Average Position — Was ist das?
Die Average Position war eine Google Ads Metrik, die die durchschnittliche Anzeigenposition auf der Suchergebnisseite anzeigte (1-4 oberhalb, 5+ unterhalb der organischen Ergebnisse). Sie wurde 2019 durch aussagekräftigere Impression Share Metriken ersetzt, da sie oft irreführende Rückschlüsse auf die tatsächliche Sichtbarkeit zuließ.
Ausführliche Erklärung
Die Average Position war von den Anfängen von Google AdWords bis September 2019 eine der zentralsten Leistungskennzahlen für Werbetreibende und Agenturen im DACH-Markt. Diese Metrik zeigte den numerischen Durchschnittswert der Position an, auf der deine Anzeige in den Suchergebnissen erschien. Ein Wert von 1,0 bedeutete die absolut oberste Position, während 2,5 anzeigte, dass deine Anzeige durchschnittlich zwischen Position 2 und 3 stand.
Das Verständnis der Average Position war deshalb so wichtig, weil sie direkten Einfluss auf zentrale Performance-Metriken hatte. Anzeigen auf Position 1 erhielten typischerweise 30-40% mehr Klicks als solche auf Position 3 oder 4. Im deutschsprachigen Raum war dieser Effekt besonders ausgeprägt, da Nutzer hier tendenziell konservativer im Klickverhalten sind und stärker auf die ersten Positionen vertrauen.
Die Positionslogik folgte einem klaren System: Positionen 1-4 wurden normalerweise oberhalb der organischen Suchergebnisse angezeigt ("Above the fold"), während Positionen ab 5 meist unterhalb der organischen Ergebnisse oder auf Folgeseiten erschienen. Für Werbetreibende bedeutete dies konkret: Eine Average Position von 1,0-2,5 garantierte hohe Sichtbarkeit, 2,5-4,0 war akzeptabel, und alles darüber führte zu drastisch sinkenden Klickraten.
Doch genau hier lag das fundamentale Problem der Average Position: Sie war oft irreführend. Eine Anzeige konnte beispielsweise eine Average Position von 1,8 aufweisen, aber trotzdem nur selten tatsächlich ganz oben stehen. Dies passierte, wenn die Anzeige manchmal auf Position 1, manchmal auf Position 3 und gelegentlich gar nicht erschien. Der Durchschnitt suggeriierte eine konsistente Position zwischen 1 und 2, obwohl die tatsächliche Sichtbarkeit stark schwankte.
Ein weiteres Problem war die mangelnde Differenzierung zwischen verschiedenen Suchkontexten. Eine Position 1 bei der Suche "Nike Schuhe" auf einem Desktop-Computer in München unterschied sich erheblich von Position 1 bei derselben Suche auf einem Smartphone in Wien zu einer anderen Tageszeit. Die Average Position machte diese wichtigen Nuancen unsichtbar.
Google erkannte diese Schwächen und führte 2018 zunächst ergänzende Metriken ein, bevor die Average Position im September 2019 komplett abgeschafft wurde. Die Ersatzmetriken "Search Impression Share (Top)" und "Search Impression Share (Absolute Top)" bieten deutlich präzisere Einblicke in die tatsächliche Anzeigen-Performance.
"Search Top IS" zeigt den Prozentsatz der Impressions an, bei denen deine Anzeige in den obersten Positionen (typischerweise 1-4) erschien. "Search Absolute Top IS" gibt an, wie oft deine Anzeige tatsächlich die allererste Position erreichte. Diese Metriken eliminieren die Verwirrung der durchschnittlichen Positionierung und zeigen konkret, wie oft deine Anzeigen in den wertvollsten Bereichen der Suchergebnisse sichtbar waren.
Für DACH-Marketer brachte dieser Wechsel zunächst Verwirrung mit sich, da jahrelang etablierte Optimierungsstrategien überdacht werden mussten. Viele Agenturen hatten ihre Reporting-Dashboards und KPI-Strukturen um die Average Position aufgebaut. Der Übergang zu Impression Share Metriken erforderte nicht nur technische Anpassungen, sondern auch ein Umdenken bei der Kampagnenoptimierung und Kundenkommunikation.
Praxis-Beispiel aus dem DACH-Markt
Ein Schweizer Online-Shop für Sportausrüstung betrieb eine Google Ads Kampagne für das Keyword "Laufschuhe Damen" mit einem monatlichen Budget von 8.000 CHF. Die Average Position zeigte konstant 1,4 an, was auf eine sehr gute Positionierung hindeutete. Der Kampagnenmanager war zufrieden und meldete dem Kunden hervorragende Sichtbarkeit.
