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MarketerTalk mit Prof. Dr. Anabel Ternès von Hattburg

Das sind die Themen: Vielfalt sinkt im Ranking, bleibt aber Erfolgsfaktor Diversity liegt in der aktuellen Umfrage nicht mehr unter den Top 50 der Marketingthemen. Ein Grund ist der politische Druck aus den USA, auf den viele Unternehmen schnell reagiert haben. Studien belegen aber: Vielfältige Teams arbeiten effektiver und bleiben stabiler zusammen. Wer Vielfalt als Hebel für Innovation versteht, behält ein Thema im Blick, das Ergebnisse direkt beeinflusst. Ein neuer Name schafft neue Akzeptanz Diversity wird oft auf Geschlecht oder Queer-Themen verengt. Das deutsche Wort Vielfalt öffnet den Blick, denn es steht im Gegensatz zu Einfalt. Gemeint sind Teams, in denen sich Menschen widersprechen, Ideen einbringen und Risiken eingehen. Wer das Thema so intern positioniert, verbindet es mit Unternehmenserfolg statt mit einem belasteten Schlagwort. Gute Moderation macht Unterschiede produktiv Unterschiedliche Perspektiven führen nicht automatisch zu Streit. Mit einer Führungskraft, die das Team geschickt orchestriert, entsteht daraus ein Innovationsschub. Homogene Gruppen sind bequemer, werden aber schnell langweilig und bringen wenig Neues hervor. Marketing-Teams profitieren, wenn sie bewusst verschiedene Erfahrungen und Denkweisen zusammenbringen. KI-Agenten im Team: Chancen und Ängste KI-Agenten könnten bald gleichberechtigt in Meetings sitzen. Welche Rolle sie bekommen, hängt davon ab, womit sie gefüttert wurden und welche Rechte sie erhalten. Berichtet wird von Vorstandssitzungen, in denen eine KI dem CEO widersprach und richtig lag. Solche Szenarien sollten Unternehmen offen klären, bevor Unsicherheit und Ängste im Team wachsen. KI als Impulsgeber statt als Denkersatz KI wird nicht so kreativ wie Menschen, sondern anders. Teams werden kreativer, wenn sie der KI gute Fragen stellen und sich Impulse liefern lassen. Das Denken bleibt dabei beim Menschen. Wer KI nur als Ersatz nutzt, verschenkt Potenzial. Führungskräfte sollten klären, wie weit sie KI-Ergebnisse als eigene übernehmen und wo ihre Verantwortung beginnt.

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MarketerTalk mit Alexander Mühl

Das sind die Themen: Emotionale Lieferkette: Nähe lässt sich organisieren Für Fans weltweit ist der Stadionbesuch die ultimative Conversion, doch die meisten erleben ihn nie. Deshalb baut der Verein Infrastruktur vor Ort auf: über 1.200 Fanclubs, Watchpartys und Legendenspiele wie in Mexiko-City mit 450 Gästen. Wichtig ist, gewachsene Strukturen zu unterstützen statt zu steuern. In den USA helfen Fans bei der Club-WM sogar bei Content und Vor-Ort-Erlebnis. Lokale Kanäle brauchen lokale Tonalität Rund 40 Social-Media-Kanäle verlangen Personalisierung, Lokalisierung und Orchestrierung, bei einem einheitlichen Narrativ. Der englischsprachige Content wird aus New York betreut, denn dort ist die Ansprache lifestyliger und augenzwinkernder als im deutschen Sportjournalismus. Beide Teams lernen voneinander. Zusätzlich gibt es eine Fanclub-Betreuung, die Ticketkontingente und Besuche organisiert. Preference Center statt Gießkanne Nicht jede Aktivität passt für jeden Fan, deshalb wächst die Segmentierung. Ein Preference Center in der Salesforce Marketing Cloud lässt Fans Interessen wie Frauenfußball, Gaming, Nachhaltigkeit oder Wirtschaftsnachrichten hinterlegen. Das hilft auch bei Sponsorenangeboten. Entscheidend bleibt der Respekt: Fans sollen nie das Gefühl bekommen, nur Inventar zu sein. KI zuerst dort, wo Authentizität nicht leidet Der Einsatz von KI verteilt sich auf drei Felder: Analyse und Reporting, KI-Funktionen in vorhandener Software und Pilotprojekte. Zurückhaltung gilt bei personenbezogenen Fandaten, auf ihnen sollen keine Modelle trainiert werden. Ein LLM-agnostisches Tool schafft einen geschützten Raum für verschiedene Modelle. Für Highlight-Clips dient ein Single-Purpose-Tool, das die Produktion deutlich beschleunigt. Synthetische Inhalte nur erkennbar und mit Redaktion KI-Inhalte sind sofort als solche erkennbar, Disclaimer gab es schon vor der Pflicht. Realitätsnahe KI-Bilder und digitale Zwillinge von Spielern oder Fans sind tabu. Bei Produkttexten im E-Commerce prüft weiterhin ein Redakteur. Großen Nutzen bringen Übersetzung und Transkreation. Für außergewöhnliche Kreation braucht es den Menschen, KI-gestützt wirkt er stärker.

