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# Reporting
Source: https://crunchjunkie.io/docs/reporting

Der Bericht-Builder, Widgets, KI-Zusammenfassungen, Zeitpläne, White Label und Export.

## Mit KI entwerfen
Mit „Mit KI entwerfen“ baut Crunch dir einen vollständigen ersten Berichtsentwurf, statt dass du vor einer leeren Seite sitzt. Klicke im Bericht-Builder auf „Mit KI entwerfen“, wähle den Kunden und tippe — optional — einen kurzen Fokus ein (zum Beispiel „den ROAS-Einbruch im Juni erklären“) und/oder wähle ein Ziel: Lead-Gen, E-Commerce-ROAS, Markenbekanntheit, Traffic oder App-Installationen. Dann auf „Bericht mit Crunch erstellen“ klicken.

Crunch baut den Bericht aus den verbundenen Datenquellen dieses Kunden — Google Ads, GA4, Meta, Microsoft Ads, Amazon Ads, Reddit Ads, Search Console, Bing Webmaster Tools, LinkedIn, Matomo, Piwik PRO, Brevo, Mailchimp und Google Unternehmensprofil. Hat der Kunde ein aktives KI-Sichtbarkeits-Projekt, bezieht Crunch das jetzt ebenfalls ein: Es ergänzt automatisch einen Abschnitt zur KI-Sichtbarkeit (Sichtbarkeit, Share of Voice, Wettbewerber) und einen GEO-Audit-Abschnitt (KI-Bereitschaft) — so landet die KI-Präsenz eines Kunden im selben Entwurf wie seine Paid- und Analytics-Kanäle. Crunch legt Abschnitte, KPIs, Diagramme, Tabellen und eine verständliche Management-Zusammenfassung an und fügt automatisch einen kanalübergreifenden Vergleich hinzu, sobald mehr als ein Paid-Kanal verbunden ist: Der Bericht beginnt direkt nach der Zusammenfassung mit den Gesamtzahlen über alle Kanäle (Ausgaben, Conversions, Leads und Kosten pro Lead), dann folgt jeder Kanal, und die Empfehlungen schließen ihn ab. Fokus und Ziel steuern, welche Kennzahlen und Abschnitte Crunch nach vorn stellt.

## Jede Zahl kommt aus deinen verbundenen Daten
Jede Kennzahl in einem KI-Entwurf stammt aus einem geprüften Katalog je Datenquelle und aus den echten Daten des Kunden — nie aus der Fantasie des Modells. Crunch entscheidet, welche Widgets und Kennzahlen hineingehören, und schreibt den Text; die Zahlen kommen direkt aus deinen verbundenen Quellen, genau wie bei einem Widget, das du selbst hineinziehst. Das ist der entscheidende Unterschied zu Tools, in denen eine KI Zahlen frei in den Bericht tippen darf: Es gibt keine erfundenen KPIs und keine erfundenen Trends.

Ist eine Quelle für diesen Kunden nicht verbunden, lässt Crunch sie einfach weg, statt zu raten. Das Ergebnis ist ein Entwurf, den du nach einer kurzen Prüfung guten Gewissens verschicken kannst — und nicht einer, den du Zeile für Zeile gegenprüfen musst.

## Wie die Crunch-KI deine Daten nutzt
Die Crunch-KI schreibt aus deinen echten Daten. Jede Kennzahl in den Widgets eines Berichts wird direkt aus deinen verbundenen Datenquellen gezogen und gegen einen geprüften Kennzahlen-Katalog je Quelle validiert. Den Text selbst schreibt ein Sprachmodell. Es bekommt deshalb nur die Zahlen des Berichts — jede Veränderung so angegeben wie auf den KPI-Karten (Prozentpunkte für eine Rate, Prozent für eine Anzahl oder einen Betrag, „im Unsicherheitsbereich“, wo die Karte das sagt), mit dem Zeitraum, den sie abdeckt, und den Antworten dahinter — und die Anweisung, keine eigene Zahl hinzuzufügen und keine Ursache zu nennen, die die Zahlen nicht zeigen. Im Editor werden Prozentwerte und Beträge einer Zusammenfassung markiert, die sich in den Daten des Berichts nicht finden. Diese Prüfung fängt manche Fehler ab, nicht alle; lies die Zusammenfassung also, bevor sie rausgeht.

An das KI-Modell gehen nur die aggregierten Kennzahlen des Berichts — also die Zahlen, die ohnehin im Bericht stehen, plus ihre Veränderungen gegenüber dem Vergleichszeitraum — und, in einem Bericht mit Google-Ads-Zahlen, die Google-Ads-Kontoänderungen des Zeitraums (wer eine Änderung vorgenommen hat, geht nur als Rolle wie „eine Person“ oder „Skript“ mit, nie als E-Mail-Adresse). Crunch schickt keine Rohdaten-Exporte, und die übermittelten Kennzahlen dienen ausschließlich dazu, diese Zusammenfassung zu schreiben: Auf den API-Tarifen, die CrunchJunkie nutzt, werden deine Daten nicht zum Training der Anbieter-Modelle verwendet. Mit Managed AI schreibt Claude die Zusammenfassungen, über den Anthropic-Schlüssel von CrunchJunkie. Wenn du lieber dein eigenes Konto nutzt, hinterlege unter Einstellungen → KI & API-Schlüssel deinen eigenen Schlüssel (Anthropic, OpenAI oder Gemini) und schalte „CrunchJunkie AI aktivieren“ ein — dann laufen die Zusammenfassungen darüber. Ohne eigenen Assistenten-Schlüssel nimmt Crunch einen OpenAI-, Claude- oder Gemini-Schlüssel, den du für die KI-Sichtbarkeits-Scans hinterlegt hast. So oder so: KI-Ausgaben sind informativ, werden dir zum Bearbeiten zurückgespielt und gehen nie an einen Kunden, bevor du sie freigibst.

## Einen KI-Entwurf bearbeiten
Ein Entwurf öffnet sich direkt im Drag-and-drop-Builder und ist voll bearbeitbar — es ist in jeder Hinsicht ein ganz normaler Bericht. Sieht ein Widget nicht richtig aus, klicke es an und ändere im Seitenpanel Kennzahl, Aufschlüsselung, Datenquelle oder Zeitraum — oder sag Crunch einfach in normaler Sprache, was du willst („mach daraus ein Balkendiagramm“, „zeig die Top 5 nach ROAS“, „schlüssle nach Gerät auf“). Bleibt ein Widget leer, muss meist noch seine Datenquelle auf der Seite Daten verbunden werden. Ordne Widgets neu an oder ändere ihre Größe, tausche Kennzahlen und Dimensionen, stelle Zeitraum oder Vergleichszeitraum um, bearbeite die Management-Zusammenfassung oder generiere sie neu, und ergänze eigene Textblöcke und Kommentare. Nichts ist gesperrt.

Weil „Mit KI entwerfen“ denselben Berichtstyp erzeugt, den du auch von Hand bauen würdest, kannst du ihn als Vorlage speichern, im White Label ausliefern, planen und wie jeden anderen Bericht als PDF exportieren. Nutze ihn als schnellen Startpunkt für einen neuen Kunden — oder immer dann, wenn du einen frischen, datenbasierten ersten Aufschlag willst, den du nur noch kürzen musst.

## Der Bericht-Builder
Der Builder ist eine Drag-and-drop-Fläche, die immer gegen Live-Daten arbeitet. Wenn du einen Bericht anlegst, wählt CrunchJunkie ein sinnvolles Standard-Layout für den Kanal, über den du berichtest — Paid Search, Social oder SEO —, sodass die nützlichsten Widgets bereits stehen. Zieh ein Widget an eine andere Stelle, skaliere es über das Raster oder entferne es ganz.

Jeder Bericht hängt an einem Kunden und an einem Zeitraum. Änderst du den Zeitraum oben, aktualisieren sich alle Widgets auf einmal. Fügst du einen Vergleichszeitraum hinzu (Vormonat, Vorjahr oder ein eigenes Fenster), bekommen deine Kennzahlen automatisch Veränderungswerte. Weil es keinen separaten Render-Schritt gibt, ist die Fläche, auf der du baust, identisch mit dem, was dein Kunde sieht — keine Überraschungen nach dem Senden.

## Widgets und Datenmodule
Widgets sind die Bausteine eines Berichts. Scorecards zeigen eine einzelne Schlagzeilen-Kennzahl samt Veränderung gegenüber dem Vergleichszeitraum. Liniendiagramme zeichnen eine Kennzahl über den Zeitraum (mehrere Zählwerte einer Quelle in sehr unterschiedlicher Größe, etwa LinkedIn-Impressionen neben Klicks und Leads, bekommen eine zweite Achse rechts, damit die kleinen nicht flach bei null liegen). Tabellen schlüsseln die Performance nach Kampagne, Anzeigengruppe, Landingpage oder jeder anderen Dimension auf, die die Quelle hergibt. Dazu kommen Donut-Diagramme für die Kanalverteilung, Fortschrittsbalken für Ziele und Textblöcke für deine eigenen Kommentare, mit einer Werkzeugleiste zum Formatieren: Überschriften, Listen, Zitate, Ausrichtung, Links, Textfarben und Hervorhebungen, die dem Thema des Berichts folgen (und so in Hell, Dunkel und im PDF lesbar bleiben), kleiner oder großer Text, Hinweisboxen (Hinweis, Tipp, Warnung, Wichtig) und Trennlinien.

Jedes Widget zieht aus einer verbundenen Datenquelle, und viele können Kennzahlen über Kanäle hinweg bündeln — zum Beispiel die Gesamtkosten aus Google Ads und Meta in einer Scorecard. Klicke ein Widget an, um Kennzahl, Dimension, Darstellung oder Zeitraumbehandlung zu ändern. Dank sinnvoller Voreinstellungen kannst du ein Standard-Layout oft fast unangetastet lassen und trotzdem einen sauberen, korrekten Bericht ausliefern.

Zwei Kleinigkeiten halten Berichte aufgeräumt. Der Schalter „Titel ausblenden“ in den Widget-Einstellungen entfernt die Überschrift im Bericht, im Live-Link und im PDF — praktisch, wenn die Beschriftung einer Scorecard ohnehin klar ist oder du eine ruhigere Titelseite willst. „Auf neuer Seite beginnen“ im selben Bereich lässt ein Widget im PDF und beim Drucken eine neue Seite eröffnen (Abschnitte tun das immer; der Live-Link bleibt unverändert), und in den Berichtseinstellungen gibt es den Schalter „Deckblatt anzeigen“ für Berichte, die direkt mit den Zahlen beginnen sollen. Und Rückgängig/Wiederholen (⌘/Strg-Z, zum Wiederholen ⌘/Strg-Umschalt-Z, oder die Pfeile in der Werkzeugleiste) führen durch deine Änderungen zurück und wieder vor — Ausprobieren ist also immer gefahrlos.

