KI-Tools haben kreative Produktion deutlich zugänglicher gemacht. Sie beschreiben eine Szene in einfachen Worten und bekommen in wenigen Minuten bewegte Bilder zurück. Daraus aber ein echtes Marketingvideo zu machen — eines, das zum Format passt, zur Marke passt und sagt, was Sie meinen — ist nicht unbedingt eine Sache von einem einzigen Prompt.
Dies ist eine echte Fallstudie aus der PandAi7-Produktion. Wir wollten mit KI-Tools ein kurzes Werbevideo für PandAi7 erstellen und haben unterwegs mitgeschrieben.
In diesem Artikel geht es um:
- was wir ausprobiert haben
- was funktioniert hat
- was nicht funktioniert hat
- das unerwartete Verhalten, auf das wir bei Veo gestoßen sind
- wie viele Wiederholungen nötig waren
- den menschlichen Schnitt, der am Ende trotzdem stattfand
- was uns die Erfahrung über den praktischen Einsatz von KI gelehrt hat
Warum wir unsere Werbung mit KI machen wollten
PandAi7 wird von einem kleinen Team entwickelt, und wir bauen ein internationales Produkt. Wie die meisten kleinen Unternehmen haben wir kein Produktionsstudio, kein Animationsteam und kein großes Marketingbudget in Reserve.
Wir bauen außerdem ein Produkt, das KI nutzt — also wollten wir KI von der anderen Seite erleben: als Nutzer in unserem eigenen Marketing-Workflow, mit einem echten Ziel und einer echten Deadline.
Das Ziel war schnell beschrieben: eine kurze animierte Werbung mit dem roten Panda von PandAi7. Gemini half uns, diese kreative Idee in einen strukturierten Prompt für Veo zu verwandeln, das Videogenerierungsmodell von Google.
Das war kein wissenschaftliches Experiment. Es war eine Produktion, gemacht von einem kleinen Team, und was folgt, ist das, was wir tatsächlich gesehen haben.
Die KI-Tools, die wir tatsächlich genutzt haben
Wir haben drei Tools genutzt, jedes für eine andere Phase:
- Gemini — um unsere Prompts zu entwickeln, zu strukturieren, zu verfeinern und Probleme damit zu lösen.
- Veo — um das animierte Video selbst zu generieren.
- Canva — später, sobald wir eine brauchbare Generierung hatten, um Voiceover und Untertitel anzupassen.
Kein einzelnes Tool hat die ganze Arbeit übernommen. Der Ablauf sah so aus: Konzept, Prompt-Entwicklung in Gemini, Generierung in Veo, Bewertung, Iteration, Schnitt in Canva und schließlich das fertige Video.
Wie aus einer Idee ein Video-Prompt wurde
Wir hatten zu Beginn eine Idee und einige visuelle Referenzen, kein Drehbuch. Damit ein Videomodell etwas Bestimmtes erzeugt, muss die Idee zu einer präzisen Beschreibung werden — also haben wir Gemini gebeten, uns dabei zu helfen.
Am Ende beschrieb der Prompt:
- die Figur des Roten Pandas und ihre Merkmale
- den visuellen Stil (3D-Animation)
- die Kleidung der Figur — Hoodie, Jeans und Sneaker — und dass sie durchgehend gleich bleiben muss
- das PandAi7-Branding und das Logo
- das vertikale 9:16-Format
- jede Szene, eine nach der anderen
- Kamera und Bildausschnitt
- Untertitel
- Umgebungsgeräusche und die Stimme
- die gesamte visuelle Richtung
Im Screenshot sehen Sie unsere Anfrage an Gemini. Wir haben Referenzbilder und das PandAi7-Logo angehängt, erklärt, was das Video enthalten soll, und aufgelistet, was sich nicht ändern darf: die Augenfarbe der Figur, ihr Outfit und ihre Schuhe. Gemini antwortete mit einem strukturierten Prompt auf Englisch (mit dem Hinweis, dass englische Prompts mit Veo meist am besten funktionieren), aufgeteilt nach Szenen, mit Untertiteltext, Stimme und Audiostil für jeden Teil.
