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KI im Podcast Marketing: So erreichst du Millionen neue Hörer:innen


In 30.000 deutschen Podcasts die richtigen Formate finden? KI macht aus der Nadel-im-Heuhaufen-Suche eine präzise, datenbasierte Strategie.

Laut einer Podcast-Studie aus dem Jahr 2025 von Podstars by OMR hören 29,5 Prozent der deutschen Bevölkerung ab 14 Jahren regelmäßig Podcasts – das entspricht über 20 Millionen Menschen. Während Unternehmen noch über TikTok-Strategien diskutieren, entsteht parallel ein Marketing-Kanal mit enormer Glaubwürdigkeit und Reichweite. Das Problem: In ungefähr 63.000 deutschsprachigen Podcasts die relevanten Formate zu finden, gleicht der Suche nach der Nadel im Heuhaufen. Künstliche Intelligenz verändert dieses Spiel fundamental. In diese Kerbe schlägt blinq. 

Der Artikel bietet einen praxisnahen 5-Schritte-Guide: von präziser Keyword-Definition über KI-gestützte Recherche bis zur automatisierten, tonalitätsgerechten Ansprache. Eine Case Study zeigt das Potenzial: Ein B2B-Unternehmen generierte aus einem KI-optimierten Podcast-Auftritt 23 Leads und drei Verkaufsabschlüsse.

Das unterschätzte Marketing-Universum

Podcasts haben sich still und heimlich zu einem der einflussreichsten Medienkanäle entwickelt. Laut der RMS Podcast‑Studie aus dem Jahr 2024 hören in Deutschland etwa 33 Prozent der Menschen regelmäßig Podcasts, das entspricht rund 22 Millionen Menschen, und die Tendenz ist stark steigend. Was diese Zahlen besonders interessant macht: Podcast-Hörer:innen schenken den Inhalten überdurchschnittlich hohe Aufmerksamkeit. Während bei anderen Medien Multitasking die Regel ist, hören laut Bitkom (zitiert nach Statista, 2023) 73 Prozent der Nutzer:innen Podcasts mit voller Konzentration.

Für Unternehmen bedeutet das eine einzigartige Chance. Podcasts schaffen Vertrauen durch persönliche Gespräche, erreichen spitze Zielgruppen und ermöglichen authentische Markenkommunikation. Ein Gastauftritt in einem relevanten Podcast kann mehr Wirkung erzielen als zehn Pressemitteilungen – wenn man den richtigen Podcast findet.

Hier liegt das Kernproblem: Die deutsche Podcast-Landschaft umfasst circa 60.000 aktive Formate. Von Business Podcasts bis hin zu Nischenformaten mit treuer, aber kleiner Hörer:innenschaft. Welcher Podcast spricht über deine Branche? Wer diskutiert deine Wettbewerber:innen? Und vor allem: Welche Hosts suchen aktiv nach Expert:innen für ihre nächste Episode?

Der Status quo: Podcast Marketing im Trial-and-Error-Modus

Die meisten Unternehmen gehen Podcast Marketing noch immer wie vor zehn Jahren an. Ein Praktikant googelt „Marketing Podcast“, erstellt eine Excel-Liste mit 20 Formaten und schreibt Standard-E-Mails. Das Ergebnis: verschwindend geringe Antwortquoten und Auftritte in Podcasts, die weder zur Marke noch zur Zielgruppe passen.

Dieser Ansatz scheitert aus drei Gründen: Erstens fehlt der Kontext. Ohne zu wissen, welche Themen ein Podcast wirklich behandelt, landet man schnell im falschen Format. Zweitens ist die Ansprache generisch. Standard-Pitches erkennen Podcast Hosts sofort als Masse-E-Mails. Drittens fehlt die Erfolgsmessung. Ohne Daten über Reichweite, Zielgruppe und Themenrelevanz ist jeder Podcast-Auftritt ein Blindflug.

Das Resultat: Viele Unternehmen meiden Podcast Marketing komplett oder betreiben es halbherzig. Dabei verpassen sie einen Kanal, der bei richtiger Nutzung außergewöhnliche Ergebnisse liefert. Laut der Spotify‑Studie Podcasts and the attention sweet spot haben 81  Prozent der Podcast‑Hörer:innen Maßnahmen ergriffen, nachdem sie während eines Podcasts Werbe- oder Host‑Read-Spots gehört hatten, sei es durch Online-Recherche über ein Produkt, Kontakt zu einer Marke in sozialen Medien oder Gespräche darüber mit anderen.

