Registrieren

Aktuelles

Konferenz "Marketingintegration 26"

KI nach der Euphorie: Was im Marketing jetzt wirklich zählt

Bild: Hightext Verlag

10.07.2026 - KI ist im Marketing angekommen. Doch erst jetzt zeigt sich, was wirklich funktioniert - und warum viele Projekte trotz guter Tools scheitern. Wir haben im Vorfeld der Konferenz "Marketingintegration 26" die wichtigsten Experten befragt.

von Dominik Grollmann

Die erste große Euphorie ist vorbei, die zweite, schwierigere Phase beginnt: Künstliche Intelligenz soll Marketing effizienter machen, Sichtbarkeit sichern, KundInnen besser ansprechen, Kampagnen automatisieren und Wachstum messbar beschleunigen. Doch wer die ReferentInnen der HighText-Konferenz "Marketingintegration 26 " (Livestream: Dienstag, 14.7.2026 ab 9:00 Uhr) nach ihren bisherigen Learnings aus KI, GEO und Marketingautomation fragt, bekommt keine heillos euphorischen Versprechungen, sondern eine erstaunlich nüchterne Diagnose: Die Herausforderung besteht nicht darin, KI-Tools einzusetzen. Die Herausforderung besteht darin, sie so einzusetzen, dass das Unternehmen profitiert.

Unternehmen sollten KI zum Anlass nehmen, Hausaufgaben zu machen, die sie längst hätten erledigen müssen

(Christian Bachem, Managing Partner, Markendienst Berlin)

_{Bild: Christian Bachem}

André Reß , Consultant und Leitung Online-Marketing bei Blackbit digital Commerce , bringt diese Diagnose auf die knappe Formel: "Die wichtigste Erkenntnis aus der Arbeit mit KI und GEO lässt sich in einem Satz zusammenfassen: KI ersetzt keine Strategie - sie beschleunigt sie." Wer ohne Plan, ohne klare Positionierung, ohne strukturierte Inhalte in KI-Systeme investiere, so Reß weiter, automatisiere "vor allem Mittelmäßigkeit". Damit - soviel sei vorweggenommen - ist der Kern der Konferenz bereits beschrieben: Nicht die nächste, noch bessere, noch leistungsfähigere Anwendung entscheidet darüber, ob KI im Marketing zum Erfolgsmodell wird, sondern die Frage, ob Unternehmen Strategie, Daten, Inhalte und Prozesse so organisieren, dass KI darauf überhaupt sinnvoll aufsetzen kann.

Die Content-Fabrik ist nicht das Erfolgsmodell

Besonders deutlich wird die Ernüchterung dort, wo generative KI bislang am häufigsten eingesetzt wird: in der schnellen Produktion von Texten, Bildern, Betreffzeilen, Anzeigenvarianten oder Newsletter-Inhalten.

Marketingintegration 26

Die Anwendungskonferenz zeigt, wie Unternehmen Künstliche Intelligenz in Marketing und Vertrieb praktisch einsetzen können - von GEO über Marketingautomation bis zur strategischen Steuerung digitalen Wachstums.

Datum und Uhrzeit: Dienstag 14.7.2026, ab 09:00 Uhr Ort: Online Livestream (Anmeldung hier kostenfrei )
Themen: KI im Marketingmix, Generative Engine Optimization, Marketingautomation im Mittelstand, CRM, Daten- und Prozessqualität, Messbarkeit, KI-Sichtbarkeit und Wachstumssteuerung.
Fokus: Was funktioniert in der KI-Marketingpraxis belastbar, was wird überschätzt - und wie vermeiden Unternehmen Tool-Aktionismus ohne messbare Wirkung?

