// Praxis & Anwendung 15.10.2026 · 13:40 Uhr 16 Min. Lesezeit

Markenführung im KI-Zeitalter: Warum KI-Systeme zur Vermeidung von KI-Slop erst Ihre Marke verstehen müssen

Mindverse News

KI-gestützt erstellt 5 Quellen Originalmeldung: t3n.de Arbeitsweise

KI-generierte Illustration: Markenführung im KI-Zeitalter: Warum KI-Systeme zur Vermeidung von KI-Slop erst Ihre Marke verstehen müssen — KI-generierte Illustration

Das Wichtigste in Kürze

Die unkontrollierte Massenproduktion generischer KI-Inhalte – im Jahr 2025 von Merriam-Webster als „Slop“ zum Wort des Jahres gekürt – führt nachweislich zu Reputationsschäden, wenn das Ergebnis nicht zur Markenidentität passt [3, 5].
Empirische Studien von DoubleVerify, Canva und Bynder belegen, dass Konsumenten nicht den KI-Einsatz per se abstrafen, sondern Schlamperei, fehlende Authentizität und mangelnde Transparenz negativ bewerten [4, 5].
Reale Krisenfälle rund um McDonald’s in den Niederlanden, den Wasserfilterhersteller Dafi, Coca-Cola und Waterdrop zeigen, dass selbst hoher Produktionsaufwand scheitert, wenn KI-Werkzeuge das kreative Konzept und den Markenkontext ersetzen [3, 4, 5].
Technische Abhilfe schaffen Digital-Asset-Management-Systeme (DAM) und spezialisierte Enterprise-Plattformen wie bei Kraft Heinz, die als zentrale „Brand Source of Truth“ freigegebene Assets, Richtlinien und Lizenzdaten direkt in KI-Workflows einspeisen [1, 5].
Für eine ganzheitliche Markenführung müssen Sie neben internen Governance-Regeln – wie dem Verzicht auf KI-generierte Menschen bei L’Oréal – auch das externe Marken-Sentiment in Systemen wie ChatGPT und Google AI Overviews aktiv über Generative Engine Optimization (GEO) steuern [1, 2, 5].

// Inhalt · 7 Abschnitte

Vom Effizienzversprechen zum Reputationsrisiko: Die Flut des KI-Slop
Empirische Datenlage: Differenzierte Wahrnehmung zwischen Ablehnung und Akzeptanz
Reale Fallstudien: Warum handwerklicher Aufwand ohne Markenpassung scheitert
Die strukturelle Ursache: Fehlender Markenkontext und die Grenzen der Maschine
Technische Lösungsarchitektur: Digital Asset Management und Marken-Plattformen
Medien-Governance, kreative Leitplanken und die Rolle des Menschen
Die zweite Dimension des Markenverständnisses: Sentiment-Steuerung und GEO in externen KI-Systemen
Quellen

Vom Effizienzversprechen zum Reputationsrisiko: Die Flut des KI-Slop

In nahezu jedem Unternehmen testen Marketing-, Vertriebs- und Kommunikationsteams derzeit generative Künstliche Intelligenz, um die Content-Produktion zu beschleunigen oder komplexe Arbeitsabläufe zu vereinfachen [1, 4]. Grafiken, Werbeanzeigen, Präsentationen und komplette Landingpages sind technisch nur noch einen Prompt entfernt [1, 3]. Doch die niedrige Einstiegshürde hat zu einer massiven Schwemme minderwertiger Inhalte geführt: Bereits im März 2025 waren 71 Prozent der Bilder in den sozialen Medien KI-generiert, und täglich kommen rund 34 Millionen weitere KI-Bilder hinzu [3]. Für diese maschinell erzeugte Massenware ohne erkennbare menschliche Sorgfalt hat sich international der Begriff „AI-Slop“ (im Englischen ursprünglich für Schmutzwasser oder Abwasser, im Deutschen sinngemäß „Schlacke“) etabliert [3, 4]. Geprägt wurde die Bezeichnung in diesem Kontext vermutlich durch den britischen Programmierer und Blogger Simon Willison [4]; Ende 2025 kürte das Wörterbuch Merriam-Webster „slop“ schließlich offiziell zum Wort des Jahres [5].

