Die neusten Trends in Marketing und Kommunikation KI und Daten bestimmen (fast) jede aktuelle Entwicklung
Noch vor zwei Jahren waren KI und Daten in unserer regelmässigen Übersicht bloss zwei unter vielen weiteren Trends. Heute sind sie zur Grundlage praktisch jeder Entwicklung in Marketing und Kommunikation geworden. Lernen Sie die neuesten Trends kennen.
Um der Vielzahl aller aktuellen Trends eine übergeordnete Logik zu geben, haben wir sie in sechs Kategorien eingeteilt: Allerdings lassen sich manche dieser Trends mehreren Kategorien zuordnen. Ebenso überschneiden sich viele von ihnen inhaltlich und lassen sich nicht trennscharf voneinander abgrenzen. Gemeinsam ist den meisten von ihnen, dass sie auf der rasanten Entwicklung der künstlichen Intelligenz und dem immer verbreiteteren Einsatz von Daten beruhen. Gerade deren Kombination gibt Marketing und Kommunikation einen innovativen Schub.
Megatrend künstliche Intelligenz
Künstliche Intelligenz (KI) ein Katalysator, der alle anderen Entwicklungen in Marketing und Kommunikation beeinflusst und beschleunigt. Für Marketing- und Kommunikationsprofis bietet KI zahlreiche Vorteile: Sie automatisiert Routineaufgaben, senkt Kosten und steigert die Effizienz. Gleichzeitig ermöglicht sie eine präzise Zielgruppenansprache und eine personalisierte Kundenkommunikation in Echtzeit. Als nützliche Assistenten helfen KI-Tools Fachleuten kreativer zu sein – sie liefert Ideen für Kampagnen, erstellt Bilder und Animationen und verfasst in Sekundenschnelle Content für unterschiedliche Kanäle. Mit KI lassen sich Strategien und Kampagnen datenbasiert optimieren und Budgets verschieben. Insgesamt verändert Künstliche Intelligenz die Arbeitsweise im Marketing grundlegend und nachhaltig.
Megatrend Daten
Daten sind zum Fundament moderner Marketingstrategien geworden. Sie ermöglichen präzise Zielgruppenanalysen, (hyper)personalisierte Inhalte und die Optimierung von Kampagnen in Echtzeit. Unternehmen nutzen Daten aus Kundeninteraktionen, Social Media und Kaufverhalten, um Trends zu erkennen und Entscheidungen faktenbasiert zu treffen. So wird Marketing effizienter, relevanter und messbarer.
Marketingdaten umfassen demografische Informationen (Alter, Geschlecht, Wohnort), Verhaltensdaten aus der Customer Journey, psychografische Merkmale (Interessen, Werte), Transaktionsdaten sowie Interaktionsdaten aus Social Media.
Data & AI
Die Kombination von künstlicher Intelligenz und Daten wird zu einer neuen Disziplin, die auf Englisch als Data & AI bezeichnet wird. Künstliche Intelligenz verstärkt den Wert von Daten, indem sie Muster erkennt, Prognosen erstellt und Automatisierung ermöglicht. Als Folge dieser Entwicklung fliessen immer mehr Marketinginvestitionen und -ausgaben in Data & AI, während die Budgets für klassische Kommunikationsmittel schrumpfen.
Content und Kundendialog
Die neuen Möglichkeiten von Data & AI heben den Austausch mit Kundinnen und Kunden und die Produktion von Content auf ein neues Level. Die Kommunikation wird situativer und persönlicher, das heisst sie erreicht die Zielgruppen auch als crossmediales Zusammenspiel mit den richtigen Botschaften resp. Inhalten am passenden Ort und im geeigneten Moment.
Weg von inhaltsleeren, beliebigen Inhalten hin zu echtem, relevantem Content: Das ist mit Unshittification gemeint. Marken müssen sich von austauschbarem Content lösen und wie Creators mit authentischen, relevanten und inspirierenden Inhalten auftreten. Der Aufbau einer starken Marke gewinnt wieder an Bedeutung. Langfristige Konsistenz ist wichtiger als kurzfristige Performanceziele. In einer Welt, in der Technologie und KI selbstverständlich sind, werden Kreativität, Vertrauen und Menschlichkeit zu den entscheidenden Unterscheidungsmerkmalen.
Mit Zero Click Content (auf Deutsch: Null-Klick-Inhalt) erhalten Nutzerinnen und Nutzer die Antwort auf eine Abfrage direkt in den Suchresultaten, ohne die eigentliche Webseite besuchen zu müssen. Der Inhalt selbst bietet die Informationen in übersichtlicher Form. Formate sind beispielsweise Featured Snippets (kurze Textpassagen, Listen oder Tabellen, FAQs), Local Packs mit lokalen Informationen bspw. zu einer Bäckerei oder einem Restaurant oder PAA-Kästen (People Also Ask). Laut HubSpot enden in der EU heute (Stand Dezember 2025) bereits rund 60 Prozent aller Suchen ohne Klick. Betreiber von Websites reagieren darauf, indem sie Content in den gefragten Formaten von KI erstellen lassen und in ihre Plattformen integrieren. Nebst Google verfolgen auch YouTube und Instagram die Strategie der unmittelbaren Antwort – allerdings bevorzugen sie dabei Formate wie automatisierte Zusammenfassungen oder Karussells im Feed.