Reß, der auf der Konferenz zum Thema "Struktur schlägt Tool: Wie Sie digitales Wachstum im KI-Zeitalter wirklich steuern" spricht, warnt davor, KI vor allem als Content-Maschinerie zu verstehen. "Am häufigsten überschätzt wird KI dort, wo sie als Content-Fabrik eingesetzt wird. Texte in großer Menge zu produzieren ist technisch trivial geworden - aber Google und LLMs wie ChatGPT oder Perplexity bevorzugen Quellen mit nachweisbarer Expertise, mit Autorschaft, mit zitierbaren Aussagen. Generischer KI-Content ohne diese Signale ist für organische Sichtbarkeit und GEO weitgehend wertlos."

Auch Nico Zorn , Mitgründer und Geschäftsführer der CRM- und E-Mail-Marketing Agentur Saphiron , sieht den zentralen Irrtum nicht in der Technologie, sondern in der Erwartung, sie könne strategische Arbeit ersetzen. Seine wichtigste Lehre aus der bisherigen Arbeit mit KI ist beinahe gleichlautend mit Reß' Einschätzung: "KI ersetzt keine Strategie - sie verstärkt, was bereits da ist. Wer keine klare Vorstellung davon hat, welche Botschaft er wann an wen senden möchte, wird mit KI vor allem eines beschleunigen: die Produktion von mittelmäßigem Content in großem Maßstab."

Viele Unternehmen, so Zorn, ließen KI Betreffzeilen und Newsletter-Texte schreiben und wunderten sich anschließend, warum die Performance nicht steige. Die Erklärung sei fast immer dieselbe: "Das Werkzeug ist gut, aber die Briefings sind schlecht. KI braucht genauso präzise Inputs wie ein erfahrener Texter. Das unterschätzen die meisten."

Christian Bachem , Managing Partner der Strategieberatung Markendienst Berlin und Keynote-Speaker der Konferenz, rät Marketingverantwortlichen dazu, kritisch mit sich selbst zu bleiben. Manche Fähigkeiten, die sie in ihre Position gebracht haben, können sich als Bumerang erweisen: "Denn sie sind Trends gegenüber meistens aufgeschlossen und zeichnen sich häufig durch ein hohes Maß an Begeisterungsfähigkeit aus. Entsprechend euphorisch wurde und wird in vielen Marketingabteilungen mit KI experimentiert", hat Bachem beobachtet. Deswegen sei es nun an der Zeit, zurückzutreten und zu prüfen, "welche Geschäftsprozesse belastbar durch KI unterstützt werden könnten."

Ohne klares Briefing und redaktionelle Prüfung bleiben die Inhalte austauschbar.

(Frank Sterzinsky, Leiter Strategieberatung, Löwenstark Online-Marketing)

_{Bild: Frank Sterzinsky}

Frank Sterzinsky , Leiter der Strategieberatung von Löwenstark Online-Marketing , spricht auf der Konferenz zum Thema "Marketingautomation im Mittelstand: Warum die meisten KI-Projekte scheitern" und formuliert denselben Befund aus der Perspektive der Marketingautomation. Performance entstehe erst, wenn KI-Anwendungen in eine Online-Marketing-Strategie eingebunden seien. Am häufigsten überschätzt werde auch aus seiner Sicht die generative Content-Produktion. Zwar lieferten Modelle in Sekunden Texte und Bilder. "Ohne klares Briefing und redaktionelle Prüfung bleiben die Inhalte austauschbar, spiegeln die Marke nicht wider und enthalten im schlimmsten Fall Fehler."

Damit zeichnet sich ein erstes Learning der Konferenz ab: KI senkt die Produktionskosten von Content, aber nicht automatisch bezogen auf die Kommunikationsleistung. Im Gegenteil: Je leichter Inhalte produziert werden können, desto wichtiger werden Positionierung, Markenführung, redaktionelle Verantwortung und fachliche Substanz. Anderenfalls kann die Kosten/Nutzen-Bilanz sogar negativ ausfallen.

