{"id":23126,"date":"2025-09-16T12:17:13","date_gmt":"2025-09-16T16:17:13","guid":{"rendered":"https:\/\/www.criteo.com\/?p=415239"},"modified":"2026-05-27T15:18:45","modified_gmt":"2026-05-27T15:18:45","slug":"ai-in-advertising","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.criteo.com\/de\/blog\/ai-in-advertising\/","title":{"rendered":"KI in der Werbung: Ein praktischer Leitfaden f\u00fcr moderne Marketer"},"content":{"rendered":"<p class=\"P68B1DB1-Normal3\"><strong>Noch vor Kurzem war KI der Neuling. Heute steht KI f\u00fcr performance-starke Werbung.<\/strong><\/p>\n<p>Dabei setzen sowohl Shopper als auch Marketer in verst\u00e4rktem Ma\u00dfe auf KI.<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/www.mckinsey.com\/capabilities\/quantumblack\/our-insights\/the-state-of-ai\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Eine weltweite McKinsey-Umfrage zum Stand der KI zeigt<\/a>, dass 78 Prozent der Unternehmen KI in mindestens einer Gesch\u00e4ftsfunktion einsetzen und 71 Prozent regelm\u00e4\u00dfig generative KI nutzen. Marketing und Sales z\u00e4hlen hier zu den Spitzenreitern bei der Einf\u00fchrung dieser Technologie.<\/p>\n<p>Auf der Konsumentenseite <a href=\"https:\/\/www.capgemini.com\/gb-en\/news\/press-releases\/71-of-consumers-want-generative-ai-integrated-into-their-shopping-experiences\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">zeigen aktuelle Studien,<\/a> dass sich 71 Prozent der Shopper eine Integration von generativer KI in ihren Kaufprozess w\u00fcnschen. Das hei\u00dft: KI in der Werbung hat sich von einem Nice-to-have zu einem Standard entwickelt.<\/p>\n<p>Dieser Leitfaden erl\u00e4utert die Grundlagen, vergleicht generative und pr\u00e4diktive KI und bietet eine Roadmap mit praktischen Einsatzm\u00f6glichkeiten von KI \u00fcber den gesamten Funnel hinweg.<\/p>\n<p>Also, frisch ans Werk \u2013 wir haben eine Menge zu besprechen.<\/p>\n<h2 class=\"P68B1DB1-Normal4\">Was versteht man unter KI in der Werbung?<\/h2>\n<p>Bei KI in der Werbung geht es darum, maschinelle Intelligenz zu nutzen, um Menschen \u00fcber den gesamten Ad-Lifecycle hinweg zu helfen, bessere Entscheidungen zu treffen. Dazu z\u00e4hlt alles von der Auswahl der Zielgruppe und dem Bidding bis hin zu Creatives, Erfolgsmessung, Optimierung usw.<\/p>\n<p>Das eigentliche Ziel von KI im Bereich Werbung besteht darin, sich wiederholende Aufgaben zu automatisieren und Erkenntnisse zu gewinnen, die Menschen (wahrscheinlich) entgehen w\u00fcrden.<\/p>\n<p>Lasst uns die wichtigen Begriffe kurz auffrischen <a href=\"https:\/\/www.criteo.com\/blog\/deep-learning-vs-machine-learning-a-marketers-cheat-sheet\/\">(ihr k\u00f6nnt hier auch tiefer einsteigen)<\/a>:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>K\u00fcnstliche Intelligenz.<\/strong> Der Oberbegriff f\u00fcr Systeme, die Aufgaben ausf\u00fchren k\u00f6nnen, f\u00fcr die normalerweise menschliche Intelligenz erforderlich ist. Dazu z\u00e4hlen Lernen, Mustererkennung, Entscheidungsfindung und die Generierung von Inhalten.<\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li><strong>Maschinelles Lernen.<\/strong> Dieser Teilbereich der KI lernt aus Daten Muster zu erkennen, um Vorhersagen zu treffen. Ihr bietet Beispiele und ML findet das Signal.<\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li><strong>Deep Learning.<\/strong> Ein Teilbereich des maschinellen Lernens, bei dem mehrschichtige neuronale Netze zum Erlernen komplexer Darstellungen eingesetzt werden. Deep Learning ist besonders n\u00fctzlich f\u00fcr Bilder, Audio und Sprache.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Wie passt das in euren Ad Stack?