KI-generierte Werbung: Geschwindigkeit, Kreativität ... und das Risiko von Misstrauen?

Der Aufstieg generativer KI in der Werbung

Generative künstliche Intelligenz (GenAI) hat sich rasch von einem Testfeld zu einer weit verbreiteten Methode der Werbeproduktion entwickelt. Nicht mehr nur große Marken experimentieren damit: Der gesamte Markt beginnt, sie zu integrieren, und verändert damit die Art und Weise, wie Kampagnen konzipiert, produziert und umgesetzt werden.

Was aktuelle Daten zeigen

• Laut dem vollständigen Bericht „IAB 2025 Digital Video Ad Spend & Strategy“ geben 86 % der Werbetreibenden („Käufer“) an, dass sie GenAI bereits nutzen oder nutzen wollen, um Werbevideos zu erstellen.

• Demselben Bericht zufolge wird prognostiziert, dass bis 2026 etwa 40 % der Videowerbung mit GenAI produziert oder verbessert werden.

• Im Jahr 2024 wurden bereits etwa 30 % der digitalen Videoproduktionen mit GenAI entwickelt oder „verbessert”. Es wird erwartet, dass diese Zahl bis 2026 auf etwa 39 % steigen wird.

Die Hebel: Was KI zu bieten hat

1. Reduzierte Kosten

   Einer der größten Vorteile generativer KI ist, dass sie die Produktionskosten drastisch senkt. Für die Produktion mehrerer Versionen (sprachlich, visuell) eines Werbespots oder Bildmaterials sind keine großen Studios oder Teams mehr erforderlich.

2. Ausführungsgeschwindigkeit

   Die Produktionszeiten wurden von Wochen (Vorproduktion, Dreharbeiten, Schnitt) auf wenige Stunden oder Tage für Variationen reduziert. Diese Geschwindigkeitssteigerung ist in einer Welt, in der Reaktionsfähigkeit (Just-in-Time-Kampagnen, Nachrichten, Social Buzz) sehr wichtig ist, von entscheidender Bedeutung.

3. Massenanpassung

   Dank KI ist es möglich, Hunderte oder sogar Tausende von Versionen einer Anzeige zu erstellen, die auf lokale Zielgruppen, Nutzerprofile, Sprachen und Formate zugeschnitten sind. Der IAB-Bericht stellt beispielsweise fest, dass:

   • 42% der Käufer nutzen oder planen den Einsatz von KI, um je nach Zielgruppe unterschiedliche Versionen zu erstellen.

   • 38% nutzen KI, um den visuellen Stil (Ton, Ästhetik) anzupassen.

   • 36% nutzen KI für die kontextuelle Relevanz (Anpassung an Vertriebsumgebungen).

Zu beachtende Nuancen und Einschränkungen

• Die Einführung bedeutet nicht Homogenität: Kleine und mittlere Unternehmen (KMU) sind etablierten Marken bei der Integration von GenAI in ihre Arbeitsabläufe oft voraus, da sie mit weniger mehr erreichen müssen.

• Die kreative Qualität kann leiden, wenn der Fokus ausschließlich auf Geschwindigkeit oder Volumen liegt. Es besteht die Gefahr, dass die generierten Anzeigen zu „standardisiert“, weniger emotional und weniger unverwechselbar wirken.

• Es gibt auch Herausforderungen im Bereich Governance: Verwaltung von Urheberrechten, Risiken durch „halluzinatorische“ Inhalte, Voreingenommenheit bei generierten Bildern oder Szenarien und Compliance. Die Studie „AI Adoption Is Surging...“ der IAB berichtet, dass mehr als 70% der Marketingfachleute bereits einen Vorfall im Zusammenhang mit KI erlebt haben (markenfremde Inhalte, fehlerhafte Aussagen usw.) und weniger als 35% planen, im kommenden Jahr mehr in KI-Governance zu investieren.

Beispiele für aktuelle Werbekampagnen, die generative KI nutzen

Fall 1 – Coca-Cola und generative KI (2023–2024)

• Coca-Cola war eine der ersten großen Marken, die DALL·E und GPT-4 einsetzte, um personalisierte Bilder und Videos für ihre Kampagne „Create Real Magic“ zu erstellen.

• Verbraucher konnten ihre eigenen Bilder rund um die Marke erstellen, von denen einige in DOOH- und digitalen Kampagnen verwendet wurden.

