Warum Marken im KI-Zeitalter neu gedacht werden müssen

Lange haben wir Markenkommunikation vor allem aus der Perspektive menschlicher Wahrnehmung gestaltet: Was fällt auf? Was wird erinnert? Welche Emotion löst eine Begegnung aus? Diese Fragen bleiben richtig. Aber sie beschreiben nicht mehr jede Situation, in der eine Marke auf Menschen trifft. Zwischen Absender und Empfänger kann heute ein System stehen, das Informationen zusammenfasst, gewichtet und in eine eigene Antwort übersetzt.

Frage ich einen KI-Assistenten nach einer geeigneten Lösung, sehe ich möglicherweise weder die Kampagne noch die Startseite eines Unternehmens. Ich erhalte eine Interpretation: Diese Marke steht für etwas, passt zu einem Bedarf oder wird gegenüber anderen Angeboten eingeordnet. Welche Informationen dafür verwendet werden, hängt vom jeweiligen System ab – etwa von Trainingsdaten, aktuellen Suchergebnissen, zugänglichen Quellen oder dem Kontext der Anfrage. Nicht jede Antwort beruht auf einer aktuellen Recherche.

Für mich erweitert das die Aufgabe der Markenführung. Wir müssen nicht nur überlegen, wie eine Marke erscheint, sondern auch, was sich über sie nachvollziehbar sagen lässt. Sind Leistungsversprechen präzise? Ist erkennbar, für wen ein Angebot geeignet ist und für wen nicht? Stimmen Selbstbeschreibung, Produktinformationen und unabhängige Aussagen ausreichend überein? Eine schöne Oberfläche kann diese Fragen nicht ersetzen.

Dabei interpretiert eine Maschine nicht wie ein Mensch. Sie verfügt nicht über dessen gelebte Erfahrung, Zugehörigkeit oder Vertrauen. Ihre Antwort kann plausibel klingen und dennoch falsch sein. Ich spreche deshalb bewusst von einer zusätzlichen Vermittlungsebene, nicht von einer neuen Instanz, die den Wert einer Marke objektiv beurteilt.

Marken müssen weiterhin wahrgenommen werden. Sie müssen zunehmend aber auch so beschrieben sein, dass ihre Interpretation nicht dem Zufall überlassen bleibt.

Wie konkret sich dieser Wandel bereits in der Suche zeigt, lässt sich an einer Untersuchung des Pew Research Center ablesen. Pew analysierte das beobachtete Surfverhalten von 900 Erwachsenen in den USA und deren Google-Suchen im März 2025. Der im Juli 2025 veröffentlichte Beitrag beschreibt Unterschiede zwischen Suchergebnisseiten mit und ohne KI-Zusammenfassung. Das ist ein zeitlich und geografisch begrenzter Befund, keine allgemeine Messung sämtlicher KI-Nutzung.

Bei Suchergebnisseiten mit einer KI-Zusammenfassung führte in 8 Prozent der beobachteten Fälle ein Klick zu einem klassischen Suchergebnis. Bei Seiten ohne eine solche Zusammenfassung waren es 15 Prozent. Einen Quellenlink innerhalb der KI-Zusammenfassung klickten die Nutzerinnen und Nutzer in 1 Prozent der Besuche einer Suchergebnisseite mit KI-Zusammenfassung an. Die Prozentwerte beziehen sich auf die beobachteten Suchseitenbesuche beziehungsweise deren Klickverhalten – nicht auf Markenbekanntheit, Marktanteile oder den Anteil aller Menschen, die KI verwenden.

Diese Zahlen belegen auch nicht, dass KI-Zusammenfassungen allein die geringere Klickhäufigkeit verursachen. Suchanfragen mit einer solchen Zusammenfassung können sich in Inhalt und Absicht von anderen Anfragen unterscheiden. Die Beobachtung zeigt zunächst eine Beziehung zwischen dem Erscheinungsbild der Suchergebnisse und dem Verhalten in diesem Untersuchungskontext. Aus ihr lässt sich weder eine garantierte Traffic-Einbuße für jedes Unternehmen noch eine unveränderte Entwicklung für andere Länder ableiten.

