KI im Marketing: 11 Beispiele aus dem Arbeitsalltag

KI im Marketing heißt selten „die KI macht unsere Kampagne“. Im Alltag geht eine klar umrissene Aufgabe mit einem Briefing raus, eine Datei kommt zurück, und jemand im Team prüft sie, bevor sie verwendet wird. Dieser Guide zeigt elf solche Aufgaben, sortiert nach Job: was Sie hineingeben, was zurückkommt und wo ein Mensch draufschauen muss, bevor etwas rausgeht.

Die Beispiele stammen von Sokosumi, einem Marktplatz, auf dem Marketingteams KI-Mitarbeiter briefen. Wir verkaufen diese Aufgaben; lesen Sie die Seite entsprechend. Was laut Beispiel zurückkommt, steht so auf der verlinkten Workflow-Seite. Eine solche Beschreibung zeigt den Ablauf, sie garantiert nicht, dass jeder Lauf vollständig und korrekt belegt ist.

KI-Nutzung in Unternehmen

2025 nutzten laut Statistischem Bundesamt 26 % der Unternehmen in Deutschland mit mindestens zehn Beschäftigten künstliche Intelligenz, ab 250 Beschäftigten waren es 57 %. EU-weit lag der Anteil laut Eurostat bei 19,95 %, und 34,7 % der Unternehmen, die KI nutzen, setzen sie für Marketing oder Vertrieb ein. Die Zahlen betreffen Unternehmen insgesamt, nicht Marketingteams, und sie sagen nicht, welche Aufgaben funktionieren. Darum geht es in den Beispielen unten.

Was sind KI-Agenten?

Ein KI-Agent ist Software, die nach einem Briefing eine klar umrissene Aufgabe erledigt und ein Ergebnis zurückgibt, statt im Chat auf Ihre nächste Frage zu warten. Ein KI-Mitarbeiter übernimmt eine Rolle, etwa Research oder Kreation, und kombiniert meist mehrere Agenten. Was es gibt, zeigt die Übersicht der KI-Agenten für Marketing; wie das Modell funktioniert, erklärt die Seite KI-Mitarbeiter.

11 Beispiele, nach Job sortiert

Recherche und Marktanalyse

Beispiel 1: Das wiederkehrende Marktbriefing. Die Geschäftsführung stellt jede Woche dieselben Fragen zum Markt, und im Team sucht jemand jedes Mal von vorn. Sie legen einmal ein Themenfeld fest: Märkte, Wettbewerber, regulatorische Themen und die Fragen, die jedes Briefing beantworten soll. Die Workflow-Seite beschreibt ein kurzes Dokument, das mit den Veränderungen seit dem letzten Lauf beginnt, mit einer Quelle zu jeder Aussage und Zahlen aus der Statista-Datenbank. Prüfen Sie die Zahlen an der Quelle und die Einordnung („warum das für uns zählt“), bevor das Briefing an einen Verteiler geht. Die Nachrichtenrecherche liest englischsprachige Berichterstattung, deutsche Fachpresse kann also fehlen. Use Case: Market Intelligence als Briefing.

Beispiel 2: Ein Unternehmen verstehen, bevor Sie anrufen. Agenturen brauchen das vor dem Pitch, der Vertrieb vor dem Erstgespräch. Als Input genügt der Unternehmensname; ein Briefing und die URLs, die bewertet werden sollen, machen das Ergebnis schärfer. Laut Workflow-Seite entsteht ein Dokument zu Markt, Wettbewerb und Positionierung, dazu die aktuellen Meta-Anzeigen des Interessenten und konkret benannte Schwachstellen seiner Website. Jede Tatsache, die Sie im Gespräch verwenden wollen, prüfen Sie einzeln. Ein Unternehmen, das wenig veröffentlicht, ergibt ein dünnes Dokument, und das Dokument ist interne Vorbereitung, kein Material für den Interessenten. Use Case: New-Business-Research; Agent: Company Researcher.

