-Test-Designer: Empfehlungen für optimales Test-Design — Regionen, Dauer, Statistical Power
• Candidate-Finder: Identifiziert geeignete Test-Regionen anhand deiner Conversion-Muster
• Test-Twin-Pairing: Matcht Test-Regionen mit statistisch ähnlichen Kontroll-Regionen
• Power-Analyse: Wisse vorab, wie lange dein Test laufen muss
• Echtzeit-Monitoring: Beobachte Lift mit täglichen Konfidenz-Updates
• Auto-Conclusion: Tests schließen automatisch ab, wenn Signifikanz erreicht ist

So funktioniert's

Geo-Testing erzeugt Holdout-Experimente: In bestimmten Regionen werden Ads gestoppt (Test-Gruppe), in ähnlichen Regionen läuft alles normal (Kontroll-Gruppe). Nach der Test-Periode misst die Plattform die Conversion-Differenz und isoliert die kausale Wirkung.

Test-Lifecycle

1. Design: Channels, Regionen und Dauer mit dem KI-Designer wählen
2. Launch: Ads in Test-Regionen pausieren (manuell in den Plattformen)
3. Monitor: Echtzeit-Fortschritt mit täglichen Lift-Schätzungen
4. Conclude: Endergebnisse mit Konfidenzintervallen und Signifikanz
5. Calibrate: Ergebnisse fließen ins MMM für genauere Modelle

Anwendungsfälle

• Inkrementalität beweisen: Kausale Belege, dass ein Channel echten Umsatz-Lift treibt
• MMM-Kalibrierung: Geo-Test-Ergebnisse als Bayessche Priors für MMM
• Budget-Begründung: Wissenschaftliche Beweise für Marketing-Investments
• Channel-Bewertung: Würde der Wegfall eines Channels Umsatz kosten?

Erste Schritte

1. Öffne Geo-Testing über die Sidebar
2. Nutze den Candidate-Finder, um geeignete Regionen zu finden
3. Erstelle einen Test mit dem KI-Designer
4. Pausiere Ads in den ausgewählten Regionen
5. Beobachte den Fortschritt bis zur Signifikanz

Überblick

Korrelationen zeigt dir Zusammenhänge zwischen Events — Creative-Launches, Budget-Änderungen, Skalierungen — und ihrer Wirkung auf deine KPIs. Sieh, wie sich Aktionen in einem Bereich durch deinen Marketing-Stack ziehen.

Wichtigste Funktionen

• Event-Timeline: Creative-Launches, Budget-Änderungen und Plattform-Events auf einer Timeline
• Multi-Channel-Matrix: Korrelationen zwischen Kanälen und Metriken
• Impact-Analyse: Wirkung spezifischer Events auf Performance
• Statistische Signifikanz: Welche Korrelationen sind belastbar — welche zufällig?
• Cross-Channel-Effekte: Wie beeinflusst die Skalierung eines Kanals andere?

So funktioniert's

Korrelationen tracken Schlüssel-Events deiner verbundenen Plattformen — neue Anzeigen live, Budget-Änderungen, Pause-Aktionen — und überlagern sie mit Performance-Daten, um Muster und Ursache-Wirkungs-Beziehungen zu erkennen.

Anwendungsfälle

• Creative-Wirkung: Miss, wie der Launch eines neuen Creatives den ROAS auf Kampagnen-Ebene verändert
• Skalierungs-Analyse: Verstehe, wie Budget-Erhöhungen in einem Kanal andere beeinflussen
• Anomalie-Ursache: Bei Performance-Einbrüchen schnell identifizieren, welches Event sie ausgelöst hat
• Strategie-Validierung: Prüfe, ob strategische Änderungen die erwartete Wirkung haben

Erste Schritte

1. Verbinde Werbeplattformen unter Integrationen
2. Öffne Korrelationen über die Sidebar
3. Sieh dir die Event-Timeline neben deinen KPIs an
4. Untersuche einzelne Events für Wirkungs-Insights

Überblick

Ad Fatigue erkennt, wenn deine Anzeigen durch Überbelichtung an Wirkung verlieren. Über Frequency, Engagement-Rates und Performance-Verfall lernst du, wann du Creatives erneuern solltest, bevor Budget verbrennt.

Wichtigste Funktionen

• Fatigue-Kurven: Visualisiere, wie die Performance mit steigender Frequency abnimmt
• Frequency-Monitoring: Tracke die Impression-Frequency über Kampagnen und Creatives
• Fatigue-Alerts: Wirst benachrichtigt, sobald Creatives in den Fatigue-Bereich rutschen
• Lebensdauer von Creatives: Verstehe, wie lange ein Creative wirkt, bevor es ersetzt werden muss
• Refresh-Empfehlungen: KI-Vorschläge für den optimalen Rotations-Zeitpunkt

So funktioniert's

Ad Fatigue analysiert das Verhältnis zwischen Impression-Frequency und KPIs (CTR, CVR, CPA). Mit steigender Frequency erkennt das System den Punkt, an dem die Performance kippt — die Fatigue-Schwelle.

Anwendungsfälle

• Creative-Rotation: Wisse genau, wann du fatigue-anfällige Creatives austauschen solltest
• Budget-Effizienz: Stop Spend für Creatives, die ihren Zenit überschritten haben
• Produktions-Planung: Prognostiziere Refresh-Bedarf anhand historischer Muster
• Plattform-Insights: Verstehe, wie sich Fatigue-Schwellen zwischen Meta, Google, TikTok unterscheiden

Erste Schritte

1. Verbinde Werbeplattformen unter Integrationen
2. Öffne Ad Fatigue über die Sidebar
3. Sieh dir die Fatigue-Kurven für aktive Kampagnen an
4. Richte Alerts für frühe Fatigue-Erkennung ein

Überblick

Empfehlungen liefert KI-gestützte Optimierungs-Vorschläge auf Basis deiner Marketing-Daten. Von Budget-Reallocation bis Creative-Refresh — jede Empfehlung ist datengestützt und kann akzeptiert, verworfen oder mit Notizen geprüft werden.

