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IN DIESEM ARTIKEL
Generative KI hat die Phase des bloß „Knopfdrückens und Videoerhaltens“ hinter sich gelassen. Tools wie AdFlow Co-Pilot ermöglichen es Marketern heute, präzise Anweisungen in natürlicher Sprache einzugeben und dann jedes einzelne Element (Skript, Voiceover, Avatar, Produktbild, Hook, CTA) über einzelne Nodes auf einer visuellen Oberfläche feinzutunen. Sie steuern die KI so, wie ein Creative Director ein Shooting leitet – nur dass jede Iteration Sekunden statt Tage dauert und Cent-Beträge statt Tausende von Dollar kostet.
Diese Kontrolle verändert die Art und Weise, wie Sie Kampagnen planen, grundlegend. Ein Basis-Workflow, 15 Zweige. Tauschen Sie bei einem den Hook aus, bei einem anderen den Avatar, beim dritten den CTA. Zwanzig Minuten später haben Sie 15 Varianten im Live-Test und wissen genau, welche Variable den Ausschlag gegeben hat.
Dieser Leitfaden zeigt Ihnen, wie generative KI in der Werbung die Kreativproduktion, Personalisierung und Erfolgsmessung revolutioniert. Wo sie echten Mehrwert schafft, wo Risiken liegen und wie Sie sie implementieren, ohne das Markenvertrauen oder Compliance-Vorgaben zu gefährden.
Wo generative KI im Advertising-Stack ihren Platz findet
Bisher kam KI in der Werbung meist auf der Analytics-Seite zum Einsatz: bei der Zielgruppensegmentierung, Gebotsoptimierung und Attribution. Generative KI setzt dagegen auf der Produktionsseite an. Sie erstellt die Assets (Skripte, Bilder, Videos, Audio), die die Analytics-Seite anschließend ausspielt und misst.
Das Generative AI Playbook des IAB beschreibt, dass dies jede Phase des Workflows beeinflusst, von der ersten Idee bis zur Erfolgsmessung. Diese Einordnung trifft zu, doch die Auswirkungen sind ungleich verteilt. Die größten Hebel liegen derzeit in der Kreativproduktion und beim Testen von Varianten – hier löst generative KI Probleme, die früher ein Team und viel Zeit erforderten, durch schlanke Workflows und smarte Prompts.
Wie generative KI die Kreativproduktion revolutioniert
Die Kreativproduktion ist der Bereich, in dem generative KI den unmittelbarsten und messbarsten Einfluss auf Werbe-Workflows hat.
Das Mengenproblem
Die traditionelle Werbeproduktion bildet oft einen Engpass, der die Anzahl der testbaren Creative-Varianten stark einschränkt. Ein professionelles Video mit echten Schauspielern kostet zwischen 3.000 und 15.000 $. Ein kompletter Produktionszyklus dauert vom Briefing bis zum finalen Export 2 bis 4 Wochen. Bei diesen Kosten und Zeitabläufen können sich die meisten Teams nur 5 bis 15 Videovarianten pro Monat leisten.
Das ist ein Problem: Untersuchungen von McKinsey und Branchen-Performance-Daten zeigen durchweg, dass das Creative-Volumen der entscheidende Treiber für die Kampagnenleistung ist – insbesondere auf algorithmenbasierten Plattformen, die Creative-Contents nutzen, um Zielgruppen zu erschließen. Marken, die 20 bis 40 Ad-Varianten pro Kampagne testen, finden Gewinner schneller, senken ihren CPA und können ihre Werbebudgets sicherer hochskalieren als Marken, die nur mit einer Handvoll polierter Creatives arbeiten.
Generative KI verkürzt die Produktionszeit drastisch. Statt Wochen pro Video erstellen Teams Varianten in Minuten. Statt 3.000 $ pro Asset sinken die Kosten auf wenige Dollar. Der Engpass verschiebt sich von der Frage „Wie viele Anzeigen können wir uns leisten zu produzieren?“ hin zu „Wie viele Anzeigen können wir uns leisten zu testen?“
Wie das in der Praxis aussieht
Amazon Ads dokumentiert verschiedene Use Cases von generativer KI für Werbetreibende: automatisierte Erstellung von Werbetexten, Optimierung von Produktbildern, Testen von Headline-Varianten und die Videoerstellung direkt aus Produkt-Listings. Dies sind keine experimentellen Features mehr, sondern feste Bestandteile im Erstellungs-Workflow von Millionen von Verkäufern.
Auf Plattformseite zeigen Tools wie Creatify, was möglich ist, wenn generative KI den gesamten kreativen Prozess abdeckt. Ein Marketer fügt eine Produkt-URL ein, und der KI-Crawler der Plattform extrahiert die Produktdaten, generiert Skript-Varianten, produziert avatarbasierte Videos in über 75 Sprachen mit mehr als 1.500 KI-Schauspielern und exportiert optimierte Assets für Meta, TikTok, YouTube und AppLovin. Alibaba hat diesen Workflow direkt in sein Verkäufer-Dashboard integriert: Verkäufer erstellten so über 200.000 Video-Ads in nur 3 Monaten, von denen mehr als 80 % in Live-Kampagnen ausgespielt wurden.
Die operativen Veränderungen sind konkret: Unicorn Marketer übernahm einen schlecht performenden Ad-Account von Designrr (0,77 ROAS, ausgelaugte Creative-Library) und nutzte generative KI, um in 2 Wochen über 150 Ad-Varianten zu erstellen. Der CPA sank um 45 %, der ROAS stieg um 73 % und der Kunde erhöhte sein Budget um 15 %.
Dies sind keine Ausreißer. Es sind die logischen Ergebnisse, wenn Produktionsengpässe wegfallen und Teams in dem Volumen testen können, für das die Werbeplattformen zur Optimierung konzipiert sind.
Lesen Sie auch: Best Practices für Facebook-Anzeigen: Tipps & Beispiele
Personalisierung und Targeting in großem Stil
Generative KI verändert das Targeting, indem sie Personalisierung auch für Segmente wirtschaftlich rentabel macht, die zuvor zu klein waren, um maßgeschneiderte Creatives zu rechtfertigen.
Die Forschung von McKinsey zu KI-gestützter Personalisierung beschreibt einen Wandel von breiten, segmentbasierten Botschaften hin zu individualisierten Inhalten, die in Tonalität, Bildsprache, Text und UX exakt angepasst sind. Der Flaschenhals war nie die Targeting-Option (die Plattformen bieten seit Jahren granulare Aussteuerung), sondern die Kapazität der Kreativproduktion, all diese Segmente mit unterschiedlichen Botschaften zu bespielen.
