Paid Media im Pharma- und Healthcare-Bereich

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Echter Mehrwert entsteht dort, wo KI eine Aufgabe komplett übernimmt und verlässlich ein starkes Ergebnis liefert, nicht dort, wo sie nur ein bisschen unterstützt und der Mensch danach trotzdem alles nacharbeiten muss. Genau das ist aber die eigentliche Herausforderung: verlässliche Workflows und Setups aufzubauen, die gleichbleibende Qualität liefern. Das ist Handwerksarbeit, die vor dem KI-Einsatz kommt, und daran scheitern aktuell noch viele. Wer diese Grundlagen sauber aufbaut, bekommt aus KI enormen Mehrwert. Hype ist dagegen die Vorstellung, man könne Kampagnen komplett der KI überlassen, Knopf drücken, Performance ernten. Gerade im Pharma-Umfeld funktioniert das nicht: Die Plattform-Algorithmen optimieren auf Klicks und Conversions, nicht auf HWG-Konformität oder Markenpassung. KI liefert echten Mehrwert dort, wo sie mit klarer Strategie, sauberer Datenbasis und menschlicher Qualitätskontrolle kombiniert wird. Ohne diese Grundlage automatisiert sie nur die Mittelmäßigkeit, dann eben schneller.

Die größte Herausforderung ist der Spagat zwischen Automatisierung und Regulierung. Die Plattformen drängen in Richtung Blackbox – Performance Max, Advantage+, Broad Targeting –, während Pharma-Unternehmen maximale Kontrolle über Inhalte, Platzierungen und Zielgruppen brauchen. Dazu kommt der Signalverlust durch Datenschutz: Consent Mode, wegfallende Third-Party-Cookies und restriktivere Targeting-Optionen für Gesundheitsthemen machen Messung und Aussteuerung anspruchsvoller. Attribution ist dadurch heute mehr Modellierung als exakte Messung. Ein weiteres brandaktuelles Thema ist die Kennzeichnungspflicht für Ads und die daraus resultierenden Performance-Veränderungen: Werbliche Inhalte müssen immer transparenter gekennzeichnet werden, und das verändert, wie Nutzer auf Anzeigen reagieren. Darauf muss man reagieren. Ein weiteres spannedes Thema: Wann kommt Werbung in KI-Tools wie ChatGPT, Claude und Co. nach Europa? In den USA werden erste Werbeformate bereits erprobt, in Europa stellen sich dabei ganz eigene regulatorische Fragen. Personalisierte Werbung an Patienten auf Basis von Gesundheitsdaten ist hier zu Recht nicht denkbar, aber wie sehen dann konforme Werbeformate in KI-Antworten aus? Wer im Pharma-Marketing arbeitet, sollte diese Entwicklung jetzt schon verfolgen, denn die Patient Journey verlagert sich zunehmend in diese Tools. Wenn die Werbeflächen kommen, gewinnen die Unternehmen, die vorbereitet sind, strategisch wie regulatorisch.

Fundamental. Vor fünf Jahren haben wir Kampagnen noch weitgehend manuell gesteuert: einzelne Keywords, granulare Zielgruppen, händische Gebote, Kampagnen separtiert nach Funnel-stufen und Ausspielungsformat. Heute sind Algorithmen deutlich tiefer in die operative Aussteuerung eingebunden. Performance Max bündelt Suche, Display und YouTube in einer vollautomatisierten Kampagne, auf Meta hat sich Broad Targeting häufig gegen kleinteilige Zielgruppen durchgesetzt. Die zweite große Verschiebung kam durch den Datenschutz: Consent Mode, DSGVO-konforme Messkonzepte und der schrittweise Abschied von Third-Party-Cookies haben die Datenbasis verändert. Die dritte Veränderung betrifft einen der wichtigsten Performance-Hebel: Früher war es das Targeting, heute entscheidet häufig das Creative. Wenn der Algorithmus die Ausspielung übernimmt, entscheidet der Inhalt über Erfolg oder Misserfolg. Das sehen wir in unseren Zahlen deutlich, UGC-Videos haben in einem OTC-Case den CPA von 3,00 € auf 0,95 € gesenkt, ein Minus von 68 Prozent, allein durch besseren Content bei identischem Setup.

