Was steckt hinter Instagrams „Your Algorithm“?

„Your Algorithm“ ist eine Funktion, mit der Nutzer:innen besser nachvollziehen und beeinflussen können, welche Themen Instagram ihnen empfiehlt. Die Plattform zeigt Interessen an, die sie einer Person aufgrund ihres bisherigen Verhaltens zuordnet. Diese Interessen können angepasst werden. Nutzer:innen können Themen hinzufügen, entfernen oder genauer steuern, welche Inhalte künftig häufiger erscheinen sollen.

Neu ist vor allem die Ausweitung auf den Main Feed. Bisher standen Reels und Explore stärker im Fokus dieser Art von Steuerung. Mit der Integration in den zentralen Feed wird die Funktion relevanter, weil der Main Feed für viele Nutzer:innen weiterhin ein wichtiger Einstiegspunkt auf Instagram bleibt. Dort treffen Inhalte von gefolgten Accounts, Empfehlungen und Plattformlogik aufeinander.

Instagram reagiert damit auf eine Entwicklung, die viele Nutzer:innen seit Jahren beschäftigt: Algorithmische Feeds fühlen sich oft schwer durchschaubar an. Menschen sehen Inhalte, die sie interessieren könnten, wissen aber selten genau, warum bestimmte Themen immer wieder auftauchen. „Your Algorithm“ soll diese Blackbox zumindest teilweise öffnen. Für Social-Media-Teams entsteht dadurch eine neue Dynamik, denn Interessen werden für Nutzer:innen sichtbarer und veränderbarer.

Instagram Updates: Warum thematische Klarheit wichtiger wird

Wenn Nutzer:innen ihre Interessen aktiver steuern, müssen Marken noch klarer vermitteln, wofür sie stehen. Allgemeine Posts, austauschbare Statements oder sehr breite Themenmischungen haben es schwerer, wenn Menschen ihre Feeds nach konkreten Interessen justieren. Instagram könnte künftig stärker erkennen, ob ein Account regelmäßig zu bestimmten Themenfeldern beiträgt und ob diese Inhalte zu den Präferenzen einzelner Nutzer:innen passen.

Content-Säulen gewinnen an Gewicht. Ein B2B-Unternehmen, das etwa regelmäßig zu E-Commerce, Marketing Automation, CRM oder KI im Kundenservice postet, sollte diese Themen konsequent aufbauen. Einzelne zufällige Beiträge reichen kaum aus, um als verlässliche Quelle für ein Interessensgebiet wahrgenommen zu werden. Ein klarer roter Faden hilft dem Algorithmus, den Nutzer:innen und dem eigenen Team.

Besonders wichtig wird auch die Verpackung der Inhalte. Instagram erkennt Themen nicht nur über Captions. Auch visuelle Signale, wiederkehrende Formate, Keywords im Text, gesprochene Inhalte in Reels und Interaktionen geben Hinweise darauf, welche Zielgruppen ein Beitrag erreichen könnte. Social-Media-Teams sollten daher nicht nur fragen, ob ein Beitrag gut aussieht. Entscheidend ist, ob er schnell verständlich macht, welches Thema er bedient und warum er für eine bestimmte Zielgruppe relevant ist.

Neue Möglichkeiten für das Instagram Profil Layout

Das zweite Update betrifft das Profilraster. Instagram ermöglicht es Nutzer:innen, die Reihenfolge eigener Beiträge im Grid freier zu bearbeiten. Bislang war das Raster weitgehend chronologisch aufgebaut. Neue Beiträge erschienen oben, ältere wanderten nach unten. Einzelne Inhalte konnten zwar angepinnt werden, doch das Profil als Ganzes blieb in seiner Struktur begrenzt steuerbar. Mit der neuen Sortierfunktion erhalten Accounts deutlich mehr Kontrolle über den ersten Eindruck ihres Profils. Beiträge lassen sich so platzieren, dass wichtige Inhalte sofort sichtbar sind. Für Unternehmen ist das besonders interessant, wenn Instagram als Schaufenster für Kampagnen, Produkte, Events oder Referenzen genutzt wird.

Ein Unternehmensprofil kann dadurch stärker wie eine kuratierte Landingpage funktionieren. Ob Case Study, Webinar-Ankündigung, Produktneuheit, Recruiting-Kampagne oder Messeauftritt: Inhalte müssen nicht mehr automatisch an Sichtbarkeit verlieren, nur weil sie älter sind. Das gibt Social-Media-Teams mehr Spielraum, Evergreen-Content länger präsent zu halten und Kampagnen visuell sauberer abzubilden.

Das Profilraster als strategischer Einstiegspunkt

Viele Unternehmen unterschätzen, wie wichtig das Instagram Profil Layout für die Wahrnehmung einer Marke ist. Nutzer:innen sehen selten nur einen einzelnen Beitrag. Häufig klicken sie nach einem interessanten Reel oder einer Anzeige auf das Profil, um sich einen Eindruck zu verschaffen. In wenigen Sekunden entsteht dann ein Bild: Wirkt der Account aktiv? Ist er professionell gepflegt? Werden relevante Themen sichtbar? Gibt es einen klaren Fokus?

Ein sortierbares Grid kann genau hier helfen. Unternehmen können die obersten Reihen des Profils so gestalten, dass sie Orientierung geben. Zum Beispiel könnte die erste Reihe zentrale Themen zeigen, die zweite Reihe aktuelle Kampagnen aufgreifen und die dritte Reihe konkrete Belege liefern, etwa über Events oder Einblicke ins Team.

Gerade B2B-Marken profitieren von dieser Möglichkeit. Ihre Leistungen sind oft erklärungsbedürftig. Ein gut kuratiertes Profil kann schneller zeigen, welche Probleme ein Unternehmen löst, welche Branchen es adressiert und welche Expertise dahintersteht. Der erste Eindruck wird damit weniger vom Veröffentlichungszeitpunkt einzelner Posts abhängig.

Worauf Social-Media-Teams nach den Instagram Updates achten sollten

Die neuen Instagram Updates bieten einen guten Anlass, die eigene Instagram-Strategie zu prüfen. Zunächst lohnt sich ein Blick auf die Themenarchitektur. Welche drei bis fünf Themen sollen dauerhaft mit der Marke verbunden werden? Welche Formate transportieren diese Themen am besten? Und welche Inhalte sollen im Profil ganz oben sichtbar sein, weil sie für neue Besucher:innen besonders aussagekräftig sind?

Danach sollte das Profilraster bewusst geplant werden. Die oberen neun bis zwölf Beiträge verdienen besondere Aufmerksamkeit, weil sie den ersten Eindruck prägen. Dort sollten nicht zufällig die letzten Posts stehen, wenn andere Inhalte strategisch wichtiger sind. Für viele Unternehmen kann es sinnvoll sein, ein kleines Grid-Konzept zu entwickeln und regelmäßig zu aktualisieren.

Auch die Performance-Auswertung sollte angepasst werden. Ein älterer Beitrag kann durch eine bessere Position im Profil neue Aufmerksamkeit erhalten. Social-Media-Teams sollten daher nicht nur Reichweite im Feed betrachten. Profilaufrufe, Interaktionen mit älteren Beiträgen, Klicks auf Links und Follow-Entscheidungen liefern zusätzliche Hinweise darauf, ob die neue Ordnung wirkt.

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Was sind KI Agenten eigentlich?

Ein AI Agent ist ein KI-System, das eine Aufgabe nicht nur beantwortet, sondern aktiv auf ein Ziel hinarbeitet. Dazu verarbeitet der Agent Informationen aus seiner Umgebung, bewertet mögliche nächste Schritte und führt passende Aktionen aus. Diese Umgebung kann eine Website, ein CRM, ein Shopsystem, eine Marketing-Automation-Plattform, ein Data Warehouse oder ein internes Wissenssystem sein.

Der Unterschied zu einem klassischen Chatbot liegt in der Handlungsfähigkeit. Ein Chatbot gibt meist eine Antwort auf eine konkrete Frage. Ein AI Agent kann dagegen mehrere Schritte miteinander verbinden. Er könnte zum Beispiel erkennen, dass eine E-Mail-Kampagne vorbereitet werden soll, Zielgruppen aus einem CRM abrufen, Produktdaten aus dem Shopsystem prüfen, passende Textvarianten erstellen und einen Freigabeprozess starten. Je nach Systemarchitektur kann er dabei nur innerhalb einer Plattform arbeiten oder über Schnittstellen auf verschiedene Tools zugreifen.

AI Agents: Grundlagen, Einsatzbereiche, Herausforderungen

KI Agenten werden bereits in zahlreichen Unternehmensbereichen und Branchen eingesetzt, um Prozesse effizienter zu gestalten und die Digitalisierung voranzutreiben. Erfahre in unserem Artikel mehr über die verschiedenen Einsatzbereiche sowie die Grundlagen und Funktionsweisen der AI Agents.

Welche Typen von AI Agents gibt es?

AI Agents lassen sich nach ihrer Arbeitsweise in verschiedene Typen einteilen. Die bekannteste Unterscheidung reicht von einfachen reaktiven Agents bis zu lernenden Systemen, die ihr Verhalten auf Basis neuer Daten verbessern.

Simple Reflex Agents sind die einfachste Form von KI Agenten. Sie reagieren nach festen Regeln auf bestimmte Eingaben. Wenn ein definierter Zustand eintritt, lösen sie eine vorher festgelegte Aktion aus. Im Marketing könnte ein solcher Agent etwa automatisch eine Benachrichtigung senden, wenn eine Kampagne eine bestimmte Fehlerrate überschreitet. Der Vorteil liegt in der Klarheit. Der Nachteil liegt in der geringen Anpassungsfähigkeit, da der Agent keinen größeren Kontext berücksichtigt.

Model-Based Reflex Agents gehen etwas weiter. Sie nutzen ein internes Modell ihrer Umgebung und können dadurch frühere Zustände oder indirekte Informationen einbeziehen. Ein solcher Agent könnte etwa erkennen, dass eine sinkende Öffnungsrate nicht isoliert betrachtet werden sollte, weil gleichzeitig eine neue Versandzeit getestet wurde. Dadurch wird die Reaktion weniger starr.

Goal-Based Agents arbeiten zielorientiert. Sie prüfen, welche Handlung sie einem definierten Ziel näherbringt. Im B2B-Marketing könnte das Ziel lauten, mehr qualifizierte Leads für ein bestimmtes Webinar zu gewinnen. Der Agent würde dann mögliche Maßnahmen bewerten, etwa eine neue Zielgruppe, eine andere Betreffzeile oder zusätzliche LinkedIn-Ads. Dieser Typ eignet sich für Aufgaben, bei denen mehrere Wege zum Ergebnis führen können.

