Hey zusammen,
ich teste gerade verschiedene KI-Tools zur Automatisierung von A/B-Tests und Personalisierung in meinen Funnels. Dabei ist mir eine Frage immer häufiger im Kopf: Wenn KI-Systeme bald eigenständig Segmentierungsstrategien entwickeln, Zielgruppen analysieren und sogar Landing-Page-Variationen testen können – welche Skills bleiben dann überhaupt noch wirklich wertvoll für Affiliates und Marketer?
Ich spreche nicht von klassischem "KI-Bedienung", sondern von echten analytischen und konzeptionellen Fähigkeiten. Wo liegt noch der Vorteil, wenn man tiefes Wissen über Conversion-Mechaniken hat, wenn die KI das schneller und teilweise besser hinbekommt?
Mich interessiert eure ehrliche Einschätzung: Lohnt es sich noch, diese Skills aufzubauen? Oder sollte man sich lieber auf was anderes konzentrieren – vielleicht eher auf Prompt-Engineering, Data-Interpretation oder sogar ganz andere Bereiche?
Wie seht ihr das in euren Projekten gerade?
Aus technischer Perspektive: Die Skills, die bleiben, sind eher infrastrukturelle. Wie connecte ich mehrere Datenquellen? Wie richte ich Tracking so auf, dass die KI gute Signale bekommt? Wie baue ich die Systeme so auf, dass KI-Agenten drauf laufen können? Das ist eher IT als klassisches Marketing, aber gerade da sehe ich den größten Bedarf. Reine Performance-Marketing-Skills werden austauschbarer.
Ich denke, die Unterscheidung ist wichtig: Routine-Skills wie "eine Kampagne in Google Ads aufsetzen" werden definitiv weniger wert. Aber was bleiben wird? Kontext verstehen, Probleme diagnostizieren, Märkte lesen. Das kann eine KI dir visualisieren, aber die Interpretation – warum konvertiert deine Zielgruppe nicht – braucht immer noch jemanden, der das Produkt, die psychologischen Trigger und die Marktdynamik versteht. Im Endeffekt: Je routinierter die Aufgabe, desto schneller übernimmt KI. Je mehr echter Judgment nötig ist, desto wichtiger bleibst du.