Warum es den „besten LLM für Marketing“ nicht gibt

Jede neue Veröffentlichung eines großen Sprachmodells verspricht dasselbe: größere Kontextfenster, stärkere Schlussfolgerungen und bessere Benchmark-Ergebnisse. Doch schon bald beschleicht KI-erfahrene Marketingfachleute eine mittlerweile vertraute Unsicherheit. Ist das Modell, das sie für alles verwenden, bereits veraltet? Lohnt es sich, komplett umzusteigen und alles von Grund auf neu zu trainieren? Was, wenn sie nichts unternehmen und den Anschluss verlieren?

Diese Angst ist verständlich. Sie ist aber auch unbegründet.

Als jemand, der für den Aufbau der Systeme verantwortlich ist, auf die sich Marketingfachleute täglich verlassen, sehe ich dieses Muster in Teams und Arbeitsabläufen schon lange, bevor es in den Schlagzeilen auftaucht.

Aus Produkt- und Plattformperspektive ist in den letzten Jahren eines immer deutlicher geworden: Es gibt kein einzelnes Modell, das bei allen Marketingaufgaben durchgängig die besten Ergebnisse liefert. Ich habe aus nächster Nähe miterlebt, wie Hunderte von Marketingteams globale Kampagnen gestartet haben. Das Tempo der Modellinnovation beschleunigt sichEs ist klar, dass die Anforderungen der realen Marketingarbeit zu differenziert sind, als dass eine Strategie mit nur einem Modell auf Dauer Bestand haben könnte.

Die Wahl des „richtigen“ Modells ist nicht entscheidend, da kein Modell für jede Aufgabe geeignet ist. Wichtig ist vielmehr die Entwicklung von Systemen, die Modelle kontinuierlich evaluieren und an die spezifischen Anforderungen der Marketingfachleute anpassen können. Dies sollte nicht Aufgabe einzelner Marketingfachleute sein, sondern von ihren Tools übernommen werden. Die praktische Schlussfolgerung ist einfach: Fragen Sie nicht mehr, welches Modell das „beste“ ist, sondern ob Ihre Tools sich an veränderte Modelle anpassen können.

Warum das Denken in „besten Modellen“ im Marketing scheitert

Die meisten öffentlichen Diskussionen über LLM-Studiengänge drehen sich um allgemeine Leistungsbenchmarks: Mathematikaufgaben, Denkaufgaben, standardisierte Prüfungen. Diese Benchmarks liefern zwar nützliche Hinweise auf Forschungsfortschritte, sind aber nur bedingt aussagekräftig für die tatsächliche Leistung in realen Aufgaben.

Insbesondere Marketinginhalte weisen Merkmale auf, die generische Benchmarks selten erfassen:

• Es geht immer um ein bestimmtes Produkt oder eine bestimmte Dienstleistung.
• Es ist immer für ein bestimmtes Publikum geschrieben.
• Es muss die Stimme, den Tonfall und die Standards der Marke einheitlich widerspiegeln.

Wir beobachten beispielsweise immer wieder, dass verschiedene Modelle bei unterschiedlichen Arten von Marketingaufgaben besonders gut geeignet sind. Einige eignen sich besser zum Erstellen von Texten im Stil Ihrer Marke, während andere komplexe technische Dokumente besser verstehen und in Blogbeiträge umwandeln können. Wir lernen dies durch intensive Tests, denn neue Funktionen schaffen nur dann Mehrwert, wenn sie schnell und realistisch evaluiert werden. Als beispielsweise Gemini 3 Pro Ende November 2025 auf den Markt kam, testete unser Team… integriert und getestet innerhalb von 24 Stunden wurde es dann ausgewählten Kunden zur Verfügung gestellt, damit diese seine Eignung anhand realer Marketing-Workflows und nicht anhand abstrakter Benchmarks beurteilen konnten.

Dieses Muster ist nicht anekdotisch. Forschungsergebnisse zeigen zunehmend, dass die Leistung von LLM stark aufgabenabhängig ist, wobei Modelle die eine sinnvolle Varianz aufweisen Dies betrifft Aufgaben wie Schreiben, Zusammenfassen, Argumentieren und das Befolgen von Anweisungen. Ein Modell, das in allgemeinen Denktests gut abschneidet, kann dennoch Schwierigkeiten bei der Erstellung von eingeschränkten, markensensiblen Inhalten haben.

Noch wichtiger ist jedoch, dass wir diese Veränderungen von Monat zu Monat beobachten. Modell-Führungswechsel Da die Anbieter unterschiedliche Kompetenzen, Kostenstrukturen und Schulungsansätze optimieren, ist die Vorstellung, dass ein Anbieter für alle Marketing-Anwendungsfälle der „beste“ bleibt, bereits überholt.

Die versteckten Kosten der Jagd nach Veröffentlichungen

Wenn Teams versuchen, Model-Releases manuell zu verfolgen und reaktiv zwischen Tools zu wechseln, steigen die Betriebskosten rasant an. Marketingfachleute berichten Folgendes:

• Arbeitsablaufstörungen, da Eingabeaufforderungen, Vorlagen und Prozesse ständig angepasst werden müssen.
• Die Ausgabequalität ist inkonsistent, da sich verschiedene Modelle bei unterschiedlichen Aufgaben unterschiedlich verhalten.
• Entscheidungsermüdung, weil die Auswertungszeit produktive Arbeit ersetzt.

Ich habe Marketingteams erlebt, die ganze Quartale damit verbracht haben, von einem Anbieter zum anderen zu wechseln, nur um dann festzustellen, dass ihre sorgfältig abgestimmten Eingabeaufforderungen nicht mehr wie erwartet funktionieren. Inhalte, die zuvor perfekt zur Marke passten, wirken plötzlich ganz anders. Teammitglieder, die sich gerade erst an einen neuen Workflow gewöhnt hatten, müssen sich nun in eine völlig neue Umgebung einarbeiten. Die versprochenen Leistungssteigerungen rechtfertigen den Aufwand nur selten.

