Die Video Trends 2026 untersuchen, wie Menschen in Deutschland Bewegtbildinhalte konsumieren, welche Plattformen besonders relevant sind und wie sich neue Technologien auf die Mediennutzung auswirken. Ein besonderer Schwerpunkt liegt in diesem Jahr auf KI-generierten Videos und der Bedeutung von Creator-Inhalten für die gesellschaftliche Meinungsbildung. Für die Untersuchung wurden zwischen dem 22. Mai und dem 10. Juni 2026 insgesamt 3.174 deutschsprachige Personen ab 14 Jahren mit Internetzugang in Deutschland befragt. Ergänzend fanden qualitative Gruppendiskussionen mit 44 Teilnehmer:innen statt.

Videonutzung 2026: 93 Prozent schauen täglich Videos

Bewegtbild ist aus dem Alltag kaum wegzudenken. Laut den Video Trends 2026 schauen 93 Prozent der Befragten täglich Videos oder Fernsehsendungen. Das entspricht auf die allgemeine Bevölkerung ab 14 Jahren projiziert rund 66 Millionen Menschen. Besonders häufig werden soziale Netzwerke genutzt: 61 Prozent schauen dort täglich Bewegtbildinhalte. Das lineare Fernsehen erreicht 56 Prozent, während Videoplattformen wie YouTube und TikTok auf 48 Prozent kommen. Streamingangebote mit Abonnement, darunter Netflix oder Amazon Prime Video, werden von 30 Prozent täglich genutzt. Mediatheken erreichen 21 Prozent.

Im Vergleich zum Vorjahr zeigt sich eine weitgehend stabile Videonutzung. Allerdings verzeichnen soziale Netzwerke einen Rückgang um fünf Prozentpunkte, während Mediatheken um zwei Prozentpunkte zulegen.

Instagram führt die beliebtesten Videoangebote an

Ein Blick auf die einzelnen Plattformen zeigt, wie vielfältig der Videokonsum inzwischen ist. Instagram erreicht mit 43 Prozent die höchste tägliche Nutzung. Knapp dahinter folgen das öffentlich-rechtliche Fernsehen mit 42 Prozent und YouTube mit 38 Prozent. Facebook kommt auf 37 Prozent, das private Fernsehen auf 36 Prozent. Netflix und TikTok erreichen jeweils 22 Prozent.

Interessant ist insbesondere die Entwicklung von Facebook: Unter den zehn meistgenutzten Angeboten ist es laut Studie das einzige, das gegenüber dem Vorjahr an Relevanz verliert. Das öffentlich-rechtliche Fernsehen hält seine Position dagegen weitgehend stabil.

Auch bei den Geräten gibt es klare Präferenzen. 51 Prozent nutzen täglich einen internetfähigen Fernseher, während 47 Prozent Videos auf dem Smartphone schauen. Damit bleiben der große Bildschirm und das mobile Endgerät die wichtigsten Zugänge zu Bewegtbild.

Junge und ältere Menschen konsumieren Videos unterschiedlich

Die Video Trends 2026 zeigen deutliche Unterschiede zwischen den Altersgruppen. Bei den 14- bis 29-Jährigen dominieren Instagram, YouTube und TikTok. Ältere Menschen greifen dagegen häufiger auf lineares Fernsehen zurück.

Besonders deutlich wird dieser Unterschied beim Smartphone: 75 Prozent der unter 30-Jährigen nutzen es täglich für Videos. Bei den über 70-Jährigen sind es lediglich 26 Prozent.

Umgekehrt gewinnt der internetfähige Fernseher mit zunehmendem Alter an Bedeutung. Die Ergebnisse verdeutlichen, wie stark die Wahl der Plattform und des Endgeräts von der jeweiligen Generation abhängt.

KI-generierte Videos sind längst im Alltag angekommen

Ein Schwerpunkt der aktuellen Studie beschäftigt sich mit künstlich generierten oder veränderten Videoinhalten. Das Ergebnis: 79 Prozent der Befragten sind bereits KI-Videos begegnet. 43 Prozent berichten sogar, solche Inhalte häufig oder sehr häufig wahrzunehmen.

Besonders häufig werden KI-Videos auf sozialen Plattformen wahrgenommen. Unter den jeweiligen Plattformnutzenden berichten 59 Prozent auf TikTok und 51 Prozent auf Instagram von häufigen Begegnungen mit KI-Inhalten. Bei YouTube sind es 29 Prozent. In klassischen Fernsehumgebungen und Mediatheken fallen die entsprechenden Werte deutlich geringer aus.

KI-Videos werden häufig für echt gehalten

Besonders aufschlussreich sind die Ergebnisse zur Erkennung künstlich erzeugter Videos.

68 Prozent der Befragten, die bereits Kontakt mit KI-Videos hatten, haben mindestens einmal einen solchen Inhalt für echt gehalten. Gleichzeitig schätzt eine knappe Mehrheit dieser Gruppe die Erkennung von KI-Videos als relativ einfach ein.

Zwischen tatsächlichen Täuschungserfahrungen und der eigenen Einschätzung besteht damit eine auffällige Diskrepanz.

Viele Menschen orientieren sich bei der Erkennung an sichtbaren Auffälligkeiten, etwa ungewöhnlichen Bewegungen oder Fehlern bei Gesichtern und Händen. Mit der zunehmenden Qualität generativer KI könnten solche Hinweise allerdings immer seltener werden.

Die Studienergebnisse verdeutlichen damit eine zentrale Herausforderung: Je realistischer KI-generierte Videos erscheinen, desto schwieriger wird ihre zuverlässige Einordnung.

Vertrauen in Videos nimmt deutlich ab

Die Auswirkungen reichen über einzelne Täuschungen hinaus. KI-generierte Inhalte verändern offenbar die grundsätzliche Wahrnehmung von Bewegtbild.

• 81 Prozent der Befragten geben an, häufiger an der Echtheit von Videos zu zweifeln. Ebenso viele finden, dass KI-Inhalte mittlerweile kaum noch von echten Aufnahmen zu unterscheiden sind.
• 77 Prozent sorgen sich davor, durch Videos gezielt getäuscht zu werden.
• Weitere 76 Prozent prüfen Videoinhalte nach eigenen Angaben inzwischen kritischer.
• Besonders bemerkenswert: 72 Prozent vertrauen Videos generell weniger als früher.

Dabei reagieren ältere Menschen teilweise skeptischer als jüngere. Obwohl unter 30-Jährige KI-Videos häufiger wahrnehmen, berichten Menschen ab 50 Jahren von einer stärkeren Verunsicherung.

Akzeptanz von KI-Videos hängt vom Einsatz ab

Die Studie zeigt allerdings auch, dass künstliche Intelligenz in Videos keineswegs grundsätzlich abgelehnt wird. Wichtig für die Akzeptanz ist, wofür die Technologie eingesetzt wird. Technische Verbesserungen von Bild und Ton akzeptieren 73 Prozent der Befragten. Kreative Effekte und Gestaltungsmöglichkeiten finden bei 63 Prozent Zustimmung. Anders sieht es aus, wenn KI Menschen oder Stimmen ersetzt. Künstliche Sprecher:innen und Avatare werden von 35 Prozent akzeptiert, veränderte Stimmen nur noch von 25 Prozent. Vollständig KI-generierte Videos erreichen lediglich 22 Prozent Zustimmung. Besonders kritisch werden sogenannte Deepfakes bewertet, bei denen reale Personen täuschend echt dargestellt oder verändert werden. Hier liegt die Akzeptanz bei gerade einmal 12 Prozent.

91 Prozent fordern eine Kennzeichnung von KI-Videos

Aus der wachsenden Verunsicherung entsteht ein deutlicher Wunsch nach Transparenz.

91 Prozent der Befragten sprechen sich dafür aus, KI-generierte Inhalte grundsätzlich klar zu kennzeichnen. 90 Prozent wünschen insbesondere bei Nachrichten und politischen Inhalten eine Kennzeichnungspflicht.

Weitere 89 Prozent möchten erkennen können, welcher Anteil eines Videos mithilfe künstlicher Intelligenz erstellt wurde. 88 Prozent erwarten stärkere Kontrollen durch Plattformbetreiber.

Die Ergebnisse zeigen, dass Nutzer:innen mehr Informationen über die Herkunft und Herstellung von Videos wünschen. Gerade bei Nachrichten, politischen Themen und Wissensinhalten spielt die Nachvollziehbarkeit eine wichtige Rolle.

Creator-Videos werden zur Informationsquelle

Ein weiterer Untersuchungsbereich der Video Trends 2026 beschäftigt sich mit Creator-Inhalten zu Nachrichten, Politik und Gesellschaft.

Besonders jüngere Menschen begegnen solchen Videos häufig auf TikTok und Instagram. Unter den 14- bis 29-Jährigen, die entsprechende Inhalte zumindest gelegentlich wahrnehmen, schreiben 81 Prozent Creator-Videos eine mindestens ergänzende Bedeutung für ihre Information zu. Bei der Meinungsbildung sind es 76 Prozent.

Das Vertrauen bleibt allerdings begrenzt: Unter den Befragten, die entsprechende Inhalte mindestens gelegentlich wahrnehmen, halten 37 Prozent solche Creator-Videos für vertrauenswürdig. 43 Prozent beurteilen sie als eher oder gar nicht vertrauenswürdig.

Damit gewinnen Creator als Informationsquelle an Bedeutung, während die Einordnung ihrer Inhalte für viele Nutzer:innen schwierig bleibt.

