Kategorie: Algorithm

AI Tools wie ChatGPT können zu einem wertvollen Sparringpartner sein für alle, die als Expert:in arbeiten oder im Team gemeinsam an Strategien und Optimierungen fürs Marketing arbeiten. Dabei können die LLMs viel mehr als nur Copys schreiben. Sie können dabei helfen, ganze Strategien oder Creative Briefings zu entwickeln. Hier haben wir zehn einfache Prompts für den Einstieg.

Prompts geben dem LLM eine Struktur für Denkweise und Output

Sprachmodelle sind zwar darauf programmiert, uns in natürlicher Sprache zu helfen. Jedoch sind sie weiterhin dafür abhängig, was wir ihr an Input geben. Wichtig beim Prompting sind daher der Kontext, daher geben wir dem LLM (Large Language Model, auch AI genannt) immer eine Rolle und im Anschluss eine möglichst genaue Beschreibung von unseren Erwartungen. Es hilft dabei, so konkret wie möglich zu sein, um langwierige Iterationen zu umgehen.

Zielgruppen-Recherche und Persona-Entwicklung

Ein tiefes Verständnis der Zielgruppe ist essentiell für erfolgreiche Marketingstrategien. ChatGPT kann dabei helfen, detaillierte Personas zu erstellen, indem es demografische Daten, Verhaltensmuster und psychografische Merkmale analysiert und zusammenfasst.

Prompt:

Denke wie ein:e Marketing-Expert:in und erstelle bitte drei detaillierte Personas  für eine typische Kund:in unseres [Produkts/Dienstleistung], basierend auf demografischen Daten, Interessen und Verhaltensmustern sowie Marketing-Touchpoints.

Durch die Simulation von Gesprächen mit hypothetischen Kunden kann ChatGPT zudem Einblicke in deren Bedürfnisse und Präferenzen liefern, was die Entwicklung maßgeschneiderter Marketingbotschaften erleichtert.

Analyse von Datenquellen und Besucherherkunft

Die Auswertung von Daten aus Tools wie Google Analytics ist entscheidend, um den Erfolg von Marketingkampagnen zu messen und zu optimieren. ChatGPT kann dabei unterstützen, indem es komplexe Datensätze interpretiert und verständlich aufbereitet.

Denke wie ein:e Marketing-Expert:in und analysiere die Besucherquellen unserer Website und identifiziere die Haupt-Referral-Quellen sowie mögliche Optimierungspotenziale

So können Marketingteams Trends erkennen und gezielte Maßnahmen ergreifen, um Traffic-Quellen weiter zu optimieren.

Content-Erstellung und -Optimierung

Die Generierung von qualitativ hochwertigem Content ist ein zentraler Bestandteil des digitalen Marketings. ChatGPT kann Texte für Blogbeiträge, Social-Media-Posts oder Newsletter entwerfen, die auf die jeweilige Zielgruppe zugeschnitten sind.

Prompt:

Denke wie ein:e Marketing-Expert:in und analysiere unseren aktuellen Blogbeitrag zum Thema [Thema] und gib Empfehlungen zur Verbesserung der SEO, einschließlich relevanter Keywords.

Zudem kann ChatGPT bestehende Inhalte analysieren und Vorschläge zur Verbesserung der Suchmaschinenoptimierung (SEO) machen.

Automatisierung von Kund:inneninteraktionen

Chatbots sind ein bewährtes Mittel, um Kundenanfragen effizient zu bearbeiten und die Kundenzufriedenheit zu steigern. ChatGPT kann als Grundlage für solche Chatbots dienen und natürliche, menschenähnliche Gespräche führen.

Prompt

Denke wie ein:e Marketing-Expert:in und erstelle eine Liste mit häufig gestellten Kund:innenfragen und passenden Antworten für unseren Chatbot.

