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Newsletter Mai I 2026 Nice to know Beginner

Nice to know: Wie KI Shopping und SEO verändert, Apple Vibe Coding ausbremst, LinkedIn Event Ads erweitert und DeepSeek mit neuem Modell

Carla Ritz Autor:in Carla Ritz

KI wird zum festen Bestandteil des Online-Shoppings

Neue Daten von Search Engine Land zeigen: 77 Prozent der Nutzer:innen verwenden inzwischen KI beim Shopping-Prozess. Gleichzeitig würden fast ein Drittel der Befragten einer KI nicht erlauben, eigenständig Geld auszugeben. KI wird also zunehmend als Assistenzsystem akzeptiert – nicht aber als autonomer Käufer.

Besonders stark genutzt wird KI derzeit für:

  • Produktsuche,
  • Vergleiche,
  • Kaufberatung,
  • Zusammenfassungen,
  • Empfehlungen
  • und die Recherche vor einer Kaufentscheidung.

Der eigentliche Checkout bleibt für viele Nutzer:innen jedoch weiterhin ein bewusster, menschlich kontrollierter Schritt. Das zeigt: Vertrauen entwickelt sich langsamer als die technische Nutzung.

Was bedeutet das konkret?

Der klassische Shopping-Funnel verändert sich gerade grundlegend.

Immer häufiger stehen nicht mehr Google-Suchergebnisse, Preisvergleichsportale oder Produktkategorieseiten im Mittelpunkt, sondern KI-generierte Antworten und Empfehlungen.

Das verändert:

  • Suchverhalten,
  • Produktsichtbarkeit,
  • Content-Anforderungen
  • und die Rolle von SEO.

Marken müssen künftig stärker darauf achten, dass Inhalte:

  • strukturiert,
  • maschinenlesbar,
  • vertrauenswürdig
  • und kontextreich aufbereitet sind.

Denn KI-Systeme priorisieren nicht zwangsläufig die lauteste Marke, sondern jene Inhalte, die für Modelle am besten interpretierbar sind.

Warum ist das relevant?

Für SEO-, Content- und E-Commerce-Teams beginnt damit die nächste Phase der Suche.

Sichtbarkeit entsteht zunehmend:

  • innerhalb von KI-Antworten,
  • in Produktempfehlungen,
  • in Conversational Interfaces
  • und in agentischen Systemen.

Das hat direkte Auswirkungen auf:

  • Content-Strategien,
  • Produktdaten,
  • Bewertungsmanagement,
  • Markenvertrauen
  • und Conversion-Prozesse.

Gleichzeitig zeigt die Studie eine wichtige Grenze: Nutzer:innen akzeptieren KI-Unterstützung, wollen aber weiterhin Kontrolle behalten. Unternehmen müssen deshalb nicht nur sichtbar sein, sondern Vertrauen in KI-Umgebungen aktiv aufbauen.

Quellen: Search Engine Land


Apple verschärft den Umgang mit Vibe-Coding-Apps

Apple geht offenbar deutlich konsequenter gegen sogenannte Vibe-Coding-Apps vor als zunächst bekannt wurde. Mehrere Anwendungen wurden aus dem App Store entfernt oder bei Updates blockiert – darunter unter anderem Replit, Vibecode und „Anything“. Hintergrund ist Apples Richtlinie 2.5.2, die das Nachladen und Ausführen nicht geprüften Codes innerhalb von Apps einschränkt.

Betroffen sind vor allem KI-Anwendungen, mit denen Nutzer:innen per Prompt direkt Apps, Software-Funktionen oder kleine Programme generieren und ausführen können. Genau dieser Bereich gilt derzeit als einer der dynamischsten Trends im KI-Markt.

Apple argumentiert offiziell mit Sicherheits- und Qualitätsaspekten. Entwickler:innen kritisieren dagegen, dass Apple damit zunehmend Kontrolle über KI-gestützte Entwicklungsplattformen ausübt.

Was bedeutet das konkret?

Viele Vibe-Coding-Apps funktionieren technisch so, dass KI generierten Code direkt innerhalb der App ausführt oder nachlädt. Genau das kollidiert mit Apples Plattformregeln.