Wettbewerb

Beispiel 3: Wettbewerbsbeobachtung, jede Woche. Sie nennen die Wettbewerber und die Bewegungen, die Sie interessieren (Preise, Launches, Paid Social, Stellenausschreibungen, Messaging), und legen den Rhythmus fest. Laut Workflow-Seite enthält jeder Lauf die Veränderungen seit dem letzten: geänderte Botschaften wörtlich zitiert, Preisänderungen mit Link auf die Quellseite, aktuelle Creatives aus der Meta Ads Library und Traffic-Schätzungen für mehrere Domains in einer Tabelle. Traffic-Werte sind Schätzungen, keine Messungen. Gelesen werden nur öffentliche Quellen, Inhalte hinter einem Login oder aus Vertriebsgesprächen fehlen also. Der Report endet mit einem kurzen „Was heißt das?“; was es für Ihre Roadmap heißt, entscheidet Ihr Team. Use Case: Wettbewerbsbeobachtung.

Social Listening

Beispiel 4: Was Kunden sagen, wenn Sie nicht dabei sind. Sie nennen Marken, Themen und die Communities, die gelesen werden sollen. Laut Workflow-Seite liefert Reddit Research wiederkehrende Themen, Stimmungsverschiebungen samt den Posts, die sie ausgelöst haben, wörtliche Zitate und die Threads, die eine Antwort verdienen, als Dokument statt als Dashboard. Stimmung ist eine Einschätzung; öffnen Sie die verlinkten Threads, bevor Sie auf eine Verschiebung reagieren. Zitate sind Research-Material, und bevor die Worte eines Nutzers in einer Anzeige landen, klären Sie die Rechte. Private Gruppen und gelöschte Beiträge fehlen. Use Case: Social Listening nach Zeitplan.

Beispiel 5: Creator prüfen, bevor der Vertrag kommt. Für ein öffentliches Profil nennt die Workflow-Seite bei TikTok Profile Analysis Content-Strategie, Engagement-Kennzahlen und Brand-Safety-Signale; für Instagram-Seiten übernimmt das die Instagram-Analyse. Die Analyse sieht nur öffentliche Daten. Schauen Sie sich einige aktuelle Videos selbst an, denn ob ein Creator zu Ihrer Marke passt, ist eine Entscheidung und keine Kennzahl. Derselbe Use Case: Social Listening.

Zielgruppen

Beispiel 6: Zielgruppenprofile mit Quellen. Sie geben Kategorie, Markt und die Entscheidung vor, die Sie beeinflussen wollen. Die Workflow-Seite beschreibt Segmentprofile mit Medien- und Verhaltensdaten sowie Aufgaben, Auslösern und Einwänden je Segment, gebaut aus Recherche über mehrere Quellen und den globalen Umfragedaten von GWI, mit sichtbaren Quellen. Die Profile beschreiben einen Markt, nicht Ihre Kunden. Gleichen Sie sie mit dem CRM und mit dem ab, was der Vertrieb hört, bevor eine Kampagne darauf aufbaut. Use Case: Zielgruppen-Research.

Beispiel 7: Botschaften testen, bevor das Budget fließt. Ask the Crowd legt die Aussagen, die Sie testen wollen, fünf KI-Personas vor, gefiltert nach Demografie; laut Workflow-Seite kommen deren qualitative Reaktionen zurück, gekennzeichnet als synthetischer Test. Das ist keine Befragung echter Menschen. Nutzen Sie es, um eine lange Liste von Botschaften auf die wenigen einzugrenzen, die Sie danach mit echten Kunden testen. Derselbe Use Case: Zielgruppen-Research.

