Mit GenAI Marken stärken, statt sie zu verwässern

Generative AI revolutioniert die Content-Erstellung: schneller, günstiger, vielfältiger. Doch Effizienz allein genügt nicht – entscheidend ist, dass Marken trotz Automatisierung relevant, konsistent und markentreu kommunizieren, betonen Mark Heitmann, Professor für Marketing & Customer Insight an der University of Hamburg Business School, und Julia Rosada, Gründerin von Kalydo und Wissenschaftliche Mitarbeiterin im Bereich Marketing & Customer Insight an der University of Hamburg Business School, in ihrem Beitrag für markenartikel:

Ob Kampagnenidee, Produktvideo oder Social-Media-Post – erfolgreicher Content ist längst mehr als schöne Gestaltung. Er entscheidet, ob eine Marke nicht nur gesehen, sondern auch verstanden, gemocht und schließlich gewählt wird. Guter Content aktiviert, schafft Relevanz, weckt Emotionen und stärkt die Markenpräferenz.

Mit Generative Artificial Intelligence (GenAI) verschieben sich die Produktivitätsgrenzen der Content-Erstellung. Texte, Bilder und sogar Videos entstehen heute in einer Qualität und Geschwindigkeit, die noch vor wenigen Jahren unvorstellbar war. Marketingteams produzieren in Minuten, was früher Tage dauerte – und das günstiger und vielfältiger.

Was früher spezialisierte Teams, kreative Fähigkeiten und große Budgets erforderte, lässt sich heute mit wenigen Prompts erzeugen. Ideen entstehen schneller, Kampagnen werden spontaner angepasst, erste Ideen unmittelbar umgesetzt. Marketingabteilungen übernehmen Aufgaben, die früher bei Agenturen lagen, werden durch GenAI zu aktiven Gestaltern von Kampagnen und müssen zugleich entscheiden, welcher Content tatsächlich veröffentlicht wird.

Nachteile kennen

Doch mit dieser neuen Geschwindigkeit und Content-Flut wächst auch das Risiko. GenAI kann halluzinieren, Vorurteile reproduzieren oder subtile Markenwerte untergraben. Wie beim autonomen Fahren gilt: GenAI mag beeindruckend navigieren - doch nicht jede Straße ist dafür gemacht. Mehr Content für mehr Zielgruppen bedeutet auch mehr Auswahl, höheren Kontrollaufwand und Unsicherheit darüber, welcher Inhalt den Markenkern trifft und welcher ihn verwässert. 

Gleichzeitig stellt sich die Frage, welche GenAI für welche Aufgabe geeignet ist und wie sich Qualität und Markenkonformität sicherstellen lassen. Selbst mit Top-AI-Studios wirkten Coca-Colas KI-Videos zu hektisch und unpersönlich – ein Eindruck, der die vermeintlichen Einsparungen schnell relativiert.

GenAI als Kontrollinstrument

Die Lösung liegt nicht in noch mehr Automatisierung, sondern in intelligenter Kontrolle. Es gilt, dezidierte AI nicht nur zur Generierung, sondern auch zur Evaluierung, Auswahl und Optimierung zu nutzen. Statt sich auf ein einzelnes System zu verlassen, werden ergänzende Modelle kombiniert, die Content bewerten und optimieren. So entsteht ein mehrstufiger Prozess, in dem GenAI zum eigenen Kontrollinstrument wird und sicherstellt, dass Effizienzgewinne nicht zulasten von Qualität und Markenkohärenz gehen. 

Dieses Prinzip bildet den Kern der Brand Adaptive Intelligence. Dabei geht es darum, GenAI so einzusetzen, dass Inhalte markenkohärent bleiben und zugleich konsumentenrelevant sind. Marken, die diese Balance beherrschen, nutzen GenAI nicht nur für Effizienz, sondern als strategisches Werkzeug ihrer Markenführung. Sie schaffen Inhalte, die konsistent, markentypisch und dennoch individuell relevant sind – adaptiv im Ausdruck, aber klar in der Haltung.

Systemarchitektin, Optimiererin, Konsumentin

Dabei entstehen verschiedene, sich ergänzende Ansätze: 