Wenn die Erstellung jeder Creative-Variante fast nichts mehr kostet, ändert sich die gesamte Rechnung:
Vor generativer KI: Eine Marke erstellt 3 Creative-Varianten und verteilt sie auf 5 Zielgruppensegmente. Jedes Segment sieht im Grunde dieselbe Botschaft.
Nach generativer KI: Dieselbe Marke erstellt 30 Varianten, testet unterschiedliche Hooks, Avatare, Produktwinkel sowie CTAs und überlässt es dem Algorithmus der Plattform, das passende Creative der richtigen Zielgruppe auszuspielen. Der Algorithmus erhält deutlich mehr Datenpunkte, und die Performance steigt, da sich Creative und Audience viel genauer matchen.
LAIFE, eine Longevity-Marke, die auf TikTok Shop launchte, nutzte diesen Ansatz, um wöchentlich 50 Video-Varianten über verschiedene Produktpositionierungen, Avatar-Stile und Zielgruppensegmente hinweg zu testen. Ihre Kosten pro Bestellung sanken auf $3,89, und sie meisterten erfolgreich die sogenannte Cold-Start-Phase von TikTok – eine Phase, in der die meisten Marken scheitern, weil sie nicht genügend Creative-Volumen generieren können, um den Algorithmus mit Daten zu füttern.
Die Personalisierung beschränkt sich dabei nicht nur auf Videos. Generative KI erstellt lokalisierte Werbetexte in Dutzenden von Sprachen, passt Produktbeschreibungen an unterschiedliche Buyer Personas an und generiert Bildvarianten, die genau den regionalen oder demografischen Vorlieben entsprechen. Das Ergebnis sind relevantere Anzeigen, was zu echtem Engagement und weniger Budgetverschwendung führt.
Wie sich das Measurement verändert
Generative KI beeinflusst die Erfolgsmessung in zweifacher Hinsicht: Sie erhöht die Anzahl der testbaren Variablen und verkürzt das Feedback-Loop zwischen Kreativproduktion und Performance-Daten.
Mehr Variablen, schnelleres Lernen
Wenn eine Marke 5 Creative-Varianten schaltet, ist das Measurement-Framework simpel: Welche der 5 hat am besten performt? Wenn dieselbe Marke jedoch 50 oder 100 Varianten schaltet, verlagert sich die Frage auf die Mustererkennung: Welche Hooks konvertieren am besten? Welche Avatar-Stile treiben das Engagement in welchen Segmenten? Welche CTAs erzielen je nach Plattform die höchste Conversion-Rate?
An dieser Stelle wird Deloittes Forschung zu generativer KI in Marketing Operations relevant. Beschrieben wird ein Workflow, bei dem KI-generierte Inhalte und Performance-Daten eine kontinuierliche Lernschleife bilden: Varianten generieren, ausspielen, messen und die Performance-Signale direkt in den nächsten Produktionszyklus einfließen lassen.
Plattformen integrieren diese Schleife direkt in ihre Tools. Creatifys Ad Insights und Creative Analytics (verfügbar in den Pro-Plänen) verknüpfen erstellte Assets direkt mit Performance-Daten. So wird sichtbar, welche Varianten konvertieren, was direkt die nächste Produktionsrunde steuert. Das Creative selbst wird so zum Analytics-Werkzeug, nicht mehr nur zum bloßen Endprodukt.
Die nächste Stufe ist die Attribution auf Creative-Ebene: KI-Systeme, die visuelle Elemente, Hooks, CTAs und Produktionsstile über Hunderte von Varianten hinweg taggen, um herauszufinden, warum eine Anzeige funktioniert hat, nicht nur, ob sie funktionierte. Das hebt das Measurement von „Ad B schlägt Ad A“ auf das Level „warmes Licht, problemfokussierte Hooks und weibliche Avatare im Alter von 30 bis 40 Jahren erzielten in diesem Segment eine um 20 % höhere Conversion“. Mit dieser Detailtiefe wird jeder nachfolgende Generierungszyklus intelligenter.
Die Attribution wird komplexer
Die Kehrseite der Medaille: Mehr Creative-Varianten bedeuten auch eine höhere Komplexität bei der Attribution. Wer 100 Ad-Varianten auf 4 Plattformen mit personalisierten Botschaften pro Segment schaltet, benötigt weit fortschrittlichere Messmethoden als eine einfache Last-Click-Attribution, um den genauen Conversion-Treiber zu identifizieren.
Diese Komplexität lässt sich beherrschen, erfordert jedoch, dass Teams, die auf generative KI im Advertising setzen, gleichermaßen in ihren Measurement-Stack wie in ihren Creative-Production-Stack investieren. Mehr Assets ohne präzises Tracking erzeugen am Ende nur mehr Rauschen im System.
Lesen Sie auch: Wie Sie 2026 ohne Filmcrew ein Schulungsvideo erstellen
Risiken, die Sie nicht ignorieren sollten
Generative KI bringt spezifische Risiken mit sich, die Werbetreibende aktiv managen müssen – ein einfacher Hinweis in einer Präsentation reicht dafür nicht aus.
Genauigkeit und Halluzinationen
Generative Modelle können Inhalte erstellen, die überzeugend klingen, aber frei erfundene Behauptungen, falsche Produktspezifikationen oder fehlerhafte Statistiken enthalten. Die Leitlinien des NIST zu synthetischen Inhalten dokumentieren diese Risiken ausführlich, einschließlich der Herausforderung, Fehler in KI-generierten Texten zu erkennen, die sich absolut plausibel und autoritativ lesen.
Für Werbetreibende bedeutet dies: Jede KI-generierte Werbeaussage muss vor dem Live-Gang von einem Menschen geprüft werden. Ein fälschlicherweise behaupteter Produktvorteil in einer Anzeige ist nicht nur ein Qualitätsproblem, sondern auch ein potenzieller Verstoß gegen Werbe- und Verbraucherschutzgesetze.
