KI im E-Commerce: 10 Wege zur Umsatzsteigerung im Jahr 2025

Besonders im E-Commerce bietet der Einsatz von künstlicher Intelligenz revolutionäre Ansätze:

• Sekundenschnelle Datenverarbeitung
• Optimierung von Kampagnen in Echtzeit
• Ein noch nie dagewesenes Maß an Personalisierung

Diese Mischung ermöglicht es selbst kleinen Unternehmen, sich gegen die großen Player zu behaupten.

In diesem Blogartikel werden wir anhand von 10 Beispielen erklären, wie KI im E-Commerce eingesetzt wird und wie diese neuen Tools den Umgang mit Facebook Ads im Jahr 2025 verändern werden.

1. KI-gestütztes Targeting: Die richtige Zielgruppe finden

Die „Lookalike Audience-Technologie“ von Meta hat sich deutlich weiterentwickelt: Der Meta-Algorithmus identifiziert nun komplexe Verhaltensmuster.

Diese Entwicklung hilft deinem E-Commerce, zielgenau kaufbereite Kunden zu finden. Selbst mit geringen Informationen über die Zielgruppe kann die KI andere User mit ähnlichem Kaufverhalten identifizieren und so die Ads gezielt ausstrahlen.

Das bedeutet konkret, dass unterschiedliche Verhaltensmuster auf Produkt- oder Landingpages erkannt und bewertet werden. Wie sucht der Kunde? Wie lange bleibt der Kunde auf der Seite? Wo bleibt er stehen und welche Informationen gibt es dort?

Diese und weitere Merkmale werden gesammelt, bewertet und, wenn der Impuls zum Kauf besteht, werden die passenden Ads ausgespielt.

Das gilt auch für User, die vorher nicht mit der Marke in Berührung gekommen sind und sich ähnliche Produkte angeschaut hatten.

Mithilfe von AI-Anzeigenstrategien konnte eine umweltfreundliche Bekleidungsmarke den Gewinn um 217 % steigern. Dies schafften sie u. a., weil sie sich auf das Verhalten der Kunden konzentriert haben. Durch diese Methode konnten die Kosten für Neukunden um 43 % reduziert und gleichzeitig neue Kunden erreicht werden.

2. Automatisierte Anzeigenerstellung mit KI

Was vorher teuer und zeitaufwendig manuell geplant werden musste, schafft die richtige KI fast in einem Wimpernschlag – gemeint ist die Variantenerstellung von Ads und das Testen und Bewerten dieser. KIs, die sich auf den E-Commerce und das digitale Marketing spezialisiert haben, sind in der Lage, das gewünschte Produkt für die Zielgruppe mithilfe von Bildern, Text und Videos aufzubereiten und in den richtigen Ad-Formaten zu präsentieren.

Das bedeutet: Die KI-Werbung von Meta beschränkt sich nicht mehr auf das Testen von Varianten; sie erstellt und korrigiert die Ads selbstständig!

• Meta Advantage+ ermöglicht automatisches Generieren verschiedener Ad-Varianten, die für unterschiedliche Zielgruppensegmente optimiert werden.
• Phrasee und AdCreative.ai bieten als Drittanbieter spezialisierte Lösungen für den E-Commerce.

Neben Tools zum Erstellen und Anpassen von Ads implementiert die Meta Ad-Automatisierung A/B-Tests. Dabei wird analysiert, welche Creatives und deren Elemente bei verschiedenen Zielgruppensegmenten am besten funktionieren und ermöglichen so Kampagnenanpassungen in Echtzeit.

3. Dynamische Produktanzeigen (DPA) mit KI

Wie bereits erwähnt, analysiert die KI von Meta das Verhalten der Nutzer, um zum einen die Vorlieben kennenzulernen, aber vor allem um kontextbezogene Faktoren für das KI-Anzeigen-Targeting bereitzustellen.

Konkret bedeutet das, dass z. B. die Tageszeit oder das Wetter an seinem Standort die Ausstrahlung der Ads mitbestimmen.

Ein Beispiel: Es bringt nichts, wenn Ads für Sturm-Regenschirme da ausgestrahlt werden, wenn die Sonne scheint. Sobald aber es irgendwo in den nächsten Tagen regnen soll, macht es Sinn, langsam die Ad auszustrahlen, da hier die Wahrscheinlichkeit des Kaufs höher ist.

