LinkedIn Analytics: Was ist 2026 neu?

Wer LinkedIn regelmäßig für das eigene Marketing nutzt, kennt das Problem: Ein Beitrag erzielt viele Impressionen, ein anderer erhält zahlreiche Kommentare und wieder ein anderer bringt neue Follower:innen. Doch welcher Post war nun tatsächlich erfolgreich? Das hängt vor allem davon ab, welches Ziel Du mit Deinen Inhalten verfolgst. Mit den neuen LinkedIn Analytics möchte die Plattform diese Auswertung erleichtern. Im Mittelpunkt stehen zwei Fragen: Wie wertvoll sind die veröffentlichten Inhalte für die Nutzer:innen und welche Menschen werden damit erreicht? Dafür führt LinkedIn mehrere Kennzahlen in einer gemeinsamen Übersicht zusammen und liefert zusätzliche Informationen über die Reaktionen auf einzelne Beiträge. Die Funktionen werden in das neue Dashboard integriert, das LinkedIn schrittweise weltweit bereitstellt.

Die neue Post Performance Table: LinkedIn-Beiträge direkt vergleichen

Eine der wichtigsten Neuerungen ist die sogenannte Post Performance Table. Sie ermöglicht es, die Performance mehrerer Beiträge in einer einzigen Tabelle gegenüberzustellen. Bisher mussten Nutzer:innen die Analysen einzelner Beiträge öffnen, um deren Ergebnisse zu vergleichen. Mit der neuen Übersicht lassen sich die wichtigsten Werte direkt nebeneinander betrachten.

Zu den verfügbaren Kennzahlen gehören unter anderem Impressionen, erreichte Mitglieder, Videoaufrufe, Wiedergabezeit, gewonnene Follower:innen, Reaktionen, Kommentare, Reposts sowie gespeicherte und privat weitergeleitete Beiträge. Das erleichtert beispielsweise die Beantwortung der Frage, welche Themen besonders viel Aufmerksamkeit erhalten oder welche Formate langfristig neue Follower:innen gewinnen.

Ein weiterer Vorteil: Die Daten lassen sich exportieren. Dadurch kannst Du eigene Auswertungen erstellen, Entwicklungen über einen längeren Zeitraum beobachten oder die Ergebnisse in Dein bestehendes Marketing-Reporting übernehmen.

Wo findest Du die neue Übersicht?

LinkedIn stellt die Post Performance Table zunächst in der Desktop-Version bereit. Der Zugang erfolgt über die Content Analytics. Dort wählst Du „Post Impressions“, navigierst zu „Most Recent Post Performance“ und klickst anschließend auf „Show all posts“. Die mobile Version soll zu einem späteren Zeitpunkt folgen. Da LinkedIn die Funktion schrittweise ausrollt, ist sie möglicherweise noch nicht in jedem Profil verfügbar. Wichtig ist außerdem: Die Ankündigung betrifft in erster Linie die Analyse persönlicher LinkedIn-Profile. Die Funktionen der Analytics für Unternehmensseiten können davon abweichen.

Neue LinkedIn-Kennzahlen: Was steckt dahinter?

Neben der übersichtlicheren Darstellung sind vor allem die erweiterten Kennzahlen interessant. Sie ermöglichen es, den Erfolg einzelner Beiträge aus unterschiedlichen Perspektiven zu betrachten.

Gewonnene Follower:innen: Welche Beiträge überzeugen neue Menschen?

Dass LinkedIn anzeigt, wie viele neue Follower:innen ein Beitrag generiert, ist grundsätzlich bekannt. Neu ist die Möglichkeit, genauer zu erkennen, welche Mitglieder einem Profil aufgrund eines bestimmten Beitrags gefolgt sind. Klickst Du auf die entsprechende Kennzahl, kannst Du die Profile einsehen.

Für das B2B-Marketing ist das besonders interessant. Schließlich sagt die reine Anzahl neuer Follower:innen wenig darüber aus, ob Du tatsächlich die gewünschte Zielgruppe erreichst. Ein Beispiel: Ein Beitrag über Marketing-Automatisierung gewinnt 30 neue Follower:innen. Ein anderer, allgemeiner gehaltener Post bringt 100 neue Kontakte. Wenn unter den 30 neuen Kontakten zahlreiche Marketingverantwortliche aus relevanten Unternehmen sind, könnte der erste Beitrag für Deine Kommunikationsziele wertvoller sein. Durch die erweiterten LinkedIn Analytics kannst Du deshalb besser beurteilen, welche Themen Menschen erreichen, die für Dein Unternehmen interessant sind.

Saves und Sends: Welche Inhalte werden gespeichert und weitergeleitet?

Eine weitere Neuerung betrifft die Kennzahlen Saves und Sends.

• Saves zeigen an, wie häufig Nutzer:innen einen Beitrag gespeichert haben, um später darauf zurückzugreifen.
• Sends erfassen dagegen, wie oft ein Beitrag über eine private LinkedIn-Nachricht weitergeleitet wurde.

Im B2B-Bereich können diese Werte aufschlussreich sein: Denn viele fachliche Inhalte werden gelesen und genutzt, ohne dass die Leser:innen öffentlich darauf reagieren. Ein ausführlicher Beitrag mit einer Checkliste zur Softwareauswahl erhält möglicherweise nur wenige Likes. Aber es speichern ihn zahlreiche Menschen, weil sie die Informationen für ihre Arbeit benötigen. Ähnlich verhält es sich mit privat geteilten Inhalten. Wird ein Fachartikel innerhalb eines Teams oder an Kolleg:innen weitergeleitet, kann das ein Hinweis darauf sein, dass das Thema für eine konkrete berufliche Fragestellung relevant ist.

In-Network und Out-of-Network Reach: Wen erreichst Du tatsächlich?

Wie weit verbreiten sich Deine Beiträge über Dein bestehendes Netzwerk hinaus? Auch darauf geben die neuen LinkedIn Analytics eine differenziertere Antwort.

LinkedIn unterscheidet künftig deutlicher zwischen zwei Arten der Reichweite:

• In-Network Reach beschreibt den prozentualen Anteil der Impressionen, der von Personen stammt, die bereits mit Dir vernetzt sind oder Deinem Profil folgen.
• Out-of-Network Reach zeigt dagegen, welcher Anteil der Impressionen von Nutzer:innen stammt, die bisher nicht zu Deinem bestehenden Netzwerk gehören. Diese Personen können Deine Inhalte beispielsweise durch Empfehlungen im Feed, geteilte Beiträge oder die Suche entdecken.

Stell Dir vor, zwei Beiträge erreichen jeweils 10.000 Impressionen. Beim ersten stammen 80 Prozent aus dem bestehenden Netzwerk. Beim zweiten kommen 70 Prozent von Personen außerhalb Deines Netzwerks. Obwohl beide Beiträge dieselbe Anzahl an Impressionen erzielen, erfüllen sie möglicherweise unterschiedliche Aufgaben. Der erste Beitrag erreicht vor allem Menschen, die Dich bereits kennen. Der zweite sorgt für zusätzliche Sichtbarkeit bei einer neuen Zielgruppe. Welche Variante erfolgreicher ist, hängt vom jeweiligen Marketingziel ab.

LinkedIn Ads – so gelingt der Einstieg

Quelle: DALL-EDu möchtest Deine Reichweite auf LinkedIn durch bezahlte Werbung erweitern? Dann lohnt sich ein Blick auf LinkedIn Ads. In unserem Einsteiger-Guide erfährst Du, welche Anzeigenformate es gibt, wie Du Deine Zielgruppe gezielt ansprichst und worauf es bei Budget, Kampagnenerstellung und Erfolgsmessung ankommt.

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Was bedeuten die neuen LinkedIn Analytics für Dein B2B-Marketing?

Mit den erweiterten Analysemöglichkeiten können Unternehmen ihre LinkedIn-Aktivitäten gezielter bewerten. Besonders relevant ist dabei die Unterscheidung zwischen Reichweite, Interaktion und Zielgruppenentwicklung. Möchtest Du Deine Markenbekanntheit erhöhen, können die Impressionen außerhalb Deines Netzwerks eine wichtige Orientierung bieten. Willst Du dagegen Deine bestehende Community stärker einbinden, sind Kommentare, gespeicherte Beiträge und wiederkehrende Interaktionen möglicherweise aussagekräftiger. Geht es um den Aufbau einer relevanten Fachcommunity, lohnt sich ein Blick auf die neu gewonnenen Follower:innen und deren beruflichen Hintergrund. Auch für das Content-Marketing ergeben sich interessante Möglichkeiten. So kannst Du untersuchen, ob beispielsweise praxisnahe Anleitungen häufiger gespeichert werden als Meinungsbeiträge oder ob Branchenanalysen besonders häufig privat weitergeleitet werden.

Allerdings sollte die Auswertung immer im Zusammenhang mit den jeweiligen Kommunikationszielen erfolgen. Hohe Impressionen sind beispielsweise wenig hilfreich, wenn ein Beitrag überwiegend Menschen erreicht, die für Dein Unternehmen keine relevante Zielgruppe darstellen.

Fazit: Mehr Einblicke für eine bessere LinkedIn-Strategie

Mit den neuen LinkedIn Analytics erhalten Nutzer:innen zusätzliche Möglichkeiten, die Performance ihrer Beiträge zu analysieren. Besonders die Post Performance Table erleichtert den direkten Vergleich verschiedener Inhalte und macht die regelmäßige Auswertung übersichtlicher. Die erweiterten Kennzahlen zu gespeicherten Beiträgen, privaten Weiterleitungen, gewonnenen Follower:innen und der Reichweite außerhalb des eigenen Netzwerks liefern weitere Anhaltspunkte für die Content-Planung.

Wer die neuen Kennzahlen regelmäßig analysiert, kann besser nachvollziehen, welche Themen die gewünschte Zielgruppe ansprechen, welche Formate besonders häufig weiterempfohlen werden und wo sich die eigene LinkedIn-Strategie verbessern lässt.

