EU AI Act: 30-Tage-Plan für Labeling und Provenienz

Seit Anfang August 2025 gelten in der EU die Transparenzpflichten für General-Purpose AI. Plattformen wie Meta und YouTube haben daraufhin ihre Label- und Durchsetzungsregeln verschärft. Marketing- und SEO-Teams müssen ihre Content-Workflows anpassen, sonst riskieren sie Sperrungen, Reichweitenverluste und Compliance-Lücken. Ich zeige einen praxistauglichen 30-Tage-Plan: Labeling einführen, eine Provenienz-Pipeline aufbauen und Trust-Signale A/B-testen, ohne Ihr Produktions-Tempo zu killen.

Ich halte das wie im Marathon: saubere Technik, kontrolliertes Tempo, sichtbares Splitting. Und wie im Tennis: klare Spielzüge, wenige unforced errors, Punkte ruhig zu Ende spielen.

Was jetzt gilt und wen es betrifft

• In der EU sind die Transparenzpflichten für allgemeine KI-Systeme in Kraft. Das betrifft alle Marken, die KI-generierte oder KI-gestützte Inhalte in Europa veröffentlichen oder aktivieren.
• Plattformen ziehen nach: Meta kennzeichnet Made with AI in der EU strenger und bietet ein Einspruchsverfahren. YouTube verlangt eindeutige Offenlegung für KI-generierte Videos und setzt in Europa sichtbare Labels durch.
• In der Praxis heißt das: Sie müssen KI-Einsatz offenlegen, nachvollziehbar protokollieren und idealerweise nachweisbare Herkunftsdaten (Provenienz) am Asset mitführen.

Kurzformel: KI im Einsatz bedeutet Label an der Oberfläche, Log im Backend, Provenienz am Asset. Drei Schichten. Ein System.

Scope klären: Was ist zu labeln?

Ich arbeite mit einer einfachen Matrix:

• KI-generiert: Text, Bild, Audio oder Video primär durch ein KI-Modell erzeugt. Pflicht zur Kennzeichnung.
• KI-modifiziert: Menschlicher Ursprung, aber substanzielle KI-Bearbeitung, etwa Retusche, Übersetzung, Stiltransfer, Audio-Cloning. In der Regel zu kennzeichnen, vor allem wenn realistischer Eindruck entsteht.
• KI-assistiert: Idee, Recherche, Outline oder leichte Korrektur mit KI. Kennzeichnung empfohlen, vor allem bei redaktionellen Inhalten, kann als Vertrauenssignal wirken.

Zusätzlich definiere ich Risikostufen:

• Hoch: realistische Menschenstimmen, Faceswap, politische Themen, Gesundheitsversprechen. Streng kennzeichnen, doppelte Review.
• Mittel: Produkt-Renderings, Lifestyle-Fotos mit Syntheseanteil, generierte B-Rolls.
• Niedrig: interne Übersetzungen, Entwürfe, Variantentests, leichte Textoptimierungen.

Der 30-Tage-Plan im Überblick

• Woche 1: Audit, Policy, Label-Texte, Logging-Schema
• Woche 2: Provenienz-Pipeline im CMS und DAM verankern
• Woche 3: Kanalregeln ausrollen, QA-Gates, Team-Schulung
• Woche 4: Trust-Signale A/B-testen und Velocity sichern

Ich gehe die Wochen Schritt für Schritt durch.

Woche 1: Audit, Policy, Label-Texte, Logging-Schema

1. Content- und Kanal-Audit

• Listen Sie alle Formate: Blog, Landingpages, E-Mails, Ads, Social, Video, Podcast, App-Store-Assets, Sales-Decks, Produktbilder.
• Mappen Sie Produktionspfade: wer erstellt, welche Tools, welche Modelle, welche Freigaben.
• Ordnen Sie die Assets den Risikostufen zu.