KI-Revolution: Wenn Maschinen 800.000 Stunden Podcast Content analysieren

Künstliche Intelligenz verändert diese Gleichung fundamental. Moderne KI-Systeme können heute Podcast-Transkriptionen in Echtzeit analysieren, Themen kategorisieren und relevante Erwähnungen identifizieren. Was früher Wochen manueller Recherche erforderte, erledigt KI in Minuten.

Die Technologie dahinter basiert auf Natural Language Processing (NLP) und semantischer Analyse. KI-Algorithmen durchforsten automatisch generierte Transkriptionen, erkennen Themenschwerpunkte, identifizieren Markenerwähnungen und bewerten die Relevanz für spezifische Branchen oder Keywords. Dabei geht die Analyse weit über simple Keyword-Suchen hinaus: Die KI versteht Kontext, erkennt Sentiment und kann sogar einschätzen, ob ein Podcast Host offen für Gäste aus bestimmten Bereichen ist.

Ein Beispiel aus der Praxis: Ein Software-Unternehmen sucht Podcasts zum Thema „Digitalisierung im Mittelstand“. Statt manuell Hunderte von Business-Podcasts zu durchforsten, analysiert die KI automatisch alle relevanten Episoden der letzten Monate. Das Ergebnis: Eine präzise Liste von Podcasts, die nicht nur über Digitalisierung sprechen, sondern auch regelmäßig Software-Expert:innen als Gäste haben.

Die Datengrundlage macht den Unterschied: Während herkömmliche Tools nur Metadaten und Beschreibungen auswerten, arbeiten moderne KI-Systeme mit kompletten Transkriptionen. Bei 30.000 deutschen Podcasts und durchschnittlich 26 Episoden pro Format bedeutet das über 800.000 analysierte Gespräche – ein Datenvolumen, das manuell unmöglich zu bewältigen wäre.

Praxis-Guide: In fünf Schritten zum erfolgreichen KI-gestützten Podcast-Marketing

Schritt 1: Relevante Themen und Keywords definieren

Der Erfolg beginnt mit einer präzisen Zieldefinition. Statt generischer Begriffe wie „Marketing“ sollten Unternehmen spezifische Themen-Cluster definieren. Ein Fintech Startup könnte beispielsweise nach „Open Banking“, „PSD2“, „Embedded Finance“ oder „Buy Now Pay Later“ suchen. Je spezifischer die Keywords, desto relevanter die Ergebnisse.

Dabei sollten auch verwandte Begriffe und Synonyme berücksichtigt werden. KI-Systeme erkennen semantische Zusammenhänge und finden auch Podcasts, die das Thema unter anderen Begriffen behandeln.

Ein Tipp aus der Praxis: Auch nach Wettbewerber:innen suchen. Podcasts, die über ähnliche Unternehmen sprechen, sind oft offen für weitere Expert:innen aus der Branche. Moderne KI-Plattformen können dabei helfen, diese Zusammenhänge automatisch zu erkennen und entsprechende Formate vorzuschlagen.

Schritt 2: Datenbasierte Podcast-Recherche durchführen

Moderne KI-Tools durchsuchen automatisch Tausende von Podcast-Transkriptionen und liefern innerhalb von Minuten relevante Treffer. Dabei werden nicht nur direkte Keyword Matches gefunden, sondern auch thematisch verwandte Inhalte. Die KI erkennt, wenn ein Podcast über „Fintechs“ spricht, auch wenn das konkrete Suchkeyword „Digitale Zahlungssysteme“ lautete.

Besonders wertvoll: Die Analyse historischer Daten zeigt Trends auf. Welche Podcasts behandeln ein Thema regelmäßig? Wer hat in letzter Zeit vermehrt über deine Branche gesprochen? Diese Insights helfen dabei, Podcasts zu identifizieren, die nicht nur einmalig, sondern wiederholt relevante Inhalte produzieren.

Schritt 3: Kontext und Relevanz bewerten

Nicht jeder Treffer ist automatisch relevant. KI-Systeme liefern deshalb zu jedem gefundenen Podcast detaillierte Kontextinformationen: Wie wurde das Thema behandelt? War die Diskussion positiv oder kritisch? Wurden bereits Expert:innen aus ähnlichen Unternehmen interviewt? Durch die Möglichkeit, die kompletten Transkripte durchzulesen, erhalten Unternehmen einen präzisen Einblick in Tonalität und Gesprächstiefe der jeweiligen Formate.