Branchenstudien zeigen übereinstimmend, dass der größte Nutzen von KI nicht auf der Modellebene, sondern bei der Integration und dem Änderungsmanagement verloren geht. Aus Produktsicht besteht das größte Risiko darin, Arbeitsabläufe zu eng an ein einzelnes Modell zu koppeln. Dies führt lediglich zu einer technischen Abhängigkeit, die Das macht Verbesserungen im Laufe der Zeit schwieriger..

Ein nachhaltigerer Ansatz: LLM-optimierte Systeme

Ein widerstandsfähigerer Ansatz besteht darin, Volatilität von vornherein zu akzeptieren und die Konstruktion entsprechend anzupassen.

In einem LLM-optimierten System werden Modelle als austauschbare Komponenten und nicht als feste Abhängigkeiten behandelt. Die Leistung wird kontinuierlich anhand realer Arbeitsabläufe und nicht anhand abstrakter Benchmarks bewertet. Unterschiedliche Modelle können basierend auf beobachteten Ergebnissen und nicht auf theoretischen Fähigkeiten verschiedenen Aufgaben zugewiesen werden.

Das könnte bedeuten, dass die Erstellung von Social-Media-Bildunterschriften einem Modell zugewiesen wird, das sich durch Kürze und Prägnanz auszeichnet, während längere Blogbeiträge einem anderen Modell zugeordnet werden, das über Tausende von Wörtern hinweg für Konsistenz sorgt. Der Agent, der bei der Strategieentwicklung hilft, könnte ein drittes Modell verwenden, das besser im logischen Denken ist. Das System trifft diese Zuweisungsentscheidungen automatisch, basierend darauf, welches Modell sich für den jeweiligen Aufgabentyp als am besten erwiesen hat.

Aus Sicht des Nutzers sollte dieser Prozess unsichtbar sein. Ein Vergleich, den ich hier gerne verwende: In der französischen Küche steckt hinter jeder Komponente – Sauce, Reduktion, Gewürz – eine bestimmte Zubereitungstechnik. Der Gast muss nicht wissen, woher die einzelnen Zutaten stammen. Er genießt einfach ein besseres Essen.

Für Marketer gilt dasselbe Prinzip. Die zugrundeliegende Technologie kann sich ändern, während die Arbeitsabläufe stabil bleiben. Verbesserungen zeigen sich schrittweise in Form einer besseren Markenausrichtung, höherer Zufriedenheit mit den Inhalten und konsistenteren Ergebnissen, ohne dass Teams alle paar Monate neue Tools erlernen müssen. In der Praxis bedeutet dies, dass Marketer konsistentere Ergebnisse und weniger Unterbrechungen der Arbeitsabläufe erzielen, selbst wenn sich die Modelle im Hintergrund ändern.

Warum Messungen wichtiger sind als Benchmarks

Modellentscheidungen sind nur dann relevant, wenn sie messbare Verbesserungen in realen Arbeitsabläufen bewirken. Öffentliche Benchmarks liefern zwar richtungsweisende Erkenntnisse, beantworten aber keine marketingspezifischen operativen Fragen wie:

• Wendet dieses Modell die Markenbotschaft zuverlässiger an?
• Wird Produktwissen mit weniger Fehlern integriert?
• Reduziert es den Bearbeitungsaufwand oder beseitigt es Governance-Engpässe?

Aktuelle Forschungsergebnisse unterstreichen die Bedeutung von Nutzerbewertungen und aufgabenspezifischen Tests für angewandte LLM-Systeme. Im großen Maßstab sind diese Signale weitaus aussagekräftiger für den Nutzen als Ranglistenplatzierungen.

Der Akteurswechsel erhöht den Einsatz.

Da KI-Systeme immer handlungsfähiger werdenDa Planung, Entwurf, Iteration und Ausführung mit weniger direkter Aufsicht erfolgen, gewinnt die Auswahl des zugrundeliegenden Modells an Bedeutung. Gleichzeitig wird es für Menschen immer schwieriger, jede Entscheidung zu überwachen.

Dies spiegelt aktuelle Forschungsergebnisse zu agentenbasierten Systemen wider, die zeigen, dass die Wahl von Werkzeugen und Modellen die Zuverlässigkeit und Sicherheit maßgeblich beeinflusst. In diesem Umfeld wird die Modellauswahl zu einer Infrastrukturentscheidung und nicht zu einer Benutzerpräferenz. Das System selbst muss sicherstellen, dass jede Komponente eines Workflows im jeweiligen Moment mit dem jeweils geeignetsten Modell arbeitet, basierend auf beobachteter Leistung und nicht auf Gewohnheit.

Veränderungen annehmen, anstatt darauf zu reagieren

Die Schlagzeilen werden nicht aufhören, neue Modelle werden immer wieder auf den Markt kommen und die Führungsrolle im Bereich der LLM-Leistungen wird sich immer wieder verschieben.

Erfolg beruht darauf, Systeme zu entwickeln, die Modellschwankungen abfedern können, anstatt auf jede neue Version so schnell wie möglich zu reagieren. So können Marketer ihre Arbeit schnell skalieren, Qualität und Markenkonsistenz wahren und sich auf die Aufgaben konzentrieren, die tatsächlich Wirkung erzielen.

Ich bin fest davon überzeugt, dass die Zukunft der KI im Marketing darin besteht, Modelländerungen für die Anwender überflüssig zu machen. Schließlich haben Marketer weitaus Wichtigeres zu tun, als alle sechs Monate Modelle neu zu trainieren.