Hier sind unsere Best Practices für die Implementierung dynamischer Produktanzeigen:

• Halte stets die Produktdatenblätter aktuell mit detaillierten Metadaten.
• Wenn noch nicht getan: Konfiguriere Pixel und die Conversion-API richtig, um jeden Schritt des Kaufprozesses zu verfolgen.
• Gebe dem Meta-Algorithmus Zeit, sich zu entfalten. Werden zu oft Änderungen vorgenommen, kann das die Leistung und Ergebnisse verfälschen.
• Verknüpfe deine CRM-Daten mit der Werbeplattform, um eine genauere Personalisierung der Meta-Anzeigen zu erreichen.

Was zu guter Letzt in diesem Abschnitt nicht fehlen darf, ist das Kombinieren von dynamischen Produktanzeigen mit Segmentierungsstrategien.

Hierbei hilft KI, um Kunden mit hoher Lifetime-Value (LTV) zu identifizieren und passende, ansprechende Angebote zu erstellen – ganz nach dem Prinzip: „Wie für den Kunden gemacht“!

Mit dieser Kombination lässt sich unmittelbar der Umsatz maximieren.

4. KI in der Gebots- und Budgetoptimierung

Einer der wichtigsten Hebel für einen hohen ROAS ist das effiziente Gestalten des Werbebudgets. Zum Glück bietet Meta im Jahr 2025 umfassende und komplexe Algorithmen, die die Leistung der Ads in Echtzeit analysieren und je nach Zielgruppensegment die Ads in den jeweiligen Positionen ausliefern.

Durch diese Form der kontinuierlichen Optimierung gewährleistet Meta einen hohen ROI und reagiert sofort auf Veränderungen in der Kampagnenleistung.

Das bedeutet ebenfalls, dass KI in diesem Thema nicht nur das Verhältnis zwischen Preis und Ergebnis versteht und optimiert, sondern auch die Qualität des Kunden bewertet. Das bedeutet: Potentielle Kunden, die ein echtes Interesse besitzen, werden von Meta bespielt.

Ein weiterer Vorteil ist, dass man nicht mehr auf die wöchentlichen Berichte warten muss, um die Leistung zu optimieren. Die Meta-KI überwacht und passt die Parameter wie Anzeigenhäufigkeit, Timing und Messaging kontinuierlich an, um die Kosteneffizienz zu maximieren.

5. Vorhersagende Analysen für eine bessere Kampagnenleistung

Für all diejenigen, die sich schon immer eine in die Zukunft blickende Glaskugel gewünscht haben, um zu wissen, ob die Ad performt oder nicht – für die habe ich jetzt sehr gute Nachrichten: KI-Tools, die sich auf Meta-Anzeigen spezialisiert haben, können die Leistung von Kampagnen schon vor dem Start ziemlich genau vorhersagen.

Diese KI-Modelle analysieren historische Daten, saisonale Trends und können sogar externe Faktoren wie aktuelle Ereignisse oder wirtschaftliche Bedingungen mit einbeziehen.

Dabei geht es nicht nur darum, die Wahrscheinlichkeit eines eventuellen Erfolges zu messen, sondern auch um das Bestimmen von Zielgruppen und Zielgruppensegmenten, die durch ihr aktuelles Verhalten eine hohe Konversionswahrscheinlichkeit aufweisen.

Mit diesem Wissen ist eine genaue Budgetverteilung möglich und damit verbunden die Möglichkeit, das Beste aus der Kampagne herauszuholen.

Es ist nicht von der Hand zu weisen, dass die erfolgreichsten Onlineshops bereits auf KIs setzen, sondern auch in dieser Form für ihre Werbestrategien nutzen. Dabei geht die KI noch viel weiter in die Tiefe: Die künstliche Intelligenz wird bereits in der Entwicklung neuer Produkte oder Standards eingesetzt.

Besonders im „Predictive Analytics“-Bereich, wo umfassende Daten genutzt werden, um zukünftige Ereignisse vorherzusagen und Handlungsempfehlungen auszusprechen, sind KIs nicht mehr wegzudenken.

6. Chatbots & AI-Powered Customer Engagement

Moderne Chatbots setzen neue Maßstäbe in der individuellen Kommunikation mit Kunden. So können KI-Chatbots besonders bei komplexen Sachverhalten, wo eine geplante Abfolge eingehalten werden muss, eine Hilfe sein.

• Zunächst können sie zusätzliche Informationen über das Produkt senden, das die Aufmerksamkeit des Nutzers erregt hat.
• Dann bieten sie ähnliche Alternativen in verschiedenen Preisklassen an.
• Als Nächstes werden sie individuelle Rabatte, kostenlosen Versand oder exklusive Sets anbieten, die auf die Preisvorstellungen des Nutzers zugeschnitten sind.

