Was Künstliche Intelligenz im (Online-) Marketing leisten kann – und was nicht
KI im Marketing heißt nicht, dass ein System Deine Arbeit ersetzt. Aber es kann Dir dort helfen, wo Aufgaben sehr strukturiert, datengetrieben oder in großer Variantenanzahl zu erledigen sind.
Ein paar Beispiele:
- Analyse & Prognose: KI kann dabei unterstützen, Muster in großen Datenmengen zu erkennen, etwa Kaufverhalten oder Absprungraten. Solche Analysen müssen aber sinnvoll vorbereitet und interpretiert werden. Ohne saubere Daten oder klares Ziel helfen Dir auch die besten Algorithmen nicht weiter. Die Mustererkennung findet bisher auf einer eher datenfokussierten, technischen Ebene statt.
- Automatisierung: Kampagnen lassen sich mit KI schneller testen und aussteuern, z. B. bei der Auswahl, welche Zielgruppe welchen Inhalt zuerst sieht, oder bei der automatischen Auswertung von Performance-Daten.
- Kreation: KI-Tools können Vorschläge für Headlines, Textvarianten oder einfache Visuals liefern. Sie helfen Dir, schneller erste Entwürfe zu erzeugen, nicht, den Feinschliff zu ersetzen.
Kurz gesagt: KI kann Dich entlasten, Vorschläge machen und Muster sichtbar machen, aber sie ersetzt weder strategisches Denken noch Erfahrung. Ihre Stärken liegen dort, wo Daten strukturiert vorliegen und klar definierte Aufgaben wiederholt anfallen.
KI ist nicht gleich KI
Wenn Du über KI im Marketing liest, ist damit nicht immer dasselbe gemeint. Es gibt verschiedene Arten von KI, mit ganz unterschiedlichen Voraussetzungen, Fähigkeiten und Grenzen:
Foundation Models (wie ChatGPT, DALL·E oder andere generative KI) sind auf riesige Mengen öffentlicher Daten vortrainiert. Sie können Texte formulieren, Bilder generieren oder Zusammenfassungen liefern, oft ohne Unternehmensdaten. Das ist schnell und zugänglich, aber nicht unbedingt präzise, transparent oder kontrollierbar.
Spezialisierte KI nutzt Deine eigenen Daten, z. B. aus CRM, Shop, Kampagnentools oder ERP und hilft Dir, konkrete Geschäftsprobleme zu lösen: Prognosen, Segmentierungen, Kampagnensteuerung. Diese Modelle müssen aufgesetzt, trainiert und gepflegt werden. Dafür liefern sie deutlich gezieltere Ergebnisse.
KI-gestützte Automatisierung ist die dritte Variante. Hier werden Regeln, Scores oder einfache Modelle genutzt, um Prozesse zu unterstützen, etwa bei der Ausspielung von Varianten oder bei der Erkennung typischer Verhaltensmuster. Das ist nicht immer „intelligent“ im engeren Sinn, aber hochrelevant für den Alltag.Wenn Du KI im Marketing nutzen willst, solltest Du wissen, mit welcher Art von System Du arbeitest und was Du dafür brauchst. Denn jede Variante stellt eigene Anforderungen an Datenlage, Infrastruktur und Team.
Was kann Künstliche Intelligenz heute schon gut?
- Produktempfehlungen in Shops auf Basis von Nutzerverhalten
- Automatisierte A/B-Tests in Kampagnen (z. B. Betreffzeilen, CTA-Farben)
- Content-Transformation: aus einem Blogbeitrag ein LinkedIn-Post oder eine Produktbeschreibung
- Keyword-Optimierung und Headlines für SEO
- Dynamische Visuals und Formatanpassungen für Social Media
- Automatisierte Untertitelung und Snippet-Generierung aus Videoformaten
- Churn- und Kaufprognosen auf Basis von CRM- und Verhaltensdaten
- Segmentierung von Zielgruppen durch Klick-, Interaktions- oder Warenkorbanalyse
Was mit KI (noch) nicht funktioniert – oder nicht automatisiert werden sollte
- Strategische Contentplanung mit inhaltlichem Tiefgang
- Tonalität feinfühlig steuern, wenn Zielgruppen differenziert reagieren
- Markenbotschaften präzise über alle Kanäle hinweg führen
- Redaktionsentscheidungen ohne menschliche Bewertung treffen
So hilft KI im Online-Marketing: Beispiele
Kaum ein Marketer kommt noch ohne KI aus. Der Zeitdruck im Marketing war schon immer hoch und istund der Pace ist seit der Einführung der LLMs nicht geringer geworden.