Strategisch finde ich den Befund dennoch wichtig: Eine Begegnung mit einer Marke kann stattfinden, ohne dass daraus ein Besuch ihrer eigenen Kanäle entsteht. Menschen können eine Information erhalten, ein Angebot ausschließen oder eine Vorauswahl treffen, während sie in der Oberfläche eines anderen Anbieters bleiben. Reichweite auf eigenen Seiten bildet solche Momente nur teilweise ab.

Ich würde deshalb nicht einfach den nächsten Klick optimieren. Ich würde zunächst prüfen, welche Fragen potenzielle Kundinnen und Kunden stellen und was sie über die Marke erfahren, bevor sie diese direkt erleben. Das verändert die Perspektive auf Kontaktpunkte: Nicht jeder relevante Kontakt gehört uns, und nicht jeder relevante Kontakt hinterlässt in unserer Webanalyse eine Spur.

Ein Branding Space ist für mich nicht nur eine Fläche, die wir gestalten können. Es ist ein Kontext, in dem eine Marke Bedeutung erhält. Dazu gehören heute auch eine dialogische Antwort, eine KI-gestützte Produktberatung, ein automatisch erstellter Vergleich oder die Empfehlung eines Assistenten. Manche dieser Räume werden von Unternehmen selbst gestaltet. Andere liegen außerhalb ihrer direkten Kontrolle.

In diesen Kontexten gewinnt die konkrete Aufgabe des Menschen an Gewicht. Die Frage lautet vielleicht nicht mehr: Welche Marke kenne ich? Sondern: Welche Lösung passt zu meiner Situation, meinem Budget und meinen Anforderungen? Eine Marke muss darin nicht nur genannt, sondern sinnvoll eingeordnet werden können. Ein unspezifisches Versprechen wie „innovative Lösungen für die Zukunft“ liefert dafür wenig Orientierung. Klare Anwendungsfälle, verständliche Unterschiede und überprüfbare Leistungsgrenzen liefern deutlich mehr.

Das bedeutet nicht, dass Branding auf sachliche Produktmerkmale reduziert werden sollte. Tonalität, Haltung und die Art, wie eine Marke auf Unsicherheit reagiert, bleiben Teil des Erlebnisses. Wenn ein Unternehmen einen eigenen Assistenten anbietet, entstehen neue gestalterische Fragen: Wie erklärt er etwas? Wann fragt er nach? Wie geht er mit einer nicht passenden Anfrage um? Wo endet seine Zuständigkeit? Hier wird Markenidentität zu beobachtbarem Verhalten.

Bei fremden Systemen sind die Möglichkeiten begrenzter. Wir können keine beliebige Formulierung bestellen und keine Empfehlung erzwingen. Wir können aber dafür sorgen, dass zugängliche Informationen nicht widersprüchlich, überholt oder inhaltsleer sind. Ich sehe darin eine Verbindung zwischen Markenstrategie, Redaktion, Produktkommunikation und digitaler Qualität – nicht einfach eine weitere Werbedisziplin.

Der neue Raum liegt zwischen Frage und Antwort. Markenführung muss verstehen, was dort geschieht, auch wenn sie nicht jedes Detail dieses Raums kontrollieren kann.

Um diese Aufgabe greifbar zu machen, denke ich AI-Readability in drei miteinander verbundenen Ebenen. Das ist mein strategisches Arbeitsmodell, kein wissenschaftlich validierter Standard und keine technische Zertifizierung. Es hilft mir, menschliche Bedeutung, verlässliches Wissen und das Verhalten an neuen Kontaktpunkten gemeinsam zu betrachten, statt sie in getrennte Zuständigkeiten zu zerlegen.

Der Human Layer beschreibt, wofür die Marke für Menschen steht: ihre Identität, ihren Nutzen, ihre Haltung, ihre unverwechselbare Ausdrucksweise und die Erfahrungen, die ihr Versprechen tragen. Hier entscheidet sich, ob eine Marke überhaupt etwas Relevantes zu erzählen hat. Maschinelle Zugänglichkeit kann fehlende Bedeutung nicht kompensieren. Ich möchte keine Marken entwickeln, die hervorragend auslesbar und zugleich vollkommen austauschbar sind.