Personalisierung von Marketingkampagnen

Die Personalisierung von Inhalten erhöht die Relevanz für den Empfänger und steigert die Erfolgsquote von Marketingmaßnahmen. ChatGPT kann dabei helfen, individuelle Kundenprofile zu erstellen und darauf basierend personalisierte Nachrichten oder Angebote zu generieren.

Prompt:

Denke wie ein:e Marketing-Expert:in und schreibe eine personalisierte AdCopy auf Instagram für alle Kunden, die bereits in unserer [Produktkategorie] gesucht, aber noch nicht gekauft haben. In dieser Shopkategorie verkaufen wir [Produkte] für [Hauptzielgruppe], die sie vor allem zum [Zweck] nutzen. Wichtig ist, dass wir auf mögliche Gründe des Abbruchs und gute Argumente für den Wiedereinstieg in den Kauf eingehen und das in weniger als 160 Zeichen gefolgt von einer schlagkräftigen CTA."

Optimierung von Werbeanzeigen

Die Erstellung effektiver Werbeanzeigen erfordert Kreativität und Datenanalyse. ChatGPT kann Anzeigentexte entwerfen, die auf die Zielgruppe abgestimmt sind.

Prompt:

Denke wie ein:e Marketing-Expert:in und erstelle fünf verschiedene Anzeigentexte für unser [Produkt/Dienstleistung], die auf verschiedene Zielgruppen zugeschnitten sind, darunter: 1) preissensible Käufer, 2) umweltbewusste Konsumenten, 3) technikaffine Nutzer, 4) Luxus-orientierte Kunden und 5) Gelegenheitskäufer.

Durch die Analyse der Performance dieser Anzeigen kann ChatGPT zudem Empfehlungen für Optimierungen geben, um die Klickrate und den Return on Investment (ROI) zu steigern.

Social Media Strategie

Im Bereich Social Media kann ChatGPT bei der Planung und Erstellung von Beiträgen unterstützen.

Prompt:

Denke wie ein:e Marketing-Expert:in und entwickle eine Social Media Strategie für ein Unternehmen in der [Branche], das [Produkte] an [Zielgruppe] verkauft. Bitte entwickele nun eine Social Media Strategie. Gehe dafür zunächst auf die Zielgruppe ein und analysiere, auf welche Botschaften sie positiv reagiert. Entwickle dann Content-Formate, die dem [Marketingziel] zuträglich sind. Als nächstes erstellst du einen Redaktionsplan mit Beispielen für mögliche Posts, Posting-Frequenz und Zielgruppe sowie Ziel in Tabellenform.

Social Media Content

Im Bereich Social Media kann ChatGPT bei der Planung und Erstellung von Beiträgen unterstützen.

Prompt:

Denke wie ein:e Marketing-Expert:in und erstelle bitte drei Social-Media-Posts für unsere Marke auf [Plattform], die aktuelle Trends aufgreifen und die Interaktion mit der Community fördern, und zwar durch Likes und Kommentare.

E-Mail-Marketing

Personalisierte E-Mail-Kampagnen sind besonders effektiv, um Kunden zu erreichen und zu binden. ChatGPT kann dabei helfen, individuelle E-Mail-Inhalte zu erstellen, die auf die Interessen und das Verhalten der Empfänger zugeschnitten sind.

Prompt:

Denke wie ein:e Marketing-Expert:in und erstelle bitte zehn verschiedene Betreffzeilen für unseren nächsten Newsletter, der [Angebot/Produkt] bewirbt.

Marktforschung und Trendanalyse

Durch die Analyse großer Datenmengen aus verschiedenen Quellen kann ChatGPT aktuelle Markttrends identifizieren und wertvolle Einblicke für die strategische Planung liefern.

Prompt:

Denke wie ein:e Marketing-Expert:in und analysiere aktuelle Branchentrends im Bereich [Thema] und fasse die wichtigsten Entwicklungen zusammen.