Hier hat KI eindeutig geholfen. Gemini konnte eine lose Idee gut zu einem detaillierten, sauber geordneten Prompt machen — viel schneller, als wir ihn selbst geschrieben hätten. Dieselben Gewohnheiten gelten für jedes KI-Tool, dem Sie Anweisungen geben: konkret sein, eine Sache nach der anderen beschreiben, verfeinern statt neu anfangen. Darüber haben wir in unserem Leitfaden zum PandAi7-KI-Editor geschrieben.
Von Gemini zu Veo: Hier begannen die echten Probleme
Ein detaillierter Prompt garantierte kein vorhersehbares Ergebnis. Hier begann die eigentliche Arbeit.
Ein sichtbares Problem war das Seitenverhältnis. Wir machten ein vertikales 9:16-Video, aber Veo brachte ein Storyboard-Verhalten ins Spiel, das zu einem horizontalen 16:9-Layout gehörte: Die Szenen kamen als breite Bilder zurück, übereinandergestapelt im vertikalen Format, statt für einen hochkanten Bildschirm komponiert zu sein.
Das klingt nach einem technischen Detail, aber in der Werbung ändert es alles:
- Das Seitenverhältnis prägt die Komposition — wo die Figur steht, wie viel Raum die Handlung bekommt, worauf der Blick zuerst fällt.
- Der Bildausschnitt entscheidet, wo das Branding Platz hat. Ein Logo oder Untertitel, der in ein breites Bild passt, wird in einem hohen Bild womöglich abgeschnitten oder gedrängt.
- Vertikale und horizontale Kompositionen sind nicht austauschbar. Eine Szene, die für das eine Format gedacht ist, lässt sich nicht einfach in das andere zuschneiden.
- Ein generiertes Video kann also für sich gut aussehen und trotzdem für das Format ungeeignet sein, für das es gedacht war.
Der Screenshot zeigt, wie Veo in unserem vertikalen Workflow eine Generierung vorbereitet — mit einer Vorschau aus horizontalen Storyboard-Bildern, die übereinandergestapelt sind. Anschließend bat Veo uns, die Generierung so zu bestätigen.
KI ändert manchmal Dinge, um die Sie nie gebeten haben
Einige der frustrierendsten Momente kamen von Änderungen, die niemand angefordert hatte. Wir baten um eine Anpassung, und Veo änderte zusätzlich etwas, das wir gar nicht erwähnt hatten.
Zwei Beispiele aus dieser Produktion:
- Kameraabstand. Die Kamera rückte näher an den Roten Panda heran oder weiter von ihm weg als in früheren Versionen, ohne dass wir darum gebeten hatten.
- Blickrichtung. Die Augen des Roten Pandas schauten von einer Version zur nächsten in eine andere Richtung.
Diese Details zählen in einer Werbung. Komposition, wohin die Aufmerksamkeit des Publikums geht, in welche Richtung eine Figur schaut und die Kontinuität zwischen den Szenen machen ein kurzes Video verständlich. Eine Figur, die plötzlich woandershin schaut, zieht den Blick des Publikums mit.
Ein Prompt ist eine Anweisung an ein generatives Modell, keine Garantie, dass jede visuelle Anweisung exakt befolgt wird.
Im Screenshot markieren die Pfeile die Versionen, in denen sich Bildausschnitt und Blick des Pandas verschoben haben. Im Bereich rechts schreibt der Veo-Assistent, dass die Generierung gestartet ist und Figur, Kleidung und Logo über alle Szenen hinweg gleich bleiben — während die Bilder daneben Änderungen zeigen, um die wir nicht gebeten hatten.
Mehr Prompting macht das Ergebnis nicht immer vorhersehbarer
Unsere natürliche Reaktion war, konkreter zu werden. Wir fügten Details hinzu, schrieben Korrekturen und benannten genau, was gleich bleiben sollte.
Zusätzliche Anweisungen machten das Ergebnis nicht immer vorhersehbarer. Eine Korrektur an einer Stelle konnte an anderer Stelle eine neue unerwartete Änderung auslösen, also musste jede Korrekturrunde von vorn geprüft werden.
Wir haben es auch in separaten Projekten neu versucht, in der Hoffnung, dass ein sauberer Neustart sich besser verhält. Die Inhalte konnten trotzdem abdriften: Dieselbe Anfrage wurde von Projekt zu Projekt anders interpretiert.
