Markensichtbarkeit im Zeitalter der KI-gesteuerten Entdeckung aktiv gestalten
Erfahrt, wie Adobe Marken dabei unterstützt, ihre KI-Präsenz und eigene Erlebnisse zu stärken.
Eine vernetzte Strategie für Markensichtbarkeit entwickeln
Markensichtbarkeit hängt heute von zwei Faktoren ab: wie präsent eine Marke auf KI-Plattformen ist und wie effektiv sie die Kundschaft einbindet, sobald diese mit ihr in Kontakt kommt. Das vierstufige Modell von Adobe adressiert beide Aspekte und wandelt Markt- und Kundensignale in stärkeren Content, bessere Erlebnisse und höhere Performance um. Marken können dort beginnen, wo der Druck am größten ist, auf dem vorhandenen Unternehmenskontext aufbauen und eine vernetzte Strategie entwickeln, die Affinität und Treue langfristig stärkt.
KI-Suche verändert, wie die Kundschaft Marken auswählt
Immer mehr Kaufprozesse beginnen heute mit einer Frage – nicht mit einer Suche. Die Kundschaft übergibt Recherche, Vergleich und Vorauswahl an KI-gestützte Plattformen, die Informationen bündeln und eine Bewertung ausgeben. Diese Plattformen steuern die Entdeckung auf eine Weise, die verändert, wie die Kundschaft Marken erlebt, und neu definiert, wie Marken ihre Marktposition aufbauen. Die klassische Suche ist dabei nicht verschwunden. Die meisten Verbraucherinnen und Verbraucher wechseln im selben Kaufprozess zwischen KI-Tools und Suchmaschinen – doch die KI prägt zunehmend, welche Marken auf der Vorauswahlliste landen.
Das stellt Marken vor zwei Herausforderungen.
Die erste ist ein Problem der Darstellung. KI-Systeme stellen ihre Antworten aus den Signalen zusammen, die sie über eine Marke finden – und diese Signale sind oft unvollständig oder widersprüchlich. Sie können das Angebot einer Marke falsch darstellen, die Aufmerksamkeit stattdessen auf einen Mitbewerber lenken oder die Marke in der Antwort ganz übergehen. Die Marke kann diese Ergebnisse nicht direkt beeinflussen. Sie sieht nur das Resultat.
80 % der Unternehmen weisen erhebliche Lücken auf, wenn es darum geht, wie ihr Content in KI-generierten Antworten erscheint1
Beide Herausforderungen sind untrennbar miteinander verbunden. Ein starkes eigenes Erlebnis bringt wenig, wenn KI die Kundschaft nie dorthin leitet. Und von KI empfohlen zu werden, nützt genauso wenig, wenn die Website der Kundschaft keinen Grund gibt, zu bleiben, zu handeln oder zurückzukommen.
Deshalb müssen Marken beide Ziele gleichzeitig verfolgen. Einerseits müssen sie verbessern, wie KI-Systeme die Marke verstehen und repräsentieren – damit aus Sichtbarkeit echte Affinität wird und die Marke als glaubwürdig genug gilt, um empfohlen zu werden. Andererseits müssen sie eigene Erlebnisse aufbauen, die sich deutlich genug abheben, um diese KI-beeinflusste Affinität in Treue umzuwandeln.
Markensichtbarkeit aufzubauen bedeutet heute, auf zwei Fronten zu gewinnen.
KI-Sichtbarkeit und eigenes Erlebnis erfordern möglicherweise unterschiedliche Kompetenzen, lassen sich aber nicht als separate Strategien verwalten. Marken schaffen nur dann Mehrwert, wenn beides Hand in Hand geht.
Das liegt daran, dass Menschen und KI-Systeme eine Marke auf völlig unterschiedliche Weise bewerten. Menschen reagieren auf Relevanz, Personalisierung und die Qualität des Erlebnisses, während KI-Systeme nach verlässlichen Informationen suchen, die strukturiert aufbereitet sind, damit sie diese verstehen und darauf reagieren können.
Wer nur eine Seite optimiert und die andere vernachlässigt, verlagert lediglich den Punkt, an dem die Kundschaft verloren geht.
Wer nur das eigene Erlebnis optimiert, riskiert, dass die Marke unsichtbar wird.
Eine Marke kann stark in ihre Website, ihren Content und ihre Customer Experience investieren – und trotzdem scheitern, weil all das Kundschaft nicht erreicht, die nie ankommt. Wenn KI-Systeme das Angebot einer Marke nicht finden, verstehen oder korrekt darstellen können, gelangen diese Erlebnisse möglicherweise gar nicht erst in die Überlegungen der Kundschaft.
