KI im Marketing, Design und der Technologie

Künstliche Intelligenz ist in aller Munde und längst Teil unseres Alltags – dennoch wirkt sie für viele komplex und undurchschaubar. Das wollen wir ändern. 

KI ist schon lange keine Zukunftsvision mehr, sondern im Hier und Jetzt in nahezu all unseren Alltags- und Geschäftsbereichen angekommen. Um sich auf dem heutigen Markt zu behaupten, ist sie essenziell – gleichzeitig sichert man sich mit ihr einen echten Zukunftsvorteil. 

Auch im Bereich Marketing kommt sie längst zum Einsatz, unter anderem um die Effizienz von Marketingkampagnen zu steigern. Doch was ist Künstliche Intelligenz eigentlich genau und was hat sie im Marketing zu suchen? Wo kann ich sie überall einsetzen? Welche Chancen und Risiken hält sie bereit? – Diese und weitere, noch tiefer gehende Fragen ergründen wir in dieser Beitragsreihe.  

KI umfasst daten- und regelbasierende sowie selbstlernende Systeme, die menschenähnliche Denkprozesse nachbilden. Doch woher kommt der Begriff, der heute alltäglich ist? 

Die aufregende Idee einer KI entstand bereits in den 1950er Jahren. Einige Wissenschaftler trauten Maschinen tatsächlich logisches Denken zu – so wurde 1956 offiziell der Begriff “Künstliche Intelligenz” geprägt. In den darauffolgenden Jahren gab es immer wieder Wellen des KI-Hypes. Sie wurden mit Fortschritten wie die Entwicklung eines frühen Chatbots (1960er) oder dem Einsatz künstlicher neuronaler Netze (1980er) befeuert, doch auch immer wieder ernüchtert. Der entscheidende Durchbruch kam dann ab den 2010-er Jahren – dank Big Data, Deep Learning und deutlich leistungsfähigerer Hardware.  

Heute nimmt KI die Rolle einer Schlüsseltechnologie ein. Denn sie verändert branchen- und abteilungsübergreifend Arbeitsweisen und Geschäftsmodelle grundlegend – von Medizin über Industrie bis hin zu Marketing. Sie ermöglicht datengetriebene Entscheidungen, automatisierte Prozesse und personalisierte Nutzererlebnisse. 

Künstliche Intelligenz schön und gut – doch was genau hat das im Marketing zu suchen? Genau wie auf unseren Alltag und zahlreiche Geschäftsbereiche nimmt KI auch auf Marketingaktivitäten Einfluss. Für Marketers ist es wichtig mit Hilfe von KI zu agieren, genauso wie auf ihre Auswirkungen zu reagieren.  

KI im Marketing einsetzen 

Durch ihre Fähigkeit aus Daten zu lernen, kann KI in Echtzeit auf Kundenverhalten reagieren – und Empfehlungen oder Maßnahmen dynamisch anpassen. Auf diese Weise löst sie vor allem zeitaufwendige manuelle Auswertungen ab. Zuvor feste Zielgruppen und Kampagnenstrukturen werden aufgebrochen: dynamische individuelle Anpassungen statt vordefinierter festgefahrener Regeln.  

Auf verändertes Suchverhalten reagieren 

Gleichzeitig ist Marketing auch gezwungen auf Künstliche Intelligenz zu reagieren. Denn KI beeinflusst auch das Suchverhalten – auf diese Weise werden neue Anforderung an die SEO-Strategien von Unternehmen gestellt. Aufgrund der Revolution des Suchverhaltens bedeutet eine erfolgreiche SEO-Strategie nicht mehr nur auf der ersten Seite zu erscheinen. Um in KI-gestützte Suchergebnissen sichtbar zu bleiben, ist die Anpassung der SEO-Aktivitäten notwendig. Dies setzt eine Auseinandersetzung mit KI und ihrer Funktionsweise voraus.  