Menschen wollen kein anonymes Wesen in der grossen Masse sein, sondern als einzigartige Individuen wahrgenommen und angesprochen werden. Mit KI-basierten Tools, Automatisierung und Echtzeitdaten haben es Unternehmen in der Hand, Botschaften, Bilder und Angebote hochindividuell auf eine Zielperson auszurichten, was auch als Hyperpersonalisierung bezeichnet wird. Wer das nicht tut, fällt durch den Relevanz-Check und wird nicht mehr beachtet. Aber Achtung: Zuviel Personalisierung kann auf Ablehnung stossen und Bedenken zum Umgang mit den persönlichen Daten wecken. Gefragt ist also das richtige Mass an Personalisierung.
Snackable Content galt lange als Mass aller Dinge, besonders auf Social Media, wo kurze, leicht konsumierbare Inhalte die Aufmerksamkeit dominierten. Doch heute stehen zwei Formate im Zentrum moderner Kommunikation: Short Form und Long Form Content. Short Form umfasst kompakte Inhalte wie Posts oder kurze Videos, die schnell erfassbar sind und sich ideal für mobile Nutzung eignen. Long Form hingegen bietet ausführliche Formate wie Blogartikel, Whitepapers oder Podcasts, die tiefere Einblicke ermöglichen und Vertrauen schaffen. Während Kurzformen sich vor allem für Reichweite und Engagement eignen, sorgen die Langformen für Conversions und Markenbildung und -bindung. Die englischen Begriffe sind branchenüblich, auch wenn deutsche Alternativen wie Kurzformat und Langformat existieren.
Jeden Tag gibt es kurze Momente, in denen Menschen spontan nach einer Lösung suchen – zum Beispiel um eine Frage zu klären, einen Kauf zu tätigen oder eine Entscheidung zu treffen. In diesen sogenannten Micro Moments greifen sie nach ihrem Smartphone und starten eine Anfrage bei einer Suchmaschine oder auf einem Social-Media-Kanal. Wer in diesen entscheidenden Sekunden als Marke präsent ist, kann potenzielle Kundinnen und Kunden abholen und sie zu einem ersten Kauf bewegen. Wie Sie am besten vorgehen? Optimieren Sie Ihre digitalen Inhalte so, dass sie genau in diesen Micro Moments gefunden werden – und damit auch Ihr Unternehmen als Anbieter. Das bedeutet: hilfreichen Content erstellen, relevante Suchbegriffe verwenden und zusätzlich gezielte, zum Beispiel standortbasierte Anzeigen schalten. Besonders effektiv ist dies für lokal oder regional tätige Unternehmen, weil Nutzerinnen und Nutzer in Micro Moments oft nach einem Händler oder Dienstleister in ihrer Nähe suchen.
Bei der dynamischen Contenterstellung (Dynamic Content Generation) entstehen Inhalte in Echtzeit und passen sich automatisch an die Interessen, das Verhalten und den Kontext der Nutzerinnen und Nutzer an. Künstliche Intelligenz analysiert Daten wie Standort, Verhalten oder Vorlieben und erstellt darauf basierend individuelle Texte, Bilder oder Angebote. So erhält jede Person genau die Inhalte, die im Moment am interessantesten sind. Das steigert die Relevanz, verbessert das Nutzungserlebnis und erhöht die Conversion-Raten.
In der Mixed Reality (MR) interagieren Nutzerinnen und Nutzer gleichzeitig mit physischen Objekten und virtuellen Elementen, die räumlich und kontextuell miteinander verbunden sind. In der «gemischten » Realität verschmelzen die reale und digitale Welt zu einem gemeinsamen, interaktiven Erlebnis. MR kombiniert Elemente aus Augmented Reality (AR), bei der die Realität durch digitale Inhalte erweitert wird, und Virtual Reality (VR), bei der vollständig digitale Umgebungen geschaffen werden. Ein Beispiel: Kundinnen und Kunden können Sofas, Tische oder Lampen virtuell in ihren eigenen Raum projizieren und sehen, wie Form, Farbe und Grösse wirken. Mit MR werden Markenbotschaften anfassbar oder begehbar und emotional erlebbar.
Adaptive Experiences sind dynamische Nutzererlebnisse, die sich in Echtzeit automatisch an das Verhalten, die Situation und die Bedürfnisse einzelner Personen anpassen. Die Anpassungen basieren auf Daten wie dem Nutzerverhalten (z. B. Klicks, Kaufverhalten), dem Kontext (z. B. Standort, Uhrzeit, Endgerät), den Präferenzen (z. B. Themeninteressen, frühere Interaktionen) sowie der Stimmung oder der Absicht (z. B. über Text-, Ton- oder Gesichtsanalyse erkannt). Das System lernt fortlaufend, welche Inhalte, Designs, Angebote oder Interaktionen für eine Person in einem bestimmten Moment am relevantesten sind und passt das Erlebnis automatisch an. Ein Beispiel: Ein Onlineshop zeigt nicht allen dieselbe Startseite. Wer häufig Laufschuhe angesehen hat, erhält aktuelle Running-Angebote und Trainingsinhalte; wer nach Kinderkleidung sucht, sieht neue Familienaktionen. Künstliche Intelligenz ist der Motor, der solche Erlebnisse überhaupt möglich macht.
