Make & AI Automation
AI Automation
Base Training Kit
Das AI Automation Base Training Kit dient dem Aufbau von Inhouse-Kompetenzen für AI-Automatisierungen mit Make, sodass ein Team in den Stand versetzt wird, eigenständig Workflows aufzusetzen.
- Schnellstart
- Funktionsweise
- Trainings
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Der Schnellstart für deine AI-Prozesse Inhouse
Das Thema der AI-Implementierung mit Make ist in aller Munde und die Nachfrage steigt immer weiter: Vielen Unternehmen und Organisationen ist bewusst geworden, dass ihnen Chancen entgehen, wenn sie keine Automatisierungen in Kombination mit AI-Anwendungen Inhouse implementieren. Auf der anderen Seite ist es sehr verlockend:
- Teamressourcen durch Automatisierungen einzusparen, sodass sich das Team auf die Geschäftsentwicklung konzentrieren kann, statt auf Routine-Tasks
- 30% bis 40% mehr Conversion-Werte und Conversions aus Werbesystemen durch AI-Anzeigenalternativen zu gewinnen
- durch Business Intelligence automatisiert noch mehr Rückschlüsse aus den Daten zu ziehen, und automatisch darauf basierend stärker konvertierende Website-Texte und Anzeigentexte generieren zu lassen
- Decision Maker Applications zu verwenden, sodass Entscheidungsträger Leadpipe-Daten direkt über WhatsApp oder Slack abrufen und sogar per Befehl steuern können
Einige der Trainingsinhalte
Mit dem AI Automation Base Training Kit kannst du einen Schnellstart in die Welt der AI-Automatisierungen machen, denn du erhältst die wesentlichen Trainings, um mit Make Prozesse zu automatisieren: Vom Trigger einer Befehlskette, über Loops, Variablen, Router und Data Storages. Damit kannst du beispielsweise für A/B-Tests automatische Alternativen für Ads Copies schreiben lassen, einen Hot Lead Launcher für dein CRM aufsetzen oder Sentimentanalysen mit verbesserten Texten für deine Werbeträger durchführen.
AI Module & Actions
Basierend auf einem Trigger-Modul – wie beispielsweise dem Abruf eines Datensatzes – können mit Make Actions eingestellt werden. Im Bereich der AI-Automationen lassen sich somit Module mit Gemini Pro, ChatGPT oder Claude verwenden, die wiederum Daten analysieren, matchen oder verschriftlichen können. Auf diese Weise kannst du beispielsweise basierend auf deinen aktuellen Google Ads oder Meta Ads Anzeigen entsprechende alternative Versionen mit verbesserten Copywritings für das algorithmische Lernen generieren lassen.
429 Error & Sleep Module
Bei der Bedienung von AI Modulen gibt es eine besondere technische Nuance: Wenn zu viele Abrufe über die API hintereinander geschehen, wird ab einer gewissen Dauer die Automatisierung unterbrochen und es wird ein 429 Error ausgegeben. Damit die AI-Automatisierung bei Make nicht unterbrochen wird, müssen Sleep-Module eingebaut werden, bei denen eine kleine zeitliche Verzögerung zwischen den API Calls für das AI-Modul platziert wird.
Sheets Creations & Data Storage
Wenn du eigene AI-Automationen mit Make bauen möchtest, stellt sich die Frage: Wie können neu generierte Daten automatisch abgespeichert werden? Klar, du kannst die Endpunkte für die Promptausgaben der AI-Module auch bei jedem Durchlauf eines Szenarios selbst konfigurieren. Damit der Prozess aber vollautomatisiert ist, sollte beispielsweise die Erstellung eines neuen Google Sheets Dokuments standardmäßig implementiert werden. Am Ende eines AI-Durchlaufs werden die Promptausgaben dann in das neu erstellte Dokument gehievt und du kannst in Google Drive die Ergebnisse der jeweiligen Automation einsehen.