Dadurch entstehen für Anbieter mehrere Probleme:

  • Apps müssen stärker serverseitig arbeiten,
  • mobile KI-Builder verlieren Funktionen,
  • Entwicklungszyklen werden komplexer,
  • bestimmte KI-Workflows werden eingeschränkt.

Gleichzeitig wächst die Unsicherheit darüber, welche KI-Anwendungen Apple künftig noch zulässt. Einige Apps bleiben trotz ähnlicher Architektur im Store, andere werden entfernt oder abgelehnt.

Besonders brisant: Apple integriert parallel selbst KI-Funktionen in Xcode und arbeitet dafür unter anderem mit OpenAI und Anthropic zusammen. Kritiker werfen Apple deshalb vor, externe KI-Ökosysteme einzuschränken und gleichzeitig eigene KI-Angebote auszubauen.

Warum ist das relevant?

Der Fall zeigt exemplarisch, wie sich die KI-Welle gerade verändert.

Die Diskussion dreht sich nicht mehr nur um neue Modelle, schnellere Automatisierung oder bessere Prompts. Sondern zunehmend um Plattformkontrolle, Governance, Infrastruktur und regulatorische Macht.

Für Marketing-, Produkt- und Digital-Teams ist das relevant, weil immer mehr Tools auf generativer KI und agentischen Workflows basieren:

  • interne Automatisierungen,
  • KI-Agents,
  • No-Code-Systeme,
  • Workflow-Builder
  • oder AI-Ops-Lösungen.

Wenn Plattformbetreiber stärker regulieren, kann das direkte Auswirkungen auf digitale Produkte, Prozesse und Innovationsgeschwindigkeit haben.

Die eigentliche strategische Frage lautet deshalb zunehmend: Wer kontrolliert künftig die Infrastruktur, auf der KI läuft?

Quellen: t3n


LinkedIn öffnet Event Ads für externe Plattformen

LinkedIn erweitert seine Event Ads und erlaubt künftig auch die Bewerbung externer Event-Landingpages außerhalb der eigenen Plattform. Die sogenannten Off-Platform Event Ads werden laut LinkedIn global ausgerollt.

Bislang mussten Events häufig direkt auf LinkedIn angelegt werden, um die nativen Werbeformate zu nutzen. Mit dem neuen Ansatz können Unternehmen nun bestehende Webinar-, Konferenz- oder Eventseiten direkt bewerben.

Parallel baut LinkedIn seine Kooperationen im Werbebereich weiter aus – insbesondere rund um Amazon DSP, B2B-Daten und Connected-TV-Advertising.

Was bedeutet das konkret?

Marketing-Teams erhalten deutlich mehr Flexibilität bei Eventkampagnen.

Unternehmen können künftig:

  • bestehende Landingpages nutzen,
  • eigene Registrierungsprozesse behalten,
  • CRM- und Automation-Workflows integrieren
  • und Tracking konsistenter aufsetzen.

Das reduziert Medienbrüche und erleichtert die Leadgenerierung über bestehende MarTech-Stacks hinweg.

Besonders relevant ist das für B2B-Marketingteams, die bereits mit:

  • HubSpot,
  • Salesforce,
  • Marketo
  • oder anderen Automation-Systemen arbeiten.

Warum ist das relevant?

Die Entwicklung zeigt einen größeren Trend: Plattformen öffnen sich zunehmend für externe Daten- und Werbeökosysteme.

Für B2B-Marketing bedeutet das:

  • mehr Kontrolle über First-Party-Daten,
  • flexiblere Funnels,
  • bessere Integration bestehender Systeme
  • und kanalübergreifendere Kampagnen.

Gleichzeitig wird sichtbar, wie stark Plattformen versuchen, ihre Targeting-Daten künftig auch außerhalb ihrer eigenen Umgebungen zu monetarisieren.

Das könnte insbesondere Event-Marketing, Webinar-Funnels und B2B-Leadgenerierung nachhaltig verändern.

