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Wo KI in der Mediaplanung sinnvoll ist

20.000 Menschen arbeiten in deutschen Mediaabteilungen. Sind sie bald überflüssig? Ein Roundtable über Programmatic und KI-Agenten.
 


Das sind die Themen:

Automatisierung braucht menschliche Steuerung

Reine Automatisierung schlägt fehl – das zeigt die Erfahrung mit Programmatic Advertising. Die gute Nachricht: Automation als Assistenzsystem funktioniert. L'Oréal nutzt KI-basierte Tools, um Media-Mix-Szenarien vorzurechnen. Die Entscheidung trifft weiterhin der Mensch, der die strategischen Ziele kennt. Das ist die Balance, die funktioniert.

Datenqualität ist kein technisches, sondern ein strategisches Problem

Der Knackpunkt: 80 Prozent der verfügbaren Daten taugen für die Optimierung nicht. Wichtiger als die Menge ist, woher die Daten kommen und wie transparent man damit umgeht. Eine Mediaagentur aus Hamburg zeigt, dass enge interne Zusammenarbeit zwischen Planung und Datenteam die Qualität massiv verbessert. Ohne Verständnis für die Herkunft der Daten kann auch die beste KI scheitern.

Insight-Fokus statt Effizienz-Wahn verhindert Fehlsteuerung

Programmatic wurde oft nur auf CPM und Effizienz trimmt – mit verheerenden Folgen für die Werbewirkung. Wer stattdessen mit Konsumenteninsights startet und versteht, welche emotionalen Momente eine Kampagne braucht, kommt näher ans echte Ziel. Mehrere Sprecherinnen betonen: Effizienz ist sekundär. Qualität der Kontaktpunkte ist primär.

Vertrauen in KI-Systeme muss aktiv aufgebaut werden

KI macht Vorschläge, Menschen müssen validieren – das ist die Realität heute und morgen. Besonderheiten wie Bias, Halluzinationen oder unzureichende Datenbasis sind nicht gelöst. Deswegen braucht es Kontrolle durch Menschen, die verstehen, wie die Maschine funktioniert. Ohne Transparenz darüber, wo KI-Empfehlungen herkommen, lässt sich kein solides Vertrauen aufbauen.

Generalistisches Wissen schlägt Spezialisten-Silos

Wer erfolgreich mit KI in der Mediaplanung arbeitet, braucht Menschen, die Beauty-Expertise und Media-Strategie zusammendenken können – nicht nur Techniker. L'Oréal baut dafür In-House-Teams auf, die lernen, mit Algorithmen umzugehen und gleichzeitig Konsumentenseelen verstehen. Generalistisches Denken über Kanäle hinweg wird zum Erfolgsfaktor.