AI ist bereits heute ein fester Bestandteil bei der Erstellung von Kampagnen auf Social Media. Ob bei TikTok, Snapchat, LinkedIn oder Meta: AI wird überall eingesetzt. Was dabei schnell vergessen geht ist, wie sich dies auf die Brand Safety auswirkt. Unter Brand Safety versteht man den Schutz der Marke vor problematischen Umfeldern, unpassendem Content oder ungewollten Anzeigen-Variationen.

In diesem Blogbeitrag erfährst du, welche neuen AI-gestützten Features aktuell ausrollt werden, wo die grössten Chancen liegen, aber auch welche Risiken für deine Brand Safety entstehen können. Zudem zeigen wir dir, wie du trotz Automatisierung die Kontrolle über deine Kampagnen behältst und typische Stolperfallen vermeidest. Wir fokussieren uns dabei auf Meta, welches als Branchen-Avantgardist neue Features und Lösungen oft als erstes entwickelt und einsetzt. Deshalb lohnt es sich, vertieft auf die neusten Entwicklungen bei Meta hinzuschauen – denn andere Anbieter werden diese voraussichtlich ebenfalls übernehmen.

Meta: Ziel und Budget eingeben, die AI macht den Rest

Der Trend bei Meta geht ganz klar in eine Richtung: Gemäss CEO Marc Zuckerberg will der Konzern bis Ende 2026 die Werbung vollständig automatisieren. Das bedeutet: Werbetreibende geben das Budget und das Ziel vor und die AI übernimmt alles Weitere; erstellt Bild-, Text- und Video-Assets, nutzt ein automatisiertes Targeting, optimiert die Budgetverteilung und personalisiert die Anzeigen auf einzelne Nutzer. Bereits heute wird AI für diverse Zwecke eingesetzt – hier eine Übersicht:

• Budgetallokation: AI übernimmt bereits jetzt die Budgetallokation auf einzelne Ad Sets und Anzeigen und entscheidet, welche Zielgruppen und Anzeigen wieviel Budget erhalten.
• Automatisiertes Targeting: Bei sogenannten Advantage+ Audiences entscheidet grösstenteils der Algorithmus darüber, an wen die Anzeigen ausgespielt werden. Sie lösen klassische Custom Audiences, Interessentargeting und Lookalikes immer öfters ab.
• Creative Optimierung: Bereits heute setzt Meta eine Vielzahl an verschiedenen Features ein, um die Assets performativer zu machen. Dazu gehören visuelle Touch-ups, Text-Verbesserungen, Enhanced CTAs, das Hinzufügen von Musik, automatische Bildbearbeitung, das Hervorheben relevanter Kommentare, das Hinzufügen automatisch generierter Sitelinks, und weitere.
• Personalisierung: Beruhend auf Nutzerdaten und -signalen entscheidet AI, welche Anzeigen-Variation welchem User wann ausgespielt wird.
• Content-Moderation: Die AI entscheidet nach und vor welchen Inhalten Deine Anzeige geschaltet wird, um sicherzustellen, dass problematische Inhalte vermieden werden.
• Automatisierte Asset Erstellung: Seit kurzem geht Meta noch einen Schritt weiter. Die AI erstellt neuerdings eigene Bilder, animierte Videos und Textvariationen, beruhend auf den hochgeladenen Assets und der Website.

Diese Entwicklungen haben das Potenzial, die Werbung performativer zu gestalten und den Set Up Prozess zu vereinfachen. Aber aus eigener Erfahrung wissen wir, dass dies nur bedingt stimmt. Denn immer mehr Zeit muss dafür aufgewendet werden, die AI zu kontrollieren und zu limitieren, um unerwünschte Nebeneffekte zu vermeiden.

Die Kontrolle nicht verlieren

In der Folge möchten wir aufzeigen, welche Punkte kritisch betrachtet werden müssen, und wie man die AI manuell steuern kann.

