ADZINE: Hallo David, wie würdest du Stackadapt möglichst knapp beschreiben? Was steckt technologisch dahinter?

David von Hilchen: In einem Satz würde man sagen, dass Stackadapt eine KI-gestützte Werbe- und Orchestrierungsplattform ist. Wenn man verstehen möchte, was technologisch dahintersteckt, wird es etwas komplexer. Ein zentraler Punkt ist, dass Stackadapt von Anfang an mit dem Gedanken entwickelt wurde, dass Programmatic irgendwann vollständig automatisiert funktioniert. Unser CEO Vitaly Pecherskiy war selbst Programmatic-Planner – unter anderem bei Xaxis – und hat früh erkannt, dass KI eine große Rolle spielen wird.

Daraus entstand der Ansatz, eine möglichst integrierte Plattform zu bauen, also eine End-to-End-Lösung, die den gesamten Prozess abdeckt: Forecasting, Planung, Creatives, Setup, Optimierung und Measurement. Wichtig ist dabei, dass die relevanten Datensignale auf einer Plattform zusammenlaufen. Nur so kann KI zum automatisiert optimierenden Bindeglied zwischen allen Gewerken werden. Ein Beispiel wäre, dass Echtzeit-Learnings von In-Plattform-Measurement-Studien einen direkten Rückkopplungseffekt auf das Bidding oder die Gewichtung von den am besten performenden Werbemittel-Variationen haben.

Im klassischen Programmatic ist das oft fragmentiert: Targeting, Measurement und Creatives kommen von unterschiedlichen Anbietern mit eigenen Interessen. Unser Ansatz ist daher, möglichst viele Lösungen selbst zu entwickeln. Dazu gehören beispielsweise First-Party-Targeting, Measurement oder Dynamic Creative Optimization. Dazu kommen spezialisierte Lösungen, etwa für Travel oder B2B. Im B2B-Bereich bieten wir zum Beispiel eine eigene Account-Based Targeting-Lösung an.

ADZINE: Würdest du das als eine Art „customizable DSP“ beschreiben?

von Hilchen: Ja, die Beschreibung passt. Die Plattform ist modular aufgebaut und lässt sich über APIs oder MCPs in bestehende Systeme integrieren. Gleichzeitig versuchen wir, flexibel auf Kundenanforderungen einzugehen und entwickeln Produkte oft gemeinsam mit Partnern weiter.

ADZINE: Blicken wir auf den Markt. KI wird oft als Lösung für alles Mögliche dargestellt. Kann sie ihr Potenzial in einem stark fragmentierten Markt wie Programmatic überhaupt entfalten?

von Hilchen: Es ist auf jeden Fall herausfordernd. Viele bestehende Plattformen sind nicht darauf ausgelegt, den gesamten Prozess wirklich automatisiert abzubilden. Heute sehen wir oft isolierte KI-Anwendungen, zum Beispiel in der Bid-Optimierung oder bei der Auswertung von Measurement-Daten. Das bringt Effizienzgewinne, aber es fehlt häufig die Verknüpfung dieser Elemente.

Wenn man sich große Plattformen anschaut – etwa Google oder Meta – sieht man zwar Automatisierung, aber auch Blackbox-Systeme. Man gibt Ziel und Budget vor, und die Optimierung passiert im Hintergrund. Im Programmatic-Umfeld könnte Automatisierung transparenter funktionieren, kanal- und KPI-übergreifend, aber mit Eingriffsmöglichkeiten für den Planer. Dafür müssen Plattformen allerdings in ihrer Grundstruktur darauf ausgelegt und bereit sein, transparent zu agieren.

ADZINE: Das bedeutet, dass wir Vereinheitlichung brauchen. Geht mit Einheitlichkeit im Programmatic-Ökosystem nicht auch der Verlust der Vielfalt und des Wettbewerbs einher?

von Hilchen: Ich glaube nicht, dass sich das zwangsläufig ausschließt. Es können auch mehrere Plattformen automatisiert funktionieren. Außerdem wird es weiterhin spezialisierte Lösungen geben. Wir arbeiten zum Beispiel mit Partnern für Brand-Lift-Studien zusammen, weil bestimmte Bereiche spezielles Know-How oder Daten erfordern.

Die Idee einer vollständigen Automatisierung – ein KI-Agent macht alles – halte ich kurzfristig für unrealistisch. Gerade die kreative Dimension bleibt menschlich geprägt. Kommunikation richtet sich an Menschen, nicht an Maschinen. Wettbewerb bleibt also wichtig. Die Frage ist eher, ob KI punktuell Effizienz schafft oder tatsächlich operativ komplexe Aufgaben übernimmt.