Wichtigste Funktionen

• Multi-Source-Empfehlungen: KI analysiert MMM, Pixel, KI-Sichtbarkeit u. v. m.
• Accept/Dismiss-Workflow: Akzeptiere oder verwirf jede Empfehlung mit Begründung
• Outcome-Tracking: Wirkung akzeptierter Empfehlungen prüfen
• Performance-Messung: Kumulativer Impact über Zeit
• Review-Notes: Notizen für Team-Zusammenarbeit
• E-Mail-Digests: Wöchentlicher Digest mit neuen Empfehlungen
• Actionable-Filter: Nur sofort umsetzbare Vorschläge anzeigen

So funktioniert's

Die Empfehlungs-Engine läuft über mehrere Datenquellen im Workspace und identifiziert Optimierungs-Chancen. Jede Empfehlung enthält Was, Warum, erwarteten Impact und die zugrundeliegende Quelle.

Empfehlungs-Typen

• Budget-Reallocation: Verschiebung anhand des marginalen MMM-ROI
• Creative-Refresh: Alerts bei Fatigue-Signalen
• Channel-Skalierung: Spend-Chancen unter dem Sättigungspunkt
• Tracking-Fixes: Pixel- oder Integrations-Probleme
• KI-Sichtbarkeit: Verbesserung der Brand-Präsenz auf KI-Plattformen

Anwendungsfälle

• Tägliche Optimierung: Starte den Tag mit neuen Empfehlungen
• Team-Zusammenarbeit: Empfehlungen teilen und gemeinsam reviewen
• Impact-Reporting: Wert datengetriebener Entscheidungen mit Outcome-Tracking belegen
• Proaktives Management: Probleme und Chancen frühzeitig adressieren

Erste Schritte

1. Öffne Empfehlungen über die Sidebar
2. Sortiere ausstehende Empfehlungen nach Impact
3. Akzeptiere die zu verfolgenden Vorschläge
4. Tracke Outcomes über Zeit

Überblick

KI-Labeling nutzt Computer-Vision- und Sprachmodelle, um deine Creatives automatisch mit visuellen und semantischen Attributen zu taggen. Verstehe, was deine Top-Performer wirklich auszeichnet — Farben, Objekte, Emotionen, Copy-Stil und mehr.

Wichtigste Funktionen

• Automatisches Tagging: KI-Vision-Modelle analysieren Creatives und vergeben Labels automatisch
• Visuelle Attribute: Labels für Farben, Objekte, Personen, Szenen, Text-Overlays, Komposition
• Semantische Kategorien: Labels höherer Ebene wie „Lifestyle", „produktfokussiert", „UGC-Stil", „Testimonial"
• Performance-Korrelation: Sieh, welche Labels mit besseren KPIs zusammenhängen
• Custom-Labels: Eigene Labels ergänzen die KI-Vorschläge
• Multi-Provider: Labels von mehreren KI-Modellen für umfassende Abdeckung

So funktioniert's

Sobald neue Creatives auf den verbundenen Plattformen erkannt werden, schickt Adverfly sie an KI-Vision-Modelle. Die resultierenden Labels werden zusammen mit Performance-Daten gespeichert — du kannst Creative-Performance nach visuellen Attributen filtern und analysieren.

Anwendungsfälle

• Creative-Strategie: Erkenne, welche visuellen Themen den besten ROAS treiben
• A/B-Insights: Verstehe, warum bestimmte Creatives andere übertreffen
• Brief-Generierung: Nutze Performance-pro-Label-Daten für datengetriebene Briefs
• Trend-Analyse: Tracke, wie sich die Wirksamkeit von Stilen über Zeit verändert

Erste Schritte

1. Verbinde Werbeplattformen unter Integrationen
2. Öffne KI-Labeling über die Sidebar
3. Labels werden automatisch generiert
4. Filtere und analysiere in der Creatives-App

Überblick

Marketing Angles gruppiert deine Anzeigen in thematische Kategorien — wie „Social Proof", „Dringlichkeit", „Benefit-led", „Problem-Solution" — und zeigt, welche Angles am besten performen. Kombiniert mit KI-Labeling bekommst du eine strategische Sicht auf wirksames Messaging.

Wichtigste Funktionen

• Angle-Klassifikation: KI ordnet Anzeigen automatisch in Angle-Kategorien
• Performance pro Angle: ROAS, CPA, CTR und Conversion Rate je Angle
• Channel × Angle-Matrix: Welche Angles funktionieren wo?
• Trend-Analyse: Wie verändert sich die Wirksamkeit über Zeit?
• Pro-Channel-Unabhängigkeit: Jeder Channel kann seinen dominanten Angle haben — keine Pflicht zur Globalität

So funktioniert's

Marketing Angles analysiert Copy, Visuals und Landingpages mit KI und ordnet jede Anzeige einem oder mehreren Angles zu. Performance-Daten werden pro Angle aggregiert.

Anwendungsfälle

• Creative-Strategie: Doppelt aufs Pferd setzen, das gewinnt
• Channel-Optimierung: Unterschiedliche Messaging-Angles je Plattform
• MMM-Integration: Angle-Performance fließt in Channel-Angle-Analyse ins MMM
• Team-Alignment: Klare, datenbasierte Brief-Direction für Creative-Teams

Erste Schritte

1. Werbeplattformen unter Integrationen verbinden
2. Marketing Angles über die Sidebar öffnen
3. Klassifikationen und Performance-Metriken prüfen
4. Insights für die nächste Creative-Produktion nutzen

Überblick

Asset Studio nutzt deine Performance-Daten, KI-Labels und Marketing-Angle-Insights, um Creative-Briefs zu erstellen. Statt zu raten, was als Nächstes produziert werden soll, bekommst du datenbasierte Empfehlungen für neue Creative-Richtungen — basierend darauf, was tatsächlich funktioniert hat.