Pro Tipps

• Tune deine Ergebnisse mit Nachfragen und Spezifizierungen. In der Desktop-App kannst du das auch auf Zeilenebene
• Prüfe die Ergebnisse manuell auf Plausibilität. Besonders Quellenangaben können unter Umständen frei erfunden sein. Schau also nach, ob die Quellenangaben valide sind.
• Für noch besser optimierte Prompts kannst du auf Agents zugreifen, bei OpenAI heißen die GPTs. Einige Tipps: „Marketing Research and Competitive Analysis“, „Copywriter GPT – Marketing, Branding, Ads“ oder „Business Development & Digital Marketing Plan“

Performance Marketing ist seit Jahren ein unverzichtbares Werkzeug, um Zielgruppen effektiv anzusprechen und messbare Ergebnisse zu erzielen. Doch in einer Welt, in der Datenschutz immer wichtiger wird, stehen Marketer:innen vor einer großen Herausforderung: Wie können wir datensparsam arbeiten, ohne dabei die Effektivität unserer Kampagnen zu gefährden? Die gute Nachricht ist, dass Datenschutz und Performance Marketing sich nicht gegenseitig ausschließen müssen. Mit den richtigen Methoden, Tools und Strategien kannst Du datensparsamer agieren, das Vertrauen Deiner Kund:innen stärken und gleichzeitig Deine Marketingziele erreichen. In diesem Beitrag erfährst Du, wie das gelingt – und welche Entwicklungen in den nächsten fünf Jahren auf uns zukommen könnten.

Warum Datensparsamkeit im Marketing immer wichtiger wird

Die Zeiten, in denen Unternehmen bedenkenlos große Mengen an Nutzerdaten sammeln konnten, sind vorbei. Verbraucher:innen sind heute sensibilisierter denn je für den Umgang mit ihren persönlichen Daten. Laut einer Studie von Cisco aus dem Jahr 2023 ist 87 % der Konsument:innen der Datenschutz wichtig. Gleichzeitig verschärfen Regulierungen wie die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) oder das kommende EU Data Act die Anforderungen an den Umgang mit Daten.

Doch der Wandel hin zu mehr Datensparsamkeit ist nicht nur eine Frage der Compliance. Es geht auch darum, langfristig Vertrauen aufzubauen. Marken, die transparent und verantwortungsvoll mit Daten umgehen, können sich positiv von der Konkurrenz abheben. Und das Beste: Weniger Daten zu sammeln bedeutet nicht zwangsläufig schlechtere Ergebnisse. Im Gegenteil – durch den gezielten Einsatz von First-Party-Daten und innovativen Technologien lässt sich Performance Marketing sogar effizienter gestalten.

Aktuelle Methoden für datensparsames Performance Marketing

Konkreter Fall: Website ohne Cookie Banner

Der naheliegenste Einsatz der First-Party Daten ist der in Mail-Kampagnen. Um in diesem Schritt die Weitergabe der wertvollen Daten an Drittanbieter zu vermeiden, lohnt sich ein Blick auf EU-hosted Alternativen oder sogar den Ansatz von Selfhosting, also Mailkampagnen ohne Limits und zusätzliche Kosten auf eigenen Servern.

Cookie-Banner sind oft ein Ärgernis für Nutzer:innen und können sogar dazu führen, dass sie Deine Webseite verlassen. Gleichzeitig möchtest Du personalisierte Werbung schalten und Conversion-Daten tracken – aber ohne dabei persönliche Daten wie E-Mail-Adressen an Anbieter wie Meta weiterzugeben.

