Creatify-Team
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Vor drei Jahren hatte ein Marketer, der generative KI nutzte, einen Vorsprung. Heute hat er Gesellschaft. Salesforces State of Marketing 2026 zeigt, dass 87 % der Marketer sie mittlerweile in mindestens einem wiederkehrenden Workflow einsetzen – im Vergleich zur Hälfte im Jahr 2024.
Wenn fast jeder die gleichen Tools hat, sind die Tools nicht mehr die Story. Die Story im Jahr 2026 ist die sich vergrößernde Schere zwischen Teams, die mit KI im Marketing echtes Geld verdienen, und Teams, die damit nur mehr Lärm erzeugen.
Diese acht KI-Marketing-Trends zeigen auf, wo sich diese Schere öffnet. Jeder Trend liefert die datenbasierten Hintergründe und eine konkrete Maßnahme, die Sie ergreifen können, damit Sie die Vorträge über die „Zukunft des Marketings“ überspringen und direkt handeln können.
1. Generative KI wurde zur Standard-Infrastruktur
Die Akzeptanzzahlen sind über den Punkt hinaus, an dem sie nur ein Gesprächsthema sind. Die globale Umfrage von McKinsey aus dem Jahr 2025 ergab, dass 88 % der Unternehmen mittlerweile KI in mindestens einem Geschäftsbereich einsetzen, wobei Marketing und Vertrieb zu den größten Zuwächsen gehören.
Wenn fast neun von zehn Teams die gleichen Tools haben, bringt der Besitz der Tools keinen Vorteil mehr. Der Vorsprung hat sich auf die Ausführung verlagert: Auf welche Workflows Sie die KI ansetzen, wie tief Sie sie integrieren und ob der Output gut genug für den Live-Betrieb ist.
Ein kurzer Realitätscheck: Wenn Sie morgen die KI aus Ihrem Marketing-Tech-Stack entfernen würden, würde dann etwas zusammenbrechen? Wenn die ehrliche Antwort „nicht viel“ lautet, nutzen Sie sie als Spielzeug, nicht als Infrastruktur.
2. Die Kluft zwischen Akzeptanz und Wirkung ist die wahre Story im Jahr 2026
Hier ist der Teil, den die Trend-Listen überspringen. Die Akzeptanz ist nahezu universell, die Ergebnisse sind es nicht.
Dieselbe McKinsey-Studie ergab, dass unter den Unternehmen, die KI einsetzen, etwa zwei Drittel immer noch in der Pilot- oder Experimentierphase feststecken und nur etwa ein Drittel von einer echten Skalierung berichtet. Mehr als 80 % gaben an, dass generative KI den Gewinn auf Unternehmensebene noch in keiner messbaren Weise beeinflusst hat.
Das Marketing hat seine eigene Version dieser Kluft. Salesforce fand heraus, dass, obwohl 75 % der Marketer KI im Marketing einsetzen, viele immer noch einseitige, generische Kampagnen verschicken. Die Technologie wurde intelligent. Der Output blieb dumm.
Was Sie dagegen tun können: Hören Sie auf, KI oberflächlich auf 20 Aufgaben zu verteilen. Wählen Sie ein oder zwei Workflows aus, bei denen Sie durch Volumen oder Geschwindigkeit wirklich eingeschränkt sind (Ad Creative, Personalisierung, Reporting) und bauen Sie diese mit KI grundlegend neu auf. Ein skalierter Workflow schlägt zehn halbfertige Pilotprojekte.
3. Agentische KI wird vom Copiloten zum Kollegen
Zwei Jahre lang wartete die KI meist auf einen Prompt. Im Jahr 2026 begann sie, selbstständig zu handeln.
Agentische KI beschreibt Systeme, die Workflows über mehrere Schritte hinweg planen, entscheiden und ausführen, ohne dass Sie sie bei jedem Schritt an der Hand halten müssen. McKinsey beschreibt 2025 als das Jahr, in dem sich die Diskussion von generativen Tools hin zu Agenten verlagerte, und Google stuft 2026 als den „Agentensprung“ ein, bei dem die KI ganze End-to-End-Workflows anstelle von Einzelaufgaben orchestriert.
Marketer sehen den Mehrwert. Salesforce fand heraus, dass derzeit nur etwa 13 % agentische KI nutzen, aber 82 % derjenigen, die Agenten nutzen oder dies planen, erwarten erhebliche oder moderate ROI-Steigerungen, und 73 % der Teams planen, ihre KI-Nutzung bis 2027 auszuweiten.
Ein ehrlicher Vorbehalt, da der Hype groß ist: McKinsey fand heraus, dass Agenten in der Regel nur in ein oder zwei Funktionen aktiv sind und weniger als 10 % der Unternehmen sie in einer einzigen Funktion skaliert haben. Wir stehen ganz am Anfang. Behandeln Sie es auch so.
