Haftungsausschluss: Die in diesem Artikel dargestellten Ansichten und Interpretationen sind ausschließlich die des Autors und sollen Perspektive und Kontext zum Gartner Magic Quadrant®™ bieten. Sie sollten nicht so interpretiert werden, dass sie die Ansichten, Analysen oder Positionen von Gartner repräsentieren.
Das "Warum" verstehen
Welche Plattformen werden für das nächste Modell des Content Marketing gebaut, um die Zukunft des digitalen Kundenerlebnisses zu unterstützen – und welche sind in der Vergangenheit verankert?
Die Frage, auf die es ankommt
In seiner Gesamtheit zeigt der Magic Quadrant für CMP einen strukturellen Wandel in der Funktionsweise von Content Marketing und wie Käufer über die nächste Phase ihrer Content-Operations-Strategie nachdenken sollten. Dies ist ein Markt an einem Wendepunkt, und ich würde behaupten, dass die wichtigste Frage nicht lautet: "Wer ist an der Spitze?", sondern:
Welche Plattformen werden für das nächste Modell des Content Marketing gebaut, um die Zukunft des digitalen Kundenerlebnisses zu unterstützen – und welche sind in der Vergangenheit verankert?
Was ist die grundlegende Veränderung, die sich auf den CMP-Markt auswirkt?
Wie der Magic Quadrant 2026 für CMP feststellt: "Die Unterschiede zwischen den Plattformen sind gewachsen, da die Anbieter differenzierte Wege zur Integration generativer und agentischer Künstlicher Intelligenz verfolgen." In der Tat sind zukunftsfähige CMPs nicht in erster Linie Workflow- oder Content-Management-Tools; Es handelt sich um künstliche Intelligenz betriebene Betriebssysteme, die für die Orchestrierung von Menschen, Daten, Künstliche Intelligenz, Compliance, Verteilung und Messung in großem Maßstab verantwortlich sind.
Diese Verschiebung erklärt, warum der diesjährige Quadrant so bedeutsam ist. CMPs haben einen Wendepunkt überschritten. Das Rennen dreht sich nicht mehr darum, generative Funktionen der künstlichen Intelligenz in Content-Workflows zu schichten. Stattdessen hat sich der Markt entschieden weg von eigenständigen CMPs und hin zu integrierten Suiten entwickelt, die den gesamten Content-Lebenszyklus orchestrieren – von der Strategie und Erstellung bis hin zu Governance, Verteilung und Performance-Optimierung.
Warum ist Answer Engine Optimization ein so wiederkehrendes Thema?
Eine der folgenreichsten Erkenntnisse im Magic Quadrant für CMP ist aus meiner Sicht die Betonung der Answer-Engine-Optimierung (AEO).
Da Käufer zunehmend die traditionelle Suche zugunsten von künstlicher Intelligenz generierter Antworten umgehen, müssen CMPs Marken helfen:
- Inhalte modular und semantisch strukturieren
- Umfangreiche Metadaten und Wissensgraphen anhängen
- Stellen Sie sicher, dass die Inhalte maschinenlesbar, zuordenbar und vertrauenswürdig sind
Die Erkenntnis ist klar: Wenn Inhalte nicht strukturiert, modular und vertrauenswürdig genug sind, um von künstlichen Intelligenz genutzt zu werden, werden sie möglicherweise nicht bei allem entdeckt, unabhängig davon, wie gut sie in der traditionellen Suche funktionieren.
Für Käufer von Technologie wird die CMP-Auswahl von "Wie effizient können wir Inhalte planen und erstellen?" An "Wie zuverlässig können unsere Inhalte von Maschinen entdeckt, ihnen vertraut und wiederverwendet werden?"
Welche Plattformen werden für das nächste Modell des Content Marketing gebaut, um die Zukunft des digitalen Kundenerlebnisses zu unterstützen – und welche sind in der Vergangenheit verankert?
Wie sollten Einkäufer die Bewegung der Anbieter im Magic Quadrant interpretieren?
Um die Positionen der Anbieter im Quadranten besser zu verstehen, ist es hilfreich zu wissen, welche Kriterien in der Bewertung am stärksten gewichtet wurden. Der vollständige Bericht stellt fest, dass im Jahr 2026:
- Product/Service und Customer Experience hatten das größte Gewicht für Ability to Execute.
- Innovation, Marktverständnis und Angebotsstrategie führten zur Vollständigkeit der Vision.
