OTTO Ads auswerten: Kampagnen mit niedrigem ROAS erkennen

Prüfe zuerst die OTTO-Ads-Kampagnen, die unter deinem eigenen Ziel-ROAS liegen und im gewählten Zeitraum die höchsten Werbekosten verursachen. Voraussetzung sind vollständige Daten, dieselbe Umsatzdefinition und korrekt umgerechnete Geldbeträge. Ein niedriger ROAS bei wenigen Euro Ausgaben ist ein anderer Prüfpunkt als ein knapp verfehltes Ziel bei hohen Ausgaben. Fehlende Daten gehören zunächst in eine separate Klärung.

Dieser Ablauf bezieht sich auf OTTO Sponsored Product Ads, also Produktanzeigen. Mit der OTTO-Anbindung von Backlane kannst du Kampagnen und ihre Kennzahlen über deinen verbundenen OTTO-Account im KI-Chat lesen. Die Einrichtung beschreibt die Backlane-Dokumentation. Die folgenden Prompts sind Vorlagen; das durchgehende Händlerbeispiel ist frei erfunden und enthält keine Ergebnisse aus einem Kundenkonto.

Was sagt der OTTO-ROAS aus – und was fehlt für eine Gewinnbewertung?

Der ROAS, kurz für Return on Ad Spend, setzt den der Werbung zugerechneten Umsatz ins Verhältnis zu den Werbekosten: totalSales / totalCosts. Ein ROAS von 2 bedeutet zwei Euro zugerechneten Umsatz je Euro Werbekosten. Er sagt allein nicht, ob sich die Kampagne wirtschaftlich lohnt.

OTTO verwendet für totalSales die Attribution auf Produktebene: Die Werbeinteraktion und der Kauf beziehen sich auf dasselbe Produkt. Auch bei der zusammengefassten Kampagnenkennzahl ist damit nicht automatisch jeder Kauf eines anderen Kampagnenprodukts enthalten. totalSalesSeller im Produktreport bildet dagegen zugerechnete Verkäufe derselben Marke beim Verkäufer ab. Beide Größen solltest du getrennt halten. Die Zuordnung beschreibt die OTTO-Reporting-Dokumentation.

Werbeumsatz ist deshalb weder der gesamte OTTO-Bestellumsatz noch Gewinn. Für eine wirtschaftliche Bewertung brauchst du zusätzlich etwa Einkaufskosten, Marktplatzgebühren, Versand, Retouren und deine Kampagnenziele. Auch der Anteil zusätzlicher Verkäufe, die ohne Werbung nicht stattgefunden hätten, lässt sich aus dem ROAS allein nicht ablesen.

Lege deinen Zielwert passend zur eigenen Kalkulation fest. Ohne einen solchen Maßstab kann die KI Kampagnen nach Kosten und Entwicklung sortieren, aber keine davon belastbar als „unter Ziel“ kennzeichnen. Ein allgemeingültiger guter OTTO-ROAS wäre dafür zu ungenau.

Wie erhältst du einen vergleichbaren Kampagnenüberblick?

Beginne mit der vollständigen Kampagnenliste und verwende die tatsächlichen Kampagnen-IDs für den Kennzahlenabruf. Namen helfen beim Lesen; die campaignId hält die Zuordnung eindeutig. Berücksichtige auch pausierte oder beendete Kampagnen, wenn sie im untersuchten Zeitraum Kosten hatten. Ihr heutiger Status beschreibt nicht ihren gesamten Verlauf. Die Kampagnenzustände erläutert OTTO in der Dokumentation zu Sponsored Product Ads.

Backlane stellt dafür lesende Abfragen der Kampagnenliste und der Kampagnenkennzahlen bereit. Die Liste ist paginiert; nach der ersten Seite können weitere Kampagnen folgen. GET /campaign-performance liefert die zusammengefassten Kennzahlen für eine angegebene Kampagnen-ID, nicht automatisch eine Rangliste aller Kampagnen.

