Wie Künstliche Intelligenz (KI) das Marketing verändert

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Geschätzte Lesedauer: 6 Minuten.
Künstliche Intelligenz (KI) hat sich in den letzten Jahren zu einem unverzichtbaren Werkzeug im Marketing entwickelt. Unternehmen können mit KI-gestützten Tools ihre Marketingstrategien personalisieren, automatisieren und optimieren – und das in einem bisher unerreichten Tempo und Umfang. In diesem Blogbeitrag werden verschiedene KI-Tools vorgestellt, die im Marketing eingesetzt werden, um die Effizienz zu steigern, die Kundenbindung zu verbessern und die Performance zu maximieren.

Was kann man unter „Künstlicher Intelligenz (KI)“ genau verstehen?

Gemäß Dahm/Vogler können unter dem Terminus „Künstliche Intelligenz (KI)“ eine Vielzahl an Aspekten subsumiert werden. Nach ihnen besitzt Künstliche Intelligenz: „die Fähigkeit zur Autonomie – Maschinen sollen in der Lage sein, eigenständig Entscheidungen zu treffen und Aufgaben zu lösen. Hierbei kommen unterschiedliche Techniken […] zum Einsatz, darunter maschinelles Lernen, neuronale Netzwerke und intelligente Algorithmen. Diese Methoden ermöglichen es […] Maschinen, aus Daten zu lernen, Muster zu erkennen und sich kontinuierlich zu verbessern […]. Ein weiterer […] Aspekt von KI ist die Fähigkeit zur Anpassung. KI-Systeme können sich auf veränderte Umgebungen einstellen, neue Informationen integrieren und flexible Lösungen für komplexe Probleme finden. Diese Anpassungsfähigkeit verleiht KI eine […] Vielseitigkeit und ermöglicht ihren Einsatz in den unterschiedlichsten Bereichen […].“ Gemäß diesen Ausführungen kann konstatiert werden, dass der Begriff Künstliche Intelligenz viele Bedeutungen hat.

Nachahmung menschlicher Denkmuster

Dahm/Vogler führen darüber hinaus aus, dass KI nicht nur auf simple mathematische Berechnungen zu reduzieren sei, sondern in essentieller Weise danach strebt Denkmuster von Menschen in simulativer Art nachzuahmen. Beispielsweise anzuführen sind in diesem Kontext unter anderem die Verarbeitung von Sprache, emotionsbasierter Intellekt oder auch kreative Leistungserbringungen. Derartige Aspekte seien entsprechende Teilbereiche eines übergreifenden Ziels eine KI zu konzipieren, welche nicht nur in rationaler Weise, sondern vor allem in instinktiver Weise agieren soll.¹ (Dahm/Vogler S. 2- 3)

Welchen Stellenwert hat Künstliche Intelligenz derzeit im Marketing?

Künstliche Intelligenz gewinnt im Marketing zunehmend an Bedeutung. In einer europäischen Umfrage aus dem Jahr 2024 bewertete fast die Hälfte der befragten Marketingchefs KI als eines der zentralen Themen für 2025. Zu den drei wichtigsten Schwerpunkten zählten außerdem die Stärkung und Abgrenzung der Marke sowie die digitale Weiterentwicklung von Marketingprozessen und -instrumenten.² (Statista GmbH (2024)) Beide Aspekte wurden häufig im Kontext von KI genannt. Im nachfolgenden wird die Umfrage als Statistik dargestellt:

Abbildung 01: „Was ist für Sie das Top-Thema für das Marketingjahr 2025?“ (Quelle: Serviceplan Group SE & Co. KG (2024))

In einer weiteren (globalen) Befragung von Marketingexpertinnen und Marketingexperten gaben 53 Prozent an, KI-Chatbots wie ChatGPT oder ChatSpot einzusetzen. Jeweils 44 Prozent greifen auf textbasierte Generierungstools wie Jasper sowie auf visuelle Anwendungen wie den AI-Bildgenerator von Canva zurück. Lediglich 31 Prozent nutzen hingegen Audio-Anwendungen wie beispielsweise Speechify.³ (Statista GmbH (2023))