Eine Kosmetikmarke hat KI-Chatbots für den E-Commerce mit der Messenger-Plattform verbunden und der virtuelle Assistent bietet Ratschläge auf der Grundlage von Alter, Hauttyp, spezifischen Problemen und persönlichem Stil. Der Chatbot verfügt auch über ein virtuelles „Try-on“-System, um zu zeigen, wie die Produkte auf der Haut aussehen werden.

Die Konversionsrate stieg um 35 % im Vergleich zu herkömmlichen Kampagnen, und der durchschnittliche Bestellwert stieg um 28 %, da der Chatbot wirklich nützliche Zusatzprodukte anbot.

7. KI-basiertes Retargeting für höhere Conversions

KI-Anzeigenoptimierung hat sich von einer einfachen „Erinnerung“ an gezeigten Produkten in eine komplexe, personalisierte Strategie entwickelt, die den gesamten Entscheidungsprozess des Kunden verfolgt.

Jetzt verfolgt der Algorithmus:

• welche spezifischen Informationen die Aufmerksamkeit des Nutzers am meisten erregt haben – z. B. ob er mehr Zeit damit verbracht hat, technische Spezifikationen, Bewertungen oder Zahlungsmöglichkeiten zu studieren;
• die Art der Navigation auf der Seite, z. B. um festzustellen, ob der Kunde ähnliche Produkte oder unterschiedliche Produkte verglichen hat;
• danach bewertet die KI, wie genau sich der Kunde mit den Inhalten beschäftigt hat. Dabei wird die Geschwindigkeit und die Art des Scrollens auf der Seite gemessen. Das gibt Aufschluss über das Interesse des Kunden oder ob dieser unentschlossen ist. 

Solche komplexe Personalisierung kann mithilfe von Tools von Meta umgesetzt werden.

Viele E-Commerce-Brands nutzen jedoch spezialisierte Plattformen wie Criteo AI Lab oder AdRoll. Diese Lösungen schaffen eine realistische Sicht auf den Kunden. Die Analyse berücksichtigt dabei verschiedene Touchpoints, die sich aktualisieren und synchronisieren.

Dazu gehören Website-Verhalten, E-Mail-Marketing- und Social-Media-Interaktionen, Kaufhistorie im CRM und sogar kontextbezogene Daten.

8. Sentiment Analysis & AI-Optimized Ad Messaging

Moderne KI im digitalen Marketing analysiert Kommentare, Bewertungen und Erwähnungen in sozialen Medien.

Die KI-gesteuerte Werbung von Meta ist mittlerweile so ausgereift, dass sie Werbebotschaften auf der Grundlage von in Echtzeit erkannten Stimmungen dynamisch anpassen kann.

Eine Marke für Unterhaltungselektronik implementierte ein KI-Stimmungsanalysesystem. Sie stellten fest, dass 78 % der negativen Kommentare sich auf die Frustration der Kunden bezogen, die sich über die Schwierigkeit der Nutzung und Probleme beim Zugang zum technischen Support beklagten.

Daraufhin wurde eine neue mehrstufige Meta-Anzeigenkampagne erstellt:

• Kurze Videotutorials, die die Benutzerfreundlichkeit der Produkte demonstrieren.
• Bewertungen von laienhaften Kunden über ihre positiven Erfahrungen.
• Inhalte, die den 24/7-Kundensupport und den Zugang zu Spezialisten hervorheben.
• Schritt-für-Schritt-Anleitungen, die direkt in die Facebook-Anzeigen integriert wurden.

Ergebnis:

• Steigerung der Konversionsrate um 62 %
• Senkung der Kundenakquisitionskosten um 41 %
• Verbesserung der allgemeinen Stimmung in den Anzeigenkommentaren um 37 %
• Steigerung des durchschnittlichen Bestellwerts um 26 %.

9. KI-generierte Videos & Interaktive Anzeigen

Generative Video Tools reduzieren erheblich die Produktionskosten und den Zeitaufwand z. B. durch automatische Skripterstellung zur Analyse von Verkaufsdaten, Kundeninteraktionen und Markttrends. Oder durch realistische digitale Avatare und die automatische Lippensynchronisation für die Vertonung von Videos in jeder Sprache.