Für B2B- und B2C-Entscheider ist dieses Phänomen längst keine bloße Geschmacksfrage mehr, sondern ein messbares Geschäftsrisiko [3, 5]. Laut Daten von Meltwater, die in einer Untersuchung von Canva und The Harris Poll vom Mai 2026 zitiert werden, haben sich die Erwähnungen von „AI Slop“ verneunfacht, und 41 Prozent der befragten Marketingverantwortlichen stufen diese Entwicklung inzwischen als ernsthafte Herausforderung ein [5]. Wie schnell der Effizienzgewinn im Unternehmensalltag in einen Qualitätsverlust umschlägt, verdeutlicht ein Praxisbeispiel aus einem gesponserten Fachbeitrag des Digital-Asset-Management-Anbieters pixx.io auf t3n: Ein Vertriebsteam erstellt unter Zeitdruck mithilfe eines detaillierten Prompts und eines KI-Tools eine Präsentation für ein wichtiges Kundengespräch [1]. Auf den ersten Blick erscheint das Dokument schlüssig strukturiert, doch bei genauerer Prüfung offenbaren sich ein veraltetes oder falsches Logo, generische Bildwelten und ein eklatanter Mangel an Markenkonsistenz [1].

Solche austauschbaren Resultate machen die Arbeit nicht nur unbrauchbar, sondern erwecken bei Leads und Bestandskunden sofort den Eindruck von lieblosem KI-Slop [1]. Wenn Unternehmen das kreative Konzept und die Markenidentität durch schnelle Prompts ersetzen, senden sie ein fatales Signal an ihre Zielgruppe: Der schnelle, kostengünstige Weg war dem Absender wichtiger als die Wertschätzung gegenüber dem Kunden [3]. Um digitale Inhalte vor der Mittelmäßigkeit zu bewahren, reicht besseres Prompting allein nicht aus – Ihre KI-Systeme müssen zunächst strukturell verstehen, wofür Ihre Marke steht, wie sie aussieht und welchen Regeln sie folgt [1, 5].

Empirische Datenlage: Differenzierte Wahrnehmung zwischen Ablehnung und Akzeptanz

Eine analytische Betrachtung aktueller Marktstudien zeigt, dass die Reaktion des Publikums auf KI-generierte Kommunikation keineswegs pauschal ausfällt, sondern stark von der Ausführungsqualität, der Zielgruppe und der Transparenz abhängt [4, 5]. In der im Mai 2026 veröffentlichten Studie von Canva und The Harris Poll, für die 1.415 Marketingverantwortliche und 3.547 Verbraucher aus sieben Ländern befragt wurden, gaben 78 Prozent der Konsumenten an, dass sie von Menschen erstellte Werbung bevorzugen – selbst unter der Annahme, dass eine KI diese handwerklich besser umsetzen könnte [5]. Sieben von zehn Befragten bemängelten, dass KI-basierter Werbung schlichtweg die „Seele“ fehle [5].

Dass Konsumenten jedoch nicht die Technologie an sich abstrafen, sondern gezielt auf mangelnde Sorgfalt und fehlende Markenpassung reagieren, belegt eine globale Untersuchung von DoubleVerify vom Juli 2026 unter 22.000 Verbrauchern in 22 Märkten [5]. Darin erklärten 42 Prozent der Befragten, dass minderwertige oder „unheimlich“ wirkende KI-Werbung ihr Bild von einer Marke verschlechtern würde [5]. Gleichzeitig bewerteten jedoch 40 Prozent der Konsumenten ausgefeilte, qualitativ hochwertige KI-Werbung ausdrücklich positiv [5]. Bemerkenswert ist zudem die Diskrepanz bei der Erkennbarkeit: Während in der DoubleVerify-Erhebung 56 Prozent der Teilnehmer einräumten, KI-Inhalte nicht zuverlässig von herkömmlichen Inhalten unterscheiden zu können [5], kam eine von der Kommunikationsagentur PIO zitierte Studie des Anbieters Bynder sowie begleitende wissenschaftliche Forschung zu dem Ergebnis, dass Konsumenten KI-Content in rund 50 Prozent der Fälle relativ mühelos identifizieren [4]. US-Bürger schnitten dabei um etwa zehn Prozent besser ab, und im Altersvergleich erwiesen sich insbesondere Millennials zwischen 25 und 34 Jahren als besonders treffsicher [4].

