Zwei Meldungen aus dem August 2026 gehören zusammen, werden aber selten zusammen gelesen. Am 2. August wurde Artikel 50 des EU AI Acts verbindlich – die Transparenzpflicht für KI-generierte Inhalte. Am 18. August veröffentlichte das Interactive Advertising Bureau (IAB), der Branchenverband der digitalen Werbewirtschaft, die zweite Fassung seines AI Transparency & Disclosure Frameworks. Und zwischen beiden steht eine Zahl, die das IAB selbst zitiert: In einem Feldversuch der NYU Stern sank die Klickrate von Anzeigen um 31,5 Prozent, sobald sie als KI-generiert gekennzeichnet waren.
Für Unternehmen, die Anzeigen mit KI erstellen – und das sind 2026 die meisten –, ergibt sich daraus eine unbequeme Frage: Was muss gekennzeichnet werden, was darf ohne Label laufen, und was kostet die Kennzeichnung? Dieser Beitrag beantwortet alle drei Fragen anhand der Primärquellen.
1. Ein Label, zwei Zahlen: Worum es geht
Das IAB hat sein erstes Framework im Januar 2026 vorgelegt, zusammen mit einer Verbraucherstudie des Instituts Sonata Insights. Deren Befund war gemischt: Ein Teil der Befragten sah KI in kreativen Zusammenhängen positiv, ein anderer empfand sie als unauthentisch. Dennoch wünschte sich mehr als die Hälfte, dass Marken offenlegen, wenn eine Anzeige vollständig KI-generiert ist oder KI-Bilder und -Videos enthält. Und 73 Prozent der Gen Z und Millennials gaben an, eine klare Kennzeichnung würde ihre Kaufwahrscheinlichkeit erhöhen oder nicht beeinflussen.
Dem steht die zweite Zahl gegenüber: die 31,5 Prozent aus dem Feldversuch der NYU. Verbraucher sagen also, sie wollen Transparenz – und klicken dann seltener, wenn sie sie bekommen. Genau dieses Spannungsfeld versucht das Framework V2 aufzulösen, indem es nicht alles kennzeichnen lässt, sondern nur das, was Verbraucher tatsächlich in die Irre führen könnte.
Kurz gesagt: Das IAB argumentiert, dass ein Label auf jeder Anzeige den Verbrauchern beibringt, Labels zu ignorieren – und den Werbetreibenden schadet, ohne jemanden zu schützen. Kennzeichnung soll dort stehen, wo KI Authentizität, Identität oder Darstellung verändert.
2. Was das IAB-Framework V2 verlangt – und was nicht
Das Framework sortiert KI-Einsatz in zwei Gruppen. Die erste Gruppe rechtfertigt ein Label, weil realistische synthetische Inhalte verändern könnten, was Verbraucher zu sehen glauben:
- Aus Prompts erzeugte Bilder und Videos – also fotorealistische Szenen, Personen und Produkte, die es so nie gab.
- Bestimmte synthetische Stimmen und Avatare, die als echte Menschen wahrgenommen werden könnten.
- Digitale Doubles verstorbener Personen sowie digitale Doubles lebender Personen in erfundenen Situationen, die über ein gewöhnliches Marken-Testimonial hinausgehen.
- Chatbots und KI-Assistenten, die ein Verbraucher für einen menschlichen Ansprechpartner halten könnte.
Die zweite Gruppe löst keine automatische Kennzeichnung aus. Dazu zählt das IAB ausdrücklich: Routine-Postproduktion, interne Arbeitsabläufe, erkennbar fantastische Bildwelten, autorisierte synthetische Stimmen realer Personen, generische synthetische Stimmen, Hintergrundmusik, Standard-Audiobearbeitung, digitale Doubles in einem gewöhnlichen Testimonial, offensichtlich gezeichnete oder stilisierte Avatare – und Text und Copy.