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MarketerTalk mit Alexander Körner

Das sind die Themen: Sichtbarkeit in der KI wird zur Existenzfrage KI ist für viele Nutzer das erste Recherchewerkzeug, rund die Hälfte der Web-Zugriffe stammt inzwischen von KI-Systemen. Die thematische Suche wandert zu LLMs, in Google steigt dafür die Markensuche. Wer dort nicht auftaucht, verliert Reichweite. Personas und Content sollten deshalb von den Fragen abgeleitet werden, die tatsächlich gestellt werden. Auch gated Content gehört auf den Prüfstand. Dateninseln kosten Budget, Integration schafft Wirkung Studien zufolge verbrennen Unternehmen rund 60 Prozent ihrer Technologieinvestitionen durch unverbundene Dateninseln. KI sollte deshalb auf bestehende CRM-, ERP- und Marketing-Systeme aufsetzen, statt als Schatten-IT in der Ecke zu laufen. Eine Integrationsschicht verbindet die Datenquellen und macht Prozesse systemübergreifend steuerbar. Klassische CDPs scheitern oft am manuellen Aufwand für jeden einzelnen Trigger. Digitale Souveränität schützt Wissen und Budget Wer sensible Daten an US-Modelle gibt, riskiert, dass es nicht mehr das eigene Wissen bleibt. Lokal betriebene LLMs sind etwas langsamer, aber sicher und ohne Tokenkosten. Mistral eignet sich für weniger sensible Daten, ein Modell wie Claude für unkritische Content-Erstellung. Dazu kommt die Abhängigkeit: Microsoft hat die Preise zuletzt um rund 30 Prozent erhöht. Marketing und Vertrieb brauchen einen gemeinsamen Prozess Die Trennung nach Abteilungen gilt als überholt, besser ist die Logik entlang der Prozesskette. Der Vertrieb gehört schon bei der Persona-Entwicklung an den Tisch, denn er weiß, was Kunden wirklich fragen. Ein monatlicher Abgleich zeigt, ob die gelieferten Leads funktionieren. Entscheidend sind Mindset und Kultur: Wer nur Technik einführt, baut eine Investitionsruine. Trigger im Bestand: Upselling beginnt mit Daten Neukundengewinnung steht oft im Fokus, doch Bestandskunden lassen sich leichter ausbauen. Trigger liefern Klickverhalten, Progressive Profiling und harte Daten wie der Lebenszyklus einer Maschine. Hat eine Anlage 90 Prozent ihrer Laufzeit erreicht, passt ein Angebot zur Ersatzbeschaffung. Mit Talk-to-your-data-Systemen lässt sich der Außendienst außerdem per Spracheingabe auf Kundentermine vorbereiten.

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MarketerTalk mit Sören Stamer

Das sind die Themen: Konsistenz über Märkte gelingt nur automatisiert Wer viele Länder und Dutzende Sprachen bedient, kommt manuell nicht mehr hinterher. Ändert die Rechtsabteilung eine Aussage, muss sie überall zugleich angepasst werden. Das gilt auch für Schlagworte, die kaum ein Redakteur über viele Texte einheitlich setzt. Widersprechen sich Inhalte, sinkt außerdem die Relevanz bei LLMs, weil sie der Quelle weniger trauen. Datenschutz bei KI hängt an Hosting und Verträgen Unternehmen haben mehrere Optionen: intern oder selbst gehostete Modelle, wie sie etwa die Bundeswehr nutzt, oder Verträge, die das Training mit eigenen Daten ausschließen. Open-Source-Modelle holen Closed-Source-Modelle in rund sechs Monaten ein und werden dann günstig verfügbar. Offen bleibt die Herkunft: Bei komplett generiertem Code lassen sich Hintertüren kaum noch prüfen. Der Chat wird zur Hauptoberfläche, aber nicht zur einzigen Heute liegt der Chat als Overlay über dem bestehenden System. Die nächste Generation stellt ihn in den Kern und erzeugt Bedienelemente nur bei Bedarf. Allein per Sprache oder Text zu arbeiten, reicht nicht, denn Nutzer wollen auch sehen und klicken. Die Arbeit verschiebt sich vom Schreiben zum Redigieren, etwa mit fünf Varianten zur Auswahl, statt jede Fassung neu zu erstellen. Human in the Lead: Publizieren bleibt Menschensache Agenten dürfen standardmäßig nichts veröffentlichen, denn die Verantwortung für Inhalte liegt beim Menschen. Aktionen des Chatbots sind im System markiert, so bleibt nachvollziehbar, wer was getan hat. Die Ausrede, die KI sei es gewesen, trägt nicht, wenn etwas Falsches oder Rassistisches erscheint. Verantwortlich bleibt das Management, das den Einsatz zugelassen hat. Website, Chatbot und Callcenter wachsen zusammen Alle drei greifen idealerweise auf dieselbe Datenbasis zu, eine Single Source of Truth. Ein Beispiel liefert eine Krankenkasse, die ihre Website auf einen Suchschlitz umgestellt hat: Nach zwei, drei Rückfragen landen Nutzer bei Information, Formular oder Ansprechpartner. Die Zufriedenheit liegt nach Angabe bei über 98 Prozent. Voicebots treiben die Entwicklung im Callcenter voran.