Vertrauen und Authentizität
Synthetische Medien (KI-generierte Bilder, Videos und Audio-Inhalte) werfen Fragen der Authentizität auf, die in der Werbung besonders sensibel sind. Die Federation of American Scientists betont, wie wichtig Standards zur Herkunftsbestimmung und Inhaltskennzeichnung sind, um das Vertrauen der Öffentlichkeit in Medien aufrechtzuhalten. Standards wie C2PA (unterstützt von Adobe, Microsoft und Google) und Googles SynthID betten entsprechende Metadaten direkt in KI-generierte Inhalte ein, und große Werbeplattformen erkennen und kennzeichnen synthetische Medien zunehmend automatisch.
Die Praxisfrage für Brands lautet: Akzeptiert Ihre Zielgruppe KI-generierte Inhalte? Die Antwort hängt stark von der Qualität der Umsetzung und der Transparenz ab. Tec-Do 2.0, ein Digital-Marketing-Dienstleister für über 80.000 Unternehmenskunden, stellte fest, dass KI-Video-Anzeigen 70 bis 80 % der Performance von Videos mit echten Schauspielern erreichten – bei 90 % geringeren Kosten. Der Performance-Unterschied existiert, ist aber so gering, dass die Wirtschaftlichkeit bei Tests und Skalierungen klar für die KI-Produktion spricht.
Regulatorische Risiken
Die FTC nimmt KI-generierte Marketinginhalte immer schärfer unter die Lupe. Eine Rechtsanalyse von Katten zeigt auf, wie die FTC-Richtlinien auf KI-Werbung angewendet werden, wobei Transparenz, Verantwortlichkeit und Verbraucherschutz im Fokus stehen.
Was das für Sie bedeutet: Integrieren Sie Compliance von Tag eins an fest in Ihren generativen KI-Workflow. Das bedeutet: dokumentierte Freigabeprozesse, klare Zuständigkeiten für KI-generierte Inhalte und Kennzeichnungen dort, wo Plattformen oder Gesetze dies vorschreiben. Für Marken, die im EU-Raum werben, bringt der kürzlich in Kraft getretene EU AI Act zudem spezifische Transparenzvorgaben für synthetische Medien in der Werbung mit sich.
IP und Urheberrecht
Das Playbook des IAB zu KI, IP und digitalen Werbetransaktionen befasst sich mit den rechtlichen Grauzonen und Entwicklungen rund um das geistige Eigentum bei KI-Inhalten. Werbetreibende müssen die Lizenzbedingungen der verwendeten Tools genau verstehen – insbesondere, wenn Inhalte in Paid Media laufen.
Die meisten kommerziellen KI-Ad-Plattformen (darunter auch Creatify) gewähren in ihren kostenpflichtigen Tarifen entsprechende Nutzungsrechte, doch die Details variieren. Prüfen Sie die AGBs gründlich, bevor Sie KI-Inhalte über Kampagnen hinweg skalieren. Wichtig zu wissen: KI-Avatare und Voice-Synthesizer bergen Right-of-Publicity-Risiken, wenn das Ergebnis der Stimme oder dem Aussehen realer Personen ohne Freigabe zu stark ähnelt. Nutzen Sie lizenzierte Avatar-Bibliotheken oder erstellen Sie Custom-Avatare nur aus autorisiertem Ausgangsmaterial.
Governance und Implementierung
Marken, die den größten Nutzen aus generativer KI im Advertising ziehen, folgen einem klaren Muster: Sie starten spitz, messen alles und bauen Governance-Strukturen parallel zur Produktion auf.
Starten Sie mit volumenstarken, risikoarmen Use Cases
Amazon Ads empfiehlt, mit der Erstellung von Headlines, Produktbeschreibungen und der Skalierung von Varianten zu beginnen. Dies sind Aufgaben mit hohem Volumen, bei denen die KI massig Zeit spart und das Risiko eines schlechten einzelnen Outputs gering ist (da Sie viele Varianten testen und Performer ohne Leistung schnell wieder abschalten).
Human-in-the-Loop: Der Mensch bleibt unverzichtbar
Die Forschung von Deloitte Digital unterstreicht, dass generative KI dann am besten funktioniert, wenn sie mit menschlichem Urteilsvermögen, Markenrichtlinien und Performance-Daten kombiniert wird. Die Rolle des Menschen wandelt sich vom „selbst Produzierenden“ zum „Director der KI, der den Output kuratiert und strategische Entscheidungen trifft“.
In der Praxis bedeutet das, dass heute 1 bis 3 Personen einen Workflow steuern, für den früher 8 bis 12 Personen nötig waren. Creatifys Case Studies zeigen dieses Muster deutlich: Flamingo Shop stellte die aufwendige Koordination externer Fotografen, Models und Editoren ein – heute generiert ein einziges Teammitglied über 100 KI-Avatar-Videos pro Monat. Das Team wurde nicht größer, aber der Output stieg massiv.
Regeln aufstellen, bevor es brennt
Das IAB-Playbook empfiehlt, Richtlinien für Datenzugriff, Prompts, juristische Prüfungen und Content-Herkunft von Anfang an festzulegen. Auf Compliance-Probleme erst dann zu reagieren, wenn sie auftreten, ist um ein Vielfaches teurer.
Zu einer pragmatischen Governance gehört: Wer darf Inhalte generieren, wer gibt sie vor dem Deployment frei, wie werden KI-generierte Assets intern getaggt, welche Kennzeichnung ist extern nötig und wie fließen die Performance-Daten zurück in die Produktion?
Ein funktionierendes Governance-Framework klärt diese Punkte:
Menschliche Freigabeschritte (Human Gates). Jede KI-generierte Anzeige wird vor dem Live-Gang von einem Menschen geprüft. Keine Ausnahmen für vermeintlich „sichere“ Outputs. Geprüft werden Fakten, Markenkonformität und rechtliche Richtlinien.
Prüfung von Werbeversprechen (Claims Claims). KI-Texte, die Produktangaben, Statistiken oder Leistungsversprechen enthalten, werden vor dem Schalten gegen das Original-Quellmaterial gesichert. Falsche Werbebehauptungen sind ein rechtliches Risiko, kein reiner Schönheitsfehler.
Kennzeichnung und Ausweis. Definieren Sie genau, wann und wie KI-Inhalte deklariert werden – entsprechend den Plattformrichtlinien und internen Standards. Taggen Sie alle synthetischen Assets in Ihrem Asset-Management-System, um Klarheit im Team zu schaffen.
Herkunftsnachweis. Dokumentieren Sie, welches KI-Tool, welches Modell und welcher Prompt für das jeweilige Asset genutzt wurden. Das schafft einen wertvollen Audit-Trail für Compliance-Fragen und hilft zu verstehen, welche Workflows die besten Ergebnisse liefern.