Wähle anschließend zwei gleich lange Zeiträume. OTTO dokumentiert für das Reporting die letzten 90 Tage ohne den laufenden Tag. fromDate und toDate sind einschließlich ihrer Grenzen in CET/CEST zu verstehen. Gib beide Daten an; ohne beide verwendet der direkte Kennzahlenabruf standardmäßig sieben Tage. Siehe die Datumsregeln von OTTO.

Lass dir für jede Kampagne diese Angaben ausgeben:

Angabe	Warum du sie brauchst
Kampagnen-ID, Name und aktueller Status	Eindeutige Zuordnung und Kontext
Tatsächlich gelieferter Zeitraum	Kontrolle, ob beide Vergleiche dieselben Grenzen verwenden
totalCosts und totalSales	Nachvollziehbare Grundlage für den ROAS
returnOnAdSpend	Von OTTO gelieferter Verhältniswert
lastCalculatedAt und Abrufzeitpunkt	Berechnungsstand und Zeitpunkt deiner Abfrage getrennt erkennen
Datenlücken oder Abruffehler	Unvollständige Ergebnisse nicht als null interpretieren

Die aktuellen Antwortschemas definieren totalCosts, totalSales und costPerClick in Eurocent. Für die Anzeige in Euro teilst du Geldwerte durch 100. Der ROAS ist bereits ein Verhältniswert und wird nicht umgerechnet. Bei archivierten Auswertungen ist Vorsicht nötig: OTTO hat zum 20. Oktober 2026 Einheiten und die ROAS-Berechnung korrigiert. Vergleiche deshalb möglichst beide Zeiträume mit aktuellen Abfragen; Details stehen im OTTO-Changelog.

Lies die OTTO-Ads-Kampagnen der Verbindung [Verbindung].
Erfasse alle Ergebnisseiten mit Kampagnen-ID, Name und Status.

Vergleiche für jede Kampagne die letzten 30 vollständigen
Kalendertage mit den 30 Tagen davor in CET/CEST.
Nenne vorab beide Zeiträume und übergib jeweils beide Datumsgrenzen.
Nutze nur die lesenden GET-Abfragen der Kampagnenkennzahlen.

Zeige pro Zeitraum totalCosts und totalSales in Euro,
den gelieferten ROAS, dateRange und lastCalculatedAt.
Prüfe die Einheiten im aktuellen Schema. Rechne den ROAS
bei positiven Kosten nach und kennzeichne Abweichungen.

Mein Ziel-ROAS ist [Zielwert]. Sortiere Kampagnen darunter
nach aktuellen Werbekosten absteigend. Zeige nicht bewertbare
Kampagnen separat. Fehlende Daten sind nicht null.
Nenne den Abrufzeitpunkt. Ändere keine Kampagnen oder Budgets.

Bei null Werbekosten ist die eigene Division nicht definiert. Gib dann „nicht berechenbar“ aus und zeige einen eventuell gelieferten API-Wert getrennt. Ein fehlgeschlagener Abruf erlaubt weder die Aussage „kein Umsatz“ noch „kein Werbeaufwand“.

Für eine kompakte Abfrage mit deinem Zielwert kannst du den Prompt für OTTO-Ads-Kampagnen unter Ziel-ROAS aus der Bibliothek verwenden.

Welche Kampagne prüfst du im Händleralltag zuerst?

Priorisiere nach wirtschaftlicher Größenordnung und Datenqualität. Ein besonders kleiner ROAS allein entscheidet die Reihenfolge nicht.

Ein durchgehend fiktives Beispiel: Du verkaufst Wohnaccessoires und hast für diese Auswertung einen eigenen Ziel-ROAS von 3 festgelegt. Das ist eine Beispielannahme, keine Empfehlung. Am 28. Oktober 2026 vergleichst du den 28. September bis 27. Oktober mit dem 29. August bis 27. September. Beide Zeiträume umfassen 30 Tage.

Die Kampagnen-IDs wurden im gedachten Ablauf geprüft; die Tabelle verwendet zur Lesbarkeit nur die Namen. Alle Geldwerte sind bereits in Euro normalisiert.