Bei genauerer Analyse mit den neuen Impression Share Metriken stellte sich jedoch ein anderes Bild dar: Der "Search Absolute Top IS" lag nur bei 15%, während der "Search Top IS" bei 45% stand. Das bedeutete, dass die Anzeigen nur in 15% der Fälle tatsächlich die erste Position erreichten und in 55% der Fälle sogar unterhalb der Top-4-Positionen landeten.
Die scheinbar gute Average Position von 1,4 entstand durch einen Mittelwert aus wenigen sehr hohen Positionen (1-2) und vielen niedrigen Positionen (5-8). In der Realität konkurrierten drei große Sportartikelhändler aggressiv um dieselben Keywords, was zu stark schwankenden Auktionspreisen führte. Wenn das Budget des Schweizer Shops erschöpft war, erschienen die Anzeigen gar nicht mehr, was die Average Position künstlich nach oben verzerrte.
Nach der Umstellung auf Impression Share Metriken optimierte der Shop seine Strategie: Anstatt auf eine niedrige Average Position zu fokussieren, setzte er das Ziel "Search Top IS" von mindestens 70% für die wichtigsten Keywords. Durch Anpassung der Gebotsstrategien und Budgetverteilung konnte der "Search Top IS" von 45% auf 72% gesteigert werden. Gleichzeitig stieg der "Search Absolute Top IS" auf 28%.
Das Ergebnis nach drei Monaten: Die Klickrate stieg von 3,2% auf 4,7%, die Conversions erhöhten sich um 34% und der ROAS verbesserte sich von 4,2 auf 5,8. Der Shop investierte zwar 1.200 CHF mehr pro Monat, erzielte aber 6.800 CHF zusätzlichen Umsatz. Die neue Metrik ermöglichte eine präzisere Optimierung auf tatsächliche Sichtbarkeit statt auf irreführende Durchschnittswerte.
Schritt-für-Schritt Anleitung
Historische Average Position Daten analysieren
Falls du noch alte Berichte oder Datenexporte mit Average Position besitzt, analysiere diese im Kontext der damaligen Performance. Gehe in Google Ads zu "Berichte" und erstelle einen benutzerdefinierten Bericht für den Zeitraum vor September 2019. Achte auf Korrelationen zwischen Average Position und tatsächlichen Geschäftsergebnissen wie Conversions oder ROAS. Dokumentiere, bei welchen Average Position Werten deine Kampagnen die beste Performance erzielten. Diese historische Analyse hilft dir, die neuen Impression Share Metriken richtig zu interpretieren und realistische Ziele zu setzen.
Impression Share Metriken in Berichte integrieren
Navigiere zu "Kampagnen" oder "Anzeigengruppen" und klicke auf "Spalten" > "Spalten anpassen". Unter "Wettbewerbsmetriken" findest du "Impr. Anteil (Suche) Oben" und "Impr. Anteil (Suche) ganz oben". Füge beide Metriken zu deinen Standard-Berichten hinzu. Erstelle zusätzlich einen separaten Bericht, der diese Metriken mit Performance-Daten wie CTR, Conversion Rate und ROAS kombiniert. So erkennst du Zusammenhänge zwischen Anzeigenposition und Geschäftserfolg deutlich präziser als mit der alten Average Position.
Zielwerte für Impression Share definieren
Basierend auf deiner Branche und deinen Geschäftszielen definiere realistische Zielwerte für beide Impression Share Metriken. Für Brand-Kampagnen solltest du "Search Absolute Top IS" von 80-95% anstreben, da Konkurrenten oft auf deine Markenbegriffe bieten. Bei generischen Keywords im B2B-Bereich sind 60-75% "Search Top IS" oft ausreichend, während im E-Commerce 70-85% empfehlenswert sind. Berücksichtige dabei dein verfügbares Budget und die Wettbewerbsintensität in deinem Markt. Diese Ziele bilden die Grundlage für deine Optimierungsmaßnahmen.
Gebotsstrategien entsprechend anpassen
Wechsle von manuellen Gebotsstrategien, die auf Average Position optimiert waren, zu Smart Bidding Strategien, die auf Geschäftsziele ausgerichtet sind. "Target Impression Share" ist die direkteste Alternative, mit der du gezielt auf bestimmte Impression Share Werte optimieren kannst. Alternativ nutze "Target CPA" oder "Target ROAS" für ergebnisorientierte Optimierung. Konfiguriere diese Strategien in "Einstellungen" > "Gebotsstrategie" und überwache die ersten 2-3 Wochen genau, da sich die Performance zunächst stabilisieren muss.