• GenAI als Systemarchitektin: Systematisierung bedeutet, die richtigen Modelle für die jeweiligen Aufgaben zu identifizieren und intelligent miteinander zu verknüpfen. Unterschiedliche AI-Modelle haben charakteristische Stärken und Schwächen und müssen für jede Content-Art, Format, Zielgruppenausrichtung oder Distributionskanal auf Passung neu evaluiert werden. Metamodelle analysieren, welche AI-Modelle in welchem Kontext die besten Ergebnisse liefern. Sie lernen mit der Zeit, welche Kombination aus Modellen, Parametern und Prompts für bestimmte Aufgaben optimal funktioniert. So entsteht eine adaptive Architektur, in der einzelne Komponente ausgetauscht, ergänzt oder dynamisch gewichtet werden können. Auf diese Weise wird GenAI zur Architektin eines flexiblen, lernfähigen Systems, das sich kontinuierlich an Ziel, Kontext und Markenanforderungen anpasst.
• GenAI als Optimiererin: Wer nur auf generische Modelle wie Midjourney, Gemini oder Dall-e setzt, riskiert generische Ergebnisse. Inhalte können nie besser sein als das Material, auf dem das Modell ursprünglich trainiert wurde. Genau daraus entsteht das Phänomen des AI-Slop: austauschbarer Content ohne Markencharakter. Um das zu vermeiden, muss ein AI-Modell gezielt lernen, was eine Marke ausmacht, unter anderme ihre Tonalität, Bildsprache und typischen Ausdrucksmuster. Dazu wird sie mit markenspezifischem Material trainiert und feinjustiert, bis sie diese Muster eigenständig fortführen kann. Ein Ansatz besteht darin, auf Basis vorhandenen Contents einer Marke wie Kampagnen-Visuals oder Produktbildern, Image-to-Text-Models stilistische Merkmale extrahieren zu lassen und in Prompts zu übersetzen, die wiederum generischen AI-Modellen zur Content-Generierung als Orientierung dienen. Alternativ können durch gezieltes Fine-Tuning auf kuratierten Text- und Bilddaten Low-Rank-Adaption-(LoRA)-Layers auch gezielt für ein generisches AI-Modell trainiert werden, indem eine modulare Architektur entsteht, bei der mehrere LoRAs parallel genutzt oder kombiniert werden können, um unterschiedliche Markenidentitäten, Stile oder KPI-Zielfunktionen auf demselben Basismodell abzubilden. Dieses Wissen lässt sich über modulare Brand-Adapter flexibel ins Basismodell einbinden, sodass markenspezifische Elemente bei Bedarf zugeschaltet werden können. In vielen Fällen reicht es, generische Modelle nicht komplett neu zu trainieren, sondern sie flexibel zu erweitern. Über Feedback-Schleifen lässt sich das System zusätzlich an Performance-Kennzahlen koppeln, sodass es laufend dazulernt, welche Inhalte tatsächlich die Markenidentität transportieren. Die Optimierung muss sich nicht auf die Markenidentität beschränken. Ebenso kann das Fine-Tuning auf konkrete KPIs ausgerichtet werden wie Awareness, Viralität oder Conversion. Die Kunst liegt dabei in der Auswahl der relevanter Zielfunktionen und der präzisen Messung über möglichst viele Alternativen hinweg. Mit dem passenden Trainingsmaterial kann AI erstaunlich effizient lernen, was erfolgreiche Kommunikation in einem bestimmten Kontext ausmacht. 
• GenAI als Konsumentin: Je mehr Content entsteht, desto wichtiger wird die konkrete Auswahl. Selbst wenn der Content bereits markenkonsistent und KPI-optimiert produziert wurde, verbleibt dieser in nicht unerheblicher Heterogenität. Angesichts der Vielzahl der denkbaren Alternative, lässt sich die Content-Flut nicht mehr allein manuell beherrschen. Auch bei der schlussendlichen Auswahl kann GenAI behilflich sein. Selbst generische Modelle sind bereits erstaunlich gut darin, alternative Entwürfe zu vergleichen, Feedback zu geben und potenzielle Missverständnisse aufzudecken. Durch gezielte Prompts können sie die Perspektive verschiedener Zielgruppen einnehmen und Verständlichkeit, Emotionalität oder Brand Fit bewerten. Werden geeignete Zielgruppeninformationen und -präferenzen ergänzt, können sie die Reaktion unterschiedlicher Segmente realitätsnah simulieren. Nicht immer reicht es, schlicht Information zur Verfügung zu stellen. Je spezifischer die Anforderungen, desto mehr Anpassungen an AI-Modellen sind erforderlich, um Content spezifisch bewerten zu können. Ist das richtige Setup einmal gefunden, lassen sich sehr viel mehr Alternativen prüfen als mit der klassischen Marktforschung. Sie kann sich auf den Pretest der letztlichen Auswahl beschränken und wird immer weniger zum Screening benötigt. Und auch wenn die finale Entscheidung über die Content-Auswahl beim Marketingverantwortlichen bleiben soll, kann GenAI unterstützen, indem sie Alternativen bewertet, Risiken aufzeigt und Hinweise gibt, welche Inhalte markenkonform, mutig oder gewöhnlich sind.

AI muss zur Aufgabe passen

Unsere Erfahrung zeigt, dass in der Praxis nicht ein einzelner Ansatz für alle Aufgaben geeignet ist. AI funktioniert wie Markenführung – sie muss zur Aufgabe passen, klare Ziele verfolgen und Markenidentität sowie Zielgruppenverständnis intelligent miteinander verbinden. Genau dies beschreibt der Gedanke der Brand Adaptive Intelligence, denn jede Anwendung verlangt eine eigene Architektur, die Generierung, Optimierung und Selektion sinnvoll integriert. Wer diese Struktur beherrscht, kann Risiken vermeiden und die Performance messbar steigern.