Wie generative AI schon jetzt das Marketing neu definiert

Wie wäre es, wenn Sie Ihre Kampagnenperformance des nächsten Quartals mit 85%iger Genauigkeit vorhersagen könnten? Oder 100 Anzeigenvarianten in der Zeit testen könnten, die Sie sonst für die Erstellung einer einzigen Anzeige benötigen würden? Während Sie diese Zeilen lesen, ist Ihre Konkurrenz wahrscheinlich schon dabei, diese Möglichkeiten auszuloten – nicht in einer fernen Zukunft, sondern genau jetzt.

In diesem Artikel befassen wir uns mit dem aktuellen Stand von AI im Marketing, stellen sieben praktische Use Cases vor, die die Content-Erstellung transformieren, und gehen auf wichtige ethische Überlegungen ein, die mit der Nutzung dieser leistungsstarken Technologie einhergehen.

AI im Marketing hat im Jahr 2025 eine transformative Phase erreicht, in der Unternehmen die Möglichkeiten von AI nutzen, um enorme Steigerungen bei Effizienz und Produktivität zu erzielen. Laut McKinsey haben Unternehmen, die AI einsetzen, die Chance, 60 bis 70 % der Zeit einzusparen, die Mitarbeitende für ihre Aufgaben aufwenden.

Die Beliebtheit dieser Technologie ist nicht überraschend, da sich mit ihr Routineaufgaben automatisieren lassen, damit sich Marketer verstärkt auf strategische Initiativen konzentrieren können. Nehmen wir einmal an, Ihr Content-Team verbringt 20 Stunden mit der Erstellung einer Kampagne. In der Zwischenzeit testet das Team Ihres Konkurrenten, das auf AI-Unterstützung zurückgreift, innerhalb von 6 Stunden 50 Varianten und ermittelt, welche Botschaften bei den einzelnen Mikrosegmenten am besten ankommen. Welcher Ansatz wird wohl mehr Marktanteile gewinnen?

Die Kombination von menschlicher Kreativität mit der analytischen Präzision von AI ist keine gewöhnliche Verbesserung, sondern entwickelt sich rasch zum Rückgrat moderner Marketingstrategien.

AI revolutioniert das Content Marketing und macht es schneller, intelligenter und skalierbarer als je zuvor. Ganz gleich, ob es darum geht, personalisierte Texte zu erstellen, Inhalte für verschiedene Zielgruppen zu optimieren oder mühsame Aufgaben zu automatisieren: AI gibt Marketern den nötigen Freiraum, sich ganz auf ihre strategische und kreative Arbeit zu konzentrieren.

Hier finden Sie sieben Möglichkeiten, die Unternehmen bereits heute nutzen, um ihre Content Marketing-Maßnahmen mit AI zu verbessern.

1. Content-Erstellung: Die Debatte über „Quantität vs. Qualität“ ist beendet

„Sollten wir auf Quantität oder Qualität setzen?“ Diese Frage erübrigt sich, wenn Sie mit Ihren AI-Tools beides erreichen können.

Jetzt kann Ihr Team in Sekundenschnelle 200 Produktbeschreibungen erstellen, die jeweils für bestimmte Kund*innensegmente optimiert sind. Anstatt jedes Mal bei null anfangen und stundenlanges kreatives Brainstorming betreiben zu müssen, kann Ihr Team seine wertvolle Zeit für die Feinabstimmung von Ton und emotionaler Wirkung verwenden.

Die Technologie eröffnet eine Reihe von Anwendungsmöglichkeiten für Ihre Inhalte: von der reinen Content-Produktion über A/B-Tests bis hin zu Maßnahmen, mit denen die Konsistenz von Inhalten auf der Basis von Markenrichtlinien sichergestellt werden kann. Marktanalysen zeigen, welche immensen Auswirkungen von generativer AI zu erwarten sind. Der Sektor für die Erstellung von AI-Inhalten soll bis zum Jahr 2033 ein Volumen von 7,9 Milliarden US-Dollar erreichen und jährlich um 7,7 % wachsen – ein klares Zeichen dafür, dass dieser Paradigmenwechsel von den Unternehmen begrüßt wird.

2. SEO-Verbesserung: Signale durchforsten

Was ist besser als Platz 1 bei Google? Platz 1 für einen Bruchteil Ihres derzeitigen SEO-Budgets. Unternehmen betten SEO in ihre Content-Workflows ein, um sicherzustellen, dass ihre Botschaft bei ihrem Publikum ankommt und sie gut aufgestellt sind, um bei Google eine vordere Platzierung zu erreichen.