Wir haben bei Dr. Kaske eine eigene Paid Media KI-Suite aufgebaut, das ist für uns der zentrale Hebel. Über API-Schnittstellen zu den Paid-Media-Kanälen laufen dort Budget Pacing und Monitoring automatisiert: Die Suite behält Ausgaben und Kampagnenzustand permanent im Blick, wo früher jemand regelmäßig manuell unser Pacing Sheet aktualisiert hat. Dazu kommt automatisiertes Reporting, die Zahlen liegen laufend aufbereitet vor, statt händisch zusammengebaut zu werden. Den größten Performance-Effekt sehe ich aber bei KI-gestützten Analysen, etwa zu Top-Performern: Über sauberes UTM-Parameter-Tracking können wir heute deutlich detaillierter auswerten, welche Kampagne, welche Anzeige und welches Creative wirklich Ergebnisse bringt und zwar in einer Tiefe und Geschwindigkeit, die manuell schlicht nicht machbar wäre. Unterm Strich spart uns das erhebliche Zeit im operativen Tagesgeschäft. Diese Zeit fließt in das, was Performance tatsächlich treibt: Strategie, Creative-Qualität und kontinuierliche Optimierung.

Das ist aus meiner Sicht die größte strukturelle Veränderung seit Jahren und sie ist im Gesundheitsbereich besonders relevant. Die Patient Journey beginnt zunehmend nicht mehr bei Google, sondern im Chat. Für Paid Media bedeutet das kurzfristig: AI Overviews reduzieren organische Klicks, und der verbleibende Such-Traffic wird umkämpfter und teurer. Mittelfristig entstehen neue Werbeflächen direkt in den KI-Antworten, darauf sollte man vorbereitet sein, bevor die Wettbewerber es sind. Strategisch heißt das für uns: hybrid denken. Klassisches SEA und Paid Social bleiben wichtig, aber parallel muss die Marke in KI-Antworten präsent sein, Stichwort GEO, also Generative Engine Optimization. Wer dort als Empfehlung auftaucht, sichert sich High-Intent-Traffic zu langfristig niedrigeren Kosten als über klassische Paid-Kanäle.

KI ist uns überall dort überlegen, wo es um Geschwindigkeit und Datenmenge geht: Gebotsoptimierung in Echtzeit, Mustererkennung über Tausende Kampagnensignale, die Ausspielung der richtigen Anzeige an die richtige Person zum richtigen Zeitpunkt, das Skalieren von A/B-Tests. Dagegen anzusteuern wäre heute fahrlässig. Unverzichtbar bleibt der Mensch bei allem, was Urteilskraft verlangt. Die Strategie: Welches Ziel verfolgt die Kampagne, welche Rolle spielt der Kanal in der Customer Journey, wie greifen Paid, SEO und E-Mail ineinander? Das Zielgruppenverständnis: Ein Algorithmus weiß nicht, wie sich eine Patientin mit einer seltenen Erkrankung fühlt oder was einen Kardiologen wirklich interessiert. Und ganz zentral im Pharma-Umfeld: die Compliance. HWG-Konformität, Pharmakovigilanz-Prozesse, Freigaben, das kann und darf keine KI verantworten. Teams, die das sauber trennen, holen aus beiden Seiten das Maximum heraus.

Die härteste Grenze ist rechtlicher Natur. KI-generierte Inhalte dürfen im Pharma-Umfeld niemals ungeprüft live gehen, das Heilmittelwerbegesetz verbietet Heilversprechen und irreführende Claims, und generative Modelle produzieren genau solche Formulierungen erstaunlich zuverlässig, wenn man sie lässt. Jeder Inhalt braucht bei uns eine fachliche Prüfung und den Freigabeprozess mit dem Kunden. Zweitens der Datenschutz: Gesundheitsdaten sind besonders geschützt, sensible Signale dürfen nicht in Targeting oder KI-Tools fließen, das schränkt ein, was technisch möglich wäre, aus gutem Grund. Drittens die Pharmakovigilanz: KI kann beim Screening von Kommentaren unterstützen, aber die 24-Stunden-Meldepflicht bei Nebenwirkungsmeldungen verlangt geschulte Menschen mit klaren Prozessen. Die Grenze der KI ist überall dort erreicht, wo Verantwortung beginnt.

Unser wichtigstes Werkzeug haben wir selbst gebaut: unseren KI Paid Media Hub, entwickelt mit Lovable. Das zeigt auch, wohin die Reise geht, man muss nicht mehr auf Standardsoftware warten, sondern kann sich maßgeschneiderte Tools für die eigenen Workflows erstellen. Daneben nutzen wir ChatGPT und Claude Pro für allerlei Aufgaben, von der Ad-Text-Erstellung über Analysen bis zur Recherche. Für grafische Ad Designs kombinieren wir Adobe AI, Midjourney, Higgsfield und Magnific, oft im Zusammenspiel mit Claude, kein einzelnes Tool deckt alles ab. Und nicht vergessen: Die wirkungsvollste KI im Paid Media ist die Plattform-KI selbst mit Smart Bidding, Broad Targeting und Co. Zu den Riesiken wie Datenschutz und co. Sind die Pharmaunternehmen sehr bewandert also ist mein Tipp, wenn die Grundlagen stimmen: ausprobieren statt abwarten, nur durch eigenes Testen findet man heraus, was wirklich Mehrwert bringt.

