9 KI-Marketing-Beispiele aus Juli 2026

Neun aktuelle Beispiele zeigen, wie unterschiedlich Unternehmen KI im Marketing einsetzen. Im Juli 2026 reicht das Spektrum von der Früherkennung von Konsumtrends über neue Markenwelten bis zu Kampagnen, die sich selbst auswerten. Der gemeinsame Nenner: KI steckt zunehmend in der Infrastruktur des Marketings und nicht nur in der Content-Produktion.

Die Fälle stammen aus Markenmeldungen, Branchenmedien und Fallstudien der beteiligten Plattformen. Das dokumentiert den Einsatz, ist aber kein neutraler Wirksamkeitsnachweis. Besonders bei Performance-Kennzahlen gilt: Sie werden meist von der Plattform veröffentlicht, deren Produkt eingesetzt wurde. Deshalb trenne ich auch diesmal zwischen dem belegten Vorgehen, der möglichen Bedeutung für Marketingteams und dem, was die Quelle offenlässt.

Weitere Grundlagen, Einsatzfelder und Grenzen ordne ich auf meiner Seite KI im Marketing ein.

Hershey macht Halloween im Sommer sichtbar

Hershey beobachtet Suchtrends, Kaufverhalten und saisonale Anlässe, um das Halloween-Geschäft früher zu beginnen. Unter dem Begriff „Summerween“ wird die Saison bereits im Sommer mit Produkten und passenden Anlässen eröffnet. Dazu kommt „Trunk-or-Treat“, also Halloween-Veranstaltungen auf Parkplätzen, bei denen andere Packungsgrößen und auch salzige Snacks gefragt sind.

Interessant ist weniger das Schlagwort als der Ablauf dahinter: Aus vielen schwachen Signalen wird eine Anpassung von Sortiment, Zeitpunkt und Kommunikation. Die veröffentlichten Informationen machen allerdings nicht transparent, welche Datenmodelle Hershey konkret nutzt oder welchen Anteil KI gegenüber klassischer Marktforschung hat. Belegt ist die frühere Taktung, nicht der technische Mechanismus im Detail.

Adobe baut KI-Agenten in die Marketing-Suite ein

Adobe stellte mit CX Enterprise eine Plattform vor, die KI-Agenten, wiederverwendbare Fähigkeiten und Schnittstellen für Marketingprozesse zusammenführt. Sie soll Kundenerlebnisse von der Ansprache bis zur Bindung stärker personalisieren und Arbeitsabläufe über mehrere Systeme hinweg koordinieren. Adobe arbeitet dabei mit Partnern wie Microsoft, Amazon, OpenAI, Anthropic und Nvidia zusammen.

Das ist vor allem ein Signal aus der Softwarebranche: KI wandert vom einzelnen Feature in die Steuerung ganzer Prozesse. Ob daraus im Alltag bessere Kommunikation entsteht, hängt nicht am Agenten allein. Entscheidend bleiben Datenqualität, Freigaben und die Frage, ob ein Team seine Marke überhaupt so klar beschrieben hat, dass ein System damit arbeiten kann.

eToro macht KI zum sichtbaren Teil der Marke

Die Handelsplattform eToro führt mit „Follow the signals“ eine KI-geprägte Markenidentität ein. Der Film wurde mit KI produziert und zeigt gleichzeitig ein neues Logo, ein überarbeitetes Grün und ein produktorientiertes Designsystem. Die Botschaft: Investieren soll intelligenter, daten- und codebasierter wirken.

Hier ist KI nicht bloß ein Werkzeug hinter der Produktion. Sie wird Teil des Markenversprechens. Das kann funktionieren, wenn Produkt und Kundenerlebnis diese Erzählung tragen. Die Kampagnendokumentation belegt Gestaltung und Produktionsweg, veröffentlicht aber keine Daten dazu, wie die neue Identität bei Kundinnen und Kunden ankommt.

Spring Air belebt eine bekannte Markenfigur mit KI

Spring Air holt seine „Spring Air Bears“ für eine KI-generierte Videokampagne zurück. Die Figuren waren seit den frühen 2000er-Jahren Teil der Marke und unterstützen nun die Matratzenlinie Back Supporter Hybrid. Gezeigt wurde die Kampagne zunächst auf der Las Vegas Market; später soll sie in sozialen Netzwerken und auf Partnerseiten laufen.

Der Fall zeigt einen pragmatischen Weg: Nicht eine beliebige Bildwelt wird mit KI erzeugt, sondern vorhandenes Markenmaterial wird weitergeführt. Nostalgie und Wiedererkennung kommen aus der Figur, KI aus der Produktion. Ob das den Abverkauf beeinflusst, ist aus den veröffentlichten Angaben nicht abzuleiten.

Boehringer Ingelheim macht Parasiten zu Werbefiguren

Für Entwurmungsmittel für Pferde entwickelte die Agentur Broadhead ungewöhnliche Figuren: Parasiten erscheinen als niedliche, enttäuschte Reisende, die ihre Unterkunft verlassen müssen. Anatomisch korrekte Vorlagen wurden mit Runway AI weiterentwickelt; daraus entstanden Bilder und Videos für eine Produktkategorie, die sonst wenig Raum für Humor lässt.

Die KI-Idee wäre ohne den kreativen Einfall wertlos. Ihre Stärke liegt hier darin, ein Motiv zu realisieren, das mit einem Fotoshooting kaum machbar wäre. Die Kampagne ist damit ein gutes Beispiel für KI als Mittel zur Umsetzung einer klaren Idee, nicht als Ersatz für sie.

