KI schreibt die Regeln für den Aufbau starker Marken neu

Die ideale Welt des Marketings war immer klar umrissen. Bedarf erkennen, im richtigen Moment reagieren und aus jeder Interaktion lernen. Nicht gelegentlich, sondern millionenfach, gleichzeitig.

Das ist der Traum, seit Marketing eine Disziplin ist. Philip Kotler hat ihn vermutlich 1967 auf eine Serviette skizziert. John Wanamaker beklagte einst, dass er die Hälfte seines Werbebudgets verschwende – er wisse nur nicht, welche Hälfte. Jeder CMO seither hat dazu schmerzhaft genickt.

Es fehlte nie an Ambition. Es fehlte an Möglichkeiten.

Wie das alte System entstanden ist

Menschen und Organisationen konnten diese Anforderung nicht in der nötigen Skalierung leisten.

Wir konnten Nachfrage nicht in dem Moment erfassen, in der sie entstand. Wir konnten nicht in Echtzeit entscheiden. Wir konnten Handlungen nicht funktionsübergreifend koordinieren. Und wir konnten nicht aus jeder einzelnen Interaktion kontinuierlich lernen. Also erfanden wir Umwege.

Wir ordneten Menschen fest in Kategorien ein: die Soccer Mom, der Millennial Foodie, der Geschäftsreisende. Als würden Menschen in Schubladen leben und nicht in komplexen, widersprüchlichen Lebensrealitäten.

Wir erfanden Kampagnen, damit Aktivitäten planbar wurden: der Herbst-Launch, die Weihnachtsoffensive, der Super-Bowl-Spot. Denn Tausende von Menschen und Millionenbudgets lassen sich nicht spontan steuern, sondern nur mit Vorlauf.

Wir planten jährlich, weil Lernen langsam war. Die Daten von gestern waren die Grundlage für die Strategie von morgen. Wenn man endlich verstand, was funktionierte, hatte sich die Welt längst weitergedreht.

Wir schufen Kanalsilos, weil Koordination unmöglich war. Fernsehen erzeugte Bekanntheit. Print unterstützte die Phase der Abwägung. Direktmailings lösten Aktivierung aus. Digital für den Rest. Budgets wurden verhandelt, Verantwortung wurde verschoben.

Das waren keine falschen Ideen. Es war Notwendigkeit aufgrund technischer und organisatorischer Grenzen.

Procter & Gamble wurde kein 300-Milliarden-Dollar-Unternehmen durch Zufall. Coca-Cola eroberte die Welt nicht mit schlechtem Marketing und Nike erfand nicht aus dem Bauch heraus eine Religion um Turnschuhe.

Das war die Aufmerksamkeitsökonomie (attention economy)

Eine Ökonomie die auf Unterbrechungen basierte, auf vermuteter Nachfrage. Eine Ökonomie der Stellvertretergrößen anstatt der Realität. Man unterbrach Menschen beim Schauen von Friends mit einem Spot, in der Hoffnung, dass sie sich drei Tage später im Supermarkt an die Marke erinnerten. Manchmal funktionierte es. Oft genug jedenfalls.

Marketing wurde zur Kunst der Abstraktionen: Reichweite, Kontakthäufigkeit, Impressionen, Klicks. Wir optimierten Stellvertretergrößen, weil die Realität im Moment nicht messbar und nicht steuerbar war. Ganze Karrieren basierten darauf die Klickraten um Zehntelprozentpunkte zu optimieren.  Wachstum war linear. Profit indirekt. Man investierte, wartete, maß, justierte, wiederholte. Feedbackschleifen waren lang, Kausalität blieb unscharf.

Was KI möglich macht

Heute hebt KI diese ursprünglichen Beschränkungen auf. Das ist nicht meine These. Sangeet Paul Choudary beschreibt es in Reshuffle (2025): Neue Technologien – insbesondere KI – lassen die zentralen Restriktionen von Systemen kollabieren.

Nicht teilweise, sondern strukturell.

Neue Technologien ermöglichen es, Bedürfnisse und Intentionen zu erkennen, während sie entstehen, und darauf im Moment zu reagieren.

• Signale statt Annahmen: Wer nach „beste Laufschuhe bei Knieproblemen“ sucht, sendet ein konkretes Signal.
• Handeln im Moment: Angebote, Empfehlungen, Preise oder Inhalte können in Echtzeit ausgelöst werden, statt erst in der nächsten Kampagne.
• Koordination über Funktionen hinweg: Pricing, Content, Service und Commerce können aufeinander reagieren, wenn Systeme verbunden sind.
• Lernen im Betrieb: Jede Interaktion verbessert Modelle und Regeln, statt erst nach Quartalsanalysen.

Wichtig ist, was es nicht ist. Es geht nicht nur um besseres Targeting. Amazon weiß längst, dass Sie die Godfather-Trilogie wollen, bevor Sie es selbst wissen.

