Metadaten sind und bleiben zentrale Elemente einer Website, wenn es um Suchmaschinenoptimierung geht. Sie richtig anzulegen ist wichtig, damit Deine Website gefunden wird. Mit der zunehmenden Verbreitung KI-gestützter Suchsysteme wie ChatGPT, Google AI Overviews und Google AI Mode kommen weitere Anforderungen hinzu. Denn im Rahmen der Generative Engine Optimization (GEO) gewinnt die maschinelle Verständlichkeit von Website-Inhalten an Bedeutung. Doch wie legst Du Metadaten richtig an? Worauf musst Du bei SEO und GEO achten? Wir liefern Dir eine Übersicht und praktische Tipps.

Seiten ohne Metadaten ins Web zu stellen ist, wie wenn man seine Werbebroschüren im eigenen Hinterhof ablegt: Sie werden allenfalls durch Zufall gefunden. Wenn Du den Text einer HTML-Seite geschrieben und alle Bilder und interaktiven Elemente eingefügt hast, ist die Arbeit noch längst nicht getan. Ein ganz wesentlicher Arbeitsschritt fehlt: Das Anlegen der Metadaten.

Metadaten helfen Suchmaschinen wie Google und Bing dabei, Deine Website und ihre einzelnen Unterseiten einzuordnen. Sie unterstützen die Darstellung in Suchergebnissen und erleichtern die technische Verarbeitung. Dabei können insbesondere Title Tags dazu beitragen, die Relevanz einer Seite für bestimmte Suchanfragen zu verdeutlichen.

Hinzu kommt die KI-Suche. Immer häufiger erhalten Nutzer:innen direkt formulierte Antworten, die Informationen aus unterschiedlichen Quellen zusammenführen. Unternehmen müssen sich jetzt also zusätzlich fragen, wie Inhalte aufgebaut sein müssen, damit KI-Systeme sie verstehen, abrufen und gegebenenfalls als Quelle verwenden können.

Was sind eigentlich Metadaten? – Metadaten Definition

In erster Linie sind Metadaten strukturierte Informationen, die andere Daten und Ressourcen beschreiben. Das können Bücher, Videos und Bilder sein. Oder eben Websites.

Mithilfe von Metadaten werden Informationen über eine Ressource mit zusätzlichen Angaben versehen. So können beispielsweise der Seitentitel, eine Kurzbeschreibung, Angaben zur Autor:in oder Anweisungen für Suchmaschinen hinterlegt werden. Diese Informationen lassen sich automatisiert verarbeiten und spielen deshalb bei Prozessen wie Crawling, Indexierung und Information Retrieval eine Rolle. Metadaten helfen Suchmaschinen, eine Website technisch und thematisch einzuordnen.

Auch für GEO sind klar strukturierte Informationen relevant. KI-gestützte Suchsysteme können unterschiedliche technische Verfahren nutzen, um passende Quellen abzurufen und Antworten zu erzeugen. Saubere Metadaten unterstützen dabei die Beschreibung einer Seite. Ob ein KI-System den Inhalt tatsächlich verwendet oder zitiert, hängt jedoch von weiteren Faktoren ab. Google bestätigt beispielsweise, dass die bewährten SEO-Grundlagen auch für seine KI-Suchfunktionen gelten.

Wie kommen Metadaten ins Dokument?

Der Titel eines HTML-Dokuments besitzt ein eigenes Element, das sogenannte Title Tag. Dieses steht im Head-Bereich des HTML-Dokuments. Dort werden auch weitere Meta Tags hinterlegt, beispielsweise die Meta Description. Diese Informationen sind Teil des Quellcodes einer Website, erscheinen jedoch normalerweise nicht direkt im sichtbaren Inhaltsbereich des Browsers. Suchmaschinen können sie auslesen und für unterschiedliche Zwecke verwenden.

Zu den wichtigen technischen Angaben gehören außerdem Anweisungen für Suchmaschinen-Crawler. Über sogenannte Robots-Meta-Tags lässt sich beispielsweise festlegen, ob eine Seite indexiert werden darf oder ob Textausschnitte in Suchergebnissen angezeigt werden können.

Gerade mit Blick auf GEO lohnt sich eine Überprüfung dieser Einstellungen. Denn eine versehentlich mit noindex versehene Seite kann nicht regulär in Googles Suchindex aufgenommen werden. Einschränkungen wie nosnippet können außerdem die Verwendung von Textauszügen in Suchergebnissen und bestimmten KI-Suchfunktionen beeinflussen.

Wer Inhalte verfasst, legt die Metadaten an

Metadaten sind in erster Linie eine redaktionelle Aufgabe. Das Anlegen solltest Du deshalb nicht ausschließlich Software, HTML-Programmierer:innen oder Administrator:innen überlassen. Wer den Text einer Seite schreibt beziehungsweise ihren Inhalt festlegt, sollte auch die relevanten Metadaten für die Suchmaschinenoptimierung anlegen. Das sind beispielsweise Online-Redakteur:innen oder Content-Marketing-Verantwortliche. In modernen Content Management Systemen (CMS) ist diese Funktion in der Regel bereits enthalten.

Automatisch erstellte Keywordlisten oder Zusammenfassungen können dabei helfen, Zeit zu sparen. Allerdings solltest Du KI-generierte Vorschläge sorgfältig kontrollieren. Beschreiben sie den Inhalt einer Seite falsch oder versprechen etwas, das der Artikel nicht liefert, entstehen falsche Erwartungen. Beim Anlegen der Daten gilt deshalb dasselbe wie beim Anlegen der Seitenstruktur: Versetze Dich in Deine Nutzer:innen und verwende Begriffe, die sie verstehen.

Fachbegriffe sind nicht immer als Metadaten geeignet, unternehmensinterne Ausdrücke sind es fast nie. Stelle stattdessen eine Liste mit möglichen Suchanfragen zusammen, wie sie Deine potenziellen Besucher:innen verwenden würden.

Für GEO solltest Du zusätzlich typische Fragen Deiner Zielgruppe berücksichtigen. Denn KI-Suchen werden häufig in Form konkreter Fragestellungen genutzt. So könnte eine Person statt „CRM Software“ beispielsweise fragen: „Welche CRM-Software eignet sich für ein mittelständisches B2B-Unternehmen?“ Solche Fragen geben Dir wichtige Anhaltspunkte für die inhaltliche Ausrichtung Deiner Website.

Metadaten Website: Das sind die wichtigsten Informationen

Die Liste der Informationen, die sich in HTML-Dokumenten hinterlegen lassen, ist umfangreich. Zu den wichtigsten Elementen gehören weiterhin der Title Tag und die Meta Description.

Darüber hinaus gibt es technische Angaben, die Suchmaschinen bei der Verarbeitung einer Seite unterstützen. Dazu gehören Robots-Anweisungen, Canonical-Angaben und strukturierte Daten.

Die einzelnen Elemente erfüllen unterschiedliche Aufgaben. Während der Seitentitel das Thema prägnant beschreibt, soll die Meta Description Nutzer:innen einen ersten Eindruck vom Inhalt vermitteln. Strukturierte Daten können ergänzend Informationen über Produkte, Unternehmen, Artikel oder andere Inhalte maschinenlesbar auszeichnen.

Auch für die KI-Suche ist diese Unterscheidung wichtig. Denn ein gut formulierter Titel allein reicht nicht aus, damit ein KI-System den Inhalt einer Seite sinnvoll als Informationsquelle verwenden kann.

Der Titel der Webseite

Der Titel eines Dokuments – das Title Tag – erscheint unter anderem im Browser-Tab und kann von Suchmaschinen zur Erstellung des anklickbaren Titellinks in den Suchergebnissen verwendet werden. Tauchen Deine Seiten dort mit dem Titel „Unbenanntes Dokument“ auf, dürfte die Wahrscheinlichkeit eines Klicks gering sein. Ein aussagekräftiger Titel hilft Nutzer:innen dabei, den Inhalt bereits vor dem Aufrufen der Seite zu erkennen. Und Achtung: Wenn Du versuchst, besonders witzig zu sein, besteht die Gefahr, dass ein Teil der Nutzer:innen den Humor nicht versteht. Gib ihnen deshalb die Möglichkeit, das Thema der Seite schon am Titel zu erkennen.

Wenig aussagekräftige Wörter und unnötige Wiederholungen solltest Du so weit wie möglich vermeiden. Bedenke wie bei Überschriften: Kurz und prägnant sollten sie sein. Eine feste Grenze von 55 oder 70 Zeichen existiert für Title Tags bei Google nicht. Allerdings können längere Titel in den Suchergebnissen gekürzt werden. Außerdem kann Google einen abweichenden Titellink erzeugen, wenn andere Seitenelemente den Inhalt besser beschreiben.

Was gehört unbedingt in den Titel einer Unternehmenswebsite?

• Name der Firma/der Organisation (für jede Seite)
• Namen der wichtigsten Produkte/Dienstleistungen, typische Schlagworte (Startseite, Produkt-/Dienstleistungsseiten)
• Ort, falls relevant (z.B. für lokale Dienstleistungen/Geschäfte; Startseite)
• wichtige Begriffe, nach denen Deine Benutzer:innen suchen könnten

Je nach Seitentyp sind unterschiedliche Informationen sinnvoll. Dazu gehören beispielsweise der Unternehmensname, die wichtigsten Produkte oder Dienstleistungen, relevante Suchbegriffe und gegebenenfalls der Standort. Finde einen Kompromiss zwischen Vollständigkeit und Knappheit. Um möglichst viele Themen abzudecken, solltest Du für jede relevante Unterseite einen eigenen, passenden Titel vergeben.

Der Name einer fiktiven Firma wie „Kakao Total“ könnte beispielsweise im Titel der Startseite erscheinen. Hier bietet sich „Kakao Total – Alles rund um Schokolade“ an. Eine Unterseite über Trinkschokolade könnte dagegen den Titel „Trinkschokolade online kaufen | Kakao Total“ tragen. So wird bereits beim Lesen klar, welchen Inhalt die jeweilige Seite bietet.

Empfehlenswert ist es, das Hauptkeyword an einer sinnvollen Stelle im Title Tag zu platzieren. Eine unnatürliche Aneinanderreihung von Suchbegriffen solltest Du vermeiden.

Title Tags im Content Marketing

Legst Du Metadaten für Content-Marketing-Inhalte auf Deiner Website an, richten sich die Meta Tags nach dem jeweiligen Inhalt der einzelnen Landingpage beziehungsweise des Blogbeitrags. Für eine gute SEO solltest Du deshalb das zentrale Thema inklusive eines wichtigen Keywords prägnant wiedergeben. Bei einem Artikel über Metadaten könnte das beispielsweise so aussehen:

„Metadaten richtig anlegen: Tipps für SEO und GEO“

Auch im Hinblick auf KI-Suchsysteme ist eine eindeutige Themenbeschreibung hilfreich. Ein Titel sollte deutlich machen, welche Frage oder welches Problem auf einer Seite behandelt wird. Dabei lohnt sich die Abstimmung zwischen Title Tag, H1-Überschrift und eigentlichem Seiteninhalt. Alle drei Elemente sollten das gleiche Hauptthema vermitteln.

Die Beschreibung – Meta Description

Zu jeder wichtigen Seite gehört eine Beschreibung, die im Meta-Tag Description hinterlegt wird. Diese kann von Suchmaschinen wie Google verwendet werden, um den Inhalt der Seite in den Suchergebnissen zusammenzufassen. Google erstellt solche Textausschnitte, sogenannte Snippets, häufig automatisch aus dem sichtbaren Seiteninhalt. Die hinterlegte Meta Description wird insbesondere dann berücksichtigt, wenn sie eine passende Beschreibung für die jeweilige Suchanfrage liefert.

Die Description ist das Aushängeschild Deiner Website oder der jeweiligen Landingpage und sollte entsprechend optimiert werden. Schreibe, wie beim Title Tag, eine aussagekräftige Beschreibung, die Nutzer:innen zum Klicken animiert. Die Kür: Bringe wichtige Keywords, die tatsächlich zum Seiteninhalt gehören, natürlich in der Meta Description unter. Bei der Formulierung solltest Du Dich kurz fassen. Eine Länge von etwa 140 bis 160 Zeichen kann als praktische Orientierung dienen. Google schreibt allerdings keine feste Zeichenanzahl vor und kürzt die Darstellung abhängig vom verfügbaren Platz.

Welche Rolle spielt die Meta Description für GEO?

Mit Blick auf Generative Engine Optimization stellt sich die Frage, ob KI-Suchsysteme die Meta Description verwenden, um Inhalte auszuwählen oder zusammenzufassen. Hier ist eine wichtige Unterscheidung erforderlich: Die Meta Description beschreibt den Seiteninhalt, sie ist aber keine direkte Anweisung an KI-Systeme, eine Website als Quelle heranzuziehen. Eine besondere GEO-Wirkung der Meta Description ist bislang nicht allgemein nachgewiesen.

Trotzdem lohnt sich eine präzise Formulierung. Sie unterstützt eine konsistente Themenbeschreibung und kann die Darstellung Deiner Website in klassischen Suchergebnissen verbessern. Für GEO solltest Du darüber hinaus sicherstellen, dass die Informationen aus der Meta Description auch im eigentlichen Seiteninhalt verständlich und ausführlich behandelt werden. Schließlich benötigen KI-Systeme belastbare Informationen, um Fragen beantworten zu können.

Meta Keywords: Nutzlos oder wichtig?

Ein weiteres Meta Tag sind Suchbegriffe, die sogenannten Meta Keywords. Ursprünglich sollten sie Suchmaschinen dabei helfen, den Inhalt einer Seite thematisch einzuordnen. Inzwischen spielen sie für die klassische Suchmaschinenoptimierung praktisch keine Rolle mehr. Google bestätigt ausdrücklich, dass das Meta-Keywords-Tag keinerlei Auswirkungen auf die Indexierung oder das Ranking hat.

Der Grund dafür liegt unter anderem in der früher verbreiteten Manipulation von Suchergebnissen. Website-Betreiber:innen hinterlegten teilweise umfangreiche Keywordlisten, die wenig mit dem tatsächlichen Seiteninhalt zu tun hatten. Moderne Suchmaschinen analysieren deshalb den sichtbaren Content und dessen thematischen Zusammenhang wesentlich umfassender.

Welche Keywords machen dennoch Sinn?

Die wichtigsten Begriffe, die auf einer Seite vorkommen, sollten typische Suchwörter und relevante Synonyme sein. Entscheidend ist, dass diese Begriffe im Seiteninhalt sinnvoll verwendet werden. So sollte im Text unseres fiktiven Schokoladen-Versands neben „Schokolade“ auch „Kakao“ auftauchen, wenn beide Begriffe thematisch passen. Eine künstliche Wiederholung einzelner Keywords bringt dagegen keinen zusätzlichen Nutzen.

Gerade bei GEO gewinnt die semantische Abdeckung eines Themas an Bedeutung. KI-gestützte Suchsysteme können Zusammenhänge zwischen Begriffen, Fragestellungen und Informationen berücksichtigen. Wer beispielsweise über Content Management Systeme schreibt, sollte deshalb gegebenenfalls auch Begriffe wie Content-Pflege, Redaktionsworkflow, Headless CMS oder CMS-Schnittstellen erklären.

Wichtig ist, dass diese Begriffe den Inhalt tatsächlich ergänzen. Eine bloße Sammlung verwandter Suchwörter bietet Leser:innen wenig Mehrwert.

Sonderfall eigene Suche

Setzt Du auf Deiner Website eine eigene Suchfunktion ein, können Keywords weiterhin eine sinnvolle Möglichkeit darstellen, Inhalte gezielt zu kategorisieren und auffindbar zu machen. Dabei hängt der Nutzen von der eingesetzten Suchtechnologie ab. Manche CMS-Suchfunktionen berücksichtigen definierte Schlagwörter, andere nutzen Volltextsuche oder semantische Verfahren. Insbesondere bei umfangreichen Websites kann eine konsistente Verschlagwortung helfen, passende Inhalte schneller zu finden.

Die wichtigsten CMS Schnittstellen

Quelle: Generiert mit KI

Content Management Systeme ermöglichen es Unternehmen, ihre Website-Inhalte gemeinschaftlich und zentral zu steuern. Damit Inhalte für Suchmaschinen gut zugänglich bleiben, sind passende CMS-Funktionen und Schnittstellen besonders wichtig.

Neben der Pflege von Title Tags und Meta Descriptions sollte ein modernes CMS auch die Verwaltung von Canonical-URLs, Robots-Anweisungen, strukturierten Daten und Bildbeschreibungen unterstützen.

Im Hinblick auf GEO lohnt sich außerdem ein Blick auf die technischen Ausgabemöglichkeiten. Sind die wichtigsten Inhalte als HTML-Text zugänglich? Können strukturierte Daten hinterlegt werden? Lassen sich Veröffentlichungs- und Aktualisierungsdaten automatisiert ausgeben? Diese Fragen solltest Du berücksichtigen, wenn Du ein bestehendes CMS weiterentwickelst oder eine neue Lösung auswählst.

Autoreninfo, Erstellungsdatum und Bildbeschreibung

Weitere sinnvolle Informationen sind der Name der Autor:in, das Veröffentlichungsdatum sowie das Datum der letzten inhaltlichen Aktualisierung. Diese Angaben sollten nach Möglichkeit auch für Besucher:innen sichtbar sein. Gerade bei erklärungsbedürftigen B2B-Themen ist es hilfreich, wenn nachvollziehbar ist, wer einen Beitrag erstellt hat und wie aktuell die Informationen sind.

Auch aus GEO-Perspektive kann diese Transparenz sinnvoll sein. Eine nachvollziehbare Autorenschaft, aktuelle Informationen und belegbare fachliche Aussagen erleichtern die Bewertung einer Quelle. Allerdings lässt sich daraus keine Garantie für eine Erwähnung in KI-Antworten ableiten. Besonders wichtig sind außerdem die Alt-Texte für Bilder. Sie beschreiben den Bildinhalt und verbessern damit die Zugänglichkeit für Menschen, die Screenreader nutzen.

Auch Suchmaschinen verwenden diese Informationen, um Bilder besser einzuordnen. Google berücksichtigt dafür unter anderem den Alt-Text, den umgebenden Seiteninhalt und Verfahren der Bilderkennung.

Strukturierte Daten: Zusätzliche Informationen für Suchmaschinen und KI

Eine sinnvolle Ergänzung zu klassischen Metadaten sind strukturierte Daten nach dem Standard Schema.org. Sie ermöglichen es, Inhalte einer Website maschinenlesbar und eindeutig zu kennzeichnen. Beispielsweise lässt sich auszeichnen, ob es sich bei einer Seite um einen redaktionellen Artikel, eine Produktbeschreibung oder eine Unternehmensinformation handelt.

Für einen Blogbeitrag können Angaben wie die Überschrift, die Autor:in, das Veröffentlichungsdatum und das Aktualisierungsdatum hinterlegt werden. Bei Produktseiten lassen sich gegebenenfalls weitere Angaben wie Hersteller oder Preis ergänzen. Ein verbreitetes Format zur Umsetzung ist JSON-LD, das auch Google empfiehlt.

Für GEO sind strukturierte Daten interessant, weil sie die maschinelle Einordnung von Inhalten unterstützen können. Allerdings solltest Du dabei keine falschen Erwartungen entwickeln: Google verlangt für seine AI Overviews und den AI Mode keine speziellen GEO-Markups. Strukturierte Daten allein sorgen auch nicht dafür, dass Deine Website in KI-Antworten erscheint. Wichtig ist vor allem, dass die hinterlegten Informationen korrekt sind und mit dem sichtbaren Seiteninhalt übereinstimmen.

Fazit: Metadaten gehören dazu, sind aber kein Hexenwerk

Damit Deine Website in Suchmaschinen gut auffindbar ist, solltest Du die wichtigsten Metadaten sorgfältig anlegen. Berücksichtigst Du dabei vor allem den Title Tag und die Meta Description, erleichterst Du Nutzer:innen die Einschätzung, worum es auf Deiner Seite geht.