Utility-Based Agents bewerten nicht nur, ob ein Ziel erreicht wird, sondern wie gut verschiedene Optionen im Verhältnis zu Aufwand, Risiko oder Qualität abschneiden. Im E-Commerce könnte ein solcher Agent abwägen, ob eine Rabattkampagne kurzfristig mehr Umsatz bringt, aber die Marge zu stark belastet. Im Marketing ist dieser Typ interessant, wenn mehrere Ziele miteinander konkurrieren, etwa Reichweite, Conversion, Kosten und Markenwirkung.

Learning Agents verbessern ihr Verhalten durch Feedback und neue Daten. Sie können Muster erkennen, ihre Entscheidungen anpassen und auf veränderte Rahmenbedingungen reagieren. Das macht sie leistungsfähig, aber auch anspruchsvoll. Unternehmen brauchen dafür gute Datenqualität, klare Kontrollmechanismen und definierte Grenzen, damit ein lernender Agent nicht in die falsche Richtung optimiert.

AI Agents im Marketing: Von Assistenz zu Prozesssteuerung

Im Marketing werden AI Agents vor allem dann spannend, wenn sie wiederkehrende Aufgaben mit Daten, Content und Entscheidungen verbinden. Ein Agent kann zum Beispiel Kampagnendaten auswerten, Zielgruppensegmente vorschlagen, E-Mail-Varianten erstellen oder Performance-Abweichungen erklären. Dabei geht es nicht darum, Marketingteams zu ersetzen. Vielmehr können AI Agents Routineaufgaben übernehmen, Informationen schneller zusammenführen und Vorschläge liefern, die von Menschen geprüft und weiterentwickelt werden.

Ein typisches Beispiel ist die Kampagnenplanung. Heute müssen Marketer oft mehrere Systeme öffnen, Daten exportieren, Zielgruppen vergleichen, Content anpassen und Freigaben koordinieren. Ein AI Agent kann Teile dieses Prozesses vorbereiten. Er erkennt relevante Zielgruppen, schlägt Inhalte vor, prüft Tonalität und Markenvorgaben und leitet den nächsten Schritt ein. Die eigentliche strategische Entscheidung bleibt beim Team, doch der manuelle Aufwand sinkt deutlich. Auch im E-Commerce können AI Agents wichtige Aufgaben übernehmen. Sie können Produktdaten analysieren, Bestandsinformationen berücksichtigen, Kaufhistorien auswerten und daraus personalisierte Empfehlungen oder Kampagnenlogiken vorbereiten. Je stärker ein Unternehmen seine Systeme verknüpft hat, desto wertvoller werden Agents, die nicht nur innerhalb eines einzelnen Tools agieren.

Was sind Walled AI Agents?

Walled AI Agents arbeiten innerhalb einer geschlossenen Plattform. Sie sind an die Daten, Funktionen und Workflows gebunden, die diese Plattform bereitstellt. Viele aktuelle KI-Funktionen in Marketing-Tools folgen diesem Ansatz. Ein Agent innerhalb einer E-Mail-Marketing-Plattform kann beispielsweise Betreffzeilen optimieren, Zielgruppen innerhalb des Tools analysieren oder Kampagnenvorschläge auf Basis dort verfügbarer Daten machen. Der große Vorteil liegt in der einfachen Nutzung. Teams müssen meist keine komplexe technische Infrastruktur aufbauen. Der Agent ist in die Oberfläche integriert, nutzt vorhandene Funktionen und passt zu bestehenden Workflows innerhalb des Tools. Für klar begrenzte Aufgaben kann das sehr hilfreich sein.

Die Grenzen zeigen sich, sobald der Agent Informationen außerhalb der Plattform benötigt. Wenn relevante Daten im CRM, im Shopsystem, im Data Warehouse oder in einem Loyalty-System liegen, entsteht schnell ein Bruch. Der Agent sieht nur einen Ausschnitt der Wirklichkeit. Dadurch können Empfehlungen unvollständig bleiben. Außerdem entsteht eine stärkere Abhängigkeit vom jeweiligen Anbieter, weil Logik, Datenzugriff und Ausführung an eine bestimmte Plattform gekoppelt sind. Für kleinere Teams oder einfache Anwendungsfälle können Walled AI Agents dennoch sinnvoll sein. Sie eignen sich gut, wenn ein Prozess klar innerhalb eines Tools stattfindet und keine tiefe Integration in andere Systeme nötig ist. Für komplexe Marketing-Stacks stoßen sie jedoch schneller an Grenzen.

Was sind Headless AI Agents?

Headless AI Agents folgen einem anderen Prinzip. Sie sind nicht an eine einzelne Benutzeroberfläche gebunden, sondern greifen über Schnittstellen auf Funktionen, Daten und Services zu. Der Begriff „headless“ ist aus der Softwarewelt bekannt. Er beschreibt Systeme, bei denen Backend-Funktionen von der sichtbaren Oberfläche getrennt sind. Im Kontext von AI Agents bedeutet das: Ein Agent kann Funktionen nutzen, ohne an ein bestimmtes Frontend oder eine einzelne Plattform gebunden zu sein.

Für Unternehmen mit komplexen Systemlandschaften ist dieser Ansatz besonders interessant. Headless AI Agents können theoretisch über CRM, CDP, Shopsystem, Data Warehouse, Loyalty-System und Marketing Automation hinweg arbeiten. Sie können Daten aus verschiedenen Quellen zusammenführen und Aufgaben dort ausführen, wo sie technisch sinnvoll verankert sind. Das macht Headless AI Agents flexibler, aber auch anspruchsvoller. Unternehmen müssen Schnittstellen, Rechte, Governance und Datenqualität sauber organisieren. Ohne klare Regeln kann ein Agent zwar viele Systeme erreichen, aber keine verlässlichen Entscheidungen treffen. Der technische Spielraum wächst, die Anforderungen an Architektur und Kontrolle wachsen mit.

Quelle: ChatGPT

Headless AI Agents vs. Walled AI Agents: Wann eignet sich welcher Agenten-Typ?

Welche Lösung sinnvoll ist, hängt stark vom Use Case ab. Für einfache Aufgaben in einem klar begrenzten System reichen Walled AI Agents häufig aus. Wenn ein Team etwa Betreffzeilen optimieren, Kampagnenvarianten generieren oder einfache Auswertungen innerhalb einer Plattform erstellen möchte, ist ein geschlossener Agent oft der pragmatische Einstieg. Headless AI Agents werden interessanter, sobald mehrere Systeme beteiligt sind. Das gilt etwa für personalisierte Kampagnen, die CRM-Daten, Kaufhistorien, Produktverfügbarkeit und Content-Vorgaben verbinden. Auch für internationale E-Commerce-Setups, komplexe B2B-Sales-Funnels oder kanalübergreifende Marketing Automation kann ein offener Ansatz Vorteile bringen.

Unternehmen sollten dabei nicht nur nach der leistungsfähigsten Lösung suchen. Entscheidend ist, welche Aufgabe gelöst werden soll und wie reif die eigene Systemlandschaft ist. Ein einfacher Agent kann für einen klaren Prozess besser sein als ein komplexer Agent, der auf unvollständige Daten trifft. Umgekehrt kann ein geschlossener Agent zu eng werden, wenn Marketingteams zunehmend über Tool-Grenzen hinweg arbeiten müssen.

Worauf Unternehmen bei AI Agents achten sollten

Der Einsatz von AI Agents braucht mehr als eine technische Entscheidung. Wichtig ist zuerst die Datenbasis. Ein Agent kann nur dann hilfreiche Ergebnisse liefern, wenn die zugrunde liegenden Daten aktuell, sauber strukturiert und zugänglich sind. Gerade im Marketing sind Kundendaten, Produktdaten und Kampagnendaten oft über mehrere Systeme verteilt. Ohne saubere Verbindung entstehen falsche Empfehlungen oder unnötige manuelle Korrekturen.

Ebenso wichtig sind Berechtigungen. Ein AI Agent sollte nicht auf alle Daten und Funktionen zugreifen können, nur weil es technisch möglich ist. Unternehmen brauchen klare Rollen, Freigabestufen und Protokolle. Besonders bei Kampagnen, Kundendaten und automatisierten Ausspielungen sollte nachvollziehbar bleiben, welche Entscheidung der Agent vorbereitet oder ausgeführt hat. Auch die menschliche Kontrolle bleibt zentral. AI Agents können Prozesse beschleunigen, aber sie sollten nicht jede Entscheidung allein treffen. Gerade bei Markenkommunikation, sensiblen Zielgruppen, rechtlich relevanten Inhalten oder hohen Budgets braucht es Freigaben durch verantwortliche Personen. Gute Agenten-Architekturen schaffen deshalb nicht nur Automatisierung, sondern auch Transparenz.

Fazit: AI Agents verändern Marketing-Workflows Schritt für Schritt

AI Agents markieren einen wichtigen Schritt in der Entwicklung von KI im Marketing. Sie verschieben den Fokus von einzelnen Prompts hin zu vernetzten Aufgaben. Statt nur Inhalte zu generieren, können sie Daten analysieren, nächste Schritte planen und Prozesse vorbereiten. Dadurch werden sie vor allem für Unternehmen interessant, deren Marketing über viele Systeme, Kanäle und Teams verteilt ist.

Die Unterscheidung zwischen Walled AI Agents und Headless AI Agents hilft dabei, den richtigen Ansatz zu wählen. Walled AI Agents eignen sich für einfache, klar abgegrenzte Aufgaben innerhalb einzelner Plattformen. Headless AI Agents passen besser zu komplexen Systemlandschaften, in denen Daten, Workflows und Anwendungen über Schnittstellen verbunden werden müssen. Für B2B-Marketing, E-Commerce und Marketing Automation dürfte der offene Ansatz weiter an Bedeutung gewinnen. Je stärker Unternehmen ihre bestehenden Tools miteinander verknüpfen möchten, desto wichtiger werden Agents, die nicht nur eine Plattform bedienen, sondern den gesamten Prozess verstehen. Entscheidend bleibt dabei, dass Unternehmen ihre Daten, Schnittstellen und Kontrollmechanismen im Griff haben. Erst dann können AI Agents ihr Potenzial im Arbeitsalltag wirklich entfalten.

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ChatGPT ist ein Gamechanger für Marketeers – das ist nichts Neues. Doch vielen sind die Ausmaße nicht bewusst. Und sogar den Marketing-Verantwortlichen, die genau wissen für was sie KI einsetzen können und wollen, fehlt es manchmal an Ideen für die Formulierung. Bei KI ist es besonders wichtig, wie eine Anfrage formuliert wird – sonst entsteht so manche Kuriosität. Deswegen haben wir die besten ChatGPT Prompts für das Marketing zusammengefasst. Egal ob es darum geht Content-Ideen zu generieren, Texte zu optimieren oder Marketing-Kampagnen effizienter zu gestalten: Der Schlüssel zu wirklich guten Ergebnissen liegt in den richtigen Prompts.

Was macht gute ChatGPT Prompts fürs Marketing aus?

