Omnichannel & Online Marketing 2026

10 Trends, die man nicht nur kennen – sondern verstehen – muss

Wenn wir über Marketing-Trends 2026 sprechen, meinen viele neue Plattform-Features, Formate oder „den nächsten Algorithmus“. Die echte Veränderung passiert aber tiefer: Marketing wird zu einem Entscheidungssystem. KI, Datenqualität und Wertlogik bestimmen, wo Budgets fließen, welche Nutzer priorisiert werden und welche Touchpoints überhaupt noch relevant sind.

Dieser Artikel ist deshalb bewusst nicht „Trend-Bingo“. Du bekommst 10 Insights, jeweils mit:

• Was sich verändert

• Wie es konkret funktioniert

• Plattform-/Praxisbeispiel

• Was du daraus ableiten solltest

1) KI steuert Kampagnen, Budgets und Prioritäten

Was sich verändert

Früher haben Marketer Kampagnen gebaut, Budgets zugewiesen und Gebote manuell optimiert. 2026 entscheidet KI nicht mehr innerhalb einer Kampagnenstruktur, sondern oft vor der Kampagne: Ob, wo und für wen Budget überhaupt sinnvoll ist.

Wie es konkret funktioniert

KI-Systeme bewerten permanent:

• Such- und Nutzungssignale

• historisches Kauf- & Interaktionsverhalten

• Kontext (Device, Zeitpunkt, Location)

• Conversion- und Value-Wahrscheinlichkeiten

Daraus entsteht eine Erwartungswert-Logik: Budget wird dynamisch dorthin verschoben, wo der höchste erwartete Business-Impact liegt – nicht dorthin, wo „die Kampagne“ gerade Budget hat.

Beispiel (Praxis)

In Search verschiebt sich die Logik weg vom Keyword-Denken hin zu Intention & Erwartungswert (z. B. AI-Max-Logiken). Zwei Nutzer geben dieselbe Suchanfrage ein – und sehen unterschiedliche Anzeigen und unterschiedliche Gebote, weil das System unterschiedliche Abschluss- bzw. Wertwahrscheinlichkeiten erkennt.

Was du daraus ableiten solltest

Operative Handarbeit (Gebote, Keyword-Kleinteiligkeit) verliert an Bedeutung. Gewinnt massiv:

• klare Zieldefinitionen

• saubere Value-/Conversion-Logik

• Messbarkeit & Datenqualität

• Creative- und Angebotsstrategie

2) First-Party-Daten werden zur Entscheidungsbasis aller Systeme

Was sich verändert

First-Party-Daten sind 2026 nicht „nice to have“ oder nur Datenschutzpflicht. Sie sind die Basis für algorithmische Entscheidungen, weil Signale fragmentierter und unvollständiger werden.

Wie es konkret funktioniert

Der relevante Datenbegriff verschiebt sich von „Session & Klick“ zu Verhalten über Zeit:

• Kaufhistorie

• Warenkorb-Entwicklung

• Wiederkaufrhythmen

• Content-Nutzung

• Reaktionsgeschwindigkeit

• Retouren-/Storno-Muster (wenn verfügbar)

KI kann daraus Nutzer bewerten, nicht nur „tracken“. Entscheidend ist nicht mehr: Wer klickt?
Sondern: Wer wird wahrscheinlich wertvoll? Wer bleibt? Wer kauft wieder?

Beispiel (Praxis)

Event-basierte Analytics (z. B. GA4-Logik) ermöglicht Predictive Signale wie Kaufwahrscheinlichkeit oder Abwanderungsrisiko. Diese Signale fließen in:

• Zielgruppen-Priorisierung

• Gebotsstrategien

• Budget-Allokation

So kann ein Nutzer mit geringerer Conversionrate, aber hohem erwarteten Warenkorb, bewusst höher priorisiert werden als jemand mit vielen günstigen Abschlüssen.

Was du daraus ableiten solltest

First-Party-Daten sind kein Reporting-Thema – sie sind Steuerungslogik.
Konkrete Konsequenz:

• baue Datenmodelle entlang von Wert (nicht nur Events)

• sorge für konsistente Conversion- & Value-Definitionen

• bring CRM/Shop-Daten in die Media-Entscheidungen (wo möglich)

• akzeptiere bewusstes Depriorisieren von Low-Value-Segmenten

3) Omnichannel wird zur zentralen Steuerungsarchitektur

Was sich verändert

Omnichannel ist nicht mehr „wir sind auf vielen Kanälen“. 2026 bedeutet Omnichannel: eine konsistente Entscheidungslogik, die über alle Touchpoints hinweg wirkt.