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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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LinkedIn will weniger generische Inhalte im Feed

LinkedIn spricht seit mehreren Monaten offen darüber, generische KI-Inhalte stärker aus dem Feed zu drängen. Im Juni 2026 erklärte das Netzwerk, technische Systeme aufgebaut zu haben, die typische Signale für sogenannte „AI Slop“-Inhalte erkennen sollen.

Dabei geht es um Beiträge, die auf den ersten Blick sauber geschrieben sind, aber wenig fachliche Tiefe oder persönliche Einordnung bieten. Dazu zählen beispielsweise Texte, die bekannte Aussagen wiederholen, stark standardisierte Muster nutzen oder in großer Menge produziert werden. LinkedIn betont, dass KI weiterhin als Unterstützung beim Schreiben genutzt werden kann. Entscheidend ist aus Sicht der Plattform, dass ein Beitrag eine erkennbare menschliche Perspektive enthält.

Die Maßnahmen zeigen offenbar Wirkung. Im September 2026 teilte LinkedIn mit, dass Inhalte, die als „AI Slop“ klassifiziert wurden, bereits rund 40 Prozent weniger Views erhalten.

LinkedIn KI-Posts können Reichweite verlieren

Für Unternehmen ist vor allem die Reichweitenfrage wichtig. LinkedIn hat eigene Klassifikatoren entwickelt, die generische Inhalte erkennen und deren Verbreitung einschränken sollen.

Bereits in frühen Tests erreichten diese Systeme laut LinkedIn eine Trefferquote von 94 Prozent bei der Identifikation entsprechender Inhalte. Beiträge, die als generisch eingestuft werden, werden deutlich seltener über das unmittelbare Netzwerk der Autor:innen hinaus ausgespielt. Für das B2B-Marketing hat das Konsequenzen. Eine hohe Posting-Frequenz allein reicht künftig noch weniger aus. Wenn Beiträge ähnlich aufgebaut sind, bekannte Gedanken wiederholen oder keine eigenen Erfahrungen vermitteln, kann ihre Reichweite leiden.

Nutzer:innen können „AI Slop“ melden

LinkedIn ergänzt seine technischen Systeme inzwischen durch Feedback aus der Community. Nutzer:innen können Beiträge über das Drei-Punkte-Menü mit der Option „Seems like AI slop“ kennzeichnen.

Innerhalb der ersten zwei Wochen nach Einführung der Funktion im August 2026 wurde sie laut LinkedIn bereits von mehr als einer Million Mitgliedern genutzt. Die Meldungen sollen unter anderem dabei helfen, die Erkennung entsprechender Inhalte weiter zu verbessern.

Eine einzelne Meldung führt laut LinkedIn nicht automatisch zu einer Reichweitenreduzierung. Wenn ein Beitrag jedoch ausreichend negatives Feedback erhält, können Autor:innen einen entsprechenden Hinweis in ihren Post-Analytics sehen.

LinkedIn verändert auch die eigenen KI-Tools

Interessant ist, dass LinkedIn parallel seine eigenen Schreibfunktionen überarbeitet. Die bisherige Funktion „Enhance your post“ wird durch Werkzeuge ersetzt, die stärker auf Korrektur und bessere Verständlichkeit ausgerichtet sind. Die KI soll Texte sprachlich verbessern, ohne die individuelle Stimme der Verfasser:innen grundlegend zu verändern.

Damit gibt LinkedIn eine klare Richtung vor: KI darf bei der Erstellung unterstützen. Inhalt, Haltung und Erfahrung sollen weiterhin von Menschen kommen.

Was die Änderung für das B2B-Marketing bedeutet

Gerade im B2B-Umfeld lebt guter LinkedIn-Content von Expertise. Allgemeine Tipps lassen sich heute innerhalb weniger Sekunden generieren. Wirklich relevant werden Inhalte dann, wenn sie konkrete Erfahrungen, Beobachtungen oder eigene Einschätzungen enthalten. Ein Beitrag über Vertrieb gewinnt beispielsweise an Wert, wenn ein Unternehmen schildert, welche Maßnahme tatsächlich funktioniert hat, wo Probleme entstanden sind und welche Erkenntnisse daraus gezogen wurden.

Auch klare Meinungen dürften wichtiger werden. Dabei geht es nicht um künstlich provokante Aussagen. Eine nachvollziehbare fachliche Position reicht oft schon aus, um einen Beitrag von austauschbarem Content abzuheben. LinkedIn KI-Posts sollten deshalb vor der Veröffentlichung immer redaktionell geprüft werden. Generische Formulierungen, Wiederholungen und allgemein bekannte Aussagen lassen sich dabei gezielt durch konkrete Beispiele und eigene Perspektiven ersetzen.

KI bleibt ein sinnvolles Werkzeug

Die aktuellen Maßnahmen zeigen, wohin sich LinkedIn entwickeln möchte. Die Plattform will besser erkennen, welche Beiträge tatsächlich Mehrwert bieten und welche lediglich professionell formuliert wirken. Für Unternehmen kann diese Entwicklung eine Chance sein. Wer eigene Erfahrungen teilt, Fachwissen sichtbar macht und KI gezielt zur Unterstützung einsetzt, kann sich deutlicher von automatisiert erstelltem Massen-Content abheben.

LinkedIn KI-Posts werden deshalb nicht verschwinden. Ihre Qualität dürfte künftig noch stärker darüber entscheiden, wie sichtbar sie im Feed werden.

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Für die Studie hat Metricool mehr als 700 Social-Media-Manager:innen, Marketer:innen, Creator:innen, Freelancer:innen, Agenturfachkräfte und Unternehmer:innen aus verschiedenen Branchen, Teamgrößen und Arbeitsmodellen befragt. Ausgewählte Ergebnisse wurden mit der Erhebung aus dem Jahr 2025 verglichen. Die Daten zeigen dabei, wie schnell sich der Einsatz von KI in Social Media innerhalb eines Jahres weiterentwickelt hat.

KI in Social Media geht weit über die Texterstellung hinaus

Wer bei KI im Social-Media-Marketing zuerst an automatisch geschriebene Captions denkt, liegt weiterhin richtig. Texte, Posts, Captions und Copy sind mit 86 Prozent der häufigste Anwendungsbereich. Direkt dahinter folgt mit 84 Prozent die Ideenfindung.

Interessanter sind allerdings die Bereiche, die besonders stark zugelegt haben. 2025 nutzten 39 Prozent der Befragten KI für die Strategieentwicklung. 2026 sind es bereits 62 Prozent. Bei der Recherche von Themen und Trends stieg der Anteil innerhalb eines Jahres von 36 auf 61 Prozent. Auch bei der Analyse von Kennzahlen zeigt sich eine deutliche Veränderung: Hier wuchs die Nutzung von 32 auf 59 Prozent.

Damit bekommt KI eine neue Rolle im Social-Media-Workflow. Tools liefern längst mehr als Formulierungsvorschläge. Sie helfen Teams dabei, große Datenmengen auszuwerten, Themen zu strukturieren, Trends zu identifizieren oder erste strategische Ansätze zu entwickeln. Auch Automatisierung gewinnt an Bedeutung. 43 Prozent der Befragten setzen KI inzwischen für repetitive Aufgaben ein. Im Vorjahr waren es erst 20 Prozent. Für Social-Media-Teams kann das beispielsweise bei der Aufbereitung von Reports, beim Anpassen von Content für verschiedene Plattformen oder bei wiederkehrenden Rechercheaufgaben interessant sein.

Quelle: metricool

KI erweitert die Möglichkeiten von Social-Media-Teams

Die Studie deutet außerdem darauf hin, dass KI Fachkräfte bei Aufgaben unterstützt, für die ihnen bislang Wissen oder Ressourcen fehlten. 53 Prozent geben an, mit KI Dinge erledigen zu können, die sie vorher nicht beherrschten. 47 Prozent haben aufgrund der neuen Möglichkeiten mit Formaten oder Strategien experimentiert.

Gerade kleinere Marketingteams können davon profitieren. Ein:e Social-Media-Manager:in muss etwa für eine erste Datenanalyse, eine visuelle Idee oder die Strukturierung einer Kampagne nicht für jeden Arbeitsschritt unterschiedliche Spezialist:innen einbeziehen. KI kann einen Einstieg liefern und die Vorbereitung beschleunigen.

Das bedeutet allerdings auch, dass Kompetenzen rund um die Bewertung von KI-Ergebnissen wichtiger werden. Wer eine Analyse generieren lässt, muss einschätzen können, ob die zugrunde liegenden Annahmen sinnvoll sind. Wer Texte erstellt, braucht ein Gespür für Markenstimme und Zielgruppe. Der Umgang mit KI verschiebt damit einen Teil der Arbeit von der reinen Erstellung hin zur Auswahl, Kontrolle und Weiterentwicklung.

Mehr Tools und höhere Budgets

Parallel dazu wächst der KI-Tool-Stack. 37 Prozent der Befragten nutzen inzwischen mehr als vier KI-Anwendungen. 2025 lag dieser Anteil bei gerade einmal 14 Prozent.

Auch die Bereitschaft, für die Anwendungen Geld auszugeben, steigt deutlich. Drei von vier Befragten zahlen mittlerweile für mindestens ein KI-Tool. Besonders auffällig entwickelt sich das höhere Budgetsegment: Der Anteil der Personen, die mehr als 100 US-Dollar im Monat für KI-Anwendungen ausgeben, ist innerhalb eines Jahres von drei auf 13 Prozent gestiegen.

Für Unternehmen entsteht damit eine neue Aufgabe: Sie müssen genauer prüfen, welche Tools tatsächlich einen Beitrag zum Workflow leisten. Mehr Anwendungen können zusätzliche Möglichkeiten eröffnen, zugleich entstehen laufende Kosten, Überschneidungen bei Funktionen und neue Anforderungen an Datenschutz, Prozesse und Schulungen.