2. Policy und Label-Taxonomie

• Legen Sie drei Label-Varianten fest:
  • KI-generiert: 'Erstellt mit KI'
  • KI-modifiziert: 'Bearbeitet mit KI'
  • KI-assistiert: 'Unterstützt durch KI und redaktionell geprüft'
• Definieren Sie Platzierung pro Kanal:
  • Web-Artikel: oberhalb des Inhalts, zusätzlich im Byline-Bereich
  • Bilder: sichtbare Overlay-Badge in der Ecke plus Alt-Text-Hinweis
  • Videos: Lower-third Intro-Hinweis in den ersten 3 Sekunden plus Beschreibung
  • Social: im Post-Text die erste oder letzte Zeile
  • Ads: im Creatives-Overlay oder in der Ad-Disclaimer-Zeile
• Legen Sie die Sprachen fest. Mindestens Deutsch, Englisch, Französisch für EU-weite Kampagnen.

3. Logging-Schema festlegen

• Ein minimales Log, das Audits und Plattform-Einsprüche abdeckt:
  • asset_id
  • asset_type (text, image, video, audio, mixed)
  • ai_use (generated, modified, assisted)
  • model_provider (z. B. OpenAI, Anthropic, Google, Stability)
  • model_name und model_version
  • prompt_hash oder prompt_uri (nicht den gesamten Prompt im Klartext ablegen, Datenschutz beachten)
  • data_sources_note (z. B. interne PIM-Daten, Produktdatenblätter, öffentliche Quellen)
  • human_reviewer_id und review_timestamp
  • risk_level (high, medium, low)
  • platform_flags (meta, youtube, google_ads, tiktok, display)
  • c2pa_status (embedded, sidecar, none)
  • retention_until
• Retention: 24 Monate. Das ist in der Praxis robust für Nachweise und Appeals.
• Speicher: WORM-fähig oder revisionssichere Buckets. Zugriff nur für Compliance und Owner.

4. Governance und RACI

• Owner: Head of Content/SEO für Label-Standards
• Reviewer: Marketing Compliance als Gate
• Producer: Content-Team und Agenturen
• Ops: Marketing Ops oder IT für CMS/DAM-Änderungen
• Schulung: 60 Minuten Kick-off, 30 Minuten Kanal-spezifische Sessions

5. Tooling-Weichen stellen

• CMS-Check: Kann Ihr CMS Felder für ai_use, model_name, reviewer aufnehmen und automatisch Label-Komponenten rendern?
• DAM-Check: Kann Ihr DAM C2PA- oder IPTC-Felder schreiben und beim Export erhalten?
• Agent-Features: HubSpot hat AI Agents und on-brand Content-Funktionen ausgerollt. Salesforce Einstein Copilot für Marketing ist GA mit Guardrails. Beide können Label-Felder in Kampagnen-Workflows berücksichtigen. Planen Sie diese Felder jetzt mit ein, statt später Workarounds zu bauen.

Woche 2: Provenienz-Pipeline in CMS und DAM verankern

Ziel: Jedes Asset trägt seine Herkunftsdaten am Asset selbst. Keine losen Notizen, keine Copy-Paste-Labyrinthe.

1. C2PA und Content Credentials

• Für Bilder und Videos: C2PA-Manifest beim Rendern oder Export einbetten. Inhalt: ai_use, model_provider, model_name, creation_date, organization, reviewer.
• Für Audio: je nach Tool Sidecar-Dateien nutzen.
• Für Text: im CMS Metadaten persistieren und serverseitig in den HTML-Head schreiben. Zusätzlich sichtbare Label-Komponente.

