Aimash — KI-Google-Ads-Manager (Telegram)
Ein Telegram-Bot, der Google Ads in normaler Sprache verwaltet — aber nie eigenmächtig. Jede Änderung an Budget, Gebot oder Keywords wird als 'vorher → nachher'-Diff gezeigt und erst nach deiner Bestätigung ausgeführt. Multi-Modell-KI, Keyword-Recherche, RSA-Anzeigentexte und tiefe .xlsx- / Google-Sheets-Reports — ein produktiver Kundenbuild mit ~110k Zeilen Python und 2.030 automatisierten Tests hinter dem Chat.
Zeitraum
2025
Rolle
Lead Engineer
Confirm-gate
Every change
Swappable
AI models
~21k LOC
Codebase
Technisches Ergebnis
Ads tasks in seconds via chat · zero unapproved changes
Ehrliches Fazit
Confirm-Gate bei jeder Änderung · vollständiges Audit-Log · 2.030 Tests
Problem
Google Ads von Hand zu betreuen ist langsam und fehleranfällig, und die meisten 'KI'-Tools optimieren autonom — sie bewegen echtes Geld, bevor du prüfen kannst. Werbetreibende wollen das Tempo der Automatisierung, ohne die Kontrolle über ihr Budget abzugeben.
Die Herausforderung
Einen KI-Assistenten bauen, der Google-Ads-Arbeit per Chat in natürlicher Sprache (RU/EN) ausführt und trotzdem dem Menschen die Kontrolle lässt: Jede Mutation muss als vorher → nachher angezeigt und bestätigt werden, alle Geheimnisse müssen verschlüsselt bleiben, und nichts darf versehentlich ein Live-Konto berühren.
Die Lösung
Aimash ist ein Bot in Python 3.12 / aiogram, über die Google Ads API auf MCC-Ebene angebunden. Ein OpenRouter-LLM übersetzt Befehle in typisierte Pydantic-Tool-Calls; Lesezugriffe laufen sofort, während jeder Schreibzugriff zu einem Vorschlag wird, der mit vorher → nachher-Diff und ✅/❌-Buttons in PostgreSQL gespeichert wird — ausgeführt erst nach Freigabe und im Audit-Log protokolliert. Dazu Keyword-Recherche mit KI-Intent-Clustering, RSA-Anzeigentexte mit Prüfung je Element und tiefe Zeitraum-Vergleichsreports als Excel oder Google Sheets. Selbst das LLM wurde per Messung gewählt: Ein A/B-Benchmark im Repo ergab DeepSeek ≈ Claude beim Function-Calling bei ~13× geringeren Kosten, mit Claude als automatischem Fallback.
Live-Funktionen
Sieh, was der Bot kann
Eine originalgetreue Nachbildung der Aimash-Oberfläche, gebaut aus den echten Telegram-Nachrichten des Bots. Jede Änderung wird vorgeschlagen, als „vorher → nachher“ angezeigt und erst nach deiner Freigabe ausgeführt.
Telegram
aiogram 3 · RU/EN-Chat
LLM-Router
OpenRouter · DeepSeek, Fallback Claude
Tool-Schemas
Pydantic · Allow-List im Code
Confirm-Gate
einmalige confirmation_id · ✅ / ❌
Google Ads API
v24 · MCC-Ebene
Jede Anfrage läuft durch typisierte Schemas und ein Confirm-Gate, bevor sie ein Live-Konto berühren kann — vier ständige Leitplanken überwachen jeden Schritt.
Sprich mit deinem Konto
Befehle in normaler Sprache — Statistiken, Reports und Änderungen, ohne Dashboards.
Confirm-Gate bei jeder Änderung
Die KI schlägt einen vorher → nachher-Diff vor und wartet auf dein ✅. Ohne das passiert nichts.
KI-Anzeigentexte (RSA)
Erzeugt Titel und Beschreibungen innerhalb der Google-Limits, einzeln geprüft.
Keyword-Recherche
Suchvolumen und KI-Intent-Cluster, als .xlsx exportierbar.
Tiefe Reports
Zeitraum-Vergleich, exportiert als Excel oder Google Sheets.
Technische Highlights
Confirm-gate architecture: the AI proposes a before → after diff for every mutation and only executes after an explicit "yes" — no autonomous spending
Multi-model LLM via OpenRouter (DeepSeek / Claude / GPT-4o) — the model is swappable per task, never locked to one vendor
Pydantic tool schemas: the model fills typed forms that are validated before any Google Ads call — it can never invoke arbitrary SDK methods
Full audit log: who, when, what, before → after and the result of every action are persisted in PostgreSQL
Secrets encrypted at rest (Fernet); tokens never appear in code, logs or stderr; fail-closed account allow-list
Keyword research via the Keyword Plan API with AI intent-clustering, plus RSA ad-copy with per-element review and .xlsx / Google Sheets reports
Systemarchitektur
Python 3.12 · aiogram 3.x (async bot)
OpenRouter (multi-model LLM)
Google Ads API v24 (GAQL + mutations)
SQLAlchemy + Alembic + PostgreSQL
Pydantic tool schemas (function calling)
APScheduler (reports & anomaly alerts)
openpyxl + Google Sheets API
Fernet-encrypted secrets · audit log
Docker + GitHub Actions CI (ruff · mypy · pytest)
Kerntechnologien