Marketingbotschaften als strukturierte Daten denken, aber wieso 0de66512 670b 456d 8c43 d855e885e63c

Vom Content-Friedhof zur KI-Goldmine: Die Macht strukturierter Marketingbotschaften

Wer im Marketing 2026 erfolgreich sein will, muss lernen, Marketingbotschaften als strukturierte Daten für Algorithmen und KI zu begreifen.

Die meisten Unternehmen sitzen auf einem digitalen Goldschatz: ihrer Website. Über Jahre wurden dort Unmengen an Blogartikeln, Case Studies und Produktbeschreibungen angehäuft. Doch im Zeitalter von Algorithmen und Künstlicher Intelligenz (KI) verwandelt sich dieser Schatz oft in einen „Content-Friedhof“. Er existiert zwar, ist aber für die Maschinen, die heute unsere Sichtbarkeit steuern, kaum nutzbar.

Über den Autor

Peter Erni ist CIO und Senior Partner bei Brain & Heart Communication (B&H) sowie CPO von VERZE.ai. Er gilt als Vordenker im Bereich des strategischen Content Marketings und ist der Architekt des Marketing Dartboard Modells. Seit über 10 Jahren arbeitet er daran, wie Markenkommunikation durch den Einsatz von strukturierten Daten, Algorithmen und KI messbar und hochskalierbar wird.

Peter Erni | Brain & Heart Communication

Das Problem: Random Data = Random Results

Wir investieren massiv in die Erstellung von Inhalten z.B. auf der eigenen Website (Pull-Marketing), aber wenn es um die Verteilung geht (Push-Marketing), fangen wir jedes Mal bei Null an. Wir wählen manuell ein Bild aus, schreiben einen neuen Text für eine Facebook-Ad und hoffen, dass das geschieht, was wir möchten.

Das Problem dabei? Wir füttern die KI-Systeme von ChatGPT, Claude, Gemini aber auch Meta oder TikTok mit viel zu wenig Kontext. In der Informatik gilt: „Garbage In, Garbage Out“. Im Marketing bedeutet das: „Random Data leads to Random Results“. Wenn wir die Kontrolle über unseren Marketing-Impact behalten wollen, müssen wir unsere Daten besitzen, anreichern und strukturieren.

Marketing dartboard model:
Big data algorithms & AI

B&H Grafiken Marketing Dartboard Model Peter Erni Kopie

Ein Lösungsansatz: Das Marketing-Dartboard-Modell

Um diese Lücke zu schliessen, nutzen wir das Marketing-Dartboard-Modell. Es trennt strikt zwischen:

Content-Produktion (Innenkreis): Die Erstellung von „Core Content“ entlang der Phasen See, Think, Do, Care.
Content-Distribution (Aussenkreis): Die algorithmische Ausspielung für Awareness, Consideration und Conversion.

Die Brücke dazwischen sind strukturierte Daten.

*USP: Unique Story Proposition
Peter Erni, 2024 // © BRAIN & HEART COMMUNICATION b-h.ch

Welche Datenpunkte fehlen uns heute?

Wenn wir z.B. einen Blogartikel schreiben, fehlen für die KI meist entscheidende Metadaten, um den Inhalt effizient zu skalieren. In einer professionellen Marketing-Datenbank (wie z.B. VERZE.ai) reichern wir Inhalte deshalb mit bis zu 35+ Datenpunkten an:

User Journey Position: Ist dieser Text für jemanden, der uns zum ersten Mal sieht (Awareness), oder für jemanden, der kurz vor dem Kauf steht (Conversion)?
Unique Story Proposition (USP): Was ist das Kernargument dieses spezifischen Inhaltsbausteins?
Targeting-Signale: Für welche Zielgruppe (z.B. „Entscheider im E-Commerce“) ist dieser Baustein relevant?
Maschinenlesbarkeit: Sind die Botschaften so atomisiert, dass LLMs sie verstehen und für Chatbots oder Ads nutzen können?

Der Umsetzungsweg: Von der Webseite zur KI-Goldmine

Der Prozess der Owned Asset Optimization (OAO) sieht in der Praxis mit VERZE.ai so aus:

Import: Ein Scraper erfasst bestehende Webseiteninhalte.
Strukturierung & Anreicherung: Die unstrukturierten Texte werden in feste Datenmuster (Marketingbotschaften) zerlegt und mit den fehlenden Metadaten angereichert.
Variantenbildung: Aus einer einzigen Botschaft erstellen wir KI-gestützt hunderte Varianten – unterschiedliche Tonalitäten für verschiedene Zielgruppen, Formate für 19+ Platzierungen und diverse Sprachen.
Synchronisation: Diese strukturierten Daten fliessen per Feed (XML/CSV) direkt in den Ads Manager von Meta oder TikTok.

Das Resultat: 5- bis 10-facher Hebel auf das Mediabudget

Warum sollten sich CMOs diesen Aufwand machen? Weil die Zahlen für sich sprechen. Am Beispiel der Schweizer Berghilfe konnten wir zeigen:

Verdoppelung der Online-Spenden innerhalb eines Jahres.
10x günstigere Preise (CPM/CPC) im Vergleich zum Benchmark.
Massive Zeitersparnis: Die Erstellung einer Ad sinkt von Stunden auf unter 15 Minuten.

Der Grund ist simpel: Wenn der Algorithmus von Meta 1.000 Varianten statt nur 2 zur Auswahl hat, die sauber strukturiert sind und auch noch mehr Kontextdaten enthalten, kann er viel schneller lernen, wann welcher User für welche Botschaft tatsächlich empfänglich ist (Reception Marketing).

Fazit: Werde „Machine-First“, um Menschen zu erreichen

Strukturierte Marketingdaten sind kein technologisches „Nice-to-have“, sondern die wirtschaftliche Notwendigkeit von morgen. Wer seine Botschaften heute sauber strukturiert, baut nicht nur effizientere Kampagnen, sondern schafft die Basis für die Kommunikation mit den KI-Agenten der Zukunft.

Hast du deine Marketingbotschaften schon im Griff, oder überlässt du den Erfolg noch dem Zufall?

Gastautor: Peter Erni

Peter Erni verantwortet die technologische Vision bei Brain & Heart, einem führenden Powerhouse für strategisches Content Marketing und performance-driven Social Media Marketing. Mit der eigens entwickelten Software VERZE.ai (ehemals Content Catalog) transformiert B&H unstrukturierte Webseiten-Inhalte in hochperformante Datenfeeds für das KI-Zeitalter. Peter Erni ist zudem Dozent an den Schweizer Fachhochschulen ZHAW, HWZ, BFH und HSLU und publizierte eine Case Study zu Reception Marketing in Philip Kotlers „Essentials of Modern Marketing“.