Wie Kann KI bei Audits zur Markenkonsistenz Helfen? Praxisbeispiele Bekannter Marken

Es geht nicht darum, dass KI Strategen, Analysten, Markenmanager, Designer oder Marktforschung ersetzen wird. Vielmehr geht es darum, dass KI sehr schnell den ersten operativen Schritt gehen kann. Sie kann Hunderte von Markenberührungspunkten gleichzeitig analysieren, wiederkehrende Elemente identifizieren, dominante Signale erkennen und aufzeigen, wo das System konsistent ist und wo es beginnt, sich zu unterscheiden.

Dies ist besonders wichtig, da viele kleinere Unternehmen Elemente in ihrem Portfolio haben, die sie nie offiziell benannt haben. Eine unverwechselbare Farbe, die sie seit Jahren verwenden. Das Verpackungslayout. Die Art, wie ein Produkt fotografiert wird. Das Format der Überschriften. Die Form der Etiketten. Der Stil der Icons. Diese Elemente fungieren oft als Markensignale, selbst wenn sie nicht als wichtige Assets im Markenhandbuch festgehalten sind.

KI kann helfen, diese Elemente aufzudecken.

Quelle: Eigene Ausarbeitung auf Basis von ChatGPT

Bei der Analyse der Materialien von McDonald’s erkennt die KI schnell mehrere dominante Elemente: die goldenen Bögen, die Farbe Gelb, die einfache Sprache, die Verpackungen, die Menütafeln, die Restaurantarchitektur und die Namen mit dem Präfix „Mc“.

Das wichtigste Signal ist natürlich das Logo. Das markante „M“ steht für sich und bedarf keiner weiteren Erklärung. Es findet sich auf Bechern, Pommes frites, Apps, Pylonen, Restaurantfassaden und in der Werbung. Es ist ein Beispiel für ein Asset mit einem sehr hohen Grad an Autonomie.

Die KI kann hier nicht nur die offensichtliche Wirkung des Logos bestätigen, sondern auch aufzeigen, wie breit gefächert die Marke es einsetzt. Die Analyse zeigt, dass McDonald’s sich nicht allein auf das Logo verlässt. Ebenso wichtig sind die Farbe Gelb, die aussagekräftige Produktfotografie, die einfache Kommunikationssprache, die Werbegestaltung und die physische Präsenz der Marke im Raum.

Auch das Thema Farbe ist interessant. Traditionell wurde die Marke stark mit Gelb und Rot assoziiert. In neueren Anwendungen taucht zunehmend Dunkelgrün auf, insbesondere im Kontext von Restaurants. KI kann eine solche Veränderung als signifikante Systemänderung erkennen: Die Marke behält ihren Wiedererkennungswert, ändert aber ihren Tonfall leicht – von impulsiver zu ruhiger und zeitgemäßer.

Empfehlung: Das von der KI gesammelte Material kann als Datenbank mit markenspezifischen Signalen dienen, ersetzt aber nicht die Analyse einzelner Materialien.

Quelle: Eigene Ausarbeitung auf Basis von ChatGPT

Im Fall von Allegro erkennt die KI sofort die Farbe Orange als primäres Markensignal. Sie findet sich im Logo, in Schaltflächen, Bannern, Anzeigen, der App, in sozialen Medien und in der Außenwerbung wieder. Dies ist ein gutes Beispiel für eine Marke, bei der Farbe nicht nur das Image, sondern auch die Funktionalität beeinflusst. Das Markenlogo mit seinem markanten „a“ ist ebenfalls ein entscheidendes Element.

Allegro ist eine digitale Marke, daher muss die Markenkonsistenz anders bewertet werden als beispielsweise bei Restaurants oder Konsumgüterherstellern. Der Übergang zwischen Werbung und Benutzeroberfläche ist hier von entscheidender Bedeutung. Nutzer sehen eine Werbebotschaft, klicken darauf, navigieren zur App oder Website und sollten sich dennoch im selben Markenumfeld fühlen.

KI kann helfen zu überprüfen, ob diese Kontinuität tatsächlich gegeben ist. Die Analyse der Materialien von Allegro zeigt ein wiederkehrendes Element: Orange, das Logo, einfache Typografie, Icons, Produktkompositionen und kurze Werbebotschaften.

Allegro muss nicht in jeder Maßnahme eine komplexe emotionale Geschichte erzählen. Das Branding dient primär dazu, ein umfassendes Einkaufserlebnis zu strukturieren.

Quelle: Eigene Ausarbeitung auf Basis von ChatGPT

Im FMCG-Bereich sollte eine Markenanalyse mit der Verpackung beginnen. Denn im Regal begegnen Konsumenten einer Marke am häufigsten und treffen dort ihre Kaufentscheidungen. Im Fall der Marke Tarczyński identifiziert die KI zwei dominante Säulen: das Logo und ein Farbschema in Marineblau und Orange.

