Beobachtetes Signal · 30. März 2026 · Industry Trend · Quelle: Digiday · Relevanz: 3/5 · Sentiment: Positiv
KI treibt das Wachstum experimenteller Werbebudgets voran
Marketer und Agenturen schichten ihre Test-and-Learn-Budgets um und bauen diese aus, da neue KI-getriebene Kanäle und Produkte entstehen. Agenturen berichten, dass Kunden Budgets von gesättigten Performance-Kanälen wie Meta und Google in experimentelle oder Upper-Funnel-Kanäle wie Connected TV, YouTube, lineare TV-Formate, Direct Mail, Out-of-Home und Retail Media verlagern. Die Performance-Agentur Markacy gibt an, dass ihre traditionelle Aufteilung von 80/20 für Core versus Experiment sich in Richtung 75/25 verschieben könnte. Pawco investiert mittlerweile rund 15 bis 20 Prozent seines Budgets in Experimente und steigerte die Ausgaben im ersten Quartal um 10 Prozent, um KI- und AEO-Taktiken zu verfolgen. Dieser Trend wird durch die Auswirkungen von KI auf das Konsumentenverhalten, neue Werbechancen – darunter OpenAI, das Ads in ChatGPT pilotiert –, wirtschaftliche Unsicherheit und sinkende Reichweiten in klassischen Performance-Kanälen angetrieben. Agenturen wie Ogilvy berichten, dass viele Kunden KI-getriebene Möglichkeiten entweder über dedizierte Testbudgets oder durch flexible Anpassungen bestehender Mediapläne erkunden.
KI-getriebene Ad-Formate und Plattform-Piloten veranlassen Marken und Agenturen zur Neuausrichtung und Aufstockung experimenteller Etats, was den Media-Mix spürbar von großen Performance-Kanälen wegführt und die Media-Buying-Strategien mittel- bis langfristig prägt.
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Wichtigste Kernpunkte & Evidenz
- Markacy folgte historisch einer Aufteilung von 80 Prozent Core und 20 Prozent Experiment; Co-Gründer Christopher Jones sieht Potenzial für eine Ausweitung der Experimente auf rund 25 Prozent.
- Pawco gibt an, dass experimentelle Werbeausgaben inzwischen rund 15 bis 20 Prozent des Marketingbudgets ausmachen, und verzeichnete im ersten Quartal ein Budgetplus von 10 Prozent für neue KI- und AEO-Taktiken.
- Kunden verlagern Werbegelder von Meta und Google weg hin zu Kanälen wie Connected TV, YouTube, linearem TV, Direct Mail, Out-of-Home und Retail Media.
- OpenAI pilotiert Werbung innerhalb von ChatGPT, und Marken wie The Knot nutzen Test-and-Learn-Budgets zur Finanzierung von Pilotprojekten auf der Plattform.
- Ogilvy North America erklärt, dass einige Kunden KI-getriebene Chancen durch Umschichtung bestehender Budgets statt zusätzlicher experimenteller Etatposten erkunden.
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KI-Suche treibt Content-Budgets vor klassischen Media-Investitionen an
Vermarkter schichten Budgets verstärkt zu Gunsten von Creators, Content, Agenturleistungen und Tools um, um die Sichtbarkeit von Marken in Large Language Models und KI-generierten Antworten zu verbessern, statt sofort in KI-Suchanzeigen zu investieren. WPP prognostiziert zwar, dass KI-Search-Advertising der am schnellsten wachsende Kanal wird, doch Agenturen und Marken verweisen auf ungelöste Herausforderungen bei Messbarkeit, Attribution und Inventartransparenz. Beispiele wie Butterball, das Carmichael Lynch für KI-Sichtbarkeit engagierte, oder Priceline, das Creator-Ausgaben erhöht und gleichzeitig ChatGPT Ads sowie Google AI Max testet, unterstreichen diesen Trend. Agenturverantwortliche betonen, dass zahlreiche Marken aktuell die organische KI-Sichtbarkeit priorisieren, während sie sich gleichzeitig darauf vorbereiten, bezahlte Placements zu skalieren, sobald ausgereifte Werbeformate und Metriken verfügbar sind.
KI-Agenten verwalten zunehmend Werbegelder
Der Artikel beleuchtet den zunehmenden, aber noch experimentellen Einsatz von KI-Agenten in der Werbung. Unternehmen wie Apostra, The Trade Desk, PubMatic, Magnite und Kargo entwickeln agentische Systeme für den Mediaeinkauf. Apostra hat in drei Monaten etwa 1,2 Millionen US-Dollar an Werbeeinkäufen abgewickelt, und Rouge Care meldete einen fünffachen ROAS bei CTV-Werbung über PubMatic's AgenticOS. Hochautonome Deployments machen jedoch 2025 weniger als 5 % der Marketing-Anwendungsfälle aus. Protokolle wie AdCP, AAMP und Amazon's MCP entstehen, doch Fragmentierung birgt Interoperabilitätsrisiken. Die Verantwortung für Agentenentscheidungen bleibt unklar, und Premium-Werbung bleibt beziehungsgetrieben.
KI-Suchwandel treibt Budgets: CMOs investieren verstärkt in Brand Building
Werbetreibende nutzen die veränderten Suchgewohnheiten durch KI, um höhere Mediabudgets und verstärkte Investitionen in den Markenaufbau zu rechtfertigen. Laut einer Dept-Umfrage nutzten 61 % der US-Verbraucher in den letzten drei Monaten KI-Assistenten für Kaufrecherchen. Besonders Branchen mit komplexen Kaufentscheidungen wie Versicherungen oder Automotive sind von dieser Verschiebung betroffen. Statt rein auf Generative Engine Optimization (GEO) zu setzen, fordern CMOs höhere Upper-Funnel-Budgets zur Stärkung von Brand Equity und Bekanntheit, um die Sichtbarkeit in KI-generierten Ergebnissen abzusichern. Als Reaktion hob das IAB seine Wachstumsprognose für US-Werbeausgaben auf 12,3 % an, da Marketer vermehrt in die Performance bei der KI-Suche investieren. Marken wie State Farm, Mercedes-Benz und Hoka steuern bereits mit reichweitenstarken Kampagnen gegen.
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