## Anzeigenvorschauen, Tabellen auf Anzeigenebene und Zielgruppen-Aufschlüsselungen
Neben den üblichen Scorecards und Diagrammen zeigen manche Widgets die Arbeit selbst. Ein Anzeigenvorschau-Widget rendert echte Anzeigen-Karten — Bild oder Video-Thumbnail des Creatives, Headline und Text sowie die eigenen Leistungswerte dieser Anzeige — sodass ein Kunde die tatsächlich ausgespielten Anzeigen sieht und nicht nur aggregierte Zahlen. Anzeigenvorschauen gibt es für Google Ads, Meta und LinkedIn (füge eine aus der Widget-Palette hinzu oder bitte Crunch: „zeig die Top-Anzeigen mit ihren Bildern“). Wo die API einer Plattform uns Bild oder Text eines Creatives nicht zugänglich macht, fällt die Karte auf Name, Typ und Werte der Anzeige zurück, statt leer zu bleiben — eine erfundene Vorschau gibt es nie. Wenn du statt Karten lieber ein reines Kennzahlen-Raster einzelner Anzeigen willst, nimm eine Tabelle mit der Aufschlüsselung nach „Ad“ (Meta und LinkedIn); jede Zeile trägt den echten Namen der Anzeige.

Wie jedes andere Widget nutzt eine Anzeigenvorschau den Zeitraum des Berichts oder einen eigenen sowie ein Limit, wie viele Anzeigen gezeigt werden. Bei Google Ads akzeptiert sie zusätzlich Filter — nach Kampagnenname, -typ oder -status und nach Anzeigengruppe —, sodass sich eine Vorschau auf eine einzelne Kampagne eingrenzen lässt. Anzeigenvorschauen für Meta und LinkedIn filtern noch nicht; sie zeigen alle Anzeigen, die im Zeitraum ausgeliefert wurden, bis zum Limit.

LinkedIn berichtet außerdem, wer deine Anzeigen gesehen hat und mit ihnen interagiert hat — und das kannst du direkt in einen Bericht übernehmen. Eine LinkedIn-Tabelle, aufgeschlüsselt nach Seniorität, Jobfunktion, Branche oder Unternehmensgröße, macht aus der Kampagnenauslieferung eine Zielgruppensicht: welche Karrierestufen, Abteilungen, Branchen oder Unternehmensgrößen dein Budget tatsächlich erreicht hat — auf Basis von LinkedIns eigenem Demografie-Reporting. Branchen tragen die Namen aus LinkedIns aktueller Branchenliste, in der Sprache deines Berichts, wo LinkedIn sie anbietet; eine Branche, die wir nicht benennen können, steht als „Branche 3243“ da (in einem englischen Bericht „Industry 3243“), nie als erfundener Name. Unternehmensgrößen folgen dem Zahlenformat deines Berichts (1.001–5.000 im Deutschen, 1,001–5,000 im Englischen). Ein ehrliches Detail dazu: LinkedIn unterdrückt jedes Segment, das für den Datenschutz zu klein ist. Solche Zeilen fehlen in der Tabelle also schlicht, statt geschätzt oder aufgefüllt zu werden. Wie bei jedem Widget kommen die Zahlen direkt aus der Quelle; nichts wird modelliert.

## Kanalübergreifende Widgets mit „Alle Kanäle“
Sobald bei einem Kunden zwei oder mehr Werbekonten verbunden sind — Google Ads und Meta, eine beliebige Mischung mit Microsoft, Amazon, Reddit, ChatGPT und LinkedIn Ads oder einfach zwei Google-Ads-Konten —, kannst du sie in einem gebündelten Widget zusammenfassen. Füge ein KPI-, Linien-, Balken- oder Tabellen-Widget hinzu und wähle als Datenquelle „Alle Kanäle“. Jedes verbundene Konto jedes Paid-Kanals ist enthalten.

Gebündelte Kennzahlen sind Kosten, Impressionen, Klicks, CTR, Ø CPC, CPM, Conversions, Conversion-Rate, Conversion-Wert, Kosten pro Conversion, ROAS, Leads, Kosten pro Lead und Lead-Rate. Leads sind die primären Conversions aus Google Ads und Microsoft Ads plus Meta-Leads plus Leads aus LinkedIn-Lead-Gen-Formularen; Amazon, Reddit und ChatGPT Ads zählen zu den Kosten, aber nicht zu den Leads. Kosten pro Lead sind die Kosten der Kanäle, die Leads melden, geteilt durch ihre Leads. Für einen Lead-Gen-Kunden schalte den **Lead-Gen-Blend** des Widgets ein (oder bitte den Editor, „Leads als Conversions zu zählen“): Die Conversions jedes Kanals werden seine Leads, sodass Conversions, Conv.-Rate und Kosten pro Conv. durchgehend Leads lesen und der Report nie zwei Zahlen für dieselbe Sache zeigt; ein Kanal ohne Leads trägt dann keine Conversions bei.

Ein gebündeltes Diagramm zeigt eine Kennzahl pro Tag, pro Kalenderwoche (ISO-KW, Montag bis Sonntag) oder pro Monat, als Linie bzw. Balken je Kanal, als eine gebündelte Summe oder beides. Eine gebündelte Tabelle zeigt eine Zeile pro Kanal plus eine Summenzeile, mit den Spalten deiner Wahl, auch dem Kostenanteil jedes Kanals.

Gerechnet wird sauber. Summen werden addiert, und jede Quote (CTR, CPC, Kosten pro Lead, ROAS) wird innerhalb jedes Tages, jeder Woche und jedes Monats aus diesen Summen neu berechnet und nie über Kanäle gemittelt — die gebündelten Kosten pro Lead im März sind also die März-Kosten geteilt durch die März-Leads. Beträge werden nur innerhalb der dominanten Währung addiert, umgerechnet wird nichts: Ein Kanal, der in einer anderen Währung abrechnet, zählt weiter zu Klicks und Leads, aber nicht zu den Kosten. Ein Wert, den ein Kanal nicht liefert, bleibt außen vor, statt als null gezählt zu werden, und eine Woche mit Kosten, aber ohne Leads zeigt eine Lücke statt Kosten pro Lead von null. Der ROAS ist der Conversion-Wert geteilt durch die Kosten nur der Konten, die für den Zeitraum einen Conversion-Wert melden (ein gemeldeter Wert von null zählt). Ein Konto, das keinen meldet, etwa ein ChatGPT-Ads-Konto ohne Kauf-Events, bleibt mit seinen Kosten in Kosten, CPC und Kosten pro Conversion, aber nicht im ROAS – sonst stünden seine Kosten keinem Wert gegenüber und der ROAS wäre zu niedrig. Fehlt dadurch ein Konto, sagt das Widget es darunter, zum Beispiel „ROAS aus den 3 Konten (von 4), die einen Conversion-Wert melden“. Gezählt werden nur aktive Konten: Eines ohne Kosten und ohne Wert im Zeitraum steht in keiner der beiden Zahlen. Wegfallen können ein ChatGPT-Ads-Konto ohne Kauf-Events und ein Reddit-Ads-Konto, dessen Wertfeld die API verweigert. Google, Meta, Microsoft, Amazon und LinkedIn Ads melden einen Wert von null, wenn es keinen gibt; ihre Kosten bleiben also im ROAS. Meldet kein Konto einen Wert, zeigt der ROAS einen Strich und „kein Conversion-Wert gemeldet“, nie null.

Dieselbe Regel gilt für jede Quote aus einem Ergebnis und dem, was es gekostet hat: Kosten pro Conversion, Conversion-Rate, Kosten pro Lead und Lead-Rate zählen nur die Kanäle, die dieses Ergebnis für den Zeitraum melden. Jede Quote wird aus denselben Konten gebildet, Kosten oder Klicks stehen also nie über Ergebnissen, die sie nicht erzeugt haben. Ein Kanal mit Kosten, der keine Leads meldet, etwa Amazon, Reddit oder ChatGPT Ads, bleibt mit seinen Kosten in den Kosten, aber nicht in den Kosten pro Lead, und das Widget sagt es darunter, zum Beispiel „Kosten pro Lead aus Google Ads und Meta Ads: Amazon Ads (500 €) meldet keine Leads“. Ein Kanal, der null meldet, bleibt drin: Seine Kosten haben nichts Zählbares gebracht, und ihn wegzulassen würde die Zahl schönen. Diagramme bilden jeden Tag, jede Woche und jeden Monat für sich. Ändern sich die Kanäle einer Quote zwischen den beiden Zeiträumen, zeigt der Vergleich „keine Vorperiode“, wie beim ROAS. Ein Fall bekommt eine eigene Warnung: ein Kanal, der im selben Zeitraum null der Conversions des Widgets, aber Leads meldet, wie Meta in einem Lead-Gen-Konto mit null Käufen und 169 Leads. Seine Kosten stecken in den Kosten pro Conversion, seine Leads nicht, also sagt das Widget es und schlägt den Lead-Gen-Blend vor, den der Builder mit einem Klick anbietet. Er wird nie von selbst umgeschaltet. Mit eingeschaltetem Lead-Gen-Blend gilt das Umgekehrte: Ein Kanal mit null Leads, aber Käufen bekommt die Warnung.

Ein Hinweis, den man Kunden sagen sollte: Jede Plattform ordnet Conversions nach ihren eigenen Regeln zu, wer eine Google- und eine Meta-Anzeige geklickt hat, kann also von beiden gezählt werden. Gebündelte Leads sind die Summe dessen, was die Plattformen melden, keine bereinigte Zahl ohne Doppelzählungen.