Spannend für Ihre Zielgruppenstrategie ist der Blick auf die Alterskohorten und den Wissensstand der Rezipienten: Wissen Testpersonen vorab nicht, ob ein Inhalt von einer Maschine oder einem Menschen stammt, bevorzugen laut Bynder-Studie insgesamt 56 Prozent den KI-Content [4]. Bei der jüngeren Zielgruppe der 16- bis 24-Jährigen kehrt sich dieses Verhältnis jedoch um – hier präferiert eine Mehrheit von 55 Prozent menschengemachte Inhalte [4]. Sobald für Nutzer erkennbar ist oder offengelegt wird, dass es sich um KI-Inhalte handelt, leidet häufig die Markenwahrnehmung [4]. Wissenschaftliche Untersuchungen zu KI-Bildern in Charity-Kampagnen, KI-generierten Nutzerbewertungen und der Darstellung von Lebensmitteln bestätigen regelmäßig, dass Menschen reale Handarbeit vorziehen [4]. Dennoch fordern knapp 63 Prozent der Befragten in der Bynder-Erhebung strikte Ehrlichkeit und wünschen sich eine klare Kennzeichnung von KI-Inhalten [4].

Wahrnehmung auf Websites (laut Bynder): 26 Prozent der Konsumenten empfinden Marken durch KI-Inhalte auf der Website als „unpersönlich“, 20 Prozent werten den Einsatz als „faul“ [4].
Wahrnehmung auf Social Media (laut Bynder): 25 Prozent stufen KI-Posts als „unpersönlich“ ein, jeweils 20 Prozent als „faul“ sowie „wenig vertrauenswürdig“ und 19 Prozent als „unkreativ“ [4].
Wahrnehmung im Kundenkontakt (laut Bynder): Selbst Corporate Chatbots führen bei 30 Prozent der Befragten dazu, dass die dahinterstehende Marke als unpersönlich wahrgenommen wird [4].

Reale Fallstudien: Warum handwerklicher Aufwand ohne Markenpassung scheitert

Wie teuer der Verzicht auf markenspezifische Leitplanken in der Praxis werden kann, dokumentieren mehrere prominente Kampagnen-Abbrüche aus den Jahren 2025 und 2026 [3, 4, 5]. Sie zeigen übereinstimmend, dass das Publikum gnadenlos reagiert, wenn Unternehmen ihre über Jahre aufgebaute Markenidentität durch synthetische Beliebigkeit untergraben [3, 5].

McDonald’s Niederlande und Coca-Cola: Wenn Weihnachtsspots kippen

Am 6. Dezember 2025 veröffentlichte McDonald’s in den Niederlanden auf YouTube einen 45-sekündigen Weihnachtsspot, der aus generativen KI-Videoclips zusammengesetzt war [5]. Wie BBC News berichtete, fiel die Kritik in den Kommentaren derart vernichtend aus – wobei vor allem die sofortige Sichtbarkeit der KI bemängelt wurde –, dass das Unternehmen das Video nach lediglich drei Tagen wieder offline nahm und den Vorfall als wichtige Lektion auf der Suche nach einem wirksamen KI-Einsatz bezeichnete [5]. Besonders aufschlussreich für Produktionsverantwortliche ist die anschließende Verteidigung durch Melanie Bridge, CEO des Produktionsstudios The Sweetshop, das den Spot gemeinsam mit der Agentur TBWA\Neboko realisiert hatte [5]. Bridge betonte, das Projekt habe sieben Wochen gedauert, Tausende Takes erfordert und sei so aufwendig geschnitten worden wie jede klassische Filmproduktion [5]. Die analytische Lehre daraus ist eindeutig: Ihre Zielgruppe bewertet niemals Ihren internen Prompting- und Schnittaufwand, sondern ausschließlich das sichtbare Endergebnis und dessen Stimmigkeit zur Marke [5]. Ähnliche Erfahrungen musste Coca-Cola machen, deren KI-generierter Weihnachtsspot im Netz verbreitet auf eine Mischung aus Spott und Ekel stieß [4].