Content und Kampagnen

Beispiel 8: Das Content-Paket zum Launch. Das Briefing sagt, welches Produkt Sie einführen, für wen es ist und was sich für diese Menschen ändert; bestehende Seiten oder ein Tonalitätsleitfaden sorgen dafür, dass die Entwürfe nach Ihnen klingen. Die Workflow-Seite nennt die Positionierung (Aussage, Beleg, Einwandbehandlung), Landingpage-Texte, fünfzehn Headline-Kandidaten, Social-Varianten pro Kanal und Ad-Visuals, alle aus demselben Briefing. Lesen und korrigieren Sie zuerst die Positionierung, weil alles Weitere daraus entsteht. Prüfen und überarbeiten Sie die Texte auf Tonalität und Markenstil. Produktversprechen, Preisangaben, Vergleiche mit Wettbewerbern und Wirkungsaussagen gehen wie jeder andere Werbetext in die Rechtsprüfung. Use Case: Content-Paket für den Launch.

Beispiel 9: Den Landingpage-Text bewerten, bevor er live geht. Page Copy Assessment nimmt eine URL, bewertet den Text anhand von zehn David Ogilvy zugeschriebenen Prinzipien und benennt die Abschnitte, die schlecht abschneiden. Der Ablauf ist einfach: bewerten, das Benannte beheben, erneut bewerten. Der Score ist ein Bezugspunkt für die Diskussion, kein Urteil; ob die Seite konvertiert, zeigt erst ein Test mit echtem Traffic. Use Case: Content-Paket für den Launch.

Reporting

Beispiel 10: Ein Kanal-Report aus öffentlichen Daten. Die YouTube-Kanal-Analyse liest die 30 neuesten Videos eines öffentlichen Kanals; ihr Listing nennt Views, Engagement-Rate, Upload-Rhythmus, Titelmuster, Shorts gegen Long-Form und die Ausreißer über und unter dem Median des Kanals. Die Instagram-Analyse deckt Content-Themen, Engagement im Benchmark, Stimmung und Markenstimme ab. Sie geben eine Kanal- oder Profil-URL an, auf Wunsch mit einer Frage. Ein Login beim analysierten Kanal ist nicht nötig; für den Task brauchen Sie ein Sokosumi-Konto. Öffentliche Daten enthalten keine internen Reichweiten- oder Conversion-Daten Ihres Kanals. Für den eigenen Kanal ist der Report ein Blick von außen, für den eines Wettbewerbers der einzige, den Sie bekommen.

SEO und KI-Sichtbarkeit (GEO)

Beispiel 11: KI-Sichtbarkeit neben den Rankings messen. Sichtbarkeit hat heute zwei Teile: Rankings in der Suche und Nennungen in KI-Antworten. Die Arbeit am zweiten Teil heißt GEO, Generative Engine Optimization. Sie geben Ihre Domain und die Themen an, die Ihnen wichtig sind. Laut Workflow-Seite ordnet das Audit Ihre Seiten den Themen zu, die sie tatsächlich abdecken, bewertet Rankings und KI-Sichtbarkeit je Thema, zeigt, welche Wettbewerber und Quellen KI-Modelle nennen, und schätzt ein, welche Lücken Sie mit vertretbarem Aufwand bearbeiten können. KI-Antworten verändern sich; wiederholen Sie die Messung auf denselben Themen, nachdem Sie veröffentlicht haben, und vergleichen Sie die Läufe, statt einer Einzelmessung zu glauben. Die Inhalte schreibt das Audit nicht, das ist eine eigene Aufgabe. Use Case: SEO und KI-Sichtbarkeit; Agent: SEO & GEO Researcher; Hintergrund: Answer Engine Optimization.

Was die elf Beispiele gemeinsam haben

Jede dieser Aufgaben hat ein klares Briefing, eine wiederkehrende Form und ein Ergebnis, das die briefende Person prüfen kann. Deshalb wandern sie zuerst zur KI. Beim Team bleibt alles, wo schon das Briefing der schwierige Teil ist: Positionierung, kreatives Urteil, die Kundenbeziehung und die Freigabe. Die Prüfschritte oben lassen sich auf eine kurze Liste bringen:

Zahlen und Fakten werden an der Quelle geprüft, bevor sie zitiert werden.
Prüfen und überarbeiten Sie die Texte auf Tonalität und Markenstil.
Rechtlich heikle Aussagen (Preise, Vergleiche, Wirkung) laufen durch dieselbe Prüfung wie jeder andere Text.
Synthetische Panels und Schätzungen bleiben als das gekennzeichnet, was sie sind.

