5 KI-Agents, die Werbetreibende 2026 nutzen werden

Digitale Werbung ist in eine Phase eingetreten, in der Geschwindigkeit, Umfang und Komplexität von Kampagnen das übertreffen, was Teams realistisch alleine bewältigen können. Vor einigen Jahren konnte ein Werbetreibender problemlos eine Handvoll Kampagnen auf ein oder zwei Plattformen starten, die Leistung wöchentlich überprüfen und manuell Anpassungen vornehmen. Aber heute kann selbst eine einzelne Kampagne Dutzende von Kanälen, Tausende von Standorten und Zielgruppen umfassen, deren Verhalten sich wöchentlich oder sogar täglich ändert. 

Infolgedessen wird von AdOps-Teams erwartet, dass sie Kampagnen in Echtzeit optimieren, ihre Kapitalrendite (ROI) schneller nachweisen und nahezu sofort auf Leistungsänderungen reagieren – und das alles bei knapperen Budgets und höheren Kundenerwartungen. Der Spielraum für Verzögerungen ist verschwunden, dennoch wächst die operative Arbeitslast weiter.

Viele Marken und Agenturen setzen auf agentische KI, um Schritt zu halten. Im Gegensatz zu traditionellen KI-Tools, die bei der Inhaltsentwicklung helfen oder Erkenntnisse oder Empfehlungen liefern, können AI Agents einen Schritt weiter gehen und autonom Aufgaben wie die Anpassung von Geboten, die Umverteilung von Budgets, das Testen von Zielgruppen und die Aktualisierung von Werbemitteln innerhalb festgelegter Leitplanken ausführen. Was sich als nächstes ändert, ist, wie diese Systeme in großem Maßstab eingesetzt werden. Wenn 2025 das Jahr war, in dem Unternehmen ernsthaft mit agentischer KI zu experimentieren begannen, wird 2026 das Jahr sein, in dem sie wirklich operativ wird.

Anstatt sich auf verschiedene KI-Tools in einer Organisation zu verlassen, die nicht unbedingt miteinander interagieren, werden Werbetreibende zunehmend spezialisierte AI Agents einsetzen müssen, die von einem System of Record gesteuert werden und spezifische Arbeitsabläufe über den gesamten Anzeigenlebenszyklus hinweg ermöglichen können.

Hier sind fünf Arten von AI Agents, die Werbetreibende im Jahr 2026 erwarten können.

• Smart Bidding Agents

Einer der häufigsten AI Agents, die Werbetreibende dieses Jahr einsetzen werden, ist der Smart Bidding Agent. Dieser Agent ist so konzipiert, dass er über die bloße Anpassung von Geboten hinausgeht und auf Grundlage von Echtzeitbedingungen die richtige Gebotsstrategie zum richtigen Zeitpunkt auswählt. 

Die meisten Werbetreibenden arbeiten derzeit mit einem einzigen Gebotsansatz, sei es die Maximierung von Conversions, das Anvisieren einer bestimmten Cost-per-Acquisition (CPA) oder die Optimierung der Kapitalrendite (ROI) für Werbeausgaben, und bleiben über lange Zeiträume dabei. Das Problem ist, dass Märkte nicht statisch bleiben. Verbraucherverhalten ändert sich, Zinssätze schwanken und die Kanalleistung kann sich schnell ändern, sodass eine Strategie, die an einem Tag gut funktioniert, am nächsten möglicherweise schlechter abschneidet. 

Smart Bidding Agents werden diese Lücke schließen, indem sie kontinuierlich Leistungssignale über Kampagnen hinweg bewerten, um frühe Anzeichen dafür zu erkennen, dass Ergebnisse vom Kurs abweichen. Anstatt ein Problem zur späteren Überprüfung durch einen Strategen zu markieren, können diese Agents von der Ausrichtung auf einen bestimmten CPA zur Maximierung von Conversions wechseln, wenn die Kosten plötzlich steigen, die Gebotsaggressivität für Produkte mit hoher Marge während der Spitzennachfrage erhöhen oder die Ausgaben in Segmenten zurückfahren, in denen inkrementelle Renditen abgeflacht sind. 

