Bemerkenswerte Marketing-AI-Trends im Jahr 2025

Wenn wir ins Jahr 2025 eintreten, müssen wir nicht mehr über die Auswirkungen von KI auf das Marketing spekulieren. Stattdessen gestaltet KI bereits die Zukunft des Marketings neu. Marken verbinden sich nun mit ihren Kunden durch von KI generierte Inhalte, optimieren Suchergebnisse mithilfe von KI und nutzen KI, um die Effizienz ihrer Teams zu steigern.

KI-Trends von 2024 bis 2025

KI beschränkt sich nicht mehr auf das Planen von Beiträgen oder die einfache Automatisierung von E-Mails. Bis 2025 ist KI zu einem zentralen Treiber geworden, der Marketingstrategien prägt und kreative Prozesse unterstützt. Marketingexperten setzen zunehmend auf KI, insbesondere auf große Sprachmodelle (LLMs), um die Arbeitsleistung zu steigern und Kreativität zu fördern.

Die KI-Technologie hat sich weit über die herkömmliche Automatisierung hinausentwickelt und ist zu einem leistungsstarken, intuitiven Werkzeug geworden. Laut Statista haben über 37 % der Marketingteams KI in ihre Kernstrategien integriert. Maschinelles Lernen kann den Kontext und die Nuancen in der Kundeninteraktion verstehen, die natürliche Sprachverarbeitung (NLP) erstellt segmentgerechte Inhalte, und Computer-Vision-Technologien analysieren Bilder und erfassen Markenpräferenzen. Diese Fortschritte sind keine kleinen Verbesserungen, sondern eine Revolution darin, wie Marken mit ihren Kunden in Verbindung treten.

 

Aufstrebende KI-Marketingtrends im Jahr 2025
1. KI-Agenten: Ihre Marketing-Assistenten

KI-Agenten sind nicht nur Assistenten, sondern werden zu wichtigen Kollegen im Unternehmen. Sie stellen ein Bündel unterstützender Tools dar, die für alle Positionen im Unternehmen geeignet sind – vom Management bis zu den Mitarbeitenden – und helfen bei der Terminplanung, Ideenentwicklung sowie der Erweiterung der Fähigkeiten vorhandener Tools. Seit der Popularität von ChatGPT ist KI zu einem unverzichtbaren Bestandteil des Arbeitsalltags geworden, und bis 2025 werden KI-Agenten voraussichtlich eine zentrale Säule in der Marketingautomatisierung darstellen.

Im Unterschied zu traditionellen Chatbots revolutionieren KI-Agenten das Marketing, indem sie Multikanal-Daten verarbeiten, Echtzeit-Einblicke liefern und sich mit jeder Interaktion verbessern. Beispielsweise nutzen CRM-Systeme wie HubSpot KI, um E-Mails zu personalisieren, Social-Media-Beiträge zu verwalten und Kundenbeziehungen zu optimieren. KI-Agenten können eigenständig Gebotsstrategien für Werbung anpassen, den Versandzeitpunkt von E-Mails optimieren und die Website-Oberfläche personalisieren. Sie überwinden zudem Datensilos, indem sie Informationen aus CRM, sozialen Netzwerken, Web-Analytics und Kundendienst zusammenführen und so ein nahtloses Kundenerlebnis schaffen.

2. Hyper-Personalisierung

Personalisierung im Jahr 2025 bedeutet weit mehr, als lediglich den Namen des Empfängers in E-Mail-Marketing-Kampagnen einzufügen – es geht darum, wirklich personalisierte Erlebnisse in großem Maßstab zu schaffen. So kann beispielsweise eine Out-of-Home-Werbekampagne ihren Inhalt automatisch an das gerade gekaufte Produkt eines Kunden anpassen.