Ein guter Prompt ist weit mehr als nur eine einfache Frage oder ein Befehl an die KI. Wie oft mussten wir mit unserer Anfrage erneut anfangen, weil Dinge, die für Menschen selbstverständlich sind, von der KI anders interpretiert werden. Die Qualität der generierten Inhalte hängt maßgeblich von der Formulierung des Prompts ab. Ein effektiver Prompt ist präzise, kontextreich und ergebnisorientiert.

1. Präzision: Je genauer, desto besser

Ein häufiger Fehler ist, ChatGPT zu vage Anweisungen zu geben. Ein Prompt wie „Schreibe einen Blogartikel über SEO“ wird nur ein sehr allgemeines Ergebnis liefern. Aber auch verständlich: Wie lang soll der Blogartikel sein? Wie wird er strukturiert? Was ist sein Ziel? Genauso wie ein menschlicher Redakteur oder eine menschliche Redakteurin nach mehr Details fragen würde, braucht auch die KI mehr Futter. Du solltest genau angeben, was Du benötigst, z. B.:

• Welche Zielgruppe soll angesprochen werden?
• In welchem Tonfall soll der Text geschrieben sein (fachlich, locker, werblich)?
• Gibt es bestimmte Keywords oder Themen, die einfließen sollen?

Ein Beispiel für einen präzisen Prompt wäre: „Schreibe einen 1.000-Wörter-Blogartikel über die neuesten SEO-Trends 2024, mit einem Fokus auf KI-gestützte Suchmaschinenoptimierung. Der Tonfall sollte informativ und praxisorientiert sein. Die Leser:innen haben ein Basislevel an Verständnis im Bereich SEO, sind weder Expert:innen noch komplette Laien.“

2. Kontext: ChatGPT mit relevanten Informationen füttern

ChatGPT kann umso bessere Antworten liefern, je mehr Hintergrundinformationen Du gibst. Statt nur eine Überschrift für einen Blogartikel zu geben, kannst Du etwa erklären, was Dein Unternehmen tut und wozu der Unternehmensblog dient.

Auch das Einbinden vorheriger Antworten von ChatGPT kann helfen. Wenn Du zum Beispiel schon eine Keyword-Recherche durchgeführt hast, kannst Du ChatGPT bitten, auf Basis dieser Daten Meta-Beschreibungen oder Titelvorschläge zu erstellen. Zudem kann es sinnvoll sein, wiederkehrende Angaben als Prompt-Baustein zu speichern. Dazu zählen etwa Unternehmensbeschreibung, Tonalität, No-Go-Begriffe, bevorzugte Schreibweise, Zielgruppenbeschreibung und zentrale Leistungsversprechen.

Ein guter Kontext-Prompt lautet zum Beispiel: „Hier ist unser Markenbriefing: [Briefing einfügen]. Nutze diese Informationen als Grundlage für alle folgenden Antworten. Schreibe für B2B-Entscheider:innen im deutschsprachigen Raum. Der Stil soll informativ, lebendig und praxisnah sein. Bitte frage nach, wenn Informationen fehlen.“

So wird ChatGPT stärker zu einem Sparringspartner für konkrete Marketing-Aufgaben.

3. Struktur und Format: Klar angeben, was Du erwartest

Neben dem Inhalt entscheidet das gewünschte Ausgabeformat über die Nutzbarkeit der Antwort. Brauchst Du eine Tabelle, eine Gliederung, einen Fließtext, ein Briefing, HTML-Code, eine Liste mit Varianten oder einen Redaktionsplan? Diese Angaben gehören direkt in den Prompt.

Für die redaktionelle Arbeit ist auch die Länge wichtig. „Kurz“ kann für ChatGPT vieles bedeuten. Besser sind konkrete Angaben wie „maximal 600 Zeichen“, „etwa 1.200 Wörter“ oder „drei Absätze mit je zwei bis drei Sätzen“.

Ein Beispiel: „Erstelle eine Social-Media-Post-Serie mit fünf kurzen LinkedIn-Beiträgen über die wichtigsten Content-Marketing-Trends 2026. Jeder Beitrag sollte maximal 500 Zeichen lang sein und mit einer Frage oder Handlungsaufforderung enden.“

Was passiert, wenn man nicht präzise promptet?

Hier ein Beispiel, wenn der Prompt vage / ungenau formuliert wird. Während man dadurch der KI den Freiraum für Interpretation lässt, kann dies natürlich auch nach hinten losgehen und das Ergebnis ist nicht zufriedenstellen:

Quelle: DALL-E

Der Prompt für dieses Bild lautete ‚Erstelle ein Bild von vielen Paketen, Boxen und Sendungen.‘ Während die Verfasserin hiermit einfach mehrere Beispiele für Verpackungsmaterial gegeben hat, verstand die KI diesen Prompt anders. So könnte man bei Paketen und Boxen auch an Geschenkpakete oder -boxen denken.

Quelle: DALL-E

Um dieses Missverständnis aufzuklären musste erneut gepromptet werden:

‚Das Bild soll keine Geschenke enthalten.‘

Nun ist dieses Beispiel sehr simpel, doch wenn die Anfragen an die KI komplexer werden, wird das erneute Verbessern und Korrigieren nervig. Deswegen gilt: Bereits in der ersten Anfrage so genau wie möglich das Vorhaben schildern, sodass keine Missverständnisse passieren können.

Wie ChatGPT in den verschiedenen Marketing-Bereichen hilft

Im Marketing gibt es viele Bereiche, die von künstlicher Unterstützung profitieren können. Hier ein Einblick:

1.Texterstellungs-Prompts: Produktbeschreibungen & Werbetexte mit KI

Texte sind im digitalen Marketing weiterhin die Grundlage vieler Maßnahmen. ChatGPT kann Headlines, Produktbeschreibungen, Landingpage-Texte, Anzeigenvarianten, Blogartikel, FAQ-Bereiche, Claims und Call-to-Actions vorbereiten.

Hier kann es hilfreich sein, ChatGPT verschiedene Versionen eines Textes generieren zu lassen und die beste auszuwählen oder zu verfeinern. Besonders im E-Commerce oder Performance-Marketing kann dies die Effizienz steigern.

• Erstelle mir einen Blogbeitrag mit mindestens 1.200 Wörtern zum Thema X. Die Leser:innen sind X und sollen direkt angesprochen und geduzt werden.
• Erstelle einen Artikel über X mit der Zielgruppe X und dem Schwerpunkt X.
• Gib mir den zuvor generierten Beitrag als HTML Code aus.
• Übersetze folgenden Text.
• Kreiere ein FAQ mit vier Fragen für meinen Blogbeitrag.
• Gib mir fünf Ideen für meinen Unternehmensblog.
• Recherchiere die wichtigsten Punkte zum Thema X und nenne mir die genutzten Quellen.
• Schreibe folgenden Text in die höfliche Sie-Form um.
• Gib mir die Definition dieses Wortes.
• Verfasse eine Stellenanzeige für den Arbeitsplatz X.
• Schreibe eine Produktbeschreibung für das Produkt X.
• Optimiere den folgenden Text.
• Gib mir vier Synonyme für das Wort X.
• Prüfe folgenden Text auf Rechtschreibung und Grammatik.
• Erstelle eine Zusammenfassung von Artikel/ Buch X und liste am Ende die fünf wichtigsten Punkte auf.
• Schlage mir eine mögliche Struktur für einen Artikel über X vor.
• Schlage einige kreative/ aufmerksamkeitssteigernde/ … Überschriften für folgenden Artikel vor:
• Schlage einige passende Themen für Blog X vor.
• Fasse Studie X in 500 Worten zusammen und liste die fünf wichtigsten Punkte am Schluss als Liste auf.

Hast Du eine bestimmte Tonalität im Sinn, wenn es um Deinen generierten Text geht, kannst Du auch das bereits in Deinem Prompt aufnehmen. Begriffe, die Du nutzen kannst, um die Tonalität des KI-Textes anzupassen, sind zum Beispiel:

• informativ und kritisch
• professionell und informativ
• spielerisch und humoristisch
• mitfühlend und respektvoll
• selbstbewusst
• überzeugend
• optimistisch
• humoristisch

2. Bilderstellungs-Prompts: Kreative Visuals mit KI generieren

Neben Texten kann KI auch für Bilderstellung genutzt werden – etwa mit Tools wie DALL-E oder Midjourney. Einige praktische Tipps und Prompts für letzteres Tool haben wir in einem weiteren Artikel aufgeführt. ChatGPT kann Dir außerdem helfen, detaillierte Prompts für Bildgeneratoren zu erstellen, damit Du gezielt Visuals für Marketingkampagnen entwickelst.

• Erstelle ein Bild mit den Details X.
• Erstelle ein Bild von X. Im Hintergrund ist X zu sehen.
• Füge dem Bild X hinzu.
• Gib mir drei mögliche Optionen für ein Titelbild für Artikel X.

Denke auch daran, deinem Prompt das gewünschte Format des generierten Bildes hinzuzufügen. Zum Beispiel: 3:4, 16:9, im Querformat, im Hochformat, quadratisch …

Ähnlich wie bei Texten, kannst Du auch bei Bildern die Art bestimmen, in der diese generiert werden sollen. Schließlich gibt es hier schier unendliche Möglichkeiten und eine fotorealistische Abbildung und ein Bild im Comic-Stil können unterschiedliche Zwecke erfüllen. Beispiele, die Du in Deinen ChatGPT Prompts für die Bildgenerierung einsetzen kannst sind etwa:

• fotorealistisch
• im comicstil
• Bleistift-Zeichnung
• Ölgemälde
• Aquarell
• Pop-Art
• Kinder-Zeichnung
• im Stil von Künstler X

Und auch auf die Farbgebung und die Stimmung des Bildes kannst Du Einfluss nehmen:

• erstelle ein Schwarz-Weiß Bild
• nutze fröhliche/ sommerliche / kühle / düstere Farben
• gib eine gedrückte / fröhliche / traurige / mystische Stimmung wider

3. SEO-Prompts und GEO-Prompts: KI für bessere Sichtbarkeit in Suchmaschinen nutzen

SEO ist essenziell, um Inhalte in Suchmaschinen sichtbar zu machen. Dabei geht es um die Optimierung von Websites, Blogartikeln und anderen digitalen Inhalten, um eine bessere Platzierung in den Suchergebnissen zu erzielen.

ChatGPT kann dabei helfen, Keyword-Recherchen durchzuführen, SEO-Texte zu optimieren und Meta-Beschreibungen zu erstellen. Zwar hat ChatGPT selbst keinen Zugriff auf Echtzeit-Suchdaten wie das Suchvolumen bestimmter Keywords, aber es kann basierend auf allgemeinen SEO-Prinzipien Vorschläge machen. Zudem kann es vorhandene Inhalte umstrukturieren oder verbessern, um sie für Suchmaschinen relevanter zu machen.