Wo sich dies in der Anzeigenproduktion zeigt, ist der offensichtliche Ausgangspunkt. Das agentische System von Creatify, der Creatify Agent, übernimmt die gesamte Pipeline ausgehend von einem Briefing: Er recherchiert die Marke, analysiert Wettbewerber und Trend-Inhalte, schreibt Skripte, castet Avatare, generiert Szenen parallel und führt vor der Veröffentlichung eine visuelle Qualitätsprüfung anhand des ursprünglichen Briefings durch. Ein separates Critic-Modell prüft jede Szene auf markenfremde Visuals oder erfundene Behauptungen und schickt Fehler zur Neugenerierung zurück. Dieser letzte Teil ist wichtig, denn ein autonomer Agent ohne Qualitätskontrolle ist nur ein schnellerer Weg, Fehler zu veröffentlichen.
Was Sie dagegen tun können: Übertragen Sie Agenten zuerst klar abgegrenzte, sich wiederholende Aufgaben, lassen Sie den Output von einem Menschen überprüfen und lockern Sie die Leine, wenn das Vertrauen wächst.
4. Generative Engine Optimization verändert, wie Käufer Sie finden
Die Suche spaltet sich in zwei Lager. Die Menschen tippen immer noch Suchanfragen bei Google ein, aber ein wachsender Anteil fragt einfach eine KI und nimmt die Antwort.
Die Verkehrsverlagerung ist enorm. Adobe Analytics berichtete, dass die Besuche auf US-Einzelhandelsseiten aus generativen KI-Quellen Anfang 2025 im Jahresvergleich um rund 1.200 % anstiegen und in der Weihnachtszeit 2025 im Jahresvergleich um weitere 693 % wuchsen. Und diese Besucher sind keine reinen Schaufensterbummler. Über die Feiertage konvertierten sie um ca. 31 % besser als andere Traffic-Quellen, wobei der Umsatz pro Besuch stark anstieg.
In absoluten Zahlen ist es noch früh. Pew fand heraus, dass nur 9 % der Erwachsenen in den USA Nachrichten auch nur manchmal von KI-Chatbots beziehen, und die Menschen haben gemischte Gefühle gegenüber KI-Zusammenfassungen in der Suche. Aber die Menschen, die KI zur Recherche von Einkäufen nutzen, konvertieren gut, weshalb es sich lohnt, sie jetzt anzusprechen.
Hier kommt Generative Engine Optimization (GEO) ins Spiel: Inhalte so strukturieren, dass KI-Modelle Sie zitieren und empfehlen, und nicht nur so, dass Google Sie rankt. Die Mechanik belohnt originäre Daten, eine klare Struktur und Inhalte, die eine KI sauber zitieren kann.
Was Sie dagegen tun können: Beginnen Sie damit, KI-Referral-Traffic als eigenen Kanal zu erfassen, und schreiben Sie zumindest einige Inhalte so, dass sie von einem Modell zitiert werden können, mit direkten Antworten und originären Zahlen weit oben.
5. Die Personalisierung verlagert sich von Segmenten auf Einzelpersonen
Personalisierung bedeutete früher eine Handvoll Zielgruppensegmente und ein ausgetauschter Vorname. KI lässt dies zu etwas schrumpfen, das eher einer individuellen Nachricht pro Person entspricht.
McKinsey fand heraus, dass sich Umsatzsteigerungen durch KI am häufigsten in Marketing- und Vertriebsanwendungen zeigen, wobei Personalisierungs-Engines zu den Anwendungen mit dem höchsten ROI gehören. Der Haken ist die Kluft aus Trend 2: Die meisten Teams haben die technologische Möglichkeit und ballern trotzdem das gleiche Creative für alle heraus.
Der wirkliche Gewinn liegt darin, 30 Versionen einer Anzeige zu generieren – jede auf ein Segment, einen Blickwinkel oder eine Plattform abgestimmt – und das zu fast den gleichen Kosten wie die Produktion einer einzigen Anzeige. Das ist ein anderes Produktionsmodell, und genau hier macht sich KI bezahlt.
Was Sie dagegen tun können: Richten Sie Ihren kreativen Prozess so ein, dass standardmäßig Varianten ausgegeben werden, und lassen Sie dann Performance-Daten statt eines Planungsmeetings über die Gewinner entscheiden.
6. KI-Video wird zum Standard-Kreativformat
Wenn es einen Bereich gibt, in dem KI-Marketing im Jahr 2026 den Mainstream erreicht hat, dann ist es Video.