Der große blinde Fleck: Die Performance wird kaum gemessen

Eine der wichtigsten Erkenntnisse der Metricool-Studie betrifft den messbaren Nutzen von KI. Der größte wahrgenommene Vorteil ist die Zeitersparnis. 65 Prozent der Befragten geben an, durch KI zwischen einer und sechs Stunden pro Woche einzusparen. Fast ein Viertel kommt sogar auf sieben Stunden oder mehr.

Deutlich unklarer ist, was KI mit der Qualität und Performance der Inhalte macht. Nur sechs Prozent messen den Einfluss auf die Content-Qualität. Lediglich vier Prozent betrachten gezielt die Performance von Beiträgen.

Doch hier liegt für Unternehmen eine wichtige Aufgabe. Zeitersparnis lässt sich vergleichsweise leicht erkennen: Eine Caption dauert fünf Minuten statt 20 Minuten, ein Reporting ist schneller vorbereitet oder mehrere Varianten eines Posts liegen innerhalb weniger Sekunden vor. Ob die Ergebnisse anschließend mehr Reichweite, Interaktionen, Klicks oder Leads erzielen, erfordert eine strukturierte Auswertung. Interessant ist in diesem Zusammenhang eine weitere Zahl: 14 Prozent der Befragten sind der Meinung, dass KI-generierter Content schlechter performt als Inhalte ohne KI-Unterstützung. 2025 waren es fünf Prozent. Metricool weist dabei darauf hin, dass es sich um die Einschätzungen der Befragten handelt und keine Analyse einzelner Posts zugrunde liegt.

Quelle: metricool

So kannst Du den Einfluss von KI besser messen

Für Social-Media-Teams bedeutet das: Der KI-Einsatz sollte Teil der bestehenden Erfolgsmessung werden. Dafür muss keine komplett neue Analytics-Infrastruktur aufgebaut werden.

Hilfreich ist bereits, intern festzuhalten, bei welchen Beiträgen KI zum Einsatz kam und welche Aufgabe sie übernommen hat. Hat sie nur bei der Ideenfindung geholfen? Wurde der komplette Text generiert? Hat das Team mehrere KI-Varianten getestet? Oder kam KI bei Bild, Recherche oder Datenanalyse zum Einsatz?

Über mehrere Wochen lassen sich anschließend typische Kennzahlen wie Engagement-Rate, Klickrate, Reichweite, Video-Wiedergabedauer oder Conversion-Rate vergleichen. Entscheidend ist ein ausreichend langer Beobachtungszeitraum, da einzelne Posts kaum belastbare Aussagen ermöglichen. Damit bekommt das Marketing eine wesentlich spannendere Antwort als „Wir sparen Zeit“. Es kann herausfinden, bei welchen Aufgaben KI tatsächlich bessere Ergebnisse ermöglicht und wo menschliche Expertise einen größeren Einfluss hat.

Menschliche Kontrolle bleibt fester Bestandteil des Workflows

Die Studie zeigt zugleich, dass viele Fachkräfte KI-Inhalte bereits kritisch überprüfen. Laut den von Metricool veröffentlichten Studienangaben überarbeiten 39 Prozent KI-generierte Inhalte gezielt im Hinblick auf Tonalität, Fakten und Markenstimme. Weitere 29 Prozent nutzen das Ergebnis in erster Linie als Rohfassung. Nur ein vergleichsweise kleiner Teil veröffentlicht KI-generierte Inhalte mit sehr geringen Anpassungen.

Für Unternehmen ist dieses Vorgehen sinnvoll. Generative KI kann Prozesse beschleunigen und Varianten liefern. Die Verantwortung für Inhalte, Quellen, Tonalität und strategische Entscheidungen liegt weiterhin beim jeweiligen Team. Gerade im Social-Media-Marketing ist dieser Faktor wichtig. Markenkommunikation lebt von Wiedererkennbarkeit, Kontext und einem klaren Verständnis der eigenen Community. Ein sprachlich korrekter KI-Post kann trotzdem unpassend wirken, wenn er den Ton einer Marke oder die Situation der Zielgruppe verfehlt.

Quelle: metricool

Bei KI-Richtlinien besteht Nachholbedarf

Während KI fast flächendeckend genutzt wird, fehlen in vielen Organisationen weiterhin klare Regeln. Laut Metricool geben nur zwölf Prozent der Befragten an, über eine klar definierte KI-Richtlinie am Arbeitsplatz zu verfügen. 35 Prozent berichten, dass für ihre KI-Nutzung keine Einschränkungen oder formalen Regeln bestehen.

Das kann spätestens dann problematisch werden, wenn vertrauliche Daten in öffentliche KI-Systeme gelangen, Mitarbeiter:innen unterschiedliche Qualitätsstandards anwenden oder niemand genau weiß, welche Inhalte vor einer Veröffentlichung geprüft werden müssen. Unternehmen sollten deshalb festlegen, welche Tools eingesetzt werden dürfen, welche Daten verarbeitet werden können, wer Ergebnisse kontrolliert und für welche Anwendungsfälle menschliche Freigaben erforderlich sind. Damit wird KI zu einem nachvollziehbaren Bestandteil des Marketingprozesses.

Fazit: Nach der KI-Einführung kommt die Erfolgsmessung

Die Metricool-Studie zeigt deutlich, wie selbstverständlich KI in Social Media inzwischen geworden ist. Die zentrale Entwicklung 2026 liegt dabei in der wachsenden Bedeutung von KI für Strategie, Recherche, Analyse und Automatisierung. Damit verändert sich auch die entscheidende Frage für Marketingteams. Es reicht immer seltener aus, zu wissen, wie viele Stunden ein KI-Tool spart. Unternehmen sollten verstehen, welchen Einfluss es auf Qualität, Reichweite, Engagement und geschäftlich relevante Ergebnisse hat.

Und dort scheint aktuell die größte Lücke zu liegen: 95 Prozent nutzen KI, doch lediglich vier Prozent messen den Einfluss auf die Post-Performance. Wer diese Lücke schließt, kann KI wesentlich gezielter einsetzen und herausfinden, an welchen Stellen sie im eigenen Social-Media-Marketing tatsächlich den größten Nutzen bringt.

Der Beitrag Metricool-Studie 2026: KI wird im Social Media kaum gemessen erschien zuerst auf contentmanager.de.

Für Marketingteams, Content-Verantwortliche und Social-Media-Manager:innen lohnt sich deshalb ein genauer Blick auf die Regeln. Denn entscheidend ist unter anderem, welche Art von Content veröffentlicht wird, wie realistisch dieser wirkt und ob Menschen den Inhalt redaktionell geprüft haben.

Kennzeichnung von KI-Inhalten: Was gilt seit August 2026?

Artikel 50 des AI Act regelt Transparenzpflichten für verschiedene KI-Anwendungen. Die Vorgaben gelten seit dem 2. August 2026. Dazu gehören unter anderem Regeln für KI-Systeme, die direkt mit Menschen interagieren, Systeme zur Emotionserkennung und biometrischen Kategorisierung sowie generative KI und Deepfakes.

Für die Content-Praxis ist eine Unterscheidung besonders wichtig: Der AI Act stellt unterschiedliche Anforderungen an Anbieter und Betreiber von KI-Systemen.

Anbieter generativer KI-Systeme müssen technische Vorkehrungen treffen, damit künstlich erzeugte oder manipulierte Inhalte in maschinenlesbarer Form gekennzeichnet und als solche erkennbar sind. Das betrifft unter anderem Text, Bild, Audio und Video. Die technische Lösung muss laut Bundesnetzagentur wirksam, interoperabel, belastbar und zuverlässig sein. Ausnahmen gibt es beispielsweise bei bestimmten unterstützenden Standardbearbeitungen, wenn Eingaben oder deren Semantik nicht wesentlich verändert werden. Für Unternehmen, Agenturen oder andere Organisationen, die KI-Systeme einsetzen, gelten eigene Offenlegungspflichten. Im Marketing sind dabei vor allem Deepfakes und bestimmte KI-generierte Texte zu Angelegenheiten von öffentlichem Interesse relevant.

Welche KI-Inhalte müssen gekennzeichnet werden?

Eine sichtbare Kennzeichnungspflicht für Unternehmen greift vor allem bei Deepfakes. Der AI Act versteht darunter KI-generierte oder manipulierte Bild-, Audio- oder Videoinhalte, die bestehenden oder plausibel existierenden Personen, Objekten, Orten, Einrichtungen oder Ereignissen ähneln und fälschlicherweise authentisch oder wahr erscheinen können.

Für das Marketing kann das beispielsweise relevant werden, wenn eine reale Person mithilfe von KI so dargestellt wird, als hätte sie eine Aussage gemacht oder eine Handlung vorgenommen, die nie stattgefunden hat. Auch künstlich erzeugte Aufnahmen von realen Orten oder Ereignissen können unter diese Regel fallen, wenn das Publikum sie für echte Aufnahmen halten könnte.

Ein offensichtlich fantastisches Kampagnenmotiv ist anders zu bewerten. Zeigt ein KI-Bild beispielsweise einen Business-Lunch auf dem Mond oder ein Bürogebäude, das über einer Stadt schwebt, ist der künstliche Charakter für Betrachter:innen meist schnell erkennbar. Für die Einordnung als Deepfake ist gerade der mögliche falsche Eindruck von Authentizität relevant. Die Leitlinien der EU-Kommission liefern hierzu zahlreiche Beispiele und Auslegungshilfen. Das bedeutet für Unternehmen: Nicht jedes KI-generierte Bild braucht aufgrund des AI Act automatisch ein sichtbares KI-Label. Je realistischer ein künstlich erzeugter Inhalt erscheint und je eher Menschen ihn für eine authentische Darstellung halten könnten, desto genauer sollte die Kennzeichnungspflicht geprüft werden.