• Bildung: KI sorgt für einen kreativen „Wow“-Effekt, aber Coca-Cola musste viel in menschliche Moderation und Auswahl investieren, um Missbrauch zu vermeiden und die Glaubwürdigkeit der Marke zu sichern.

• Quelle: LinkedIn

Fall 2 – Nestlé / KitKat (Australien, 2024)

• Nestlé startete eine KitKat-Kampagne mit humorvollen Videoanzeigen, die gemeinsam mit generativer KI erstellt wurden, wobei mehrere Skripte und visuelle Elemente getestet wurden.

• Das Ziel: schneller lokalisierte Versionen zu erstellen, die auf verschiedene Zielgruppen (Studenten, junge Berufstätige) zugeschnitten sind.

• Erkenntnis: Die Geschwindigkeits- und Kosteneinsparungen waren real, aber qualitatives Feedback zeigte, dass einige Videos „zu künstlich“ wirkten, was das Risiko einer Ablehnung verdeutlichte.

• Quelle: Campaign Brief

Fall 3 – Heinz und KI (2023, verlängert bis 2024)

• Heinz bat KI (z. B. DALL·E), „Ketchup zu zeichnen“ → alle erzeugten Bilder zeigten eine Heinz-Flasche.

• Diese Kampagne sorgte für enormes Aufsehen und bewies die symbolische Kraft der Marke.

• Lektion: Generative KI kann die Markenbekanntheit steigern, wenn sie kulturelle Normen veranschaulicht, aber sie allein reicht nicht aus, um Vertrauen in Kriterien wie Qualität oder Geschmack zu schaffen.

• Quelle: Campaigns of The World

Fall 4 – Lokale Kampagnen in Asien (2024)

• Mehrere lokale FMCG-Marken in Korea und Japan haben generative KI eingesetzt, um Videos zu produzieren, die auf die jeweilige Region und den jeweiligen Dialekt zugeschnitten sind.

• Lektion: KI ermöglicht eine effektive Hyperlokalisierung, aber Studien von Nielsen zeigen, dass Verbraucher nach wie vor eher von echten Erfahrungsberichten überzeugt werden als von vollständig generierten Botschaften.

• Quelle: How brands in Japan and Korea are using AI for hyper-local advertising

Fall 5 – Politische Werbung und Regulierung (USA, 2024–2025)

• In den Vereinigten Staaten haben mehrere KI-generierte politische Werbespots Kontroversen ausgelöst und Forderungen nach einer Regulierung laut werden lassen, da sie realistische Bilder mit manipulativen Botschaften vermischten.

• In den Vereinigten Staaten haben mehrere KI-generierte politische Lehren gezogen: Ohne Schutzmaßnahmen ist das Reputationsrisiko erheblich, und die Verbraucher werden gegenüber automatisierten Werbeinhalten noch misstrauischer.

• Quelle: Reuters

Opportunities, risks... and the Achilles heel of trust

Der Aufstieg generativer KI in der Werbung eröffnet spannende Möglichkeiten, bringt aber auch Schwachstellen mit sich, die den Kern der Beziehung zwischen Marken und Verbrauchern treffen.

• Erhöhte Kreativität: Algorithmen können in Rekordzeit ultrarealistische Bilder, Videos und Stimmen generieren. Diese Fülle birgt jedoch die Gefahr, dass Inhalte standardisiert, wiedererkennbar und sogar austauschbar werden. Die Gefahr besteht darin, dass Werbung ihre Wirkung verliert, weil „alles gleich aussieht“.

• Volumen versus Wert: Sinkende Kosten fördern die Verbreitung von Formaten. Je mehr Botschaften ausgestrahlt werden, desto mehr sind Verbraucher dem Risiko einer Werbesättigung ausgesetzt ... und einer zunehmenden Ablehnung.

• Compliance und Regulierung: Wem gehören die Rechte an einem KI-generierten Bild? Wie können wir sicherstellen, dass Botschaften den gesetzlichen Standards entsprechen (ARPP in Frankreich, ASA im Vereinigten Königreich, FTC in den Vereinigten Staaten)? Die Regulierung schreitet nicht im gleichen Tempo voran wie die Technologie, was für Werbetreibende und Werbeagenturen eine Grauzone hinterlässt.

Aber abgesehen von diesen technischen und rechtlichen Fragen liegt die eigentliche Schwachstelle im psychologischen Bereich: Vertrauen.