Abbildung 02: „Welche dieser KI-Tools nutzen Sie für Marketingzwecke?“ (Quelle: HubSpot; 10Web.io (2023))

Herausforderungen im Marketing – die Künstliche Intelligenz (KI) vereinfachen kann

1. Zielgruppenansprache und Personalisierung:

Eine der größten Vorzüge von künstlicher Intelligenz ist ihre Befähigung, umfangreiche Daten auszuwerten und hieraus detaillierte Zielgruppeneinblicke zu generieren. Unternehmen können mit KI verschiedenartige Vorlieben, Verhaltensstrukturen und Kaufgewohnheiten von Zielgruppen identifizieren, was es ermöglicht, Werbebotschaften passgenau auf spezifische Kundensegmente zu konzipieren.⁴ (Koehler (2025)) Diese Maßanfertigung ist essentiell, da laut einer Untersuchung von McKinsey & Company aus dem Jahr 2021 rund 71 Prozent der Konsumentinnen und Konsumenten personalisierte Interaktionen erwarten. Bleiben diese Erwartungen jedoch unerfüllt, zeigen 76 Prozent der Kundinnen und Kunden entsprechende Unzufriedenheit.⁵(Arora/Ensslen/Fiedler/Liu/Robinson/Stein/Schüler (2021)) Anwendungen zu Künstlicher Intelligenz können Unternehmen helfen, diese hohen Ansprüche zu erfüllen und maßgeschneiderte Kampagnen in weiten Umfang effizient zu realisieren.⁶ (Koehler (2025))

2. Inhaltserstellung:

Die Herstellung qualitativ hochwertiger Inhalte ist zeitaufwendig und ressourcenintensiv. KI-basierte Anwendungen wie zum Beispiel automatische Text- und Bildgeneratoren vereinfachen diese Prozesse deutlich. Sie erstellen nicht nur Inhalte, die perfekt auf die Zielgruppe zugeschnitten sind, sondern analysieren und optimieren auch vorhandenes Material. Dadurch wird die Erstellung beschleunigt, ohne Abstriche bei der Qualität machen zu müssen. Marketingteams können ihre Ressourcen entsprechend stärker auf strategische Aufgaben lenken, während KI-Anwendungen für konsistente und markenkonforme Inhalte sorgen.⁷(Koehler (2025))

3. Prognoseanalyse:

Ein zentraler Mehrwert im Marketing liegt in der Befähigung, künftige Trends und Kundenbedürfnisse frühzeitig zu antizipieren. Mit KI-gestützten Analyseprogrammen können historische Daten ausgewertet und präzise Vorhersagen getroffen werden. So können Firmen proaktiv agieren, statt lediglich auf veränderte Rahmenbedingungen reaktiv einzugehen. Beispielsweise lassen sich saisonale Muster früh erkennen oder gezielte Offerten für spezifische Zielgruppen entwickeln.⁸ (Koehler (2025)) Gemäß einer Studie von EMB Blogs teilen über 70 Prozent der Unternehmen mit, dass vorausschauende Analysen die Bindung von Kunden signifikant verbessert haben.⁹ (EMB Global (2023))

4. Kampagnenoptimierung:

Klassischerweise benötigen marketingbezogene Kampagnen ständige Überwachung und ggf. situativ bedingte Anpassungen. Künstliche Intelligenz greift auch hier in verändernder Art und Weise ein, indem die KI spezifische Kampagnenergebnisse in Echtzeit auswertet und automatisch optimiert. So können beispielhaft Budgets in dynamischer Weise auf die leistungsstärksten Kanäle verteilt oder Werbeinhalte basierend auf dem Nutzerverhalten angepasst werden. Dies kann zu einer gesteigerten Effizienz und einer optimalen Nutzung des Marketingbudgets führen.¹⁰(Koehler (2025))

