Bezahlte Reichweite auf LinkedIn: Beitrags-Boost für Creator
Erste Creator können auf LinkedIn eigene Beiträge sponsern, genau wie Unternehmen. Das geht über Thought Leader Ads hinaus und entfacht eine brandheiße Diskussion um die organische Reichweite auf der Plattform.
Hast du auch manchmal den Eindruck, dass deine Posts auf LinkedIn etwas weniger organische Reichweite erhalten als noch vor einiger Zeit? Das kann an ganz normalen Schwankungen und der Varianz bei der Rezeption deiner Inhalte liegen – deren Performance du in immer neuen Insights wie Saves and Sends analysieren kannst. Das kann aber auch daran liegen, dass die Microsoft-Tochter LinkedIn zusehends mehr Umsatz mit Werbung machen möchte. Zum einen werden Videoinhalte immer wichtiger und LinkedIn pusht das Wachstum auch deshalb, weil es Raum für relevante Werbeintegrationen wie die neuen First Impression Ads gibt. Zum anderen werden überhaupt immer mehr Werbemöglichkeiten in die Plattform integriert. Davon profitieren nicht zuletzt die Creator, wenn Werbetreibende im BrandLink-Programm oder via Thought Leader Ads entweder im Umfeld relevanter Beiträge der Mitglieder werben oder sogar deren Inhalte pushen.
Für noch mehr bezahlte Sichtbarkeit sorgt jetzt die Boost-Option für Creator in Deutschland. LinkedIn rollte die Boost-Möglichkeit für Unternehmen schon 2021 aus. Doch jetzt können die ersten Creator den eigenen Beiträgen mit dem nötigen Kleingeld zu mehr Reichweite verhelfen. Das spiegelt eine bekannte Umsatzstrategie von Plattformbetreiber:innen wider, sorgt aber gleichzeitig für Diskussionen um den Wert organischer Posts.
Geld für mehr Sichtbarkeit zahlen: LinkedIn lässt Creator Inhalte boosten
Genau wie einst auf Facebook ermöglichte LinkedIn also schon vor Jahren einen Content Boost für Unternehmensseiten. Dabei können diese verschiedene Ziele wählen, darunter mehr Impressions, mehr Leads oder mehr Engagement. Auch Zielgruppenvorlagen gibt es – allerdings seit Frühjahr 2024 aus Datenschutzgründen im EWR nicht mehr basierend auf Gruppen –, eine Attributvorlage, Einstellungsoptionen zum Zeitraum und nicht zuletzt prognostizierte Ergebnisse. Auf den Unternehmensseiten bewirbt LinkedIn diese Option direkt über Posts, beispielsweise mit dem Incentive „erhalten Sie bis zu 160.000 mehr Impressions“. Die Inhalte müssen die Werberichtlinien befolgen (und werden binnen 48 Stunden überprüft) und können tagelange geboostest werden, egal ob als Text-, Video-, Bild-, Artikel- oder Newsletter-Beitrag.
So kann der Hinweis für gesponserte Beiträge aussehen, Screenshot LinkedIn-Unternehmensseite OnlineMarketing.de
Bislang war diese Option aber den Unternehmensseiten vorbehalten, zumindest in Deutschland. Doch jetzt können auch hierzulande erste, ausgewählte Creator eigene Beiträge gegen eine Gebühr boosten. Davon berichtet unter anderem der Corporate Influencer Klaus Eck. Seinem Post zufolge hat er diese Option vorliegen, die wir im Test mit Creator-Profilen noch nicht vorfinden. Laut Experte Klaus Eck ist das ein guter Weg, um bisher wenig gesehene Inhalte zu promoten, auch über das eigene Netzwerk hinaus. Das bietet sich für Selbstständige und Creator an, die zum Beispiel Newsletter, Update Posts für ihre Geschäftsmodelle, Events, Podcasts oder freie Stellen im Recruiting-Kontext hervorheben wollen.