Mit der zunehmenden Bedeutung von KI-generierten Antworten kommen weitere Anforderungen hinzu. Unternehmen sollten deshalb neben der klassischen SEO auch die Generative Engine Optimization berücksichtigen. Eine klare Seitenstruktur, hochwertige Inhalte, strukturierte Daten, nachvollziehbare Quellen und eine gute technische Zugänglichkeit schaffen wichtige Voraussetzungen für die maschinelle Verarbeitung Deiner Website.

Die wichtigste Erkenntnis: Gute SEO-Grundlagen bleiben relevant. GEO erweitert den Blick darauf, wie Deine Inhalte von KI-gestützten Suchsystemen gefunden, verstanden und gegebenenfalls als Quelle genutzt werden können.

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Das Arbeitsleben findet heute digital statt. Effiziente Zusammenarbeit muss also über alle Kanäle gewährleistet werden: Teams arbeiten oft verteilt auf unterschiedlichen Zeitzonen und mit einer Vielzahl von Tools. Doch gerade im Umgang mit digitalen Assets – wie Bildern, Videos oder Dokumenten – gehen durch die Dezentralisierung von Unternehmen häufig wichtige Informationen verloren. Dateien sind verstreut, Freigabeprozesse umständlich, und die Suche nach der neuesten Version eines Dokuments kann zum Zeitfresser werden. Hier kommen DAM-Systeme ins Spiel, die gezielt dafür entwickelt wurden, Assets zu zentralisieren, die Zusammenarbeit zu vereinfachen und die Produktivität im Team zu steigern. Doch wie können DAM-Systeme die Kollaboration fördern?

In unserem Marktüberblick Digital Asset Management Software werden 45 Anbieter gegenübergestellt. So kannst Du direkt vergleichen, welche Lösung für Dein Unternehmen die passende ist. Hier direkt downloaden:

Wie DAM-Systeme die Kollaboration fördern

DAM-Systeme sind mehr als nur eine Datenbank – sie sind der Dreh- und Angelpunkt moderner, effizienter Zusammenarbeit. Sie lösen typische Probleme, die in der Teamarbeit auftreten, und ermöglichen es, Projekte schneller und stressfreier umzusetzen. Welche positiven Auswirkungen sie im Detail auf die Kollaboration in Teams haben können, erklären wir im Folgenden:

Zentralisierte Verwaltung von Assets

Mit einem DAM-System wird das Chaos verstreuter Dateien durch eine zentrale Plattform ersetzt. Egal, ob es sich um Marketingmaterialien, Produktbilder oder Designvorlagen handelt: Alles wird an einem Ort gespeichert, der für alle Beteiligten leicht zugänglich ist. Das erspart unzählige E-Mails mit Anhängen oder den Austausch von Dateien über externe Links, die oft unübersichtlich werden. Einen Leitfaden zur Verwaltung digitaler Inhalte mit einem DAM-System findest Du in einem weiteren Beitrag.

Einfache Freigabe und Zugriffsrechte

Freigabeprozesse können oft ein Hindernis sein, vor allem, wenn viele Teammitglieder oder externe Partner beteiligt sind. DAM-Systeme erlauben es, mit wenigen Klicks Dateien für bestimmte Personen oder Gruppen freizugeben. Die Möglichkeit, Zugriffsrechte individuell zu gestalten (z. B. „Nur Lesen“ oder „Bearbeiten“), sorgt für Sicherheit und verhindert, dass unbefugte Änderungen vorgenommen werden.

Effiziente Suche durch Metadaten und KI

Die Metadatenstruktur eines DAM-Systems geht oft über manuelle Tags hinaus. Viele Lösungen setzen mittlerweile auch auf KI-gestützte Funktionen wie automatische Kategorisierung, Texterkennung (OCR) oder Gesichtserkennung bei Bildern. So wird die Suche noch präziser und schneller. Besonders große Unternehmen mit Tausenden von Dateien profitieren davon enorm.

Versionierung und Aktualität

Eine zentrale Herausforderung in Projekten ist das Arbeiten mit der richtigen Version von Dateien. DAM-Systeme beseitigen dieses Problem: Jede Änderung wird dokumentiert, ältere Versionen bleiben erhalten und die aktuelle Version ist klar markiert. Gerade in kreativen Prozessen, bei denen mehrere Iterationen durchlaufen werden, spart dies Zeit und Nerven.

Nahtlose Integration mit anderen Tools

DAM-Systeme sind keine Inseln. Sie lassen sich in eine Vielzahl von Tools integrieren, die Teams bereits verwenden. Dazu gehören Content-Management-Systeme (CMS) wie WordPress, Projektmanagement-Tools wie Trello oder Asana und kreative Programme. Diese Integrationen reduzieren den Wechsel zwischen verschiedenen Plattformen und machen Workflows effizienter. Welche Schnittstellen ein DAM-System haben kann und sollte, haben wir in einem weiteren Artikel näher erläutert.

Erweiterte Zusammenarbeit durch Feedback- und Kommentarfunktionen

Viele DAM-Systeme bieten die Möglichkeit, Dateien direkt zu kommentieren oder Feedback zu geben, ohne dass zusätzliche Tools benötigt werden. Teams können beispielsweise Entwürfe direkt im System diskutieren, Änderungen vorschlagen und Entscheidungen dokumentieren. Das reduziert den E-Mail-Verkehr und sorgt dafür, dass alle Diskussionen an einem Ort bleiben.

Praxisbeispiele: Wie DAM-Systeme die Kollaboration fördern

DAM-Systeme sind unglaublich vielseitig und bieten für unterschiedlichste Branchen und Teams Lösungen, die die Zusammenarbeit verbessern. Hier einige praxisnahe Einsatzszenarien, wie DAM-Systeme die Kollaboration fördern:

• Marketingteams:
  Marketingabteilungen jonglieren oft mit einer Vielzahl von Kampagnenmaterialien – von Social-Media-Postings bis zu groß angelegten Werbekampagnen. Teammitglieder können mit dem DAM-System Inhalte zentral ablegen und kategorisieren. So hat das Social-Media-Team beispielsweise immer Zugriff auf die aktuellsten Bilder und Videos, ohne umständlich danach fragen zu müssen. Gleichzeitig können externe Partner, wie Agenturen oder Freelancer, gezielt Zugriff auf die benötigten Assets erhalten.
• Design- und Kreativabteilungen:
  In der kreativen Arbeit ist es entscheidend, dass alle Beteiligten stets mit den neuesten Versionen arbeiten. Ein DAM-System kann hier Abhilfe schaffen, indem es sicherstellt, dass Entwürfe, Mockups und Endversionen klar voneinander getrennt sind. Tools wie die Adobe Creative Cloud lassen sich nahtlos integrieren, sodass Designer:innen Dateien direkt in Programmen wie Photoshop oder Illustrator bearbeiten und anschließend ins DAM-System hochladen können.
• E-Commerce und Produktmanagement:
  In der E-Commerce-Branche spielen Produktbilder und Videos eine zentrale Rolle. DAM-Systeme können Assets nicht nur zentral speichern, sondern auch direkt mit Online-Shops verknüpfen. Viele Systeme bieten Schnittstellen zu Shop-Plattformen. Das bedeutet, dass Produktbilder automatisch synchronisiert und aktualisiert werden können, ohne dass manuelle Eingriffe nötig sind.
• Unternehmenskommunikation und PR:
  Pressemitteilungen, Präsentationen und andere Kommunikationsmaterialien werden häufig in großem Umfang produziert und verteilt. DAM-Systeme ermöglichen es, diese Assets zentral zu verwalten und bei Bedarf gezielt mit Journalist:innen oder internen Teams zu teilen.
• Bildung und Non-Profit-Organisationen:
  Auch Bildungs- und gemeinnützige Organisationen profitieren von DAM-Systemen. Zum Beispiel können Lernmaterialien oder Fundraising-Videos zentral gespeichert und mit unterschiedlichen Stakeholdern geteilt werden.

Fazit: Wie DAM-Systeme die Kollaboration fördern

DAM-Systeme bieten Unternehmen die Möglichkeit, nicht nur Zeit zu sparen, sondern auch Fehler zu minimieren und die Zusammenarbeit im Team auf ein neues Level zu heben. Mit einer zentralen Plattform für digitale Assets, durchdachten Such- und Freigabefunktionen sowie flexiblen Integrationsmöglichkeiten sind sie ein unverzichtbares Werkzeug für moderne Teams. Wer also die Produktivität seines Teams steigern möchte, sollte in ein leistungsstarkes DAM-System investieren.

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Künstliche Intelligenz eröffnet dabei neue Möglichkeiten: Produktbilder lassen sich automatisch optimieren, in unterschiedliche Umgebungen integrieren oder sogar vollständig generieren. Doch gerade bei KI-Bildern gibt es einige Fallstricke. Wir zeigen, welche Dos und Don’ts Du bei der Erstellung Deiner Produktbilder beachten solltest und wann sich der Einsatz von KI wirklich lohnt.

Wo speichern wir die Bilder?

Die Dos und Don’t sind beachtet, schöne Produktbilder sind erstellt und nun stellt sich die Frage der Speicherung und Verwaltung dieser Daten. Digital Asset Management Systeme setzen genau hier an. Wie Du Fotos und Videos professionell über DAM Systeme managest, erfährst Du in einem separaten Beitrag. Wenn Du Dich über die aktuelle Marktlage informieren willst, kannst Du hier unseren Marktüberblick DAM Systeme 2026 herunterladen. Dort werden 45 Anbieter anhand von 180 Kriterien gegenübergestellt. So kannst Du Dir einen umfangreichen Eindruck verschaffen.

Die Basics

Eigentlich sind die aufgeführten Punkte in diesem Bereich fast zu trivial, um sie zu erwähnen. Doch sieht man immer wieder Fehler in den grundlegendsten Dingen. Die Bilder sollten scharf und einheitlich sein. Das bedeutet auch, dass als Hintergrundfarbe am besten ein neutrales Weiß oder Schwarz gewählt wird – Farben, die man zu einem späteren Zeitpunkt leicht replizieren kann. Ansonsten sieht die erste Reihe an Produktbildern gleich aus und jede weitere fällt durch Unstimmigkeiten auf. Außerdem muss auf die Belichtung geachtet werden. Wenn die Fotos mit Blitzlicht geschossen werden, kann das stark reflektieren und obendrein eine kalte Atmosphäre schaffen. Beim Belichten sollte man zudem auf Schatten achten und diese gezielt ausleuchten. Auch hier müssen die Einstellungen bei weiteren Fotoshootings dupliziert werden.

Welche Fotos sind Must-Haves?

Mit einem einzigen Foto ist es natürlich noch nicht getan. Um den Kund:innen einen guten Eindruck von dem Produkt zu geben, muss dieses aus den unterschiedlichsten Winkeln abgelichtet sein. Manche Shops greifen hier sogar auf eine 360° Grad Funktion oder Augmented Reality zurück, sodass fast schon spielerisch die Ware begutachtet werden kann. Aber auch mehrere Bilder können diese rundum Perspektive erfüllen.

Bei manchen Produkten lohnt es sich auch, die Ware im Bezug zu anderen Objekten zu zeigen. Freigestellte Produktbilder sind natürlich essentiell, aber vor allem wenn die Maße nicht ersichtlich sind, ist ein Bild im alltäglichen Einsatz oder in Kombination mit anderen Artikeln vorteilhaft. Die insgesamte Anzahl lässt sich nicht pauschalisieren. Manche Artikel benötigen mehr Winkel und Perspektiven, um verständlich präsentiert zu werden, während andere Alltagsgegenstände mit weniger Detail ersichtlich sind. Wie viele Bilder Du genau hochladen solltest, ist deswegen eine individuelle Entscheidung. Als Hilfeleistung gilt hier immer den Artikel aus der Sicht eines Fachfremden zu betrachten und genau so viele Fotos hinzuzufügen, dass das Produkt aus dieser Sichtweise verständlich porträtiert ist.

KI eröffnet neue Möglichkeiten für Lifestyle-Produktbilder

Besonders hilfreich sind außerdem sogenannte Lifestyle-Bilder, die einen Artikel im alltäglichen Einsatz zeigen. So lässt sich beispielsweise die Größe eines Sofas besser einschätzen, wenn es in einem eingerichteten Wohnzimmer steht. Hier zeigt sich das Potenzial generativer KI. Ein freigestelltes Produkt kann mithilfe eines KI-Tools in unterschiedliche Umgebungen integriert werden. Ein Esstisch steht plötzlich in einem modernen Loft, eine Kaffeemaschine auf einer gemütlichen Küchenarbeitsplatte oder ein Outdoor-Rucksack vor einer Berglandschaft.

Für jede dieser Szenen wäre bei klassischer Produktfotografie ein eigenes Set oder eine entsprechende Location notwendig. KI kann diesen Aufwand deutlich reduzieren.

Auch saisonale Kampagnen profitieren davon. Ein vorhandenes Produktbild lässt sich beispielsweise mit einem weihnachtlichen Hintergrund versehen oder für eine sommerliche Werbeaktion neu inszenieren.

Im Modebereich ermöglichen spezialisierte KI-Anwendungen zudem Produktdarstellungen mit virtuellen Models. Verschiedene Modeltypen und Bildkompositionen können so erstellt werden, ohne für jede Variante ein eigenes Fotoshooting zu organisieren.

Allerdings besteht hier ein erhebliches Risiko für unrealistische Darstellungen. Insbesondere die Passform eines Kleidungsstücks, der Fall eines Stoffes oder die Proportionen können durch KI verändert werden. Händler sollten deshalb genau kontrollieren, ob das generierte Motiv tatsächlich dem angebotenen Produkt entspricht.

Für die zentrale Produktdarstellung im Shop sind echte Aufnahmen des Artikels weiterhin eine verlässliche Grundlage. KI-generierte Lifestyle-Bilder können diese sinnvoll ergänzen.

Viel Detail, kleine Dateigröße

Wir haben viel über den Inhalt der Bilder gesprochen, aber noch nicht über die eigentliche Seite. Die Dateigröße dieser muss so gering wie möglich gehalten werden, ohne dass das Bild am Ende komplett verpixelt ist. Es ist ein schmaler Grat zwischen Detailtiefe und einer guten Auflösung auf einer Seite und geringer Dateigröße auf der anderen Seite. Große Dateien wirken sich auf die Ladezeit der Website aus und können so die User Experience negativ beeinflussen. Es ist nicht ungewöhnlich, dass ein potenzieller Kunde oder eine potenzielle Kundin den Onlineshop verlässt und den Kauf abbricht, weil die Bilder zu lange laden und so das Einkaufserlebnis einfach nicht angenehm ist. Hier die Balance zu halten ist die Krux.

Der Text hinter dem Bild

Der Alternativtext, auch Alt-Text, beschreibt das Bild und gibt den Suchmaschinen so wichtige Auskunft über den Inhalt der Fotos. Auch bei Ladeproblemen und im Rahmen der essenziellen Barrierefreiheit können die Alternativtexte den User:innen Informationen über den Inhalt des Bildes liefern. Um also bei Anfragen auf Google und Co. in den Ergebnissen zu erscheinen, ist ein Alt-Text elementar. Deswegen sollte nicht nur ein Alternativtext erstellt, sondern dieser auch mit Details ausgeschmückt werden. Je genauer desto besser.

Produktvideos

Auf Social Media ist der Wechsel von Bild zu Video bereits in vollem Gange. Das soll nicht bedeuten, dass Bilder nicht mehr gepostet werden oder sie in Zukunft an Bedeutung verlieren. Aber die Impressions und Reichweitenerfolge zeigen: Der Algorithmus vieler Social Media Plattformen bevorzugt Videos. So hat sich der LinkedIn-Feed ein Beispiel an TikTok genommen. Diese Veränderung kann man auch bei den Produktbildern aufnehmen. Ein Video, das das Produkt von allen Seiten zeigt, vielleicht sogar bei der Handhabung, kann ein Teil der Produktbeschreibung sein. Der Einsatz von Videomaterial sollte auf alle Fälle in Angriff genommen werden. Wie diese Dateien in DAM Systemen verwaltet werden können, erklären wir im Whitepaper.

Auch bei der Videoproduktion entstehen durch KI neue Möglichkeiten. Bestimmte Anwendungen können einzelne Produktbilder animieren, Kamerabewegungen simulieren oder kurze Werbeclips aus vorhandenen Motiven erstellen. Für Social-Media-Kampagnen können solche KI-Videos besonders interessant sein. Ein statisches Produktbild lässt sich beispielsweise in eine kurze animierte Szene verwandeln, die für Instagram, TikTok oder andere Plattformen verwendet wird.

Hier gelten allerdings ähnliche Einschränkungen wie bei generierten Produktfotos. Werden durch die Animation Funktionen oder Produkteigenschaften dargestellt, die in der Realität nicht existieren, kann ein falscher Eindruck entstehen. Ein KI-generiertes Video eignet sich deshalb vor allem für die kreative Inszenierung. Wenn die tatsächliche Funktionsweise eines Produkts erklärt werden soll, sind reale Aufnahmen häufig die bessere Wahl.

KI-Produktbilder: Wo die Grenzen liegen

So attraktiv die Möglichkeiten generativer KI sind, ihr Einsatz bringt neue Herausforderungen mit sich. Besonders problematisch wird es, wenn künstlich erzeugte Produktdarstellungen von den tatsächlich angebotenen Artikeln abweichen.

KI-Bildgeneratoren können beispielsweise zusätzliche Knöpfe oder Anschlüsse ergänzen, Logos verändern oder Materialien falsch darstellen. Auch unrealistische Größenverhältnisse und übermäßig perfekte Oberflächen können zu falschen Erwartungen führen.

Ein Beispiel: Ein KI-generiertes Bild zeigt eine hochwertige Lederstruktur, obwohl das angebotene Produkt aus Kunstleder besteht. Oder ein Möbelstück wirkt auf dem Bild deutlich größer, als es tatsächlich ist. Solche Unterschiede können die Kaufentscheidung beeinflussen und später zu Enttäuschungen führen.

Auch besonders stark bearbeitete Kosmetik- oder Modeaufnahmen können problematisch sein, wenn sie Produkteigenschaften übertrieben darstellen.

Deshalb ist es sinnvoll, zwischen zwei Einsatzbereichen zu unterscheiden: Bei dekorativen Kampagnenbildern kann KI relativ frei eingesetzt werden. Bei Bildern auf Produktdetailseiten sollte dagegen die möglichst präzise Darstellung der tatsächlichen Ware im Mittelpunkt stehen.

Müssen KI-generierte Produktbilder gekennzeichnet werden?

Neben der Bildqualität müssen Händler auch rechtliche und plattformspezifische Anforderungen beachten.

So verlangt Google Merchant Center, dass mit generativer KI erstellte Bilder entsprechende Metadaten enthalten, die auf ihren künstlichen Ursprung hinweisen. Vorhandene Metadaten sollten deshalb bei der Bildbearbeitung und beim Export erhalten bleiben.

Auch der europäische AI Act enthält Transparenzvorgaben. Seit dem 2. August 2026 gelten unter anderem bestimmte Offenlegungspflichten für KI-generierte oder manipulierte Inhalte, die als Deepfakes einzustufen sind. Eine pauschale Pflicht zur sichtbaren Kennzeichnung sämtlicher KI-bearbeiteter Produktbilder ergibt sich daraus allerdings nicht. Entscheidend sind die konkrete Darstellung und der jeweilige Einsatzkontext.

Darüber hinaus sollten Händler die Nutzungsbedingungen ihrer KI-Tools prüfen. Das betrifft insbesondere die kommerzielle Verwendung generierter Bilder, die Verarbeitung hochgeladener Produktaufnahmen und den Umgang mit geschützten Marken oder erkennbaren Personen.

