Wie wir diese 35 Tools ausgewählt haben
Dies ist keine Liste aller AI-Tools, die auf ihrer Startseite Marketing erwähnen. Es handelt sich um eine nach Kategorien gegliederte Bewertung von Tools, die Marketingfachleute im Jahr 2026 tatsächlich einsetzen, um mehr Arbeit umzusetzen, die Kampagnenleistung zu verbessern und die Kosten für hochwertige Ergebnisse zu senken.
Jedes Tool wurde anhand von drei Kriterien bewertet: Funktioniert es zuverlässig für die angegebene Aufgabe, lässt es sich ohne erheblichen Aufwand in den bestehenden Marketing-Stack integrieren, und rechtfertigt der Nutzen den Preis in dem Maßstab, in dem die meisten Marketingteams arbeiten?
Die Tools sind nach der Marketingfunktion geordnet, die sie unterstützen. Nutze die folgenden Abschnitte, um zu deiner Kategorie zu navigieren.
AI-Tools für Content-Marketing
Claude (Anthropic) - Am besten für lange, strukturierte, strategische Inhalte
Claude Sonnet 4 erstellt im Jahr 2026 die hochwertigsten langen Marketinginhalte aller verfügbaren Modelle. Anders als auf GPT basierende Tools erfasst Claude Nuancen, vermeidet markenschädigende Beliebigkeit und setzt komplexe strukturelle Briefings präzise um. Mit einer korrekt konfigurierten Skill-Datei funktioniert es eher wie ein Senior-Content-Stratege als wie ein Tool zum Erstellen von Entwürfen. Am besten für: Blogbeiträge, Kampagnenbriefings, E-Mail-Texte, Content-Strategiedokumente.
Jasper - Am besten für konsistente Markenstimme in großem Maßstab
Jaspers Funktionen zum Training der Markenstimme machen es zur besten Wahl für Teams, die große Mengen an Inhalten erstellen, die über mehrere Autoren und Märkte hinweg markenkonform bleiben müssen. Die Qualität der AI-Ausgaben liegt bei komplexen Aufgaben unter der von Claude, aber die Workflow-Integrationen und die Vorlagenbibliothek machen Jasper für Content-Operations-Teams praktisch. Am besten für: skalierte Content-Produktion, Teams mit strengen Markenrichtlinien.
Surfer SEO - Am besten für SEO-optimierte Inhalte
Surfers SERP-Analyse und Content-Bewertung funktionieren. Das Tool zeigt dir, was du aufnehmen, was du vermeiden und wie lang du schreiben solltest - basierend darauf, was für dein Keyword heute tatsächlich rankt. In Kombination mit Claude für das eigentliche Schreiben entstehen Inhalte, die schneller ranken als mit einem der beiden Tools allein. Am besten für: SEO-Bloginhalte, Seitenoptimierung.
Claude, Jasper und Surfer erstellen die Inhalte. Lena ist die Skill-Datei, die deine Content-Strategie in Themencluster, einen 90-Tage-Redaktionskalender und Briefings verwandelt, mit denen dein Team sofort arbeiten kann.
Lena ansehen →AI-Tools für E-Mail-Marketing
Klaviyo AI - Am besten für E-Commerce-E-Mail-Automatisierung
Klავიyos prädiktive AI-Funktionen - Optimierung des Versandzeitpunkts, Produktempfehlungen und Abwanderungsprognosen - sind wirklich nützlich und bilden 2026 das am besten umgesetzte AI-Funktionspaket in einem ESP. Die Funktionen zur generativen Texterstellung sind solide, aber nicht herausragend. Am besten für: E-Commerce-Marken mit etablierten E-Mail-Listen.
ActiveCampaign - Am besten für B2B-Lifecycle-E-Mail-Marketing mit AI-Scoring
Das Lead-Scoring und der prädiktive Versand von ActiveCampaign sind für B2B-Sequenzen gut umgesetzt. Der Automatisierungs-Builder bietet starke Funktionen sowie AI-gestützte Workflow-Vorschläge. Besser für B2B-Lifecycle-Marketing geeignet als für E-Commerce. Am besten für: SaaS- und B2B-Unternehmen mit komplexen Nurture-Sequenzen.
AI-Tools für SEO
Semrush-AI-Funktionen - Am besten für integrierte SEO-Workflows
Semrush hat AI auf eine Weise in Keyword-Recherche, Content-Audit und Wettbewerbsanalyse integriert, die den manuellen Aufwand tatsächlich reduziert. Der AI Writing Assistant erstellt SEO-strukturierte Inhalte, die den grundlegenden Usability-Test bestehen. Am besten für: Teams, die SEO-Recherche und Content auf einer Plattform bündeln möchten.