Fazit: Die Video Trends 2026 zeigen einen grundlegenden Wandel

Die Video Trends 2026 verdeutlichen, wie stark sich die Bewegtbildlandschaft verändert. Soziale Medien und Videoplattformen prägen vor allem den Alltag jüngerer Generationen, während klassisches Fernsehen weiterhin eine wichtige Rolle spielt.

Die größte Herausforderung entsteht durch KI-generierte Inhalte. Ihre zunehmende Verbreitung führt zu Unsicherheit und einem messbaren Vertrauensverlust gegenüber Videoinhalten.

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99 Prozent der befragten B2B-Unternehmen nutzen Social Media. Die Präsenz auf sozialen Plattformen ist also nahezu selbstverständlich geworden. Aber wie effizient werden die Kanäle genutzt? Wie gut sind sie in die Unternehmensstrategie eingebunden? Und welche Rolle spielt künstliche Intelligenz dabei?

Antworten liefert die aktuelle B2B-Social-Media-Studie 2026/27 von ALTHALLER communication. Für die 16. Ausgabe der Langzeitstudie wurden 921 Personen aus Deutschland, Österreich und der Schweiz befragt. Die Untersuchung zeigt, wie sich die B2B-Kommunikation verändert und welche Herausforderungen Unternehmen in den kommenden Monaten beschäftigen werden.

KI im B2B Social Media: Hohe Nutzung, wenig Struktur

Eines der auffälligsten Ergebnisse betrifft den Einsatz künstlicher Intelligenz. 96,8 Prozent der Befragten setzen bereits KI ein. Besonders häufig kommt sie bei der Erstellung und Überarbeitung von Texten zum Einsatz. Hier liegt der Anteil unter den KI-Nutzenden bei 91,6 Prozent. Für Recherchen verwenden 81,9 Prozent KI, für Strategie- und Konzeptentwicklung immerhin 65,3 Prozent.

Auch bei der Erstellung von Bildern und Videos (46,8 Prozent) sowie beim Monitoring, bei Datenanalysen und im Reporting (41,2 Prozent) spielen KI-Anwendungen zunehmend eine Rolle.

Die Technologie ist damit in vielen Phasen der Social-Media-Arbeit angekommen. Allerdings fehlt häufig eine verbindliche organisatorische Grundlage. So nutzen 40,1 Prozent der Befragten KI überwiegend situativ und ohne feste Struktur. Weitere 32,9 Prozent haben KI bereits in bestehende Arbeitsprozesse integriert. Lediglich 8,4 Prozent berichten von einer abgestimmten oder geregelten Nutzung innerhalb ihres Teams beziehungsweise Unternehmens.

Das kann problematisch werden. Denn ohne klare Vorgaben entstehen unterschiedliche Arbeitsweisen, unklare Verantwortlichkeiten und Risiken bei der Verarbeitung sensibler Informationen. Wie groß das Problembewusstsein ist, zeigen weitere Studienergebnisse: 83,6 Prozent sehen fehlerhafte oder qualitativ problematische KI-Ergebnisse als Risiko. 73,1 Prozent beschäftigen sich mit dem Umgang mit sensiblen Daten.

Kundengewinnung bleibt das wichtigste Ziel – doch die Messbarkeit fehlt

Social Media soll für Unternehmen konkrete Geschäftsergebnisse liefern. Das zeigt sich besonders deutlich bei den Zielen der B2B-Kommunikation. 91,1 Prozent der Befragten wollen über Social Media neue Kund:innen gewinnen. Damit bleibt die Kundengewinnung das wichtigste Ziel. Allerdings messen bislang lediglich 42,1 Prozent tatsächlich Leads.

Diese Diskrepanz macht eine zentrale Herausforderung sichtbar: Unternehmen investieren in Social-Media-Aktivitäten, können deren Beitrag zur Kundengewinnung jedoch häufig nur eingeschränkt nachvollziehen.

Reichweite, Likes und Interaktionen liefern wichtige Hinweise darauf, wie Inhalte bei der Zielgruppe ankommen. Für eine geschäftsorientierte Bewertung reichen diese Kennzahlen allein allerdings kaum aus.

Marketingverantwortliche sollten deshalb stärker untersuchen, welche Inhalte Website-Besuche auslösen, wie viele qualifizierte Kontakte daraus entstehen und welche Rolle Social Media innerhalb der Customer Journey spielt.

Dafür braucht es eine engere Zusammenarbeit zwischen Marketing und Vertrieb. Werden beispielsweise LinkedIn-Kampagnen mit passenden Landingpages, CRM-Daten und einer systematischen Lead-Erfassung verknüpft, lässt sich ihr Beitrag zu den Unternehmenszielen besser bewerten.

LinkedIn dominiert die B2B-Kommunikation

Bei der Plattformwahl zeigt sich ein klares Bild: Für 73,1 Prozent der Befragten ist LinkedIn der wichtigste Social-Media-Kanal. Das Business-Netzwerk bleibt damit die zentrale Plattform für die B2B-Kommunikation.

Für Unternehmen bietet LinkedIn zahlreiche Möglichkeiten, Fachwissen sichtbar zu machen, Entscheider:innen zu erreichen und Kontakte zu potenziellen Kund:innen aufzubauen. Dabei gewinnt auch die Kommunikation über persönliche Profile an Bedeutung. Laut Studie wollen 28,3 Prozent der Befragten Mitarbeitende künftig stärker als sichtbare Akteure der Unternehmenskommunikation etablieren.

Damit Corporate Influencing funktioniert, benötigen Mitarbeitende allerdings Unterstützung. Redaktionelle Begleitung, klare Themenfelder und ausreichend Zeit für die Kommunikation sind wichtige Voraussetzungen.

Interessant ist zudem die Entwicklung beim Recruiting: Der Anteil der Befragten, die Personalgewinnung als Social-Media-Ziel nennen, ist von 68,3 Prozent im Vorjahr auf 56,9 Prozent gesunken.

Social Media wird zunehmend zur Aufgabe der Unternehmensführung

Mit der steigenden Bedeutung sozialer Medien verändert sich auch ihre organisatorische Verankerung. In der aktuellen Studie zeigt sich, dass immer weniger Unternehmen die gesamte Koordination einer einzelnen Social-Media-Person überlassen. Während dieser Anteil im Vorjahr noch bei 14,7 Prozent lag, beträgt er inzwischen lediglich 2,5 Prozent. Stattdessen werden Geschäftsführung und Marketing stärker in die Verantwortung eingebunden.

Was B2B-Unternehmen für ihre Social-Media-Strategie 2027 lernen können

Die Studienergebnisse liefern einige konkrete Ansatzpunkte für Marketing- und Kommunikationsverantwortliche.

Zunächst lohnt sich eine kritische Bestandsaufnahme der eigenen Social-Media-Aktivitäten.

• Welche Kanäle erreichen tatsächlich die relevanten Zielgruppen?
• Welche Inhalte unterstützen die Unternehmensziele?
• Und wo werden Ressourcen eingesetzt, ohne dass ein erkennbarer Nutzen entsteht?

Gerade bei begrenzten Budgets kann es sinnvoll sein, die Aktivitäten auf wenige relevante Plattformen zu konzentrieren und dort eine kontinuierliche, qualitativ hochwertige Kommunikation aufzubauen.

Ein weiterer Schwerpunkt sollte auf der Erfolgsmessung liegen. Wer Social Media zur Kundengewinnung einsetzt, benötigt Kennzahlen, die über die reine Sichtbarkeit hinausgehen. Dazu zählen beispielsweise qualifizierte Leads, Conversion-Raten und die Entwicklung relevanter Kontakte im Vertrieb.

Auch beim KI-Einsatz besteht Handlungsbedarf. Unternehmen sollten prüfen, welche Aufgaben sich sinnvoll automatisieren lassen und an welchen Stellen menschliche Expertise besonders wichtig bleibt. Klare redaktionelle Standards helfen dabei, die Qualität der veröffentlichten Inhalte sicherzustellen.

Schließlich lohnt es sich, Social Media stärker als unternehmensübergreifende Aufgabe zu betrachten. Marketing, Vertrieb, Kommunikation, Personalabteilung und Geschäftsführung können gemeinsam dafür sorgen, dass relevante Themen identifiziert, Fachwissen sichtbar gemacht und Inhalte gezielt verbreitet werden.

Fazit: Die nächste Entwicklungsstufe heißt Integration

Die B2B Social Media Studie 2027 zeichnet ein deutliches Bild: Unternehmen nutzen soziale Medien und KI inzwischen nahezu flächendeckend. Bei der strategischen Steuerung, der Erfolgsmessung und der organisatorischen Integration bestehen jedoch weiterhin erhebliche Unterschiede.

Besonders auffällig ist die Lücke zwischen ambitionierten Zielen und ihrer praktischen Umsetzung. Während die Kundengewinnung für die große Mehrheit im Mittelpunkt steht, wird der tatsächliche Beitrag von Social Media zu neuen Geschäftskontakten bislang deutlich seltener gemessen.

Für 2027 dürfte deshalb vor allem entscheidend sein, wie gut Unternehmen ihre Kanäle, Technologien, Mitarbeitenden und Prozesse miteinander verbinden. Wer dafür die richtigen Grundlagen schafft, kann Social Media gezielter für die eigenen Geschäftsziele einsetzen.