Dafi, Waterdrop und virtuelle Influencer: Der Bruch des Markenversprechens

Noch deutlicher zeigt sich der Konflikt zwischen KI-Ästhetik und Markenwerten beim polnischen Hersteller von Wasserfilterkannen und Filterflaschen Dafi [5]. Da sich das Unternehmen selbst nicht öffentlich äußerte, stützt sich die Analyse von CAASUAL auf Berichte der polnischen Fachmedien NowyMarketing und Antyweb vom Dezember 2025 [5]. Dafi fertigt seit über 30 Jahren im polnischen Heiligkreuzgebirge und wird von Verbrauchern stark mit Natur und reinem Wasser assoziiert [5]. Als die Marke ohne entsprechende Kennzeichnung einen vollständig KI-generierten Spot auf Social Media veröffentlichte, kollidierte der künstliche Look massiv mit diesem Natur-Image [5]. Erschwerend kam hinzu, dass Dafi in einer früheren Kampagne mit der polnischen Sängerin Doda noch geworben hatte, zum Denken brauche man keine künstliche Intelligenz [5]. Nach einem landesweiten Entrüstungssturm in den Kommentarspalten wurde das Video rasch gelöscht [5].

Ein vergleichbares Muster beschreibt der Online-Marketing-Experte Benjamin Seuss auf OMR anhand einer Instagram-Werbeanzeige der Marke Waterdrop [3]. Darin tanzten und sprachen mit Augen versehene Produktverpackungen im typischen „Pixar-Look“ – eine Art von Animation, die sich samt Skript mit heutigen KI-Mitteln in unter einer Stunde erzeugen lässt, in der Kommentarspalte jedoch ein „Bild der Verwüstung“ hinterließ [3]. Ebenso gescheitert und als Geschäftsmodell inzwischen weitgehend eingestellt sind laut PIO-Geschäftsführer Nerses Chopurian KI-generierte Reise-Influencer: Weil Konsumenten im Tourismus nach authentischen menschlichen Erlebnissen suchen, ernteten virtuelle Werbefiguren für Reiseziele vor allem öffentliche Häme [4].

Die strukturelle Ursache: Fehlender Markenkontext und die Grenzen der Maschine

Wenn KI-Ergebnisse im Marketing oder Vertrieb scheitern, liegt die Ursache in den seltensten Fällen allein an einem schlecht formulierten Prompt [1]. Wie im gesponserten Beitrag von pixx.io auf t3n dargelegt wird, fehlt den Modellen schlichtweg der unternehmensspezifische Kontext: Ein isoliertes KI-Werkzeug weiß nicht, welche Logos aktuell gültig sind, welche spezifischen Markenrichtlinien greifen oder welche freigegebenen Produktbilder existieren [1]. In der betrieblichen Praxis ist dieses Markenwissen häufig über verschiedenste Textdokumente, E-Mail-Postfächer und das Intranet verstreut, sodass die KI auf generische Standardmuster zurückfällt [1].

Hinzu kommt eine fundamentale kreative Grenze generativer Modelle, die Benjamin Seuss auf OMR als „Denkfaulheits-Problem“ aufseiten der Anwender charakterisiert, wenn diese versuchen, menschliche Konzeption vollständig durch sogenannte Prompt-Fabriken oder KI-Agenten zu ersetzen [3]. Während KI-Systeme bei Datenanalysen bereits gute Dienste leisten, scheitern sie im kreativen Bereich an menschlichen Nuancen [3]. Eine KI kombiniert lediglich vorhandenes Wissen neu; sie kann zwar die formale Struktur eines Witzes inklusive Pointe reproduzieren oder den Begriff Ironie theoretisch erklären und nach Vorgabe imitieren, besitzt aber kein situatives Gespür dafür, wann ein ironischer Bruch im richtigen Moment sitzt [3]. Sie liest nicht zwischen den Zeilen, weil dort per Definition keine auslesbaren Daten stehen, und sie erfindet von sich aus kein starkes Symbol, das eine Marke schlagartig begreifbar macht [3].

Aufschlussreich ist in diesem Zusammenhang der analytische Vergleich mit sogenannten „Ugly Ads“ – also extrem roh gestalteten Werbeanzeigen etwa auf Meta-Plattformen, die wirken, als seien sie von Kinderhand erstellt worden [3]. Solche Anzeigen funktionieren für viele Marken im Performance-Marketing deshalb, weil sie nicht wie klassische Werbung aussehen und weil dahinter eine bewusste menschliche Absicht steht [3]. Genau diese spürbare Absicht fehlt beim KI-Slop komplett [3]. Wenn Kunden in einer Anzeige stattdessen kopierte Animationen, Schriftzüge, die Hieroglyphen ähneln, oder Hände mit sechs Fingern entdecken, empfinden sie dies nicht als stilistisches Mittel, sondern als Respektlosigkeit einer Marke, die sich nicht einmal mehr die Mühe einer durchdachten Idee macht [3].