Wie es konkret funktioniert

Ein Nutzer kann:

• über Social/Video entdecken

• über Content vergleichen

• über Search/Direct konvertieren

Touchpoints sind unterschiedlich – aber die Bewertung des Nutzers sollte konsistent sein. Systeme steuern nicht mehr „pro Kanal“, sondern entlang:

• Journey-Wert

• erwarteter Kundenwert

• Rolle des Touchpoints im Entscheidungsprozess

Budget folgt damit dem Journey-Wert, nicht der Kanal-Schublade.

Beispiel (Praxis)

Wenn ein Nutzer mehrfach mit erklärendem Content interagiert, dann Video bis zum Ende schaut und danach Search nutzt, ist das ein anderes Signalprofil als „ein Klick und weg“. Omnichannel-Setups verbinden diese Signale zu einer konsistenten Priorisierung.

Was du daraus ableiten solltest

Ohne zentrale Daten- & Value-Logik bleibt Omnichannel Marketing Flickwerk.
Du brauchst:

• einheitliche Zieldefinitionen

• konsistente Attribution-/Measurement-Logik

• Verbindung von CRM/Analytics/Media (so weit möglich)

• eine Journey-Perspektive statt Kanal-Silos

4) Discovery verdrängt klassische Suche – und verschiebt den Funnel

Was sich verändert

Search verschwindet nicht – sie rutscht im Funnel nach hinten. Kaufentscheidungen entstehen zunehmend durch Entdeckung, nicht durch aktive Suche.

Wie es konkret funktioniert

Viele Nutzer starten ohne klare Frage. Algorithmen erkennen Bedürfnisse über:

• Feed- und Video-Signale (Watchtime, Replays, Saves)

• Empfehlungen

• Kontext & Verhalten

• AI-basierte Antwort-/Discovery-Oberflächen

Die Plattform liefert Inspiration bevor der Nutzer ein Problem explizit formuliert.

Beispiel (Praxis)

„Social Search“ funktioniert oft über Erfahrungslogik: Nutzer konsumieren Bewertungen, Routinen, Vergleiche. Die erste Präferenz entsteht im Feed – Search dient später zur Validierung.

Was du daraus ableiten solltest

Wenn du erst in Search sichtbar bist, verpasst du häufig:

• den ersten Bewertungsmoment

• Präferenzaufbau

• emotionalen Kontext

Konsequenz:

• Content/Video früher im Funnel planen

• Messaging auf „Problem/Need“ statt nur „Produkt“ ausrichten

• Search als „Finale Entscheidungshilfe“ optimieren, nicht als einzigen Einstieg

5) Content wird funktional: weniger „laut“, mehr „hilfreich“

Was sich verändert

2026 gewinnt Content nicht durch Lautstärke, sondern durch Nutzen im richtigen Moment. Menschen konsumieren Inhalte, um Unsicherheit zu reduzieren und Entscheidungen vorzubereiten.

Wie es konkret funktioniert

Algorithmen bewerten Content zunehmend über Qualitäts- und Kontextsignale:

• Verweildauer / Completion

• Wiederkehr / Saves

• Interaktionsqualität

• Kontext-Fit (passt das Format zur Frage/Intention?)

Und Nutzer erwarten Antworten wie:

• „Für wen lohnt sich das – und für wen nicht?“

• „Was heißt das konkret für Budget/Setup?“

• „Welche Fehler passieren typischerweise?“

Beispiel (Praxis)

Statt „Wir sind die Besten“ funktioniert besser:

• klare Einordnung („Wenn du X willst, brauchst du Y – sonst nicht“)

• Vergleich („Option A vs. B – wann welche sinnvoll ist“)

• Schrittfolgen („So setzt du es um – inkl. Stolpersteine“)

Was du daraus ableiten solltest

Content wird zur Entscheidungshilfe. Konsequenz:

• baue modulare Content-Bausteine (ein Thema → viele Formate)

• plane Content entlang der Journey (Discovery → Consideration → Decision)

• bewerte Content nicht nur nach Reichweite, sondern nach Wirkung (Leads, qualifizierte Sessions, Saves, Returning Users)

6) Video wird Infrastruktur – weil Algorithmen visuell entscheiden

Was sich verändert

Video ist 2026 nicht „ein Format“, sondern die Infrastruktur für Discovery, Erklärung und Bewertung. Kein Medium liefert so viele Signale wie Video.

Wie es konkret funktioniert

Video erzeugt datenreiche Signale:

• Watchtime / Completion

• Pause / Replay

• Skip-Verhalten

• Saves / Shares

• Kommentarqualität

Diese Signale helfen Plattformen, Relevanz extrem schnell zu bewerten. Deshalb werden Video-Formate bevorzugt in Distribution und Discovery.

Beispiel (Praxis)

Erfolgreiche Video-Setups sind nicht „ein Video = eine Kampagne“, sondern:

• ein Dreh → viele Varianten

• verschiedene Hooks (erste 2–3 Sekunden)

• verschiedene Einstiege für verschiedene Intentionen

• systematisches Testing der Varianten

Plattformen skalieren Gewinner automatisch stärker – der Mensch definiert Ziel, Botschaft und Grenzen.

