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Creative Strategy OS

Dies ist das Vorgehen, nicht das Output-Tool. Es bringt bei, wie man als Creative Strategist eine neue Brand übernimmt und daraus einen lernenden Creative-Motor macht — verständlich, in Phasen, mit klaren Entscheidungen. Wo es Sinn ergibt, ist es AI-supported (welche Skills/Tools wann), aber der Mensch versteht und steuert jeden Schritt.

Companion: admkrs-cs-creative-briefing schreibt die eigentlichen Briefings (Hooks, Konzepte, Storyboards, docx). Dieser Skill sagt dir, wann und warum du briefst, was du testest und wie du liest. Beide zusammen = volle Creative-Strategy-Funktion.

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START HIER — wenn du von Media Buying kommst (2 Minuten)

Früher war dein Hebel das Targeting: Audiences bauen, Lookalikes, Budgets schieben, Gebote tunen. Im Andromeda-Zeitalter macht Meta das selbst — es findet die Zielgruppe über das Creative. Damit verschiebt sich dein Job: nicht mehr wer die Ad sieht, sondern welche Idee bei welchem Menschen getestet wird. Du bist nicht Ads-Designer und nicht Texter — du betreibst ein Lern-System. Dein zentraler Output ist eine Tabelle, die Creative-Map: jede Zeile = ein Test = Persona × Pain × Angle × Awareness × Format. Aus den Top-Zeilen werden Briefings (die schreibt admkrs-cs-creative-briefing), die du launchst, gegen die eigene Baseline liest und iterierst.

Die 4 Begriffe, die alles tragen — lern die zuerst, der Rest folgt von selbst:

• Persona = ein Typ Kunde, definiert durch Lebenssituation + Beziehung zum Problem. Nicht „Frauen 25–45" (das ist ein Avatar und sagt dir nichts über die Ad), sondern z. B. „Working Mom mit empfindlichem Magen, die ihre Prenatals nicht bei sich behält und sich beim Auslassen schuldig fühlt". Test: bleibt die Persona über alle Awareness-Stufen gleich? Wenn nicht, sind es zwei.
• Pain = der rohe emotionale Auslöser, wörtlich aus Kundensprache („Ich will sie nehmen, aber ich kann sie nicht bei mir behalten"). Klingt dein Pain wie eine Headline, ist er eine Ebene zu hoch — grab tiefer.
• Angle = die Verkaufstür, die du AUF dem Pain baust. Jeder Angle führt auf einen zitierten Pain zurück. Die Leiter: Kundenzitat → Pain → Angle → Hook (erste 3 Sek) → Script. Verwechsle die Ebenen nicht.
• Awareness (5 Stufen, Schwartz) = beschreibt, was das Script sagt, nicht was der Kunde denkt. Gleiche Persona, gleicher Pain, 5 Script-Jobs → 5 echt verschiedene Ads. Das ist dein Volumen-Hebel.

Wenn diese 4 Begriffe sitzen, ergibt der Rest (Matrix, Tests, Diagnose, Scaling) Sinn — er ist nur das System drumherum, das die Map in gemessene Gewinner verwandelt. Reihenfolge: Research → Diversity → Test → Diagnose → Iterate → Scale.

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Das mentale Modell (warum das alles)

Im Andromeda-Zeitalter findet Meta die Zielgruppe über das Creative — das Creative IST das Targeting. Daraus folgt alles:

1. Gewinner sind selten. ~5 % der Creatives sind echte Winner (Motion 2026, gemessen), ~50 % bekommen fast kein Budget — das ist normal. Du brauchst Volumen an echt verschiedenen Konzepten, nicht Klone.
2. Deine Aufgabe ist ein Kreislauf, kein Projekt: Research → Diversity → Test → Diagnose → Iterate → Scale → (zurück zu Research). Jedes Ergebnis ist Input für die nächste Runde. Das nennen wir das Flywheel.
3. Klarheit vor Kunst, Daten leiten die Richtung, nichts erfinden. Echte Kundensprache schlägt Bauchgefühl; Account-Daten schlagen Branchen-Benchmarks; gesperrte Fakten bleiben 1:1.

Wenn du nur eine Sache mitnimmst: Du verkaufst nicht „mehr Creatives", du baust ein System, das systematisch herausfindet, welche Idee bei welchem Menschen zündet — und das verdoppelt, was gewinnt.

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Die Phasen (das Rückgrat)

Grober Zeitrahmen für eine neue Brand: Tag 1 → Woche 1 → Woche 2–4 → laufend. Reihenfolge ist bewusst — nicht überspringen.