Generative KI ist mittlerweile ein Eckpfeiler der Videoanzeigenproduktion. Der IAB berichtet, dass 86 % der Werbeeinkäufer sie nutzen oder nutzen wollen, um Video-Ad-Creatives zu erstellen, und die Ausgaben für digitale Videoanzeigen in den USA werden im Jahr 2026 voraussichtlich die Marke von 80 Milliarden $ überschreiten und damit etwa 20 % schneller wachsen als der gesamte Werbemarkt. Große Marken haben es sichtbar gemacht, mit KI-generierten Spots von Coca-Cola, Volvo und Kalshi, die im vergangenen Jahr liefen.
Der Grund dafür ist schlichtweg Mathematik. Video hat schon immer besser performt als statische Inhalte, und KI hat es endlich bezahlbar gemacht, Videos in großem Stil zu produzieren. Laut der Tec-Do 2.0-Fallstudie von Creatify ersetzte der digitale Marketingdienstleister, der mehr als 80.000 Kunden betreut, menschliche Schauspieler durch KI-Avatare und senkte die Kosten pro Video von 20 $ auf 2 $ (eine Reduzierung um 90 %), während die Produktionszeit von drei Tagen auf unter eine Stunde sank. Ihre KI-Videoanzeigen erzielten 3-mal mehr Aufrufe als bildbasierte Creatives und erreichten 80 % der Performance von Videos mit echten Schauspielern. Bei dieser Wirtschaftlichkeit gilt: „Ein gutes Video in großer Menge“ schlägt „das perfekte Video, das fast nie erscheint“.
Das ist der Kern dessen, was Creatify tut: Fügen Sie eine Produkt-URL ein, und das URL-to-Video-Tool liefert in weniger als einer Minute plattformfertige Anzeigenvariationen, basierend auf über 1.500 Avataren und mehr als 75 Sprachen. Das Ziel sind genügend Variationen, um einen echten Test durchzuführen.
Was Sie dagegen tun können: Betrachten Sie Video als Volumenspiel. Veröffentlichen Sie mehr Varianten, verwerfen Sie die Flops schnell und skalieren Sie die wenigen, die funktionieren.
7. Die Vertrauenskluft bei KI-Werbung vergrößert sich, und Offenlegung ist die Lösung
Hier liegt das Spannungsfeld unter all dem. Werbetreibende lieben KI, viele Verbraucher nicht.
Die Forschung der IAB für 2026 bringt es auf den Punkt. 83 % der Werbeentscheider geben an, dass ihr Unternehmen KI im kreativen Prozess eingesetzt hat, im Vergleich zu 60 % im Jahr 2024. Aber 82 % dieser Entscheider glauben, dass Gen Z- und Millennial-Verbraucher KI-generierten Anzeigen positiv gegenüberstehen, während dies nur auf 45 % dieser Verbraucher zutrifft. Diese Wahrnehmungskluft vergrößerte sich von 32 Prozentpunkten im Jahr 2024 auf 37 Punkte im Jahr 2026.
Die Gen Z ist die treibende Kraft: 39 % stehen KI-Anzeigen negativ gegenüber, fast doppelt so viele wie die 20 % der Millennials. Und die allgemeine Stimmung in der Öffentlichkeit ist skeptisch – die Hälfte der Erwachsenen in den USA gab gegenüber Pew an, dass sie über KI im täglichen Leben eher besorgt als begeistert sind, gegenüber nur 10 %, die das Gegenteil empfinden.
Teil des Problems ist der Grund, warum Werbetreibende zu KI greifen. Kosteneffizienz wurde 2026 mit 64 % als wichtigster Vorteil genannt, was das Risiko für billigen, generischen „KI-Einheitsbrei“ erhöht, den die Verbraucher sofort riechen.
Die Lösung ist kontraintuitiv, aber gut belegt: Sagen Sie es den Leuten. Der IAB fand heraus, dass 73 % der Verbraucher der Gen Z und der Millennials angaben, dass das Wissen, dass eine Anzeige mit KI erstellt wurde, entweder ihre Kaufwahrscheinlichkeit erhöhen oder keinen Unterschied machen würde. Transparente Offenlegung war sogar der drittstärkste Treiber für die Aufmerksamkeit auf eine Anzeige. Die KI zu verstecken, kostet Sie mehr, als sie zuzugeben.
Was Sie dagegen tun können: Nutzen Sie KI, um die kreative Qualität zu steigern, nicht nur um Kosten zu sparen, und weisen Sie klar auf den Einsatz von KI hin, insbesondere bei Videos und Bildern.
8. Agentischer Handel macht die KI zum neuen Schaufenster
Der letzte Trend verbindet alle anderen. Da Käufer über KI-Assistenten recherchieren und einkaufen, wird der Assistent zur Schaufensterfront.
Die Daten von Adobe zeigen bereits, dass von KI vermittelte Käufer mit einem Premium-Aufschlag konvertieren und mehr pro Besuch ausgeben. Kombiniert man das mit dem Aufstieg autonomer Agenten aus Trend 3, erhält man eine nahe Zukunft, in der eine KI das Vergleichen, die engere Auswahl und manchmal den Kauf im Namen einer Person übernimmt.