<\/p>\n<p>Ein Einsatzbereich von KI ist die Ebene der Entscheidungsfindung und Content-Generierung, die auf euren bestehenden Daten aufbaut. Diese Daten flie\u00dfen in Modelle ein, die wiederum eure Aktivierungskan\u00e4le \u2013 Programmatic, Retail Media Networks, Social, Search, Video und CTV \u2013 sowie eure Analytics beeinflussen.<\/p>\n<p>Wenn ihr einen tieferen Einblick in die t\u00e4glichen Workflows im Zusammenhang mit Performance-Werbung sucht, <a href=\"https:\/\/www.criteo.com\/blog\/ai-for-performance-marketers\/\">schaut euch Folgendes an<\/a>.<\/p>\n<h2 class=\"P68B1DB1-Normal4\">Generative KI vs. pr\u00e4diktive KI in der Werbung<\/h2>\n<p>Wer nicht hinter dem Mond lebt, ist bereits mit <strong>generativer KI<\/strong> vertraut. Sie ist die Grundlage f\u00fcr die derzeit beliebtesten KI-Tools wie ChatGPT.<\/p>\n<p>Neben diesen generativen Tools gibt es aber auch spezielle Machine Learning-Modelle, die f\u00fcr bestimmte Aufgaben entwickelt wurden \u2013 genau wie die <strong>pr\u00e4diktive KI<\/strong>, die als Motor f\u00fcr viele der L\u00f6sungen von Criteo dient.<\/p>\n<p>Beide Technologien sind wichtig. In Kombination k\u00f6nnen sie noch leistungsf\u00e4higer werden.<\/p>\n<p>Hier ist ein kurzer Vergleich:<\/p>\n\n<table id=\"tablepress-5\" class=\"tablepress tablepress-id-5 tablepress-responsive\">\n<thead>\n<tr class=\"row-1\">\n\t<td class=\"column-1\"><\/td><th class=\"column-2\">Generative KI<\/th><th class=\"column-3\">Pr\u00e4diktive KI<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody class=\"row-striping row-hover\">\n<tr class=\"row-2\">\n\t<td class=\"column-1\"><strong>Ziel<\/strong><\/td><td class=\"column-2\">Produktion von Inhaltsvariationen und Ideen<\/td><td class=\"column-3\">Vorhersage von Ergebnissen und Auswahl von Aktionen<\/td>\n<\/tr>\n<tr class=\"row-3\">\n\t<td class=\"column-1\"><strong>Input Datentyp<\/strong><\/td><td class=\"column-2\">Prompts, Brand-Richtlinien, Produkt-Feeds, Bilder\/Videos<\/td><td class=\"column-3\">Ereignis- und Gespr\u00e4chsprotokolle, Nutzerverhalten, Katalog- und Preisdaten, Kontext<\/td>\n<\/tr>\n<tr class=\"row-4\">\n\t<td class=\"column-1\"><strong>Output<\/strong><\/td><td class=\"column-2\">Texte, Bilder, Videos, Dialoge, strukturierte Zusammenfassungen<\/td><td class=\"column-3\">Scores, Gebote, Zielgruppen, Empfehlungen, Pacing und Allokation<\/td>\n<\/tr>\n<tr class=\"row-5\">\n\t<td class=\"column-1\"><strong>Einsatz in der Werbung<\/strong><\/td><td class=\"column-2\">Kreative Ideenfindung, Asset-Skalierung, Chatbot-Ads, lokalisierte Varianten<\/td><td class=\"column-3\">Targeting, Bidding, DCO, Budget- und Kanaloptimierung<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<!-- #tablepress-5 from cache -->\n<h2 class=\"P68B1DB1-Normal4\">Wie KI in der Werbung funktioniert<\/h2>\n<p>Wenn ihr mit KI vor allem im Zusammenhang mit Tools wie ChatGPT, Claude und Gemini vertraut seid, kann es schwierig sein, eure Erfahrungen auf die Welt der Werbung zu \u00fcbertragen \u2013 schauen wir uns das an.<\/p>\n<p>Allgemein gesagt, folgen die meisten KI-Systeme demselben Ablauf:<\/p>\n<p><em>Datensignale \u2192 Feature Engineering \u2192 Modelltraining \u2192 Entscheidungen im Markt \u2192 Measurement \u2192 Feedback-Loop<\/em><\/p>\n<p>Das ist schon ein guter \u00dcberblick, es k\u00f6nnen aber noch mehr Dinge gekl\u00e4rt werden:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Datenerhebung.<\/strong> Zu den erw\u00e4hnten \u201eDatensignalen\u201c z\u00e4hlen das Nutzerverhalten auf Websites und in Apps, Produktkatalogattribute, Inventar und Preise, Inhalt und Kontext sowie anonymisierte Ad-Interaktionen. Eindeutige Opt-Ins und Datenschutzkontrollen sind unabdingbar, denn ihr wollt hochwertige, datenschutzsichere Signale.<\/li>\n<\/ul>\n<ul>\n<li><strong>Modelltraining.