Eine Alternative zum klassischen Cookie-Sammeln ist kontextbasiertes Targeting oder das sogenannte Cookieless Tracking:

• Serverseitiges Tracking: Statt Cookies setzt Du serverseitige Lösungen ein, bei denen keine personenbezogenen Daten gespeichert werden müssen. Tools wie Piwik PRO oder Matomo ermöglichen Dir eine DSGVO-konforme Analyse des Nutzerverhaltens direkt auf Deinem eigenen Server. Du musst allerdings dennoch eine Meldung der Events an Meta oder Google einrichten, da kann technisch anspruchsvoll sein.
• Fingerprinting: Hierbei wird ein anonymes Profil basierend auf Geräteinformationen erstellt (z.B. Bildschirmauflösung oder Browsertyp). Wichtig ist jedoch die Einhaltung strenger Anonymisierungsrichtlinien.
• Privacy Sandbox: Google entwickelt aktuell Lösungen wie „Topics API“, bei denen keine individuellen Profile erstellt werden – stattdessen werden Interessen anonymisiert aggregiert.

Selfhosted Landingpages als Alternative

Wenn Du Landingpages nutzt, solltest Du überlegen, ob Selfhosted-Lösungen eine Alternative sein könnten:

• Mit Plattformen wie WordPress (in Kombination mit Plugins wie Elementor) oder selbst gehosteten Tools wie Mautic oder Instapage kannst Du Landingpages erstellen und betreiben, ohne dass Drittanbieter Zugriff auf Deine Nutzerdaten erhalten.
• Vorteile:
  • Vollständige Kontrolle über Daten
  • Keine Abhängigkeit von externen Plattformen
  • DSGVO-Konformität durch Hosting auf europäischen Servern

First-Party-Daten strategisch nutzen

In einer Welt ohne Third-Party-Cookies (Cookies von Drittanbietern auf Deiner Seite, wie etwa ein YouTube Clip. Damit sind diese in der Lage, Nutzer:innenprofile zu erstellen) gewinnen First-Party-Daten zunehmend an Bedeutung. Diese Daten stammen direkt von Deinen Kund:innen – etwa durch Website-Interaktionen, Newsletter-Anmeldungen oder Loyalty-Programme – und sind besonders wertvoll, da sie freiwillig bereitgestellt werden und in der Regel präziser sowie vertrauenswürdiger sind als Third-Party-Daten.

Ein Beispiel für den intelligenten Einsatz von First-Party-Daten ist kontextbasiertes Targeting. Hierbei wird nicht das Verhalten einzelner Nutzer:innen analysiert, sondern der Kontext einer Webseite genutzt, um relevante Anzeigen auszuspielen. So könnte ein Reiseanbieter auf einem Blog über Wanderurlaub gezielt Werbung für Trekkingreisen schalten – ganz ohne personenbezogene Daten zu verwenden.

Auch Cookie-Alternativen wie Unified ID 2.0, eine offene Plattform zur Identifikation von Nutzer:innen auf Basis von E-Mail-Adressen (mit deren Einwilligung), bieten datenschutzfreundliche Möglichkeiten für personalisierte Werbung.

Data Minimization: Nur sammeln, was wirklich nötig ist

Ein zentraler Ansatz für datensparsames Marketing ist das Prinzip der Datensparsamkeit (auch bekannt als „Data Minimization“). Dabei geht es darum, nur die Daten zu erheben, die wirklich notwendig sind, um die gewünschten Marketingziele zu erreichen. Das klingt zunächst simpel, erfordert aber eine bewusste Planung und Analyse der eigenen Prozesse.

Beispielsweise könnte ein E-Commerce-Shop anstelle vollständiger Adressdaten lediglich die Postleitzahl abfragen, um regionale Angebote zu personalisieren. Diese Reduktion schützt nicht nur die Privatsphäre der Nutzer:innen, sondern minimiert auch das Risiko von Datenschutzverletzungen. Unterstützend können Tools wie OneTrust oder BigID eingesetzt werden, die automatisch überflüssige Datensätze identifizieren und Unternehmen dabei helfen, ihre Datenerhebung zu optimieren.

Tools für datensparsame Datenerhebung und -Verwaltung

Der technologische Fortschritt bietet zahlreiche Tools und Plattformen, die speziell darauf ausgelegt sind, datenschutzfreundliches Data Management zu ermöglichen. Diese Tools ermöglichen es Dir nicht nur, datensparsamer zu arbeiten, sondern oft auch effizientere Kampagnen durchzuführen.