Ist GA4 verbunden, kannst du die bereinigte Zahl direkt danebenstellen. Füge dem gebündelten Widget die Kennzahl „Leads (GA4)“ (und „Kosten pro Lead (GA4)“) hinzu und wähle aus, welches GA4-Key-Event als Lead zählt — der Builder listet die Key-Events auf, die die Property in den letzten 90 Tagen tatsächlich erfasst hat. Diese Kennzahl zählt das Event einmal für die gesamte Website, egal wie viele Anzeigen die Person vorher geklickt hat. Die Differenz zwischen „Leads“ und „Leads (GA4)“ ist also die Doppelzählung — in den Zahlen des Kunden selbst. Beide werden nie addiert und ersetzen einander nie: Sie beantworten verschiedene Fragen und stehen beide im Bericht. Ohne gewähltes Event liefern die GA4-Lead-Kennzahlen gar nichts statt einer Null, und in einer Tabelle nach Kanal erscheinen sie nur in der Summenzeile, weil eine Zahl für die ganze Website zu keinem einzelnen Kanal gehört. „Kosten pro Lead (GA4)“ erscheint nur, wenn alle ausgebenden Kanäle in einer Währung abrechnen — bei gemischten Währungen gibt es keinen ehrlichen Weg, die Kosten einer Währung durch die Leads der ganzen Website zu teilen, deshalb steht dort ein Strich.

Du kannst diese Widgets von Hand bauen, mit der Vorlage „Multi-channel“ starten, Crunch fragen („Leads pro Monat über alle Kanäle“, „gebündelte Kosten pro Lead nach KW“) oder den MCP-Connector nutzen: create_report mit der Vorlage „All channels“, danach add_widget und edit_widget. Ein Bericht aus „Mit KI entwerfen“ bekommt automatisch einen kanalübergreifenden Abschnitt, sobald zwei oder mehr Paid-Kanäle verbunden sind.

## Budget gegen Ist-Ausgaben je Produktlinie
Eine „Alle Kanäle“-Tabelle kann dein geplantes Budget mit den tatsächlichen Ausgaben vergleichen, Linie für Linie. Wähle im Berichts-Builder eine Alle-Kanäle-Tabelle, stelle Zeilen auf „Budget gegen Ist“ und lege deine Produktlinien an. Jede Linie hat einen Namen, die Begriffe aus Kampagnennamen, an denen ihre Kampagnen zu erkennen sind, und ihr Budget: einen Standardbetrag pro Monat und/oder einen Betrag je Kalendermonat (ein ganzes Jahr lässt sich auf einmal aus einer Tabelle einfügen). Auch Ask Crunch kann das einrichten („Budget gegen Ist: Krankenversicherung = Kampagnen mit PKV oder KV_DE, 1.500 pro Monat“), und add_widget und edit_widget des MCP-Connectors nehmen die Linien als Daten in budgetLines an (ohne KI), immer als vollständige Liste.

So werden Kampagnen zugeordnet. Eine Kampagne gehört zur ersten Linie, in der Reihenfolge, in der du sie aufführst, deren Begriffe in ihrem Namen vorkommen, ohne Rücksicht auf Groß- und Kleinschreibung. „PKV“ findet „PKV | Spanien“ bei Google Ads genauso wie „Allianz PKV“ bei Meta. Eine Kampagne, die keine Linie beansprucht, landet in der Zeile „Nicht zugeordnet“, damit die Summenzeile immer dem entspricht, was deine verbundenen Konten ausgegeben haben, nach den eigenen Ausschlüssen des Berichts (Meta-Kampagnen, die nach Namen ausgeschlossen sind, ein Kampagnenfilter bei Google Ads). Setze die spezifischere Linie nach oben, wenn zwei Linien dieselbe Kampagne beanspruchen könnten.

Die Spalten sind Produktlinie, Geplantes Budget, die tatsächlichen Ausgaben je Kanal, Ist gesamt, Differenz (geplant minus Ist, ein positiver Wert ist also noch nicht ausgegeben) und Budget genutzt in Prozent. Das geplante Budget des Zeitraums wird für jeden Kalendermonat, den er berührt, tageweise anteilig berechnet: Der 15. bis 31. Oktober ergibt 17/31 des Oktoberbudgets, und ein Zeitraum über mehrere Monate addiert die anteiligen Monate. Hat eine Linie für einen Monat des Zeitraums kein Budget, zeigt sie „—“ bei Geplantes Budget, Differenz und Budget genutzt, nie 0, und die Summenzeile zeigt kein geplantes Budget, solange eine Linie keines hat; ein Satz unter der Tabelle nennt den Monat und die Linien („Für September 2026 ist bei KFZ kein Budget hinterlegt“). Hat für den Zeitraum gar keine Linie ein eingetragenes Budget, entfallen die Spalten Geplantes Budget, Differenz und Budget genutzt, statt voller Striche; der Hinweis sagt „Für September 2026 sind keine Budgets hinterlegt“, und nur im Editor des Berichts zeigt eine dezente Zeile, wo du sie einträgst (Einstellungen dieses Widgets, Beträge pro Monat). Vergleicht der Bericht Zeiträume, zeigt eine Spalte „Ausgaben Vorperiode“ die Ausgaben jeder Linie dann; Budgets werden nicht verglichen. Daten in den Hinweisen stehen in der Sprache des Berichts.

Der Fortschrittsbalken. Neben „Budget genutzt“ jeder Linie steht ein schmaler Balken: die Ausgaben der Linie geteilt durch ihr geplantes Budget, dieselbe Zahl, die die Zelle zeigt. Der Balken der Summenzeile ist die Gesamtausgaben geteilt durch das gesamte geplante Budget, nie ein Durchschnitt der Balken der Linien, und er erscheint nur, wenn die Summe ein geplantes Budget hat. Über 100 % ist der Balken voll und in der Warnfarbe, und die Zahl nimmt dieselbe Farbe an. Solange der Zeitraum innerhalb eines Monats noch läuft, zeigt ein feiner Strich auf dem Balken „Erwartet bis heute“ als Anteil des Budgets, so siehst du auf einen Blick, ob eine Linie dem Plan voraus ist oder hinterher. Eine Linie ohne Budget hat keinen Balken. Die Balken sind im Bericht, im geteilten Link und im PDF dieselben.

Liegt der Zeitraum innerhalb des laufenden Monats, kommen zwei Spalten dazu. Erwartet bis heute ist das geplante Budget für die vollen Tage bis gestern; Prognose Monatsende sind die Ausgaben bis gestern, geteilt durch diese Tage und mal die Tage bis zum Monatsende. Das ist eine lineare Hochrechnung im bisherigen Tempo, keine Vorhersage, und der Hinweis unter der Tabelle nennt die Tage, die sie umfasst.

Geplantes Budget aus deinen Kampagnen-Einstellungen. Statt Budgets einzutippen, stellst du in den Widget-Einstellungen „Geplantes Budget aus“ auf „Kampagnen-Einstellungen“ (oder „Einstellungen, Hand wo eingetragen“, wo ein von dir eingetragener Betrag für Linie und Monat gewinnt). Google Ads und Meta zeigen nur die heute eingestellten Budgets, nie einen Verlauf. Deshalb liest CrunchJunkie jedes verbundene Google-Ads- und Meta-Konto einmal täglich aus (kurz nach 04:00 UTC, zwei bis vier Abrufe pro Konto) und speichert das Budget jeder Kampagne pro Tag. Das geplante Budget einer Linie ist dann die Summe der Tagesbudgets ihrer Kampagnen, Tag für Tag, wobei eine Kampagne nur zählt, solange sie aktiv war: pausierte, beendete oder noch nicht gestartete Kampagnen zählen 0. Google Ads: Ein Tagesbudget zählt pro Tag, begrenzt auf Googles eigenes Monatslimit von 30,4 × Tagesbudget (Google darf an einem Tag bis zum Doppelten des Tagesbudgets ausgeben, berechnet im Monat aber höchstens diesen Betrag), ein Monat mit 31 Tagen zählt also 30,4/31 pro Tag. Ein gemeinsames Google-Ads-Budget wird einmal gezählt; versorgt es Kampagnen mehrerer Linien, wird es nicht nach Gefühl aufgeteilt, sondern steht in einer eigenen Zeile „Gemeinsames Budget“. Meta: das Kampagnenbudget oder, ohne eines, die Budgets der aktiven Anzeigengruppen addiert; ein Laufzeitbudget wird gleichmäßig auf Start- und Enddatum verteilt. Die Ausschlüsse des Berichts (Meta-Kampagnen per Namen, der Kampagnenfilter bei Google Ads) gelten für den Plan wie für die Ausgaben.

„Aktiv“ folgt dem eigenen Status der Kampagne (Google Ads ENABLED, Meta ACTIVE) sowie den Enddaten und Startdaten, die Google als beendet oder noch nicht gestartet meldet; andere Google-Betriebszustände wie SUSPENDED gelten nicht als pausiert, eine solche Kampagne zählt also weiter mit ihrem Budget.

Was der Verlauf sagen kann und was nicht. Die erste Auslesung ist der erste Tag, an dem das geplante Budget bekannt ist. Tage des laufenden Monats davor nutzen die heutigen Einstellungen, und die Notiz unter der Tabelle sagt „Geplant aus den heutigen Budget-Einstellungen für die Tage vor“ diesem Datum; der Rest des laufenden Monats wird mit der letzten Auslesung geplant. Ein früherer Monat ohne Auslesungen zeigt „—“ mit „Der Verlauf der Budget-Einstellungen beginnt am“ diesem Datum; nichts wird erfunden, und ein Tag, den die tägliche Auslesung verpasst hat, nutzt bis zu drei Tage lang die vorherige Auslesung, wie die Notiz sagt. Inzwischen entfernte Kampagnen stehen nicht in den heutigen Einstellungen und fehlen deshalb an Tagen vor der ersten Auslesung. Andere Kanäle als Google Ads und Meta werden noch nicht aus den Einstellungen gelesen: Solange einer in der Tabelle ist, zeigt das geplante Budget „—“, und die Notiz nennt ihn (schränke die Kanäle der Tabelle ein oder trage die Budgets von Hand ein). Im KI-Datenblock, in get_report_data und in der REST-API sagt budget.plannedSource, welche Quelle galt. Die MCP-Tools add_widget und edit_widget nehmen plannedSource („manual“, „settings“ oder „settings+manual“), und Ask Crunch versteht „geplantes Budget aus den Kampagnen-Einstellungen“.