Freigabeprotokolle. Halten Sie schriftlich fest, wer welches Asset vor dem Schalten geprüft und freigegeben hat. Falls Monate später Fragen aufkommen, haben Sie einen lückenlosen Nachweis.
Alles mit messbaren Kennzahlen verknüpfen
Generative KI muss konkrete Kennzahlen verbessern: Creative-Velocity (Anzeigen pro Woche), Testtiefe (Varianten pro Kampagne), Time-to-Launch, CPA, CTR, ROAS oder die reinen Produktionskosten pro Asset. Lässt sich keine positive Veränderung an den KPIs ablesen, greift die Implementierung zu kurz.
Was erfolgreiche Teams von den anderen unterscheidet
Die Prognosen von Marketing Dive für 2026 und die Forschung von McKinsey zu KI-gestützter Personalisierung weisen in dieselbe Richtung: Eine tiefere Integration von generativer KI über den gesamten Advertising-Stack hinweg, von der Pre-Production bis zum Measurement.
Die Lücke zwischen „eine Anzeige erstellen“ und „eine Kampagne fahren“ schließt sich rasant. Tools verbinden heute schon direkt die Asset-Erstellung mit dem Plattform-Upload. Der nächste Schritt ist der komplett geschlossene Kreislauf: Performance-Daten fließen automatisch zurück in die Generierung, sodass das System lernt, welche Hooks, Avatare und CTAs in welchen Segmenten konvertieren, und die nächste Batch an Varianten direkt daraufhin optimiert.
Die Prognosen von Marketing Dive für 2026 und die Forschung von McKinsey zu KI-gestützter Personalisierung zeigen: Wir bewegen uns auf eine engere Verzahnung von Creative, Media und Measurement zu. KI übernimmt den Großteil der Ausführung, während der Mensch sich voll auf Strategie, Markenführung und kreatives Urteil konzentriert.
Teams, die jetzt die Nase vorn haben, behandeln generative KI als grundlegende Infrastruktur, nicht als nettes Tool. Sie haben Governance-Strukturen etabliert, ihre Mitarbeiter für das Directing von KI-Workflows anstelle von manueller Asset-Produktion geschult und ihre Creative-Pipeline direkt an ihren Measurement-Stack gekoppelt. Der Rest generiert noch immer vereinzelte Assets und lädt sie manuell hoch.
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Häufig gestellte Fragen (FAQ)
Was ist generative KI in der Werbung?
Generative KI in der Werbung bezieht sich auf KI-Modelle, die neue Inhalte (Werbetexte, Bilder, Videos, Audio) für Kampagnen erstellen – im Gegensatz zu analytischer KI, die eher für das Targeting oder die Attribution genutzt wird. Sie deckt das gesamte Spektrum ab, von automatischer Headline-Generierung bis hin zu kompletter Video-Ad-Produktion direkt aus einer Produkt-URL.
Wie wird generative KI für Ads genutzt?
Generative KI für Anzeigen wird für die Kreativproduktion (Video, Bild, Text), für Personalisierung (Botschaften passend für verschiedene Zielgruppen und Plattformen), für das Testen von Varianten (Erstellung Dutzender Creative-Varianten, um Top-Performer zu finden) sowie für die Workflow-Automatisierung eingesetzt, wodurch sich die Produktionszeit von Wochen auf Minuten reduziert.
Welche Risiken birgt generative KI in der Werbung?
Zu den Hauptrisiken gehören Inhalts-Halluzinationen (die KI erfindet unzutreffende Produkteigenschaften), Brand-Safety-Bedenken bei synthetischen Medien, regulatorische Vorgaben durch Behörden wie die FTC und urheberrechtliche Grauzonen bezüglich KI-generierter Assets. Alle diese Risiken lassen sich durch klare Governance, menschliche Qualitätskontrolle und dokumentierte Prozesse minimieren.
Ersetzt generative KI den Werber aus Fleisch und Blut?
Nein. Generative KI verschiebt die Rolle des Menschen von der rein handwerklichen Produktion von Assets hin zum Directing von KI-Systemen, der Kuratierung des Outputs und dem Treffen von strategischen Entscheidungen. Teams, die generative KI effizient nutzen, erzielen ein 10- bis 50-mal höheres Creative-Volumen bei gleichbleibendem oder schlankerem Team – das strategische und redaktionelle Urteil bleibt jedoch beim Menschen.
Wie verbessert generative KI die Anzeigen-Performance?
Indem sie das Testen von Creatives in hohem Volumen ermöglicht. Statt vorab zu raten, welche Anzeige am besten funktioniert, erstellen Teams 20 bis über 100 Varianten und lassen den Algorithmus der Plattform den Gewinner ermitteln. Dieser Ansatz führt nachweislich zu einem niedrigeren CPA, höheren CTRs und einem besseren ROAS, da der Algorithmus deutlich mehr Varianten zur Optimierung zur Verfügung hat.
Worauf sollten Werbetreibende bei Generative-KI-Tools achten?
Für eine skalierbare Erstellung von KI-Anzeigen sollten Sie Tools priorisieren, die die gesamte Produktionskette abdecken (Skript, Bild, Video, Export), diverse KI-Modelle unterstützen, sich in führende Ad-Plattformen (Meta, TikTok, YouTube) integrieren lassen, Freigabe- und Governance-Prozesse bieten und Performance-Analysen bereitstellen, die das Creative direkt mit den erzielten Ergebnissen verknüpfen.
Muss ich kennzeichnen, dass meine Anzeigen KI-generiert sind?
Die Kennzeichnungspflichten hängen stark von der jeweiligen Plattform und Region ab. Die FTC und europäische Behörden schauen immer genauer hin, und Branchenverbände wie das IAB empfehlen Transparenz. Best Practice: Kennzeichnen Sie überall dort, wo es gefordert ist, taggen Sie KI-generierte Assets intern sauber und dokumentieren Sie Ihren KI-Produktions-Workflow präzise.
Können auch kleine Unternehmen generative KI für Werbung nutzen?
Ja. Generative KI-Tools mit kostenlosen Modellen oder Einstiegspreisen (ab $0 bis $49/Monat) machen eine professionelle Ad-Produktion auch für Unternehmen zugänglich, die sich früher keine teuren Videos oder umfangreiche Creative-Tests leisten konnten. Besonders lukrativ ist der Einsatz für E-Commerce-Verkäufer und DTC-Marken, die im Performance-Marketing aktiv sind.
