Predictive · ROAS
ROAS in 7 Tagen.
Was Predictive-ROAS macht
ML-Modell auf 90 bis 180 Tage Account-Daten trainiert sagt voraus, wie ROAS in den nächsten 7 Tagen verlaufen wird. Bei Drift-Vorhersage triggert es Alerts. Pacing-Entscheidungen werden präemptiv, nicht reaktiv.
01
7 Tage
Vorhersage-Window
02
70-85%
Genauigkeit
03
Präemptiv
Pacing-Modus
Setup-Voraussetzungen
- 90 bis 180 Tage saubere Account-Daten
- BigQuery oder vergleichbare Daten-Pipeline
- ML-Modell (XGBoost, LightGBM, oder pre-trained)
- Drift-Detection-Layer für Modell-Validität
- Alert-Pipeline für Anomalien
Beispiel
High-Spend-Konto hat Predictive-Modell aufgesetzt, Drift-Alerts vor ROAS-Drop in 4 von 6 Cases erkannt. Pacing-Adjustments präemptiv, ROAS-Stabilität gestiegen.
Wann es nicht funktioniert
Bei kleinen Konten unter 30k €/Monat (zu wenig Daten). Bei stark saisonalen Brands (Modell hat Saison-Bias). Bei Brand-Launches (kein Trainings-Daten). Predictive ist Skalierungs-Tool, nicht Startup-Tool.
„Predictive ist nicht Magic, es ist Statistik. Mit Daten-Foundation ist es Hebel.”