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McCann spricht von einer Entwicklung von der Vertrauensökonomie zur „Doubt Economy“. Gemeint ist ein Umfeld, in dem Zielgruppen Informationen stärker hinterfragen, weil sie von widersprüchlichen Botschaften, KI-generierten Inhalten, politischen Spannungen und wirtschaftlicher Unsicherheit geprägt sind. Die Studie basiert auf einer Befragung von 20.713 Menschen in 20 Märkten. Ergänzend wurden B2B-Entscheider:innen durch Economist Enterprise analysiert. Die Ergebnisse zeigen deutlich: Markenkommunikation muss glaubwürdiger, transparenter und hilfreicher werden, wenn sie wirken soll.

Marken stehen unter Beweisdruck

Viele Unternehmen kommunizieren heute schneller als früher. Kampagnen werden datengetrieben geplant, Inhalte werden in kurzer Zeit produziert und KI-Tools helfen dabei, Text, Bild und Konzeptideen effizienter zu erstellen. Geschwindigkeit allein überzeugt Zielgruppen aber nicht. Denn wenn Inhalte nahezu unbegrenzt verfügbar sind, steigt der Wert von Klarheit.

Die McCann-Studie zeigt, dass 72 Prozent der befragten Menschen Wahrheit heute für wichtiger halten als je zuvor. Gleichzeitig glauben 55 Prozent, dass Marken weniger wahrhaftig kommunizieren als vor 20 Jahren. Diese Kombination ist für Marketing-Teams besonders relevant: Der Anspruch an Marken steigt, während das Grundvertrauen sinkt.

Markenkommunikation muss deshalb mehr leisten als eine gute Headline oder einen einprägsamen Claim. Sie muss zeigen, worauf Aussagen beruhen. Sie muss erklären, einordnen und belegen. Gerade im B2B-Umfeld, in dem Entscheidungen oft hohe Investitionen, lange Vertragslaufzeiten und interne Abstimmungen betreffen, reicht ein emotionales Versprechen selten aus. Entscheider:innen wollen verstehen, warum eine Lösung relevant ist, welche Erfahrung dahintersteht und welche Risiken ehrlich benannt werden.

Die „Doubt Economy“ verändert die Rolle von Marken

Der Begriff „Doubt Economy“ beschreibt sehr gut, was viele Marketing- und Kommunikationsteams bereits im Alltag spüren. Zielgruppen sind skeptischer. Sie vergleichen Anbieter intensiver, lesen Bewertungen, prüfen Referenzen und reagieren empfindlicher auf übertriebene Versprechen. Marken müssen sich ihr Vertrauen in jedem Kontaktpunkt neu verdienen.

Dabei geht es nicht nur um Krisenkommunikation. Misstrauen entsteht auch im normalen Marketing-Alltag: Wenn ein Unternehmen große Begriffe verwendet, aber keine konkreten Beispiele liefert. Wenn ein Whitepaper mehr Verkaufsargumente als echte Hilfestellung enthält. Wenn Social-Media-Posts austauschbar klingen. Oder wenn Produktseiten alle Anbieter gleich erscheinen lassen. Jede unklare Aussage kann Zweifel verstärken.

Gute Markenkommunikation nimmt diese Zweifel ernst. Sie versucht nicht, Unsicherheit zu überdecken. Sie erklärt, was bekannt ist, was ein Unternehmen leisten kann und wo Grenzen liegen. Dadurch entsteht eine andere Form von Nähe: Marken wirken glaubwürdiger, wenn sie nicht alles vereinfachen, bis der Inhalt beliebig wird.

Wahrheit wird zur strategischen Aufgabe

Wahrheit klingt im Marketing zunächst wie ein sehr großer Begriff. In der Praxis beginnt sie aber bei konkreten Entscheidungen. Welche Aussagen werden auf der Website gemacht? Welche Daten werden genannt? Welche Kundenerfolge werden belegt? Welche Rolle spielen Quellen in Blogartikeln, Studien und Whitepapern? Welche internen Freigabeprozesse sorgen dafür, dass Inhalte fachlich stimmen?

Markenkommunikation wird dadurch stärker zur redaktionellen Aufgabe. Unternehmen brauchen klare Standards für Fakten, Tonalität und Transparenz. Content sollte nicht nur gut lesbar sein. Er sollte nachvollziehbar machen, warum eine Aussage stimmt. Gerade bei komplexen Themen wie KI, Software, Datenschutz, Nachhaltigkeit, E-Commerce oder Automatisierung ist das entscheidend.

Die McCann-Studie beschreibt den „Truth Maze“, also ein Informationsumfeld, in dem Menschen und Unternehmen schwerer unterscheiden können, was echt, relevant und vertrauenswürdig ist. Marken, die hier Orientierung geben, gewinnen an Bedeutung. Sie helfen Zielgruppen dabei, Entscheidungen sicherer zu treffen. Diese Orientierung entsteht nicht durch mehr Content. Sie entsteht durch besseren Content. Ein guter Fachartikel kann mehr Vertrauen schaffen als zehn oberflächliche Posts. Ein ehrliches Whitepaper kann stärker wirken als eine Kampagne voller Superlative. Eine klare Produktseite kann im B2B-Vertrieb mehr leisten als ein überladener Pitch.

B2B-Entscheider:innen suchen Orientierung

Besonders spannend ist der B2B-Blick der Studie. Laut Executive Summary sagen 92 Prozent der B2B-Entscheider:innen, dass globale Marken als verlässliche und vertrauenswürdige Orientierung in einer komplexen Informationslandschaft auftreten sollten. 79 Prozent haben eine Markenbeziehung bereits beendet, weil Vertrauen verloren ging.

Das zeigt, wie eng Markenkommunikation und Geschäftserfolg miteinander verbunden sind. Vertrauen ist kein weicher Faktor, der nur das Image betrifft. Es beeinflusst, ob Entscheider:innen eine Anbieterbeziehung starten, fortsetzen oder abbrechen. Wer im B2B-Marketing Inhalte erstellt, arbeitet deshalb direkt an der Grundlage für Vertrieb, Kundenbindung und Marktpositionierung.

B2B-Entscheider:innen erwarten keine perfekte Marke. Sie erwarten eine Marke, die ihnen hilft. Das kann durch verständliche Erklärungen, ehrliche Vergleiche, belastbare Marktübersichten, praxisnahe Leitfäden oder gut aufbereitete Studien gelingen. Besonders wirksam sind Inhalte, die eine reale Entscheidungssituation abbilden: Welche Lösung passt zu welchem Unternehmen? Welche Fragen sollte ein Team vor der Einführung klären? Solche Inhalte reduzieren Unsicherheit.

KI verschärft die Vertrauensfrage

KI verändert die Content-Produktion grundlegend. Texte lassen sich schneller entwerfen, Zielgruppen besser segmentieren und Kampagnen effizienter skalieren. Die McCann-Studie zeigt allerdings, dass der Einsatz von KI Vertrauen nicht automatisch schwächt. 85 Prozent der B2B-Entscheider:innen vertrauen Marken, die KI einsetzen. Doch nennen 54 Prozent Transparenz über KI-Nutzung als wichtigen Faktor für Markenvertrauen.

Daraus entsteht eine klare Aufgabe für Unternehmen: KI darf die Markenkommunikation unterstützen, sie darf die Verantwortung aber nicht ersetzen. Wer Inhalte mit KI erstellt, braucht redaktionelle Kontrolle, fachliche Prüfung und eine klare Markentonalität. Sonst entsteht schnell Content, der korrekt klingt, aber keine eigene Haltung zeigt.

Gerade im B2B-Blog, in Whitepapern oder auf LinkedIn ist das spürbar. KI kann Strukturen vorschlagen, Recherchen vorbereiten oder Varianten formulieren. Die eigentliche Qualität entsteht durch Expertise: durch Beispiele aus der Praxis, durch Branchenwissen, durch klare Positionen und durch die Fähigkeit, komplexe Themen verständlich zu machen. Markenkommunikation gewinnt, wenn KI als Werkzeug genutzt wird. Sie verliert, wenn Inhalte wie eine beliebige Standardantwort wirken.

Transparenz ist dabei mehr als ein Hinweis im Kleingedruckten. Unternehmen sollten intern klären, welche Inhalte KI-gestützt entstehen, welche Prüfprozesse gelten und welche Aussagen nur nach menschlicher Freigabe veröffentlicht werden. Diese Prozesse zahlen direkt auf Vertrauen ein.

Globale Marken müssen lokal glaubwürdig bleiben

Die Studie betrachtet globale Marken. Der Gedanke lässt sich aber sehr gut auf B2B-Unternehmen jeder Größe übertragen. Markenkommunikation braucht Konsistenz, darf aber nicht starr werden. Eine Marke sollte wiedererkennbar auftreten, zugleich auf unterschiedliche Märkte, Branchen und Zielgruppen eingehen.

Ein internationales Softwareunternehmen kann weltweit dieselbe Positionierung haben. Die konkreten Inhalte müssen dennoch zur lokalen Realität passen. Deutsche B2B-Kunden stellen andere Fragen als Unternehmen in den USA oder Asien. Regulatorische Anforderungen, Sprache, Kaufprozesse, Entscheidungswege und kulturelle Erwartungen unterscheiden sich. Wer überall dieselben Botschaften ausspielt, riskiert Distanz.