Hier sind einige gängige Anwendungsmöglichkeiten für SEO, die von Unternehmen bereits genutzt werden:

• Stündliche Analyse von Content-Lücken bei Wettbewerbern
• Anpassung der Meta-Beschreibungen anhand der Klickrate
• Automatische Generierung thematisch verwandter Content Cluster
• Ermittlung potenzieller Unternehmen in Ihrer Branche, mit denen Sie in Kontakt treten können, um ertragreiche Linkbuilding-Möglichkeiten zu erschließen

SEO-Expert*innen kennen das komplexe Geflecht an Faktoren, die in intelligente SEO-Strategien einfließen: die gleichzeitige Verarbeitung von Tausenden von Ranking-Signalen, die Vorhersage von Algorithmus-Veränderungen und die Anpassung von Content-Strategien in Echtzeit. Bei Tausenden von Datenpunkten, die erfasst und analysiert werden müssen, ist es kein Wunder, dass die meisten Unternehmen bereits AI für ihr Content Marketing und ihre SEO-Maßnahmen einsetzen.

3. Content-Strategie: prädiktive Analysen

Neben der Erstellung von Inhalten und der Optimierung für SEO übernimmt AI auch zunehmend die Rolle des perfekten Kampagnenstrategen. Durch die Verarbeitung komplexer Datensätze kann AI den perfekten Zeitpunkt für die Ansprache Ihrer Zielgruppe und die ideale Plattform für die Übermittlung Ihrer Botschaft ermitteln.

Aber die Möglichkeiten hören nicht bei der Performance-Prognose auf.

Marketer treffen jetzt datengestützte Entscheidungen darüber, wo sie ihre Budgets investieren, um einen maximalen ROI zu erzielen. Mit prädiktiven Modellen, die einer Überprüfung standhalten und für Vertrauen bei der Geschäftsleitung sorgen, muss man sich nicht mehr auf Ahnungen oder Vermutungen verlassen.

4. Performance-Marketing: Dynamic Ads sind auf dem Vormarsch

Ihr Kreativteam leistet hervorragende Arbeit. Aber was wäre, wenn Ihr Team brillante Arbeit produzieren könnte, die sich automatisch an die jeweiligen Betrachter*innen anpasst? Und was wäre, wenn es schlecht performende Werbeanzeigen erkennen und kosteneffiziente Keywords identifizieren könnte, um Ihr Budget für einen maximalen ROI zu optimieren?

Tatsächlich setzen Unternehmen diese „Was wäre wenn“-Szenarien bereits in die Tat um. Hier sind sechs AI-Initiativen, die sie bereits umgesetzt haben:

1. Filterung von Absichtsdaten: das Ende des Rätselratens. AI verarbeitet Milliarden von Signalen, um uns zu zeigen, was unsere Zielgruppe wirklich will.
2. Hyper-Personalisierung: AI analysiert detailliert das Kund*innenverhalten, um Botschaften bereitzustellen, die Menschen zum Klicken anregen.
3. Performance-Optimierung: Werbeanzeigen mit schwacher Performance? AI nimmt Ihnen die Arbeit ab. Sie erkennt die Blindgänger, schlägt neue Ziele für Ihre Werbung vor und sorgt für bessere Konversionsraten.
4. Entwicklung kreativer Variationen: AI entwickelt kreative Varianten schneller, als Sie „Klickrate“ sagen können, und sagt Ihnen auch, welche davon am besten abschneiden.
5. Programmatic Advertising: Einmal einstellen und dann wieder vergessen? Nicht ganz, aber fast. AI kümmert sich in Echtzeit um die Feinheiten der Anzeigenbuchung und der Anzeigenplatzierung. Es ist, als ob Sie einen Media Buyer in Ihrem Team hätten, der 24/7 im Einsatz ist.
6. Prädiktive Analysen: AI untersucht Ihre KPIs und User Journeys, um Ihr Targeting für eine maximale Wirkung zu optimieren – wie eine Wahrsagerin, die Ihren ROAS vorhersagt.

Endlich hat Ihr Performance-Marketing-Team die Tools, um seine Ziele zu erreichen – ohne die Gefahr eines Burnouts.

5. Zielgruppen-Segmentierung: detailliert und granular vorgehen

Wie granular ist Ihre Kund*innensegmentierung? Angenommen, Sie sind ein B2B-Softwareunternehmen. Ist Ihre Anzeigenplattform so ausgereift, dass Sie damit Entscheidungsträger*innen in der IT-Branche ansprechen können, die sich außerhalb der Geschäftszeiten mit Inhalten zum Thema Cloud-Migration beschäftigen?

AI-Systeme identifizieren jetzt Mikrosegmente, von denen Sie nie wussten, dass sie existieren – Mikrosegmente, die weit über die traditionellen demografischen Kategorien hinausgehen. Netflix nutzt zum Beispiel AI, um die Sehgewohnheiten und Vorlieben der Nutzer*innen zu analysieren und hochgradig personalisierte Content-Empfehlungen zu erstellen. Dank einer Segmentierung auf diesem Niveau kann Netflix seine Marketingmaßnahmen und sein Content-Angebot auf ganz bestimmte Zuschauer*innengruppen zuschneiden und so für ein verbessertes Engagement und eine stärkere Kund*innenbindung sorgen.