Unabhängig von rechtlichen Vorgaben kann Transparenz auch das Vertrauen der Kund stärken. Wer stark inszenierte KI-Bilder verwendet, sollte überlegen, ob ein entsprechender Hinweis hilfreich ist.

Fazit: Produktbilder Dos und Don’ts

Die Theorie hinter den passenden Produktbildern ist eingehend. Natürlich sollten sie detailliert und qualitativ hochwertig sein. Doch trotz diesen simplen Bestandteilen scheint die Umsetzung – wenn man sich so manchen Onlineshop anschaut – nicht ganz so simpel. In dieses Projekt aber Aufwand und Zeit zu stecken ist nur empfehlenswert. Das Produktfoto ist entscheidend für den Einkauf und als solcher essenzieller Bestandteil des Shops sollte es auch verstanden werden.

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Warum E-Mail Marketing zu Weihnachten weiterhin unverzichtbar ist

Die Weihnachtszeit ist die umsatzstärkste Phasen des Jahres. Kund:innen suchen nach Geschenkideen, vergleichen Preise und halten Ausschau nach besonderen Angeboten. Für Unternehmen bietet E-Mail-Marketing zu Weihnachten die Möglichkeit, ihre Zielgruppen direkt und individuell anzusprechen.

Wie relevant dieser Kommunikationskanal weiterhin ist, zeigt eine aktuelle Verbraucherstudie von Sinch aus dem Jahr 2026. Dafür wurden 2.501 Verbraucher:innen aus acht Ländern zu ihren Präferenzen rund um Black Friday, Cyber Monday und das Weihnachtsgeschäft befragt.

Das Ergebnis: 55 Prozent der Befragten bevorzugen E-Mails, um über saisonale Angebote informiert zu werden. Damit liegt E-Mail vor Social-Media-Anzeigen mit 40 Prozent und Unternehmenswebsites mit 36 Prozent. Besonders interessant ist die Bedeutung einer frühzeitigen Kommunikation: 58 Prozent der Befragten möchten bereits mindestens einen Monat vor dem Black Friday über Angebote informiert werden. Unternehmen sollten ihre Weihnachtskampagnen deshalb möglichst früh vorbereiten. E-Mail-Marketing bietet dabei einen wichtigen Vorteil, denn Unternehmen können bestehende Kundenbeziehungen nutzen, ihre Zielgruppen gezielt segmentieren und Kampagnen anhand konkreter Ergebnisse optimieren.

Die wichtigsten Erfolgsfaktoren für Weihnachtsmailings

Damit Deine Weihnachtsmailings zwischen zahlreichen Rabattaktionen und Geschenkangeboten auffallen, braucht es eine durchdachte Strategie. Besonders entscheidend sind relevante Inhalte, eine persönliche Ansprache und das richtige Timing.

Personalisierung und Segmentierung: Relevanz entscheidet

Ein Weihnachtsnewsletter, der allen Empfänger:innen dieselben Produkte präsentiert, verschenkt Potenzial. Deutlich wirkungsvoller können individuell zugeschnittene Inhalte sein. Auch hier liefert die Sinch-Studie interessante Erkenntnisse: 77 Prozent der Befragten schätzen personalisierte Werbebotschaften, sofern diese für sie hilfreich und relevant sind. Nutze deshalb vorhandene Kundendaten, um Deine Empfänger:innen gezielter anzusprechen. Besonders geeignet sind Informationen aus vergangenen Bestellungen, Produktinteressen oder bisherigen Newsletter-Interaktionen.

Wer beispielsweise im Sommer ein Skateboard gekauft hat, könnte sich zu Weihnachten für passendes Zubehör interessieren. Stammkund:innen freuen sich möglicherweise über exklusive Angebote, während Neukund:innen zunächst Inspiration und Orientierung benötigen. Wichtig ist dabei, dass die Personalisierung einen erkennbaren Mehrwert bietet und auf einer zulässigen Datengrundlage erfolgt.

Storytelling und Emotionen: Weihnachtsstimmung im Posteingang

Weihnachten ist emotional. Geschenke, gemeinsame Zeit und persönliche Aufmerksamkeit prägen die Erwartungen vieler Kund:innen. Diese Stimmung kannst Du in Deiner Kommunikation aufgreifen. Erzähle beispielsweise, wie Deine Produkte den Weihnachtsalltag erleichtern oder welche besonderen Geschenkideen sich dahinter verbergen.

Hochwertige Produktbilder, ein stimmiges Design und eine passende Farbgestaltung unterstützen die Wirkung Deiner Botschaften. Dabei muss nicht jede E-Mail mit Schneeflocken, Weihnachtsbäumen und roten Schleifen gestaltet sein. Entscheidend ist, dass die Gestaltung zur Marke und zur angesprochenen Zielgruppe passt.

Mobile Optimierung: Weihnachtsmailings müssen überall funktionieren

Eine übersichtliche Gestaltung gehört zu den Grundlagen erfolgreicher E-Mail-Kampagnen. Gerade auf Smartphones müssen Inhalte schnell verständlich und problemlos bedienbar sein. Setze deshalb auf responsive Newsletter-Templates, kurze Textabschnitte und deutlich erkennbare Call-to-Actions. Achte außerdem auf ausreichend große Schaltflächen, gut lesbare Schriftgrößen und optimierte Bilder. Überladene Newsletter mit zahlreichen Animationen können die Darstellung erschweren. Bevor Du eine Kampagne verschickst, solltest Du sie in unterschiedlichen E-Mail-Programmen und auf verschiedenen Endgeräten testen.

Das richtige Timing: Wann solltest Du Weihnachtsmailings verschicken?

Der Erfolg einer Weihnachtskampagne hängt wesentlich vom Versandzeitpunkt ab. Das Weihnachtsgeschäft beginnt längst vor dem ersten Advent.

Mit Black Friday und Cyber Monday haben sich wichtige Kaufanlässe bereits im November etabliert. Für 2026 fallen diese Termine auf den 27. November (Black Friday) und den 30. November (Cyber Monday).

Ein möglicher Kampagnenfahrplan sieht folgendermaßen aus:

Die konkrete Versandfrequenz solltest Du von Deiner Zielgruppe und ihrem bisherigen Verhalten abhängig machen. Eine tägliche Werbemail kann während einer zeitlich begrenzten Aktion sinnvoll sein. Für andere Empfänger:innen führt dieselbe Frequenz möglicherweise zu Abmeldungen oder Spam-Beschwerden. Prüfe deshalb regelmäßig, wie sich Klickverhalten, Bestellungen und Abmeldungen bei unterschiedlichen Versandfrequenzen entwickeln.

Automatisierung und KI: So werden Weihnachtskampagnen effizienter

Gerade während des Weihnachtsgeschäfts kann die Automatisierung von E-Mail-Kampagnen erhebliche Vorteile bieten. Automatisierte E-Mails werden durch bestimmte Ereignisse ausgelöst, beispielsweise einen Warenkorbabbruch, eine Registrierung oder einen Kauf. Wie leistungsfähig solche Kampagnen sein können, zeigen die E-Mail-Marketing-Benchmarks 2026 von Klaviyo. Die Auswertung basiert auf Daten von mehr als 183.000 Unternehmen.

Demnach erzielen automatisierte E-Mail-Flows eine durchschnittliche Klickrate von 5,58 Prozent, während klassische E-Mail-Kampagnen bei durchschnittlich 1,69 Prozent liegen. Besonders bemerkenswert: Automatisierte E-Mails machen lediglich 5,3 Prozent des untersuchten Versandvolumens aus, generieren jedoch knapp 41 Prozent des erfassten E-Mail-Umsatzes. Die Ergebnisse zeigen, wie wichtig der passende Zeitpunkt und die Relevanz einer Nachricht sind.

Diese automatisierten Weihnachtsmailings lohnen sich

Warenkorbabbruch-Mails: Hat ein:e Kund:in Produkte in den Warenkorb gelegt, den Kauf aber nicht abgeschlossen, kann eine automatisierte Erinnerung helfen. Gerade vor Weihnachten bietet sich ein zusätzlicher Hinweis auf Lieferfristen an.

Personalisierte Produktempfehlungen: Automatisierte Empfehlungen auf Grundlage bisheriger Käufe oder Produktinteressen können Kund:innen bei der Geschenksuche unterstützen.

Countdown-Mails: Zeitlich begrenzte Aktionen oder bevorstehende Bestellfristen lassen sich automatisiert kommunizieren. Wichtig ist, dass die genannten Fristen tatsächlich gelten.

After-Sales-Mails: Nach Weihnachten kannst Du Dich bei Deinen Kund:innen bedanken, ergänzende Produkte empfehlen oder hilfreiche Informationen zur Nutzung gekaufter Artikel bereitstellen.

Wie KI das Weihnachtsmarketing unterstützt

Künstliche Intelligenz eröffnet zusätzliche Möglichkeiten, E-Mail-Kampagnen effizienter zu gestalten. KI-gestützte Tools können beispielsweise unterschiedliche Betreffzeilen formulieren, Produktempfehlungen erstellen, Zielgruppen anhand ihres Verhaltens segmentieren oder geeignete Versandzeitpunkte ermitteln. Auch bei der Entwicklung von Newsletter-Texten und kreativen Kampagnenideen kann KI unterstützen. Die Ergebnisse sollten allerdings vor dem Versand geprüft werden. Besonders bei Rabattaktionen, Preisen oder Lieferzusagen können fehlerhafte Angaben schnell zu Problemen führen.

Praktische Beispiele für erfolgreiche Weihnachtsmailings

Die Betreffzeile entscheidet maßgeblich darüber, ob eine E-Mail Aufmerksamkeit erhält. Dabei müssen Weihnachtsmailings keineswegs immer dieselben Formulierungen verwenden.

Hier einige Beispiele für unterschiedliche Kampagnenziele:

Welche Variante tatsächlich am besten funktioniert, hängt von Deiner Zielgruppe ab. Mit einem A/B-Test kannst Du unterschiedliche Betreffzeilen vergleichen. Teste beispielsweise eine emotionale Formulierung gegen einen konkreten Preisvorteil. Auch der Vorschautext bietet zusätzlichen Platz, um das Interesse der Empfänger zu wecken.

Ein weiterer Tipp: Erstelle einen digitalen Geschenkberater, der Produkte nach Interessen, Budget oder Zielgruppen sortiert. Diesen kannst Du in mehreren Weihnachtsmailings aufgreifen und jeweils unterschiedliche Kategorien hervorheben.

Erfolgsmessung: Diese Kennzahlen solltest Du im Blick behalten

Ob eine Weihnachtskampagne erfolgreich ist, lässt sich anhand verschiedener Kennzahlen beurteilen. Die Öffnungsrate liefert zwar Hinweise, ist jedoch nur eingeschränkt aussagekräftig. Datenschutzfunktionen wie Apples Mail Privacy Protection können die Erfassung von Öffnungen beeinflussen. Für die Bewertung Deiner Kampagnen solltest Du deshalb besonders auf folgende Kennzahlen achten:

Klickrate: Sie zeigt, wie viele Empfänger:innen auf einen Link in Deiner E-Mail geklickt haben.

Conversion Rate: Sie hilft Dir zu beurteilen, wie häufig aus einem Newsletter-Kontakt eine gewünschte Handlung entsteht.

Umsatz pro Empfänger:in: Diese Kennzahl macht sichtbar, welchen wirtschaftlichen Beitrag eine Kampagne leistet.

Abmelderate und Spam-Beschwerden: Steigen diese Werte deutlich an, kann das ein Hinweis auf eine zu hohe Versandfrequenz oder wenig relevante Inhalte sein.

Vergleiche Deine Weihnachtskampagnen zusätzlich mit früheren Aktionen. So kannst Du erkennen, welche Angebote, Zielgruppen und Versandzeitpunkte besonders gut funktionieren.

Häufige Fehler beim E-Mail Marketing zu Weihnachten

Selbst aufwendig gestaltete Weihnachtskampagnen können ihre Wirkung verfehlen. Ein häufiger Fehler ist eine zu hohe Versandfrequenz. Wenn Empfänger:innen innerhalb kurzer Zeit zahlreiche ähnliche Angebote erhalten, sinkt möglicherweise ihre Bereitschaft, sich mit den Inhalten zu beschäftigen. Ebenso problematisch sind unpersönliche Standardtexte, fehlende mobile Optimierung oder unklare Call-to-Actions. Ein weiterer wichtiger Faktor ist die technische Zustellbarkeit.

Google hat die Anforderungen an größere E-Mail-Versender verschärft und setzt diese seit November 2025 verstärkt durch. Zu den Anforderungen gehören unter anderem die Authentifizierung von E-Mails und vereinfachte Abmeldemöglichkeiten. Unternehmen sollten deshalb ihre Versandkonfiguration überprüfen und sich mit Verfahren wie SPF, DKIM und DMARC beschäftigen. Weitere Informationen bieten die offiziellen Gmail-Richtlinien für E-Mail-Versender.

Achte außerdem auf die rechtlichen Voraussetzungen für Werbe-E-Mails. Dazu gehören insbesondere eine geeignete Rechtsgrundlage für den Versand sowie die erforderlichen Informations- und Abmeldemöglichkeiten. Gerade bei automatisierten Kampagnen solltest Du sicherstellen, dass nur entsprechend berechtigte Kontakte werbliche Nachrichten erhalten.

Fazit: Mit einer durchdachten Strategie durch das Weihnachtsgeschäft 2026

E-Mail Marketing zu Weihnachten bleibt auch 2026 ein wichtiger Bestandteil erfolgreicher Marketingkampagnen. Die aktuellen Studienergebnisse zeigen, dass viele Verbraucher:innen frühzeitig über Angebote informiert werden möchten und personalisierte Inhalte schätzen. Unternehmen sollten deshalb frühzeitig planen, relevante Botschaften formulieren und gezielt segmentieren, um gute Voraussetzungen für erfolgreiche Weihnachtsmailings zu schaffen.

Besonders die Verbindung aus Automatisierung, KI-gestützter Optimierung und kreativen Inhalten eröffnet zusätzliche Möglichkeiten. Wer seine Kampagnen regelmäßig analysiert, die Interessen seiner Empfänger:innen berücksichtigt und auf eine zuverlässige technische Umsetzung achtet, kann das Weihnachtsgeschäft gezielt unterstützen und gleichzeitig die langfristige Kundenbindung stärken.

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Ob E-Commerce-Unternehmen, Softwareanbieter oder Dienstleister: Ein großer Teil des Kontakts zu Kund:innen findet heute digital statt. Fragen zu Produkten, Bestellungen, Verträgen, Preisen oder Services landen per E-Mail, Kontaktformular, Social Media, Helpdesk oder Live-Chat beim Kundenservice. Gerade bei häufig wiederkehrenden Anliegen entsteht dadurch erheblicher Aufwand.

Chatbots im Kundenservice können einen Teil dieser Kommunikation übernehmen und Service-Teams entlasten. Mit generativer KI haben sich ihre Möglichkeiten in den vergangenen Jahren erheblich erweitert. Statt lediglich zuvor festgelegte Antworten auszuspielen, können moderne Systeme Fragen flexibler interpretieren, Informationen aus Wissensdatenbanken abrufen und Unterhaltungen über mehrere Nachrichten hinweg verstehen. Damit verändern sich auch die möglichen Einsatzbereiche. Wir zeigen Dir acht Gründe, warum Chatbots im Kundenservice für Unternehmen interessant sind und worauf Du bei ihrem Einsatz achten solltest.

1. Rund um die Uhr und schnell erreichbar

Eine Service-Hotline ist üblicherweise nur während bestimmter Geschäftszeiten besetzt. E-Mails werden ebenfalls selten innerhalb weniger Sekunden beantwortet. Ein Chatbot kennt diese Einschränkungen nicht. Er kann Anfragen rund um die Uhr entgegennehmen und unmittelbar reagieren.

Das ist besonders für Unternehmen interessant, deren Kund:innen aus unterschiedlichen Zeitzonen kommen oder am Wochenende und am Abend einkaufen. Auch bei einfachen Fragen zum Versand, zu Öffnungszeiten, Produkten oder Dienstleistungen müssen Nutzer:innen dadurch nicht auf den nächsten Arbeitstag warten.

Chatbots erweitern außerdem die Auswahl der Kommunikationsmöglichkeiten. Viele Kund:innen möchten für eine kurze Frage weder telefonieren noch eine E-Mail formulieren. Über einen Chat lässt sich ein Anliegen meist innerhalb weniger Sekunden schildern. Für Unternehmen ergibt sich daraus ein zusätzlicher Kontaktpunkt direkt auf der Website oder im Online-Shop. Im Idealfall bekommen Interessent:innen genau in dem Moment Unterstützung, in dem eine Frage während des Kauf- oder Informationsprozesses auftaucht.

2. Chatbot entlastet die Mitarbeiter:innen auch außerhalb der Peak-Season

Black Friday, Weihnachtsgeschäft, Produktlaunch oder eine größere Marketingkampagne: In solchen Situationen steigt die Zahl der Service-Anfragen häufig innerhalb kurzer Zeit erheblich. Service-Teams lassen sich dagegen kaum spontan vergrößern. Chatbots im Kundenservice können einen Teil dieser Last auffangen. Wiederkehrende Fragen lassen sich automatisiert beantworten. Dazu gehören beispielsweise Fragen zu Lieferzeiten, Rücksendungen, Rechnungen, Produkten oder dem Status einer Bestellung.

Der Nutzen beschränkt sich inzwischen nicht mehr auf solche Stoßzeiten. Auch im normalen Tagesgeschäft können KI-Chatbots Anfragen vorsortieren, Informationen erfassen oder Nutzer:innen zu den passenden Ressourcen führen.

Besonders hilfreich ist ein klar definierter Übergang zwischen KI und menschlichem Kundenservice. Erkennt das System, dass es eine Anfrage nicht zuverlässig beantworten kann, sollte es den Fall weitergeben. Mitarbeiter:innen erhalten im besten Fall direkt den bisherigen Gesprächsverlauf und wichtige Informationen zum Anliegen. Kund:innen müssen ihr Problem dadurch nicht noch einmal vollständig erklären.

Diese Verbindung zwischen Automatisierung und persönlichem Service wird immer wichtiger. Eine Gartner-Befragung aus dem Jahr 2026 zeigt beispielsweise, dass 87 Prozent der befragten Kund:innen bei KI-basiertem Kundenservice Wert darauf legen, bei Bedarf einen Menschen erreichen zu können.

3. Zeitersparnis für Kund:innen und Mitarbeiter:innen

Geschwindigkeit gehört zu den größten Vorteilen von Chatbots im Kundenservice. Ein gut eingerichtetes System kann innerhalb weniger Sekunden auf häufig auftretende Fragen reagieren. Für Service-Mitarbeiter:innen reduziert sich dadurch die Zahl repetitiver Aufgaben. Statt jeden Tag mehrfach dieselben Informationen zu Versandkosten, Vertragsbedingungen oder Funktionen zu erklären, können sie sich stärker mit individuellen und komplexeren Fällen beschäftigen.

Moderne Chatbots können noch einen Schritt weitergehen. Werden sie mit Shop-, CRM-, Helpdesk- oder anderen Unternehmenssystemen verbunden, können sie abhängig vom jeweiligen Anwendungsfall Informationen abrufen oder Prozesse anstoßen. Denkbar sind beispielsweise die Abfrage eines Bestellstatus, das Erstellen eines Support-Tickets, eine Terminvereinbarung oder die Suche nach passenden Produktinformationen. Damit entwickelt sich der Chatbot vom reinen Informationskanal zunehmend zu einer Schnittstelle zwischen Kund:innen und Unternehmensprozessen.

4. Kundenzufriedenheit steigt bei richtigem Einsatz

Eine schnelle Antwort allein sorgt noch nicht automatisch für einen guten Kundenservice. Entscheidend ist, wie hilfreich die Antwort tatsächlich ist. Moderne KI-Systeme können natürliche Sprache deutlich besser verarbeiten als klassische regelbasierte Chatbots. Kund:innen müssen ihre Anfrage dadurch weniger häufig anhand vorgegebener Menüs oder bestimmter Schlüsselbegriffe formulieren.