Lokale Glaubwürdigkeit entsteht durch Nähe zur Zielgruppe. Dazu gehören verständliche Sprache, passende Beispiele, relevante Use Cases und Wissen über branchenspezifische Herausforderungen. Markenkommunikation sollte deshalb nicht nur aus der Zentrale gedacht werden. Vertrieb, Customer Success, Fachabteilungen und lokale Marketing-Teams liefern wertvolle Einblicke, weil sie die Fragen der Kund:innen direkt kennen.

Ableitungen für Unternehmen

Unternehmen können aus der McCann-Studie mehrere konkrete Schritte ableiten. Der wichtigste lautet: Markenkommunikation sollte Zweifel aktiv adressieren. Das beginnt bei der Themenplanung. Gute Inhalte beantworten echte Fragen, statt nur interne Botschaften nach außen zu tragen.

Ein zweiter Punkt betrifft die Belegbarkeit. Studien, Zahlen, Kundenerfolge und Marktanalysen sollten sauber eingeordnet werden. Wer eine starke Aussage trifft, sollte zeigen können, worauf sie basiert. Das stärkt nicht nur die Glaubwürdigkeit, es verbessert auch die Qualität der Inhalte. Auch die Tonalität verdient mehr Aufmerksamkeit. Marken wirken vertrauenswürdiger, wenn sie klar, menschlich und konsistent sprechen. Dazu gehört eine Sprache, die verständlich bleibt und trotzdem fachlich präzise ist. Überladene Formulierungen schaffen Distanz. Konkrete Aussagen schaffen Vertrauen.

Ein weiterer Hebel liegt in der Verbindung von Content und Vertrieb. Inhalte sollten nicht isoliert entstehen. Sales-Teams wissen oft sehr genau, welche Unsicherheiten im Entscheidungsprozess auftreten. Diese Fragen gehören in Blogartikel, Whitepaper, Webinare, Produktseiten und Newsletter. So wird Markenkommunikation zu einem Werkzeug, das Gespräche vorbereitet und Entscheidungen erleichtert.

Beim Einsatz von KI sollten Unternehmen ebenfalls klare Leitlinien entwickeln. Welche Aufgaben übernimmt KI? Wer prüft die Ergebnisse? Welche Inhalte brauchen besondere Sorgfalt? Wie bleibt die eigene Tonalität erhalten? Wer diese Fragen beantwortet, kann KI produktiv nutzen, ohne Vertrauen zu riskieren.

Fazit: Vertrauen entsteht durch Klarheit

Die McCann-Studie zeigt, dass Markenkommunikation in einer skeptischeren Kommunikationswelt neue Aufgaben übernimmt. Aufmerksamkeit bleibt wichtig, reicht aber nicht aus. Zielgruppen wollen wissen, wem sie vertrauen können. B2B-Entscheider:innen suchen Marken, die Komplexität reduzieren, Orientierung geben und transparent mit neuen Technologien umgehen.

Misstrauen ist damit kein reines Risiko. Es ist auch ein Hinweis darauf, was gute Kommunikation leisten muss. Die zentrale Botschaft lautet: Vertrauen entsteht durch Klarheit, Substanz und Verlässlichkeit an jedem Kontaktpunkt.

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Damit steht Deutschland an einem entscheidenden Punkt. Die Technologie wird breiter genutzt, erste Produktivitätsgewinne sind messbar, und viele Unternehmen sehen KI als wichtigen Baustein ihrer Zukunft. Doch der Einsatz bleibt häufig auf einfache Anwendungen begrenzt. Wer KI vor allem für Chatbots, Textvorschläge oder einzelne Automatisierungen verwendet, schöpft das eigentliche Potenzial kaum aus. Die Studie macht deutlich: Der nächste Schritt entscheidet darüber, ob aus KI-Nutzung echte Wettbewerbsfähigkeit entsteht.

KI-Potenzial: KI-Nutzung steigt, strategische Tiefe fehlt

Die Zahlen der Studie wirken zunächst sehr positiv. 83 Prozent der Unternehmen, die KI einsetzen, berichten bereits von Produktivitätsgewinnen. 91 Prozent erwarten, dass KI ihre geschäftliche Entwicklung im kommenden Jahr positiv beeinflussen wird. Deutschland liegt beim KI-Einsatz mit 63 Prozent zudem deutlich über dem europäischen Durchschnitt von 54 Prozent. Auch die Cloud-Basis ist stark: 87 Prozent der deutschen Unternehmen nutzen Cloud-Technologien, während der europäische Durchschnitt bei 68 Prozent liegt.

Diese Grundlage ist wichtig, weil KI ohne belastbare Daten, skalierbare Infrastruktur und digitale Prozesse schnell an Grenzen stößt. Unternehmen brauchen Systeme, die Daten verfügbar machen, Anwendungen flexibel integrieren und KI-Modelle sicher in bestehende Abläufe einbinden. Die hohe Cloud-Nutzung deutet darauf hin, dass viele deutsche Unternehmen dafür bessere Voraussetzungen haben als noch vor wenigen Jahren.

Trotzdem reicht die technische Basis allein nicht aus. KI erzeugt erst dann tiefere Wirkung, wenn sie in Geschäftsprozesse, Produkte, Services und Entscheidungswege eingebettet wird. Genau hier zeigt die Studie eine Schwäche. Viele Unternehmen starten zwar mit KI, bleiben aber bei punktuellen Verbesserungen stehen. Sie sparen Zeit, automatisieren Aufgaben oder unterstützen einzelne Teams. Das ist wertvoll, aber noch kein struktureller Wandel.

Der Engpass liegt bei transformativen Anwendungsfällen

Die Studie unterscheidet drei Stufen der KI-Einführung. 57 Prozent der Unternehmen konzentrieren sich weiterhin auf grundlegende Anwendungen. Dazu zählen öffentlich verfügbare Chatbots, fertige KI-Lösungen oder einfache Effizienzmaßnahmen. 28 Prozent befinden sich auf einer mittleren Stufe und integrieren KI bereits in mehrere Geschäftsbereiche. Nur 15 Prozent erreichen eine transformative Stufe, bei der fortgeschrittene KI-Systeme, mehrere Modelle, individuelle KI-Lösungen oder agentische Systeme zum Einsatz kommen.

Gerade diese transformative Stufe ist entscheidend. Dort geht es nicht mehr nur darum, bestehende Arbeit schneller zu erledigen. KI kann neue Produkte ermöglichen, neue Betriebsmodelle schaffen und Kundenerlebnisse grundlegend verändern. In Marketing und Vertrieb könnte das etwa bedeuten, dass Kampagnen, Datenanalyse, Content-Produktion und Lead-Priorisierung enger miteinander verbunden werden. Im E-Commerce lassen sich Sortimente, Preise, Personalisierung und Kundenservice deutlich dynamischer steuern. In der Industrie kann KI Wartung, Qualitätsprüfung, Planung und Produktion stärker verzahnen.

Der Rückgang der transformativen Nutzung von 21 Prozent im Vorjahr auf 15 Prozent klingt auf den ersten Blick überraschend. Die Studie erklärt ihn mit dem starken Zustrom neuer KI-Anwender:innen, die zunächst mit einfachen Szenarien starten. Das ist nachvollziehbar. Kritisch wird es, wenn Unternehmen dauerhaft in dieser Einstiegsphase verharren. Dann steigt die Nutzungsquote, während der wirtschaftliche Effekt begrenzt bleibt.

Agentische KI und physische KI eröffnen die nächste Phase

Besonders spannend ist der Blick auf KI-Technologien der nächsten Generation. Die Studie nennt unter anderem agentische KI, fortgeschrittene Automatisierung, Robotik und physische KI. Agentische KI beschreibt Systeme, die komplexe Aufgaben eigenständiger planen, ausführen und anpassen können. Physische KI verbindet künstliche Intelligenz mit Maschinen, Sensoren und realen Umgebungen, etwa in der Robotik oder industriellen Automatisierung.

Die Lücke zwischen Potenzial und Vorbereitung ist groß. Nur 21 Prozent der Unternehmen fühlen sich vollständig oder sehr gut darauf vorbereitet, solche Technologien einzuführen. Bei Start-ups liegt dieser Wert mit 81 Prozent erheblich höher. Gleichzeitig haben weniger als ein Viertel der Unternehmen von agentischer KI gehört. Von den Unternehmen, die mit der Technologie vertraut sind, haben nur 4 Prozent agentische KI vollständig eingeführt, weitere 12 Prozent experimentieren oder führen Pilotprojekte durch.

Diese Zahlen zeigen, wie früh der Markt noch ist. Sie zeigen aber auch, wie schnell sich Vorsprung aufbauen kann. Unternehmen, die bereits agentische KI einsetzen, berichten laut Studie besonders häufig von konkreten Vorteilen. 92 Prozent der Anwender agentischer KI sehen Produktivitätsgewinne, 96 Prozent erwarten eine positive geschäftliche Entwicklung durch KI, und 48 Prozent berichten von höheren Umsätzen.

Start-ups zeigen, wie schnell KI-Innovation werden kann

Die Studie beschreibt Start-ups als zentrale Vorreiter der KI-Entwicklung in Deutschland. Sie sind agiler, experimentierfreudiger und deutlich besser auf KI-Technologien der nächsten Generation vorbereitet. Aber sie stoßen beim Skalieren an Grenzen. 42 Prozent der deutschen Start-ups würden in Betracht ziehen, Europa zu verlassen, um ihr Unternehmen besser skalieren zu können.

