Anfang Oktober hat das Content Marketing Institute (CMI) seinen mittlerweile 16. jährlichen B2B-Report veröffentlicht. Gemeinsam mit MarketingProfs wurden dafür 1.015 B2B-Marketer:innen ausgewertet. Die Befragten stammen überwiegend aus Nordamerika. Die Ergebnisse sind deshalb kein direktes Abbild des deutschen B2B-Marktes. Sie liefern aber einen interessanten Referenzpunkt für eine Entwicklung, die auch hier längst sichtbar ist: KI verändert die Content-Produktion schneller als die grundlegenden Anforderungen an wirksame Kommunikation.

KI ist angekommen: Die Wirksamkeitsfrage bleibt

95 Prozent der Befragten geben an, dass ihre Organisation KI-gestützte Marketinganwendungen einsetzt. Bei der konkreten Nutzung steht die Content-Produktion weit vorne: 89 Prozent nutzen KI-Werkzeuge zum Erstellen oder Optimieren von Texten. Bei denjenigen, die KI für die Content-Erstellung einsetzen, berichten 58 Prozent von einer verbesserten Content-Qualität. 12 Prozent sehen dagegen eine Verschlechterung. Noch zurückhaltender fällt die Bewertung der tatsächlichen Performance aus: Nur 39 Prozent berichten hier von Verbesserungen.

Interessant wird der Report dort, wo CMI nach den Faktoren fragt, die bei wirksameren Marketingteams tatsächlich einen Unterschied machen. 65 Prozent dieser Teams nennen Relevanz und Qualität der Inhalte. 53 Prozent führen Fähigkeiten und Kompetenzen des Teams an. Technologie und Tools folgen mit 43 Prozent. Das relativiert nicht den Nutzen von KI. Es zeigt vielmehr, dass technische Möglichkeiten erst im Zusammenspiel mit fachlichen und redaktionellen Fähigkeiten Wirkung entfalten.

Content-Strategie verbessert sich nicht durch Skalierung allein

Auch die Ergebnisse zur Content-Strategie weisen in diese Richtung. 97 Prozent der Befragten verfügen inzwischen über eine Content-Strategie. 61 Prozent berichten, dass sich deren Wirksamkeit im vergangenen Jahr verbessert hat. Als wichtigsten Grund dafür nennen 74 Prozent eine Weiterentwicklung beziehungsweise Schärfung der Strategie. Neue Technologien folgen mit 51 Prozent, Veränderungen bei Teamstruktur und Ressourcen mit 40 Prozent.

Damit entsteht ein differenzierteres Bild als die einfache Erzählung, KI mache Content Marketing entweder automatisch besser oder zwangsläufig schlechter. KI kann Produktionsprozesse beschleunigen, Varianten erzeugen, bestehende Inhalte aufbereiten und operative Arbeit reduzieren. Welche Themen bearbeitet werden, welche Perspektive ein Unternehmen beitragen kann und was für eine konkrete Zielgruppe tatsächlich relevant ist, bleibt dagegen eine strategische und redaktionelle Entscheidung.

Genau diese Entwicklung hatten wir bereits 2024 unter der Frage diskutiert, was passiert, wenn immer mehr Content mit immer geringerem Produktionsaufwand erzeugt werden kann. Unsere damalige These war: Nicht die Produktionskapazität, sondern Relevanz wird zum Engpass. Wir hatten das damals unter dem Titel Mehr Content, weniger Aufmerksamkeit: Was Kommunikation 2024 leisten muss eingeordnet.

Die Budgetplanung zeigt einen interessanten Widerspruch

Besonders aufschlussreich wird der CMI-Report beim Blick auf die Investitionsplanung für 2026. Gefragt wurde, welche drei Bereiche im kommenden Jahr höhere Investitionen erhalten sollen. 45 Prozent nennen KI-gestützte Marketingtools. Dahinter folgen Events und Experiential Marketing mit 33 Prozent sowie Owned Media mit 32 Prozent. Human Resources (einschließlich Gehältern, Weiterbildung und Personalentwicklung) werden dagegen nur von 9 Prozent der Befragten genannt.

Diese Werte sind keine Budgetanteile. Sie bedeuten auch nicht, dass 45 Prozent mehr Geld für KI und nur 9 Prozent für Menschen ausgegeben werden. Sie zeigen aber eine Priorisierung. Gerade im Zusammenhang mit den zuvor genannten Erfolgsfaktoren ist sie bemerkenswert: Teams führen ihre höhere Wirksamkeit häufiger auf Content-Qualität und Fähigkeiten zurück als auf Technologie. Bei den Bereichen für zusätzliche Investitionen steht Technologie dennoch deutlich weiter oben.

Für Content-Verantwortliche entsteht daraus eine wichtige Frage für die Planung 2026: Wird parallel zur technischen Infrastruktur auch ausreichend in die Fähigkeiten investiert, mit denen aus neuen Werkzeugen bessere Inhalte entstehen? Wer lediglich die Produktionskapazität erhöht, vergrößert sonst möglicherweise den Output, ohne gleichzeitig die Relevanz zu steigern.

