Da CMOs zunehmend Verantwortung für die Einführung von KI und die damit verbundenen Entscheidungen im Bereich Daten übernehmen, reicht es für Media-Agenturen nicht mehr aus, Media einfach nur effizient einzukaufen und zu optimieren. Die fähigsten Partner unterstützen Marken dabei, KI zu nutzen, um messbare Unternehmensergebnisse zu erzielen und Innovationen in echte Ergebnisse umzuwandeln, die sich im gesamten Unternehmen bemerkbar machen.

Viele Marketingverantwortliche, mit denen ich spreche, sind von diesem Wandel sowohl begeistert als auch gleichzeitig erschlagen. Sie müssen nun Entscheidungen zu Daten-Plattformen, Strategien zur Automatisierung und Tools zur Optimierung ihrer Kreationen treffen – Bereiche, die früher fest in die Zuständigkeit der IT-Abteilung gefallen sind. Aber das ist durchaus legitim: Die Marketing-Abteilungen sind mittlerweile die datenintensivsten und schnelllebigsten Abteilungen in Unternehmen. Und sie benötigen heute Partneragenturen, die nicht nur Zielgruppen und Kanäle verstehen, sondern auch wissen, wie man KI verantwortungsbewusst und effektiv einsetzt, um einen geschäftlichen Mehrwert zu erzielen.

Der wirksamste Weg, dieses Leistungsversprechen zu erfüllen, ist die Kombination von intelligenter Datennutzung, schneller Innovation und operativer Effizienz. Wenn diese Elemente in zusammenhängenden Systemen zusammenkommen, in denen KI und Menschen gemeinsam produzieren, entsteht das, was wir als generative Marketingintelligenz bezeichnen – ein deutlicher Wettbewerbsvorteil in der heutigen KI-gesteuerten Landschaft.

Hier erfahren Sie, was CMOs von ihrer Mediaagentur erwarten sollten, während sich diese neue Realität kontinuierlich entwickelt.

1. KI-orientiertes Datenmanagement

Es ist verlockend, KI als eine Art magische Blackbox zu betrachten, die nur die richtige Frage benötigt, aber in Wahrheit bestimmen die Qualität, Struktur und Beschreibung Ihrer Daten, wie intelligent Ihre KI tatsächlich ist.

KI funktioniert am besten, wenn sie mit genügend Kontext ausgestattet ist, um fundierte Schlussfolgerungen und Entscheidungen zu treffen, aber nicht so viel, dass ihre „Aufmerksamkeitsspanne” durch irrelevante Fakten überfordert wird. Mit anderen Worten: Sie müssen sicherstellen, dass Ihre Daten nicht nur gespeichert, sondern auch verstanden werden.

Datenplattformen der neuen Generation wie Snowflake bieten hierfür hervorragende Tools, unter anderem dank einer semantischen Ebene, die als Übersetzer zwischen menschlicher Sprache und Maschinenlogik fungiert. Wenn ein Marketingexperte beispielsweise fragt: „Welche Kampagne hat im letzten Quartal den höchsten ROI erzielt?“, hilft die semantische Ebene den KI-Modellen, die Frage zu verstehen und in eine effiziente, präzise Abfrage umzuwandeln.

Der Aufbau dieser Schicht umfasst die Definition wichtiger Geschäftskonzepte (Metriken, Dimensionen, Hierarchien) und die Bereitstellung von Beispielabfragen, die der KI vermitteln, wie diese Konzepte miteinander in Beziehung stehen, wodurch die Lücke zwischen Rohdaten und realen Fragen geschlossen wird. Spezielle Umgebungen wie Proove Intelligence können hier eine wertvolle Rolle spielen und Teams dabei unterstützen, das Data Engineering an der Geschäftslogik auszurichten, um die Ergebnisse der KI relevanter, zeitnaher und umsetzbarer zu machen.

2. KI-gestütztes Rapid Prototyping

KI-gestütztes Rapid Prototyping ist zu einem der wichtigsten Werkzeuge für Marketingleiter geworden, da es ihnen ermöglicht, relevante Datensätze schnell zu integrieren, mit neuen Ideen zu experimentieren und Lösungen zu entwickeln, die unmittelbare geschäftliche Fragen beantworten, ohne auf unternehmensweite Implementierungen warten zu müssen. Jetzt können CMOs innerhalb von Tagen statt Monaten von der Hypothese zur Erkenntnis gelangen und testen, ob eine neue Datenquelle, ein neues Modell oder ein neues Konzept tatsächlich einen Mehrwert bietet, bevor sie sich zu einer vollständigen Implementierung verpflichten.

