Proximic by Comscore erklärt KI-Optimierung zum Pflichtwerkzeug: Was der „2026 State of Programmatic Report“ für Werbetreibende bedeutet

Die Programmatic-Werbung tritt 2026 in eine neue Phase ein: KI-gestützte Optimierung wird von „Nice-to-have“ zum Standard. Der neue „2026 State of Programmatic Report“ von Proximic by Comscore zeigt deutlich, dass Media-Budgets, Technologieentscheidungen und operative Setups sich hin zu KI-zentrierten Strategien verschieben. Für Mediaeinkäufer, Agenturen, Publisher und Werbetreibende stellt sich deshalb nicht mehr die Frage, ob sie KI einsetzen, sondern wie schnell und wie tief sie ihre Programmatic-Stack darauf ausrichten.

Im Folgenden werden die zentralen Befunde des Reports erläutert, deren Bedeutung für den Markt analysiert und konkrete Handlungsfelder für Unternehmen skizziert.

Kontext: Was der „2026 State of Programmatic Report“ zeigt

Studie und Stichprobe

Proximic by Comscore, eine Tochter von Comscore mit Fokus auf kontextuelles und programmatisches Targeting, hat im November 2025 über 200 Media-Buyer und Entscheidende aus Agenturen und werbetreibenden Unternehmen befragt. Die Ergebnisse wurden am 20. Januar 2026 veröffentlicht.

Zentrale Eckdaten aus der Studie:

• 58 % der Befragten erwarten, ihre Programmatic-Investitionen 2026 zu erhöhen.

• CTV (Connected TV) und Audio sind die einzigen Kanäle, für die signifikant steigende Programmatic-Budgets erwartet werden.

• CTV soll im Schnitt 26 % der Media-Budgets ausmachen, Audio rund 10 %.

• Ein erheblicher Teil dieser Budgets wandert aus Linear-TV in Richtung programmatischer CTV- und Audio-Buchungen.

• Über 80 % der Befragten (in der Comscore-Mitteilung von 82 % die Rede) bewerten KI-basierte Optimierung als essenziell in der Partnerauswahl und Kampagnensteuerung.

• Rund 69 % planen den Einsatz von KI-generierten Creatives, jedoch erwarten nur etwa 11 %, dass mehr als 40 % ihrer Werbemittel vollständig KI-generiert sein werden.

Proximic positioniert die Ergebnisse in einem strategischen Rahmen aus „Growth, Control, Performance“. Dieses Dreieck beschreibt, wie Programmatic-Buying-Teams Budgets allokieren, Kontrollmechanismen aufsetzen und Performance verantworten – zunehmend unter Einsatz von KI.

KI-Optimierung als Marktstandard statt Differenzierungsmerkmal

Der vielleicht wichtigste Befund: KI-basierte Optimierung wird nicht mehr als innovatives Zusatzfeature wahrgenommen, sondern als Grundvoraussetzung. In der Praxis heißt das:

• Nachfrage-Seite (Advertiser, Agenturen) bewertet Partner ohne KI-Optimierung als strukturell unterlegen.

• Plattformen und Adtech-Anbieter, die keine ausgereiften KI-Modelle für Bidding, Targeting und Creative-Optimierung vorweisen, geraten unter Druck, da sie schlechtere Ergebnisse liefern oder höhere CPMs benötigen, um ähnliche Performance zu erzielen.

• KI wird Teil des Pflichtprogramms, Differenzierung verschiebt sich hin zu Datenqualität, Transparenz, Messbarkeit und der Fähigkeit, KI-Ergebnisse erklärbar und sicher zu machen.

Detaillierte Analyse: Auswirkungen, Risiken und Chancen

1. Verschiebung der Budgets: CTV und Audio als Wachstumstreiber

Die Studie zeigt klar, dass CTV und programmatisches Audio die Wachstumsmotoren im Programmatic-Bereich sind. Budgetströme verlagern sich spürbar aus Linear-TV:

• CTV erschließt TV-reichweitenähnliche Umfelder mit präziserer Aussteuerung und granularer Messung.

• Audio (Streaming, Podcasts, digitale Radios) profitiert von neuen Content-Formaten und adressierbaren Inventaren.

Für Unternehmen bedeutet dies:

• TV-Planung und -Einkauf müssen enger mit Programmatic-Teams verschmelzen.