Kampagne	Kosten aktuell	Zugerechneter Umsatz aktuell	ROAS aktuell	ROAS zuvor	Nächster Schritt
Leuchten	1.200 €	2.400 €	2,0	4,0	Zuerst auf Produktebene prüfen
Regale	300 €	300 €	1,0	2,0	Danach prüfen
Hocker	Daten fehlen	Daten fehlen	Nicht bewertbar	3,5	Fehlenden Abruf klären

Leuchten steht zuerst auf der Prüfliste: Die Kampagne liegt unter dem angenommenen Ziel und verursacht viermal so hohe Kosten wie Regale. Der Rückgang von 4,0 auf 2,0 ist eine beobachtete Veränderung. Er belegt noch keine Ursache und rechtfertigt keine automatische Budgetkürzung.

Die Rechnung für Leuchten lautet 2.400 € / 1.200 € = 2,0. Für Leuchten und Regale zusammen beträgt der ROAS 2.700 € / 1.500 € = 1,8. Der einfache Durchschnitt ihrer ROAS-Werte wäre 1,5 und würde die unterschiedlichen Ausgaben ignorieren. Hocker darf in diesem Zwischenergebnis nicht als Nullwert mitgerechnet werden; es ist ausdrücklich kein Gesamtergebnis aller Kampagnen.

Wie findest du die auffälligen Produkte innerhalb der Kampagne?

Lies die der Kampagne zugeordneten Produkte und prüfe deren Kennzahlen für dieselben Zeiträume. Die sogenannten Targets verknüpfen jeweils eine SKU mit der Kampagne. GET /product-performance benötigt sowohl campaignId als auch sku. Die aktuelle Target-Liste ist dabei kein vollständiger historischer Nachweis früherer Zuordnungen.

Untersuche die auffällige OTTO-Ads-Kampagne [Kampagnen-ID]
für [Startdatum] bis [Enddatum] und [Vergleichsstart]
bis [Vergleichsende]. Führe ausschließlich lesende Abfragen aus.

Lies alle Seiten der zugeordneten Targets und ermittle die SKUs.
Rufe pro SKU und Zeitraum die Produktkennzahlen mit Kampagnen-ID ab.
Zeige Kosten, totalSales, ROAS, Klicks und Berechnungsstand.
Normalisiere Geldwerte zu Euro; halte totalSalesSeller separat.

Sortiere Produkte unter meinem Ziel-ROAS [Zielwert] nach Kosten.
Zeige ihren Anteil an den Kampagnenkosten, soweit berechenbar.
Prüfe Abweichungen zwischen Produkt- und Kampagnensummen;
kennzeichne mögliche Lücken durch frühere Produktzuordnungen.
Erstelle eine Liste aus Beobachtung, offenem Punkt und Prüfschritt.
Ändere keine Gebote, Targets oder Produktdaten.

Im fiktiven Beispiel entfallen auf Leuchte L-101 900 Euro Kosten und 900 Euro zugerechneter Umsatz: ROAS 1,0 bei 75 Prozent der Kampagnenkosten. L-102 erreicht mit 300 Euro Kosten und 1.500 Euro Umsatz einen ROAS von 5,0. Damit ist L-101 der konkrete nächste Prüfpunkt; die zusammengefasste Kampagnenzahl hatte diesen Unterschied verdeckt.

Prüfe nun das Angebot, die Produktdarstellung und verfügbare Hinweise zum untersuchten Zeitraum. Falls die Sichtbarkeit unklar ist, hilft der Leitfaden OTTO-Artikel nicht online: Listingstatus prüfen und Fehler finden. Ein heutiger Listingstatus oder Bestand erklärt jedoch nicht automatisch die vergangenen 30 Tage.

Am Ende sollte für L-101 feststehen, was gemessen wurde, welche Erklärung noch offen ist und welche zusätzliche Information du brauchst. Über ein Budget oder Gebot entscheidest du erst mit diesem Kontext und deiner Kalkulation.

Weitere Fragen zu Verkäufen und Angeboten behandelt der Praxisleitfaden zum Auswerten von Marktplatzdaten mit KI.