Plattformen, Nutzer*innen und Marken verändern sich alle. Der Bericht "Trends in der Social-Media-Marketing im Zeitalter der AI 2026" analysiert fünf Trends.

Wenn man sagt, dass die "Marketingtrends" die Wellen auf der Wasseroberfläche sind, dann sind die Veränderungen von Plattformen und Nutzern die Strömungen unter der Wasseroberfläche .  

Ohne das Verständnis für die Entwicklungstendenzen der Plattformen und die Generationenveränderungen der Nutzer werden alle Marketingaktivitäten "Wasser ohne Quelle" sein. Der von der China Advertising Association geleitete und von WeiboEasy veröffentlichte "Bericht über die Social-Media-Marketingtrends unter der Neuordnung durch KI 2026" skizziert Schritt für Schritt von der Makroökonomie, den Medienplattformen, den Nutzern und KOLs, der Markenplatzierung bis hin zu den Marketingtrends die grundlegende Neuordnung, die das Social-Media-Marketing im Jahr 2026 durchmacht.                                                          

Plattformen: KI ist zur grundlegenden Betriebssystemebene der Social-Medien geworden

Aus makroökonomischer Perspektive wächst das BIP im Jahr 2025 mit einer mäßigen bis hohen Geschwindigkeit von etwa 5 % stabil. Der Gesamtumsatz des Einzelhandels beträgt 50 Billionen Yuan, was einem Jahreszuwachs von 3,7 % entspricht – die Wirtschaft entwickelt sich stabil und positiv, aber die Konsumwachstumsrate nimmt vorübergehend ab, und es wird zur Norm, dass Marken bei ihrem Geldausgeben vorsichtiger werden. Der Internetwerbemarkt wächst weiterhin zweistellig. Das Volumen wird im Jahr 2026 auf 836,2 Milliarden Yuan geschätzt, wobei die Summe der Werbung in Kurzvideos, E-Commerce und Social-Media über 489,7 Milliarden Yuan beträgt. Die KI-Suchwerbung steigt um 108 % gegenüber dem Vorjahr und wird zum größten Wachstumsfaktor.  

Das Geld fließt weiterhin, nur ändert sich die Richtung.  

Aus Sicht der Plattformen hat die KI sich von der "Funktionsebene" bis zur "Betriebssystemebene" permeiert:

• TikTok × Doubao sind tief integriert – Es gibt Einstiegspunkte sowohl in der Kurzvideo-Oberfläche, der Nachrichtenliste als auch in der Suchleiste. "Das Ansehen von Videos ist gleich KI, und das Gespräch ist gleich Service", und es wird in Verbindung mit TikTok E-Commerce ein geschlossener Zyklus von "Bedürfnis → Empfehlung → Transaktion" gebildet;
• Die drei KI-Produktmatrizen von Xiaohongshu – Der Suchassistent "Diandian", der Private-Nachrichten-Assistent "KI-Kleiner Assistent" und der kommerzielle Marketingberater "Mio" integrieren die KI in den gesamten Prozess der Nutzerentscheidungen, des Kundengewinns von Unternehmen und der Werbeplatzierung;
• Bilibili's Biji KI, Kuaishou's Keling 3.0, WeChat's ClawBot – Die Plattformen sind nicht mehr einfach eine Sammlung von Tools, sondern eine ganzheitlich intelligente Infrastruktur für "Schaffung – Verteilung – Transaktion – Service".

Die Plattformen sind nicht mehr nur Zugangspunkte für Traffic, sondern KI-gesteuerte Wachstumsbetriebssysteme.

Nutzer und KOLs: Die Spaltung verschärft sich, und der "Wert" wird neu bewertet

Aus Sicht der Nutzer spalten sich die Hauptsocial-Media-Plattformen beschleunigt:

• Xiaohongshu führt mit einem Tagesdurchschnittszeitzuwachs von 23 % an, Bilibili und TikTok wachsen mäßig, während Sina Weibo und Kuaishou unter Druck stehen;
• Das Nutzerprofil ist "polarisiert" – Xiaohongshu, Bilibili und Zhihu haben Nutzer aus höheren sozialen Schichten und höherem Konsumvermögen, während Kuaishou und Video Accounts eher in den unteren Schichten und bei älteren Nutzern beliebt sind;
• Die Interessensverteilung unterscheidet sich deutlich – Xiaohongshu hat eine höhere TGI (Target Group Index) in Lebensstil, Küche und Kosmetik, TikTok ist stärker in Automobil und Reise, und Bilibili dominiert das Animations- und Tech-Digital-Segment.