Trotzdem können KI-Chatbots falsche oder unpassende Antworten geben. Problematisch wird es vor allem, wenn Kund:innen immer wieder in automatisierten Dialogen landen und keine Möglichkeit bekommen, ihr Anliegen an einen Menschen weiterzugeben. Unternehmen sollten deshalb genau festlegen, welche Aufgaben ein Chatbot zuverlässig übernehmen kann. Zusätzlich braucht es eindeutige Eskalationswege. Bei komplexen Beschwerden, individuellen Vertragsfragen, ungewöhnlichen technischen Problemen oder emotional aufgeladenen Situationen ist eine persönliche Betreuung oft die bessere Wahl. Ein guter Chatbot versucht also nicht, jede Unterhaltung selbst zu Ende zu führen. Er erkennt seine Grenzen und sorgt dafür, dass der passende Kontaktweg verfügbar ist.

5. Analyse und Qualitätsmanagement

Chatbots im Kundenservice liefern Unternehmen außerdem wertvolle Informationen darüber, welche Fragen ihre Kund:innen tatsächlich beschäftigen. Werden Gespräche datenschutzkonform ausgewertet, lassen sich wiederkehrende Themen und Probleme erkennen. Vielleicht fragen auffällig viele Nutzer:innen nach einer Funktion, die auf der Produktseite bereits beschrieben wird. Das kann ein Hinweis darauf sein, dass die Erklärung dort nicht verständlich genug ist. Häufen sich dagegen Beschwerden zu einem bestimmten Schritt im Checkout, lohnt sich möglicherweise eine Überarbeitung des Prozesses.

Die Daten helfen damit nicht nur beim Kundenservice. Auch Produktmanagement, Marketing, Vertrieb und UX-Teams können daraus Erkenntnisse gewinnen. Bei KI-Chatbots ist allerdings eine wichtige Unterscheidung notwendig: Ein System wird nicht automatisch mit jeder Unterhaltung dauerhaft besser. Die Qualität hängt unter anderem von den bereitgestellten Wissensquellen, den verwendeten Modellen, den definierten Regeln und der kontinuierlichen Kontrolle ab.

Unternehmen sollten deshalb regelmäßig prüfen, welche Fragen der Chatbot beantworten konnte, wo falsche Antworten aufgetreten sind und bei welchen Themen Kund:innen an Mitarbeitende weitergeleitet wurden. Auf dieser Grundlage lassen sich Wissensdatenbanken ergänzen, Antworten optimieren und Service-Prozesse weiterentwickeln.

6. Skalierbarkeit kann Kosten senken

Ein weiterer Vorteil liegt in der Skalierbarkeit. Ein Servicemitarbeiter kann nur eine begrenzte Zahl von Gesprächen gleichzeitig führen. Digitale Systeme können wesentlich mehr Anfragen parallel bearbeiten. Steigt das Anfragevolumen kurzfristig deutlich an, lässt sich ein Teil davon deshalb auffangen, ohne die Kapazitäten des Service-Teams im gleichen Umfang erhöhen zu müssen. Trotzdem sollten Unternehmen die möglichen Einsparungen realistisch betrachten. Einführung, Integration, laufender Betrieb, Datenpflege und Qualitätskontrolle verursachen ebenfalls Aufwand.

Ob sich ein Chatbot wirtschaftlich lohnt, hängt stark vom jeweiligen Einsatzgebiet ab. Besonders interessant sind Prozesse mit hohem Anfragevolumen und vielen wiederkehrenden Anliegen. Weniger attraktiv kann eine Automatisierung sein, wenn fast jede Anfrage individuell geprüft werden muss.

Deshalb lohnt es sich, vor der Einführung konkrete Kennzahlen festzulegen. Dazu gehören beispielsweise die Zahl automatisiert gelöster Anfragen, die Weiterleitungsquote an den persönlichen Support, die durchschnittliche Bearbeitungsdauer und die Kundenzufriedenheit.

Moderne KI-Chatbots können mehr als Fragen beantworten

Der vielleicht größte Unterschied zu früheren Chatbot-Generationen liegt in der Verbindung generativer KI mit Unternehmensdaten. Ein klassischer Bot arbeitet häufig mit Entscheidungsbäumen oder festgelegten Fragen und Antworten. Moderne KI-Chatbots können dagegen größere Wissensbestände durchsuchen und passende Informationen abhängig vom Kontext einer Anfrage zusammenstellen.

Damit lassen sich beispielsweise interne Wissensdatenbanken, Produktinformationen, Hilfeartikel oder Dokumentationen für den Kundenservice nutzbar machen. Noch interessanter wird es, wenn der Chatbot über Schnittstellen mit weiteren Anwendungen verbunden wird. Aus einem einfachen Dialogsystem kann dann ein digitaler Assistent werden, der Nutzer:innen durch komplette Service-Prozesse begleitet. Die technische Möglichkeit allein reicht dafür allerdings nicht aus. Entscheidend sind verlässliche Daten und klar definierte Zugriffsrechte. Ein KI-Chatbot kann nur so gute Informationen liefern, wie ihm das Unternehmen zur Verfügung stellt.

Veraltete Produktinformationen, widersprüchliche Dokumentationen oder schlecht gepflegte Wissensdatenbanken werden durch KI nicht automatisch korrigiert. Gute Datenqualität wird damit zu einer zentralen Voraussetzung für erfolgreichen KI-gestützten Kundenservice. Mehr dazu erfährst Du in unserem Artikel „Prozessmanagement: Grundlage für Automatisierung und moderne Zielsysteme„.

Datenschutz und EU AI Act beachten

Mit leistungsfähigeren Chatbots steigen auch die Anforderungen an einen verantwortungsvollen Einsatz. Unternehmen müssen insbesondere prüfen, welche personenbezogenen Daten über den Chat verarbeitet werden und für welche Zwecke sie genutzt werden. Kund:innen geben in einem vermeintlich einfachen Service-Chat schnell Namen, Bestellnummern, Adressen oder andere persönliche Informationen ein.

Entsprechend wichtig sind klare Prozesse für Datenschutz, Speicherung und Zugriff auf Gesprächsdaten. Seit dem 2. August 2026 spielen außerdem die Transparenzvorgaben des europäischen AI Acts eine noch größere Rolle. Bei entsprechenden KI-Systemen müssen Nutzer:innen darüber informiert werden, dass sie mit einem KI-System interagieren, sofern dies aus den Umständen nicht bereits offensichtlich ist.

Für Unternehmen empfiehlt sich daher eine eindeutige Kennzeichnung direkt zu Beginn einer Unterhaltung. Transparenz kann dabei zusätzlich das Vertrauen fördern: Kund:innen wissen, mit wem oder was sie kommunizieren, und können selbst entscheiden, ob sie den automatisierten Service nutzen möchten. Auch intern braucht es klare Verantwortlichkeiten. Unternehmen sollten definieren, wer die Antworten des Systems überprüft, welche Datenquellen verwendet werden dürfen und wann Gespräche an Mitarbeiter:innen weitergeleitet werden.

Fazit: Chatbots im Kundenservice brauchen Strategie und gute Daten

Chatbots im Kundenservice haben sich in den vergangenen Jahren deutlich weiterentwickelt. Aus einfachen FAQ-Systemen werden zunehmend KI-gestützte Assistenten, die Fragen verstehen, Informationen aus Unternehmenswissen abrufen und bestimmte Service-Prozesse begleiten können.  Die größten Vorteile bleiben dabei klar: Kund:innen erhalten schneller Unterstützung, Service-Teams werden bei wiederkehrenden Aufgaben entlastet und Unternehmen können große Anfragevolumen flexibler bewältigen.

Der Erfolg hängt allerdings stark von der Umsetzung ab. Ein Chatbot benötigt aktuelle Informationen, klar definierte Aufgaben und eine zuverlässige Verbindung zum menschlichen Kundenservice. Datenschutz und Transparenz müssen ebenfalls von Beginn an berücksichtigt werden. Unternehmen sollten deshalb zuerst prüfen, welche Anfragen heute besonders häufig auftreten und bei welchen Prozessen Mitarbeitende viel Zeit mit wiederkehrenden Aufgaben verbringen. Genau dort finden sich meist die besten Einsatzmöglichkeiten für Chatbots.

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Neben klassischen SEO-Daten stehen inzwischen Search Console Insights, KI-gestützte Auswertungsmöglichkeiten, aktuellere Performance-Daten und neue Berichte zur Sichtbarkeit in generativen KI-Funktionen zur Verfügung. Seit Juli 2026 können Unternehmen sogar analysieren, wie Inhalte von Instagram, TikTok, X und YouTube über Google gefunden werden.

Was ist die Google Search Console?

Die Google Search Console ist ein kostenloses Analyse- und Verwaltungstool für die organische Google-Suche. Sie zeigt Dir unter anderem, wie häufig Deine Website in den Suchergebnissen erscheint, wie viele Klicks daraus entstehen und über welche Suchanfragen Nutzer:innen Deine Inhalte finden. Hinzu kommen technische Informationen. Du kannst beispielsweise prüfen, ob Google bestimmte URLs indexiert hat, XML-Sitemaps übermitteln, Probleme mit strukturierten Daten erkennen und die Core Web Vitals beobachten.

Damit unterscheidet sich die Search Console deutlich von klassischen Webanalyse-Systemen. Sie konzentriert sich auf den Weg bis zum Klick aus der Google-Suche und auf die technische Beziehung zwischen Deiner Website und Google. Was Besucher:innen anschließend auf Deiner Website tun, lässt sich besser mit einem Webanalyse-Tool untersuchen. Für Marketing-Teams entsteht der größte Nutzen deshalb durch die Kombination verschiedener Datenquellen.

Google Search Console einrichten: Domain oder URL-Präfix?

Bevor Daten analysiert werden können, musst Du Deine Website als sogenannte Property hinterlegen und die Inhaberschaft bestätigen. Google bietet hierfür zwei zentrale Varianten an: die Domain-Property und die URL-Präfix-Property.

Eine Domain-Property umfasst grundsätzlich die gesamte Domain inklusive verschiedener Subdomains und Protokolle. Für beispiel.de werden beispielsweise auch www.beispiel.de oder andere Subdomains erfasst. Die Bestätigung erfolgt über einen DNS-Eintrag.

Eine URL-Präfix-Property umfasst nur URLs, die mit dem exakt angegebenen Präfix beginnen. Dadurch lassen sich beispielsweise einzelne Bereiche einer Website separat betrachten. Google bietet für diese Variante mehrere Bestätigungsmöglichkeiten an.

Für die meisten Unternehmen ist eine Domain-Property eine gute Basis, weil sie einen umfassenden Blick auf die Website ermöglicht. Zusätzliche URL-Präfix-Properties können sinnvoll sein, wenn einzelne Länderbereiche, Shops, Magazine oder andere Websitebereiche gesondert ausgewertet werden sollen.

Die wichtigsten Kennzahlen in der Google Search Console

Im Leistungsbericht begegnen Dir vier Kennzahlen besonders häufig: Klicks, Impressionen, CTR und durchschnittliche Position. Eine Impression entsteht vereinfacht gesagt, wenn ein Ergebnis Deiner Website in Google angezeigt wird. Klicks zeigen, wie oft Nutzer:innen über ein Suchergebnis auf Deine Website gelangt sind. Die CTR, also die Click-through-Rate, setzt Klicks und Impressionen ins Verhältnis.

Die durchschnittliche Position zeigt, auf welcher Position das jeweils höchste Ergebnis Deiner Website im Durchschnitt angezeigt wurde. Doch hier ist etwas Vorsicht angebracht: Die Kennzahl ist ein Durchschnittswert und kann durch verschiedene Suchanfragen, Geräte, Regionen und Ergebnisarten beeinflusst werden. Google empfiehlt bei Performance-Analysen daher, stärker auf Entwicklungen bei Klicks und Impressionen zu schauen als ausschließlich auf die Position.

Ein Beispiel: Eine Seite erhält plötzlich deutlich mehr Impressionen, während die durchschnittliche Position etwas sinkt. Das muss kein schlechtes Signal sein. Die Seite könnte inzwischen für wesentlich mehr Suchanfragen eingeblendet werden und dadurch insgesamt mehr Reichweite erzielen.

Der Leistungsbericht: Das Herzstück für SEO und Content

Für die tägliche Arbeit ist der Leistungsbericht häufig der wichtigste Bereich der Google Search Console. Hier kannst Du die organische Performance nach verschiedenen Dimensionen aufschlüsseln.

Besonders interessant sind Suchanfragen und Seiten. Über den Bereich „Suchanfragen“ erfährst Du, welche Begriffe tatsächlich dazu geführt haben, dass Deine Website in den Google-Suchergebnissen erschienen ist. Unter „Seiten“ kannst Du analysieren, welche URLs besonders viele Klicks oder Impressionen erhalten.

Zusätzlich lassen sich Daten nach Ländern, Geräten, Zeiträumen und Darstellungen in der Suche filtern. Damit kannst Du beispielsweise untersuchen, ob sich die mobile Performance anders entwickelt als die Desktop-Sichtbarkeit. Ein häufiger Fehler besteht darin, nur die Gesamtzahl der Klicks anzuschauen. Interessanter werden die Daten, wenn Du verschiedene Dimensionen miteinander kombinierst.

Wähle beispielsweise zuerst einen bestimmten Artikel aus und schaue anschließend, für welche Suchanfragen diese URL eingeblendet wird. So erkennst Du häufig Keywords, die bei der ursprünglichen Content-Erstellung gar nicht berücksichtigt wurden.

Keywords mit der Google Search Console finden

Darin steckt eine der größten Chancen für Content-Teams: Die Google Search Console ist ein hervorragendes Werkzeug zur Keyword-Optimierung vorhandener Inhalte.

Nehmen wir an, ein Artikel rankt für das Hauptkeyword bereits ordentlich. In der Search Console stellst Du jedoch fest, dass er gleichzeitig für zehn verwandte Fragen und Begriffe Impressionen erhält. Einige davon liegen vielleicht im Bereich der Positionen acht bis 20. Diese Daten liefern Dir Hinweise, welche Themen Du im bestehenden Beitrag vertiefen kannst. Vielleicht fehlt eine passende Zwischenüberschrift, eine konkrete Definition oder die Antwort auf eine häufig gestellte Frage.

Besonders spannend sind Suchanfragen mit vielen Impressionen und vergleichsweise wenigen Klicks. Hier lohnt sich ein genauer Blick auf Suchintention, Titel und Inhalt. Passt die Seite tatsächlich zu dem, was Nutzer:innen suchen? Vermittelt der Seitentitel klar, welche Antwort sie erwartet? Auch Seiten, die knapp außerhalb der Top-Ergebnisse liegen, sind interessant. Oft lässt sich dort mit einem gezielten Content-Update schneller zusätzliche Sichtbarkeit gewinnen als mit einem komplett neuen Beitrag.

Search Console Insights macht Content-Trends schneller sichtbar

Für Nutzerinnen, die sich weniger intensiv durch umfangreiche Tabellen arbeiten möchten, bietet Google Search Console Insights. Seit Juni 2025 ist die überarbeitete Version direkt in die zentrale Search-Console-Oberfläche integriert. Sie soll Creatorn, Websitebetreiber:innen und Content-Verantwortlichen einen leichter zugänglichen Blick auf die Performance ermöglichen.

Dort kannst Du schneller erkennen, welche Inhalte besonders erfolgreich sind und wo sich deutliche Veränderungen ergeben.

Ende 2025 hat Google außerdem sogenannte Query Groups eingeführt. Dabei werden ähnliche Suchanfragen mithilfe von KI thematisch zusammengefasst. Unterschiedliche Formulierungen derselben Suchintention lassen sich dadurch leichter als gemeinsames Thema erkennen. Die Gruppen können beispielsweise zeigen, welche Themen besonders viele Klicks bringen und welche Bereiche aktuell an Bedeutung gewinnen oder verlieren. Google stellt diese Funktion allerdings nur für Properties mit ausreichend großem Suchanfragevolumen bereit. Für die Content-Planung ist das spannend: Statt hunderte ähnliche Keyword-Varianten einzeln auszuwerten, kannst Du stärker in Themenclustern denken.

Indexierung prüfen: Ist Deine Seite überhaupt bei Google?

Ein guter Artikel kann keinen organischen Traffic aufbauen, wenn Google ihn nicht indexieren kann. Der Bericht zur Seitenindexierung zeigt Dir, welche Seiten Google gefunden und indexiert hat und bei welchen URLs Probleme auftreten.

Für einzelne Seiten eignet sich die URL-Prüfung. Damit lässt sich nachvollziehen, was Google über eine bestimmte URL weiß. Du kannst außerdem eine Live-Version testen und bei Bedarf die Indexierung einer einzelnen Seite anstoßen. Gerade nach Relaunches, größeren Website-Änderungen oder der Veröffentlichung wichtiger Landingpages lohnt sich diese Prüfung. Dabei solltest Du Indexierung und Ranking klar voneinander trennen. Eine indexierte Seite hat zunächst die Voraussetzung erfüllt, grundsätzlich in der Google-Suche erscheinen zu können. Ein gutes Ranking ergibt sich daraus noch nicht automatisch.

Sitemaps und technische SEO überwachen

Über den Sitemap-Bericht kannst Du Google auf XML-Sitemaps Deiner Website hinweisen und überprüfen, ob beim Verarbeiten Fehler aufgetreten sind. Eine Sitemap hilft Google dabei, zu erkennen, welche Seiten einer Website bekannt sein sollten. Besonders bei umfangreichen Websites kann sie die technische Pflege erleichtern.

Daneben liefert die Search Console Daten zu den Core Web Vitals. Der Bericht basiert auf tatsächlichen Nutzungsdaten und bewertet URL-Gruppen unter anderem anhand von LCP, INP und CLS. Für Marketing-Verantwortliche ist dabei weniger entscheidend, jedes technische Detail selbst lösen zu können. Die Search Console dient vielmehr als Frühwarnsystem: Wenn bestimmte Seitengruppen Probleme aufweisen, können SEO-, Entwicklungs- und Content-Teams gezielt reagieren.

Strukturierte Daten und Rich Results kontrollieren

Auch strukturierte Daten spielen in der Search Console eine Rolle. Für erkannte Rich-Result-Typen kann Google eigene Berichte bereitstellen. Dort siehst Du, welche strukturierten Datenelemente gültig oder fehlerhaft sind. Das ist beispielsweise für Produktdaten, Artikel oder andere Inhalte relevant, die für erweiterte Suchdarstellungen infrage kommen.

Ein fehlerfreier Bericht garantiert dabei keine besondere Darstellung in Google. Er hilft Dir jedoch dabei, technische Fehler in den strukturierten Daten frühzeitig zu erkennen. Gerade bei Websites mit vielen automatisiert erzeugten Seiten lohnt sich eine regelmäßige Kontrolle. Änderungen an Templates, Plugins oder Datenquellen können sonst unbemerkt große Mengen an Schema Markup beeinflussen.

Neu 2026: KI-Sichtbarkeit in der Search Console messen

Eine der spannendsten Entwicklungen des Jahres 2026 betrifft die generative Suche. Google hat am 3. Juni 2026 neue Leistungsberichte für generative KI-Funktionen in der Search Console angekündigt. Damit lässt sich separat betrachten, wie häufig URLs einer Website beispielsweise in AI Overviews und im AI Mode erscheinen. Vergleichbare Daten gibt es auch für generative Funktionen in Discover.

Die Berichte zeigen unter anderem Impressionen, betroffene Seiten, Länder und zeitliche Entwicklungen. Für die Google-Suche können zusätzlich Geräte ausgewertet werden. Google testet diese separaten Berichte zunächst mit einer Teilmenge von Websites. Es kann also sein, dass Du die Funktion in Deiner Property noch nicht siehst. Die Sichtbarkeit in generativen KI-Funktionen fließt laut Google weiterhin auch in die übergeordneten Performance-Daten ein.