Sichtbarkeit entsteht immer häufiger vor dem Klick

Noch deutlicher wird die Verschiebung bei der Frage, wie Unternehmen künftig gefunden werden. Antonia Hertlein , Head of SXO bei Löwenstark und auf der Konferenz Speakerin zum Thema KI-Sichtbarkeit (GEO), zieht eine Bilanz, die klassische Online-Marketing-Logiken herausfordert: "Die wichtigste Lehre aus zwölf Monaten GEO-Praxis: Sichtbarkeit findet heute immer häufiger vor dem Klick statt. Kaufentscheidungen entstehen nicht mehr auf der Website, sondern in dem Moment, in dem KI-Systeme eine Empfehlung aussprechen. Marken, die dort nicht vorkommen, verlieren Nachfrage - ohne es zu merken, weil klassische Analytics diesen Kanal blind lässt."

Kaufentscheidungen entstehen nicht mehr auf der Website, sondern wenn KI-Systeme eine Empfehlung aussprechen

(Antonia Hertlein, Head of SXO, Löwenstark Online-Marketing)

_{Bild: Antonia Hertlein}

Damit verschiebt sich die Frage von Suchmaschinenoptimierung zu Quellenfähigkeit. Unternehmen müssen nicht nur ranken, sondern in den Quellen auftauchen, aus denen KI-Systeme ihre Antworten bauen. Hertlein hält deshalb die Annahme für überzogen, klassische SEO-Maßnahmen garantierten automatisch Sichtbarkeit in KI-Systemen. "LLMs arbeiten anders", sagt sie. Besonders profitieren könnten Unternehmen derzeit bei der gezielten Platzierung in Drittquellen, die KI-Systeme aktiv zitieren - etwa Fachmedien, Vergleichsseiten und Bewertungsplattformen.

Reß erweitert diesen Gedanken um die strategische Dimension von GEO. Unternehmen, die jetzt ihre Entitätsstärke aufbauen, positionierten sich für eine Suchwelt, in der KI-Antworten zunehmend den ersten Kontaktpunkt mit potenziellen KundInnen darstellen. GEO sei dabei kein neues Spielfeld, sondern "ein zweiter Aufruf, sich zur Autorität zu positionieren". LLMs zitierten keine Marken, sondern Quellen mit nachweisbarer Expertise zu konkreten Fragen. Das sei E-E-A-T konsequent weitergedacht.

Daraus ergibt sich ein zweites Learning: GEO ist nicht einfach ein neuer SEO-Trick, sondern zwingt Unternehmen, Fachwissen, Autorschaft, Quellenqualität und externe Reputation systematisch aufzubauen. Reß nennt es eine Rückbesinnung: "GEO ist 'back to the roots': Eine Rückbesinnung auf Klasse, statt Masse."

Ohne Messmodell bleibt KI-Marketing Blindflug

So einig sich die ReferentInnen darin sind, dass KI mehr Struktur braucht, so klar benennen sie auch den nächsten operativen Schritt: messen, bevor optimiert wird. Hertlein empfiehlt für die nächsten zwölf Monate eine klare Reihenfolge: "erst messen, dann handeln. Unternehmen, die heute kein Tracking ihrer KI-Sichtbarkeit aufsetzen, optimieren im Blindflug. Visibility, Share of Voice, Sentiment und Position in KI-Antworten sind messbar und sollten Teil jeder GEO-Optimierung sein."

Konkret empfiehlt sie, zunächst ein repräsentatives Prompt-Set zu definieren, etwa nach Kategorien, Persona oder Funnel-Stufe. Anschließend sollten Unternehmen analysieren, welche Quellen KI-Systeme für ein Thema zitieren und wo die eigene Marke fehlt. Genau diese Seiten seien die Outreach-Liste mit dem höchsten Hebel. Bestehende Inhalte müssten zudem geschärft werden: Pricing-Seiten, About-Seiten und FAQ-Inhalte würden von KI-Modellen direkt abgerufen und müssten deshalb strukturiert, vollständig und belegbar sein.