Es geht auch nicht um bessere Personalisierung. Spotify hat schon längst eine Playlist erstellt, welche die jeweilige Stimmung besser kennt als der Therapeut.

Und es geht nicht um Produktivität. Ja, KI schreibt E-Mails schneller und manchmal sogar besser. Das ist eine willkommene Nebenwirkung, aber nicht der Kern.

Es geht darum, die Interaktion zwischen Unternehmen und Kunde operativ zu machen. Das, was ich vor einigen Jahren als Interaction Field beschrieben habe, wird real (The Interaction Field, 2020).

Das ist die Ökonomie der Kaufabsicht (Intent Economy).

Der eigentliche Wandel: von Ersatzindikatoren zu Live-Signalen

Das alte System optimierte Indikatoren, weil es keine Alternative gab.

Segmente standen für Menschen. Man verkaufte an „Vorstadtmütter von 35 bis 54 Jahren“, und nicht an Tamara, die für ihren ersten Halbmarathon trainiert, sich Sorgen um ihre schmerzenden Knie macht und um 22 Uhr nach Laufschuhen recherchiert, weil dann endlich die Kinder schlafen.

Kampagnen standen für Interaktionen. Man startete im September, weil Budgets frei wurden und die Agentur fertig war und nicht, weil Menschen im September tatsächlich das Produkt brauchten.

Funnel standen für Journeys. Bekanntheit, Erwägung, Kauf. Sauber. Linear. Logisch. Nur: So verläuft keine echte Customer Journey. Menschen sehen eine Anzeige, ignorieren sie, hören von Freunden davon, lesen Bewertungen, vergessen alles wieder, sehen eine weitere Anzeige, klicken, werden abgelenkt, kommen drei Wochen später zurück – und kaufen. Oder auch nicht.

Kanäle standen für Koordination. Fernsehen brachte Aufmerksamkeit. Die Kaufabsicht wurde digital erfasst und im Handel wurde verkauft. Jeder Bereich wurde für sich optimiert und wollte ein größeres Stück vom „Budget-Kuchen“ abhaben. Für Kundinnen und Kunden wirkt das wie Stückwerk.

KI verändert das.

Eine Absicht wird zu einem Live-Signal, nicht zu einer statistischen Vermutung. Man unterstellt nicht mehr, dass Vorstadtmütter Minivans wollen. Man erkennt, dass Tamara nach Siebensitzern recherchiert, weil sie Fahrgemeinschaften zum Fußball organisiert und ihr Sharan dafür nicht mehr ausreicht.

Entscheidungen wandern von Planungszyklen zur kontinuierlichen Orchestrierung. Man legt nicht mehr im Januar fest, was im Oktober beworben wird. Man reagiert in Echtzeit auf das, was Menschen gerade brauchen.

Lernen potenziert sich mit jeder Interaktion. Netflix wartet nicht auf Quartalsumfragen. Jede Wiedergabe, jede Pause, jedes Zurückspulen trainiert den Algorithmus. Das System wird klüger, während wir schlafen.

Marketing hört auf, Darstellungen der Realitt zu managen. Es beginnt, in der Realität selbst zu operieren.

Warum sich damit die Architektur des Wachstums verändert

In der Aufmerksamkeitsökonomie (Attention Economy) begann Wachstum mit Kommunikation. Man entwickelte Kampagnen, kaufte Werbeplätze, unterbrach Menschen beim Medienkonsum und hoffte, dass sie sich später an Spots erinnerten, wenn Bedarf entstand. Wachstum basierte auf Gedächtnisstrukturen und mentaler Verfügbarkeit. Es war wahrscheinlichkeitstheoretisch, indirekt und langsam.

Nachfrage wurde stimuliert. Man erzeugte Bedürfnisse, die zuvor nicht existierten. „Just Do It“ reagierte nicht auf Nachfrage nach Sneakern – es schuf eine Bewegung. Das funktionierte. Aber es erforderte massive Investitionen, Geduld und eine hohe Fehlertoleranz.

Effizienz wurde in Silos optimiert. Reichweite pro Euro, Klickkosten, Conversion Rates. Doch niemand optimierte das Gesamtsystem, weil es unsichtbar war.

Am Ende war der Gewinn eine Annahme. Man hat 10 Millionen Dollar für Marketing ausgegeben, der Umsatz stieg um 30 Millionen Dollar. Man ging von Kausalität aus und hoffte, dass der CFO nicht zu viele Fragen stellt. Marketing-Mix-Modellierung versuchten das zu ordnen. Meistens produzierten sie Berichte von Beratern, die dann Staub ansetzten.

In der Ökonomie der Kaufabsicht (intent economy) beginnt Wachstum mit Nachfrage. Man erkennt, dass Tamara Laufschuhe sucht und reagiert sofort.