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MarketerTalk mit Andreas Wagener

Das sind die Themen: GEO lässt sich schwerer steuern als SEO Bei SEO ließen sich Keywords und Backlinks gezielt bearbeiten. Bei GEO fehlen vergleichbare, greifbare Hebel, abgesehen von Basics wie der Freigabe in der robots.txt. Das Sichtbarkeitsfenster ist zudem kleiner, KI-Antworten nennen oft nur wenige Quellen. Wer dort auftauchen will, muss Themen breit besetzen, doch praxistaugliche Werkzeuge dafür fehlen bislang. Mittelstand punktet mit Produkten und Erwähnungen Große Marken gewinnen über Relevanz, kleinere und mittlere Unternehmen haben es schwerer. Was bleibt, sind gute Produkte, Auszeichnungen und positive Stimmen auf Plattformen wie Reddit. Dazu kommen Belege in maschinenlesbarer Form, damit KI-Systeme sie erfassen können. Das ist aufwendiger, als Keywords in Texte zu streuen, aber langfristig der belastbarere Weg. GEO und KI-Agenten starten oft inoffiziell In den meisten Unternehmen ist GEO noch nicht richtig angekommen. Meist testen die bisherigen SEO-Verantwortlichen einzelne Stellschrauben. Ein einfacher Einstieg: prüfen, ob ChatGPT das eigene Angebot nennt, und bei Lücken nach Ursachen suchen. KI-Agenten entstehen ähnlich, oft als Experiment einzelner Mitarbeitender, ohne Teil der Strategie zu sein. KI-Kennzeichnung schadet nicht, Nutzwert zählt Der Hinweis auf KI-Einsatz wirkt in Studien nicht negativ, bringt aber auch keinen Glaubwürdigkeitsgewinn. Entscheidend ist der Nutzwert für die Zielgruppe. KI eignet sich gut für Themensammlung, Struktur und Entwurf, der eigene Stil und die Expertise sind schwerer zu übertragen. Bei jüngeren Menschen verschlechtert sich das Image von KI, das sollten Marken im Blick behalten. Kontrolle und Datenschutz bei KI-Agenten sichern Je autonomer Agenten arbeiten, desto wichtiger werden Freigaben und regelmäßige Kontrolle. Das gilt auch für Führungskräfte, die operative Aufgaben erst abgeben lernen müssen, ohne den Überblick zu verlieren. Sensible Zahlen gehören nicht in öffentliche KI-Tools. Sicherer sind abgeschirmte Lösungen, bei denen das eigene Wissen getrennt vom Agenten gespeichert bleibt.

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MarketerTalk mit Claudia Willvonseder

Das sind die Themen: Zwei Ziele für KI: Effizienz im Alltag, Wachstum im Markt Dr. Oetker unterscheidet bei KI zwei Stoßrichtungen mit unterschiedlichen Zielen. „AI to run“ entlastet Teams bei repetitiven administrativen Aufgaben, etwa mit Copilot. „AI to grow“ soll Wettbewerbsfähigkeit, Innovationstempo und das frühere Erkennen von Konsumententrends verbessern. Wer beides trennt, kann Use Cases gezielter bewerten und Erfolge besser messen. Mitarbeitende mitnehmen: Neugier zählt mehr als Alter Ausschlaggebend für die Akzeptanz ist weniger das Alter als die Neugier aufs Lernen. Dr. Oetker setzt auf Communities von Vorreitern, die Use Cases teilen und Prompts austauschen. Gute Beispiele werden im Intranet und in monatlichen All-Hands-Meetings vorgestellt. Erfolgreiche Anwendungen werden anschließend mit klarer Struktur in Funktionen und Länder ausgerollt. Agenten prüfen vor, der Mensch trägt die Verantwortung KI-Agenten prüfen vorab etwa die Markenkonformität bei Grafik und Print. Die Qualitätskontrolle und die Verantwortung bleiben immer beim Menschen. Der Verweis auf den Agenten gilt nicht als Entschuldigung, etwa bei einer vertauschten Flagge im Launch. In der Produktion gilt das Vier-Augen-Prinzip mit zwei Menschen, bei Subprozessen zunehmend mit Mensch und KI. Klares Regelwerk: Wo KI bei der Marke außen vor bleibt Der Markenkern „Create a Taste of Home“ verlangt Authentizität. Deshalb entstehen Packungsgestaltung und Produktfotos ohne KI, damit das Produkt auf dem Bild dem im Regal entspricht. Hintergründe darf KI austauschen, solange der Kontext gleich bleibt; Menschen werden bisher nicht komplett KI-generiert gezeigt. Das Regelwerk ist mit den Ländern geteilt, enthält Beispiele und bleibt nicht statisch. Echte Menschen bleiben wichtig: Geschmack und Markenbindung KI beschleunigt Marktforschung: Sie stellt Fragen in vielen Ländern parallel und hilft bei der Auswertung. Digital Twins bilden das Urteil echter Menschen bisher nicht verlässlich ab. Sensoriktests laufen weiter mit Menschen, die Produkte blind verkosten. Zur Markenbindung tragen zudem Kundenclub, Erlebniswelt und Festivalauftritte bei, weil sich die Marke dort physisch erleben lässt.

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State of Personalization in CRM

Wenn Du das nächste Mail live bei einem unserer Experten Roundtables dabei sein willst, schau hier vorbei: digitalkonferenz.net Diese Episode ist auch als Video-Mitschnitt verfügbar. Vielen Dank fürs Zuhören und bis zum nächsten Mal! Dein marketing-BÖRSE Team Vielen Dank fürs Zuhören und bis zum nächsten Mal! Dein marketing-BÖRSE Team

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MarketerTalk mit Axel Hermes