Wer ohne klare Positionierung in KI-Systeme investiert, automatisiert vor allem Mittelmäßigkeit

(André Reß, Consultant und Leitung Online- Marketing, Blackbit digital Commerce)

_{Bild: André Reß}

Zorn sieht die Messfrage noch grundsätzlicher. Unternehmen sollten mit einem konkreten Problem starten, nicht mit einem Technologie-Proof-of-Concept. Die entscheidende Frage laute nicht: "Wie nutzen wir KI?", sondern: "Wo haben wir heute eine Lücke zwischen dem, was wir wissen, und dem, was wir tun?" Genau dort entstehe der Nutzen. Ohne belastbare KPIs und saubere Datengrundlage drohe dagegen das Gegenteil von Optimierung. Zorn beobachtet, dass viele Unternehmen keine belastbaren Kennzahlen definiert hätten und dass die erhobenen Daten in der Praxis teils erheblich verzerrt seien. Würden KI-Systeme auf solchen Grundlagen trainiert oder konfiguriert, potenziere sich das Problem: "Statt Optimierung entsteht eine systematische Verstärkung falscher Annahmen, die sich oft erst dann zeigt, wenn bereits signifikante Ressourcen investiert wurden."

Christian Bachem verschärft diese Kritik aus Managementsicht. Marketingverantwortliche seien nicht besonders gut darin, die Wirkung der von ihnen verantworteten Maßnahmen überzeugend zu belegen - und das gelte nicht nur für Kampagnen, sondern auch für den inzwischen stattlichen Bestand an Marketing-Tech-Tools. Häufig sei ein Tool auf das nächste gehäuft worden, weil neue Anwendungen moderner erschienen oder eine bestimmte Funktionslücke schlossen. Vielen Marketing-Abteilungen fehle jedoch eine konsolidierte Übersicht über die eigene Tool-Landschaft, darüber, wer welche Tools in welchem Umfang nutzt, und darüber, wie die Datenflüsse tatsächlich verlaufen.

Der größere Hebel liegt nicht im Text, sondern im System

Während KI im Marketing häufig mit generativer Content-Produktion gleichgesetzt wird, sehen die ReferentInnen die größeren Potenziale an anderer Stelle: in Analyse, Reporting, Segmentierung, Automation, Datenintegration und Prozesssteuerung.

Zorn formuliert es besonders deutlich: "Unterschätzt wird hingegen das analytische Potenzial von KI. Der Fokus liegt in vielen Unternehmen noch stark auf der Content-Produktion - dabei liegen einige der größten Hebel im Bereich Datenanalyse und Reporting." KI-Assistenten wie Claude seien ohne Anbindung an eigene Systeme im Grunde kontextblind. Sie kennen weder Kampagnenhistorie noch Attributstrukturen. Unternehmen verbrächten dann mehr Zeit damit, den eigenen Kontext zu erklären, als produktiv zu arbeiten.

KI ersetzt keine Strategie - sie verstärkt, was bereits da ist

(Nico Zorn, Gründer und Geschäftsführer, Saphiron)

_{Bild: Nico Zorn}

Als wichtigen Entwicklungsschritt nennt Zorn den offenen Standard MCP, das Model Context Protocol. Wenn eine Marketing-Plattform dieses Protokoll unterstütze, könne Claude direkt auf Workspace-Daten zugreifen, Segmente analysieren, Berichte auswerten und Handlungsempfehlungen geben. Darüber hinaus sieht er Potenzial in der Automation von Folgeprozessen, etwa bei getriggerten EMail-Strecken auf Basis von Verhaltensdaten, KI-gestützter Echtzeit-Segmentierung oder automatischer Content-Adaptation für verschiedene Kanäle und Zielgruppen.

Sterzinsky setzt ähnlich an. Unternehmen profitierten aktuell besonders bei der Automatisierung wiederkehrender Aufgaben in Analyse, Reporting und Kampagnensteuerung - und bei der Sichtbarkeit in KI-Systemen selbst. Denn immer mehr Recherchen und Kaufentscheidungen begännen in ChatGPT, Perplexity oder im Google AI Mode statt in der klassischen Suche. Wer dort nicht als Quelle auftauche, verliere Reichweite, ohne es in Rankings zu sehen.