Generative KI hat die Phase des bloß „Knopfdrückens und Videoerhaltens“ hinter sich gelassen. Tools wie AdFlow Co-Pilot ermöglichen es Marketern heute, präzise Anweisungen in natürlicher Sprache einzugeben und dann jedes einzelne Element (Skript, Voiceover, Avatar, Produktbild, Hook, CTA) über einzelne Nodes auf einer visuellen Oberfläche feinzutunen. Sie steuern die KI so, wie ein Creative Director ein Shooting leitet – nur dass jede Iteration Sekunden statt Tage dauert und Cent-Beträge statt Tausende von Dollar kostet.
Diese Kontrolle verändert die Art und Weise, wie Sie Kampagnen planen, grundlegend. Ein Basis-Workflow, 15 Zweige. Tauschen Sie bei einem den Hook aus, bei einem anderen den Avatar, beim dritten den CTA. Zwanzig Minuten später haben Sie 15 Varianten im Live-Test und wissen genau, welche Variable den Ausschlag gegeben hat.
Dieser Leitfaden zeigt Ihnen, wie generative KI in der Werbung die Kreativproduktion, Personalisierung und Erfolgsmessung revolutioniert. Wo sie echten Mehrwert schafft, wo Risiken liegen und wie Sie sie implementieren, ohne das Markenvertrauen oder Compliance-Vorgaben zu gefährden.
Wo generative KI im Advertising-Stack ihren Platz findet
Bisher kam KI in der Werbung meist auf der Analytics-Seite zum Einsatz: bei der Zielgruppensegmentierung, Gebotsoptimierung und Attribution. Generative KI setzt dagegen auf der Produktionsseite an. Sie erstellt die Assets (Skripte, Bilder, Videos, Audio), die die Analytics-Seite anschließend ausspielt und misst.
Das Generative AI Playbook des IAB beschreibt, dass dies jede Phase des Workflows beeinflusst, von der ersten Idee bis zur Erfolgsmessung. Diese Einordnung trifft zu, doch die Auswirkungen sind ungleich verteilt. Die größten Hebel liegen derzeit in der Kreativproduktion und beim Testen von Varianten – hier löst generative KI Probleme, die früher ein Team und viel Zeit erforderten, durch schlanke Workflows und smarte Prompts.
Wie generative KI die Kreativproduktion revolutioniert
Die Kreativproduktion ist der Bereich, in dem generative KI den unmittelbarsten und messbarsten Einfluss auf Werbe-Workflows hat.
Das Mengenproblem
Die traditionelle Werbeproduktion bildet oft einen Engpass, der die Anzahl der testbaren Creative-Varianten stark einschränkt. Ein professionelles Video mit echten Schauspielern kostet zwischen 3.000 und 15.000 $. Ein kompletter Produktionszyklus dauert vom Briefing bis zum finalen Export 2 bis 4 Wochen. Bei diesen Kosten und Zeitabläufen können sich die meisten Teams nur 5 bis 15 Videovarianten pro Monat leisten.
Das ist ein Problem: Untersuchungen von McKinsey und Branchen-Performance-Daten zeigen durchweg, dass das Creative-Volumen der entscheidende Treiber für die Kampagnenleistung ist – insbesondere auf algorithmenbasierten Plattformen, die Creative-Contents nutzen, um Zielgruppen zu erschließen. Marken, die 20 bis 40 Ad-Varianten pro Kampagne testen, finden Gewinner schneller, senken ihren CPA und können ihre Werbebudgets sicherer hochskalieren als Marken, die nur mit einer Handvoll polierter Creatives arbeiten.
Generative KI verkürzt die Produktionszeit drastisch. Statt Wochen pro Video erstellen Teams Varianten in Minuten. Statt 3.000 $ pro Asset sinken die Kosten auf wenige Dollar. Der Engpass verschiebt sich von der Frage „Wie viele Anzeigen können wir uns leisten zu produzieren?“ hin zu „Wie viele Anzeigen können wir uns leisten zu testen?“
Wie das in der Praxis aussieht
Amazon Ads dokumentiert verschiedene Use Cases von generativer KI für Werbetreibende: automatisierte Erstellung von Werbetexten, Optimierung von Produktbildern, Testen von Headline-Varianten und die Videoerstellung direkt aus Produkt-Listings. Dies sind keine experimentellen Features mehr, sondern feste Bestandteile im Erstellungs-Workflow von Millionen von Verkäufern.
Auf Plattformseite zeigen Tools wie Creatify, was möglich ist, wenn generative KI den gesamten kreativen Prozess abdeckt. Ein Marketer fügt eine Produkt-URL ein, und der KI-Crawler der Plattform extrahiert die Produktdaten, generiert Skript-Varianten, produziert avatarbasierte Videos in über 75 Sprachen mit mehr als 1.500 KI-Schauspielern und exportiert optimierte Assets für Meta, TikTok, YouTube und AppLovin. Alibaba hat diesen Workflow direkt in sein Verkäufer-Dashboard integriert: Verkäufer erstellten so über 200.000 Video-Ads in nur 3 Monaten, von denen mehr als 80 % in Live-Kampagnen ausgespielt wurden.
Die operativen Veränderungen sind konkret: Unicorn Marketer übernahm einen schlecht performenden Ad-Account von Designrr (0,77 ROAS, ausgelaugte Creative-Library) und nutzte generative KI, um in 2 Wochen über 150 Ad-Varianten zu erstellen. Der CPA sank um 45 %, der ROAS stieg um 73 % und der Kunde erhöhte sein Budget um 15 %.
Dies sind keine Ausreißer. Es sind die logischen Ergebnisse, wenn Produktionsengpässe wegfallen und Teams in dem Volumen testen können, für das die Werbeplattformen zur Optimierung konzipiert sind.
Lesen Sie auch: Best Practices für Facebook-Anzeigen: Tipps & Beispiele
Personalisierung und Targeting in großem Stil
Generative KI verändert das Targeting, indem sie Personalisierung auch für Segmente wirtschaftlich rentabel macht, die zuvor zu klein waren, um maßgeschneiderte Creatives zu rechtfertigen.
Die Forschung von McKinsey zu KI-gestützter Personalisierung beschreibt einen Wandel von breiten, segmentbasierten Botschaften hin zu individualisierten Inhalten, die in Tonalität, Bildsprache, Text und UX exakt angepasst sind. Der Flaschenhals war nie die Targeting-Option (die Plattformen bieten seit Jahren granulare Aussteuerung), sondern die Kapazität der Kreativproduktion, all diese Segmente mit unterschiedlichen Botschaften zu bespielen.
