Beobachtetes Signal · 29. Okt. 2026 · Market Signal · Quelle: DoubleVerify · Relevanz: 2/5
DV-Studie: 97 Prozent der Werbetreibenden planen KI-Einsatz, doch Integration verläuft ungleichmäßig
Aktuelle Marktforschung von DoubleVerify zeigt, dass 97 Prozent der Marketingentscheider den Einsatz von Künstlicher Intelligenz planen, die tatsächliche Integration in bestehende Werbe-Workflows jedoch weiterhin stark fragmentiert ist. Während bestimmte Bereiche wie die Texterstellung und die automatisierte Optimierung bereits von KI-Lösungen profitieren, hinken andere operative Prozesse hinterher. Diese Diskrepanz verdeutlicht, dass Unternehmen vor allem strategische Hürden überwinden müssen, um das volle Potenzial von KI über den gesamten Kampagnenlebenszyklus hinweg auszuschöpfen. Branchenexperten betonen, dass eine standardisierte Implementierung entscheidend sein wird, um Effizienzsteigerungen und eine präzisere Zielgruppenansprache im programmatischen Ökosystem nachhaltig zu sichern. Die Ergebnisse unterstreichen die Notwendigkeit für Marketer, ihre technologische Infrastruktur gezielt auszubauen.
Die Studie verdeutlicht die Kluft zwischen strategischen KI-Ambitionen und der tatsächlichen operativen Umsetzung in der Werbebranche, was neue Ansätze für das Workflow-Management erfordert.
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Wichtigste Kernpunkte & Evidenz
- 97 Prozent der befragten Marketer planen den Einsatz von KI
- Die Einführung von KI-Technologien in Werbe-Workflows ist stark ungleichmäßig verteilt
- DoubleVerify veröffentlichte die entsprechenden Studienergebnisse
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US-Marketer kämpfen trotz hoher Adoptionspläne mit KI-Verständnislücken
Laut AdExchanger klafft eine wachsende Lücke zwischen den KI-Adoptionsplänen von Marketern und ihrem tatsächlichen Technologieverständnis. Eine Umfrage unter 512 US-Marketingexperten aus Agenturen und Unternehmen zeigt, dass 87 % ihren KI-Einsatz im nächsten Jahr ausbauen wollen, aber nur 45 % die Funktionsweise KI-basierter Technologien verstehen. Diese Differenz von 42 Prozentpunkten verdeutlicht erhebliche Hürden bei der Frühadoption. Am stärksten ist der Einsatz in pragmatischen Anwendungsfeldern wie E-Mail-Automatisierung, Social Media Management und Chatbots (72 %), oft über native Features bestehender MarTech-Stacks (HubSpot, Mailchimp) oder Tools wie ChatGPT. Wissensdefizite bleiben gravierend: 47 % verstehen die Funktionsweise von KI nicht, und nur 39 % trauen ihren Teams zu, verwertbare Insights zu generieren. Zudem können 54 % den Erfolg nicht verlässlich an geschäftlichen Zielen messen. Als Lösungsansätze gelten gezielte KI-Weiterbildung, Tool-Integration und eine strikte Kopplung an Performance-KPIs.
Marketingteams experimentieren meist nur mit KI statt sie vollständig zu nutzen
Der von MarTech zusammengefasste „2026 Marketing Data Report“ von Supermetrics zeigt, dass trotz starkem Druck der Führungsetage die meisten Teams beim Einsatz von KI im Marketing im reinen Experimentierstadium verharren. Über 80 Prozent der Marketer spüren den Druck zur Integration, aber lediglich 6 Prozent geben an, dass KI bereits fest in die täglichen Abläufe eingebunden ist. Als Haupthemmnisse gelten Top-down-Erwartungen, strategische Lücken, fehlende Schulungen, Budget- und Datenschutzbedenken von knapp 40 Prozent der Befragten sowie mangelnder Zugriff auf hochwertige Daten und zu kleine Analytics-Teams. Aktuell nutzen Marketer KI überwiegend für Effizienzsteigerungen bei repetitiven Aufgaben. Umfassendere Anwendungsbereiche in Analytics und der strategischen Entscheidungsfindung erfordern daher solidere Datenfundamente und gezielte Investitionen in die analytischen Kapazitäten.
Steigende KI-Adoption im Marketing: Technische Qualifikationslücke bremst Skalierung
Laut einer Untersuchung von Digiday+ Research unter 142 Marken- und Agentur-Entscheidern ist die KI-Adoption im Marketing rasant gestiegen: von 44 % im Jahr 2022 auf 86 % im Jahr 2025. Allerdings halten interne Tech-Kompetenzen, Upskilling und strategische Implementierungen nicht mit der Tool-Nutzung Schritt. 85 % der Befragten greifen primär auf Out-of-the-Box-Lösungen zurück, während lediglich 40 % eigene Tools auf bestehenden LLMs aufsetzen und nur 19 % proprietäre Modelle trainieren. Parallel etablieren Brands wie General Motors und Mastercard sowie Agenturen wie Horizon Media zunehmend die Rolle des Chief AI Officer. Branchenexperten verweisen auf erhebliche wirtschaftliche Hürden durch GPU-/TPU-Infrastrukturkosten und betonen die wachsende Bedeutung von Plattform-Interoperabilität, etwa durch die Integration von Google-Modellen (Gemini, Imagen) in das Adobe-Ökosystem via Google Vertex AI.
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