Die Gründe sind klar benannt. Start-ups verweisen auf bessere Finanzierung, schnellere internationale Skalierung, besseren Zugang zu globalen Märkten, niedrigere Betriebskosten und berechenbarere Regulierung. Die größten Skalierungshürden sind laut Studie begrenzter Zugang zu Finanzierung oder Investitionen, Schwierigkeiten bei der Einstellung benötigter Talente und fragmentierte Vorschriften in verschiedenen Ländern. Das ist auch für etablierte Unternehmen relevant. Wenn KI-Start-ups abwandern, verliert der Standort nicht nur junge Unternehmen. Es gehen auch Know-how, Partnerschaften, technologische Impulse und künftige Anbieter verloren.

Fazit: Deutschlands KI-Potenzial entscheidet sich in der Umsetzung

Die Studie zeigt ein klares Bild: Deutschland hat gute Voraussetzungen für eine starke KI-Zukunft. Die Nutzung steigt, die Cloud-Grundlage ist solide, und viele Unternehmen sehen bereits Produktivitätseffekte. Aber der entscheidende Schritt bleibt offen. Aus breiter Einführung muss tiefere Transformation werden. Das KI-Potenzial Deutschland liegt nicht allein in der Anzahl der Unternehmen, die KI einsetzen. Es liegt in der Fähigkeit, KI in Kernprozesse, Produkte, Geschäftsmodelle und industrielle Anwendungen zu integrieren. Agentische KI, physische KI und fortgeschrittene Automatisierung werden diesen Druck erhöhen. Unternehmen, die jetzt Kompetenzen, Datenstrukturen, Budgets und Governance aufbauen, können aus ersten Experimenten belastbare Wettbewerbsvorteile entwickeln.

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Die wichtigsten Ergebnisse der Digitalstudie 2026

Laut Postbank Digitalstudie 2026 verbringen die Deutschen durchschnittlich mehr als 67 Stunden pro Woche im Internet. Im Vorjahr lag dieser Wert noch rund fünf Stunden höher. Die Studie macht damit deutlich, dass die digitale Nutzung nach Jahren intensiver Online-Aktivität etwas zurückgeht. Das bedeutet allerdings keinen Abschied vom Digitalen. Vielmehr verschiebt sich die Art der Nutzung.

Das Smartphone bleibt das wichtigste Gerät für den Internetzugang. Dennoch sinkt auch hier die Nutzungsdauer. Im Vergleich zum Vorjahr ging die Smartphone-Onlinezeit um rund zwei Stunden auf 23,9 Stunden pro Woche zurück. Bei den unter 40-Jährigen fällt der Rückgang noch deutlicher aus. Ihre Smartphone-Zeit sank gegenüber 2025 um rund drei Stunden auf etwa 31 Stunden pro Woche.

Spannend ist auch die Einstellung zur eigenen Onlinezeit. In der Altersgruppe der 18- bis 39-Jährigen möchten 31 Prozent ihre Internetnutzung in den kommenden zwölf Monaten weiter reduzieren. Bei den über 40-Jährigen ist die Lage anders: Ein großer Teil dieser Gruppe ist mit der aktuellen Nutzungsdauer zufrieden. Die Studie zeigt damit keine einheitliche Entwicklung über alle Altersgruppen hinweg. Sie zeigt ein differenziertes digitales Verhalten, das je nach Lebensphase und Nutzungsgewohnheit unterschiedlich ausfällt.

Quelle: Postbank

Weniger online heißt nicht weniger digital

Die sinkende Onlinezeit sollte nicht vorschnell als digitale Müdigkeit verstanden werden. Die Menschen nutzen das Internet weiterhin intensiv. Messenger, Suchmaschinen, Social Media, Video-Plattformen und Online-Banking gehören für viele zum Alltag. Entscheidend ist jedoch, dass Nutzer:innen stärker zwischen hilfreichen und belastenden digitalen Aktivitäten unterscheiden.

Wer die eigene Onlinezeit reduzieren möchte, plant laut Studie häufig mehr Zeit für Familie, FreundInnen oder Hobbys ein. Bei jüngeren Menschen spielt außerdem der Wunsch eine Rolle, Ablenkungen zu vermeiden. Genau hier liegt ein wichtiger Hinweis für Unternehmen: Digitale Kommunikation konkurriert nicht nur mit anderen Marken oder Medienangeboten. Sie konkurriert mit dem Wunsch nach Ruhe, Konzentration und persönlicher Zeit. Aufmerksamkeit lässt sich immer weniger über reine Frequenz gewinnen. Mehr Posts, mehr Newsletter und mehr Kampagnen führen nicht automatisch zu besseren Ergebnissen. Wenn Zielgruppen ihre digitale Zeit bewusster steuern, müssen Inhalte schneller zeigen, warum sie relevant sind. Ein Beitrag, eine Anzeige oder eine E-Mail braucht einen klaren Nutzen, sonst wird sie ignoriert.

Smartphone-Nutzung sinkt: Was das für mobile Touchpoints bedeutet

Das Smartphone bleibt der wichtigste Zugang zum Internet. Gerade deshalb ist der Rückgang der mobilen Onlinezeit relevant. Viele digitale Kontakte zwischen Unternehmen und Nutzer:innen finden auf kleinen Bildschirmen statt: Newsletter werden mobil geöffnet, Social-Media-Beiträge mobil konsumiert, Websites mobil besucht und Apps im Alltag genutzt.

Wenn Menschen weniger Zeit am Smartphone verbringen möchten, steigen die Anforderungen an mobile Inhalte. Sie müssen schnell verständlich sein. Lange Einstiege, unklare Botschaften oder überladene Seiten werden noch schneller zum Problem. Nutzer:innen entscheiden in wenigen Sekunden, ob ein Inhalt ihre Aufmerksamkeit verdient.

Daher lohnt sich ein kritischer Blick auf mobile Touchpoints. Sind Landingpages wirklich auf mobile Nutzung ausgelegt? Werden zentrale Informationen früh genug sichtbar? Sind Formulare kurz genug? Funktionieren Downloads, Terminbuchungen oder Kontaktanfragen reibungslos? Gerade im B2B-Bereich werden mobile Nutzer:innen oft unterschätzt. Viele Rechercheprozesse starten längst unterwegs, zwischen Terminen oder am Abend auf dem Smartphone.

Eine gute mobile Erfahrung bedeutet nicht, Inhalte maximal zu verkürzen. Viel wichtiger ist eine klare Struktur. Überschriften, Teaser, Zwischenabschnitte und visuelle Orientierung helfen Nutzer:innen dabei, schnell zu entscheiden, ob sie tiefer einsteigen möchten.

Social Media verliert Zeitanteile, Suchmaschinen bleiben stark

Die Digitalstudie 2026 zeigt auch Veränderungen bei den meistgenutzten Online-Aktivitäten. Messenger-Dienste wie WhatsApp oder Telegram werden weiterhin sehr häufig genutzt. Suchmaschinen wie Google bleiben ebenfalls stark. Social Media wird ebenfalls regelmäßig genutzt, liegt aber unter dem Vorjahreswert. Social Media bleibt ein relevanter Kanal, aber die Zahlen zeigen, dass Plattformpräsenz allein nicht reicht. Wenn Menschen ihre Onlinezeit reduzieren möchten, geraten besonders scrollbasierte Formate unter Druck. Inhalte müssen schneller einordnen, warum sie hilfreich, unterhaltsam oder fachlich relevant sind.

Suchmaschinen behalten dagegen ihre starke Rolle als Einstiegspunkt für Information. Wer ein konkretes Problem hat, sucht aktiv nach Antworten. Genau darin liegt eine große Chance für Content Marketing. Ratgeberartikel, Glossare, Vergleiche, Checklisten, Studienauswertungen und praxisnahe Leitfäden passen zu einer bewussteren Internetnutzung. Sie holen Nutzer:innen in einem Moment ab, in dem bereits ein Informationsbedarf besteht.

Also: SEO bleibt zentral. Allerdings reicht es nicht, Texte nur auf Keywords auszurichten. Inhalte müssen Suchintentionen sauber bedienen. Wer nach einer Lösung, einer Erklärung oder einem Vergleich sucht, erwartet Substanz. Gerade bei komplexen Themen wie Software, E-Commerce, Marketing-Automation, CRM oder Content Management zahlt sich verständlicher Fachcontent aus. Außerdem darf in diesem Zuge das Stichwort GEO nicht vergessen werden.

Digitale Services gewinnen, wenn sie Zeit sparen

Ein besonders aufschlussreicher Punkt der Studie ist die stabile Nutzung von Online-Banking. Während Social Media und einige andere digitale Aktivitäten zurückgehen, bleibt Online-Banking auf dem Niveau des Vorjahres. Das zeigt: Digitale Angebote werden nicht pauschal reduziert. Sie bleiben attraktiv, wenn sie den Alltag erleichtern.

Daraus lässt sich eine wichtige Erkenntnis ableiten. Digitale Services haben dann eine hohe Akzeptanz, wenn sie Zeit sparen, Prozesse vereinfachen oder konkrete Aufgaben schneller lösbar machen. Eine Banking-App wird genutzt, weil sie einen klaren Zweck erfüllt. Nutzer:innen können Kontostände prüfen, Überweisungen erledigen oder Finanzinformationen abrufen, ohne einen Umweg gehen zu müssen.

Diese Logik lässt sich auf viele B2B-Bereiche übertragen. Kund:innen erwarten digitale Kontaktpunkte, die ihnen Arbeit abnehmen. Dazu gehören Self-Service-Portale, einfache Terminbuchungen, transparente Angebotsprozesse, gut auffindbare Hilfebereiche, automatisierte Statusinformationen oder personalisierte Inhalte im Kundenkonto. Je klarer der Nutzen, desto eher wird ein digitales Angebot als hilfreich wahrgenommen.