Diese Technologie verwandelt Daten aus Online-Käufen in reale Werbung. Im Growth-Marketing können Kunden personalisierte Mobile-Benachrichtigungen in genau dem richtigen Moment basierend auf ihren täglichen Gewohnheiten erhalten. Führende Marken wie Nike setzen Hyper-Personalisierung in ihrer Digitalstrategie ein, was die E-Commerce-Konversionsraten um 35 % steigert, indem das Kundenverhalten über verschiedene Touchpoints hinweg analysiert wird, um Produktempfehlungen und Marketingbotschaften zu optimieren.

Wesentliche Ergebnisse:

• Dreifach höhere Interaktion in mobilen Apps

• 28 % weniger verschwendete Werbekosten

• 40 % Verbesserung des Customer Lifetime Value

3. Optimierung von Antwort-Engines (AEO)

Im Jahr 2025 wird die Optimierung von Antwort-Engines (Answer Engine Optimization, AEO) besonders wichtig, da die Algorithmen der Plattformen zunehmend komplexer werden. Im Gegensatz zu herkömmlichen Suchmaschinen liefert AEO direkte, kontextbezogene Informationen, weshalb Unternehmen über zwei Hauptquellen optimieren müssen: die Revenue-Quellen und die Owned-Content-Quellen.

• Revenue-Quellen beziehen sich auf den Aufbau von Autorität außerhalb der eigenen Website, um das Ranking zu verbessern, Vertrauen in die Marke zu stärken und gleichzeitig von Large Language Models (LLMs) besser bewertet zu werden.

• Owned-Content-Quellen sind Inhalte, die von der Marke selbst erstellt werden. Wenn diese Inhalte jedoch nicht zur Markenstimme passen oder nicht die Bedürfnisse der Nutzer erfüllen, werden sie von LLMs seltener angezeigt, was die Reichweite der Marke einschränkt.

Für eine effektive Optimierung sollte der Content vorhersehbare Nutzerfragen beantworten, kontextbezogen gestaltet sein und Schema-Markup sowie semantisches HTML nutzen, damit die KI die Zusammenhänge versteht. Marken sollten sich auf große LLM-Plattformen wie Perplexity, ChatGPT und Gemini konzentrieren, um ihre Wettbewerbsfähigkeit zu sichern.

4. Prädiktive Analyse

KI bietet umfassende Einblicke in komplexe Berichte und riesige Datenmengen, wodurch Unternehmen Kundenverhalten prognostizieren, Marktchancen erkennen und Veränderungen in der Konsumentenpsychologie vorhersagen können. KI zeichnet sich besonders darin aus, Muster und Trends zu erkennen, die bei manueller Analyse schwer sichtbar wären, und dabei verschiedene Faktoren wie Wetter, lokale Events und historische Kaufdaten zu berücksichtigen.

KI-basierte Analysen können in Echtzeit arbeiten, wodurch Strategien flexibel angepasst und schnell auf Marktveränderungen reagiert werden kann. Dank dieser Fähigkeit ermöglicht KI Unternehmen nicht nur ein besseres Verständnis der Gegenwart, sondern schafft auch Vorsprung für zukünftige Chancen durch optimierte strategische Entscheidungen.

• Microsoft Power BI

Dies ist eine Business-Intelligence-(BI)-Plattform, die KI integriert und Datenvisualisierung mit fortschrittlichen Prädiktivmodellen kombiniert. Sie unterstützt Anwender dabei, Trends vorherzusagen und datenbasierte Entscheidungen zu treffen.

Power BI ist ein wertvolles Tool für Marketingteams von kleinen bis großen Unternehmen, da es komplexe Datenanalysen vereinfacht und Berichterstattung automatisiert, ohne dass tiefgehende technische Kenntnisse erforderlich sind.

Mit Funktionen wie Echtzeit-Tracking von Kampagnen, erweiterter Zielgruppenansprache und KI-gestützter prädiktiver Analyse ermöglicht Power BI Unternehmen, wettbewerbsfähig zu bleiben und den ROI zu optimieren, indem Marketingdaten in umsetzbare Erkenntnisse umgewandelt werden.

2. Alteryx AI
   

   Alteryx ist eine Business-Analytics-Lösung, die Generative AI mit leistungsstarken Datenanalysetools kombiniert. Sie automatisiert Arbeitsabläufe und ermöglicht die Gewinnung von Erkenntnissen aus Daten über Interaktionen in natürlicher Sprache.