Für Unternehmen ist das ein wichtiger Schritt. Bislang ließ sich die Sichtbarkeit innerhalb von Googles generativen Suchfunktionen nur eingeschränkt separat bewerten. Mit den neuen Reports entsteht erstmals eine klarere Datengrundlage dafür, welche Inhalte in diesen Umgebungen sichtbar werden.

Neu 2026: Instagram, TikTok und YouTube über die Search Console analysieren

Eine weitere große Erweiterung betrifft Inhalte außerhalb der eigenen Website. Google hat im Juli 2026 Plattform-Properties für Instagram, TikTok, X und YouTube eingeführt. Ende Juli gab Google die weltweite Verfügbarkeit bekannt. Damit können Creator und Unternehmen untersuchen, wie ihre Social– und Videoinhalte in Google Search, Discover und Google News abschneiden.

Das eröffnet neue Möglichkeiten für Social SEO. Marketing-Teams können beispielsweise sehen, über welche Suchbegriffe Nutzer:innen auf einen YouTube-Kanal oder einen Instagram-Inhalt aufmerksam werden. Damit wächst die Google Search Console über die klassische Website-Analyse hinaus. Für Unternehmen mit einer starken Content-Präsenz auf mehreren Plattformen entsteht eine deutlich umfassendere Sicht auf die organische Auffindbarkeit.

Aktuelle Inhalte mit der 24-Stunden-Ansicht beobachten

Auch für Publisher und Content-Teams hat Google die Search Console verbessert. Die 24-Stunden-Ansicht zeigt Performance-Daten mit stündlicher Aufschlüsselung und einer Verzögerung von wenigen Stunden. Sie steht in den Berichten für Suchergebnisse, Discover und Google News zur Verfügung. Das ist besonders praktisch, wenn Du einen neuen Artikel veröffentlicht hast und schnell erkennen möchtest, ob Google bereits relevante Suchanfragen dafür registriert.

Für langfristige Analysen sind dagegen die inzwischen verfügbaren Wochen- und Monatsansichten interessant. Sie glätten kurzfristige Schwankungen und machen größere Traffic-Trends leichter sichtbar.

KI hilft inzwischen auch beim Konfigurieren von Reports

Google experimentiert außerdem mit einer KI-basierten Konfiguration des Leistungsberichts. Damit kannst Du in natürlicher Sprache beschreiben, welche Daten Du sehen möchtest. Eine Anfrage könnte beispielsweise sinngemäß lauten: Zeige mir die Klicks auf Blogseiten dieses Quartals im Vergleich zum gleichen Zeitraum des Vorjahres.

Die KI übersetzt solche Angaben in Filter, Vergleiche und Messwerte. Google weist allerdings darauf hin, dass die Funktion experimentell ist und Eingaben falsch interpretieren kann. Die erzeugten Filter sollten deshalb immer kontrolliert werden. Auch diese Funktion steht bislang nur einem begrenzten Kreis von Properties zur Verfügung.

Fünf Analysen, die Du regelmäßig durchführen solltest

Du musst nicht jeden Bericht täglich öffnen. Für die meisten Content- und Marketing-Teams reicht ein fester Analyse-Rhythmus. Prüfe regelmäßig, welche Seiten bei den Klicks deutlich gewinnen oder verlieren. Suche nach Keywords mit hohen Impressionen und schwacher CTR. Untersuche Seiten, die für relevante Suchanfragen knapp außerhalb der vorderen Positionen liegen. Kontrolliere nach wichtigen Veröffentlichungen die aktuellen Daten. Achte außerdem auf Indexierungs- und technische Fehler. Diese wenigen Analysen liefern häufig schon genügend Ansatzpunkte für den nächsten Content-Sprint.

Die Google Search Console ist 2026 mehr als ein SEO-Kontrollzentrum

Die Google Search Console hat sich zu einer zentralen Datenquelle für organische Sichtbarkeit entwickelt. Klassische SEO-Aufgaben wie Indexierung, Keyword-Analyse und technische Kontrolle bleiben wichtig. Neue Funktionen erweitern den Blick inzwischen auf KI-Suche, Social Media und kurzfristige Content-Performance.

Der größte Nutzen entsteht, wenn Du die Search Console regelmäßig als Arbeitswerkzeug nutzt. Suche gezielt nach Veränderungen, erkenne neue Suchintentionen und leite daraus konkrete Maßnahmen für bestehende Inhalte ab. Gerade für Content-Teams steckt dabei enormes Potenzial in den eigenen Daten. Sie zeigen Dir, wonach Deine Zielgruppe tatsächlich sucht, welche Themen bereits Sichtbarkeit aufbauen und an welchen Stellen Inhalte noch besser auf die Nachfrage abgestimmt werden können.

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Was sind strukturierte Daten?

Eine normale Website enthält für Menschen viele verständliche Informationen. Nehmen wir eine Produktseite: Dort stehen beispielsweise Produktname, Preis, Verfügbarkeit, Bewertungen und Hersteller. Der Browser zeigt diese Angaben an, doch ihre genaue Bedeutung ergibt sich zunächst aus dem Kontext. Strukturierte Daten versehen solche Informationen mit einer eindeutigen semantischen Zuordnung. Sie können einer Suchmaschine beispielsweise mitteilen: „Diese Zahl ist der Preis“, „dieser Text ist der Produktname“ oder „diese Person hat den Artikel geschrieben“.

Google beschreibt strukturierte Daten als standardisiertes Format, mit dem Informationen über eine Seite bereitgestellt und deren Inhalte klassifiziert werden können. Die Suchmaschine kann sie verwenden, um Inhalte besser zu verstehen und für bestimmte Rich Results aufzubereiten. Für Besucher:innen der Website sind diese Angaben in der Regel nicht direkt sichtbar. Sie befinden sich im Quellcode der Seite.

Schema.org und Schema Markup: Was steckt dahinter?

Wenn von strukturierten Daten gesprochen wird, fallen schnell Begriffe wie Schema Markup, Schema.org oder JSON-LD. Sie beschreiben unterschiedliche Teile desselben Konzepts.

Schema.org stellt ein gemeinsames Vokabular zur Verfügung, mit dem Inhalte beschrieben werden können. Das System arbeitet mit sogenannten Typen und Eigenschaften. Ein Typ kann beispielsweise Person, Organization, Product, Event oder Article sein. Eigenschaften liefern weitere Informationen zu diesem Typ. Das Vokabular ist inzwischen sehr umfangreich. Schema.org führt aktuell mehr als 800 unterschiedliche Typen und über 1.500 Eigenschaften auf. Für die meisten Unternehmenswebsites ist jedoch nur ein kleiner Teil davon relevant.

Das Schema Markup ist die konkrete Auszeichnung auf der Website. Für die technische Umsetzung gibt es verschiedene Formate. Google empfiehlt für strukturierte Daten nach Möglichkeit JSON-LD.

Warum sind strukturierte Daten für SEO interessant?

Der wichtigste Vorteil liegt darin, Inhalte für Suchmaschinen eindeutiger zu beschreiben. Eine sauber ausgezeichnete Produktseite enthält beispielsweise klare Informationen zu Produkt, Angebot, Preis und Bewertung. Bei einem Artikel können Titel, Autor, Veröffentlichungsdatum und Bild eindeutig gekennzeichnet werden.

Ein weiterer Vorteil betrifft die Darstellung in den Suchergebnissen. Google unterstützt strukturierte Daten für zahlreiche Suchfunktionen. Dazu zählen unter anderem Produkte, Veranstaltungen, Stellenangebote, Rezepte, Videos und verschiedene andere Inhaltstypen.

Aus einer klassischen Darstellung mit Titel, URL und Beschreibung kann dadurch je nach Suchanfrage eine umfangreichere Darstellung entstehen. Google bezeichnet solche Ergebnisse als Rich Results. Wichtig ist jedoch die richtige Erwartungshaltung: Das Einbauen von Schema Markup führt nicht automatisch zu einem Rich Result. Google entscheidet anhand verschiedener Systeme, welche Darstellung zu einer Suchanfrage passt. Auch technisch korrekt ausgezeichnete Inhalte haben daher keinen Anspruch auf eine erweiterte Darstellung.

Strukturierte Daten sollten deshalb als Teil einer sauberen technischen und inhaltlichen SEO-Strategie betrachtet werden.

Welche strukturierten Daten brauchen Unternehmen?

Welche Schema-Typen sinnvoll sind, hängt stark von den angebotenen Inhalten ab. Für die Unternehmenswebsite selbst kann beispielsweise Organization relevant sein. Damit lassen sich Informationen über ein Unternehmen eindeutig beschreiben. Lokale Unternehmen können je nach Anwendungsfall mit LocalBusiness arbeiten.

Für redaktionelle Angebote kommen Typen wie Article, NewsArticle oder BlogPosting infrage. Google unterstützt entsprechende strukturierte Daten für Artikel und nennt beispielsweise Angaben zu Autor, Überschrift, Bildern sowie Veröffentlichungs- und Änderungsdatum.

Online-Shops sollten sich vor allem mit Product und den dazugehörigen Angebotsinformationen beschäftigen. Strukturierte Produktdaten können Google Informationen wie Preis, Verfügbarkeit oder Bewertungen liefern und für umfangreichere Produktdarstellungen in der Suche genutzt werden.

Für andere Websites können Event, Person oder VideoObject relevant sein. Entscheidend ist, dass das verwendete Schema tatsächlich zum Inhalt der Seite passt. Mehr Markup ist daher nicht automatisch besser. Eine präzise Beschreibung der vorhandenen Inhalte ist sinnvoller, als möglichst viele Schema-Typen einzubauen.

JSON-LD: So können strukturierte Daten aussehen

JSON-LD wird häufig als eigener Codeblock im HTML-Dokument eingebunden. Für Besucher:innen verändert sich die sichtbare Seite dadurch nicht.

Ein vereinfachtes Beispiel für einen Blogartikel könnte so aussehen:

<script type="application/ld+json">
{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "BlogPosting",
  "headline": "Strukturierte Daten einfach erklärt",
  "datePublished": "2026-08-18",
  "dateModified": "2026-08-18",
  "author": {
    "@type": "Person",
    "name": "Max Mustermann"
  },
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    "@type": "Organization",
    "name": "Beispiel GmbH"
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}
</script>

Der entscheidende Punkt steckt in den einzelnen Eigenschaften. headline beschreibt die Überschrift, datePublished das Veröffentlichungsdatum und author die Person, die den Beitrag verfasst hat. In realen Projekten können weitere Angaben sinnvoll sein. Welche Eigenschaften empfohlen oder erforderlich sind, hängt vom jeweiligen Suchfeature und Inhaltstyp ab.

Strukturierte Daten und KI-Suche: Wie groß ist der Einfluss?

Durch AI Overviews, AI Mode und andere KI-basierte Suchangebote ist rund um Schema Markup eine neue Diskussion entstanden. Die naheliegende Frage lautet: Brauchen Unternehmen jetzt spezielle strukturierte Daten für KI?

Für die Google Suche lautet die Antwort derzeit klar: Nein.

Google erklärt ausdrücklich, dass für AI Overviews und den AI Mode keine zusätzlichen technischen Anforderungen und kein spezielles Schema.org-Markup notwendig sind. Seiten müssen grundsätzlich indexierbar und für eine Darstellung in der Google Suche geeignet sein. Strukturierte Daten bleiben trotzdem relevant. Google zählt zu seinen Empfehlungen für KI-Funktionen, dass vorhandene strukturierte Daten mit den sichtbaren Inhalten einer Seite übereinstimmen sollten.

Das ist ein wichtiger Unterschied. Schema Markup ist kein geheimer Schalter, mit dem eine Website automatisch in KI-Antworten erscheint. Es kann Maschinen jedoch dabei unterstützen, Inhalte eindeutig zu beschreiben. Die Basis bleibt eine gut strukturierte, crawlbare Website mit hilfreichen und verständlichen Inhalten. Unternehmen sollten daher vorsichtig sein, wenn Tools oder Dienstleister spezielle „KI-Schemas“ als Voraussetzung für Sichtbarkeit in AI Overviews versprechen. Google verlangt derzeit kein solches Markup.

Häufige Fehler bei strukturierten Daten

Ein typischer Fehler entsteht, wenn Markup Informationen enthält, die auf der eigentlichen Seite gar nicht vorhanden sind. Google verlangt, dass ausgezeichnete Inhalte die Inhalte der Seite korrekt wiedergeben. Strukturierte Daten dürfen Nutzer:innen keine irreführenden oder falschen Angaben vermitteln.

Problematisch sind beispielsweise veraltete Preise, erfundene Bewertungen oder Angaben zu Produkten, die auf der jeweiligen Seite gar nicht behandelt werden.

Auch ein technisch valider Code kann inhaltlich falsch sein. Wenn beispielsweise eine Seite als Product ausgezeichnet wird, obwohl sie gar keine konkrete Produktseite darstellt, hilft die technische Fehlerfreiheit wenig. Ein weiterer häufiger Fehler sind veraltete Implementierungen. Websites entwickeln sich weiter, Templates werden geändert und Plugins ausgetauscht. Strukturierte Daten sollten deshalb regelmäßig kontrolliert werden.

Wie kannst Du strukturierte Daten testen?

Nach der Implementierung solltest Du prüfen, wie Google das Markup interpretiert.

Dafür bietet Google den Rich Results Test an. Das Tool zeigt, ob Google unterstützte strukturierte Daten auf einer Seite erkennt und ob Fehler oder Warnungen vorhanden sind. Google empfiehlt zudem, nach dem Ausrollen von strukturierten Daten die entsprechenden Berichte in der Search Console zu beobachten.

Für das grundlegende Schema.org-Markup kann zusätzlich der Schema Markup Validator hilfreich sein. Tests sollten jedoch kein einmaliger Schritt beim Relaunch sein. Gerade bei automatisiert erzeugten Produkt-, Artikel- oder Eventdaten können spätere Änderungen zu fehlerhaften Angaben führen.

Strukturierte Daten gehören in eine moderne SEO-Strategie

Strukturierte Daten sind kein direkter Weg zu besseren Rankings und keine Garantie für auffälligere Suchergebnisse. Sie geben Suchmaschinen jedoch zusätzliche Informationen über die Bedeutung von Inhalten und schaffen damit eine wichtige technische Grundlage für verschiedene Suchdarstellungen.

Für Unternehmen lohnt sich deshalb zunächst ein Blick auf die eigenen Seitentypen. Gibt es viele Produktseiten? Einen umfangreichen Blog? Veranstaltungen? Videos? Lokale Standorte? Daraus lässt sich ableiten, welche Schema-Typen überhaupt relevant sind.

Anschließend sollte das Markup sauber implementiert, getestet und regelmäßig überprüft werden. Gerade bei größeren Websites ist eine zentrale Umsetzung über Templates oder das Content-Management-System sinnvoller als die manuelle Pflege einzelner Seiten. Auch mit Blick auf die KI-Suche gilt: Spezielle Markups für AI Overviews sind derzeit nicht erforderlich. Saubere strukturierte Daten bleiben dennoch ein sinnvoller Bestandteil einer Website, deren Inhalte von Maschinen möglichst eindeutig verstanden werden sollen.

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Digital Asset Management (DAM) Systeme sind essenzielle Werkzeuge für Unternehmen, die ihre digitalen Inhalte effizient verwalten möchten. Sie bieten eine Vielzahl an Funktionen, die den gesamten Lebenszyklus von digitalen Assets abdecken – von der Erstellung über die Verwaltung bis hin zur Verteilung und Analyse. Bei der Auswahl eines passenden Systems sollte man also wissen, welche Basisfunktionen ein DAM-System unbedingt haben sollte und welche eher als zusätzliche Goodies zählen. Im Beitrag gehen wir auf die wichtigsten Basisfunktionen von DAM-Systemen ein.

In unserem Marktüberblick zu Digital Asset Management Systemen haben wir Branchenspezialisierung, die Sprachen, rechtlichen Kriterien und zusätzlichen Services behandelt und betrachtet. Diese Aspekte gilt es bei der Auswahl einer passenden DAM-Lösung zu beachten. Jedes Unternehmen muss für sich entscheiden, welche Funktionen besonders wichtig sind, um Prozesse flüssig und effizient zu gestalten. Bevor es jedoch ans Feintuning geht, sollte im Auswahlprozess überprüft werden, welche Basisfunktionen die Lösungen anbieten. Denn ohne Services wie den Im- und Export oder die Klassifizierung von Assets wird die neue DAM-Software in der Unternehmenspraxis schnell an ihre Grenzen stoßen.

Basisfunktionen von DAM-Systemen – Jetzt Übersicht herunterladen

Wie man auf dem Weg zur Entscheidung für eine passende Lösung am besten vorgeht, haben wir in einem allgemeinen Beitrag zur Software-Auswahl anschaulich erklärt.

DAM-Systeme: Grundlegende Funktionen und Fragen bei der Auswahl

1. SaaS-Lösung oder On-Premise

Eine SaaS-basierte DAM-Lösung bietet den Vorteil, dass sie in der Regel von verschiedenen Standorten aus zugänglich ist und keine lokale Installation erfordert. Betrieb, technische Updates und Wartung der Infrastruktur übernimmt üblicherweise der Anbieter. Die interne Administration von Nutzer:innen, Berechtigungen, Schnittstellen, Workflows und Metadaten bleibt jedoch Aufgabe des Unternehmens.

Diese Cloud-basierte Lösung ermöglicht es Teams, standortunabhängig zusammenzuarbeiten, was besonders in Zeiten von Remote-Arbeit von Vorteil ist. Hier ist es allerdings besonders wichtig, auf den Datenschutz sowie eine zuverlässige Absicherung vor Cyber-Risiken zu achten. Denn der Verlust von Unternehmensdaten durch einen Cyber-Angriff kann große finanzielle Einbußen und Reputationsschäden nach sich ziehen.

Alternativ kann ein DAM-System auch auf eigenen Servern betrieben werden. Dies bietet Unternehmen mehr Kontrolle über die technische Infrastruktur, die Datenhaltung und die Umsetzung eigener Sicherheitsrichtlinien, was besonders bei strengen internen Anforderungen relevant sein kann. Ein On-Premises-Betrieb kann auch die Integration mit bestehenden IT-Infrastrukturen erleichtern.

Auch bei einem On-Premises-System ist eine standortunabhängige Zusammenarbeit möglich. Voraussetzung sind entsprechend abgesicherte Zugänge, geeignete Netzwerkstrukturen und ein durchdachtes Identitäts- und Berechtigungsmanagement. Welche Betriebsform sinnvoll ist, sollten Fachabteilung, IT, Informationssicherheit, Datenschutz und Einkauf anhand der jeweiligen Vorgaben und Prozesse gemeinsam prüfen.

2. Nutzer-Berechtigungssystem

Ein umfassendes Nutzer-Berechtigungssystem ist entscheidend für den sicheren und effizienten Betrieb eines DAM-Systems. Administrator:innen können detaillierte Zugriffsrechte festlegen, sodass nur autorisierte Personen bestimmte Assets sehen, bearbeiten oder freigeben können. Dies schützt sensible Informationen und gewährleistet, dass nur qualifizierte Nutzer:innen Zugriff auf kritische Inhalte haben.

3. Import-Funktionalität und Export-Funktionalität

DAM-Systeme bieten vielfältige Möglichkeiten, digitale Assets in das System zu importieren. Dies kann über Drag-and-Drop, Batch-Uploads oder API-Integrationen mit anderen Systemen erfolgen. Diese Flexibilität erleichtert es, bestehende Inhalte in das DAM-System zu migrieren und neue Inhalte schnell verfügbar zu machen.

Ebenso wichtig ist die Fähigkeit, Assets in verschiedenen Formaten und Auflösungen zu exportieren. Dies ermöglicht es, Inhalte schnell für verschiedene Anwendungen und Plattformen bereitzustellen, z.B. für Web, Print oder Social Media. Automatisierte Export-Workflows können zudem die Effizienz steigern.