5. Automatisierung im Marketing:

Routinemäßige Aufgaben wie zum Beispiel das Versenden von Mailings, das Planen von Social-Media-Postings oder die Pflege von Consumer-Relationship-Management-Systemen kosten viel Zeit. Mithilfe von KI können derartige Tätigkeiten automatisiert werden, sodass sich Marketingteams auf kreative und strategische Aufgaben fokussieren können. Automatisierung ermöglicht zudem eine zielgenaue Ansprache der Kundinnen und Kunden. Zum Beispiel können personalisierte Nachrichten exakt im richtigen Moment an potentielle Käuferinnen und Käufer versendet oder Workflows automatisch durch spezifische Nutzeraktionen ausgelöst werden.¹¹(Koehler (2025))

Künstliche Intelligenz im Marketing – Welche Tools eignen sich?

Um ein geeignetes KI-Tool zu finden, sollte zunächst klar sein welches konkrete Ziel mit einer derartigen Unterstützungsanwendung verfolgt werden soll. D. h. welchen genauen Teil der geplanten Marketingaktivitäten soll durch Automatisierung oder Generierung sinnvoll ergänzt werden? Nachfolgend werden einige unterschiedliche KI-Anwendungen vorgestellt, welche zum Beispiel bei der Erstellung von Inhalten oder bei den Analysen von Kampagnen behilflich sein können. Generell verfügen alle Anwendungen, die zur Automatisierung im Marketing hinzuzählen, über Funktionen der künstlichen Intelligenz. Die Einsatzmöglichkeiten sind dabei sehr vielfältig: von der E-Mail-Kommunikation in Newslettern über vollständig automatisierte Abläufe in Softwaresystemen bis hin zur unterstützenden Entwicklung von Marketingmaterialien. AI-gestützte Features und KI-Anwendungen sind aus den Strategien von Marketingexpertinnen und Marketingexperten längst nicht mehr wegzudenken.¹²(Erdner (2024))

Nachfolgend ein paar exemplarische Beispiele von KI-Anwendungsprogrammen:

1. Hubspot – ein KI-Tool zur Automatisierung von Werbekampagnen

Mit Hubspot können KI-unterstützte Texte für Internetseiten oder soziale Netzwerke erstellt werden. Zudem besteht die Möglichkeit, den Stil des Schreibens zur Generierung von Inhalten individuell anzupassen. Zusätzlich unterstützt eine künstliche Intelligenz durch smarte Workflows sowie bei der Kommunikation und Interaktion mit der jeweiligen Community.

Grundsätzlich stellt Hubspot sowohl eine CRM-Lösung und Content-Management-System (CMS) als auch eine Anwendung für den Vertrieb, den Betrieb und Kundenservice sowie eine Software für Marketing zur Verfügung. Im Hubspot Marketing Hub besteht die Option, flexible Inbound-Kampagnen zu konzipieren und umzusetzen. Mithilfe von Marketing-Automatisierung, der Erstellung von Beiträgen und dem Einsatz von Werbeanzeigen können beispielsweise auf den entsprechenden Microsites mehr potenzielle Kunden gewonnen werden.¹³(Erdner (2024)) Darüber hinaus kann der KI-gestützte Assistent von HubSpot in Bezug auf Vorschläge für Blogthemen mit ergänzenden SEO-Informationen bis zur Entwicklung von suchmaschinenfreundlichen Strukturen, Artikeln und Meta-Tags unterstützen.¹⁴(Stappert (2024))

2. Kampagnenassistent – ein KI-Tool zur Generierung von Landingpages, Mails und Textanzeigen für Google und Social-Media-Plattformen

Mit dem Kampagnenassistenten kann einfach eine Kurztextbeschreibung des jeweiligen Kampagnenziels, der individuellen Zielgruppe sowie der gewünschte Schreibstil in die Anwendungen eingeben werden und der Kampagnenassistent liefert umgehend packende Inhalte, mit denen die Marketingstrategien noch effektiver umgesetzt werden können.