Der Schlüssel liegt in der Iteration: kleine, agile Tests, die lange vor der groß angelegten Einführung zeigen, was funktioniert (und was nicht). Das ist nur möglich, wenn Teams KI in jeder Entwicklungsphase vollständig nutzen. Entwickler verwenden heute KI-Tools, die Code in Echtzeit schreiben, überprüfen und optimieren. Dadurch werden Entwicklungszyklen beschleunigt und Teams können sich auf Strategie und Integration konzentrieren, anstatt sich mit Syntax und Debugging zu beschäftigen.

Nicht-Entwickler, die Power-User sind, können Tools wie Cursor nutzen, um KI-gestützte Entwicklung in die Hände von Marketingfachleuten, Analysten und Strategen zu legen und so jedem mit Geschäftssinn die Möglichkeit zu geben, datengesteuerte Prototypen direkt mitzugestalten.        

Ebenso ermöglichen Visualisierungstools wie Streamlit Teams die schnelle Erstellung interaktiver Dashboards und Erkenntnisse, wodurch komplexe Datensätze in intuitive, geschäftsfertige Geschichten umgewandelt werden, die verschiedenen Teams helfen, KI-gesteuerte Erkenntnisse gemeinsam zu sehen, zu testen und zu verfeinern.

In Zusammenarbeit mit einem Internetdienstanbieter integrierte DAC beispielsweise Breitbandabdeckungsdaten mit Immobilienangeboten, um die Verfügbarkeit von Internetdiensten auf hyperlokaler Ebene zu visualisieren. Der daraus resultierende Prototyp zeigte, welche Internetdienstanbieter in den einzelnen Stadtteilen führend waren und warum, und lieferte so innerhalb von Tagen statt Monaten umsetzbare Erkenntnisse.

Agenturen spielen eine wichtige Rolle bei der Ermöglichung solcher schnellen Experimente, insbesondere wenn es um die Entwicklung interner Systeme geht, die eine sichere Verbindung zu großen Sprachmodellen und Unternehmensdatenumgebungen herstellen. Tools wie Guardrail sind darauf ausgelegt, Governance mit Flexibilität zu verbinden, sodass Unternehmen Berechtigungen verwalten, Compliance sicherstellen und für jede Aufgabe das am besten geeignete KI-Modell auswählen können. Durch die Durchsetzung der Markensicherheit, die Verwaltung von API-Verbindungen und die Aufrechterhaltung überprüfbarer Workflows stellt diese Art von System sicher, dass Prototypen nicht nur schnell, sondern auch sicher, konsistent und für den Einsatz in der Praxis bereit sind.

3. KI-optimiertes Media

Die Media-Experten von heute müssen KI sowohl innerhalb als auch außerhalb von geschlossenen Einkaufsplattformen einsetzen. Einerseits sind die Plattformen selbst mittlerweile bemerkenswert ausgereift. Ihre Algorithmen können Gebote dynamisch verwalten, auf Echtzeit-Signale von Nutzern reagieren und sogar spontan kreative Assets zusammenstellen, um hochgradig personalisierte zusammengesetzte Botschaften zu liefern. Diese native KI ist leistungsstark und kann bei richtiger Anwendung zu einer starken Performance in großem Maßstab führen.

Aber wie ich meinen Kunden oft sage, hat die Plattformautomatisierung ihre Grenzen. Sie ist nicht immer transparent, und ihre Anreize stimmen nicht immer perfekt mit denen des Werbetreibenden überein. Wenn Agenturen diesen Systemen blind vertrauen, laufen sie Gefahr, zu viel strategische Kontrolle an Black-Box-Algorithmen abzugeben, die möglicherweise Engagement vor Effizienz oder kurzfristige Klicks vor langfristigem Markenwert priorisieren.

Aus diesem Grund müssen agentureigene KI-Systeme auf einer höheren Ebene der Aufsicht operieren und über den Plattformen selbst angesiedelt sein, um den Gesamtmix zu koordinieren. Diese Systeme analysieren plattformübergreifende Leistungsdaten, passen die Zuweisungen dynamisch an und bieten eine unabhängige Perspektive, um sicherzustellen, dass die besten Investitionsentscheidungen getroffen werden. Sie sind nicht nur Leistungswerkzeuge, sondern Governance-Engines, die die KI-Entscheidungsfindung kontrollieren.