Quellen: Search Engine Land 


DeepSeek V4 erhöht den Druck auf westliche KI-Anbieter

Das chinesische KI-Startup DeepSeek hat mit V4 eine neue Modellgeneration vorgestellt. Die Modelle sollen bis zu 1 Million Token Kontext verarbeiten können und basieren auf einer Architektur mit bis zu 1,6 Billionen Parametern.

Besonders auffällig ist dabei die strategische Ausrichtung: DeepSeek optimiert die Modelle zunehmend für Huawei-Chips und reduziert damit die Abhängigkeit von Nvidia-Hardware.

Gleichzeitig bleibt DeepSeek stark Open-Source-orientiert und positioniert sich als leistungsfähige Alternative zu proprietären US-Modellen wie GPT oder Claude.

Was bedeutet das konkret?

DeepSeek zeigt, wie schnell sich das globale KI-Ökosystem weiter diversifiziert.

Interessant sind vor allem:

  • sehr große Kontextfenster,
  • starke Coding-Fähigkeiten,
  • niedrigere API-Kosten,
  • Open-Source-Verfügbarkeit
  • und größere Hardware-Unabhängigkeit.

Für Unternehmen werden dadurch neue KI-Strategien realistischer:

  • eigene Modelle,
  • Self-Hosting,
  • individuell angepasste KI-Systeme
  • oder hybride Infrastrukturen.

Warum ist das relevant?

Der Wettbewerb im KI-Markt verschiebt sich zunehmend von einzelnen Chatbots hin zu Infrastruktur- und Plattformfragen.

Für Unternehmen könnte das langfristig bedeuten mehr Auswahl bei KI-Anbietern, sinkende Kosten, geringere Abhängigkeit von US-Plattformen und mehr Anpassungsmöglichkeiten.

Gleichzeitig wird KI immer stärker geopolitisch relevant. Chips, Infrastruktur, Open Source und Rechenleistung entwickeln sich zunehmend zu strategischen Wettbewerbsfaktoren.

Für Marketing- und Produktteams bedeutet das: KI wird nicht nur leistungsfähiger – sondern auch verfügbarer und integrierbarer.

Quellen: t3n, DeepSeek


Meta arbeitet offenbar an Connected-TV-Werbung

Meta plant laut mehreren Berichten den Einstieg in den Markt für Connected-TV-Werbung (CTV). Dafür soll der Konzern Gespräche mit SSPs und TV-Unternehmen führen. Eine offizielle Bestätigung gibt es bislang nicht.

CTV zählt derzeit zu den am schnellsten wachsenden Werbemärkten. Gleichzeitig steigt die Nutzung internetfähiger Fernseher in Deutschland und Europa weiter deutlich an.

Konkrete Hinweise auf einen offiziellen Deutschland-Start gibt es aktuell zwar noch nicht. Da Meta die Entwicklung aber offenbar global vorbereitet und der deutsche Markt stark wächst, gilt ein späterer Rollout auch hierzulande als wahrscheinlich.

Was bedeutet das konkret?

Meta könnte seine bestehenden Werbedaten künftig stärker mit TV-ähnlichen Werbeformaten verbinden.

Dadurch würden möglich:

  • präziseres TV-Targeting,
  • kanalübergreifendes Retargeting,
  • stärkere Verzahnung von Social und Streaming
  • und performance-orientiertere TV-Kampagnen.

Das würde die Grenzen zwischen:

  • Social Advertising,
  • Video,
  • Streaming,
  • Display
  • und klassischem TV weiter auflösen.

Warum ist das relevant?

CTV entwickelt sich zunehmend zur Schnittstelle zwischen Branding und Performance-Marketing.

Sollte Meta in diesen Markt einsteigen, würde das den Wettbewerb im digitalen TV-Werbemarkt deutlich verschärfen – insbesondere gegenüber Google, Amazon, Netflix und klassischen Broadcastern.

Für Marketing-Teams steigt dadurch die Bedeutung kanalübergreifender Kampagnensteuerung und datenbasierter Video-Strategien.

Die Entwicklung zeigt außerdem: Die großen Plattformen versuchen zunehmend, sämtliche digitalen Werbekanäle in integrierte Ökosysteme zu überführen.

Quellen: OnlineMarketing.de

 

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