<\/strong> Modelle erlernen Muster, die f\u00fcr Werbung wichtig sind: Kaufabsicht, Reaktion auf Creatives, Churn oder prognostizierter Wert. Deep Learning hilft bei komplexen Signalen wie Bildern oder Sprache, w\u00e4hrend Gradient-Boosted Trees und logistische Regression bei strukturierten Performance-Daten nach wie vor \u00fcberzeugen.<\/li>\n<li><strong>Automatisierung und Optimierung.<\/strong> Die Modelle erm\u00f6glichen automatisiertes Bidding, Zielgruppenauswahl, dynamische Creative-Auswahl und Budgetzuweisung. Nahezu in Echtzeit testet, lernt und weist das System neu zu, sodass jede Impression beim n\u00e4chsten Mal bessere Chancen hat, etwas zu bewirken.<\/li>\n<\/ul>\n<div class=\"pcta funnel-stage_mofu post-id_23126 term-tax_criteo-technology term-slug_ai-engine\"><div class=\"pcta-term\"><a href=\"https:\/\/www.criteo.com\/de\/tag\/technology\/ai-engine\/\">AI Engine<\/a><\/div><div class=\"pcta-title\">Entdeckt die Commerce AI von Criteo<\/div><p>Erlebt, wie stark KI-Technologie ist und erfahrt, wie die Commerce AI von Criteo die Innovation im Bereich der digitalen Werbung vorantreibt.<\/p><a class='icon-thin-arrow-right has-arrow'   href='https:\/\/www.criteo.com\/de\/technology\/commerce-ai\/' ><button class='button pt-st-5 pb-st-5 pl-st-6 pr-st-6 button__default'><span>Weitere Informationen<\/span><span class='arrow-2023'><\/span><\/button><\/a><\/div>\n<h2 class=\"P68B1DB1-Normal4\">Praktische Anwendungsf\u00e4lle von KI in der Werbung<\/h2>\n<p>So also funktioniert KI in der Werbung. Vielleicht fragt ihr euch jetzt, warum ihr KI nutzen solltet.<\/p>\n<p>Daf\u00fcr gibt es mehrere Gr\u00fcnde.<\/p>\n<p class=\"P68B1DB1-Normal3\"><strong>Zielgruppen-Targeting und Segmentierung \u2013 Identifizieren der richtigen Kunden<\/strong><\/p>\n<p>Pr\u00e4diktive Modelle bilden Zielgruppen auf Basis von Konversionswahrscheinlichkeiten, Absichtssignalen und Produktaffinit\u00e4t. Retailer und Brands nutzen zudem First-Party Daten, um Mitglieder von Kundenbindungsprogrammen oder hochwertige Kohorten im offenen Internet zu erreichen.<\/p>\n<p><em>Ein Praxisbeispiel: <a href=\"https:\/\/www.criteo.com\/de\/success-stories\/sephora\/\">Sephora kombiniert Criteo Audience Match und Dynamic Retargeting<\/a>, um Mitglieder von Kundenbindungsprogrammen anzusprechen, und erzielt so \u00fcber die gesamte Customer Journey einen ROI von 725 Prozent.<\/em><\/p>\n<p class=\"P68B1DB1-Normal3\"><strong>Dynamic Creative Optimization (DCO) \u2013 das richtige Creative zur richtigen Zeit<\/strong><\/p>\n<p>DCO verbindet pr\u00e4diktive Entscheidungsfindung mit modularen (sprich: dynamisch erstellten) Creatives. Das System w\u00e4hlt \u00dcberschrift, Bild, Produkt und Preis so aus, dass sie zum Shopper und Kontext passen. Die DCO-Technologie von Criteo personalisiert Ads in Echtzeit, indem sie Insights aus Milliarden von Shoppingsignalen nutzt und die Brand-Standards einh\u00e4lt.<\/p>\n<p><em>Praxisbeispiel: <a href=\"https:\/\/www.criteo.com\/success-stories\/shopify\/\">Shopify steigerte die Performance<\/a> mit Criteo Produktempfehlungen und Dynamic Ads.<\/em><\/p>\n<p class=\"P68B1DB1-Normal3\"><strong>Chatbot-Ads und interaktive Erlebnisse<\/strong><\/p>\n<p>Generative KI erm\u00f6glicht gespr\u00e4chsorientierte Formate, in denen Shopper innerhalb der Ad-Unit Fragen stellen, Produkte vergleichen und Empfehlungen erhalten k\u00f6nnen. Dar\u00fcber hinaus arbeitet unser Team an Agentic-L\u00f6sungen, welche die Art und Weise, wie Konsumenten shoppen und mit Produkten (die sie lieben) interagieren, ver\u00e4ndern werden.