Der Knowledge Layer übersetzt dieses Fundament in belastbare Informationen. Dazu gehören klare Beschreibungen des Unternehmens und seiner Angebote, konsistente Benennungen, aktuelle Fakten, nachvollziehbare Quellen und verständliche Beziehungen zwischen Leistungen, Zielgruppen und Anwendungsfällen. Technische Zugänglichkeit und sinnvoll eingesetzte strukturierte Daten können unterstützen. Sie sind aber kein Ersatz für einen guten Inhalt, und eine formal korrekte Auszeichnung macht eine Behauptung noch nicht wahr.

Der Interaction Layer betrifft die konkrete Begegnung: Wie wird eine Frage verstanden? Welche Information ist in welcher Situation hilfreich? Wann muss eine Antwort eine Grenze benennen, eine Rückfrage stellen oder an einen Menschen übergeben? Bei eigenen KI-Anwendungen kann diese Ebene gestaltet und getestet werden. Bei externen Assistenten geht es eher darum, ihre Darstellung der Marke zu beobachten und Fehler an den tatsächlich beeinflussbaren Quellen zu bearbeiten.

Die Grenzen des Modells gehören ausdrücklich dazu. Unterschiedliche Systeme greifen auf unterschiedliche Informationen zu, Antworten können variieren und Quellen können fehlen. Lesbarkeit garantiert weder Erwähnung noch richtige Interpretation. Auch Google weist für seine KI-Suchfunktionen darauf hin, dass bewährte SEO-Grundlagen weiterhin relevant sind und keine besondere zusätzliche KI-Auszeichnung erforderlich ist. Für mich folgt daraus: kein magisches Markup, sondern Klarheit, Zugänglichkeit und überprüfbare Substanz.

Human, Knowledge und Interaction müssen zusammenarbeiten. Eine Marke wird nicht dadurch zukunftsfähig, dass wir ihre menschliche Seite gegen maschinelle Ordnung austauschen.

KI kann Entwürfe beschleunigen, Varianten erzeugen und Inhalte für unterschiedliche Kontexte aufbereiten. Genau darin liegt aber auch eine strategische Gefahr: Wenn die Produktion schneller wächst als die Klarheit, skalieren wir vor allem Unschärfe. Mehr Texte machen eine Marke nicht automatisch verständlicher. Im ungünstigen Fall entstehen immer neue Formulierungen für dasselbe Angebot, widersprüchliche Aussagen oder eine Tonalität, die zwar professionell klingt, aber niemandem mehr gehört.

Der Adobe AI and Digital Trends Report 2026 richtet den Blick unter anderem auf die Bereitschaft von Unternehmen für KI-gestützte Kundenerlebnisse und agentische Anwendungen. Ich lese einen solchen Branchenreport als Orientierung zu Erwartungen, Prioritäten und organisatorischen Herausforderungen. Befragte Absichten oder Einschätzungen sind jedoch nicht dasselbe wie nachgewiesene Umsetzung und auch kein Beleg dafür, dass ein bestimmtes Werkzeug Markenwirkung garantiert.

Meine strategische Ableitung daraus ist, dass Skalierung ein belastbares Fundament braucht. Welche Aussagen dürfen variieren, welche müssen identisch bleiben? Welche Informationen sind verbindlich? Wer aktualisiert sie? Wer entscheidet bei Zielkonflikten zwischen Geschwindigkeit, Verständlichkeit und rechtlicher Sorgfalt? Ohne solche Antworten wird Automatisierung zu einem Verstärker vorhandener Probleme.

Ich würde deshalb zuerst die gemeinsame Wissensbasis und die redaktionellen Leitplanken stärken. Dazu gehören überprüfte Leistungsbeschreibungen, konkrete Sprachprinzipien, nachvollziehbare Freigaben und Qualitätskontrollen für sensible Inhalte. Eine Brand Voice sollte nicht nur aus Adjektiven bestehen, sondern an Beispielen zeigen, wie die Marke erklärt, widerspricht und Grenzen benennt. So kann Technologie Ausdruck unterstützen, ohne die Verantwortung für ihn zu übernehmen.