Gleichzeitig befürchtet Eck, dass durch eine solche Entwicklung, die LinkedIn und damit Microsoft noch mehr Werbeeinnahmen verschaffen kann, die organische Reichweite künftig leiden könnte; weil das den Reiz zur Boost-Nutzung erhöhen würde.
Zudem liegt die Relevanz von Inhalten oft im subjektiven Bereich, weshalb die organische Reichweite, wenngleich nicht immer zur Zufriedenheit der Creator, eine bessere Orientierung zum Gewicht des Contents auf der Plattform bieten dürfte als die werbegestützte Performance.
Bezahlte Reichweite im Sinne der Umsatzsteigerung
Nichtsdestotrotz gehört die bezahlte optimierte Reichweite – wie es sie auf anderen Plattformen längst gibt – für Tech-Unternehmen zum Geschäftsmodell. Im zweiten Quartal 2025 nahm LinkedIns Umsatz im Vorjahresvergleich bereits um neun Prozent zu. Und im Werbebereich prognostiziert WARC im jüngsten Bericht zu LinkedIn einen Umsatz von 8,2 Milliarden US-Dollar für 2025, was einem deutlichen Wachstum von 18,3 Prozent gegenüber dem Vorjahr entspräche.
Die Diskussion um den LinkedIn Feed: Guter Content und Einnahmepotential im Wechselspiel
Die Kommentare unter dem Post von Klaus Eck und auch unter Posts wie jenem von Melanie Schröder, die auch schon Zugriff hat, zeigen, dass die Mitglieder nicht nur glücklich über diese Entwicklung sind. Einerseits verspricht die Boost-Option einen schnellen und einfachen, wenngleich kostspieligen, Weg zu mehr Reichweite, Engagement und Leads. Andererseits könnte dadurch das Bild im Feed deutlich verändert werden, es könnten mehr Beiträge prominent auftauchen, die die User gar nicht besonders interessieren. Die LinkedIn-Expertin Britta Behrens erklärt in ihrem Post auf der Plattform, dass es ein „schmaler Grat“ ist, den LinkedIn mit der Nebeneinanderstellung von organisch performanten und geboosteten Posts beschreitet. Auch die Frage, inwieweit Fake Accounts und Bots bei der Boosting-Funktion eine Rolle spielen, wüsste die Expertin gern beantwortet.
Der LinkedIn-Experte Franz Wegner, der des Öfteren Insights für die LinkedIn Performance teilt, hat vor Kurzem ebenfalls die Option erhalten und einen Test gestartet.
Nun steht im Laufe dieser ersten Tests, die womöglich auf einen umfangreicheren Roll-out für mehr Creator hindeuten, die große Grundsatz frage im Raum, ob LinkedIn den ohnehin durch immer mehr Ads durchsetzten Feed qualitativ beeinträchtigen könnte. Solange viele User auf die Bezahlfunktion zugreifen, wird es das Unternehmen kaum stören.
Für Creator eröffnet sich indes eine große Chance, Sichtbarkeit auf einer in diversen Business-Kontexten enorm wichtigen Plattform mit mehr als einer Milliarde Mitglieder zu erkaufen. Wenn aber die Inhalte und Botschaften nicht gut sind, ist das womöglich nur ein Boost von kurzer Dauer. Für den langfristigen Erfolg auf LinkedIn und darüber hinaus braucht es eine klare Content-Strategie, die sich an die Gegebenheiten der Plattform und Audience anpasst – und/oder das nötige Kleingeld.
Tipps für guten Content, direkt von LinkedIn selbst, findest du in unserem Listicle-Beitrag.
Endlich guter Content:
7 kreative Prinzipien für deinen Content auf LinkedIn
Neue Audio-Identität: Das ist der neue Markensound von BarmeniaGothaer
Die BarmeniaGothaer erkennt man künftig nicht nur am Logo, sondern auch an ihrem Sound
Neues Logo und Markenkampagne hat die BarmeniaGothaer im vergangenen Jahr schon vorgestellt. Seit heute ist der Versicherungskonzern mit Sitz in Köln und Wuppertal auch am Sound erkennbar.
