Künstliche Intelligenz ist längst im Online-Marketing angekommen. Texte schreiben, Bilder erstellen, Videos schneiden – all das und noch viel mehr, können wir inzwischen mit Unterstützung von KI erledigen. Aber auch direkt in den Werbeplattformen selbst wird immer mehr automatisiert. Gerade bei Meta und TikTok nimmt uns KI inzwischen einige Aufgaben ab. Sie unterstützt bei der Erstellung von Creatives, sucht passende Zielgruppen, optimiert die Ausspielung und hilft dabei, verschiedene Varianten zu testen. Das klingt erst einmal ziemlich praktisch. Aber was genau passiert da eigentlich im Hintergrund? Und vor allem: Was müssen wir als Werbetreibende dann überhaupt noch selbst machen?
Schauen wir uns das Ganze einmal genauer an.
KI bei Social Ads – was wird eigentlich automatisiert?
Social-Ads-Kampagnen bestehen aus ziemlich vielen einzelnen Entscheidungen. Welches Creative wird ausgespielt? Wem zeigen wir die Anzeige? Welches Budget bekommt welche Kampagne? Welche Platzierung funktioniert am besten? Und welches Motiv sollte vielleicht noch einmal getestet werden? Früher mussten wir viele dieser Entscheidungen selbst treffen. Heute können Meta und TikTok zumindest einen Teil davon übernehmen. Klingt erst einmal praktisch, allerdings lohnt sich genau hier ein detaillierterer Blick. Denn nicht jede Entscheidung möchten wir automatisch aus der Hand geben.
Bei Meta läuft vieles unter Advantage+. Die verschiedenen Funktionen sollen Werbetreibende dabei unterstützen, Kampagnen stärker zu automatisieren. Dazu gehören unter anderem die Zielgruppenauswahl, die Ausspielung und die Optimierung. Meta setzt dabei auf KI-Modelle, die anhand verschiedener Signale entscheiden, welche Anzeige für welche Person interessant sein könnte.
Auch TikTok setzt immer stärker auf Automatisierung. Mit Smart+ können beispielsweise Targeting, Platzierungen und Budgetverteilung automatisiert werden. Gleichzeitig gibt es weiterhin die Möglichkeit, einzelne Einstellungen selbst vorzunehmen.
Und genau diese Wahlmöglichkeit ist für uns wichtig. Denn damit eine KI gute Entscheidungen treffen kann, braucht sie vor allem eines: ausreichend gute Daten. Gerade bei kleineren Budgets oder Kampagnen mit wenig Conversions kann die Datenbasis schnell dünn werden. Wenn zusätzlich nicht alle relevanten Schritte sauber getrackt werden, fehlen der Plattform wichtige Signale, um wirklich beurteilen zu können, welche Nutzer:innen, Creatives oder Platzierungen am Ende wertvoll sind. Deshalb gilt für uns: Automatisieren ja, blind abgeben eher nicht. Gerade bei kleineren Kampagnen lohnt es sich, genauer hinzuschauen und zu überlegen, welche Entscheidungen die Plattform sinnvoll übernehmen kann und wo wir lieber selbst die Kontrolle behalten.
1. Wie unterstützt KI bei Social Ads die Creative-Erstellung?
Fangen wir mit dem offensichtlichsten Einsatzbereich an: den Werbemitteln. KI kann bei Social Ads dabei helfen, Creatives schneller zu erstellen, anzupassen und in verschiedenen Varianten auszuspielen. Denn gerade bei Social Ads brauchen wir davon gerne mal ein paar mehr: Hochformat, Quadrat, Video, Bild, verschiedene Hooks, unterschiedliche Texte und am besten natürlich auch noch mehrere Varianten zum Testen. Da kommt schnell einiges zusammen.
Meta bietet dafür verschiedene KI-Funktionen an. Mit Advantage+ Creative können beispielsweise Werbemittel automatisch angepasst oder Varianten eines Creatives erstellt werden. Meta arbeitet außerdem daran, generative KI noch stärker für Bild- und Video-Ads einzusetzen. Dazu gehören unter anderem KI-generierte Hintergründe, Bildbearbeitungen und Anpassungen von Werbemitteln.
Auch TikTok setzt mit Symphony auf KI bei der Creative-Erstellung. Damit lassen sich unter anderem Videos und Bilder erstellen, bestehende Assets anpassen sowie Inhalte für verschiedene Märkte übersetzen oder vertonen. TikTok Smart+ kann außerdem verschiedene vorhandene Creative-Assets miteinander kombinieren und automatisiert für die Ausspielung nutzen.
Sind mehr KI-generierte Creatives automatisch besser?
Nein. Mehr Creatives bedeuten nicht automatisch bessere Creatives.