Wichtigste Funktionen

• Datengetriebene Briefs: KI generiert Briefs aus deinen Top-Performern
• Performance-Muster: Identifiziert Winning-Patterns aus deiner Creative-Library
• Channel-spezifisch: Briefs zugeschnitten auf Plattformen und Placements
• Angle-Integration: Nutzt Marketing-Angle-Performance für Brief-Empfehlungen
• MMM-Kontext: Konzentriert Briefs auf Kanäle mit dem meisten Headroom

So funktioniert's

Asset Studio analysiert deine Creative-Historie — KI-Labels, Marketing-Angles und Channel-Metriken — und identifiziert, was funktioniert. KI generiert dann detaillierte Briefs, die deine Winning-Elemente mit frischen Richtungen kombinieren.

Anwendungsfälle

• Creative-Produktion: Gib Designern oder Agenturen datengestützte Briefs
• Neue Channel-Launches: Briefs optimiert für eine Plattform, auf die du expandierst
• Performance-Recovery: Bei Creative-Fatigue frische Richtung aus deinen Daten
• Creative-Output skalieren: Systematisiere Ideenfindung anhand von Performance

Erste Schritte

1. Stelle sicher, dass KI-Labeling und Marketing Angles aktiv sind
2. Öffne Asset Studio über die Sidebar
3. Wähle Channel und Ziel
4. Generiere Briefs aus deinen Performance-Daten

Überblick

Asset Score prognostiziert, wie ein Creative performen wird — bevor du Budget einsetzt. Lade ein Bild oder Video hoch; die KI scored es anhand von Mustern aus deiner historischen Creative-Performance.

Wichtigste Funktionen

• Pre-Launch-Scoring: Lade Assets hoch und erhalte einen Performance-Score, bevor sie live gehen
• Performance-Prognose: KI schätzt CTR, Engagement und Conversion-Potenzial
• Element-Analyse: Verstehe, welche Elemente (Farben, Komposition, Text, Gesichter) zum Score beitragen
• Verbesserungs-Vorschläge: KI-Tipps, wie schwache Assets aufgewertet werden können
• Benchmark-Vergleich: Vergleich mit deinem historischen Durchschnitt

So funktioniert's

Asset Score trainiert ein Vorhersagemodell auf deiner historischen Creative-Performance und KI-Labels. Beim Upload analysiert es visuelle und semantische Features und prognostiziert Performance anhand der Muster in deinen Daten.

Anwendungsfälle

• Creative-Screening: Filtere schwache Creatives heraus, bevor Budget reinfließt
• A/B-Test-Priorisierung: Teste die am höchsten gescorten Varianten zuerst
• Agentur-Bewertung: Bewerte Agentur-Lieferungen vor Annahme
• Budget-Optimierung: Spend auf Assets mit höchster prognostizierter Performance fokussieren

Erste Schritte

1. Stelle sicher, dass du genug historische Creative-Daten hast (50+ Assets mit Performance)
2. Aktiviere KI-Labeling, um das Scoring-Modell zu bauen
3. Öffne Asset Score und lade Assets hoch

Überblick

KI-Sichtbarkeit trackt, wie häufig deine Marke in KI-generierten Antworten von ChatGPT, Claude, Gemini und Perplexity auftaucht. Da Konsumenten immer öfter KI-Assistenten zur Produktrecherche nutzen, wird diese Sichtbarkeit zur kritischen Größe.

Wichtigste Funktionen

• Visibility-Score (0–100): Composite-Score, der deine gesamte Präsenz misst
• Mention-Rate: Anteil relevanter Queries, in denen deine Marke erwähnt wird
• Citation-Rate: Wie oft KI-Antworten auf deine Marke verlinken oder sie zitieren
• Sentiment-Analyse: Positiv, neutral oder negativ
• Multi-Provider-Tracking: ChatGPT, Claude, Gemini und Perplexity
• Custom-Prompts: Eigene Queries für Produktkategorien oder Use Cases
• KI-Vorgeschlagene Prompts: KI-Empfehlungen für relevante Prompts
• Score-Verlauf: Tracke Sichtbarkeits-Trends über Zeit

So funktioniert's

Adverfly fragt regelmäßig die großen KI-Plattformen mit Prompts zu Branche und Marke ab. Antworten werden auf Mentions, Citations, Sentiment und Positionierung analysiert. Ergebnisse werden zu Scores aggregiert.

Anwendungsfälle

• Brand-Monitoring: Verstehe, wie KIs deine Marke gegenüber potenziellen Kunden darstellen
• Wettbewerbs-Intelligence: Vergleiche deine KI-Sichtbarkeit mit Konkurrenten
• Content-Strategie: Finde Lücken und schließe sie mit gezieltem Content
• SEO-Evolution: Ergänze klassisches SEO durch AI-Optimization (AIO)

Erste Schritte

1. Öffne KI-Sichtbarkeit über die Sidebar
2. Konfiguriere Marken-Name und relevante Produktkategorien
3. Füge Custom-Prompts hinzu oder nutze KI-Vorschläge
4. Beobachte Visibility-Scores über Zeit

Überblick

Forecasting nutzt KI und statistische Modelle, um künftige Marketing-Performance vorherzusagen. Plane Budgets, setze Ziele und antizipiere saisonale Veränderungen mit konfidenzbasierten Prognosen.

Wichtigste Funktionen

• Umsatz-Forecasts: Vorhersage mit 80 %- und 95 %-Konfidenzintervallen
• Saisonale Decomposition: Berücksichtigt wöchentliche, monatliche und jährliche Saisonalität
• Multi-Channel-Projektionen: Forecasts pro Kanal oder über den gesamten Mix
• Szenario-Modellierung: Teste verschiedene Budget-Szenarien
• Externe Faktoren: Wetter, Trends und Kalender-Events fließen ein
• Genauigkeits-Tracking: Historische Forecast-Accuracy für Vertrauen

So funktioniert's

Forecasting kombiniert Bayessche Zeitreihenmodelle mit deinen historischen Performance-Daten, saisonalen Mustern und externen Signalen (Wetter, Trends, Calendar Events) zu probabilistischen Forecasts mit Konfidenzintervallen.