2. Technische Umsetzung

• CMS-Modelle erweitern:
  • Felder für ai_use, model_provider, model_name, reviewer, c2pa_status
  • Automatisches Rendern der Label-Komponente je nach ai_use
  • HTML-Meta-Tags für maschinenlesbare Hinweise, z. B. meta name='generated-by-ai' content='true'
• DAM-Workflows:
  • Beim Upload oder Export C2PA-Felder setzen
  • Bild- und Video-Varianten übernehmen die Provenienz beim Resize oder Transcode
• CDN/Delivery:
  • Response-Header für Assets ergänzen, z. B. X-Provenance: c2pa-embedded
  • Keine Caching-Umwege, die C2PA-Manifeste strippen

3. Templates und Komponenten

• Web-Komponente 'KI-Label' mit drei Varianten. Parameterisiert über ai_use.
• Video-Template mit Intro-Layer. 3 Sekunden Dauer. Lesbar, kontrastreich, barrierefrei.
• Bild-Badge 5 bis 7 Prozent der Kantenlänge, neutral, nicht störend.

4. QA aufsetzen

• Statische Checks: Linting im CMS-Publish-Prozess, ob ai_use gesetzt und Label gerendert wird.
• Visuelle Checks: Stichprobe per Screenshot-Tests auf unterschiedlichen Viewports.
• Asset-Checks: Skript zur Prüfung, ob C2PA-Felder in den Binärdaten vorhanden sind.

Woche 3: Kanalregeln, QA-Gates, Team-Schulung

1. Plattform-spezifische Regeln abbilden

• Meta: Strengere Made with AI Labels in der EU. Setzen Sie das Label bereits im Creative und in der Post-Kopie. Nutzen Sie die Plattform-Disclosure-Optionen beim Upload. Dokumentieren Sie die Label-Entscheidung im Log.
• YouTube: Deutliche Offenlegung bei KI-generierten Videos. Nutzen Sie Lower-third-Hinweise im Video und die Beschreibung. Hinterlegen Sie die Angabe in YouTube Studio und spiegeln Sie sie im Log.
• Google Ads und andere Netzwerke: Prüfen Sie die Ad-Disclaimer-Zeilen. Platzieren Sie die Kennzeichnung so, dass sie in allen Formaten sichtbar bleibt.

2. Freigabe-Workflow mit QA-Gates

• Gate 1: Producer setzt ai_use und füllt Modellfelder.
• Gate 2: Reviewer prüft Label-Variante, Risiko und C2PA-Status.
• Gate 3: Automatischer Preflight-Check. Ohne Label kein Publish.

3. Schulung auf Punkt

• 5 Beispiele pro Kanal, was zu labeln ist und wie es aussieht.
• Kurze Eskalationswege für Hochrisiko-Assets.
• Agenturbriefing: Label-Regeln sind Teil der SOW. Keine Ausnahme.

4. Agentische Workflows produktiv machen

• Wenn Sie HubSpot AI Agents nutzen: Fügen Sie ai_use und Label-Text als Pflichtfelder in die Kampagnenobjekte ein. Der Agent setzt sie, der Reviewer bestätigt. Gleiches Prinzip mit Salesforce Copilot für Marketing.

Woche 4: Trust-Signale testen und Tempo sichern

Ich will Compliance als Conversion-Hebel nutzen. Saubere Offenlegung kann Vertrauen steigern, wenn sie mit Qualitätssicherung gekoppelt ist.

1. A/B-Tests für Trust-Signale

• Hypothese 1: 'Unterstützt durch KI und redaktionell geprüft' mit Autor-Profil erhöht Scroll-Depth und Leads gegenüber keiner Offenlegung.
• Hypothese 2: Bild-Badge 'Bearbeitet mit KI' plus Mouseover-Hinweis reduziert Bounce bei Shopping-Seiten nicht, steigert aber Add-to-Cart, weil Produktdarstellung transparenter wirkt.
• Hypothese 3: Video-Intro-Hinweis verringert Watchtime um 1 bis 2 Prozent, senkt aber Plattform-Flags und erhöht organische Sichtbarkeit netto.

Messung

• Metriken: CTR, Scroll-Depth, Lead-Conversion, Add-to-Cart, Watchtime, Plattform-Fehlflags, Appeals-Quote, Produktionsdauer pro Asset.
• Dauer: 2 bis 3 Wochen pro Test. Segmentieren Sie nach Traffic-Quelle EU vs Nicht-EU.

