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Top 20 Werbespender: Procter & Gamble hat Schnupfen – und der Werbemarkt bekommt Fieber


Procter & Gamble hat zuletzt weniger Geld für Werbung ausgegeben

Um fast sechs Prozent sind die Brutto-Werbeausgaben im Mai gegenüber Vorjahr eingebrochen. Dass die Vermarkter von TV-Werbung im letzten Monat sogar einen zweistelligen Umsatzeinbruch erleiden mussten, hat mehrere Gründe. Einer davon heißt Procter & Gamble.

Wenn die TV-Vermarkter in Deutschland von einem Unternehmen abhängig sind, dann mit Sicherheit von Procter & Gamble. Der US-Konsumgüterr

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KI-gestütztes Influencer Matching: Wie Algorithmen die perfekte Brand-Fit-Kooperation ermöglichen


Das Influencer Marketing soll von einer Reihe smarter Algorithmen auf das nächste Level gehoben werden. Wie das funktioniert und welche KI-Tools was können, erläutert Alisa Sljoka, Managing Director bei der Social- und Influencer-Agentur Intermate, in ihrem Gastbeitrag.

Die Creator Economy boomt, immerhin betreten tausende potenzielle Influencer:innen die digitale Bühne täglich. Plattformübergreifend ist der Wettbewerb um Aufmerksamkeit intensiver denn je. Gleichzeitig stehen Marken vor einer wachsenden Komplexität. Denn Reichweite allein genügt längst nicht mehr, um erfolgreiche Kooperationen zu gestalten. Der Content hat verschiedene Ebenen, nicht alles lässt sich folglich in Captions oder Hashtags festhalten. Der vielzitierte „richtige Fit“ ist damit die zentrale Schlüsselfrage für erfolgreiches Influencer Marketing. Aber wie finden Marken und Unternehmen dieses Match – konsistent, effizient und nachvollziehbar?

Der Paradigmenwechsel: Warum KI jetzt gebraucht wird

Zweifelsohne haben sich die entsprechenden Tools und Methoden im Influencer Marketing in den letzten Jahren weiterentwickelt. Heute basiert Matching nicht mehr auf Bauchgefühl oder der reinen Follower:innen-Zahl. Jedoch wird das volle Potenzial eines datengetriebenen, qualitativen Matchings längst nicht ausgeschöpft, da bisher oft der intelligente Überblick über qualitative Faktoren fehlte.

So bilden klassische KPI-Logiken wie Cost-per-Mille (CPM) oder Engagement Rates nur einen Teil der Realität ab. Sie sagen wenig darüber aus, ob eine Marke wirklich zu den Creator:innen passt. Denn vielmehr stehen Aspekte wie Wertekompatibilität, Tonalität, Audience Fit und Content-Stil im Fokus. Diese qualitativen Variablen sind allerdings komplex – und lassen sich manuell kaum effizient analysieren. Genau hier setzt KI an. Weil die Technologie professionelles Influencer Marketing auf das nächste Level hebt, ist KI-basiertes Matching mehr als „nice to have“.

Was KI-Matching-Tools heute leisten können

So überzeugend die theoretischen Möglichkeiten klingen: Wie verhält es sich mit der praktischen Umsetzung? Fest steht, dass sich moderne KI-Systeme in den letzten Jahren rasant weiterentwickelt haben. Sie tauchen tief in Sprache, Bildsprache und Audience-Daten ein und zeichnen ein ganzheitliches Bild. So setzen moderne Matching-Systeme etwa auf Technologien wie Natural Language Processing (NLP) und Bildanalyse, um Sprache, Stil und visuelle Muster im Content von Influencer:innen auszuwerten. Tonalität, Themenfelder oder ästhetische Leitmotive sind auf diese Weise zu erkennen – und zwar automatisiert und skalierbar.

Mithilfe von Zielgruppen-Clustering analysieren Tools gleichzeitig, wem Influencer:innen folgen und wer ihnen folgt. Aus diesen Verbindungen lassen sich psychografische Zielgruppen ableiten, die über demografische Daten hinausgehen. Persona-Mapping macht zudem sichtbar, welche Community wirklich hinter einem Account steht.