Technische Lösungsarchitektur: Digital Asset Management und Marken-Plattformen

Damit Künstliche Intelligenz markenkonforme Resultate liefert, muss das Markenwissen als strukturiertes Fundament in die Systemarchitektur eingebettet werden, noch bevor ein Mitarbeiter einen Prompt eingibt [1, 5]. Moderne Digital-Asset-Management-Systeme (DAM) wandeln sich dadurch vom reinen Speicherort für Mediendateien zum zentralen Enabler für verlässliche KI-Prozesse [1]. Wie der Anbieter pixx.io in seinem Beitrag auf t3n erläutert, fungiert ein solches DAM-System als zentrale „Brand Source of Truth“, indem es freigegebene Medien-Assets, strukturierte Metadaten, das Lizenz- und Digital Rights Management (DRM) sowie verbindliche Markeninformationen an einem Ort bündelt [1]. Erhält das KI-Tool bei der Erstellung der eingangs erwähnten Vertriebspräsentation direkten Zugriff auf diese interne Bilddatenbank und die hinterlegten Markenrichtlinien, führt exakt derselbe Prompt zu einem substanziell besseren Ergebnis: Bildsprache, Farbgebung und Logos stimmen plötzlich überein, und originale Produktfotos werden im korrekten inhaltlichen Kontext platziert [1].

Wie große Konzerne dieses Prinzip technologisch skalieren, zeigt das Beispiel von Kraft Heinz [5]. Laut einer von CAASUAL ausgewerteten Fallstudie von Google Cloud entwickelte der Lebensmittelkonzern gemeinsam mit dem Partner Apply Digital auf Basis von Google Cloud eine interne Plattform namens „TasteMaker“ [5]. Wie Justin Thomas, Head of Digital Experience and Growth bei Kraft Heinz, in der Fallstudie betont, bestand der erste Grundsatz darin, das gesamte Markenwissen („brand intelligence“) direkt in die Plattform zu integrieren [5]. Die generativen Modelle für Text, Bild und Video greifen dort gebündelt auf Markenrichtlinien, Produktkatalogdaten und Bildarchive zu [5]. Anstatt die Mitarbeiter vor ein leeres Chatfenster zu setzen, stellt das System vorkonfigurierte Anwendungen für spezifische Aufgaben bereit [5].

Nach Angaben des Technologieanbieters Google Cloud – die als Anbieterzahlen mit der gebotenen analytischen Vorsicht zu bewerten sind – verkürzte sich durch TasteMaker die Erstellung von Inhalten für neue Produkte von acht Wochen auf acht Stunden, während 70 Prozent der berechtigten Nutzer aus Produktentwicklung und Marketing aktiv mit der Plattform arbeiten [5]. Doch auch kleinere und mittelständische Unternehmen benötigen keine eigenentwickelte Großplattform, um nach demselben Prinzip zu agieren [5]. Entscheidend ist laut CAASUAL vielmehr, die eigene Marke so präzise zu beschreiben und zu strukturieren, dass eine KI sie konsistent wiedergeben kann, dies durch feste Vorlagen für wiederkehrende Materialien zu ergänzen und verbindliche Freigabeprozesse zu etablieren [5].

Medien-Governance, kreative Leitplanken und die Rolle des Menschen

Wer interne Marken-Assets und Richtlinien für KI-Systeme öffnet, bekämpft zwar erfolgreich generische Inhalte, gibt damit jedoch zwangsläufig internes Wissen und sensible Unternehmensdaten an die Systeme weiter [1]. Neben der reinen Ergebnisqualität gewinnen daher Nachvollziehbarkeit, Datenhoheit und eine belastbare Medien-Governance an Bedeutung [1]. Unternehmen benötigen klar definierte Freigabe-Workflows, verbindliche Spielregeln für den KI-Einsatz sowie eine DSGVO-konforme Infrastruktur – ein Aspekt, den etwa Anbieter wie pixx.io durch Software-Entwicklung und Server-Hosting in Deutschland für den Mittelstand und den öffentlichen Sektor adressieren [1].