• Erstelle eine Liste der Top 10 Keywords zum Thema X.
• Optimiere folgenden Text auf das Keyword X.
• Was sind die wichtigsten Context Keywords für das Hauptkeyword X?
• Erstelle eine Meta-Beschreibung für meinen Blogbeitrag.
• Erstelle ein Keyword-Cluster zum Thema X.
• Analysiere den Text anhand von SEO-Kriterien und optimiere ihn dementsprechend.

SEO hat sich durch KI-Suche verändert. Klassische Suchmaschinenoptimierung bleibt wichtig, doch Inhalte müssen im Rahmen von GEO inzwischen auch für generative Sucherlebnisse verständlich, gut strukturiert und eindeutig belegbar sein.

Für GEO kannst Du diesen Prompt nutzen: „Analysiere den folgenden Artikel im Hinblick auf KI-Suche. Prüfe, ob zentrale Fragen klar beantwortet werden, ob Definitionen verständlich sind, ob Beispiele fehlen und ob Aussagen präzise genug formuliert sind. Gib konkrete Verbesserungsvorschläge: [Text einfügen].“

Auch FAQ-Bereiche gewinnen an Bedeutung. Ein passender Prompt lautet: „Erstelle acht FAQ-Fragen zum Thema [Thema], die Nutzer wahrscheinlich in Suchmaschinen oder KI-Suchsysteme eingeben. Beantworte jede Frage in maximal 80 Wörtern, klar und ohne Werbesprache.“

4. Content-Marketing-Prompts: Hochwertige Inhalte schneller erstellen

Content-Marketing ist das Herzstück vieler digitaler Strategien. Es umfasst die Erstellung und Verbreitung von Blogartikeln, Whitepapers, Case Studies und anderen Formaten.

Mit ChatGPT kannst Du Content-Ideen entwickeln, Redaktionspläne erstellen oder bestehende Texte optimieren. Besonders hilfreich ist die Möglichkeit, mit wenigen Prompts Gliederungen oder Entwürfe für umfangreiche Artikel zu generieren. Außerdem kann ChatGPT Inhalte für verschiedene Plattformen umformulieren – etwa einen Blogartikel als LinkedIn-Post oder für einen Newsletter zusammenfassen.

• Ich möchte eine Marketing-Kampagne mit dem Ziel X durchführen. Erstelle einen Schritt-für-Schritt-Marketingplan für das Unternehmen X.
• Entwerfe eine Tagesordnung für das nächste Statusmeeting des Marketing-Teams.
• Nenne mir die zehn wichtigsten deutschen Unternehmen in der Branche X.
• Verfasse eine Pressemitteilung für folgende Neuigkeit.
• Welche Events sind in der X-Branche dieses Jahr wichtig?
• Was brauche ich für einen Messeauftritt?
• Wie erstelle ich eine Buyer Persona?
• Ich benötige Verkaufsargumente für das Produkt X. Gib mir eine kreative und überzeugende Liste.
• Erzähle mir etwas mehr über Thema X.
• Erkläre mir die Unterschiede zwischen X und X.
• Welche spezifischen Herausforderungen können bei X auftreten?
• Ich möchte einen Blog über X schreiben. Welche Fragen sollte ich dabei abdecken?
• Erstelle eine Persona für Blog / Website X.
• Nenne einige relevante Quellen zum Thema X inklusive URLs.
• Agiere als X und gib Tipps über X.
• Erstelle einen jährlichen Redaktionskalender in tabellarischem Format für Unternehmen X mit Content-Ideen für Blogbeiträge, Social-Media-Posts und Videos.

5. Social Media-Prompts: Ideen für erfolgreiche Posts

Social Media lebt von kreativem und regelmäßigem Content. ChatGPT kann dich hier unterstützen, indem es Post-Ideen, Captions und Hashtag-Sets generiert.

Ob LinkedIn, Instagram oder TikTok – ChatGPT kann den Tonfall und das Format an die jeweilige Plattform anpassen. Es kann zudem Content-Serien planen, Fragen für Community-Interaktionen vorschlagen oder bestehende Inhalte für verschiedene Kanäle umformulieren.

• Verfasse eine Caption zu folgendem Bild für Instagram.
• Recherchiere Hashtags zum Thema X.
• Erstelle einen Social Media Post zum Thema X.
• Was darf in meiner Content-Strategie auf Instagram / LinkedIn nicht fehlen?
• Nenne mir die wichtigsten Influencer im Bereich X?
• Welche Themen interessieren Menschen gerade in der X-Branche?
• Schreibe fünf aktivierende und klickstarke Titel für eine Werbeanzeige auf X zum Thema X.

6. E-Mail-Marketing-Prompts: Personalisierte Kampagnen mit KI verbessern

E-Mail-Marketing bleibt eine der effektivsten Methoden zur Kundenbindung. ChatGPT kann Dir dabei helfen, Betreffzeilen, Follow-up-E-Mails oder Newsletter-Texte zu optimieren.

Durch gezielte Prompts kannst Du zum Beispiel sicherstellen, dass Deine E-Mails personalisiert sind oder A/B-Test-Varianten erstellen, um die besten Ergebnisse zu erzielen.

• Erstelle eine Kundenumfrage zum Thema X.
• Welche Betreffzeile empfiehlst Du für diese E-Mail?
• Was muss in einen Newsletter?
• Erstelle eine Follow-Up E-Mail zu folgender, zuvor ausgesandter E-Mail.
• Verfasse einen Text für eine Abwesenheitsnotiz.
• Verfasse eine Begrüßungsmail für neue Kunden.
• Welcher CTA passt zu diesem Text?
• Wie kann ich die Zustellungsrate meines E-Mail-Newsletters optimieren? Gib mir hilfreiche Tipps.

ChatGPT Prompts für Analyse und Strategie

ChatGPT kann nicht nur Texte erstellen. Die KI eignet sich auch als Sparringspartner für Analyse, Planung und Strukturierung. Du kannst Kampagnenideen prüfen lassen, Zielgruppen vergleichen, Argumentationen schärfen oder Workshop-Fragen vorbereiten.

Ein Strategie-Prompt lautet: „Agiere als B2B-Marketingberater. Prüfe diese Kampagnenidee: [Idee einfügen]. Bewerte Zielgruppe, Nutzenversprechen, mögliche Kanäle, Risiken, benötigte Inhalte und Erfolgskriterien. Gib mir anschließend konkrete Verbesserungsvorschläge.“

Für Wettbewerbsanalysen kannst Du schreiben: „Erstelle ein Raster für eine Wettbewerbsanalyse im Bereich [Branche]. Welche Kriterien sollte ein Marketing-Team erfassen, um Positionierung, Content-Strategie, SEO-Sichtbarkeit und Social-Media-Aktivität sinnvoll zu vergleichen?“

Für interne Workshops eignet sich: „Entwickle eine Agenda für einen zweistündigen Workshop zur Content-Strategie 2026. Ziel ist es, Themencluster, Zielgruppen, Kanäle und Verantwortlichkeiten zu definieren. Gib Zeitblöcke, Übungen und konkrete Ergebnisse pro Abschnitt an.“

Fazit: Mit den richtigen Prompts das volle Potenzial von ChatGPT nutzen

ChatGPT kann Marketing-Arbeit beschleunigen, strukturieren und kreativer machen. Der größte Nutzen entsteht jedoch durch klare Prompts, gute Vorbereitung und sorgfältige Nachbearbeitung. Wer Zielgruppe, Kontext, Format, Tonalität und Qualitätskriterien mitliefert, bekommt Ergebnisse, die näher am tatsächlichen Bedarf liegen.

Für Marketing-Teams lohnt es sich, eigene Prompt-Vorlagen aufzubauen. Dazu gehören Vorlagen für Blogartikel, SEO-Briefings, Social-Media-Posts, Newsletter, Bildideen, Kampagnenplanung und Content-Recycling. So wird ChatGPT vom spontanen Textgenerator zu einem verlässlichen Werkzeug im redaktionellen Alltag. Wichtig bleibt: KI liefert Entwürfe, Varianten, Strukturen und Impulse. Die strategische Einordnung, die fachliche Prüfung und die finale Tonalität liegen weiterhin beim Menschen. Genau darin liegt der produktive Einsatz von ChatGPT im Marketing: schneller starten, besser strukturieren und bewusster entscheiden.

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Vom Vertriebstool zur Unternehmensplattform

Viele Unternehmen verbinden ein CRM-System noch immer in erster Linie mit dem Vertrieb. Tatsächlich entstehen die größten Mehrwerte inzwischen häufig an den Schnittstellen zwischen verschiedenen Abteilungen. Vertriebsmitarbeitende möchten nachvollziehen können, welche Inhalte ein Lead bereits heruntergeladen hat. Marketingteams interessieren sich dafür, welche Kampagnen tatsächlich zu Abschlüssen geführt haben. Der Kundenservice benötigt einen Überblick über bestehende Verträge, frühere Anfragen und offene Verkaufschancen.

Moderne CRM-Systeme bündeln diese Informationen in einer gemeinsamen Datenbasis. Dadurch entstehen konsistente Kund:innenprofile, die von verschiedenen Teams genutzt werden können. Das reduziert Datensilos und verbessert die Zusammenarbeit innerhalb des Unternehmens.

Welche Funktionen ein CRM-System heute mitbringen sollte

Die Anforderungen unterscheiden sich je nach Unternehmensgröße und Geschäftsmodell. Einige Funktionen gelten mittlerweile jedoch als Standard. Ein zeitgemäßes CRM-System sollte Kontakte, Unternehmen und Ansprechpartner:innen zentral verwalten können. Hinzu kommen Möglichkeiten zur Dokumentation von Aktivitäten, E-Mails, Telefonaten und Terminen.

Besonders wichtig ist das Leadmanagement. Unternehmen müssen nachvollziehen können, woher Interessent:innen kommen, wie sie mit dem Unternehmen interagieren und an welchem Punkt sie sich im Kaufprozess befinden. Auch die Steuerung von Vertriebschancen gehört inzwischen zu den Kernfunktionen. Sales-Teams benötigen übersichtliche Pipelines, um Verkaufsprozesse zu strukturieren und Umsatzpotenziale besser einschätzen zu können. Darüber hinaus gewinnen Reporting- und Analysefunktionen zunehmend an Bedeutung. Verantwortliche möchten auf einen Blick erkennen, welche Maßnahmen funktionieren, welche Vertriebskanäle erfolgreich sind und wo Optimierungsbedarf besteht.

Ein weiterer wichtiger Punkt sind Schnittstellen. Kaum ein Unternehmen arbeitet ausschließlich mit einem CRM. E-Mail-Marketing-Software, ERP-Systeme, Shopsysteme, Support-Plattformen oder Projektmanagement-Tools müssen integriert werden können.

CRM-System und Sales: Warum Vertrieb heute andere Anforderungen hat

Die Digitalisierung hat auch den Vertrieb verändert. Kaufentscheidungen werden heute häufig vorbereitet, bevor überhaupt ein Gespräch mit dem Vertrieb stattfindet. Interessent:innen informieren sich online, vergleichen Anbieter und konsumieren Inhalte über verschiedene Kanäle. Dadurch steigt die Bedeutung eines CRM-Systems als Informationszentrale für Sales-Teams.