Das Ergebnis: eine starke Marke ohne verlässlichen Weg zu ihr. Wettbewerber, die in KI-generierten Antworten präsenter auftreten, sichern sich die Referenz, den Traffic und die Opportunity, Kundenbeziehungen aufzubauen. Die Marke mag auf ihren eigenen Kanälen das beste Erlebnis bieten – doch KI entscheidet zunehmend, wer überhaupt dorthin gelangt.
51 % der Verbraucherinnen und Verbraucher, die KI-Tools ausprobiert haben, nutzen KI bereits in der frühen Phase der Produktentdeckung.2
Wer nur auf KI optimiert, riskiert, dass die Marke austauschbar wird
Eine Marke, die sich ausschließlich auf die Sichtbarkeit in KI-generierten Antworten konzentriert, kann zwar wahrgenommen werden, ohne dabei wirklich Präferenzen zu gewinnen. Sie kann in die Empfehlungsliste aufgenommen werden, bleibt aber eine Option unter vielen – wenn das darauffolgende Erlebnis generisch, austauschbar oder nicht auf das ausgerichtet ist, was die Kundschaft eigentlich erreichen wollte.
Das macht die Beziehung fragil. Sichtbarkeit mag den Besuch sichern – doch erst Relevanz, Vertrauen und ein differenziertes Erlebnis geben der Kundschaft einen Grund, wiederzukommen.
Beide Risiken haben dieselbe Ursache: KI-Sichtbarkeit und das eigene Markenerlebnis werden als getrennte Aufgaben behandelt, anstatt eine gemeinsame Strategie auf dualer Optimierung aufzubauen.
Die Lösung liegt in der Verknüpfung beider Bereiche. Erkenntnisse darüber, wie KI die Marke darstellt, sollten beeinflussen, was Content-Teams erstellen – und die Erfahrungen, die die Kundschaft auf eigenen Kanälen macht, sollten aufzeigen, was als Nächstes verbessert werden muss. Das erfordert ein kontinuierliches System, das Lücken erkennt, mit den richtigen Inhalten reagiert, ein stärkeres Erlebnis liefert und aus den Ergebnissen lernt.
Das Vier-Stufen-Modell von Adobe für kontinuierliche Markentreue
Adobe versteht diese Maßnahmen als ein einziges kontinuierliches System für Markentreue und hat eine Lösung entwickelt, die Marken dabei unterstützt, stetig zu verbessern, wie sie über KI und eigene Kanäle entdeckt, dargestellt und erlebt werden. Statt Sichtbarkeit als einmalige Optimierung zu behandeln, hilft Adobe Teams dabei, die Signale, Inhalte, Erlebnisse und Performance-Erkenntnisse zusammenzuführen, die nötig sind, um sich kontinuierlich anzupassen – sowohl an veränderte KI-Systeme als auch an neue Kundenerwartungen.
Im Mittelpunkt der Lösung steht der Unternehmenskontext: externe Marktsignale, die eigenen Daten der Marke und ihre Markenidentität. Dieser gemeinsame Kontext gibt Teams und Agent-basierten Tools eine konsistente Grundlage, um zu entscheiden, was wichtig ist, was erstellt werden soll und wie die Marke auftreten soll.
Die Lösung setzt diesen Kontext in vier miteinander verbundenen Stufen um:
- Marktsignale verstehen. Erfahrt, wie KI die Marke darstellt, wie die Kundschaft sie erlebt, wo Wettbewerber aufholen und welche Lücken am wichtigsten sind.
- Content erstellen. Verwandelt diese Marktsignale in markenkonforme Inhalte für KI und menschliche Zielgruppen – in der Geschwindigkeit, die der Markt fordert.
- Kundschaft einbinden. Aktiviert diese Erlebnisse über KI und eigene Kanäle, damit die Kundschaft entdecken, erkunden, entscheiden und handeln kann.
- Performance optimieren. Messt, was sich in Sichtbarkeit, Engagement und Conversion verändert hat, und nutzt die gewonnenen Erkenntnisse, um den nächsten Zyklus zu verbessern.
Diese vier Phasen verstärken sich gegenseitig: Was eine Marke am Ende eines Zyklus lernt, verbessert die Entscheidungen und Maßnahmen im nächsten. Die Menschen behalten die Kontrolle über das Urteilsvermögen, die Markenkonformität und die Prioritäten des Unternehmens – während das System die Geschwindigkeit und Skalierbarkeit bewältigt, die KI heute erfordert.
