KI im Marketing: Chancen, Risiken und AI-Act-Pflichten 2026

KI im Marketing nützt dir dort, wo große Datenmengen und viele Varianten anfallen, etwa bei Gebotssteuerung, Zielgruppen-Findung und Anzeigenvarianten. Risiken entstehen, wenn du Ergebnisse ungeprüft veröffentlichst, Kundendaten unbedacht in Tools eingibst oder die Kennzeichnungspflichten ignorierst, die seit dem 2. August 2026 für Teile des EU-KI-Gesetzes gelten. Dieser Beitrag ordnet die Werkzeuge von Meta und Google ein, benennt die Risiken und zeigt, wie du KI mit menschlicher Kontrolle einsetzt. Er ist keine Rechtsberatung.

Welche KI-Funktionen steuern heute Meta- und Google-Kampagnen?

In bezahlten Kanälen ist KI längst Standard: Meta und Google automatisieren Zielgruppe, Platzierung, Budget und Anzeigenzusammenstellung, und du steuerst vor allem über Ziele, Assets und Ausschlüsse. Drei Bezeichnungen sind dabei wichtig:

• Advantage+ ist Metas Sammelbegriff für KI- und Automatisierungsfunktionen in Facebook- und Instagram-Anzeigen. Es gibt komplette Kampagnenlösungen (Sales, App, Leads) und einzelne KI-Werkzeuge für alle Kampagnenziele.
• Performance Max ist ein zielbasierter Google-Kampagnentyp, der aus einer Kampagne heraus die gesamte Google-Ads-Auslieferung nutzt, darunter YouTube, Display, Suche, Discover, Gmail und Maps.
• AI Max für Suchkampagnen ist ein Paket aus KI-gestützten Erweiterungen für Suchanzeigen, das Suchbegriffe ausweitet, Anzeigentexte anpasst und Ziel-URLs erweitert.

Was automatisiert Meta Advantage+ und was bleibt bei dir?

Advantage+ wendet laut Meta KI automatisch auf Zielgruppe, Platzierung und Budget einer Kampagne an, um Anzeigen in Echtzeit auf Menschen mit hoher Handlungswahrscheinlichkeit auszurichten (Quelle: Meta). Die Sales-Kampagnen hießen früher Advantage+ Shopping.

Meta nennt auf derselben Seite Verbesserungen von 7 Prozent beim CPA für App-Kampagnen, 10 Prozent geringere Kosten pro qualifiziertem Lead bei Leads-Kampagnen und 20 Prozent besserer CPA bei Sales-Kampagnen. Die Bedingungen und Vergleichsgrundlagen dazu waren auf der Seite nicht einsehbar. Behandle die Werte daher als Herstellerangabe, nicht als Erwartung für dein Konto. Was bei dir bleibt: Kampagnenziel, Budget, Kreativ-Material, Angebot und die Auswertung, ob die zusätzlichen Käufer wirklich neue Kunden sind.

Wie arbeiten Performance Max und AI Max, und welche Kontrolle hast du?

Performance Max kombiniert Assets wie Texte, Bilder, Logos und Videos aus deinen Asset-Gruppen automatisch zu Anzeigen für unterschiedliche Flächen. Du hast dabei Stellhebel: negative Keywords, Markenausschlüsse, Suchthemen, die Steuerung der Final-URL-Erweiterung sowie Platzierungsausschlüsse. Exakt passende Keywords aus normalen Suchkampagnen haben Vorrang, wenn eine Suchanfrage beide Kampagnen trifft (Quelle: Google Ads Hilfe).

AI Max erweitert Suchkampagnen um Broad-Match-Ausweitung, keywordlose Technologie, angepasste Überschriften und Beschreibungen sowie die Auswahl der passendsten Landingpage. Google gibt an, dass Werbetreibende mit AI Max im Schnitt 14 Prozent mehr Conversions oder Conversion-Wert bei ähnlichem CPA/ROAS sehen. Das beruht auf internen Google-Daten aus 2025 für Werbetreibende außerhalb des Handels (Quelle: Google Ads Hilfe). Auch das ist eine Herstellerangabe. Prüfe in deinem Konto, ob die neu erreichten Suchanfragen zu deinem Angebot passen und ob die Ziel-URLs sinnvoll sind.

