KI für CMOs: mehr Output, ohne die Kontrolle zu verlieren
Sie sollen mit gleichem Budget mehr liefern, gleichzeitig Marke und Compliance sichern und am Ende zeigen, was es gebracht hat. Genau an diesen drei Punkten setzen wir an.
Für CMOs liegt der Hebel von KI heute in drei Bereichen: skalierte Content-Produktion im Markenkorridor, Automatisierung wiederkehrender Kampagnen- und Reporting-Schritte sowie belastbare Messung über Modelle, die nicht auf Third-Party-Cookies angewiesen sind. Davies Meyer setzt diese Bausteine bis in den Produktivbetrieb um — inklusive Freigabeprozess, Kennzeichnung nach EU AI Act und Enablement des Teams.
Unser Ansatz: Creative Engineering
Der Engpass im Marketing ist selten die Idee, sondern ihre Vervielfältigung: ein Konzept in dutzenden Formaten, Sprachen und Zielgruppenzuschnitten, jedes Mal markenkonform und freigegeben. Wir behandeln genau diesen Schritt als Ingenieursaufgabe — und lassen die kreative Entscheidung dort, wo sie hingehört.
Konzept bleibt beim Menschen
Idee, Bildsprache und Tonalität entstehen wie bisher in der Kreation. Automatisiert wird erst das, was danach kommt: Varianten, Formate, Sprachversionen, Auslieferung.
Markenregeln maschinell prüfbar
Farbe, Typografie, Logoverwendung, verbotene Claims — als Regeln hinterlegt, die vor der Freigabe automatisch greifen statt in einer PDF-Guideline zu stehen.
Produktion als Kette, nicht als Tool
Vorlage, generatives Modul, Prüfschritt, Freigabe und Ausspielung greifen ineinander. Ein einzelnes Tool ohne diese Kette erzeugt nur mehr Handarbeit an anderer Stelle.
Wirkung auf Kreativebene messbar
Ausgewertet wird nicht nur die Kampagne, sondern das einzelne Merkmal: Hook, Bildaufbau, Farbwelt, Länge. Daraus entsteht die nächste Produktionsrunde.
Was wir übernehmen
Content-Output skalieren
Bild-, Video-, Audio- und Textproduktion mit KI, eingebettet in Markenrichtlinien und einen Freigabeprozess, der Reputationsrisiken abfängt.
Kampagnen & Media automatisieren
Kampagnenplanung, automatisiertes Creative-Testing und Media-Mix-Optimierung — damit Budgetentscheidungen auf Daten statt auf Gewohnheit beruhen.
Wirkung messbar machen
Dashboards, Attributions- und Predictive-Modelle, die den Marketingbeitrag in Zahlen ausdrücken, die auch im Vorstand tragen.
Sichtbarkeit in KI-Antworten
GEO/AEO: Inhalte so strukturieren, dass Antwortmaschinen die Marke zitieren — ein Kanal, der klassische SEO-Rankings zunehmend ergänzt.
Wie die Zusammenarbeit abläuft
- 01
Standortbestimmung
Wir sichten Prozesse, Datenlage und bestehenden Stack und halten fest, wo KI heute realistisch Wirkung entfaltet — und wo nicht.
- 02
Priorisierung & Business Case
Use Cases werden nach Aufwand, Wirkung und Risiko sortiert. Jeder Kandidat bekommt eine nachvollziehbare Rechnung statt einer Schätzung aus dem Bauch.
- 03
Pilot in Produktion
Wir bauen den ersten Use Case bis in den echten Betrieb — inklusive Anbindung an eure Systeme, Freigabeprozess und Messpunkten.
- 04
Skalierung & Enablement
Was funktioniert, wird ausgerollt und ins Team übergeben: Playbooks, Schulung und Governance, damit ihr nicht dauerhaft von uns abhängt.
Woran ein CMO gemessen wird — und wie wir es definieren
- Pipeline-Beitrag
- Nicht Leads, sondern qualifizierte Opportunities je Kanal. Definition und Zählweise werden einmal festgelegt und in jedem Report identisch verwendet.
- Content-Durchsatz je FTE
- Freigegebene Assets pro Monat und Person, getrennt nach Neuproduktion und Varianten. Zeigt, ob Automatisierung tatsächlich Kapazität freisetzt.
- Time-to-Market je Kampagne
- Kalendertage von Briefing bis Livegang, inklusive Freigabeschleifen. Die Freigaben sind meist der Engpass, nicht die Produktion.
- Sichtbarkeit in KI-Antworten
- Anteil der relevanten Fragen, bei denen die Marke in KI-Assistenten genannt oder zitiert wird — separat von klassischen Rankings geführt.
Prüfkriterien für die Anbieterauswahl
Messbarkeit vor Produktion
Lässt sich vor dem ersten Asset sagen, welche Kennzahl sich verändern soll und wie sie erhoben wird? Wenn nicht, ist der Effekt später nicht belegbar.
Markenkontrolle
Wie werden Tonalität, Claims und Rechte geprüft, bevor etwas live geht — automatisiert, mit Freigabe oder gar nicht?
Übergabefähigkeit
Bleibt das Team nach dem Projekt handlungsfähig? Playbooks, Prompt-Bibliothek und Schulung gehören in den Leistungsumfang.
Kennzeichnung & Recht
Werden KI-generierte Inhalte gemäss EU AI Act gekennzeichnet und Nutzungsrechte an Trainings- und Ausgangsmaterial geklärt?
Typische Einwände intern
„Unsere Marke klingt dann austauschbar."
Das passiert, wenn ohne Rahmen generiert wird. Wir starten mit Tonalitätsregeln, Beispielen und Verbotslisten aus eurem bestehenden Material — und mit einem Prüfschritt, der Abweichungen vor der Freigabe markiert.
„Wir haben schon Tools, sie werden nur nicht genutzt."
Meist fehlt nicht das Tool, sondern der Platz im Arbeitsablauf. Wir setzen an einem konkreten wiederkehrenden Prozess an und bauen die KI dort hinein, wo die Arbeit ohnehin stattfindet.
„Die Rechtsabteilung blockiert."
Deshalb kommen Kennzeichnung, Datenflüsse und Freigaberegeln in die Konzeptphase, nicht in die Abnahme. Ein dokumentierter Rahmen ist erfahrungsgemäss leichter freizugeben als ein fertiges Tool.
Häufige Fragen
30 Minuten, konkrete Einschätzung
Beschreibt kurz euren Anwendungsfall — wir sagen offen, ob und wie sich das lohnt.