Celeste Custom Agents: Der produktivste Analyst eures Teams macht nie Feierabend

Die meisten KI-Produkte im Marketing basieren auf demselben Interaktionsmodell. Du stellst eine Frage und handelst entsprechend der Antwort. Dieser Kreislauf hat zwar einen echten Nutzen, stößt aber auch an seine Grenzen.

Diese Grenze zeigt sich bei den Aufgaben, die nach einem festen Zeitplan ablaufen: wöchentliche Überprüfungen des Fortschritts, kanalübergreifende Leistungsübersichten, Analysen der kreativen Merkmale, die jeden Montag durchgeführt werden müssen, bevor jemand eine Budgetentscheidung treffen kann. Das sind keine einmaligen Fragen. Es handelt sich um wiederkehrende Arbeitsabläufe, und jede Woche muss jemand aus deinem Team sie von Grund auf neu in Angriff nehmen.

Hilfe ist reaktiv. Eigeninitiative ist es nicht.

Als wir Celeste entwickelt haben, haben wir mit der Dialogebene angefangen, weil dort der unmittelbarste Nutzen lag. Marketingfachleute konnten Fragen in einfacher Sprache stellen, Antworten erhalten, die auf ihren tatsächlichen Kampagnendaten basierten, und schneller darauf reagieren, als es jeder Berichts-Workflow zuließ. Mehr als 1.500 Nutzer in über 200 Unternehmen tun heute genau das und generieren jeden Monat Zehntausende von Interaktionen.

Aber die Teams, die das Beste aus Celeste herausholten, verrieten uns noch etwas anderes: Sie verwendeten Woche für Woche immer wieder dieselben Eingabeaufforderungen nach demselben Zeitplan. Das Problem lag nicht in der Eingabeaufforderung, sondern in der Wiederholung.

Custom Agents kümmern sich darum. Ein Agent ist ein Celeste-Analyst, den du einmal einrichtest. Du legst seinen Schwerpunkt fest, schreibst seine Anweisungen und gibst ihm einen Zeitplan vor – und schon läuft er von selbst. Niemand muss daran denken, ihn zu starten, und die Analyse landet in deinem Posteingang in dem von dir gewählten Rhythmus.

Stell dir ein Team vor, das wöchentliche Fortschrittsüberprüfungen bei fünf Verlagen durchführt. Anstatt Celeste jeden Montag um eine Zusammenfassung zu bitten, erstellen sie einen Fortschritts-Agenten und stellen ihn so ein, dass er Sonntagabend läuft. Der Bericht steht schon vor Beginn der Woche bereit, jedes Mal im gleichen Format, und der Analyst, der früher eine Stunde damit verbracht hat, ihn zu erstellen, hat diese Stunde nun wieder zur Verfügung.

Was macht diese Makler so zuverlässig?

Es gibt viele Tools, mit denen man einen Bericht erstellen kann. Das schwierigere Problem ist es, einen Bericht zu erstellen, dem du so sehr vertraust, dass du ihn einem Kunden vorlegen oder darauf reagieren kannst, ohne ihn noch einmal zu überprüfen. 

Diese Zuverlässigkeit hängt von drei Dingen ab:

1. Datenbasis

Celeste ist der einzige KI-Agent, der auf einer Plattform läuft, die Retail-Media-, Paid-Search-, Paid-Social- und App-Daten an einem Ort vereint. Das bedeutet, dass die Agenten nicht mit einer isolierten Momentaufnahme der Leistung arbeiten. Sie arbeiten mit derselben kanalübergreifenden Übersicht, auf die sich auch dein Team verlässt. Etwa 68 % der Celeste-Nutzer verwalten drei oder mehr Publisher, und die Agenten haben den Überblick über alles.

2. Erklärbarkeit

Jede Antwort von Celeste, auch die vom Agenten generierten, enthält eine „Antwortaufschlüsselung“: eine vollständige Nachverfolgung, wie der Agent zu seiner Schlussfolgerung gelangt ist, welche Daten er herangezogen hat, welche Prioritäten er gesetzt hat und woher die Erkenntnis stammt. Das ist keine Funktion für Skeptiker. Genau das macht die Ergebnisse für ein Kundengespräch oder eine Führungskräftebesprechung nutzbar.

3. Kontext

Agenten arbeiten innerhalb der von dir festgelegten Anweisungen, Eingaben und Zeitplanparameter. Du legst fest, worauf sie sich konzentrieren, bestimmst das Ausgabeformat und steuerst, ob sie nach einem Zeitplan laufen oder auf einen Auslöser warten. Der Agent führt seine Aufgaben jedes Mal innerhalb dieser Parameter aus – genau das sorgt dafür, dass die Ergebnisse konsistent genug sind, um sie delegieren zu können.

Erst diese Zuverlässigkeit ermöglicht es Teams, die Arbeit tatsächlich nicht mehr selbst zu erledigen, sondern sich nicht nur auf die Ergebnisse zu verlassen. Das ist ein anderer Standard, als ihn die meisten KI-Tools erfüllen sollen.

