Der Agentur-Profi Sven Metz von Add2 beschreibt eine Abkehr von den bisherigen Zielgruppenmodellen. “Targeting im Programmatic Advertising wird 2026 weniger von klassischen Zielgruppenlogiken bestimmt sein, sondern von der Fähigkeit, relevante Signale richtig zu lesen und einzuordnen.“ Starre demografische oder interessenbasierte Segmente verlören nicht nur aus Datenschutzgründen an Bedeutung, sondern auch, weil sie reale Nutzungssituationen kaum noch abbilden könnten.

Entsprechend erwartet auch Tanja Grünwaldt vom Contextual-Spezialisten Seedtag eine deutliche Veränderung. „2026 werden wir eine Verschiebung weg von User-Signalen, hin zu Bid-Signalen erleben“, erklärt sie. Entscheidend sei nicht mehr, wer eine Person ist, sondern welche Informationen im Moment der Auktion verfügbar sind. Semantische Kontextsignale, emotionale Content-Signale sowie Attention- und Placement-Signale rückten in den Mittelpunkt des Bidding-Prozesses.

Damit verschiebt sich auch der Zeitpunkt, an dem Zielgruppen überhaupt entstehen. Grünwaldt geht davon aus, dass Audience Building „nicht mehr vor der Kampagne, sondern währenddessen“ stattfinde. Zielgruppen würden dynamisch aus Content-Verständnis, Echtzeit-Performance und Kampagnenzielen gebildet. Zielgruppen sind damit weniger Ausgangspunkt als Ergebnis eines laufenden Optimierungsprozesses. Inwiefern die Mediaplanung damit d’accord ist, bleibt zunächst abzuwarten.

Künstliche Intelligenz spielt in der Zielgruppenansprache der Zukunft jedenfalls eine zentrale Rolle, darin sind sich alle Expertinnen und Experten einig. Allerdings nicht als Ersatz für menschliche Planung – Metz ordnet KI klar als funktionale Ebene ein. Sie übernehme nicht das „bessere Targeting“, sondern fungiere als “Entscheidungs- und Übersetzungsschicht”. KI mache Muster in Kontexten, Umfeldern und Reaktionen sichtbar und ermögliche es, Ausspielungslogiken situativ anzupassen. „Entscheidend ist weniger das Wer, sondern das Wann und in welchem Umfeld Relevanz entsteht.“

Auch bei Seedtag wird KI nicht als Black Box verstanden, sondern als “strategischer Steuerungsmechanismus”. Grünwaldt betont, dass KI zwar Entscheidungen skaliert, „aber Werbetreibende definieren auch 2026 die Bedeutung“. Markenstrategie, Qualitätskriterien und kreative Leitideen blieben in menschlicher Hand, während Content-Analysen, Kontext-Clustering und Optimierung automatisiert würden.

Diese Balance zwischen Automatisierung und Kontrolle ist für Laura Hentschel ebenfalls zentral, wenn auch aus einer anderen Disziplin heraus. Sie ist die Geschäftsführerin der Digital Works, der Digital-Sparte der Düsseldorfer It Works Group, und somit Spezialistin für Außenwerbung. Dort gehe es nicht darum, Menschen zu targeten, sondern Situationen zu bewerten. „Der Fortschritt liegt für uns nicht in der Annäherung an klassische Digital-Targeting-Logiken, sondern in der besseren Nutzung von Kontext, Situation und Aufmerksamkeit im öffentlichen Raum.“ KI helfe dabei, Zeitpunkt, Ort und Wirkung einer Ausspielung zu prognostizieren, ohne die planerische Verantwortung zu ersetzen.

Während sich viele Marktteilnehmer auf Kontexte und frische Signale konzentrieren, lenkt Tom Laband, Mitgründer und CEO vom Berliner Datenspezialisten Adsquare, den Blick auf eine weitere Veränderung in Programmatic. Für ihn steht 2026 eindeutig im Zeichen des Outcome-Fokus. „Im Jahr 2026 sehen wir eine klare Verschiebung von reinen Media-Metriken hin zu messbaren Geschäftsergebnissen.“ KI übernehme zunehmend die Steuerung programmatischer Kampagnen, ihre Leistungsfähigkeit hänge jedoch unmittelbar von der Qualität der Eingangsdaten ab.

Laband betont, dass nicht mehr die Datenmenge entscheidend sei, sondern deren Relevanz. „Wer die besten Outcomes erzielen will, muss seine KI-Systeme mit echten Kauf- oder Besuchssignalen speisen.“ Nur hochwertige Conversion-Daten ermöglichten es, den inkrementellen Wert einer Werbeausspielung präzise zu berechnen. Gleichzeitig spitze sich der Wettbewerb um den von Metz bereits angesprochenen “Intelligence Layer” zu, also um jene algorithmische Schicht, die Daten interpretiert und Entscheidungen trifft. Diese Auseinandersetzung findet laut Tom Laband zwischen Demand-, Supply- und Agenturseite statt.