Conversational AI (Konversations-KI) bezeichnet Systeme, die mit Menschen über gesprochene oder geschriebene Sprache auf natürliche Weise kommunizieren können. Dazu gehören Chatbots und Sprachassistenten wie Alexa, Siri oder Google Assistant und KI-basierte Tools für den Kundenservice. Das Ziel von Conversational AI ist, eine menschlich wirkende Kommunikation zu ermöglichen, die schnell, kontextbezogen und personalisiert ist. Ein Beispiel: Ein Modeunternehmen nutzt Conversational AI, um Kundinnen und Kunden in Echtzeit zu beraten. Der Chatbot erkennt anhand früherer Einkäufe die Vorlieben für Stile und Farben, empfiehlt passende Outfits und beantwortet Fragen zur Verfügbarkeit oder zu Grössen. Es entsteht ein persönliches, interaktives Einkaufserlebnis, das Beratung und Verkauf nahtlos verbindet. Marken sprechen nicht mehr über ihre Kundinnen und Kunden, sondern mit ihnen, und zwar in Echtzeit, auf Augenhöhe und mit Persönlichkeit.
Emotional AI (auch Affective Computing genannt) befähigt Maschinen, menschliche Emotionen zu erkennen, zu interpretieren und darauf zu reagieren. Ziel ist es Kommunikation empathischer, relevanter und menschlicher zu gestalten. Die Systeme erfassen mithilfe von Sensoren, Daten und Algorithmen Emotionen aus Sprache, Text, Mimik, Gestik oder Verhalten und nutzen diese Informationen, um emotional passende Reaktionen oder Inhalte zu erzeugen. Ein Beispiel: Die KI eines Reisebüros erkennt in der Stimme oder im Chat, dass ein Kunde frustriert ist, weil sein Flug storniert wurde. Sie passt sofort Tonfall und Wortwahl an, zeigt Verständnis und bietet Alternativen an. Der Kunde erlebt das Gespräch als empathisch und persönlich, tatsächlich ist es automatisiert, wirkt aber menschlich.
Mit Voice Marketing kommunizieren Unternehmen mit ihren Zielgruppen über gesprochene Sprache, statt über geschriebenen Text. Sie nutzen Sprachtechnologien und Sprachassistenten wie Amazon Alexa oder Google Assistant, um Produkte, Dienstleistungen oder Marken zu vermarkten. Künstliche Intelligenz hebt Voice Marketing auf ein völlig neues Niveau: Fortschrittliche Spracherkennung ermöglicht natürliche Dialoge, Sprachassistenten verstehen Emotionen und Absichten und reagieren dadurch persönlicher und menschlicher. Mit KI entwickelt sich Voice Marketing von einer einfachen sprachgesteuerten Funktion zu einem intelligenten, emotionalen Dialogsystem. Marken werden so auch stimmlich erlebbar.
Marke
Mit KI (und weiteren Technologien) bewegen Marken sich weg von statischen Erscheinungsbildern hin zu dynamischen und ganzheitlichen Erlebnissen, die von den Konsumentinnen und Konsumenten mitgeprägt werden. Nach wie vor ein Trend ist es, der Marke einen übergeordneten gesellschaftlichen Sinn zu geben.
Ein immersives Markenerlebnis ist eine Erfahrung, bei der Menschen Teil der Marke werden und nicht nur Beobachter bleiben. Sie sehen, hören, fühlen und interagieren mit der Marke in einer realen oder virtuellen Umgebung. Der Begriff «immersiv» leitet sich vom englischen to immerse («eintauchen») ab. Das Ziel ist, nicht nur zu informieren oder zu überzeugen, sondern ein ganzheitliches Erlebnis zu schaffen, das Menschen spüren, statt es nur zu sehen oder zu hören. Mit KI und immersiven Technologien verschmelzen physische, digitale und emotionale Dimensionen zu Erlebniswelten, in denen Menschen eine Marke nicht nur erleben, sondern mitgestalten.
Ob individuell zusammengestellte Feeds auf Instagram oder TikTok, Produktempfehlungen bei Amazon oder Nachrichten bei Google: All das ist das Resultat algorithmischer Kuratierung. Dabei werden Daten zum Verhalten, zu den Interessen und zu den Interaktionen der Nutzerinnen und Nutzer analysiert. Algorithmische Kuratierung ist für die Personalisierung von Content zentral. Gleichzeitig verändert sie die Markenkommunikation: Sichtbarkeit entsteht nicht mehr nur durch Reichweite, sondern durch algorithmische Relevanz, also wie gut Inhalte auf das Verhalten und die Präferenzen des Publikums abgestimmt sind. Mithilfe von KI wird die algorithmische Kuratierung intelligenter, dynamischer und emotionaler.