Absicht löst Aktion aus, automatisiert und messbar. Systeme können End-to-End koordinieren, vom Signal über die Empfehlung bis zur Transaktion.

Uber hat keine separaten Teams für Awareness, Consideration und Conversion. App öffnen, Auto sehen, buchen, fahren, zahlen. Ein System. Eine Experience. Eine Optimierung.

Amazon weiß, welche Empfehlung welchen Kauf ausgelöst hat. Google weiß, welche Anzeige welchen Umsatz generiert hat. Profit wird besser zurechenbar, weil Signale, Ausspielung und Kauf enger gekoppelt sind.

Das ist keine Weiterentwicklung. Das ist eine völlig neue Wachstumsarchitektur.

Wie Marken in der Intent Economy gewinnen

In der Aufmerksamkeitsökonomie wuchsen Marken vor allem auf eine Weise: in den Köpfen der Konsumenten. Man baute Assoziationen auf und erhöhte die mentale Verfügbarkeit. Wenn jemand Cola wollte, dachte er an Coke. Wenn jemand Schuhe brauchte, an Nike. Dieses Wachstum war real – aber langsam. Es dauerte Jahre, oft sogar Jahrzehnte.

Das bleibt wichtig. Auch in der Intent Economy möchte man, dass Menschen zuerst an die eigene Marke denken.

Neu ist: Marken wachsen zusätzlich über Aufmerksamkeit im Moment der Kaufabsicht. Aufmerksamkeit ist nicht gleich Reichweite. Aufmerksamkeit ist fokussiert, real und wertvoll, weil sie von jemandem kommt, der in diesem Moment Bedarf hat.

In intent-getriebenen Umgebungen entscheidet ein vierstufiges Wettbewerbsmodell:

Relevanz: Zieht der Konsument das überhaupt in Betracht, bei diesem spezifischen Bedarf, in diesem Moment? Wer Laufschuhe verkauft, die nicht relevant für „Knieprobleme“ sind, existiert in diesem Moment praktisch nicht.

Unterscheidbarkeit: Wird das Angebot wahrgenommen und erinnert? Unterscheidbarkeit bringt Aufmerksamkeit, aber keine Entscheidung.

Differenzierung: Gibt es einen klaren Grund, dieses Produkt zu wählen? Hier scheitern viele Marken, weil Nutzenargumente austauschbar klingen.

Standardoption (Default): Werden Alternativen überhaupt noch ernsthaft geprüft? Default ist die reflexhafte Wahl, weil Vertrauen, Gewohnheit und Zugriff zusammenspielen.

Google ist der Standard für Suche. Amazon für Produktsuche. Das iPhone ist für Smartphones im Apple-Ökosystem Default. Diese Marken kämpfen nicht mehr um Aufmerksamkeit. Sie besitzen sie.

Entscheidend ist: Jede Stufe baut auf der vorherigen auf und verstärkt ihre Wirkung.

Relevanz bringt ins Spiel. Unterscheidbarkeit sorgt für Wahrnehmung und Differenzierung für die Auswahl. Default für die wiederholte Wahl mit minimaler Reibung. So entstehen starke Skaleneffekte. 

In der Aufmerksamkeitsökonomie bedeutete mehr Wachstum mehr Budget. Ein verdoppeltes Mediabudget verdoppelte eventuell den Absatz. Linear. Teuer. Erschöpfend.

In der Intent Economy wird Wachstum exponentiell, sobald der „Default-Status“ erreicht ist. Größere Absicht. Schnelleres Lernen. Bessere Optimierung. Das ist vergleichbar mit einem sich beschleunigenden Schwungrad.

Netflix gewann nicht nur durch Inhalte, sondern als Standard für Streaming. „Netflix and chill“ wurde Teil der Sprache. Streaming = Netflix. Das ist Default. Das ist Kumulation. Das ist exponentieller Profit.

Die unbequeme Wahrheit ist: Die meisten Marken kämpfen noch um Relevanz und Unterscheidbarkeit, wenige erreichen Differenzierung, und nur sehr wenige erreichen Default-Status.

Doch die Intent Economy macht “Default“ für mehr Marken erreichbar als je zuvor – weil Absicht heute direkt, in Echtzeit und skalierbar genutzt werden kann.

Die Zukunft ist bereits da

Und sie ist nicht mehr nur Theorie. Google Gemini und ChatGPT implementieren diese neue Architektur bereits. Sie ist heute nutzbar.

ChatGPT verfügt über ein Gedächtnis, kennt Präferenzen, frühere Gespräche und Bedürfnisse. Es verfügt über eine integrierte Shopping-Recherche, hat einen agentischen Browser (Atlas) sowie Instant Checkout. Der Kauf erfolgt vollständig, ohne den Dialog zu verlassen.