Diese Überwachungsebene ist auch für die finanzielle Genauigkeit und operative Disziplin von entscheidender Bedeutung. KI kann Tausende von Kampagnenvariablen in Echtzeit verwalten, aber wenn die Ausgabenentwicklung oder der Datenabgleich aus dem Ruder laufen, können selbst die intelligentesten Algorithmen zu Verschwendung führen. Agentursysteme müssen sicherstellen, dass jede Impression, jeder Klick und jeder Dollar nachverfolgt, überprüft und mit den Geschäftszielen abgeglichen wird.

Tools wie IRIS Pulse, unser Echtzeit-KI-Überwachungssystem, können diese Überwachung ermöglichen. Durch die kontinuierliche Verfolgung von Leistungskennzahlen (KPIs) und die Kennzeichnung signifikanter Abweichungen vom Plan ermöglichen diese Systeme den Teams, sofort zu reagieren und nicht erst im Nachhinein.

Durch die Kombination der Automatisierungsleistung von Mediaplattformen mit der strategischen Intelligenz und Verantwortlichkeit maßgeschneiderter Systeme können Agenturen ein Hybridmodell schaffen, bei dem KI menschliches Fachwissen ergänzt, anstatt es zu ersetzen. Die daraus resultierende Effizienz, Intelligenz, Anpassungsfähigkeit und Vertrauenswürdigkeit ist genau das, was CMOs in der heutigen KI-gesteuerten Landschaft anstreben sollten.

4. KI-gestützte Auslieferung von Werbeerlebnissen

Um ein großartiges Kundenerlebnis zu bieten, sind sowohl kreative Exzellenz als auch kontextbezogene Intelligenz erforderlich. Die richtige Anpassung der Werbung an jedes Publikum, jede Phase der Customer Journey, jedes Produkt, jeden Standort und jeden Mediamoment kann Tausende von Varianten erfordern, wobei jede Version einzigartig, relevant und markengerecht sein muss.

Mediaagenturen arbeiten seit langem eng mit Kreativpartnern zusammen, um Kampagnen über verschiedene Kanäle hinweg zu planen, zu testen und durchzuführen. Aufgrund der steigenden Anforderungen an Geschwindigkeit und Umfang wird es jedoch zunehmend unpraktisch, sich auf traditionelle Produktionsmethoden zu verlassen. KI-gestützte Lösungen können dabei helfen, die Reichweite von Kreativkonzepten zu vergrößern, ohne kreative Talente zu ersetzen. Diese Systeme ermöglichen es Teams, Kreativkonzepte schneller zu testen, anzupassen und zu optimieren, ohne dabei die visuelle und emotionale Identität der Marke zu verfälschen.             

KI erweist sich auch als leistungsstarker Partner bei der Interpretation kreativer Testergebnisse. Durch die Kombination von Leistungsdaten mit einem qualitativen Verständnis von Bildsprache, Tonfall und emotionaler Resonanz kann KI Erkenntnisse darüber liefern, warum bestimmte kreative Inhalte besser abschneiden als andere, und so den kreativen Prozess um eine neue Ebene der Intelligenz bereichern.

Hier geht KI über die Beschleunigung der Produktion hinaus und wird zu einer kreativen Intelligenzmaschine, die Teams dabei hilft, kreative Konzepte und Varianten zu lernen, anzupassen und kontinuierlich zu verfeinern. Das ist das Markenzeichen einer effektiven Erlebnisbereitstellung im Zeitalter der KI.

5. KI-gestützte Szenarioplanung

Alle CMOs, mit denen ich spreche, stehen unter dem gleichen Druck: mit weniger mehr erreichen. Die Budgets sind knapper, die Erwartungen höher, und jeder Dollar, der für Media ausgegeben wird, muss eindeutig zum Geschäftswachstum beitragen. Daher müssen Marketer nachweisen können, dass Investitionen in die wirkungsvollsten Aktivitäten fließen – doch dies zu verdeutlichen ist schwieriger denn je. Signalverluste aufgrund von Datenschutzbestimmungen, Browseränderungen und der Abschaffung von Cookies beeinträchtigen die Sichtbarkeit weiterhin.