Phase 1
Marktsignale verstehen: Die Marke durch die Augen der KI sehen
Die meisten Marken haben keinen klaren Überblick darüber, was KI über sie weiß – und was nicht. Teams stellen möglicherweise fest, dass der Referral-Traffic sinkt oder Wettbewerber häufiger in KI-generierten Antworten auftauchen, doch diese Ergebnisse erklären nicht, was die Lücke verursacht. Möglicherweise arbeitet KI mit unvollständigen Produktinformationen, Inhalten, die sie nicht eindeutig interpretieren kann, oder Signalen, die nicht mehr der gewünschten Wettbewerbspositionierung der Marke entsprechen.
Die Lösung für Markensichtbarkeit von Adobe vereint Brand Visibility, Experience Manager Sites, Assets und Forms, Brand Concierge sowie Commerce, um zu verbinden, was KI über die Marke sagt, mit Signalen aus Markt, Website und Produktdaten. So lässt sich leichter erkennen, wo die Marke unterrepräsentiert ist, missverstanden wird oder eine Opportunity verpasst. Diese Sichtbarkeit ist der Ausgangspunkt für einen Generative Engine Optimization (GEO)-Ansatz: zu verstehen, was KI falsch einschätzt, bevor entschieden wird, was zu korrigieren ist.
- Adobe Brand Visibility zeigt, wo die Marke auf wichtigen KI-Plattformen präsent ist oder fehlt, vergleicht die Sichtbarkeit mit Wettbewerbern und identifiziert strukturelle und Content-Lücken, die Zitierungen und Empfehlungen einschränken können. Mithilfe von Semrush-SEO-Daten, werden externe Marktsignale einbezogen – darunter, wonach die Kundschaft sucht, welche Themen an Bedeutung gewinnen und wohin sich der Diskurs in der Kategorie entwickelt –, sodass Prioritäten den tatsächlichen Marktbedarf widerspiegeln.
- Adobe Experience Manager Sites Optimizer scannt eure Website kontinuierlich auf Performance-, Barrierefreiheits- und Experience-Probleme, die die Sichtbarkeit beeinträchtigen oder Engagement und Conversion negativ beeinflussen könnten.
- Adobe Commerce bindet Produkt- und Katalogsignale ein und hilft Teams zu erkennen, wo unvollständige oder schlecht strukturierte Informationen die Auffindbarkeit und Empfehlungen entlang KI-gestützter Einkaufsprozesse einschränken.
Das Ziel in dieser Phase ist eine klare Handlungsbasis: Welche Lücken sind am dringlichsten, was muss sich ändern und wo sollte die Marke als Erstes reagieren.
Phase 2
Content erstellen: Erkenntnisse in markenkonforme Maßnahmen umsetzen.
Erkannte Lücken bringen nur dann etwas, wenn Teams schnell genug reagieren können, um sie zu schließen. Genau hier geraten viele Content-Prozesse ins Stocken. Teams wissen möglicherweise, welche Themen an Bedeutung gewinnen, welche Seiten aktualisiert werden müssen oder wo die KI-Präsenz schwach ist – doch klassische Produktionszyklen sind oft zu langsam, um mit dem sich verändernden Bedarf Schritt zu halten.
Die Herausforderung liegt nicht darin, einfach mehr Content zu produzieren. Marken brauchen Content, der aktuell und relevant ist und sowohl bei Menschen als auch bei KI-Systemen Aufmerksamkeit und Vertrauen gewinnt. Das erfordert eine Grundlage aus fundierten Informationen, nachprüfbaren Aussagen, Markenkompetenz und freigegebenen Assets – unter Einhaltung aller Marken-, Rechts- und Governance-Vorgaben.
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≤ 40 % Zitierwahrscheinlichkeit
Fundierter Content, der auf Statistiken, Zitaten und belegten Quellen basiert, erhöht die Wahrscheinlichkeit, von KI-Plattformen zitiert zu werden.3
Die Brand Visibility-Lösung von Adobe verknüpft Markt- und Sichtbarkeitssignale direkt mit der Content-Erstellung und hilft Teams dabei, schnell zu reagieren – ohne Qualität, Relevanz oder Markenkontrolle zu gefährden.
- Adobe Brand Visibility verbindet Lücken in der KI-Sichtbarkeit mit dem, wonach die Kundschaft sucht, und zeigt, welche Themen an Relevanz gewinnen. Es hilft Teams dabei, notwendige strukturelle und inhaltliche Änderungen zu identifizieren, und spielt Optimierungen am Edge aus – ohne menschliche Besucher zu beeinflussen.