Anwendungsfälle

• Budget-Planung: Realistische monatliche und quartalsweise Budgets setzen
• Zielsetzung: KPI-Ziele auf statistischer Basis
• Saisonale Vorbereitung: Saisonale Nachfrage-Schwankungen antizipieren
• Risiko-Bewertung: Spannweite möglicher Outcomes verstehen — nicht nur den Erwartungswert

Erste Schritte

1. Stelle 12+ Wochen historische Daten sicher
2. Öffne Forecasting über die Sidebar
3. Wähle Metrik und Zeit-Horizont
4. Sieh dir die Forecasts mit Konfidenzintervallen an

Überblick

Mit Agents konfigurierst du KI-gestützte autonome Agenten, die deine Marketingdaten überwachen, analysieren und Maßnahmen ergreifen. Von Budget-Anpassungen bis Creative-Management — Agenten führen vordefinierte Strategien anhand von Echtzeit-Performance-Signalen aus.

Wichtigste Funktionen

• Agent-Konfiguration: Definiere Ziele, Constraints und erlaubte Aktionen
• Echtzeit-Monitoring: Agenten beobachten kontinuierlich Performance-Signale
• Approval-Workflows: Lege fest, ob Agenten manuell freigegeben werden müssen oder autonom handeln dürfen
• Action-Historie: Vollständiger Audit-Trail jeder Agent-Aktion oder -Empfehlung
• Multi-Agent-Support: Mehrere spezialisierte Agenten parallel betreiben

So funktioniert's

Jeder Agent arbeitet innerhalb klar definierter Grenzen — überwacht bestimmte Metriken, prüft sie gegen Schwellen und führt Aktionen aus oder schlägt sie vor. Du kontrollierst den Autonomiegrad: von rein manuell (Agent schlägt vor, du bestätigst) bis voll autonom innerhalb von Budget-Limits.

Anwendungsfälle

• Budget-Management: Agenten verschieben Budget zwischen Kampagnen anhand der Performance
• Creative-Rotation: Agenten pausieren fatigue-Creatives und aktivieren neue
• Anomalie-Reaktion: Agenten erkennen Anomalien und ergreifen Gegenmaßnahmen
• Skalierung: Agenten finden Skalierungs-Chancen und passen Bids/Budgets an

Erste Schritte

1. Öffne Agents über die Sidebar
2. Erstelle einen neuen Agent mit klarem Ziel
3. Definiere erlaubte Aktionen und Constraints
4. Setze den Approval-Workflow (manuell oder autonom)
5. Aktiviere den Agent und beobachte seine Aktionen

Überblick

Mit Umfragen erstellst du Post-Purchase- und On-Site-Surveys für direktes Kundenfeedback. Frage Kunden, wie sie deine Marke entdeckt haben, was den Kauf beeinflusst hat oder wie ihre Erfahrung war — alles via Adverfly-Pixel erfasst.

Wichtigste Funktionen

• Survey-Builder: Erstelle Umfragen mit verschiedenen Frage-Typen (Single, Multiple, Freitext)
• Post-Purchase-Surveys: Trigger nach einer Conversion (z. B. „Wie hast du von uns erfahren?")
• On-Site-Surveys: Konfigurierbare Trigger auf der Website
• Antwort-Analytics: Charts und Breakdowns
• Attributions-Anreicherung: „Wie hast du von uns erfahren?"-Antworten reichern Attribution an
• Customer-ID-Linking: Verknüpfe Antworten mit Profilen und Transaktionen

So funktioniert's

Surveys werden via Adverfly-Pixel (v2) eingebettet. Bei Trigger erscheinen sie als unaufdringliches Widget. Antworten werden als Pixel-Events erfasst und mit Marketing-Daten verknüpft — Korrelation mit Akquisitions-Channels und Kampagnen-Performance möglich.

Anwendungsfälle

• Attributions-Surveys: „Wie hast du von uns erfahren?" für Self-Reported-Daten
• NPS/Zufriedenheit: Nach dem Kauf
• Produkt-Feedback: Zu spezifischen Produkten oder Erlebnissen
• Dark-Social-Attribution: Erfasse Channels wie Podcasts, Word-of-Mouth, Influencer-Mentions, die Analytics nicht zeigen

Erste Schritte

1. Öffne Umfragen über die Sidebar
2. Erstelle eine neue Umfrage mit deinen Fragen
3. Konfiguriere Trigger (Post-Purchase, On-Page etc.)
4. Die Umfrage wird automatisch via Pixel deployed
5. Beobachte Antworten im Analytics-Dashboard

Überblick

Die Influencer-App hilft dir, Influencer-Partnerschaften zu managen und ihre Performance neben deinen bezahlten Kanälen zu tracken. Vergib einzigartige Tracking-Links, miss Conversions und berechne den echten ROI jeder Kollaboration.

Wichtigste Funktionen

• Influencer-Profile: Verwalte deinen Influencer-Pool mit Kontakten, Plattformen und Kollaborations-Historie
• Tracking-Links: Einzigartige UTM-getaggte Links pro Influencer
• Performance-Tracking: Impressions, Klicks, Conversions und Umsatz pro Influencer
• ROI-Berechnung: Vergleich Influencer-Kosten vs. erzeugter Umsatz
• Cross-Channel-Integration: Influencer-Performance neben bezahlten Kanälen in Insights

So funktioniert's

Jeder Influencer erhält einen einzigartigen Tracking-Link mit UTM-Parametern. Klicken Kunden den Link und konvertieren, erfasst der Adverfly-Pixel die Attribution. Performance-Metriken werden pro Influencer aggregiert.

Anwendungsfälle

• Kampagnen-Tracking: Genauen ROI jeder Kollaboration messen
• Partner-Auswahl: Top-Performer im Pool identifizieren
• Budget-Allokation: Wieviel ins Influencer-Marketing vs. Paid?
• Attribution: Influencer-getriebene Conversions, die sonst Direct/Organic zugeschrieben würden

Erste Schritte

1. Öffne Influencer über die Sidebar
2. Lege deine Partner an
3. Erzeuge einzigartige Tracking-Links pro Kollaboration
4. Teile Links und tracke Performance

Überblick

Die News-App aggregiert branchenrelevante Nachrichten aus globalen Quellen und korreliert sie mit deiner Marketing-Performance. Verstehe, wie externe Ereignisse — Wettbewerber-Launches, Branchen-Shifts, Markttrends — dein Geschäft beeinflussen.