Um vorne zu bleiben, müssen CMOs zwei Realitäten miteinander verbinden: die schnelllebigen, kurzfristig optimierten KPIs und die umfassenderen geschäftlichen Auswirkungen, die sich im Laufe der Zeit entwickeln. Das beginnt mit der Identifizierung statistisch zuverlässiger kurzfristiger Signale, die stark mit dem langfristigen Erfolg korrelieren.

Media-Mix-Modellierung (MMM) bietet eine grundlegende, kanalübergreifende Sichtweise, um zu verstehen, wie verschiedene Marketinghebel interagieren und zur Gesamtleistung beitragen. Dank KI können diese Modelle nun schneller entwickelt und aktualisiert werden, wodurch sie zugänglicher und besser umsetzbar sind. Parallel dazu isoliert das Inkrementalitätstesten den tatsächlichen Beitrag bestimmter Kanäle oder Taktiken. Diese Tests werden strukturiert und kontinuierlich durchgeführt und zeigen, welche Aktivitäten echtes Wachstum fördern und welche lediglich die bestehende Nachfrage abdecken.

Die Magie entsteht, wenn diese Ansätze kombiniert werden. Durch die Kombination deterministischer und probabilistischer Methoden – MMM, Inkrementalitätstests und KI-gestützte Attributionsmodelle – können Teams mit größerer Sicherheit die Wahrheit ermitteln. KI synthetisiert diese komplexen Datenquellen, modelliert zukünftige Ergebnisse und identifiziert die Wege, die am ehesten zu nachhaltigem Wachstum führen.

6. KI-gestützte Workflow-Automatisierung

KI-Systeme sind am effektivsten, wenn sie die Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI unterstützen und nicht die vollständige Automatisierung. Das Ziel besteht nicht darin, Menschen aus dem Prozess zu entfernen, sondern ihnen intelligentere Tools an die Hand zu geben, die ihre Fähigkeiten erweitern und ihre Wirkung beschleunigen.

Unser menschliches Fachwissen bleibt dabei der Kompass. Es leitet die KI, formt ihre Eingaben, verfeinert ihre Ergebnisse und wendet kreatives Urteilsvermögen an. Deshalb ist es so wichtig, Workflows mit klaren Interventionspunkten zu entwerfen: integrierte Momente für Überprüfung, Genehmigung und Feedback, die die Automatisierung auf der Grundlage von Markenintegrität und realen Erkenntnissen halten.

Diese Philosophie ist in Plattformen wie unserer IRIS-Plattform verankert, die Spaces umfasst, kollaborative Umgebungen, die für Ideenfindung, Content-Erstellung, Datenanalyse und Kampagnenplanung konzipiert sind. Diese Arbeitsbereiche unterstützen komplexe, funktionsübergreifende Projekte und ermöglichen Mediaexperten, Datenwissenschaftlern und Strategen eine nahtlose Zusammenarbeit.

Selbst die KI-Systeme selbst profitieren von Spezialisierung. Anstatt uns auf ein einziges Modell zu verlassen, orchestrieren wir Netzwerke von KI-Agenten, die jeweils für bestimmte Aufgaben wie Datenbereinigung, kreative Generierung oder Berichterstellung ausgelegt sind. Dies spiegelt die Arbeitsweise moderner Teams wider: vernetzt, von Experten geleitet und kollektiv intelligent.

Die Zukunft der Workflow-Automatisierung liegt in diesem Gleichgewicht: Menschen und Maschinen arbeiten synchron, machen sich gegenseitig effektiver und stellen sicher, dass die Automatisierung nicht nur die Effizienz steigert, sondern auch zu besseren Ergebnissen führt.

Erwarten Sie mehr von Ihrer Mediaagentur

Bei KI geht es nicht nur um Marketingautomatisierung, sondern um eine vollständige Transformation der Marketingabläufe, von der Analyse über die Planung bis hin zur Umsetzung und Optimierung. CMOs sind heute die Vorreiter dieses Wandels, und Ihre Medianagentur sollte Ihr vertrauenswürdigster Partner sein, um ihn zu verwirklichen.

Bei DAC konzentrieren wir uns genau darauf: die Kombination von menschlicher Kreativität und KI-Intelligenz, um messbare Geschäftsergebnisse zu erzielen.

Lassen Sie uns darüber sprechen, wie DAC Ihrer Marke helfen kann, KI für echtes Wachstum zu nutzen.