Monitoring und kontinuierliche Optimierung einrichten
Erstelle automatisierte Berichte, die wöchentlich deine Impression Share Metriken überwachen. Nutze Google Ads Scripts oder Tools wie Google Looker Studio, um Alerts zu konfigurieren, wenn deine Zielwerte unterschritten werden. Analysiere monatlich die Korrelation zwischen Impression Share und Business-KPIs. Achte besonders auf "Budget Lost IS" und "Rank Lost IS" Metriken, die dir zeigen, warum du bestimmte Impressions verpasst. Diese Daten helfen dir, gezielt Budget zu erhöhen oder Gebotsstrategien anzupassen, um deine Sichtbarkeitsziele zu erreichen.
Häufige Fehler bei Average Position
Impression Share Metriken falsch interpretieren
Viele Werbetreibende verwechseln "Search Top IS" mit "Search Absolute Top IS" oder interpretieren die Prozentangaben falsch. Ein "Search Top IS" von 60% bedeutet nicht, dass 40% der Anzeigen schlecht positioniert waren, sondern dass bei 40% der Suchanfragen die Anzeige gar nicht in den Top-Positionen erschien. Diese Fehlinterpretation führt zu falschen Optimierungsmaßnahmen und unrealistischen Budgetanforderungen. Die Konsequenz: Verschwendetes Budget für unnötig aggressive Gebote.
Unrealistische 100% Impression Share anstreben
Ein häufiger Fehler ist das Ziel, 100% Impression Share zu erreichen. Dies ist nicht nur extrem teuer, sondern oft auch kontraproduktiv für den ROAS. Um 95% auf 100% zu steigern, musst du oft das Budget verdoppeln oder verdreifachen, da du gegen die aggressivsten Bieter konkurrierst. Im DACH-Markt führt dies besonders bei umkämpften Keywords zu CPCs, die jede Profitabilität zerstören. Realistischere Ziele zwischen 70-90% sind meist optimal.
Average Position Strategien auf neue Metriken übertragen
Viele versuchen, ihre alten Average Position Optimierungsregeln 1:1 auf Impression Share zu übertragen. Zum Beispiel das automatische Erhöhen von Geboten bei niedrigen Werten, ohne die tatsächlichen Business-Auswirkungen zu berücksichtigen. Dies führt zu überhöhten CPCs ohne entsprechende Conversion-Steigerung. Die neuen Metriken erfordern einen ganzheitlicheren Ansatz, der Performance-Daten und Geschäftsziele gleichermaßen berücksichtigt, statt nur auf Positionierungsmetriken zu fokussieren.
Fehlende Berücksichtigung von Geräte- und Zeitunterschieden
Ein kritischer Fehler ist die Annahme, dass Impression Share Ziele für alle Geräte und Tageszeiten gleich sein sollten. Mobile Nutzer im DACH-Raum haben oft andere Suchintentionen als Desktop-Nutzer, und die Konkurrenzintensität variiert stark nach Tageszeit. Wer einheitliche Ziele setzt, verschenkt Potenzial bei wertvollen Zielgruppen oder verschwendet Budget bei weniger profitablen Segmenten. Eine differenzierte Betrachtung nach Gerät, Standort und Zeit ist essentiell.
Praxis-Tipp: So nutzt du Average Position richtig
Auch wenn die Average Position Geschichte ist, kannst du ihre Prinzipien für moderne Optimierung nutzen. Erstelle dir eine "Position Simulation" indem du Impression Share Metriken mit Quality Score und Auction Insights kombinierst. Ein "Search Absolute Top IS" von 25% entspricht etwa der alten Average Position 1,0, während 60% "Search Top IS" der früheren Average Position 2,0-3,0 ähnelt.
Profi-Tipp: Nutze die "Target Impression Share" Gebotsstrategie gezielt für deine wichtigsten 20% der Keywords. Setze für Brand-Keywords 90% Absolute Top, für Haupt-Keywords 80% Top und für Long-Tail-Keywords 60% Top als Ziele. Kombiniere dies mit Tageszeit-Anpassungen: Erhöhe die Impression Share Ziele zu Geschäftszeiten und reduziere sie nachts.
Fortgeschrittene Strategie: Verwende Google Ads Scripts, um dynamische Impression Share Ziele basierend auf der tatsächlichen Performance zu setzen. Das Script analysiert wöchentlich die Korrelation zwischen Impression Share und Conversions pro Keyword und passt die Ziele automatisch an. Keywords mit hoher Conversion Rate bei niedriger Impression Share erhalten höhere Ziele, während Keywords mit plateauender Performance bei hoher Impression Share reduziert werden. Diese datengetriebene Herangehensweise maximiert den ROI deutlich effektiver als statische Positionsziele der Average Position Ära.
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