Marketer stehen vor sowohl Chancen als auch Risiken bei der Interpretation der Ausgaben generativer KI, insbesondere bei der Nutzung KI-generierter Zielgruppenprofile. Diese Personas basieren auf großen Sprachmodellen (LLMs) wie ChatGPT, Claude und Llama und sollen Markenverantwortlichen helfen, komplexe Verbraucherdaten für fundierte Entscheidungen zu navigieren. Zielgruppenprofile sind seit langem essenzielle Marketinginstrumente, die helfen, Verbraucher zu segmentieren und Datenbeziehungen zu klären, um Medienplanung und Strategie zu steuern. Früher erforderte die Entwicklung dieser Personas Wochen und erhebliche Investitionen. Heute haben KI-Tools diesen Prozess weitgehend übernommen. Laut einer Umfrage von SAS unter 300 Unternehmen nutzen 85 % der Marketer in gewissem Umfang generative KI. Beispielsweise begann die italienische Kaffeemarke Lavazza Anfang 2023, KI-Profile einzusetzen, um die Entwicklungszeit zu verkürzen und neue Einblicke in die Daten zu gewinnen. Diese Personas entsprechen den Kernmärkten von Lavazza – „Adele“ in Frankreich und „Lucy“ im Vereinigten Königreich sowie den USA. Simone Ballarini, Leiter Business Intelligence bei Lavazza, bemerkte, dass die KI-Oberfläche menschähnlichen Dialog mit quantitativer Objektivität verbindet. Die KI-Personas von Lavazza wurden vom schwedischen Unternehmen Stravito erstellt, das auf 5. 000 Verbraucherinterviews von Kantar, Nielsen-Umfragen und Daten der National Coffee Association zugreift. Dieses umfangreiche Datenfeld ermöglicht Einsichten, die über das hinausgehen, was ein Einzelner verarbeiten könnte, und die Personas werden regelmäßig aktualisiert, um aktuell zu bleiben. Sie bieten frühes kreatives Feedback und Einblicke in die Medienplanung und beschleunigen die Erkundung, ohne vollständige Testinvestitionen zu ersetzen. Thor Olof Philogène, CEO von Stravito, vergleicht sie mit einem „Frühwarnsystem“, das die Forschung auf vielversprechende Ideen fokussiert. Lavazza hat diese Personas bereits bei der Überprüfung von Markenauftritten und kreativen Arbeiten für die DolceVita-Linie eingesetzt. Ähnlich setzt Code & Theory, eine Agentur von Stagwell, KI-Personas für alle Kunden ein, darunter Champion, Albertsons und Marriott Bonvoy. Dies spiegelt die breite Akzeptanz dieser Technologie in Agenturen wider. Die einfache Generierung von Zielgruppenprofilen mittels LLMs hat dieses Wachstum befeuert.

Jellyfish’s Pencil-Plattform zum Beispiel verfügt über einen Zielgruppen-Avatar, der statische Personas in dynamische Werkzeuge für die Konzeptentwicklung und Markteinführung verwandelt, berichtet John Dawson, Leiter der Strategie bei Jellyfish. Trotz der klaren Vorteile bleiben Marketer vorsichtig. Bis 2025 zögern viele, Entscheidungen zu Medien oder Kreativem ohne umfangreiche Studien und Umfragen zu treffen, was Intuition und Erfahrung in den Hintergrund drängt. Zudem delegieren agenturgesteuerte Media-Buying-Lösungen wie Meta’s Advantage+ zunehmend Entscheidungen. Es besteht auch die Gefahr, sich zu sehr auf KI-Personas zu verlassen und sie als Orakel statt Werkzeuge zu behandeln. Das Personalisieren von Personas mit Namen, animierten Gesichtern oder KI-generierten Stimmen – Praktiken, die von Code & Theory übernommen wurden – kann deren anthropomorphe Anziehungskraft erhöhen. Selbst vorsichtige Experten wie Piper erkennen die Versuchung, diese Personas als „lebende Dinge“ zu sehen. Um einem falschen Glauben an KI-Personas vorzubeugen, ist Schulung essenziell. Dawson rät, sicherzustellen, dass Nutzer die Quellen der Daten verstehen, die die KI speisen, und ihre Grenzen erkennen. Dabei ist die menschliche Rolle bei der Anwendung der KI-generierten Profile entscheidend. Lavazza beispielsweise verlinkt in Fußnoten die Persona-Einsichten mit den Originaldaten, ähnlich den Konventionen von Perplexity. Auch das sogenannte Prompt Engineering hilft, indem die Personas angewiesen werden, Inputs kritisch zu „beurteilen“, um die natürliche Neigung der LLMs zu einander zu greifen, zu reduzieren. Weitere Sicherheitsmaßnahmen betreffen die menschliche Aufsicht. Lavazzas Medienagentur Wavemaker greift nur auf KI-generierte Erkenntnisse zu, nicht auf die Personas selbst, um ungewollten KI-Einfluss in Entscheidungsprozessen zu minimieren. Piper betont die Notwendigkeit menschlicher Validierung: Vielversprechende Insights müssen durch Umfragen und Panels bestätigt werden, und kreative Arbeiten, die durch Personas genehmigt wurden, sollten menschlichen Tests unterzogen werden. Letztlich müssen Marketer die Nutzung von KI-Personas mit ihrem eigenen Urteilsvermögen ausbalancieren. Wie Piper sagt, führt eine Entscheidung ohne menschliche Beteiligung nur zu allgemeingültigen, uninspirierten Ergebnissen.