Textvarianten, Claims, SEO-Texte
Du brauchst zehn Versionen einer Anzeige? Drei Zielgruppen-Varianten für dieselbe Landingpage? Oder eine Produktbeschreibung, die gleichzeitig suchmaschinenoptimiert, lesbar und markenkonform ist?
KI kann Dich hier konkret unterstützen:
- Erstellung von Textentwürfen mit Keyword-Fokus
- Variantenbildung für unterschiedliche Personas oder Kanäle
- Vorschläge für Headlines, CTAs oder Betreffzeilen
- Anpassung vorhandener Inhalte an neue Zielmärkte oder Plattformen
Mit Neuroflash kannst Du z. B. auf Deutsch in Sekundenschnelle Headline-Varianten, SEO-optimierte Snippets oder sogar komplette Produktbeschreibungen generieren, auf Basis Deiner eigenen Tonalität, Zielgruppe und Keyword-Vorgaben.
Mit Jasper kannst Du im Team arbeiten, Templates definieren und Inhalte kanalspezifisch erstellen, etwa als Blogtext, Google Ad oder Social-Post.
Mit dem Sistrix AI Writer lassen sich SEO-relevante Contentblöcke erstellen, die semantisch auf ein Zielkeyword abgestimmt sind.
Bildbearbeitung und automatisierte Visuals
Viele Grafiken, Anzeigenbilder oder Social-Media-Creatives entstehen heute direkt im Marketingteam – unterstützt durch KI. Sie übernimmt viele vorbereitende Schritte:
- Hintergrundentfernung in Sekunden
- Formatadaptionen für Instagram, LinkedIn, Bannerformate etc.
- Automatisierte Bildunterschriften oder Alt-Texte
- Generative Visuals (Moodboards, einfache Key Visuals)
Mit Remove.bg entfernst Du Hintergründe aus Produktfotos automatisch und in Massenverarbeitung – ideal für Shops oder Kataloge.
Canva (Magic Resize, Magic Design) erlaubt Dir, ein Motiv mit wenigen Klicks in verschiedene Kanäle zu transformieren – inkl. passendem Text, Format und Layout.
Runway geht noch weiter: Hier kannst Du z. B. aus einem Bild ein kurzes animiertes Video erstellen oder Bildelemente generativ hinzufügen – etwa ein neuer Hintergrund, zusätzliche Produkte oder ein Stilwechsel passend zur Kampagne.
Video-Snippets und Untertitel
Gerade im B2B-Marketing entstehen viele Formate, die lang und erklärungsbedürftig sind: Webinare, Tutorials, Events. Mit KI kannst Du diese Inhalte:
- automatisch untertiteln (mehrsprachig möglich)
- in kurze Snippets schneiden
- mit Keyframes, Headlines und Intro-Texten versehen
- als Social-Media-Clip vorbereiten
Mit Descript kannst Du ein Video transkribieren, schneiden und mit Untertiteln versehen – einfach über den Text selbst. Zusätzlich erzeugst Du daraus in Minuten mehrere Kurzformate für Social Media.
Veed.io bietet automatische Captions, animierte Textlayer, Übersetzungen und Formatvorlagen – z. B. Hochformat für Reels, Querformat für YouTube oder Square für LinkedIn.