In einer zunehmend polarisierten Welt, in der globale Probleme oft unlösbar erscheinen, müssen Marken Vorbilder sein. Menschen kaufen lieber bei Unternehmen, die ihre Werte teilen und ihre Ideale leben. Beim Purpose Marketing steht der sinnerfüllte Zweck einer Marke, ihr «Purpose», im Mittelpunkt der Kommunikation. Anstatt einfach Produkte oder Dienstleistungen zu verkaufen, verbindet die Marke das «Was wir tun» mit dem «Warum wir es tun» und richtet sich damit an Kundinnen und Kunden, die neben Funktionalität auch Sinn und Identifikation suchen. Der Einsatz von KI verändert, wie Purpose Marketing umgesetzt, gemessen und optimiert wird. KI-gestützte Analyse-Tools werten Datenmengen aus und zeigen, wie gut der «Purpose» bei der Zielgruppe ankommt. Botschaften lassen sich personalisieren, Content automatisch erstellen und schneller verteilen. Mit KI wird Content Marketing effizienter und noch wirkungsvoller.
CSR bedeutet, dass ein Unternehmen ökologisch, sozial und ethisch nachhaltig handelt und damit gesellschaftliche Verantwortung übernimmt. Mithilfe von Nachhaltigkeitskommunikation vermittelt ein Unternehmen seine Ziele, Massnahmen und Fortschritte zu Nachhaltigkeitsthemen transparent und glaubwürdig. CSR und Nachhaltigkeitskommunikation sind heute strategische Erfolgsfaktoren für Marken, die Vertrauen und Relevanz schaffen wollen. Stehen dahinter aber weder echtes Engagement noch nachhaltige Leistungen, spricht man von Greenwashing, was das Vertrauen der Kundschaft in die Marke nachhaltig zerstören kann. Künstliche Intelligenz macht Nachhaltigkeit messbarer, transparenter und interaktiver. Zukunftsorientierte Marken nutzen KI, um ehrliche, datenbasierte Nachhaltigkeitsgeschichten zu erzählen.
Methoden und Technologien
Was noch vor wenigen Jahren zu den Wunschträumen von Marketingprofis gehörte, wird heute durch den technologischen Fortschritt möglich. Das Marketing erfolgt automatisierter, Prozesse werden beschleunigt. Daneben liegen bewährte Methoden nach wie vor im Trend.
Agentic Commerce bezeichnet eine Form des Handels, bei der intelligente KI-Agenten im Auftrag von Kundinnen und Kunden oder Unternehmen den Einkauf bzw. Handelsprozess weitgehend autonom übernehmen. So funktionierts: Die intelligenten Agenten erkennen Bedürfnisse, z. B. «Ich brauche einen neuen Laptop unter 1000 Franken», recherchieren passende Angebote, vergleichen Preise und Konditionen, verhandeln gegebenenfalls und schliessen den Kauf selbstständig ab. Mit KI kann ein Einkauf fast vollständig delegiert werden. Der gesamte Prozess läuft automatisiert im Hintergrund oder dialogbasiert ab. Agentic Commerce markiert einen grundlegenden Wandel im E-Commerce und Marketing: Marken und Händler werden zu Partnern in agentengetriebenen Ökosystemen. Die Erfolgsfaktoren sind dabei Datenqualität, Agenten-Kompatibilität, Sichtbarkeit in neuen Benutzeroberflächen und Vertrauen.
Im Marketing bedeutet Speed-to-Value: Wie schnell zeigt eine Kampagne, ein Tool oder eine Strategie messbare Wirkung, z. B. in Form von mehr Leads, einer besseren Conversion-Rate oder einer höheren Markenbekanntheit. Ein Beispiel: Ein neues Marketing-Automation-System hat eine hohe Speed-to-Value, wenn es bereits nach wenigen Tagen automatisierte Kampagnen liefert, statt erst nach monatelanger Implementierung Ergebnisse zu zeigen. Das wiederum bedeutet: Wirkung statt Warten. Speed-to-Value ist heute ein entscheidender Erfolgsfaktor im Marketing. Künstliche Intelligenz beschleunigt dabei alles: Daten werden schneller ausgewertet, Content- und Kampagnen automatisiert produziert, Optimierung erfolgen in Echtzeit und Personalisierung ist in Sekunden möglich.
Unternehmen nutzen Social Selling, um über soziale Netzwerke wie LinkedIn oder Instagram gezielt Beziehungen zu potenziellen Kundinnen und Kunden aufzubauen. Ziel ist es, Vertrauen zu schaffen und die Verkaufschancen zu erhöhen, ohne dabei direkt etwas zum Kauf anzubieten. Social Selling kombiniert authentische Kommunikation, relevante Inhalte und persönliches Networking, um den Kaufprozess positiv zu beeinflussen. Durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz wird Social Selling noch wirkungsvoller, da Inhalte, Zielgruppenanalysen und Interaktionen automatisiert und personalisiert werden können.