Welche Regeln in der EU gelten

Die Transparenzpflichten aus Artikel 50 der KI-Verordnung (AI Act) gelten seit dem 2. August 2026, dem allgemeinen Geltungsbeginn nach Artikel 113. Der Digital Omnibus zur KI (Verordnung (EU) 2026/1744) hat dieses Datum nicht verschoben. Für ein Marketingteam heißt das:

Deepfakes müssen offengelegt werden. Wer mit KI Bild-, Audio- oder Videoinhalte erzeugt oder verändert, die als Deepfake gelten, muss offenlegen, dass sie künstlich sind (Art. 50 Abs. 4). Bei offensichtlich künstlerischen, satirischen oder fiktionalen Werken genügt ein Hinweis, der die Darstellung nicht stört.
Manche Texte brauchen einen Hinweis, außer ein Mensch hat sie geprüft. KI-erzeugte Texte, die veröffentlicht werden, um die Öffentlichkeit über Angelegenheiten von öffentlichem Interesse zu informieren, müssen gekennzeichnet werden. Die Pflicht entfällt, wenn der Text eine menschliche Überprüfung oder redaktionelle Kontrolle durchlaufen hat und eine Person oder ein Unternehmen die redaktionelle Verantwortung trägt. Halten Sie fest, wer was freigegeben hat. Ob ein bestimmtes Format unter diese Regel fällt, klärt Ihre Rechtsabteilung.
Der Hinweis kommt früh. Er muss klar und eindeutig erkennbar sein, spätestens bei der ersten Interaktion oder Konfrontation mit dem Inhalt (Art. 50 Abs. 5).
Chatbots geben sich zu erkennen. Anbieter müssen Systeme, die mit Menschen interagieren, so gestalten, dass diese wissen, dass sie mit einer KI sprechen, sofern das nicht offensichtlich ist (Art. 50 Abs. 1). Setzen Sie einen Chatbot auf Ihrer Website ein, fragen Sie den Anbieter, wie er das umsetzt.
Die maschinenlesbare Kennzeichnung ist Sache der Anbieter. Anbieter generativer Systeme müssen Ausgaben als künstlich erzeugt markieren (Art. 50 Abs. 2). Für Systeme, die schon vor dem 2. August 2026 auf dem Markt waren, gilt laut Omnibus eine Frist bis zum 2. Dezember 2026.
KI-Kompetenz ist Pflicht. Artikel 4 gilt seit dem 2. Februar 2025. In der Fassung des Omnibus müssen Anbieter und Betreiber Maßnahmen ergreifen, um die KI-Kompetenz ihres Personals und anderer Personen zu fördern, die in ihrem Auftrag KI-Systeme betreiben oder nutzen, unter Berücksichtigung von Kenntnissen, Erfahrung und Einsatzkontext. Ein garantiertes Niveau für jede einzelne Person verlangt der geänderte Text nicht mehr; die Maßnahmen selbst bleiben verpflichtend.

Die DSGVO kann für personenbezogene Daten gelten, die Sie im Briefing mitgeben oder die bei der Recherche erhoben werden, auch für öffentliche Kommentare. Dass Daten öffentlich sind, ersetzt weder die Rechtsgrundlage (Art. 6) noch die Datenminimierung (Art. 5 Abs. 1 lit. c). Ein Anbieter, der personenbezogene Daten in Ihrem Auftrag verarbeitet, muss hinreichende Garantien bieten und einen Vertrag mit Ihnen haben (Art. 28). Lassen Sie Kundenlisten und CRM-Exporte aus dem Briefing, wenn die Aufgabe sie nicht braucht, und klären Sie, was eine Recherche über Personen erhebt. Auf Sokosumi zeigt das Profil eines KI-Mitarbeiters Modelle und Hosting, soweit der Anbieter sie angibt. Prüfen Sie das vor dem ersten Lauf mit Daten. Mehr dazu: Europäische KI. Dieser Abschnitt beschreibt die Rechtstexte und ersetzt keine Rechtsberatung.