Wie eine solche Governance auf Konzernebene mit klaren ethischen und markenstrategischen Grenzen verbunden wird, demonstriert L’Oréal [5]. Im internen Labor CREAITECH nutzen die Marketingteams des Kosmetikkonzerns Modelle von Google, um Konzepte, Storyboards, neue Verpackungsentwürfe sowie Testfotos von Produkten in unterschiedlichen Szenerien zu generieren [5]. Laut einem Bericht von Retail Dive sank dadurch der Zeitaufwand für erste Entwürfe von Wochen auf wenige Tage bei gleichzeitig reduzierten Kosten [5].Der entscheidende Faktor für den Markenschutz liegt jedoch darin, was L’Oréal ausdrücklich verbietet: Bereits seit 2021 verfügt das Unternehmen über sieben verbindliche Grundsätze für den verantwortungsvollen KI-Umgang, deren Einhaltung von internen Gremien überwacht wird [5]. Wie Google Cloud beschreibt, generiert L’Oréal grundsätzlich keine künstlichen Menschen für Werbezwecke und nutzt keinerlei KI-erzeugte lebensechte Gesichter, Körper, Haare oder Hautpartien, um die Wirkung seiner Produkte zu veranschaulichen [5].

Diese Trennung bestätigt die Grundregel erfolgreicher KI-Adaption im Marketing: Schlechter KI-Einsatz ersetzt das menschliche Konzept; guter KI-Einsatz nutzt ein vom Menschen entwickeltes Konzept und beschleunigt lediglich dessen Umsetzung [3]. So berichtet Benjamin Seuss aus seiner eigenen Agenturpraxis, dass ein Team aus nur zwei Projektmitarbeitern für einen Kunden mit 80.000 Euro Monatsbudget mithilfe von KI über 40 Werbemittel (Creatives) pro Woche produziert – wobei jede einzelne Anzeige auf einem vorab von Menschen erarbeiteten Konzept beruht [3]. Ein weiteres Positivbeispiel lieferte auf dem OMR-Festival 2026 das Start-up Lyfe.ads von Gründerin Pheline Huber, das kostenlose, durch Verpackungswerbung finanzierte Tampons anbietet [3]. Gemeinsam mit ihrer Designerin Jenny entwickelte Huber die visuelle Metapher eines Kassenbons, der wie ein Tampon heraushängt und in einer Blutlache endet, um die finanzielle Belastung von Frauen zu symbolisieren („Free Tampons. Paid by Ads, not Women.“) [3]. Erst als diese menschliche Idee feststand, setzte die KI-erfahrene Designerin das Motiv per Prompting und manueller Nachbearbeitung der Details um, was dem Start-up Tausende Euro an Produktionskosten ersparte [3].

Auf der anderen Seite beobachten Branchenkenner bereits eine bewusste Gegenbewegung in Form von „Anti-AI-Marketing“, bei dem Konsumenten gezielt echte Handarbeit, menschliche Nuancen und selbst kleine Fehler belohnen [3]. Apple nutzte diese Positionierung frühzeitig für seine Markenwerte rund um kompromisslose Detailperfektion: Für das Intro von Apple TV ließ der Konzern das Logo physisch aus Plexiglas schneiden, im Studio aufhängen und manuell beleuchten – und veröffentlichte dazu gezielt Behind-the-Scenes-Aufnahmen, um menschliche Handwerkskunst in einem von KI-Bildern überfluteten Markt zu beweisen [3]. Zudem mahnt Seuss unter Verweis auf das Buch „Broligarchie“ der Digitalunternehmerin Aya Jaff zur strategischen Wachsamkeit: Da die zentralen KI-Werkzeuge wie ChatGPT oder Claude wenigen großen Technologiekonzernen gehören, dürfen Designer und Marketingverantwortliche das eigenständige, kritische und kreative Denken keinesfalls an Maschinen delegieren [3].

Transparenz wahren: Kennzeichnen Sie KI-generierte Inhalte offen, anstatt Misstrauen und Spekulationen in Ihrer Zielgruppe zu riskieren [4].
Qualitätsansprüche hochhalten: Nutzen Sie den Geschwindigkeitsvorteil von KI nicht als Ausrede für sinkende Standards; verwerfen Sie unzureichende Assets oder investieren Sie in professionelle Nachbearbeitung [3, 4].
Aufgabengrenzen schriftlich fixieren: Definieren Sie vorab, wofür KI genutzt werden darf und wo – etwa bei der lebensechten Darstellung von Menschen oder Produktwirkungen – zwingend reale Aufnahmen erforderlich sind [4, 5].
Menschliche Endkontrolle verankern: Geben Sie Teams strukturierte Vorlagen statt leerer Chatfenster und stellen Sie sicher, dass vor jeder Veröffentlichung ein verantwortlicher Mensch die Markenpassung prüft und freigibt [1, 5].

