Laut Dokumentation von Storyteq und Pixelixe ist KI besonders dort effektiv, wo eine freigegebene Kreation schnell in viele Varianten umgewandelt werden muss: mit anderem Text, Format, Sprache, Hintergrund oder CTA. Storyteq beschreibt diesen Prozess als *creative automation*, also die Umwandlung eines genehmigten Assets in Hunderte markenkonformer Varianten, ohne jede Version manuell neu aufzubauen.
Dieser Schritt ist am stärksten automatisiert: Vorschlagserstellung, massenhaftes Variantenbilden und Anpassung an Kanäle. Laut Typeface ermöglicht Bulk Create die Vorbereitung von Markt-, Zielgruppen- und Kommunikationsvarianten auf Basis zuvor genehmigter Materialien, und Pixelixe betont, dass eine solche Pipeline erst funktioniert, wenn *Bildgenerierung* von *Kreationsautomatisierung* getrennt ist.
Die Grenze verläuft dort, wo Qualitätsbewertung, Markenkonformität und rechtliche Nutzungsprüfungen erforderlich sind. Pixelixe weist darauf hin, dass vor dem Skalieren zuerst das Quellbild ausgewählt und dann Nutzungsrechte, Korrektheit, visuelle Qualität und Eignung für die Kampagne geprüft werden müssen.
Das bedeutet, KI kann viele Varianten erzeugen, schließt den Prozess aber nicht eigenständig ab. Laut Storyteq benötigt das System vier Eingaben: Markenrichtlinien, genehmigte Templates, Kampagneninhalte und Parameter für Zielgruppe oder Kanal. Ohne diese Daten liefert die Automatisierung nur technisch einwandfreie, aber wirtschaftlich schwache Kreationen.
Das nützlichste Arbeitsmodell beschreibt Pixelixe so: zuerst Bildgenerierung, dann Auswahl, anschließend Dateiüberarbeitung und erst später Einbettung in Brand-Templates sowie Verknüpfung mit Kampagnen-, Produkt-, Markt- und Zielgruppendaten. In der Praxis ergeben sich drei Ebenen:
Laut Typeface und Storyteq ermöglicht dieser Ansatz das Skalieren von Anzeigen, ohne jede Grafik neu entwerfen zu müssen. Pixelixe hebt hervor, dass man nach Freigabe der kreativen Richtung nur noch für kontrollierte Quellvarianten zum Generator zurückkehrt, beispielsweise für eine andere Szene, Saison oder Zielgruppenkontext.
In diesem Modell verschwinden Menschen nicht aus dem Prozess, sie verlagern sich auf die Entscheidungsstufe. Dazu gehören die Wahl der kreativen Richtung, die Kontrolle der Konsistenz mit der visuellen Identität, die Prüfung der Nutzungsrechte und die Einschätzung, ob Varianten wirklich für Kampagnentests geeignet sind. Genau hier endet die Automatisierung und beginnt redaktionelle sowie marketingseitige Verantwortung.
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Quelle: https://storyteq.com/blog/how-do-you-use-ai-to-create-campaign-ready-marketing-assets/