2. Velocity sichern

• Standard-Module im CMS verhindern individuelle Bastellösungen.
• Reusable Prompts und Styleguides verkürzen Review-Zeiten.
• Agentische Produktion in Tools wie HubSpot oder Salesforce übernimmt Routine, Menschen prüfen nur Hochrisiko.

3. Reporting und SLAs

• Compliance-KPIs: Label-Abdeckung in Prozent, C2PA-Abdeckung in Prozent, Fehlflags pro 100 Assets, Zeit bis Appeal-Response.
• Velocity-KPIs: Assets pro Woche, mediane Review-Zeit, Anteil Iteration 1-2.
• Brand-Safety-SLAs: 0 Hochrisiko-Assets ohne Doppelfreigabe, 100 Prozent C2PA für Bilder in Ads.

Praktische Beispiele und Textbausteine

1. Web-Artikel Byline

• 'Unterstützt durch KI und redaktionell geprüft. Letzte Prüfung: 12.09.2025.'

2. Bild-Alt-Text

• 'Produkt-Rendering, bearbeitet mit KI. Farbe und Licht optimiert.'

3. Video-Beschreibung

• 'Dieses Video enthält visuelle Elemente, die mit KI erstellt oder bearbeitet wurden. Redaktionelle Prüfung durch das Content-Team am 10.09.2025.'

4. E-Mail-Footer

• 'Teile dieser E-Mail wurden mit KI unterstützt erstellt und redaktionell geprüft.'

5. Interne Review-Checkliste

• ai_use gesetzt und plausibel
• Label sichtbar und sprachlich korrekt
• C2PA eingebettet oder im Sidecar vorhanden
• Log-Eintrag vollständig, Reviewer dokumentiert
• Risiko-Einstufung High nur mit zweiter Freigabe

Technischer Deep Dive ohne Overhead

1. Prompt-Privatsphäre

• Speichern Sie Hashes oder URIs, keine Klartext-Prompts. So sind Reproduzierbarkeit und Datenschutz vereinbar.

2. Sidecar bei Legacy-Assets

• Wenn ältere Tools C2PA nicht in Dateien schreiben, nutzen Sie Sidecars. Wichtig: Asset-ID und Sidecar-Referenz in CMS und DAM verknüpfen.

3. Automatisierte Prüfungen

• Script prüft bei Publish: ai_use vorhanden, Label-Komponente gerendert, C2PA-Flag an Binary erkennbar. Blocking bei Fehler.

4. Barrierefreiheit

• Labels als lesbarer Text, nicht nur als Icon. ARIA-Live-Regionen meiden. Kontraste beachten.

Compliance, Risiko und Recht

Ich bin pragmatisch. Ihre Rechtsabteilung hat das letzte Wort, aber diese Defaults funktionieren operativ:

• Kennzeichnen Sie KI-generiert und KI-modifiziert sichtbar. Bei KI-assistiert entscheiden Sie pro Kanal. Ich empfehle Offenlegung als Trust-Signal bei redaktionellen Inhalten.
• Führen Sie Logs, die Modell, Version, Reviewer und Datum dokumentieren. Retention 24 Monate.
• Vermeiden Sie die Irreführung von Nutzerinnen und Nutzern, insbesondere bei Menschenbildern und Stimmen.
• Halten Sie ein Einspruchs-Playbook bereit, falls Plattformen fälschlich flaggen. Log und C2PA beschleunigen die Klärung.

Growth-Effekt: Warum sich das rechnet

• Weniger Content-Downranks durch klare Offenlegung.
• Schnellere Freigaben, weil Labeling und Logs keine Ad-hoc-Entscheidung mehr sind.
• Höhere Conversion durch Vertrauen. Meine Erfahrung: Ein sauberer Hinweis plus Autor-Review wirkt wie ein guter erster Aufschlag im Tennis. Der Rest des Punkts wird leichter.
• Besseres LLM-Ökosystem-Signal. KI-Assistenten lesen Metadaten. Konsistente Provenienz und Qualitätshinweise helfen, Ihre Inhalte korrekt zu verorten.