Eine Kosmetikmarke, die zuvor 15.000 Euro für die Produktion eines professionellen Videos ausgab, kann nun 20 individuelle Varianten desselben Konzepts für verschiedene Segmente für weniger als 2.000 Euro erstellen, und die Produktionszeit wurde von Wochen auf Stunden reduziert.

Auch die interaktive Werbung ist auf dem Höhepunkt ihrer Popularität. So zeigen virtuelle Tests vor dem Kauf und Produktkonfiguratoren in Echtzeit ein fünfmal höheres Engagement als herkömmliche statische Anzeigen, wobei die durchschnittliche Interaktionszeit pro Nutzer mehr als 2 Minuten beträgt – verglichen mit 1,7 Sekunden durchschnittlicher Betrachtungszeit bei herkömmlichen Anzeigen.

KI im digitalen Marketing ermöglicht die Anpassung des Modells, des Aufnahmeortes, des Soundtracks, des Voice-Overs und der Aufrufe zum Handeln.

Diese fortschrittlichen Ansätze und die KI-Anzeigenoptimierung verändern die Erwartungen an das digitale Marketing und liefern den dokumentierten Beweis für eine 320 %ige Steigerung der Rendite von Werbeinvestitionen im Vergleich zu herkömmlichen Strategien.

10. Zukünftige Trends: Wie geht es weiter mit KI in Meta Ads?

Neue KI-Technologien im E-Commerce verändern das Verständnis zum Thema Marketing und kreieren ein völlig neues Werbe-Ökosystem, das sich durch ein ansprechendes Erlebnis, außergewöhnliche Personalisierung und intelligente Automatisierung auszeichnet.

• Virtuelle Assistenten, die in Anzeigen eingebettet werden, können sich zu echten digitalen Concierges entwickeln, die den Kunden in jeder Phase begleiten.
• Fortschrittliche KI-Systeme werden nicht nur auf Aktionen reagieren, sondern auch proaktiv zukünftige Bedürfnisse vorhersehen.
• Augmented Reality ermöglicht „virtuelle Umkleidekabinen“ für Kleidung, Kosmetika, Accessoires und vieles mehr.

In den nächsten fünf Jahren wird die Automatisierung von Meta-Anzeigen einen Grad an Autonomie und Raffinesse erreichen, der heute noch kaum vorstellbar ist.

Ein weiterer Ausbau an selbstlernenden und sich selbst entwickelnden Kampagnen.

Unternehmen werden Anzeigen langfristig steuern, um nicht nur Verkäufe zu steigern, sondern auch den Markenwert und sogar ökologische oder soziale Auswirkungen zu berücksichtigen.

Integration mit strategischen Geschäftssystemen, Lieferkettenmanagement und Finanzprognosen.

Trotz der zunehmenden Autonomie von Systemen mit künstlicher Intelligenz im Marketing wird der menschliche Faktor nicht nur relevant, sondern auch entscheidend bleiben. Er bleibt die wichtigste Rolle – allerdings in einer neuen strategischen Position.

Fazit Zur Nutzung von KI im E-Commerce

Meta-Anzeigen mit künstlicher Intelligenz sind eine grundlegende Veränderung der Beziehung zwischen Marken und Verbrauchern.

Adaptive Anzeigen entwickeln sich organisch als Reaktion auf das Feedback des Marktes, dynamische Personalisierung erfolgt in Echtzeit, und anstelle von Push-Benachrichtigungen werden Zwei-Wege-Dialoge geschaffen. Retrospektive Daten sind nicht mehr relevant – jetzt treffen wir Entscheidungen auf der Grundlage algorithmischer Prognosen.

Die Zukunft von KI im E-Commerce und der Meta-Anzeigen entwickelt sich jeden Tag weiter. Es lohnt sich also, diese Veränderungen anzunehmen und sie zu nutzen.

FAQ

Wie verbessert KI das Targeting im E-Commerce?

Was bringt die automatisierte Anzeigenerstellung durch KI?

Was sind dynamische Produktanzeigen mit KI und warum sind sie wichtig?

Wie hilft KI bei der Budget- und Gebotsoptimierung?

KI analysiert laufend die Performance deiner Ads und passt Budget und Gebote dynamisch an, um die besten Ergebnisse bei niedrigsten Kosten zu erzielen.

Was ist KI-basiertes Retargeting und wie wirkt es?

Es analysiert, wie intensiv sich Nutzer mit Produkten beschäftigt haben, und erstellt darauf aufbauend hyperpersonalisierte Ads – was zu deutlich höheren Conversions führt.