Pictory kann aus einem langen Video automatisch die besten Szenen erkennen und Snippets generieren – ideal für LinkedIn-Clips oder Retargeting-Anzeigen.
Content-Audits, Ideen-Inputs, Redaktionshilfe
Künstliche Intelligenz kann helfen, Inhalte zu strukturieren, Redaktionspläne zu füllen und neue Formate zu entwickeln, allerdings als Ideengeber, nicht als Autor.
Mögliche Aufgaben:
- Artikel-Zusammenfassungen („Was sind die Kernaussagen?“)
- Formatwandlung („Mach aus diesem Blogartikel einen Instagram-Post“)
- Ideenentwicklung für Kampagnen, Postings oder Serien
- Vorschläge für Themencluster oder Inhaltslücken
Mit Notion AI kannst Du bestehende Texte zusammenfassen, Inhalte umformulieren oder Textentwürfe direkt im Redaktionsplan vorbereiten.
Frase.io unterstützt Dich bei der SEO-Strukturierung: Welche Fragen stellen Nutzer? Welche Begriffe fehlen noch im Text?
ChatGPT, kombiniert mit Deinem eigenen Input, kann Dir Formattransfers anbieten: z. B. „Mach aus diesem Blogartikel drei Instagram-Postings mit Hook, Statement und Hashtag.
Datengetriebene KI im Marketing: Segmentierung, Prognosen, Optimierung
Neben der Content-Produktion ist das zweite große Einsatzfeld der datengetriebene Bereich. Hier greift KI dort, wo Menschen Muster übersehen oder zeitlich nicht hinterherkommen.
Dynamic Pricing & Promotion Engine
KI kann dabei helfen, Preise und Promotionen dynamisch an Nutzerverhalten, Nachfrage, Wettbewerb oder Kaufwahrscheinlichkeiten anzupassen. Anders als bei starren Rabattregeln geht es hier nicht darum, eine feste Bedingung zu hinterlegen („10 % bei drittem Besuch“), sondern Wahrscheinlichkeiten und Muster zu erkennen und darauf zu reagieren.
Beispiel: Ein KI-Modell analysiert, wann Nutzer mit hoher Kaufwahrscheinlichkeit bei bestimmten Produkten preissensibel reagieren, etwa vor Feiertagen, bei sinkendem Lagerbestand oder im direkten Vergleich mit ähnlichen Angeboten. Auf dieser Basis kann das System Vorschläge machen, ob ein Preisnachlass, eine Bundle-Option oder ein zeitlich limitiertes Angebot sinnvoll wäre.
Auch Promotions lassen sich so individueller steuern, etwa auf Basis von Nutzungsdaten, Churn-Wahrscheinlichkeit oder Kampagnenresonanz. Das System lernt mit jeder Interaktion hinzu, statt sich auf starre Regeln zu verlassen.
Kanalübergreifende Attribution und Forecasts
KI-gestützte Attribution geht über Last-Click-Modelle hinaus. Sie analysiert den echten Beitrag jedes Touchpoints entlang der Customer Journey, von TikTok über Retargeting bis zum Newsletter. Tools wie Funnel.io oder Windsor.ai kombinieren Datenquellen und werten kanalübergreifend aus: „Welche Sequenz führt am häufigsten zum Abschluss?“
Forecasting-Modelle sagen Dir außerdem, wie viele Leads Du mit welcher Budgetverteilung in den nächsten Wochen erwartest, auf Basis historischer Daten und Saisonalität.
Real-Time Decision Engines
Statt Kampagnen im Voraus zu planen, kannst Du mit KI in Echtzeit entscheiden lassen, welcher Nutzer was sieht. Besonders im E-Commerce und bei hochpersonalisierten Journeys (z. B. Banking, Versicherungen, SaaS) kannst Du durch automatisierte Entscheidungen nach Zielgruppenlogik in Echtzeit aussteuern, je nach Verhalten, Scoring oder Session-Verlauf.