Das sind die Themen: Ein System für Webseite und Intranet Bayer hat zwei getrennte Systeme durch eine gemeinsame Plattform auf Basis von Sitecore AI ersetzt. Sie bedient die externe Corporate Website in 65 Ländern und über 60 Sprachen, das Intranet folgt als zweiter Schritt. Dafür brauchte es vorab viel Aufbauarbeit an Struktur und Markenauftritt. Wer Inhalte nur einmal pflegt und mehrfach ausspielt, spart Abstimmung und hält die Botschaft einheitlich. Chat statt Formularfelder im Redaktionssystem Redaktionssysteme verlangen bisher feste Felder, was Gelegenheitsnutzer ausbremst, die nur einmal im Quartal ins System müssen. Mit KI lassen sich Inhalte zunehmend über ein Chatinterface erfassen. Die Software schlägt Texte für eine Zielgruppe vor, auf Wunsch auch passende Bilder. Auch neue Komponenten und Seitentypen gehen schneller live, weil weniger Design- und Abstimmungsschleifen nötig sind. Context Ownership: Jemand muss das Wissen pflegen KI kann Inhalte taggen und Zielgruppen zuordnen, etwa Investoren oder Presse. Dafür braucht sie Kontext über Marke und Unternehmen. Deshalb braucht es Context Ownership: Menschen, die Inhalte so aufbereiten, dass Redakteure und KI sie leicht verstehen und nutzen. Vergessene Tags werden seltener, weil die KI Inhalte selbst scannt und passende Themenblöcke vorschlägt. Datenschutz und Wissen: Enterprise oder On-Premise Wettbewerbsvorteile beruhen auf Wissen, das nicht ins Training fremder Modelle fließen darf. Enterprise-Lösungen der großen LLM-Anbieter schließen das aus; wer mehr Kontrolle braucht, nutzt On-Premise-Modelle ohne Cloud-Anbindung. Das kostet allerdings Komfort und mehr eigenen Betreuungsaufwand. Bei sensiblen Kundendaten muss zudem sichergestellt sein, dass das Modell nur den Kontext erhält, nicht die konkrete Person. Inhalte für LLMs öffnen, aber mit Augenmaß dosieren Viele Kunden informieren sich zuerst in LLMs, bevor sie kaufen. Dort sichtbar zu sein, bringt laut Valtech höhere Conversion-Raten. Unternehmen müssen abwägen, wie viel sie freigeben, ohne der Konkurrenz zu viel zu verraten. Dafür werden Inhalte maschinenlesbar aufbereitet, und Agenten befüllen etwa FAQs auf Produktseiten automatisch aus Marketingtexten und Produktdaten.

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MarketerTalk mit Tobias Voigt

Das sind die Themen: Anbieterneutrale Tool-Beratung spart Geld Martech-Landkarten zeigen selten die ganze Wahrheit: Viele Anbieter bündeln mehrere Tools unter neuem Namen, und günstige Wettbewerber fehlen oft. In der Praxis setzen die meisten Unternehmen auf Salesforce oder HubSpot. Wer Tools auswählt, prüft deshalb Alternativen ohne Herstellerbrille und vergleicht Preismodelle, denn ab etwa 20.000 Kontakten wird es schnell teuer. Empfehlung bleibt, nur der Empfehler wechselt Erst die Zeitung, dann Google, jetzt ChatGPT: Wer kaufen will, fragt immer nach Rat. Aktuell steht GEO im Fokus, also die Sichtbarkeit in KI-Antworten, und erste Chatbots verkaufen bereits Werbung. Marketer platzieren ihre Marke deshalb dort, wo Empfehlungen entstehen, und beobachten schon heute den Kanal, der als Nächstes kommt. So bleibt die Marke sichtbar. Gutes Produkt vor Marketingbudget Rund 90 Prozent seiner Beratungsmandate, so Tobias Voigt, enden mit dem Rat, einfach gutes Zeug zu machen. Gute Leistung wird weiterempfohlen. Trotzdem lohnt Sichtbarkeit, wie ein Schild am Apfelstand. Vor jeder Kampagne steht daher die Frage, ob das Produkt ein echtes Kundenproblem löst und ob dafür tatsächlich ein Bedarf am Markt besteht, den Kunden spüren. Marketing darf kein Silo sein Wer Marketing als eigene Abteilung abtrennt, entlässt alle anderen aus dem Denken vom Markt her. Dabei betrifft Markenorientierung auch Einkauf, Produktion, Finanzen und Recht. Marketer erreichen mehr, wenn sie diese Bereiche früh einbinden und Marktfragen dort stellen, wo Produkte, Einkaufspreise und Konditionen entstehen, nicht erst bei der Kampagne. Algorithmen personalisieren besser als Influencer Geräte lassen sich per Fingerprint einer Person zuordnen. Das CRM erkennt Muster und spielt Angebote im passenden Moment aus, etwa kurz vor dem Besuch im Elektronikmarkt. Solche Anzeigen konvertieren stark und lassen sich teuer verkaufen. Voraussetzung ist die Einwilligung der Nutzer, und die gibt es nur gegen einen klar erkennbaren Nutzen im Alltag.