• Der klassische „Above-the-Line“-TV-Ansatz verliert an Alleinstellung, da adressierbares TV (CTV) zunehmend standardisiert programmatisch eingekauft wird.

• KI-Optimierung ist hier besonders wertvoll, weil CTV- und Audio-Inventare stark fragmentiert sind (Plattformen, Apps, Publisher, Geräte) und manuelle Optimierung weder in Echtzeit noch skalenfähig möglich ist.

2. KI-gestützte Optimierung über den gesamten Programmatic-Stack

Die Proximic-Analyse betont, dass KI nicht nur im Bidding selbst, sondern entlang des gesamten Programmatic-Stacks wirksam wird. Drei Ebenen stehen im Fokus:

#### Growth: Budget-Allokation und Kanalwahl

Auf der Wachstumsebene geht es um Budgetverteilung zwischen Kanälen (z. B. Display, Video, CTV, Audio, Retail Media). KI kommt hier beispielsweise zum Einsatz, um:

• Vorhersagen zu treffen, in welchen Kanälen zusätzliche Spendings den größten inkrementellen Beitrag zu KPIs (Sales, Leads, Reichweite) liefern.

• In Near-Real-Time Budgets zu verschieben, wenn bestimmte Kanäle unterperformen oder Inventarkosten ansteigen.

• Szenario-Simulationen zu fahren („Was passiert, wenn 10 % des Linear-TV-Budgets in CTV verlagert werden?“).

#### Control: Daten, Signale und Qualitäts-Safeguards

Auf der Kontrollebene adressiert KI v. a. Brand Safety, Fraud-Detection, Identitäts- und Kontextsignale:

• Identifikation hochwertiger Supply Paths über Supply Path Optimization (SPO) mit KI-basierten Modellen.

• Prädiktion von Fraud- oder Non-Viewable-Impressions in Echtzeit und dynamische Blockierung.

• Kontextuelles Targeting ohne Third-Party-Cookies, indem KI Inhalte semantisch analysiert und Zielgruppensignale ableitet.

Gerade im Hinblick auf Privacy-by-Design und das Auslaufen klassischer ID-Mechanismen ist die Fähigkeit, aus nicht-personenbezogenen Signalen (Kontext, Device, Zeit, Inhalt) Mehrwert zu ziehen, zentral.

#### Performance: Bidding, Creative-Optimierung und Attribution

Auf der Performance-Ebene kommt KI im Kern der Kampagnenoptimierung zum Einsatz:

• Bid-Optimierung auf Basis granularer Signale (User-, Kontext-, Device-, Publisher-Daten) und erwarteter KPI-Beiträge.

• Dynamic Creative Optimization (DCO), bei der Text- und Bildvarianten automatisch auf Zielgruppen, Umfelder und Konversionsergebnisse abgestimmt werden.

• Attribution-Modelle, die kanalübergreifende Effekte von CTV und Audio auf Online- und Offline-Conversions berücksichtigen und so bessere Optimierungssignale liefern.

3. Hybridmodelle: Mensch + KI statt vollständige Automatisierung

Obwohl KI als essenziell eingestuft wird, zeigen die Zahlen zur Creative-Produktion, dass der Markt hybride Modelle bevorzugt:

• Eine Mehrheit der Befragten plant, einen Teil der Creatives KI-generiert zu erstellen.

• Nur eine kleine Minderheit erwartet, dass der Großteil (> 40 %) ihrer Creatives vollautomatisch produziert wird.

Daraus lässt sich ableiten:

• Strategie, Markenführung und finale Freigabe bleiben klar in menschlicher Hand.

• KI dient als Co-Pilot, der Varianten generiert, Tests vorschlägt und datenbasierte Empfehlungen ausspricht.

• Unternehmen müssen Organisation und Prozesse darauf ausrichten, dass Media- und Kreativteams mit KI arbeiten (Prompting, Review, Governance), statt sie als Blackbox laufen zu lassen.

4. Risiken: Abhängigkeit, Intransparenz, Datenschutz

Mit der wachsenden Bedeutung von KI-Optimierung nehmen auch die Risiken zu:

• Blackbox-Optimierung: Wenn Algorithmen Entscheidungen treffen, ohne dass Unternehmen nachvollziehen können, warum, droht Verlust an Kontrolle und Lernfähigkeit.

• Vendor-Lock-in: Wer seine gesamte Optimierungslogik in eine einzelne DSP oder ein proprietäres System verlagert, bindet sich stark an dessen Roadmap und Preismodell.