Die Menschen sollen die BarmeniaGothaer künftig nicht nur über Design, Logo, Namen und Sprache erkennen. Der Versicherungskonzern setzt auch auf einen eigenen Markensound. Seit heute ist eine neue Klangwelt veröffentlicht. Es ist der nächste Schritt, um die Bekanntheit der jungen Marke zu erhöhen.
Barmenia und Gothaer können zwar jeweils auf eine lange Tradition zurückblicken, doch als gemeinsames Unternehmen ist die BarmeniaGothaer erst im Oktober 2024 offiziell gestartet. „Durch die Sound Brand wollen wir die Wiedererkennbarkeit unserer Marke noch einmal festigen – ganz gleich, ob in Kampagnen, am Telefon oder im digitalen Umfeld“, erklärt Marketingleiter Heiko Scholz.
Herzstück der neuen Klangwelt ist der Sparkle Sound. Das ist eine Tonfolge, die laut Unternehmen Aufbruch, Leidenschaft und Stärke transportiert. Das Klavier steht darin für Menschlichkeit und Wärme, der ruhige Endton für Haltung und Verlässlichkeit, heißt es bei der BarmeniaGothaer.
Insgesamt setzt sich die Sound Brand der BarmeniaGothaer aus mehreren Teilen zusammen. Das Sound Logo kombiniert den Sparkle Sound mit der Wortmarke oder dem Claim. Es wird vielfach eingesetzt, etwa in Werbekampagnen. Mit „Ignite the Spark“ hat die Marke einen eigenen Song, der real eingesungen wurde. „Er soll die Markenwerte und den Claim erlebbar machen“, heißt es bei der Versicherung. Die Menschen werden ihn unter anderem auf Veranstaltungen hören, in Warteschleifen am Telefon und auch in Imagevideos.
Weitere Bestandteile sind das audiovisuelle Logo sowie die Brand Voices. Neben der weiblichen Hauptstimme „Stella“ gibt es für die funktionale Kommunikation das männliche Gegenstück „Liam“. Der Unterschied: Während Stella von einer Frau eingesprochen und zudem als KI-Clon angelegt wurde, ist Liam vollständig KI-generiert. Der Konzern kann so flexibel entscheiden, an welchen Kontaktpunkten er welche Stimme nutzt. „In einer eher markengetriebenen Kommunikation empfiehlt sich die reale Stimme, in Warteschleifen die künstliche Stimme“, erklärt die Versicherung.
Die Klangwelt wird in den kommenden Wochen über alle Touchpoints ausgerollt. Das umfasst etwa Events, Social Media, Telefonie, Kampagnen und Voice Bots.
Bei der Entwicklung des eigenen Sounds hat die BarmeniaGothaer mit zwei Agenturpartnern zusammengearbeitet. Wesound war dabei für die Brand Sounds und das Sound Logo zuständig. Comevis verantwortet die Stimmen und die technische Implementierung.
Einem Bericht zufolge sollen die ChatGPT Ads, auf Impression-Basis abgerechnet, deutlich teurer als etwa Meta Ads sein und dabei wenig Insights bieten. Eine First-Mover-Chance ergibt sich trotzdem.
Die Werbeintegration auf ChatGPT schien schon lange unausweichlich. Jetzt ist es so weit und OpenAI rollt in den nächsten Wochen die ersten Anzeigen aus. Diese sollen keinem Pay-Per-Click-Modell folgen, sondern auf Impression-Basis abgerechnet werden, wie The Information berichtet – bestätigt ist das indes noch nicht. Derselbe Publisher, der oft zuerst über zentrale Branchenentwicklungen berichtet, gibt nun eine konkrete Summe preis, die Advertiser dem Vernehmen nach zahlen müssen, um im populären KI-Umfeld aufzutauchen und die Chance auf Branding und Conversion-Optimierung im AI-Zeitalter wahrzunehmen.
