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Struktur schlägt Zufall: So wird Digital Marketing KI-Ready

Warum viele Unternehmen mit KI scheitern

“No data, no AI. Random data, random results.”
Dieser Satz fasst zusammen, warum KI im Marketing häufig hinter den Erwartungen zurückbleibt. Nicht weil die Technologie fehlt, sondern weil die Datenbasis unstrukturiert und nicht KI-bereit ist.

In vielen Unternehmen sind Marketing-Daten über Tools und Teams hinweg fragmentiert, unstrukturiert oder nur teilweise dokumentiert. Die Folgen: unzuverlässige Ergebnisse, unklare Insights und verschwendete Budgets. Echte digitale Transformation bedeutet deshalb nicht, einfach das nächste Quick-Fix-KI-Tool zu kaufen. Sie beginnt mit einer strukturierten, konsistenten und vollständig verbundenen Marketing-Datenbasis, die Algorithmen, Machine Learning (ML) und KI langfristig zuverlässig versorgt.

Transforming Marketing Data into AI Insights. KI

Marketing aus der Datenperspektive verstehen

Um KI wirklich nutzbar zu machen, muss Marketing, statt in Tools, Kanälen oder Kampagnen, in Datenstrukturen denken. Die meisten Unternehmen besitzen bereits enorme Mengen an Marketing-Content: Websites, Newsletter, Blogposts, Anzeigen, Case Studies oder Kampagnendaten.

Die Herausforderung liegt nicht im Mangel an Content, sondern in der fehlenden Struktur. Wenn Marketing-Botschaften als Daten behandelt werden, entsteht ein System, das Lernen, Wiederverwendung und Skalierung ermöglicht.

 

Fixe vs. dynamische Datenmuster

Marketing-Botschaften als fixe Muster

Jede Botschaft besteht aus wiederkehrenden Elementen: Headline, Visual, Copy, Call-to-Action, Format. Diese fixen Datenmuster sind wiederholbare Elementkombinationen, die gemessen und verglichen werden können. Wird diese Struktur systematisch erfasst und mit Metadaten angereichert (z. B. mit Zielgruppe, Thema, Funnel-Stage, Tonalität usw.), entstehen vergleichbare und messbare Content-Datensätze.

User-Signale als dynamische Muster

Während Marketing-Botschaften strukturiert und gespeichert werden können, bleiben User-Daten dynamisch und verändern sich im Sekundentakt: Suchanfragen, Klicks, Likes, Verweildauer, Käufe oder Standort-Signale. Diese dynamischen Muster treffen auf die fixen Botschaftsdaten.

Wie KI auf Meta, Google & Co. arbeitet

Algorithmen, Machine-Learning-Modelle und AI – besonders auf Plattformen wie Meta, TikTok oder Google – verbinden die fixen Muster der Botschaften und die dynamischen Muster der Nutzer:innen. Ihre Performance hängt vollständig von der Input-Datenqualität ab: Je strukturierter die Marketing-Daten sind, desto schneller erkennen Machine-Learning-Modelle Muster und desto präziser optimieren sie Ausspielung, Zielgruppen und Creatives.

Die Formel ist simpel:
Die Qualität deiner KI-Performance spiegelt die Qualität deiner Marketing-Daten.

Die vier grossen Herausforderungen

Moderne Marketing-Expert:innen stehen vor wiederkehrenden Pain Points:

  1. Content Overload – Die Nachfrage nach ständig neuen Inhalten für jeden Kanal führt zu einem Produktionsdruck, der kaum skalierbar ist.
  2. Ungenutztes Potenzial – Hochwertige Inhalte werden oft nur einmal verwendet und verschwinden anschliessend im Archiv. Ihr volles Potenzial bleibt ungenutzt.
  3. Ineffektive KI-Modelle – KI ist nur so gut wie die Daten, mit denen sie arbeitet. Deswegen führt eine schwache Datenqualität zu schwachen Empfehlungen, da die KI aus unstrukturierten Daten nicht sinnvoll lernen kann.
  4. Fragmentierte Prozesse – Content Creation, Management und Distribution sind häufig getrennt, wodurch Silos entstehen, die Effizienz und Wirkung mindern.
Unveiling the Hidden Depths of Content Marketing Challenges KI

Unser Ansatz: Ein Framework für KI-bereites Marketing

Wir arbeiten mit einem klaren strategischen Modell, Owned Asset Optimization (OAO), das bestehende Unternehmens-Assets transformiert und in strukturierte, skalierbare und KI-fähige Daten überführt.