Phase 0 — Setup & Ökonomie · Tag 1 · „bevor du irgendetwas testest"

Was zuerst: Zugänge + Zahlen, sonst kannst du Gewinner nicht erkennen.

• Zugänge holen: Ad-Account, Analytics/DatAds, Pixel/CAPI-Status, Shop/GA4, Brand-Assets, frühere Creatives + Performance-Export.
• Erfolg definieren (Unit Economics): Primär-KPI (ROAS/CPA/CPL), Marge, Ziel-CAC, AOV, Payback, Attributionsmodell. Ohne Ökonomie ist „Winner" Meinung.
• Constraints mappen: gesperrte Claims/Legal, Brand-Safe-Regeln, Budget, Produktionskapazität (wie viele Creatives/Woche schaffen wir?). Worauf schauen: Stimmen Tracking & Attribution? Was ist die echte Ziel-CAC bei der Marge? AI-Support: noch keiner — das ist Zugang + Alignment. → Vorlage: assets/templates/brand-onboarding-worksheet.md.

Phase 1 — Audit & Diagnose · Tag 1–3 · „verstehe, wo die Brand steht"

• Account-Audit (DatAds): Was läuft? Was hat historisch gewonnen/verloren (Bestperformer, Best Hooks, Ads to Kill)? Format-Mix, Diversity-/Hook-/Fatigue-Scores, Naming-Hygiene.
• Creative-Audit: Top- und Flop-Creatives zerlegen (Format/Hook/Angle) — Competitor-Teardown via Meta Ad Library.
• Bottleneck-Diagnose: Wo klemmt es? Scroll-Stop (scrollen vorbei, Hook stoppt nicht) · Verlangen (sehen die Ad, wollen das Produkt aber nicht genug zum Klicken) · Vertrauen (klicken, kaufen aber nicht) · Conversion (kaufen, aber CAC zu hoch). Der Bottleneck priorisiert die ersten Tests. (Die Metriken dahinter — Thumbstop/CTR/CVR — kommen in Phase 6; hier reicht die Hypothese aus dem Audit.) Worauf schauen: Welcher Angle/Format gewinnt in dieser Kategorie schon? Wo ist die Lücke? AI-Support: DatAds; admkrs-cs-creative-briefing/references/performance-playbook.md. Details: references/onboarding-and-audit.md.

Phase 2 — Research → Insight → Angle-Bank · Tag 2–5 · „hol die Wahrheit aus dem Kunden"

• Voice-of-Customer-Mining: Reviews, Reddit, Ad-Kommentare, CS-Transkripte, Umfragen → wiederkehrende Sprache, Pains, Desires, Objections, Transformations, swipeable Phrases.
• Angle-Bank bauen: Cluster in psychografische Angles (nicht Demografie). Methode P.D.A. = Persona × Desire × Angle.
• Message-Market-Fit: ownable Twist + Botschaft je Awareness-Stage (Schwartz). Worauf schauen: Welche Formulierungen wiederholen sich? (Wiederholung = validiertes Verkaufsargument.) Was ist der eine Twist, den nur diese Brand besitzt? AI-Support: AI zum Scrapen/Clustern der VoC; admkrs-cs-creative-briefing references creative-strategy.md (Angle-Library) + field-notes.md (P.D.A.). Details: references/research-diversity-testdesign.md.

Phase 3 — Creative-Diversity bestimmen · Woche 1 · „so entsteht echte Vielfalt"

• Concept-Matrix: Persona × Angle × Format (+ Awareness). Jede besetzte Zelle = ein Konzept mit eigener Idee (eigene Andromeda-Entity-ID).
• Test-Slate Runde 1: 6–10 echt verschiedene Konzepte, jedes als Ad Family (ein Angle über mehrere Formate), nicht 4 Headlines auf einem Video.
• Priorisierung: nach Bottleneck (Phase 1) + nach dem, was in der Kategorie/Account schon gewinnt.
• Diversity-Math: ~5 % Trefferquote → plane Volumen; aber Qualität vor Menge (Klone werden gedrosselt). Diversität misst sich über Angle/Persona/Format, nicht Farbe. Worauf schauen: Würde Meta unsere Library nach Concept gruppieren — wie viele unterschiedliche Stapel? (Meist weniger als gedacht.) AI-Support: AI generiert die Matrix + Varianten-Optionen; admkrs-cs-creative-briefing schreibt die Briefs. → Vorlage: assets/templates/concept-matrix.md.

