Power BI Google Ads: Daten integrieren, sauber visualisieren
Wir zeigen dir praxistaugliche Wege, wie Daten aus dem Anzeigenkonto in Power BI connecten – von Power Query bis BigQuery, inklusive Refresh, KPI-Logik und Dashboard-Layouts.
- Verbindungswege: API, BigQuery, Analytics
- KPI-Dashboard-Design für Marketing-Teams
- Automatischer Refresh statt Excel-Export
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Wenn Reporting zur Excel-Bergtour wird
Viele Teams erstellen Reports noch per Export, Copy-Paste und „kurz mal in Excel“ – und verlieren dabei Zeit, Vertrauen in Kennzahlen und die Fähigkeit, schnell zu entscheiden.
Mit einem klaren Setup bekommst du native Datenflüsse, konsistente Metriken und Power BI Dashboards, die wirklich nutzbar sind – statt Tabellen-Schlacht.
Warum Power BI für Kampagnen-Analytics Sinn macht
Power BI bringt BI, Reporting und Visualisierung zusammen – und wird stark, wenn die Daten aus dem Anzeigenkonto strukturiert angebunden und modelliert sind.
Konsistente Metriken statt KPI-Wirrwarr
Klicks, Impressionen, Click-through rate (CTR) und Cost per Conversion sind schnell exportiert – aber ohne saubere Modellierung entstehen unterschiedliche „Wahrheiten“ je Report. Wir bauen ein stabiles KPI-Set für Dashboards und Reports.
Endlich vergleichen: Kampagnen, Zeit, Funnel
Mit Filtern, Drilldown und einer klaren Dimensionierung (Kampagnen, Anzeigengruppe, Keyword, Gerät, Region) kannst du Performance wirklich analysieren – statt nur zu betrachten.
Automatisierung: Refresh statt manuell
Eine Integration ist erst dann „fertig“, wenn sie zuverlässig läuft: geplante Aktualisierung, nachvollziehbarer ETL und ein Setup, das im Service stabil bleibt – nicht nur auf dem Desktop.
Ehrliche Partnerschaften führen zu erfolgreichen Datenprojekten.
Seit Jahren realisieren wir skalierbare Lösungen mit Microsoft Power BI, Fabric und Copilot.
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Für wen lohnt sich Power BI Google Ads Reporting?
Für Marketing-, Performance- und BI-Teams, die Kampagnen nicht nur „reporten“, sondern steuern wollen: Budgets, Kampagnen, Conversion Rate und Funnel-Entwicklung – in einem Dashboard.
Besonders, wenn du mehrere Plattformen (z. B. LinkedIn Kampagnen, Bing Kampagnen) oder mehrere Konten/Markets zusammenführen willst, und wenn Analytics oder BigQuery schon im Spiel sind.
Was steckt im Paket?
Ein klarer Einstieg, der dich vom Bergfuß bis zum ersten stabilen Dashboard bringt.
Datenquellen & Zielbild
Wir klären, welche Konten, Metriken und Reports gebraucht werden (z. B. CPC (Cost per Click), Cost per Conversion, Klicks, Impressionen) – und wie sie im Power BI Dashboard landen sollen.
Verbindung: passende Route auswählen
Wir vergleichen mehrere Verbindungswege: API, Export nach BigQuery, Kombination mit Analytics oder Third Party/Connector-Tools wie Supermetrics, Improvado oder Coupler.io. Ziel: die native, wartbare Integration für deinen Use Case.
ETL & Datenmodell in Power BI
Wir setzen den ETL so auf, dass du nicht im „CSV-Wald“ endest: Transformationen in Power Query, sauberes Modell (Datum, Kampagnen, Channel), und sinnvolle Measures für Performance und Insights.
Dashboards: Layout, Visualisierung, Nutzung
Wir bauen Dashboards, die nicht schreien, sondern führen: klare Hierarchie, wenige Key KPIs, sinnvolle Drill-Ansichten, Filter-Logik und ein Layout, das Entscheider schnell handlungsfähig macht.
Willst du eure Google Ads Daten in Power BI wirklich sauber nutzen?
- Route klären: API, BigQuery oder Connector
- Best Practices für Marketing-Dashboards
- Refresh, Governance, Betrieb im Blick
Gemeinsam erzielte Ergebnisse.
Zwei Beispiele aus der Praxis (typische Ausgangslagen und Ergebnisse).