Wenn die Erstellung jeder Creative-Variante fast nichts mehr kostet, ändert sich die gesamte Rechnung:
Vor generativer KI: Eine Marke erstellt 3 Creative-Varianten und verteilt sie auf 5 Zielgruppensegmente. Jedes Segment sieht im Grunde dieselbe Botschaft.
Nach generativer KI: Dieselbe Marke erstellt 30 Varianten, testet unterschiedliche Hooks, Avatare, Produktwinkel sowie CTAs und überlässt es dem Algorithmus der Plattform, das passende Creative der richtigen Zielgruppe auszuspielen. Der Algorithmus erhält deutlich mehr Datenpunkte, und die Performance steigt, da sich Creative und Audience viel genauer matchen.
LAIFE, eine Longevity-Marke, die auf TikTok Shop launchte, nutzte diesen Ansatz, um wöchentlich 50 Video-Varianten über verschiedene Produktpositionierungen, Avatar-Stile und Zielgruppensegmente hinweg zu testen. Ihre Kosten pro Bestellung sanken auf $3,89, und sie meisterten erfolgreich die sogenannte Cold-Start-Phase von TikTok – eine Phase, in der die meisten Marken scheitern, weil sie nicht genügend Creative-Volumen generieren können, um den Algorithmus mit Daten zu füttern.
Die Personalisierung beschränkt sich dabei nicht nur auf Videos. Generative KI erstellt lokalisierte Werbetexte in Dutzenden von Sprachen, passt Produktbeschreibungen an unterschiedliche Buyer Personas an und generiert Bildvarianten, die genau den regionalen oder demografischen Vorlieben entsprechen. Das Ergebnis sind relevantere Anzeigen, was zu echtem Engagement und weniger Budgetverschwendung führt.
Wie sich das Measurement verändert
Generative KI beeinflusst die Erfolgsmessung in zweifacher Hinsicht: Sie erhöht die Anzahl der testbaren Variablen und verkürzt das Feedback-Loop zwischen Kreativproduktion und Performance-Daten.
Mehr Variablen, schnelleres Lernen
Wenn eine Marke 5 Creative-Varianten schaltet, ist das Measurement-Framework simpel: Welche der 5 hat am besten performt? Wenn dieselbe Marke jedoch 50 oder 100 Varianten schaltet, verlagert sich die Frage auf die Mustererkennung: Welche Hooks konvertieren am besten? Welche Avatar-Stile treiben das Engagement in welchen Segmenten? Welche CTAs erzielen je nach Plattform die höchste Conversion-Rate?
An dieser Stelle wird Deloittes Forschung zu generativer KI in Marketing Operations relevant. Beschrieben wird ein Workflow, bei dem KI-generierte Inhalte und Performance-Daten eine kontinuierliche Lernschleife bilden: Varianten generieren, ausspielen, messen und die Performance-Signale direkt in den nächsten Produktionszyklus einfließen lassen.
Plattformen integrieren diese Schleife direkt in ihre Tools. Creatifys Ad Insights und Creative Analytics (verfügbar in den Pro-Plänen) verknüpfen erstellte Assets direkt mit Performance-Daten. So wird sichtbar, welche Varianten konvertieren, was direkt die nächste Produktionsrunde steuert. Das Creative selbst wird so zum Analytics-Werkzeug, nicht mehr nur zum bloßen Endprodukt.
Die nächste Stufe ist die Attribution auf Creative-Ebene: KI-Systeme, die visuelle Elemente, Hooks, CTAs und Produktionsstile über Hunderte von Varianten hinweg taggen, um herauszufinden, warum eine Anzeige funktioniert hat, nicht nur, ob sie funktionierte. Das hebt das Measurement von „Ad B schlägt Ad A“ auf das Level „warmes Licht, problemfokussierte Hooks und weibliche Avatare im Alter von 30 bis 40 Jahren erzielten in diesem Segment eine um 20 % höhere Conversion“. Mit dieser Detailtiefe wird jeder nachfolgende Generierungszyklus intelligenter.
Die Attribution wird komplexer
Die Kehrseite der Medaille: Mehr Creative-Varianten bedeuten auch eine höhere Komplexität bei der Attribution. Wer 100 Ad-Varianten auf 4 Plattformen mit personalisierten Botschaften pro Segment schaltet, benötigt weit fortschrittlichere Messmethoden als eine einfache Last-Click-Attribution, um den genauen Conversion-Treiber zu identifizieren.
Diese Komplexität lässt sich beherrschen, erfordert jedoch, dass Teams, die auf generative KI im Advertising setzen, gleichermaßen in ihren Measurement-Stack wie in ihren Creative-Production-Stack investieren. Mehr Assets ohne präzises Tracking erzeugen am Ende nur mehr Rauschen im System.
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Risiken, die Sie nicht ignorieren sollten
Generative KI bringt spezifische Risiken mit sich, die Werbetreibende aktiv managen müssen – ein einfacher Hinweis in einer Präsentation reicht dafür nicht aus.
Genauigkeit und Halluzinationen
Generative Modelle können Inhalte erstellen, die überzeugend klingen, aber frei erfundene Behauptungen, falsche Produktspezifikationen oder fehlerhafte Statistiken enthalten. Die Leitlinien des NIST zu synthetischen Inhalten dokumentieren diese Risiken ausführlich, einschließlich der Herausforderung, Fehler in KI-generierten Texten zu erkennen, die sich absolut plausibel und autoritativ lesen.
Für Werbetreibende bedeutet dies: Jede KI-generierte Werbeaussage muss vor dem Live-Gang von einem Menschen geprüft werden. Ein fälschlicherweise behaupteter Produktvorteil in einer Anzeige ist nicht nur ein Qualitätsproblem, sondern auch ein potenzieller Verstoß gegen Werbe- und Verbraucherschutzgesetze.
Vertrauen und Authentizität
Synthetische Medien (KI-generierte Bilder, Videos und Audio-Inhalte) werfen Fragen der Authentizität auf, die in der Werbung besonders sensibel sind. Die Federation of American Scientists betont, wie wichtig Standards zur Herkunftsbestimmung und Inhaltskennzeichnung sind, um das Vertrauen der Öffentlichkeit in Medien aufrechtzuhalten. Standards wie C2PA (unterstützt von Adobe, Microsoft und Google) und Googles SynthID betten entsprechende Metadaten direkt in KI-generierte Inhalte ein, und große Werbeplattformen erkennen und kennzeichnen synthetische Medien zunehmend automatisch.