Warum wird KI im Marketing immer wichtiger? 

Künstliche Intelligenz ist im Marketing mittlerweile ein Nonplusultra. Sie nimmt einen erheblichen Einfluss auf ihre Umgebung und zwingt uns mit der Entwicklung unbedingt mitzuhalten.  

Return on Investment

Es heißt auch mit der schnellen Entwicklung der Konkurrenz mitzuhalten, die KI schon längst einsetzt und von ihren Vorteilen profitiert. Der Einsatz von KI im Marketing birgt Risiken, aber auch Chancen. Das letztendliche Ziel, und damit Chance Nummer 1, ist es, den ROI (Return on Investment) zu steigern. Das erreicht man, indem man die Marketingressourcen effizienter nutzt – weniger investiert und mehr dabei rausholt.  

Deutlich weniger Zeit und Personal (Investment) wird bspw. bei der Automatisierung von Tätigkeiten investiert. Große Mengen an Kundendaten können automatisch analysiert werden und so sogar Kundenverhalten vorausgesagt werden. Die eingesparten Personenstunden können für die Content-Erstellung eingesetzt werden – auch dort kann KI unterstützen und beschleunigen.  

Die Auswertung der Kundendaten hilft nicht nur die Marketingmaßnahmen besser zu steuern, sondern auch die potenziellen Kund:innen gezielter anzusprechen. Mit personalisierten, für sie relevanten Inhalten erreiche ich die Kund:innen viel besser, wodurch meine Konversationsrate (mein Return) steigt. Auf diese Weise hole ich das Maximum aus meinen Marketing-Kampagnen heraus.  

Wo wird KI im Marketing verwendet?  

Der Tätigkeitsbereich Marketing ist riesig – und genauso vielseitig sind die Einsatzmöglichkeiten von KI. Kurz gesagt: KI kann in fast allen Bereichen des Marketings wertvolle Unterstützung leisten. Die Anwendungsfelder sind so breit gefächert wie die Aufgaben von Digital Marketers und reichen von kreativer Content-Erstellung über strategische Analysen bis hin zu datengetriebenen Vorhersagen.  

KI in Contentmanagement 

Bereits beim Contentmanagement zeigt sich das Potenzial von KI – sie unterstützt bei: 

• der Aufbereitung von Informationen für die Recherche, 
• der Entwicklung von Content-Ideen, 
• SEO-Optimierung und Keyword-Analysen, 
• der Formulierung von Texten für verschiedene Kanäle 
• und der Erstellung von Bildern und Grafiken 

KI im klassischen Marketing

KI im klassischen Marketing Doch damit hört es nicht auf: Auch klassische strategische Aufgaben lassen sich mit KI effizienter gestalten. Dazu gehören unter anderem: 

• Analyse von Kunden- und Zielgruppen, 
• Erstellung von Buyer Personas  
• Konzeption, Steuerung und Optimierung kompletter Marketingkampagnen  

Marketing-Automatisierung 

Ein weiterer zentraler Einsatzbereich von KI im Marketing ist die Automatisierung von Prozessen. KI-Systeme übernehmen hier wiederkehrende Aufgaben, steuern und optimieren ganze Marketingprozesse und Kampagnen. Zum Beispiel können: 

• E-Mail-Kampagnen automatisiert ausgelöst und individuell getimed und 
• Social-Media-Posts geplant und ausgespielt werden 

Durch KI wird Marketing-Automatisierung nicht nur effizienter, sondern auch intelligenter: sie lernt aus Daten und reagiert auf diese. 