Wichtigste Funktionen

• Branchen-Newsfeed: Kuratierte Artikel passend zu deiner Branche
• Event-Timeline: News neben Performance-Daten auf einer Timeline
• Impact-Korrelation: Wie hängen Events mit Performance-Veränderungen zusammen?
• MMM-Integration: News fließt als externer Faktor ins MMM
• Custom-Filter: Filter nach Thema, Quelle, Sentiment oder Relevanz

So funktioniert's

Adverfly zieht News aus globalen Quellen (GDELT), gefiltert nach Branche und Keywords. News-Events werden als Zeitreihen gespeichert und neben deinen Marketing-Metriken angezeigt — du kannst Korrelationen zwischen externen Events und Performance-Verschiebungen erkennen.

Anwendungsfälle

• Kontext für Performance-Wechsel: Erkläre Spikes/Drops mit relevanten News
• Wettbewerbs-Monitoring: Tracke Wettbewerber-News und Marktanteile
• Saisonale Awareness: Bleibe vor wichtigen Events
• MMM-Genauigkeit: Verbessere Modelle durch Berücksichtigung externer News

Erste Schritte

1. Konfiguriere deine Branche in den Workspace-Einstellungen
2. Öffne News über die Sidebar
3. Browse Branchen-News und korreliere mit deinen Daten

Überblick

Mit Loyalty erstellst und managst du Kunden-Loyalty-Programme direkt in Adverfly. Designe Punkte-Systeme, Membership-Tiers und Reward-Strukturen, um Retention und Lifetime Value zu erhöhen.

Wichtigste Funktionen

• Punkte-System: Punkte für Käufe, Referrals, Reviews und eigene Aktionen
• Tiered Membership: Tiers (Bronze, Silber, Gold, Platin) mit eskalierenden Vorteilen
• Reward-Katalog: Definiere einlösbare Rewards
• Loyalty-Analytics: Tracke Anmeldungen, Punkte-Nutzung, Tier-Verteilung und ROI
• LTV-Integration: Korreliere Loyalty-Mitgliedschaft mit Customer Lifetime Value

So funktioniert's

Das Loyalty-Programm integriert sich mit deinem Adverfly-Pixel und trackt qualifizierende Aktionen (Käufe, Referrals) automatisch. Punkte werden gemäß deiner Regeln vergeben, Kunden steigen anhand ihrer Aktivität in den Tiers auf.

Anwendungsfälle

• Retention: Erhöhe Wiederkauf-Raten mit einem überzeugenden Programm
• Customer Value: Belohne wertvolle Verhaltensweisen wie Referrals und Reviews
• Wettbewerbsvorteil: Differenzierung durch ein Programm, das Kunden bindet
• Datenanreicherung: Reichere Profile für bessere Segmentierung an

Erste Schritte

1. Öffne Loyalty über die Sidebar
2. Konfiguriere Punkte-Struktur und Earning-Regeln
3. Definiere Tiers und Vorteile
4. Erstelle den Reward-Katalog
5. Lance das Programm

Überblick

Integrationen ist dein zentraler Hub, um Werbeplattformen, Analytics-Tools und Datenquellen mit Adverfly zu verbinden. Ein Setup-Prozess bringt all deine Marketing-Daten in ein einziges Dashboard.

Unterstützte Plattformen

Werbeplattformen

• Meta (Facebook & Instagram Ads)
• Google Ads (Search, Display, Shopping, YouTube, PMax)
• TikTok Ads
• Snapchat Ads
• Pinterest Ads
• Microsoft/Bing Ads
• Spotify Ads
• Taboola
• Outbrain

KI-Sichtbarkeit

• Perplexity (API-Key-Authentifizierung)

Sonstiges

• Custom-Channels (manueller Datenimport)

Wichtigste Funktionen

• OAuth-Verbindung: Sichere One-Click-Verbindung via OAuth
• API-Key-Auth: Manche Integrationen (z. B. Perplexity) nutzen API-Keys statt OAuth
• Daten-Sync: Automatischer Daily-Sync aller verbundenen Plattformen
• Connection-Health: Überwacht Verbindungs-Status und alarmiert bei Sync-Problemen
• Multi-Account: Mehrere Ad-Accounts derselben Plattform verbinden
• Custom-Channels: Daten von nicht nativ unterstützten Plattformen importieren

So funktioniert's

Beim Verbinden einer Plattform nutzt Adverfly OAuth (oder API-Key), um sicher auf deine Account-Daten zuzugreifen. Daily-Sync-Jobs ziehen Performance-Metriken (Spend, Impressions, Clicks, Conversions), Kampagnen-Strukturen und Creative-Assets in den Workspace.

Erste Schritte

1. Öffne Integrationen über die Sidebar
2. Klicke auf die zu verbindende Plattform
3. Autorisiere Adverfly via OAuth (oder API-Key)
4. Wähle die Ad-Accounts, die importiert werden sollen
5. Sync startet automatisch

Überblick

Data Bridge ist ein One-Click-CAPI-Sync (Conversions API), der Conversion-Events zurück an Werbeplattformen sendet. Das verbessert die Optimierung der Plattformen mit reichhaltigeren, server-seitigen Conversion-Daten.

Unterstützte Plattformen

Wichtigste Funktionen

• One-Click-Setup: Server-seitiges Event-Forwarding mit einem Toggle aktivieren
• Event-Deduplizierung: Verhindert Doppelzählung mit Browser-Pixeln
• Batched Sync: Events alle 15 Min., plus täglicher End-of-Day-Sync
• Click-ID-Matching: Erfasst und matcht Plattform-Click-IDs (fbclid, gclid, ttclid, msclkid etc.) automatisch
• Delivery-Status: Monitoring von Auslieferungsraten und Fehler-Logs pro Plattform

So funktioniert's

Bei aktivem Data Bridge erfasst Adverfly Conversion-Events über den Tracking-Pixel und leitet sie server-seitig via Conversions-API der Plattformen weiter. Das umgeht Browser-Beschränkungen (Adblocker, Cookie-Restriktionen) und steigert die Match-Raten.