Auch die semantische Analyse gewinnt an Bedeutung: Markenbotschaften und Werte lassen sich automatisiert und auf Basis eines inhaltlichen Abgleichs mit den Inhalten von Creator:innen matchen. So wird nicht nur die Oberfläche, sondern die tiefere Bedeutungsebene berücksichtigt. Weitere Einsatzfelder sind Lookalike-Modelling oder Predictive Analytics. Basierend auf erfolgreicher vergangener Performance werden hierbei Creator:innen identifiziert, die gut zur Marke oder dem Unternehmen passen – auch wenn sie bisher nicht auf ihrem Radar waren.

Welche Tools es am Markt gibt und was sie können

Angesichts der zunehmenden Bedeutung von KI im Influencer Marketing haben sich mehrere spezialisierte Plattformen etabliert, die Matching-Prozesse automatisiert, skalierbar und datenbasiert gestalten. Wie etwa CreatorIQ, eine führende Enterprise-Plattform, die über API-Zugänge direkt mit Social-Media-Plattformen verbunden ist. Sie nutzt KI-gestützte Analysemodelle, um die Qualität von Inhalten, Interaktionen und Zielgruppen zu bewerten. Besonders stark ist das Tool im Bereich Predictive Modelling: Anhand historischer Kampagnendaten prognostiziert es, welche Creator:innen künftig gut performen könnten – ein klarer Vorteil für größere Marken mit skalierbaren Budgets.

HypeAuditor fokussiert sich hingegen auf die Authentizität und Qualität der Audience. Die Plattform erkennt Fake-Follower:innen, Bot-Aktivitäten und untypisches Verhalten. Zudem analysiert sie Zielgruppen-Cluster nach Interessen, Regionen oder Engagement-Typen und gibt über KI-basierte Scoring-Modelle Auskunft darüber, wie gut Creator:innen zu einer Marke passen – nicht nur oberflächlich, sondern wertebasiert und semantisch fundiert.

Ein weiteres Tool ist Influencity, das ein besonders flexibles und visuelles Matching-System bietet. Mit Hilfe von NLP und automatisierter Bilderkennung werden Creator:innen-Profile auf visuelle Ästhetik, Tonalität und inhaltliche Themen analysiert. Ergänzt wird das durch Audience-Daten, die tiefere Einblicke in psychografische Merkmale ermöglichen. So entsteht ein Matching auf inhaltlicher und visueller Ebene – jenseits von reiner Nischen- oder Reichweitenlogik.

Mehr Effizienz, bessere Ergebnisse – aber kein Ersatz für Menschen

Der Nutzen all dieser Tools liegt auf der Hand: Mit KI-basiertem Matching lässt sich Influencer Marketing skalieren, ohne an Qualität zu verlieren. Marken sparen Zeit, treffen bessere Entscheidungen und können den Erfolg ihrer Kooperationen klarer prognostizieren und messen.

Für Agenturen schafft KI mehr Raum für kreative und strategische Beratung ihrer Kund:innen. Denn: KI liefert ihnen Vorschläge, trifft aber keine eigenmächtigen Entscheidungen. Die finale Auswahl, die Bewertung weicher Faktoren oder die Einschätzung des zwischenmenschlichen Potenzials bleiben Aufgaben von Menschen.

Influencer-Marketing und Affiliate-Commerce

Was TikTok Shop für Marketer zum Gamechanger macht

Kaufinspiration und In-App-Shopping sind längst ein wesentlicher Bestandteil von Social Media. Jüngst befeuert wird dieser Trend durch den Start von TikTok Shop in Deutschland. Das große Marketingpotenzial des „Discovery E-Commerce“ erörtert Alexander Kube, Country Client Services Director bei Awin, in seinem Gastbeitrag. …

Gleichzeitig müssen auch ethische Fragen mitgedacht werden, wie etwa im Hinblick auf Datenschutz, algorithmische Verzerrung oder das Vertrauen der Community in authentische Inhalte. Die besten Tools sind deshalb nicht nur technologisch stark, sondern transparent, nachvollziehbar und verantwortungsbewusst entwickelt.

Mit KI-basiertem Matching lässt sich Influencer Marketing skalieren, ohne an Qualität zu verlieren.

Alisa Sljoka, Intermate

Zusammenspiel von Mensch und KI

Richtig eingesetzt, wird KI zum strategischen Enabler im Influencer Marketing. Sie hilft Marken dabei, nicht nur effizienter, sondern auch relevanter und glaubwürdiger zu kommunizieren. Sie erkennt Potenziale, die sonst verborgen geblieben wären. Weil sie operative Last abnimmt, eröffnet sie gleichzeitig Raum für mehr Kreativität.