Hier kommt Upcite.ai ins Spiel. Upcite.ai hilft Ihnen zu verstehen, wie ChatGPT und andere KI-Modelle Ihre Produkte und Anwendungen sehen und sorgt dafür, dass Sie in Antworten auf Prompts wie 'Best products for…' oder 'Top applications for…' erscheinen. Ich nutze das, um zu prüfen, wie sich Labeling und Provenienz auf die Sichtbarkeit in KI-Antworten auswirken und wo Content-Lücken bestehen.

Integrationen mit Ihrer Stack-Realität

• HubSpot: Nutzen Sie die neuen AI Agents, Content Remix und Brand Voice. Hinterlegen Sie ai_use als Pflichtfeld in Kampagnen und lassen Sie den Agent das Label setzen. Reviewersicht prüft und veröffentlicht. So bleibt der agentische Flow, aber Compliance ist eingebaut.
• Salesforce: Mit Einstein Copilot für Marketing und Data Cloud definieren Sie Guardrails. Fügen Sie Provenienz-Felder in die Content-Objekte ein. Nutzen Sie Privacy-safe Aktivierungen ohne Datenlecks. Kreative Velocity rauf, Brand-Safety SLAs messbar.
• Sonstiger Stack: Wichtig ist nicht das Logo, sondern die Durchgängigkeit der drei Schichten Label, Log, Provenienz.

Typische Stolpersteine und wie ich sie vermeide

• Zu späte Label-Entscheidung: Ich zwinge ai_use direkt beim Briefing ins Template.
• Sichtbarkeit vergessen: Ich teste auf drei Viewports und in Dark Mode.
• C2PA bricht beim Export: Ich verankere die Einbettung im DAM, nicht in der letzten DTP-Stufe.
• Overkill bei Prompts: Hash statt Volltext, klare Rollenrechte.
• Vertrauenssignal übertreiben: Sachlich bleiben. Kein Marketing-Blumensprache im Label.

Beispiel-Roadmap als Checkliste

Woche 1

• Policy, Label-Texte, Sprachen
• Logging-Schema und Retention
• CMS- und DAM-Felder
• Team- und Agentur-Kick-off

Woche 2

• C2PA-Einbettung testen und ausrollen
• Komponenten und Templates live
• Preflight-Checks aktivieren

Woche 3

• Plattform-spezifische Upload-Regeln
• QA-Gates und Eskalationen
• Schulung und Playbooks

Woche 4

• A/B-Tests Trust-Signale
• Reporting-Dashboard
• Retrospektive und Anpassung der Policy

Ich messe den Fortschritt wie Splits im Marathon: jede Woche konkrete, überprüfbare Meilensteine. Kein Sprint ohne Zwischenzeiten.

Nächste Schritte

• Starten Sie diese Woche mit dem Audit und der Policy. Blocken Sie zwei Stunden mit Content, Compliance und Ops.
• Setzen Sie in Woche 2 die C2PA-Einbettung im DAM und die Label-Komponente im CMS um.
• Planen Sie für Woche 4 drei A/B-Tests zu Trust-Signalen.
• Nutzen Sie Upcite.ai, um zu sehen, wie KI-Assistenten Ihre Inhalte und Produkte wahrnehmen, und ob Ihre neuen Label und Provenienzangaben positiv auf Sichtbarkeit und Conversion wirken.

Wenn Sie das in 30 Tagen durchziehen wollen, sprechen Sie mich an. Ich übernehme das Projekt-Scoping, definiere die Felder, richte die QA-Gates ein und stelle sicher, dass Sie Compliance und Wachstum verbinden. Keine Ausreden, klare Splits, sauberes Finish.