Müssen KI-generierte Texte gekennzeichnet werden?

Bei Texten sind die Vorgaben enger gefasst. Eine Offenlegungspflicht betrifft KI-generierte oder manipulierte Texte, die veröffentlicht werden, um die Öffentlichkeit über Angelegenheiten von öffentlichem Interesse zu informieren. Für klassische Unternehmenskommunikation bedeutet das: Die Nutzung eines KI-Tools zum Entwerfen eines Blogartikels, einer Produktbeschreibung oder eines Social-Media-Posts führt allein noch nicht zu einer Kennzeichnungspflicht nach Artikel 50.

Besonders wichtig ist außerdem die Ausnahme für redaktionell kontrollierte Inhalte. Die Kennzeichnungspflicht für Texte entfällt, wenn die KI-generierten Inhalte einer menschlichen Überprüfung oder redaktionellen Kontrolle unterzogen wurden und eine natürliche oder juristische Person die redaktionelle Verantwortung für die Veröffentlichung übernimmt.

Für professionelle Content-Teams ist das ein entscheidender Punkt. Ein KI-Entwurf kann damit Teil des redaktionellen Workflows sein. Redaktionelle Verantwortung bleibt jedoch wichtig. Inhalte sollten fachlich geprüft, Quellen kontrolliert und Aussagen gegebenenfalls überarbeitet werden. Wer Texte weitgehend automatisiert veröffentlicht, muss genauer hinsehen. Das kann etwa automatisierte News-Angebote, massenhaft generierte Informationsseiten oder KI-basierte Veröffentlichungen zu Politik, Gesundheit, Wirtschaft oder anderen gesellschaftlich relevanten Themen betreffen.

Was bedeutet die Regelung für ChatGPT und andere Text-KIs?

Ein typischer Arbeitsablauf könnte so aussehen: Eine Marketing-Managerin lässt sich von ChatGPT einen ersten Entwurf für einen Fachartikel erstellen. Anschließend prüft die Redaktion die Fakten, ergänzt eigene Erfahrungen, kontrolliert die Quellen, überarbeitet Formulierungen und gibt den Text final frei.

Allein der Einsatz von generativer KI macht diesen Beitrag nach Artikel 50 nicht kennzeichnungspflichtig. Bei Texten über Angelegenheiten von öffentlichem Interesse ist insbesondere die menschliche Überprüfung und redaktionelle Verantwortung relevant. Anders kann die Situation aussehen, wenn ein Unternehmen automatisiert KI-Texte über aktuelle politische, gesellschaftliche oder wirtschaftliche Entwicklungen generiert und ungeprüft veröffentlicht. Hier kann die Transparenzpflicht greifen. Für Unternehmen ist deshalb eine dokumentierte redaktionelle Freigabe sinnvoll. Sie hilft dabei, nachvollziehbar zu machen, dass veröffentlichte Inhalte einer echten menschlichen Kontrolle unterzogen wurden.

Quelle: Generiert mit KI

Was gilt für KI-Bilder im Marketing und in Social Media?

Generative Bild-KI wird inzwischen für Kampagnenvisuals, Blogbilder, Social-Media-Posts, Präsentationen und Werbemittel eingesetzt. Für diese Inhalte muss zwischen der technischen Kennzeichnung durch den Anbieter des KI-Systems und einer sichtbaren Offenlegung durch das veröffentlichende Unternehmen unterschieden werden.

Anbieter generativer KI-Systeme müssen die von ihren Systemen erzeugten oder manipulierten Inhalte grundsätzlich maschinenlesbar markieren. Die Vorgaben umfassen Audio, Bild, Video und Text. Für ein Unternehmen entsteht eine sichtbare Offenlegungspflicht insbesondere bei Deepfakes. Ein klassisches KI-generiertes Stockfoto für einen Blogbeitrag fällt deshalb nicht automatisch unter die gleiche Regel wie ein künstlich erzeugtes Video einer realen Vorstandsvorsitzenden, die scheinbar eine Aussage vor der Kamera trifft.

Für offensichtlich künstlerische, kreative, satirische oder fiktionale Werke sieht der AI Act angepasste Anforderungen vor. Die Offenlegung soll in einer Weise erfolgen, die die Darstellung oder Nutzung des Werks möglichst wenig beeinträchtigt. Marketingteams sollten deshalb bei realistisch wirkenden KI-Inhalten prüfen, ob Menschen das Gezeigte als authentische Aufnahme verstehen könnten. Diese Frage ist insbesondere bei Personen, realen Produkten, Orten und Ereignissen relevant.

Wie muss die Kennzeichnung von KI-Inhalten aussehen?

Wo eine Offenlegungspflicht besteht, muss die Information klar und für Menschen wahrnehmbar sein. Eine technische Markierung im Hintergrund ersetzt eine erforderliche sichtbare Offenlegung nicht. Die Vorgaben verlangen, dass betroffene Personen spätestens bei der ersten Interaktion beziehungsweise ersten Wahrnehmung des entsprechenden Inhalts informiert werden.

Die EU-Kommission hat ergänzend einen Code of Practice on Transparency of AI-generated Content entwickelt. Er soll bei der praktischen Umsetzung der Kennzeichnungs- und Offenlegungspflichten helfen. Die Teilnahme an diesem Verhaltenskodex ist freiwillig, die Anforderungen aus Artikel 50 bleiben verbindlich. Die Bundesnetzagentur verweist ebenfalls auf diesen Praxisrahmen. Der Code sieht unter anderem standardisierte Ansätze für die Kennzeichnung vor. Dazu gehört auch ein EU-Icon für entsprechende KI-Inhalte. Unternehmen können sich daran orientieren, um ihre Kennzeichnung konsistent und verständlich umzusetzen.

Kennzeichnung von KI-Inhalten gehört in den Content-Workflow

Für Content- und Marketingteams ergibt es wenig Sinn, die Prüfung erst unmittelbar vor der Veröffentlichung vorzunehmen. Besser ist ein fester Prozess. Bereits bei der Content-Produktion sollte feststehen, ob generative KI eingesetzt wurde und welche Rolle das Tool gespielt hat. Bei Texten sollte dokumentiert werden, wer die fachliche und redaktionelle Prüfung übernommen hat. Bei Bildern, Videos und Audioinhalten ist zu prüfen, wie realistisch das Ergebnis wirkt und ob reale Personen, Objekte, Orte oder Ereignisse künstlich dargestellt wurden.

Besonders sensible Inhalte sollten eine zusätzliche Prüfung erhalten. Das betrifft etwa synthetische Stimmen realer Personen, KI-Avatare, künstlich erzeugte Interviews, veränderte Videoaufnahmen oder fotorealistische Darstellungen realer Ereignisse.

Auch die jeweiligen Plattformregeln sollten berücksichtigt werden. Social-Media-Netzwerke, Videoportale und Werbeplattformen können eigene Anforderungen an KI-generierte Inhalte festlegen. Diese Vorgaben können über die Anforderungen des AI Act hinausgehen.

KI-Kennzeichnung und Urheberrecht getrennt betrachten

Die Kennzeichnung von KI-Inhalten beantwortet eine Transparenzfrage. Davon getrennt müssen Unternehmen weitere rechtliche Themen beachten. Dazu gehören beispielsweise Urheberrechte, Persönlichkeitsrechte, Markenrechte und Datenschutz. Ein ordnungsgemäß gekennzeichnetes KI-Bild kann trotzdem Rechte Dritter berühren. Umgekehrt bedeutet eine fehlende Kennzeichnungspflicht nicht automatisch, dass ein Inhalt ohne weitere Prüfung verwendet werden kann. Gerade bei realen Personen, bekannten Marken, geschützten Werken oder sensiblen personenbezogenen Daten ist deshalb eine zusätzliche Prüfung sinnvoll.

Quelle: Generiert mit KI

KI und Urheberrecht: Wem gehört KI-generierter Content?

Auch beim Urheberrecht wirft generative KI neue Fragen auf. Nach deutschem Urheberrecht können nur persönliche geistige Schöpfungen als Werke geschützt sein. Ein Inhalt, der vollständig von einer KI erzeugt wurde, ist nach Einschätzung des Deutschen Patent- und Markenamts daher grundsätzlich nicht urheberrechtlich geschützt. Anders kann die Situation aussehen, wenn ein Mensch die KI als Werkzeug einsetzt und das Ergebnis durch eigene kreative Entscheidungen wesentlich prägt. Ob dabei ein urheberrechtlich geschütztes Werk entsteht, hängt vom konkreten Einzelfall und vom menschlichen schöpferischen Beitrag ab. Für Unternehmen ist noch ein zweiter Punkt wichtig: Fehlender Urheberrechtsschutz am KI-Output bedeutet nicht, dass dieser bedenkenlos verwendet werden kann. Ein generiertes Bild, ein Text oder anderer Content kann bestehenden geschützten Werken ähneln oder fremde Rechte berühren. Deshalb sollten Marketing- und Content-Teams gerade bei kommerziell genutzten KI-Inhalten prüfen, ob erkennbare Bestandteile geschützter Werke, Marken oder Personen übernommen wurden. Das Urheberrecht spielt laut DPMA daher neben der Schutzfähigkeit des Outputs auch bei dessen Nutzung und beim Training von KI-Modellen eine Rolle.

Muss ich meine KI-generierten Inhalte kennzeichnen?