Das ändert, für wen Sie optimieren. Ein Teil Ihres Marketings muss nun für eine Maschine lesbar sein, die entscheidet, was sie empfiehlt.
Was Sie dagegen tun können: Strukturieren Sie Ihre Produktinhalte, Spezifikationen und Belege so, dass ein KI-Agent sie finden, verstehen und Sie in die engere Auswahl aufnehmen kann.
Was diese KI-Marketing-Insights für Sie bedeuten
Das Muster über alle acht Trends hinweg ist dasselbe. Die Tools sind überall verfügbar, und der Vorteil ging an die Teams, die sie gut nutzen: durch die Skalierung einiger weniger Workflows, anstatt sich an vielen zu versuchen, durch mehr Output und härteres Testen sowie durch Ehrlichkeit den Menschen gegenüber bezüglich der Entstehung der Arbeit.
Ein letzter Gedanke, der oben nicht ganz hineingepasst hat. Die Teams, die mit KI die Nase vorn haben, teilen meist eine Angewohnheit: Sie haben einen langweiligen Prozess, meist die kreative Produktion, genommen, ihn um KI herum neu aufgebaut und das Volumen plus schnelles Feedback die Arbeit machen lassen. Exotische Tech hat damit wenig zu tun. Das ist zwar weniger aufregend als „autonome Agenten“, aber genau da liegen im Jahr 2026 die Erträge.
Wenn Video der Workflow ist, den Sie zuerst skalieren möchten, ist Creatify genau dafür gebaut, und Sie können es kostenlos testen.
Häufig gestellte Fragen (FAQs)
Was sind die größten KI-Marketing-Trends im Jahr 2026?
Der entscheidende Wandel besteht darin, dass KI im Marketing mittlerweile Standard ist, sodass der Vorteil daraus entsteht, sie gut zu nutzen, anstatt sie überhaupt zu nutzen. Die größten Trends sind agentische KI, die vollständige Workflows ausführt, Generative Engine Optimization für die KI-Suche, Personalisierung auf individueller Ebene, KI-Video als Standard-Anzeigenformat, eine sich vergrößernde Vertrauenskluft bei den Verbrauchern und KI-gestützter Handel.
Wie wird KI heute im Marketing eingesetzt?
Die häufigsten Anwendungen von KI im Marketing sind die Erstellung von Werbe-Creatives und Videos, die Personalisierung von Inhalten, das Entwerfen von Texten, die Analyse der Kampagnenleistung und zunehmend die Ausführung von mehrstufigen Aufgaben durch KI-Agenten. Salesforce fand heraus, dass 87 % der Marketer mittlerweile generative KI in mindestens einem wiederkehrenden Workflow einsetzen.
Schadet künstliche Intelligenz in der Werbung dem Vertrauen der Verbraucher?
Sie strapaziert es, insbesondere bei jüngeren Zielgruppen. Der IAB fand heraus, dass nur 45 % der Gen Z- und Millennial-Verbraucher KI-generierten Anzeigen positiv gegenüberstehen, was weit unter dem liegt, was Werbetreibende annehmen. Die verlässlichste Lösung ist die klare Kennzeichnung des KI-Einsatzes, von der die meisten Verbraucher sagen, dass sie ihre Kaufwahrscheinlichkeit nicht verringern würde.
Was ist Generative Engine Optimization (GEO)?
GEO ist die Praxis, Inhalte so zu strukturieren, dass KI-Modelle Ihre Marke zitieren und empfehlen, wenn sie Fragen beantworten, anstatt nur für traditionelle Suchmaschinen-Rankings zu optimieren. Dies belohnt originäre Daten, eine klare Struktur und Inhalte, die eine KI direkt zitieren kann.
Wie erzielen Marketer echten ROI mit KI im Marketing?
Die meisten Teams kommen nicht voran, weil sie KI auf zu viele kleine Aufgaben verteilen. Die Teams, die Erfolge sehen, wählen ein oder zwei wirkungsvolle Workflows aus, bauen sie um die KI herum neu auf, skalieren sie und messen die Ergebnisse, anstatt endlose Pilotprojekte durchzuführen. McKinsey fand heraus, dass nur etwa ein Drittel der Unternehmen über die Pilotphase hinausgekommen ist.
Wird KI Marketer ersetzen?
Nicht im Jahr 2026. KI-Agenten sind in den meisten Unternehmen immer noch in nur ein oder zwei Funktionen aktiv, und die menschliche Überprüfung ist das, was nützliche Automatisierung von veröffentlichten Fehlern unterscheidet. Der kurzfristige Wandel besteht darin, dass Marketer den KI-Output steuern und editieren, anstatt alles von Hand zu produzieren.