Zusätzlich ist es möglich, das Tracking bei den großen Plattformen wie Meta oder Google einzuschränken. Die Methoden „erweiteres Tracking“ (Google) und „advanced matching“ (Meta) dafür nicht anschalten oder deaktivieren. Sie nutzten sonst Nutzer:inndaten, zum Beispiel aus Formulardaten für das Event-Tracking mithilfe von Abgleichen mit den eigenen Datensätzen.

Ausblick: So entwickelt sich datensparsames Marketing bis 2030

Technologische Trends

Die nächsten Jahre werden geprägt sein von neuen Technologien zur Verbesserung des Datenschutzes im Marketing:

• Federated Learning: Hierbei werden KI-Modelle direkt auf den Geräten der Nutzer:innen trainiert (z.B. Smartphones), sodass keine zentralisierte Datensammlung mehr notwendig ist.
• Synthetic Data: Künstlich generierte Datensätze könnten künftig reale Nutzerdaten ersetzen – ideal für Trainingszwecke oder A/B-Tests.
• Post-Quanten-Kryptografie: Mit Blick auf die Zukunft wird diese Technologie entscheidend sein, um sensible Daten vor Angriffen durch Quantencomputer zu schützen.

Politische Entwicklungen

Auch politisch wird sich vieles verändern:

• Die Harmonisierung globaler Datenschutzgesetze schreitet voran – etwa durch das EU-US Data Privacy Framework ab 2026.
• Ab 2027 könnten manipulative Cookie-Banner („Dark Patterns“) EU-weit verboten werden – ein Schritt hin zu mehr Transparenz.

Gesellschaftlicher Wandel

Konsument:innen legen zunehmend Wert auf Kontrolle über ihre eigenen Daten. Konzepte wie sogenannte „Data Trusts“, bei denen Nutzer:innen ihre Daten in kollektiven Treuhandmodellen verwalten können, könnten bis 2030 zum Standard werden. Marken wiederum könnten Transparenz und Datensparsamkeit als Alleinstellungsmerkmal nutzen – ähnlich wie es heute schon Unternehmen wie Signal oder Brave tun.

Die politische Entwicklung in den USA, wo viele große Tech-Unternehmen ihren Hauptsitz haben, wird von vielen Menschen in der EU mit Sorge betrachtet. Europäische Unternehmen erleben Anfang 2025 sogar einen gewissen Trump-Effekt – einen Run auf EU-hostet Clouddienste wie Nextcloud. Es ist möglich, dass sich diese Entwicklung einer gewissen Lokalisierung des Web fortsetzen könnte.

Datensparsamkeit als Erfolgsfaktor im Performance Marketing

Datenschutz ist kein Hindernis für erfolgreiches Performance Marketing – im Gegenteil: Mit den richtigen Strategien kannst Du Kampagnen effektiver gestalten und gleichzeitig das Vertrauen Deiner Zielgruppe stärken. Die Zukunft gehört Unternehmen, die Verantwortung übernehmen und innovative Technologien nutzen, um Datenschutz und Effizienz miteinander zu vereinen.

Jetzt liegt es an Dir: Setze auf First-Party-Datenstrategien, teste Privacy-fokussierte Tools und integriere Datensparsamkeit in Deine gesamte Customer Journey – so sicherst Du Dir nicht nur rechtliche Compliance, sondern auch einen klaren Wettbewerbsvorteil.

