Künstliche Intelligenz (KI) hat das Potenzial, jede Branche zu transformieren – vom Kundenservice bis zur Netzwerksicherheit. Nirgendwo ist ihr Einfluss unmittelbarer und gleichzeitig so oft missverstanden wie im Performance-Marketing. Marketer:innen nutzen KI-Tools, um innerhalb von Sekunden Headlines, Thumbnails und Landingpages zu generieren und damit die Produktion von Werbemitteln in großem Umfang neu zu definieren. Doch eine universelle Wahrheit bleibt bestehen: Die erfolgreichsten Kampagnen basieren nach wie vor maßgeblich auf menschlichem Urteilsvermögen, Strategie und Erfahrung.

Um die Stärken und Schwächen von KI zu beleuchten, haben wir mit Nadim Batista-Kuttab gesprochen, CEO von Xevio, einer führenden Performance-Marketing-Agentur mit Spezialisierung auf Native Advertising. Nadims Team betreut einige der größten Unternehmenskund:innen der Branche und kombiniert tiefgreifende Plattformexpertise mit datengetriebener Werbemittel-Strategie. In unserem Gespräch erläuterte er, warum menschliches Fachwissen im Performance-Marketing unerlässlich ist, selbst wenn KI das Kampagnenmanagement revolutioniert.

Der Aufstieg des Prompters und der Abstieg der klassischen Studios

Jahrelang waren Designstudios ein notwendiger Kostenfaktor für Marketingteams. Kampagnen waren stark auf Expert:innen angewiesen, die mit teurer Hard- und Software Videos erstellten und die nötigen Bilder gestalteten, um die Kund:innen anzusprechen. Doch wie Nadim erklärt, verändert KI die Anforderungen an kreative Produktionsteams grundlegend. Der Bedarf an einem eigenen Studio werde seiner Meinung nach schwinden: Prompter:innen, statt spezialisierter Designteams, seien die Zukunft des Performance-Marketings.

„Spezialisierte, dedizierte Designteams sind für Performance-Kampagnen nicht mehr zwingend erforderlich“, fährt Nadim fort. „Gleichzeitig wird Content nach wie vor größtenteils von Menschen erstellt. Wir nutzen KI zwar regelmäßig bei der Generierung von Landingpages, aber diese werden immer noch von Menschen nachbearbeitet.“

Der menschliche Faktor

Wie Nadim betont, sind KI-Tools zunehmend in der Lage, das Rohmaterial für kreative Performance-Werbemittel zu generieren. Die Technologie kann Dutzende von Assets in Minuten erzeugen und macht so ein komplettes Fotostudio mit Lichtanlage und mehreren Designer:innen überflüssig. Die neue, wertvolle Schlüsselkompetenz ist das Prompt Engineering: Performance-Marketer:innen benötigen Fachkräfte, die die KI anweisen können, Assets zu generieren, die den technischen Anforderungen entsprechen. Diese Assets müssen zudem emotionale Reize und visuelle Anziehungspunkte nutzen, die Menschen ansprechen.

Diese einfache Asset-Erstellung kann jedoch dazu führen, dass die Strategie aus den Augen verloren wird. Jedes Bild, jedes Video und jeder Text sollten in den Gesamtkontext der Kampagnen passen. Hier ist menschliche Expertise gefragt: Assets werden gefiltert, einige verworfen, andere optimiert und kontinuierlich getestet und iterativ verbessert.

Der Wandel von Studios zu Ideenfabriken

Dieser schrittweise Wandel ermöglicht es Performance-Marketing-Teams, ihre Abläufe mühelos zu optimieren. Anstatt für jedes Asset ein komplettes Fotoshooting durchzuführen, gibt es nun eine „Ideenfabrik“. Qualifizierte Prompt-Engineers erstellen mehrere Versionen, Marketingexpert:innen wählen die beste, Grafikdesigner:innen oder Videoeditor:innen verfeinern sie und die Teams testen jedes Creative.