Ehrliche Grenzen. Ein Kanal, der sich nicht lesen ließ, wird unter der Tabelle genannt und aus den Summen herausgelassen, nie als 0 gezählt. Ein Kanal, der in einer anderen Währung als der Hauptwährung abgerechnet wird, wird nicht addiert (nichts wird umgerechnet), und Budgets werden in der Hauptwährung gelesen. Jede Kampagne, die im Zeitraum Geld ausgegeben hat, wird mit ihren genauen Ausgaben (auf den Cent) von der Plattform gelesen, auch bei Google Ads inzwischen entfernte Kampagnen; unter Nicht zugeordnet steht also nur, was keine Linie beansprucht. Ab 5.000 Kampagnen eines Kanals zählen die kleinsten zu Nicht zugeordnet, und die Tabelle sagt es. Budgets gelten in einer Währung, die in den Spaltenköpfen steht und ab dem ersten Laden am Widget gespeichert bleibt; rechnet ein Konto später in einer anderen Währung ab, wird es ausgelassen und genannt, nie umetikettiert. Die Ausgaben werden in der Zeitzone des jeweiligen Werbekontos gelesen, daher kann „bis gestern“ kurz vor Mitternacht um einen Tag abweichen. Im KI-Datenblock, in MCP get_report_data und in der REST-API trägt die Tabelle Zeilen mit geplant, Ist und Differenz als Zahlen, wobei null heißt: kein Budget hinterlegt.

## Währungen
Jeder Betrag in einem Bericht erscheint in der Währung, die das verbundene Konto selbst nutzt: die des Google-Ads-Kontos, des Werbekontos bei Meta, Microsoft, Amazon, Reddit, ChatGPT und LinkedIn, beim Umsatz die der GA4-Property, bei Matomo die der Website, bei Brevo die Anzeigewährung des Kontos und bei Mailchimp die Währung des Shops für zugeordneten Umsatz. Wir lesen sie bei jeder Plattform aus, aktualisieren sie täglich, und sie gilt in jedem Widget — KPI-Karten, Tabellen, Diagrammachsen und Tooltips, Donuts, Karten, Funnels und Anzeigenvorschauen — in der App, auf geteilten Links und im PDF. Umgerechnet wird nie: Ein GBP-Konto zeigt Pfund, ein AUD-Konto australische Dollar. Treffen in einem gebündelten „Alle Kanäle“-Widget verschiedene Währungen aufeinander, werden Beträge wie oben beschrieben nur innerhalb der Währung mit den meisten Kosten addiert; die übrigen Konten zählen weiter zu Klicks, Conversions und Leads.

## Ziele auf KPI-Karten
Jedes KPI-Widget kann pro Kennzahl ein Ziel tragen. Du setzt es im Builder (Ziele, unter den Kennzahlen des Widgets) oder fragst Crunch, etwa „setze Ziele von 500 Leads und 180 € Kosten pro Lead auf der Summenkarte“. Ein Ziel gilt für den Zeitraum des Widgets — für ein Quartalsziel stellst du den Bericht oder das Widget auf „Dieses Quartal“.

Die Karte zeigt dann einen Balken und die Zielerreichung: Ist geteilt durch Ziel, bei Kennzahlen, bei denen niedriger besser ist (Kosten pro Lead, CPC, ein Budgetdeckel), Ziel geteilt durch Ist — 100 % oder mehr heißt also immer: Ziel erreicht. Solange der Zeitraum läuft, zeigen Summen wie Leads, Klicks und Kosten zusätzlich den Plan bis heute (Ziel × vergangene Tage ÷ Tage im Zeitraum, als Markierung auf dem Balken), das Tempo gegenüber diesem Plan und eine lineare Prognose für das Ende des Zeitraums. Quoten werden so nie hochgerechnet, weil sich eine Quote nicht über die Zeit aufsummiert; sie werden direkt mit dem Ziel verglichen. Ziele sehen in der App, auf geteilten Links und im PDF gleich aus.

## Ein Widget mit Crunch bearbeiten
Jedes Daten-Widget hat in seinen Einstellungen das Feld „Mit Crunch bearbeiten“ — so änderst du es in normaler Sprache, statt dich durch Menüs zu klicken. Tipp eine Anweisung ein — „mach daraus ein Balkendiagramm“, „zeig die Top 5 nach ROAS“, „schlüssle nach Gerät auf“ — und klicke auf „Anwenden“. Crunch passt Kennzahl, Dimension, Darstellung oder Sortierung genau dieses einen Widgets an, weiterhin gegen Live-Daten. In der Leiste der Karte sitzt derselbe Chomps-Button — Klick darauf, und der Cursor landet direkt im Feld dieses Widgets.

Das ist der schnellste Weg, ein Widget umzubauen, wenn du weißt, was du willst, aber nicht genau, welcher Regler dafür zuständig ist. Wie alles im Builder lässt sich die Änderung rückgängig machen — du kannst eine Anweisung also ausprobieren und wieder einen Schritt zurückgehen, wenn sie nicht ganz passt.

Wie eine Tabelle sortiert ist, hängt von ihrer Quelle ab. Eine Search-Console-Tabelle oder ein Search-Console-Donut, das Marken-Ranking der KI-Sichtbarkeit und die Aufschlüsselungstabellen von Google Ads, Google Analytics, Meta Ads, Microsoft Ads, LinkedIn Ads, Amazon Ads, Reddit Ads, ChatGPT Ads, Piwik PRO, Matomo und Merchant Center haben eine Sortierung (nach jeder Kennzahl, die sie zeigen, höchste oder niedrigste zuerst; bei Positionen und Kosten ist die niedrigste die beste), und sie greift vor dem Zeilenlimit: Eine Tabelle mit 50 Suchanfragen nach Impressionen enthält die 50 Anfragen mit den meisten Impressionen, und eine nach Kosten sortierte Tabelle mit 10 Kampagnen die 10 Kampagnen, die am meisten gekostet haben. Ohne Sortierung behält eine Tabelle die Reihenfolge, die sie immer hatte, ebenfalls vor dem Zeilenlimit: Google-Ads-Kampagnen und -Anzeigengruppen nach Klicks, Suchbegriffe und Placements nach Impressionen und Asset-Gruppen nach Conversions, Merchant Center nach Anzahl der Produkte, LinkedIn Ads in der Reihenfolge von LinkedIn und die übrigen nach ihrer ersten Kennzahl, höchste zuerst. Eine Sortierung, die gespeichert wurde, bevor eine Quelle eine angeboten hat, gilt erst, wenn du wieder eine auswählst. Sortiert wird nach der Zahl, nie nach dem angezeigten Text, und eine Zeile ohne Wert steht zuletzt. Aufsteigend sortiert lässt eine Google-Ads-Tabelle Zeilen ohne Messgrundlage weg (keine Impressionen oder, bei Kosten oder Raten pro Klick oder Conversion, keine Klicks oder Conversions), sie erscheinen also nie als die niedrigsten. Tabellen nach Tag, Woche, Monat oder Datum behalten die Datumsreihenfolge, und die Google-Ads-Tabellen nach Wochentag und nach Alter ihre natürliche Reihenfolge. Andere Quellen legen ihre Reihenfolge selbst fest (E-Mail-Kampagnen zum Beispiel die neuesten zuerst); dort sagt Crunch dir, dass sich die Tabelle nicht umsortieren lässt, statt eine Sortierung zu speichern, die ignoriert würde.

## KI-Zusammenfassungen von Crunch
Die Crunch-KI liest die Live-Zahlen im Bericht und schreibt eine kurze Management-Zusammenfassung — in der Regel drei nummerierte Insights, die benennen, was sich verändert hat und warum das zählt. Sie weist auf Auffälligkeiten hin, etwa einen scharfen ROAS-Einbruch oder eine budgetlimitierte Kampagne, damit dein Kunde von Problemen zuerst von dir hört und sie nicht selbst in den Daten entdeckt.

Die Zusammenfassung erscheint innerhalb von Sekunden und ist voll bearbeitbar: Formuliere einen Satz um, lösche ein Insight oder generiere alles neu, wenn sich Zeitraum oder Daten des Berichts ändern. KI-Ausgaben sind informativ und bleiben immer unter deiner Kontrolle — nichts geht an einen Kunden, bevor du zufrieden bist.

In einem Bericht mit Google-Ads-Zahlen lesen die Management-Zusammenfassung, Kampagnen-Insights, Erfolge, Probleme, der Maßnahmenplan, ein eigener Prompt und „Widget darüber/darunter analysieren“ bei einem Google-Ads-Widget zusätzlich die Kontoänderungen des Zeitraums aus dem gespeicherten Änderungsverlauf: die 12 wichtigsten (zuerst Budget, Gebote und Status, dann Keywords und Targeting, kleinere Änderungen wie Umbenennungen und Anzeigentexte zuletzt), mit der Gesamtzahl für den Zeitraum. Sie stammen aus dem, was CrunchJunkie gespeichert hat, nie live von Google, damit eine Zusammenfassung nie auf Google wartet; reicht ein Zeitraum bis heute, erfährt die Zusammenfassung, bis wann Änderungen erfasst sind (die nächtliche Kopie). Crunch erwähnt eine Änderung nur dort, wo sie eine Bewegung in den Zahlen plausibel erklärt, und sagt dann, dass sie zeitlich zusammenfällt oder wahrscheinlich dazu beigetragen hat – nie, dass sie sie verursacht hat; Änderungen werden nicht um ihrer selbst willen aufgezählt. Hat eine Zusammenfassung sie gelesen, sagt die Zeile „Basierend auf …“ darunter, wie viele: „· 12 von 45 Kontoänderungen“, wenn sie die 12 wichtigsten von 45 gelesen hat, oder „· 3 Kontoänderungen“, wenn sie alle gelesen hat. Nichts kommt hinzu, wenn für den Zeitraum keine Änderungen gespeichert sind, der Bericht keine Google-Ads-Quelle hat, die Zusammenfassung bereits ein Widget „Änderungsverlauf“ liest (dann stehen dessen Einträge schon in den Daten) oder Zahlen aus einem anderen Google-Ads-Konto liest als dem, aus dem die Änderungen stammen (dem Standardkonto des Berichts oder dem einzigen des Kunden). Die Presets „Wesentliche Änderungen“ und „Auswirkung der Änderungen“ lesen wie bisher den ganzen Verlauf. Als veraltet markiert wird eine Zusammenfassung nicht, weil später Änderungen im Verlauf dazukommen: Darüber entscheiden nur ihre Zahlen und ihr Zeitraum.

## Presets für KI-Zusammenfassungen
Wenn du einen KI-Textblock hinzufügst oder neu generierst, kannst du Crunch mit einem Preset steuern, statt einen Prompt zu tippen. Zur Auswahl stehen: Management-Zusammenfassung, Widget darüber analysieren, Widget darunter analysieren, Kampagnen-Insights, Erfolge, Probleme, Maßnahmenplan, Wesentliche Änderungen, Auswirkung der Änderungen — dazu „Eigener Prompt“ für alles andere. „Erfolge“ und „Probleme“ sind der schnellste Weg, gute Nachrichten von den Baustellen zu trennen; „Widget darüber/darunter analysieren“ bindet den Kommentar an ein bestimmtes Diagramm oder eine bestimmte Tabelle auf der Seite.