Durch den Einsatz von AI kann Ihre Marke auf diese Art von Insights zugreifen:

1. Verhaltensbasierte Insights: AI analysiert die Interaktionen von Nutzer*innen, wie z. B. ihren Verlauf, ihre Bewertungen und ihr Browsing-Verhalten, um grundlegende Vorlieben zu verstehen.
2. Kontextbezogene Relevanz: Das System berücksichtigt Faktoren wie Tageszeit, verwendetes Gerät und Metadaten zu den Inhalten, um besonders relevante Empfehlungen geben zu können.
3. Dynamische Anpassung: Je mehr Nutzer*innen mit der Plattform interagieren, desto besser kann die AI ihr Verständnis verfeinern, was zu einer immer präziseren Personalisierung führt.
4. Vorhersagefunktionen: Durch die Verarbeitung riesiger Datenmengen kann die AI vorhersagen, welche Inhalte bei bestimmten Mikrosegmenten auf Resonanz stoßen, was eine proaktive Content-Strategie ermöglicht.

6. Echtzeitanalyse: die richtige Botschaft im richtigen Moment

Während herkömmliche Analysen eine (oder drei) Kaffeepausen einlegen, bevor sie Insights liefern, schläft die Echtzeitanalyse nie und ermöglicht es Unternehmen, schnelle und intelligente Entscheidungen zur Umsatzmaximierung zu treffen.

Bei diesem Verfahren werden Kund*innendaten erfasst, verarbeitet und analysiert, sobald sie anfallen. So können an den verschiedenen Touchpoints unmittelbare Einblicke in das Verhalten und die Interaktionen der Kund*innen gewonnen werden.

Viele Unternehmen nutzen dies, um anhand von psychografischen Daten und Echtzeitdaten im richtigen Moment personalisierte Produktempfehlungen oder individuell zugeschnittene Rabatte zu versenden. Durch diesen individuellen Ansatz können Sie maßgeschneiderte Botschaften erstellen, die Ihre Kund*innen wirklich ansprechen, und zwar genau auf dem richtigen Kanal.

7. Performance-Messung und Reporting

Wie schnell können Sie umsteuern, wenn eine Kampagne nicht die gewünschte Wirkung zeigt? Mithilfe von AI lässt sich die einst mühsame Aufgabe, Rohdaten in wertvolle Insights zu verwandeln, enorm beschleunigen. Die Technologie kombiniert fortschrittliche Methoden der Datenverarbeitung, Algorithmen des maschinellen Lernens und die Verarbeitung natürlicher Sprache, um den gesamten Reporting-Workflow zu automatisieren – von der Datenerfassung bis zur Generierung von Insights.

Marken setzen AI für Folgendes ein:

• Performance-Überwachung in Echtzeit für alle Kanäle
• Automatische Budget-Neuzuweisung auf Grundlage des ROI
• Prädiktive Modellierung zur Kampagnenoptimierung

Generative AI ist keine Zukunftsmusik mehr. Tatsächlich verändert sie bereits jetzt die Art und Weise, wie Marken ihre Kund*innen ansprechen, ihre Marketingausgaben optimieren und Erlebnisse in großem Umfang personalisieren. Werfen wir einen Blick auf zwei Beispiele aus der Praxis, in denen Marken AI nutzen, um intelligentere und effizientere Marketingstrategien zu entwickeln.

Fallstudie: die AI-gestützte Abwanderungsprävention von Brand Alley

Hier ist eine Geschichte, die Ihrem*Ihrer CFO ein Lächeln ins Gesicht zaubern wird. Brand Alley, ein Einzelhandelsunternehmen der Luxusklasse, hatte ein weitverbreitetes Problem: Wenn man die Kund*innenabwanderung bemerkte, war das Marketingbudget bereits aufgebraucht. Hier kommt die AI-gestützte Personalisierung ins Spiel:

• 10 % Steigerung des durchschnittlichen Warenkorbwerts
• 24 % Steigerung der Konversionen durch das Programm für abwanderungsgefährdete Kund*innen
• Kund*innenkommunikation in Echtzeit, die tatsächlich Geld einbringt, statt es nur auszugeben

Die Allnatura-Revolution: Klüger arbeiten, nicht härter

Haben Sie sich jemals gefragt, was passiert, wenn Sie AI mit mehrsprachigem Marketing kombinieren? Allnatura, ein führender Anbieter von ökologisch und fair produzierten Haushalts- und Wohnartikeln, hat das herausgefunden, und die Ergebnisse sind wirklich beeindruckend:

• Automatisierte Content-Erstellung in mehreren Sprachen (Schluss mit teuren Übersetzungen)
• Personalisierte Anreden und Grußformeln anhand von Kund*innendaten
• Dynamische Calls-to-Action, die Inhalte aktuell halten und Marketer nachts ruhig schlafen lassen