Bei dieser Strategie involvieren Marken Kundinnen und Follower bewusst in ihr Marketing. Neben Feedback, kreativen Ideen und positiven Bewertungen fördern Marketingteams zum Beispiel die Erstellung von Tipps und Lösungen zu ihren Produkten. Dieser von Nutzenden erstellte Content geniesst eine hohe Glaubwürdigkeit und spart interne Ressourcen. Allerdings bedeutet solche Crowd-Action auch: Die Follower beeinflussen die Kommunikation eines Unternehmens – und sogar seine Produkte. Mit KI entwickelt sich partizipatives Marketing zu einer neuen Ära des Mitmach-Marketings: Intelligente Systeme unterstützen dabei, Kreativität, Vielfalt und Relevanz zu fördern, so dass Marken gemeinsam mit ihren Kundinnen und Kunden Inhalte, Ideen und Erfahrungen gestalten.
Guter Content informiert, berührt, inspiriert und schafft Vertrauen. Nicht das Unternehmen und seine Leistungen stehen im Zentrum, sondern die Kundenbedürfnisse. Typische Formen des Content Marketing sind Blogartikel, Newsletter, Podcasts oder Webinare. Sie werden von Suchmaschinen aufgespürt und über deren Algorithmen genau dort ausgespielt, wo jemand danach sucht. Content is King. Noch immer. Das wird auch so bleiben. Doch KI verändert die Spielregeln: Künftig geht es weniger darum, viel Content zu produzieren, sondern intelligenten, relevanten und personalisierten Content zu schaffen.
Storytelling bleibt ein Trend. Denn mit dieser Methode werden, Informationen, Werte oder Botschaften in Form einer Geschichte vermittelt. Anstatt reine Fakten oder Produktmerkmale aufzuzählen, nutzt Storytelling emotionale, nachvollziehbare und oft personalisierte Erzählungen, um das Publikum zu fesseln. Eine gute Geschichte enthält typischerweise: Charaktere (z. B. eine Kundin oder eine Marke), einen Konflikt oder eine Herausforderung sowie eine Lösung (oft das Produkt oder die Dienstleistung). Storytelling ist eine wichtige Methode im modernen Marketing, weil es emotionale Bindung schafft, komplexe Inhalte vereinfacht und die Markenidentität stärkt. Mithilfe von KI-Tools können Unternehmen heute rasch und automatisiert Inhalte erstellen. Auch visuelle und audiovisuelle Geschichten sind möglich. Zudem sind neue Storyformate wie interaktive Chats oder virtuelle Erlebnisse machbar, die das Publikum aktiv mit einbeziehen.
Anstatt manuell festgelegte Kriterien wie Alter, Geschlecht oder Wohnort zu verwenden, analysieren Clustering-Algorithmen und neuronale Netze grosse Datenmengen und erkennen mit KI feine Muster, z. B. zum Surf- und Kaufverhalten, zu Social-Media-Interaktionen, Standortdaten oder psychografischen Merkmalen wie Interessen und Lebensstil. KI-gestützte Segmentierung ermöglicht präzisere Ansprache, personalisierte Inhalte und effizientere Kampagnen. Unternehmen können ihre Marketingbudgets damit gezielter einsetzen und gleichzeitig die Kundenerfahrung verbessern.
Mit KI ist sogar eine vorausschauende Segmentierung (Predictive Segmentation) möglich. Hier wird prognostiziert, wie sich Zielgruppen entwickeln werden. Ein Beispiel: Kunden, die bisher nur eine kostenlose Testversion genutzt haben, werden anhand ihres Verhaltens einem Segment mit «hoher Upgrade-Wahrscheinlichkeit» zugeordnet. So können Marketer frühzeitig Massnahmen ergreifen und z. B. eine Abwanderung verhindern oder den Kaufabschluss aktiv fördern.
Zero-Party-Daten sind Informationen, die Kundinnen und Kunden bewusst und freiwillig mit einem Unternehmen teilen. Sie stammen also nicht aus Tracking, Analyse oder von Dritten, sondern direkt aus der Interaktion wie Umfragen, Profilangaben, Präferenzabfragen oder Quiz. Ein Beispiel: Ein Nutzer wählt in einem Newsletter seine Themeninteressen selbst aus. Zero-Party-Daten sind besonders wertvoll, weil sie authentisch, transparent und datenschutzkonform sind. Unternehmen können damit eine hochpersonalisierte Kommunikation gestalten, ohne auf Cookies oder Daten von Drittanbietern angewiesen zu sein.
Mit Programmatic Advertising wird digitale Werbung mithilfe von Software, Daten und Algorithmen automatisiert eingekauft und ausgespielt, anstatt sie manuell zu buchen. Der Prozess basiert auf Echtzeit-Auktionen (Real-Time Bidding): Öffnet eine Nutzerin oder ein Nutzer eine Website oder App, erkennt das System in Millisekunden verfügbare Werbeflächen, ruft Gebote ab und entscheidet, ob die Person zur Zielgruppe passt und wie viel die Impression wert ist. Das höchste Gebot gewinnt und wird sofort ausgespielt – der gesamte Vorgang dauert weniger als 100 Millisekunden.