Am Ende war die Version, mit der wir tatsächlich arbeiten konnten, zu etwa 70 % so, wie wir sie uns vorgestellt hatten. Diese Zahl ist unsere eigene praktische Einschätzung dieses einen Ergebnisses, kein gemessener Genauigkeitswert — aber sie beschreibt ehrlich, wo wir gelandet sind.
Der Screenshot zeigt unsere Veo-Projektliste: getrennte Projekte, die über mehrere Tage für dieselbe Werbung angelegt wurden. Manche öffneten mit der fertigen PandAi7-Logokarte, andere mit einer abgeschnittenen, übergroßen Version des Schriftzugs — dieselbe Vorgabe, jedes Mal anders interpretiert.
Was uns die KI tatsächlich erspart hat
Das heißt nicht, dass die Tools nutzlos waren. KI hat es deutlich leichter gemacht:
- mit visuellen Ideen zu experimentieren
- Szenen zu testen, bevor wir uns festlegen
- verschiedene Bewegungen auszuprobieren
- verschiedene Kamerarichtungen zu testen
- schnell Ausgangspunkte zu bekommen
- ohne klassische Produktionsmittel zu iterieren — kein Studio, kein Animator, kein Dreh
Die Unterscheidung, die wir ziehen würden: KI hat die Hürde für Experimente gesenkt. Sie hat die Notwendigkeit, das Ergebnis zu bewerten, nicht beseitigt.
Der letzte Teil brauchte trotzdem menschlichen Schnitt
Der Prozess endete nicht, als Veo ein brauchbares Video lieferte. An diesem Punkt begann der Schnitt.
Für die Feinarbeit sind wir zu Canva gewechselt: Voiceover und Untertitel anpassen, damit die finale Version sagt, was wir wollten, und zwar so, wie wir es wollten.
Jedes Tool war in einer anderen Phase nützlich. Gemini war gut in Struktur, Veo im Erzeugen von Bewegung und Canva in den letzten, kontrollierten Änderungen. Der Prozess lief an keiner Stelle autonom — bei jedem Schritt hat ein Mensch entschieden, was bleibt.
Der Ablauf, dem wir tatsächlich gefolgt sind:
- Konzept
- Prompt
- Generierung
- Bewertung
- Iteration
- Schnitt
- Fertiges Ergebnis
Kann KI also eine Werbung aus einem einzigen Prompt machen?
Nicht zuverlässig.
Unsere Erfahrung war viel näher an KI-gestützter kreativer Produktion als an autonomer Werbeproduktion. KI lieferte das Rohmaterial schnell; Menschen mussten es trotzdem lenken, beurteilen und fertigstellen.
Würden wir es noch einmal machen, würden wir von Anfang an mit diesem Ablauf planen:
- Das Werbeziel festlegen.
- Das visuelle Konzept entwickeln.
- Den Prompt strukturieren.
- Generieren.
- Das Ergebnis prüfen.
- Erkennen, was sich verändert hat oder schiefging.
- Iterieren.
- Das brauchbare Material schneiden.
- Entscheiden, wann das Ergebnis gut genug ist, um aufzuhören.
Was wir über KI-Videogenerierung gelernt haben
| Erwartet | Tatsächlich |
|---|---|
| KI könnte schnell eine Werbung erzeugen | KI konnte schnell Ausgangspunkte erzeugen, aber brauchbare Ergebnisse erforderten trotzdem Bewertung und Iteration |
| Ein detaillierter Prompt würde das Ergebnis präzise machen | Mehr Details garantierten nicht, dass jede Anweisung befolgt wurde |
| Den Prompt zu ändern würde das Ergebnis immer verbessern | Iterationen konnten neue Änderungen oder inhaltliches Abdriften auslösen |
| Ein KI-Tool könnte den ganzen Prozess übernehmen | Verschiedene Tools waren für verschiedene Teile des Ablaufs nützlich |
KI macht kreatives Experimentieren leichter. Sie ersetzt nicht das kreative Urteilsvermögen.
Ist KI-Werbung für kleine Unternehmen sinnvoll?
Sie kann es sein. KI senkt die Hürde, mit Werbung und visuellen Inhalten zu experimentieren. Ein kleines Unternehmen kann heute Ideen ausprobieren, für die man früher ein Studio oder eine Agentur gebraucht hätte.
Aber „KI kann es erzeugen“ heißt nicht „KI erzeugt genau das, was Sie sich vorgestellt haben“.