Vor der Veröffentlichung von KI-basierten Inhalten sollte man diese zunächst einmal einer Prüfung unterziehen: Sind die Inhalte und Informationen korrekt? Könnte das Material Urheberrecht verletzen? Werden reale oder realistisch wirkende Personen, Ereignisse oder auch Orte gezeigt? Können die ersten beiden Fragen zufriedenstellend beantwortet werden, darf man die Inhalte veröffentlichen. Darüber, ob man die Inhalte kennzeichnen muss, entscheidet aktuell aber vor allem die letztere Frage. Der EU Act und zahlreiche Plattformrichtlinien stellen eine Kennzeichnungspflicht für Content, der sich nicht eindeutig von realen Inhalten unterscheidet, um User:innen zu schützen. Solche KI-generierte Inhalte sollte man also in jedem Fall kennzeichnen. Im Rahmen der transparenten Kommunikation mit Kund:innen und Partnern ist die zuverlässige Kennzeichnung jedoch auch abseits davon sinnvoll:

„Vor allem gegenüber Geschäftspartnern sollte man als Unternehmen, beispielsweise als Kreativagentur, natürlich transparent sein und klar kommunizieren, wenn KI in den Erstellungsprozess involviert ist. Denn wenn diese Partner für die Leistung geschulter Mitarbeiter:innen bezahlen und dann erfahren, dass ihnen KI-generierte Inhalte zugespielt wurden, werden sie sich vor den Kopf gestoßen fühlen. Das kann das Vertrauensverhältnis von Kund:in und Dienstleister ganz erheblich erschüttern.“

Claudia Schlömer, Senior-Beraterin und Team-Lead der PR-Agentur Drunk Octopus Communications.

Was droht bei Verstößen gegen die Transparenzpflichten?

Der AI Act sieht bei Verstößen gegen bestimmte Verpflichtungen erhebliche Geldbußen vor. Für Verstöße gegen andere Pflichten der Verordnung als die besonders streng sanktionierten verbotenen KI-Praktiken können Bußgelder von bis zu 15 Millionen Euro oder bis zu drei Prozent des weltweiten Jahresumsatzes eines Unternehmens vorgesehen sein. Welche Sanktion im Einzelfall verhängt wird, hängt unter anderem von Art, Schwere und Dauer des Verstoßes ab.

In Deutschland regelt seit dem 29. Juli 2026 das KI-Marktüberwachungs- und-Innovationsförderungs-Gesetz, kurz KI-MIG, wichtige Fragen zur nationalen Umsetzung und Zuständigkeit. Das Gesetz benennt unter anderem Marktüberwachungsbehörden, eine zentrale Anlaufstelle und eine zentrale Beschwerdestelle. Die Bundesnetzagentur übernimmt dabei zentrale Aufgaben; für bestimmte Branchen und Anwendungsfälle können andere Behörden zuständig sein.

Fazit: Bei KI-Inhalten kommt es auf den konkreten Einsatz an

Die Kennzeichnung von KI-Inhalten ist seit August 2026 für Unternehmen eine konkrete Compliance-Aufgabe. Eine pauschale Pflicht zur sichtbaren Markierung jedes KI-generierten Textes oder Bildes gibt es im AI Act nicht. Entscheidend sind Inhalt, Kontext und Art des KI-Einsatzes. Besondere Aufmerksamkeit verdienen Deepfakes und KI-generierte Texte über Angelegenheiten von öffentlichem Interesse. Bei Texten spielt eine nachvollziehbare menschliche und redaktionelle Kontrolle eine zentrale Rolle. Anbieter generativer KI müssen zudem technische Lösungen für die maschinenlesbare Erkennung künstlich erzeugter Inhalte bereitstellen.

Für Unternehmen empfiehlt sich deshalb ein klarer KI-Content-Prozess: Einsatz dokumentieren, Inhalte fachlich prüfen, Verantwortlichkeiten festlegen und kennzeichnungspflichtige Inhalte transparent ausweisen. Auf diese Weise wird der Einsatz generativer KI im Marketing nachvollziehbarer und lässt sich besser mit den neuen gesetzlichen Anforderungen verbinden.

Stand: August 2026. Der Beitrag dient der allgemeinen Information und ersetzt keine rechtliche Prüfung des Einzelfalls.

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Wer Social Media professionell betreibt, kennt das Problem: Ein Beitrag funktioniert hervorragend, der nächste erreicht trotz ähnlichem Thema nur einen Bruchteil der Nutzer:innen. Schnell fällt dann der Satz: „Der Algorithmus hat den Post wohl nicht gemocht.“ Was genau hinter der Entscheidung steckt, bleibt bei den meisten Plattformen weitgehend verborgen.

X geht derzeit einen anderen Weg. Am 13. August 2026 veröffentlichte die Plattform weitere Bestandteile des Codes hinter ihrem „For You“-Feed. Neben Modellkonfigurationen wurden Informationen zu Filtersystemen, Gewichtungen und dem zentralen Ranking-System zugänglich gemacht. X ergänzt die Offenlegung zudem durch das Transparenzwerkzeug „Under the Hood“, über das ausgewählte Nutzer:innen mehr über Labels erfahren können, die die Sichtbarkeit ihrer Accounts und Posts beeinflussen.

So funktioniert der X Algorithmus

Vereinfacht gesagt versucht X vorherzusagen, was Du mit einem bestimmten Post wahrscheinlich tun wirst. Das System Phoenix analysiert dafür unter anderem Deine bisherige Aktivität und bewertet mögliche Beiträge individuell. Dabei geht es um mehr als Likes. Der veröffentlichte Code nennt beispielsweise Replies, Reposts, Quotes, Shares per Direktnachricht, kopierte Links, Profilklicks, Linkklicks, Videoaufrufe, Verweildauer und neue Follows. Auch negative Aktionen fließen ein. Dazu zählen etwa „Nicht interessiert“, das Stummschalten oder Blockieren eines Accounts sowie Reports.

Aus diesen vorhergesagten Aktionen berechnet das System einen Score für jeden möglichen Beitrag. Posts mit höheren Scores haben bessere Chancen auf eine prominente Position im Feed.

An dieser Stelle entstand nach der Veröffentlichung allerdings schnell ein Missverständnis. Im Code lassen sich unterschiedliche Gewichtungen der Aktionen erkennen. Daraus wurde teilweise abgeleitet, eine negative Aktion könne rechnerisch eine bestimmte Anzahl Likes ausgleichen. X stellte am 14. August klar, dass diese Interpretation falsch ist. Die Gewichtungen werden auf die vorhergesagte Wahrscheinlichkeit einer Handlung angewendet und nicht auf die tatsächliche Zahl der Likes, Reports oder Shares eines Posts.

Deshalb geht es weniger um die Jagd nach einzelnen Zahlen. Wichtiger ist das dahinterstehende Prinzip: Der Feed soll Beiträge nach der Wahrscheinlichkeit sortieren, dass ein bestimmter Mensch mit ihnen interagiert oder sich intensiver damit beschäftigt.

Warum Reichweite mehr bedeutet als möglichst viele Likes

Die Offenlegung zeigt sehr schön, warum eine einzelne Engagement-Kennzahl kaum ausreicht, um die Performance eines Posts zu beurteilen.

Ein Beitrag kann beispielsweise vergleichsweise wenige Likes erhalten und trotzdem interessant für das Empfehlungssystem sein, wenn Menschen länger daran hängen bleiben, das Profil besuchen, den Beitrag per Direktnachricht verschicken oder anschließend dem Account folgen.

Auch die Auswahl der potenziellen Beiträge ist interessant. Der X Feed kombiniert Inhalte von Accounts, denen Nutzer:innen bereits folgen, mit Posts aus dem weiteren Netzwerk. Für diese Empfehlungen analysiert das System unter anderem Ähnlichkeiten zwischen Nutzer:innen, Posts und bisherigen Interaktionen. Bereits gesehene Beiträge, blockierte Accounts, bestimmte ausgefilterte Inhalte sowie Posts, die älter als 48 Stunden sind, können bereits vor der eigentlichen Bewertung herausfallen.

Der X Algorithmus berücksichtigt außerdem Vielfalt im Feed. Folgen mehrere Posts desselben Accounts aufeinander, wird deren Bewertung schrittweise reduziert. Auch Beiträge außerhalb des bestehenden Netzwerks können anders gewichtet werden. Das zeigt: Selbst ein sehr erfolgreicher Account bekommt nicht automatisch unbegrenzt Platz im Feed.

Der Blick auf LinkedIn zeigt eine ähnliche Richtung

Spannend wird die Offenlegung vor allem dann, wenn man sie mit den Entwicklungen anderer Plattformen vergleicht.

LinkedIn hat im März 2026 erklärt, den eigenen Feed verstärkt mit sogenannten Generative Recommenders und Large Language Models zu personalisieren. Die Systeme sollen besser verstehen, worum es in einem Beitrag tatsächlich geht und wie sich die beruflichen Interessen einzelner Nutzer:innen entwickeln. Dabei fließen beispielsweise Branche, Fähigkeiten, berufliche Erfahrung, Standort und bisheriges Nutzungsverhalten ein.

LinkedIn betont außerdem, generische Inhalte, Engagement Bait, automatisierte Kommentare und Engagement Pods stärker begrenzen zu wollen. Die Plattform formuliert ihr Ziel bemerkenswert deutlich: Der Feed soll relevanter für die jeweiligen Interessen werden und weniger wie ein Popularitätswettbewerb funktionieren.

Auch TikTok und Instagram setzen auf individuelle Relevanz

TikTok beschreibt seinen „For You“-Feed schon seit Jahren als stark personalisiertes Empfehlungssystem. Zu den Signalen gehören unter anderem Likes, Shares, Kommentare, gefolgte Accounts und Informationen zum Video. Auch die Betrachtungsdauer spielt eine Rolle. Wer ein Video vollständig ansieht, liefert dem System ein stärkeres Interessenssignal als jemand, der sofort weiterscrollt – klar.

Bei Instagram lässt sich ebenfalls beobachten, wie stark Empfehlungen an individuellen Interessen und der Qualität des Ausgangsmaterials ausgerichtet werden. Meta führte 2026 weitere Möglichkeiten ein, mit denen Nutzer:innen ihre Interessen für Empfehlungen aktiv beeinflussen können. Zudem meldete das Unternehmen Anfang des Jahres, dass in den USA im vierten Quartal 2025 bereits 75 Prozent der Instagram-Empfehlungen aus Original-Posts stammten.