Ein wichtiges Instrument innerhalb von Programmatic Advertising ist Dynamic Creative Optimization (DCO): Dabei werden Werbeanzeigen in Echtzeit automatisch an die Zielperson angepasst, basierend auf Daten wie Standort, Interessen oder Verhalten. So entstehen dynamisch tausende personalisierte Anzeigenvarianten, die mithilfe von Algorithmen, Datenanalyse und Künstlicher Intelligenz laufend optimiert werden.
Steuerung und Erfolgskontrolle
Messen, auswerten, anpassen – und das alles laufend und in Echtzeit. So werden Budgets verteilt, Kommunikationsmittel erstellt und Marketingkampagnen gesteuert. Doch nicht nur bei der Steuerung auch bei immer genaueren Modellen der Erfolgskontrolle spielt die KI eine entscheidende Rolle.
Traditionell wurden Kampagnen in festen Intervallen, etwa wöchentlich oder monatlich, ausgewertet. Mit Realtime-Optimierung messen Unternehmen die Performance dagegen fortlaufend in Echtzeit. Sie analysieren Klicks, Conversions und Interaktionen und leiten daraus sofort Handlungsschritte ab. Budgets lassen sich automatisch auf die Kanäle verschieben, die aktuell die besten Ergebnisse erzielen. Kreative Elemente wie Texte oder Bilder werden dynamisch angepasst, sobald bestimmte Varianten deutlich besser abschneiden. Auch Gebote im Programmatic Advertising können unmittelbar an Nachfrage und Wettbewerb angepasst werden. Realtime-Optimierung wirkt bis auf die individuelle Ebene: Nutzerinnen und Nutzer, die kurz vor einem Kaufabbruch stehen, erhalten sofort einen passenden Anreiz, etwa einen Rabatt oder eine Erinnerung. Inhalte in Newslettern oder Apps verändern sich in dem Moment, in dem eine Person interagiert. KI-Modelle analysieren gleichzeitig Tausende Signale und ermitteln selbstständig, welche Kombination am wahrscheinlichsten zu einer Conversion führt. Dadurch entsteht Hyperpersonalisierung in Echtzeit: massgeschneiderte Werbebotschaften für jede einzelne Person.
Daten und künstliche Intelligenz verändern die Art, wie Marketing gesteuert wird: Weg von statischen Zielgruppen und starren Kampagnen, hin zu dynamischen, präzisen und individuellen Ansätzen. Mit datengetriebenem Performance- und Targeting Marketing können Unternehmen ihre Kampagnen effizienter und wirkungsvoller gestalten. Datenbasiertes Marketing nutzt Informationen aus Kundendaten, Online-Tracking, CRM-Systemen und Analysen, um gezieltere, relevantere und messbare Marketingmassnahmen zu gestalten. Beispiel: Anstatt allen dieselbe Werbeanzeige zu zeigen, bekommt jede Person eine individuell zugeschnittene Botschaft – basierend auf ihren Interessen, Käufen oder ihrem Verhalten.
Predictive Analytics-Modelle sagen voraus, welches Angebot («Next Best Offer») oder welche Handlung («Next Best Action») für eine bestimmte Zielgruppe den grössten Erfolg versprechen. Dabei werden historische Daten wie Kaufhistorien, Klickverhalten, Standort, Social-Media-Interaktionen usw. in mathematische Modelle oder Machine-Learning Algorithmen eingespeist. Diese erkennen Muster und berechnen Wahrscheinlichkeiten für künftige Ereignisse. Auf Basis dieser Prognosen lassen sich Touchpoints und Kanäle (z. B. Social Media, E-Mail oder Display) bewerten und Marketingbudgets dorthin lenken, wo die grösste Wirkung zu erwarten ist. So entsteht eine Performance-Steuerung in Echtzeit: Prognosen fliessen direkt in Marketing-Automation-Systeme ein und ermöglichen dynamische Anzeigen, personalisierte Newsletter-Inhalte oder automatisiert optimierte Customer Journeys.
Marketing Attribution sammelt Daten zu Marketingmassnahmen aus verschiedenen Quellen, z. B. aus Website-Analysen, Social Media, E-Mails oder Werbung, und analysiert, welche davon zu einer gewünschten Handlung, wie einem Kauf, einer Anmeldung oder einem Download geführt haben. Anhand sogenannter Attributionsmodelle (z. B. First Click, Last Click, Linear, Data-Driven) lässt sich bestimmen, welcher Kanal welchen Anteil am Erfolg erhält. KI-gestützte Verfahren erhöhen die Präzision, indem sie Muster erkennen und kanalübergreifende Zusammenhänge berücksichtigen.
Marketing Mix Modeling (MMM) ist ein statistisches Analyseverfahren, das den Einfluss von einzelnen und kombinierten Marketingaktivitäten auf den Geschäftserfolg misst. Das Modell nutzt dazu zurückliegende (historische) Daten wie Werbeausgaben, Verkaufszahlen, Preisaktionen, Promotionen, Saisonverläufe oder externe Faktoren wie Wetter oder Konjunktur. Ziel ist es, zu verstehen, welche Kanäle, Kampagnen und Budgets den grössten Beitrag zu Umsatz oder Wachstum leisten. Traditionell wurde MMM einmalig oder in grossen zeitlichen Abständen durchgeführt. Dank künstlicher Intelligenz kann das aktuelle Modell laufend aktualisiert und mit Echtzeitdaten ergänzt werden. So wird MMM dynamischer, präziser und verbindet klassische Medienanalysen mit digitalen Daten. Das Resultat: ein vollständiges Bild der Customer Journey.