4. Klassifizierung von Assets

Die Klassifizierung von Assets ist ein zentraler Bestandteil eines DAM-Systems. Dies umfasst das Kategorisieren von Inhalten nach verschiedenen Kriterien wie Typ, Thema, Projekt oder Kund:in. Durch die Nutzung von Metadaten und Tags können Assets schnell gefunden und verwaltet werden. Eine klare Klassifizierungsstruktur erleichtert die Suche und verbessert die Organisation innerhalb des Systems.

5. Versionierung

Die Versionierung von Assets ist besonders wichtig für die Zusammenarbeit in Teams. DAM-Systeme ermöglichen es, verschiedene Versionen eines Assets zu speichern und die Änderungen nachzuverfolgen. Nutzer:innen können so ältere Versionen wiederherstellen oder vergleichen, was die Transparenz erhöht und die Qualitätssicherung unterstützt. Auch Fehler, zum Beispiel durch Misskommunikation, können so rückgängig gemacht und Überarbeitungen einfacher gestaltet werden.

6. Nutzungsnachweise werden dokumentiert

Viele DAM-Systeme erfassen Nutzungs- und Änderungsdaten, die beispielsweise zeigen, wer ein Asset hochgeladen, bearbeitet, freigegeben oder heruntergeladen hat. Der genaue Umfang dieser Protokollierung unterscheidet sich jedoch je nach Anbieter und Konfiguration.

Solche Informationen sind für interne Kontrollen, die Nachvollziehbarkeit von Prozessen und die Verwaltung von Nutzungsrechten hilfreich. Kennzahlen wie Aufrufe oder Downloads können außerdem Hinweise darauf geben, wie häufig bestimmte Inhalte verwendet werden.

Eine verlässliche Bewertung der Performance einer Marketingkampagne ist allein auf Grundlage der DAM-Daten meist nicht möglich. Dazu müssen die Daten in der Regel mit Informationen aus Webanalyse-, Kampagnen-, Content-Management- oder Commerce-Systemen verbunden werden.

7. Verschlagwortung / Keywords

Die Verschlagwortung von Assets ist entscheidend für die schnelle und präzise Suche innerhalb des DAM-Systems. Ähnlich wie bei der Klassifizierung können Nutzer:innen durch die Zuordnung von Keywords und Tags relevante Inhalte leichter finden. Moderne DAM-Systeme bieten oft auch Funktionen zum automatischen Tagging basierend auf Bild- oder Texterkennung, was die Effizienz weiter steigert.

Automatisch erzeugte Schlagwörter sollten vor der dauerhaften Übernahme geprüft werden. Die Qualität der Ergebnisse hängt unter anderem vom Asset, vom eingesetzten Modell und von der unternehmenseigenen Metadatenstruktur ab.

8. Lizenz-Dokumentation

Ein wichtiger Aspekt der Nutzung digitaler Assets ist die Verwaltung von Lizenzinformationen. DAM-Systeme ermöglichen die Dokumentation und Überwachung von Lizenzvereinbarungen und können Unternehmen dabei unterstützen, rechtliche und vertragliche Vorgaben einzuhalten.

Dies umfasst Informationen über Nutzungsrechte, Lizenzdauer und Einschränkungen. Voraussetzung für eine zuverlässige Verwaltung ist, dass die Angaben vollständig und korrekt im System hinterlegt und regelmäßig gepflegt werden.

9. Geografische Lizenzverwaltung

Bei global operierenden Unternehmen kann die geografische Verwaltung von Lizenzen besonders wichtig sein. Einige DAM-Systeme unterstützen die Verwaltung und Kontrolle von Nutzungsrechten anhand geografischer Regionen.

Solche Funktionen können dabei helfen, Assets nur in den freigegebenen Ländern oder Märkten bereitzustellen. Ob Verstöße gegen Lizenzvereinbarungen tatsächlich vermieden werden, hängt jedoch auch von korrekt gepflegten Daten, klaren Verantwortlichkeiten und verbindlichen Freigabeprozessen ab.

10. Lizenzkosten-Controlling

Einige DAM-Systeme bieten Funktionen zur Erfassung und Auswertung von Lizenzkosten. Wie umfassend diese Möglichkeiten ausfallen, unterscheidet sich je nach Lösung und kann teilweise zusätzliche Module oder die Anbindung weiterer Systeme erfordern.

Berichte über die Nutzung lizenzpflichtiger Assets können Unternehmen dabei helfen, ungenutzte Lizenzen, Doppelkäufe oder unnötige Verlängerungen zu erkennen. Ein vollständiges Kosten-Controlling setzt jedoch voraus, dass Vertrags-, Nutzungs- und Abrechnungsdaten konsistent miteinander verknüpft werden.

11. Auslesen der Metadaten

Die meisten DAM-Systeme sind in der Lage, automatisch Metadaten aus digitalen Assets auszulesen und zu speichern. Diese Metadaten umfassen Informationen wie Dateiformat, Auflösung, Erstellungsdatum, Urheber:in und mehr. Die Nutzung dieser Metadaten ist entscheidend für die Verwaltung, Suche und Wiederverwendung von Assets. Die automatisierte Metadatenerfassung spart Zeit und erhöht die Genauigkeit der Asset-Informationen.

Welche Metadaten tatsächlich ausgelesen werden können, hängt vom Dateiformat, von den eingebetteten Informationen und von den unterstützten Standards des jeweiligen DAM-Systems ab. Unternehmen sollten daher prüfen, ob die für sie relevanten Metadatenformate importiert, bearbeitet und exportiert werden können.

Behalte die Basisfunktionen von DAM-Systemen bei der Auswahl immer im Auge!

Die Auswahl eines DAM-Systems ist eine individuelle Angelegenheit. Trotzdem gibt es bestimmte Basisfunktionen, die abgedeckt sein müssen. Unsere elf Funktionen und Auswahlkriterien, die je nach Einsatzbereich besonders relevant sind, haben wir in diesem Beitrag vorgestellt. Du möchtest die Basisfunktionen verschiedener DAM-Systeme direkt vergleichen? Lade Dir jetzt unsere kompakte Übersicht herunter und prüfe auf einen Blick, welche Lösungen die wichtigsten Anforderungen abdecken. So gehst Du strukturiert in die Auswahl und findest schneller ein DAM-System, das zu Deinen Prozessen passt.

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Warum KI in der Logistik an Bedeutung gewinnt

Logistische Entscheidungen hängen von vielen Faktoren ab. Absatzdaten, Lieferzeiten, Verkehrsaufkommen, Lagerkapazitäten, Wetterlagen und verfügbare Transportmittel beeinflussen sich gegenseitig. Klassische Planungssysteme arbeiten häufig mit festen Regeln und historischen Durchschnittswerten. Bei stabilen Bedingungen kann das ausreichen. In einer volatilen Umgebung verlieren solche Modelle schnell an Aussagekraft.

KI-Modelle können deutlich mehr Variablen einbeziehen und neue Informationen fortlaufend berücksichtigen. Dadurch entsteht eine dynamischere Planung. Ein System erkennt beispielsweise, dass eine regionale Absatzsteigerung mit einer Wetterveränderung, einer Verkaufsaktion oder einem bestimmten Wochentag zusammenhängt. Diese Erkenntnisse fließen in neue Prognosen ein.

Das Ziel besteht dabei nicht darin, jede Entscheidung vollständig zu automatisieren. Häufig liegt der größte Nutzen in einer besseren Entscheidungsgrundlage. Disponent:in, Einkäufer:in und Lagerverantwortliche erhalten frühzeitig Hinweise auf Abweichungen und können gezielter reagieren.

Whitepaper-Tipp: Ladeinfrastruktur strategisch planen

Elektrische Fahrzeugflotten verändern auch die Anforderungen an Logistikstandorte. Unternehmen müssen frühzeitig klären, wie viele Ladepunkte benötigt werden, welche Ladeleistung zum Fuhrpark passt und wie sich Stromkosten transparent abrechnen lassen. Das Whitepaper „Ladeinfrastruktur für Unternehmen 2026“ begleitet Dich von der Bestandsaufnahme über die Planung bis zum laufenden Betrieb. Ein Praxisbeispiel und ein konkreter Entscheiderplan helfen Dir dabei, typische Fehler zu vermeiden und eine skalierbare Ladeinfrastruktur aufzubauen.

Bedarfsprognosen und Bestandsplanung mit KI

Eine der wichtigsten Anwendungen von KI im Supply Chain Management ist die Vorhersage der Nachfrage. Ungenaue Prognosen führen schnell zu hohen Beständen, fehlenden Artikeln oder unnötigen Expresslieferungen. Besonders schwierig wird die Planung bei saisonalen Produkten, kurzen Produktlebenszyklen oder stark schwankendem Kaufverhalten.

KI-basierte Prognosemodelle verbinden historische Verkaufsdaten mit zusätzlichen Einflussgrößen. Dazu zählen Feiertage, Preisänderungen, Marketingaktionen, regionale Besonderheiten oder Wetterdaten. Das System analysiert, welche Faktoren die Nachfrage in der Vergangenheit beeinflusst haben, und erstellt daraus eine aktuelle Prognose.

Unternehmen können ihre Bestände dadurch differenzierter planen. Häufig nachgefragte Artikel lassen sich frühzeitig nachbestellen. Langsam drehende Produkte blockieren weniger Lagerfläche und Kapital. Auch Sicherheitsbestände können genauer an tatsächliche Risiken angepasst werden.

Die Qualität der Prognose hängt allerdings stark von den verfügbaren Daten ab. Fehlende Verkaufszahlen, uneinheitliche Artikelnummern oder unvollständige Bestandsinformationen beeinträchtigen die Ergebnisse. Eine KI kann aus fehlerhaften Eingangsdaten keine verlässliche Planung ableiten.

Intelligente Routenplanung und Transportsteuerung

Bei der Routenplanung müssen zahlreiche Bedingungen berücksichtigt werden. Lieferfenster, Fahrzeuggrößen, Lenkzeiten, Mautkosten, Verkehr, Straßensperrungen und die Reihenfolge der Stopps wirken sich auf die Tour aus. Schon kleine Veränderungen können eine ursprünglich gute Planung unbrauchbar machen.

KI-gestützte Systeme können Touren anhand aktueller Daten neu berechnen. Entsteht auf einer Strecke ein Stau, lässt sich die Route während der Fahrt anpassen. Fällt ein Fahrzeug aus, kann das System prüfen, wie sich die Sendungen auf andere Touren verteilen lassen. Auch kurzfristige Abholaufträge können in bestehende Pläne integriert werden.

Besonders relevant ist diese Fähigkeit auf der letzten Meile. Viele Stopps, enge Zeitfenster und wechselnde Verkehrslagen machen Zustellungen in Städten komplex. Eine intelligentere Bündelung der Aufträge kann Fahrtstrecken verkürzen, Fahrzeuge besser auslasten und verspätete Lieferungen reduzieren.

Neben der Effizienz spielt die Nachhaltigkeit eine Rolle. Weniger Leerfahrten und besser geplante Routen können den Energieverbrauch senken. Das World Economic Forum sieht in KI-gestützten Lieferketten Potenzial, Verschwendung zu reduzieren, Logistikprozesse zu optimieren und die Widerstandsfähigkeit von Liefernetzwerken zu verbessern.

KI in Lager und Intralogistik

Auch im Lager entstehen zahlreiche Datenpunkte. Wareneingänge, Stellplätze, Aufträge, Laufwege, Maschinenzustände und Bearbeitungszeiten liefern Hinweise darauf, wie effizient ein Standort arbeitet. KI kann diese Informationen auswerten und Abläufe anpassen.

Ein System kann beispielsweise häufig gemeinsam bestellte Artikel näher beieinander platzieren. Dadurch verkürzen sich die Wege bei der Kommissionierung. Bei stark schwankender Nachfrage kann die Belegung der Lagerplätze regelmäßig neu bewertet werden. Auftragswellen lassen sich anhand verfügbarer Mitarbeiter:innen, Maschinen und Versandtermine priorisieren.

Computer Vision erweitert diese Möglichkeiten. Kamerasysteme können Pakete erfassen, Barcodes erkennen, beschädigte Waren identifizieren oder die Vollständigkeit einer Sendung prüfen. Die visuelle Kontrolle wird dadurch schneller und konsistenter. Mitarbeitende behalten die Verantwortung für Sonderfälle und unklare Ergebnisse. Physical AI verbindet künstliche Intelligenz mit Maschinen, Robotern und Fahrzeugen, die ihre Umgebung erfassen und darin handeln. In der Logistik betrifft das etwa autonome mobile Roboter, intelligente Fördertechnik oder Fahrzeuge, die sich flexibel an veränderte Umgebungen anpassen.

Störungen erkennen, bevor sie zum Problem werden

Lieferketten werden regelmäßig durch Ereignisse beeinflusst, die außerhalb des direkten Einflussbereichs eines Unternehmens liegen. Unwetter, Streiks, politische Konflikte, Insolvenzen oder Engpässe bei Transportkapazitäten können zu Verzögerungen führen.

KI-Systeme können interne Lieferdaten mit externen Informationen verbinden. Sie analysieren Nachrichten, Wetterberichte, Hafenmeldungen oder öffentlich verfügbare Verkehrsinformationen. Erkennt das System ein mögliches Risiko, erhalten Verantwortliche einen Hinweis. Anschließend lassen sich alternative Lieferanten, Transportwege oder Produktionspläne prüfen. Der Nutzen liegt vor allem im zeitlichen Vorsprung. Wird ein Problem erst erkannt, wenn eine Lieferung ausbleibt, sind die Handlungsmöglichkeiten begrenzt. Ein früher Hinweis schafft Raum für Alternativen.

Moderne Systeme können zudem verschiedene Szenarien simulieren. Unternehmen sehen dann, welche Aufträge, Kund:innen oder Produktionsstandorte von einer Störung betroffen wären. Das World Economic Forum beschreibt KI zunehmend als Bestandteil operativer Entscheidungen, mit denen alternative Beschaffungsstrategien simuliert, Engpässe vorhergesagt und Reaktionen auf Nachfrageschwankungen koordiniert werden können.

Generative KI und KI-Agenten in der Supply Chain

Generative KI eröffnet weitere Anwendungsmöglichkeiten. Mitarbeitende können Fragen in natürlicher Sprache stellen und Informationen aus verschiedenen Systemen abrufen. Denkbar sind Anfragen wie: „Welche Lieferungen sind heute gefährdet?“ oder „Welche Artikel hatten in den vergangenen vier Wochen die größten Prognoseabweichungen?“

Die KI kann Berichte zusammenfassen, Abweichungen erklären oder Handlungsmöglichkeiten formulieren. Es gibt Einsatzmöglichkeiten entlang der gesamten logistischen Wertschöpfungskette. Dazu gehören Planung, Lager, Transport, Instandhaltung, Einkauf und Kundenservice. KI-Agenten gehen einen Schritt weiter. Sie können mehrstufige Aufgaben bearbeiten, Daten aus unterschiedlichen Quellen abrufen und definierte Aktionen auslösen. Ein Agent könnte eine drohende Verspätung erkennen, verfügbare Alternativrouten prüfen, die Kosten vergleichen und einen Vorschlag zur Umbuchung erstellen.

Welche Vorteile KI in der Logistik bietet

Richtig eingesetzt kann KI mehrere logistische Ziele unterstützen. Prognosen werden genauer, Planungszyklen kürzer und Abweichungen früher sichtbar. Mitarbeitende müssen weniger Zeit mit der manuellen Zusammenführung von Daten verbringen und können sich stärker auf Ausnahmen, Kund:innen und strategische Aufgaben konzentrieren. Auch die Transparenz innerhalb der Supply Chain kann steigen. Informationen aus ERP-, Lagerverwaltungs- und Transportmanagementsystemen lassen sich gemeinsam auswerten. Verantwortliche erkennen schneller, an welcher Stelle Verzögerungen oder Mehrkosten entstehen. Ein weiterer Vorteil ist die Skalierbarkeit. Ein regelbasierter Prozess muss bei neuen Produkten, Standorten oder Lieferwegen häufig manuell angepasst werden. Lernende Systeme können zusätzliche Daten berücksichtigen und ihre Modelle regelmäßig aktualisieren. Diese Vorteile entstehen allerdings nur, wenn das Projekt an einem konkreten Prozess ansetzt. Eine allgemeine KI-Initiative ohne klaren Anwendungsfall erzeugt häufig hohe Erwartungen und unklare Ergebnisse.

Herausforderungen bei der Einführung

Neben den Daten müssen Unternehmen ihre technische Infrastruktur betrachten. Ältere Systeme bieten teilweise keine passenden Schnittstellen. Echtzeitdaten stehen nur eingeschränkt zur Verfügung, und wichtige Prozessschritte werden weiterhin manuell dokumentiert. Auch die Nachvollziehbarkeit von Entscheidungen ist wichtig. Mitarbeiter:innen müssen verstehen können, auf welcher Grundlage eine Empfehlung entstanden ist. Das gilt besonders, wenn die Entscheidung Auswirkungen auf Lieferanten, Kund:innen oder Personal hat.

Datenschutz, IT-Sicherheit und Zugriffsrechte gehören ebenfalls in die Projektplanung. KI-Systeme sollten nur auf Informationen zugreifen, die sie für ihre Aufgabe benötigen. Bei externen Cloud-Diensten ist zu klären, wo Daten verarbeitet werden und wie sie geschützt sind.

Ein weiterer Faktor betrifft die Akzeptanz im Team. Wird KI lediglich als Instrument zur Kostensenkung kommuniziert, entstehen schnell Vorbehalte. Eine offene Einführung zeigt, welche Aufgaben erleichtert werden, wo Menschen weiterhin entscheiden und welche neuen Kompetenzen benötigt werden.

KI in der Logistik: So gelingt der Einstieg in KI-Projekte

Ein sinnvoller Startpunkt ist ein klar abgegrenztes Problem mit messbarem Nutzen. Das kann eine hohe Zahl verspäteter Lieferungen, eine ungenaue Absatzplanung oder ein wiederkehrender Maschinenstillstand sein. Anschließend werden Datenlage, Prozess und Zielkennzahlen geprüft. Geeignete Kennzahlen sind beispielsweise Prognosegenauigkeit, Liefertermintreue, Lagerumschlag, Leerfahrten oder Ausfallzeiten. Ein begrenztes Pilotprojekt zeigt, ob das Modell unter realen Bedingungen funktioniert.

Die Fachabteilung sollte von Beginn an beteiligt sein. Logistikexpert:innen kennen Sonderfälle, praktische Einschränkungen und typische Datenfehler. IT-Verantwortliche sichern Integration und Betrieb. Datenschutz- und Sicherheitsverantwortliche prüfen den Umgang mit sensiblen Informationen.

Nach dem Pilotprojekt folgt eine nüchterne Auswertung. Hat die Anwendung die vereinbarten Kennzahlen verbessert? Sind die Ergebnisse nachvollziehbar? Lässt sich das System in bestehende Arbeitsabläufe integrieren? Erst danach sollte die Lösung auf weitere Standorte, Produktgruppen oder Prozesse übertragen werden.

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Download Summary Marktüberblick „Digital Asset Management Software“

Digital Asset Management Software: Inhalte in digitalen Assets zentral verwalten

In vielen Unternehmen ist eine aufwändigere Dateien-Suche bisher Alltag. Zu viele Dateien, zusammengefasst in einem Digital Asset, treffen auf rudimentäre Speicherung und Verwaltung. Das bedeutet, dass im schlimmsten Fall digitale Inhalte im Dateien-Chaos verloren gehen. Oder sie werden nur noch unter höchst ressourcenintensiver Suche gefunden. Egal, ob im Marketing mit Inhalten wie Bildern, Videos, Brand-Logos, etc. oder in anderen Abteilungen: Eine solche Suche hemmt die Produktivität jedes Unternehmens. Umso wichtiger ist es für Unternehmen daher, Digital Assets zentral zu speichern, mit Metadaten für die bessere Suche anzureichern und auszuspielen.