• Datenschutz & Compliance: KI-Modelle, die auf sensiblen oder nicht ausreichend anonymisierten Daten trainiert werden, können regulatorische Risiken (DSGVO, ePrivacy) erzeugen.

• Bias & Fairness: KI kann systematisch bestimmte Umfelder, Zielgruppen oder Publisher benachteiligen, wenn Trainingsdaten verzerrt sind.

Unternehmen benötigen deshalb klare Governance-Modelle für KI im Programmatic-Einsatz.

Praxisbeispiele: Wie KI-Optimierung Programmatic heute verändert

Beispiel 1: Retail-Marke mit Verlagerung von Linear-TV zu CTV

Eine internationale FMCG-Marke entscheidet, 25 % ihres bisherigen Linear-TV-Budgets in CTV zu verlagern. Ziel ist es, junge Zielgruppen in Streaming-Umfeldern effizienter zu erreichen.

Konkret:

• Die Marke nutzt eine DSP mit KI-basiertem Bidding, die in Echtzeit zwischen CTV-Plattformen, Apps und Publishern optimiert.

• Ein KI-Modell analysiert Loglevel-Daten, um zu bestimmen, welche Kombinationen aus Sendezeit, Content-Genre und Device-Typen die höchste inkrementelle Abverkaufswirkung im Retail-Media-Channel haben.

• Ergebnisse fließen in eine Budget-Re-Allokation zurück: CTV-Publisher mit überdurchschnittlicher Sales-Attribution erhalten höhere Gebote, andere werden reduziert.

Effekt:

• Höhere Reichweite in Kernzielgruppen bei vergleichbaren oder niedrigeren Kosten pro inkrementellem Sale.

• Geringere Streuverluste gegenüber Linearkampagnen.

Beispiel 2: Audio-Kampagne mit dynamischer Creative-Optimierung

Ein Fintech-Unternehmen nutzt programmatisches Audio, um eine neue App zu bewerben.

Setup:

• Verschiedene Audio-Spots werden mit leicht variierenden Hooks (z. B. „Sparen“, „Sicherheit“, „Schnelligkeit“) produziert.

• Ein KI-System verknüpft Konversionsdaten aus der App (Registrierungen, KYC-Abschlüsse) mit Ausspielkriterien (Podcast-Kategorie, Tageszeit, Endgerät, Creative-Variante).

• Basierend auf Performance-Signalen wird die Ausspielung der Creatives in Echtzeit optimiert.

Ergebnis:

• Signifikante Performanceunterschiede zwischen Creatives werden binnen weniger Tage sichtbar.

• Die KI schichtet das Budget automatisch auf die Varianten mit den besten CPA-Werten und reduziert unperformante Varianten.

Beispiel 3: Kontextuelle KI-Optimierung ohne Third-Party-Cookies

Ein europäischer Publisher möchte seine Reichweite monetarisieren, ohne sich stark auf Third-Party-IDs zu stützen.

Ansatz:

• Einsatz einer kontextuellen KI-Lösung (wie sie Proximic anbietet), die Seiteninhalte semantisch analysiert und in fein granulare Segmente übersetzt.

• Diese Segmente werden programmatisch buchbar gemacht, ohne auf Nutzer-IDs angewiesen zu sein.

• Mediaeinkäufer nutzen KI-Optimierung, um in Echtzeit zu erkennen, welche kontextuellen Segmente in Kombination mit bestimmten Creatives die besten Conversion-Raten liefern.

Nutzen:

• Der Publisher bleibt privacy-forward, erschließt aber dennoch hohe eCPMs durch präzises, KI-gestütztes Kontexttargeting.

• Werbetreibende erhalten ein Alternativ-Setup zu ID-basierten Strategien, das zukunftssicher gegenüber Cookie-Einschränkungen ist.

Business-Relevanz: Was Unternehmen jetzt tun sollten

1. Adtech-Stack auf KI-Fähigkeit und Transparenz prüfen

Unternehmen sollten kurzfristig eine technische Bestandsaufnahme durchführen:

• Welche DSPs, SSPs, DMPs und Measurement-Lösungen sind im Einsatz?

• Wo ist bereits KI-Optimierung integriert (Bidding, Fraud, Creative, Attribution)?

• Wie transparent sind die eingesetzten Modelle (Einstellmöglichkeiten, Einblick in Optimierungslogik, Zugang zu Rohdaten)?