Echtzeitanalysen & Personalisierung mit Automatisierung 

Zur Marketing-Automatisierung gehören auch datengetriebene, analytische und personalisierte Aufgaben. Hier ist KI besonders stark: 

• Echtzeitauswertung großer Datenmengen 
• Vorhersagen über Kundenverhalten und Trends 
• Personalisierung von Inhalten, Angeboten und Preisen 
• dynamische Preisgestaltung für unterschiedliche Kundensegmente 
• automatisierte Erkennung von Kündigungsrisiken und passende Gegenmaßnahmen 

KI im Kundenservice 

Auch in angrenzenden Disziplinen unterstützt KI das Marketing, indem sie das Kundenerlebnis verbessert und die Marke stärkt. 

Im Bereich Kundenservice hat KI in Form von Chatbots und virtuellen Assistenten einen festen Platz gefunden. Sie entlasten Support-Teams und sorgen rund um die Uhr für schnellere Reaktionszeiten. Moderne KI-Systeme können: 

• häufige Fragen beantworten, 
• kontextbezogen beraten, 
• Bestellungen aufnehmen  
• oder Reklamationen einleiten. 

Auch im Webdesign und der UX-Optimierung bietet KI spannende vielfältige Möglichkeiten und ist 2025 ein wachsender Trend. Durch Automatisierung, Personalisierung und datenbasierter Optimierung unterstützt sie dabei, Websites nutzerfreundlicher, barrierefreier und effizienter zu gestalten.

Layouterstellung und Webdesignvorschläge mit KI

Moderne KI-Tools können automatisch Layouts oder Layoutvorschläge erstellen, die sich an Inhalten, Zielgruppen und UX-Prinzipien orientieren. Das beschleunigt nicht nur die Gestaltung, sondern sorgt auch für eine bessere Nutzerführung. 

Mithilfe von Machine Learning können aus Markenrichtlinien, Nutzerpräferenzen oder branchenspezifischen Trends Farb- und Designvorschläge abgeleitet werden. So entsteht eine visuelle Gestaltung, die zur Marke passt und die Zielgruppe erreicht. 

Darüber hinaus hilft KI auch bei der Content-Erstellung (z. B. Texte, Bilder, Icons) und der Platzierung der Inhalte, basierend auf erprobten UX-Mustern. Um Seiten suchmaschinenfreundlich aufzubauen, analysiert KI relevante Keywords und SEO-Signale. 

Auch ohne tiefes Designwissen können so eine gute Usability und mehr gestalterische Konsistenz erreicht werden. 

Analyse des Benutzerverhaltens zur UX-Optimierung 

Die im Marketing angewandte Personalisierung anhand der dynamischen Analyse des Nutzerverhaltens, kann auch auf die UX-Optimierung von Websites übertragen werden. Auf Basis von Echtzeitdaten kann KI: 

• personalisierte Inhalte und Produktempfehlungen ausspielen, 
• Benutzerpfade automatisch anpassen, um die Navigation individuell zu verbessern, 
• sowie intelligente Suchfunktionen steuern und relevantere Ergebnisse liefern. 

Tools wie Heatmaps, Chatbots, Sentiment-Analysen oder Predictive Navigation kommen zum Einsatz, um die User Experience kontinuierlich zu verbessern. 

Durch diese datengetriebenen Anpassungen wird die Seitenstruktur optimiert, was zu höheren Konversionsraten und besserer Kundenbindung führt. 

Technische Umsetzung mit KI

Responsives Design 

Auch bei der technischen Umsetzung unterstützt KI zunehmend. So kann etwa die Anpassung an verschiedene Endgeräte (Responsive Design) automatisiert erfolgen – basierend auf Geräteinformationen und Nutzerverhalten. 

Performance-Optimierung 

Bildoptimierung durch KI sorgt nicht nur für die richtige Bildauswahl, sondern auch für schnellere Ladezeiten. Durch automatische Kompression und Formatwahl der Bilder kann die Website-Performance signifikant erhöht werden. 

Barrierefreies Webdesign mit KI

Darüber hinaus kann KI Vorschläge für barrierefreie Website-Gestaltung machen und sogar automatisch alternative Texte, live-Untertitel für Videos, angepasste Farbkontraste oder Navigationshilfen generieren.