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MarketerTalk mit Felix Sold

Das sind die Themen: Breitenwerbung lohnt sich noch nicht Ionity verzichtet auf große Kampagnen am Hauptbahnhof. Der Streuverlust ist zu hoch, das Budget reicht nicht, und die Marke ist beim Thema Laden noch nicht präsent genug. Stattdessen läuft das Targeting gezielt über Google und Meta. LinkedIn erreicht Flotten- und Geschäftskunden, TikTok sorgt als Reichweitentreiber für Aufmerksamkeit bei Markenkampagnen. Content gehört in Suche und KI-Antworten Wer wissen will, wie man ein Elektroauto lädt, fragt Suchmaschine oder ChatGPT, nicht den Hersteller. Ionity bereitet Antworten deshalb so auf, dass sie in klassischer Suche und in LLMs funktionieren. Die Aufrufe über KI-Systeme sind in den letzten Monaten dreistellig gewachsen. Welche Themen fehlen, zeigt das Feedback aus dem Kundenservice zuverlässig. KI-Agenten brauchen Verantwortliche Ionity arbeitet mit Agenten für Brand und Content. Sie kennen Guidelines und rechtlich vorgegebene Begriffe, etwa für Abo-Gebühren. Jeder Agent liegt beim zuständigen Lead, der ihn pflegt und aktualisiert. So bleibt die Kontrolle erhalten, während zehn Personen 24 Märkte bedienen. Der Aufbau kostet allerdings viel Zeit und braucht intensives Testing. Personas machen Budgets steuerbar Bisher gelten alle E-Autofahrer eines Landes als eine Zielgruppe. Dabei unterscheiden sich Urlaubsfamilien, Außendienstler und Wochenend-Paare stark in ihren Erwartungen. Ionity definiert deshalb pro Markt die wichtigsten Personas. Das schärft Kampagnen und macht Investitionen messbar. Gegenüber Finance und Controlling lässt sich der Marketing-Euro so deutlich leichter begründen. Differenzierung entsteht über Nähe zum Kunden Grüne Energie bieten auch andere Ladenetze an, ein Preiskampf ist deshalb keine Option. Ionity setzt auf eine gute Customer Experience, hilfreiche Inhalte und Erreichbarkeit rund um die Uhr. Ein KI-Chatbot filtert Anfragen vorab, die Hotline bleibt mit Menschen besetzt. Kundenprobleme werden in Clustern ausgewertet und fließen direkt in neuen Content ein.

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MarketerTalk mit Dirk Hendriks

Das sind die Themen: KI ist ein Weg, kein Ziel Die Zahl der Agenten sagt nichts über den Erfolg aus. Ameropa misst KI daran, ob sie hilft, Unternehmensziele schneller und besser zu erreichen. Deshalb folgte auf die erste Experimentierphase eine zentrale Struktur: Steering Committee, Strategie, Ziele, Timeline und Schulungen. Wer KI wie jede andere Neuerung strukturiert einführt, behält den Nutzen im Blick. Erst ausprobieren lassen, dann bündeln Der Start von unten bringt Tempo, aber auch Wildwuchs. Ameropa hat sich auf Copilot als Standard festgelegt, weil Microsoft 365 ohnehin im Einsatz war. Eine kleine Gruppe testet weitere Tools, jedoch ohne Unternehmens- oder Kundendaten. Interne KI-Botschafter zeigen konkrete Use Cases und holen Kollegen ab, die nicht wissen, wo sie anfangen sollen. Ein Agent prüft, was Menschen übersehen In der Katalogproduktion prüft ein Agent die Seiten gegen Markenkern, Kundenversprechen und rechtliche Vorgaben. Er fand einen Schreibfehler im kleinen Copyright-Hinweis, den Menschen übersehen hatten. Voraussetzung sind saubere Daten und ein sauberer Prozess. Läuft die KI schlecht, liegt es oft an Abläufen, die vorher nie richtig ausgearbeitet wurden. Markenkern statt Einheitsbrei KI-Inhalte klingen schnell gleich, deshalb bleibt die eigene Stimme entscheidend. Bei Ameropa sind alle Agenten, die Kundenmaterial erzeugen, mit Corporate Identity und Corporate Design gefüttert und arbeiten auf Basis menschlich erstellter Inhalte. KI-Bilder von Hotels oder Bahnhöfen sind tabu, weil Kunden die Realität selbst erleben. Erweitert werden nur bestehende Motive. LLM-Sichtbarkeit wie SEO behandeln Die Sichtbarkeit in ChatGPT und Gemini liegt bei Ameropa im SEO-Team. Die vorhandenen SEO- und Analytics-Tools weisen KI-Sichtbarkeit und KI-Traffic inzwischen aus. Dieser Traffic konvertiert besser, weil Kunden die Recherche schon im Chat erledigt haben. Entscheidend sind für Ameropa Buchungen, ob online, im Reisebüro oder per Telefon, und nicht der Traffic auf der eigenen Seite.

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Personalisierung schafft Relevanz - oder Misstrauen

Wenn Du das nächste Mail live bei einem unserer Experten Roundtables dabei sein willst, schau hier vorbei: digitalkonferenz.net Diese Episode ist auch als Video-Mitschnitt verfügbar. Vielen Dank fürs Zuhören und bis zum nächsten Mal! Dein marketing-BÖRSE Team Vielen Dank fürs Zuhören und bis zum nächsten Mal! Dein marketing-BÖRSE Team

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MarketerTalk mit Franziska Rettberg