Die Algorithmen der Plattformen funktionieren deshalb keineswegs identisch. Ihre konkreten Gewichtungen lassen sich auch nicht von X auf LinkedIn oder Instagram übertragen. Trotzdem wird eine gemeinsame Entwicklung sichtbar: Empfehlungssysteme versuchen immer genauer zu verstehen, welcher Inhalt zu welcher Person passt und welche Reaktion dieser Inhalt wahrscheinlich auslösen wird.

Was Unternehmen daraus für ihre Social-Media-Strategie lernen können

Statt ausschließlich zu fragen, wie sich mehr Likes erzeugen lassen, lohnt sich eine andere Perspektive. Warum sollte jemand bei diesem Beitrag stoppen? Warum sollte die Person weiterlesen, auf das Profil klicken, den Post teilen oder eine Antwort schreiben?

Ein Fachbeitrag kann beispielsweise durch eine klare These Diskussionen auslösen. Eine kompakte Anleitung wird eher gespeichert oder intern weitergeleitet. Eine gute Grafik verlängert möglicherweise die Betrachtungsdauer. Ein Beitrag mit konkretem Praxiswissen kann dazu führen, dass Nutzer:innen anschließend das Unternehmensprofil besuchen.

Auch künstliche Engagement-Tricks wirken vor diesem Hintergrund immer kurzsichtiger. Wenn Empfehlungssysteme mehr Kontext verstehen, Nutzerverhalten über längere Zeiträume auswerten und negative Signale berücksichtigen, wird es schwieriger, Reichweite mit simplen Mechaniken dauerhaft zu erzwingen.

Fazit: Der X Algorithmus liefert einen Blick auf die Zukunft der Feeds

Die aktuelle Offenlegung des X Algorithmus ist vor allem deshalb spannend, weil sie ein Empfehlungssystem ungewöhnlich detailliert sichtbar macht. Ein Blick auf die dahinterliegende Logik lohnt sich. Social-Media-Feeds entwickeln sich zu immer stärker personalisierten Empfehlungssystemen. Likes bleiben relevant, stehen aber neben vielen anderen Signalen. Verweildauer, Shares, Diskussionen, Profilbesuche, Follows und negative Reaktionen helfen Plattformen dabei einzuschätzen, ob ein Inhalt für eine bestimmte Person interessant ist.

Die wichtigste Frage für Social-Media-Verantwortliche lautet deshalb zunehmend: Ist dieser Beitrag wirklich relevant genug, damit jemand mehr damit macht als kurz auf den Like-Button zu tippen?

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Was zukunftsfähiges Marketing wirklich ausmacht

Ein zukunftsfähiges Marketing muss keine Entwicklung vorhersagen können. Es braucht Strukturen, mit denen Dein Unternehmen neue Technologien, veränderte Informationsgewohnheiten und zusätzliche Kanäle kontrolliert aufnehmen kann. Dazu gehören eine nachvollziehbare Strategie, eine verlässliche Datenbasis, miteinander verbundene Systeme und klar geregelte Prozesse. Ebenso wichtig sind Mitarbeiter:innen, die neue Möglichkeiten bewerten und für die eigenen Ziele nutzbar machen können.

Die entscheidende Frage lautet daher: Kann Dein Marketing auf Veränderungen reagieren, ohne dass jede neue Plattform, jedes Tool und jede technische Schnittstelle ein eigenes Großprojekt auslöst?

Viele Unternehmen investieren bereits stark in KI. Laut dem „State of Marketing Report 2026“ nutzen 79 Prozent der befragten deutschen Marketingteams KI. Trotzdem geben 76 Prozent an, überwiegend generische Kampagnen umzusetzen. Das zeigt: Der Einsatz neuer Technologien allein sagt wenig über den Reifegrad des Marketings aus.

1. Gibt es eine Marketingstrategie mit klaren Prioritäten?

Der erste Blick sollte der Strategie gelten. In vielen Unternehmen existieren zahlreiche Einzelmaßnahmen, die über Monate oder Jahre hinzugekommen sind. Newsletter, Suchmaschinenwerbung, Fachbeiträge, Events und Social Media laufen nebeneinander. Häufig bleibt unklar, welchen Beitrag die einzelnen Aktivitäten zu den Unternehmenszielen leisten.

Eine belastbare Marketingstrategie beantwortet, welche Zielgruppen erreicht werden sollen, welche Probleme dieser Zielgruppen im Mittelpunkt stehen und welche Rolle die einzelnen Kanäle übernehmen. Sie legt außerdem fest, welche Themen und Angebote für das Unternehmen besonders wichtig sind.

Prüfe, ob Deine Strategie dokumentiert und den beteiligten Teams bekannt ist. Marketing, Vertrieb, Kundenservice und Geschäftsführung sollten ein gemeinsames Verständnis von Zielgruppen und Prioritäten haben. Andernfalls entstehen parallele Kampagnen, widersprüchliche Botschaften und unnötige Übergaben. Zur Zukunftsfähigkeit gehört außerdem der Mut zur Auswahl. Nicht jede Plattform und jedes neue Format passt zu den eigenen Zielen. Ein klarer Fokus entlastet das Team und schafft Raum, relevante Kanäle professionell zu betreuen.

2. Arbeiten Deine Marketing-Systeme miteinander?

Im Laufe der Zeit wächst der Marketing-Technologiestapel vieler Unternehmen. Ein CRM verwaltet Kontakte, das CMS spielt Website-Inhalte aus, ein Newsletter-Tool versendet E-Mails und mehrere Plattformen liefern Analysedaten. Hinzu kommen Lösungen für Marketing-Automatisierung, Social-Media-Management, Digital Asset Management oder Produktinformationen.

Problematisch wird diese Vielfalt, wenn Daten manuell übertragen werden müssen oder in einzelnen Systemen eingeschlossen bleiben. Dann fehlen vollständige Kundenprofile, Reportings widersprechen sich und Mitarbeiter:innen verbringen viel Zeit mit wiederkehrenden Übertragungen. Ein zukunftsfähiges Marketing-Setup benötigt keine möglichst große Anzahl an Tools. Entscheidend ist, dass jedes System eine klar definierte Aufgabe erfüllt und relevante Informationen über geeignete Schnittstellen weitergibt.

Frage Dich daher: Wo werden Kontaktdaten, Einwilligungen und Interaktionen gespeichert? Gibt es doppelte Datensätze? Welche Systeme gelten als führende Quelle? Wer ist für Datenqualität und Schnittstellen verantwortlich? Eine starke First-Party-Datenbasis verbessert die Möglichkeit, geschäftlich relevante Kennzahlen wie Umsatz oder Profitabilität mit Marketingaktivitäten zu verbinden. Voraussetzung dafür sind eine definierte Datenstrategie und ein Messkonzept, das zu den Unternehmenszielen passt.

3. Werden KI und Automatisierung gezielt eingesetzt?

KI ist inzwischen in vielen Marketinganwendungen integriert. Sie unterstützt bei Recherchen, Textentwürfen, Bildideen, Segmentierungen, Datenanalysen und Kampagnenvarianten. Automatisierungen können Leads weiterleiten, E-Mail-Strecken auslösen, Social-Media-Beiträge planen oder wiederkehrende Reportings erstellen.

HubSpot zufolge nutzen 80 Prozent der für den „State of Marketing Report 2026“ befragten Marketeers KI für die Content-Erstellung. 75 Prozent setzen sie bei der Medienproduktion ein. Der Report weist zugleich darauf hin, dass stark automatisierte Inhalte ohne klare Qualitätssicherung austauschbar wirken können.

Für Dein Unternehmen zählt daher weniger, wie viele KI-Anwendungen bereits genutzt werden. Wichtiger sind konkrete Anwendungsfälle und messbare Verbesserungen. Prüfe, welche Aufgaben besonders viel Zeit beanspruchen, regelmäßig wiederkehren und nach klaren Regeln ablaufen. Dort liegt häufig das größte Potenzial für Automatisierung. Jeder automatisierte Prozess braucht eine verantwortliche Person. Es sollte festgelegt sein, welche Eingaben verwendet werden dürfen, wie Ergebnisse geprüft werden und an welcher Stelle eine menschliche Freigabe erforderlich ist. Besonders bei veröffentlichten Inhalten bleiben fachliche Prüfung, Markenstimme und Quellenkontrolle unverzichtbar.

KI im Content Management sinnvoll skalieren

Mehr KI-Content bedeutet nicht automatisch mehr Effizienz. Entscheidend ist, wie Unternehmen generative KI kontrolliert skalieren, Qualität sichern und den tatsächlichen ROI messbar machen. Das Webinar „The ROI of Controlled AI“ von OMT & contentmanager.de am 01. September 2026 zeigt, warum Governance dabei zum Produktivitätsfaktor wird.

4. Reicht Deine Datenbasis für echte Personalisierung?

Personalisierung beginnt bei der persönlichen Anrede im Newsletter, sollte dort jedoch nicht enden. Relevante Kommunikation berücksichtigt beispielsweise Branche, Unternehmensgröße, Interessen, vorherige Kontakte und die aktuelle Phase der Customer Journey.

Die größte Hürde liegt häufig in den Daten. Vor allem unzureichende Datenqualität und voneinander getrennte Systeme sorgen für Schwierigkeiten in der Personalisierung.

Bevor Dein Unternehmen zahlreiche individuelle Varianten erstellt, sollte es mit wenigen sinnvollen Segmenten beginnen. Ein Softwareanbieter könnte seine Inhalte etwa nach Branche, Anwendungsfall oder Reifegrad der Interessent:innen strukturieren. Ein Beratungsunternehmen kann zwischen neuen Kontakten, aktiven Projekten und Bestandskund:innen unterscheiden. Entscheidend ist der erkennbare Mehrwert für die angesprochene Person. Personalisierung sollte Orientierung geben und passende Informationen schneller zugänglich machen. Eine Ansprache, die zu viele persönliche Daten erkennen lässt, kann dagegen Misstrauen auslösen.