IKEA übergibt mehr Entscheidungen an die Kampagnen-KI

IKEA und die Agentur Carat bündelten Kampagnen in Microsoft Performance Max und ließen das System Gebote, Zielgruppensignale und die Ausspielung über Produktlinien hinweg optimieren. Laut Microsoft stieg der Return on Ad Spend um 140 Prozent, die Conversion-Rate um 311 Prozent und die Zahl der Conversions um 215 Prozent.

Der eigentliche Einsatzfall ist nicht Content, sondern Entscheidungsautomatisierung: Wer bekommt wann welche Anzeige und wie viel Budget? Die Kennzahlen sind bemerkenswert, stammen jedoch aus einer Microsoft-Fallstudie über einen Microsoft-Advertising-Kunden. Vergleichsgruppe, Laufzeit und weitere Einflüsse werden dort nicht ausgewiesen. Sie belegen daher ein Projektergebnis, keine allgemeine Überlegenheit der Technik.

Pandora testet KI-Varianten für Werbetexte

Pandora nutzte Copilot in Microsoft Advertising, um Anzeigenvarianten mit inklusiverer und emotionaler Sprache schneller zu erstellen und zu testen. Die Texte sollten Zugehörigkeit und Individualität stärker ansprechen, ohne den Markenton zu verlieren. Microsoft berichtet von zehn Prozent mehr Kaufabsicht insgesamt und einem relativen Anstieg von 39 Prozent bei Menschen, die noch keinen Pandora-Schmuck besitzen.

Das lehrt weniger über den einzelnen Prompt als über die Testlogik. KI kann Varianten schnell liefern; welche davon zur Marke und zur Zielgruppe passen, muss weiterhin gemessen und beurteilt werden. Auch diese Werte stammen aus einer Plattform-Fallstudie, in der die konkrete Untersuchungsmethode nur begrenzt beschrieben wird.

Stagwell lässt einen Agenten Kampagnen-Audits vorbereiten

Stagwell und die Mediaagentur Assembly verbanden einen Copilot-Agenten über einen MCP-Server mit Microsoft Advertising. Der Agent greift auf aktuelle Kampagnendaten zu, wendet vorher definierte Audit-Regeln an und erstellt Empfehlungen sowie Auswertungen. Die Grundlage sind menschlich erstellte Berichte und bewährte Standards der Agentur.

Das ist ein greifbarer Agenten-Fall: wiederkehrende Analysearbeit wird in den Arbeitsprozess eingebaut, während Menschen Ergebnisse prüfen und Entscheidungen treffen. Microsoft spricht von einem Zeitgewinn von Stunden auf Minuten. Ob die Empfehlungen langfristig zu besseren Kampagnen führen, ist damit noch nicht bewiesen; der Nutzen der Prozessbeschleunigung ist aber plausibel.

ADAC denkt Performance auch für KI-Suche mit

Der ADAC nutzte Microsoft Performance Max für Kfz-Versicherungen. Microsoft ordnet den Ansatz als Vorbereitung für KI-gestützte Suchumgebungen inklusive Copilot und generativer Suche ein: Ausspielung, Zielgruppenansprache und Gebotsstrategie werden stärker automatisiert. Laut der Fallstudie stiegen Klicks um 89 Prozent und Conversions um 104 Prozent, während der CPA um vier Prozent sank.

Der interessante Punkt ist der veränderte Suchkontext: Menschen begegnen Angeboten nicht nur in Trefferlisten, sondern auch in dialogorientierten Oberflächen. Die Zahlen zeigen eine Kampagnenentwicklung im Microsoft-Netzwerk. Sie isolieren nicht, welchen Anteil Copilot oder generative Suche daran hatten. Für Marken bleibt trotzdem die richtige Frage: Sind Angebot, Daten und Botschaft auch dann verständlich, wenn ein System sie für eine Antwort zusammenfasst?

Was sich aus den neun Fällen ableiten lässt

Die Fälle bilden drei Ebenen ab. KI hilft erstens beim Verstehen von Märkten und Daten, zweitens bei der Produktion von Varianten und Markenwelten, drittens bei Entscheidungen im laufenden Marketing. Besonders die letzte Ebene verdient Aufmerksamkeit, weil sie Rollen und Abläufe verändert: Marketingteams formulieren Ziele, Regeln und Kontrollpunkte, statt jeden einzelnen Schritt manuell zu steuern.

KI skaliert vorhandene Markenmaterialien und gute Ideen leichter, als sie eine fehlende Positionierung ersetzen kann.
Automatisierung im Performance Marketing braucht saubere Daten und klare Zielgrößen. Ohne das lernt vor allem der Algorithmus in die falsche Richtung.
Agenten sind dort sinnvoll, wo Regeln, Datenzugänge und menschliche Prüfung vorher klar festgelegt sind.
Eine Plattform-Fallstudie kann einen Einsatz gut beschreiben. Für einen allgemeinen Wirkungsbeleg reicht sie selten aus.
KI-Suche wird Teil des Performance-Kontexts. Sichtbarkeit braucht deshalb verständliche Produktinformationen und belastbare Quellen, nicht nur eine gute Anzeige.

Die neun Fälle liefern keine allgemeine Antwort darauf, ob KI Marketing besser macht. Sie zeigen jedoch ziemlich deutlich, wo die Praxis gerade weitergeht: weg vom einzelnen Textgenerator, hin zu Systemen, die Produktion, Analyse und Aussteuerung miteinander verbinden. Wer damit arbeitet, braucht nicht weniger Urteilsvermögen, sondern mehr davon.

Quellen

Weitere Grundlagen, Einsatzfelder und Grenzen ordne ich auf der Seite KI im Marketing ein.

9 aktuelle KI-Marketing-Beispiele aus Juli 2026