Vor drei Jahren hatte ein Marketer, der generative KI nutzte, einen Vorsprung. Heute hat er Gesellschaft. Salesforces State of Marketing 2026 zeigt, dass 87 % der Marketer sie mittlerweile in mindestens einem wiederkehrenden Workflow einsetzen – im Vergleich zur Hälfte im Jahr 2024.
Wenn fast jeder die gleichen Tools hat, sind die Tools nicht mehr die Story. Die Story im Jahr 2026 ist die sich vergrößernde Schere zwischen Teams, die mit KI im Marketing echtes Geld verdienen, und Teams, die damit nur mehr Lärm erzeugen.
Diese acht KI-Marketing-Trends zeigen auf, wo sich diese Schere öffnet. Jeder Trend liefert die datenbasierten Hintergründe und eine konkrete Maßnahme, die Sie ergreifen können, damit Sie die Vorträge über die „Zukunft des Marketings“ überspringen und direkt handeln können.
1. Generative KI wurde zur Standard-Infrastruktur
Die Akzeptanzzahlen sind über den Punkt hinaus, an dem sie nur ein Gesprächsthema sind. Die globale Umfrage von McKinsey aus dem Jahr 2025 ergab, dass 88 % der Unternehmen mittlerweile KI in mindestens einem Geschäftsbereich einsetzen, wobei Marketing und Vertrieb zu den größten Zuwächsen gehören.
Wenn fast neun von zehn Teams die gleichen Tools haben, bringt der Besitz der Tools keinen Vorteil mehr. Der Vorsprung hat sich auf die Ausführung verlagert: Auf welche Workflows Sie die KI ansetzen, wie tief Sie sie integrieren und ob der Output gut genug für den Live-Betrieb ist.
Ein kurzer Realitätscheck: Wenn Sie morgen die KI aus Ihrem Marketing-Tech-Stack entfernen würden, würde dann etwas zusammenbrechen? Wenn die ehrliche Antwort „nicht viel“ lautet, nutzen Sie sie als Spielzeug, nicht als Infrastruktur.
2. Die Kluft zwischen Akzeptanz und Wirkung ist die wahre Story im Jahr 2026
Hier ist der Teil, den die Trend-Listen überspringen. Die Akzeptanz ist nahezu universell, die Ergebnisse sind es nicht.
Dieselbe McKinsey-Studie ergab, dass unter den Unternehmen, die KI einsetzen, etwa zwei Drittel immer noch in der Pilot- oder Experimentierphase feststecken und nur etwa ein Drittel von einer echten Skalierung berichtet. Mehr als 80 % gaben an, dass generative KI den Gewinn auf Unternehmensebene noch in keiner messbaren Weise beeinflusst hat.
Das Marketing hat seine eigene Version dieser Kluft. Salesforce fand heraus, dass, obwohl 75 % der Marketer KI im Marketing einsetzen, viele immer noch einseitige, generische Kampagnen verschicken. Die Technologie wurde intelligent. Der Output blieb dumm.
Was Sie dagegen tun können: Hören Sie auf, KI oberflächlich auf 20 Aufgaben zu verteilen. Wählen Sie ein oder zwei Workflows aus, bei denen Sie durch Volumen oder Geschwindigkeit wirklich eingeschränkt sind (Ad Creative, Personalisierung, Reporting) und bauen Sie diese mit KI grundlegend neu auf. Ein skalierter Workflow schlägt zehn halbfertige Pilotprojekte.
3. Agentische KI wird vom Copiloten zum Kollegen
Zwei Jahre lang wartete die KI meist auf einen Prompt. Im Jahr 2026 begann sie, selbstständig zu handeln.
Agentische KI beschreibt Systeme, die Workflows über mehrere Schritte hinweg planen, entscheiden und ausführen, ohne dass Sie sie bei jedem Schritt an der Hand halten müssen. McKinsey beschreibt 2025 als das Jahr, in dem sich die Diskussion von generativen Tools hin zu Agenten verlagerte, und Google stuft 2026 als den „Agentensprung“ ein, bei dem die KI ganze End-to-End-Workflows anstelle von Einzelaufgaben orchestriert.
Marketer sehen den Mehrwert. Salesforce fand heraus, dass derzeit nur etwa 13 % agentische KI nutzen, aber 82 % derjenigen, die Agenten nutzen oder dies planen, erwarten erhebliche oder moderate ROI-Steigerungen, und 73 % der Teams planen, ihre KI-Nutzung bis 2027 auszuweiten.
Ein ehrlicher Vorbehalt, da der Hype groß ist: McKinsey fand heraus, dass Agenten in der Regel nur in ein oder zwei Funktionen aktiv sind und weniger als 10 % der Unternehmen sie in einer einzigen Funktion skaliert haben. Wir stehen ganz am Anfang. Behandeln Sie es auch so.