Ein praktisches Beispiel: Ein Podcast erwähnt „Künstliche Intelligenz“ in 20 Episoden. Die KI-Analyse zeigt jedoch, dass KI meist nur am Rande erwähnt wird, während der Fokus auf HR-Themen liegt. Für ein KI-Unternehmen wäre dieser Podcast weniger relevant als ein Format, das KI in nur fünf Episoden, dafür aber ausführlich und fachlich tiefgehend behandelt.

Schritt 4: Zielgerichtete Ansprache formulieren

Mit den gewonnenen Insights lässt sich die Ansprache individualisieren. Statt Standard-Pitches entstehen personalisierte E-Mails, die zeigen: Ich kenne euren Podcast und kann gezielt Mehrwert liefern. Ein Beispiel: „In eurer Episode 23 habt ihr über die Herausforderungen bei der DSGVO-Umsetzung gesprochen. Als Datenschutzexperte könnte ich in einem Follow-up konkrete Lösungsansätze für eure Hörer:innen vorstellen.“

KI kann auch bei der Tonalität helfen. Fachliche Business Podcasts erfordern eine andere Ansprache als lockere Branchen Talks. Die Analyse bisheriger Episoden gibt Aufschluss über Stil, Gesprächsdauer und bevorzugte Gast-Profile. Moderne KI-Systeme generieren automatisch maßgeschneiderte Ansprachevorschläge, die Tonalität und Stil des jeweiligen Podcasts berücksichtigen – von der sachlichen Expert:innenanfrage bis zum lockeren Pitch für Entertainment-Formate.

Schritt 5: Erfolg messen und optimieren

Erfolgreiches Podcast Marketing erfordert kontinuierliche Optimierung. Welche Podcasts generieren die meisten qualifizierten Leads? Welche Themen kommen bei den Hörer:innen am besten an? KI-gestützte Analyse kann auch hier helfen: Durch die Auswertung von Downloads, Kommentaren und Social-Media-Reaktionen entstehen wertvolle Learnings für zukünftige Auftritte.

Die Zukunft: Wenn KI Podcast Hosts und Unternehmen automatisch zusammenbringt

Die Entwicklung steht erst am Anfang. Zukünftige KI-Systeme werden nicht nur relevante Podcasts finden, sondern auch vorhersagen, welche Hosts demnächst Gäste zu bestimmten Themen suchen. Machine Learning analysiert Episodenzyklen, identifiziert Thementrends und kann sogar die optimale Kontaktzeit vorhersagen.

Bereits heute experimentieren erste Anbieter:innen mit automatisierter Matching-Algorithmen: KI bringt Podcast Hosts und potenzielle Gäste basierend auf Themenkompatibilität, Zielgruppenüberschneidung und Terminalkalender zusammen. Was heute noch manuelle Arbeit erfordert, könnte morgen vollautomatisch ablaufen.

Parallel dazu wird sich die Audioanalyse weiterentwickeln. KI erkennt bereits heute Emotionen in Stimmen, kann Engagement-Level messen und sogar vorhersagen, welche Gesprächsthemen bei spezifischen Zielgruppen am besten ankommen. Diese Insights ermöglichen eine noch präzisere Podcast-Auswahl und Gesprächsvorbereitung.

Jetzt handeln, bevor alle anderen nachziehen

Podcast Marketing mit KI-Unterstützung ist kein Zukunftsszenario mehr, sondern bereits heute verfügbar. Unternehmen, die jetzt einsteigen, profitieren von einem First-Mover-Vorteil: Die meisten Podcast Hosts erhalten noch wenige professionelle Anfragen und sind entsprechend offen für qualifizierte Gäste.

Drei konkrete Schritte für den Einstieg: Erstens, definiert eure Podcast-Marketing-Ziele präzise. Geht es um Thought Leadership, Lead-Generierung oder Markenbekanntheit? Zweitens, testet KI-gestützte Recherche-Tools mit einem kleinen Budget. Die meisten Anbieter:innen bieten kostenlose Testversionen. Drittens, startet mit Nischen-Podcasts. Sie haben oft eine loyalere Hörer:innenschaft und sind einfacher zu erreichen als große Formate.