Ahrefs - Am besten für Backlink-Analysen und Keyword-Lücken
Ahrefs bleibt das zuverlässigste Tool für die Backlink-Analyse und die Identifizierung von Keyword-Lücken im Wettbewerb. Die AI-Funktionen sind neuer und weniger integriert als bei Semrush, aber die Qualität der zugrunde liegenden Daten ist höher. Am besten für: technisches SEO, Linkbuilding-Strategie, Wettbewerber-Recherche.
Clearscope - Am besten für Onpage-Content-Optimierung
Das Content-Bewertungssystem von Clearscope zeigt Autoren, welche semantisch verwandten Begriffe sie in welcher Häufigkeit aufnehmen sollten. Das fokussierteste Tool in dieser Liste - es macht eine Sache und macht sie gut. Am besten für: Content-Teams, die bestehende Seiten und neue Artikel für thematische Autorität optimieren.
AI-Tools für bezahlte Werbung
Google Ads Performance Max - Am besten für die Automatisierung von Such- und Display-Werbung
Performance Max ist ausgereift. Im Jahr 2026 funktioniert es zuverlässig für Marken mit ausreichend Conversion-Daten. Stelle starke Creative-Assets bereit und überlasse dem Algorithmus die Optimierung von Platzierungen und Geboten. Die AI-Creative-Tests sind echt und messbar. Am besten für: Marken mit mehr als 50 Conversions pro Monat, die ihre bezahlte Suche skalieren möchten.
Meta Advantage+ - Am besten für die Skalierung bezahlter Social-Media-Werbung
Metas Advantage+-Kampagnenstruktur mit AI-Creative-Tests und Zielgruppenerweiterung funktioniert gut für Direct-to-Consumer-Marken mit umfangreichen Creative-Bibliotheken. Weniger effektiv für Nischen-B2B-Zielgruppen, bei denen die AI-Zielgruppenerweiterung zu viel Streuverlust erzeugt. Am besten für: DTC-Marken mit bewährten Creative-Assets und eingerichtetem Conversion-Tracking.
Pencil - Am besten für die Erstellung von AI-Werbemitteln
Pencil erstellt mithilfe deiner bestehenden Marken-Assets schnell Varianten von Video- und statischen Werbemitteln. Die Ausgabequalität hat sich in den vergangenen 12 Monaten deutlich verbessert. Am besten als Tool für eine hohe Anzahl an Creative-Tests geeignet, nicht als Ersatz für zentrale Hero-Creatives. Am besten für: Performance-Marketing-Teams mit umfangreichen Creative-Tests.
AI-Tools für Analytics und Reporting
Tableau-AI-Funktionen - Am besten für die Datenvisualisierung im Enterprise-Bereich
Durch die Integration von Einstein Copilot können nicht technische Marketer ihre Daten in natürlicher Sprache abfragen und Diagramme erhalten, die direkt für Visualisierungen geeignet sind. Das beseitigt die SQL-Hürde für Marketingteams, die mit Dashboards arbeiten. Am besten für: Enterprise-Marketingteams mit großen Datenmengen und nicht technischen Stakeholdern.
Polymer - Am besten für unkomplizierte AI-Datenexploration
Polymer verwandelt Tabellen und CSV-Exporte in interaktive Dashboards mit AI-gestützten Erkenntnissen. Der Aufwand ist deutlich geringer als bei Tableau. Eine starke Wahl für kleinere Teams, die wöchentlich oder monatlich Reports erstellen, ohne einen eigenen Datenanalysten zu haben. Am besten für: Marketingteams und Agenturen im SMB-Bereich, die Kundenberichte erstellen.
Das AI-Tool, das deinen gesamten Stack verbindet
Jedes der oben genannten Tools übernimmt eine bestimmte Funktion. Die größte Lücke in den meisten Marketing-Stacks besteht 2026 an den Schnittstellen: dort, wo Strategie auf Umsetzung trifft, Briefings zu Texten werden und Daten zu Entscheidungen führen.
Claude mit einer rollenspezifischen Skill-Datei schließt diese Lücke. Es ist die AI, die deinen gesamten Marketingkontext versteht und funktionsübergreifend arbeiten kann - Content, E-Mail, SEO, Analytics und Kampagnenplanung - ohne dass du zwischen Tools wechseln oder den Kontext erneut herstellen musst.
Lade den Marketing-Manager-Skill von KissMySkills und füge ihn deinem Marketing-Stack für 2026 hinzu. Es ist die eine Ergänzung, durch die jedes andere Tool in dieser Liste besser funktioniert.
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