Künstliche Intelligenz gehört inzwischen in fast jedes Marketingbudget, und in fast jedem Review taucht dieselbe Frage auf: Was bringt sie eigentlich? Früher ging es um den ROI von Marketing. Heute geht es um den ROI der KI im Marketing. Das ist schwerer zu beantworten, als es klingt, und der Grund liegt nicht an fehlenden KI-Marketing-Tools. Er liegt daran, dass ausgerechnet der Teil des Geschäfts am gründlichsten gemessen wird, der am wenigsten bewirkt, während der Teil, der am meisten bewirkt, kaum Evidenz hat. KI-Marketing-Tools, international auch als AI Marketing Tools bekannt, gibt es inzwischen für fast jede Aufgabe. Nur wenige davon messen das Richtige.
Der Widerspruch, mit dem gerade jeder CMO lebt
Die Nutzung künstlicher Intelligenz im Marketing ist inzwischen fast universell. McKinseys State-of-AI-Studie 2025 beziffert die Adoption auf 88 Prozent, ein Jahr zuvor lag sie noch bei 78 Prozent. Mit dem Impact hat das nicht Schritt gehalten: Nur rund 6 Prozent der Unternehmen gelten laut McKinsey als „High Performer“, also als Organisationen, bei denen KI mindestens 5 Prozent zum EBIT beiträgt. Gartners CMO Spend Survey 2026 zeigt ein ähnliches Bild aus Marketingsicht: 70 Prozent der CMOs wollen bei KI führend sein, praktisch derselbe Anteil räumt gleichzeitig ein, die eigenen Prozesse seien dafür noch nicht bereit. Die Marketingbudgets stagnieren dabei bei unter 8 Prozent vom Umsatz. Fast alle nutzen die Tools. Kaum jemand kann zeigen, was sich dadurch wirklich verändert hat.
Was Marketing Analytics tatsächlich misst, und was nicht
Ein Teil der Erklärung liegt in einer gut belegten, aber im Alltag oft übersehenen Erkenntnis darüber, woher Werbewirkung eigentlich kommt. Die Meta-Analyse von NCSolutions und Nielsen über knapp 450 CPG-Kampagnen, mit maschinellem Lernen über 18 Merkmale hinweg modelliert, zeigt: Kreation trägt mit 49 Prozent fast die Hälfte zum inkrementellen Abverkauf bei, mehr als Targeting, Reichweite und Recency zusammen. Kreation ist mit deutlichem Abstand der größte einzelne Hebel im gesamten Marketing-Mix.
Genau hier liegt die Erklärung für die Lücke: Eine Advertiser-Perceptions-Studie vom Februar 2024 zeigt, dass Marketer und Agenturen den Beitrag von Kreation auf gerade einmal 19 bis 20 Prozent schätzen und Targeting für wichtiger halten. Die beiden Zahlen liegen fast exakt umgekehrt zueinander. Das ist kein Vorwurf an Marketingteams. Media ließ sich zwei Jahrzehnte lang klickgenau tracken, deshalb sind Dashboards, Analytics-Teams und Budgets rund um Media gewachsen. Kreation hat sich dieser Art von Instrumentierung lange entzogen, sieht man von Stimmungsauswertungen auf Social-Media-Posts und klassischem Brand Tracking einmal ab, deshalb blieb die Investition in ihre Messung dünn. Das Ergebnis ist ein Analytics-Stack, der den kleineren Hebel hervorragend kennt und beim größeren weitgehend blind bleibt.
