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Liebe ADZINE-Community,

mithilfe von Generative Engine Optimization (GEO) lässt sich heute schon recht gut messen, wie sichtbar eine Marke in KI-Assistenten ist. Was diese Sichtbarkeit tatsächlich beeinflusst und welche Maßnahmen daraus folgen sollten, kann die Maschine hingegen (noch) nicht herleiten. Die Interpretation und Entscheidungen der Analyse liegen wie gewohnt beim Menschen. Eine Parallele sehen wir übrigens beim Mediaeinkauf.

Diese Woche startet mit dem Gastbeitrag aus der Feder von Marco Berghoff, Publicis Media, der beschreibt, was genau sich in Sachen GEO bereits messen lässt. Das Stück zeigt auch, wo die Disziplin an ihre Grenzen stößt und Kausalitäten den Hypothesen weichen müssen. In einem Interview spricht Alexandra Doll von Seedtag hingegen darüber, wie Künstliche Intelligenz IDs, Kontext und weitere Targeting-Signale je nach Kampagnenziel gewichten kann. Wie vorsichtig der Markt mit KI als Werkzeug noch umgeht, demonstrieren zwei aktuelle Untersuchungen zum Mediaeinkauf. Denn die Erwartungen an das verheißungsvolle Agentic Advertising sind zwar groß, praktische Erfahrung damit gibt es jedoch bislang kaum. So werden Reporting und Analyse bereitwillig automatisiert – doch wenn es um Budgets und Kampagnenentscheidungen geht, bleiben wir zurückhaltend.

Diese Woche geht es damit um eine altbekannte Aufgabe für Marketer und ihre Analyse-Abteilungen unter neuen technischen Bedingungen: Daten einordnen, Entscheidungen treffen und wissen, wie weit die eigene Kontrolle reichen sollte.

Wir wünschen eine spannende Lektüre!

Anton Priebe, Chefredakteur ADZINE

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Bild: Sergey Zolkin – Unsplash
Im Juni wurde von Stefanie Hirsch bereits beschrieben, warum GEO vor allem Koordinationsarbeit ist. Sichtbarkeit in KI-Systemen entsteht durch das Zusammenspiel von Content, PR, Communitys, technischer Zugänglichkeit und Markenführung, nicht aus isolierten Einzelmaßnahmen. Mit der zunehmenden Verbreitung von AI Overviews, ChatGPT oder Copilot gewinnt GEO weiter an Relevanz. Was für viele Entscheider:innen nun immer wichtiger wird, ist die Frage: Wie lässt sich GEO eigentlich messen und was können Verantwortliche in Unternehmen auf Basis dieser Erkenntnisse tatsächlich erreichen? »
Bild: Carlos Alberto Gómez Iñiguez – Unsplash IDs, eigene Daten, Kontext und weitere Signale bieten Werbetreibenden zahlreiche Möglichkeiten, ihre Zielgruppen anzusprechen. Doch welches Signal liefert in welcher Situation die besten Ergebnisse? Künstliche Intelligenz kann die Signale anhand der Kampagnenperformance bewerten, ihre Gewichtung laufend anpassen und dabei auch neue Zielgruppen erschließen. Im Interview erklärt Alexandra Doll, Commercial Director Germany bei Seedtag, wie diese Entscheidungen zustande kommen, was passiert, wenn sich ID und Kontext widersprechen, und wie Werbetreibende die Kontrolle über das Targeting behalten. »
Bild: Muhammad – Adobe Stock, Bild: Muhammad – Adobe Stock Künstliche Intelligenz übernimmt bereits Aufgaben im digitalen Werbegeschäft. Bei eigenständigen Kampagnenentscheidungen sind Unternehmen allerdings zurückhaltender. Eine neue Studie von IAB Europe zeigt, dass die Branche mit einem schnellen Fortschritt beim agentischen Mediaeinkauf rechnet, obwohl viele Unternehmen bislang kaum Erfahrung mit weitgehend autonom arbeitenden Systemen haben. Weitere Untersuchungen verdeutlichen, wo die praktische Umsetzung derzeit an ihre Grenzen stößt. »
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Bild: Vistar Media Dynamische Werbung in Digital-Out-of-Home (DOOH) kann Passanten direkt auf die nächstgelegene Filiale, ein Restaurant oder einen Händler verweisen. Ob solche Hinweise ihre Wirkung tatsächlich entfalten, hängt offenbar auch von ihrer Position im Motiv ab. Eine Studie von Vistar Media, Omnicom Media und Annalect sieht Vorteile für den oberen und unteren Bereich des Creatives. In der Mitte schnitten die getesteten Varianten schwächer ab. »
Bild: Clem Onojeghuo – Unsplash
KI zu nutzen, ist das eine. Ihr Entscheidungen zu überlassen, ist etwas anderes. Während Unternehmen KI bereits für zahlreiche Aufgaben einsetzen, bleiben sie zurückhaltend, sobald KI-Systeme eigenständig über Budgets, Kampagnen oder Inhalte entscheiden sollen. Wie groß dieser Unterschied ist, zeigt der „AI Delegation Gap Report“ des B2B-Marktforschungsunternehmens Newtonx, der von uns in Auftrag gegeben wurde. Zwischen Mai und Juni 2026 wurden dafür 500 Marketing- und Werbeverantwortliche in mittelständischen und großen Unternehmen aus sechs Ländern befragt: USA, Kanada, Großbritannien, Deutschland, Australien und Singapur. Ergänzt wird die Erhebung durch eine weitere globale Befragung von 187 Personen, die unsere Plattform nutzen. »
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