„Unsere Empfehlung lautet derzeit, insbesondere im Content-Bereich, KI als Beschleuniger und nicht als Ersatz für deine internen Tools einzusetzen“, so Nadim. „Gute Werbemittel zu erstellen, ist meiner Meinung nach nicht kompliziert. Die eigentliche Herausforderung besteht darin, die gesamte Wertschöpfungskette optimal zu gestalten. Vom Klick über den Inhalt und das Produkt bis hin zum Kauf – all diese Schritte müssen perfekt aufeinander abgestimmt sein, damit der Erfolg sichtbar wird. Und genau das ist die Schwierigkeit. Die einzelnen Schritte sind nicht so kompliziert.“

KI ist zwar ein unschätzbares Werkzeug in der Content-Produktion, aber eben nur ein Werkzeug. Menschen müssen die KI-Ergebnisse verfeinern und filtern, um die Conversion-Rate von Kampagnen zu gewährleisten. Verzichtet man auf die menschlichen Strateg:innen und verlässt sich ausschließlich auf KI-generierte Inhalte, riskiert man, uninspirierte oder unpassende Werbemittel zu produzieren, was unter Umständen monatelange vergebliche Marketingbemühungen zur Folge haben kann.

Der Content-Trugschluss: Warum KI-Entwürfe nicht konvertieren

KI ist hervorragend darin, Inhalte in Rekordgeschwindigkeit zu generieren. Doch so beeindruckend die Technologie auch sein mag, sie kann nicht mit qualifizierten und erfahrenen Expert:innen mithalten, wenn es um den finalen strategischen Feinschliff geht. Dieser Schliff ist jedoch entscheidend, um ein hohes Volumen an profitablen Conversions zu erzielen.

„Nur weil ChatGPT dir in 10 Sekunden eine Landingpage erstellen kann, heißt das nicht, dass diese auch nur annähernd so gut performen wird wie eine Seite, in die mehrere Mitarbeitende stundenlang Arbeit investiert haben, um sie zu optimieren und ihre Performance zu verbessern“, sagt Nadim.

Generative Fähigkeiten vs. Conversion-Fähigkeit

Wie bereits erwähnt, kann KI problemlos etwas erstellen, das wie eine Landingpage, ein Werbetext oder ein Skript aussieht. Sie folgt in der Regel dem Prompt, integriert Markenbegriffe und ist grammatikalisch korrekt. Conversion geht weit über perfekt formulierte Sätze und visuell ansprechende Bilder hinaus: Kurz gesagt, keine Technologie besitzt das tiefe Verständnis für dein Unternehmen, das du dir über Wochen, Monate und Jahre harter Arbeit angeeignet hast.

Das größte Problem KI-generierter Inhalte ist der fehlende Kontext. Werbetreibende, die dieselben Inhalte erstellen, kennen beispielsweise ihre Konkurrenz und die Dynamik ihrer Plattform. Sie verstehen die wichtigsten Hürden und die typischen Klickraten ihres Kanals. Sie erkennen auch subtile Performance-Signale, etwa wenn ein Klick nicht zu einer Conversion führt oder die emotionale Tonalität einer Überschrift nicht mit der Intention der Zielgruppe übereinstimmt. Diese Art von Erkenntnis basiert auf praktischer Erfahrung, nicht auf Algorithmen.

Das Full-Funnel-Prinzip: Wo menschliche Expertise entscheidend ist

Jenseits einzelner Assets liegt das, was Nadim als Wertschöpfungskette bezeichnet. Diese beschreibt die Customer Journey vom Klick über den Content und das Produkt bis zum Kauf. Hier spielen menschliche Strateg:innen ihre Stärken aus: Von der Verwaltung von Abhängigkeiten über das Erkennen von Reibungspunkten bis hin zur Gewährleistung eines reibungslosen Ablaufs im Funnel – die Optimierung von Inhalten entlang der gesamten Buyer Journey ist der Bereich, in dem menschliche Expertise unverzichtbaren Mehrwert bietet.

„Die einzelnen Bausteine ​​sind nicht so schwierig“, sagt Nadim. „Die Herausforderung besteht darin, die gesamte Wertschöpfungskette optimal zu gestalten. Vom Klick über den Content und das Produkt bis hin zum Kauf müssen alle Elemente perfekt aufeinander abgestimmt sein, damit Erfolg möglich ist.“

Menschliche Expertise wird benötigt für:

Überbrückung von Diskrepanzen

Einer der häufigsten Fehler im Performance-Marketing tritt auf, wenn das Werbeversprechen (Überschrift, Bildmaterial und Aufhänger) nicht mit dem übereinstimmt, was die Landingpage oder der Checkout-Prozess bieten. Eine solche Diskrepanz kann zu einem oder mehreren der folgenden Probleme führen:

• Höhere Absprungraten
• Unzufriedene Nutzer:innen
• Minderwertige Conversions
• Plattform-Sanktionen

Eine KI-generierte Anzeige könnte beispielsweise lauten: „Entdecke das Geheimnis jugendlicher Haut in sieben Tagen.“ Klicken Nutzer:innen jedoch auf die Landingpage, wird ihnen lediglich ein allgemeiner Online-Ratgeber angeboten. Wer sofortige Antworten erwartet hat, wird die Seite wahrscheinlich verlassen. Während die KI diese Lücke vermutlich nicht erkennen würde, würden gute Strateg:innen die Diskrepanz bemerken, entweder den Text oder das Angebot anpassen und die Ergebnisse überwachen.