Voraussetzungen für erfolgreichen KI-Einsatz im Marketing
Je nachdem, welche Art von KI Du im Marketing einsetzen willst, brauchst Du ganz unterschiedliche Voraussetzungen. Es reicht nicht, einfach eine Software zu starten. Du brauchst Struktur, Abstimmung und ein Grundverständnis dafür, wie KI funktioniert.
Hier sind drei zentrale Voraussetzungen, jeweils bezogen auf die gängigsten KI-Typen im Marketingalltag:
1. Verlässliche Datenbasis: speziell bei unternehmensspezifischer KI
Wenn Du KI nutzen willst, die auf Deinen eigenen Daten basiert (z. B. zur Vorhersage von Kaufwahrscheinlichkeiten, Churn-Risiken oder Kampagnenreaktionen), brauchst Du saubere, konsolidierte und verknüpfbare Datenquellen. Ohne einheitliche IDs, klare Felddefinitionen und regelmäßige Pflege läuft kein Modell stabil, egal wie gut die Algorithmen sind.
2. Klares Ziel und abgestimmter Use Case: für alle KI-Arten
Auch Foundation Models wie ChatGPT liefern nur dann brauchbare Ergebnisse, wenn das Ziel klar definiert ist. Was soll das System leisten? Was darf es automatisieren? Und welche Ergebnisse sind akzeptabel? Ohne Zielvorgabe entsteht viel heiße Luft, oder es schleichen sich Verzerrungen und Fehleinschätzungen ein.
3. Verständnis & Verantwortung im Team: besonders bei generativer KI
Wenn Du KI-Tools nutzt, die automatisch Texte, Bilder oder Auswertungen erzeugen, brauchst Du im Team ein Mindestmaß an technischem und ethischem Verständnis. Wer prüft die Ergebnisse? Wer haftet im Zweifel für falsche Aussagen oder fehlerhafte Segmentierungen? Die KI-Tools wirken einfach, aber die Auswirkungen können komplex sein.
4. Oft unterschätzt: Zusammenarbeit zwischen Fachbereichen und Data-Team
Ein KI-Modell ist kein Selbstläufer. Es braucht Input aus dem Fachbereich (Was ist eine gute Conversion?), technisches Know-how für die Modellierung und klare Zuständigkeiten bei der Umsetzung. Ohne diesen Austausch entstehen Datensilos, Missverständnisse, oder schlicht: Systeme, die keiner nutzt.
Fazit zu den Voraussetzungen
Ob Du nun generative KI testest oder eine datengetriebene Prognose automatisieren willst, die Voraussetzungen unterscheiden sich. Aber eines ist immer gleich: Ohne ein stabiles Fundament aus Daten, Zielsetzung und Teamabstimmung wird es teuer, langsam oder unzuverlässig.
Wie geht es weiter, wenn KI im Marketing wirklich wirken soll?
Wenn Du Dich mit KI im Marketing beschäftigst, erkennst Du schnell: Die eigentliche Herausforderung liegt selten in der KI Technologie, sondern im Zusammenspiel von Daten, Prozessen und Teams.
- Deine Informationen liegen in vielen Systemen – CRM, Shop, Tracking, Kampagnensteuerung. Aber kaum eines kommuniziert mit dem anderen.
- Fachbereich und Analyse arbeiten nebeneinander, aber nicht auf einer gemeinsamen Grundlage.
- Ergebnisse aus Segmentierungen, Scorings oder Kaufwahrscheinlichkeiten kommen oft zu spät oder gar nicht dort an, wo Kampagnen gesteuert werden.
- Und während Dein Team Ideen hätte, fehlt die Zeit, sie mit Daten zu belegen oder gezielt auszusteuern.
Genau hier setzt die bimanu Cloud an.
Sie bringt Struktur dorthin, wo bislang Brüche entstehen und schafft eine gemeinsame Plattform für datenbasiertes Marketing, das im Alltag funktioniert:
- Alle relevanten Marketingdaten werden nach einmaliger Einrichtung automatisiert integriert, bereinigt und verbunden – dauerhaft, nachvollziehbar und versionierbar. Perfekt für weitere Verarbeitung mit KI.