- Adobe Experience Manager Sites nutzt Agent-basierte Funktionen, um Content-Aktualisierungen, Variantenerstellung, Governance-Prüfungen und Optimierungszyklen zu unterstützen, und hilft Teams dabei, schneller von der Erkenntnis zur Umsetzung zu gelangen.
- Adobe Experience Manager Assets verankert diese Arbeit in freigegebenem Marken-Content und Medienmaterial, sodass sich die richtigen Assets für verschiedene Kanäle und Zielgruppen leichter finden und anpassen lassen.
Strategie und Kernaussagen der Marke bleiben in menschlicher Hand. AI Agents übernehmen mehr der Produktionsarbeit und helfen Teams dabei, schnell zu reagieren, ohne die Kontrolle abzugeben. Das Ergebnis ist ein schnellerer Pfad von Signalen zu veröffentlichtem Content.
Phase 3
Kundschaft einbinden: Dort präsent sein, wo Entscheidungen fallen.
In KI-gesteuerten Customer Journeys müssen Marken relevante Erlebnisse sowohl auf KI-Plattformen von Drittanbietern als auch auf eigenen Kanälen aktivieren. Die Markensichtbarkeitslösung von Adobe vereint die Content-, Commerce- und Engagement-Funktionen, die notwendig sind, um die Kundschaft auf dem Weg von der Entdeckung zur Entscheidung und Handlung zu begleiten.
Auf KI-gestützten Plattformen bedeutet das, der Kundschaft beim Vergleich von Optionen reichhaltigere und nützlichere Informationen bereitzustellen – was sowohl die Sichtbarkeit als auch die Markenbindung stärkt. Auf eigenen Kanälen geht es darum, die Customer Journey nahtlos weiterzuführen, anstatt die Kundschaft von vorne beginnen zu lassen.
- Adobe Experience Manager Sites bildet die Grundlage für schnelle, konsistente eigene Erlebnisse – ob im Web, auf Mobilgeräten oder in Apps. Die Edge Delivery Services verbessern die Seitengeschwindigkeit und Performance und helfen dabei, die Kundschaft zu binden und die Conversion zu steigern.
- Adobe Brand Concierge bietet die konversationelle Ebene auf eigenen Kanälen und nutzt markenkonforme Inhalte sowie First-Party-Daten, um die Kundschaft von der Erkundungsphase bis zur Entscheidung zu führen. In Kombination mit Adobe Commerce fließen Echtzeit-Produktinformationen, Preise und Lagerbestände direkt in diese Gespräche ein – während komplexere Journeys per Übergabe an Live-Agentinnen und -Agenten oder in persönlichen Meetings weitergeführt werden.
- Adobe Experience Manager Assets stellt sicher, dass alle Inhalte, auf die die Kundschaft trifft, kanalübergreifend relevant und markenkonform bleiben – und unterstützt Teams dabei, Bilder und Rich-Media für verschiedene Bildschirme, Kanäle und Oberflächen anzupassen.
- Adobe Experience Manager Forms unterstützt den Moment der Entscheidung mit konversationellen, kontextsensitiven Formularen und Registrierungsabläufen, die sich an die Absicht der Kundschaft anpassen und Hürden in wichtigen Conversion-Momenten abbauen.
- Adobe Commerce erweitert die Produktentdeckung über KI-gesteuerte und klassische Shopping-Journeys hinaus. Es erleichtert LLMs das Auffinden und Interpretieren von Produktinformationen und unterstützt aufkommende Agent-basierte Commerce-Protokolle – darunter das Universal Commerce Protocol (UCP) von Google und das Agentic Commerce Protocol (ACP) von OpenAI. Auf eigenen Kanälen stellt es den Live-Katalog, Preise, Lagerbestände, Storefront und Transaktionsfunktionen bereit, die die Kundschaft zur Conversion führen.
Wenn Entdeckung, Engagement und Conversion als ein zusammenhängendes Erlebnis ineinandergreifen, haben Marken eine bessere Opportunity, KI-beeinflusste Nachfrage in Beziehungen zu verwandeln, die sie direkt vertiefen können. Jede Interaktion liefert neue Signale darüber, was die Kundschaft benötigt und was sie weiterbringt. Diese Signale bilden die Grundlage für die Performance-Optimierung.