Suchen, finden und gefunden werden
KI verändert die Onlinesuche – mit weitreichenden Konsequenzen für das Onlinemarketing. Wer gefunden werden will, muss seine Inhalte auf die neuen Technologien ausrichten. Und: Suchen funktioniert heute nicht mehr nur textbasiert.
Traditionelle Suchsysteme basieren vor allem auf Schlüsselwörtern (Keywords): Sie liefern Ergebnisse, die möglichst exakt mit den eingegebenen Begriffen übereinstimmen. AI Search (Künstliche Intelligenz-gestützte Suche) geht einen Schritt weiter: Sie versteht die Bedeutung, Absicht und den Kontext einer Suchanfrage und liefert Ergebnisse, die inhaltlich relevant sind, auch wenn die exakten Wörter nicht vorkommen. Damit Inhalte für KI-Systeme «zitierfähig» sind, müssen sie präzise Antworten liefern, klar strukturiert sein, Quellen angeben und technische Markups enthalten. Klassische Search Engine Optimization (SEO) genügt dafür nicht mehr. Generative Engine Optimization (GEO) ergänzt SEO, ersetzt es jedoch nicht. Websites verschwinden nicht, sie verändern sich: Neben KI-optimierten Schnellantworten entstehen immersive Plattformen mit interaktiven Services, personalisierten Tools und einer emotional erlebbaren Markenwelt.
Bei der visuellen Suche (Visual Search) nutzt man Bilder statt Wörter als Ausgangspunkt, um Informationen zu finden. Anstatt einen Suchbegriff einzugeben wie z. B. «rote Sneaker Nike», lädt man ein Foto oder einen Screenshot bei Google Lens oder Pinterest hoch. Die Suchmaschine erkennt das Objekt auf dem Bild und findet sofort ähnliche Modelle, Preise und Anbieter. Diese Technologie basiert auf KI, Bilderkennung (Computer Vision) und Deep Learning.
Als Social Search wird die Suche nach Informationen innerhalb sozialer Netzwerke bezeichnet. Im Unterschied zur klassischen Websuche werden dabei neben Inhalten auch soziale Signale wie Likes, Kommentare und geteilte Beiträge berücksichtigt. Die Suchergebnisse orientieren sich am Verhalten und an den Interessen des eigenen Netzwerks. Mithilfe künstlicher Intelligenz werden Beziehungen, Themen und Trends analysiert und dadurch relevante, vertrauenswürdige Ergebnisse auf Basis realer Empfehlungen geliefert.
Nutzerinnen und Nutzer stellen ihre Fragen per Spracheingabe (Voice Search) an Geräte oder digitale Assistenten wie Siri, Alexa, Google Assistant oder Cortana. Voice Search basiert auf Technologien der Spracherkennung. Das System wandelt die gesprochene Sprache in Text um, analysiert die Bedeutung, den Kontext und die Absicht der Anfrage und liefert passende Ergebnisse in Form einer gesprochenen Antwort. Voice Search ist die Grundlage für Conversational Commerce (dialogbasierter Handel), bei dem Produkte per Sprache gesucht, verglichen, gebucht, gekauft und bestellt werden. Die Suche wird zum Gespräch und das Gespräch führt zum Kaufabschluss.
Formate, Kanäle und Plattformen
Nein, nach Facebook, YouTube, LinkedIn und TikTok ist keine weitere Plattform in Sicht, auf der man unbedingt seine virtuelle Präsenz markieren muss. Doch die Nutzung der bisherigen Formate, Kanäle und Plattformen verändert sich – nicht nur, aber auch wegen der KI.
Die bereits heute stark verbreiteten SoMe-Plattformen bleiben stark. TikTok ist der Kanal für Kurz-Videos, Challenges, virale Trends und schnelle Content-Konsumation. Instagram bleibt relevant, besonders durch Reels und Video-Formate und als Kanal für visuelle Lifestyle- oder Markeninhalte. Auf YouTube finden sowohl Kurzvideos (Shorts) als auch längere Inhalte weiterhin ein Publikum. Für vertiefte Inhalte, Erklärvideos, Tutorials oder dokumentarische Formate bleibt YouTube die Plattform Nummer 1.
Viele Userinnen und User benutzen für ihre private und die Kommunikation in Gruppen Messenger-Dienste wie WhatsApp, Signal, Telegram und den Schweizer Anbieter Threema mit sehr hohen Standards im Datenschutz. Im Marketing werden diese Kanäle ebenso für die Direktkommunikation mit Kundinnen und Kunden wie für den Aufbau von Marken-Communities eingesetzt. Vorteil dieses Messenger Marketings ist der unmittelbare und direkte Zugang zu den Zielgruppen in einem als privat empfundenen Rahmen.