Variablen & Router
Um eine AI-Automatisierung mit Make durchzuführen, benötigst du immer Dateneingaben. Wenn beispielsweise ein Website-Scraping-Prozess mit Apify durchgeführt werden soll, auf dessen Basis ein AI-Modul eine Auswertung macht, brauchst du eine URL. Selbiges gilt auch für die Analyse der URL der Meta-Werbebibliothek eines Unternehmens. Statt diese Eingaben jedes Mal manuell inmitten der Automatisierung im jeweiligen Scraping-Modul zu tätigen, solltest die Eingabe einer Variable als Trigger-Modul hinterlegen. So kannst du die URL, die analysiert werden soll, im Startpunkt eingeben und die daraffolgenden Module greifen einheitlich darauf zu.
Du kannst mehrere Stränge der AI-Automatisierungen in Make auch mit einem Router verknüpfen. Dadurch werden Automatisierungsdurchläufe in jeder gerouteten Befehlskette einzeln gemacht, bevor die nächste Kette an der Reihe ist. Zudem kannst du im Router-Modul auch die Reihenfolge der gerouteten Befehlskette konfigurieren.
Mögliche Anwendungsfälle
Case 1 – Meta Ads Inspirations Weekly Automation
Basierend auf deiner oder einer anderen Facebook-Werbebibliothek kannst du dir mit Make und einem AI-Modul jede Woche neue Inspirationen für Anzeigentexte zusenden lassen. Konkret geht es darum, Inhalte und Ansätze zu verfeinern, die Menschen nicht in der Tiefe sehen können, ganz neue Ansätze und Angebotsdesigns und KI-Anzeigenalternativen oder neue KI-Assets zu identifizieren, die verfügbar sind.
Die Werbesysteme brauchen in der Conversion-Optimierung immer neues Material zum Lernen. Konkret heißt das: Anzeigentexte, CTA-Texte, Titeltexte, Bilder, Videos. Auch in der Kundenansprache gibt es so viele Ansätze: In der Immobilienbranche könnte man beispielsweise nicht nur sagen: Melde dich jetzt zur Live-Frage-und-Antwort-Session an, sondern: Unsere Teilnehmer bekommen exklusiven Zugang zu unserem Off-Market-Bereich oder ähnliches. Bei dieser Automatisierung durchsucht Apify mit dem Facebook Ads Scraper eine Meta-Werbebibliothek (URL) und erstellt jede Woche neue Facebook Ads-Inspirationen über Gemini Pro (in meinem Beispiel). Die Vorschläge werden dann über eine E-Mail mit Gmail verschickt.
Case 2 – Sentimentanalysen für Werbeanzeigen
Ein spannender Anwendungsfall ist der Anschluss für Google Natural Language auf der Google Cloud. Damit kannst du Sentimentanalysen für ganze Texte oder einzelne Sätzen durchführen und Entities ermitteln, sodass am Ende ein Score-Wert in Prozentpunkten herauskommt (-100% bis +100% gemessen an positiver/negativer Tonalität). Im Einklang mit Performance-Werten aus Werbesystemen lassen sich so Rückschlüsse ziehen, ob eine bestimmte Ansprache nicht nur bessere Performances hatte, sondern ob sie auch gleichzeitig einen bestimmten Durchschnittswert an positiver Tonalität transportierte. Die Make-Automation ermöglicht dir beispielsweise, deine Google-Ads-Assets (oder Text Assets aus anderen Werbesystemen) automatisiert auszuwerten. Zudem kannst du alle neu gelaunchten Anzeigen automatisch auswerten und mit den Performances abgleichen lassen, um Zusammenhänge zwischen Tonalität und Performance herzustellen. Ebenfalls wichtig: Du kannst Anzeigentexte vor dem Launch mit Google Natural Language auswerten lassen, sodass du Insights darüber bekommst, ob die Texte eine ausreichend ansprechende Tonalität vermitteln.