Bachem wiederum macht deutlich, dass KI ohne Daten- und Tool-Architektur Stückwerk bleibt. Ohne einen Bebauungsplan, der zeige, welche Tools abgeschafft werden sollten, wo relevante Lücken existierten und wie Datenflüsse transparent organisiert seien, bleibe jeder KI-Einsatz zwangsläufig fragmentiert. "Zumal die meisten Marketingleiter die Verfügbarkeit und Qualität der eigenen Daten notorisch überschätzen. Ohne den strukturierten Zugriff auf qualitätsgesicherte und normalisierte Daten tappt jede KI allerdings im Dunkeln."

Was Unternehmen jetzt besser lassen sollten

Aus den Statements entsteht nicht nur eine Liste sinnvoller Maßnahmen, sondern auch eine ziemlich klare Negativliste. Hertlein warnt davor, LLM.txt als Allheilmittel zu betrachten, Keyword-Stuffing für KI zu betreiben oder auf einmalige Listicle-Kampagnen zu setzen. Solche Taktiken wirkten kurzfristig oder isoliert gar nicht und bauten keine nachhaltige Sichtbarkeit auf. Stattdessen brauche es eine holistische GEO-Strategie.

Reß nennt ebenfalls drei Dinge, die Unternehmen vermeiden sollten: generischen KI-Content ohne redaktionelle Verantwortung veröffentlichen, GEO-Monitoring mit der Erwartung stabiler Rankings betreiben und Automatisierung starten, bevor Markenstimme und inhaltliche Autorität als Grundlage existieren. Besonders der Ranking-Reflex sei problematisch, weil LLM-Antworten keine festen Positionen seien, sondern statistische Tendenzen.

Sterzinsky benennt die teuersten Fehler sehr konkret. Unternehmen vergeuden erfahrungsgemäß Budget und Vertrauen, wenn sie Chatbots ohne Übergabe an ServicemitarbeiterInnen live schalteten, Gebots- und Budgetautomatisierung ohne Leitplanken laufen ließen oder viele Tools gleichzeitig einführten, ohne einen einzigen Anwendungsfall sauber gemessen zu haben. "KI ersetzt weder eine gute Strategie noch das Fachwissen der Mitarbeitenden. Sie nimmt Routinen ab und schafft Freiraum für Konzeption und Kreation."

Bachem sieht in KI deshalb auch weniger ein neues Sonderprojekt als eine Zumutung zur längst überfälligen Aufräumarbeit. Marketingabteilungen hätten in der Vergangenheit vielfach Tool-Bestände aufgebaut, deren tatsächliche Nutzung, Kosten, Datenflüsse und Wirkung kaum transparent seien. In seinen Worten: "Unternehmen sollten KI zum Anlass nehmen, Hausaufgaben zu machen, die sie auch ohne KI längst hätten erledigen müssen."

Die nächste KI-Stufe ist keine Softwarefrage

Wenn es einen gemeinsamen Nenner der Marketingintegration 26 gibt, dann ist es dieser: Die erste KI-Welle hat gezeigt, was technisch möglich ist. Die nächste entscheidet darüber, welche Unternehmen daraus ein belastbares Marketingmodell machen. Dafür reicht es nicht, Tools einzuführen, Content schneller zu produzieren oder einzelne Automationen aufzusetzen. Unternehmen müssen klären, welche Geschäftsziele KI unterstützen soll, welche Daten dafür belastbar sind, welche Inhalte als vertrauenswürdige Quellen taugen, welche Prozesse automatisiert werden können und wo menschliche Verantwortung zwingend bleibt.

Genau dort setzt die Marketingintegration 26 an. Sie diskutiert KI im Marketing nicht mehr als Zukunftsversprechen, sondern als operative Bewährungsprobe: Was funktioniert belastbar? Was wird überschätzt? Was muss gemessen werden? Welche Daten, Inhalte und Strukturen braucht es? Und welche Experimente sollten Unternehmen beenden, bevor sie weiter Zeit, Budget und Vertrauen kosten?