Das sind die Themen: KI ist eine Prozessfrage, keine Tool-Frage Der Einstieg in KI scheitert selten am einzelnen Tool. Schwieriger ist das Operating Model: Wie arbeitet die gesamte Marketingabteilung damit? Bei Dornbracht stehen drei Bausteine an: Content-Kreation, Kanal- und Content-Optimierung sowie die Integration in Prozesse. Offen ist, wie sich einzelne Agenten verbinden lassen, statt als Silos nebeneinander zu laufen. Erst die Marke, dann das Tempo Nicht alles, was mit KI möglich ist, passt zur Marke. Dornbracht hat Anfang des Jahres Video-Content mit KI-Models getestet, eine Strategie gibt es dazu noch nicht. Offen sind auch ethische Fragen und die Kennzeichnung. Ideen von außen einzuholen, statt in Aktionismus zu verfallen, schützt die Authentizität einer Marke und verhindert Schnellschüsse. Markensprache muss in die KI hinein Bei KI-Texten entscheidet der Tone of Voice. Dornbracht sagt Armatur statt Wasserhahn, im Englischen Faucet statt Surface. Diese Begriffe müssen in jede Sprache und jedes Tool, aktuell lesen deshalb Muttersprachler in den Märkten gegen. Wer international arbeitet, sollte seine Sprachregeln schriftlich festhalten, bevor er Texte mit KI im Alltag skaliert. Content für Menschen und für LLMs Die Website von Dornbracht ist bisher produktlastig und an Preislisten angelehnt. Für eine Luxusmarke reicht das nicht, deshalb entsteht im nächsten Jahr mehr erzählender Content. Die Sichtbarkeit in Sprachmodellen nennt Franziska Rettberg ausbaufähig. Wer wissen will, wie LLMs die eigene Marke darstellen, sollte jetzt gezielt nachschauen und gegensteuern. Zielgruppen trennen, Kanäle begrenzen Architekten, Designer, Installateure und Endkunden brauchen unterschiedliche Inhalte. Architekten interessieren Designprinzipien und Oberflächen, Installateure Einbau und Ersatzteilservice, und der Newsletter wird entsprechend segmentiert. Bei den Kanälen gilt: lieber wenige richtig bespielen, als überall halb präsent zu sein. Threads bleibt deshalb vorerst außen vor.

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Marketer Talk mit Catja Caspary

Das sind die Themen: Eigene KI-Plattform nimmt Sicherheitsbedenken ab Die Koelnmesse stellt allen Mitarbeitenden ein eigenes Omni-Tool bereit, an das mehrere Sprachmodelle angebunden sind. Compliance und IT-Security sind damit geklärt, niemand muss sich darum kümmern. Über 80 Prozent im Marketingteam nutzen KI täglich. Wer Einstiegshürden senken will, schafft zuerst einen sicheren, zentralen Zugang für das ganze Unternehmen. Use Cases nach Kosten und Umsatz priorisieren Die Teams sammeln Use Cases und bewerten, ob sie Kosten senken oder Umsatz steigern. Danach richtet sich, was im Tool als Nächstes entsteht. Ein Agent ist schnell programmiert. Bis daraus ein brauchbares Marketing-Asset wird, das zur Marke passt, braucht es jedoch Nachbesserung. Style Guides sollen künftig automatisch greifen, auch bei Kolleginnen und Kollegen außerhalb des Teams. E-Mail-Agenten brauchen Kontrolle im Test Ein erster Agent sortiert und priorisiert eingehende E-Mails und steckt noch in der Testphase. Das Risiko liegt in der Relevanzfilterung: Wichtige Nachrichten können aussortiert werden, wie es sogar einem beauftragten KI-Berater passiert ist. Wer Agenten im Posteingang einsetzt, sollte Fehler dokumentieren, bevor er das Filtern ganz aus der Hand gibt. Qualität zählt, nicht die KI-Herkunft Eine Kampagne überzeugt oder nicht, unabhängig vom Werkzeug. Beim CMO Summit zeigte ein Vortrag eine starke KI-Kampagne neben einem schwachen Coca-Cola-Beispiel. LinkedIn geht außerdem gegen KI-Content vor, deshalb verzichten die Messemarken auf KI-generierte Unternehmensposts. Markenzentrierung und Qualität bleiben der Maßstab, nicht die Herkunft. Messebesuch mit klarer Fragestellung planen Besucher kommen oft mit einem konkreten Problem. Bei der Koelnmesse war es der Website-Relaunch: Das Team ging von Stand zu Stand, um CMS-Anbieter und Berater zu vergleichen. Dieses Jahr stehen KI-Erfahrungen anderer Unternehmen im Fokus. Wer mit klarer Frage und vorab vereinbarten Terminen anreist, nutzt die Messetage deutlich besser als ohne Plan.

MarketerTalk mit Dirk Freytag

Das sind die Themen: KI gezielt statt überall einsetzen Das Leitthema der DMEXCO lautete Scaling Intelligence, nicht Scaling AI. Es geht nicht darum, mehr zu produzieren, sondern richtig. Mensch und KI arbeiten zusammen, und der Mensch muss entscheiden, wohin die Technologie zeigt. Bislang sehen erst 6 Prozent der Unternehmen mehr Wert und Umsatz durch KI. Wer jetzt klare Einsatzfelder definiert, verschafft sich einen Vorsprung. Verantwortung nicht auslagern Mit KI wachsen die Anforderungen an Führung. Verantwortung muss neu definiert werden und lässt sich nicht an Anbieter outsourcen. Kunden und Mitarbeitende sollen wissen, dass das Unternehmen verantwortungsvoll mit KI umgeht. Dafür braucht es heute Leitplanken und Regeln, damit Botschaften relevant bleiben und kein Vertrauen verloren geht. Das schafft die Basis für langfristigen Erfolg. Sichtbarkeit in LLMs und Media-Mix früh klären Die Frage, wie ein Unternehmen gefunden wird, beschäftigt viele schon seit einem Jahr. Dahinter steht der Media-Mix der Zukunft: Wo werden Informationen aufbereitet, recherchiert und geprüft? Beim Agentic Buy fordert die Branche einheitliche Protokolle statt Wildwuchs. Wer Sichtbarkeit in LLMs früh angeht, bleibt anschlussfähig und kann den Media-Mix rechtzeitig anpassen. Themen ganzheitlich statt in Silos bearbeiten Der Verband organisiert KI nicht nach Zielgruppen wie Agenturen oder Vermarktern, sondern nach Themen wie dem Media Buy. So reden Sender und Empfänger über dasselbe und müssen nicht monatelang übersetzen. Das Prinzip passt auch ins Unternehmen: Fachbegriffe in die Sprache des Gegenübers übertragen und Silos früh auflösen. Das spart Zeit in der Abstimmung. Lösungen statt Produkte liefern Die digitale Wirtschaft trägt 481 Milliarden Euro zur Bruttowertschöpfung bei, rund 12 Prozent. 230.000 Unternehmen gelten als digital, auch im Mittelstand. Daraus folgt: Nicht das Produkt zählt, sondern die Lösung für den Nutzer. Agenten können helfen herauszufinden, was Kunden wirklich brauchen, auch wenn sie es selbst nicht wissen. Das gilt für jede Branche.