Google hat KI-gestütztes Einkaufen mit Gemini gestartet: virtuelle Einkaufsagenten wissen, was der Kunde möchte. Sie vergleichen und helfen beim Kauf. Alles an einem Ort.

Google benutzt den offenen Standard: das Universal Commerce Protocol (UCP), während ChatGPT den offenen Standard: das Agentic Commerce Protocol (ACP) benutzt. Das sind keine proprietäre Lösungen, sondern Infrastruktur. Wie HTTP für E-Commerce.

Die Suche hat sich fundamental verändert. Sie ist kein Linkverzeichnis mehr, sondern ein Dialog, der zur Transaktion wird.

Man gibt nicht mehr „beste Laufschuhe bei Knieproblemen“ ein und klickt sich durch ein Dutzend Websites, liest Rezensionen, vergleicht Preise, öffnet neue Tabs, setzt Lesezeichen, kommt später zurück und hat vergessen, was man eigentlich tun wollte – und beginnt von vorne.

Stattdessen fragt man: „Ich brauche Laufschuhe. Ich habe Knieprobleme. Ich trainiere für meinen ersten 10-Kilometer-Lauf. Mein Budget liegt bei rund 150 Dollar.“

Das System antwortet: „Auf Basis deiner Knieprobleme und deiner Trainingsziele empfehle ich dir den Brooks Adrenaline GTS oder den ASICS Gel-Kayano. Der Brooks kostet 140 Dollar, der ASICS 160 Dollar. Beide bieten exzellente Dämpfung und hohe Stabilität. Was ist dir wichtiger: geringeres Gewicht oder maximale Unterstützung?“

Der zentrale Punkt ist nicht die Bequemlichkeit, sondern, dass der Kontaktpunkt zur Marke sich verschiebt. Wenn die Entscheidung in einem Dialog fällt, sehen Kundinnen und Kunden weniger Marken-Websites, weniger Landingpages und weniger klassische Funnel. Die Customer Journey verdichtet sich.

Was das für Marken bedeutet

Jede Marke, die für die Aufmerksamkeitsökonomie gebaut wurde, ist verwundbar geworden.

Wenn Kunden eine Website nie besuchen, was passiert mit der direkten Beziehung? Wenn sie die Markengeschichte nie erfahren, was passiert mit der Positionierung? Wenn sie den Funnel nie durchlaufen, was passiert mit der Conversion-Optimierung?

Die KI wird Interface, Empfehlungsmaschine und Kaufmoment in einem. Und sie interessiert sich nicht für Brand Guidelines, sondern löst das Problem des Kunden direkt.

Deshalb ist das Vier-Stufen-Modell wichtiger denn je.

Relevanz: Ohne exakte Produktdaten, klare Nutzenlogik und Anschluss an die relevanten Distributions- und Datenstandards existieren Marken und ihre Produkte in vielen Empfehlungen kaum.

Unterscheidbarkeit: Wenn die KI nicht erklären kann, warum das Angebot anders sind, wird es austauschbar.

Differenzierung: Ohne einen klaren Grund die beste Wahl zu sein, entscheiden Systeme nach Preis, Verfügbarkeit oder Ratings und man konkurriert auf dem kleinsten, gemeinsamen Nenner.

Default: Ohne automatische Empfehlung wie „Für deinen Bedarf empfehle ich XY“, kämpft man im Dauerwettbewerb um Aufmerksamkeit und die Alternativen werden ebenfalls empfohlen.

Marken, die in diesen Systemen Standardstatus erreichen, gewinnen überproportional, weil Aufmerksamkeit, Lernen und Zugriff sich gegenseitig verstärken. Marken, denen das nicht gelingt, werden seltener sichtbar.

Die Architektur der Zukunft

Die Intent Economy kommt nicht. Sie ist schon da.

Google und OpenAI haben diese Infrastruktur bereits geschaffen. ChatGPT und Gemini sind das neue Eingangstor zum E- Commerce. Das Universal Commerce Protocol ist die darunterliegende Infrastruktur, die das System funktionsfähig macht.

Es ist ein System, das Absicht, Handlung und Transaktion zu einer einzigen, durchgängigen Erfahrung verdichtet. Der Konsument artikuliert seinen Bedarf im Dialog. Das System reagiert sofort. Die Transaktion erfolgt reibungslos. Lernen findet in Echtzeit statt und die nächste Interaktion ist noch intelligenter als die davor. Der Profit ist mess- und optimierbar.

Die Gewinner werden nicht die Marken mit den größten Budgets sein, sondern jene, die verstehen, wie man in diesen dialoggesteuerten Systemen relevant, unterscheidbar, differenziert, und damit zum Standard wird.

Denn in einer Welt, in der KI das Interface ist, ist Aufmerksamkeit nur die Eintrittskarte und „Intent“ ist alles.

Willkommen in der Intent Economy.