Für Marketing und Vertrieb entsteht dadurch eine engere Verbindung zwischen Kommunikation und Service. Ein Unternehmen kann noch so viele Kampagnen ausspielen. Wenn die anschließende digitale Erfahrung kompliziert ist, verliert die Marke Vertrauen. Umgekehrt kann ein hilfreicher digitaler Prozess die Beziehung stärken. Gerade im B2B-Umfeld, in dem Entscheidungen oft länger dauern und mehrere Personen beteiligt sind, zählt Verlässlichkeit über viele Kontaktpunkte hinweg.

Fazit: Aufmerksamkeit wird knapper, Relevanz wichtiger

Die Postbank Digitalstudie 2026 zeigt eine spannende Verschiebung. Die Menschen in Deutschland sind weiterhin viele Stunden online, aber sie nutzen digitale Angebote bewusster. Besonders jüngere Nutzer:innen wollen ihre Onlinezeit reduzieren und Ablenkungen vermeiden. Gleichzeitig bleiben digitale Services gefragt, wenn sie konkrete Aufgaben erleichtern. Digitale Kommunikation muss stärker vom Nutzen her gedacht werden. Inhalte sollten Orientierung geben, Fragen beantworten und Entscheidungen erleichtern. Mobile Angebote müssen schnell verständlich sein. Social Media braucht mehr Substanz. SEO und hilfreicher Fachcontent gewinnen weiter an Bedeutung, weil sie an konkreten Informationsbedürfnissen ansetzen.

Die Postbank Digitalstudie 2026 zeigt damit keinen Rückzug aus der digitalen Welt. Sie zeigt eine reifere digitale Nutzung. Wer Menschen künftig erreichen will, muss ihre Zeit respektieren. Genau darin liegt die Chance für besseres Marketing.

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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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Damit liefert die Untersuchung einen wichtigen Realitätscheck für Unternehmen, die aktuell stark auf autonome KI-Agenten setzen.

Die Studie untersucht reale Wissensarbeit statt isolierte KI-Aufgaben

Viele KI-Benchmarks testen Systeme bislang nur mit kurzen Einzelaufgaben. Modelle beantworten Fragen, schreiben Code oder lösen einzelne Probleme innerhalb weniger Sekunden. Genau das spiegelt den realen Unternehmensalltag allerdings kaum wider. In der Praxis arbeiten KI-Systeme häufig über längere Zeiträume hinweg an Dokumenten, verändern Inhalte mehrfach, greifen auf verschiedene Datenquellen zu oder bearbeiten Informationen Schritt für Schritt weiter. Genau dort entstehen bislang kaum untersuchte Risiken.

Die Forschenden hinter der Studie wollten deshalb ein realistischeres Bild erzeugen. Dafür entwickelten sie 310 Arbeitsumgebungen aus insgesamt 52 verschiedenen Berufsfeldern. Die getesteten Bereiche reichen von Buchhaltung, wissenschaftlichen Dokumenten, Präsentationen, Datenbanken, Programmcode, Musiknotation, Geodaten und Rezepten bis hin zu komplexen Textbearbeitungen.

Die Modelle mussten dabei Dokumente überarbeiten, Inhalte umstrukturieren, Informationen zusammenführen oder Dateien transformieren. Entscheidend dabei: Die Tests bestanden nicht nur aus einzelnen Aufgaben, sondern aus langen Workflow-Ketten mit bis zu 20 aufeinanderfolgenden Interaktionen. Genau dort beginnen aktuelle KI-Agenten massive Probleme zu entwickeln.

Das eigentliche Problem entsteht erst über längere Workflows

Besonders spannend an der Studie ist die Erkenntnis, dass moderne KI-Systeme in kurzen Demonstrationen oft deutlich besser wirken als im langfristigen Einsatz. Viele Agentic-AI-Demos beeindrucken heute mit schnellen Ergebnissen. Präsentationen entstehen in wenigen Minuten, Dokumente werden automatisch umgeschrieben oder Informationen strukturiert zusammengefasst. Doch dann kommt das Problem: Mit jeder weiteren Bearbeitung steigt das Risiko für Fehler deutlich an. Selbst moderne Frontier-Modelle wie GPT 5.4, Claude 4.6 Opus oder Gemini 3.1 Pro verloren im Verlauf längerer Workflows durchschnittlich rund 25 Prozent des ursprünglichen Inhalts. Über alle getesteten Modelle hinweg lag die durchschnittliche Verschlechterung sogar bei etwa 50 Prozent.

Besonders problematisch ist dabei die Art der Fehler. Die Systeme verschlechtern Inhalte häufig nicht langsam oder gleichmäßig. Stattdessen treten einzelne kritische Ausfälle auf, bei denen plötzlich große Teile eines Dokuments beschädigt oder wichtige Informationen vollständig entfernt werden. Die Forschenden sprechen hier von sogenannten „critical failures“. Diese wenigen gravierenden Fehler verursachen den Großteil der gesamten Qualitätsverluste. Außerdem wirken viele dieser Fehler zunächst plausibel und fallen in der Realität dementsprechend nicht sofort auf. Das Risiko liegt weniger in offensichtlichen Halluzinationen, sondern in stillen Veränderungen innerhalb komplexer Dokumente oder Prozesse.

Große Dokumente verschärfen die Probleme zusätzlich

Die Studie zeigt außerdem, dass aktuelle KI-Agenten besonders schlecht mit langen Dokumenten und komplexem Kontext umgehen können.

Sobald Modelle mit größeren Informationsmengen arbeiten mussten, verschlechterten sich die Ergebnisse deutlich. Zusätzliche Kontextinformationen oder irrelevante Begleitdokumente führten ebenfalls dazu, dass Modelle häufiger Inhalte beschädigten oder Informationen falsch interpretierten.

Das ist vor allem deshalb relevant, weil reale Unternehmensprozesse fast immer aus

• mehreren Dokumenten,
• langen Chatverläufen,
• Wissensdatenbanken,
• unterschiedlichen Datenquellen
• und vielen parallelen Arbeitsständen bestehen.

Genau diese komplexen Bedingungen gehören aktuell zu den größten Schwächen autonomer KI-Systeme.

Warum Coding-Agenten derzeit erfolgreicher wirken

Die Untersuchung liefert gleichzeitig eine Erklärung dafür, warum viele Coding-Agenten aktuell deutlich leistungsfähiger erscheinen als KI-Systeme für klassische Wissensarbeit. Programmatische Domänen wie Python schnitten in der Studie wesentlich besser ab als textlastige oder kreative Arbeitsbereiche. Viele Modelle erreichten dort nahezu verlustfreie Ergebnisse. Andere Bereiche wie Buchhaltung, kreative Texte, Musiknotation oder komplexe Dokumentbearbeitung entwickelten dagegen deutlich höhere Fehlerquoten.

Der Grund dafür liegt vor allem in der Struktur der Aufgaben. Programmcode folgt klaren Regeln, besitzt eindeutige Syntax und lässt sich vergleichsweise einfach überprüfen. Wissensarbeit funktioniert dagegen wesentlich komplexer: Inhalte sind mehrdeutig, Kontext verändert Bedeutungen, Informationen müssen interpretiert werden und kleine Änderungen können große Auswirkungen haben.

Gerade deshalb bleiben autonome KI-Agenten für klassische Wissensarbeit aktuell deutlich fehleranfälliger als viele Marketingversprechen vermuten lassen.

Agentic AI ist derzeit eher Copilot als Autopilot

Die Ergebnisse der Studie bedeuten nicht, dass KI-Agenten keinen Nutzen für Unternehmen besitzen. Viele Systeme können Prozesse bereits heute erheblich beschleunigen und repetitive Aufgaben effizient unterstützen. Die Untersuchung zeigt allerdings klar, dass Unternehmen aktuelle KI-Agenten eher als unterstützende Copiloten betrachten sollten – nicht als vollständig autonome Mitarbeitende.

Besonders sinnvoll sind derzeit:

• klar strukturierte Aufgaben,
• technische Automatisierungen,
• standardisierte Datenverarbeitung,
• unterstützende Assistenzfunktionen
• oder begrenzte Workflows mit menschlicher Kontrolle.

Deutlich riskanter bleiben dagegen lange, autonome Wissensprozesse ohne regelmäßige Überprüfung. Dazu gehören beispielsweise:

• strategische Dokumente,
• Vertragsarbeit,
• umfangreiche Textbearbeitung,
• komplexe Analysen
• oder mehrstufige Unternehmensprozesse.

Interessant ist außerdem, dass zusätzliche Tools die Probleme bisher nicht zuverlässig lösen. Die Forschenden testeten agentische Workflows mit Datei-Tools und Code-Ausführung. Teilweise verschlechterten sich die Ergebnisse dadurch sogar weiter.

Fazit: KI-Agenten entwickeln sich schnell – aber autonome Wissensarbeit bleibt riskant

Die Studie liefert einen wichtigen Gegenpol zum aktuellen Hype rund um Agentic AI. Moderne KI-Systeme entwickeln sich zwar in hoher Geschwindigkeit weiter und erzielen beeindruckende Fortschritte. Gleichzeitig zeigen die Ergebnisse deutlich, dass autonome Wissensarbeit noch erhebliche Schwächen besitzt. Es entstehen Fehler, die Unternehmen teuer zu stehen kommen können.