Welches Preset du auch wählst: Crunch bekommt nur die Zahlen des Berichts und die Anweisung, keine hinzuzufügen, und das Ergebnis ist vor dem Versand voll bearbeitbar.

## Stichprobengröße und Fehlermarge bei Kennzahlen zur KI-Sichtbarkeit
KI-Antworten sind nicht deterministisch — eine Zahl zur KI-Sichtbarkeit ist deshalb eine Stichprobe, kein absoluter Wert. Damit das ehrlich bleibt, zeigen die KPI-Karten zur KI-Sichtbarkeit — in der App genauso wie in Berichten und geteilten Links —, wie belastbar jeder Wert ist. Unter der Kennzahl steht „Basierend auf n = N Durchläufen“, wobei N die Zahl der dahinterliegenden Scan-Durchläufe ist (Prompts × Modelle × Wiederholungen im Zeitraum). Bei der Sichtbarkeit in Prozent zeigt die Karte zusätzlich eine Fehlermarge als „± X %“. Wir berechnen sie so, dass sie wirklich etwas aussagt und nicht bloß beruhigt: Sie ist randsicher (sie unterstellt nie eine unmögliche Sichtbarkeit unter 0 % oder über 100 %) und sie wird breiter, wenn deine KI-Engines untereinander uneinig sind oder die Stichprobe dünn ist — eine Rate aus vielen übereinstimmenden Durchläufen zeigt also ein enges ±, eine wackelige ein weites. Beruht ein Wert auf nur wenigen Scan-Tagen und Engines, ist schon ihre Uneinigkeit unsicher; dieser Teil des ± nutzt deshalb die Student-t-Verteilung statt der Normalverteilung und fällt etwas breiter aus. Deshalb können zwei Marken denselben Prozentwert tragen und trotzdem sehr unterschiedliche Spannen haben; lies die Zahl und ihr ± immer zusammen.

Bei Veränderungen über die Zeit gehen wir noch einen Schritt weiter. Wenn sich die Sichtbarkeit gegenüber der Vorperiode bewegt, vergleichen wir die Veränderung mit der kombinierten Fehlermarge beider Zeiträume. Erst eine Bewegung von mindestens dem Doppelten dieser Marge liegt klar über der Fehlermarge; alles darunter nicht, und es wird auf den KPI-Karten neben dem Delta als „im Unsicherheitsbereich“ gekennzeichnet und steht auf der Startseite, in der Wettbewerbstabelle und unter „Größte Veränderungen“ der Übersicht und in einem Bericht an den Veränderungen der Markentabelle (Brand), in der Spalte Δ Sichtbarkeit der Prompt-Tabelle und in den Tabellen Brand × Tag, Tag × Month, Brand × Month und Tag grau mit einem „~“ vor der Veränderung. Es ist überall dieselbe Regel mit derselben Marge (dem „± X %“ der Hauptkennzahl), eine Bewegung liest sich also nie an einer Stelle als Gewinn und an einer anderen als „~“. KI-Zusammenfassungen folgen derselben Regel: Crunch hat die Anweisung, eine solche Veränderung als unverändert zu beschreiben, nie als Anstieg oder Rückgang. Eine Anzahl wie die Erwähnungen hängt außerdem davon ab, wie viele Antworten gesammelt wurden; neben einem Vergleich nennt ihre Karte deshalb die Antworten beider Zeiträume („Basierend auf 1.426 Durchläufen · 2.940 im Vergleichszeitraum“). Das ist ein ehrliches Signal, dass es gut Rauschen sein kann und keine echte Verschiebung, damit ein kleiner Ausschlag (etwa ein Rückgang um drei Nennungen bei stark schwankenden Zitaten) nicht als Trend überinterpretiert wird. Ein kleiner farbiger Punkt neben „Basierend auf N Durchläufen“ fasst zusammen, wie verlässlich der Wert insgesamt ist — grün für hoch, bernsteinfarben für mittel, grau für niedrig — und verbindet dabei die Stichprobengröße mit der Breite des ±.

Dieser Hinweis erscheint nur bei Kennzahlen zur KI-Sichtbarkeit, wo überhaupt eine Stichprobe im Spiel ist — Zahlen aus Werbeplattformen und Analytics kommen direkt aus der Quelle und werden nicht gesampelt. Es ist dasselbe Prinzip wie beim kostenlosen KI-Sichtbarkeits-Check: Stichprobengröße zeigen und nie mehr behaupten, als eine einzelne Zahl hergibt.

Dieselbe Ehrlichkeit gilt, während ein Scan läuft. Schlagen einzelne Checks fehl — ein Provider-Ausfall, ein Rate-Limit —, versucht der Scan sie eine begrenzte Zahl von Malen erneut, schließt dann ohne sie ab und zeigt direkt in der Scan-Statusleiste, wie viele fehlgeschlagen sind. Ein fehlgeschlagener Check wird nie endlos still wiederholt und nie als Durchlauf gezählt — N enthält also immer nur Checks, die wirklich stattgefunden haben. Nach dem Scan zeigt der Tab Prompts genau, bei welchen Prompts Checks fehlgeschlagen sind — ein bernsteinfarbenes Badge am Prompt nennt die Engine und die Original-Fehlermeldung des Anbieters. Eine kleinere Stichprobe ist damit immer erklärbar, nie mysteriös. Die fehlgeschlagenen Checks des letzten Scans stehen außerdem nach Ursache gruppiert da: Schlüssel abgelehnt, Kontingent- oder Abrechnungslimit, Ratenlimit, Zeitüberschreitung, Ausfall des Anbieters, leere oder abgeschnittene Antwort – jeweils mit Anzahl und einer Zeile zur Lösung (bei einem Kontingentproblem mit deinem eigenen Schlüssel verweist sie auf die Konsole des Anbieters oder auf Managed AI). Bei Scans aus der Zeit, bevor Fehlermeldungen gespeichert wurden, steht, dass die Ursache nicht vorliegt. Wie laut das angezeigt wird, hängt davon ab, wie groß der Anteil am Scan ist: Sind weniger als 10 % der Checks eines Scans fehlgeschlagen und keine Engine komplett ausgefallen, siehst du ein kleines gelbes Label „1 Check fehlgeschlagen“ neben „Letzter Scan“ in der Seitenleiste (auf dem Handy über der Seite), auf jeder Seite des Projekts, und die Ursachen öffnen sich daraus. Ab 10 % oder wenn alle Checks einer Engine fehlgeschlagen sind, wird das Label rot und die Übersicht behält zusätzlich ein Banner, weil den Zahlen dann ein echter Teil des Bildes fehlt. Ein Check zählt nur, solange er noch fehlschlägt: Einer, der einmal fehlschlug und beim Wiederholen klappte, zählt nicht, ebenso wenig einer zu einem Prompt, den du inzwischen pausiert oder gelöscht hast. Das Popover des Labels verlinkt auf die Aufschlüsselung pro Engine im Tab Prompts. Die Glocke in der oberen Leiste listet die fehlgeschlagenen Checks des letzten Scans außerdem mit Datum, Engine, Anzahl und der Original-Meldung des Anbieters samt Link zum Tab Prompts; läuft ein späterer, abgeschlossener Scan derselben Märkte ohne fehlgeschlagene Checks, wird der Eintrag als behoben markiert und das Label verschwindet; ein Scan, der noch läuft oder mit einem Fehler endete, löst ihn nicht auf. „Letzter Scan“ zählt auch den eigenen geplanten Scan eines Marktes mit, sodass Seitenleiste und Hinweis immer dasselbe Datum nennen.

Während eines Trials bekommt ein Projekt, dessen Setup kaum funktionieren kann, eine freundliche E-Mail. 2 bis 7 Tage nach dem ersten abgeschlossenen Scan prüft CrunchJunkie das Projekt einmal auf die drei genannten Probleme: keine getrackte Engine, die Seiten nennt, Engines, die die Marke offenbar als Software lesen, und ein letzter Scan mit mindestens 5 fehlgeschlagenen Checks oder mit mindestens 10 % fehlgeschlagenen Checks. Zeigt sich eines, bekommt die Inhaberin oder der Inhaber des Workspace eine kurze E-Mail, die das Problem mit Zahlen und Zeitraum nennt und zur Projektseite verlinkt, wo der Hinweis die Lösung zeigt. Die E-Mail ändert und berechnet nichts, wird pro Projekt nur einmal gesendet und lässt sich wie jede Produktbenachrichtigung abbestellen.

**Nur vollständige Antworten zählen.** Eine Engine meldet, warum sie aufgehört hat zu schreiben: Sie war fertig, sie hat die Längengrenze des Scans erreicht, ihrer Websuche sind die Runden ausgegangen, oder sie hat die Antwort verweigert. Antworten von ChatGPT, Gemini, Claude, Grok, Perplexity, DeepSeek und Meta AI werden nur gespeichert, wenn sie vollständig sind. Eine Antwort, die leer oder abgeschnitten ankommt, ist keine Messung (eine Marke, die nach dem Schnitt genannt wird, wäre unsichtbar), also zählt sie weder als Erwähnung noch als Fehlanzeige: Der Check schlägt mit Grund fehl, ein späterer Durchgang des Scans kann erneut fragen, und eine Engine, die weiter so antwortet, wird für den Rest des Scans gestoppt, mit dem Grund in der Scan-Leiste. Eine Antwort, die die Engine verweigert hat, wird als ihre Antwort gespeichert, denn genau das bekommt ein echter Nutzer; eine, die ihr Sicherheitsfilter mittendrin abgebrochen hat, ist ein Bruchstück und wird nicht gespeichert. Ein Fehler auf Seiten des Anbieters, der innerhalb einer Antwort gemeldet wird, ist vorübergehend und wird erneut versucht. Google AI Overviews, AI Mode und Microsoft Copilot funktionieren wie bisher: Ein leeres Ergebnis heißt dort, dass keine KI-Antwort angezeigt wurde (außer bei einer Antwort, die ohne ihre Listen ankam, siehe unten). N ist die Zahl der Antworten, die zählen. Die Grenzen lassen Platz für die längsten echten Antworten: 8.192 Tokens für Claude und Gemini und 8.000 für ChatGPT, Meta AI und Grok, und Gemini denkt auf seiner niedrigen Stufe nach, weil sein Nachdenken auf dieselbe Grenze angerechnet wird. Markennamen werden aus bis zu 40.960 Zeichen einer Antwort gelesen. Antworten, die gespeichert wurden, bevor es diese Prüfung gab (Oktober 2026), wurden so nicht geprüft. Bis dahin waren Antworten von Claude auf 1.024 Tokens begrenzt, die meisten endeten deshalb vor dem Schluss, und manche kamen leer an, und Antworten von Gemini endeten oft nach wenigen hundert Zeichen; Zahlen zu Claude und Gemini von vor der Änderung fallen deshalb zu niedrig aus. Ein Projekt mit Antworten von davor bekommt in seiner Timeline einen Hinweis, sobald seine erste vollständige Antwort gespeichert ist, und Warnungen zu Rückgängen und Überholungen, Signale und Kunden-Digests lassen diese Engine aus jedem Vergleich über diesen Hinweis hinweg heraus (bleibt keine Engine übrig, melden sie nichts). Im MCP-Connector zeigt get_ai_answer, warum jede gespeicherte Antwort endete (stopReason).