Wer kann so etwas bauen?

Wir haben bei der Vorlagenbibliothek eine bewusste Entscheidung getroffen: Die Leute, die Agenten erstellen können sollten, sind nicht diejenigen, die sich mit Prompt-Engineering auskennen. Es sind vielmehr diejenigen, die die Arbeitsabläufe verstehen.

Die vorgefertigten Agentenvorlagen wurden von Medienexperten entwickelt und decken die wiederkehrenden Analysemuster ab, die die meisten Teams wöchentlich durchführen. So kann ein neuer Celeste-Nutzer innerhalb weniger Minuten einen funktionsfähigen Agenten anhand einer Vorlage bereitstellen. Ein erfahrener Nutzer kann jede bereits verfasste Eingabeaufforderung mit wenigen Klicks in einen Agenten umwandeln. Keiner der beiden Wege erfordert aufwendige Konfigurationen, und beide führen zu Agenten, die auf derselben einheitlichen Datenbasis beruhen.

Das habe ich vor allem in Agenturen beobachtet. Der Engpass liegt nicht in der Bereitschaft, KI einzusetzen. Es ist die Kluft zwischen dem, was ein Tool leisten kann, und dem, was ein Team tatsächlich umsetzen kann – und die Vorlagenbibliothek dient dazu, diese Kluft erheblich zu verringern.

Eine Agentur, die für 20 Kundenkonten dieselben Berichtsabläufe nutzt, braucht keine 20 verschiedenen Eingabeaufforderungen. Sie erstellt eine einzige Agent-Vorlage, setzt diese in großem Maßstab ein, und die Analyse läuft einheitlich für jedes Konto in dem von ihr festgelegten Rhythmus ab.

Was Agenten heute können und was nicht

Custom Agents sind für Analyse und Überwachung konzipiert. Dazu gehören wöchentliche Übersichten zum Fortschrittsstand aller Publisher, die vor Beginn der Woche bereitgestellt werden, die Erkennung von Leistungsschwankungen und die Kennzeichnung von Anomalien nach einem festgelegten Zeitplan, kanalübergreifende Berichte in einem einheitlichen Format, Einblicke auf Zielgruppenebene für Offsite-Kampagnen sowie die Analyse der Werbemittel-Leistung mithilfe von KI-getaggten Attributen, die mit den Ergebnissen verknüpft sind.

Was die Agenten noch nicht können, ist, Maßnahmen in Bezug auf Gebote, Budgets oder Kampagnen zu ergreifen. Die autonome Optimierung steht auf der Roadmap für 2026, und die Analyse- und Überwachungsebene – der Teil, der in den meisten Teams am meisten Zeit in Anspruch nimmt – ist bereits heute im Einsatz. Wir haben die Agenten so konzipiert, dass sie zunächst das tun, was sie zuverlässig können, bevor wir ihre autonomen Fähigkeiten erweitern. Die Teams, die jetzt die Arbeitsabläufe der Agenten entwickeln, werden bestens aufgestellt sein, wenn die Aktions-Ebene folgt.

Der größere Zusammenhang

Auf Skai 2026 haben wir den Wandel, den wir in den Commerce-Medien beobachten, als Entwicklung hin zu einem neuen Geschäftsmodell beschrieben. 

Gil Sadeh, Präsident von Skai, sagt dazu: „Ein neues Organisationskonzept mit einer hybriden Struktur, in der Menschen intelligente Agenten steuern. Berichterstattung, Optimierung und Analyse finden kontinuierlich statt – mitten im Arbeitsablauf.“ 

Die „Custom Agents“ sind das, was dieses Modell für Celeste-Nutzer heute konkret macht, und sie bilden auch die Grundlage für die nächsten Schritte in Skai , wo Teams eine komplette KI-Marketing-Belegschaft koordinieren werden, die Strategien von Anfang bis Ende umsetzt.

Die Teams, mit denen ich gesprochen habe und die bei diesem Wandel am weitesten fortgeschritten sind, haben alle eine bestimmte Eigenschaft gemeinsam. Es sind nicht diejenigen, die KI am aggressivsten eingeführt haben. Es sind diejenigen, die am genauesten festgelegt haben, welche Teile ihrer Arbeitsabläufe weiterhin von Menschen erledigt werden sollten und welche automatisch ablaufen sollten. Diese Präzision ist es, die nützliche Automatisierung von unnötigem Ballast unterscheidet. KI-Agenten ändern nichts an den Ermessensentscheidungen, die dein Team treffen muss. Sie verändern lediglich, wie viel Zeit dir bleibt, um diese Entscheidungen gut zu treffen.

Bist du bereits Skai ? Wende dich an dein Success-Team, um mit Custom Agents loszulegen. Neu bei Skai? Vereinbare eine Demo.

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Häufig gestellte Fragen