Influencer finden mit KI 2027: Mehr als Bauchgefühl

Von Sarah Levin Weinberg, Co-Founder & CMO von Stellar Tech. Basierend auf ihrem Webinar für die Union des Marques.

TL;DR: Früher war die Wahl eines Markenbotschafters eine Frage von Geschmack, ein paar Screenshots und einem guten Gefühl. Das reicht nicht mehr. Bei Hunderten Millionen Creatorn, Budgets, die Posten für Posten verteidigt werden müssen, und einem Publikum, das Marken vor allem nach ihrer Reputation beurteilt, ist reines Bauchgefühl eine teure Entscheidungsgrundlage geworden. Mit KI finden Marken Creator heute über Bilder, über Gespräche und über nachgewiesenen Fit. Und sie prüfen Profil, Content und Audience gründlich, bevor auch nur ein Vertrag unterschrieben ist. KI ersetzt kein Urteilsvermögen. Sie liefert ihm deutlich bessere Grundlagen.

Die meisten Fehlgriffe sind kein Pech

Ich beginne mit einer einfachen Frage. Haben Sie schon einmal einen Ambassador verpflichtet und es hinterher bereut?

Die Gründe sind unterschiedlich, aber sie kommen einem meist bekannt vor:

• Ein alter Post taucht wieder auf, mitten in Ihrer Kampagne. Die Leiche im Keller, die jede Marke fürchtet.
• Die Audience ist weniger echt, als das Dashboard vermuten ließ.
• Die Performance enttäuscht, obwohl die Zahlen auf dem Papier perfekt aussahen.

Wenn Sie sich hier wiedererkennen, sind Sie bei Weitem nicht allein. Und die gute Nachricht: Mit Pech hatte das wahrscheinlich wenig zu tun. Es war eine Frage der Methode und vor allem des Zugangs zu den richtigen Daten. Diese Daten gibt es heute. Das Problem lässt sich also lösen.

Warum Bauchgefühl nicht mehr skaliert

KI ist in unserer Branche längst überall. Für unsere Studie zum Einsatz von KI im Influencer Marketing haben wir 936 Marketer und Creator in fünf Märkten befragt. 90,7 % der Profis und 82,3 % der Creator nutzen KI bereits: zum Brainstormen, um Bilder und Videos zu generieren, Daten zu analysieren oder Posts zu optimieren. Kurz gesagt: für Kreativität auf der einen und Daten auf der anderen Seite.

Das überrascht kaum, denn der Druck kommt von beiden Seiten.

Auf der kreativen Seite quellen die Feeds über. Linktree schätzt, dass rund 200 Mio. Creator um die Aufmerksamkeit eines Publikums konkurrieren, das ohnehin täglich an Hunderten Inhalten vorbeiscrollt. Wer auffallen will, braucht mehr Kreativität. Idealerweise ohne dass die Kosten im gleichen Maß steigen.

Auf der Datenseite kann niemand diese Menge noch von Hand sichten. Und es steht immer mehr auf dem Spiel: Im Benchmark 2026 von Influencer Marketing Hub erwarten 87 % der Befragten, dass ihr Influencer-Marketing-Budget steigt. Mehr Budget heißt mehr Kontrolle. Jede Entscheidung muss begründet, jeder Euro verteidigt werden. Wir können es uns nicht mehr leisten, nach Bauchgefühl zu entscheiden oder auf die Messung zu verzichten.

Reputation kommt heute vor Image

Es gibt einen dritten Grund, und für mich ist er der wichtigste: Reputation.

Eine Studie von Ifop für Media Figaro, durchgeführt unter 1.500 Menschen in Frankreich und im Juni 2026 vorgestellt, zeigt: Die Reputation hat Image und Bekanntheit als wichtigsten Faktor bei der Markenwahl überholt.

Laut derselben Studie haben 52 % der Befragten schon einmal eine Marke boykottiert, nachdem sie Negatives über sie gelesen hatten. In diesem Umfeld ist der Creator, der für Sie spricht, kein Mediaeinkauf. Er ist Teil Ihrer Reputation.

Sie könnten einwenden: Wenn Reputation so zerbrechlich geworden ist, trägt KI daran einen großen Teil der Schuld. Und Sie hätten recht. Deepfake-Ambassadors, falsche Creator, die sich als echte ausgeben, erfundene Bewertungen und inszenierte Empörung: Vieles davon wird von KI angetrieben.

Das nenne ich das KI-Paradox. KI erzeugt und verstärkt viele dieser Risiken. Und gleichzeitig ist es KI, die uns davor schützen wird. Kein Team kann die komplette Historie eines Creators auf fünf Plattformen manuell prüfen oder einen Deepfake in Echtzeit erkennen. Eine KI kann das. Und sie legt einem Menschen nur das vor, was seine Aufmerksamkeit wirklich verdient.