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Personalisierung in der Suche: Was SEO heute leisten muss

Wenn Du das nächste Mail live bei einem unserer Experten Roundtables dabei sein willst, schau hier vorbei: digitalkonferenz.net Diese Episode ist auch als Video-Mitschnitt verfügbar. Vielen Dank fürs Zuhören und bis zum nächsten Mal! Dein marketing-BÖRSE Team Vielen Dank fürs Zuhören und bis zum nächsten Mal! Dein marketing-BÖRSE Team

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MarketerTalk mit Mathias Hettich

Das sind die Themen: Marketing und Sales gemeinsam am Scoring arbeiten lassen Das alte Lead Scoring hat das Vertrauen des Vertriebs verloren, viele Leads blieben liegen. Climate Partner baut es deshalb neu, gemeinsam mit Sales: Fünf Vertriebskollegen testen mit, ein Workshop sammelt Feedback, dann geht das Modell global live. Alle zwei Wochen werden die Schwellen nachjustiert. Wer Sales früh einbindet, ersetzt Silo-Denken durch Akzeptanz. Aktivitäts- und Profilscore getrennt bewerten Beide Scores bekommen eigene Schwellen, ein Lead muss bei beiden darüberliegen. Das Profil wird mit dem Ideal Customer Profile abgeglichen, die Aktivität misst Fragen und Verweildauer in Webinaren sowie das Website-Verhalten. Kontaktanfragen laufen über eine Fastlane. Hilfreich sind auch Formularfragen nach dem Grund des Interesses, denn sie liefern Kontext für den Vertrieb. Predictive Scoring braucht saubere Daten Das Predictive Scoring führte als Top-Leads vor allem Kontakte, die ein bestimmter Kollege im CRM importiert hatte. Das Modell las ein Muster aus dem Importprozess, nicht aus dem Kaufinteresse. KI ist kein Wundermittel: Zuerst muss die Datenqualität stimmen. Bis dahin liefert ein klassisches, sauber gepflegtes Scoring mit klaren Schwellen verlässliche Ergebnisse. Account Manager mit Demut und Pilotländern gewinnen Eine zentrale Mail an Bestandskunden war lange ein No-Go. Vertrauen entstand in kleinen Schritten: viel Austausch, doppelte Freigabeschleifen und Pilotländer wie Österreich. Heute laufen Begrüßungsstrecke, NPS-Abfragen und Upselling-Impulse. Opt-out und vier Kontaktstufen schützen laufende Gespräche, denn Mails im Namen der Account Manager brauchen Vorlauf und Feingefühl. KI-Agenten nutzen, Human in the Loop behalten Ein mit Claude gebauter Agent bündelt Kundendaten aus mehreren Systemen in einem Dashboard und zeigt Schmerzpunkte und passende Produkte. Weitere Agenten coachen Sales im Discovery Call oder erklären den Lead-to-Cash-Prozess. Mails schreibt und versendet der Agent noch nicht selbst. Die Entscheidung bleibt beim Menschen, die Systeme sollen ihm zuarbeiten, am besten direkt im CRM.

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MarketerTalk mit Felix van de Sand

Das sind die Themen: Agenten übernehmen den Routineeinkauf Der Traffic durch KI hat sich binnen eines Jahres vervierfacht, KI-Key-Events wie Sign-ups und Käufe haben sich verdreifacht. Alltagskäufe wie Laufschuhe oder Druckerpapier erledigt künftig ein Agent. Inspirationskäufe bleiben beim Menschen. Prüfen Sie, welche Ihrer Produkte zum Purchasing zählen, denn dort verlieren Sie den direkten Kundenkontakt zuerst. Website für Menschen und Agenten aufbereiten Die Website muss weiter Menschen überzeugen, ihre Daten müssen aber auch für Agenten lesbar sein. IKEA macht das vor, erst 6 Prozent der Unternehmen haben eine llms.txt. Agenten holen Empfehlungen bei Reddit, Trustpilot und in vertrauenswürdigen Medien. Pressearbeit und eine Community, die positiv über Sie spricht, werden dadurch deutlich wichtiger. Bestandskunden statt teurer Neukundengewinnung Neukunden zu gewinnen ist teuer, und die Customer Journey wandert in die Agenten. Loyalität und Erlebnisse nach dem Kauf rücken deshalb in den Fokus. Peloton wurde mit einer Community wieder profitabel: Book Clubs, Läufe vor Ort und Trainer als Identifikationsfiguren. Ein Rabattprogramm allein erreicht diese Bindung nicht, sie braucht Zeit und Geduld. Eine App braucht mehr als Punkte Nutzer haben im Schnitt 17 Apps auf dem Handy und nutzen davon sieben. Eine Loyalty-App, die nur Punkte sammelt, bleibt rein transaktional. Fragen Sie sich, welchen Moment oder Ort Ihre Marke besetzen kann. Starbucks macht 60 Prozent des Umsatzes über die App, Rituals verbindet Selfcare mit Meditations-App und smarter Duftkerze, beide bieten also mehr als Rabatte. Gamification mit Maß, Zugehörigkeit mit System Gamification funktioniert, wenn sie eine gesunde Beziehung stützt. Duolingo zeigt mit Streak und weinender Eule, wie das geht, Shein und Temu mit ihrer Abhängigkeit eher nicht. Nicht jede Marke muss eine eigene Community bauen, bestehende lassen sich nutzen. Im Lebensmittelhandel liegt Potenzial bei Gesundheit und Longevity, etwa mit Ernährungstipps zum Warenkorb.