Pro Tipps

• Vergiss nicht Deine Cloud und Deine Office-Suite: Dort liegen Deine Excel-Dateien voller Kundendaten, Reportings und die Berichte über Kundenprofile. Den Speicherort und die Tools könntest Du zum Beispiel durch Nextcloud mit eigenem Office ersetzen, das funktioniert wie Google oder Microsoft Office. Du benötigst dafür allerdings womöglich technischen Support, ist aber kostengünstig machbar. Dafür kannst Du die Daten selbst hosten und sie gehören stets Dir.
• LLMs (AI) sind ebenfalls große Datensammler, dennoch werden sie immer öfter auch für die Analyse von Kund:innendaten verwendet. Umgehe diese problematischen Uploads, indem du vor dem Upload die Datensätze anonymisierst oder gleich auf selfhosted LLMs setzt. Das setzt allerdings wiederum gewisse Kosten und technisches Personal voraus. Es gibt aber auch kostengünstige Ansätze wie den mit dem Nvidia Orin Nano Super ab 300 Euro.
• Alle Tools musst du nicht zwingend in deinem Büro hosten, sondern kannst sie auch über europäische Anbieter komplett fertig mieten oder selbst eine Cloud-Infrastruktur mieten (z.B über Scaleway)
• Hier findest Du eine Liste mit vielen anderen nützlichen Open Source Tools, darunter für Mailkampagnen. Außerdem: die Zapier-Alternative Automatisch und die Typeform-Alternative Formbricks für Dialog-Landingpages

Der Spiegel Kolumnist Sascha Lobo beschreibt in einem Artikel aus dem April 2025, wie Meta und Google gerade die Werbung automatisieren: dabei werden in naher Zukunft alle Abläufe inklusive der Produktion von Creative und Copy sowie das Testing von Iterationen komplett übernommen. Viele Kund:innen der Plattformen, also die Shopbetreiber:innen selbst, bräuchten dann streng genommen keine Agenturen mehr.

Large Language Models haben die Werbemittelproduktion aber schon etwas länger auf den Kopf gestellt. Das begann mit dem automatisierten Targeting und ging weiter mit generierten Produkt-Beschreibungen und Werbecopys, über Produktbilder und Inszenierungen bis hin zu ganzen Werbefilmen und Influencer-Produktempfehlungen. Und das ist der Stand unserer Gegenwart.

Durch die massenhafte Produktion jedoch könnte der Effekt sehr schnell wieder verpuffen: Denn wenn unsere Feeds von den immergleichen Inhalten überlaufen sind, werden die Inhalte auch umso schneller entwertet. Das könnte zu Regulation führen oder zu einem immer kürzeren Zyklus neuer Formate und deren Abnutzung. Der Effekt ist heute schon zu beobachten, wir sprechen dabei bei KI-generierten Content und Ads von AI Slop.

Schauen wir uns zunächst die Möglichkeiten an, die der Werbemittelproduktion heute zur Verfügung stehen.

Anwendungen synthetischen Werbeformaten

1. KI-generierte Produktvisualisierungen
Moderne Generative-KI-Modelle wie Midjourney revolutionieren die Produktpräsentation. Ein Sportschuhhersteller kann nun nicht mehr nur verschiedene Farbvarianten, sondern komplette Lifestyle-Szenarien in Sekundenschnelle visualisieren. Diese Technologien ermöglichen:

• Kontextbezogene Produktinszenierungen
• Sofortige Variation von Stilrichtungen
• Komplette Produktvisualisierungen mit Text
• Die Möglichkeiten gehen weit über das Erstellen von Standbildern hinaus, mithilfe von Video-Tools wie runway oder Veo-2 lassen sich cineastische Videos erstellen, die von echten Filmproduktionen unter einigen Bedingungen in nichts mehr nachstehen

2. Synthetische Influencer und digitale Markenbotschafter
Die Ära der KI-Influencer hat längst begonnen. Charaktere wie Lil Miquela zeigen das enorme Potenzial aus der Sicht von werbetreibenden Unternehmen:

• Vollständige Kontrolle über Markenimage
• Keine Vertragslimitierungen oder Skandalrisiken
• Globale, mehrsprachige Kommunikationsfähigkeit: Diese synthetischen Persönlichkeiten werden zusehends komplexer. Sie entwickeln eigene Narrative, Persönlichkeitsprofile und können kulturell hochsensibel kommunizieren.