Ja, absolut! Kleinere Budgets profitieren sogar überproportional, weil der Algorithmus heute vieles übernimmt, was früher teure manuelle Tests erfordert hätte. Ein Beispiel aus unserer Praxis: Ein Kunde bewirbt mit überschaubarem Budget eine Landingpage für Ärzte. Wir haben die Kampagne bei gleichbleibendem Budget übernommen und konnten den CPA direkt nach Kampagnenstart um 80 Prozent senken, aktuell liegen wir sogar bei minus 90 Prozent im Vergleich zum Vorjahr. Der Grund war keine Zauberei, sondern die Kombination mehrerer Hebel: ein tiefes Verständnis für die Zielgruppe und ihre Bedürfnisse, ein darauf optimiertes Keywordset, angepasste Anzeigentexte, eine Conversion-optimierte Landingpag, plus laufende Optimierungen und sauber justierte Einstellungen. Genau darauf kommt es an: Expertise plus Datengrundlage. Die KI optimiert nur so gut wie die Signale, die sie bekommt, saubere Conversion-Messung und starke Creatives sind die Voraussetzung. Wer beides zusammenbringt, holt auch aus kleinen Budgets Ergebnisse heraus, die deutlich über dem Branchendurchschnitt liegen.

Der gravierendste Fehler, den ich gesehen habe: die KI den gesamten Google-Account selbst steuern zu lassen. Das Ergebnis war eine permanente Accountsperrung, Google hat das automatisierte Verhalten als Bot-Aktivität eingestuft. Ein gesperrter Ad Account ist für ein Pharmaunternehmen ein echter Schaden, der sich mit klaren Grenzen und menschlicher Überwachung komplett vermeiden lässt. Zweitens: KI-generierte Texte ohne HWG-Prüfung zu veröffentlichen, das ist kein Effizienzgewinn, sondern ein Rechtsrisiko. Drittens das Gegenteil von Übermut: zu wenig testen. Viele arbeiten ausschließlich mit ChatGPT und schöpfen damit nur einen Bruchteil des Potenzials aus, dabei gibt es starke Tools wie Lovable, mit denen man eigene Apps bauen kann, genau zugeschnitten auf die eigenen Prozesse. Und viertens: Datensilos. Ich sehe sehr häufig, dass sämtliche Kanäle separat getrackt werden. So entsteht keine Vergleichbarkeit, Entscheidungen über Budgetshifts dauern zu lange, und zu starre Budgetvorgaben verhindern, dass Geld dorthin fließt, wo es am meisten bringt. Gerade hier könnte KI enorm helfen, aber nur auf einer konsolidierten Datenbasis.

Sie sortiert den Markt neu. Alles, was KI erledigen kann, wird zur Commodity. Texte, Reportings, Standardkampagnen. Damit lässt sich keine Agenturleistung mehr verkaufen. Was bleibt und an Wert gewinnt, sind zwei Dinge, die Standard-KI nicht replizieren kann: tiefe Expertise und proprietäre Daten. Wir wissen aus hunderten Pharma-Kampagnen, welche Benchmarks realistisch sind, welche Creatives in welcher Indikation funktionieren und wo die regulatorischen Grenzen verlaufen, diese Datenbasis steht keinem KI-Tool zur Verfügung, und genau sie macht den Unterschied zwischen generischen und exzellenten Ergebnissen. Entsprechend verändert sich unsere Rolle: weg vom verlängerten operativen Arm, hin zum strategischen Sparringspartner auf Augenhöhe. Unsere Kunden kommen immer seltener mit der Frage „Könnt ihr das umsetzen?" und immer häufiger mit „Was würdet ihr an unserer Stelle tun?". Das ist die richtige Entwicklung und Agenturen, die sich nur über Umsetzung definieren, werden es schwer haben.

Wir werden schmunzeln über die Selbstverständlichkeit, mit der wir „Suche" mit „Google-Suchergebnisseite" gleichgesetzt haben. Patienten fragen ChatGPT nach Symptomen, vergleichen Präparate, holen sich eine erste Einschätzung, bevor sie je eine Suchmaschine öffnen. In fünf Jahren wird die Frage nicht mehr sein, ob eine Marke in KI-Antworten stattfindet, sondern nur noch, wie gut. Was sich dagegen nicht ändern wird: Die Marken, die gewinnen, sind die mit den besten Inhalten, der saubersten Datenbasis und den schnellsten Prozessen. Die Werkzeuge werden sich weiter rasant verändern, die Grundlagen guter Arbeit erstaunlich wenig.