So sehen analysierte Meta Ads Anzeigentexte aus einer Meta Ads Library aus (Sentimtentwerte mit Google Cloud Natural Language). In den weiterführenden Schritten der Make-Automation werden verbesserte Anzeigenversionen mit einem positiveren Sentiment mit Gemini Pro auf der Vertex AI geschrieben.
Case 3 – Google Ads AI RSA Preparer & Launcher
Mit dieser Make-Verbindung werden automatisch AI Responsive Search Ads (via Gemini Pro generiert. Gerade bei großen Google Ads Konten in der Leadgenerierung, in denen mit Conversion-Wert maximieren gearbeitet wird, kannst du so viel Material für das algorithmische Lernen bereitstellen, um deine Conversion-Werte bei gleichem Budget zu erhöhen. Anschließend können diese über den Google Ads Editor oder direkt via Make in einzelne Anzeigengruppen hochgeladen werden.
Wenn du mit der Gebotsstrategie „Conversion-Wert maximieren“ arbeitest, benötigst du immer neue Assets für das algorithmische Lernen: AI-Anzeigenalternativen decken viele Kundenansprachen in unterschiedlichen Lifecycle Stages ab, die wir als Menschen nicht alle kennen können. Wenn du jeden Monat oder alle zwei Monate neue KI-Alternativen auf den Markt bringst, kannst du deine Conversion-Werte mit demselben Budget weiter verbessern – insbesondere in Kombination mit Ziel-ROAS-Tests. Diese Anwendung dient dazu, Futter für das algorithmische Lernen bereitzustellen.
Case 4 – HubSpot Hot Lead Launcher
Sofern ein Unternehmen keine der höherpreisigen HubSpot-Versionen hat, lassen sich HubSpot-Automationen auch mit Make in der kostenlosen HubSpot-Version oder der Starter-Version nachbauen. Beispiel: Der Hot Lead Launcher: In HubSpot werden mehrere aktive Listen erstellt, nach folgenden Filterkriterien – diese Listen sind gleichzeitig Triggerpunkte für Automatisierungen:
- Hot Leads | 5 Seitenaufrufe: Wer mehr als 5 Seitenaufrufe in den letzten zwei Monaten getätigt hat
- Hot Leads | 3 Kontaktformulare: Wer mehr als 3 Kontaktformulare in den letzten zwei Monaten abgeschickt hat
- Hot Leads | Ads Interactions: Wer mehr als 3 Ads Interactions in den letzten zwei Monaten abgeschickt hat
Darauf basierend können automatisch in HubSpot:
- einem Mitarbeiter Aufgaben zugewiesen werden
- eine E-Mail an die Sales-Person geschickt werden
- eine E-Mail für ein Direktgespräch mit Calendly-Link an den potenziellen Kunden verschickt werden
- on top eine SMS an den potenziellen Kunden verschickt werden
- ein automatischer Vorbereitungscall von 1 bis 3 Minuten durch ein AI-System durchgeführt werden, um auf die Buchung eines Direktgespräch hinzuweisen
Weitere mögliche Anwendungsfälle
Melde dich für einen Termin an und stimme ab, welche der Prozesse du gerne bei dir Inhouse aufbauen und implementieren würdest.
Google Ads – AI DSA Preparer für Anzeigenalternativen
Google Ads – AI DSA Launcher für Anzeigenalternativen
Google Ads – AI RSA Launcher für Anzeigenalternativen
Decision Maker Weekly Briefing: Leads & Deals
HubSpot Hot Lead Launcher Automation
Mitbewerberanalysen Meta Ads
Mitbewerberanalyse Google Ads
Mitbewerberanalyse LinkedIn Ads
Google Ads Management Briefing
Sentimentanalysen mit Google Natural Language
Meta Ads AI 5 Copywritings A/B-Tests
Google Ads Zielgruppen-Finder für deine AI Assets
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Meta Ads Inspirations Weekly Automation
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