60 US-Dollar für 1.000 Views: Teure und innovative Ads auf ChatGPT
Laut The Information müssen Werbetreibende in OpenAIs erstem Ads-Modell für 1.000 Views im KI-Umfeld 60 US-Dollar zahlen.
Das ist deutlich mehr als bei anderen Plattformen und ihren Werbenetzwerken, etwa bei Meta, Google und X. Gupta Media gab 2023 in einer Studie an, dass der Durchschnittspreis bei Meta bei 7,17 US-Dollar lag, bei YouTube bei 3,05 US-Dollar. Seither haben sich die Preise mitunter erhöht und sie sind ohnehin variabel, erreichen aber selten mehr als 20 US-Dollar pro 1.000 Views; beim CPC-Modell werden indes andere Sätze berechnet.
Nun sollen die ChatGPT Ads aber deutlich mehr kosten und dabei nach Angaben von The Informationen zunächst nur oberflächliche Statistiken beinhalten. Dazu zählen View- und Klickzahlen, ähnlich wie bei TV-Werbekontexten. Der Tech-Experter Glenn Gabe zeigt sich auf Threas überrascht von der Entwicklung.
Während sich OpenAI mit offiziellen Angaben zur Preisgestaltung der Werbung noch bedeckt hält, könnten Werbetreibende trotz des vergleichsweise hohen Preises auf ihre Kosten kommen. Immerhin könnten Marken, die frühzeitig mit Werbebotschaften auf ChatGPT auftauchen, von einem First-Mover-Effekt profitieren und bei den Usern einen bleibenden Eindruck hinterlassen. Das Impression-Abrechnungsmodell zielt womöglich darauf ab, in dieser KI-Umgebung Branding zu betreiben, quasi im Upper Funnel zu arbeiten. Zugleich kann die Werbung aber ebenso dazu dienen, potentiell interessierte User in engagierten Kontexten zu einer Kaufintention zu animieren, die etwa über den Instant Checkout direkt im AI Chat zu unmittelbaren Conversions führen kann. Vor allem einige große und finanzstarke Marken dürften die Chance für das innovative Werbeexperiment für sich nutzen un damit Pionier:innenarbeit leisten.
ChatGPT als wichtiges KI-Umfeld mit mächtiger Konkurrenz von Google
ChatGPT steht auf Rang fünf der meistbesuchten Websites der Welt und zählt über 800 Millionen monatlich aktive User, Tendenz steigend. Außerdem betont David George von Andreessen Horowitz, das große Summen in OpenAI investiert hat, dass AI-Lösungen auf dem bestehenden Internet und Cloud-Strukturen aufgebaut werden und damit in kurzer Zeit stark skalieren können. So erreichte ChatGPT die Zahl von 365 Milliarden Suchanfragen 5,5 Mal schneller als Google.
ChatGPT reached 365 billion searches 5.5 times faster than Google.
a16z GP David George: “AI is built on the back of the internet and cloud computing.
And because of that, it allows for immediate global distribution.”
Google allerdings hat die Such- und Marketing-Landschaft vorab jahrelang geprägt. Das verschafft dem Unternehmen auch Vorteile. OpenAI wird demnächst die ersten Ads ausrollen, die keine Minderjährigen und keine sensiblen Themen im Chat erreichen sollen. Unterdessen macht Google pro Tag riesige Umsätze mit Ads. Allein im dritten Quartal 2025 lag der Werbeumsatz bei 74,2 Milliarden US-Dollar. Eine Summe, von der OpenAI nur träumen kann.
Und inzwischen bringt Google Ads mit exklusiven Angeboten, Direct Offers, sogar direkt in den AI Mode und macht damit nicht nur OpenAI Konkurrenz und Druck im AI-Werbemarkt, der neue Potentiale für Advertiser birgt.