Denn gerade bei Werbung ist die Idee hinter einem Creative entscheidend. Passt die Botschaft zur Marke? Spricht sie die richtige Zielgruppe an? Auch die Plattform kann nicht automatisch wissen, welche Botschaft für eine Marke langfristig sinnvoll ist. Sie kann Varianten erstellen und anhand vorhandener Daten bewerten, welche davon besser performen. Die strategische Idee dahinter sollte aber weiterhin von uns kommen.
Dazu kommt die Frage nach dem Budget. Wer nur ein kleines Budget zur Verfügung hat, kann auch weniger Varianten sinnvoll testen. Werden zu viele Creatives gleichzeitig ins Rennen geschickt, verteilt sich das begrenzte Budget auf noch mehr Anzeigen. Dann haben wir zwar 20 Anzeigen im Konto, aber vielleicht nicht genug Daten, um wirklich zu beurteilen, welche davon besser funktioniert.
KI kann also die Creative-Produktion beschleunigen. Sie ersetzt aber weder eine gute Idee noch ein sinnvolles Creative-Testing.
2. Wie verändert KI das Targeting bei Meta und TikTok?
Auch beim Targeting von Social Ads hat sich einiges verändert. Meta und TikTok setzen zunehmend darauf, dass ihre Systeme selbst passende Personen für eine Kampagne finden und die Ausspielung anhand verschiedener Signale optimieren.
Wer schon länger Social Ads schaltet, kennt die klassische Vorgehensweise: Alter auswählen, Geschlecht auswählen, Interessen definieren, vielleicht noch einen Standort dazu und fertig ist die Zielgruppe. Ganz so einfach funktioniert es inzwischen nicht mehr. Die Plattformen können verschiedene Nutzersignale berücksichtigen, beispielsweise Interaktionen und Conversion-Daten. Das kann sinnvoll sein, denn die Plattformen verfügen über viele Nutzersignale, die wir selbst gar nicht vollständig abbilden könnten.
Welche Daten braucht KI für gutes Social-Ads-Targeting?
Hier liegt allerdings ein wichtiger Punkt: Die KI kann nur mit den Daten und Signalen arbeiten, die ihr zur Verfügung stehen. Wenn eine Kampagne nur wenige Conversions erzielt, weil beispielsweise das Budget klein ist, kann die Datenbasis entsprechend dünn sein. Noch problematischer wird es, wenn nicht alle relevanten Conversions sauber erfasst werden. Wenn die Datenbasis nicht groß oder vollständig genug ist, kann ein automatisiertes System zwar eine Entscheidung treffen, aber ob diese Entscheidung auch die richtige für die Kampagne ist, steht auf einem anderen Blatt.
Das bedeutet nicht, dass man wieder jede Zielgruppe manuell mit 15 Interessen zusammenbauen sollte. Viel wichtiger ist, die Automatisierung mit möglichst guten Signalen zu versorgen und regelmäßig zu prüfen, ob die daraus entstehenden Ergebnisse tatsächlich zum Kampagnenziel passen.
3. Wie verteilt KI das Budget bei Social Ads?
Eine weitere Aufgabe, die Social-Ads-Plattformen zunehmend automatisieren können, ist die Budgetverteilung. Bei TikTok Smart+ gehört die automatisierte Budgetverteilung zu den Funktionen, mit denen die Ausspielung anhand der Performance optimiert werden kann. Auch Meta setzt bei automatisierten Kampagnen darauf, dass das System selbst entscheidet, wo eine Anzeige ausgespielt werden sollte.
Das klingt erst einmal ziemlich praktisch. Und bei größeren Kampagnen kann es das auch sein.
Warum kann automatisierte Budgetverteilung bei kleinen Budgets schwierig werden?
Bei kleinen Budgets gibt es weniger Daten, aus denen eine Plattform ihre Entscheidungen ableiten kann. Vielleicht hatte die Anzeige einfach einen guten Tag. Vielleicht wurde sie gerade an eine besonders passende Gruppe ausgespielt. Oder vielleicht ist die Conversion-Zahl noch so klein, dass wir daraus eigentlich noch gar keine belastbare Erkenntnis ziehen sollten.
Die Plattform optimiert anhand der vorhandenen Daten und des von uns vorgegebenen Kampagnenziels. Ob dieses Ziel mit unseren tatsächlichen Unternehmenszielen vollständig übereinstimmt, müssen wir selbst im Blick behalten.
Automatisierung kann uns also das manuelle Verschieben von Budgets abnehmen. Die Entscheidung, ob die daraus entstehende Budgetverteilung sinnvoll ist, bleibt bei uns.