Wo sich dies in der Anzeigenproduktion zeigt, ist der offensichtliche Ausgangspunkt. Das agentische System von Creatify, der Creatify Agent, übernimmt die gesamte Pipeline ausgehend von einem Briefing: Er recherchiert die Marke, analysiert Wettbewerber und Trend-Inhalte, schreibt Skripte, castet Avatare, generiert Szenen parallel und führt vor der Veröffentlichung eine visuelle Qualitätsprüfung anhand des ursprünglichen Briefings durch. Ein separates Critic-Modell prüft jede Szene auf markenfremde Visuals oder erfundene Behauptungen und schickt Fehler zur Neugenerierung zurück. Dieser letzte Teil ist wichtig, denn ein autonomer Agent ohne Qualitätskontrolle ist nur ein schnellerer Weg, Fehler zu veröffentlichen.
Was Sie dagegen tun können: Übertragen Sie Agenten zuerst klar abgegrenzte, sich wiederholende Aufgaben, lassen Sie den Output von einem Menschen überprüfen und lockern Sie die Leine, wenn das Vertrauen wächst.
4. Generative Engine Optimization verändert, wie Käufer Sie finden
Die Suche spaltet sich in zwei Lager. Die Menschen tippen immer noch Suchanfragen bei Google ein, aber ein wachsender Anteil fragt einfach eine KI und nimmt die Antwort.
Die Verkehrsverlagerung ist enorm. Adobe Analytics berichtete, dass die Besuche auf US-Einzelhandelsseiten aus generativen KI-Quellen Anfang 2025 im Jahresvergleich um rund 1.200 % anstiegen und in der Weihnachtszeit 2025 im Jahresvergleich um weitere 693 % wuchsen. Und diese Besucher sind keine reinen Schaufensterbummler. Über die Feiertage konvertierten sie um ca. 31 % besser als andere Traffic-Quellen, wobei der Umsatz pro Besuch stark anstieg.
In absoluten Zahlen ist es noch früh. Pew fand heraus, dass nur 9 % der Erwachsenen in den USA Nachrichten auch nur manchmal von KI-Chatbots beziehen, und die Menschen haben gemischte Gefühle gegenüber KI-Zusammenfassungen in der Suche. Aber die Menschen, die KI zur Recherche von Einkäufen nutzen, konvertieren gut, weshalb es sich lohnt, sie jetzt anzusprechen.
Hier kommt Generative Engine Optimization (GEO) ins Spiel: Inhalte so strukturieren, dass KI-Modelle Sie zitieren und empfehlen, und nicht nur so, dass Google Sie rankt. Die Mechanik belohnt originäre Daten, eine klare Struktur und Inhalte, die eine KI sauber zitieren kann.
Was Sie dagegen tun können: Beginnen Sie damit, KI-Referral-Traffic als eigenen Kanal zu erfassen, und schreiben Sie zumindest einige Inhalte so, dass sie von einem Modell zitiert werden können, mit direkten Antworten und originären Zahlen weit oben.
5. Die Personalisierung verlagert sich von Segmenten auf Einzelpersonen
Personalisierung bedeutete früher eine Handvoll Zielgruppensegmente und ein ausgetauschter Vorname. KI lässt dies zu etwas schrumpfen, das eher einer individuellen Nachricht pro Person entspricht.
McKinsey fand heraus, dass sich Umsatzsteigerungen durch KI am häufigsten in Marketing- und Vertriebsanwendungen zeigen, wobei Personalisierungs-Engines zu den Anwendungen mit dem höchsten ROI gehören. Der Haken ist die Kluft aus Trend 2: Die meisten Teams haben die technologische Möglichkeit und ballern trotzdem das gleiche Creative für alle heraus.
Der wirkliche Gewinn liegt darin, 30 Versionen einer Anzeige zu generieren – jede auf ein Segment, einen Blickwinkel oder eine Plattform abgestimmt – und das zu fast den gleichen Kosten wie die Produktion einer einzigen Anzeige. Das ist ein anderes Produktionsmodell, und genau hier macht sich KI bezahlt.
Was Sie dagegen tun können: Richten Sie Ihren kreativen Prozess so ein, dass standardmäßig Varianten ausgegeben werden, und lassen Sie dann Performance-Daten statt eines Planungsmeetings über die Gewinner entscheiden.
6. KI-Video wird zum Standard-Kreativformat
Wenn es einen Bereich gibt, in dem KI-Marketing im Jahr 2026 den Mainstream erreicht hat, dann ist es Video.
Generative KI ist mittlerweile ein Eckpfeiler der Videoanzeigenproduktion. Der IAB berichtet, dass 86 % der Werbeeinkäufer sie nutzen oder nutzen wollen, um Video-Ad-Creatives zu erstellen, und die Ausgaben für digitale Videoanzeigen in den USA werden im Jahr 2026 voraussichtlich die Marke von 80 Milliarden $ überschreiten und damit etwa 20 % schneller wachsen als der gesamte Werbemarkt. Große Marken haben es sichtbar gemacht, mit KI-generierten Spots von Coca-Cola, Volvo und Kalshi, die im vergangenen Jahr liefen.