15 ChatGPT Prompts, um 15 Stunden pro Woche zu sparen
Was das Adobe AI Forum über die Zukunft von Marketing verrät
97 Prozent der Marketing Teams stehen unter Effizienzdruck – doch KI löst das Problem nicht automatisch. Das Adobe AI Forum München zeigt, warum Agent Teams, GEO und Governance jetzt über Erfolg oder Stillstand entscheiden. [Anzeige]
KI ist längst mehr als der Turbo für ein paar Workflows. Beim Adobe AI Forum München am 22. Januar 2026 wurde deutlich, wie tief Künstliche Intelligenz inzwischen in Unternehmen eingreift: Sie verändert Rollen, verschiebt Verantwortlichkeiten und stellt gewohnte Entscheidungslogiken infrage. Entsprechend verschob sich auch die zentrale Frage der Branche. Nicht mehr: Wie machen wir Marketing schneller? Sondern: Was passiert, wenn KI Strukturen verändert – und was bedeutet das konkret für Teams, Führungskräfte und Marken?
Adobe startet LLM Optimizer und B2B Agents für Marketing Teams
Warum KI jetzt Strukturen verändert – nicht nur Prozesse
Diese Frage traf einen Nerv. Denn viele Organisationen stehen unter massivem Druck, effizienter zu werden, ohne dass ihre Strukturen darauf ausgelegt sind. Laut Adobe arbeiten 97 Prozent der Marketing-Organisationen unter hohem Effizienzdruck – mit einer fragmentierten Tool-Struktur, manuellen Übergaben und isolierten Prozessen. KI verspricht hier Beschleunigung, entfaltet ihr Potenzial aber erst dann, wenn sie nicht punktuell eingesetzt, sondern systemisch gedacht wird. Orchestrierte Agent Workflows stehen genau für diesen Schritt: weg vom kurzfristigen Produktivitätsgewinn, hin zu belastbarer Infrastruktur.
Der notwendige Perspektivwechsel zog sich durch das gesamte Programm. In Keynotes, Panels und Gesprächen ging es um den Abschied von isolierten KI-Tools zugunsten koordinierter Agent Teams, um den Bedeutungsverlust klassischer SEO-Logiken zugunsten von Sichtbarkeit in LLMs und generativen KI-Systemen, um Governance, Markenverantwortung – und um die Frage, wie KI vom Experiment zur verlässlichen Grundlage des Arbeitsalltags wird.
Auf der Bühne brachten Expert:innen von Adobe, IBM iX und Sky Deutschland diese Themen zusammen. Vertreter:innen wie Nadine Wolanke, Hartmut Koenig und Julian A. Kramer diskutierten aus Plattform- und Technologieperspektive, während Bernd Eßmann und Richard Lew Shun Einblicke in organisatorische Realität, Skalierung und kulturellen Wandel gaben.
Dass diese Themen nicht abstrakt blieben, lag auch am Ort: Das Bergson Kunstkraftwerk bot mit einem futuristisch-industriellen Charakter die passende Bühne für einen Perspektivwechsel, der sich in fünf zentralen Entwicklungen verdichtet.
Die 5 spannendsten Entwicklungen vom Adobe AI Forum in München
1. Warum orchestrierte Agent Teams jetzt unvermeidlich sind
Zentral war der Abschied vom KI-Assistant als isoliertem Helferlein. Stattdessen rücken Agent Teams in den Fokus: mehrere spezialisierte Agents, die ganze Aufgabenketten abbilden – vom Briefing über Content-Erstellung und Anpassungen bis hin zu Ausspielung und Reporting. Der Assistant wird damit zum Baustein eines Systems, nicht zur Einzellösung.