Gleichzeitig verändert KI die Distribution von Content

Der steigende KI-Einsatz betrifft nicht nur die Produktion. Auch die Wege, über die Inhalte gefunden und genutzt werden, verändern sich. Eine Analyse des Pew Research Center untersuchte 68.879 Google-Suchen von 900 US-amerikanischen Erwachsenen. Bei Suchergebnissen mit einer KI-generierten Zusammenfassung klickten Nutzende in 8 Prozent der Fälle auf einen klassischen Suchtreffer. Ohne AI Summary lag dieser Anteil bei 15 Prozent. Auf eine direkt innerhalb der KI-Zusammenfassung genannte Quelle wurde sogar nur bei rund einem Prozent der entsprechenden Suchvorgänge geklickt.

Auch diese Untersuchung bezieht sich auf den US-amerikanischen Markt und lässt sich nicht ohne Weiteres auf Deutschland übertragen. Sie zeigt jedoch, warum sich neben der Content-Produktion auch die Distributionslogik verändert. Wenn Suchsysteme Antworten bereits auf der Ergebnisseite zusammenführen, führt Sichtbarkeit nicht mehr automatisch zu einem Website-Besuch. Für Content Marketing steigt damit die Bedeutung von Informationen, die eigenständig, nachvollziehbar und als Quelle verwertbar sind.

Mit dem Deutschland-Start der Google AI Overviews hatten wir diese Verschiebung im Frühjahr bereits beschrieben: Zwischen Suchanfrage und Website etabliert sich eine neue Vermittlungsschicht, die Informationen aus unterschiedlichen Quellen auswählt und zu einer eigenen Antwort zusammenführt. Mehr dazu in Wenn die KI die Suche übernimmt: Google AI Overviews kommen jetzt auch nach Deutschland.

Was Content-Teams daraus für 2026 ableiten können

Die Konsequenz ist aus unserer Sicht deshalb nicht, weniger KI einzusetzen. Sie liegt darin, KI anders in die Content-Arbeit einzuordnen. Wenn Erstellung und Aufbereitung schneller werden, kann die dadurch frei werdende Kapazität in diejenigen Arbeitsschritte fließen, bei denen Differenzierung entsteht: Recherche, eigene Daten und Erfahrungen, Interviews mit Fachverantwortlichen, fachliche Prüfung, klare Positionierung, Quellenarbeit und eine bessere Anpassung an konkrete Informationsbedürfnisse.

Ein Content-Audit sollte deshalb nicht nur prüfen, welche Inhalte Traffic erzeugen oder für welche Keywords sie ranken. Interessanter werden zusätzliche Fragen: Welche Inhalte enthalten Informationen, die über bereits verfügbare Zusammenfassungen hinausgehen? Wo bringen wir eigene Erfahrungen, Daten oder fachliche Perspektiven ein? Welche Aussagen sind nachvollziehbar belegt? Und welche Inhalte würden wir heute nur deshalb erneut produzieren, weil sie sich mit KI schnell erstellen lassen?

Damit verschiebt sich auch die Produktivitätsfrage. Der Wert generativer KI muss nicht darin liegen, aus einem bestehenden Redaktionsteam möglichst viel zusätzlichen Output herauszuholen. Er kann ebenso darin bestehen, Routinearbeit zu reduzieren und mehr Ressourcen für die Teile der Content-Arbeit verfügbar zu machen, die sich nicht beliebig skalieren lassen.

Fazit: Der Engpass verschiebt sich von Produktion zu Informationswert

Der CMI-Report beschreibt für 2026 keinen neuen Technologiesprung. KI ist in den Marketingorganisationen der Befragten bereits weit verbreitet. Interessanter ist deshalb die nächste Phase: Was machen Teams mit dieser zusätzlichen Produktionsfähigkeit?

Die Zahlen liefern darauf eine recht klare Orientierung. Bei den wirksameren Teams stehen Relevanz und Content-Qualität sowie die Fähigkeiten des Teams vor Technologie. Verbesserte Content-Strategien entstehen vor allem durch strategische Weiterentwicklung. Gleichzeitig fließen zusätzliche Investitionen besonders häufig in KI-Werkzeuge. Und auf der Distributionsseite beginnen KI-generierte Antworten, einen Teil der bisherigen Klicklogik von Search zu verändern.

Für B2B Content Marketing verschiebt sich damit der Engpass. Content selbst wird immer einfacher produzierbar. Knapper werden belastbare Informationen, eigene Perspektiven, fachliches Urteilsvermögen und Inhalte, die einen konkreten Informationswert für ihre Zielgruppe schaffen.

Die entscheidende Frage für 2026 lautet deshalb nicht mehr nur: Wie können wir mit KI effizienter Content produzieren?

Sondern: Wofür sollten wir die gewonnene Produktionsfähigkeit einsetzen, damit daraus tatsächlich bessere Kommunikation entsteht?