Bevor Sie darauf bauen, lohnt es sich, ein paar praktische Fragen zu durchdenken:
- Lernzeit — wie lange brauchen Sie, um die Tools gut genug für brauchbare Ergebnisse zu beherrschen?
- Iterationszeit — wie viele Runden aus Generieren, Prüfen und Korrigieren können Sie sich realistisch leisten?
- Was sich zu automatisieren lohnt — welche Teile der Arbeit beschleunigt KI wirklich, und welche verschiebt sie nur?
- Wo Urteilsvermögen gefragt ist — jemand muss weiterhin entscheiden, ob ein Ergebnis zur Marke passt, klar und korrekt ist.
- Nutzen — ist das fertige Ergebnis tatsächlich nützlich für Ihr Unternehmen oder nur interessant zu machen?
Derselbe Realismus gilt für KI-generierte Inhalte allgemein. Sie können helfen, Material schneller zu produzieren, ändern aber nichts daran, wie lange ein Unternehmen braucht, um Aufmerksamkeit und Vertrauen zu gewinnen — darüber schreiben wir in unserer ehrlichen Sicht auf SEO.
Was dieses Experiment an unserem Blick auf KI verändert hat
Kleine Unternehmen haben meist wenig Zeit und wenig Ressourcen. KI kann den Aufwand in manchen Teilen der kreativen Produktion wirklich verringern — das haben wir selbst erlebt.
Aber KI gut zu nutzen, erforderte trotzdem:
- zu lernen, wie sich die Tools verhalten
- jedes Ergebnis zu bewerten
- zu korrigieren, was schiefging
- Urteilsvermögen darüber, was gut genug war
- zu wissen, wann man mit dem Iterieren aufhört
Der Wert von KI liegt nicht darin, dass jede Aufgabe verschwindet. Ihr Wert liegt darin, dass sie bestimmte Teile des Prozesses schneller und zugänglicher machen kann.
Was wir über KI tatsächlich denken
- KI ist keine Magie. Unsere Werbung brauchte Planung, viele Prüfungen und menschlichen Schnitt.
- Sie müssen nicht unbedingt KI-Experte werden, um davon zu profitieren.
- Wichtig ist zu verstehen, was KI gut kann — für uns: Prompts strukturieren und schnell visuelle Ausgangspunkte erzeugen.
- Genauso wichtig ist zu verstehen, wo KI unberechenbar ist — für uns: Seitenverhältnis, Bildausschnitt und Details, deren Änderung wir nie verlangt hatten.
- Jedes Unternehmen sollte selbst entscheiden, welche Aufgaben sich zu automatisieren lohnen und wo menschliches Urteilsvermögen weiterhin zählt.
Schnelle Antworten
- Kann KI eine komplette Werbung allein erstellen?
- Nach unserer Erfahrung nicht zuverlässig. KI hat schnell nützliches Material erzeugt, aber ein Mensch musste trotzdem das Ziel festlegen, jedes Ergebnis prüfen, iterieren und das Video mit menschlichem Schnitt fertigstellen.
- Kann man Gemini nutzen, um KI-Werbevideos zu erstellen?
- Gemini muss das Video nicht selbst generieren, um nützlich zu sein. Wir haben es genutzt, um unsere Prompts zu entwickeln, zu strukturieren und Probleme zu lösen, und das Video dann mit Veo generiert.
- Macht ein detaillierterer Prompt Veo genauer?
- Ein detaillierter Prompt hilft, garantiert aber nicht, dass jede Anweisung befolgt wird. In unserer Produktion kamen auch bei mehr Details manchmal Änderungen zurück, um die wir nicht gebeten hatten.
- Warum erfordert KI-Videogenerierung wiederholte Prompt-Änderungen?
- Generative Modelle interpretieren Anweisungen, statt sie exakt auszuführen, daher unterscheiden sich die Ergebnisse von Versuch zu Versuch. Eine Korrektur kann ein anderes Detail verändern, also muss jede Version geprüft und angepasst werden.
- Müssen kleine Unternehmen KI-Werbung selbst lernen?
- Nicht unbedingt. Es lohnt sich zu verstehen, was KI gut kann und wo sie unberechenbar ist, und dann zu entscheiden, welche Aufgaben Ihre Zeit wert sind — und welche sich besser anders erledigen lassen.