Dennoch gilt: Die Technologie ist nur so gut wie der Mensch, der sie einsetzt. Es braucht Verantwortungsbewusstsein, Neugier und ein klares Verständnis dafür, was Marke und Community wirklich verbindet. KI kann somit kuratieren. Fühlen, entscheiden und inspirieren kann allerdings nur die Person, die sie nutzt. Die Zukunft des Influencer Marketings ist daher weder ausschließlich menschlich noch rein technologisch – sie ist beides.



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HORIZONT x Social Match Un:filtered: Nucao und Stefanie Giesinger treffen den Nerv der Zeit


Christian Fenner, Co-Gründer der Schokoladenmarke Nucao (links), und Martin Wroblewski, Managing Director von Social Match

Von der Zubereitung im WG-Zimmer bis hin zur fest etablierten Marke im Einzelhandel: In der neusten Ausgabe Un:filtered spricht Christian Fenner, Mitgründer der Schokobrand Nucao, mit Martin Wroblewski, Managing Director von Social Match, über den jüngsten Hype und die Vision, die Schokoindustrie nachhaltiger zu machen.

2016 hat Christian Fenner mit seinen Mitbewohnern in der WG-Küche Schokoladenrezepte ausprobiert und nachts am Laptop an einer Marketingstrategie

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11ai: Dieser Voice First Assistant verändert deinen Tag


Doch kann diese Lösung mehr als ein weiteres Demo-Tool sein? Und was bedeutet der Launch für das aktuelle Rennen um produktive AI Assistants? Die Antworten liefert unser Artikel.

11ai: Voice first und endlich auch action first?

Im aktuellen Blogpost stellt ElevenLabs das neue AI-Produkt 11ai vor: eine Sprachassistenz, der nicht nur antwortet, sondern aktiv in den Arbeitsalltag eingreift. Statt simpler Dialoge soll 11ai Termine anlegen, Kund:inneninformationen recherchieren, CRM-Einträge aktualisieren oder Slack-Nachrichten zusammenfassen – und all das allein per Sprachsteuerung.

Basis dafür ist MCP (Model Context Protocol), das ElevenLabs in 11ai integriert. Damit kann der Assistant nicht nur Wissen abrufen, sondern direkt mit Tools wie Notion, Perplexity, Linear, Slack und Google Calendar interagieren.

Das Beispiel im Produktvideo zeigt: Mit einem einzigen Sprachbefehl plant 11ai den Tag, fügt Aufgaben in Linear hinzu und erstellt automatisch Einträge. Laut ElevenLabs wird der Assistant so zum echten Productivity Layer im Alltag.

Konkurrenz für Siri, Perplexity Voice und Google Live AI?

Das Rennen um den besten AI Voice Assistant ist in vollem Gange. Neben Siri-Alternativen wie dem neuen Perplexity Voice Assistant für iOS oder den aktuellen Test der Search Live mit Voice Shift von Google bringt 11ai nun einen anderen Fokus ins Spiel: Statt nur Informationen auszugeben, soll die AI interaktiv in bestehende Tools eingreifen.

Dabei ist 11ai stark auf Unternehmensanwendungen ausgerichtet – und unterstützt etwa Salesforce, HubSpot oder interne MCP Server. Damit unterscheidet sich das Modell bewusst von reinen Consumer-Lösungen.

Doch: Im Vergleich etwa zu dem Custom-Voice-Projekte von Grok von xAI bleibt 11ai in der Alphaversion noch auf vordefinierte Tools beschränkt. Wichtige Enterprise-Systeme wie Microsoft 365 oder umfangreiche ERP-Umgebungen fehlen bislang. In diesem Kontext muss ElevenLabs noch nachlegen, um wirklich skalierbar in Unternehmen zu wirken.

Personalisierte Stimme, flexibler Einsatz: Wo 11ai im Business-Alltag punkten kann

11ai bringt die technische Grundlage für eine flüssige und personalisierte Sprachinteraktion mit. Dank Ultra-Low-Latency-Technologie reagiert der Assistant nahezu verzögerungsfrei und ermöglicht so einen natürlichen Dialogfluss. Nutzer:innen können aus mehr als 5.000 Stimmen wählen oder personalisierte Voice-Klone erstellen – ähnlich wie bei den Lösungen von Perplexity oder xAI.