Um KI richtig anzuwenden, ist es wichtig sie und ihre Funktionsweise zu verstehen. Denn KI ist nicht gleich KI – Je nachdem, welches Problem gelöst werden soll, kommen unterschiedliche KI-Methoden zum Einsatz.  

KI im Marketing lässt sich besser verstehen, wenn man sie in drei Ebenen betrachtet:

• die grundlegenden Teilbereiche der KI-Forschung
• die daraus entwickelten Technologien
• und schließlich die praktischen Tools, die Marketer heute nutzen können. 

Wissenschaftliche Teilbereiche der KI

Wissenschaftliche Teilbereiche der KI sind Felder bzw. Forschungsdisziplinen, die grundlegende Methoden, Theorien und Algorithmen entwickeln und verstehen. Sie definieren die theoretische Basis und die methodische Vielfalt der KI. 

Wenn wir heute Künstliche Intelligenz im Marketing, Vertrieb und Webdesign anwenden, dann basiert diese auf einer dieser wissenschaftlichen Teilbereiche:

Machine Learning (ML) – der wohl bekannteste Teilbereich. 

• Maschinelles Lernen ermöglicht es Computern mit Hilfe von ML-Algorithmen, aus Daten Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen. 

• ML stellt somit die Basis für Vorhersagen, Personalisierungen und Marketing-Automation.  

Deep Learning (DL) – eine Spezialisierung des ML 

• Durch künstliche neuronale Netze mit vielen “Schichten” (engl. Deep) ist es der KI möglich auch komplexe Muster in großen Datenmengen zu erkennen. 

• DL wird z.B. bei der Erkennung und Verarbeitung von Sprache, Bildern und Text eingesetzt. 

Natural Language Processing (NLP) – Natürliche Sprachverarbeitung 

• Mithilfe von NLP kann die KI die menschliche Sprache verstehen, verarbeiten und erzeugen oder übersetzen. 

• NLP ermöglicht der KI die Erstellung und Optimierung von Content, Keyword-Recherche, Text- und Sentimentanalyse und ist entscheidend für Chatbots, maschineller Übersetzung und Sprachassistenten. 

Generative KI 

• Auf Basis von ihr zugespielten Trainingsdaten erzeugt die Generative KI neue Inhalte, ob Texte, Bilder, Videos oder Musik.  

• Modelle wie GANs und GPT sind bekannte Vertreter dieser Technologie. 

Weitere KI-Teilbereiche wie Computer Vision, Wissensbasierte Systeme, Zeitreihenverarbeitung oder Robotik spielen im Marketing aktuell eine untergeordnete Rolle, sind aber in speziellen Anwendungsfällen ebenfalls relevant.

Von der Theorie zur Praxis: Technologien

Technologien setzen das Wissen aus den Teilbereichen in funktionale Systeme um. Sie sind konkrete Anwendungen oder Umsetzungen dieser wissenschaftlichen Bereiche und Methoden und sind auf bestimmte Aufgaben oder Problemstellungen ausgerichtet. 

Tools sind Software-Werkzeuge oder Plattformen, die die genannten Technologien und Methoden nutzbar machen. Sie dienen als Instrumente für Entwickler, Forscher und Anwender, um KI-Lösungen zu erstellen, zu trainieren oder zu betreiben. 

Basierend auf den Grundlagen ML, NLP, DL und Generative KI haben sich Technologien entwickelt, die im Alltag von Marketing- und Designteams immer wichtiger werden: 

Large Language Models (LLMs, eine Form des NLP) 

• LLMs sind große Sprachmodelle, die auf enorme Textmengen trainiert werden, und Texte oder Programmcode generieren. z.B. GPT (Generative Pretrained Transformer) wie ChatGPT 

Chatbots & Conversational AI (NLP, ML) 

• Conversational AI sind Systeme, die in interaktiven Gesprächen mit Nutzern agieren können wie z. B. Chatbots, Sprachassistenten oder interaktive FAQ. 