5. Ist Deine Content-Strategie auf neue Suchwege vorbereitet?

Die Website bleibt ein zentraler Bestandteil des digitalen Marketings. Der Weg zu ihren Inhalten verändert sich jedoch. Nutzer:innen informieren sich über klassische Suchmaschinen, KI-Antwortsysteme, soziale Netzwerke, Newsletter, Videos und Fachportale. Zukunftsfähiges Marketing verteilt Inhalte daher nicht nach einem starren Schema. Es entwickelt ein starkes Kernthema und übersetzt dieses anschließend in geeignete Formate. Aus einem ausführlichen Fachbeitrag können beispielsweise ein Newsletter-Teaser, mehrere Social-Media-Beiträge, ein kurzes Video oder ein Webinar entstehen.

Dabei gewinnt die inhaltliche Substanz an Bedeutung. Eigene Erfahrungen, nachvollziehbare Quellen, konkrete Beispiele und eine erkennbare fachliche Haltung helfen dabei, sich von generischen Inhalten abzuheben. Prüfe außerdem, wie abhängig Deine Reichweite von einzelnen Plattformen ist. Eigene Kanäle wie Website und Newsletter geben Dir mehr Kontrolle über Inhalte, Kontaktdaten und Ausspielung. Plattformen können diese Kanäle sinnvoll ergänzen und neue Zielgruppen erschließen.

6. Hat Social Media eine klare Aufgabe im Marketing-Setup?

Ein Redaktionsplan ist noch keine Social-Media-Strategie. Eine tragfähige Strategie definiert, wen das Unternehmen erreichen möchte, welche Themen relevant sind und welche geschäftliche Funktion jeder Kanal erfüllt.

Social Media kann Markenbekanntheit aufbauen, Fachwissen sichtbar machen, Bewerber:innen ansprechen, Kundenfragen beantworten und Gespräche innerhalb einer Branche beobachten. Für B2B-Unternehmen kann außerdem die Positionierung von Führungskräften und Fachexpert:innen eine wichtige Rolle spielen.

Die Plattformen entwickeln sich außerdem zunehmend zu Such- und Informationsräumen. Vor allem bei  jüngeren Nutzer:innen liegen soziale Netzwerke als Suchweg näher an klassischen Suchmaschinen als bei älteren Generationen. Dein Unternehmen sollte daher prüfen, ob Social-Media-Inhalte auch ohne vorherigen Markenkontakt verständlich sind. Werden häufige Fragen beantwortet? Ist die fachliche Positionierung erkennbar? Gibt es einen geregelten Umgang mit Kommentaren, Kritik und Krisen?

7. Besitzt Dein Team die erforderlichen Kompetenzen?

Neue Tools lösen organisatorische Probleme nur selten. Häufig fehlen klare Rollen, Zeit für Weiterbildung oder ein gemeinsames Verständnis der Prozesse.

Ein zukunftsfähiges Marketingteam muss technologische Entwicklungen einordnen können. Es braucht Kompetenzen in Strategie, Content, Datenanalyse, Automatisierung, Kanälen und Qualitätssicherung. Nicht jede Person muss alle Bereiche vollständig beherrschen. Entscheidend ist, dass Verantwortlichkeiten geklärt sind und das benötigte Wissen im Unternehmen verfügbar bleibt. Prüfe auch die Zusammenarbeit mit Agenturen und Dienstleistern. Externe Unterstützung kann fehlende Kapazitäten oder Spezialwissen ergänzen. Strategie, Datenzugang und zentrale Prozesskenntnisse sollten dennoch fest im Unternehmen verankert sein. Weiterbildung darf sich nicht auf einzelne Tool-Schulungen beschränken. Mitarbeiter:innen müssen verstehen, welche Aufgaben eine Anwendung übernimmt, welche Grenzen bestehen und wie Ergebnisse bewertet werden.

8. Misst Dein Unternehmen Wirkung oder nur Aktivität?

Viele Marketingberichte zeigen Klicks, Impressionen, Follower und Öffnungsraten. Diese Kennzahlen helfen bei der operativen Steuerung. Für strategische Entscheidungen reichen sie häufig nicht aus. Ein belastbares Messkonzept verbindet Marketingaktivitäten mit konkreten Zielen. Dazu können qualifizierte Leads, Verkaufschancen, Kundenbindung, Wiederkäufe, Umsatzbeiträge oder eingesparte Arbeitszeit gehören.

Jeder Kanal braucht Kennzahlen, die zu seiner Aufgabe passen. Ein Fachbeitrag kann Sichtbarkeit und Vertrauen aufbauen, während eine automatisierte E-Mail-Strecke Leads weiterqualifiziert. Werden beide Maßnahmen ausschließlich nach direkten Abschlüssen bewertet, entsteht ein verzerrtes Bild. Frage außerdem, ob Auswertungen tatsächlich zu Entscheidungen führen. Ein monatliches Dashboard hat wenig Wert, wenn daraus keine Anpassungen abgeleitet werden. Gute Reportings zeigen Abweichungen, erklären mögliche Ursachen und nennen die nächsten Schritte.

9. Sind Datenschutz, Transparenz und Freigaben geregelt?

Mit der Nutzung von KI, Automatisierung und Kundendaten steigen die Anforderungen an interne Regeln. Unternehmen sollten dokumentieren, welche Anwendungen zugelassen sind, welche Daten verarbeitet werden dürfen und wer Veröffentlichungen freigibt.

Seit dem 2. August 2026 gelten weitere Transparenzpflichten des europäischen AI Acts. Die Europäische Kommission hat dazu Leitlinien für Anbieter und Betreiber bestimmter KI-Systeme veröffentlicht. Für Marketingteams ist dies ein zusätzlicher Anlass, KI-Prozesse, Zuständigkeiten und die Kennzeichnung relevanter Inhalte zu überprüfen. Eine interne KI-Richtlinie sollte im Arbeitsalltag verständlich bleiben. Lange Dokumente helfen wenig, wenn Mitarbeiter:innen darin keine klare Antwort für typische Situationen finden. Praktischer sind konkrete Beispiele, freigegebene Tools, definierte Prüfschritte und gut erreichbare Ansprechpartner.

Zukunftsfähiges Marketing beginnt mit einem ehrlichen Blick auf den aktuellen Stand

Zukunftsfähiges Marketing entsteht durch das Zusammenspiel von Strategie, Daten, Technologien, Kompetenzen und klaren Verantwortlichkeiten. Einzelne neue Tools können Abläufe verbessern. Ihre Wirkung entfalten sie erst, wenn sie in ein durchdachtes Marketing-Setup eingebunden sind.

Unternehmen sollten daher regelmäßig prüfen, welche Prozesse funktionieren, wo manuelle Umwege entstehen und welche Kanäle tatsächlich zu den eigenen Zielen beitragen. Der Fragebogen kann bei der Einschätzung helfen und anschließend genutzt werden, um Prioritäten festzulegen und aus offenen Fragen konkrete Maßnahmen zu entwickeln.

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Die Liste der offiziellen Jugendwörter des Jahres von 2008 bis 2025

Seit 2008 veröffentlicht der Langenscheidt-Verlag das Jugendwort des Jahres. Zunächst von einer Jury bestimmt, seit 2020 authentischer per Umfrage unter jungen User:innen, geben die Ergebnisse immer wieder ein Bild aktueller gesellschaftlicher Entwicklungen wieder. Bevor wir diese Sprachentwicklungen einordnen, wirf doch einmal einen Blick auf die Jugendwörter des Jahres von 2008 bis 2025.

• 2008: Gammelfleischparty (Ü-30-Party)
• 2009: hartzen (herumhängen)
• 2010: Niveaulimbo (ständiges Absinken des Niveaus, aus dem Ruder laufende Partys und sinnlose Gespräche)
• 2011: Swag (Lässigkeit, Coolness)
• 2012: YOLO (You only live once)
• 2013: Babo (Boss, Chef:in)
• 2014: Läuft bei dir (wenn jemand Erfolg oder Glück hat; „cool“, „krass“; wird auch ironisch genutzt)
• 2015: Smombie (Zusammensetzung aus Smartphone und Zombie)
• 2016: fly sein (etwas oder jemand geht besonders ab)
• 2017: I bims (Ich bin’s)
• 2018: Ehrenmann/Ehrenfrau (guter Mensch)
• 2019: kein Jugendwort
• 2020: lost (ahnungslos, verwirrt)
• 2021: cringe (peinlich, zum Fremdschämen)
• 2022: smash (mit jemandem etwas anfangen, jemanden attraktiv finden)
• 2023: goofy (tollpatschige, alberne Person oder Verhaltensweise)
• 2024: Aura (bezieht sich auf die Ausstrahlung, das Charisma oder den Status einer Person)
• 2025: das crazy (bestätigendes Füllwort im Gespräch, vergleichbar mit „Aha“ oder „Okay“)

1970er und 1980er: Abgrenzung und Subkultur

In den 1970er- und 1980er-Jahren war Jugendsprache vor allem ein Mittel zur Abgrenzung. Sie diente dazu, Gruppenzugehörigkeit zu zeigen und sich bewusst von der Erwachsenenwelt zu distanzieren.

Typische Begriffe dieser Zeit waren:

• „geil“
• „ätzend“
• „cool“
• „abgefahren“
• „knorke“
• „Proll“
• „Schluffi“
• „Kohle“
• „abrocken“

Diese Wörter stammen häufig aus Subkulturen wie der Rock- oder Punk-Szene. Medien spielten eine wichtige Rolle, vor allem Musik und Filme aus den USA. Der Einfluss des Englischen begann hier bereits, deutlich sichtbar zu werden. Sprachlich war diese Phase geprägt von Bedeutungsverschiebungen. Wörter wurden umgedeutet und emotional aufgeladen. Genau diese Dynamik ist bis heute ein zentrales Merkmal von Jugendsprache.

