Guten Morgen {{first_name}},
Falls du diesen Newsletter das erste Mal erhältst: Das ist der wöchentliche Einblick in die Agenturarbeit der Optinize. Wir haben letztes Jahr 5 Mio € Adspend verwaltet und sind in der einzigartigen Position mit vielen Kunden, dass wir sehr regelmäßig unkonventionelle Out-of-the-box Strategien testen dürfen.
Die Methoden, die wir dabei entwickeln, bereiten wir hier auf. Wir berichten allgemein von gescheiterten und erfolgreichen Experimenten im Bereich Email, Paid Ads, WhatsApp-Marketing und mehr. Aber genug zum Intro, springen wir rein.
Alternative Zahlungsmöglichkeiten für Cannabis Unternehmen:

Über Ostern haben wir mal das Thema Klarna aufgerollt. Hier war die Frage: Wir können wir Klarna einbauen? Wir haben ja keinen Zugang zu Shopify Payments. Also haben wir diese Flows in make.com gebaut.
Hier wird ein Link bei jeder Order generiert. Dieser Link wird mit einer Email rausgesandt und bei Zahlung wird die entsprechende Bestellung in Shopify als “Paid” markiert. Schon ist alles eingebunden 😄
Selbstoptimierende Landingpages – was wir gerade mit Claude Code bauen
Wir sind gerade komplett im Claude Code Fieber.
Und statt nur darüber zu reden, was theoretisch möglich ist, schauen wir gerade sehr konkret:
👉 Was können wir damit für unsere Kunden bauen, das wirklich Geld bringt?
Ein Anwendungsfall, an dem wir gerade arbeiten, ist ziemlich spannend:
Sich selbst verbessernde Landingpages.
Das eigentliche Problem bei Landingpages
Wenn wir eine Landingpage oder ein Advertorial optimieren, schauen wir immer auf drei Dinge:
Click-Through-Rate / Conversionrate
Scrolltiefe
User-Verhalten auf der Seite
Die ersten beiden sind simpel.
Das dritte ist der Pain.
Bisher haben wir dafür Tools wie:
Microsoft Clarity
Hotjar
genutzt.
Die liefern dir Aufnahmen und Heatmaps –
aber die Auswertung ist manuell, langsam und ehrlich gesagt oft nervig.
Was sich jetzt ändert
Mit Claude Code gehen wir einen Schritt weiter.
Wir bauen uns gerade eine eigene Datenbasis, die jede Interaktion auf der Seite trackt:
Scrollverhalten
Klicks
Verweildauer
Absprünge
Interaktionen mit einzelnen Elementen
Natürlich anonymisiert, damit das Ganze sauber bleibt.
Der spannende Part: Der Agent
Jetzt kommt der eigentliche Hebel:
👉 Ein KI-Agent analysiert diese Daten alle 7 Tage automatisch.
Und macht dann genau das, was wir sonst manuell machen würden:
Daten auswerten
Hypothesen bilden
Änderungen vorschlagen
Änderungen umsetzen
Ergebnis überprüfen
Und dann wieder von vorne.
Wie so eine Optimierung aussieht
Der Agent stellt sich im Grunde jede Woche Fragen wie:
Wo springen die meisten Leute ab?
Welche Sektion wird nicht gelesen?
Wo klicken Leute, obwohl es nichts zu klicken gibt?
Welche Headlines funktionieren nicht?
Darauf basierend:
👉 passt er Inhalte an
👉 verschiebt Sektionen
👉 verändert Copy
👉 optimiert CTAs
Und danach wird gemessen:
War das besser oder schlechter?
Wenn besser → behalten
Wenn schlechter → zurückrollen
Wichtig: Kein blindes Rumprobieren
Das Entscheidende ist:
Der Agent arbeitet nicht kreativ ins Blaue hinein,
sondern datengetrieben.
Jede Änderung basiert auf:
👉 Verhalten echter Nutzer
👉 messbaren KPIs
👉 klaren Hypothesen
Das ist im Prinzip nichts anderes als gutes Marketing –
nur automatisiert.
Was das langfristig bedeutet
Wenn das sauber funktioniert, hast du:
👉 Landingpages, die sich jede Woche verbessern
👉 ohne dass ständig jemand draufschauen muss
👉 und ohne Bauchgefühl-Entscheidungen
Das ist kein „ein großer Relaunch“,
sondern viele kleine, kontinuierliche Verbesserungen.
Realtalk
Wir sind noch mitten im Aufbau.
Das ist nichts, was man einmal anschaltet und fertig.
Aber:
Wenn das sauber läuft, ist das ein System,
das langfristig richtig viel Wert schafft.
Ich werde berichten, wie sich das Ganze in echten Accounts schlägt.
Grüße
Michael

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