Mehr Informationen zum Portal b2bsoftwarematch hier.

Ein DAM bzw. Digital Asset Management System übernimmt eben diese Verwaltung von Daten und Medien, die in digitalen Assets zusammengefasst werden. Außerdem reichert die DAM Software neben der zentralen Speicherung die digitalen Inhalte in Assets mit Metadaten an, konvertiert Inhalte wie Bilder und Videos, taggt digitale Assets und viele mehr. Du willst genau wissen, welche Funktionen DAM Systeme im Detail übernehmen? Dann lies dazu unser Whitepaper inklusive Leitfaden für die Auswahl von Digital Asset Management Software.

Kategorien des Marktüberblicks:

• Allgemeine Informationen
• Sprachen der Bedieneroberfläche
• Branchen-Expertise der DAM Lösung
• Allgemeine Funktionen der DAM Lösung
• Umfang der Assets, die verwaltet werden können
• Weitere Funktionen der DAM Lösung
• Schnittstellen der DAM Lösung zu Shop-Systemen
• Schnittstellen der DAM Lösung zu ERP-Systemen
• Schnittstellen der DAM Lösung zu CMS Systemen
• Schnittstellen zu PIM-Systemen
• Weitere Schnittstellen der DAM Lösung
• Nachhaltigkeit und Soziale Gerechtigkeit
• Rechtliche Kriterien
• Zusätzliche Services der DAM Anbieter
• Preis-Ansatz der DAM Software

Diese Digital Asset Management Software Anbieter haben wir verglichen:

4ALLPORTAL

Die Lösung 4ALLPORTAL gehört zur gleichnamigen GmbH mit Hauptsitz in Güterloh. Beschäftigt sind dort 60 Mitarbeiter:innen. Das Unternehmen existiert seit 2001.

USP (laut eigener Aussage): „4ALLPORTAL vereint DAM und PIM in einer zentralen, flexibel anpassbaren Plattform. Kunden profitieren von einer einzigen Quelle für Medien, Produktdaten und Marketinginhalte. Das sorgt für konsistente Daten, schnellere Prozesse, weniger manuelle Arbeit und eine effizientere Ausspielung in alle Kanäle.“

Referenzen: Schindler AG, Warner Bros. Discovery, Red Dot Design Award, LEONARDO, Rheinhessen-Touristik GmbH

AdmiralCloud

Die AdmiralCloud AG stellt seit 2015 die DAM Lösung AdmiralCloud bereit und das Unternehmen aus Berlin zählt nach eigenen Angaben 20 Mitarbeiter:innen.

USP (laut eigener Aussage): „Headless DAM, diverse KI Tools, Hybrid Cloud, Desktop Synchronisation, Video-Management“

Referenzen: Continental AG, Techniker Krankenkasse (TK), Vattenfall, Bilfinger, documenta Kassel

Agravity GlobalDAM

Die Agravity GmbH stellt die DAM-Lösung Agravity GlobalDAM seit 2024 zur Verfügung. Das Unternehmen ist ansässig in Linz in Österreich und beschäftigt dort derzeit 15 Mitarbeiter:innen.

USP (laut eigener Aussage): „Agravity GlobalDAM kombiniert cloudnative Single-Tenant-Architektur mit flexiblen Metadatenmodellen, API-first/Headless-Ansatz und KI-gestützter Automatisierung. Die Plattform wurde modern auf Azure entwickelt, ist hochgradig integrierbar und wächst flexibel mit Kundenanforderungen. Direkte Zusammenarbeit mit dem Hersteller ermöglicht kurze Wege und schnelle Weiterentwicklung.“

Referenzen: Faber-Castell, LEICHT Küchen AG, Haus- u. Küchentechnik Handels-GmbH & Co.KG, ASP Systeme GmbH

Bynder Digital Asset Management

Das Digital Asset Management Bynder wird seit 2013 von der Bynder b.v. mit Sitz in Amsterdam, Niederlande, vertrieben. Dort beschäftigt das Unternehmen 596 Mitarbeiter:innen. Außerdem verwalten 3.700 Kund:innen ihre digitalen Assets mit der hauseigenen DAM Lösung nach Angaben des Unternehmens.

USP (laut eigener Aussage): „Bynder ist das DAM mit der besten User Experience (UX) und dem intuitivsten User Interface (UI). Unser Tool bringt Ruhe und Effizienz in eine chaotische Content-Welt aus immer mehr Inhalten, Beziehungen und digitalen Touchpoints, sodass Marken erfolgreich wachsen können.“

Referenzen: SIXT, Puma, Nordea, Omron, Alpro

CELUM

CELUM ist ein DAM System vom gleichnamigen Anbieter. Seit 2004 bereits am Markt zählt das Unternehmen 141 Mitarbeitende und 250 Kund:innen.

UPS (laut eigener Aussage): „CELUM ist die einzige echte Agentic und AI-first End-to-End Lieferkettenlösung für digitale Inhalte. Von der Erstellung, Feigabe und Online Änderung, über zentrales Management, Syndizierung und API First Ausleitung, bis zur Einbettung von Viewern und Messung des Erfolgs von Content.“

Referenzen: Schwarz Gruppe, Shop Apotheke, Bauhaus, Claas, voestalpine

coconutbox

Mit Firmensitz in Dresden stellt coconutbox ihre Lösung seit 2008 zur Verfügung. 20 Mitarbeiter:innen kümmern sich um insgesamt 50 Kund:innen.

UPS (laut eigener Aussage): „Extreme Flexibilität und damit Anpassbarkeit an Unternehmensprozesse inklusive durchdachtes Design in modularer Bauweise.“

Referenzen: REMONDIS SE & Co. KG, Koenig & Bauer AG, Dr. Babor GmbH & Co. KG, ROMA KG, Würzburger Versorgungs- und Verkehrs-GmbH

Comrads Digital Asset Management

Die Comrads Solutions B.V. aus Amsterdam stellt die DAM Lösung Comrads Digital Asset Management bereit. Das Unternehmen beschäftigt sind dort derzeit rund 10 Mitarbeiter:innen. Insgesamt nutzen 82 Kund:innen die Lösung. Im Übrigen erzielte das Unternehmen im vorigen Jahr einen Umsatz von 1,5 Millionen Euro.

USP (laut eigener Aussage): „Market standard DAM software with a local and personal approach.“

Referenzen: Grolsch, Landal, PON, Blom Interiors, Intratuin

crossbase

Der Unternehmenssitz von crossbase ist in Böblingen. Dort arbeiten 55 Mitarbeitende, um die Lösung ihren mehr als 80 Kund:innen zur Verfügung zu stellen. Das Unternehmen ist seit 2000 am Markt.

UPS (laut eigener Aussage): „Modulare Lösung, optimiert für Industrieunternehmen“

Referenzen: KTM, Ceratizit, Hydac, Hoppe, Isoplus

DALIM ES

Seit 2009 stellt DALIM SOFTWARE GmbH ihre Lösung zur Verfügung. Dafür sind derzeit 65 Mitarbeitende beim Unternehmen tätig.

USP (laut eigener Aussage): „WIP DAM mit Workflow Management und Print Know-How“

dynamicTools

Die dietz GmbH & Co. KG stellt die DAM-Lösung dynamicTools her. Das 2014 gegründete Unternehmen ist ansässig in Wiesbaden und beschäftigt dort derzeit 25 Mitarbeiter:innen. Mit einem Kundenstamm von 20 Personen konnte das Unternehmen im vorigen Jahr einen Umsatz von 2,2 Millionen Euro erwirtschaften.

USP (laut eigener Aussage): „Integriert auf Wunsch PIM und DAM, voll Kostenkontrolle durch Full Flat Lizenz ohne Nutzerbeschränkung, komplette Betreuung durch Digitalagentur“

Referenzen: Procter & Gamble, Unilever, Coty, Wella, De’Longhi, NOBILIS GROUP

eyebase DAM

eyebase DAM ist die Digital Asset Management Software der CMB Informationssysteme GmbH aus Anger, Deutschland. Mit 12 Mitarbeiter:innen vertreibt das Unternehmen die DAM Lösung seit 2006. Diese nutzen nach Unternehmensangaben über 150 Kund:innen. Im vergangenen Jahr erwirtschaftete CMB Informationssysteme somit 1 Millionen Euro.

USP (laut eigener Aussage): „In höchstem Masse mit minimalstem Konfigurationsaufwand anpassbar an Kundenwünsche“

Referenzen: Stiftung Humboldt Forum, BMW AG, Konrad Adenauer Stiftung, RIEKER, Stöckli, Alexianer, REHAB Basel, Bauhaus, BVAEB Sozialversicherungsanstalt

footage.one

Die footage.one UG stellt die gleichnamige DAM Lösung seit 2020 zur Verfügung. Das Unternehmen ist ansässig in Bochum.

USP (laut eigener Aussage): „Funktionen für KI Agenten, Umfangreiche REST API, Nutzung verschiedener externer Speicher“

Fotoware DAM

Aus Norwegen heraus bietet Fotoware seine DAM Lösung an. Dort arbeiten 100 Mitarbeiter:innen, damit die Firma ihren 4.000 Kund:innen die Lösung zur Verfügung stellen kann.

USP (laut eigener Aussage): „The Fotoware solution is versatile and scalable with advanced options for metadata configuration and management: The API allows for seamless integrations to third parties; the metadata-driven setup enable users to automate manual tasks and streamline content workflows; and the built-in Consent Management tool allows for efficient GDPR compliance. The system can also be connected to FotoStation.“

Referenzen: Equinor, MUNCH museum, Klambt Verlag, White House Historical Association, Uelzena group

huGO

Die Software huGO hat letztes Jahr einen Umsatz von ca. 7 Millionen Euro erzielen können. Der Unternehmenssitz ist in Dresden. Dort arbeiten 50 Mitarbeitende für 18 Kundinnen und Kunden. Seit 1996 ist die Lösung am Markt.

UPS (laut eigener Aussage): „Wir verstehen uns mehr als Content Operations System, als ‘nur‘ als Content Management System. Im Zeitalter von KI bietet huGO eine Reihe von Automatismen, die es dem Anwender extrem erleichtern Content automatisiert zu finden und Synergien zwischen dem Thema, der Meldung und dem automatisierten beliefern eines Editors, oder CMS. HuGO agiert im Hintergrund, Headless, oder mit moderner UI.“

Referenzen: RTL; NZZ; Handelsblatt; Bauer; Berliner Verlag; Coop; Tamedia; Deutscher Apotheker Verlag; Deutscher Verkehrs Verlag

IntelligenceBank DAM

Die IntelligenceBank Pty Ltd stellt die IntelligenceBANK DAM Lösung seit 2009 zur Verfügung. Das Unternehmen hat mehrere Offices weltweit und den Hauptsitz in Australien. Dort arbeiten 90 Mitarbeitende für derzeit 450 Kundinnen und Kunden.

USP (laut eigener Aussage): „IntelligenceBank is a unified content operations platform where asset management, brand governance, workflow, and AI brand, legal and marketing compliance live together. The positioning is ‘DAM + compliance + workflows in one place,‘ aimed squarely at regulated industries and multi-channel marketing teams.“

Referenzen: ANZ Bank, Minor Hotels, Hertz

InterRed

Die InterRed GmbH mit Unternehmensbüro in Siegen bietet die gleichnamige Digital Asset Management Software InterRed an. Das Unternehmen ist seit 1996 am Markt und beschäftigt nach eigenen Angaben 70 Mitarbeiter:innen. Außerdem ist die DAM Lösung laut Unternehmen bei mehr als 10.000 Kund:innen im Einsatz.

USP (laut eigener Aussage): „InterRed ist DIE zentrale DAM Lösung für alle Kanäle: Online, Social, Print, E-Paper, App. Als zentraler Content Hub bietet InterRed u.a. integrierte Maßnahmen- & Themenplanung, Kommunikations- & Workflowmanagement und KI & Data Analytics. Das Multi Channel Publishing bietet die flexible Content-Steuerung, einen KI-basierten WYSIWYG-Editor und KI-Automatisierungen.“

Referenzen: Axel Springer, Bühler Group, Rheinische Post Mediengruppe; Motor Presse Stuttgart, VDI Wissensforum, Wort und Bild Verlag

JustRelate Web Builder

Die JustRelate Group stellt die JustRelate Web Builder DAM Lösung seit 2018 zur Verfügung. Das Unternehmen hat mehrere Offices in Berlin, Hamburg, München, Paris, Lille und Warschau. Dort arbeiten 200 Mitarbeitende für derzeit 210 Kundinnen und Kunden.

USP (laut eigener Aussage): „Das DAM im JustRelate Web Builder (ehemals Scrivito) ist ein zentraler, cloudbasierter Speicher für Headless-Inhalte, direkt integriert im WYSIWYG-Editor. Durch Drag-and-Drop dient es als Single Source of Truth für stets aktuelle Medien. Die SaaS-Lösung bietet intuitive Bedienung, Enterprise-Funktionen wie Versionierung und Workflows.“

Referenzen: MAINGAU, Flughafen Nürnberg, SCHAKO, TROX, Viessmann

Keepeek

Keepeek ist ein Produkt der gleichnamigen Firma. Aus Frankreich stammend, zählt das Unternehmen derzeit dort 75 Mitarbeiter:innen und über 330 Kundinnen und Kunden. Im vergangenen Jahr konnte das Unternehmen einen Jahresumsatz von über 8,2 Mio. Euro erzielen.

UPS (laut eigener Aussage): Keepeek is the most versatile DAM solution on the market. It manages marketing, communication and brand content, as well as product and heritage content for companies of all sizes and in all sectors.

Referenzen: Airbus – Stellantis – Intermarché – Orange – La Redoute

M@RS X

M@RS X ist die DAM Lösung, die mediamid digital services GmbH zur Verfügung stellt. Seit 2006 ist die Lösung mit Firmensitz in Wien, Österreich auf dem Markt. 30 Angestellte arbeiten dort daran, dass die 130 Kund:innen zufrieden sind. Außerdem hat das Unternehmen letztes Jahr 3,8 Millionen Euro Umsatz verzeichnet.

USP (laut eigener Aussage): „Unlimited User, MediaPortal konfigurierbar, adaptive/mobile, barrierefrei, Nutzen als Newsroom, MAM, DAM, PIM, Brand Management und CMS bis hin zum Archiv und Sammlungsmanagement für Museen. Wartung & Support: In allen Angeboten inklusive, umfassende Updates (Security, Update von M@RS, Performance, angepasste Konfigurationen & Schnittstellen) und Upgrades sind inkludiert.“

Referenzen: Deutsche Bahn, Daimler Truck, Mercedes-Benz Gruppe, WILO SE, Verkehrsbüro-Gruppe Österreich, Kuhzuchtverbände in der Schweiz: Swiss Herdbook, Swiss Genetics

Manja DAM

Das Digital Asset Management Manja Digital wird seit 2008 von dem deutschen Unternehmen Manja Digital mit Sitz in Schöneiche bei Berlin vertrieben. Dort zählt das Unternehmen weniger als 10 Mitarbeiter:innen und betreut aber nach eigenen Angaben über 5o Kund:innen.

USP (laut eigener Aussage): „Das Manja DAM verfügt über eine herausragende Performance bei allen 50 Dateiformaten. Optimale Skalierbarkeit & Erweiterbarkeit, dank des nachhaltigen Datenmodells und modularen Aufbaus, ist in der SaaS- und in der On-Premise-Variante gegeben. Anwender schätzen die einfache Bedienbarkeit, zahlreiche Kollaborationsmöglichkeiten sowie die individuellen Anpassungen an Prozesse ihres Unternehmens.“

Referenzen: Industrie- und Handelskammern (IHK), Stadtwerke Tübingen, Universität Hohenheim u.a. Bildungseinrichtungen, Evangelisches Jugendwerk in Württemberg, Deutsche Gesellschaft für Orthopädie und Unfallchirurgie (DGOU) u.a. medizinische Einrichtungen

Marvia

Die DAM Lösung Marvia stammt aus Amsterdam und gehört zur gleichnamigen Firma Marvia. Das Unternehmen existiert seit 2007. Ihren Fokus legt das Unternehmen mit ihrer Lösung vorwiegend auf große und mittelständische Unternehmen. Deswegen gehören kleinere Startups nicht zu ihrer Zielgruppe.

Referenzen: Domino’s Pizza, Steve Madden, Zeiss, Kabrita

mediacockpit

Die Lösung mediacockpit vertreibt die Firma Bertsch Innovation GmbH seit dem Jahr 1996. Den Firmensitz hat das Unternehmen in Stuttgart. Dort werden insgesamt 90 Mitarbeiter:innen beschäftigt. So ist die Lösung aktuell bei insgesamt über 1000 Kund:innen im Einsatz.

USP (laut eigener Aussage): „Unser USP liegt in der nahtlosen Integration zwischen PIM und DAM. Diese Integration ermöglicht es unseren Kunden, ihre Produkte einfach und effizient mit relevanten Medien zu verknüpfen, anzureichern und auszuleiten. Durch die Zusammenführung der beiden Komponenten schaffen wir eine ganzheitliche Plattform, die die Grundlage für einzigartige Produkterlebnisse schafft.“

Referenzen: Deichmann SE, Mercedes-Benz Customer Solutions GmbH, Schomburg GmbH & Co. KG, alfer aluminium GmbH, ASSA ABLOY AG

MomaPIX DAM

Das Digital Asset Management System MomaPIX DAM gehört zum seit 2006 bestehenden Unternehmen MomaSoft. Hauptsitz des Unternehmens befindet sich in Italien, wo derzeit sechs Mitarbeiter:innen beschäftigt sind. Im vorigen Jahr konnte das Unternehmen einen Umsatz von 750000 Euro bei einem Kundenstamm von 100 Personen erzielen.

USP (laut eigener Aussage): „Flexibility and customizations.“

Referenzen: Edison, Generali, WeBuild, Grosby Group, Agences Online

Online Media Net (OMN)

Online Media Net (OMN) ist die Lösung des Unternehmens apollon GmbH+CO. GK aus Pforzheim. Derzeit beschäftigt das Unternehmen dort rund 85 Mitarbeiter:innen und zählt über 100 Kund:innen. Das 2015 gegründete Unternehmen konnte im letzten Jahr einen Umsatz von 8,5 Millionen Euro generieren.

USP (laut eigener Aussage): „Automatisierung in Kombination mit bester Workflow-Engine | Diverse KI-Services integriert | Standardauslieferung „OMN-Accelerator“ sofort einsetzbar | Flexibel erweiterbar, auch funktional (bspw. Fotografie-Workflow) | Inline Bildbearbeitung eCommerce | Assets direkt aus Ihrer Applikation (Adobe, Office365, etc.) bearbeiten | Bestes Preis-/Leistungs-Verhältnis“

Referenzen: RUCK, Popken, Porsche, IKEA, Efalock, Bär, Bacardi, pewag

Papirfly DAM

Das Unternehmen Papirfly mit Firmensitzen in Oslo und Karlsruhe stellt die gleichnamige Lösung Papirfly DAM bereit. Die Firma beschäftigt laut eigenen Angaben 230 Mitarbeiter:innen und zählt rund 500 Kund:innen. Seit 2000 existiert die Firma und richtet sich seitdem mit ihrer Lösung an große, mittelständische und kleine Unternehmen.

USP (laut eigener Aussage): „Unser DAM wird im Paket mit unserem Brand Hub angeboten. Dies ermöglicht zusätzlich zu den DAM-Funktionen die ansprechende und mit Content angereicherte Präsentation von DAM-Assets, z.B. um Kampagnenmaterial bereitzustellen oder Best Practices redaktionell hervorzuheben. Daneben umfasst unsere Plattform weitere Module, z.B. in den Bereichen Web-2-Print, Creative Automation, Workflow und Reporting.“

Referenzen: Mercedes-Benz, SAP, Miele, Grenke, Vodafone

PhotoShelter for Brands

Die Firma PhotoShelter aus New York vertreibt die gleichnamige DAM Lösung PhotoShelter for Brands. Das Unternehmen existiert seit 2005 und zählt laut eigenen Angaben 198 Mitarbeiter:innen. Ihr Kundenstamm beläuft sich auf über 1300 Personen. Diese sind vorwiegend aus mittelständischen und großen Unternehmen.