Anwendungsfälle

• Bessere Attribution: Reichere Conversion-Daten für die Plattform-Optimierung
• Höhere Match-Raten: Server-seitige Events erreichen mehr User-Matches
• Adblocker-Recovery: Erfasse Events, die der Browser-Pixel verliert
• Privacy-Compliance: Mehr Kontrolle über den Datenfluss

Erste Schritte

1. Öffne Workspace-Einstellungen > Data Bridge
2. Toggle die gewünschten Plattformen
3. Hinterlege Credentials (Pixel-ID, Pixel-Code etc.)
4. Conversions starten den Sync innerhalb 15 Minuten

Überblick

Mit Daten-Exporten erzeugst du API-Anmeldedaten, um auf deine Adverfly-Daten programmatisch zuzugreifen. Erstelle API-Keys, verwalte Zugänge und nutze die eingebaute Doku, um Events, Sessions, Conversions und Ad-Performance via REST-API abzufragen.

Wichtigste Funktionen

• API-Key-Management: API-Keys erstellen, benennen, widerrufen
• Client-Secret-Sicherheit: Client-Secrets werden nur einmal beim Erstellen gezeigt — sofort kopieren oder herunterladen
• Eingebaute API-Docs: Verfügbare Endpunkte, Parameter und Beispiel-Requests direkt in der App
• Mehrere Keys: Mehrere Keys für unterschiedliche Use Cases oder Team-Mitglieder

Verfügbare API-Endpunkte

Alle Endpunkte nutzen die Base-URL https://api.adverfly.com mit Header-Authentifizierung:

Authentifizierung

Jede Anfrage benötigt zwei Header:

• x-api-key — Dein API-Key
• client-secret — Dein Client-Secret

Häufige Parameter

So funktioniert's

Beim Erstellen eines API-Keys erzeugt Adverfly ein Schlüsselpaar (API-Key + Client-Secret). Der Key erbt deine Workspace-Berechtigungen. Nutze die Credentials in Skripten, Pipelines oder BI-Tools.

Anwendungsfälle

• Daten-Pipelines: Daten in dein Warehouse oder BI-Tool ziehen
• Eigene Dashboards: Custom-Visualisierungen mit deinen Tools
• Automatisiertes Reporting: Skripte planen, die Daten ziehen und formatieren
• Drittanbieter-Integrationen: Adverfly-Daten an nicht nativ unterstützte Tools anbinden

Erste Schritte

1. Öffne Daten-Exporte über die Sidebar
2. Klicke API-Key erstellen
3. Benenne deinen Key und bestätige
4. Kopiere oder lade das Client-Secret sofort (wird nicht erneut gezeigt)
5. Verwende API-Key und Client-Secret in deinen HTTP-Requests

Überblick

Custom Reports gibt dir volle Flexibilität, um eigene Queries und Visualisierungen auf deinen Marketing-Daten zu bauen. Wähle Metriken, definiere Formeln, wähle Visualisierungstypen und speichere Reports zur Wiederverwendung.

Wichtigste Funktionen

• Schema-getriebener Builder: Verfügbare Metriken und Dimensionen aus strukturiertem Schema
• Custom-Formeln: Berechnete Metriken via Formeln (z. B. eigene ROAS-Definitionen)
• Visualisierungs-Picker: Tabellen, Bar-, Line-, Pie-Charts und mehr
• KI-Report-Chat: Beschreibe in natürlicher Sprache, was du sehen willst — KI baut den Report
• Speichern & Wiederverwenden: Reports speichern und mit neuen Datumsbereichen erneut laufen lassen
• Dynamic Rendering: Reports updaten in Echtzeit

So funktioniert's

Der Report-Builder verbindet sich mit deinem Adverfly-Data-Warehouse. Wähle Dimensionen (Kampagne, Channel, Datum), Metriken (Spend, Umsatz, Conversions) und optional eigene Formeln. Wähle einen Visualisierungstyp — der Report rendert sofort.

Anwendungsfälle

• Eigene KPIs: Tracke nicht-Standard-Metriken
• Ad-hoc-Analyse: Beantworte einmalige Fragen ohne Export
• Executive-Dashboards: Fokussierte Reports für Leadership
• KI-Queries: Frage „Zeig mir ROAS pro Channel der letzten 30 Tage" — und erhalte sofort einen Report

Erste Schritte

1. Öffne Custom Reports über die Sidebar
2. Klicke „Neuen Report erstellen"
3. Wähle Metriken, Dimensionen und Visualisierungstyp
4. Oder nutze Report-Chat in natürlicher Sprache
5. Speichere den Report für später

Überblick

Mit dem UTM-Builder erstellst du sauber getaggte Tracking-URLs mit UTM- und Adverfly-spezifischen Parametern. Bauen, testen, validieren — bevor du sie teilst. So bleiben deine Daten von Anfang an clean.

Wichtigste Funktionen

• URL-Builder: UTM-Parameter (Source, Medium, Campaign, Content, Term) per Visual Form
• Adverfly-Parameter: Adverfly-spezifische Tracking-Parameter
• URL-Preview: Generierte URL in Echtzeit
• Validierung: Automatische Prüfung der Werte und URL-Struktur
• Simulator: Tracking-URL testen, um sicherzustellen, dass der Pixel die Parameter erfasst
• Copy & Share: One-Click-Kopie

UTM-Parameter

Anwendungsfälle

• Influencer-Links: Eindeutige Tracking-URLs pro Partner
• E-Mail-Kampagnen: Tagging in Newslettern für genaue Attribution
• Organisches Social: Klicks aus organischen Posts tracken
• QR-Codes: Trackbare URLs für Offline-zu-Online

Erste Schritte

1. Öffne UTM-Builder über die Sidebar
2. Gib die Ziel-URL ein
3. Fülle UTM-Parameter aus
4. Kopiere die generierte URL und nutze sie in Kampagnen
5. Teste mit dem Simulator

Überblick

Die Bibliothek ist dein zentrales Medien-Repository in Adverfly. Lade Bilder, Videos und Dokumente hoch, die du in Asset Studio, KI-Labeling und Agents verwendest. Alle Assets liegen sicher und sind organisiert zugänglich.