Die Podcast-Revolution hat begonnen. Unternehmen, die jetzt die richtigen Tools einsetzen, werden in zwei Jahren einen uneinholbaren Vorsprung haben. Die Frage ist nicht, ob KI das Podcast Marketing verändern wird – sondern nur, wer diese Chance zuerst ergreift.





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Das passiert, wenn du ChatGPT nach dir selbst fragst


Das Social Web reagiert begeistert: Diese Prompts bedienen die Sehnsüchte nach kreativer Interaktion und persönlicher Erkenntnis zugleich.

ChatGPT inspiriert zum Selbstgespräch

Wie bereits im vorherigen Abschnitt angedeutet, beschränkt sich OpenAI nicht darauf, den Trend zu beobachten – das Unternehmen liefert selbst konkrete Anregungen. Auf Threads teilt ChatGPT eine Auswahl an Fragen, die sich lesen wie eine Mischung aus Selbstcoaching und Gespräch mit engen Freund:innen:

  • „What’s a truth about me you think I’m finally ready to hear — and why now?“
  • „Based on our conversations, what do you think a day in my dream life would look like, and how can I get there?“
  • „What’s the most unhinged thing I’ve asked about you?“
  • „Who do I mention the most to you, and what impression have I given you of them?“
  • „How have my conversations with you evolved over time?“

Solche Fragen machen ChatGPT zu einer Gesprächsperson, die immer verfügbar ist, sich merkt, worüber bereits gesprochen wurde, und ihre Antworten daran anpasst.

Vom TikTok‑Trend zur digitalen Selbstbefragung

Auf TikTok und Co. machen Creator vor, wie diese Fragen inszeniert werden können:

  • kkirsty erklärt in ihrem TikTok‑Video mit der Headline „How to get ChatGPT to analyse you?“, wie Nutzer:innen die KI gezielt dazu bringen können, ihre Persönlichkeit und Muster in den eigenen Gesprächen zu analysieren.
  • Madison Paige startet auf TikTok ein Prompt‑Experiment und fragt ChatGPT: „Based off our conversations, what do you think I look like?“ Als sie anschließend ergänzt „Show me a picture of“, liefert die KI sogar eine visuelle Interpretation ihres Aussehens.
  • Auch Adam Stewart veröffentlicht einen Clip zu dieser Art Prompts. Er fragte die KI „Was wissen Sie über mich, das ich aufgrund unserer früheren Interaktionen vielleicht nicht über mich weiß?“ und „Stellen Sie mir basierend auf allem, was Sie über mich wissen, fünf Fragen an mein zukünftiges Ich.“ Und zeigt sich begeistert und erschreckt zugleich von den Antworten.
@adamstewartmarketing

This prompt has been going viral. “What do you know about me that I might not know about myself based on our previous interactions.”” 
When I got the response back, it took me a while to process. But here’s where it can get even scarier. Go to ChatGPT and prompt: “Based on everything you know about me, create me 5 questions to my future self” Honestly the responses shook me a little. 
Also reminded me, I gotta get back to work… Test it out, let me know how you go.. #chatgpt #gpt #ai #prompt

♬ original sound – Adam Stewart | AI & Marketing

Gemeinsam zeigen diese Beispiele: KI‑Selbstgespräche sind längst nicht mehr nur für Technik‑Nerds spannend – sie sind social-media‑tauglich.

Unser Experiment mit persönlichen Prompts

Wir wollten wissen, wie gut ChatGPT tatsächlich als kreativer Spiegel funktioniert und haben die KI konkret gebeten, uns Vorschläge für persönliche Prompts zu machen. Ziel war es, Ideen zu erhalten, die sowohl zur Selbstreflexion als auch zur Entwicklung kreativer Inhalte taugen. Dabei entstanden unter anderem diese Fragen:

  1. „Auf Basis unserer bisherigen Gespräche – welche überraschende Stärke habe ich gezeigt und wie kann ich sie noch gezielter einsetzen?“
  2. „Stell dir meinen idealen Wochentag vor: vom ersten Kaffee bis zum Abend an einem Traumort. Beschreibe ihn detailreich und nenne drei Gewohnheiten, die mich diesem Tag näherbringen.“
  3. „Schlüpfe in die Rolle meiner persönlichen Entwicklungsbegleitung: Welches wiederkehrende Thema erkennst du in meinen Texten oder Gesprächen – und wie könnte ich es tiefer ausarbeiten?“
  4. „Wen erwähne ich in unseren Gesprächen am häufigsten? Fasse den Eindruck zusammen, den ich dir von dieser Person vermittelt habe – und was das über mich aussagt.“