Entscheidungsrelevant ist nicht nur, ob KI vorhanden ist, sondern wie gut sie sich in eigene Datenstrategien und Governance integrieren lässt.

2. Datenstrategie für KI-Optimierung neu denken

KI-Modelle benötigen qualitativ hochwertige, konsistente Daten. Unternehmen sollten deshalb:

• First-Party-Daten (CRM, App, Web, Transaktionen) strukturiert, DSGVO-konform und kanalübergreifend verfügbar machen.

• Kontextuelle und Content-Daten stärker berücksichtigen, insbesondere im Hinblick auf cookielose Szenarien.

• Schnittstellen zum Measurement-Stack (Web-Analytics, MMPs, CDPs) so gestalten, dass Optimierungsmodelle robuste und zeitnahe Feedback-Signale erhalten.

Ohne saubere Datenbasis laufen selbst ausgefeilte KI-Algorithmen ins Leere.

3. Inhouse-Kompetenzen für „Human-in-the-Loop“-Modelle aufbauen

Da der Report klar auf hybride Modelle Mensch + KI verweist, sind neue Rollenprofile gefragt:

• AI-literate Media Planner & Trader, die verstehen, wie Modelle funktionieren, welche Hebel vorhanden sind und wie man Algorithmen „steuert“.

• Data & Analytics-Spezialisten, die Kampagnendaten interpretieren, Hypothesen aufstellen und die Ergebnisse von KI-Optimierungen kritisch hinterfragen.

• Legal & Compliance, die Datenschutzanforderungen und regulatorische Entwicklungen in Setups und Verträgen abbilden.

Fortbildungen zum Umgang mit Prompting, Modellparametern und Auswertung von KI-Ergebnissen werden zum festen Bestandteil moderner Media-Teams.

4. Governance und KPI-Frameworks definieren

Unternehmen sollten klare Leitplanken für den Einsatz von KI im Programmatic-Bereich formulieren:

• Welche Ziel-KPIs (z. B. inkrementelle Sales, ROAS, Brand-Lift) dürfen Modelle optimieren?

• Welche Grenzen gelten (z. B. Ausschluss sensibler Umfelder, Mindest-Budgetverteilung auf Publisher-Kategorien)?

• Wie werden Auditability und regelmäßige Reviews der Modell-Performance sichergestellt?

Dieses Governance-Framework stellt sicher, dass KI-Optimierung nicht nur kurzfristige Effizienz, sondern auch langfristige Marken- und Compliance-Ziele unterstützt.

5. Test-and-Learn-Programme für KI-Optimierung aufsetzen

Anstatt die gesamte Programmatic-Strategie auf einen Schlag zu verändern, ist ein iterativer Ansatz sinnvoll:

• Identifikation von Pilot-Kampagnen (z. B. spezifische Länder, Produktlinien, Kanäle wie CTV oder Audio).

• Definierte Test-Hypothesen (z. B. „Erhöht KI-basiertes Bidding den inkrementellen ROAS im Vergleich zu manuell definierten Gebotsstrategien um mindestens 15 %?“).

• Klare Messdesigns (Kontrollgruppen, Geo-Split, Holdout-Tests).

Die aus den Tests gewonnenen Erkenntnisse fließen anschließend in Standard-Playbooks und Guidelines ein.

Fazit: KI-Optimierung wird zum neuen Programmatic-Minimum

Der „2026 State of Programmatic Report“ von Proximic by Comscore markiert einen Wendepunkt: KI-gestützte Optimierung ist kein Differenzierungsmerkmal mehr, sondern wird zum Marktstandard. Werbetreibende, Agenturen und Publisher, die ihre Strategien, Technologien und Teams nicht auf dieses neue Normal ausrichten, riskieren, strukturell schlechtere Ergebnisse zu erzielen – bei gleichzeitig höheren Kosten.

Wichtigste Takeaways für Entscheider

• KI-Optimierung ist Pflichtprogramm: Mehr als vier Fünftel der befragten Media-Buyer bewerten KI-basierte Optimierung als essenziell – Anbieter ohne entsprechende Fähigkeiten verlieren an Attraktivität.

• CTV und Audio treiben das Wachstum: Programmatic-Budgets verschieben sich deutlich in Richtung CTV und Audio, finanziert vor allem aus Linear-TV – dort entfaltet KI-Optimierung besondere Wirkung.