Der letzte Punkt ist für den Mittelstand der wichtigste: Der mit KI geschriebene Anzeigentext, die Produktbeschreibung, die Betreffzeile – nichts davon braucht nach dem Framework ein Label. Entscheidend ist nicht, ob KI beteiligt war, sondern was sie getan hat. Für die US-Praxis bietet das Framework zwei Formate an: ein standardisiertes Funkel-Symbol („Sparkle Icon“) oder eine klare Textangabe. Beide gelten als vollständige Offenlegung, dazu kommen Vorgaben zur Barrierefreiheit des Labels.
Wichtig: Das Framework ist eine Branchenempfehlung und ersetzt kein Gesetz. Das IAB schreibt selbst, dass staatliche und internationale Regulierung Vorrang hat. Für deutsche Unternehmen ist der EU AI Act maßgeblich – das Framework hilft als Entscheidungsraster, nicht als Rechtsgrundlage.
3. Die Studie hinter der Zahl: 31,5 Prozent weniger Klicks
Die Zahl stammt aus der Arbeit „The Impact of Visual Generative AI on Advertising Effectiveness“ von Hyesoo Lee und Anindya Ghose (NYU Stern) sowie Vilma Todri und Panagiotis Adamopoulos (Emory University), veröffentlicht Ende 2025. Die Forscher haben nicht im Labor gefragt, sondern im Google Displaynetzwerk echte Anzeigen ausgespielt und Klicks gemessen. Drei Ergebnisse sind für Werbetreibende relevant:
Indexierte Darstellung der berichteten Effekte: +19 % für ungekennzeichnete KI-Anzeigen, −31,5 % bei Kennzeichnung, jeweils gegenüber ungekennzeichneten menschlichen Anzeigen. Stand: September 2026.
Bemerkenswert ist der dritte Befund. Die Forscher unterscheiden zwischen „GenAI created“ – die KI entwirft die Anzeige komplett neu, inklusive Komposition, Farbe, Perspektive – und „GenAI modified“ – die KI tauscht per Inpainting nur Hintergrund oder Gesicht einer bestehenden Vorlage. Die modifizierten Anzeigen wurden als weniger realistisch wahrgenommen, was die Kaufabsicht senkte. Die frei generierten Anzeigen dagegen wirkten emotional stärker und waren schneller zu erfassen. Wer KI nur als Retusche-Werkzeug einsetzt, bekommt laut Studie das Schlechteste aus beiden Welten.
Und noch eine Einschränkung gehört dazu: Die 31,5 Prozent gelten für Display-Banner in einem Feldversuch. Ob der Effekt in Suchanzeigen, auf Social-Plattformen oder bei Video-Ads gleich groß ist, hat die Studie nicht gemessen. Sie ist ein starkes Signal, kein Naturgesetz.
4. Was das für Anzeigen von KMU konkret bedeutet
Legt man das Framework über das typische Anzeigen-Portfolio eines mittelständischen Unternehmens, wird die Kennzeichnungsfrage überschaubar. Der größte Teil der KI-Arbeit ist Text: Google-Ads-Anzeigen, Meta-Primärtexte, Produktbeschreibungen, E-Mail-Betreffzeilen. Nichts davon braucht nach dem IAB ein Label. Auch der KI-generierte Farbverlauf, die freigestellte Produktaufnahme oder der stilisierte Illustrations-Look sind unkritisch.
Die Frage stellt sich bei drei Asset-Typen, die KMU zunehmend einsetzen:
4.1 Fotorealistische Menschen und Szenen
Das KI-generierte Team-Foto, die Kundin am Frühstückstisch des Hotels, der Handwerker vor dem Firmenwagen – wenn diese Personen nie existiert haben und die Szene echt wirken soll, ist das genau der Fall, für den das Framework ein Label vorsieht. Und den die EU-Regel ohnehin erfasst.
4.2 Synthetische Stimmen in Video-Ads
Eine generische KI-Stimme, die einen Werbetext vorliest, gilt dem IAB als unkritisch. Anders liegt der Fall, wenn die Stimme einer erkennbaren Person nachgebildet ist oder ein Avatar als „unser Berater“ auftritt. Wer KI-Video-Werbung mit Sora oder Veo produziert, sollte diese Grenze kennen.