Aus Sicht der KOLs gibt es drei Trends:  

• Quantitative Spaltung: Die Anzahl der KOLs auf Xiaohongshu steigt um 34 % gegenüber dem Vorjahr, auf Bilibili um 12 %, TikTok erweitert sich stetig, während Sina Weibo und Kuaishou an der Stagnation scheinen;
• Aufstieg der Mittelfeld- und Nachlauf-Darsteller: Die Nachlauf-Darsteller auf den Hauptplattformen wachsen kontinuierlich aufwärts, und die "mittlere Kraft" wird zur kommerziellen Hauptmacht;
• Neubewertung des Werts: Die KOLs auf Xiaohongshu führen in der Vollansichtsrate, der Interaktionsrate und dem Preis pro Tausend Followern signifikant an und haben den höchsten "Wert"; Bilibili und TikTok sind bei CPE (Cost per Engagement) und CPM (Cost per Mille) kostengünstiger.

Die Darsteller werden nicht mehr anhand der "Followeranzahl" beurteilt, sondern anhand der "Durchdringungskraft in der Nische + Inhaltsqualität + kommerzielle Anpassungsfähigkeit".

Markenplatzierung: Das Budget kehrt von Effektmarketing zur Markenbildung zurück und wandert von Traffic hin zu Inhalten

Der Bericht zeigt, dass die erwartete Wachstumsrate der Werbetreibenden im Jahr 2026 leicht ansteigt, aber der wichtigere Aspekt ist die strukturelle Veränderung:

• Der Anteil der Markenwerbung steigt auf 53 %, während der Anteil der Effektwerbung auf 47 % zurückgeht – das Budget kehrt von "Effekt" zur "Marke" zurück;
• 49 % der Werbetreibenden erhöhen die Investition in "Empfehlungs-KOLs", 43 % in "Verkaufsförderungs-KOLs" und 49 % in "KI-dialogbasierte Suche" – das Budget fließt von "Traffic" hin zu "Inhalten" und "KI-Suche";
• Fast 80 % der Marken wählen eine kombinierte Platzierung auf mehreren Plattformen, und TikTok und Xiaohongshu werden zur Hauptkampfbahn für die meisten Marken;
• Typische Branchen gehen jeweils ihren eigenen Weg – Die Kosmetik- und Pflegeproduktbranche verzeichnet auf Xiaohongshu einen deutlichen Rückgang, ist aber immer noch an der Spitze. Die 3C-Digital- und IT-Internet-Branche wächst auf Xiaohongshu und Bilibili im Vergleich zum Vorjahr doppelt, und die Automobilbranche setzt auf "Inhaltsorientierung" auf WeChat und Sina Weibo.

Die Logik, wie Marken ihr Geld ausgeben, hat sich geändert: Es geht nicht darum, mehr Traffic zu kaufen, sondern um die Schaffung von umfangreicheren Inhaltsassets.

Marketingtrends: Die fünf Kerntrends des Social-Media-Marketings 2026

Trend 1: Die Nutzer-Nischen werden hochgradig pulverisiert, und es geht von einer einheitlichen "Großgeschichte" zu getrennten "Mikronischen"

Die Bevölkerungsmarkierungen verlieren vollständig ihre Gültigkeit. Der Bericht verweist auf Plattformdaten und zeigt: Xiaohongshu hat bereits über 7.000 spezialisierte Kultur-Nischen, Bilibili über 2.500 spezialisierte Interessenmarkierungen und TikTok über 800 spezialisierte Schaffungsstile gesammelt – die Nutzer sind nicht mehr "einheitliche junge Menschen", sondern zerfallen in unzählige voneinander isolierte Mikronischen mit eigenen Ästhetikstandards.

Der Bericht stellt einen klaren Entwicklungspfad vor:  

1.0 Massenmarkt (2000 - 2010) → 2.0 Generische Nischen (2010 - 2015) → 3.0 Fragmentierung (2015 - 2020) → 4.0 Pulverisierung (2020 - heute).