Die Praxisfrage für Brands lautet: Akzeptiert Ihre Zielgruppe KI-generierte Inhalte? Die Antwort hängt stark von der Qualität der Umsetzung und der Transparenz ab. Tec-Do 2.0, ein Digital-Marketing-Dienstleister für über 80.000 Unternehmenskunden, stellte fest, dass KI-Video-Anzeigen 70 bis 80 % der Performance von Videos mit echten Schauspielern erreichten – bei 90 % geringeren Kosten. Der Performance-Unterschied existiert, ist aber so gering, dass die Wirtschaftlichkeit bei Tests und Skalierungen klar für die KI-Produktion spricht.
Regulatorische Risiken
Die FTC nimmt KI-generierte Marketinginhalte immer schärfer unter die Lupe. Eine Rechtsanalyse von Katten zeigt auf, wie die FTC-Richtlinien auf KI-Werbung angewendet werden, wobei Transparenz, Verantwortlichkeit und Verbraucherschutz im Fokus stehen.
Was das für Sie bedeutet: Integrieren Sie Compliance von Tag eins an fest in Ihren generativen KI-Workflow. Das bedeutet: dokumentierte Freigabeprozesse, klare Zuständigkeiten für KI-generierte Inhalte und Kennzeichnungen dort, wo Plattformen oder Gesetze dies vorschreiben. Für Marken, die im EU-Raum werben, bringt der kürzlich in Kraft getretene EU AI Act zudem spezifische Transparenzvorgaben für synthetische Medien in der Werbung mit sich.
IP und Urheberrecht
Das Playbook des IAB zu KI, IP und digitalen Werbetransaktionen befasst sich mit den rechtlichen Grauzonen und Entwicklungen rund um das geistige Eigentum bei KI-Inhalten. Werbetreibende müssen die Lizenzbedingungen der verwendeten Tools genau verstehen – insbesondere, wenn Inhalte in Paid Media laufen.
Die meisten kommerziellen KI-Ad-Plattformen (darunter auch Creatify) gewähren in ihren kostenpflichtigen Tarifen entsprechende Nutzungsrechte, doch die Details variieren. Prüfen Sie die AGBs gründlich, bevor Sie KI-Inhalte über Kampagnen hinweg skalieren. Wichtig zu wissen: KI-Avatare und Voice-Synthesizer bergen Right-of-Publicity-Risiken, wenn das Ergebnis der Stimme oder dem Aussehen realer Personen ohne Freigabe zu stark ähnelt. Nutzen Sie lizenzierte Avatar-Bibliotheken oder erstellen Sie Custom-Avatare nur aus autorisiertem Ausgangsmaterial.
Governance und Implementierung
Marken, die den größten Nutzen aus generativer KI im Advertising ziehen, folgen einem klaren Muster: Sie starten spitz, messen alles und bauen Governance-Strukturen parallel zur Produktion auf.
Starten Sie mit volumenstarken, risikoarmen Use Cases
Amazon Ads empfiehlt, mit der Erstellung von Headlines, Produktbeschreibungen und der Skalierung von Varianten zu beginnen. Dies sind Aufgaben mit hohem Volumen, bei denen die KI massig Zeit spart und das Risiko eines schlechten einzelnen Outputs gering ist (da Sie viele Varianten testen und Performer ohne Leistung schnell wieder abschalten).
Human-in-the-Loop: Der Mensch bleibt unverzichtbar
Die Forschung von Deloitte Digital unterstreicht, dass generative KI dann am besten funktioniert, wenn sie mit menschlichem Urteilsvermögen, Markenrichtlinien und Performance-Daten kombiniert wird. Die Rolle des Menschen wandelt sich vom „selbst Produzierenden“ zum „Director der KI, der den Output kuratiert und strategische Entscheidungen trifft“.
In der Praxis bedeutet das, dass heute 1 bis 3 Personen einen Workflow steuern, für den früher 8 bis 12 Personen nötig waren. Creatifys Case Studies zeigen dieses Muster deutlich: Flamingo Shop stellte die aufwendige Koordination externer Fotografen, Models und Editoren ein – heute generiert ein einziges Teammitglied über 100 KI-Avatar-Videos pro Monat. Das Team wurde nicht größer, aber der Output stieg massiv.
Regeln aufstellen, bevor es brennt
Das IAB-Playbook empfiehlt, Richtlinien für Datenzugriff, Prompts, juristische Prüfungen und Content-Herkunft von Anfang an festzulegen. Auf Compliance-Probleme erst dann zu reagieren, wenn sie auftreten, ist um ein Vielfaches teurer.
Zu einer pragmatischen Governance gehört: Wer darf Inhalte generieren, wer gibt sie vor dem Deployment frei, wie werden KI-generierte Assets intern getaggt, welche Kennzeichnung ist extern nötig und wie fließen die Performance-Daten zurück in die Produktion?
Ein funktionierendes Governance-Framework klärt diese Punkte:
Menschliche Freigabeschritte (Human Gates). Jede KI-generierte Anzeige wird vor dem Live-Gang von einem Menschen geprüft. Keine Ausnahmen für vermeintlich „sichere“ Outputs. Geprüft werden Fakten, Markenkonformität und rechtliche Richtlinien.
Prüfung von Werbeversprechen (Claims Claims). KI-Texte, die Produktangaben, Statistiken oder Leistungsversprechen enthalten, werden vor dem Schalten gegen das Original-Quellmaterial gesichert. Falsche Werbebehauptungen sind ein rechtliches Risiko, kein reiner Schönheitsfehler.
Kennzeichnung und Ausweis. Definieren Sie genau, wann und wie KI-Inhalte deklariert werden – entsprechend den Plattformrichtlinien und internen Standards. Taggen Sie alle synthetischen Assets in Ihrem Asset-Management-System, um Klarheit im Team zu schaffen.
Herkunftsnachweis. Dokumentieren Sie, welches KI-Tool, welches Modell und welcher Prompt für das jeweilige Asset genutzt wurden. Das schafft einen wertvollen Audit-Trail für Compliance-Fragen und hilft zu verstehen, welche Workflows die besten Ergebnisse liefern.