4.3 Chatbots im Erstkontakt
Der KI-Assistent auf der Landingpage oder im WhatsApp-Kanal muss sich als KI erkennbar machen, sobald ein Kunde ihn für einen Menschen halten könnte. Das verlangt das IAB – und Artikel 50 des AI Acts verlangt es ebenfalls, und zwar verbindlich. Wie das im Erstkontakt konkret aussieht, beschreibt unser Beitrag zur KI-Kennzeichnungspflicht nach Artikel 50.
5. EU und USA: Artikel 50, Icon und Verhaltenskodex
Das IAB beschreibt die Lage in den USA als vergleichsweise klar: Funkel-Symbol oder Textlabel, beides genügt der Branchenempfehlung. Parallel haben einzelne Bundesstaaten eigene Regeln erlassen – New Yorks Gesetz zu synthetischen Darstellern gilt seit Juni 2026, Kaliforniens SB 942 mit Metadaten- und Kennzeichnungspflichten seit dem 2. August 2026. Südkorea hat mit seinem überarbeiteten KI-Grundgesetz Anfang des Jahres ebenfalls Kennzeichnungspflichten eingeführt.
In der EU ist die Lage nach Einschätzung des IAB „im Fluss“. Artikel 50 des AI Acts ist seit dem 2. August 2026 verbindlich und verlangt, dass KI-generierte Inhalte und Deepfakes offengelegt werden – schreibt aber kein bestimmtes Symbol vor. Der begleitende Verhaltenskodex (Code of Practice), den die EU-Kommission im Juni 2026 finalisiert hat, ist freiwillig. Er enthält Gestaltungs- und Platzierungsvorgaben für KI-Labels sowie Beispiele für ein mögliches gemeinsames EU-Icon – das aber noch nicht endgültig festgelegt ist.
Für die Praxis heißt das: Ein deutsches Unternehmen kann sich beim Wie der Kennzeichnung derzeit am Verhaltenskodex orientieren, muss aber damit rechnen, dass das Symbol noch wechselt. Beim Ob gibt es weniger Spielraum als im IAB-Framework: Artikel 50 erfasst KI-generierte Bilder, Audio und Video grundsätzlich, nicht nur die „irreführenden“ Fälle. Details zu Ausnahmen, Anbieter- und Betreiberpflichten stehen im Artikel-50-Beitrag.
6. Transparenz gegen Klickrate – ein Konflikt, der sich auflösen lässt
Die naheliegende Lesart der 31,5 Prozent lautet: Kennzeichnung schadet, also so wenig wie möglich kennzeichnen. Diese Lesart greift zu kurz – aus drei Gründen.
Erstens misst die Studie Klicks, nicht Vertrauen. Eine Anzeige, die ohne Label mehr Klicks holt und beim Kunden später als „getäuscht“ hängen bleibt, hat den Klick teuer bezahlt. Die Sonata-Befragung des IAB zeigt, dass gerade jüngere Zielgruppen Offenlegung erwarten. Zweitens haben Werbetreibende den größten Hebel gar nicht beim Label, sondern bei der Asset-Wahl: Wer für Personen und Szenen echte Fotos nutzt und KI für Text, Layout, Varianten und Abstraktes einsetzt, braucht in den meisten Kampagnen kein einziges Label – und liegt dennoch auf der sicheren Seite. Drittens nehmen Plattformen die Entscheidung zunehmend ab: Branchenberichten zufolge erkennt und kennzeichnet Meta KI-Medien von Drittanbietern in Anzeigen inzwischen automatisch. Wo das Label ohnehin erscheint, ist die Frage nicht mehr „ob“, sondern nur noch, ob die Kampagne darauf vorbereitet ist.
Unsere Empfehlung: Nicht das Label vermeiden, sondern den Fall vermeiden, der ein Label braucht – dort, wo es geht. Und wo eine fotorealistische KI-Szene wirklich die beste Anzeige ist, den Effekt des Labels messen statt fürchten: dieselbe Anzeige mit und ohne Kennzeichnung im Test, bevor das Budget skaliert.