Die zweite Dimension des Markenverständnisses: Sentiment-Steuerung und GEO in externen KI-Systemen

Die Forderung, dass KI Ihre Marke verstehen muss, beschränkt sich in einer modernen B2B-Strategie nicht nur auf Ihre internen Content-Werkzeuge. Ebenso geschäftskritisch ist die Frage, wie externe KI-Systeme – darunter ChatGPT, Google AI Overviews, der Google AI Mode oder Gemini – über Ihr Unternehmen sprechen, wenn potenzielle Kunden dort recherchieren [2]. In der 32. Folge der „GEO Know How Academy“ erläutern Magdalena Mues und Andre Alpar von der auf Generative Engine Optimization (GEO) spezialisierten Content-Marketing-Agentur Claneo, wie Unternehmen dieses sogenannte Marken-Sentiment systematisch analysieren und steuern können [2]. Unter Sentiment wird dabei die positive, neutrale oder negative Einstellung verstanden, die einer Marke, einem Produkt oder einer Person entgegengebracht wird [2].

Für eine präzise Analyse müssen Sie das Sentiment auf zwei Ebenen sowie nach zwei Prompt-Kategorien differenzieren [2]. Die beiden Ebenen umfassen zum einen die Tonalität des eingegebenen Prompts (fragt der Nutzer neutral, sucht er explizit nach Vorteilen oder wie bei der Frage nach Stromanbietern mit schlechtem Kundenservice gezielt nach Nachteilen?) und zum anderen die Tonalität der daraus resultierenden KI-Antwort [2]. Noch wichtiger für die Marketingsteuerung ist die Unterscheidung zwischen „Branded Prompts“ (markengebundenen Anfragen wie „Was sind die Vorteile von Claneo?“) und „Non-Branded Prompts“ (ergebnisoffenen Anfragen ohne Markennennung wie „Welche SEO-Agentur gibt es in Berlin?“ oder „Welche günstige Automarke eignet sich besonders für Familien?“, wobei das KI-System im Claneo-Test über Skoda rein positiv und über Dacia negativ berichtete) [2].

Bottom-Funnel-Pflicht vor Mid-Funnel-Kür und technische Lesbarkeit

Im Kaufentscheidungsprozess (Funnel) sind Non-Branded Prompts im mittleren Bereich (Mid-Funnel) angesiedelt, wo es um Reichweite, erste Aufmerksamkeit und eine positive Nennung geht – beziehungsweise bei negativ formulierten offenen Prompts um das strategische Ziel, als Marke gar nicht erst im KI-Output aufzutauchen [2]. Branded Prompts hingegen befinden sich ganz am Ende des Entscheidungsprozesses (Bottom-Funnel), wenn sich ein Interessent bereits konkret mit Ihrem Angebot befasst [2]. Wie Andre Alpar betont, müssen Unternehmen zwingend im Bottom-Funnel bei den Branded Prompts beginnen [2]. Diese Reputation und Faktenkorrektur ist die „Pflicht“, bevor man sich der „Kür“ der Non-Branded Prompts widmet – denn wenn ein Interessent nach einer offenen Suche gezielt nach Ihrer Marke fragt und dort negative oder falsche Informationen erhält, bricht der Verkaufsprozess sofort ab [2].

Wie eng dieses externe KI-Markenverständnis mit der eigenen technischen Datenbereitstellung zusammenhängt, belegt ein Kundenbeispiel von Magdalena Mues: Ein KI-System berichtete über ein bestimmtes Kundenprodukt entweder gar nicht oder negativ [2]. Durch gezielte Branded Prompts stellte sich heraus, dass die KI fälschlicherweise annahm, dem Produkt fehlten zwingend vorgeschriebene Zulassungszertifizierungen [2]. Die anschließende Ursachenforschung ergab, dass die Zertifikate zwar auf der Unternehmenswebsite vorhanden waren, technisch jedoch so eingebunden wurden, dass die KI sie nicht auslesen konnte [2]. Durch eine einfache technische Nachbesserung auf der Website konnte dieser blinde Fleck behoben und die Markenwahrnehmung der KI korrigiert werden [2].