Vertriebsmitarbeitende benötigen Transparenz darüber, welche Websites besucht wurden, welche Whitepaper heruntergeladen wurden oder welche E-Mails geöffnet wurden. Solche Informationen helfen dabei, Gespräche besser vorzubereiten und den tatsächlichen Bedarf potenzieller Kund:innen einzuschätzen. Gleichzeitig unterstützen moderne CRM-Systeme bei der Priorisierung von Leads. Statt jede Anfrage gleich zu behandeln, können Unternehmen bewerten, welche Kontakte besonders hohe Abschlusschancen besitzen. Auch Forecasting gewinnt an Bedeutung. Vertriebsleitungen erwarten heute belastbare Prognosen über zukünftige Umsätze und Pipeline-Entwicklungen. Ohne ein leistungsfähiges CRM lassen sich solche Analysen kaum erstellen.

HubSpot CRM: Was Unternehmen wissen sollten

Kaum ein Anbieter wird derzeit so häufig mit CRM-Systemen in Verbindung gebracht wie HubSpot. Das liegt unter anderem daran, dass das Unternehmen eine kostenlose CRM-Version anbietet. Für kleine Unternehmen oder Start-ups kann dieser Einstieg durchaus attraktiv sein. Die kostenlose Variante umfasst unter anderem Kontaktverwaltung, Deal-Pipelines, Aufgabenmanagement, Formulare und grundlegende Reporting-Funktionen. Viele Unternehmen stellen jedoch nach einiger Zeit fest, dass die wirklich spannenden Funktionen in kostenpflichtigen Paketen enthalten sind. Das betrifft insbesondere Automatisierungen, erweiterte Berichte, Lead-Scoring oder komplexere Marketing-Funktionen.

Dadurch entsteht häufig eine andere Kostenstruktur als ursprünglich erwartet. Während die CRM-Basis zunächst kostenlos genutzt werden kann, steigen die Kosten mit zunehmenden Anforderungen und wachsender Nutzung deutlich an. Das ist keineswegs ein Nachteil von HubSpot. Vielmehr zeigt dieses Beispiel, dass Unternehmen bei der CRM-Auswahl nicht nur auf den Einstiegspreis achten sollten. Entscheidend sind die langfristigen Anforderungen und die Kosten für zusätzliche Funktionen.

Automatisierung wird zum entscheidenden Faktor

Allrounder oder Spezialist?

Bei der Auswahl eines CRM-Systems stehen Unternehmen häufig vor einer grundsätzlichen Entscheidung: Soll es eine umfassende Plattform oder eine spezialisierte Lösung sein?

Allrounder verfolgen das Ziel, möglichst viele Geschäftsprozesse innerhalb eines Systems abzubilden. Anbieter wie HubSpot, Salesforce, Microsoft Dynamics oder Zoho kombinieren CRM, Marketing, Service und teilweise weitere Unternehmensfunktionen. Der Vorteil liegt in der zentralen Datenbasis und der engen Verzahnung verschiedener Bereiche. Unternehmen benötigen weniger Einzellösungen und profitieren von integrierten Prozessen.

Spezialisten konzentrieren sich dagegen auf bestimmte Anwendungsfälle. Pipedrive beispielsweise richtet sich stark an Vertriebsteams und fokussiert sich auf Pipeline-Management und Verkaufsprozesse. Andere Lösungen spezialisieren sich auf Kundenservice, Branchenanforderungen oder bestimmte Unternehmensgrößen. Welche Variante besser geeignet ist, hängt stark von den individuellen Anforderungen ab. Kleine Unternehmen profitieren häufig von schlanken Speziallösungen. Wachsende Organisationen benötigen dagegen oft eine Plattform, die mehrere Abteilungen miteinander verbindet.

Die häufigsten Fehler bei der CRM-Auswahl

Viele CRM-Projekte scheitern nicht an der Software selbst, sondern an einer unklaren Zielsetzung. Ein häufiger Fehler besteht darin, Funktionen statt Prozesse zu vergleichen. Unternehmen erstellen lange Listen mit Features, ohne zu analysieren, welche Anforderungen tatsächlich bestehen.

Ebenso problematisch ist die Unterschätzung späterer Kosten. Zusatzmodule, Automatisierungen, Schnittstellen oder zusätzliche Nutzer:innen können die Gesamtkosten erheblich beeinflussen. Auch die Akzeptanz der Mitarbeitenden wird häufig vernachlässigt. Ein CRM-System entfaltet seinen Nutzen nur dann, wenn es konsequent genutzt wird. Eine komplizierte Bedienung oder unklare Prozesse führen schnell zu unvollständigen Daten und sinkender Akzeptanz.

Fazit: Ein CRM-System muss heute mehr leisten als Kontaktverwaltung

Die Zeiten, in denen CRM-Systeme lediglich Kundendaten speicherten, sind längst vorbei. Moderne Lösungen unterstützen Vertrieb, Marketing und Service bei der Steuerung von Kundenbeziehungen und Geschäftsprozessen.

Besonders wichtig sind heute Automatisierungsfunktionen, Integrationen und aussagekräftige Analysen. Gleichzeitig sollten Unternehmen genau prüfen, ob sie eine umfassende Plattform oder eine spezialisierte Lösung benötigen. Das beste CRM-System ist nicht automatisch das mit den meisten Funktionen. Entscheidend ist, wie gut die Software die eigenen Prozesse unterstützt und ob sie auch zukünftige Anforderungen zuverlässig abbilden kann.

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Der Shopware Community Day ist die jährliche Leitveranstaltung des deutschen E-Commerce-Anbieters Shopware. Seit vielen Jahren bringt das Event Unternehmen, Technologiepartner, Agenturen und Entwickler zusammen, um über Trends, Herausforderungen und Innovationen im digitalen Handel zu diskutieren.

Dabei steht nicht ausschließlich die Shopware-Plattform im Mittelpunkt. Vielmehr geht es um die Frage, wie sich der Onlinehandel entwickelt und welche Technologien Unternehmen dabei unterstützen können, wettbewerbsfähig zu bleiben. Der Community-Gedanke spielt dabei traditionell eine wichtige Rolle. Neben Produktneuheiten und Fachvorträgen bietet die Veranstaltung zahlreiche Möglichkeiten zum Austausch.

Wann und wo findet der Shopware Community Day 2026 statt?

Der Shopware Community Day 2026 findet am 10. Juni 2026 im Confex Köln statt. Die moderne Eventlocation befindet sich auf dem Gelände der Koelnmesse und bietet ausreichend Platz für Vorträge, Workshops und Networking-Formate.

Diese Themen stehen 2026 im Fokus

Auch wenn das vollständige Programm noch nicht veröffentlicht wurde, hat Shopware bereits einige Themenschwerpunkte angekündigt. Selbstverständlich wird ein zentrales Thema die zunehmende Bedeutung von künstlicher Intelligenz im E-Commerce sein. Dabei geht es insbesondere um Agentic-Commerce-Konzepte, bei denen intelligente Systeme immer mehr Aufgaben entlang der Customer Journey übernehmen können.

Darüber hinaus sollen aktuelle Entwicklungen in den Bereichen Cloud-Technologien, internationale Expansion und digitale Geschäftsmodelle diskutiert werden. Unternehmen stehen zunehmend vor der Herausforderung, ihre Commerce-Systeme flexibel und skalierbar aufzustellen. Gleichzeitig wächst der Druck, Kundenerlebnisse zu personalisieren und Prozesse effizienter zu gestalten.

Der Shopware Community Day 2026 dürfte daher einen Ausblick darauf geben, welche technologischen Entwicklungen den Onlinehandel in den kommenden Jahren prägen werden.

Drei Bühnen, Masterclasses und Networking

Es erwartet die Besucher ein umfangreiches Programm mit mehreren Bühnenformaten: Keynotes, Fachvorträge und Diskussionsrunden zu aktuellen Commerce-Themen. Ergänzt wird das Programm durch Masterclasses, in denen Expert:innen konkrete Praxisbeispiele und Lösungsansätze vorstellen. Besonders für Unternehmen, die aktuell vor Digitalisierungs- oder Skalierungsprojekten stehen, können solche Formate wertvolle Impulse liefern.

Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf dem Networking. Der persönliche Austausch gehört seit jeher zu den wichtigsten Bestandteilen des Shopware Community Day. Händler können direkt mit Technologieanbietern, Agenturen und anderen Unternehmen ins Gespräch kommen und Erfahrungen aus laufenden Projekten austauschen.

Für wen lohnt sich der Besuch?

Der Shopware Community Day richtet sich an verschiedene Zielgruppen innerhalb der E-Commerce-Branche.

Dazu gehören unter anderem:

• Onlinehändler und E-Commerce-Verantwortliche
• Geschäftsführer digitaler Handelsunternehmen
• Agenturen und Systemintegratoren
• Entwickler und technische Expert:innen
• Technologieanbieter und Partnerunternehmen
• Marketing- und Digitalteams

Wer sich mit aktuellen Entwicklungen im digitalen Handel beschäftigt oder konkrete Projekte plant, findet auf dem SCD 2026 zahlreiche Möglichkeiten zur Weiterbildung und zum Austausch.

Warum der Shopware Community Day 2026 besonders spannend werden könnte

Der E-Commerce befindet sich aktuell in einer Phase tiefgreifender Veränderungen. Künstliche Intelligenz, Automatisierung und neue Commerce-Architekturen verändern die Anforderungen an Händler und Technologieanbieter gleichermaßen.

Vor diesem Hintergrund könnte der Shopware Community Day 2026 wichtige Hinweise darauf liefern, welche Strategien und Technologien künftig an Bedeutung gewinnen. Besonders spannend wird sein, wie Shopware seine Vision für die nächsten Jahre präsentiert und welche Rolle KI-gestützte Commerce-Prozesse dabei spielen werden.

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KI-Lösungen für Präsentationen haben sich deutlich weiterentwickelt. Viele Anwendungen erstellen inzwischen komplette Foliensätze aus wenigen Stichpunkten, formulieren Inhalte zielgruppengerecht um oder bauen automatisch passende Diagramme und Visualisierungen ein. Manche Tools übernehmen sogar Sprecher:innen-Notizen oder verwandeln lange Dokumente in kompakte Executive Summaries. Der große Vorteil: Du musst nicht mehr bei null anfangen. Statt leere Folien anzustarren, arbeitest Du mit intelligenten Vorschlägen, die sich individuell anpassen lassen.