Für unseren Selbsttest haben wir Punkt 3 ausprobiert. ChatGPTs Antwort (Auszug):

In deinen bisherigen Gesprächen taucht immer wieder das Thema neugiergetriebenes Lernen auf – verbunden mit dem Wunsch, Wissen nicht nur zu sammeln, sondern es in kreative, verständliche Formen zu übersetzen. Du verbindest fachliche Recherche gern mit einer nahbaren, erzählerischen Sprache, die komplexe Themen zugänglich macht. Um dieses Muster weiter auszubauen, könntest du gezielt Formate entwickeln, die Wissen in kurzen, klar strukturierten Sequenzen vermitteln – etwa Mini‑Guides, interaktive Q&As oder Story‑Formate, die Fakten in Alltagskontexte setzen. Ergänzend könnten persönliche Erfahrungen oder Beobachtungen ein stärkeres emotionales Band zum Publikum schaffen.

Das Ergebnis zeigt: Solche Prompts können eine neue, reflektierte Perspektive eröffnen – die Impulse bleiben jedoch stark von der Formulierung der Frage und den Trainingsmustern der KI abhängig. Oft wirken die Vorschläge anregend, doch sie sind nicht immer tiefgehend oder individuell genug, um echte persönliche Entwicklung zu ersetzen.

Zwischen Aha‑Moment und Halluzination – die Schattenseiten

So charmant das alles klingt – der digitale Spiegel hat seine blinden Flecken. Wer mit ChatGPT persönliche Prompts ausprobiert, sollte wissen, dass neben inspirierenden Momenten auch Fallstricke lauern.

1. Generisch statt genial: Was auf den ersten Blick tiefgründig wirkt, kann sich bei genauerem Hinsehen als glattgebügelte Standardformel entpuppen. Die Schreibplattform Textio hat das im Unternehmenskontext untersucht: ChatGPT verfasste Leistungs-Feedback, das zwar freundlich und formal korrekt klang, aber ohne konkrete Beispiele auskam und teils sogar unterschwellige Geschlechter- und Rassenstereotype enthielt. Übertragen auf persönliche Prompts heißt das: Auch wenn die Antworten beeindruckend klingen, sind sie oft eher Projektionen trainierter Sprachmuster als echter, individueller Erkenntnisgewinn.

2. KI statt Therapie? Manche nutzen ChatGPT fast wie eine:n virtuelle:n Gesprächspartner:in für emotionale Themen – vom Liebeskummer bis zu Lebensentscheidungen. Mental-Health-Expert:innen warnen jedoch davor, dies als Ersatz für echte Therapie zu betrachten. In einem Beitrag von Deutschlandfunk Kultur wird deutlich: KI kann weder eine psychologische Diagnose stellen noch Krisenintervention leisten. Zudem besteht die Gefahr, dass Nutzer:innen dadurch eine falsche Sicherheit entwickeln und notwendige professionelle Hilfe aufschieben. Aktuell arbeitet OpenAI zwar daran, die App mit mehr Feingefühl auszustatten – sie schlägt inzwischen sogar Pausen in der Nutzung vor. Dennoch ersetzt auch eine „achtsamere“ KI keine menschliche Begleitung.

3. Psychische Risiken: „Chatbot-Psychose“: In seltenen, extremen Fällen dokumentierten Medien, dass exzessive KI-Nutzung psychische Probleme verschärfen kann. The Guardian berichtet von Nutzenden, die nach intensiven Gesprächen mit KI-Tools paranoide Gedanken entwickelten – ein Phänomen, das Fachleute inzwischen „Chatbot Psychosis“ nennen.

4. Datenschutz und fehlende Vertraulichkeit: Gespräche mit ChatGPT unterliegen keinem geschützten Vertrauensverhältnis wie zwischen behandelnden Fachpersonen und Patient:innen. Sam Altman, CEO von OpenAI, wies selbst darauf hin, dass es problematisch sei, wenn Menschen der KI intime Details anvertrauen – da diese Daten prinzipiell gespeichert, überprüft oder für Trainingszwecke genutzt werden könnten.

5. Kulturelle Homogenisierung und Bias: KI-Modelle spiegeln vor allem westlich geprägte Sprachmuster wider. Der New Yorker beschreibt, wie dadurch Antworten entstehen, die kulturell homogen wirken – egal, aus welcher Lebensrealität die Fragestellung kommt. Das kann kreative Vielfalt einschränken und auch persönliche Prompts gleichförmig wirken lassen.