Der Grund dafür ist schlichtweg Mathematik. Video hat schon immer besser performt als statische Inhalte, und KI hat es endlich bezahlbar gemacht, Videos in großem Stil zu produzieren. Laut der Tec-Do 2.0-Fallstudie von Creatify ersetzte der digitale Marketingdienstleister, der mehr als 80.000 Kunden betreut, menschliche Schauspieler durch KI-Avatare und senkte die Kosten pro Video von 20 $ auf 2 $ (eine Reduzierung um 90 %), während die Produktionszeit von drei Tagen auf unter eine Stunde sank. Ihre KI-Videoanzeigen erzielten 3-mal mehr Aufrufe als bildbasierte Creatives und erreichten 80 % der Performance von Videos mit echten Schauspielern. Bei dieser Wirtschaftlichkeit gilt: „Ein gutes Video in großer Menge“ schlägt „das perfekte Video, das fast nie erscheint“.
Das ist der Kern dessen, was Creatify tut: Fügen Sie eine Produkt-URL ein, und das URL-to-Video-Tool liefert in weniger als einer Minute plattformfertige Anzeigenvariationen, basierend auf über 1.500 Avataren und mehr als 75 Sprachen. Das Ziel sind genügend Variationen, um einen echten Test durchzuführen.
Was Sie dagegen tun können: Betrachten Sie Video als Volumenspiel. Veröffentlichen Sie mehr Varianten, verwerfen Sie die Flops schnell und skalieren Sie die wenigen, die funktionieren.
7. Die Vertrauenskluft bei KI-Werbung vergrößert sich, und Offenlegung ist die Lösung
Hier liegt das Spannungsfeld unter all dem. Werbetreibende lieben KI, viele Verbraucher nicht.
Die Forschung der IAB für 2026 bringt es auf den Punkt. 83 % der Werbeentscheider geben an, dass ihr Unternehmen KI im kreativen Prozess eingesetzt hat, im Vergleich zu 60 % im Jahr 2024. Aber 82 % dieser Entscheider glauben, dass Gen Z- und Millennial-Verbraucher KI-generierten Anzeigen positiv gegenüberstehen, während dies nur auf 45 % dieser Verbraucher zutrifft. Diese Wahrnehmungskluft vergrößerte sich von 32 Prozentpunkten im Jahr 2024 auf 37 Punkte im Jahr 2026.
Die Gen Z ist die treibende Kraft: 39 % stehen KI-Anzeigen negativ gegenüber, fast doppelt so viele wie die 20 % der Millennials. Und die allgemeine Stimmung in der Öffentlichkeit ist skeptisch – die Hälfte der Erwachsenen in den USA gab gegenüber Pew an, dass sie über KI im täglichen Leben eher besorgt als begeistert sind, gegenüber nur 10 %, die das Gegenteil empfinden.
Teil des Problems ist der Grund, warum Werbetreibende zu KI greifen. Kosteneffizienz wurde 2026 mit 64 % als wichtigster Vorteil genannt, was das Risiko für billigen, generischen „KI-Einheitsbrei“ erhöht, den die Verbraucher sofort riechen.
Die Lösung ist kontraintuitiv, aber gut belegt: Sagen Sie es den Leuten. Der IAB fand heraus, dass 73 % der Verbraucher der Gen Z und der Millennials angaben, dass das Wissen, dass eine Anzeige mit KI erstellt wurde, entweder ihre Kaufwahrscheinlichkeit erhöhen oder keinen Unterschied machen würde. Transparente Offenlegung war sogar der drittstärkste Treiber für die Aufmerksamkeit auf eine Anzeige. Die KI zu verstecken, kostet Sie mehr, als sie zuzugeben.
Was Sie dagegen tun können: Nutzen Sie KI, um die kreative Qualität zu steigern, nicht nur um Kosten zu sparen, und weisen Sie klar auf den Einsatz von KI hin, insbesondere bei Videos und Bildern.
8. Agentischer Handel macht die KI zum neuen Schaufenster
Der letzte Trend verbindet alle anderen. Da Käufer über KI-Assistenten recherchieren und einkaufen, wird der Assistent zur Schaufensterfront.
Die Daten von Adobe zeigen bereits, dass von KI vermittelte Käufer mit einem Premium-Aufschlag konvertieren und mehr pro Besuch ausgeben. Kombiniert man das mit dem Aufstieg autonomer Agenten aus Trend 3, erhält man eine nahe Zukunft, in der eine KI das Vergleichen, die engere Auswahl und manchmal den Kauf im Namen einer Person übernimmt.