Beide Systeme arbeiten nur so gut wie ihre Signale. Saubere Conversion-Messung, aussagekräftige Kreativ-Assets und klare Ausschlüsse sind die eigentliche Arbeit. Wie wir das bei Performance Marketing aufsetzen, hängt vom Budget und vom Datenvolumen ab.

Wo hilft generative KI im Marketing-Alltag?

Generative KI ist ein Werkzeug für Entwürfe, Varianten und Auswertung, nicht für das fertige Ergebnis. Sinnvolle Einsatzfelder sind Recherche und Strukturierung von Inhalten, Varianten von Betreffzeilen und Anzeigentexten für Tests, Anpassung von Bildformaten sowie das Zusammenfassen von Kampagnendaten. Die Entscheidung, was gesagt wird und wem, bleibt bei Menschen mit Markenkenntnis.

Google sagt zu KI-generierten Inhalten in der Suche: Ihr Einsatz ist nicht verboten, die Inhalte müssen aber die Spam-Richtlinien einhalten. Wer mit KI viele Seiten erzeugt, ohne Nutzern Mehrwert zu bieten, kann gegen die Richtlinie zu skaliertem Content-Missbrauch verstoßen. Google rät, KI-Inhalte manuell auf Richtigkeit zu prüfen, auch Titel, Meta-Beschreibungen und strukturierte Daten (Quelle: Google Search Central). Mehr dazu findest du in unserem Beitrag zur KI in der Content-Erstellung.

Welche Risiken solltest du ernst nehmen?

Die vier Hauptrisiken sind falsche Inhalte, austauschbare Texte, Datenschutzverstöße und Kontrollverlust über Budgets. Sprachmodelle sagen wahrscheinliche Wortfolgen voraus, sie rufen keine Fakten ab. Deshalb kommen Fehler vor, die plausibel klingen. Google weist selbst darauf hin, dass KI-Ausgaben Fehler enthalten können und geprüft werden müssen (Quelle: Google Search Central).

• Falschaussagen: Preise, Leistungsversprechen, Statistiken und Zitate immer gegen die Quelle prüfen.
• Austauschbarkeit: Ungeprüfte Texte klingen wie die Konkurrenz. Gib Markenstimme, Beispiele und Verbote im Briefing vor und überarbeite redaktionell.
• Datenschutz: Gib keine personenbezogenen Kundendaten in Tools ein, für die du keinen Auftragsverarbeitungsvertrag und keine geklärte Rechtsgrundlage hast. Prüfe, ob Eingaben zum Training genutzt werden. Wo Daten im Haus bleiben müssen, kommen Private-AI-Lösungen infrage.
• Kontrollverlust: Automatisierte Kampagnen können Budget in Bereiche lenken, die zwar Conversions zählen, aber wenig Gewinn bringen. Setze Ausschlüsse, Tages-Reviews in der Startphase und prüfe Gewinn statt nur Conversions.

Was verlangt der AI Act bei Marketing-Inhalten (Artikel 50)?

Artikel 50 des EU-KI-Gesetzes regelt Transparenzpflichten und gilt ab dem 2. August 2026. Er betrifft Anbieter von KI-Systemen ebenso wie Unternehmen, die KI einsetzen („Betreiber“). Die Pflichten im Überblick:

Die Quellen dazu sind der Gesetzestext (Quelle: Artikel 50) und die Definition von Deepfake und Betreiber in Artikel 3 (Quelle: Artikel 3). Für Werbung heißt das: Ein von KI erzeugtes Testimonial-Video mit einer scheinbar echten Person ist ein Fall für die Kennzeichnung. Bei rein illustrativen Grafiken, die keine realen Personen, Orte oder Ereignisse imitieren, greift die Deepfake-Definition nach ihrem Wortlaut nicht. Ob dein Fall darunter fällt, prüft am besten eine Rechtsberatung.

Was hat der Digital Omnibus geändert?