Warum KI Präsentationen grundlegend verändert

KI-Tools automatisieren inzwischen große Teile dieses Prozesses. Besonders spannend ist dabei die Kombination aus generativer KI, Design-Automatisierung und Datenvisualisierung. Die Tools analysieren Inhalte, erkennen Zusammenhänge und erstellen daraus visuell passende Präsentationen. Viele Plattformen berücksichtigen sogar Zielgruppen, Präsentationsstil oder Corporate Design. Dadurch entstehen Präsentationen nicht nur schneller. Häufig wirken die Ergebnisse auch strukturierter und professioneller.

Welche Aufgaben KI-Tools bei Präsentationen übernehmen

Die aktuellen Lösungen gehen weit über einfache Textgeneratoren hinaus. Moderne Präsentations-KI unterstützt unter anderem bei:

• automatischer Gliederung von Themen
• Erstellung kompletter Foliensätze
• Design und Layout
• Bildgenerierung
• Zusammenfassungen komplexer Inhalte
• Visualisierung von Daten
• Formulierung von Sprecher:innen-Notizen
• Übersetzungen
• Anpassung an unterschiedliche Zielgruppen

Besonders hilfreich ist das bei großen Teams oder Agenturen, die regelmäßig Präsentationen für Kund:innen, Management oder Vertrieb erstellen.

Gamma: Präsentationen direkt aus Prompts erstellen

Gamma gehört aktuell zu den bekanntesten KI-Tools für Präsentationen. Die Plattform erzeugt komplette Präsentationen auf Basis kurzer Texteingaben. Du beschreibst lediglich das Thema und Gamma erstellt Struktur, Inhalte und Design automatisch.

Besonders stark ist das Tool bei:

• modernen Layouts
• schnellen Pitch-Decks
• Social-First-Präsentationen
• visuellen Storytelling-Ansätzen

Praktisch ist außerdem die flexible Bearbeitung. Inhalte lassen sich ähnlich einfach wie in Notion verschieben oder erweitern. Teams sparen dadurch viel Zeit bei der Abstimmung, weshalb sich Gamma besonders für Marketing- und Sales-Teams eignet, wenn regelmäßig neue Präsentationen entstehen müssen.

Canva AI: Einfacher Einstieg für Marketing-Teams

Canva hat seine KI-Funktionen in den vergangenen Monaten massiv ausgebaut. Mit „Magic Design“ lassen sich Präsentationen aus Stichpunkten oder Dokumenten generieren. Der große Vorteil von Canva liegt im einfachen Einstieg. Auch Nutzer:innen ohne Design-Erfahrung können innerhalb weniger Minuten ansprechende Präsentationen erstellen.

Besonders hilfreich:

• riesige Template-Bibliothek
• integrierte Bild- und Video-KI
• einfache Markenverwaltung
• Teamfunktionen
• schnelle Social-Media-Anpassungen

Gerade kleinere Marketing-Abteilungen profitieren bei der Nutzung von Canva davon, dass keine komplexe Design-Software notwendig ist.

Beautiful.ai automatisiert das Layout

Beautiful.ai verfolgt einen anderen Ansatz. Das Tool konzentriert sich stark auf automatisiertes Foliendesign. Nutzer:innen geben Inhalte in Form von Prompts ein und die Plattform passt Textentwürfe und Layouts automatisch an.

Das reduziert typische Probleme wie:

• überladene Folien
• unruhige Designs
• inkonsistente Abstände
• schlechte Lesbarkeit

Vor allem für Business-Präsentationen mit vielen Diagrammen oder Management-Reports funktioniert das sehr gut.

Microsoft Copilot revolutioniert PowerPoint

Mit Microsoft Copilot integriert Microsoft KI direkt in PowerPoint. Dadurch verändert sich die klassische Office-Arbeit spürbar.

Copilot kann:

• Präsentationen aus Word-Dokumenten erstellen
• Inhalte zusammenfassen
• Sprecher:innen-Notizen generieren
• Designs optimieren
• Inhalte umformulieren
• Diagramme automatisch erzeugen

Besonders in Unternehmen mit bestehender Microsoft-365-Infrastruktur entsteht dadurch ein großer Effizienzgewinn. Viele Teams nutzen bereits bestehende Daten, Reports oder Protokolle als Grundlage für neue Präsentationen. Das ist die große Stärke von Copilot.

Tome kombiniert Storytelling und KI

Tome setzt stärker auf narrative Präsentationen. Das Tool unterstützt vor allem Storytelling-orientierte Formate wie Produktvorstellungen, Investor-Pitches oder kreative Kampagnen. Beschreiben User:innen das Thema, zu dem sie eine Präsentation halten möchten, entwirft Tome dazu eine Powerpoint Präsentation inklusive Folientexten und ansprechendem Layout. 

Interessant ist die Kombination aus:

• KI-generierten Texten
• Bildgenerierung
• interaktiven Elementen
• modernen Übergängen

Dadurch wirken Präsentationen weniger statisch und deutlich dynamischer als klassische PowerPoint-Slides.

Worauf Unternehmen bei KI-Präsentationen achten sollten

Trotz aller Vorteile ersetzen KI-Tools keine strategische Kommunikation. Die Qualität der Inhalte bleibt entscheidend. Eine KI kann zwar Strukturen erstellen. Die fachliche Tiefe, Zielgruppenansprache und Positionierung müssen weiterhin von Menschen geprüft werden.

Wichtige Punkte sind außerdem:

Corporate Design: Viele KI-Präsentationen wirken generisch. Unternehmen sollten deshalb eigene Designrichtlinien integrieren.

Datenschutz: Gerade bei sensiblen Unternehmensdaten ist Vorsicht wichtig. Nicht jede Plattform erfüllt europäische Datenschutzanforderungen.

Fachliche Kontrolle: KI-generierte Inhalte können Fehler enthalten. Zahlen, Aussagen und Quellen benötigen immer eine Prüfung.

Weniger Text, mehr Wirkung: Viele KI-Tools erzeugen zunächst sehr textlastige Folien. Gute Präsentationen leben weiterhin von Klarheit, Visualisierung und einer starken Dramaturgie.

KI-Tools sparen Zeit – gute Präsentationen brauchen trotzdem Strategie

Die größte Stärke moderner KI-Tools liegt in der Beschleunigung von Arbeitsprozessen. Routineaufgaben verschwinden zunehmend im Hintergrund. Teams gewinnen dadurch mehr Zeit für Storytelling, Strategie und inhaltliche Qualität. Besonders spannend wird die Entwicklung durch multimodale KI-Systeme. Präsentationen entstehen künftig immer häufiger direkt aus Meetings, PDFs, Datenquellen oder Sprachaufnahmen. Wer heute bereits mit KI-gestützten Präsentationstools arbeitet, verschafft sich deshalb einen klaren Vorteil bei Geschwindigkeit und Effizienz.

Die eigentliche Herausforderung bleibt allerdings dieselbe wie vor zehn Jahren: Inhalte müssen relevant, verständlich und überzeugend sein. Genau darin liegt weiterhin der Unterschied zwischen einer beliebigen Präsentation und einem wirklich starken Auftritt.

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Google verändert die Rolle der Suchmaschine

Ein zentraler Schwerpunkt von Google Marketing Live 2026 war der weitere Ausbau KI-generierter Suchergebnisse. Mit den AI Overviews rückt Google Antworten stärker in den Mittelpunkt der Suchergebnisseite. Nutzer:innen erhalten bereits vor dem Klick auf Websites zusammengefasste Informationen direkt innerhalb der Suche. Damit verändert sich die Rolle der klassischen Suchmaschine grundlegend. Google entwickelt sich schrittweise von einer Plattform zur Weiterleitung von Traffic hin zu einem System, das Informationen möglichst lange im eigenen Ökosystem hält.

Das hat direkte Folgen: Wer bislang stark auf organische Reichweite über klassische Suchergebnisse gesetzt hat, musste sich seit der Einführung auf sinkende Klickzahlen einstellen. Sichtbarkeit allein reicht weniger aus, wenn Nutzer:innen die wichtigsten Informationen bereits in der Google-Oberfläche erhalten. Gerade im Content-Marketing verschärft sich dadurch der Wettbewerb. Inhalte müssen stärker darauf ausgelegt werden, Vertrauen aufzubauen, Expertise zu vermitteln und Marken sichtbar zu machen. Reine SEO-Texte für einzelne Keywords verlieren weiter an Bedeutung.

KI übernimmt immer mehr operative Aufgaben im Marketing

Google treibt gleichzeitig die Automatisierung im Werbesystem massiv voran. Viele der vorgestellten Funktionen basieren auf Gemini. Kampagnen sollen künftig immer stärker automatisiert erstellt und optimiert werden:

• Anzeigentexte entstehen per KI
• Zielgruppen werden automatisiert identifiziert
• Kampagnenstrukturen werden vorgeschlagen
• kreative Assets können generiert oder angepasst werden
• Optimierungen laufen zunehmend ohne manuelle Eingriffe

Für Marketingteams klingt das zunächst nach Effizienzgewinn. Tatsächlich reduzieren solche Systeme den operativen Aufwand in vielen Bereichen erheblich. Gleichzeitig verschiebt sich damit aber auch die Kontrolle. Unternehmen geben einen größeren Teil ihrer Kampagnenlogik an Googles Systeme ab. Entscheidungen, die früher transparent nachvollziehbar waren, werden zunehmend innerhalb der KI-Modelle getroffen. Das betrifft etwa Budgetverteilung, Zielgruppenansprache oder die Auswahl von Werbeformaten.

So verändert sich die Rolle von Marketingteams. Der Fokus verschiebt sich weg von manueller Kampagnensteuerung hin zu strategischer Kontrolle, Datenqualität und kreativer Differenzierung.

Werbung wird stärker in KI-Antworten integriert

Besonders relevant ist die zunehmende Integration von Werbung in KI-generierte Suchergebnisse. Google hat angekündigt, Anzeigen noch stärker innerhalb von AI Overviews und dialogorientierten Suchprozessen einzubinden. Werbung erscheint damit nicht mehr nur als klassischer Suchtreffer, sondern wird Teil KI-generierter Antworten.

Das könnte das Nutzerverhalten deutlich verändern. Klassische Klickpfade verlieren an Bedeutung, während kontextuelle Empfehlungen zunehmen. Dadurch entsteht eine neue Herausforderung: Die Sichtbarkeit einzelner Anzeigen wird schwieriger kalkulierbar.

Zudem wächst die Abhängigkeit von Googles eigener Interpretation von Nutzerintentionen. Unternehmen erhalten weniger direkte Kontrolle darüber, in welchem Zusammenhang ihre Inhalte oder Anzeigen ausgespielt werden.

SEO steht vor einer neuen Phase

Die Entwicklungen rund um AI Overviews und KI-Suche betreffen nicht nur bezahlte Werbung, sondern auch die Suchmaschinenoptimierung.