<\/p>\n<p><em><a href=\"https:\/\/www.criteo.com\/de\/blog\/powering-ai-assisted-and-agentic-commerce-criteos-vision-for-the-next-ai-era\/\">Unser Chief Product Officer, Todd Parsons, stellt euch unsere Vision der Zukunft von Agentic vor. <\/a>\u00a0<\/em><\/p>\n<h2 class=\"P68B1DB1-Normal4\">Wie ihr KI in eurer Werbestrategie einsetzen k\u00f6nnt<\/h2>\n<p>Wir alle wissen, dass sich KI rasend schnell entwickelt. Wenn ihr diesen Text lest, gibt es wahrscheinlich bereits ein anderes Modell, eine andere Funktion oder ein anderes Tool, das um eure Aufmerksamkeit buhlt. Dennoch gibt es einige Grundlagen, die ihr in eure t\u00e4gliche Kampagnenplanung einflie\u00dfen lassen k\u00f6nnt, um KI bereits heute bestm\u00f6glich zu nutzen.<\/p>\n<p>Hier sind vier Schritte, die euch den Einstieg erleichtern:<\/p>\n<ol>\n<li><strong>Schritt 1: Definiert eure Kampagnenziele.<\/strong> Legt den KPI genau fest \u2013 inkrementelle Sales, neue Kunden, qualifizierte Leads, LTV \u2013 und bestimmt, wo ihr das messen wollt. Klare Ziele sagen den Modellen, was sie optimieren sollen.<\/li>\n<li><strong>Schritt 2: W\u00e4hlt die richtigen KI-Tools und Plattformen.<\/strong> Sucht nach Partnern, die starke pr\u00e4diktive Modelle mit transparenter Kontrolle kombinieren und Zugang zu einzigartigen Daten haben \u2013 dem entscheidenden Treibstoff. Wenn ihr schnell starten und skalieren wollt, solltet ihr automatisierte Werbel\u00f6sungen wie die <a href=\"https:\/\/www.criteo.com\/blog\/unlock-simpler-smarter-superior-performance-with-go-campaigns\/\">GO-Kampagnen von Criteo<\/a> in Betracht ziehen.<\/li>\n<li><strong>Schritt 3: Testen und Iterieren in kleinem Ma\u00dfstab. <\/strong>Beginnt mit einem Pilotversuch, der sauber gemessen wird \u2013 mit einer definierten Zielgruppe, klaren Kontroll- und Exposure-Gruppen und der Erfassung von Inkrementalit\u00e4t. Verwendet eine Handvoll Creatives (oder Module im Fall von DCO), damit das System lernen kann, ohne dass es zu St\u00f6rungen kommt.<\/li>\n<li><strong>Schritt 4: Integriert KI auf breiterer Basis in die Marketing-Automatisierung.<\/strong> Baut einen einfachen Datenkreislauf auf: \u00dcbertragt eingewilligte First-Party Zielgruppen sowie Conversion-Ereignisse aus eurer CDP und aus euren Analysen in Criteo. Sorgt f\u00fcr einen sauberen Produkt-Feed, der t\u00e4glich aktualisiert wird, und bindet die Conversion-APIs an, damit die Signale im Web und in der App konsistent bleiben. Nutzt ein zielbasiertes Setup, um der KI die Gebotsabgabe, das Targeting und die Platzierung zu \u00fcberlassen, w\u00e4hrend ihr die Leitplanken f\u00fcr ROAS, CPA und H\u00e4ufigkeit festlegt.<\/li>\n<\/ol>\n<h2 class=\"P68B1DB1-Normal4\">So kommt alles zusammen<\/h2>\n<p>KI in der Werbung funktioniert am besten als ganzheitliches System: Pr\u00e4diktive Modelle w\u00e4hlen den Zeitpunkt und die Zielgruppe aus, generative Modelle formulieren die Botschaft und Feedback-Loops verbessern die Ergebnisse im Laufe der Zeit, da das System lernt.<\/p>\n<p>M\u00f6chtet ihr mehr \u00fcber KI, maschinelles Lernen und Deep Learning f\u00fcr Performance Marketing erfahren? Dann erkundet unsere neuesten Artikel im Criteo Blog, <a href=\"https:\/\/www.criteo.com\/blog\/ai-for-performance-marketers\/\">beginnend mit \u201eKI f\u00fcr Performance Marketer\u201c<\/a>. Wenn ihr Commerce Media- und Retail Media-Partner evaluiert, lasst uns dar\u00fcber sprechen, wie ihr diese in eurer n\u00e4chsten Kampagne einsetzen k\u00f6nnt.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Noch vor Kurzem war KI der Neuling. Heute steht KI f\u00fcr performance-starke Werbung. Dabei setzen sowohl Shopper als auch Marketer in verst\u00e4rktem Ma\u00dfe auf KI. Eine weltweite McKinsey-Umfrage zum Stand der KI zeigt, dass 78 Prozent der Unternehmen KI in mindestens einer Gesch\u00e4ftsfunktion einsetzen und 71 Prozent regelm\u00e4\u00dfig generative KI nutzen. 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