Im Kern steht das Prinzip des Atomized Content: Wertvolle Inhalte werden nicht neu produziert, sondern intelligent zerlegt, strukturiert und wiederverwendet.

Grosse Assets (z. B. Whitepapers, Blogposts, Videos) werden in kleine, messbare Content-Elemente überführt, inklusive Metadaten wie:

  • Zielgruppe
  • Funnel-Stage
  • Thema
  • Format
  • Zielsetzung

 

So entsteht eine lebendige Content-Datenbank, die kontinuierlich lernt, womit eine Grundlage für prädiktives und automatisiertes Marketing geschaffen wird.

KI

Wie wir Unternehmen auf KI vorbereiten

  1. Automatisierte Content-Transformation
    Mit KI und Scraper-Technologie wandeln wir bestehenden Content in eine umfangreiche Bibliothek aus strukturierten Marketing-Botschaften um. Das ersetzt die manuelle Neuausrichtung und ermöglicht Skalierung ohne Qualitätsverlust.
  2. Aufbau einer strukturierten Datenbank
    Jede KI-gestützte Marketing-Strategie braucht ein strukturiertes Content-Datenmodell. VERZE (ex. Content Catalog) ist die weltweit erste RAG-basierte Marketing-Message-Datenbank. Er stellt sicher, dass Unternehmen über strukturierte, angereicherte, versionierte, KI-bereite Marketing-Daten verfügen.
  3. Datengetriebene Distribution
    Strukturierter, atomisierter Content ermöglicht echtes Predictive Push Marketing: algorithmisch optimierte und kanalübergreifend skalierte Botschaften erreichen die richtige Zielgruppe zur richtigen Zeit.

 

Das schafft einen kontinuierlicher Lern- und Optimierungszyklus, der Content nicht nur produziert, sondern systematisch recycelt, verbessert und erweitert.

So kannst du es auch…

Der Weg zum KI-bereiten Marketing beginnt nicht mit Technik, sondern mit Struktur. Es geht nicht darum mehr Content zu produzieren, sondern vorhandenen Content zu aktivieren und daraus eine skalierbare Datenbasis aufzubauen.

Wenn du erfahren möchtest, wie du deine digitale Marketing-Grundlage transformieren kannst, beraten wir dich gerne persönlich.

Links und Quellen

Peter Erni

Unser Autor: 

Peter Erni

CIO und Senior Partner Brain & Heart Communication, CPO contentcatalog.io
Peter Erni ist Unternehmer, Chief Innovation Officer (CIO) von Brain & Heart Communication, Co-Founder und Chief Product Officer (CPO) der MarTech-Plattform contentcatalog.io. Als einer der ersten professionellen Social Media Manager der Schweiz (Mammut, 2012) gehört er zu den Pionieren des datengestützten und datengetriebenen Marketings. Er hat in den letzten Jahren innovative Konzepte wie Strategic Content Marketing, Social Media Performance Marketing und Reception Marketing mitentwickelt und praxistauglich gemacht. Zudem ist er Entwickler des Marketing Dartboard-Modells, das Content-Strategie, Zielgruppenarbeit und Omnichannel-Kommunikation systematisch verbindet. Nach dem Grundstudium in Betriebswirtschaft an der Universität St. Gallen (HSG) wechselte er an die Zürcher Hochschule der Künste (ZHdK), wo er “Neue Medienkunst” studierte und 2010 eine Masterarbeit zum Thema «Social Media Kommunikation» verfasste. Seit 2016 prägt er als Partner und heute als CIO die Entwicklung der Boutique Agentur Brain & Heart an der Schnittstelle von Kommunikation, Kreation und Technologie. Er unterrichtet an der HWZ, ZHAW, BFH und HSLU und begleitet mit seiner Begeisterung für strukturierte Marketingdaten, Automatisierung und AI-gestützte Kommunikation eine neue Generation von Marketers.
Seine Expertengebiete:
  • Strategisches Content Marketing & Omnichannel Marketing
  • Social Media Performance Marketing & AI-basierte Werbemittelproduktion und -distribution
  • Reception Marketing & Owned Asset Optimization
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