• Weniger als jeder zweite Verbraucher gibt heute an, Werbebotschaften zu vertrauen.

• Jüngere Generationen (Digital Natives) sind toleranter gegenüber Werbung, aber sie hinterfragen sie genauer und erkennen schnell jede Art von Manipulation.

• KI-generierte Werbung birgt die Gefahr, das Gefühl einer „künstlichen Botschaft“ zu verstärken, die nichts mit der realen Erfahrung zu tun hat.

Werbung ist nur dann glaubwürdig, wenn sie auf konkreten Beweisen basiert. Das erklärt, warum Empfehlungen von Gleichgesinnten und Kundenbewertungen weltweit nach wie vor die stärksten Vertrauensfaktoren sind. Kurz gesagt: KI verändert zwar die Art und Weise, wie wir Werbung gestalten, aber nicht die Erwartungen der Öffentlichkeit – sie will Beweise sehen, nicht nur Versprechungen.

BuyTryShare: Die Antwort in einer für die Medien kritischen Zeit

Marken und ihre Agenturen können nun schneller, kostengünstiger und in größerem Umfang produzieren. Aber die emotionale Wirkung und Glaubwürdigkeit bleiben fragil: Massenhaft produzierte Werbung, so spektakulär sie auch sein mag, reicht ohne konkrete Beweise nicht aus, um zu überzeugen.

Genau dieser Vertrauensbruch führte zur Gründung von BuyTryShare mit einem doppelten Ziel:

• Wiederherstellung der Glaubwürdigkeit von Werbung durch Einbringen von Verbrauchernachweisen, wenn Botschaften an Glaubwürdigkeit mangeln.

• Bieten von neuen Wachstumsmotoren für Ad Sales Häuser in einer Zeit, in der ihre traditionellen Einnahmen strukturell zurückgehen.

Konkret integriert BuyTryShare verifizierte Verbraucherbewertungen (Normen ISO 20488/NF522, Validierung durch die französische Werbeaufsichtsbehörde) in Fernseh-, Kino- und Printanzeigen in einem ultrakurzen, wirkungsvollen Format (5 Sekunden mit QR-Code). Die ersten PoCs im Agrar- und Lebensmittelsektor zeigen bereits signifikante Ergebnisse: +25% Aufmerksamkeit und +15% Umsatzsteigerung.

Das Hinzufügen eines BuyTryShare-Spots vereint das Beste aus beiden Welten:

• die Geschwindigkeit und Kreativität moderner Formate (einschließlich KI-gestützter),

• ergänzt durch verifiziertes menschliches Vertrauen, das als echte Reputationsgarantie fungiert.

Durch die Integration verifizierter Bewertungen in traditionelle Werbung oder KI-generierte Inhalte ist BuyTryShare zu einem vertrauenswürdigen Partner für Werbetreibende und Werbeagenturen geworden: Es erhält das Engagement des Publikums aufrecht, erhöht die Wirkung und verringert das Risiko von Misstrauen.

Aber BuyTryShare ist mehr als nur ein kreatives Tool. Es kommt in einem entscheidenden Moment zum Einsatz:

• Werbetreibende verlangen vor hohen Investitionen einen konkreten Nachweis des ROI.

• Werbevermarkter müssen ihr Geschäftsmodell neu erfinden, um die sinkenden Einnahmen aus Fernsehen, Presse und Kino auszugleichen.

• Verbraucher verlangen transparente und authentische Botschaften, da Werbung sonst ihre Wirksamkeit und Legitimität verliert.

In diesem Zusammenhang sticht BuyTryShare als glaubwürdige europäische Alternative hervor. Während GAFAM auf Daten und Hyper-Targeting setzt, stützt sich BTS auf verifizierte menschliche Nachweise und bringt Werbevermarkter, Medien und Zielgruppen zusammen.

Mit anderen Worten:

• Werbevermarkter gewinnen die Sicherheit einer glaubwürdigen und messbaren Botschaft.

• Werbevermarkter verfügen über einen zusätzlichen Hebel zur Monetarisierung, indem sie ihre Bestände in vertrauenswürdige Premium-Werbeflächen verwandeln.

• Verbraucher gewinnen einen Grund zurück, an Werbebotschaften zu glauben.

🚀 BuyTryShare verleiht Werbung eine neue Bedeutung und sorgt für nachhaltige Einnahmen für sich wandelnde Medien.