Für mich liegt der Fortschritt nicht darin, überall mehr zu sagen. Er liegt darin, in mehr Situationen das Richtige sagen zu können – konsistent, relevant und verantwortbar.

Wenn wir Marken im KI-Kontext beurteilen wollen, müssen wir Begriffe auseinanderhalten. Brand Awareness beschreibt, vereinfacht gesagt, ob Menschen eine Marke kennen oder erinnern. AI Brand Visibility beschreibt in meinem Sprachgebrauch, ob und wo sie in den Antworten ausgewählter KI-Systeme vorkommt. Das sind verschiedene Betrachtungsebenen. Eine häufig genannte Marke ist nicht automatisch bekannt, beliebt oder kaufentscheidend.

Noch wichtiger ist eine dritte Ebene: AI Brand Interpretation. Wird die Marke inhaltlich richtig eingeordnet? Passt die zugeschriebene Leistung zum tatsächlichen Angebot? Werden relevante Unterschiede erkennbar? Eine Erwähnung kann positiv wirken und trotzdem auf einer falschen Annahme beruhen. Sie kann auch lediglich ein beiläufiges Beispiel sein. Das bloße Zählen von Nennungen sagt darüber wenig aus.

Ich möchte deshalb wissen, in welchen Bedarfssituationen eine Marke sichtbar wird und was eine Antwort über sie vermittelt. Taucht sie nur bei expliziten Namensfragen auf oder auch bei offenen Kategoriefragen? Wird sie einer passenden Zielgruppe zugeordnet? Welche Quellen werden genannt? Welche Informationen fehlen? Erst diese qualitative Einordnung macht aus einer Liste von Antworten eine strategisch brauchbare Beobachtung.

Dabei würde ich AI-Sichtbarkeit nicht vorschnell in einen vermeintlich objektiven Gesamtwert verwandeln. Ein Ergebnis hängt von den untersuchten Fragen, der Sprache, dem Zeitpunkt, dem Produkt und gegebenenfalls der Personalisierung ab. Ein Monitoring kann einen definierten Ausschnitt beschreiben. Es misst nicht automatisch den gesamten Markt, die Einstellungen von Menschen oder den Beitrag zur Nachfrage.

Sichtbar sein ist eine Voraussetzung in bestimmten Kontaktpunkten. Richtig verstanden werden ist eine andere Aufgabe. Und Bedeutung für Menschen bleibt noch einmal mehr als beides zusammen.

Eine einzelne Frage an einen Chatbot ist für mich kein Brand Audit. Sie kann ein interessanter Hinweis sein, aber keine belastbare Diagnose. Ein sinnvolles AI Brand Monitoring beginnt mit einem definierten Untersuchungsrahmen: relevante Bedürfnisse, typische Kategoriefragen, Vergleichssituationen, kritische Nachfragen und unterschiedliche Sprachen oder Märkte. Die Auswahl muss begründet sein, statt nur die Fragen zu enthalten, bei denen die Marke besonders gut aussieht.

Ich würde für wiederholte Beobachtungen dokumentieren, welches System und welche erkennbare Version verwendet wurden, wann die Abfrage stattfand, ob eine Suche aktiviert war und welcher Kontext vorlag. Wiederholungen helfen, Schwankungen sichtbar zu machen. Auswerten würde ich nicht nur Erwähnungen, sondern auch Richtigkeit, Einordnung, Quellenqualität und relevante Auslassungen. Wo Vergleiche über die Zeit vorgenommen werden, müssen Änderungen am Untersuchungsaufbau sichtbar bleiben.

Die Forschung zu Generative Engine Optimization, kurz GEO, liefert dafür einen interessanten Bezug. Die 2024 veröffentlichte Arbeit „GEO: Generative Engine Optimization“ untersucht in einem experimentellen Rahmen, wie sich die Sichtbarkeit von Quellen in generativen Antworten durch Veränderungen an Inhalten beeinflussen lässt. Unter anderem werden Quellenbezüge und die Aufbereitung von Informationen betrachtet. Das macht die Frage wissenschaftlich untersuchbar, aber noch nicht jeden daraus abgeleiteten Beratungsansatz zuverlässig.

