Julian Kramer von Adobe spricht über Aufmerksamkeit, agentische KI und die Zukunft der Marketingproduktion im Zeitalter generativer Modelle.
Die Aufmerksamkeit der Nutzer verändert sich: Während klassisches Awareness-Marketing in großen sozialen Netzwerken weiterhin funktioniert, verschiebt sich die Phase der Kaufabwägung zunehmend zu Large Language Models wie ChatGPT, Gemini oder Claude. Marken müssen sich darauf einstellen, dass Menschen ihre Produktrecherche dort beginnen – und entsprechend auffindbar sein.
Julian Kramer von Adobe nennt drei Pflichtbausteine für maschinenlesbare Sichtbarkeit: Facts and Figures, Features und FAQs. „Du willst nicht, dass irgendein Typ auf Reddit für deine Marke antwortet“, sagt er. Marken müssten die erste verifizierte Quelle für produktrelevante Informationen sein. Austauschbare Produkte lassen sich zudem über „Flock“ (etwa durch Trendlisten oder Empfehlungen) sowie über „Fight“, also durch den direkten Vergleich mit Wettbewerbern, positionieren.
Content-Inflation und die Rolle generativer KI
Die Halbwertszeit einzelner Werbeassets sinkt unter ihre Produktionszeit. LLM-Traffic konvertiere zwar rund 31 Prozent besser, doch Sichtbarkeit erfordere mehr Frequenz und mehr Varianten. Generative KI hilft laut Kramer bei der Übersetzung, Variantenbildung und Anpassung an kleinere Märkte, die früher keine eigenen Kampagnen erhielten. Ein menschlicher Qualitäts-Check zählt jedoch zum Pflichtprogramm – gerade bei kulturellen Sensibilitäten.
Ein US-Versicherer nutze KI-Tools, um Humor in Werbespots vorab mit Fokusgruppen zu testen, nennt Kramer als Beispiel. Die finalen Spots entstünden weiterhin klassisch produziert. „In einer Zeit, wo die Kosten für eine Antwort gegen null gehen, steigt der Wert der Frage exponentiell“, erklärt Kramer. Empathie, kritisches Denken und gute Prompts würden dadurch wichtiger.
Agentische KI verändert die Produktionsstraße
Den größten Umbruch sieht Kramer in agentischer KI. Marketing-Manager steuerten künftig komplette Kampagnen über Prompts – von der Zielgruppensuche bis hin zur Erfolgsmessung. Experten wechselten vom Pixelschieben zum Aufbau und zur Überwachung der Produktionsstraße: Datenqualität, Templates, Brand Intelligence und Prompt-Strukturen.
Die demografische Entwicklung macht die Automatisierung laut Kramer unverzichtbar, denn in Deutschland gingen in den kommenden Jahren Millionen Vollzeitkräfte in Rente. Kramer warnt davor, Personal vorschnell abzubauen: Wer 50 Prozent eines Jobs automatisiere, dürfe nicht 50 Prozent der Stellen streichen. Stattdessen ließen sich Kapazitätslücken schließen und mehr Märkte bedienen.
Wichtig sei Explainability by Design: Step-by-Step-Reasoning, Progress-Indikatoren, klare Scope-Disclaimer, Quellenangaben und Backtracking. „Ich würde nichts kaufen, was dem nicht entspricht“, sagt Kramer. Bei Einstellungen achte Adobe verstärkt auf Meta-Skills wie Neugier, Unternehmergeist und Resilienz.