• Hybrid statt Vollautomatisierung: Der Markt bevorzugt Modelle, in denen KI als Co-Pilot agiert; Strategie, Markenführung und Governance bleiben bei Menschen.

• Daten- und Governance-Strukturen entscheiden: Ohne saubere Datenbasis, klare KPIs und robuste Compliance-Rahmen laufen KI-Modelle ins Leere oder in regulatorische Risiken.

• Jetzt handeln, um Vorsprung aufzubauen: Frühe Investitionen in KI-fähige Adtech-Stacks, Inhouse-Kompetenzen und Test-and-Learn-Programme sichern nachhaltige Kosten- und Performancevorteile gegenüber Nachzüglern.

Häufig gestellte Fragen (FAQ)

Was ist der „2026 State of Programmatic Report“ von Proximic by Comscore?

Der „2026 State of Programmatic Report“ ist eine Studie von Proximic by Comscore, die im November 2025 über 200 Media-Entscheider zu ihren Programmatic-Plänen für 2026 befragt hat. Er zeigt zentrale Trends wie den Aufstieg von KI-Optimierung zum Standard, die Budgetverschiebung in Richtung CTV und Audio sowie neue Anforderungen an Daten- und Governance-Strukturen.

Warum wird KI-Optimierung in der Programmatic-Werbung zum Pflichtwerkzeug?

Mehr als vier Fünftel der befragten Media-Buyer stufen KI-Optimierung inzwischen als essenziell ein, weil sie bei Bidding, Targeting und Creative-Steuerung messbare Performance- und Effizienzgewinne ermöglicht. Anbieter ohne ausgereifte KI-Funktionen gelten als strukturell unterlegen, da sie entweder schlechtere Ergebnisse liefern oder höhere CPMs benötigen.

Welche Auswirkungen hat der Trend zu CTV und Audio auf Media-Strategien?

CTV und programmatisches Audio sind laut Report die zentralen Wachstumstreiber, was zu einer deutlichen Umschichtung von Budgets aus dem Linear-TV führt. Für Unternehmen bedeutet das, TV-Planung stärker mit Programmatic-Teams zu verzahnen und KI-gestützte Optimierung zu nutzen, um fragmentierte Inventare effizient zu steuern und Streuverluste zu reduzieren.

Wie funktioniert KI-gestützte Optimierung im Programmatic-Stack konkret?

KI-Optimierung greift entlang des gesamten Stacks: Sie verteilt Budgets dynamisch über Kanäle (Growth), erkennt hochwertige und fraudfreie Inventare sowie passende Kontexte (Control) und optimiert Gebote, Creatives und Attribution in Echtzeit (Performance). Auf Basis granularer Signale werden so kontinuierlich Gebote, Platzierungen und Werbemittelvarianten angepasst.

Was ist der Unterschied zwischen vollautomatisierter und hybrider KI-Nutzung im Programmatic-Bereich?

Bei vollautomatisierten Ansätzen treffen Algorithmen nahezu alle Optimierungsentscheidungen eigenständig, was die Transparenz und Kontrolle einschränken kann. Hybride Modelle kombinieren KI als „Co-Pilot“ für Vorschläge, Tests und Varianten mit menschlicher Verantwortung für Strategie, Markenführung, Freigabe und Governance.

Welche Risiken birgt der Einsatz von KI in der Programmatic-Werbung?

Zu den wichtigsten Risiken zählen Blackbox-Optimierung ohne ausreichende Nachvollziehbarkeit, eine starke Abhängigkeit von einzelnen Technologieanbietern, Datenschutz- und Compliance-Verstöße sowie Bias in den Modellen. Ohne klare Governance, Audit-Prozesse und saubere Datengrundlagen können Effizienzgewinne schnell von regulatorischen oder reputativen Schäden überlagert werden.

Was sollten Werbetreibende, Agenturen und Publisher jetzt konkret tun?

Unternehmen sollten ihren Adtech-Stack auf KI-Fähigkeit und Transparenz prüfen, eine robuste Datenstrategie inklusive First-Party- und Kontextdaten aufbauen und interne Kompetenzen für „Human-in-the-Loop“-Modelle stärken. Parallel empfiehlt sich ein Test-and-Learn-Programm mit klar definierten KPIs und Governance-Richtlinien, um KI-Optimierung kontrolliert zu skalieren.