E-Commerce: Kampagnensteuerung mit BigQuery und Power BI
Ausgangslage
- Reporting aus dem Anzeigenkonto als manuelle Exporte
- Google Analytics getrennt vom Kampagnen-Reporting
- Unklare KPI-Definitionen je Report
- Kein stabiler, geplanter Daten-Refresh
Ergebnis
- Google Ads Daten nach BigQuery geladen
- Power BI Datenmodell für Kampagnen & Funnel
- Dashboard mit CTR, Conversion Rate, CPC
- Automatisierte Aktualisierung und klare Ownership
B2B-Marketing: Multi-Channel Dashboards für Kampagnen und LinkedIn
Ausgangslage
- Mehrere Accounts und Märkte, keine Gesamtansicht
- Google Ads und LinkedIn Kampagnen in getrennten Tabellen
- Viele manuelle Excel-Schritte im Reporting
- Keine einheitliche Definition von Cost per Conversion
Ergebnis
- Einheitliche Metrics-Logik für alle Plattformen
- Power BI Dashboards mit Filter & Drilldown
- Standardisierte Reports für Teams und Management
- Refresh-konformes Setup für den Power BI Service
Unser Ansatz: In vier Phasen zum Erfolg
Unsere Route ist bewusst pragmatisch: erst Klarheit, dann stabil anbinden, dann sauber visualisieren.
Erstgespräch
Wir definieren gemeinsam den Polarstern: Welche Analytics-Fragen sollen die Dashboards beantworten, welche KPIs sind „key“, und welche Datenquellen (Google Ads, Google Analytics, BigQuery) müssen connecten.
Setup
Wir wählen den Integrationsweg (API, BigQuery, Connector) und setzen ETL + Integration auf: Power Query Transformationen, Datenmodell, Naming und ein Setup, das nicht an einem Desktop hängt.
Training
Wir geben dir ein handhabbares System: Wie du Reports erweiterst, Filter-Logik sauber hältst, und wie du Performance-Probleme vermeidest (z. B. unnötige Tabellen, schlechte Granularität, ungeplante Measures).
Skalierung
Danach skalieren wir: mehrere Plattformen (z. B. Bing Kampagnen), mehrere Accounts, mehr Insights. Optional wird Microsoft Fabric zur zentrale Datenplattform, wenn du den nächsten Schritt gehen willst.
So verändert sich dein Kampagnen-Reporting mit Power BI
Vom manuellen Tabellenbetrieb hin zu einem belastbaren BI-Setup für Marketing-Entscheidungen.
- Export, Copy-Paste, Excel als Zwischenlager
- Unterschiedliche Reports, unterschiedliche Zahlen
- Refresh hängt am Desktop oder einer Person
- „Warum ist CTR hier anders?“ Diskussionen
- Dashboards ohne klare Story und Hierarchie
- Klare Integration: API/BigQuery/Connector definiert
- ETL nachvollziehbar, Datenmodell wiederverwendbar
- Dashboards mit Drill, Filter, Fokus-KPIs
- Einheitliche Metrics: CTR, Conversion Rate, CPC
- Regelmäßige Aktualisierung im Power BI Service
Wir lassen unsere Kunden für uns sprechen
SANHA GmbH & Co. KG
- Absatz- und Produktionsplanung auf Basis von Erfahrung statt Daten
- Unzureichende Transparenz über Nachfrageentwicklung am Markt führte zu Planungsunsicherheit
Ergebnis:
- KI-basierte Absatzprognosen als Grundlage für die Produktionssteuerung
- Effiziente Ressourcennutzung und frühzeitig erkennbare Nachfrageentwicklung
GBG Unternehmensgruppe
- Fragmentierte BI-Landschaft mit Tools wie Snowflake und Tableau
- Strategischer Wunsch nach Microsoft-Integration zur Vereinheitlichung
Ergebnis:
- Integration in das Microsoft-Ökosystem reduziert Systembrüche und vereinfacht die Datenarchitektur
- Unternehmensweite Migration von Tableau und Snowflake zu Power BI und Fabric
EW GROUP GmbH
- Daten aus zahlreichen internationalen Tochtergesellschaften waren verteilt und schwer vergleichbar
- Management hatte keinen konsolidierten Überblick über zentrale KPIs der einzelnen Gesellschaften.
Ergebnis:
- Zentrale Daten- und Reportingplattform schafft Transparenz über Kennzahlen aller Gesellschaften.
- Fundierte Managemententscheidungen auf Basis konsolidierter Daten statt isolierter Einzelreports.
Pakete für eure Power BI Google Ads Integration
Der Umfang hängt davon ab, wie viele Accounts, Plattformen und KPI-Logiken ihr integrieren wollt.
- Use-Case-Scoping & KPI-Katalog
- Power Query Setup für Anzeigenkonto-Daten
- Erstes Dashboard mit Kernmetriken
- Refresh-Plan und Übergabe
- Vergleich Integrationswege (API/BigQuery)
- Datenmodell für Kampagnen & Zeitvergleiche
- Dashboards inkl. Drilldown und Filter
- Best Practices für Visualisierung & Nutzung
- Google Ads + Analytics + BigQuery Setup
- Microsoft Fabric als zentraler Data Layer
- Governance, Namenskonzept, Betriebsroutine
- Enablement für Team und key User
Willst du eure Google Ads Daten in Power BI wirklich sauber nutzen?
- Route klären: API, BigQuery oder Connector
- Best Practices für Marketing-Dashboards
- Refresh, Governance, Betrieb im Blick