Schon heute zeigen viele Märkte erste Auswirkungen KI-generierter Suchergebnisse:

• mehr Zero-Click-Suchen
• sinkende organische Klickraten
• stärkere Dominanz großer Plattformen und Marken
• weniger Sichtbarkeit für generische Informationsinhalte

Das bedeutet nicht, dass SEO verschwindet. Die Anforderungen verändern sich jedoch deutlich. Wichtiger werden starke Marken, originäre Inhalte, echte Expertise, vertrauenswürdige Quellen, sowie Inhalte mit eigener Perspektive. Unternehmen, die weiterhin nur auf standardisierte SEO-Optimierung setzen, geraten stärker unter Druck. KI-Systeme können generische Inhalte zunehmend selbst zusammenfassen oder reproduzieren.

Unser Whitepaper GEO

Wie sichtbar bleiben Inhalte in Zeiten von AI Overviews, Chatbots und KI-Suche? Das Whitepaper „Generative Engine Optimization (GEO)“ zeigt, wie sich SEO durch generative KI verändert und welche Strategien Unternehmen jetzt brauchen, um auch in KI-generierten Antworten präsent zu bleiben.

Google will stärker am Kaufprozess teilnehmen

Auch im E-Commerce baut Google seine Position weiter aus. Die vorgestellten Shopping- und Commerce-Funktionen zeigen klar, dass das Unternehmen näher an den eigentlichen Kaufprozess heranrücken möchte.

Dazu gehören:

• personalisierte Produktempfehlungen
• KI-gestützte Produktsuchen
• virtuelle Produktdarstellungen
• intelligentere Shopping-Erlebnisse

Google versucht damit, Nutzer:innen möglichst lange innerhalb der eigenen Plattformen zu halten — von der Produktsuche bis zur Kaufentscheidung. Das bietet aber auch neue Reichweitenpotenziale. Aber es steigt erneut die Plattformabhängigkeit. Unternehmen müssen sich darauf einstellen, dass Kundenzugänge zunehmend über KI-gesteuerte Plattformen vermittelt werden.

Mehr Automatisierung bedeutet nicht automatisch bessere Ergebnisse

Die präsentierten Entwicklungen zeigen vor allem eines: Google setzt konsequent auf KI-gestützte Vereinfachung. Das kann Prozesse beschleunigen und operative Arbeit reduzieren. Gleichzeitig entstehen neue Risiken:

• geringere Transparenz
• weniger manuelle Steuerungsmöglichkeiten
• stärkere Abhängigkeit von Plattformlogiken
• austauschbarere Werbeinhalte

Gerade kleinere Unternehmen könnten dadurch mittelfristig stärker unter Druck geraten. Wenn Kampagnen, Creatives und Optimierungen zunehmend automatisiert werden, wird Differenzierung schwieriger. Der Wettbewerb verschiebt sich deshalb stärker auf andere Ebenen, wie beispielsweise Markenbekanntheit, Datenqualität, kreative Ideen, Vertrauen und Kundenerlebnis.

Fazit: Google Marketing Live 2026

Google Marketing Live 2026 war weniger eine Sammlung einzelner Produktneuheiten als vielmehr ein Ausblick auf die zukünftige Richtung des digitalen Marketings. Google automatisiert Werbung, Suche und Commerce zunehmend mithilfe von KI. Für Unternehmen eröffnet das neue Möglichkeiten zur Effizienzsteigerung. Aber es sinkt die Transparenz innerhalb der Plattformen, während die Abhängigkeit von Googles Systemen weiter wächst.

Marketer:innen müssen sich deshalb darauf einstellen, stärker strategisch zu arbeiten: mit besseren Daten, klareren Markenprofilen und Inhalten, die mehr bieten als standardisierte Informationen.

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Ein akutes Problem zwischen Marketing und Vertrieb ist die Übergabe und Weiterverarbeitung von Leads nach der Leadgenerierung. Innovative Unternehmen setzen auf professionelle Softwarelösungen, die Marketing Automation und CRM vereinen und jeden Lead nachverfolgbar machen. Aber was hilft das, wenn die Prozesse und Kompetenzen im Vertrieb nicht greifen? Dieser Artikel zeichnet einen Weg auf, welche Maßnahmen im Vertrieb ergriffen werden müssen, um aus den gewonnenen Leads der Leadgenerierung Kund:innen zu machen. 

Die Leadgenerierung hat sich in den vergangenen Jahren grundlegend verändert. Früher reichte oft ein gut platzierter Messekontakt oder ein Whitepaper-Download, um potenzielle Kund:innen an den Vertrieb weiterzugeben. Heute informieren sich Interessierte deutlich intensiver selbst, vergleichen Anbieter online und erwarten personalisierte Kommunikation entlang der gesamten Customer Journey. Unternehmen stehen dadurch vor einer neuen Herausforderung: Es geht längst nicht mehr nur darum, möglichst viele Leads zu sammeln. Entscheidend ist, aus diesen Kontakten qualifizierte Verkaufschancen und später Kund:innen zu entwickeln.

Gleichzeitig verändern Künstliche Intelligenz, datengetriebene Prozesse und neue Datenschutzanforderungen die digitale Leadgenerierung massiv. Wer heute erfolgreich Leads generieren möchte, benötigt eine klare Strategie, relevante Inhalte und eine enge Verzahnung zwischen Marketing und Vertrieb.

Unser Whitepaper: Von einzelnen Leads zur planbaren Vertriebspipeline

Warum viele Vertriebler:innen Leads verlieren

Trotz moderner CRM-Systeme und umfangreicher Daten gelingt es vielen Unternehmen nicht, Leads erfolgreich zu konvertieren. Häufig scheitert es weniger an der Anzahl der Kontakte als am Umgang mit ihnen.

Ein typisches Problem ist die zu späte Reaktion auf neue Leads. Wer erst mehrere Tage nach einer Anfrage antwortet, verliert häufig bereits das Interesse potenzieller Kund:innen. Gerade im digitalen Umfeld erwarten Interessierte heute schnelle Rückmeldungen.

Hinzu kommt oft eine unpersonalisierte Ansprache. Standardisierte E-Mails oder generische Verkaufsgespräche wirken austauschbar und erzeugen kaum Vertrauen. Moderne Käufer:innen erwarten, dass Vertriebler:innen ihre Branche, Herausforderungen und Ziele verstehen.

Auch fehlende Vorbereitung reduziert die Erfolgsquote erheblich. Wer ohne Hintergrundinformationen in Gespräche geht, verschenkt Potenzial. Dabei liefern CRM-Systeme, LinkedIn-Profile und Unternehmenswebsites heute zahlreiche wertvolle Informationen über Leads.

Ein weiterer Fehler besteht darin, zu früh zu verkaufen. Viele Interessent:innen befinden sich zunächst noch in einer Informationsphase. Wer sofort Produkte präsentiert oder Preisdiskussionen startet, erzeugt häufig Ablehnung statt Interesse.

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KI ist längst Alltag im Marketing

Die Zahlen aus dem Canva Report sind eindeutig:

• 97 Prozent der Marketingverantwortlichen nutzen KI inzwischen täglich in der kreativen Arbeit
• 99 Prozent planen höhere KI-Investitionen für 2026
• 89 Prozent berichten von deutlichen Zeitersparnissen
• 68 Prozent sagen, dass KI inzwischen mehr geschäftliche Entscheidungen beeinflusst

Damit endet laut Canva die Phase des „Ausprobierens“. KI wird nicht mehr als zusätzliches Tool im Stack betrachtet, sondern als integraler Bestandteil moderner Marketing-Workflows.

Besonders spannend: Viele Marketing-Leader beschreiben KI mittlerweile wie ein Teammitglied. Das zeigt, wie stark sich Rollenbilder im Marketing verändern. Kreative Teams entwickeln sich zunehmend von ausführenden Produzent:innen zu strategischen Steuernden. Die eigentliche Erstellung von Variationen, Assets oder ersten Entwürfen übernimmt immer häufiger die KI.

Geschwindigkeit wird zum Standard

Einer der wichtigsten Begriffe im Report lautet „Creative Velocity“. Gemeint ist die Fähigkeit, Inhalte extrem schnell zu erstellen, anzupassen, zu lokalisieren und auszuspielen. Darin liegt aktuell auch die größte Stärke von KI-Systemen. Kampagnen entstehen schneller, A/B-Tests werden einfacher und internationale Anpassungen kosten deutlich weniger Ressourcen.

Für Unternehmen klingt das zunächst ideal. Doch Canva macht klar: Geschwindigkeit allein wird künftig kein Wettbewerbsvorteil mehr sein. Denn wenn jede Marke theoretisch unbegrenzt Content produzieren kann, entsteht mit der Austauschbarkeit ein neues Problem. Nicht die Produktion selbst wird dann zum Differenzierungsmerkmal, sondern kreative Richtung, Geschmack und Markenverständnis.

Verbraucher:innen spüren, wenn etwas „fehlt“

Besonders interessant sind für Marketingverantwortliche wohl die Ergebnisse der Verbraucherbefragung. Denn trotz Skepsis lehnen Konsument:innen KI nicht grundsätzlich ab. Viele akzeptieren KI-generierte Werbung durchaus, jedoch nur unter bestimmten Bedingungen.

68 Prozent sagen laut Studie, dass sie KI in Werbung akzeptieren, wenn die Inhalte dadurch relevanter oder hilfreicher werden. Gleichzeitig bevorzugen aber 78 Prozent weiterhin von Menschen erstellte Werbung. 87 Prozent glauben sogar, dass gute Werbung immer menschliche Kreativität benötigt.

Noch deutlicher wird ein anderer Wert: 70 Prozent der Befragten sagen, dass KI-generierte Werbung „irgendwie leer“ wirkt oder dass „etwas fehlt“.

Das ist auch eine der wichtigsten Aussagen des gesamten Reports. Verbraucher:innen bewerten Inhalte offenbar weniger danach, wie sie produziert wurden. Entscheidend ist vielmehr, wie sie sich anfühlen. Emotionale Wirkung, kulturelle Relevanz und menschliche Nuancen bleiben damit zentrale Erfolgsfaktoren im Marketing.

„AI Slop“ wird zum echten Problem

Canva spricht im Report außerdem sehr offen über ein Phänomen, das aktuell viele Plattformen beschäftigt: „AI Slop“.

Gemeint sind massenhaft generierte Inhalte ohne kreative Substanz. Hochglanz-Visuals, generische Claims und austauschbare Werbebotschaften überschwemmen bereits heute Social Media, Suchmaschinen und Content-Plattformen. Laut Canva sehen bereits 41 Prozent der Marketing-Leader darin ein reales Problem.

Diese Entwicklung lässt sich inzwischen auch außerhalb des Reports beobachten. Diskussionen auf Reddit zeigen, dass vor allem viele Designer:innen KI-Elemente in Canva und auf anderen Plattformen kritisch sehen. Besonders häufig genannt werden fehlende Kennzeichnungen, generische Bildstile und sinkende kreative Qualität. Die Debatte erinnert stark an frühere Diskussionen rund um Stockfotos. Nur skaliert KI das Problem heute deutlich schneller.