Die Algorithmen sozialer Netzwerke drosseln die Sichtbarkeit unbezahlter Beiträge so stark, dass organische Reichweite heute kaum noch möglich ist. Wer wahrgenommen werden will, muss zahlen oder aussergewöhnlich relevante Inhalte liefern. Marken setzen deshalb auf Micro-Influencer als Content Creators. Diese sind oft auf ein Thema spezialisiert, z. B. auf Nachhaltigkeit, Mode, Fitness oder Gaming. Sie verfügen über maximal 5000 Follower und haben starke persönliche Beziehungen zu ihnen. Der Hype um grosse Stars mit Millionen von Followern ist etwas abgeflacht. Viele Marken setzen bewusst auf kleinere Stimmen mit höherer Glaubwürdigkeit.
Künstliche Intelligenz verändert die Produktion und Distribution von Podcasts grundlegend: KI-Tools schneiden und bereinigen Tonspuren, erstellen Transkripte und Übersetzungen und können Stimmen synthetisch nachbilden. So entstehen rasch neue Formate wie virtuelle Hosts oder mehrsprachige Podcasts. Algorithmen analysieren Hörgewohnheiten und empfehlen passende Inhalte. Teaser und Clips für Social Media werden automatisch generiert. In interaktiven Formaten können Hörerinnen und Hörer über Sprachassistenten oder Chatbots direkt mit dem Podcast-Inhalt interagieren.
Das Metaversum ist die nächste Entwicklungsstufe des Internets: ein virtueller, dreidimensionaler Raum, in dem Menschen als Avatare interagieren, arbeiten, einkaufen oder ihre Freizeit verbringen. Anstatt Webseiten zu besuchen, bewegen sie sich in immersiven digitalen Welten. Typische Technologien, die das Metaversum ermöglichen, sind Virtual Reality (vollständiges Eintauchen in digitale Umgebungen), Augmented Reality (Überlagerung digitaler Inhalte mit der realen Welt) und Blockchain (für digitale Eigentumsrechte, z. B. NFTs oder virtuelle Güter). Das Metaversum eröffnet Unternehmen völlig neue Möglichkeiten, mit ihren Kundinnen und Kunden zu interagieren. Mit künstlicher Intelligenz (KI) wird es noch realistischer und individueller: Intelligente Avatare und Chatbots beraten, verkaufen und schaffen echte, erlebbare Markenerfahrungen.
Skills, Organisation, Administration
Mit der künstlichen Intelligenz verändern sich nicht nur das Marketing, sondern auch die Art und Weise, wie wir die Leistung erbringen – als Individuen und Organisationen – und wie diese Leistungen künftig verrechnet werden.
Künftig müssen sich Agenturen neu differenzieren. Ein klares Profil und eine unverwechselbare Positionierung werden zum entscheidenden Wettbewerbsfaktor. Gefragt sind kreative, strategische und organisatorische Exzellenz, während Standardaufgaben zunehmend die KI übernehmen. Dadurch verändert sich das Anforderungsprofil für Mitarbeitende grundlegend: Das bisher weitverbreitete T-shaped-Modell, bei dem eine Person über vertieftes Fachwissen in einem Bereich und breites Grundwissen in angrenzenden Disziplinen verfügt, wird durch das M-shaped-Modell mit mehreren «Beinen» abgelöst. Gefragt sind von den Mitarbeitenden Expertise in mehreren Fachgebieten, ganzheitliches Denken, KI-Kompetenz sowie Flexibilität und Vernetzung. Die Fähigkeit, KI-Ergebnisse zu kuratieren, zu bewerten und produktiv mit intelligenten Systemen zusammenzuarbeiten, wird dabei zur Schlüsselkompetenz.
Das Newsroom-Konzept stammt ursprünglich aus Medienhäusern und klassischen Redaktionen. Heute wird es auch in Unternehmen genutzt. Es ermöglicht einen koordinierten Markt- und Kommunikationsauftritt, bei dem Themenverantwortliche zentrale Steuerungsrollen übernehmen. Daten, Analysen sowie digitale Tools werden im Newsroom immer wichtiger. So können Unternehmen schneller auf aktuelle Ereignisse reagieren und ihre Kanäle noch effizienter und gezielter bespielen. Routine- und Analyseprozesse werden mit KI weiter automatisiert: KI-gestützte Systeme übernehmen etwa Medien- und Social-Listening, erkennen Themen- und Stimmungsbilder in Echtzeit, erstellen automatisch Texte oder Übersetzungen und liefern redaktionelle Vorlagen.
Heute verlangen Kundinnen und Kunden klare, planbare Preismodelle, die direkt an den Geschäftserfolg gekoppelt sind. Fixpreise sind deshalb wieder gefragt und werden durch die sogenannte wertbasierte Preisgestaltung (Value-Based Pricing) ergänzt. Die Grundlage für die Vergütung ist neu der nachweisbare Wert eines Produkts oder einer Dienstleistung (Business Impact). Gefragt sind Verrechnungsmodelle, die Ergebnisse messbar machen und mit KI-gestützten Prozessen funktionieren. Die bisherige Praxis, Leistungen nach Zeitaufwand oder auf Basis von Tagessätzen abzurechnen hat bald ausgedient.