USP (laut eigener Aussage): „The real-time workflow functionality in PhotoShelter for Brands allows brands, organisations and creative teams to share content with their audiences in real time. From the moment an image is captured on camera to sharing it on social media it takes 60 seconds.“

Referenzen: FujiFilm, Merlin Entertainments, International Olympic Committee, ATP Tour

Phrasea

Phrasea ist die DAM Lösung der Firma Alchemy aus Paris. Das 2005 gegründete Unternehmen beschäftigt dort 10 Mitarbeiter:innen und hat einen Kundenstamm von über 100 Personen. Der Schwerpunkt der Lösung liegt sowohl bei großen als auch bei mittelständischen und kleinen Unternehmen.

USP (laut eigener Aussage): „Architectured to answer transversal needs in wide organizations“

Referenzen: Société Générale, VINCI group, Case Western Reserve University, TF1 group, City hall of Paris

Pics.io

Seit 2012 besteht die Firma TopTechPhoto Inc., die die Lösung Pics.io für Unternehmen zur Verfügung stellt. Mit ihrem Sitz in den USA beschäftigt die Firma derzeit 20 Mitarbeiter:innen. Außerdem ist Pics.io bei über 10000 Kund:innen im Einsatz.

USP (laut eigener Aussage): „1. Three available storage options, two of which are customer-owned. 2. No implementation phase. 3. Competitive pricing. 4. The use of AI“

Referenzen: uri.edu, gentlemansgazette.com, spiritrock.org, pen.org

picturemaxx DAM

Aus München heraus stellt die Firma picturemaxx AG ihre gleichnamige DAM Lösung seit 2010 zur Verfügung. Dort kümmern sich 30 Mitarbeitende um die 1300 Kund:innen.

USP (laut eigener Aussage): „Webbasierter, ortsunabhängiger Zugriff; schnelle, automatisierbare Abläufe und Workflowmanagement, rollenbasiertes Rechtemanagement; Skalierbarkeit; API; ausgefeilte Funktionen zur Assetbeschaffung und -verteilung; umfangreiche Export- und Importmechanismen und Schnittstellen; eigener Profimarktplatz für Nutzer und Anbieter von visuellen Medien, breite Kundenbasis.“

Referenzen: Axel Springer, Action Press, Beautiful Sports, Cornelsen Verlag, Mondadori Portfolio, United Archives

pixafe

Das Unternehmen pixafe GbR stellt die DAM Lösung pixafe her. Das Unternehmen hat seinen Firmensitz seit 2000 in München und zählt dort insgesamt fünf Mitarbeiter:innen. Außerdem beläuft sich der Kundenstamm auf 200 Personen.

USP (laut eigener Aussage): „Günstige, flexible und performante Lösung zur sicheren Archivierung mit Konzept, DSGVO Management und integrierter Auditfunktionalität.“

Referenzen: Dechema, Schlüter Baumaschinen, IHK, Bayrisches Staatsministerium, Südhausbau, Handwerkskammer

pixelboxx DAM

Die Lösung pixelboxx DAM stammt aus dem Hause der 1999 gegründeten pixelboxx GmbH mit Firmensitz in Dortmund. Das Unternehmen beschäftigt dort insgesamt 10 Mitarbeiter:innen und zählt 250 Kund:innen. Ihren Fokus legt das Unternehmen auf große und mittelständische Unternehmen.

USP (laut eigener Aussage): „unlimited user und Lizenzen“

Referenzen: KFW, Seidensticker, JCK

pixx.io

Mit der Lösung pixx.io stellt die gleichnamige pixx.io GmbH eine DAM Lösung zur Verfügung, die eine breite Zielgruppe bedient. Insgesamt nutzen über 1000 Kund:innen aus großen, mittelständischen sowie kleinen Firmen die Lösung des Unternehmens. Mit ihrem Hauptsitz in Mühldorf am Inn beschäftigt die 2015 gegründete Firma dort über 40 Mitarbeiter:innen.

USP (laut eigener Aussage): „pixx.io vereinfacht deine Workflows und die Art, wie du Bilder, Videos und andere digitale Media Dateien im Team organisierst.“

Referenzen: Liqui Moly, Sport2000, BMW Mini Driving Experience, Noveltea, Manner

Quay

Protecmedia GmbH ist ein deutsches Unternehmen mit Sitz in München. Deren Lösung, das System Quay, wird seit 2004 vertrieben. Derzeit beschäftigt das Unternehmen 140 Mitarbeiter:innen und zählt über 300 Kund:innen. Im vorigen Jahr konnte die Protecmedia GmbH einen Umsatz von 10 Millionen Euro erzielen.

USP (laut eigener Aussage): „Quay wendet die Möglichkeiten von künstlicher Intelligenz (KI) an, um die Archivierung und Klassifizierung von Dokumenten und Dateien zu bereichern: automatische Katalogisierung, automatische Verschlagwortung, Gesichts- und Logoerkennung in Bildern und Videos, Speech-to-Text.“

Referenzen: VRM, Der Standard, Verlag Parzeller, Avvenire, Polska Presse, Unidad Editorial

ResourceSpace

Die Lösung ResourceSpace gehört zum Unternehmen Montala Ltd. mit Hauptsitz in England. In der dort ansässigen Firma arbeiten zurzeit 18 Mitarbeiter:innen. Außerdem beläuft sich der Kundenstamm laut eigenen Angaben auf 450 Personen.

USP (laut eigener Aussage): „We provide easy to use open source Digital Asset Management software from an ethical employee-owned Certified B Corporation®. “

Referenzen: Oxfam, TOMY, Unicef, The Walters Museum, University of Oxford

Scaleflex DAM

Das Scaleflex DAM gehört zur gleichnamigen Firma. Das Unternehmen ist seit 2021 am Markt, hat seinen Firmensitz in Lyon, Frankreich, und beschäftigt 75 Mitarbeiter:innen.

UPS (laut eigener Aussage): Skalierbarkeit (Asset-Volumen und Anwendungen); Headless-Software (IT) & Benutzerfreundliches UI (Marketing); Kundenspezifische KI-Modelle

Referenzen: Ludwig Beck, Hyundai, Toom, HSE, Reisenaktuell.com

ScorePlay

Das Digital Asset Management System ScorePlay gehört zur gleichnamigen Firma ScorePlay, die aus New York stammt. Das 2021 gegründete Unternehmen beschäftigt dort 14 Mitarbeiter:innen. So konnte das Unternehmen bei einem Kundenstamm von über 100 Personen im vorigen Jahr einen Umsatz von 1 Millionen Euro erwirtschaften.

USP (laut eigener Aussage): „We are a solution designed specifically for the sports industry, with the sports industry. Every feature is designed, built and tested with and for sports organisations.“

Referenzen: West Ham United, AS Monaco, Real Betis, The Amundi Evian Championship, Corinthians

Sharedien

Seit 2011 ist die DAM Lösung Sharedien der gleichnamigen Firma Sharedien AG auf dem Markt. Das Schweizer Unternehmen zählt über hundert Mitarbeiter:innen und über 50 Kund:innen.

USP (laut eigener Aussage): „Mit Sharedien verwalten Sie flexibel, intuitiv und KI-unterstützt alle digitalen Assets- dank modernster Architektur & innovativer Cloud-nativer Technologie auch sehr große Datenmengen. Out-of-the-box Integration aller gängigen Systeme. Zudem bieten wir herausragende DAM Funktionalitäten wie z.B. eine Business Rule Engine, Versionierung, Administration, Dashboards und Portale für externen Zugriff.“

Referenzen: Bosch, Liebherr, Markant, Otto, tesa, Beiersdorf

Sitecore Content Hub DAM

Die Firma Sitecore stellt die Lösung Sitecore Content Hub seit 2001 zur Verfügung. Mit Sitzen in San Francisco und Mannheim ist das Unternehmen in Nordamerika und Europa vertreten. Von diesen Standorten aus arbeiten aktuell über 2000 Mitarbeiter:innen. Die Lösung von Sitecore richtet sich an große und mittelständische Unternehmen und konnte so bereits über 5000 Kund:innen überzeugen.

USP (laut eigener Aussage): „Flexibles Datenmodellierungsmodell, sehr gute Anpassbarkeit (Look and Feel + Prozesse und Worksflows), PCM (Produktcontentmanagement, Assets zu Produktgruppen- und familien organisierbar)”

Referenzen: SCHOTT, Hilti, GROHE, L’Oréal, Thule

SixOMC

SixOMC ist die DAM Lösung der Six Offene Systeme GmbH aus Stuttgart. Die Firma existiert dort seit 1991 und beschäftigt rund 50 Mitarbeiter:innen. Mehr als 500 User setzen Six-Produkte seit Jahren erfolgreich ein. Mit seiner Lösung richtet sich das Unternehmen an große und mittelständische Unternehmen.

USP (laut eigener Aussage): „SixOMC optimiert Marketing- und Publikationsprozesse in mittleren und großen Unternehmen. Kunden wie die August Storck KG oder die Bitburger Braugruppe GmbH nutzen SixOMC zur zentralen Verwaltung Ihrer Mediendaten und deren Integration in bestehende Workflows. Unsere Consultants setzen Ihre Anforderungen passgenau um – inkl. persönlichem Support und fester Ansprechperson.“

Referenzen: Jacques´ Wein-Depot, Bitburger Braugruppe GmbH, AUGUST STORCK KG, Johannes Gerstaecker Verlag GmbH, DGUV, BG Bau, PONS Langenscheidt GmbH, Stadt Karlsruhe, Hansestadt Rostock

teamnext | Media Hub

Die DAM Lösung teamnext | Media Hub stammt von der gleichnamigen teamnext GmbH & Co. KG aus Kassel. Seit 2018 können große, mittelständische und kleinere Unternehmen diese Lösung nutzen. Das Unternehmen zählt 150 Kund:innen.

USP (laut eigener Aussage): „Das Digital Asset Management Tool für alle, die eine einfache und intelligente Arbeitsweise lieben. Mittels eigenentwickelter Künstlicher Intelligenz geben wir mit dem teamnext | Media Hub auch umfangreichen Medienbeständen eine zukunftssichere Struktur, steigern die Zugänglichkeit und erhöhen die Effizienz bei der Arbeit mit digitalen Assets.“

Referenzen: DOSB – Deutsche Olympische Sportbund, VDA – Verband der Automobilindustrie, Handball Bundesliga GmbH, Freie Universität Berlin, FC St. Pauli

TESSA DAM

Die Lösung TESSA DAM gehört zur EIKONA Media GmbH mit Firmensitz in Volkach. Das Unternehmen besteht seit 2015 und beschäftigt rund 30 Mitarbeiter:innen. Über 75 Kund:innen nutzen die DAM Lösung des Unternehmens bereits.

USP (laut eigener Aussage): „DAM-System für E-Commerce“

Referenzen: LAMY, Edeka, ZEG, Wein Wolf, Wüsthof

VAULO

Die Lösung VAULO gehört zur gleichnamigen VAULO GmbH mit Firmensitz in München.

USP (laut eigener Aussage): „VAULO – entwickelt mit Kunden, für Kunden. Regelmäßige Updates, modernste Features und eine intuitive Benutzeroberfläche – bei höchster Datensicherheit auf deutschen Servern.“

Referenzen: Bayerische Staatsregierung, Wiernerberger, Olympiapark München, Wilhelma

vjoon seven

vjoon seven ist die DAM Lösung von vjoon aus Bönningstedt.

USP (laut eigener Aussage): „Offenes Plattformkonzept (API First); tiefe Integration mit Adobe Creative Cloud (die Integration mit InDesign ist ideal für kleine Teams, auch ohne Redaktionssystem, und bietet u.a. Verwendungsnachweise, Relationen zwischen Assets, Asset-Referenzierung in InDesign per URL, usw. ). Integrationen mit Microsoft Office, verschiedenen KI-Lösungen; Betrieb wahlweise On-Premises oder in der Cloud.“

Xpublisher Digital Asset Management

Xpublisher Digital Asset Management ist eine Lösung der gleichnamigen Xpublisher GmbH. Ihren Firmensitz hat das 2009 gegründete Unternehmen in München. Mit ihrer Lösung richten sie sich von dort aus an große sowie kleine und mittelständische Firmen.

USP (laut eigener Aussage): „User profitieren u.a. von Zertifikaten in Bezug auf Zuverlässigkeit, Daten- & Rechenzentrumssicherheit (BSI C5, EU Cloud CoC Level 3, ISAE 3000 SOC2 u.v.m.) & einer barrierefreien Benutzeroberfläche (WACA Zertifikat). Weitere Benefits: Revisionssicheres Versionsmanagement, Datenzentren in DACH, BPMN 2.0 Workflow Engine inkl. grafischem Editor, granulares Rechtemanagement, mobiler Zugriff via App.“

Referenzen: Heise Medien, Holtzbrinck Buchverlage (u.a. Fischer, Droemer Knaur, rowohlt, Kiepenheuer & Witsch), Diogenes, Michael Page, American Society of Health-System Pharmacists (ashp)

Deutsch und Englisch Standard-Sprachen

Unternehmen, die in mehreren sprachlichen Regionen am Markt agieren, brauchen DAM Systeme, die für Mitarbeiter:innen verschiedene Sprachen für die Bediener-Oberfläche bereitstellen. So können Mitarbeiter:innen digitale Assets effizient unabhängig vom Standort erstellen und verwalten. In unserem Vergleich zeigt sich: Fast alle Digital Asset Management Software Anbieter stellen ihre Bediener-Oberfläche in deutscher und englischer Sprache zur Verfügung. Ein paar DAM Lösungen bieten darüber hinaus eine Vielzahl weiterer Sprachen für globale Teams an.

DAM Lösungen zum Großteil für viele Branchen gleichermaßen geeignet

Wer in speziellen Branchen tätig ist, benötigt oftmals Tools und Systeme, die Funktionen speziell für die Bedürfnisse einer Branche anbieten. Gerade digitale Assets können beispielsweise in der Baubranche ganz anders ausfallen – Stichwort CAD-Dateien –, als in anderen Wirtschaftsbereichen. Bei der Branchenspezialisierung der Anbieter können wir feststellen, dass der Großteil der Anbieter Digital Asset Management Software bereitstellen, die in nahezu allen Branchen gleichermaßen oft zum Einsatz kommt. Nur einzelne Anbieter haben hingegen eine klare Spezialisierung auf einige wenige der abgefragten Wirtschaftsbereiche.

Solide Basis-Funktionen bei allen Digital Asset Management Software Anbietern

Können digitale Assets problemlos importiert und exportiert werden? Sind Assets klassifizierbar und können Schlagworte für die digitalen Assets vergeben werden? Lassen sich vorhandene Metadaten auslesen? Gibt es ein Nutzer-Berechtigungssystem für verschiedene Teams? Und: Welche Dateien und Assets können über die DAM Software verwaltet werden? Diese und mehr grundlegende Fragen haben wir bei den Basis-Funktionen berücksichtig. Fast alle Anbieter stellen in Sachen Basis-Funktionen nahezu alle Features bereit. Die Abdeckung von Dateien-Typen ist ebenfalls sehr gut aufgestellt. Die erweiterten Funktionen variieren hingegen stärker.

Digitale Assets zu verwalten bedeutet je nach Anforderungen auch, Dateien und Inhalte wie Videos und Bilder optimieren und konvertieren zu können. Zum Beispiel dann, wenn Inhalte für verschiedene Medien bereitgestellt werden. Erweiterte Funktionen wie ein Bilder- oder Video-Bearbeitungstool können daher für Unternehmen äußerst relevant sein. Gleiches gilt außerdem für ein Workflow-Management. Aber auch die Programmiersprache kann eine Rolle spielen, wollen Anwender etwa das DAM System mit anderen Systemen verknüpfen oder selbst Anpassungen vornehmen können. Deswegen haben wir all diese Möglichkeiten und weitere bei den erweiterten Funktionen für die Verwaltung digitaler Assets berücksichtigt. Unser Vergleich zeigt dabei: Die erweiterten Funktionen variieren stark nach Anbieter. Während ein Großteil der Anbieter mehr als die Hälfte der abgefragten Funktionen in ihre Lösung integriert haben, bieten andere Anbieter teils deutlich weniger.

Umfangreiche Schnittstellenabdeckung bei den meisten DAM Anbietern gegeben

Ähnlich essenziell wie die Basis-Funktionen sind Schnittstellen zu gängigen anderen Systemen bei Anwender:innen. Nur so können DAM Systeme ihrer Aufgabe, digitale Inhalte vollumfänglich zu verwalten, auch nachkommen. In unserem DAM Vergleich haben wir gängige Shopsysteme, ERP-Systeme, CMS Software und einige sonstige relevante Tools wie Bilddatenbanken berücksichtigt. Der Großteil der DAM Anbieter stellt für nahezu alle abgefragten Tools und Systeme Schnittstellen bereit, sodass Teams im Marketing und Vertrieb Inhalte aus gängigen Systemen problemlos über die DAM Software verwalten können. Lediglich ein paar Anbieter machen Angaben zu nur wenigen Schnittstellen.

Rechtliche Kriterien bei den Anbietern

Bei rechtlichen Geschichten wie Server-Standort und Datenverarbeitung besteht traditionell mehr Skepsis. Meist wird ein Server-Standort in Deutschland gewünscht. Zudem ist die Einhaltung der DSGVO zwingend notwendig. Hinzu kommen Fragen zur Auftragsdatenvereinbarung, Dokumentation und Absicherung gegen Cyber-Kriminalität. Anwender:innen wollen selbstverständlich bei (oft auch kritischen) Dateien sicher gehen, dass ihr Datenschatz sicher und gesetzeskonform verwaltet wird. Die verglichenen Anbieter haben ihren Server-Standort etwa mehrheitlich in Deutschland. Außerdem liegt ein Standard-Vertrag zur Auftragsdatenvereinbarung ebenfalls bei den Meisten vor. Mitunter weisen sogar einige Anbieter Zertifizierungen auf.

Zusätzliche Services werden umfangreich von fast allen Anbietern geboten

Auch beim Thema Zusatz-Services sind Unternehmen tendenziell sensibler. Denn gerade was Support und Einarbeitung in neue Systeme angeht ist das verständlich. Immerhin soll das Tool bzw. System auch richtig von Mitarbeiter:innen genutzt werden können. Außerdem sollte im Problemfall schnell jemand erreichbar sein, damit die Geschäftsabläufe nicht empfindlich gestört werden. Die DAM Anbieter unseres Vergleichs stellen Unternehmen daher mehrheitlich umfangreiche Zusatzleistungen zur Verfügung. Vom Präsenz- oder Online-Training für Anwender:innen bis zum 24-Stunden-Support und mehr. Besonders hervorzuheben: Die Reaktionszeit liegt bei fast allen Anbietern unter vier Stunden.

Preisansatz: Von wenigen hundert Euro bis in den fünfstelligen Bereich

Zu guter Letzt stellt sich immer die Frage der Kosten. Hier variieren die Anbieter sehr stark. Die Preisspanne zieht sich von wenigen hundert Euro bis in den fünfstelligen Bereich pro Monat. Die Kosten hängen dabei unter anderem von der Nutzer:innen-Anzahl, Anzahl der Assets, der Module und Zusatzfunktionen sowie vielen weiteren Komponenten ab. Erfreulich: Einige Anbieter stellen kostenfreie Testversionen zur Verfügung. Im Durchschnitt dauert die Integration der DAM Systeme zwischen drei und zwölf Wochen, bis Marketing und Vertrieb die Verwaltung der digitalen Inhalte darüber übernehmen können.

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