Warum generative KI die Lücke zuerst vergrößert hat
Die naheliegende Lösung wäre, dass KI der Kreation endlich zur Messung verhilft. Stattdessen floss die erste Welle generativer KI, international meist als Generative AI bezeichnet, im Marketing fast vollständig in die Content-Erstellung. Laut Gartners CMO Spend Survey 2025 setzen 77 Prozent der Marketer, die generative KI nutzen, sie für Creative Development ein, mit deutlichem Abstand der häufigste Anwendungsfall, noch vor allem, was mit Analytics zu tun hat. ChatGPT von OpenAI und Claude von Anthropic entwerfen heute Anzeigentexte und Produktbeschreibungen in Sekunden. Jasper AI setzt als spezialisierter Assistent auf denselben Modellen auf, ergänzt sie aber um Markenvorgaben und Textbausteine, Grammarly übernimmt die letzte Korrekturschleife. Auf der visuellen Seite liefern Canva und Midjourney als KI-Bildgenerator einen brauchbaren ersten Entwurf für Social-Media-Posts und Blogbeiträge in Minuten statt Tagen, Synthesia erledigt dasselbe für kurze Erklärvideos.
Der berichtete Nutzen daraus ist real, nur ist es eine Effizienzgeschichte, keine Wirkungsgeschichte. Gartners befragte Marketer nennen Zeitersparnis (49 Prozent), Kostenersparnis (40 Prozent) und mehr Content-Volumen (27 Prozent) als Vorteile generativer KI, drei Effizienzkennzahlen und keine einzige Wirkungskennzahl darunter. Das MIT-Project-NANDA fand, dass 95 Prozent der GenAI-Pilotprojekte keinen messbaren P&L-Effekt zeigen, obwohl über die Hälfte der GenAI-Budgets im Unternehmen mittlerweile in Sales und Marketing fließt. Es entstehen mehr Assets, gegen dieselbe Evidenzbasis wie zuvor. Das Verhältnis von Output zu Erkenntnis hat sich verschlechtert, nicht verbessert, und das ist das Gegenteil dessen, wofür diese Tools eigentlich gedacht waren.
Was KI im Marketing für Analytics eigentlich leisten müsste
Die Lücke zu schließen heißt, Analytics weiterzuentwickeln: weg vom reinen Beschreiben dessen, was passiert ist, hin zu einer echten Entscheidungsgrundlage für das, was als Nächstes zu tun ist. Dieser Sprung läuft über vier Ebenen: Benchmark (wo steht das Asset), Diagnose (warum wirkt es oder nicht), Empfehlung (was tun: selektieren, optimieren, allokieren) und Lernen (wie kompoundiert jedes Ergebnis in die nächste Entscheidung). Die meisten Analytics-Setups decken die erste Ebene einigermaßen ab und werden danach schnell dünn. Ein Score ohne ein Warum ist ein Urteil, keine Analyse.
Predictive Analytics ist der Begriff, der für diesen Sprung meist verwendet wird, aber der eigentliche Hebel dahinter ist nicht ein neues Dashboard, sondern der Workflow selbst. McKinseys Daten zu den KI-High-Performern bestätigen das: Grundlegendes Workflow-Redesign ist das stärkste Einzelkorrelat mit EBIT-Impact, und nur eine Minderheit der Unternehmen hat diesen Schritt tatsächlich gemacht. A/B-Tests und Benchmarks, die neben dem eigentlichen Prozess laufen statt Teil von ihm zu sein, liefern selten dasselbe Ergebnis wie ein Prozess, der von Anfang an um die Evidenz herum gebaut ist.
Warum eine AI Marketing Plattform allein das Problem nicht löst
Es lohnt sich, genau zu benennen, wofür eine AI-Content-Marketing-Plattform eigentlich gebaut ist, weil man leicht annimmt, sie decke das bereits ab. Diese Plattformen sind ausgezeichnet in der Generierungsschicht, der Content-Erstellung oder Content Creation im engeren Sinne: Sie erzeugen Textvarianten, lokalisieren sie, skalieren die Ausspielung. Was sie nicht leisten, ist zu sagen, welche Variante tatsächlich wirkt und warum. Generierung und Evaluation sind zwei getrennte Schichten im Marketing-Stack, und bei den meisten Teams hat bislang nur die erste ein echtes Werkzeug dafür.