Diese Anpassungen mögen einzeln betrachtet klein erscheinen. Aber wenn sie automatisch, jeden Tag und über mehrere Kampagnen hinweg ausgeführt werden, summieren sie sich zu bedeutenderen Gewinnen, die stärkere Effizienz, schnellere Reaktionszeiten und konsistentere Umsatzleistung ohne zusätzlichen operativen Aufwand fördern.  

• Targeting und Zielgruppenauswahl Agents

AdOps-Teams definieren Zielgruppen normalerweise beim Start und überprüfen sie erst wieder, wenn die Leistung nachlässt, was letztendlich Budgets aufzehren kann. Aber dieses Jahr werden wir einen Anstieg in der Nutzung von AI Targeting Agents sehen, die in der Lage sein werden, die Zielgruppenauswahl während der gesamten Laufzeit einer Kampagne aktiv zu verwalten, indem sie kontinuierlich Zielgruppen testen, Segmente ein- und ausschalten und eine laufende Leistungshistorie pflegen – alles ohne ständige menschliche Aufsicht. 

Aus betrieblicher Sicht gestaltet dies die täglichen Arbeitsabläufe für AdOps-Teams grundlegend neu. Anstatt die Zielgruppenleistung manuell zu überwachen und periodische Anpassungen vorzunehmen, werden AI Agents ihnen helfen:

• Unterdurchschnittlich performende Zielgruppensegmente automatisch durch stärker performende Alternativen zu ersetzen
• Zwischen verhaltensbasiertem, kontextuellem und interessenbasiertem Targeting zu wechseln, wenn sich Leistungssignale ändern
• Die Auswirkungen jeder Anpassung zu verfolgen und diese Erkenntnisse zur Verfeinerung zukünftiger Targeting-Entscheidungen zu nutzen

Einer der größten Vorteile dieser Agents ist speziell die Konsistenz. Sie vergessen nicht zu testen, sie verzögern Optimierungen nicht und sie können subtile Leistungsmuster erkennen, die Menschen möglicherweise übersehen. Das Ergebnis sind weniger verschwendete Impressionen, schnellere Stabilisierung nach Kampagnenänderungen und bessere Ergebnisse – ohne Erhöhung der operativen Arbeitslast oder Teamgröße.

• Budget-Management und Umverteilungs-Agents

AI Agents werden auch eine weitaus aktivere Rolle im Budget-Management übernehmen, indem sie über mehrere Einschränkungen gleichzeitig arbeiten und dabei kontinuierlich für Leistung optimieren. 

AdOps-Teams verwalten Budgets heute durch eine Mischung aus periodischen Überprüfungen, statischen Zuteilungen und reaktiven Tempo-Checks – oft jonglieren sie mit konkurrierenden Anforderungen über Kampagnen, Kanäle und Budgetmodelle hinweg. Budget-Management-Agents werden in der Lage sein, diese Komplexität autonom zu bewältigen. Anstatt auf manuelle Eingriffe zu warten, werden diese Systeme die Leistung in Echtzeit überwachen und Ausgaben dynamisch auf die leistungsstärksten Kampagnen, Kanäle oder Produkte umverteilen, wenn sich Gelegenheiten ergeben. 

Diese Autonomie bedeutet jedoch keinen Kontrollverlust. AdOps-Teams werden weiterhin in der Lage sein, die Leitplanken zu definieren, wie Compliance-Regeln, finanzielle Obergrenzen und kundenspezifische Anforderungen, um sicherzustellen, dass AI Agents ihre Aufgaben ausführen, ohne strategische oder Kundenziele zu gefährden. 