ADZINE: Agenturen entwickeln zunehmend eigene Lösungen, auch KI-gestützt. Entsteht hier Konkurrenz zur DSP?

von Hilchen: Das ist ein valider Punkt. Agenturen müssen ihre Geschäftsmodelle weiterentwickeln, insbesondere durch eigene Datenprodukte. In der Praxis sehen wir oft, dass es Überschneidungen, aber auch Ergänzungen gibt. Wenn man tiefer einsteigt, zeigt sich, dass nicht alle Funktionen einer Plattform benötigt werden.

Was Agenturen schätzen, ist Flexibilität und die Möglichkeit, gemeinsam Lösungen zu entwickeln. Häufig entstehen Synergien, wenn man bestehende Ansätze kombiniert, statt sie gegeneinanderzustellen.

ADZINE: Kommen wir zum Measurement. Welche Rolle kann KI hier realistisch spielen?

von Hilchen: Eine wichtige Rolle liegt darin, Signale miteinander zu verknüpfen. Also das, was ich in Echtzeit messe – Brand Lift, Engagement oder Attribution – direkt in Optimierungsentscheidungen einfließen zu lassen. Bisher war vieles ex post: Kampagne laufen lassen, Ergebnisse analysieren und daraus lernen. KI kann helfen, diesen Prozess stärker in Echtzeit zu bringen. Gleichzeitig zwingt uns der Data Loss im Markt, Measurement neu zu denken. Die starke Fokussierung auf Attribution, insbesondere Last Click, greift zu kurz, wenn es um Wachstum geht.

Ich habe in den USA mit Retailern gearbeitet, die komplett auf Geolift-Tests umgestellt haben. Dabei werden Regionen gegeneinander getestet, um den inkrementellen Effekt von Werbung zu messen. Interessant dabei ist, dass Kanäle wie Branded Search in klassischen Attributionsmodellen oft sehr stark aussehen, aber wenig Inkrementalität liefern. Größere Videoformate schneiden in solchen Tests dann aber häufig besser ab. Das zeigt, dass wir wegmüssen von einer rein attributiven Sicht hin zu einem breiteren Measurement-Ansatz, beispielsweise Marketing Mix Modelling kombiniert mit taktischeren Inkrementalitätstests.

ADZINE: Der Fokus vom Markt verschiebt sich gerade auf Performance-Formate. Der Druck auf Performance und harte KPIs steigt.

von Hilchen: Absolut. Gerade in wirtschaftlich schwierigen Zeiten wird stärker auf kurzfristige Ergebnisse geschaut. Das führt oft zu einem Spannungsfeld zwischen Marketing und Finance. Last Click ist einfach zu erklären, deshalb hält er sich so hartnäckig.

Aber viele Unternehmen erkennen inzwischen, dass das zu kurz greift. Sie ergänzen Attribution durch Inkrementalitätstests und Marketing-Mix-Modelle, um ein vollständigeres Bild zu bekommen. Die hier zu Tage tretenden KPIs und Metriken helfen viel besser dabei zu entscheiden, welcher Kanal wirklich Absatzsteigerungen bringt.

ADZINE: Inkrementalität ist allerdings schwer messbar. Wie kann eine DSP hier konkret helfen?

von Hilchen: Wichtig ist vorweg, dass jede Messmethode Unsicherheiten hat. Es gibt keine perfekte Wahrheit. Unsere Rolle als DSP ist es, ein Umfeld zu schaffen, in dem verschiedene Signale zusammengeführt werden können – eine Art Media Cockpit.

Das bedeutet, dass wir Daten aus unterschiedlichen Quellen integrieren, vergleichbar machen und in Entscheidungen übersetzen. Wir bieten zum Beispiel Integrationen in Marketing-Mix-Modelle sowie eigene Lösungen für Sales-Lift- und Inkrementalitätsmessung. Geo-Tests liegen oft eher auf Kunden- oder Agenturseite, aber wir unterstützen sie mit Daten und Analysen.

ADZINE: Hast du als Abschluss einen Appell an den Markt parat?

von Hilchen: Entscheidend ist, Komplexität und Fragmentierung zu reduzieren – nicht durch weniger Wettbewerb, sondern indem man aus Markensicht klar definiert, welche Plattformen und Messansätze wirklich notwendig sind, um Business-Ziele erreichbar und messbar zu machen.

ADZINE: Danke für das Interview, David!