Aufgrund der nahtlosen Verbindung mit HubSpot kann schnell eine neue Zielseite oder Werbe-E-Mail angelegt werden und mit KI-generierten Inhalten versehen werden, was den gesamten Arbeitsablauf zusätzlich beschleunigt.¹⁵(Stappert (2024))

3. Adverity – ein KI Tool zur Analyse von Marketingdaten

Das KI-Tool Adverity ermöglicht die Zusammenführung aller Marketingdaten aus diversen Quellen, inklusive datenübergreifender Kampagnen, was eine unkomplizierte Auswertung sicherstellt. Für Marketingexpertinnen und Marketingexperten sind Daten von unschätzbarem Wert. Adverity präsentiert Marketing-Analyse-Informationen klar und überschaubar in einer zentralen Ansicht. So kann ein Marketer Muster erkennen und wertvolle Einsichten gewinnen, die dabei helfen, geordnete Entscheidungen zu treffen. Zudem integriert die Plattform ein umfassendes Datenmanagement., sodass Informationen vollständig und von hoher Qualität sichergestellt werden können. Besonders hervorzuheben ist, dass Adverity bereits im Voraus erstellte Integrationen und intuitive Vorlagen anbietet, sodass die Nutzung auch ohne Programmierkenntnisse problemlos möglich ist.¹⁶(Stappert (2024))

Fazit: Künstliche Intelligenz als Schlüssel zum Erfolg im Marketing

KI-Tools bieten eine Vielzahl von Möglichkeiten, Marketingprozesse zu optimieren und die Effektivität von Kampagnen zu steigern. Durch die Automatisierung von Aufgaben wie der Texterstellung, der Personalisierung von Werbung und der Kundenanalyse können Unternehmen nicht nur ihre Effizienz erhöhen, sondern auch ihre Kunden besser ansprechen und langfristig binden. Der Einsatz von KI im Marketing ist somit ein entscheidender Wettbewerbsvorteil in der digitalen Welt. Die Zukunft des Marketings liegt in der intelligenten Nutzung von Künstlicher Intelligenz, die es Unternehmen ermöglicht, ihre Marketingstrategien präzise und datenbasiert zu steuern.

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Textquellen:

¹Vgl. Dahm, M. H./Vogler, M. (2024), Künstliche Intelligenz im Marketing – Grundlagen und Handlungsempfehlungen, 1. Auflage, Wiesbaden.

²Vgl. Statista GmbH (2024), Wichtigste Marketingtrends laut CMOs in Europa für das Jahr 2025, https://de.statista.com/statistik/daten/studie/1490972/umfrage/wichtigste-marketingtrends-laut-cmos-in-europa/, abgerufen am 21.01.2025.

³Vgl. Statista GmbH (2023), Meistgenutzte KI-Tools für Marketingzwecke weltweit 2023, https://de.statista.com/statistik/daten/studie/1457906/umfrage/meistgenutzte-ki-tools-fuer-marketingzwecke-weltweit/, abgerufen am 21.01.2025.

^{4, 6, 7, 8, 10, 11}Vgl. Koehler, D. (2025), Die besten KI-Tools für Marketing im Jahr 2025, https://blog.marketingblatt.com/de/ki-tools-marketing, abgerufen am 21.01.2025.

⁵Vgl. Arora, N./Ensslen, D./Fiedler, L./Liu, W. W./Robinson, K./Stein, E./Schüler, G. (2021), https://www.mckinsey.com/capabilities/growth-marketing-and-sales/our-insights/the-value-of-getting-personalization-right-or-wrong-is-multiplying, abgerufen am 21.01.2025.

⁹Vgl. EMB Global (2023), A Guide to Mastering Predictive Analytics in Marketing in 2024, https://blog.emb.global/predictive-analytics-marketing/, abgerufen am 21.01.2025.

^{12, 13}Vgl. Erdner, M. (2024), KI im Marketing: Mit diesen 9 KI-Tools kann 2025 kommen!, https://omr.com/de/reviews/contenthub/ki-funktionen-marketing, abgerufen am 21.01.2025.

^{14, 15, 16}Vgl. Stappert, L. (2024), Die 20 besten KI-Tools fürs Marketing im Überblick, https://blog.hubspot.de/marketing/ki-tools-marketing#averity, abgerufen am 21.01.2025.