Was sich verändert hat: KI liest nicht mehr nur. Sie sieht und hört.

Wenn wir über KI im Influencer Marketing sprechen, gibt es zwei große Familien. Die eine ist kreativ: generative Tools, Avatare, Voice Cloning, mit denen sich Content in großem Stil produzieren und verbreiten lässt. Die andere ist analytisch: Machine Learning, Natural Language Processing, Prognosemodelle und Sentimentanalyse. Mit ihnen findet man die richtigen Profile, versteht Zielgruppen, erkennt Risiken und schätzt Performance ein. Die Wahl des richtigen Ambassadors findet vor allem in der zweiten Familie statt. Darauf möchte ich mich konzentrieren.

Jahrelang hieß Analyse in unserer Branche: Text lesen. Captions, Hashtags, Erwähnungen, schriftliche Kommentare. Nützlich, aber lückenhaft. Denn Influence besteht heute aus Videos, Bildern, Audio und Stories ohne eine einzige Caption.

Nicht dass KI diese Formate früher gar nicht verarbeiten konnte. Sie tut es heute aber mit einer Präzision und Zugänglichkeit, die alles verändert. Das ist multimodale KI. Sie liest nicht mehr nur. Sie sieht, hört und versteht den visuellen und akustischen Kontext. Konkret lässt sich eine Marke heute erkennen:

• Wenn sie im Bild steht, per Texterkennung in Bildern und Videos (OCR).
• Wenn sie nur ausgesprochen wird, per automatischer Transkription.
• Wenn sie weder geschrieben noch gesagt wird, weil Produkt oder Logo im Bild zu sehen sind.

Wer über den Handel verkauft, kennt die nächste Situation. Ein Creator markiert den Händler, vergisst die Marke, und der Post verschwindet aus Ihrem Reporting. Mit diesen Techniken lassen sich Marke, Händler und sogar ein Co-Branding-Partner im selben Video erkennen, ob jemand an das Tag gedacht hat oder nicht. Darauf baut alles Weitere auf: eine KI, die endlich analysieren kann, was ein Creator tatsächlich tut und sagt. Nicht nur das, was er in Bio oder Caption angibt.

Vier Wege zum richtigen Creator

Lange gab es ein, zwei Wege, einen möglichen Ambassador zu finden. KI bietet heute vier:

• Bildsuche. Starten Sie mit einem Moodboard oder einem Bild, das die gewünschte Welt einfängt. Computer Vision findet dann Creator, deren Ästhetik und Stil bereits dazu passen. Sie beginnen mit einer Absicht, nicht mit einem Keyword.
• Social Listening. Vermutlich der stärkste der vier Wege. Statt nach Menschen zu suchen, die Ihre Kriterien erfüllen, gehen Sie vom bestehenden Gespräch aus: Welche Creator, Kunden und Fans sprechen bereits von sich aus über Ihre Marke? Sie fangen nicht mehr bei null an. Sie fangen mit Menschen an, die Sie schon mögen.
• Lookalikes. Sie haben einen Ambassador, der hervorragend für Sie performt. Die KI analysiert seinen visuellen Stil, seinen Ton, sein Vokabular und seine Audience und findet ähnliche Profile. Ein Erfolg wird zum Ausgangspunkt für den nächsten.
• Empfehlungen per Machine Learning. Noch einen Schritt weiter. Das Modell betrachtet Ihre Marken-DNA und Ihre bisherigen Ergebnisse (welche Kampagnen funktioniert haben, mit welchen Formaten, mit welchen Profilen) und kombiniert sie mit einer Analyse der Werte jedes Creators, um den Brand Fit einzuschätzen. Statt mit 50.000 Profilen starten Sie mit einer Shortlist, die auf dem basiert, was bei Ihnen schon funktioniert hat.

Genau deshalb haben wir bei Stellar eine Creator-Suche per Bild, per Gespräch, per Lookalike und per Empfehlung entwickelt. Mit diesen vier Ansätzen sind die vorgeschlagenen Profile oft so passend, dass ein großer Teil der Auswahl schon erledigt ist, bevor die Analyse überhaupt beginnt. Und auch bei der Analyse selbst hilft KI heute weit mehr als früher.

Nicht „Ist dieser Creator gut?“, sondern „Ist er gut für uns?“

Jahrelang haben wir Influencer nach zwei Kriterien beurteilt: Ist der Content gut, und sind die Durchschnittswerte gut? Beides zählt nach wie vor. Aber keines reicht mehr aus. Die eigentliche Frage ist, ob dieser Creator zu uns passt. KI macht es möglich, sie in drei Dimensionen zu beantworten: wer die Person ist, was sie produziert und wer ihr folgt.