4. Wie kann KI das Testing von Social Ads verbessern?
Social Ads leben vom Testen. Meistens sind es Kleinigkeiten, die darüber entscheiden, ob jemand weiterscrollt oder doch hängen bleibt. Durch KI und Automatisierung können deutlich mehr Varianten ausprobiert werden. TikTok Smart+ kann beispielsweise verschiedene Creative-Assets innerhalb einer Kampagne kombinieren und automatisiert ausspielen. Dadurch lassen sich mehr Varianten testen, ohne jede einzelne Kombination manuell anzulegen.
Bedeutet mehr Creative-Varianten automatisch mehr Erkenntnisse?
Nein. Mehr Tests bedeuten nicht automatisch mehr Erkenntnisse.
Wenn wir 30 nahezu identische Anzeigen erstellen, haben wir zwar 30 Anzeigen. Wenn das Budget aber nicht ausreicht, um diese Varianten mit genügend Daten zu versorgen, wissen wir am Ende vielleicht trotzdem nicht, welche Variante wirklich besser funktioniert.
Ein guter Social-Ads-Test beginnt deshalb nicht mit der Frage „Wie viele Varianten können wir erstellen?“, sondern mit der Frage „Was wollen wir eigentlich herausfinden?“ KI kann anschließend dabei helfen, die Varianten schneller zu produzieren und auszuspielen. Die Testidee und die Bewertung der Ergebnisse sollten aber weiterhin bei uns liegen.
Was bleibt bei Social Ads trotz KI noch für uns?
Wenn Meta und TikTok inzwischen Creatives erstellen, Zielgruppen finden, Budgets verteilen und die Ausspielung optimieren können, stellt sich eine berechtigte Frage: Welche Aufgaben bleiben dann eigentlich noch bei uns? Die kurze Antwort: ziemlich wichtige.
Denn bevor eine KI etwas optimieren kann, müssen wir zunächst festlegen, was überhaupt erreicht werden soll. Welche Produkte oder Leistungen sollen beworben werden? Welche Zielgruppe ist relevant? Welche Botschaft passt zur Marke? Was soll nach dem Klick passieren? Und welche Conversion ist für das Unternehmen tatsächlich wertvoll?
Genau diese Fragen lassen sich nicht einfach durch einen Schalter in Meta oder TikTok beantworten. Deshalb besteht unsere Aufgabe in Zukunft nicht unbedingt darin, jede Einstellung selbst vorzunehmen. Vielmehr müssen wir die richtigen Ziele, Daten und Rahmenbedingungen vorgeben und die Entscheidungen der Plattform einordnen.
Wo liegen die Grenzen von KI bei Social Ads?
Automatisierung funktioniert nicht unabhängig von den Voraussetzungen einer Kampagne. Je besser Ziel, Tracking und Datenbasis zusammenpassen, desto sinnvoller kann die Automatisierung eingesetzt werden. Fehlen wichtige Conversion-Daten oder ist die Datenmenge sehr gering, kann die Plattform trotzdem Entscheidungen treffen. Das bedeutet allerdings nicht automatisch, dass daraus belastbare Erkenntnisse entstehen.
Auch bei der Creative-Erstellung bleibt eine Kontrolle sinnvoll. Ein automatisch erstelltes oder angepasstes Werbemittel kann technisch funktionieren und trotzdem nicht zur Marke, zur Kampagnenidee oder zur gewünschten Tonalität passen.
Deshalb geht es bei KI im Social-Ads-Marketing auch nicht um die Frage, ob wir Automatisierung grundsätzlich einsetzen sollten oder nicht. Viel wichtiger ist die Frage: Welche Aufgaben kann die Plattform sinnvoll übernehmen und welche Entscheidungen sollten wir weiterhin selbst treffen? Automatisierung nimmt uns also Arbeit ab. Die Verantwortung für die Kampagne bleibt trotzdem bei uns.
Fazit: Was bedeutet KI für Social Ads?
KI verändert bereits heute, wie Social Ads geplant, erstellt und optimiert werden. Meta und TikTok automatisieren immer mehr Bereiche. Allerdings laufen die Social Ads dadurch nicht einfach von selbst. Vielmehr verändert sich unsere Rolle als Werbetreibende. Wir müssen weniger einzelne Einstellungen manuell vornehmen, dafür aber umso genauer verstehen, welches Ziel eine Kampagne verfolgt, welche Daten dafür benötigt werden und ob die automatisierten Entscheidungen tatsächlich zu diesem Ziel passen.
Denn bei Social Ads gilt weiterhin: Automatisch bedeutet nicht automatisch richtig. Und vielleicht ist genau das die wichtigste Erkenntnis.
PS.: Falls euch auch das Thema KI bei Google Ads interessiert, werdet ihr hier auf unserem Blog fündig.
Caro
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