• Budgetallokation: Grundsätzlich haben wir gute Erfahrungen mit der automatischen Budgetallokation gemacht. Aber es sollte regelmässig geprüft werden, ob die Budgetverteilung mit den Kampagnenzielen übereinstimmt. Dies betrifft v.a. Kampagnen, welche als Ziel Conversions, Leads oder Sales haben. Denn eine effiziente Budgetallokation benötigt eine solide Datengrundlage, was tendenziell komplexer und schwieriger geworden ist in den letzten Jahren.
• Advantage+ Audiences: In diversen unserer Tests ergab sich, dass die Advantage+ Zielgruppen sehr performativ sind. Denn, ob man nun selbst Interessen vorgibt, oder die AI, die Daten sind dieselben und eine AI kann hier sehr effizient sein. Doch zwei Punkte gilt es speziell zu beachten:
  • Advantage+ Zielgruppen sind konzipiert für grosse Länder mit einer einheitlichen Sprache, wie bspw. die USA oder Deutschland. Die Schweiz ist aufgrund ihrer kantonalen und sprachlichen Besonderheiten ein Spezialfall. So haben User in der Regel mehrere Sprachen hinterlegt (am meisten User können in der Schweiz bspw. mit Englisch erreicht werden). Wenn man nun eine mehrsprachige Kampagne in der gesamten Schweiz ausspielt, läuft man Gefahr, dass User Content in verschiedenen Sprachen sehen, was unseriös wirkt und ineffizient ist. Deshalb empfehlen wir eine Unterteilung der verschiedenen Regionen und Sprachen.
  • Ein weiteres Problem ergibt sich, wenn Zielgruppen klar voneinander abgetrennt werden müssen. Beispielsweise, wenn unterschiedliche Produkte für unterschiedliche Zielgruppen beworben werden sollen. Dabei ist es entscheidend, dass User nicht mit dem falschen Produkt angesprochen werden. Aktuell lässt sich dies immer noch manuell über Custom Audiences und Interessen steuern. Ob dies in Zukunft auch noch möglich sein wird, ist indes unklar, da Meta vor kurzem das Wording des Interessen-Targetings auf reine «Vorschläge» geändert hat.
• Die Frequenz neuer Features: Wir konnten feststellen, dass die Frequenz, mit welcher neue Features getestet und integriert werden, im letzten Jahr stark zugenommen hat. Fast jeden Tag entdecken wir ein neues Detail, das sich geändert hat. Als Agentur mit Einblick in dutzende Werbekonten sehen wir auch, dass sich die verfügbaren Features je nach Werbekonto teils deutlich unterscheiden. Dies erschwert es Werbetreibenden, welche sich nicht täglich im Ads Manager aufhalten, den Überblick zu behalten.
• Fehlende Transparenz und Einwilligung: Ein weiteres Problem: die neuen Features werden meistens nicht angekündigt und stattdessen direkt implementiert. Wer nicht ganz genau hinschaut, kann leicht übersehen, dass sich überhaupt etwas verändert hat. Denn eine Einwilligung wird nicht abgeholt. Oft sind zwar weitere Informationen zu neuen Features vorhanden, doch diese zu finden wird einem nicht unbedingt leicht gemacht.
• Content-Moderation: AI kann durchaus hilfreich sein bei der Content Moderation. Aber nichtsdestotrotz braucht es weiterhin Menschen, welche im Zweifelsfalle kontrollierend eingreifen können. Nachdem Meta Jahrelang mehr in die menschliche Content-Moderation investiert hat, hat Marc Zuckerberg nach dem Amtsantritt Donald Trumps im Januar 2025 eine Kehrtwende vollzogen. Statt auf Factchecking setzt Meta nun auf Community Notes. Zwar gehen wir nicht davon aus, dass die Entwicklung so extrem sein wird wie auf X, aber ein erhöhtes Risiko für Werbetreibende besteht trotzdem, dass das Werbeumfeld negativer werden könnte.
• Anzeigen-Brand Safety: Wer ganz auf die Creative-Optimierungs-Features setzt, verliert die Kontrolle darüber, wie die Anzeigen auf den Bildschirmen der User aussehen. Für kleinere Unternehmen und Organisationen kann dies durchaus unproblematisch sein. Eine Steigerung der Performance macht für sie den Umstand wett, dass Anzeigen ästhetisch und inhaltlich nicht den Brand Vorgaben entsprechen. Für Unternehmen und Organisationen, welche eine einheitliche Brand-, Content- und Kommunikations-Strategie über alle Kanäle verfolgen, ist diese Entwicklung hingegen problematisch. Eine unerwünschte Anzeigen-Variation kann dann nämlich höhere Wellen schlagen als eine kleine Performance-Steigerung. Diesen Unternehmen empfehlen wir eine aktive und rigide Kontrolle der automatisierten Anzeigen-Optimierungen. Im Zweifelsfall raten wir dazu, auf Features zu verzichten, welche unerwünschte und unkontrollierbare Variationen erstellen.
• Brand-Differenzierung: Seit Jahren gilt auf Social Media: Content ist King! Qualitativ hochwertiger Content und Anzeigen, welche den Nutzern einen Mehrwert bieten und Interesse wecken, performen zwangsläufig gut. Dies ist aber natürlich mit entsprechendem Aufwand verbunden. AI kann definitiv auch für Erstellung von hochwertigem Content genutzt werden. Doch benötigt dies Zeit und menschliche Führung. Massenhaft generierter AI-Content geht in die gegenteilige Richtung. Denn im Vordergrund steht nicht zwingend die Qualität des Contents sondern häufig die Quantität. Auf Knopfdruck können dutzende Assets und Texte erstellt werden. Durch das Testen dieser Assets können dann jene Varianten ermittelt werden, welche am ehesten zum Ziel führen. Dies führt aber nicht zwangsläufig dazu, dass die Qualität des Contents steigt. User sind zudem zunehmend sensibilisiert auf AI-generierten Content, welcher nicht immer gutgeheissen wird. Wer also zu stark auf AI-generierten Content setzt, läuft Gefahr, dass sich die eigene Brand nicht mehr von anderen unterscheiden lässt und in der Flut AI generierter Inhalte untergeht.

Fazit:

Die Entwicklung hin zu mehr AI bei Meta ist klar und wird sich in Zukunft eher verstärken als verlangsamen. Bereits heute sind diverse Tools im Einsatz die bereits einen klaren Mehrwert schaffen. Es ist auch gut möglich, dass Meta in Zukunft besser auf einzelne Unternehmen eingehen kann. Bspw. dadurch, dass CI/CD und Brand Guidelines abgespeichert werden können, welche dann als Basis für brandkonforme AI Enhancements dienen kann.

Doch bis dahin gilt es die Risiken für die Brand Safety aktiv zu managen. Wir raten Unternehmen und Organisationen deshalb, kritisch zu sein und ein besonderes Augenmerk darauf zu legen. Denn eine falsche Anzeigen-Variation, welche an eine falsche Person ausgeliefert wird, kann unter Umständen mehr schaden als die Performance-Steigerung hergibt.

Und auch unabhängig der Brand Safety gilt weiterhin: Content is King!

Falls Du mehr zum Thema wissen möchtest, oder erfahren möchtest, wie Du deine Brand Safety verbessern kannst, nimm gerne mit uns Kontakt auf.

Quellen:
https://www.wsj.com/tech/ai/meta-aims-to-fully-automate-ad-creation-using-ai-7d82e249
https://edition.cnn.com/2025/01/07/tech/meta-censorship-moderation
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