Ich würde Ergebnisse aus einem Benchmark nicht als pauschale Zusage für aktuelle, wechselnde Assistenten verkaufen. Wirkung kann je nach Themengebiet, System und Sichtbarkeitsmaß unterschiedlich ausfallen. Eine bessere Präsenz in einem Experiment ist kein Nachweis für mehr Umsatz, Markenvertrauen oder dauerhafte Empfehlung. Auch die Dokumentation von Google bleibt systemspezifisch: Sie erläutert Voraussetzungen für Google Search und kann nicht stellvertretend alle KI-Angebote erklären.

Mein Ziel wäre deshalb ein Lernprozess, kein Ranking-Versprechen. Wenn eine Marke falsch dargestellt wird, prüfen wir zuerst die Quellenlage und die eigenen Informationen. Wenn relevante Inhalte fehlen, klären wir, ob sie zugänglich und substanziell genug sind. Monitoring ist dann sinnvoll, wenn daraus begründete Verbesserungen entstehen – nicht, wenn es Unsicherheit nur in eine scheinbar präzise Zahl verwandelt.

Bei aller Aufmerksamkeit für Systeme möchte ich den menschlichen Maßstab nicht verlieren. Menschen begegnen Marken nicht nur mit einer Informationsfrage. Sie bringen Erfahrungen, Sehnsüchte, Skepsis und kulturelle Bezüge mit. Eine Marke kann korrekt beschrieben sein und trotzdem nichts auslösen. Relevanz entsteht nicht allein aus Datenordnung, sondern auch aus einer Haltung, die nachvollziehbar ist, und aus Erlebnissen, die etwas bedeuten.

Der Adobe Creative Trends Report 2026 ist für mich in diesem Zusammenhang ein kultureller Impuls. Er beschreibt kreative Richtungen und die Rolle von emotionaler Verbindung, Ausdruck und neuen gestalterischen Möglichkeiten. Solche Trends können sensibilisieren und Ideen öffnen. Sie sind jedoch keine repräsentative Messung dessen, was alle Menschen von jeder Marke erwarten, und keine Anleitung, mit der sich Authentizität zuverlässig herstellen lässt.

Meine Perspektive ist deshalb nicht, den nächsten Trend möglichst schnell zu übernehmen. Ich frage eher, welche Ausdrucksformen zur Identität einer Marke passen und welche nur zeitgemäß aussehen. Wenn viele Unternehmen ähnliche Werkzeuge nutzen, gewinnt die Qualität der Entscheidungen an Bedeutung: Was lassen wir bewusst weg? Wo bleiben wir konkret? Welche echte Erfahrung trägt das, was wir kommunizieren?

Authentizität bedeutet für mich nicht, grundsätzlich auf KI zu verzichten. Es bedeutet, dass Ausdruck, Ursprung und Verhalten nicht auseinanderfallen. Ein synthetisches Bild kann eine legitime Gestaltung sein, solange es nicht eine echte Person, Erfahrung oder Leistung vortäuscht. Ein persönlicher Text braucht dagegen Verantwortung für seine Aussagen, unabhängig davon, welche Werkzeuge an seiner Entstehung beteiligt waren.

Menschliche Eigenständigkeit ist kein dekorativer Gegenpol zur Technologie. Sie ist das, was eine Marke überhaupt erinnerungswürdig und kulturell anschlussfähig macht.

Noch weiter reicht die Frage, wenn KI-Systeme nicht nur antworten, sondern Aufgaben ausführen. Agentische Anwendungen können – abhängig von ihrer technischen Ausgestaltung und den erteilten Berechtigungen – beispielsweise Informationen vergleichen, einen Vorgang vorbereiten oder mit anderen Diensten interagieren. Nicht jedes als „Agent“ beworbene Produkt tut all das. Ich würde deshalb immer zuerst die tatsächlichen Fähigkeiten und die Grenzen einer Anwendung beschreiben.