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MarketerTalk mit Timo Schulte

Mit dem Unspektakulären starten Der größte KI-Nutzen steckt oft im Unspektakulären. In der Postproduktion ist ein Editor statt nach acht schon nach sechs Stunden fertig, und es entsteht mehr Content. Noch mehr Wirkung hat Food-Fotografie: Jeder Tag im Hangar kostet eine Airline Geld. Synthetisierte Personas in echten, selbst gedrehten Umfeldern sparen Models, Buyouts und Flugzeugzeit. Erst Datenschutz, dann Tools testen Verbote helfen nicht, denn Schatten-IT wächst von allein. Besser sind Enterprise-Lizenzen mit Datenverarbeitungsverträgen und klare technisch-organisatorische Regeln. Neue Tools laufen zuerst in einer Sandbox mit Dummydaten. So fielen 70 bis 90 Prozent der getesteten Anbieter wieder raus. Die Leitfrage lautet nicht mehr „Kannst du KI?“, sondern „Kannst du KI sicher?“ Kennzeichnen, wo Täuschung beginnt Flauschigere Wolken oder ein anderes Gerät in der Hand? Das ist Bildbearbeitung, keine Täuschung. Synthetisierte Personas, Essen oder echte Menschen an Orten, an denen sie nie waren, sollten Sie dagegen ausweisen. Der EU AI Act lässt beim Thema Deepfake noch Fragen offen. Nutzen Sie bis zu ersten Urteilen Ihre Kundschaft als Kompass: Ab wann fühlt sie sich getäuscht? Innovation und Kampfpreis passen nicht zusammen Ihre Kunden erwarten 30 Prozent Ersparnis, doch KI-Know-how kostet zunächst Geld: Tools, Credits, Experten. Statt von Kampagne zu Kampagne zu denken, bauen Agenturen eine Maschine, die später schnell und günstig Content liefert. Planen Sie deshalb mittelfristig und rechnen Sie Investitionen in Expertise und Tools von Anfang an ein. Beides zugleich, günstig und innovativ, gelingt nicht. Mischwelt statt KI-Totalität Mal passt KI-Content, mal das echte Shooting, so wie Playlist und Schallplatte nebeneinander existieren. Die Entscheidung ist auch eine ökonomische, nicht nur eine künstlerische. Social Media eignet sich zum Testen: Varianten ausspielen, KPIs lesen, per Social Listening nachmessen. Bei KI-Agenten bleibt der Mensch im Prozess, denn volle Automatisierung bedeutet volle Haftung.

MarketerTalk mit Daniel Knapp

Das sind die Themen Rendite zählt, nicht der Kanal Werbetreibende denken nicht in Kanälen, sondern in der Rendite ihres Kapitals. Sie wählen Partner, bei denen sich Budget mit wenig Reibung einsetzen lässt und denen sie vertrauen. Ob dahinter eine Blackbox steckt, spielt dabei eine untergeordnete Rolle. Prüfen Sie, wie einfach Ihre Partner Budgetentscheidungen machen, und begründen Sie Ihre Mediaplanung intern konsequent über den Return. Das Open Web braucht den Easy-Button Im Open Web gibt es viele starke Lösungen, aber meist nur Teillösungen. Es fehlt der einfache Weg, Budget über mehrere Anbieter hinweg zu platzieren. Agentic-Protokolle könnten Inselprodukte verbinden, ohne dass der Markt weiter konsolidieren muss. Fragen Sie Ihre Partner im Open Web gezielt nach Schnittstellen und danach, wie sich ihre Produkte zusammen steuern lassen. Plattformen: Mit dem Budget geht auch Wissen Große Plattformen liefern Ergebnisse, aber in einer geschlossenen Logik, die sich extern nicht prüfen lässt. Wer dort fast sein ganzes Budget einsetzt, gibt auch Wissen und Know-how aus der Hand. Behalten Sie deshalb die Source of Truth selbst, etwa über ein Marketing-Mix-Modell. Ein Entweder-oder zwischen Plattform und Open Web bringt Sie bei der Mediaplanung nicht weiter. KI bringt Kreation und Media zusammen KI führt nicht nur zu mehr Effizienz, sondern bringt Kreation und Media zusammen. Diese Trennung stammt aus der Zeit der Holdings, große Plattformen heben sie bereits auf. Kreation war in der Programmatic-Welt lange der am wenigsten gemessene Hebel, das ändert sich gerade. Prüfen Sie, wie Sie Kreation und Mediasteuerung in Ihrem Team und mit Ihren Agenturen enger verzahnen können. Bei Agentic AI schließt sich die Lücke Bei Agentic AI wurde bisher viel angekündigt, aber kaum ein Produkt geliefert. Eine Auswertung großer Branchen-Newsletter zu Themen und Frequenz zeigt: Seit Cannes 2026 rückt die Ankündigung näher an die Umsetzung. Das ist ein gutes Zeichen, aber noch kein Beweis für den breiten Einsatz. Verlangen Sie von Anbietern deshalb einen belegten Proof of Value statt Roadmap-Versprechen.