**Von Google verlinkte Namen in AI Overviews.** SerpAPI, über das wir Google AI Overviews, AI Mode und Microsoft Copilot auslesen, liefert manchmal einen Namen, den Google verlinkt hat, ohne seinen Text: Die Adresse des Links kommt zurück, der Name nicht. Ein Listenpunkt lautet dann „: Eine der führenden Full-Service-Agenturen …“, ohne Namen vor dem Doppelpunkt. Seit dem 11. Oktober 2026 behält ein Scan diese Links mit der Antwort. Beginnt ein Listenpunkt oder Absatz ohne seinen Namen (mit Doppelpunkt, Komma oder Gedankenstrich, oder leer) und ist sein erster Link ein solcher Link, steht die Domain des Links in eckigen Klammern an der Stelle des Namens, etwa „[example.com]: Eine der führenden …“. So ist sichtbar, dass dort ein verlinkter Name stand; den Anzeigenamen der Marke raten wir nicht. Dieser Link, und nur dieser, zählt als Erwähnung, wenn seine Domain die eigene Domain des Kunden oder eines getrackten Wettbewerbers ist: die Website des Kunden, eine als „Owned“ markierte Domain, die Domain des GEO-Audits oder ein als Domain geschriebener Alias, oder eine Wettbewerber-Domain aus den Einstellungen des KI-Sichtbarkeits-Projekts. Eine Subdomain oder eine geteilte Plattform (facebook.com, g2.com, amazon.de und ähnliche) steht für keine Marke. Eine solche Erwähnung zählt nur für Sichtbarkeit und Share of Voice, ohne Position und Sentiment, und nur, wenn die Antwort die Marke nicht ohnehin nennt. Die Ansicht Antworten und get_ai_answer im MCP-Connector kennzeichnen sie: ein verlinkter Name, den SerpAPI ohne seinen Text geliefert hat; gezählt über die Domain des Links. Ein Link ohne Text mitten im Satz, Links mit Text und die Quellen unter einer Antwort zählen nie als Erwähnung. Antworten, die vor dem 11. Oktober 2026 gespeichert wurden, wurden so nicht gelesen und können eine von Google verlinkte Marke verfehlen; sie bleiben, wie sie sind. Ein Projekt mit früheren Antworten bekommt je Engine eine interne Notiz in seiner Timeline, am Tag, an dem seine erste Antwort so gelesen wird, und Alerts vergleichen nicht über diesen Tag hinweg. Eine Tabellenzeile, deren Namen SerpAPI samt Link weggelassen hat, lässt sich nicht wiederherstellen.

**Ein Scan pro Tag zählt.** Wird ein Prompt am selben Tag mehr als einmal gescannt — ein manueller Neustart, eine Wiederholung nach einer Einstellungsänderung — ersetzt der spätere Scan den früheren für diese Engine und diesen Tag. Er kommt nie hinzu. Beide zusammenzurechnen würde die Stichprobe ohne neue Evidenz verdoppeln und diesen Tag zu einer größeren Grundgesamtheit machen als jeden anderen. Dieselbe Regel gilt überall, wo die Durchläufe gelesen werden: Kopf-Kennzahlen, Themen- und Quellenkarten, Berichts-Widgets, API und MCP-Connector messen dieselben Durchläufe, ihre Zahlen stimmen also überein.

**„Letzte 30 Tage“ heißt 30 ganze Tage.** Das Zeitfenster wird in Kalendertagen (UTC) gezählt und endet immer mit dem heutigen Tag: „letzte 30 Tage“ am 23. September ist der 25. August bis 23. September, einschließlich — nie 31 Tage und nie ein halber Tag an einem der Enden. Das ist wichtig, weil ein Fenster als „jetzt minus 30 × 24 Stunden“ den ältesten Tag mittendrin abschneiden würde und je nach Uhrzeit des Seitenaufrufs einen anderen Zeitraum abdecken würde. Alle Oberflächen nutzen diese eine Definition: die Kennzahlen oben, die Diagramme, die Wettbewerbstabelle, die Themen- und Quellenkarten, die Tabellen je Engine, Report-Widgets, die REST-API und der MCP-Connector. Eine Stichprobengröße auf einer Karte beschreibt damit dieselbe Grundgesamtheit wie die daneben. Es sind UTC-Tage, weil Scans nach UTC-Tag gespeichert werden. In einem Bericht kommen die Daten selbst aus dem Zeitraum des Berichts, der der Zeitzone deines Workspaces folgt; die KI-Sichtbarkeit zählt dann die Scans dieser Daten nach ihrem UTC-Tag.

### Antworten ohne ihre Listen

Im Oktober 2026 kamen viele Antworten von Google AI Overviews und Google AI Mode von SerpAPI, das beide für uns ausliest, ohne ihre Listen an. Der einleitende und der abschließende Absatz kommen an, die Liste dazwischen nicht, sodass eine Antwort „Zu den führenden Agenturen gehören:“ lautet und dann „Wenn du mir dein Budget nennst …“. Die letzten vollständigen Antworten von AI Overviews sahen wir am 12. Oktober, die ersten unvollständigen am 13. Oktober; beim AI Mode am 12. und 15. Oktober, ohne Scan dazwischen. Für AI Overviews führt der öffentliche Issue-Tracker von SerpAPI denselben Verlust ([#4453](https://github.com/serpapi/public-roadmap/issues/4453), [#4457](https://github.com/serpapi/public-roadmap/issues/4457)); für den AI Mode nennt ihn kein öffentlicher Bericht, dort sind die Lücken unsere eigene Messung. Marken aus einer fehlenden Liste zählten als nicht genannt, die Zahlen für AI Overviews und AI Mode aus diesen Tagen können deshalb zu niedrig sein.

Ein Scan lässt eine solche Antwort jetzt außen vor. Eine Antwort, die Inhalt ankündigt, der nicht da ist, wird nicht gespeichert: ein Satz mit Doppelpunkt am Ende, der die Antwort beendet, auf den nur noch eine abschließende Frage oder ein Angebot folgt oder der eine Reihe von Ankündigungen beginnt, zwischen denen nichts aufgezählt ist; und eine AI Overview, die da ist, aber keinen Text hat. Sie zählt weder als Nennung noch als Nicht-Nennung, wird im selben Scan nicht noch einmal abgefragt, weil jede Suche berechnet wird und gleich zurückkommt, und wenn mindestens fünf Antworten der Engine so zurückkommen und das mehr sind als die übrigen, fragt der Scan die Engine nicht weiter. „Keine AI Overview“ für eine Suche bleibt ein echtes Ergebnis, eine Bezeichnung mitten in der Zeile wie „Stundensätze: Meist …“ ist keine Lücke, und eine kurze Überschrift wie „Fazit:“ vor ihrem eigenen Absatz auch nicht. Antworten, die vor dieser Prüfung gespeichert wurden, bleiben außen vor, sobald sie geprüft sind. Eine Antwort, der eine Liste ohne solche sichtbare Spur fehlt, lässt sich nicht erkennen und zählt weiter; die Zahlen aus diesen Tagen können deshalb trotzdem zu niedrig sein.

Jedes KI-Sichtbarkeits-Widget, jedes Diagramm und die Übersicht, deren Zahlen diese Engines in diesem Zeitraum enthalten, sagen das (ein Band in Diagrammen, eine Zeile unter allem anderen; „Messlücken zeigen“ im Builder blendet es an einem Widget aus), die KI-Zusammenfassung, Ask Crunch, der MCP-Connector und die API erfahren dasselbe, und Warnungen zu Rückgang und Überholen, Signale und Kunden-Digests lassen die Engine aus jedem Vergleich heraus, der diese Tage berührt, solange das anhält. Signale, die vor dieser Prüfung ausgelöst wurden, bleiben, wie sie sind. Jedes betroffene Projekt bekommt eine interne Notiz auf seiner Timeline. Microsoft Copilot, das ebenfalls über SerpAPI läuft, ist nicht betroffen. Solange Antworten so ankommen, lesen wir außerdem jeden Namen, den ein Listeneintrag unter einem anderen Schlüssel tragen kann, Vergleichsblöcke und jede Form einer Tabelle, damit nichts verloren geht, was SerpAPI doch liefert.

### Copilot in Projekten mit Sprache oder Markt

Microsoft Copilot lesen wir über SerpAPI, deren Copilot-Suche keine Sprach- oder Länderangabe kennt. Bis zum 21. Oktober 2026 haben wir deshalb in Projekten mit festgelegter Sprache oder festgelegtem Markt jedem Prompt eine Anweisung vorangestellt (zum Beispiel „You are answering for a user located in Spain. Reply in German …“). Bing hat auch nach der Bedeutung dieser Anweisung gesucht, deshalb zitierten viele Copilot-Antworten Übersetzungsseiten und Seiten, die die Anweisung wiederholen, statt echter Quellen, und die genannten Marken wurden durch diesen Umweg bestimmt. In einem Test mit drei Prompts in einem spanischen Projekt, beantwortet auf Deutsch, wiederholten 14 von 32 zitierten Seiten die Anweisung, 32 waren Übersetzungsseiten und die Website der Marke wurde nie zitiert.

Seit dem 21. Oktober 2026 bekommt Copilot den Prompt selbst in der Sprache des Projekts, gefolgt von einem kurzen Marktvermerk in dieser Sprache, zum Beispiel „(Markt: Spanien)“. Im selben Test wiederholte keine der 54 zitierten Seiten eine Anweisung und keine war eine Übersetzungsseite, die Website der Marke wurde bei allen drei Prompts zitiert, und jede Antwort war weiterhin auf Deutsch. Ein Projekt ohne Markt oder in einer Sprache, für die wir keinen Vermerk haben, bekommt nur den Prompt. Seiten, die die alte Anweisung wiederholen, bleiben weiterhin aus jeder Zitat- und Quellenzählung heraus, auch in früheren Antworten.