Für Marken entsteht damit eine zusätzliche Verantwortung. Wenn ein System im Namen eines Unternehmens handelt, wird sein Verhalten Teil der Markenerfahrung. Ein falscher Preis, eine nicht zulässige Zusage oder eine intransparente Weitergabe von Daten ist dann nicht nur ein technisches Problem. Menschen erleben es als Verhalten des Unternehmens. Eine freundliche Tonalität kann mangelnde Verlässlichkeit nicht ausgleichen.

Agentenfähige Markensysteme brauchen deshalb aktuelle, eindeutig zugeordnete Informationen und klar geregelte Zuständigkeiten. Produktdaten, Verfügbarkeit, Vertragsbedingungen und Leistungsgrenzen müssen nachvollziehbar sein. Ebenso wichtig ist die Frage, welche Entscheidungen ein System selbst treffen darf, wann eine ausdrückliche Zustimmung nötig ist und wann ein Mensch übernehmen muss. Ich sehe darin eine gemeinsame Aufgabe von Markenführung, Produkt, Technologie, Recht und Kundenservice.

Governance bedeutet für mich hier nicht, Innovation zu verhindern. Sie schafft einen Rahmen, in dem Innovation verantwortbar wird: angemessene Zugriffsrechte, Datenschutz, dokumentierte Änderungen, Prüfung kritischer Antworten und nachvollziehbare Wege zur Korrektur. Sensible Daten gehören nicht unkontrolliert in allgemeine Modelle. Und eine Marke sollte nicht den Eindruck menschlicher Beratung erwecken, wenn tatsächlich ein automatisiertes System antwortet.

Welche agentischen Anwendungen sich in welcher Branche durchsetzen, ist offen. Ich würde daraus keine zwangsläufige Zukunft für jede Marke ableiten. Aber dort, wo sie eingesetzt werden, reicht ein Kommunikationsleitfaden allein nicht mehr aus. Markenidentität muss in Regeln, Datenqualität und verantwortliches Verhalten übersetzt werden.

Ich glaube nicht, dass wir Marken für Maschinen statt für Menschen entwickeln sollten. Ich glaube, dass wir verstehen müssen, wie Technologie zwischen Marken und Menschen vermittelt. Genau darin liegt für mich die neue strategische Aufgabe: Bedeutung erhalten und zugleich die Voraussetzungen dafür verbessern, dass diese Bedeutung in zusätzlichen Kontexten nicht verloren geht.

Human Beautiful heißt für mich nicht einfach schön gestaltet. Es heißt verständlich, eigenständig, emotional anschlussfähig und durch echtes Verhalten getragen. Machine Readable heißt nicht, die Marke in ein starres Datenformat zu pressen. Es heißt, Wissen über sie klar, zugänglich, aktuell und überprüfbar zu machen. Beide Perspektiven brauchen ein gemeinsames Fundament: eine Identität, die nicht bei der Oberfläche endet.

Ich würde deshalb mit den grundlegenden Fragen beginnen. Wofür steht die Marke wirklich? Welche Bedürfnisse beantwortet sie? Was unterscheidet ihr Angebot nachvollziehbar? Welche Aussagen können wir belegen? Erst danach würde ich prüfen, wie diese Klarheit in Informationen, Inhalte und Interaktionen übersetzt werden kann. Die Reihenfolge ist wichtig. Technologie kann eine gute Strategie verstärken, aber sie kann uns die Arbeit an ihrer Substanz nicht abnehmen.

Auch meine eigene Perspektive bleibt eine Einladung zur Weiterentwicklung, kein Anspruch auf die letzte Antwort. Systeme verändern sich, Forschung entwickelt sich weiter und Gewohnheiten entstehen nicht überall im gleichen Tempo. Deshalb möchte ich beobachten, prüfen und lernen – ohne jede neue Funktion zur Revolution zu erklären und ohne den Wandel zu unterschätzen.

Für mich müssen Marken im KI-Zeitalter nicht weniger menschlich werden. Sie müssen bewusster darin sein, was sie bedeuten, wie sie verstanden werden und wofür sie Verantwortung übernehmen.

Human Beautiful. Machine Readable.