Aus Perspektive der Sell-Side beschreibt Steffen Hopf, DACH- & CEE-Chef vom kanadischen Index Exchange, die Verschiebung von Intelligenz in vorgelagerte Prozesse. Das sogenannte Sell-Side-Decisioning werde 2026 „zu einer zentralen Säule der programmatischen Werbung“. Statt Inventar lediglich durchzuleiten, bewerten KI-Modelle bereits im Pre-Bid-Fenster Seiten- und Content-Kontext, Content-Qualität, Publisher-Daten und historische Performance. So könne Supply in Echtzeit kuratiert und effizienter gestaltet werden.

Während auf Advertiser-Seite Forderungen nach einer übergreifenden ID-Infrastruktur für Open Media lauter werden, sehen die Adtech-Anbieter im Targeting eine Konzentration auf mehr Datenschutz voraus. Hopf spricht davon, dass Sell-Side-Decisioning „datenschutzkonforme, signalbasierte Inferenz in großem Maßstab“ priorisiere. Das soll vor allem auch effizienter sein, da sich durch die Verlagerung von Intelligenz nach vorne Ineffizienzen reduzieren ließen, die bisher durch nachgelagerte Filter entstünden.

In ähnlicher Manier erklärt Tanja Grünwaldt, dass der Erfolg einer Kampagne nicht mehr daran gemessen werde, „wem eine Ad ausgespielt wurde, sondern in welchem Umfeld, mit welcher Aufmerksamkeit und mit welchem messbaren Lift“. Measurement verschiebe sich von individueller Attribution hin zur Wirkung auf Kampagnenebene.

Agenturler Sven Metz sieht darin nicht weniger als einen Neuanfang. „2026 markiert nicht das Ende von Targeting, sondern dessen Neudefinition.“ Wer weiterhin Zielgruppen einkaufe, bleibe statisch. Wer hingegen lernende Systeme orchestriere, gewinne an Effizienz und Zukunftsfähigkeit.

Ein allgemeingültiger Trend lässt sich jedoch schwer definieren, denn Programmatic umfasst mittlerweile viele unterschiedliche Kanäle, die ihren eigenen Logiken folgen. Besonders deutlich wird die Differenz der Disziplinen im Blick auf Digital-Out-of-Home. Hentschel warnt sogar davor, Targeting-Konzepte aus dem traditionellen Online-Marketing zu übertragen. „Wenn zwei vom gleichen sprechen, ist es nicht zwingend dasselbe.“ Während Online-Kanäle versuchen, Targeting trotz Datenverlust aufrechtzuerhalten, gehe es in der Außenwerbung um Aufmerksamkeit, Situationen und Wirkung im öffentlichen Raum.

Ihre Analogie zur Luftfahrt macht diese Haltung greifbar. KI in der DOOH-Mediaplanung wirke wie ein Autopilot, der entlaste und Sicherheit erhöhe, “aber der Mensch entscheidet, wohin es geht, verantwortet den Kurs und garantiert die richtigen Entscheidungen.” Gleichzeitig mahnt Hentschel zur Wachsamkeit gegenüber Automation Bias. Das Optimum entstehe dort, wo Mensch und KI zusammenarbeiten und Effizienz, Präzision und Wirkung verbinden.

Bei aller Euphorie für KI ziehen die Adtech-Profis scharfe Grenzen. Grünwaldt fordert erklärbare Modelle, Transparenz über Signale und Entscheidungen sowie klare Brand-Safety- und Kontext-Definitionen. „Vertrauen entsteht nicht durch Black Boxes, sondern durch Nachvollziehbarkeit.“ Auch Hopf verbindet Effizienzgewinne mit dem Anspruch, Qualität und Transparenz im offenen Internet zu verbessern. Laband wiederum verortet den zukünftigen Marktwert von Adtech-Anbietern in der Fähigkeit, datenschutzkonformen Zugang zu hochwertigen Outcome-Daten zu schaffen und den programmatischen Kreislauf bis zum tatsächlichen Geschäftserfolg zu schließen.

Die Antworten zeigen, dass Programmatic Advertising 2026 weniger durch ein einzelnes Targeting-Paradigma geprägt sein wird als durch ein Zusammenspiel aus Kontext, Signalen, KI und möglicher Wirkungsmessung. Zielgruppen verlieren ihre Rolle als fixe Steuerungsgröße, während Datenqualität, Intelligenz und Interpretation an Bedeutung gewinnen. Alle Perspektiven eint die Erkenntnis, dass Technologie allein nicht genügt. Die Zukunft des Targeting in Programmatic liegt in der intelligenten Verbindung von maschineller Skalierung und menschlicher Verantwortung.