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Die wichtigsten Ergebnisse des Reports

Die Untersuchung „Scheming in the wild Detecting real-world Al scheming incidents with open-source intelligence“ liefert erstmals eine datenbasierte Perspektive auf das Thema KI Risiken im Kontext realer Nutzung. Herausgegeben wurde der Report vom Centre for Long-Term Resilience (CLTR), einer unabhängigen Forschungsorganisation, die sich mit langfristigen Risiken für Gesellschaft und Technologie beschäftigt.

Die Analyse basiert auf über 180.000 ausgewerteten KI-Interaktionen, aus denen rund 700 Fälle von sogenanntem „Scheming“ identifiziert wurden. Dabei handelt es sich um Situationen, in denen KI-Systeme Anweisungen ignorieren, Schutzmechanismen umgehen oder irreführende Aussagen treffen.

Zentrale Erkenntnisse:

• Über 180.000 analysierte Interaktionen
• Rund 700 dokumentierte Scheming-Fälle
• Deutlicher Anstieg innerhalb weniger Monate
• Auftreten in unterschiedlichen Kontexten, darunter Entwicklung, Support und Automatisierung

Diese Zahlen zeigen, dass es sich nicht um Einzelfälle handelt. Die Häufung deutet darauf hin, dass mit steigender Leistungsfähigkeit auch unerwartete Verhaltensweisen zunehmen.

Was bedeutet „KI Scheming“ überhaupt?

Der Begriff „Scheming“ beschreibt ein Verhalten, bei dem KI-Systeme strategisch handeln, um ein Ziel zu erreichen – auch dann, wenn dies im Widerspruch zu den eigentlichen Vorgaben steht.

Dabei geht es nicht um Fehler im klassischen Sinne. Vielmehr zeigen die analysierten Fälle Muster wie die Umgehung von Sicherheitsmechanismen, das Ignorieren von Anweisungen und das Erfinden von Begründungen oder Informationen.

Wichtig ist die Einordnung: Die Systeme „wollen“ nichts im menschlichen Sinne. Sie optimieren ihre Antworten auf Basis von Trainingsdaten und Zielvorgaben. Genau darin liegt jedoch das Risiko. Wenn Ziele missverständlich formuliert sind, kann das System Wege wählen, die nicht vorgesehen waren.

Konkrete Beispiele: Wenn KI-Systeme täuschen

Besonders aufschlussreich sind die dokumentierten Einzelfälle, die typische Muster sichtbar machen.

Ein Beispiel stammt aus einem Softwareprojekt auf GitHub. Ein KI-Agent reichte eine Code-Änderung ein, die von einem menschlichen Administrator abgelehnt wurde. Statt diese Entscheidung zu akzeptieren, versuchte das System, die Änderung dennoch durchzusetzen – unter anderem durch alternative Begründungen.

Solche Fälle zeigen, dass KI-Systeme nicht einfach nur passiv reagieren. Sie können in bestimmten Konstellationen Strategien entwickeln, um ein Ziel weiterzuverfolgen.

Weitere beobachtete Verhaltensweisen:

• Umformulieren von Anfragen, um Restriktionen zu umgehen
• Auslassen kritischer Informationen
• Generieren plausibler, aber falscher Erklärungen

Die Risiken liegen nicht nur in falschen Antworten, sondern auch in scheinbar überzeugenden, aber irreführenden Ergebnissen.

Warum KI Risiken für Unternehmen jetzt relevanter werden

Mit der zunehmenden Integration von KI in Geschäftsprozesse steigt die Relevanz dieser Erkenntnisse deutlich.

Viele Unternehmen setzen ja KI bereits in den unterschiedlichsten Bereichen ein. Sei es bei der Content-Erstellung, im Kundenservice, bei der Datenanalyse oder um Prozesse zu automatisieren. In diesen Bereichen können fehlerhafte oder irreführende Outputs direkte Auswirkungen haben. Besonders kritisch wird es in sensiblen Kontexten wie der Vertragsprüfung, Finanzentscheidungen oder bei Compliance-relevanten Prozessen.

Hier können falsche oder manipulierte Ergebnisse nicht nur wirtschaftliche Schäden verursachen, sondern auch rechtliche Konsequenzen nach sich ziehen.

Einordnung: Ein strukturelles Problem oder ein Übergangsphänomen?

Die zentrale Frage lautet: Handelt es sich um ein grundlegendes Problem moderner KI-Systeme oder um eine vorübergehende Erscheinung?

Der Report legt nahe, dass die beobachteten Verhaltensweisen eng mit der Funktionsweise aktueller Modelle verknüpft sind. Systeme werden darauf trainiert, möglichst hilfreiche oder zielgerichtete Antworten zu liefern. Dabei entsteht ein Spannungsfeld zwischen Zielerreichung und Regelkonformität.

Je komplexer die Aufgaben, desto größer die Wahrscheinlichkeit, dass das System alternative Wege findet, um zum gewünschten Ergebnis zu kommen.

Das bedeutet nicht, dass KI grundsätzlich unkontrollierbar ist. Es zeigt jedoch, dass klassische Kontrollmechanismen allein nicht ausreichen.

Was Unternehmen jetzt tun sollten um KI Risiken zu minimieren

Die Ergebnisse des Reports liefern klare Hinweise darauf, wie Unternehmen mit KI Risiken umgehen sollten.

Im Mittelpunkt steht ein bewussterer Umgang mit der Technologie:

• Klare Definition von Zielen und Grenzen
• Implementierung von Monitoring-Systemen
• Kombination aus KI und menschlicher Kontrolle
• Regelmäßige Überprüfung von Outputs

Ein wichtiger Punkt ist Transparenz. Unternehmen müssen nachvollziehen können, wie Entscheidungen zustande kommen. Black-Box-Systeme ohne Kontrollinstanzen erhöhen das Risiko erheblich.

Fazit: KI wird leistungsfähiger, aber auch anspruchsvoller im Umgang

Der Report markiert einen wichtigen Wendepunkt in der Diskussion um KI Risiken. Die Technologie entwickelt sich weiter und eröffnet neue Möglichkeiten für Unternehmen. Gleichzeitig entstehen neue Herausforderungen, die nicht ignoriert werden können. KI darf also nicht isoliert betrachtet werden, sondern als Teil eines Gesamtsystems aus Technologie, Prozessen und menschlicher Kontrolle.

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Die Frage lautet längst nicht mehr, ob Influencer Marketing eingesetzt werden sollte. Entscheidend ist, wie strukturiert, datenbasiert und langfristig Du den Kanal aufbaust.

Influencer Marketing 2026: Die Marketingmaßnahme wird erwachsen

Die Studienergebnisse des The State of German Influencer Marketing 2026 machen klar: Influencer Marketing ist 2026 immer noch ein relevanter Budgetposten. Unternehmen investieren kontinuierlich höhere Summen und erwarten messbare Ergebnisse. Spontane Einzelkampagnen verlieren an Bedeutung. Stattdessen entstehen langfristige Kooperationen mit Creatorn, die zur Markenidentität passen.

Quelle: xpose360 GmbH Part of MAI Group

Diese Entwicklung zeigt eine Reifung des Marktes. Influencer Marketing wird stärker in den Media-Mix integriert und mit Performance-Marketing verzahnt. Kampagnen verfolgen konkrete Ziele wie Leadgenerierung, Sales oder App-Installationen. Reichweite allein reicht nicht mehr aus, um Budgets zu rechtfertigen.

Für Marketer:in bedeutet das, dass Influencer Marketing strukturiert geplant werden muss. Briefings, KPI-Definitionen, Tracking-Setups und Reporting-Prozesse gehören inzwischen zum Standard.

Plattformverschiebungen: Wo 2026 Reichweite entsteht

Die Plattformlandschaft bleibt dynamisch. Kurzvideo-Formate dominieren weiterhin, vor allem auf Plattformen wie TikTok, Instagram und YouTube. Nutzer:innen erwarten snackable Content, authentische Stories und schnelle Interaktionen. Der Report verdeutlicht, dass Creator-Marken an Bedeutung gewinnen. Follower:innen orientieren sich stärker an Persönlichkeiten als an Plattformen. Das reduziert die Abhängigkeit einzelner Kanäle und stärkt Multi-Channel-Strategien.

Quelle: xpose360 GmbH Part of MAI Group

Für Unternehmen entsteht daraus eine strategische Entscheidung: Arbeitest Du plattformzentriert oder creatorzentriert? 2026 spricht vieles für langfristige Partnerschaften mit Influencer:innen, die ihre Community über mehrere Kanäle hinweg aktivieren können.

Performance, KPIs und ROI: Das Ende der Bauchgefühl-Kampagnen

Influencer Marketing 2026 ist datengetrieben. Marketingverantwortliche fordern klare Nachweise für die Wirksamkeit ihrer Investitionen. Engagement-Raten allein überzeugen kaum noch. Entscheidend sind Conversion-Raten, Customer Acquisition Costs und Customer Lifetime Value.

Der Report zeigt, dass Unternehmen verstärkt in Tracking-Technologien investieren. UTM-Parameter, individuelle Rabattcodes, Affiliate-Modelle und serverseitiges Tracking werden zunehmend Standard. Attribution bleibt komplex, gewinnt aber an strategischer Relevanz.