• z.B. Chatfuel, ManyChat 

Predictive Analytics:  

• Durch Predictive Analytics ist es möglich datenbasierte Vorhersagen über Kundenverhalten, Trends oder Ergebnisse zu treffen, um Kampagnen zu optimieren. 

• z.B. Dreamdata, Brain Pod KI 

Programmatic Advertising  

• Anzeigenplätze werden mit Programmatic Advertising in Echtzeit, automatisierter und KI-gesteuert eingekauft. 

• z.B. Adobe Advertising Cloud, The Trade Desk 

Personalisierung & Empfehlungssysteme  

• Empfehlungssysteme zeigen Kunden individualisierte Inhalte, Produkte oder Preise, um ihre Zufriedenheit sowie die Conversion zu erhöhen. 

• z.B. Dynamic Yield, Algolia 

AI-generierte Designs & Illustrationen:  

• generative Tools, die Layouts, Farbschemata, Bilder und Icons automatisch erzeugen und somit kreative Prozesse im Webdesign beschleunigen. 

SEO-Optimierung mit KI:  

• Automatisierte Analyse und Anpassung von Inhalten für bessere Sichtbarkeit in Suchmaschinen einschließlich der Optimierung auf Voice Search. 

Die Werkzeuge: KI-Tools

Tools sind Software-Werkzeuge oder Plattformen, die die genannten Technologien und Methoden nutzbar machen. Sie dienen als Instrumente für Entwickler, Forscher und Anwender, um KI-Lösungen zu erstellen, zu trainieren oder zu betreiben.  

Basierend auf den genannten Technologien stehen Marketern und Designern heute zahlreiche Tools zur Verfügung: 

Die Vielfalt an KI-Teilbereichen, Technologien und Tools zeigt: Marketern steht heute ein großer Baukasten an Werkzeugen zur Verfügung. Wer KI verstehen will, muss einerseits wissen, wie unterschiedlich sie aufgebaut ist – so lässt sich ihr Potenzial im Marketing optimal nutzen. Entscheidend ist andererseits auch, das eigene Ziel klar zu definieren, um daraus die passenden Technologien und Tools auszuwählen. 

Fazit

Künstliche Intelligenz ist kein Zukunftsthema mehr, sondern längst im hier und jetzt angekommen. Sie bestimmt Alltag sowie Geschäftsbereiche. Für Marketing, Design und Technologien bietet KI eine unglaubliche Vielzahl an Möglichkeiten – von der Automatisierung von Prozessen über Content-, Layout- und Designerstellung bis hin zur datengetriebenen Personalisierung.  

Einiger dieser Maßnahmen haben eine höhere Dringlichkeit – wie zum Beispiel SEO im Hinblick auf KI-gestützte Suchergebnisse – während andere ein “Nice-to-have“ sind. Die Einführung hängt auch von Mittel, Prozesse und Unterstützung innerhalb des jeweiligen Unternehmens ab. Die gute Nachricht: Viele KI-Tools lassen sich heute vergleichsweise einfach einführen und testen. 

Wichtig ist jedoch immer ein Ziel vor Augen zu haben für den Einsatz von KI – denn Technologie folgt Strategie und nicht andersrum. Es ist ein Werkzeug zur Realisierung der gesetzten Ziele. Jedes Werkzeug benötigt aber auch die Komponente Mensch, der es richtig bedient und kontrolliert, sowie menschliche Kreativität und Ethik mit einfließen lässt. 

Die Entwicklung der KI und aufgrund von KI ist noch lange nicht abgeschlossen, sondern kommt gerade erst in Fahrt. D.h. wer jetzt beginnt, sich mit dem KI-Wandel auseinanderzusetzen und seine Prozesse fit zu machen, der verschafft sich einen klaren Zukunftsvorteil.