Wichtigste Funktionen

• Datei-Upload: Drag-&-Drop oder Datei-Picker für Bilder, Videos und Dokumente
• Asset-Organisation: Browsen und Suche
• Preview: Vollansicht von Bildern und Videos
• Cross-Feature-Integration: Assets aus der Bibliothek stehen in Asset Studio, Agents und mehr bereit
• Sichere Speicherung: Dateien in AWS S3

Unterstützte Formate

• Bilder: JPG, PNG, WebP, GIF, SVG
• Videos: MP4, MOV, WebM
• Dokumente: PDF, CSV

Anwendungsfälle

• Creative-Assets: Speichere Werbe-Creatives für KI-Analyse und Scoring
• Brand Guidelines: Lade Brand-Assets hoch, auf die KI-Agenten zurückgreifen
• Report-Assets: Charts, Screenshots und Visuals für Custom Reports
• Team-Sharing: Medien teamweit teilen

Erste Schritte

1. Öffne die Bibliothek über die Sidebar
2. Lade Dateien per Drag-&-Drop oder Upload-Button
3. Browse und durchsuche deine Asset-Bibliothek
4. Verwende Assets in anderen Features wie Asset Studio oder Agents

Überblick

Das Health Center ist dein System-Monitoring-Dashboard. Es trackt den Status aller Datenverbindungen, des Pixel-Trackings und deiner Integrationen — und alarmiert bei Problemen, die deine Datenqualität beeinträchtigen könnten.

Wichtigste Funktionen

• Verbindungs-Status: Auf einen Blick alle Plattform-Sync-Stati
• Pixel-Health: Überwacht, ob der Tracking-Pixel korrekt feuert
• Daten-Frische: Wann wurde welche Quelle zuletzt synchronisiert?
• Fehler-Logs: Detaillierte Logs bei Sync-Fehlern oder Verbindungs-Problemen
• Automatische Alerts: Benachrichtigung, wenn Verbindungen brechen oder Daten veralten
• Lösungs-Anleitungen: Schritt-für-Schritt-Anweisungen für gängige Probleme

So funktioniert's

Das Health Center überwacht kontinuierlich deine Datenpipeline — vom Pixel-Tracking auf der Website über die Daten-Ingestion bis zu Plattform-API-Verbindungen. Beim Auftreten von Problemen werden sie mit Kontext und Lösungsvorschlägen markiert.

Überwachte Komponenten

• Plattform-Verbindungen: OAuth-Token-Gültigkeit, API-Rate-Limits, Sync-Status
• Pixel-Tracking: Event-Feuerrate, Fehlerrate, letzter Event-Zeitstempel
• Daten-Pipeline: Ingestion-Latenz, Verarbeitungsfehler, Vollständigkeit
• Integrations-Health: Status von Drittanbieter-Verbindungen

Anwendungsfälle

• Proaktives Monitoring: Datenprobleme erkennen, bevor sie Analytics beeinträchtigen
• Troubleshooting: Schnell diagnostizieren, warum Metriken falsch wirken
• Onboarding-Verifikation: Sicherstellen, dass nach Setup alles läuft
• Team-Sichtbarkeit: Geteilte Sicht auf System-Health

Erste Schritte

1. Öffne das Health Center über die Sidebar
2. Prüfe den Status aller Plattformen
3. Bearbeite markierte Probleme mit den Lösungs-Anleitungen
4. Konfiguriere Alert-Benachrichtigungen für dein Team

Überblick

Automatisierungen liefert eine vollständige Übersicht über alle System-Schedules, Background-Tasks und Agent-Automatisierungen in deinem Workspace. Tasks an-/abschalten, Schedules konfigurieren und manuelle Runs auslösen.

Wichtigste Funktionen

• Konfigurierbare Schedules: Tasks ein-/ausschalten und Laufzeiten setzen
• Manuelle Trigger: Jeden Schedule-Task on-demand starten
• Agent-Scheduling: Agenten mit eigenem System-Prompt und täglicher Laufzeit
• Background-Übersicht: Alle Background-Tasks und Schedules
• Letzter Run: Wann lief der Task zuletzt — und mit welchem Status?

Konfigurierbare Schedules

Diese Tasks sind togglebar, planbar und manuell triggerbar:

Background-Tasks

Diese laufen automatisch und sind nur einsehbar:

• Daten-Sync: API-Extraction, Asset-Extraction, Event-Dispatch, Backfill
• Kontext-Daten: Wetter, Google Trends, News & Events, Calendar Events, Makro-Ökonomie

Agent-Automatisierungen

Konfiguriere KI-Agenten mit täglicher Laufzeit und individuellem System-Prompt. Jeder Agent kann einzeln getoggelt und mit eigener Uhrzeit versehen werden.

KI- & Background-Einstellungen

Weitere Toggles in den Workspace-Einstellungen > KI:

• Auto-Label Creatives (alle 15 Min.)
• Auto-Generate Marketing Angles (alle 15 Min.)
• Tägliche Empfehlungen (täglich 08:00)
• KI-Kategorien (alle 3 Std.)
• Event-Dispatch (immer aktiv)
• MMM-Datenexport (täglich 05:00)

Erste Schritte

1. Öffne Automatisierungen über die Sidebar
2. Sieh dir die Liste der Schedules und ihren Status an
3. Toggle Tasks nach Bedarf
4. Nutze manuelle Trigger für On-demand-Runs

Überblick

MCP Tools lässt dich jeden Model Context Protocol-Server (CRM, Warehouse, internes API) an Adverfly anbinden. Sobald verbunden, stehen die Tools des Servers den Adverfly-KI-Agenten zusätzlich zu den eingebauten zur Verfügung.