Vertrauen wird zur wichtigsten Marketing-Währung

Der vielleicht wichtigste Teil des Reports beschäftigt sich deshalb mit Vertrauen. Viele Verbraucher:innen wünschen sich klarere Regeln für KI-generierte Werbung:

• 74 Prozent würden sich wohler fühlen, wenn Unternehmen klare KI-Richtlinien kommunizieren
• 80 Prozent wünschen sich mehr Kontrolle über personalisierte Werbung
• 52 Prozent fordern Transparenz beim Einsatz von KI
• 37 Prozent möchten KI-generierte Werbung komplett deaktivieren können

Besonders relevant ist dabei der Wunsch nach Transparenz. Nutzer:innen akzeptieren KI offenbar eher, wenn Marken offen mit ihrem Einsatz umgehen. Unternehmen, die transparent mit KI umgehen, haben also einen Wettbewerbsvorteil. Sie müssen zum Beispiel erklären können:

• Wo KI eingesetzt wird
• Welche Daten genutzt werden
• Welche Inhalte menschlich geprüft werden
• Wie kreative Qualität sichergestellt wird

Gerade in Europa dürfte das durch den EU AI Act zusätzlich an Bedeutung gewinnen.

Warum menschliche Kreativität wichtiger wird

Interessanterweise zeigt der Canva Report nicht, dass Kreative überflüssig werden. Eher das Gegenteil.

Drei Viertel der befragten Marketing-Leader erwarten sogar, dass kreative Rollen in den nächsten fünf Jahren wichtiger werden. Allerdings verändert sich ihre Aufgabe.

Gefragt sind künftig stärker:

• kreative Richtung
• strategisches Denken
• kulturelles Verständnis
• emotionale Intelligenz
• kreative Bewertungskompetenz

KI wird also weiterhin zur Produktion von Inhalten genutzt, doch ohne Menschen, die ihnen Bedeutung verleihen, funktionieren sie nicht.

Was Unternehmen aus dem Canva AI Report lernen sollten

Der Canva Report zeigt sehr klar, wohin sich Marketing entwickelt. KI wird zum Standard. Die reine Nutzung von KI wird deshalb kein Wettbewerbsvorteil mehr sein. Der Unterschied entsteht künftig an anderer Stelle:

Unternehmen müssen lernen, KI effizient einzusetzen, ohne dabei ihre kreative Identität zu verlieren.

Das bedeutet konkret:

• KI sollte repetitive Aufgaben beschleunigen
• Marken müssen trotzdem klare kreative Leitlinien entwickeln
• Qualitätssicherung wird wichtiger
• Transparenz schafft Vertrauen
• Menschliche Perspektiven bleiben unverzichtbar

Gerade im Content Marketing wird das entscheidend. Denn je mehr KI-generierter Content online erscheint, desto stärker gewinnen Originalität, Haltung und echte Perspektiven an Bedeutung. Die Technologie wird alltäglich. Genau deshalb werden menschliche Kreativität und Vertrauen zum eigentlichen Differenzierungsmerkmal.

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Warum unser Gehirn Geschichten in Bildern liebt

Es ist der Klassiker: Du scrollst durch Deinen LinkedIn-Feed. Unzählige Beiträge fliegen vorbei, doch bei einem bleibst Du hängen. Nicht wegen der Headline, sondern wegen eines Bildes, das sofort eine Geschichte erzählt. In diesem Moment zeigt sich die Kraft von visuellem Storytelling. Neurowissenschaftler:innen am Massachusetts Institute of Technology haben gezeigt, dass das menschliche Gehirn ein Bild bereits nach 13 Millisekunden erkennen kann – schneller als ein Wimpernschlag.

Warum ist das so? Während unser Gehirn beim Lesen jeden Buchstaben als Symbol identifizieren und zu Sätzen zusammensetzen muss, funktionieren Bilder wie eine kognitive Abkürzung. Ein einziges visuelles Element transportiert Stimmung, Kontext und Botschaft gleichzeitig. Rund 20 bis 30 Prozent der Großhirnrinde sind mit der Verarbeitung visueller Eindrücke beschäftigt. Kein anderer Sinn beansprucht so viel neuronale Kapazität.

Wer die Customer Journey visuell erzählt, gewinnt den Wettbewerb um Aufmerksamkeit, noch bevor der erste Satz gelesen wird. Im Marketing ist visuelles Storytelling also ein wichtiges Werkzeug. Der sogenannte Picture Superiority Effect belegt, dass Menschen sich nach drei Tagen an etwa 65 Prozent der visuell vermittelten Informationen erinnern. Bei rein textbasierten Inhalten sind es lediglich rund zehn Prozent. Wer diese Erkenntnis gezielt einsetzt, kann seine Botschaften entlang des gesamten Funnels verankern, von der ersten Berührung bis zur Conversion.

Von der Awareness zur Conversion: Der visuelle Funnel

Visuelles Storytelling ist kein einzelner Touchpoint, sondern ein durchgängiges Narrativ. Jede Phase der Customer Journey braucht eine eigene visuelle Sprache. Aber alle Phasen müssen sich wie Kapitel derselben Geschichte anfühlen.

Awareness: Den ersten Eindruck visuell setzen

In der Awareness-Phase geht es darum, Aufmerksamkeit zu erzeugen und eine emotionale Verbindung aufzubauen. Hier funktionieren besonders authentische Bilder, kurze Videosequenzen und Infografiken, die ein Problem der Zielgruppe auf den Punkt bringen. Bei durchschnittlich nur acht Sekunden Aufmerksamkeitsspanne entscheiden Nutzende in Bruchteilen, ob ein Inhalt relevant ist. Visuelle Elemente überwinden diese Hürde, weil sie Emotionen unmittelbar ansprechen, noch bevor der rationale Teil des Gehirns aktiv wird.

Consideration: Vertrauen durch Konsistenz

In der Consideration-Phase vergleichen potenzielle Kund:innen Angebote und suchen nach Orientierung. Hier entfaltet eine konsistente visuelle Sprache ihre größte Wirkung. Wenn Farben, Typografie, Bildstil und Tonalität über alle Kanäle zusammenpassen, sinkt die kognitive Belastung und das Vertrauen wächst.

Wie relevant dieser Faktor ist, zeigt eine Studie von Lucidpress: Unternehmen mit konsistenter Markenpräsentation erzielen im Durchschnitt bis zu 23 Prozent mehr Umsatz. Konsistenz signalisiert Zuverlässigkeit. Wer auf Instagram einen warmen Bildstil nutzt und auf der Website mit kühlen Stockfotos arbeitet, erzeugt Dissonanz und Nutzende springen ab.

Folgende Elemente bilden das Fundament einer konsistenten visuellen Sprache:

• Eine definierte Farbpalette, die auf allen Kanälen wiederkehrt
• Ein einheitlicher Bildstil – ob Fotografie, Illustration oder Animation
• Wiederkehrende visuelle Motive, die zur Markengeschichte passen
• Konsistente Typografie und Layoutprinzipien in Social Media, auf der Website und in E-Mails

Conversion: Visuell zum Handeln führen

Am Ende des Funnels geht es darum, die aufgebaute Beziehung in eine Handlung zu übersetzen. Hier zeigen visuelle Formate wie Erklärvideos ihre besondere Stärke: Sie vereinfachen komplexe Produkte oder Dienstleistungen und nehmen potenzielle Einwände vorweg. Laut dem HubSpot State of Marketing Report geben 96 Prozent der Befragten an, schon einmal ein Erklärvideo angesehen zu haben, um mehr über ein Produkt zu erfahren. 

Entscheidend ist dabei: Der visuelle rote Faden, der sich von der Awareness-Phase bis hierher durchzieht, darf nicht reißen. Wenn das Erklärvideo auf der Landingpage visuell und narrativ an die Social-Media-Kampagne anknüpft, fühlt sich der Weg zur Conversion für die Nutzenden natürlich an, nicht wie ein Bruch, sondern wie der logische nächste Schritt.

Messbarkeit: Warum visuelle Inhalte keine Glückssache sind

Visuelles Storytelling klingt nach Kreativität und Bauchgefühl, doch seine Wirkung lässt sich präzise messen. Eine Reihe von Kennzahlen belegt den konkreten Einfluss visueller Inhalte auf den Geschäftserfolg.

Für eine strukturierte Erfolgsmessung bieten sich folgende Metriken an:

1. Absprungrate (Bounce Rate): Seiten mit starken visuellen Elementen im oberen Seitenbereich halten Besucher:innen nachweislich länger auf der Seite und senken die Wahrscheinlichkeit, dass sie sofort wieder abspringen.
2. Verweildauer (Time on Page): Visuelle Inhalte wie Videos, interaktive Grafiken oder Bildstrecken verlängern die durchschnittliche Verweildauer signifikant – ein klares Signal an Suchmaschinen, dass der Inhalt relevant ist.
3. Engagement Rate: Beiträge mit visuellen Elementen erzielen auf Social-Media-Plattformen deutlich höhere Interaktionsraten. Facebook-Posts mit Bildern generieren im Schnitt 2,3-mal mehr Engagement als reine Textbeiträge.
4. Conversion Rate: Produktseiten mit Videos können die Verkaufszahlen um ein Vielfaches steigern. Der Effekt verstärkt sich, wenn die visuellen Inhalte konsistent zur Markenidentität passen.

Der wahre Mehrwert entsteht erst, wenn diese Metriken nicht isoliert betrachtet werden. Wer die Daten entlang der Customer Journey analysiert, erkennt Muster: An welchem Punkt springen Nutzende ab? Welche Bildsprache konvertiert am besten? A/B-Testing verschiedener visueller Varianten liefert belastbare Erkenntnisse, die weit über Bauchgefühl hinausgehen.

Fazit: Der rote Faden beginnt bei der Strategie

Visuelles Storytelling ist im Marketing ein wichtiges strategisches Werkzeug. Von der Psychologie unserer Wahrnehmung über den Vertrauensaufbau durch Konsistenz bis zur datengetriebenen Optimierung zieht sich ein klarer roter Faden: Wer seine visuelle Kommunikation als zusammenhängende Geschichte begreift, führt Nutzende nicht nur durch den Funnel, sondern baut eine Beziehung auf, die über den einzelnen Klick hinausgeht.

Der erste Schritt ist oft einfacher als gedacht. Überprüfe Deine bestehenden Touchpoints visuell. Von der Social-Media-Anzeige über die Landingpage bis zum Newsletter. Erzählen sie eine gemeinsame Geschichte? Falls nicht, hast Du gerade den größten Hebel für Deine nächste Kampagne gefunden.

Zur Autorin:

Katharina Schneider ist Expertin für visuelle Kommunikation und Konzepterin bei der Agentur Erklärhelden. Sie unterstützt Unternehmen dabei, abstrakte Botschaften in messbare Erfolge zu verwandeln. Für Katharina ist visuelles Storytelling ein strategisches Werkzeug, das entlang der gesamten Customer Journey gezielt Wirkung entfaltet.

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