Immer mehr Werbebudget wird über Self-Service-Plattformen gesteuert, in denen KI Preise, Ausspielung und Optimierung beeinflusst. Für Marketer entsteht damit ein neues Problem: Die Systeme helfen beim Einkauf von Reichweite, verfolgen aber zugleich die Geschäftsziele der Plattform, die sie betreibt.
Marketing Dive verweist auf Gartner-Prognosen, nach denen bis 2028 mehr als 70 Prozent der weltweiten Werbeausgaben und rund 80 Prozent der US-Werbeausgaben über Self-Service-Systeme laufen sollen, in denen KI den Media-Einkauf materiell beeinflusst. Der zentrale Rat: Automatisierung nutzen, aber Budgetentscheidungen nicht ungeprüft an die Plattform abgeben.
Warum Plattform-KI nicht neutral ist
Ein Werbesystem optimiert nicht in einem Vakuum. Google, Meta, Amazon und andere Plattformen verkaufen gleichzeitig das Inventar, das ihre Algorithmen empfehlen. Damit können die Interessen von Käufer und Plattform auseinanderlaufen: Werbetreibende wollen möglichst effiziente Ergebnisse, die Plattform will Umsatz und Auslastung steigern.
Das heißt nicht, dass automatische Empfehlungen grundsätzlich schlecht sind. Es heißt aber, dass Vorschläge wie Budgeterhöhungen, zusätzliche Placements oder breitere Zielgruppen nicht automatisch als objektive Beratung behandelt werden sollten.
Der praktische Gegenentwurf ist simpel: Kampagnenziele vorab definieren, Empfehlungen gegen eigene KPIs prüfen und Änderungen kontrolliert testen. Wie stark Plattformen inzwischen operative Arbeit automatisieren, zeigt auch unser Beitrag zu TikTok Ads mit Agentic Hub und Symphony.
Weniger Variablen, bessere Kontrolle
Ein weiteres Problem ist die Messung über mehrere Plattformen hinweg. Jeder Anbieter arbeitet mit eigenen Attributionsmodellen, Datenfenstern und Optimierungslogiken. Dadurch können zwei Dashboards dieselbe Kampagne unterschiedlich bewerten.
Statt möglichst viele Kanäle gleichzeitig zu automatisieren, kann es sinnvoller sein, die Zahl der Variablen zu begrenzen und zunächst dort zu investieren, wo sich Kosten und Geschäftsergebnis nachvollziehbar verbinden lassen. Gerade bei größeren Budgets sollten Finance, Analytics oder unabhängige Measurement-Partner in die Bewertung einbezogen werden.
Der aktuelle Streit um Googles Werbetechnik zeigt, wie konzentriert Teile dieses Marktes bereits sind. Mehr Hintergrund dazu liefert unser Artikel zum US-Urteil gegen eine Zerschlagung von Googles Adtech-Geschäft. Auch das neue globale Media-Modell von PepsiCo und Publicis zeigt, wie stark Daten, Technologie und Einkauf inzwischen zusammengeführt werden.
Was Marketer konkret prüfen sollten
Vor einer automatischen Budgetentscheidung sollten mindestens vier Fragen beantwortet sein: Welches Geschäftsziel soll die Kampagne erreichen? Welche Kennzahl bildet dieses Ziel tatsächlich ab? Kann die Plattform den Zusammenhang zwischen Spend und Ergebnis plausibel zeigen? Und lässt sich das Ergebnis außerhalb des Plattform-Dashboards verifizieren?
Besonders vorsichtig sollte man bei jungen Kampagnen mit wenig Daten sein. Dort können automatisierte Systeme schnell aus wenigen Signalen weitreichende Empfehlungen ableiten. Das gilt ebenso für vollautomatische Cross-Channel-Setups, bei denen Media-Planung, Budgetverteilung und Optimierung gleichzeitig an ein System abgegeben werden.
KI ersetzt Media-Urteil nicht
Die produktive Nutzung liegt deshalb zwischen zwei Extremen. Wer jede Automatisierung ablehnt, verzichtet auf reale Effizienzgewinne. Wer dagegen Planung, Einkauf und Erfolgskontrolle vollständig an dieselbe Plattform delegiert, verliert unabhängige Kontrolle.
Für Agenturen und Inhouse-Teams verschiebt sich die Arbeit damit von Bedienung zu Bewertung: weniger manuelle Klicks, dafür mehr Verantwortung bei Zieldefinition, Experimentdesign und Measurement. Ähnlich funktioniert moderne Retail-Media-Messung, etwa beim wettergetriggerten Programmatic-Ansatz von Ace Hardware.