41 % Anstieg beim Referral-Traffic
Adobe verzeichnete einen Anstieg von 41 % beim LLM-gesteuerten Referral-Traffic zu Adobe Acrobat – innerhalb einer Woche nach der Content-Optimierung mit Adobe LLM Optimizer (jetzt Adobe Brand Visibility).4
Phase 4
Performance optimieren: Mit jedem Zyklus besser werden
Die meisten Marken messen lediglich Aktivitäten – nicht tatsächliche Veränderungen. Die eigentliche Herausforderung liegt darin, Veränderungen bei der KI-Sichtbarkeit und im Kundenverhalten mit dem Content und den Erlebnissen zu verknüpfen, die sie beeinflusst haben – und diese Erkenntnisse zu nutzen, um die nächsten Schritte gezielt zu verbessern.
Hat eine Content-Anpassung den Zitieranteil gesteigert oder verändert, wie präzise die KI die Marke darstellt? Hat ein besser geführtes Gespräch die Kundschaft vom Stöbern zur Entscheidung geführt? Wer diese Zusammenhänge nicht nachverfolgt, riskiert, viel beschäftigt zu sein – ohne zu wissen, ob sich die Performance der Marke dadurch wirklich verbessert.
Die Brand Visibility-Lösung von Adobe verbindet dieses Wissen mit der kontinuierlichen Optimierung:
- Adobe Experience Manager Sites Optimizer überwacht kontinuierlich, wie die Website für KI-Systeme und menschliche Zielgruppen performt, und zeigt Optimierungspotenziale in den Bereichen Performance, Barrierefreiheit, KI-Lesbarkeit, Engagement und Conversion auf – damit Teams erkennen, wo Verbesserungsbedarf besteht.
- Adobe Brand Concierge generiert Gesprächsanalysen aus Kundeninteraktionen und zeigt nicht nur, ob die Kundschaft konvertiert, sondern auch, was sie erreichen möchte, welche Fragen sie stellt und wo im Erlebnis noch Hürden bestehen.
Diese Erkenntnisse fließen direkt in den nächsten Zyklus ein. Jede Korrektur, die ein Team auf dem Weg vornimmt, wird Teil dieses Lernprozesses – und hilft dem System, mit der Zeit präziser zu reagieren. Was die Marke lernt, bestimmt, was sie als Nächstes tut.
Fallstudie.
Wie ein globaler Sport-Retailer seinen KI-Zitieranteil fast auf das Fünffache steigerte
Ein globaler Sport-Retailer hatte in einer seiner stärksten Kategorien ein Sichtbarkeitsproblem. Wenn die Kundschaft KI-gestützte Suchtools nutzte, um die besten Trailrunning-Schuhe für Einsteiger zu finden, wurden stattdessen Wettbewerber empfohlen. Die Marke erreichte lediglich einen Zitieranteil von 9 % – verglichen mit 58 % für einen führenden Wettbewerber.
Das Problem reichte weit über die Sichtbarkeit hinaus. Produktseiten enthielten nicht die technischen Spezifikationen und den Use-Case-Kontext, den KI-Systeme benötigten, um sie effektiv zu finden und zu empfehlen. Selbst wenn die Kundschaft die Website besuchte, gelang es der generischen Homepage nicht, sie wirkungsvoll anzusprechen und zur Conversion zu führen.
Der KI-Zitieranteil des Retailers stieg in nur acht Wochen von 9 % auf 43 %.
Die Lösung Adobe Brand Visibility half dem Retailer, all diese Lücken auf einmal zu schließen. Innerhalb weniger Tage erstellte und veröffentlichte die Marke umfangreichere, markenkonforme Produktspezifikationen, Vergleichsinhalte, Produktseiten und Kaufratgeber. Auf eigenen Kanälen ergänzte Adobe Brand Concierge einen personalisierten Quiz, der der Kundschaft bei der Produktwahl hilft und die Add-to-Cart-Rate steigert.
Innerhalb von acht Wochen stieg der Zitieranteil auf 43 %. Die umfangreicheren Inhalte verschafften der Marke eine stärkere Präsenz in KI-Antworten, während das personalisierte Erlebnis die Conversion steigerte. Gleichzeitig lieferte das Kundenverhalten ein neues Signal: ein wiederkehrendes Passformproblem, das direkt in die nächste Verbesserungsrunde einfließt.
Dort beginnen, wo der Druck am höchsten ist, und schrittweise zur vollen Sichtbarkeit aufbauen
Marken begegnen der Herausforderung rund um Sichtbarkeit auf sehr unterschiedliche Weise – es gibt daher keinen universellen Ausgangspunkt.