Wo Sie anfangen

Wählen Sie eine Aufgabe aus der Liste, die Ihr Team jede Woche oder jeden Monat wiederholt. Lassen Sie sie zweimal laufen, vergleichen Sie das Ergebnis mit dem, was Ihr Team geliefert hätte, und behalten Sie den Prüfschritt. Ein Konto ist kostenlos, der Free-Plan enthält 250 Credits im Monat, und jede Aufgabe zeigt ihren Credit-Preis vor dem Start (Preise). Alle Workflows finden Sie unter Use Cases.

Quellen

Weiterlesen

Fragen zu KI im Marketing

Wie kann KI im Marketing eingesetzt werden?

Vor allem für klar umrissene, wiederkehrende Aufgaben: Markt- und Wettbewerbsrecherche, Social Listening, Zielgruppenprofile, Botschaftstests, erste Entwürfe für Kampagneninhalte, Kanal-Reports sowie SEO- und KI-Sichtbarkeits-Audits. Das Team brieft die Aufgabe, die KI liefert eine Datei, und ein Mensch prüft Quellen, Zahlen, Markenstimme und rechtliche Aussagen, bevor etwas verwendet wird.

Was sind KI-Agenten im Marketing?

Software, die nach einem Briefing eine klar umrissene Marketingaufgabe erledigt und ein Ergebnis zurückgibt, zum Beispiel einen Wettbewerber-Scan oder eine Instagram-Analyse. Anders als bei einem Chat-Assistenten steuern Sie nicht jeden Schritt. Ein KI-Mitarbeiter geht eine Stufe weiter: Er übernimmt eine Rolle und kombiniert meist mehrere Agenten. Beispiele zeigt die Übersicht der KI-Agenten für Marketing.

Welche Beispiele für KI im Marketing gibt es?

Ein wöchentlicher Wettbewerber-Report mit Quellen, eine Reddit-Auswertung mit wörtlichen Zitaten, Zielgruppenprofile auf Basis von Umfragedaten, ein Launch-Paket mit fünfzehn Headline-Optionen, ein YouTube-Kanal-Report und ein Audit, welche Marken KI-Antworten zu Ihren Themen nennen. Alle elf Beispiele oben nennen Input, Ergebnis und Prüfschritt.

Ersetzt KI das Marketingteam?

Die Beispiele zeigen Aufgaben, die KI übernehmen kann. Wie sich dadurch Stellen und Teams verändern, lässt sich daraus nicht ableiten. Was sich heute prüfen lässt und was Meinung ist, steht in Ersetzt KI Marketing-Jobs? Was sich 2026 ändert.

Muss ich KI-generierte Marketinginhalte kennzeichnen?

Deepfake-Bilder, -Audio und -Videos müssen nach Artikel 50 Abs. 4 der KI-Verordnung offengelegt werden, die Pflicht gilt seit dem 2. August 2026. KI-erzeugte Texte, die die Öffentlichkeit über Angelegenheiten von öffentlichem Interesse informieren, ebenfalls, es sei denn, ein Mensch hat sie geprüft und jemand trägt die redaktionelle Verantwortung. Welche Ihrer Formate darunter fallen, klärt Ihre Rechtsabteilung.

Darf ich Kundendaten in ein KI-Tool geben?

Nur mit Rechtsgrundlage nach Art. 6 DSGVO, nur so viele, wie die Aufgabe braucht, und nur bei einem Anbieter mit hinreichenden Garantien und Auftragsverarbeitungsvertrag (Art. 28). Auch öffentliche Quellen enthalten personenbezogene Daten, etwa Namen in Kommentaren, und öffentlich heißt nicht ohne Rechtsgrundlage. Lassen Sie personenbezogene Daten aus dem Briefing, wenn die Aufgabe sie nicht braucht.