   Die Plattform ist besonders nützlich für Unternehmen, die Datenanalyse im gesamten Unternehmen verbreiten möchten. Mit Funktionen wie AiDIN Copilot wird die Analyse komplexer Daten sowohl für technische als auch für nicht-technische Nutzer zugänglich und verständlich.

Alteryx hat die Zeit von Daten zu Erkenntnissen für über 8.000 Kunden erheblich verkürzt und engagiert sich stark für die Weiterentwicklung von KI-Technologien. Damit wird es zu einer transformierenden Technologie, die die Herangehensweise von Unternehmen an Datenanalyse verändert. Die Lösung ist ideal für Organisationen, die eine starke Datenkultur aufbauen und gleichzeitig Sicherheit und Skalierbarkeit auf Unternehmensebene gewährleisten möchten.

3. Aaru – Lumen
   Aaru ist ein aufstrebendes Unternehmen, das die Kraft von KI nutzt, um Vorhersagen sowohl im politischen als auch im privaten Sektor zu treffen. Ihr Kernmodell für den privaten Sektor, „Lumen“, wurde entwickelt, um Zielgruppen zu konfigurieren und das Verhalten von Kundengruppen vorherzusagen.

Durch den Einsatz von Multi-Agenten-Methoden verfolgt Aaru einen innovativen Ansatz, um Simulationen basierend auf zukünftigen Ereignissen zu erstellen. Obwohl das Unternehmen noch jung ist, wird Aaru im Jahr 2025 aufgrund seines innovativen Ansatzes und fortschrittlicher Technologie zur Datenanalyse zu einem bemerkenswerten Namen in der Branche.

5. Spezialisierte KI-Technologie (Specialized AI Tech)

Während Generative AI und große Sprachmodelle (LLMs) häufig im Rampenlicht stehen, sind spezialisierte KI-Technologien die treibende Kraft hinter echtem praktischem Nutzen. Diese Systeme sind für spezifische Zwecke entwickelt, optimiert für einzelne Aufgaben und liefern oft bessere Ergebnisse als universelle KI-Lösungen.

Spezialisierte KI-Technologien prägen die Art und Weise, wie Unternehmen spezifische Herausforderungen lösen, und bieten hohe Effizienz sowie verlässliche Ergebnisse in ihren jeweiligen Anwendungsbereichen.

    Computer Vision zur Markenüberwachung

Fortschrittliche KI-gestützte Computer-Vision-Technologien analysieren Bildinhalte auf sozialen Medien, Websites und Video-Plattformen, um die Markenpräsenz zu überwachen, Wettbewerberaktivitäten zu verfolgen, neue Trends zu identifizieren und die Marktposition zu bewerten.

Diese Technologie kann Logos, Produkte und Markenelemente erkennen, selbst wenn sie nicht markiert oder im Text erwähnt werden. Dadurch erhalten Marken tiefere Einblicke in ihre Marktposition, können Produkte verbessern und Trends schneller erkennen. Computer Vision liefert zudem Daten über die Produktplatzierung, die den Kunden beim direkten Kauf unterstützen, auch wenn die Marke nicht explizit genannt wird.

    Emotion AI im Kundenerlebnis

Fortschrittliche Emotion AI-Systeme analysieren Kundeninteraktionen über mehrere Kanäle hinweg, um Emotionen und psychologische Zustände zu erkennen. Diese Technologien gehen über einfache Sentiment-Analysen (positiv/negativ) hinaus und identifizieren komplexe emotionale Zustände, wodurch ein besseres Verständnis für deren Einfluss auf das Kundenverhalten entsteht.

Marken können diese Daten nutzen, um Kundenprofile präziser zu verstehen. Diese tiefgreifenden Einsichten ermöglichen es, auf die Bedürfnisse der Konsumenten proaktiv einzugehen, statt nur auf positives oder negatives Feedback zu reagieren.