Messmethoden, Tool-Reifegrad und konsistente Markenbotschaften

Um das eigene Marken-Sentiment absolut, relativ oder im Wettbewerbsvergleich zu messen, lassen sich spezialisierte Analyse-Tools heranziehen, die nach zwei unterschiedlichen Logiken arbeiten [2]. In einem exemplarischen Testsetting mit zehn neutral bis positiv formulierten Branded Prompts zur Streaming-Marke „Wow TV“ über vier KI-Systeme hinweg (insgesamt 40 ausgewertete Antworten) untersuchte Claneo die Werkzeuge Rankscale und Sistrix [2]. Während Rankscale einen prozentualen Score berechnet und im Test 129 vorkommende Keywords in positiv, neutral oder negativ kategorisierte, erstellt Sistrix eine inhaltliche Zusammenfassung der in den KI-Antworten genannten Stärken und Schwächen inklusive Verknüpfung zu den jeweiligen Prompts [2]. Beide Experten warnen jedoch ausdrücklich davor, sich blind auf diese Werkzeuge zu verlassen: Da sich der gesamte Markt für GEO-Sentiment-Tools noch in einem frühen, sehr unterschiedlichen Reifegrad befindet, treten teils erhebliche Fehlinterpretationen auf – so stufte das Keyword-Tool im Test ausgerechnet die Begriffe „extreme Lockangebote“ und „aggressive Rabatte“ als positive Keywords für Wow TV ein [2]. Eine manuelle Prüfung und Reflexion der Tool-Ergebnisse bleibt daher unerlässlich [2].

Um das Sentiment in externen KI-Systemen nachhaltig positiv zu beeinflussen, greift letztlich dasselbe Grundprinzip wie bei der internen Vermeidung von KI-Slop: eine strikt konsistente Markenbotschaft [1, 2]. Unternehmen müssen über alle Kanäle hinweg – also sowohl auf den eigenen Plattformen (Owned Media) als auch über bezahlte Medien (Paid Media) und redaktionelle Drittquellen (Earned Media) – klar und einheitlich kommunizieren, wofür ihre Marke steht, welche Bedürfnisse sie erfüllt und welche konkreten Probleme ihre Produkte oder Dienstleistungen lösen [2]. Gelingt diese konsistente Daten- und Kommunikationsbasis nicht, droht laut Claneo sogar eine weitreichende Konsequenz, die die Branche derzeit intensiv beschäftigt: Ein zu schlechtes Sentiment bei markengebundenen Anfragen könnte dazu führen, dass KI-Systeme Ihre Marke bei ergebnisoffenen Non-Branded-Suchanfragen potenzieller Neukunden künftig komplett verschweigen [2].

Quellen

[1] KI-Slop vermeiden: Warum KI deine Marke verstehen muss — https://t3n.de/news/ki-slop-vermeiden-marke-verstehen-1764455 (abgerufen am 2026-10-15)
[2] Sentiment in KI-Systemen: So steuerst du dein Markenimage in ChatGPT & Co. | Folge 32 - YouTube — https://www.youtube.com/watch?v=cIsGVzGvCgg (abgerufen am 2026-10-15)
[3] AI-Slop: Content-Müllhalde oder Marketing-Goldgrube? — https://omr.com/de/reviews/contenthub/ai-slop (abgerufen am 2026-10-15)
[4] PIO – Agentur für Kommunikation | GenAI im Marketing: Killt Slop-Content deine Kampagne? — https://www.pio-com.de/blog/genai-im-marketing-killt-slop-content-deine-kampagne (abgerufen am 2026-10-15)
[5] KI-Slop und Ihre Marke: Lehren aus echten Fällen | CAASUAL — https://caasual.pl/de/blog/ai-slop (abgerufen am 2026-10-15)

//Nächster Artikel

OpenAI15.10.2026 · 16:54 Uhr

OpenAI sagt fünf Millionen US-Dollar für Mathematik-Initiative der Simons Foundation zu

OpenAI unterstützt eine Initiative der Simons Foundation mit 5 Mio. US-Dollar und Rechenleistung, um KI-generierte mathematische Beweise zu erforschen.