KI-Bildanzeigen im Feld: gut, solange sie nicht nach KI aussehenAI in disguise – How AI-generated ads' visual cues shape consumer perception and performance

Exner, Hartmann, Netzer, Zhang · Working Paper (Columbia University) · 2025

Auf einer großen Werbeplattform schneiden KI-generierte Bildanzeigen im Mittel nicht anders ab als menschliche; KI-Bilder, die nicht nach KI aussehen, erzielen höhere Klickraten als solche, die erkennbar künstlich wirken.

5,8MFK-Score von 10 · Ergebnis: offen

Studiendesign6

Datenbasis9

Unabhängigkeit7

Replikation3

Übertragbarkeit5

Sehr großes Feld-Quasi-Experiment mit Plattformdaten, aber unbegutachtet und nicht repliziert. Zu neu oder zu wenig geprüft für ein Urteil. Wie der Score entsteht →

Die Zahlen

0,79 % vs. 0,62 %	Klickrate (modellfrei) von KI-Bildern, die nicht vs. doch nach KI aussehen
16 Mrd.	Impressionen im Datensatz
> 7.000	Werbetreibende

Methode: Quasi-Experiment innerhalb derselben Kampagnen auf Taboola (GenAI Ad Maker, Stable Diffusion); KI-Anmutung nachträglich von Ratern erhoben.
Datenbasis: über 2 Mio. Anzeigen-Tage, > 7.000 Werbetreibende, > 16 Mrd. Impressionen, 03.06.–15.08.2023, USA
Einschränkungen und häufige Fehlzitate: Keine Offenlegung der KI-Herkunft – gemessen wird der KI-Eindruck, nicht die Label-Wirkung. Im Regressionsmodell ist der Durchschnittseffekt nicht signifikant. Eine Plattform, Peer Review ausstehend.
Interessenlage: Akademisch mit Plattformdaten (Taboola).
Quelle: https://www.columbia.edu/~on2110/Papers/AI_in_disguise.pdf (frei zugänglich)

Im Podcast

Folge 14: Die KI-Werbe-Lücke

Zitieren

Marketing Facts Kompakt (Hrsg.): „KI-Bildanzeigen im Feld: gut, solange sie nicht nach KI aussehen“. MFK-Studiendatenbank, Stand 2026-11-06. https://marketing-facts.de/studien/exner-hartmann-netzer-zhang-2025-ai-in-disguise/

offenKI im MarketingKreation & Werbewirkung

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