Seit Jahrzehnten wird Brand Governance wie ein Bibliotheksproblem behandelt.
Das Markenhandbuch erstellen. Das PDF veröffentlichen. Die Logo-Dateien hochladen. Das Team erst behutsam und dann schon etwas deutlicher daran erinnern, „bitte die neueste Version zu verwenden“. Irgendwo, in einem Ordner mit dem Namen „Final_Final_v7“, sollte sie entstehen: die Konsistenz.
Diese Welt verschwindet gerade.
KI transformiert den Marketingsektor – von automatisierten Routineaufgaben bis hin zur schnelleren Content-Erstellung. Parallel dazu entwickeln sich die Markenrichtlinien weiter: Sie begannen als statische PDF-Dokumente und wurden dann zu cloudbasierten Ressourcen, die globalen Teams halfen, stets auf dem neuesten Stand zu bleiben. Heute müssen Markenrichtlinien maschinenlesbar sein, damit KI-Agenten die Markenstandards verstehen und über alle Touchpoints hinweg einheitlich anwenden und skalieren können.
Generic in, generic out
„Eine der größten Herausforderungen für Marketer ist heute das „Generic in, generic out“-Prinzip“, so Alex Dousie, Brand Marketing Lead bei Frontify. „Der KI fehlt es an realem Kontext, emotionalen Signalen und Erfahrungen aus erster Hand mit deiner Zielgruppe, was zu inkonsistenten Outputs führt.“
Das heißt: „Wenn vage, ungenaue Prompts in KI-Chatbots eingegeben werden, können Marketer im Grunde auch nur vage, vorhersehbare Antworten erwarten. Das Prompting allein ist noch keine Infrastruktur – die bloße Eingabe von Anweisungen für einen KI-Agenten reicht nicht aus, um ein allumfassendes Markensystem aufzubauen.“
Ohne maschinenlesbare Governance sind Teams zu unstrukturierten Notlösungen gezwungen. Sie kopieren Markenrichtlinien in Prompts. Sie laden alte PDF-Dateien hoch, fassen Tone-of-Voice-Regeln manuell zusammen und erstellen Einzellösungen für Integrationen. Sie exportieren, reformatieren, restrukturieren und kontrollieren dasselbe Wissen immer wieder neu über Dutzende von isolierten Systemen hinweg.
Mit zunehmendem Umfang vervielfacht sich das Problem: Markenwissen fragmentiert sich über Teams und Tools hinweg, und die KI reproduziert jede Inkonsistenz schneller, als man sie korrigieren kann.
Diese Entwicklung wird nicht von Markenteams allein vorangetrieben. Zunehmend stehen KI-Teams, IT-Verantwortliche und Technologieanbieter vor derselben Herausforderung. Das Aufkommen von Kontext-Hubs, KI-Leitplanken, Plattformen zur markenbewussten Content-Erstellung und Technologien wie dem Model Context Protocol (MCP) zeigt eine wachsende Erkenntnis in der gesamten Branche: KI-Systeme benötigen Zugriff auf vertrauenswürdigen Markenkontext, nicht nur Prompts.
KI und Brand Governance in der modernen Marketinglandschaft
Die Kluft wird größer, da die Verbreitung von KI schneller voranschreitet, als die Systeme, die Marken eigentlich steuern sollen.
„Der Einsatz von KI nimmt in der Marketingbranche rasant zu, sodass mittlerweile 85 % der Marketer KI-Tools zur Content-Erstellung nutzen“,[1] stellt Alex fest. „Doch in manchen Fällen sind Markensysteme nicht in der Lage, Schritt zu halten.“
Genauer gesagt: „Die rasante Entwicklung der generativen KI stellt das Marketing vor ein echtes Problem: 95 % der Unternehmen verfügen zwar über Markenrichtlinien, aber 81 % kämpfen damit, dass diese bei der Content-Erstellung nicht eingehalten werden.“ [1]
Das, was fehlte, waren nie die Richtlinien. Das Problem ist, diese für Maschinen lesbar zu machen.
Aufbau einer maschinenlesbaren Marke
Was bedeutet eigentlich maschinenlesbar? Es ist verlockend anzunehmen, dass bereits alles erledigt ist: Das Markenbuch liegt in digitaler Form vor, lässt sich auf jedem Bildschirm öffnen und der Text ist durchsuchbar. Eigentlich müsste es bereits maschinenlesbar sein.
Aber nicht in der benötigten Form. Im PDF ist festgehalten, wie ein Logo oder Layout aussieht – wo jedes Element platziert ist, wie groß es ist –, aber es fehlen jegliche Hinweise dazu, was das alles bedeutet. Ein Computer kann das Wort „Blau“ in der Datei finden, aber er kann dir immer noch nicht sagen, dass Blau die primäre Markenfarbe ist.
Einfach ausgedrückt: Für eine maschinenlesbare Brand Governance muss Markenwissen in Formate übersetzt werden, die eine KI verstehen und auf deren Grundlage sie handeln kann.
Dazu gehören strukturierte Daten wie JSON, APIs, Metadaten, Design Tokens, Taxonomie, Berechtigungen, Beziehungen und Regellogik. Anstatt mit einer Anweisung zu arbeiten wie „Nutze unseren auffälligsten Ton für Launch-Kampagnen, aber halte die Unternehmenskommunikation zurückhaltender“, kann die KI Kampagnentyp, Zielgruppe, Kanal, genehmigtes Vokabular, Tonalitätsbandbreite, Asset-Regeln und Compliance-Vorgaben identifizieren.