Fragmentierung bedeutet "Aufteilung großer Nischen in kleinere", Pulverisierung bedeutet "Weiteraufteilung kleiner Nischen in unzählige sich nicht gegenseitig anerkennende Mikronischen". Jede Mikronische hat ihre eigene Ästhetikkoordinate: "Authentizität > Raffinesse", "Filmkörner > KI-Glättung", "Handmade > Markenware", "Underground > Mainstream" …… Zwischen den Nischen bauen sich in den vier Dimensionen Ästhetik, Konsum, Identität und Inhalt jeweils hohe Mauern auf, und es ist für externe Betrachter äußerst schwierig, hier hineinzudringen.  

Trend 2: KI verändert die Inhaltserstellungsmethode. Im Zeitalter des RGC werden Inhalte von "Werken" zu "Reaktionen"  

Der Bericht zeigt: Das KOL-Marketing tritt in eine Ära mit zwei Antriebsmotoren ein: "Vertrauenskapital von echten Personen + KI-Produktivität". Echte Personen bieten Vertrauen – KOLs fangen mit ihrer echten Persönlichkeit Emotionen, Resonanz und versteckte Bedürfnisse ein; KI bietet Effizienz – KI-Tools führen die Umwandlung von Parametern in Szenarien, die Optimierung von Materialien und die Anpassung an verschiedene Nischen durch.  

Was noch wichtiger ist, der Bericht stellt innovativ und systematisch das Konzept von RGC (Real-time Generated Content, Echtzeit-generierte Inhalte) vor:  

UGC (User Generated Content) → PGC (Professional Generated Content) → AIGC (AI Generated Content) → RGC (Real-time Generated Content).  

In der Vergangenheit: Inhalte waren die "Veröffentlichungen" von Marken: "Was veröffentliche ich heute?" Zuerst gab es den Inhalt, dann suchte man nach Verbrauchern;  

In der Zukunft: Inhalte werden zur "Interaktionsfläche" zwischen Marken und Verbrauchern: "Was braucht dieser Nutzer in diesem Szenario als Antwort?" Zuerst gibt es die Absicht, dann wird der Inhalt generiert.  

Jede Suche, Verweildauer, Kommentierung, Sammlung und Kauf eines Nutzers wird zur Eingabe für die nächste Inhaltsgenerierung. Suchabsicht, Präferenz, Szenario, Konsumphase, Emotionszustand und Verhaltenspfad – sechs Auslösesignale lassen die Inhalte wirklich "für jeden individuell und in Echtzeit generiert" werden.

Im Zeitalter des RGC sind Inhalte nicht mehr "Werke", sondern "Reaktionen" – Echtzeitreaktionen auf jeden Nutzer und jedes Szenario.

Die Methode der Inhaltserstellung hat sich geändert, und auch die Mission der Inhalte selbst hat sich geändert.

Trend 3: Die Eigenschaften von Inhaltsassets werden aufgewertet, sie müssen nicht nur Menschen berühren, sondern auch die "KI füttern"

Wenn Nutzer Doubao, Wenxin oder Tongyi fragen, "Welches Produkt ist besser", dienen die Social-Media-Inhalte nicht mehr nur den "Menschen", sondern auch der "KI".  

Der Bericht liefert eine scharfe Einsicht: Doubao sammelt Daten von TikTok, Wenxin von Baidu Baijiahao und Xiaohongshu, Tongyi von Taobao und Sina Weibo, Claude/ChatGPT von allen öffentlichen Daten im Internet – die Social-Media-Inhalte werden zur "Trainingsdaten" für KI-Modelle, und die Macht der Marken im Zeitalter der KI hängt im Wesentlichen von der Fähigkeit ab, "von der KI erfasst, verstanden und zitiert" zu werden.  

Daraufhin wird ein Rahmen für die "zwei Seiten der Inhalte" vorgeschlagen – Für Menschen: Klar strukturierte Informationen, starke emotionale Bindung, echte Interaktionsabläufe, Übereinstimmung über verschiedene Plattformen; Für KI: Leichte Extraktion von Kerninformationen, Erkennung von Emotionsneigungen, Bildung von Wissensgraphen.  

Und es werden vier Arten von Inhalten aufgelistet, die am besten als KI-Datenmaterial geeignet sind: Szenariotyp, Fragentyp, Vergleichstyp, Vertrauensbasierter Typ – sie helfen der KI jeweils zu beurteilen, "in welchen Szenarien erwähnt", "welche Fragemethode passt", "welche Empfehlungsreihenfolge gebildet" und "ob es eine Nutzerkonsensus gibt".