{"id":152185,"date":"2025-10-30T12:57:00","date_gmt":"2025-10-30T17:57:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.dacgroup.com\/insights\/blog\/none\/is-ai-eating-itself-what-model-collapse-means-for-your-marketing\/"},"modified":"2025-11-04T16:24:48","modified_gmt":"2025-11-04T21:24:48","slug":"is-ai-eating-itself-what-model-collapse-means-for-your-marketing","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.dacgroup.com\/de\/einblicke\/blog\/paid-media\/is-ai-eating-itself-what-model-collapse-means-for-your-marketing\/","title":{"rendered":"Ist KI dabei, sich selbst zu zerst\u00f6ren? Was \u201eModellkollaps\u201c f\u00fcr Ihr Marketing bedeutet"},"content":{"rendered":"\n

Wir alle arbeiten t\u00e4glich mit KI. Sie hilft uns beim Verfassen von E-Mails, beim Erstellen von Anzeigen und beim Verst\u00e4ndnis unserer Kunden. Sie ist sehr leistungsf\u00e4hig und wird von Sekunde zu Sekunde leistungsf\u00e4higer. Aber es gibt ein gro\u00dfes Problem, \u00fcber das nicht viele Menschen sprechen, und es ist ein Risiko, das unsere besten KI-Tools viel weniger effektiv, vielleicht sogar nutzlos machen k\u00f6nnte. Dieses Problem hat einen technischen Namen: Modellkollaps<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

Sie fragen sich bestimmt, was es mit diesem Modellzerfall auf sich hat? Stellen Sie sich vor, Sie haben ein wundersch\u00f6nes Foto. Sie machen eine Kopie davon mit einem Kopierger\u00e4t. Die Kopie sieht gut aus, fast perfekt. Nun stellen Sie sich vor, Sie nehmen diese Kopie und machen eine weitere Kopie davon. Und dann kopieren Sie diese Kopie. Mit jeder Kopie wird das Bild ein wenig schlechter. Es wird unscharf. Die Farben stimmen nicht mehr. Nach vielen Kopien kann man nicht einmal mehr erkennen, wie das Originalfoto aussah.<\/p>\n\n\n\n

Genau das passiert derzeit mit der KI. Wir befinden uns derzeit erst bei der f\u00fcnften Kopie, sodass der Effekt noch nicht vollst\u00e4ndig wahrnehmbar ist \u2013 aber er ereignet sich, und manche sagen, er sei unvermeidlich.<\/p>\n\n\n

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\"Woman<\/figure>\n<\/div>\n\n\n

KI-Modelle wie ChatGPT lernen, indem sie gewaltige Mengen an Informationen aus dem Internet auswerten. Anfangs handelte es sich dabei ausschlie\u00dflich um von Menschen verfasste Informationen. Mittlerweile ist das Internet jedoch voll von Inhalten, die von anderen KIs erstellt wurden. Eine Studie ergab, dass etwa 57 % aller Webtexte von einer KI generiert oder \u00fcbersetzt wurden<\/a>. Diese Zahl stammt aus einem ein Jahr alten Artikel, sodass davon auszugehen ist, dass sie heute wahrscheinlich noch h\u00f6her liegt.<\/p>\n\n\n\n

Neue KI-Modelle lernen also aus den \u201eKopien\u201d \u00e4lterer KI-Modelle. Genau wie bei dem Foto verschlechtert sich die Qualit\u00e4t mit jeder neuen Kopie. Die KI beginnt, Details zu vergessen. Sie beginnt, Fehler zu machen. Das ist der Modellzusammenbruch. Es ist, als w\u00fcrde die KI ihren eigenen Schwanz fressen.<\/p>\n\n\n\n

Wie sich der Zusammenbruch von Modellen auf Marketingexperten auswirken wird<\/h2>\n\n\n\n

Warum sollte Sie das als Marketingfachmann interessieren? Weil dieses Problem unsere Arbeit direkt und schon sehr bald betreffen wird.<\/p>\n\n\n\n

Denken Sie zun\u00e4chst einmal an die Google-Suche. Google nutzt mittlerweile KI, um direkt auf der Suchseite Antworten zu geben. Das Unternehmen nennt dies \u201eKI-\u00dcbersichten<\/a>\u201d. Damit diese KI gut funktioniert, ben\u00f6tigt sie authentische, genaue Informationen aus dem Internet. Was passiert jedoch, wenn das Internet voller minderwertiger, von KI generierter Inhalte ist? Die KI-\u00dcbersichten geben dann falsche Antworten. Sie zeigen falsche Informationen an. Sie werden immer wieder dieselben langweiligen Ideen wiederholen. Die Menschen werden Google nicht mehr vertrauen.<\/p>\n\n\n\n

F\u00fcr Marketingfachleute ist das ein gro\u00dfes Problem. Wenn die Menschen unsere Websites nicht finden k\u00f6nnen, sinkt unsere Besucherzahl. Studien zeigen bereits, dass nur sehr wenige Menschen auf die Links zu Websites klicken, wenn eine KI-Antwort angezeigt wird. Eine Analyse ergab, dass eine Website etwa 79 % ihrer Besucherzahlen f\u00fcr eine Suchanfrage verlieren k\u00f6nnte, wenn die Ergebnisse unter einer KI-\u00dcbersicht angezeigt werden<\/a>. \u00a0Dies ist eine ernsthafte Bedrohung f\u00fcr SEO und Content-Marketing.<\/p>\n\n\n\n

Zweitens sollten wir \u00fcber unsere bezahlte Werbung nachdenken. Viele von uns nutzen programmatische Werbung, um unsere Anzeigen den richtigen Personen zu zeigen. Aber billige KI-Inhalte haben Tausende von gef\u00e4lschten Websites hervorgebracht, die manchmal als \u201eMade for Advertising\u201c oder MFA-Seiten bezeichnet werden. Sie sind voller schlechter Artikel und viel zu vieler Anzeigen. Einem Bericht zufolge flie\u00dfen 15 % der Ausgaben f\u00fcr programmatische Werbung in diese minderwertigen Websites<\/a>. Unsere Anzeigen werden auf diesen schlechten Websites angezeigt, und wir verschwenden einen Teil unseres Budgets.<\/p>\n\n\n\n

Gleichzeitig nutzen Kriminelle KI, um Werbebetrug zu begehen<\/a>. Sie erstellen gef\u00e4lschte Personen, gef\u00e4lschte Klicks und gef\u00e4lschte Interaktionen. Es wird immer schwieriger zu erkennen, ob unsere Anzeigen von echten Kunden gesehen werden. Der Modellzusammenbruch verschlimmert dies noch, da die KI, die wir f\u00fcr die Ausrichtung von Anzeigen verwenden, ebenfalls aus schlechten Daten lernt und so einen Kreislauf schlechter Entscheidungen schafft.<\/p>\n

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