KI-Agenten sollen den Mediaeinkauf revolutionieren. Aber wann? Die Werbebranche ist von einem breiten produktiven Agentic-Einsatz jedenfalls noch weit entfernt. Dimitris Beis von IAB Europe erklärt, woran es hapert und welche neuen Geschäftsfelder entstehen könnten.
In der aktuellen Studie "The impact of AI on digital advertising" des IAB Europe sagen 86 Prozent der Befragten, dass sie bereits KI im Marketing einsetzen. Was bedeutet das?
Marketing und insbesondere digitale Werbung basieren schon lange auf KI. Was wir darunter verstehen, hat sich allerdings verändert – von regelbasierten und Expertensystemen über statistische Methoden bis zu LLMs und agentischen Systemen. Wenn man heute einen Marketer fragt, was er unter KI versteht, denkt er wahrscheinlich zunächst an LLMs und Agenten.
Ist die Nutzung von LLMs dann die, die am weitesten verbreitet ist?
Ich würde sagen: der Einsatz von LLM-basierten agentischen Systemen für Reporting, Dashboards und die Analyse von Daten. Wir kommen aus einer relativ statischen Business-Intelligence-Welt und können heute Ansichten innerhalb von Sekunden über natürliche Sprache individuell anpassen. Das ist besonders relevant, weil Unternehmen ihre Investitionen in Tools, Lösungen und Kanäle ständig rechtfertigen müssen.
Die Studie zeigt auch eine deutliche Lücke zwischen der Nutzung von KI und dem Einsatz autonomer Systeme. 36 von 47 Befragten haben entweder noch kein agentisches System im produktiven Einsatz oder arbeiten mit Systemen auf Level 2 oder darunter. Warum ist die Lücke so groß?
Zunächst stellt sich die Frage, ob sie überhaupt kleiner sein sollte. Ich halte es nicht für falsch, vorsichtig damit umzugehen, an welchen Stellen man mehr Autonomie in seinen Technologie-Stack integriert. Gleichzeitig gibt es viel Hype um mehr Autonomie und potenziell kürzere Wertschöpfungsketten. Wir befinden uns bei vielen dieser Lösungen noch in einer experimentellen Phase. Investitionen lassen sich deshalb nicht unbedingt so einfach begründen. Erst wenn wir diese Experimentier- und Pilotphase verlassen, könnte es deutlich interessanter werden.
AI im digitalen Advertising: Gefragt sind vor allem Reporting und Analysen
58 Prozent erwarten, dass Agentic Ad Buying innerhalb des nächsten Jahres operativ eingesetzt oder skaliert wird. Gleichzeitig erwarten nur 30 Prozent, dass es in einigen Märkten zur primären Methode des Mediaeinkaufs wird. Wie erklären Sie diese Diskrepanz?
Das ist charakteristisch für unser Ökosystem. Themen werden sehr wichtig und verlieren nach ihrem Höhepunkt möglicherweise wieder an Bedeutung. Die Frage ist, ob wir bei Agentic Advertising demselben Zyklus folgen oder tatsächlich einen stabilen Zustand mit breiter Nutzung erreichen werden. Es fließt derzeit viel Arbeit und Geld in dieses Thema, auch in die Entwicklung von Standards. Ich persönlich erwarte nicht, dass wir bereits im kommenden Jahr einen stabilen Zustand erreicht haben.
Fehlende Expertise und Ausbildung werden von 42 Prozent als wichtigste Hürde bei der KI-Nutzung genannt. Welche Kompetenzen fehlen der Werbebranche?
Wir verfügen über viel Machine-Learning- und KI-Know-how, das allerdings stark im Adtech-Bereich konzentriert ist. Wenn der derzeit diskutierte alternative Ansatz zu Programmatic Realität wird, braucht man mehr Expertise auf Seiten der Advertiser, in Agenturteams und wahrscheinlich auch bei Publishern. Konkret geht es darum, Systeme rund um die Modelle zu bauen, die den geschäftlichen Anforderungen entsprechen und gleichzeitig über Leitplanken und Schutzmechanismen verfügen. Bei agentischen Systemen geht es beispielsweise um Sicherheit, geistiges Eigentum oder Zugriffskontrollen auf andere Systeme.
Das Interesse an Werbung auf KI-Plattformen liegt bei 3,54 von 5. Was macht diese Plattformen attraktiv?
Was braucht man grundsätzlich für Werbung? User, Informationen über den Kontext einer Platzierung und die Möglichkeit zur Conversion. All diese Elemente finden sich auch auf KI-Plattformen und in Conversational Interfaces. Wir haben eine wachsende Nutzerbasis und viele Informationen über die Intention dieser Nutzer. Hinzu kommt, dass immer mehr Menschen KI nutzen, um konkrete Aufgaben zu erledigen. Wenn diese Aufgaben bereits Kaufprozesse umfassen, wird ziemlich offensichtlich, warum Werbung dort eine Rolle spielen könnte.
Hätten Sie dann nicht einen höheren Wert als 3,54 erwartet?
Nein. Dafür ist es noch zu früh. Wir verfügen noch nicht über die richtigen Mess- und Attributionssysteme. Viele Unternehmen werden investieren, um diese Möglichkeiten zunächst zu testen. Das sollten sie auch tun. Aber sobald mehr Geld investiert werden soll, wird irgendwann der CFO fragen: Warum machen wir das? Dafür brauchen wir wesentlich mehr quantitative Daten, mit denen sich diese Investitionen rechtfertigen lassen.
Hürden bei der Einführung gibt es viele: Kosten und fehlendes Know-how gehören dazu
Mal grundsätzlich gefragt: Welche Rolle wird Werbung auf KI-Plattformen künftig spielen?
Die Frage ist, ob sich KI irgendwie zu einem weiteren Display-Kanal weiterentwickelt – ähnlich wie Retail Media – oder ob wir völlig neue Formen der Werbung sehen werden. AEO und GEO sind derzeit große Themen. Gleichzeitig entsteht eine Diskussion darüber, Werbung gezielt an Agenten auszuspielen. Ich bin gespannt, ob daraus eine Erweiterung des digitalen Werbeökosystems entsteht und Unternehmen auftauchen, die sich darauf spezialisieren. Interessant wird auch sein, wie die KI-Plattformen selbst darauf reagieren.
Operational Efficiency ist nach Ihrer Studie mit 69 Prozent das wichtigste Kriterium für den Erfolg von KI. Warum steht die Verbesserung der Customer Experience nicht an erster Stelle?
Gute Frage. Aber: War die Verbesserung der Customer Experience jemals das Kriterium, nach dem wir Adtech-Lösungen bewerten? Ich glaube nicht. Adtech-Lösungen dienen nicht primär dazu, die Customer Experience zu verbessern. Sie dienen dazu, User zu monetarisieren. Wenn man sich allerdings anschaut, warum KI-Lösungen in Bereichen wie Search oder Conversational Interfaces so stark angenommen werden, liegt das auch daran, dass diese Anwendungen die User Experience sehr gut verbessern. Sie bieten einen Komfort, den Nutzer nur schwer ablehnen können. KI ist bereits allgegenwärtig. Das zeigt, dass diese Anwendungen die User Experience verbessert haben: Nutzer übernehmen Dinge, wenn sie für sie funktionieren.
Was – glauben Sie – wird KI in den kommenden zwei bis drei Jahren im Digital Advertising am stärksten verändern?
Es hat bereits sehr viel Veränderungen gegeben, die wir gar nicht unbedingt sehen. Die Technologie hinter Adtech hat sich bereits leise, aber grundlegend verändert und wird sich noch weiter verändern. Ich persönlich glaube nicht, dass A2A – also Agent-to-Agent – die dominante Methode für den Ein- und Verkauf von Media werden wird.
Was muss die Werbebranche jetzt tun, um die hohen Erwartungen an KI in messbaren Geschäftsnutzen zu übersetzen?
Die Werbebranche sollte sich daran erinnern, dass Werbung sehr viel mehr ist als KI. Wir haben uns im vergangenen Jahr sehr stark auf agentische Systeme konzentriert. Vielleicht sollten andere Fragen rund um Wertschöpfungskette und Transparenz wieder mehr Aufmerksamkeit bekommen. Ich bin gespannt, ob wir die Integration neuer KI-Fähigkeiten auch als Katalysator nutzen können, um einige offene Fragen unseres Ökosystems anzugehen.
Zum Schluss: Welches Ergebnis der Studie hat Sie am meisten überrascht?
Überrascht hat mich, dass 30 Prozent erwarten, dass Agentic Ad Buying in einigen Märkten zur wichtigsten Trading-Methode wird. Google hat auf einem Panel einen Marketer zitiert, dem zufolge in den USA nur 14 Prozent der Werbeausgaben über agentische Systeme laufen. Deshalb glaube ich nicht, dass agentisches Trading bereits im kommenden Jahr die wichtigste Methode sein wird.
Überrascht hat mich auch, dass Security das wichtigste Thema unter den genannten Bedenken war. Normalerweise steht Privacy bei unseren Befragungen immer ganz oben. Dass Security diesmal so weit oben liegt, zeigt, dass sich die Branche bewusst ist: Je mehr Zugriff man auf Computer und Systeme erhält, desto größer wird auch die Verantwortung.
Interview: Helmut van Rinsum
Dimitris Beis ist Data & Innovation Strategist, IAB Europe. Er verantwortet die Initiativen im Bereich Nachhaltigkeit. Dazu gehören die Bereitstellung von Informations- und Weiterbildungsangeboten, detaillierte Analysen von Emissionen sowie die Mitarbeit an Branchenstandards für digitale Kanäle. Darüber hinaus leitet er die AI Working Group, die sich mit den Auswirkungen künstlicher Intelligenz auf das digitale Ökosystem beschäftigt. Vor seinem Wechsel zu IAB Europe war Dimitris bei CNN International Commercial tätig und gehörte zu den Gründungsmitgliedern von Blue Marble Energy Services. Er hat einen Bachelor of Science (BSc Hons) in Economics, Statistics and Mathematics von der Queen Mary University of London.
