Die rasante Verbreitung autonomer KI-Agenten im Performance-Marketing verändert grundlegend, wie Unternehmen Kampagnen steuern. Während Algorithmen heute Gebote und Aussteuerungen eigenständig optimieren, entsteht die Gefahr, dass reine Effizienzkennzahlen wie der ROAS erreicht werden, ohne dass die eigentlichen Geschäftsziele – etwa neue Produkteinführungen – berücksichtigt werden. Der Mensch muss deshalb von der operativen Kampagnensteuerung hin zur strategischen Orchestrierung, Zieldefinition und Qualitätskontrolle wechseln.
Warum KI-gestützte Kampagnensteuerung neue Leitplanken braucht
KI-Algorithmen arbeiten ausschließlich innerhalb der vom Menschen definierten Parameter. Wie im Executive Summary des Gastbeitrags von Jan Schmitz (Zalando) betont wird, „KI optimiert nur innerhalb der gesetzten Ziele und kann dabei ein gutes Performance-Ergebnis liefern, aber das eigentliche Geschäftsziel verfehlen“. Ohne klare Leitplanken kann die KI beispielsweise den ROAS maximieren, indem sie bereits etablierte Bestseller bevorzugt, während ein geplanter Sneaker-Launch kaum Sichtbarkeit erhält.
- KI fokussiert sich auf definierte Kennzahlen (z. B. ROAS).
- Strategische Business-Ziele wie Produkteinführungen bleiben unbeachtet, wenn sie nicht explizit vorgegeben werden.
- Der operative Aufwand verschiebt sich von manueller Gebotsanpassung zu Setup, Kontrolle und strategischer Beratung.
Das Inkrementalitäts- und Messbarkeits-Dilemma im Retail Media
Im Retail-Media-Segment zeigen aktuelle Marktanalysen, dass reine Effizienz-Metriken selten echten Mehrwert widerspiegeln. Der BVDW-Trendmonitor 2026 berichtet, dass 82 % der befragten Mediaagenturen die Nachweisbarkeit echter Inkrementalität als dringendste Herausforderung ansehen, während 65 % mangelnde Datentransparenz kritisieren. Diese Zahlen verdeutlichen, dass autonome Plattformen häufig Scheinkonversionen – sogenannte Mitnahmeeffekte von Bestandskunden – erzeugen, die den ROAS erhöhen, aber keinen zusätzlichen Umsatz generieren.
- 82 % sehen Inkrementalität als zentrale Entwicklungsaufgabe (BVDW, 2026).
- 65 % bemängeln die Transparenz von automatisierten Werbeumfeldern (BVDW, 2026).
- Ein reiner Fokus auf ROAS kann zu falschen Kampagnenentscheidungen führen, weil neue Produktlinien unterrepräsentiert bleiben.
Rollenwandel: Vom Kampagnenmanager zum Orchestrator
Internationale Erhebungen belegen, dass Marketing-Abteilungen bereits strukturell umgestaltet werden. Laut einer Gartner-Befragung von 1.303 Führungskräften im Jahr 2026 haben rund 33 % der Unternehmen ihre Rollenprofile durch Automatisierung neu definiert: 18 % haben funktionale Rollen gestrichen, 16 % neue Stellen für die KI-Steuerung geschaffen. Der Fokus verschiebt sich von taktischer Ausführung zu übergeordneter Orchestrierung und Beratung.
- Junior- und Kampagnenmanager übernehmen künftig analytische Prüf- und Steuerungsaufgaben.
- Die wichtigsten Kompetenzen werden Schnittstellen- und Data-Governance-Fähigkeiten, das Formulieren präziser Zielvorgaben und die Business-Interpretation von Plattform-Daten.
- Der operative Aufwand sinkt nicht automatisch; er verlagert sich in komplexe Validierungs- und Compliance-Schritte (Human-in-the-Loop).
Organisationsmodell anpassen
Unternehmen sollten die vorhandenen Talente nutzen, um die neue Orchestrator-Rolle zu besetzen. Wie Schmitz erklärt, „Menschen, die heute Kampagnen operativ steuern, bringen häufig bereits die Fähigkeiten mit, die den größten Unterschied machen“. Diese Expertise wird zunehmend für Kampagnenkonzeption, Ergebnisinterpretation und strategische Beratung eingesetzt. Der Wandel erfordert, dass die Organisationsstruktur die Zusammenarbeit zwischen KI-Agenten und menschlichen Qualitätswächtern explizit definiert.
Risiken und Gegenmaßnahmen
Der Übergang zu KI-gestützten Systemen birgt zwei wesentliche Gefahren:
- Kompetenzfalle: Bei zu starker Abhängigkeit von Black-Box-Modellen verlieren Nachwuchskräfte das tiefe Systemverständnis, das nötig ist, Fehlentscheidungen der KI zu erkennen.
- Erhöhter Governance-Overhead: Der Abbau reiner Klick-Arbeit führt nicht automatisch zu Kostensenkungen, weil komplexe Validierungs- und Compliance-Prozesse qualifizierte Fachkräfte binden.
Strategische Leitplanken, transparente Zieldefinitionen und ein klarer Human-in-the-Loop-Prozess sind zentrale Gegenmaßnahmen, um diese Risiken zu minimieren.
Schnellüberblick:
Warum führt eine Optimierung auf den ROAS oft zu falschen Kampagnenentscheidungen?
Ein Algorithmus, der rein auf den Return on Ad Spend getrimmt ist, platziert Anzeigen bevorzugt bei kaufbereiten Bestandskunden oder etablierten Bestsellern, da hier die Abschlusswahrscheinlichkeit am höchsten ist. Dadurch entsteht ein hoher gemessener ROAS, der jedoch kaum inkrementelle Neukundenumsätze generiert und strategische Sortimentslaunches ausbremst.
Wie verändert sich das Anforderungsprofil für Performance-Marketing-Manager konkret?
Statt manueller Gebotsanpassungen und Keyword-Pflege rücken Schnittstellenkompetenz, Data Governance, das Verfassen präziser Zielvorgaben für Algorithmen sowie die Business-Interpretation der Plattform-Datenströme ins Zentrum der täglichen Arbeit.
Quellen
- https://www.bvdw.org/der-bvdw/news/detail/artikel/retail-media-waechst-weiter-und-gewinnt-an-zusaetzlicher-reife/
- https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2026-09-29-gartner-predicts-ai-will-allow-the-majority-of-high-performing-marketing-teams-to-eliminate-traditional-bottom-rungs-of-the-corporate-ladder-by-2030