• Kreative Storytelling- und Copywriting-Agents

Wir werden auch eine verstärkte Nutzung von kreativen Storytelling- und Copywriting-Agents sehen. Anstatt einfach nur Anzeigen zu schreiben, werden diese Agents als permanente kreative Partner fungieren – sie helfen Werbestrategen, Zielgruppenverhalten, Leistungsdaten und Markenstimme zu verbinden, um ein kohärentes, anpassungsfähiges Storytelling-Erlebnis über Kanäle hinweg zu liefern.

Beispielsweise könnte ein Werbestratege, der an einem Automobilkonto arbeitet, einen Copywriting-Agent verwenden, um festzustellen, dass Sicherheits- und Zuverlässigkeitsbotschaften bei familienorientierten Käufern zu stärkerem Engagement führen, während Leistung und Design bei Käufern im Markt, die bestimmte Modelle recherchieren, besser ankommen. Basierend auf diesen Erkenntnissen könnte der Agent automatisch Schlagzeilen, Handlungsaufforderungen und unterstützende Texte nach Zielgruppensegment und Kanal anpassen. 

Für AdOps-Teams bedeutet dies schnellere kreative Iteration, weniger manuelle Auffrischungen und Storytelling, das sich parallel zur Kampagnenleistung entwickelt – nicht Tage oder Wochen dahinter.

• Automatisierte Reporting-Agents

Reporting fühlt sich oft so an, als würde es ein ganzes Team erfordern, um Daten zu ziehen, Trends zu analysieren, Präsentationen zusammenzustellen und Erkenntnisse für jeden Kunden anzupassen. Dieses Jahr werden wir sehen, dass automatisierte Reporting-Agents einen Großteil dieser Belastung beseitigen, indem sie autonom kontospezifische Leistungsberichte über das gesamte Portfolio eines Werbetreibenden generieren, analysieren und verteilen. Diese Agents werden Daten aus mehreren Kanälen zusammenstellen, große Datensätze verarbeiten, um Trends aufzudecken, und klare, umsetzbare Erkenntnisse liefern, die auf die Ziele jedes Kunden abgestimmt sind.

Reporting wird sich auch von statischen Zusammenfassungen zu Echtzeit-Leistungsintelligenz verschieben. AI Agents werden kontinuierlich Kampagnenänderungen überwachen – wie Gebotsanpassungen, Budgetumverteilungen oder kreative Updates – deren Auswirkungen bewerten und auf Grundlage der Ergebnisse nächste Schritte empfehlen.

Durch die Beseitigung manueller, zeitaufwendiger Reporting-Workflows geben diese Agents AdOps-Teams jede Woche Stunden zurück – Zeit, die in Optimierung, strategische Planung und stärkere Kundenbeziehungen reinvestiert werden kann.

Während diese Arbeitsabläufe wachsen, werden auch übergeordnete Orchestrierungs-Agents entstehen, die alle oben identifizierten einzelnen Agents kombinieren. Anstatt arbeitsablaufspezifische Agents zu ersetzen, werden Orchestrierungs-Agents über ihnen sitzen, Prioritäten verwalten, Konflikte zwischen Optimierungen lösen und sicherstellen, dass Aktionen mit umfassenderen Geschäftszielen übereinstimmen. Diese Ebene wird zunehmend wichtiger, wenn Werbetreibende von einzelnen KI-Anwendungsfällen zu vollständig agenten-gesteuerten Arbeitsabläufen übergehen.

Die effektivsten Werbetreibenden im Jahr 2026 werden nicht diejenigen sein, die mehr KI nutzen, sondern vielmehr diejenigen, die sie gezielter einsetzen – indem sie die Vorteile von KI mit der Vorhersehbarkeit und Kontrolle der Automatisierung kombinieren. Durch den Einsatz spezialisierter, zweckgebundener Agents für Gebote, Targeting, Budgetierung, Kreativität und Reporting können AdOps-Teams von der reaktiven Ausführung von Kampagnen zum proaktiven Leistungsmanagement wechseln. Und das Ergebnis werden skalierbarere, widerstandsfähigere Werbemaßnahmen sein.