7. Checkliste: Anzeigen-Assets in sechs Schritten prüfen
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8. Fazit: Kennzeichnen, was ein Gesicht oder eine Stimme hat
Das IAB-Framework V2 bringt Ordnung in eine Debatte, die bisher zwischen „alles kennzeichnen“ und „nichts kennzeichnen“ pendelte. Seine Grenze ist praktikabel: Ein Label gehört dorthin, wo KI etwas erzeugt, das echt wirkt, aber nicht echt ist – Menschen, Stimmen, Situationen. Text, Layout und Retusche bleiben frei. In der EU zieht Artikel 50 die Grenze etwas enger, aber der Gedanke ist derselbe.
Die 31,5 Prozent aus der NYU-Studie sind dabei weniger ein Argument gegen Transparenz als ein Argument für kluge Asset-Entscheidungen. Wer KI dort einsetzt, wo sie am meisten bringt und am wenigsten täuscht, braucht das Label selten – und kann es, wo es nötig ist, mit gutem Gewissen und gemessenem Effekt tragen.
Unsere Einschätzung: Die Kennzeichnungsfrage wird 2027 kein Wettbewerbsnachteil für die sein, die sie früh geklärt haben – sondern für die, die im ersten Quartal von der automatischen Plattform-Kennzeichnung oder einer Aufsichtsbehörde überrascht werden. Eine Stunde Asset-Inventur heute spart die Krisensitzung morgen.
Lesen Sie auch: KI-Kennzeichnungspflicht 2026: Was Artikel 50 AI Act für Ihr Marketing bedeutet und KI-Video-Werbung 2026: Werbespots in Minuten statt Wochen.
9. FAQ: Häufige Fragen zur KI-Kennzeichnung in Anzeigen
Muss ich KI-generierte Anzeigentexte kennzeichnen?
Nach dem IAB-Framework V2 nicht: Text und Copy stehen ausdrücklich auf der Liste der Anwendungen, die kein automatisches Label auslösen – ebenso Routine-Postproduktion, Hintergrundmusik, generische synthetische Stimmen und erkennbar stilisierte Avatare. Der EU AI Act (Artikel 50) verlangt bei Texten eine Kennzeichnung nur, wenn sie zur Information der Öffentlichkeit über Angelegenheiten von öffentlichem Interesse veröffentlicht werden und keine menschliche Kontrolle stattfand. Für gewöhnliche Werbetexte gilt das in der Regel nicht.
Welche KI-Anzeigen brauchen laut IAB ein Label?
Ein Label ist vorgesehen, wenn KI die Authentizität, Identität oder Darstellung so verändert, dass Verbraucher etwas anderes zu sehen glauben, als tatsächlich der Fall ist: aus Prompts erzeugte fotorealistische Bilder und Videos, bestimmte synthetische Stimmen und Avatare, digitale Doubles verstorbener Personen, digitale Doubles lebender Personen in erfundenen Situationen sowie Chatbots, die für menschliche Ansprechpartner gehalten werden könnten.
Was hat die NYU-Studie zu KI-Labels genau gemessen?
Forscher der NYU Stern und der Emory University haben in einem Feldversuch im Google Displaynetzwerk gemessen, dass vollständig KI-generierte Anzeigen bis zu 19 Prozent mehr Klicks erzielten als von Menschen gestaltete – solange sie nicht als KI gekennzeichnet waren. Sobald die Anzeigen offen als „KI-generiert“ oder „KI-bearbeitet“ markiert wurden, sank die Klickrate um rund 31,5 Prozent gegenüber ungekennzeichneten menschlichen Anzeigen. Das IAB zitiert diese Studie als Argument gegen eine pauschale Kennzeichnung aller KI-Nutzung.
Gilt das IAB-Framework auch in Deutschland?
Das IAB-Framework ist eine Branchenempfehlung aus den USA und kein Gesetz. In der EU ist der AI Act maßgeblich: Artikel 50 gilt seit dem 2. August 2026 und schreibt die Kennzeichnung KI-generierter Inhalte und Deepfakes vor, ohne ein bestimmtes Symbol vorzugeben. Der begleitende Verhaltenskodex der EU-Kommission ist freiwillig; ein einheitliches EU-Icon ist noch nicht final. Das Framework hilft deutschen Unternehmen vor allem als Entscheidungsraster, welche Assets überhaupt zu prüfen sind.