Ein Unternehmen kann die Lösung Adobe Brand Visibility einsetzen, um zu verstehen und zu verbessern, wie es in KI-generierten Antworten erscheint – Content-Funktionen einbinden, wenn schnelleres Reagieren gefragt ist, und Experience- sowie Conversion-Funktionen ergänzen, wenn die KI-getriebene Nachfrage zunimmt.
Das ist möglich, weil ihr nicht alle Funktionen gleichzeitig benötigt. Adobe Brand Visibility funktioniert mit jedem CDN und Tech-Stack, während offene API und das Model Context Protocol (MCP) dabei helfen, Funktionen mit der bereits vorhandenen Technologieumgebung zu verbinden.
Dieser flexible Ansatz gibt Marken die Freiheit, mit den Funktionen zu beginnen, die sie für ihre dringlichsten Use Cases benötigen. Wenn sich die Marketing-Anforderungen weiterentwickeln, können sie Funktionen ergänzen, die auf bereits vorhandenen Adobe-Produkten aufbauen. Adobe Brand Visibility ist so konzipiert, dass es sich parallel weiterentwickelt – sodass der Gesamtansatz skalieren und mit neuen Technologien Schritt halten kann.
Mit der Zeit können diese unterschiedlichen Ausgangspunkte in einem vernetzten Workflow zusammenwachsen – und gemeinsam stetig mehr Wert schaffen. Ein Sichtbarkeitsproblem bleibt keine isolierte Erkenntnis, und ein Experience-Problem wird nicht zur losgelösten Einzellösung. Was die Marke in einem Teil der Journey lernt, fließt direkt in das ein, was später folgt.
Der gemeinsame Unternehmenskontext ist es, der diesen Workflow zusammenhält. Die eigenen Daten, Inhalte, Standards, genehmigten Assets und das institutionelle Wissen der Marke bilden eine gemeinsame Grundlage für alle Funktionen, während externe Marktintelligenz Einblicke in Veränderungen außerhalb des Unternehmens liefert. Dieser gemeinsame Kontext hilft dabei, Erkenntnisse in koordiniertes Handeln umzuwandeln – sodass jede Entscheidung sowohl vom Wissen der Marke als auch von den Veränderungen in ihrem Umfeld geleitet wird.
Baut mit Adobe euren nächsten Markenvorteil auf
KI-gestützte Suche entwickelt sich rasant weiter – und damit werden die Regeln der Markensichtbarkeit gerade erst geschrieben. Marken, die abwarten, bis sich die Lage stabilisiert, riskieren, Wettbewerbern einen Vorsprung zu überlassen, der mit der Zeit immer größer wird – denn KI-Systeme lernen kontinuierlich, welchen Quellen sie vertrauen und welche Marken sie empfehlen.
Mithalten erfordert mehr als reine Sichtbarkeitsdaten. Marken brauchen einen klaren Überblick darüber, was sich im Unternehmen und darüber hinaus verändert, den Unternehmenskontext, um diese Signale richtig einzuordnen, und die Fähigkeit, diese Erkenntnisse im benötigten Umfang in konkrete Maßnahmen umzusetzen.
Genau hier liegt der entscheidende Vorteil von Adobe. Adobe verknüpft tiefgehende Marktsignale mit den Daten, die wir bereits für Marken speichern und verwalten – von Content über Kundendaten und Assets bis hin zu Commerce und digitalen Erlebnissen. Adobe führt externe Marktsignale mit den eigenen Inhalten, Kundendaten, Assets und Commerce-Daten jeder Marke zusammen, damit Teams auf Basis eines vollständigen Bildes handeln können – und nicht auf Basis von Einzelfragmenten.
Unsere KI- und Experience-Funktionen helfen Teams dabei, diese Erkenntnisse in die Tat umzusetzen: Sie verbessern, wie die Marke in KI-generierten Antworten präsentiert wird, und stärken gleichzeitig die Erlebnisse, die die Kundschaft im nächsten Schritt erwartet.
Diese Kombination ermöglicht es Marken, kontinuierlich dazuzulernen und mit dem Markt Schritt zu halten. Jedes neue Signal schärft, wie KI die Marke darstellt und empfiehlt – und was die Kundschaft erlebt, wenn sie eintrifft. So wird Sichtbarkeit zur echten Markenbindung und Markenbindung zur nachhaltigen Kundentreue.
Erfahrt, wie Adobe eurer Marke hilft, sich in der KI-Ära zu behaupten
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