Die harte Regel: jeder MCP-Tool-Call landet in der Freigabe-Queue. Nichts läuft auf deinen Systemen, bevor ein Mensch auf „Freigeben" klickt. Keine Ausnahmen — Read-Tools, Write-Tools und nebenwirkungsfreie Abfragen wandern alle gleich in die Queue.

So funktioniert's

1. Verbinde einen Server in der MCP-App. Adverfly testet ihn (initialize + tools/list) und zeigt die gefundenen Tools.
2. Agent entscheidet, ein Tool zu nutzen — in einem Chat oder Scheduled Run. Statt deinen Server zu callen, legt Adverfly eine Zeile in der Freigabe-Queue an und teilt dem Agenten mit: „queued — warte auf den User."
3. Du gibst frei oder lehnst ab in der MCP-App. Bei Freigabe callt Adverfly deinen Server, fängt die Antwort ein und markiert den Eintrag als executed.
4. Historie zeigt jeden Call mit Status, Zeitstempel und Freigeber.

Mit dem eingebauten Simulator testen

Adverfly liefert einen Fake-Meta-MCP-Server mit, mit dem du den End-to-End-Flow testen kannst, bevor du dein echtes CRM anschließt. 5 simulierte Tools (list_campaigns, pause_campaign, set_daily_budget etc.) mit In-Memory-State.

Endpoint: https://www.adverfly.com/api/mcp-simulator/meta

Verbinden:

1. MCP-App öffnen → MCP-Server hinzufügen
2. Name: Meta Simulator
3. Endpoint-URL: https://www.adverfly.com/api/mcp-simulator/meta
4. Auth-Token: leer lassen
5. Verbinden — du solltest 5 erkannte Tools sehen

Aktion triggern:

• Cortex-Chat öffnen und fragen: „Pausiere Kampagne camp_001 auf Meta"
• Der Agent queued den Call — schau in den „Wartet auf Freigabe"-Bereich der MCP-App
• Freigeben — Adverfly trifft jetzt den Simulator

Verifizieren:

• Gleiche URL im Browser öffnen (GET) → JSON-Dump mit Kampagnen-State und letzten Logs
• camp_001.status ist jetzt PAUSED und es gibt einen Log-Eintrag

Der Simulator-State liegt im Speicher und wird bei Cold Start zurückgesetzt. Für Smoke-Tests okay, nicht für irgendwas, das du behalten willst.

Advanced: Simulator ohne Connect testen

Wenn du den Simulator-Endpoint prüfen willst, ohne durch die Adverfly-UI zu gehen:

Direkt per curl — Tools listen ohne Adverfly:

curl -X POST https://www.adverfly.com/api/mcp-simulator/meta \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"tools/list"}'

Dann ein Tool direkt callen:

curl -X POST https://www.adverfly.com/api/mcp-simulator/meta \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{"jsonrpc":"2.0","id":2,"method":"tools/call","params":{"name":"pause_campaign","arguments":{"campaign_id":"camp_001"}}}'

URL im Browser neu öffnen — geupdateter campaigns-State und neuer Log-Eintrag sind drin.

Gegen lokalen Adverfly-Dev-Server mit ngrok testen — wenn du einen eigenen MCP-Server auf dem Laptop baust und Adverfly dahin reichen soll:

ngrok http 3000     # macht deinen lokalen Server public

Die ausgegebene https://<id>.ngrok.io/<path>-URL im MCP-Add-Dialog eintragen. Das Adverfly-Backend-Lambda trifft deinen Laptop durch den Tunnel.

Eigenen Server anbinden

Dein MCP-Server muss JSON-RPC 2.0 über HTTP sprechen und mindestens implementieren:

• initialize — gibt protocolVersion und serverInfo zurück
• tools/list — gibt den Tool-Katalog zurück
• tools/call — führt ein Tool per Name und Argumenten aus

Authentifizierung läuft per Bearer-Token, gesetzt beim Verbinden. Adverfly verschlüsselt den Token at-rest.

Wenn dein bestehender MCP nur stdio kann (die offiziellen Reference-Server sind stdio), pack einen Bridge davor (mcp-proxy, supergateway), der HTTP rausgibt.

Erste Schritte

1. MCP Tools über die Sidebar öffnen (unter Aktivieren)
2. Erst den Meta-Simulator anschließen, um den Flow zu prüfen
3. Dann den echten Server verbinden
4. Eine Agent-Aktion auslösen und aus der Queue freigeben

Überblick

Cortex ist das zentrale Command Center von Adverfly. Es führt deine Apps, Insights, Empfehlungen und den System-Status zu einer einzigen, intelligenten Übersicht zusammen.

Wichtigste Funktionen

• Vereintes Dashboard: Highlights aus allen aktiven Apps an einem Ort
• KI-gestützte Insights: Cortex hebt die wichtigsten Erkenntnisse hervor
• Schnell-Aktionen: Standard-Tasks ohne App-Wechsel ausführen
• System-Übersicht: Health und Status aller verbundenen Systeme
• Smart-Navigation: Schnellsprung zu jeder App
• Prioritäts-Queue: Empfehlungen und Aktionen nach Impact und Dringlichkeit sortiert

So funktioniert's

Cortex aggregiert Signale aus jeder App im Workspace — Performance-Daten aus Insights, Empfehlungen aus der KI-Engine, System-Status aus dem Health-Center und Alerts aus dem Monitoring — und präsentiert das Wichtigste priorisiert und handlungsbereit.

Anwendungsfälle

• Morning-Briefing: Starte den Tag mit Cortex und allen wichtigen Punkten
• Schnelle Entscheidungen: Reagiere auf High-Priority-Empfehlungen ohne Kontextwechsel
• Team-Koordination: Cortex als geteilte Operativ-Sicht fürs Marketing-Team
• System-Aufsicht: Alle automatisierten Prozesse von einem Screen aus überwachen

Erste Schritte

1. Navigiere via Sidebar zu Cortex
2. Prüfe die priorisierten Insights und Empfehlungen
3. Nutze Schnell-Aktionen für High-Priority-Items
4. Wechsle für Tiefenanalyse in einzelne Apps