Nicht alle Menschen erkennen den Ursprung

AI-generierte Bilder und Videos nehmen bereits heute ihren Platz ein in unseren Feeds. Gleichzeitig erkennen wir AI Bilder oft an ihren Mustern, der Komposition und möglicherweise an kleineren Fehler.

Dass diese Erkennung jedoch bei allen Menschen funktioniert, darf bezweifelt werden. Laut einer Studie von Forschenden an der Universität Bochum, der Universität Hannover und der TU Berlin jedenfalls erkennen die meisten Menschen KI-generierte Inhalte eben nicht. Zudem steigt die Qualität der Inhalte weiter an, also könnte es auch irgendwann für Branchenkenner zusehends schwierig werden.

Es stellt sich also die Frage, was die massenhafte Produktion von KI-generierten Inhalten haben könnte. Gehen wir das einmal durch, am Beispiel von digitalen Werbeformaten.

Mögliche Effekte von KI-generierten Werbemitteln

• Eine erhöhte Abnutzung (niedrigere Klickraten) besonders beliebter Formate wie zum Beispiel UGC-Videos mit synthetischen Influencer:innen, die in die Kamera sprechen und Produkte beschreiben.
• Regulation der Plattformen, sofern diese einen negativen Effekt auf die Nutzbarkeit ihrer Ökosysteme feststellen. Zum Beispiel in dem möglichen Fall, wenn organische Inhalte unter den synthetischen leiden.
• Politische Regulation, nachdem aufsehenerregender Betrugsfälle oder politisch motivierten Manipulationsversuche die öffentliche Wahrnehmung auf sich gezogen haben

Die Zukunft visueller Kommunikation

Sicher ist, dass die Produktion von Werbemitteln mithilfe von AI-Tools viele alte Standards auf den Kopf stellt. Wer benötigt noch teure Produktfoto-Shootings oder Filmproduktionen, wenn diese sich auch synthetisch erledigen lassen? Vielleicht nicht in allen Fällen, aber in vielen wird das wohl mithilfe von modernen generativen Tools und Expert:innen, die sie bedienen können, erledigt werden können.

Parallel dazu werden jedoch Debatten um die Glaubwürdigkeit und Regulation sehr schnell an Fahrt aufnehmen, nachdem erste Skandale mit Betrugsfällen und Täuschung von Konsument:innen die Gefahren in die öffentliche Wahrnehmung gerückt haben.

Es wird zu einer neuen strategischen Herausforderung, echte Authentizität herauszustellen. Möglicherweise werden Formate entstehen, in denen die Echtheit gegenüber generierten Inhalten zum Qualitätsmerkmal wird. Die Kreativität von Werbetreibenden und Medienschaffenden wird auf die Probe gestellt sein, da sie wohl immer wieder erneut von der technologischen Entwicklung eingeholt werden könnte.

Analog dazu, wie zum Beispiel die Stockfotografie zu einer moderneren Bildsprache mit Überbelichtung und modeluntypischen Personas und klischeefreier Szenen geführt hat, könnte auch durch die AI-Generierung eine neue Ästhetik entstehen. Nennen wir sie die Post-AI Kreativität.

Pro Tipps

• Investiere bereits heute in die Glaubwürdigkeit deiner Marke: Verzichte auf die bewusste Täuschung deiner Kund:innen, etwa durch vermeintlich echte Avatare. Beim Einsatz von generierten Inhalten könnten gut sichtbare Transparenzhinweise helfen.
• Entwickle neuartige Formate, die von größtmöglicher Authentizität geprägt sind. Versuche dabei antizyklisch zu denken und setze nicht weiter auf Formulierungen oder Szenen, die bereits heute von einem starken Klischee geprägt sind, sondern versuche diese durch eine neue visuelle und inhaltliche Sprache zu ersetzen.