Phase 4 — Test-Architektur · Woche 1 · „so testest du sauber"

• Struktur: dedizierte Testing-Kampagne (ABO = gleiches Budget = sauberer Read) + Scaling-Kampagne (CBO/ASC+). new-vs-new testen (nie gegen gealterte Gewinner).
• Budget & Geduld: 20–40 % aufs Testing; pro Konzept ≥ ~1.000 Impressionen / 5–7 Tage, bevor du urteilst (Andromedas schnelles Signal verleitet zu Frühurteilen).
• Entscheidungsregeln vorab festlegen: Kill bei 2–3× Ziel-CPA; Winner = schlägt/matched den aktuellen Besten; „Signifikanz" = pragmatisch ~20–30 Conversions (klar als operativ, nicht statistisch sauber kommunizieren).
• Eine Variable pro Iteration. Worauf schauen: Ist der Test fair (gleiche Startbedingungen)? Sind die Kill/Scale-Regeln vor dem Launch definiert? AI-Support: keiner — das ist Media-Buyer-Disziplin. Details + Math: references/research-diversity-testdesign.md.

Phase 5 — Produzieren & Launchen · Woche 1–2

• Briefs mit admkrs-cs-creative-briefing (eine Briefing-Datei = die Konzepte der Runde). Alles benennen: Format_Hook_Angle_Audience.
• Bei ~80 % shippen, dann iterieren. AI für Velocity (Static-Varianten, Mockups), aber menschliches Urteil über die Idee.
• Compliance 2026: KI-invariante Elemente markieren (Logo/Claim/Zahlen — Advantage+ kann Text ändern); extern KI-generierte Assets per AI-Disclosure-Toggle kennzeichnen. AI-Support: admkrs-cs-creative-briefing; AI-Bild/Video-Gen (SLCT/Pass³ aus field-notes.md).

Phase 6 — Lesen & Diagnostizieren · laufend, wöchentlich · „worauf du schaust"

• Das Dashboard: Primär (Spend, ROAS/CPA, CVR) sagt ob; Storytelling-KPIs sagen warum: Thumbstop/Hook · Hold/Retention · CTR · Completion. Immer gegen die eigenen Top-Performer lesen, nicht Branchen-Schnitt.
• Diagnose-Entscheidungsbaum: niedriger Thumbstop → Hook/Frame fixen · hoher Thumbstop + niedrige CTR → Body/Offer · hohe CTR + niedrige CVR → Landingpage · usw.
• Breakdown-Effect-Guardrail: Budget-Allokation nie nach Ø-CPA in Breakdown-Reports bewerten (Meta optimiert marginal).
• Nicht überreagieren auf frühe Varianz; respektiere das Fenster. AI-Support: DatAds; Entscheidungsbaum in references/diagnose-iterate-scale.md.

Phase 7 — Iterieren · laufend

• Winner → iterieren (genau EINE Sache ändern: Hook, Talent, Proof-Layer, LP, Format) → zu Ad Families ausbauen.
• Verlierer → killen. „Nichts sticht heraus" → diagnostizieren, was du gelernt hast, und neu anwinkeln.
• Learned-Concepts-Log pflegen: welcher Angle/Hook/Format gewinnt für diese Brand. (Das ist das wertvollste Asset, das entsteht.) AI-Support: admkrs-cs-creative-briefing Iterationen; DatAds.

Phase 8 — Skalieren · laufend

• Gewinner graduieren: erst im Testing +50–100 % (übersteht es Budget?), dann ~2 Wochen später in die Scaling-Kampagne; alte Gewinner nicht pausieren.
• Creative-Demand-Score entscheidet, wie viel neues Creative der Account braucht (Zero-Spend-Rate, Concentration, ROAS-/Spend-Degradation, Evergreen-Share). AI-Support: DatAds Creative-Demand-Score; Details: references/diagnose-iterate-scale.md.

Phase 9 — Cadence, Reporting & Flywheel · wöchentlich/monatlich

• Wöchentliches Ritual: Review → Entscheidungen (kill/iterate/scale) → nächstes Briefing. Refresh nach Fatigue-Signal (Frequenz 2,5–3,0× + 20 % CTR-Drop), nicht nach Kalender.
• Reporting = Learnings, nicht nur Metriken: welche Angles/Hooks/Formate gewinnen → zurück in die Research.
• Flywheel schließen: jedes Ergebnis startet die nächste Runde. AI-Support: AI entwirft den Wochen-Report aus DatAds. → Vorlagen: assets/templates/weekly-creative-review.md, test-plan.md.