Freigabeprotokolle. Halten Sie schriftlich fest, wer welches Asset vor dem Schalten geprüft und freigegeben hat. Falls Monate später Fragen aufkommen, haben Sie einen lückenlosen Nachweis.
Alles mit messbaren Kennzahlen verknüpfen
Generative KI muss konkrete Kennzahlen verbessern: Creative-Velocity (Anzeigen pro Woche), Testtiefe (Varianten pro Kampagne), Time-to-Launch, CPA, CTR, ROAS oder die reinen Produktionskosten pro Asset. Lässt sich keine positive Veränderung an den KPIs ablesen, greift die Implementierung zu kurz.
Was erfolgreiche Teams von den anderen unterscheidet
Die Prognosen von Marketing Dive für 2026 und die Forschung von McKinsey zu KI-gestützter Personalisierung weisen in dieselbe Richtung: Eine tiefere Integration von generativer KI über den gesamten Advertising-Stack hinweg, von der Pre-Production bis zum Measurement.
Die Lücke zwischen „eine Anzeige erstellen“ und „eine Kampagne fahren“ schließt sich rasant. Tools verbinden heute schon direkt die Asset-Erstellung mit dem Plattform-Upload. Der nächste Schritt ist der komplett geschlossene Kreislauf: Performance-Daten fließen automatisch zurück in die Generierung, sodass das System lernt, welche Hooks, Avatare und CTAs in welchen Segmenten konvertieren, und die nächste Batch an Varianten direkt daraufhin optimiert.
Die Prognosen von Marketing Dive für 2026 und die Forschung von McKinsey zu KI-gestützter Personalisierung zeigen: Wir bewegen uns auf eine engere Verzahnung von Creative, Media und Measurement zu. KI übernimmt den Großteil der Ausführung, während der Mensch sich voll auf Strategie, Markenführung und kreatives Urteil konzentriert.
Teams, die jetzt die Nase vorn haben, behandeln generative KI als grundlegende Infrastruktur, nicht als nettes Tool. Sie haben Governance-Strukturen etabliert, ihre Mitarbeiter für das Directing von KI-Workflows anstelle von manueller Asset-Produktion geschult und ihre Creative-Pipeline direkt an ihren Measurement-Stack gekoppelt. Der Rest generiert noch immer vereinzelte Assets und lädt sie manuell hoch.
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Häufig gestellte Fragen (FAQ)
Was ist generative KI in der Werbung?
Generative KI in der Werbung bezieht sich auf KI-Modelle, die neue Inhalte (Werbetexte, Bilder, Videos, Audio) für Kampagnen erstellen – im Gegensatz zu analytischer KI, die eher für das Targeting oder die Attribution genutzt wird. Sie deckt das gesamte Spektrum ab, von automatischer Headline-Generierung bis hin zu kompletter Video-Ad-Produktion direkt aus einer Produkt-URL.
Wie wird generative KI für Ads genutzt?
Generative KI für Anzeigen wird für die Kreativproduktion (Video, Bild, Text), für Personalisierung (Botschaften passend für verschiedene Zielgruppen und Plattformen), für das Testen von Varianten (Erstellung Dutzender Creative-Varianten, um Top-Performer zu finden) sowie für die Workflow-Automatisierung eingesetzt, wodurch sich die Produktionszeit von Wochen auf Minuten reduziert.
Welche Risiken birgt generative KI in der Werbung?
Zu den Hauptrisiken gehören Inhalts-Halluzinationen (die KI erfindet unzutreffende Produkteigenschaften), Brand-Safety-Bedenken bei synthetischen Medien, regulatorische Vorgaben durch Behörden wie die FTC und urheberrechtliche Grauzonen bezüglich KI-generierter Assets. Alle diese Risiken lassen sich durch klare Governance, menschliche Qualitätskontrolle und dokumentierte Prozesse minimieren.
Ersetzt generative KI den Werber aus Fleisch und Blut?
Nein. Generative KI verschiebt die Rolle des Menschen von der rein handwerklichen Produktion von Assets hin zum Directing von KI-Systemen, der Kuratierung des Outputs und dem Treffen von strategischen Entscheidungen. Teams, die generative KI effizient nutzen, erzielen ein 10- bis 50-mal höheres Creative-Volumen bei gleichbleibendem oder schlankerem Team – das strategische und redaktionelle Urteil bleibt jedoch beim Menschen.
Wie verbessert generative KI die Anzeigen-Performance?
Indem sie das Testen von Creatives in hohem Volumen ermöglicht. Statt vorab zu raten, welche Anzeige am besten funktioniert, erstellen Teams 20 bis über 100 Varianten und lassen den Algorithmus der Plattform den Gewinner ermitteln. Dieser Ansatz führt nachweislich zu einem niedrigeren CPA, höheren CTRs und einem besseren ROAS, da der Algorithmus deutlich mehr Varianten zur Optimierung zur Verfügung hat.
Worauf sollten Werbetreibende bei Generative-KI-Tools achten?
Für eine skalierbare Erstellung von KI-Anzeigen sollten Sie Tools priorisieren, die die gesamte Produktionskette abdecken (Skript, Bild, Video, Export), diverse KI-Modelle unterstützen, sich in führende Ad-Plattformen (Meta, TikTok, YouTube) integrieren lassen, Freigabe- und Governance-Prozesse bieten und Performance-Analysen bereitstellen, die das Creative direkt mit den erzielten Ergebnissen verknüpfen.
Muss ich kennzeichnen, dass meine Anzeigen KI-generiert sind?
Die Kennzeichnungspflichten hängen stark von der jeweiligen Plattform und Region ab. Die FTC und europäische Behörden schauen immer genauer hin, und Branchenverbände wie das IAB empfehlen Transparenz. Best Practice: Kennzeichnen Sie überall dort, wo es gefordert ist, taggen Sie KI-generierte Assets intern sauber und dokumentieren Sie Ihren KI-Produktions-Workflow präzise.
Können auch kleine Unternehmen generative KI für Werbung nutzen?
Ja. Generative KI-Tools mit kostenlosen Modellen oder Einstiegspreisen (ab $0 bis $49/Monat) machen eine professionelle Ad-Produktion auch für Unternehmen zugänglich, die sich früher keine teuren Videos oder umfangreiche Creative-Tests leisten konnten. Besonders lukrativ ist der Einsatz für E-Commerce-Verkäufer und DTC-Marken, die im Performance-Marketing aktiv sind.
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