Der Digital Omnibus on AI ist seit dem 27. Juli 2026 in Kraft. Er verschiebt die Regeln für Hochrisiko-Systeme (Annex III) auf den 2. Dezember 2027 und für in Produkte eingebettete Systeme auf den 2. August 2028 (Quelle: EU-Kommission). Die Transparenzpflichten aus Artikel 50 wurden nicht verschoben. Eine Übergangsfrist bis zum 2. Dezember 2026 gibt es laut einer Kanzleianalyse nur für die Kennzeichnung bei Systemen, die schon vor dem 2. August 2026 auf dem Markt waren (Quelle: Gibson Dunn). Die Kommission hat zusätzlich einen freiwilligen Verhaltenskodex für die Kennzeichnung KI-generierter Inhalte veröffentlicht (Quelle: EU-Kommission).

Für Beschäftigte gilt außerdem eine Pflicht zur KI-Kompetenz (Art. 4), die laut Kommission seit dem 2. Februar 2025 anwendbar ist. Wie das konkret aussehen kann, zeigt unsere KI-Schulung.

Wann passt Kampagnen-Automatisierung nicht?

Vollautomatisierte Kampagnen passen schlecht, wenn dein Datenvolumen klein ist oder deine Conversions nicht sauber gemessen werden. Ohne genug Signale hat das System wenig, woraus es lernen kann. Dann sind klarer abgegrenzte Kampagnen mit manuellen Vorgaben oft nachvollziehbarer. Auch bei Marken mit strengen Vorgaben zu Umfeld und Tonalität brauchst du Ausschlüsse, Markenlisten und regelmäßige Kontrolle der Suchbegriffe und Platzierungen.

Eine einfache Faustregel für die Entscheidung: Je weniger du über Zielgruppe und Auslieferung selbst festlegen kannst, desto genauer musst du Eingaben (Assets, Ziele, Conversions) und Ergebnisse (Gewinn, Neukunden) prüfen. Automatisierung verschiebt die Arbeit von der Einstellung einzelner Gebote hin zur Qualität der Daten und der Kreativen. Das ist ein Grund, Tracking und Kampagnen im selben Team zu betreuen, wie wir es bei Weblabs tun.

Wie setzt du KI-Inhalte im Team verantwortlich ein?

Lege schriftlich fest, wer KI-Ergebnisse freigibt, welche Tools erlaubt sind und welche Daten nie eingegeben werden dürfen. Eine einseitige Richtlinie genügt für den Start. Halte darin fest, dass jede Zahl, jedes Zitat und jede Produktaussage vor der Veröffentlichung gegen eine Quelle geprüft wird, und dokumentiere, wo KI beteiligt war. Das hilft bei internen Rückfragen und, falls nötig, bei der Kennzeichnung nach Artikel 50.

Wie führst du KI im Marketing Schritt für Schritt ein?

Starte klein, miss sauber und halte Menschen in der Verantwortung. So gehst du vor:

1. Anwendungsfälle auswählen: Zwei bis drei klar abgegrenzte Aufgaben, etwa Anzeigenvarianten und Reporting-Zusammenfassungen.
2. Daten und Tools prüfen: Welche Daten gehen wohin? Auftragsverarbeitungsvertrag, Trainingsnutzung und Serverstandort klären.
3. Tracking absichern: Plattform-KI optimiert auf deine Conversions. Sind die falsch, lernt sie das Falsche.
4. Briefing und Freigabe festlegen: Markenstimme, No-Gos, Faktenprüfung und eine verantwortliche Person pro Inhalt.
5. Kennzeichnung klären: Prüfe pro Format, ob Chatbot-Hinweis, Deepfake- oder Textkennzeichnung nötig ist.
6. Test gegen Kontrolle: Vergleiche KI-Variante und bisherige Variante bei gleichem Budget und Zeitraum.
7. Nach Gewinn bewerten: Prüfe Deckungsbeitrag und Neukundenanteil, nicht nur Klicks oder Conversions.

Für die Umsetzung unterstützt dich Weblabs als Team für Anzeigen, Tracking und KI-Lösungen. Wenn du erst eine Einordnung brauchst, ist die KI-Beratung der passende Einstieg.