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Maturity-Modell (wo steht die Brand — was tust du?)

• Crawl (Woche 1–4): Tracking sauber, Angle-Bank steht, erster 6–10-Konzept-Test live, Naming diszipliniert. Ziel: erste echte Winner finden.
• Walk (Monat 2–3): wöchentliche Test-Cadence läuft, Learned-Concepts-Log wächst, 2–3 Ad Families skalieren, Diagnose-Routine sitzt.
• Run (ab Monat 3): Flywheel dreht, Produktion auf 5 %-Trefferquote ausgelegt, systematische Iteration der Gewinner, Reporting treibt Research. Diversity & Demand-Score steuern das Volumen.

Was ein Creative Strategist wirklich tut (die Rolle)

Kein „Ideen-Lieferant", sondern Betreiber eines Lern-Systems: VoC-Research → Angle-Bank → Diversity-Plan → Test-Design → Diagnose → Iteration/Scaling → Reporting. Eigene KPIs: Hit-Rate, Winner-Volumen, Creative-Demand-Score, Zeit-bis-Winner, Spend hinter Gewinner-Konzepten. Wöchentliche Rituale, ein lebendes Learned-Concepts-Log, Disziplin bei kill/iterate/scale. Details, Maturity, häufige Fehler & AI-Stack: references/strategist-playbook.md.

Prinzipien (nicht verhandelbar)

• Echte Diversität (Angle/Persona/Format), keine Klone — sonst drosselt Andromeda.
• Daten leiten, Handwerk schärft. Daten sagen welcher Angle; Hooks/Frameworks machen ihn scharf.
• Klarheit vor Kunst, nichts erfinden (Zahlen/Claims/Testimonials/Offers 1:1, Neues als [Ergänzung]).
• Sauberes Naming & ein Learned-Log — ohne Auswertbarkeit kein Lernen.
• Nie senden/posten/skalieren ohne Freigabe, nie löschen ohne Freigabe.

Reference-Dateien

• references/onboarding-and-audit.md — Phase 0–1: Zugangs-/Ökonomie-Checkliste, Account- & Creative-Audit, Competitor-Teardown, Bottleneck-Diagnose.
• references/research-diversity-testdesign.md — Phase 2–4: VoC-Pipeline, Pain≠Angle-Leiter, Angle-Bank/P.D.A. + Persona-Disziplin + Awareness-Script-Jobs, Concept-Matrix & Ad Families, NEW/REPEAT/VARIANT-Diversity-Check, Worked Example (Maschine komplett), Test-Architektur + Math + Entscheidungsregeln.
• references/diagnose-iterate-scale.md — Phase 6–8: Metrik-Diagnose-Baum, Breakdown-Effect, Iterations-Playbook, Scaling, Creative-Demand-Score, Fatigue/Refresh.
• references/operating-methods.md — die konkreten Stellschrauben 2026: 3-Quellen-Research, Creative-Volumen-nach-Umsatz-Tabelle, 60/30/10-Mix, ASC-Struktur, Cost Cap @ 85 % Median-CPA, CAPI/LTV-Loop, Hook→Body→CTA-Modular-Testing, 2-Stufen-Scaling, Creative-Ops-Automation. Lesen in Phase 2–4 & 8.
• references/strategist-playbook.md — die Rolle, Maturity-Modell, AI-Support-Stack, häufige Fehler, KPIs, Wochen-Rhythmus.
• assets/templates/ — Onboarding-Worksheet, Message-Mining (5-teilig), Concept-Matrix, Test-Plan, Weekly-Creative-Review (copy-paste).
• Format-Bibliothek (alle Video-/Static-Styles + Einsatzzweck + Style-Decoder): siehe admkrs-cs-creative-briefing → references/creative-formats.md.

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_{ADMKRS Creative Suite · © ADMKRS GmbH, München · v1.9.0 · interner Gebrauch · erstellt von ADMKRS. Quellen am jeweiligen Skill-Ende; Specs/Policies an Primärquellen prüfen. · v1.9.0: „START HIER"-Einstieg für Media Buyer (Job in einem Absatz + 4-Begriffe-Box + Pain→Angle→Hook-Leiter), Persona-Disziplin (Lebenssituation + Beziehung zum Problem, Konsistenz-Test, Sub-Persona-Split), Awareness = was das Script sagt (5 Script-Jobs), ausführbarer NEW/REPEAT/VARIANT-Diversity-Check, durchgehender Worked Example.}