Ein zusätzlicher Vorteil: 11ai unterstützt multimodale Interaktionen – Sprach- und Texteingaben lassen sich innerhalb einer Session kombinieren. Das macht den Einsatz im Berufsalltag flexibler, etwa wenn Nutzer:innen zwischen gesprochenen und geschriebenen Informationen wechseln.

Gerade diese Personalisierung und die flexible Nutzung dürften im Business-Umfeld einen echten Mehrwert bieten: Teams könnten etwa einen Assistant einsetzen, der sich an die eigene Corporate Voice anpasst oder unterschiedliche Kommunikationssituationen unterstützt. Zudem ist 11ai laut ElevenLabs für den Enterprise-Einsatz vorbereitet – mit HIPAA Compliance und Sicherheitsstandards auf Unternehmensniveau.

Ob sich 11ai dabei tatsächlich im Arbeitsalltag durchsetzt und spürbar von klassischen Chat Interfaces unterscheidet, wird nun maßgeblich vom Feedback in der Alphaphase abhängen.

Wer 11ai in den eigenen Workflow einbinden möchte, bekommt in dem nachfolgenden Video einen schnellen Überblick zum Einstieg.

Kritische Fragen: Wie gut ist der Kontext wirklich?

ElevenLabs stellt in Aussicht, dass 11ai „Kontext über verschiedene Tools hinweg versteht“ und daraus sequenzielle Aktionen ableitet. Doch hier zeigen sich die ersten Schwächen. In der Alphaphase ist der Assistant noch stark auf Single-Command-Interaktionen optimiert. Komplexere Cross-Tool-Prozesse oder fein abgestimmte Workflows, wie sie für Sales, Marketing oder Projekt-Management nötig wären, sind noch kaum automatisierbar.

Hinzu kommt: Gerade bei tiefen Integrationen in Tools wie Slack, Notion oder CRM-Systeme stellt sich die Frage, wie granular Nutzer:innen wirklich steuern können, auf welche Daten der Assistant zugreift. Laut ElevenLabs erfolgt die Verbindung über MCP-Integrationen und mit klar konfigurierbaren Rechten. In der Praxis bleibt dennoch abzuwarten, wie transparent und sicher diese Zugriffskontrolle für Unternehmen und Datenschutzbeauftragte umsetzbar ist – insbesondere in europäischen Märkten mit strengen DSGVO-Vorgaben.

Noch in der Erprobung: Wo 11ai als Voice Assistant aktuell steht

Aktuell versteht sich 11ai bewusst als Proof-of-Concept. In der Alphaphase (kostenlos testbar auf 11.ai) möchte ElevenLabs vor allem herausfinden, welche Integrationen und Anwendungsfälle für Nutzer:innen den größten Mehrwert bieten.

Ein cleverer Ansatz, um die Community frühzeitig einzubinden. Bis zur breiten Nutzung als produktiver AI Assistant im Unternehmensalltag dürfte es jedoch noch einige Entwicklungsrunden brauchen. Dafür wären unter anderem folgende Erweiterungen hilfreich:

  • Breitere API-Integrationen in gängige Unternehmensumgebungen
  • Erweiterte Logiksteuerung und personalisierte Workflows
  • Umfassende Enterprise Security und Governance Features für größere Organisationen

Viel Potenzial – und spannende Impulse für den Voice-First-Markt

11ai zeigt deutlich, wohin sich Voice First Assistants entwickeln: weg vom passiven Sprach-Interface, hin zur aktiven Integration in Business Workflows. Damit greift ElevenLabs einen aktuellen Trend auf und positioniert sich clever zwischen Consumer AI und Enterprise Tooling.

Noch ist 11ai ein spannendes Proof-of-Concept mit erkennbaren Entwicklungspotenzialen. Nutzer:innen, die bereits mit Perplexity Voice oder Googles Live Voice AI experimentieren, werden dabei aktuell noch auf Limitierungen stoßen. Für komplexere Workflows, tiefere Tool-Verknüpfungen und den produktiven Dauereinsatz im Business-Alltag braucht es weitere Ausbauschritte.

Doch genau hier setzt die Alphaphase an: Mit dem offenen Testzugang schafft ElevenLabs eine gute Grundlage, um das Tool gezielt weiterzuentwickeln. Das Rennen um die produktivste AI-Stimme im Business bleibt spannend – und 11ai könnte dabei künftig eine wichtige Rolle spielen.





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