1990er: Globalisierung und Medienkultur

Mit den 1990er-Jahren veränderte sich die Welt rasant. Fernsehen, Popkultur und erste digitale Medien prägten den Alltag. Jugendsprache wurde internationaler und stärker von Trends beeinflusst.

Beispiele aus dieser Zeit:

• „krass“
• „chillen“
• „fett“
• „no way“
• „hammer“
• „mega“
• „peilen“
• „Steil gehen“

Hier zeigt sich deutlich der Einfluss der US-amerikanischen Popkultur. Serien, Hip-Hop und Sender wie MTV lieferten neue Begriffe und Ausdrucksweisen. Gleichzeitig entstanden Mischformen aus Deutsch und Englisch. Ein wichtiger Aspekt: Jugendsprache wurde zunehmend sichtbarer. Sie war nicht mehr nur ein internes Kommunikationsmittel, sondern wurde auch von Medien aufgegriffen und verbreitet.

Die Jugendwörter der 2000er: Internet und erste digitale Sprache

Mit dem Aufkommen des Internets änderte sich die Sprache grundlegend. Chats, Foren und SMS führten zu neuen Formen der Kommunikation.

Typische Jugendwörter:

• „lol“
• „rofl“
• „Noob“
• „fail“
• „gammeln“
• „Pro“

Diese Begriffe stammen direkt aus der digitalen Kommunikation. Sie sind kurz, prägnant und oft international verständlich. Abkürzungen wurden zum Standard, da sie Zeit und Platz sparen.

Gleichzeitig entstand eine neue Form der Schriftlichkeit: informell, schnell und oft ohne klassische Grammatik. Emojis und Zeichenfolgen ergänzten die Sprache und transportierten Emotionen. Diese Entwicklung war ein Wendepunkt. Sprache wurde erstmals massiv durch Technologie geprägt.

2010er: Social Media und Identität

In den 2010er-Jahren dominieren soziale Netzwerke wie Instagram, YouTube und TikTok die Jugendkultur. Sprache wird hier nicht nur genutzt, sondern aktiv inszeniert.

Bekannte Jugendwörter aus dieser Zeit:

• „Yolo“
• „Babo“
• „läuft bei dir“
• „Ehrenmann/Ehrenfrau“

Die Wahl zum „Jugendwort des Jahres“, seit 2008 organisiert vom Langenscheidt-Verlag, macht diese Begriffe besonders sichtbar. Sie zeigt auch, wie stark Jugendsprache inzwischen kommerzialisiert ist.

Inhaltlich geht es oft um Status, Zugehörigkeit und Anerkennung. Begriffe wie „Ehrenmann“ drücken soziale Werte aus, während andere Begriffe ironisch oder humorvoll eingesetzt werden.

Ein weiterer Trend: multikulturelle Einflüsse. Viele Wörter stammen aus verschiedenen Sprachräumen, etwa aus dem Türkischen oder Arabischen, und spiegeln die wachsende Vielfalt der Gesellschaft wider.

2020er: Memes, Ironie und Plattformlogik

Heute entwickelt sich Jugendsprache schneller als je zuvor. Großen Einfluss darauf haben die sozialen Medien und vor allem Plattformen mit jüngerem Publikum wie TikTok beschleunigen Trends massiv. Wörter entstehen, verbreiten sich viral und verschwinden oft genauso schnell wieder.

Aktuelle Beispiele:

• „cringe“
• „slay“
• „sus“
• „Rizz“
• „NPC“

Diese Begriffe sind stark von Internetkultur und Gaming geprägt. Gleichzeitig spielt Ironie eine große Rolle. Viele Wörter werden bewusst übertrieben oder in neuen Kontexten verwendet.

Ein entscheidender Faktor ist die Plattformlogik. Inhalte müssen schnell verständlich und teilbar sein. Sprache wird dadurch kürzer, visueller und oft kontextabhängig.

Was hinter der Entwicklung der Jugendwörter steckt

Wer die Entwicklung der Jugendsprache genauer betrachtet, erkennt schnell, dass sie kein zufälliges Phänomen ist. Sie entsteht im Zusammenspiel verschiedener gesellschaftlicher, technologischer und kultureller Faktoren, die sich über die Jahrzehnte immer wieder verschoben haben. Dabei lassen sich mehrere zentrale Treiber identifizieren, die die Dynamik der letzten 50 Jahre maßgeblich geprägt haben.

Medien als zentraler Einfluss

Medien prägen Jugendsprache seit jeher. Früher waren es Musik, Filme und Fernsehen, die neue Begriffe in Umlauf brachten. Jugendliche griffen diese auf und integrierten sie in ihren Alltag. Mit dem Internet verlagerte sich dieser Einfluss in digitale Räume wie Chats, Foren und Online-Games. Heute übernehmen Plattformen wie TikTok diese Rolle. Trends entstehen dort in kürzester Zeit und verbreiten sich global.

Internationalisierung der Sprache

Englisch hat sich im Laufe der Jahre zur wichtigsten Einflussgröße entwickelt. Viele Jugendwörter stammen direkt aus dem Englischen oder sind davon inspiriert. Gleichzeitig entstehen Mischformen aus verschiedenen Sprachen, die besonders in urbanen Kontexten verbreitet sind. Diese Entwicklung spiegelt die zunehmende kulturelle Vernetzung wider.

Beschleunigung durch Social Media

Ein wesentlicher Unterschied zu früher ist die Geschwindigkeit. Jugendwörter halten sich heute oft nur noch kurze Zeit. Social Media sorgt dafür, dass Trends schnell entstehen und ebenso schnell wieder verschwinden. Sprache wird dadurch dynamischer und stärker an aktuelle Kontexte gebunden.

Identität und Zugehörigkeit

Trotz aller Veränderungen bleibt die Funktion von Jugendsprache gleich. Sie dient dazu, Zugehörigkeit zu zeigen und sich von anderen abzugrenzen. Gerade in digitalen Räumen wird Sprache bewusst eingesetzt, um die eigene Identität zu inszenieren und Teil bestimmter Communities zu sein.

Kreativität und Bedeutungswandel

Jugendsprache lebt von Veränderung. Wörter werden neu kombiniert, ironisch verwendet oder komplett umgedeutet. Bedeutungen können sich schnell verschieben, was die Sprache lebendig und schwer vorhersehbar macht. Genau diese kreative Dynamik sorgt dafür, dass ständig neue Begriffe entstehen.

Jugendsprache als Spiegel der Gesellschaft

Jugendsprache zeigt sehr deutlich, wie sich Gesellschaften verändern. Über die Jahrzehnte hinweg lassen sich klare Entwicklungen erkennen, die eng mit kulturellen und technologischen Umbrüchen verbunden sind.

• Von lokalen Subkulturen hin zu globalen Trends
• Von langsamer Verbreitung hin zu viralen Dynamiken
• Von gesprochener Sprache hin zu multimedialer Kommunikation

Früher war Jugendsprache stark von regionalen Szenen geprägt. Heute entstehen Begriffe oft gleichzeitig weltweit und verbreiten sich über soziale Netzwerke. Digitale Plattformen sorgen dafür, dass Trends keine geografischen Grenzen mehr kennen. Damit findet Jugendsprache längst nicht mehr nur im Gespräch statt. Sie wird in Videos, Memes und Social Media bewusst eingesetzt. Begriffe transportieren dadurch mehr als nur Bedeutung, sie werden Teil von Selbstinszenierung und Kommunikation. Durch Medien und Formate wie das „Jugendwort des Jahres“ wird Jugendsprache öffentlich sichtbar. Das führt dazu, dass Trends schneller im Mainstream ankommen und oft ebenso schnell wieder verschwinden.

Wie Jugendwörter im Marketing eingesetzt werden können

Jugendsprache kann im Marketing ein wirkungsvolles Mittel sein, um Nähe und Relevanz bei jungen Zielgruppen aufzubauen. Wenn Du aktuelle Begriffe und Ausdrucksweisen gezielt einsetzt, wirkt Deine Kommunikation authentischer und anschlussfähiger. Gleichzeitig ist hier Fingerspitzengefühl gefragt. Jugendsprache verändert sich schnell und wirkt unglaubwürdig, wenn sie unreflektiert oder verspätet verwendet wird. Oder von Unternehmen, zu denen solche Wordings einfach nicht passen. Entscheidend ist daher, den Kontext zu verstehen und die Sprache nur dort einzusetzen, wo sie zur Marke und zur Zielgruppe passt. Besonders gut funktioniert das in Social Media, wo Tonalität, Humor und Trends eine zentrale Rolle spielen.

Fazit: Jugendwörter sind mehr als nur Wörter

Jugendwörter sind Momentaufnahmen einer Generation. Sie zeigen, was junge Menschen bewegt und wie sie sich ausdrücken. In den letzten 50 Jahren hat sich dabei vor allem die Geschwindigkeit der Entwicklung verändert. Während früher Musik und Subkulturen dominierten, sind es heute digitale Plattformen und Memes. Die grundlegende Funktion bleibt jedoch gleich: Sprache als Ausdruck von Identität.

Es fällt auch auf: Jugendsprache bleibt nicht immer Jugendsprache. Viele Jugendwörter von früher werden auch heute noch verwendet. Sie wachsen mit der Gesellschaft und etablieren sich im Sprachgebrauch.

Wenn Du Dich intensiver mit Jugendsprache beschäftigst, bekommst Du nicht nur Einblicke in Trends, sondern auch in gesellschaftliche Veränderungen. Genau das macht das Thema so relevant, auch für die Kommunikation, Markenpositionierung und das Zielgruppenverständnis Deines Unternehmens.

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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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