Kroger hat gemeinsam mit VidMob und MMA Global ein KI-Modell auf reale Kampagnendaten angesetzt, um die Conversion-Wirkung von Werbe-Creatives besser einzuschätzen. Laut der am 30. September 2026 veröffentlichten Auswertung sagte das Modell die E-Commerce-Conversion-Performance der untersuchten Creatives in 81 Prozent der Fälle korrekt voraus.
Die Zahl ist keine allgemeine „81-Prozent-Garantie“ für KI-Creative-Scoring. Sie gilt für die konkrete Untersuchung mit Kroger-Daten. Interessant ist vielmehr, wie eng Creative-Merkmale und tatsächliche Kaufdaten inzwischen zusammengeführt werden.
1.934 Creatives aus Meta und DV360
Für die Analyse wurden laut MMA Global 1.934 Bild- und Video-Assets aus einem Jahr laufender Kroger-Kampagnen ausgewertet. Die Ausspielung lief unter anderem über Meta und Google Display & Video 360.
VidMob zerlegte die Werbemittel mit KI in Merkmale wie Botschaft, Branding, Erzählstruktur und sichtbare menschliche Interaktion. Diese Signale wurden anschließend nicht nur mit Klicks oder View-Raten verbunden, sondern mit tatsächlichen E-Commerce-Conversions.
Marketing Dive berichtet zudem, dass Creatives, die stärker den aus dem Modell abgeleiteten Empfehlungen entsprachen, im Durchschnitt eine vierfach höhere Conversion-Rate erreichten. Eine hypothetische Umschichtung des Budgets auf höher bewertete Assets hätte der Studie zufolge bei gleichem Media-Budget mehr als doppelt so viele Conversions ermöglichen können.
Das sind modellierte beziehungsweise beobachtete Studienergebnisse – kein Versprechen, dass dieselbe Steigerung in jeder Kampagne reproduzierbar ist.
Warum Creative-Scoring gerade jetzt wichtiger wird
Der praktische Nutzen liegt in der Geschwindigkeit. Generative KI, Creator-Content und automatisierte Variantenproduktion sorgen dafür, dass Werbeteams immer mehr Assets testen können. Gleichzeitig wird es schwieriger, jede Variante lange genug auszuspielen, um belastbare Performance-Daten zu sammeln.
Ein Scoring vor oder früh in der Kampagne kann deshalb helfen, schwache Varianten schneller auszusortieren und Testbudgets gezielter zu verteilen.
Das passt zu einer breiteren Entwicklung: Bei Meta Ads wachsen KI-Creatives, während gleichzeitig die Attribution neu sortiert wird. Auch unser Überblick zu KI-Werbung und automatisiertem Ad Spend zeigt, wie stark Entscheidungen über Ausspielung und Optimierung inzwischen von Modellen übernommen werden.
Für Kroger ist Creative nur ein Teil des Datenvorteils
Kroger baut sein Werbegeschäft seit Jahren um First-Party-Kaufdaten auf. Zuletzt meldete der Händler für Kroger Precision Marketing ein deutliches Ergebniswachstum; gleichzeitig werden Retail-Daten stärker mit Plattformen wie TikTok, YouTube und CTV verbunden. Mehr dazu in unserer Analyse zu Krogers Retail-Media-Geschäft.
Parallel experimentiert Kroger mit KI direkt im Shopping-Funnel. Der Konzern gehört zu den Händlern, die agentische Shopping-Assistenten in Produktsuche und Warenkorb bringen.
Was Marketer aus der Studie mitnehmen sollten
Der spannendste Punkt ist nicht die 81-Prozent-Zahl allein. Entscheidend ist, dass Creative Intelligence näher an echte Geschäftsergebnisse rückt.
Für Werbeteams ergeben sich daraus drei sinnvolle Leitlinien:
- Creative-Scoring sollte auf Conversion- oder Umsatzsignale trainiert werden, nicht nur auf Aufmerksamkeit.
- Modelle müssen auf eigenen Kampagnen- und Zielgruppendaten validiert werden.
- KI-Scoring ersetzt Experimente nicht, kann aber priorisieren, welche Varianten überhaupt Media-Budget bekommen.
Je mehr Werbemittel automatisch erzeugt werden, desto wichtiger wird diese zweite Ebene der Automatisierung: Nicht nur mehr Creative produzieren, sondern schneller erkennen, welches Creative wahrscheinlich einen wirtschaftlichen Beitrag leistet.