- Du kannst Zielgruppen segmentieren, Scorings berechnen oder Churn-Risiken erkennen – ohne Modellbau, ohne Datenchaos.
- Die Ergebnisse landen dort, wo Du sie brauchst: im E-Mail-System, im Ad-Tool, im CMS, über klar definierte Schnittstellen und Zeitpläne.
- Kampagnen- und Datenteams arbeiten auf derselben Plattform, mit Rollen, Freigaben und Steuerungsmöglichkeiten im Browser und ohne Setup.
- Die Plattform unterstützt bei der Ableitung von KPIs (z. B. CLV, Conversion Rates, Engagement-Rates), auf Basis sauber modellierter Fakten und Dimensionen.
- Dank Low-Code-Ansatz können selbst komplexe Datenmodelle (z. B. Data Vault) ohne tiefes IT-Know-how aufgebaut und angepasst werden.
Und das Ganze läuft DSGVO-konform – in Deutschland gehostet, rechtssicher dokumentiert.
Kontaktiere uns jetzt und vereinbare Dein kostenloses Erstgespräch mit einem unserer Experten.
Künstliche Intelligenz im Marketing – Häufige Fragen und Antworten
Kann ich KI auch einsetzen, wenn ich kein eigenes Data-Team habe?
Nicht direkt – zumindest nicht ohne Vorarbeit. Auch wenn viele KI-Funktionen heute sehr zugänglich wirken, brauchst Du zunächst eine saubere, strukturierte Datenbasis und ein technisches Setup, das zum Unternehmen passt.
Mit der bimanu Cloud kannst Du diese Grundlage schaffen, inklusive strukturierter Datenmodelle, automatisierter Aufbereitung und versionierbarer Logik. Darauf aufbauend lassen sich dann KI-Tools (z. B. für Prognosen, Q&A-Funktionen oder Textunterstützung) deutlich schneller und sicherer nutzen, auch ohne internes Data-Team.
Wie sorge ich dafür, dass KI-gestützte Segmentierungen wirklich in der Kampagne ankommen?
Nur wenn Deine Systeme miteinander sprechen, also Tracking, CRM, E-Mail, Ad-Plattform, funktioniert das reibungslos. Idealerweise nutzt Du eine Plattform, die Segmentierungsergebnisse automatisch an Dein Kampagnensystem übergibt – sonst bleibt der Insight liegen.
Wie gehe ich damit um, dass unsere Marketingdaten auf zu vielen Tools verteilt sind?
Das ist eines der häufigsten Probleme. Besonders, wenn CRM, Webtracking, Kampagnensteuerung und Produktdaten getrennt laufen. Du brauchst einen Ort, an dem diese Daten integriert und zusammengeführt werden – idealerweise automatisiert und mit festen Regeln. Tritt hierzu gern mit uns in Kontakt.
Wir haben viele Daten, aber niemand weiß so richtig, wie man daraus Zielgruppen oder Prognosen ableitet. Was tun?
Du musst kein Data Scientist sein, um mit datenbasierter Segmentierung zu arbeiten. Vorausgesetzt, die Modelle sind schon trainiert und Du musst sie nur anwenden. Wichtig ist eine Plattform, die Dir Ergebnisse liefert, mit denen Du im Kampagnenalltag direkt weiterarbeiten kannst: z. B. ein Score, ein Segment oder ein Trigger.
Wir haben keine Ressourcen für komplexe Datenprojekte – können wir trotzdem datenbasiert arbeiten?
Ja, vorausgesetzt, die technische Komplexität liegt nicht bei Dir, sondern wird von einer Plattform übernommen, die für Dich bereits alle Daten verbindet, bereinigt und modelliert. Dann kannst Du mit überschaubarem Aufwand auf Ergebnisse zugreifen, die sonst Wochen an Arbeit bräuchten.