Aber diese ganze Struktur muss von irgendwoher kommen, und sie von Hand aufzubauen, ist genau die Arbeit, für die kein Markenteam verantwortlich sein möchte.
Wessen Aufgabe ist es also, all das zusammenzustellen?
Unser Standpunkt ist einfach: Markenteams sollten nicht zu Datenmigrationsteams werden müssen, um ihre Marken KI-fähig zu machen.
Wir bei Frontify sind der Meinung, dass die Schnittstelle für Menschen menschlich bleiben sollte. Markenarchitekten sollten sich weiterhin darum kümmern, Richtlinien, Assets, Vorlagen, Workflows und Portale auf eine intuitive und ausdrucksstarke Weise zu verwalten. Die Maschinenlesbarkeit sollte im Hintergrund stattfinden – automatisch, strukturell und kontinuierlich.
Das setzt voraus, dass Markenwissen nicht auf statischen Seiten gefangen ist. Es wird in Beziehungen gesetzt. Es wird mit Assets verknüpft. Es wird durch Berechtigungen geregelt. Es wird über APIs, Token-Bibliotheken und strukturierte Systeme zugänglich gemacht, die von einer KI abgefragt werden können.
Diese Verfügbarkeit ist das Ziel, nicht der Ausgangspunkt. Ein System kann nur mit einer klar definierten Marke funktionieren, und die Kunst besteht darin, genau das zu erreichen.
Das Subjektive ins Konkrete übersetzen
Bei den bereits fixierten Elementen einer Marke – einem Hex-Code oder einer Logodatei – ist das natürlich einfach. Schwieriger wird es aber bei den Qualitäten, die nie jemand schriftlich festgehalten hat: zum Beispiel das Erscheinungsbild oder der auf subjektiven Wahrnehmungen basierende Wiedererkennungswert einer Marke. Es kann fast unmöglich erscheinen, diese Elemente genau zu erfassen – bis man aufhört, die Marke zu beschreiben, und anfängt, sie zu definieren. Beginne mit der Tonalität.
Die Markenstimme sollte von vagen Beschreibungen wie „freundlich, aber hochwertig“ hin zu konkreten Schreibregeln weiterentwickelt werden: bevorzugte Terminologie, zu vermeidende Wörter, Satzlänge, Formatierungsanforderungen, Zielgruppenanpassungen sowie Beispiele für gute und schlechte Outputs. Die Definition wiederverwendbarer Strukturen für LinkedIn-Posts, Produktbeschreibungen, Kampagnen-Headlines oder Verkaufs-E-Mails gibt der KI das Gerüst, das sie braucht, um markenkonforme Inhalte zu generieren.
Für die visuelle Markenidentität gilt dasselbe: Subjektive Qualitäten wie „nahbar“ oder „selbstbewusst“ müssen in Handlungsanweisungen zu Thema, Setting, Komposition, Farbgebung, Lichtstimmung, Layout und No-Gos übersetzt werden.
Maschinenlesbare Richtlinien erfordern zudem ein strukturiertes Terminologiesystem, wiederverwendbare Content-Formate und umfassend getaggte Assets. Eine KI kann markenkonforme Inhalte nicht zuverlässig erstellen oder abrufen, wenn Produktnamen, Zielgruppenbezeichnungen, Slogans, rechtliche Begriffe, Kampagnenstrukturen und visuelle Inhalte uneinheitlich definiert sind. Ein Bild mit der Bezeichnung campaign_image_04_final.jpg ist für die KI nahezu nutzlos. Dasselbe Bild als Hero Shot des Produkts gekennzeichnet – für bezahlte Social-Media-Werbung freigegeben, für den deutschen Markt zugelassen, ohne Personen oder mit im März auslaufenden Nutzungsrechten – wird zu etwas, das die KI abrufen kann, wenn ein Marketer nach einem Bild für einen Produktlaunch fragt.
Von statischen Richtlinien zum lebendigen System
Letztendlich stellen maschinenlesbare Markenrichtlinien sicher, dass das System, das bereits für die Abstimmung zwischen menschlichen Teams sorgt, nun auch von Maschinen gelesen werden kann: zentralisiert, versionsverwaltet, berechtigungsbasiert, mit Assets und Workflows verknüpft und für KI über kontrollierte Integrationen wie MCP zugänglich. Eine Cloud-Plattform hat schon vor Jahren dafür gesorgt, dass dieses System für Nutzer:innen immer aktuell ist. Neu ist, dass die KI direkt und in Echtzeit daraus liest, anstatt aus einem PDF, das jemand im letzten Monat in einen Prompt kopiert hat.
Mit Frontify wird dieses maschinenlesbare Fundament automatisch erstellt. Teams steuern ihre Marke so wie bisher, aber ihre Richtlinien, Regeln, Metadaten und Assets sind für die Tools strukturiert, die das moderne Marketing von heute prägen.
Frontify ist die lebendige „Source of Truth“ für Markenwissen: Sie verwandelt präzise Richtlinien, Assets und Kontext in die Markenintelligenz, die von der KI für die Produktion markenkonformer Inhalte benötigt wird.
Hier seht ihr, wie Frontify eure Marke maschinenlesbar macht:
