Gastkommentar ••• Von Florian Fischer
Vor ein paar Wochen stand Raja Rajamannar, bis 2024 globaler CMO von Mastercard, auf einer Bühne und sprach den leisen Teil laut aus. Jeder im Marketing, so seine These, hat mittlerweile Zugriff auf dieselbe KI. Jeder füttert sie mit ungefähr denselben Prompts. Und so produziert auch jeder ungefähr denselben Output. Er nannte das Ergebnis eine „massive Sea of Sameness“, und der Satz geht mir seither nicht mehr aus dem Kopf, weil ich ihn jeden einzelnen Tag beobachte.
Ich verantworte AI bei einer Performance-Marketing-Agentur in Wien. Ich sitze nah genug an der Maschinerie, um zuzusehen, wie das in Echtzeit passiert. Der Account, der seit zwei Jahren über Smart Bidding optimiert wird, sieht aus wie der vom Mitbewerber nebenan. Die Creatives, die durch einen AI-Workflow laufen, fangen an, sich gegenseitig zu ähneln. Die Reports, die Agents zusammenbauen, lesen sich, als kämen sie von derselben müden Hand. Die Technologie funktioniert dabei genau so, wie sie soll. Das Problem ist nur, dass sie für alle gleichzeitig gleich gut funktioniert.
Der unbequeme Teil
Rajamannar hat sein Argument noch eine Ebene tiefer geschraubt, und da tut's dann auch weh. Prompt Engineering, die Fähigkeit, die die ganze Branche 2023 im Eiltempo gelernt hat, verliert schon wieder ihre Schärfe. Wer einen besseren Prompt will, fragt einfach Claude oder Gemini danach. Die Differenzierung, die wir uns von cleverem Prompting erhofft haben, verdampft in dem Moment, in dem das Modell den Prompter selbst outprompten kann. Der Vorteil wandert also woanders hin, und die ehrliche Frage für jede Führungskraft lautet: wohin genau?
Zu seiner Diagnose will ich eine Zahl dazustellen, denn eine Diagnose ohne Daten ist bloß ein guter Speaker an einem guten Tag. 51% deines Traffics sind gar keine Menschen mehr. Neil Patel hat kürzlich einen Datensatz aus 28 Ländern geteilt, der zeigt, wie sich dieser nicht-menschliche Traffic aufteilt. Von den AI-Assistenten selbst, ChatGPT, Gemini, Perplexity, Claude, kommt davon deutlich unter einem halben Prozent aller Besuche. Genau dieser winzige Traffic-Anteil liefert bei B2C-Unternehmen rund elf Prozent des Umsatzes. Ein halbes Prozent der Besucher, das Zehnfache ihres Umsatzanteils. Die Conversion Rate von AI-referenziertem Traffic liegt ungefähr dreimal so hoch wie bei Paid Search.
Legt man beide Beobachtungen nebeneinander, ergibt sich ein Bild. Die Kosten, kompetenten Durchschnitts-Output zu produzieren, sinken gegen null. Gleichzeitig steigt der Wert, die Marke zu sein, die eine AI tatsächlich empfiehlt, die sich diesen qualifizierten Traffic-Anteil verdient, rasant. Gleichförmigkeit wird billiger. Unterscheidung wird wertvoller. Die meisten Unternehmen investieren noch immer so, als wäre es umgekehrt.
Ein Wort, das 2014 niemand verstanden hat
Als ich 2014 bei SlopeLift angefangen hab, haben wir uns „Manufaktur“ genannt. Ich erinner mich noch gut an die Reaktionen. Handwerk im Performance Marketing? Die Branche war verliebt in Scale, in Volumen, in das nächste Tool, das versprach, den Menschen aus dem Loop rauszuautomatisieren. Wir haben trotzdem granulare Kampagnenstrukturen von Hand gebaut. Wir haben einzelne Anzeigentexte geschrieben, statt sie über hunderte Ad Groups zu klonen. Die Leute fanden das charmant altmodisch.
2026 ist aus genau diesem Wort still und leise eine Wettbewerbsposition geworden. Wenn die Maschine den Durchschnitt übernimmt, bleibt nur noch das übrig, wofür sich zu zahlen lohnt: das Urteilsvermögen, der Kontext, das Gespür, die Entscheidung, die ein Modell gar nicht treffen kann, weil es noch nie am Tisch gegenüber deinem Kunden gesessen ist. Ich hab einen Kunden, dessen Return on Ad Spend jedes Jahr in Kalenderwoche zwölf einbricht. Zuverlässig, reproduzierbar. Ein Agent, der sich diese Daten ansieht, würde das Budget kürzen. Jedes Mal, und jedes Mal läge er falsch. Der Einbruch ist Gehaltswoche in der Zielgruppe, und das Verhalten normalisiert sich eine Woche später von selbst. Dieses Wissen sitzt bei einem Menschen, der den Account seit drei Jahren beobachtet. Kein Datensatz hält das fest.
Was das für die Leute bedeutet, die AI verantworten
Ich tu nicht so, als würde sich das zu einem hübschen Ein-Folien-Framework auflösen. Verschoben hat sich für uns die Frage, die wir stellen. Zwei Jahre lang hat die Branche gefragt: wie produzieren wir mehr, schneller, billiger? Diese Frage gut beantwortet, landet man mittendrin in der Sea of Sameness, umgeben von allen anderen, die dieselbe Frage gestellt haben. Die nützlichere Frage ist unbequemer: was tun wir, das ein kompetentes Modell mit einem kompetenten Prompt nicht bis Freitag kopieren kann?
Für manche Teams liegt die Antwort in proprietären Daten, dem Signal, das ein Mitbewerber nicht einfach kaufen kann. Für andere ist es echtes Talent, die Leute, die das System steuern und den Kontext liefern, den kein Modell hat. Für fast alle ist es Führung, die bereit ist, eine echte Wette einzugehen, statt dasselbe Tool zu kaufen, das der Mitbewerber gerade gekauft hat. Technologie wird zur Commodity. Diese drei Dinge bleiben es nicht, und ein Jahr als Chief AI Officer hat mich darin nur bestärkt.
Die Effizienz, die AI liefert, ist genau das, was Handwerk erst scharf macht. Die Stunden, die Agenten zurückgeben, sind Stunden, die man in die Fragen investieren kann, für die kein Prompt existiert. Das ist die Chance, die in Rajamannars Warnung steckt. Die Sea of Sameness ist real, und sie steigt. Die gute Nachricht, wenn man es so nennen will: das Ufer ist noch ziemlich leer.
Hier also die Frage, die ich gerade jedem stellen würde, der in einem Unternehmen AI verantwortet: schau dir dein letztes Quartal an Output an, die Kampagnen, die Reports, die Creatives. Wie viel davon hätte ein Mitbewerber mit denselben Tools und einem etwas besseren Prompt genauso produzieren können? Was auch immer dieser Prozentsatz ist, das ist die Größe deines Meeres. Alles andere bleibt (vorerst) deine Insel.
Florian Fischer ist Chief AI Officer bei SlopeLift, einer Performance-Marketing-Manufaktur in Wien, und schreibt über AI im Marketing, Leadership und Business Reality.