Nachdem ich alles der Anbieterprofile gelesen habe, ist meine Einschätzung, dass diejenigen, die für Künstliche Intelligenz nativ entwickelt haben, Orchestrierung, eingebettete Governance und die Vereinheitlichung von Plattformen profitierten am meisten. Diejenigen, die inkrementell an Legacy-Workflows iterierten, sahen eine weniger positive Dynamik. Darüber hinaus setzte sich die Vision nur dann in Bewegung um, wenn sie durch die Auslieferung von Produkten unterstützt wurde – echte agentische Workflows, echte Governance-Mechanismen und echte betriebliche Auswirkungen.
Mit anderen Worten: Anbieter, die Künstliche Intelligenz als Plattform und nicht als Feature Race behandelten, waren eher im Leader-Quadranten positioniert.
Bewerten Sie die Bereitschaft Ihrer Marke für die Erlebnis/Erfahrung
Marketingkapazitäten und mehr Agenten
Die Marketingbudgets sind in den letzten Jahren relativ flach geblieben, auch wenn sich die neuen Künstliche Intelligenz in Marketingtechnologie ausgebreitet haben. CMOs großer Reisemarken werden aufgefordert, mehr Inhalte zu produzieren und mehr Leads als je zuvor zu generieren, und ihre Teams werden nicht größer. Sie werden aufgefordert, mehr personalisierte Inhalte über mehr Kanäle für mehr Segmente zu liefern, mit den gleichen Ressourcen wie im letzten Jahr.
Gartner prognostiziert, dass bis 2027 90 % der CMOs werden künstliche Intelligenz einsetzen, um personalisierte, adaptive Kundenerlebnisse zu bieten. Für Vermarkter und digitale Teams wird Künstliche Intelligenz fähig genug, um Menschen zu ersetzen, die viele der sich wiederholenden Ausführungsaufgaben wie das Markieren von Metadaten, das Generieren von Inhaltsvariationen, das Reparieren defekter Links oder das Zusammenstellen von QA-Screenshots ausführen. Diese alltäglichen Aufgaben können an agentische Tools übergeben werden. Diese Verschiebung ermöglicht es Marketingteams, sich über die Wasserlinie der künstlichen Intelligenz zu erheben und sich auf höherwertige Aufgaben wie Journey-Architektur, Experimentierdesign und kreative Strategie zu konzentrieren.
Berücksichtigen Sie die Komplexität, die eine leistungsfähige agentische Inhaltsschicht ermöglicht. Eine Hotelgruppe, die eine Kampagne über sechs Zielgruppensegmente, drei Kanäle und vier Regionen startete, sah sich früher mit einem Engpass bei der Produktion konfrontiert, der die Personalisierung auf die wertvollsten Segmente beschränkte. Mit künstlicher Intelligenz unterstützter Produktion von Inhalten und einer agentischen Content-Plattform kann dasselbe Team unverwechselbare, personalisierte Erlebnisse für alle sechs Segmente gleichzeitig bereitstellen. Inhalte in dieser Größenordnung auf dem neuesten Stand zu halten, wäre mit herkömmlichen Content-Operationen einfach nicht möglich.
Die Form eines Marketingteams wird in den nächsten Jahren deutlich anders aussehen als in den letzten Jahren, und dass die Teams, die heute ihre Organisationssysteme neu gestalten, einen signifikanten Vorsprung haben werden.
Verfolgen Sie die Serie
Dies ist der erste Teil einer Serie über die Reise- und Gastgewerbebranche, in der es darum geht, wie Künstliche Intelligenz die Strategie für Erlebnis/Erfahrungen neu gestaltet. In den kommenden Beiträgen werde ich auf jedes der drei hier vorgestellten Themen eingehen, beginnend mit einem genaueren Blick auf die aufkommende Reise der Künstliche Intelligenz und was sich in der Art und Weise verändert hat, wie Reisende entdecken, vergleichen und buchen. Von dort aus werde ich untersuchen, wie generative Suche und GEO den Reiseplanungstrichter stören, und schließlich die organisatorischen Implikationen, wenn agentische Tools die Wasserlinie der Künstlichen Intelligenz für Marketingteams erhöhen.
Ganz gleich, ob Sie für eine globale Hotelkette, eine regionale Fluggesellschaft, ein Casino-Resort, eine Restaurantgruppe oder einen Vergnügungspark arbeiten, die Organisationen, die diese Veränderungen mit Bedacht steuern, werden dazu beitragen, zu definieren, wie die Zukunft des Reisens aussieht.