Das zeigt sich über den gesamten Stack hinweg. HubSpot organisiert über den Marketing Hub E-Mail-Marketing, Lead Scoring und Lead-Generierung an einem Ort, Salesforce Einstein reichert das CRM um prädiktive Scores an. Mailchimp und ActiveCampaign automatisieren die E-Mail-Strecken, Zapier verbindet Systeme, die sonst nicht miteinander sprechen würden, Google Ads steuert die Ausspielung der fertigen Assets, Albert AI justiert die Mediaallokation über Kanäle hinweg selbstständig nach. KI-Chatbots und KI-Assistenten übernehmen einen wachsenden Teil der direkten Kundeninteraktion, Tools für Social Media Management verteilen die Flut an Social-Media-Posts, die aus der Content-Erstellung kommt. Jedes einzelne davon ist ein solides Stück Marketing-Automatisierung oder Marketing Automation. Keines davon sagt Ihnen, ob ein bestimmtes Asset bei einem Kunden tatsächlich etwas bewirkt, und genau diese Frage wird dringlicher, je mehr generative KI produziert.
Eine kurze Checkliste zur Auswahl einer AI Marketing Plattform
Für Teams, die ihre Marketingstrategie um KI-Marketing-Tools herum aufbauen und den Markt sondieren, trennen fünf Kriterien echtes Analytics von einem Dashboard, das nur einen Score anzeigt:
- Asset- und kanalspezifische Logik. Ein Regal-Pack und ein TikTok-Clip werden von Aufmerksamkeit und Gedächtnis unterschiedlich verarbeitet. Ein Modell mit denselben KPIs über alle Kanäle hinweg ist bequem, aber ungenau.
- Wissenschaftlich fundiert statt Black Box. Teams, die von Tools enttäuscht wurden, die Transformation versprachen und Ernüchterung lieferten, stufen methodische Transparenz gleich nach dem ROI als Kaufkriterium ein.
- Validiert gegen echte Marktperformance, nicht nur gegen Umfrageergebnisse. Der Referenzrahmen dafür ist das Marketing Accountability Standards Board, nicht ein selbst berichteter Score.
- Eingebettet in den Workflow, nicht danebengestellt. Dasselbe Prinzip, das McKinsey auf Organisationsebene mit EBIT-Impact korrelieren sieht, gilt auch für eine einzelne kreative Entscheidung.
- Kompoundierend. Jedes getestete Asset sollte die nächste Entscheidung schärfer machen. Wenn ein Test nicht in das nächste Briefing einfließt, ist es Reporting, kein Lernen.
Das gilt für Lead-Generierung und E-Mail-Marketing genauso wie für eine TV-Kampagne. Dieselbe Wahrnehmungslücke zwischen 49 und 19 Prozent taucht überall dort auf, wo am Ende ein Mensch eine Kreation anschaut, liest oder daran vorbeiscrollt.
Was das für drei Rollen bedeutet
Für den CMO verschiebt sich das Argument gegenüber dem CFO: weg von „Wir nutzen KI“, hin zu einer Effectiveness-Capability mit Evidenz auf Asset-Ebene, also genau der Ebene, um die es im Budgetgespräch eigentlich geht. Für Insights- und Research-Teams heißt es, Messung zu skalieren, ohne an Validität zu verlieren, und aus der Rolle des Flaschenhalses in die Rolle des Standardsetzers zu wechseln. Für das Brand Management heißt es, Entscheidungen mit Evidenz statt mit Hierarchie zu treffen, denselben Schritt, den Performance-Marketer auf der Media-Seite längst gegangen sind.
Same budget. Better assets. Better results.
Bei stagnierenden Budgets ist die Qualität der Assets der einzige Hebel, der ohne größeres zusätzliches Budget wirkt, vorausgesetzt, man weiß, welche Assets es wert sind, ausgespielt zu werden. Genau diese Schicht beschreibt auch unser Beitrag zur Kombination aus generativer und prädiktiver KI: Generative Modelle liefern das Volumen, prädiktive Modelle liefern die Einordnung, was davon tatsächlich wirkt. Wenn Sie sehen möchten, wo Ihre eigenen Assets in diesem Bild stehen: Vereinbaren Sie jetzt Ihre kostenlose Demo mit Brainsuite und testen Sie Ihr erstes Asset.
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