Der Druck dahinter ist strukturell, nicht technologisch: Laut Adobe fließen heute 57 Prozent der Marketing-Budgets ins Performance Marketing. Gleichzeitig kämpfen über 70 Prozent der Unternehmen mit fragmentierten Martech Stacks, und nur 25 Prozent sind mit ihren Investitionen in Skills und Training zufrieden. Orchestrierte Agent Teams avancieren somit zu einer organisatorische Notwendigkeit. Genau das betonte auch Hartmut König, CTO Central Europe von Adobe, beim AI Forum, CTO Central Europe, Adobe, an. Sein Credo:
Es geht nicht um den fancy AI Hype, sondern um Lösungen, die Unternehmen wirklich weiterbringen.
Adobe positioniert sich vor diesem Hintergrund als Kreativinfrastruktur – mit Daten, Brand Guidelines und Experience-Wissen als zentralem Wettbewerbsvorteil. Über Audience Agents lassen sich Agents in natürlicher Sprache erstellen und orchestrieren. Mithilfe von Multireasoning können so ganze Kampagnen umgesetzt werden – inklusive der Fähigkeit, im Namen einer Marke zu agieren. Gezeigt wurde das unter anderem am Beispiel von The Coca-Cola Company und aus regulierten Branchen. Im Fokus standen drei Bausteine:
Adobe LLM Optimizer, der Brand-Sichtbarkeit in KI-Systemen analysiert und Handlungsempfehlungen liefert
Adobe GenStudio, das Zeit für Kreativität schafft, indem es Asset-Suche und Versionierung reduziert
Adobe Acrobat Studio, das eigene Unternehmensdaten sicher in KI-Workflows einbindet
Orchestrierte Agent Workflows versprechen damit nicht nur Tempo, sondern strukturelle Entlastung – und machen KI vom Produktivitäts-Boost zur belastbaren Infrastruktur.
2. GEO, LLMs und KI-Antworten als neue Gatekeeper
Ein weiterer klarer Shift: Assistants und LLMs werden selbst zu Interfaces. Es geht nicht mehr nur darum, bei Google zu ranken, sondern darum, wie Marken in KI-Antworten erscheinen, zitiert und kontextualisiert werden. Stichwort: Generative Engine Optimization (GEO).
Dass dieser Wandel strategische Relevanz hat, zeigt auch Adobes Milliarden-Deal rund um Semrush. Die Übernahme unterstreicht, dass Sichtbarkeit künftig kanal- und systemübergreifend gedacht werden muss, über klassische Suche, KI-Suchen und agentische Systeme hinweg.
Die Zahlen unterstreichen den Handlungsdruck: Laut Adobe laufen aktuell erst rund ein Prozent der organischen B2C-Suchen über LLMs – bis 2027 sollen es 20 Prozent sein. Gleichzeitig geben 91 Prozent der Unternehmen an, die Auswirkungen von KI-gestützter Suche bereits aktiv zu berücksichtigen.
Ein zusätzlicher Realitätscheck: Laut einer von Adobe zitierten Gartner-Studie könnten bis 2028 rund 50 Prozent des Traffics über klassische Suchmaschinen wegfallen. Sichtbarkeit entsteht damit zunehmend jenseits vertrauter SEO-Logiken. Entscheidend ist ein stabiles Datenfundament. Stimmen Daten, Kontext und Struktur nicht, verpufft auch der Einsatz leistungsfähiger KI.
3. Personalisierung zieht weiter – vom Interface in den Dialog
Besonders klar wurde dieser Shift in der Session von Nadine Wolanke, VP & Managing Director Central Europe bei Adobe. Ihre These: Personalisierung entsteht heute nicht mehr primär auf Websites, sondern im Dialog. Agentic AI schafft Räume, in denen Marken natürlicher, informativer und näher an echten Bedürfnissen erfahrbar werden.