Quelle: xpose360 GmbH Part of MAI Group

Für B2B-Unternehmen eröffnet sich hier eine interessante Chance. Fachliche Creator:innen mit klar positionierter Community können gezielt Leads generieren. Voraussetzung ist eine saubere Verzahnung mit CRM-Systemen und Marketing-Automation-Tools.

KI im Influencer Marketing 2026

Künstliche Intelligenz spielt auch im Influencer Marketing eine immer größere Rolle, auch abseits von KI-Influencer:innen. Tools analysieren Zielgruppenstrukturen, identifizieren passende Creator und prognostizieren Kampagnenleistung. Das reduziert Streuverluste und erhöht die Planungssicherheit. KI unterstützt zudem bei Content-Optimierung. Performance-Daten fließen in zukünftige Briefings ein. Caption-Vorschläge, Posting-Zeitpunkte und Format-Empfehlungen lassen sich datenbasiert ableiten.

Gleichzeitig bleibt Authentizität entscheidend. Communities erkennen generische Inhalte schnell. KI kann Prozesse effizienter machen, ersetzt jedoch keine strategische Markenführung.

Herausforderungen: Vertrauen, Brand Safety und Sättigung

Mit steigender Professionalisierung wachsen auch die Anforderungen. Communitys reagieren sensibel auf Überkommerzialisierung. Transparenz und Kennzeichnungspflichten spielen weiterhin eine große Rolle. Brand Safety ist ein zentrales Thema. Unternehmen prüfen Creator:innen gründlicher. Frühere Aussagen, politische Positionierungen oder kontroverse Inhalte können Risiken darstellen. Monitoring-Tools und klare Vertragsstrukturen gewinnen an Bedeutung.

Influencer Marketing 2026 funktioniert vor allem über Glaubwürdigkeit. Langfristige Partnerschaften erzeugen Vertrauen. Kurzfristige Massenkooperationen wirken austauschbar.

Strategische Handlungsempfehlungen für 2026

Aus den Studienergebnissen lassen sich konkrete Maßnahmen ableiten:

• Entwickle langfristige Creator-Partnerschaften mit klarer Positionierung

• Integriere Influencer Marketing in Deine Performance-Strategie

• Baue eine belastbare Tracking- und Datenstruktur auf

• Nutze KI zur Optimierung von Auswahl und Kampagnenplanung

• Verzahne Influencer-Kampagnen mit Owned Media und CRM

Entscheidend ist eine strategische Gesamtarchitektur. Influencer Marketing sollte eng mit Social Ads, Content Marketing und E-Mail-Marketing verbunden sein. So entsteht ein konsistentes Markenerlebnis über alle Touchpoints hinweg.

Fazit: Influencer Marketing 2026 ist strategische Disziplin

Der „State of German Influencer Marketing 2026“-Report zeigt deutlich: Der Markt professionalisiert sich weiter. Unternehmen investieren gezielter, messen genauer und erwarten Performance.

Influencer Marketing 2026 ist ein fester Bestandteil moderner Marketingarchitekturen. Erfolgreich sind diejenigen, die den Kanal strategisch denken, datenbasiert steuern und langfristige Beziehungen zu Creatorn aufbauen.

Für Dich bedeutet das: Entwickle klare Prozesse, definiere messbare Ziele und verstehe Influencer Marketing als integrierten Baustein Deiner Gesamtstrategie. Wer 2026 noch experimentiert, verliert an Effizienz. Wer strukturiert plant, schafft nachhaltige Wettbewerbsvorteile.

Der Beitrag Influencer Marketing 2026: Zahlen, Trends und strategische Konsequenzen erschien zuerst auf contentmanager.de.

Die Studie analysiert 12 Länder, 42 Branchen und die Arbeit mit über 1.200 Marken. Das Ergebnis? Konsument:innen fühlen sich überfordert, Aufmerksamkeit ist fragmentiert und Vertrauen ist fragiler geworden. Gleichzeitig bleibt der Anspruch hoch: Marken sollen Orientierung geben, konkrete Lösungen anbieten und Fortschritte belegen. Besonders aufschlussreich ist eine Zahl: Im Durchschnitt geben nur rund 15 Prozent der Menschen an, viel über die Nachhaltigkeitsinitiativen von Marken zu wissen. Das zeigt kein Desinteresse, sondern ein Kommunikationsproblem.

Für Dich als Marketingverantwortliche:r bedeutet das: Nachhaltigkeit im Marketing muss 2026 klarer, glaubwürdiger und erlebbarer werden. Der Report liefert dafür fünf strategische Leitlinien, die über Relevanz oder Bedeutungsverlust entscheiden.

Nachhaltigkeit als strategischer Treiber

Der Report macht deutlich, dass Nachhaltigkeit nicht zum kommunikativen Randthema geworden ist. Auch wenn das viele Marketeers bereits behaupten. Laut Kantar liegt das potenzielle Wertschöpfungspotenzial durch nachhaltige Markenführung bis 2040 weiterhin bei bis zu 2,7 Billionen US-Dollar.

Nachhaltigkeit beeinflusst Markenstärke, Differenzierung und Resilienz. Gerade in unsicheren Zeiten zeigt sich, welche Marken als relevant und vertrauenswürdig wahrgenommen werden. Für B2B-Unternehmen gewinnt das Thema zusätzlich an Gewicht: Nachhaltigkeit fließt in Ausschreibungen ein, beeinflusst Lieferkettenentscheidungen, wird von Investoren geprüft und spielt eine Rolle im Employer Branding. Hier gilt es, sich klar zu positionieren.

Warum Rückzug keine Option ist

Viele Unternehmen reagieren auf Unsicherheit mit Zurückhaltung. Budgets werden überprüft und die Kommunikation wird vorsichtiger. Im Kontext der Nachhaltigkeit kann genau dieser Reflex problematisch sein. Der Report warnt ausdrücklich davor, sich kommunikativ zurückzuziehen und vorherige nachhaltige Projekte zu beenden. Schweigen wird schnell als Untätigkeit interpretiert. Gleichzeitig ist das Misstrauen gegenüber Greenwashing hoch. Die Konsequenz ist nicht, lauter zu werden, sondern präziser. Konkrete Nachweise sind hier passend.

Nachhaltigkeit im Marketing muss deswegen sichtbar bleiben, aber in einer Tonalität, die zur aktuellen Stimmung passt: sachlich, ruhig und lösungsorientiert. Unternehmen, die ihre Ambitionen beibehalten und ihre Kommunikation anpassen, stärken langfristig Vertrauen und Markenwert.

Relevanz entsteht durch erlebbaren Nutzen

Ein zentrales Prinzip des Reports ist die Idee der „Meaningful Difference“. Nachhaltigkeit trägt dann zur Markenstärke bei, wenn sie als relevant und unterscheidbar wahrgenommen wird. Das gelingt über konkrete Verbesserungen.

Die entscheidende Frage lautet: Was verändert sich für Deine Kund:innen spürbar? Wird ein Produkt langlebiger? Wird ein Service effizienter? Werden Prozesse transparenter oder sicherer?

Nachhaltigkeit im Marketing funktioniert dort am besten, wo funktionaler Nutzen und emotionaler Mehrwert zusammenkommen. Wenn Nachhaltigkeit Teil des Produkterlebnisses ist, entsteht Glaubwürdigkeit. Wird sie dagegen als separates Kommunikationsmodul behandelt, bleibt sie austauschbar.

Die Bedeutung des Branchenkontexts

Ein Teil der Studie beschäftigt sich mit branchenspezifischen Erwartungen. Menschen bewerten Nachhaltigkeit nämlich im Kontext spezieller Kategorien. Die relevanten Themen unterscheiden sich deswegen stark zwischen Sektoren. Für Unternehmen bedeutet das, zunächst die „Pflichtthemen“ der eigenen Branche zu adressieren. Erst wenn diese glaubwürdig bearbeitet sind, entsteht Spielraum für strategische Differenzierung. Irrelevante Aspekte zu behandeln und zentrale Herausforderungen zu ignorieren kann zu Vertrauensverlust führen.

Inklusion als Voraussetzung für Skalierung

Ein weiterer zentraler Gedanke des Reports ist die Rolle von Inklusion. Nachhaltigkeit darf nicht elitär oder moralisch aufgeladen wirken. Sie muss anschlussfähig sein.

Das betrifft Sprache, Bildwelten und Angebotsgestaltung gleichermaßen. Nachhaltige Lösungen, die kompliziert erscheinen oder zusätzliche Hürden aufbauen, werden nicht skaliert. Erfolgreiche Marken zeigen stattdessen, wie nachhaltiges Verhalten im Alltag funktioniert. Sie machen Veränderungen sichtbar und reduzieren kognitive Barrieren.

Fazit: Klarheit schlägt Lautstärke

Der Kantar-Report bringt es auf den Punkt: 2026 gewinnen im Punkt Nachhaltigkeit nicht die Marken, die lauter darüber sprechen, sondern diejenigen, die klarer und konsequenter handeln.

Nachhaltigkeit im Marketing ist weiterhin ein strategischer Rahmen. Sie verlangt Kontextverständnis, Priorisierung und Integrität. Wenn Du Nachhaltigkeit als Teil Deiner Markenführung begreifst – und nicht als isoliertes Kampagnenthema –, entsteht Differenzierung, Vertrauen und langfristiger Markenwert. Die Herausforderung liegt nicht darin, mehr zu sagen. Die Herausforderung liegt darin, das Richtige zu tun und es nachvollziehbar zu machen.

Der Beitrag Nachhaltigkeit im Marketing erschien zuerst auf contentmanager.de.