Nachdem die erste Frage ("Was ist möglich?") weitgehend beantwortet ist, geht es jetzt um die zweite, wichtigere: Was wirkt wirklich?

Diskussion:

Kommentar hinzufügen
Schreiben Sie Ihre Meinung, Erfahrung, Anregung mit oder zu diesem Thema. Ihr Beitrag erscheint dann an dieser Stelle.

Vorträge zum Thema:

Bild: Kevin Konrad

Kevin Konrad
(easyKaufmann Solutions)

Intelligenter handeln mit Haufe X360 - Warum moderne KI direkt ins ERP gehört

Personalmangel, steigende Datenmengen und wachsender Zeitdruck stellen Handelsunternehmen vor eine zentrale Frage: Wie lassen sich bestehende Ressourcen produktiver einsetzen? Gleichzeitig entwickeln sich moderne ERP-Systeme vom klassischen Verwaltungssystem zur intelligenten Arbeitsplattform. Cloud-Technologien und Künstliche Intelligenz eröffnen dabei neue Möglichkeiten, Informationen schneller verfügbar zu machen, Routineaufgaben zu reduzieren und Geschäftsprozesse intelligent zu unterstützen.
In diesem Vortrag zeigt Kevin Konrad, COO und Prozessoptimierungs-Experte der easyKaufmann Solutions, am Beispiel von Haufe X360 und den neuen KI-Funktionen AI Assistant und AI Automation, wie KI direkt im ERP produktiv eingesetzt werden kann. Anhand konkreter Anwendungsfälle und einer Live-Demo wird praxisnah gezeigt, was bereits heute möglich ist und welche Voraussetzungen Unternehmen schaffen müssen, um KI sinnvoll in ihre Geschäftsprozesse zu integrieren.

Vortrag im Rahmen der Transformation des Handels 26 am 20.10.26, 11:00 Uhr

Affiliprint Deutschland GmbH

Affiliprint ist Europas führendes Netzwerk für Beilagen-Marketing und erreicht über 200 Millionen Haushalte in 14 Ländern. Mit mehr als 15 Jahren Erfahrung schließen wir die Lücke zwischen digitaler Präzision und haptischer Wirkung und bringen Marken…

LOXXESS AG

Die LOXXESS AG ist ein spezialisierter Logistikdienstleister mit Schwerpunkt auf komplexe Outsourcing-Projekte in Industrie und Handel. Das mittelständische, familiengeführte Unternehmen entwickelt für seine Kunden maßgeschneiderte Lösungen in den Be…

MKM media - Selfmailer.com

Selfmailer.com ist spezialisiert auf personalisierte, individuelle Printprodukte und zählt mit seiner modernen und aufwändigen Maschinen- und Personalisierungstechnik in Deutschland zu den führenden Dienstleistern im Bereich Adressierung, Versionalis…

Capaneo

Wir machen Daten für Marketing und Vertrieb intelligent nutzbar. Capaneo ist ein Data-Intelligence-Unternehmen für Marketing und Vertrieb. Wir führen Daten aus unterschiedlichen Quellen zusammen, bereinigen und reichern sie an, analysieren Potenziale…

real media technic STAUDACHER GmbH

Grafik/ Fotografie/ Video, Software-Spezialanwendungen/ -dienstleistungen, Datenbanksysteme, Media-/Vermarktungsleistungen, Marketing, Direkt-Marketing (Kreation / Konzeption), Handelsmarketing

Deutsche Post Adress GmbH & Co.KG

Die Deutsche Post Adress ist der in Deutschland führende Anbieter von Lösungen zur Adressaktualisierung und -recherche. Das Gemeinschaftsunternehmen der Deutschen Post und Bertelsmann bietet zahlreiche Produkte und Services, mit denen Unternehmen ihr…

panadress marketing intellignce GmbH

panadress marketing intelligence gehört zu den führenden Marketing-Data-Providern in Deutschland. Wir unterstützen unsere Kunden, Marketing und Vertrieb kundenzentriert auszurichten, um ihre Marktposition zu stärken und weiter auszubauen. Mit der Pow…