Gleichzeitig betonte Wolanke, dass Kreativität wichtiger denn je bleibt. Ohne strategische Leitidee droht selbst die beste Agentic AI zum Einheitsbrei zu werden. Kampagnen bestehen heute nicht mehr aus einzelnen Assets, sondern aus ganzen Asset-Universen, die KI zwar effizient produzieren kann – die inhaltliche Klammer, die Qualität und die Botschaft bleiben jedoch menschliche Aufgaben. KI verschiebt den Fokus damit weg von aufwendigen Workflows hin zu Prozessen, in denen Agents unterstützen und Teams Raum für Strategie, Ideen und Differenzierung gewinnen.
Personalisierung bleibt dabei Erwartung, nicht Kür. Laut Adobe erwarten 50 Prozent der Kund:innen, dass Marken Timing, Kanal und Kontext der Personalisierung verstehen. Selbst im B2B wären 25 Prozent bereit, persönliche Daten zu teilen – sofern der Mehrwert klar erkennbar ist. Die Grenze verläuft damit nicht bei Daten, sondern bei Vertrauen: Nutzer:innen sind offen für personalisierte Erlebnisse, wollen aber verstanden werden – nicht überwacht.
Für noch mehr Insights kannst du dir unser Interview mit Nadine Wolanke aus 2025 durchlesen und erfahren, welche Rolle KI-Agents, Personalisierung und markensichere KI in Adobes Marketing-Strategie spielen – und worauf es beim produktiven Einsatz im Alltag wirklich ankommt.
4. KI scheitert selten an Technik – sondern an Organisation
Der vielleicht wichtigste Punkt des Forums: Viele Unternehmen haben KI-Tools, aber keine passenden Strukturen. Assistants funktionieren jedoch dann am besten, wenn Marketing, Data, IT und Legal zusammenspielen, Rollen geklärt sind und Mitarbeitende befähigt werden.
Wie das konkret aussieht, zeigte Richard Lew Shun, Director Applied Business Analytics bei Sky Deutschland GmbH, sehr praxisnah. Er sprach offen über die größte Hürde: Erfahrenen Marketing Managern zu erklären, warum eine vermeintliche Black Box in bestimmten Situationen ein besseres Kund:innenverständnis liefern kann als menschliche Intuition allein. Relevanz entsteht nur, wenn Unternehmen sich ernsthaft mit den Informationen auseinandersetzen, die KI verarbeitet – nicht, wenn sie KI nur als Output-Maschine nutzen.
Bei Sky ist KI deshalb kein Projekt, sondern ein kultureller Lernprozess. Mit Demos, Trainings, internen Events und einer eigenen AI Community wird das Thema aktiv vorangetrieben. Rund 80 Prozent der Mitarbeitenden nutzen KI bereits, skaliert über ein AI Core Team, klare Leadership-Rollen und AI Ambassadors. Ziel: ein AI-first Mindset bis 2027.
In der Praxis heißt das: Ideen und Content entstehen mit KI, Feedback kommt in Sekunden, Kreation läuft über Tools wie Adobe Firefly, Targeting weiterhin über bewährtes Machine Learning. Noch macht Sky vieles schneller und effizienter. Der nächste Schritt ist größer: Produkte und Prozesse mit GenAI neu zu denken. Dass das notwendig ist, zeigen auch die Zahlen: Nur vier Prozent der Unternehmen verfügen laut Adobe über vollständig integrierte und zugängliche Daten. Ohne diese Basis bleibt KI Stückwerk.
Die Adobe-Reports zeigen ebenfalls: KI wird nicht automatisch akzeptiert. Vertrauen entsteht nur dann, wenn nachvollziehbar ist, warum etwas empfohlen wird, wie Inhalte zustande kommen und wie Daten genutzt werden. Black Boxes sind damit kein technisches Problem, sondern ein Kommunikationsproblem. Marken müssen erklärbar bleiben – auch dann, wenn KI mitredet und Entscheidungen vor dem ersten Klick getroffen werden.