Was du daraus ableiten solltest

Video muss prozessual geplant werden:

• Creator-/UGC-Logik testen (Trust + Geschwindigkeit)

• Hooks systematisch entwickeln (Problem → Ergebnis → Beweis)

• Gewinner-Assets iterieren statt ständig neu zu produzieren

• Video nicht als „Branding“, sondern als Performance-Asset behandeln

7) Predictive Marketing ersetzt Trial-and-Error

Was sich verändert

Entscheidungen werden vorgezogen: Statt „starten und hoffen“ steuern Systeme zunehmend über Wahrscheinlichkeiten.

Wie es konkret funktioniert

KI prognostiziert:

• Conversion-Wahrscheinlichkeit

• erwarteten Warenkorbwert

• Wiederkauf-/Churn-Risiko

Budgets fließen stärker in Segmente mit hohem Erwartungswert – bevor Wochen an Testzeit vergehen.

Beispiel (Praxis)

Ein Segment kann weniger Conversions liefern, aber deutlich höheren erwarteten Profit. In einem predictive Setup wird es priorisiert, obwohl klassische KPI-Logik es vielleicht „wegoptimiert“ hätte.

Was du daraus ableiten solltest

• Conversion ist nicht gleich Conversion: Value muss ins System

• KPI-Set an Profit/CLV koppeln

• Segmente nach Erwartungswert priorisieren, nicht nach CTR

8) Agentic Marketing: KI handelt selbstständig

Was sich verändert

KI gibt nicht nur Empfehlungen – sie handelt (innerhalb definierter Grenzen).

Wie es konkret funktioniert

Agentische Systeme können:

• Budgets verschieben

• Gebote anpassen

• ineffiziente Setups pausieren

• Gewinner skalieren

• Varianten gegeneinander testen

Der Mensch liefert:

• Ziele

• Prioritäten

• Rahmen & No-Gos (Brand, Ethik, Budgetgrenzen)

Beispiel (Praxis)

Statt wöchentlicher Optimierungsroutinen laufen mikrogranulare Entscheidungen kontinuierlich. Das reduziert Reaktionszeit und erhöht Konsistenz.

Was du daraus ableiten solltest

• definiere klare Optimierungsziele (Profit, Umsatz, Lead-Qualität)

• setze Leitplanken statt Mikromanagement

• investiere in Measurement & Governance, nicht in mehr Handgriffe

9) Performance wird unternehmerisch definiert

Was sich verändert

Klicks, CPM und Reichweite sind Diagnosewerte – nicht das Ziel. 2026 zählt Business-Impact.

Wie es konkret funktioniert

Budgets werden entlang von:

• CLV

• Profit pro Nutzer

• Retention

• Effizienz der Spend-Allokation
  gesteuert – nicht nach „Kanal X hat günstigen CPM“.

Beispiel (Praxis)

Zwei Kampagnen können denselben CPA haben, aber sehr unterschiedliche Kundenqualität. 2026 gewinnt die Kampagne, die bessere Kunden erzeugt – nicht die, die hübschere Marketing-KPIs liefert.

Was du daraus ableiten solltest

• KPI-Framework vom Business rückwärts bauen

• Marketing-Reporting auf Profit/CLV/Retention erweitern

• Attribution als Entscheidungsmodell verstehen, nicht als „Wahrheit“

10) Vertrauen, Transparenz und Ethik werden messbare Performance-Faktoren

Was sich verändert

Mehr KI bedeutet mehr Intransparenz aus Nutzersicht. Und das beeinflusst Verhalten direkt.

Wie es konkret funktioniert

Nutzer akzeptieren Personalisierung – wenn sie nachvollziehbar ist.
Marken müssen erklären:

• welche Daten genutzt werden

• wofür sie genutzt werden

• wo Automatisierung endet

Transparenz wirkt auf:

• Conversion

• Wiederkauf

• Loyalität

• langfristigen Wert

Beispiel (Praxis)

Schon kleine Transparenz-Elemente („Warum sehe ich das?“, klare Consent-Logik, verständliche Benefits) können Vertrauen erhöhen – und damit Performance stabilisieren.

Was du daraus ableiten solltest

• Datenschutz nicht als Pflicht, sondern als Trust-Asset denken

• Personalisierung erklärbar machen

• Automatisierung mit Governance verbinden

Fazit: Marketing 2026 ist ein System (nicht ein Kanalmix)

Wer Marketing 2026 manuell wie 2018 steuern will, verliert Geschwindigkeit und Effizienz. Wer es als System aus KI, Datenqualität, Wertlogik und Journey-Architektur versteht, gewinnt.