Das Logo – ein weißer Schriftzug auf marineblauem Hintergrund, oft mit orangefarbenem Rand – dient als Markenzeichen des Herstellers und garantiert Wiedererkennungswert. Orange setzt einen dynamischen Akzent: Es erhöht die Sichtbarkeit, fördert Impulskäufe und hebt die Marke im Verkaufsdisplay hervor.

Die KI kann hier sehr praktische Arbeit leisten: Sie vergleicht verschiedene Produktlinien und überprüft, ob die Marke trotz der unterschiedlichen Varianten weiterhin gut erkennbar ist. Dies ist besonders wichtig bei einem breiten Portfolio: Kabanosy-Würstchen, Protein-Snacks, Naturprodukte, Premium-Linien und Impulsprodukte.

Empfehlung: Die von der KI erfassten Verpackungsdaten können als eine Art Landkarte dienen, die die Ausgangssituation (z. B. vor Portfolioänderungen) und den Zustand nach dem Rebranding der Verpackung veranschaulicht. Für präzises Arbeiten mit einem bestimmten Paket ist es jedoch nicht optimal geeignet.

Kärcher ist ein Paradebeispiel für eine Marke, bei der KI sowohl visuelle Signale als auch eine konsistente Produktbotschaft erkennen kann. Die auffälligsten Elemente sind das schwarze Logo, der gelbe Strahl und das gelb-schwarze Farbschema der Geräte.

Die Analyse sollte sich jedoch nicht nur auf die Farbe beschränken. Kärcher kommuniziert vor allem die Wirkung seiner Produkte. Markenmaterialien zeigen häufig das Gerät im Einsatz, Wasser, Bewegung, die gereinigte Oberfläche und den sichtbaren Unterschied vorher und nachher. Der Slogan „Bring back the WOW“ bringt diese Logik gut auf den Punkt: Die Marke verkauft nicht nur das Gerät, sondern das Ergebnis.

KI kann helfen, dieses Muster zu erkennen. Sie kann anzeigen, dass die besten Materialien zur Marke passen, wenn sie den Reinigungseffekt und nicht das Produkt selbst isoliert darstellen. Dies ist ein wichtiger Unterschied. Für Kärcher ist das Markensignal nicht nur die Farbe Gelb, sondern auch das visuelle Versprechen: Es war schmutzig, es ist sauber.

Quelle: Eigene Ausarbeitung auf Basis von ChatGPT

In der Praxis kann ein Audit ganz einfach beginnen. Wir formulieren eine mehr oder weniger komplexe Aufgabenstellung und bitten die KI, unsere Daten zu analysieren – online oder von uns bereitgestellt: Anzeigen, Website-Screenshots, Apps, Verpackungen, Social Media, Außenwerbung, Ladendisplays, Key Visuals und Vertriebsmaterialien. Alles, was sichtbar und für unsere Marke relevant ist. Das Ergebnis ist ein Brand Identity Board, wie in den gezeigten Beispielen. Wichtig ist, die Tendenz der KI zu Fehlinterpretationen und Ergänzungen zu beachten. Daher ist es besonders wichtig, die Aufgabenstellung präzise zu formulieren und klar zu definieren, was die KI nicht tun soll, um Implementierungen zu vermeiden, die nie am Markt umgesetzt wurden.

Mit einem fertigen Brand Identity Board empfiehlt es sich, die Konsistenz zu analysieren und selbstständig Schlussfolgerungen zu ziehen. KI erleichtert und beschleunigt die Arbeit von Markenstrategen, ersetzt aber nicht deren Fähigkeit, Schlussfolgerungen zu ziehen und genau zu beobachten.

Der größte Vorteil des Einsatzes von KI in einem Marken-Audit liegt in ihrer Geschwindigkeit und Skalierbarkeit. Das Modell kann deutlich mehr Material analysieren, als uns im Alltag üblicherweise begegnet.

Das bedeutet nicht, dass KI weiß, woran sich Konsumenten wirklich erinnern. Dafür ist weiterhin Forschung notwendig. KI kann jedoch genau bestimmen, welche Botschaften eine Marke regelmäßig aussendet. Dies ist der erste Schritt, um festzustellen, ob diese Signale das Potenzial haben, Markenbekanntheit aufzubauen.

In all diesen Fällen kann uns KI helfen, nicht nur zu sehen, „wie eine Marke aussieht“, sondern vor allem, „woraus sie besteht“.

Und genau das ist der Kern eines guten Audits. Denn Markenkonsistenz bedeutet nicht, dass alles identisch aussieht. Es geht darum, dass verschiedene Elemente – Werbung, Produkt, Verpackung, App, Geschäft, soziale Medien – zum selben Markenbild beitragen. KI kann uns helfen, dieses Bild zu verfeinern.

Schlussfolgerungen, Empfehlungen und die nächsten Schritte bleiben jedoch weiterhin in der Verantwortung des Menschen und unserer Entscheidungen.