Copilot-Zahlen von Projekten mit festgelegter Sprache oder festgelegtem Markt sind als Messlücke markiert, vom Tag, an dem Copilot zum ersten Mal mit der Anweisung lief, bis zum 21. Oktober 2026: eine Zeile unter dem Widget, ein Band in Diagrammen, ein Hinweis für die KI-Zusammenfassung, Ask Crunch, den MCP-Connector und die API, und die Engine bleibt aus jedem Vergleich in Signalen, Alerts und Digests heraus, der diese Tage berührt. Der 21. Oktober zählt noch zur Lücke, weil Scans früher an diesem Tag die Anweisung noch nutzten; Scans ab dem 22. Oktober sind sauber. Copilot-Zahlen von vor und nach diesem Datum sind auf unterschiedliche Fragen gemessen, vergleiche sie also mit Vorsicht.

## Zeitplan und Versand
Öffne einen Bericht und klicke auf „Schedule“, um ihn auf Autopilot zu stellen. Wähle wöchentlich oder monatlich, lege die Sendezeit fest und trag die Empfänger ein. Bei jedem geplanten Lauf verschickt CrunchJunkie eine gebrandete E-Mail von deiner Domain mit einem Live-Link zum Bericht.

Das PDF liegt standardmäßig bei, und der Live-Link zeigt immer die aktuellen Zahlen – Empfänger können das Dokument ablegen und später trotzdem nachsehen. Im Zeitplan-Panel siehst du, wann der Bericht zuletzt versendet wurde; pausieren oder ändern kannst du einen Zeitplan jederzeit — Änderungen greifen ab dem nächsten Lauf.

Tag und Uhrzeit gelten in der Zeitzone deines Workspaces (Einstellungen → Präferenzen), Sommerzeit inbegriffen: Ein Bericht für montags 09:00 in Auckland geht im Sommer wie im Winter um 09:00 Ortszeit Auckland raus. Zeitpläne, die gespeichert wurden, bevor es Workspace-Zeitzonen gab, laufen weiter in UTC, so wie sie eingerichtet wurden; das Zeitplan-Panel zeigt, welche Uhrzeit das in deiner Zeitzone ist, und hat einen Knopf, der den Zeitplan auf sie umstellt. Das Panel zeigt auch den nächsten Versand.

Kann ein Versand zu seiner Stunde nicht rausgehen (eine Stunde mit vielen fälligen Berichten oder ein Ausfall), wird er stündlich erneut versucht, bei einem wöchentlichen Zeitplan bis zu einem Tag, bei einem monatlichen bis zu drei Tagen. Der Bericht geht dann später raus, statt für den Zeitraum auszufallen. Eine Wiederholung verschickt einen Bericht nie doppelt. Das Speichern eines Zeitplans verschickt nie einen Bericht, dessen Zeit schon vorbei ist: Der erste Versand ist der nächste, den das Panel zeigt. Das angehängte PDF zählt seinen Zeitraum ab dem Tag, für den der Versand geplant ist, in der Zeitzone des Zeitplans: Ein Zeitplan, der noch in UTC läuft, berichtet denselben Zeitraum wie bisher, und ein Versand, der später rausgeht, denselben wie ein pünktlicher. Der Live-Link in der E-Mail zählt immer ab dem heutigen Tag deines Workspaces. Bei einem Zeitplan, der noch in UTC läuft, in einem Workspace weit weg von UTC, können PDF und Live-Link deshalb ein paar Stunden lang verschiedene Zeiträume zeigen: Ein Zeitplan „1., 03:00 UTC“ in einem Workspace in New York verschickt sein PDF zum November am Abend des 30. November New Yorker Zeit, während der Link, dort noch am 30. November, bis Mitternacht den Oktober zeigt. Stellst du den Zeitplan auf die Zeitzone deines Workspaces um, entfällt der Unterschied. Beim Umstellen übernimmt ein wöchentlicher Zeitplan den Tag und die Uhrzeit, zu der er bei dir ankam, und ein monatlicher den Tag, an dem er ankam, außer der liegt in einem anderen Monat (dann behält er seinen Tag im Monat).

Bevor du eine Änderung an einem Zeitplan speicherst, zeigt das Panel den nächsten Versand, den Zeitraum, den dieser Bericht abdeckt, und, wenn durch die Änderung ein Zeitraum gar nicht verschickt wird, eine Zeile, die das sagt („Der Bericht für 21.–27. Sept. 2026 wird nicht verschickt.“). Speichern verschickt nie einen Bericht, dessen Zeit schon vorbei ist. Und ein Bericht geht nie zweimal für denselben Zeitraum raus: Würde der nächste Versand eines geänderten Zeitplans den gerade verschickten Zeitraum abdecken (ein wöchentlicher Bericht, von Montag auf Freitag verlegt, deckt dieselbe letzte Woche ab), wird dieser Versand übersprungen. Ein Bericht mit festen Daten deckt jedes Mal dieselben Tage ab und geht bei jedem geplanten Versand raus.

Ein gesperrter Workspace (Abo gekündigt, pausiert oder unbezahlt) verschickt keine geplanten Berichts-E-Mails und keine Kunden-Digests. Ein Versand, der in dieser Zeit fällig wird, entfällt endgültig: Er wird nicht nachgesendet, auch nicht nach dem Entsperren. Die Versände laufen zum nächsten geplanten Termin weiter, sobald du einen Tarif wählst. Der Inhaber des Workspace bekommt eine E-Mail, wenn das beginnt, und der Sperrbildschirm sagt es ebenfalls.

## Monatskopien
Agenturen, die pro Kunde und Monat einen Bericht führen („Google Ads Report - September 2026“, dann Oktober und so weiter), können den nächsten Bericht vom Bericht selbst anlegen lassen. Öffne den Bericht, wähle Monatskopie (unter Teilen oder im ⋯-Menü), schalte „Jeden Monat eine Kopie erstellen“ ein, wähle den Tag im Monat und prüf den Namen.

An diesem Tag wird der Bericht in der Zeitzone deines Workspaces (Einstellungen → Präferenzen) für den gerade beendeten Monat kopiert. Die Kopie behält alles, was auch Duplizieren behält: Widgets, Layout, Deckblatt, Branding, Sprache und welches Konto jede Quelle liest. Ihr Zeitraum ist dieser Monat als feste Daten, zum Beispiel 1.–30. September 2026, sodass die Kopie September zeigt, egal wie spät man sie öffnet. Der Vergleich wird übernommen und folgt dem festen Monat: „vs. Vorperiode“ wird zum ganzen Vormonat (September gegen August), auch bei einem Widget, dessen Zeitraum der ganze Monat ist, und „vs. Vorjahr“ vergleicht mit demselben Monat ein Jahr zuvor. Ein Widget mit eigenem Zeitraum bekommt ebenfalls feste Daten: ein Zeitraum, der vor heute endet, etwa ein 12-Monats-Trend, so, wie er am ersten Tag nach dem Monat lautete (1. Oktober 2025 bis 30. September 2026); ein Zeitraum bis heute, etwa dieser Monat, dieses Quartal oder seit Jahresbeginn, so, wie er am letzten Tag des Monats lautete (1. Januar bis 30. September für seit Jahresbeginn). Die Kopie hat keinen eigenen E-Mail-Zeitplan und keine eigene Kopierregel und erscheint bei den übrigen Berichten des Kunden.

KI-Zusammenfassungen werden nicht mitkopiert, weil sie für einen früheren Monat geschrieben wurden. Stattdessen wird beim Erstellen der Kopie jedes KI-Widget für den Monat der Kopie aus ihren eigenen Zahlen in der Sprache des Berichts neu geschrieben: mit seiner Aufgabe, so wie der Bericht es beim Öffnen der Kopie schreibt, und bei einem Widget mit gespeicherter eigener Frage mit dieser Frage, so wie Senden sie stellen würde. (Ein Widget mit „Widget darüber analysieren“ oder „Widget darunter analysieren“, dessen Nachbar keine Zahlen zum Lesen hat, bleibt, wie es ist, so wie im Bericht auch.) Ein geteilter Link oder ein PDF der Kopie enthält die Zusammenfassung also von Anfang an. Geschrieben wird mit dem KI-Schlüssel deines Workspaces oder mit Managed AI im Rahmen der monatlichen Assistenten-Nachrichten deines Tarifs (eine Nachricht pro Zusammenfassung), und die E-Mail zur Kopie oder das Panel nach „Jetzt erstellen“ sagt, ob sie geschrieben wurde. Ging das nicht (kein KI-Schlüssel, die Assistenten-Nachrichten des Monats aufgebraucht, ein Fehler beim KI-Anbieter oder noch keine Daten), bleibt das Widget leer und wird wie bisher in der Kopie geschrieben: beim Öffnen, bei einer eigenen Frage mit Senden. Sind in derselben Stunde viele Kopien fällig, entstehen die, die nicht mehr hineinpassen, samt Zusammenfassungen beim nächsten stündlichen Lauf. Eine Zusammenfassung vom Monatsanfang nutzt die Zahlen von diesem Moment; kommen noch späte Conversions herein, kennzeichnet der Bericht die Zusammenfassung mit dem Tag, an dem sie geschrieben wurde, und „Neu generieren“ schreibt sie neu.

Der Name entsteht aus einem Muster. {month} ist der Monat, den die Kopie abdeckt, in der Sprache des Berichts (Juli in einem deutschen Bericht; spanische und französische Monate klein wie im Satz, oder mit großem Anfangsbuchstaben, wenn du {Month} schreibst), {year} sein Jahr, {client} der Name des Kunden und {report} der Name dieses Berichts. Steht im Namen des Berichts schon ein Monat mit Jahr, auf Deutsch, Englisch, Spanisch oder Französisch, wird das Muster daraus vorgeschlagen: Aus „unisono • Google Ads Report - Juli 2026“ wird „unisono • Google Ads Report - {month} {year}“. Vor dem Speichern zeigt das Panel Datum, Namen und Zeitraum der nächsten Kopie.