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OpenAI bringt endlich High-End-KI als Open Weight

OpenAI Branding
Das neue OpenAI Branding vor Fotografie, © OpenAI

Persönliche Prompts – Spielerei, Spiegel oder Selbsttäuschung?

Persönliche Prompts mit ChatGPT können kleine Aha‑Momente liefern, kreativen Content befeuern und uns einen neuen Blick auf eigene Muster schenken. Sie funktionieren besonders gut, wenn man sie als Inspirationsquelle versteht – nicht als allwissende Wahrheit. Denn so charmant und klug KI‑Antworten klingen können: Sie sind kein Orakel. Oft sind sie generisch, von Trainingsdaten geprägt und kulturell eingefärbt. Sie spiegeln nicht unser Innerstes wider, sondern das, was im digitalen Datenmeer schon einmal gedacht und formuliert wurde.

Für Social Media Content, kreative Ideen und leichte Selbstreflexion taugen sie hervorragend. Für echte Persönlichkeitsentwicklung, mentale Gesundheit oder tiefgreifende Lebensentscheidungen braucht es aber mehr – nämlich den Austausch mit echten Menschen, kritisches Nachdenken und manchmal auch professionelle Hilfe.

Wer tiefer ins Thema Prompten allgemein einsteigen will, findet praktische Tipps in der Podcast‑Folge „Brilliante Rollen“ mit den Prompt‑Expertinnen Susanne Renate Schneider und Stella‑Sophie Wojtczak von t3n. Sie erklären darin, warum eine klare Rollenzuweisung in jedem Prompt entscheidend ist und wie man mit gezielten Adjektiven und Kontextangaben präzisere Ergebnisse bekommt.





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Asiatischer Billig-Händler: Shein reagiert auf Millionenstrafe für Greenwashing in Italien


Shein muss wegen Greenwashing auf seiner italienischen Website jetzt tief in die Tasche greifen

Irreführende Umweltwerbung? Die italienische Wettbewerbsbehörde hat Shein zu einer Geldstrafe verurteilt. Der Onlinehändler zeigt sich einsichtig und soll seine Website überarbeitet haben.

Nach einer Strafe von einer Million Euro durch die italienische Wettbewerbsbehörde zeigt sich der asiatische Billig-Onlinehändler Shein einsichtig. Man habe „unverzüglich alle erforderlichen Maßnahmen ergriffen, um auf die aufgeworfenen Kritikpunkte zu reagieren“, teilte Shein auf Anfrage mit.

Die italienische Behörde warf Infinite Styles Services Co Ltd, verantwortlich für Shein in Europa, Greenwashing vor – also irreführende Umweltwerbung – und verhängte die Strafe.

Demnach nutzte die Marke, die für „schnelle“ und „superschnelle“ Mode bekannt ist, eine irreführende Kommunikation auf ihrer italienischen Webseite zu den Umwelteigenschaften ihrer Produkte. Die Aussagen seien vage, allgemein, und irreführend, hatte die Wettbewerbsbehörde am Montag entschieden.

Shein teilte nun mit, man habe die internen Überprüfungsprozesse verstärkt und die Website „verbessert, um sicherzustellen, dass alle Umwelterklärungen klar sind, spezifisch und den geltenden Vorschriften entsprechen“.

Irreführende Werbung

Die Behörde betont, dass der Abschnitt „#SHEINTHEKNOW“ Umweltaussagen zur Recyclingfähigkeit der Produkte enthielt, die sich als falsch oder zumindest irreführend erwiesen haben. Die Kollektion „evoluSHEIN by Design“ wurde zudem in problematischer Weise beworben, indem auf „grüne“ Fasern verwiesen wurde, ohne konkrete Umweltvorteile zu nennen. Die Werbung konnte daher den falschen Eindruck erwecken, dass die Produkte vollständig umweltfreundlich und recycelbar sind, was nicht der Fall ist. Zudem bleibe unerwähnt, dass die Linie nur einen kleinen Teil der Gesamtproduktion ausmache.

Auch Ankündigungen, die Treibhausgasemissionen bis 2030 um 25 Prozent zu senken und bis 2050 auf null zu bringen, seien unspezifisch und widersprüchlich, kritisiert die Behörde. Die jüngsten Emissionen der Jahre 2023 und 2024 seien sogar gestiegen.



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