Optimieren der Conversion Rate (CRO)

KI kann deinen Checkout-Prozess nicht so durchlaufen, wie es ein Mensch tun würde. Sie bemerkt beispielsweise nicht, wenn deine deutschsprachige Seite im Feed eines bestimmten Publishers langsam lädt oder die Seitenstruktur eines Publishers dazu führt, dass dein Tracking-Pixel ausfällt. Unternehmen, die ihre Marketingaktivitäten regelmäßig überwachen, erkennen solche Probleme in der Regel schnell und beheben sie, bevor sie sich zu einem größeren Problem entwickeln.

Menschliche Teams können multivariate Tests durchführen, Anomalien wie plötzliche Performance-Einbrüche bei Publishern interpretieren und kontinuierliche Verbesserungen fördern. Nadims Agentur Xevio legt großen Wert auf Tests. Das Xevio-Team testet Hunderte von Landingpage-Varianten mit umfangreichen Daten, um die Qualität zu optimieren – etwas, das ein KI-basierter Self-Service-Ansatz nur schwer leisten kann.

Einhalten der Richtlinien

Werbung im Open Web, insbesondere über native Netzwerke, erfordert die Berücksichtigung verschiedener Aspekte, darunter:

• Plattformrichtlinien
• Publisher-Vorgaben
• Beschwerden von Aufsichtsbehörden
• Bedenken hinsichtlich der Markensicherheit

Leider können KI-generierte Texte unbeabsichtigt gegen Richtlinien verstoßen – ein Video könnte übertriebene Behauptungen enthalten oder ein Blogbeitrag verbotene Begriffe. Solche Inhalte hätten deine menschlichen Teammitglieder wahrscheinlich unter Berücksichtigung von Compliance und Conversion-Optimierung herausgefiltert.

Sich vollständig auf KI zu verlassen, erscheint zunächst einfach: Man braucht nur ein Bild und eine Überschrift. Wie Nadim jedoch betont, scheitert Self-Service häufig an Compliance-Problemen, der Segmentierung von White- und Blacklists und den sich schnell ändernden Plattformtrends.

„Self-Service hat für große Advertiser noch nie funktioniert, hauptsächlich weil eine Realize-Kampagne aus so vielen verschiedenen Elementen besteht“, sagt er. „Ohne interne Unterstützung wird es sehr schwierig, Richtlinienfragen zu klären, Whitelists oder Blacklists für Websites zu erstellen und generell die sich rasant verändernden Trends der Plattform zu verstehen. Mein Rat lautet daher: Wenn du Performance-Marketing ernst nimmst, hol dir eine:n Account Manager:in.“

KI-generierte Texte sollten gründlich überarbeitet werden. Beim Bearbeiten von Inhalten konzentriert man sich leicht auf hohe Klickraten und Conversion Rates, aber mit KI ist es entscheidend, sicherzustellen, dass jedes Asset den Vorschriften und den Anforderungen der Publisher entspricht.

Fazit

Im Performance-Marketing sollte KI als Ergänzung und nicht als Ersatz betrachtet werden. Sie kann Ideenfindung, das Entwerfen von Inhalten und Tests beschleunigen, doch der wahre Wettbewerbsvorteil liegt weiterhin in der menschlichen Expertise. Laut Nadim basiert Erfolg auf Erfahrung, Dateninterpretation und der Fähigkeit, den gesamten Marketing-Funnel – vom Klick über die Conversion bis hin zur Kundenbindung – ganzheitlich zu betrachten.

Während KI zwar blitzschnell unzählige Varianten generieren kann, stößt sie an ihre Grenzen, wenn es darum geht, die Botschaften zu erkennen, die Anklang finden, und die Conversion-Gründe der Zielgruppe zu verstehen. Erfolgreiche Marketer:innen in diesem neuen, KI-geprägten Umfeld lernen, die Technologie mit menschlicher Strategie zu kombinieren und gleichzeitig alle Assets kontinuierlich zu testen, zu optimieren und auf die Customer Journey abzustimmen. Am Ende bedeuten Geschwindigkeit und Effizienz nichts, wenn sie keine Ergebnisse liefern.