Profil: Wer ist diese Person wirklich?

Die erste Säule umfasst, wer der Creator ist, wo er lebt, wie er sich verhält und zunehmend auch, ob er überhaupt ein Mensch ist. Früher haben wir diese Frage bei Followern gestellt. Heute müssen wir sie bei den Creatorn selbst stellen. Denn auf Marktplätzen und in Creator-Datenbanken tauchen erste nicht gekennzeichnete virtuelle Profile auf. Ein nicht gekennzeichneter virtueller Influencer, der Ihr Produkt bewirbt, trägt nicht nur sein eigenes Risiko. Er nimmt Ihre Marke in die Verantwortung.

KI kann einen Account anhand verschiedener Signale einordnen, seine Historie an Markenkooperationen rekonstruieren (passt sie zu Ihrer Welt, gibt es einen Konflikt mit einem direkten Wettbewerber?) und sein Verhalten über die Zeit betrachten, auf Social Media und im restlichen Web. Nicht jede Haltung, die ein Creator je vertreten hat, steht in seiner Bio.

Content: Performance, Resonanz und Sicherheit

Die zweite Säule ist der Content. Hier betrachten die meisten Marken nur eine Dimension der Performance: Reichweite, Engagement, Views und Conversions. Das ist der bekannte Teil. KI lässt uns weiter blicken:

• Resonanz. Wie kommt der Content an? Ist die Audience begeistert, skeptisch oder kritisch, gerade bei gesponserten Posts? Kommentar- und Sentimentanalyse trennen den Creator, der nur an der Oberfläche performt, von dem, der echte Unterstützung erzeugt.
• Aufgreifen durch die Community. Haben frühere Kampagneninhalte weiteren Content angestoßen: Duette, Antworten, spontane Posts aus der Community? Ein Ambassador, dessen einer Post fünfzig organische auslöst, hat Ihnen gerade fünfzig Inhalte gratis geliefert. Multiplizieren Sie das mit der Reichweite jeder neuen Stimme, und der tatsächliche Return einer Kampagne sieht völlig anders aus.

Dann kommt die Sicherheit. Wer nach dem Kampagnenstart schon einmal einen problematischen alten Post entdeckt hat, weiß genau, warum dieser Schritt entscheidend ist. KI kann die gesamte Historie eines Creators schnell und in großem Umfang prüfen und sensible Themen markieren. Bei Stellar decken wir rund zehn gängige Risikokategorien ab, von Hassrede über Drogen und Waffen bis zu Inhalten für Erwachsene. Danach sollte aber jede Marke eigene Filter festlegen, passend zu ihren Werten und ihrer Branche, ob politisch, ESG-bezogen oder branchenspezifisch. KI macht es außerdem viel schneller, nach Veröffentlichung zu prüfen, ob Kooperationen korrekt gekennzeichnet sind. Ein Creator, der Werberegeln ignoriert, geht nicht nur selbst ein Risiko ein. Er bringt die Marke rechtlich und reputativ in Gefahr. Sie können Content, Audience und Brand Safety eines Creators an einem Ort analysieren, bevor Sie sich festlegen.

Audience: die richtige, und eine echte

Die dritte Säule ist die Audience. Demografie, Interessen und Standort sind bekanntes Terrain. Was ich betonen möchte: KI hat das brennende Problem gelöst, das Influencer Marketing vor zehn Jahren umtrieb, nämlich die Echtheit der Audience. Fake-Accounts, Bots und verdächtige Engagement-Spitzen erkennt heute Machine Learning automatisch, trainiert auf Millionen von Profilen.

Zwei Millionen Follower sind nicht unbedingt zwei Millionen Menschen. Ist die Hälfte davon inaktiv oder gefälscht, zahlen Sie den vollen Preis für ein Publikum, das es nicht gibt. Neu ist: Diese Prüfung läuft heute automatisiert. Und sie ist nicht verhandelbar.

Wann ist ein Creator wirklich „brand safe“?

Fügt man die Säulen zusammen, ergibt sich eine präzise Definition. Ein Creator ist brand safe, wenn vier Ampeln gleichzeitig auf Grün stehen:

• Ein verantwortungsvolles Profil, das zu den Werten der Marke passt.
• Sicherer Content, mit sauberer Historie und korrekt gekennzeichneten Kooperationen.
• Eine echte, relevante Audience.
• Eine anerkannte Zertifizierung, etwa das Zertifikat für verantwortungsvollen Einfluss der ARPP in Frankreich. Es deckt einen Teil der oben genannten Punkte ab und steht für professionelles Verhalten während Kampagnen.

Erst wenn alle vier auf Grün stehen, sollten Sie sich festlegen. Sonst kann selbst der talentierteste Creator zum Risiko werden.

