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Personalisierung durch KI

oder auch Dynamische Inhalte (KI), KI-Personalisierung

Männliche Person, frontal, schaut in die Kamera; trägt kariertes Hemd über dunkelfarbigem T‑Shirt; heller Innenraum mit unscharfem Monitor oder Poster links und Fenster rechts.

von Richard Albrecht am 18.10.2026

Personalisierung durch KI ist das Anpassen von Inhalten, Angeboten oder Oberflächen an den einzelnen Nutzer mit Hilfe von Modellen. Entschieden wird dabei aus Verhalten, aus Angaben des Nutzers oder aus der Ähnlichkeit zu anderen.

Personalisierung durch KI

Das Anpassen von Inhalten, Angeboten oder Oberflächen an den einzelnen Nutzer mit Hilfe von Modellen.
Beispiel: „Die Personalisierung durch KI zeigte Erstbesuchern andere Einstiege als wiederkehrenden Kunden.“

Stufen der Anpassung: nach Herkunft und Gerät, nach bisherigem Verhalten auf der Seite, nach Kaufhistorie, nach Ähnlichkeit zu anderen Nutzern. Der Aufwand und die Datenlast steigen mit jeder Stufe.

Verwandt mit dem Empfehlungssystem: Das schlägt einzelne Dinge vor. Personalisierung verändert die Seite selbst.

Was wirkt

Die einfachen Stufen. Wiederkehrende Besucher an der Stelle abholen, an der sie aufgehört haben, zuletzt angesehene Produkte zeigen, einen Hinweis für Erstbesucher ausblenden: Das ist ohne Modell machbar und bringt in unseren Projekten den größeren Teil der Wirkung. Die gelernten Stufen lohnen ab einer Nutzermenge, die kleine Seiten nicht haben.

Was nach hinten losgeht

Zu viel Anpassung. Eine Seite, die bei jedem Besuch anders aussieht, nimmt Orientierung; ein Angebot, das verrät, was ein System über jemanden zu wissen glaubt, wirkt unangenehm. Dazu kommt die Verengung: Wer nur sieht, was zum bisherigen Verhalten passt, findet nichts Neues, und der Betreiber verkauft weniger als vorher.

Was rechtlich gilt

Für Anpassung aus Verhalten braucht es eine Rechtsgrundlage, meist eine Einwilligung, und sie muss ehrlich eingeholt sein. Wer Daten über mehrere Besuche hinweg verknüpft, arbeitet mit personenbezogenen Daten, auch ohne Namen. Dazu kommen Hinweispflichten bei automatisierten Entscheidungen mit Wirkung für den Betroffenen.

Wie wir damit umgehen

Messen statt glauben. Jede Anpassung wird gegen die unangepasste Fassung geprüft, und zwar an einer Zahl, die zählt: Anfragen, Bestellungen, Abschlüsse. In mehreren Projekten hat eine Anpassung die Kennzahl verschlechtert, und das wäre ohne Vergleich nie aufgefallen.

Was ohne Einwilligung bleibt

Die Anpassung im Moment. Was jemand gerade ansieht, welches Gerät er benutzt und woher er kommt, lässt sich ohne Verlauf verwenden und wirkt sofort. Das deckt den größeren Teil des Nutzens ab und braucht keine Zustimmung, weil nichts über den Besuch hinaus gespeichert wird.

Siehe auch:

Empfehlungssystem (Recommender System)

Ein System, das einem Nutzer Inhalte oder Produkte vorschlägt, die zu ihm passen sollen.

#Künstliche Intelligenz (KI)

Collaborative Filtering

Vorschläge aus dem Verhalten von Nutzern, die sich ähnlich verhalten wie der aktuelle.

#Künstliche Intelligenz (KI)

Datenschutz bei KI-Tools

Die Frage, welche personenbezogenen Daten in ein KI-Werkzeug dürfen und auf welcher Grundlage.

#Künstliche Intelligenz (KI)

Embedding

Eine von einem KI-Modell berechnete Zahlenreihe, die die Bedeutung eines Textes abbildet.

#Künstliche Intelligenz (KI)

Model Drift (Modell-Drift)

Der Qualitätsverlust eines KI-Modells, weil sich die Wirklichkeit seit dem Training verändert hat.

#Künstliche Intelligenz (KI)

Human in the Loop

Ein Ablauf, in dem ein Mensch an festgelegter Stelle prüft, entscheidet oder freigibt.

#Künstliche Intelligenz (KI)