Das ändert, für wen Sie optimieren. Ein Teil Ihres Marketings muss nun für eine Maschine lesbar sein, die entscheidet, was sie empfiehlt.
Was Sie dagegen tun können: Strukturieren Sie Ihre Produktinhalte, Spezifikationen und Belege so, dass ein KI-Agent sie finden, verstehen und Sie in die engere Auswahl aufnehmen kann.
Was diese KI-Marketing-Insights für Sie bedeuten
Das Muster über alle acht Trends hinweg ist dasselbe. Die Tools sind überall verfügbar, und der Vorteil ging an die Teams, die sie gut nutzen: durch die Skalierung einiger weniger Workflows, anstatt sich an vielen zu versuchen, durch mehr Output und härteres Testen sowie durch Ehrlichkeit den Menschen gegenüber bezüglich der Entstehung der Arbeit.
Ein letzter Gedanke, der oben nicht ganz hineingepasst hat. Die Teams, die mit KI die Nase vorn haben, teilen meist eine Angewohnheit: Sie haben einen langweiligen Prozess, meist die kreative Produktion, genommen, ihn um KI herum neu aufgebaut und das Volumen plus schnelles Feedback die Arbeit machen lassen. Exotische Tech hat damit wenig zu tun. Das ist zwar weniger aufregend als „autonome Agenten“, aber genau da liegen im Jahr 2026 die Erträge.
Wenn Video der Workflow ist, den Sie zuerst skalieren möchten, ist Creatify genau dafür gebaut, und Sie können es kostenlos testen.
Häufig gestellte Fragen (FAQs)
Was sind die größten KI-Marketing-Trends im Jahr 2026?
Der entscheidende Wandel besteht darin, dass KI im Marketing mittlerweile Standard ist, sodass der Vorteil daraus entsteht, sie gut zu nutzen, anstatt sie überhaupt zu nutzen. Die größten Trends sind agentische KI, die vollständige Workflows ausführt, Generative Engine Optimization für die KI-Suche, Personalisierung auf individueller Ebene, KI-Video als Standard-Anzeigenformat, eine sich vergrößernde Vertrauenskluft bei den Verbrauchern und KI-gestützter Handel.
Wie wird KI heute im Marketing eingesetzt?
Die häufigsten Anwendungen von KI im Marketing sind die Erstellung von Werbe-Creatives und Videos, die Personalisierung von Inhalten, das Entwerfen von Texten, die Analyse der Kampagnenleistung und zunehmend die Ausführung von mehrstufigen Aufgaben durch KI-Agenten. Salesforce fand heraus, dass 87 % der Marketer mittlerweile generative KI in mindestens einem wiederkehrenden Workflow einsetzen.
Schadet künstliche Intelligenz in der Werbung dem Vertrauen der Verbraucher?
Sie strapaziert es, insbesondere bei jüngeren Zielgruppen. Der IAB fand heraus, dass nur 45 % der Gen Z- und Millennial-Verbraucher KI-generierten Anzeigen positiv gegenüberstehen, was weit unter dem liegt, was Werbetreibende annehmen. Die verlässlichste Lösung ist die klare Kennzeichnung des KI-Einsatzes, von der die meisten Verbraucher sagen, dass sie ihre Kaufwahrscheinlichkeit nicht verringern würde.
Was ist Generative Engine Optimization (GEO)?
GEO ist die Praxis, Inhalte so zu strukturieren, dass KI-Modelle Ihre Marke zitieren und empfehlen, wenn sie Fragen beantworten, anstatt nur für traditionelle Suchmaschinen-Rankings zu optimieren. Dies belohnt originäre Daten, eine klare Struktur und Inhalte, die eine KI direkt zitieren kann.
Wie erzielen Marketer echten ROI mit KI im Marketing?
Die meisten Teams kommen nicht voran, weil sie KI auf zu viele kleine Aufgaben verteilen. Die Teams, die Erfolge sehen, wählen ein oder zwei wirkungsvolle Workflows aus, bauen sie um die KI herum neu auf, skalieren sie und messen die Ergebnisse, anstatt endlose Pilotprojekte durchzuführen. McKinsey fand heraus, dass nur etwa ein Drittel der Unternehmen über die Pilotphase hinausgekommen ist.
Wird KI Marketer ersetzen?
Nicht im Jahr 2026. KI-Agenten sind in den meisten Unternehmen immer noch in nur ein oder zwei Funktionen aktiv, und die menschliche Überprüfung ist das, was nützliche Automatisierung von veröffentlichten Fehlern unterscheidet. Der kurzfristige Wandel besteht darin, dass Marketer den KI-Output steuern und editieren, anstatt alles von Hand zu produzieren.
Bereit, Ihr Produkt in ein fesselndes Video zu verwandeln?