Vor der Unterschrift: erst prognostizieren, dann Überschneidungen prüfen

Zwei weitere Fähigkeiten verändern gerade, wie Ambassadors ausgewählt werden.

Die erste ist die Prognose. Kombiniert man prädiktive Analyse mit Machine Learning auf Basis früherer Kampagnen, lassen sich vorab Spannen für Reichweite, Engagement, Earned Media Value und sogar den erwarteten CPM oder CPE einer Creator-Gruppe schätzen. Das ist keine exakte Wissenschaft. Seien Sie skeptisch bei jedem, der Ihnen die genaue Zahl verspricht. Aber es verändert das Gespräch mit Ihrem Finance-Team. Sie sagen nicht mehr „Wir hoffen, dass es funktioniert“. Sie sagen: „Auf Basis der Historie dieses Creators und vergleichbarer Kampagnen ist das die erwartete Größenordnung, mit dieser Unsicherheitsspanne.“

Die zweite ist die Audience-Überschneidung. Sie ist der letzte Check vor der Unterschrift und der, der am häufigsten vergessen wird. Arbeiten Sie bereits mit drei Ambassadors und teilt ein vierter 95 % ihrer Audience, erreichen Sie niemanden Neues. Sie sprechen viermal dieselben Menschen an und zahlen viermal. KI erstellt für jede Audience eine Signatur (Interessen, Demografie, Verhalten) und berechnet, wie stark sie sich überschneiden. So deckt Ihr Roster wirklich unterschiedliche Zielgruppen ab, und ein „Nischen“-Creator hat tatsächlich eine Nischen-Audience.

Die Auswahl geht nach dem Launch weiter

Läuft eine Kampagne, sollte in Echtzeit gemessen werden. Denn solange sie läuft, lässt sich alles noch anpassen, auch die Auswahl selbst.

Dafür gehören die quantitative Seite (Reichweite, Views, Conversions) und die qualitative Seite (Resonanz, Aufgreifen durch die Community, Sentiment der Audience) nebeneinander. Nur so sehen Sie, wer wirklich liefert. Der Creator mit den meisten Views ist nicht immer der mit den meisten Conversions oder der wärmsten Reaktion. Das verändert, wie mitten in der Kampagne entschieden wird:

• Ein Ambassador gerät in die Kritik? Reduzieren oder pausieren Sie seine Posts.
• Ein anderer übertrifft die Erwartungen? Fragen Sie nach mehr, oder aktivieren Sie ähnliche Creator, die ursprünglich nicht eingeplant waren.

Eine Kampagne ist etwas Lebendiges. Bis zum letzten Tag lässt sich die Auswahl noch korrigieren. Genau hier zahlt es sich aus, Creator-Performance und Sentiment in Echtzeit zu messen.

Fazit

Eine Influencer-Kampagne kann gewonnen werden, bevor der erste Post live geht: durch die Entscheidungen, die vorher fallen. Genau dort macht KI den Unterschied. Weniger Risiko, mehr Sicherheit. Die Frage lautet nicht mehr, wie man eine Kampagne rettet, die aus dem Ruder läuft. Sondern, wie man sie gewinnt, bevor sie beginnt.

Vier Punkte zum Mitnehmen:

• Fehlgriffe bei Ambassadors sind ein Datenproblem, kein Pech. Die Informationen, mit denen Sie sie vermeiden, gibt es heute.
• Suchen Sie anders. Bildsuche, Social Listening, Lookalikes und Empfehlungen starten bei Absicht, Gespräch und nachgewiesenem Fit statt bei Followerzahlen.
• Prüfen Sie gründlich. Profil, Content, Audience und Zertifizierung müssen auf Grün stehen, bevor Sie sich festlegen. Prognose und Überschneidungs-Check gehören in jede Prüfung vor der Unterschrift.
• Wählen Sie nach dem Launch weiter aus. Messung in Echtzeit macht eine Kampagne steuerbar.

Trotzdem: Verlassen Sie sich nie allein auf Daten. Lernen Sie Ihre Ambassadors kennen. Entwickeln Sie Inhalte gemeinsam. Lassen Sie sie kreativ sein. Denken Sie creator-led. Erfolg entsteht aus echter menschlicher Übereinstimmung mit dem Creator und aus Content, der wirklich verbindet. Und wenn die Beziehung stark ist, lässt sich ein unglücklicher Ton oder eine falsche Entscheidung schneller und natürlicher korrigieren.

KI verschafft Ihnen den bestmöglichen Start. Den Rest machen Sie.

Bereit, Ihre nächsten Ambassadors nach Fakten statt nach Bauchgefühl auszuwählen?

Finden Sie Creator über Bilder und Gespräche, prüfen Sie Profil, Content und Audience gründlich und prognostizieren Sie Ergebnisse, bevor Sie unterschreiben.

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