Jeder Monat eines Berichts wird genau einmal kopiert. Wiederholt sich ein Lauf oder wird die Regel gelöscht und neu eingerichtet, entsteht nichts Neues, und konnte die Kopie an ihrem Tag nicht entstehen (ein Ausfall), holt der nächste stündliche Lauf im selben Monat sie nach. Eine Regel handelt nur an Tagen ab dem Tag, an dem sie eingeschaltet (oder der Bericht wiederhergestellt) wurde, und holt nie frühere Monate nach. Pausierte oder gekündigte Workspaces bekommen keine Kopien. „Jetzt erstellen“ legt die Kopie des gerade beendeten Monats sofort an und zählt als Kopie dieses Monats. Die Tage 29 bis 31 fallen in kürzeren Monaten auf den letzten Tag. Kopien entstehen immer aus dem Bericht, der die Regel hat; ändere also diesen Bericht, wenn künftige Monate anders aussehen sollen.

Unter Berichte → Geplant stehen alle Regeln neben den geplanten E-Mails, mit der nächsten und der letzten Kopie; dort kannst du sie pausieren, fortsetzen oder löschen. Wer eine Regel eingerichtet hat, bekommt eine E-Mail, wenn der Zeitplan eine Kopie erstellt. Wird der Bericht gelöscht, erstellt seine Regel nichts und wird als prüfbedürftig markiert, bis der Bericht wiederhergestellt oder die Regel gelöscht ist. Wird eine Kopie gelöscht, erstellt der Zeitplan sie nicht noch einmal; im Panel des Berichts kannst du die Kopie des gerade beendeten Monats neu erstellen. Mitglieder mit Lesezugriff sehen die Regeln, können sie aber nicht ändern.

## Die Bericht-E-Mail
Ob du einen Bericht von Hand oder per Zeitplan verschickst — die E-Mail, die bei deinem Kunden ankommt, ist vorausgefüllt und persönlich statt ein nacktes „hier ist dein Bericht“. Der Betreff entsteht aus dem Bericht selbst, also aus Datenquelle und Zeitraum, zum Beispiel „Google Ads-Bericht · Juni 2026“ — so ist er auch in einem vollen Postfach sofort verständlich. Der Text begrüßt den Kunden mit seinem hinterlegten Kontaktnamen, benennt Datenquelle und Zeitraum und ist von dem Teammitglied unterschrieben, das den Bericht erstellt hat; dessen E-Mail-Adresse ist als Antwortadresse gesetzt, damit eine Antwort bei der richtigen Person landet.

Die gesamte E-Mail ist lokalisiert — Englisch, Deutsch, Spanisch oder Französisch, passend zur Sprache des Berichts — und vor dem Versand bearbeitbar, falls du noch eine Notiz ergänzen willst. Hat der Kunde keinen hinterlegten Kontaktnamen, wird eine freundliche allgemeine Anrede verwendet. Als Empfänger ist standardmäßig die Kontakt-E-Mail des Kunden gesetzt; du kannst sie durch eine eigene Liste ersetzen.

## White Label und eigene Domain
Die White-Label-Einstellungen findest du unter Einstellungen → White Label. Lade dein Logo hoch, lege deine Markenfarbe fest und bestimme Absendername und -adresse, unter denen geplante E-Mails rausgehen. Berichte — Live-Links wie PDFs — tragen dann deine Identität statt unserer.

In den passenden Tarifen kannst du außerdem eine eigene Domain verbinden, sodass Live-Bericht-Links unter deiner eigenen URL liegen (zum Beispiel reports.youragency.com). Lege bei deinem DNS-Anbieter einen CNAME-Eintrag an und verifiziere ihn in CrunchJunkie — das SSL-Zertifikat übernimmt die Plattform automatisch. Das Ergebnis ist ein Reporting, das aussieht wie ein Produkt deiner eigenen Agentur.

## PDF-Export und Live-Links
Jeder Bericht lässt sich auf zwei Wegen teilen. Ein Live-Link gibt deinem Kunden eine immer aktuelle Ansicht auf Basis der letzten täglichen Synchronisierung — ideal für Stakeholder, die auch zwischen den offiziellen Updates gern reinschauen. Ein PDF-Export erzeugt ein pixelgenaues White-Label-Dokument für Kunden, die lieber einen Anhang zum Ablegen oder Weiterleiten haben.

Beide Ausgaben rendern aus demselben Bericht und können deshalb nie auseinanderlaufen. „PDF herunterladen“ im Bericht-Header (und „PDF exportieren“ auf einem Live-Link) erzeugt mit einem Klick eine fertige Datei – ohne Druckdialog: ein ganzseitiges Deckblatt, deine Widgets im selben Raster wie auf dem Bildschirm, jeder Abschnitt auf einer neuen Seite, eine Kopfzeile mit Kunde, Bericht und Zeitraum sowie Seitenzahlen in der Fußzeile. Hoch- und Querformat stehen beide zur Wahl; die Datei ist nach Kunde, Bericht und Zeitraum benannt und sortiert sich so von selbst ein. Eine Tabelle, die breiter ist als die Seite, wird eingepasst statt abgeschnitten: Ihre Überschriften brechen um, ihre Zellen bekommen weniger Innenabstand und ihre Schrift kann bis auf 7 pt schrumpfen; ist sie dann noch zu breit, geht sie in einem zweiten Block weiter, der die erste Spalte wiederholt. Jedes davon steht einmal da, der Zeitraum ausgeschrieben („September 2026“, nicht „Letzter Monat“): Ein Bericht, dessen Name den Kunden oder den Monat schon enthält, bekommt beides nicht doppelt. Einmalige und geplante E-Mails nennen denselben Zeitraum in Betreff und Nachricht. Veränderungen gegenüber dem Vergleichszeitraum lesen sich überall gleich: Eine Rate (CTR, Anteil an Impressionen, Sichtbarkeit) ändert sich in Prozentpunkten, eine Anzahl oder ein Betrag in Prozent, sofern das Vergleichsformat eines Widgets nichts anderes vorgibt. Ein Wert von 0 bis 100 (Sentiment, GEO-Audit-Scores) ändert sich ebenfalls in Punkten. Gegenüber einem Vorwert von 0 zeigen KPI-Kachel und Tabelle die Veränderung in Punkten oder, in den Formaten „Absolut“ und „Beides“, als absolute Veränderung; eine prozentuale Veränderung ab 0 gibt es nicht, deshalb wird keine gezeigt. Zahlen, Datumsangaben, Metriknamen und Bezeichnungen folgen der Sprache des Berichts. Das Dokument wird auf unseren Servern aus den Live-Daten dieses Moments gerendert – ein PDF aus der App, eines, das ein Kunde über den Live-Link herunterlädt, und das an eine geplante oder einmalige E-Mail angehängte sind deshalb identisch. Geplante und einmalige Sendungen hängen das PDF standardmäßig an („PDF anhängen“ abwählen für nur-Link); schlägt ein Rendern einmal fehl, geht die E-Mail trotzdem mit dem Live-Link raus. Live-Links lassen sich zugriffsbeschränken, sodass nur die vorgesehenen Empfänger sie öffnen können.

## Google-Ads-Änderungsverlauf
Das Widget „Änderungsverlauf“ listet, was sich im Berichtszeitraum im Google-Ads-Konto eines Kunden geändert hat: Budgets, Gebotsstrategien und ihre Zielwerte, Status und Gebote von Kampagnen und Anzeigengruppen, Keywords, Anzeigen, Assets, Standorte und Zielgruppen. Jeder Eintrag nennt Datum und Uhrzeit (in der Zeitzone des Kontos, wie Google Ads sie zeigt), die Kampagne und Anzeigengruppe, den alten und den neuen Wert — „Tagesbudget: 50,00 € → 80,00 €“, in der Währung des Kontos — und wer die Änderung vorgenommen hat: eine Person, eine automatisierte Regel, ein Skript oder eine übernommene Google-Empfehlung. Du fügst es über die Widget-Palette hinzu („Änderungsverlauf“, nur Google Ads) oder bittest Crunch um „den Änderungsverlauf des Kontos“; automatisch landet es in keinem Bericht, und ein KI-Entwurf enthält es nur, wenn du danach fragst. Es lässt sich nach Ebene filtern (Kampagnen, Budgets, Anzeigengruppen, Keywords, Anzeigen & Assets, Sonstiges) und danach, wer geändert hat, folgt dem Berichtszeitraum oder seinem eigenen Datumsbereich und zeigt die neuesten Änderungen bis zur eingestellten Anzahl, immer mit der Gesamtzahl für den Zeitraum.

Wie weit es zurückreicht: Google Ads hält den Änderungsverlauf nur 30 Tage vor. CrunchJunkie kopiert ihn jede Nacht, ab dem Tag, an dem ein Google-Ads-Konto verbunden wird, und die erste Kopie enthält die 30 Tage, die Google noch hat. Ab dann ist jeder Berichtszeitraum abgedeckt, solange wir die Kopie aufbewahren (25 Monate). Beginnt ein Zeitraum vor der ersten Kopie, sagt das Widget, ab welchem Datum Änderungen erfasst sind, statt zu behaupten, es habe keine gegeben. Änderungen seit der letzten nächtlichen Kopie werden live aus Google Ads gelesen, sodass ein Bericht bis heute vollständig ist. Google weist darauf hin, dass sein Änderungsprotokoll nicht jede Änderung enthalten muss, die die Google-Ads-Oberfläche in ihrem eigenen Änderungsverlauf zeigt; das Widget zeigt genau, was Googles API liefert. Trennst du das Konto, wird auch sein gespeicherter Änderungsverlauf gelöscht.

Wer die E-Mail-Adresse sieht: Google nennt uns die E-Mail-Adresse des Google-Ads-Nutzers, der eine Änderung vorgenommen hat. In CrunchJunkie sieht dein Team sie. Geteilte Links, PDFs und der Präsentationsmodus zeigen stattdessen „Ihre Agentur“ — nie eine Adresse —, während automatisierte Regeln, Skripte und Google-Empfehlungen überall ihre Bezeichnung behalten. Die KI-Zusammenfassungen „Wesentliche Änderungen“ und „Auswirkung der Änderungen“ lesen diesen gespeicherten Verlauf (für jeden Berichtszeitraum, nicht nur die letzten 30 Tage), ebenso KI-Zusammenfassungen eines Berichts mit diesem Widget. In einem Bericht ohne das Widget lesen die übrigen Zusammenfassungen die wichtigsten Änderungen des Zeitraums (siehe „KI-Zusammenfassungen von Crunch“). Immer mit denselben Rollenbezeichnungen; eine E-Mail-Adresse geht nie an ein KI-Modell.