5. Governance ist kein Bremsklotz – sondern Beschleuniger
Sobald ein Assistant im Namen einer Marke agiert, wird KI zur Markeninstanz – und damit auch zum Risiko. Genau deshalb stand Governance im gemeinsamen Fireside Chat von Bernd Eßmann, AI Lead IBM iX DACH, und Hartmut König so stark im Fokus. Beide Unternehmen sind die ersten Schritte bewusst gemeinsam als „Zero Partner“ Richtung Agentic AI gegangen. Eßmann brachte es klar auf den Punkt:
König ergänzte die Markenperspektive: Wenn KI für eine Marke spricht, darf sie nicht halluzinieren. Fehler sind dann keine technischen Details mehr, sondern echte Markenrisiken. Entsprechend zentral sind klare Leitplanken von Brand Guidelines über Datenkontrolle bis zu definierten Verantwortlichkeiten. Governance, so die gemeinsame Botschaft, bremst KI nicht aus, sondern beschleunigt sie, weil sie Vertrauen schafft.
Brisant wurde es beim Blick in die Praxis: 48 Prozent der Arbeitnehmenden in Deutschland verschweigen ihren Führungskräften, dass sie KI nutzen. Die Konsequenz ist eindeutig: Unternehmen müssen offizielle Tools bereitstellen, klar regeln, welche Daten genutzt werden dürfen – und kluge Nutzung belohnen statt sanktionieren. Agentic AI funktioniert nur dort, wo Technologie, Organisation und Vertrauen zusammenspielen.
Zwei Live-Demos, die Theorie in Praxis übersetzten
Was auf den Bühnen diskutiert wurde, ließ sich in den Live-Demos direkt überprüfen. Sie machten greifbar, wie sich der strategische Shift hin zu Agentic AI technisch umsetzen lässt und warum er für Marketing Teams jetzt relevant wird.
Der Adobe LLM Optimizer griff eine Frage auf, die viele Marken aktuell umtreibt: Wie sichtbar und glaubwürdig bin ich, wenn Antworten nicht mehr über Suchergebnisse, sondern über LLMs und AI Agents entstehen? Statt herkömmlicher SEO rücken hier Generative Engine Optimization (GEO), Share of Voice in KI-Suchen und die messbare Wirkung von KI-Sichtbarkeit auf Traffic, Conversion und Business-Ziele in den Fokus. Sichtbarkeit wird damit steuerbar – auch jenseits klassischer Rankings.
Mit Adobe GenStudio for Performance Marketing wurde anschließend deutlich, wie sich dieser Anspruch auf Content-Ebene einlösen lässt. Am Beispiel von The Coca-Cola Company zeigte Adobe, wie markenkonformer Content mit generativer KI nicht nur schneller produziert, sondern systematisch skaliert werden kann: von der Asset-Erstellung über Lokalisierung und Testing bis hin zur Aktivierung über den gesamten Marketing Stack.
KI macht Unternehmen nicht nur schneller – sie zwingt zum Umdenken
Das Adobe AI Forum München zeigte deutlich: KI ist kein reines Effizienzthema mehr. Sie greift tief in Strukturen ein: in Rollen, Entscheidungen und Verantwortlichkeiten. Die zentrale Frage lautet längst nicht mehr, wie Marketing schneller wird, sondern wie Unternehmen künftig arbeiten und steuern wollen, wenn KI mitredet.
Die Adobe Reports untermauern den Druck mit Zahlen: Nutzer:innen erwarten personalisierte Erlebnisse, aber nur dann, wenn sie sinnvoll und transparent sind. Gleichzeitig entstehen immer mehr Entscheidungen, bevor überhaupt ein Klick passiert, weil LLMs und KI-Systeme Marken vorfiltern. Für Marketing Teams heißt das: mehr Output, höhere Komplexität, fragmentierte Systeme.
Genau hier setzt der zentrale Shift an, der auf dem Forum immer wieder betont wurde: KI darf kein reiner Beschleuniger sein, sondern muss orchestriert werden. Weg von mehr Content, hin zu besseren Strukturen. Wer das versteht, denkt nicht nur schneller – sondern handelt auch besser.
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