Media Experience Platform
für Retail

Tools wie Midjourney, Adobe Firefly oder ChatGPT sind starke Bildgeneratoren für kreative Einzelbilder. Die Media Experience Platform ist dagegen auf strukturierte, skalierbare Produktbild- und Media-Workflows ausgelegt.

Sie orchestriert unterschiedliche KI-Modelle, arbeitet mit Originalreferenzen, sichert Produktgenauigkeit und Markenkonformität ab, automatisiert Review- und Korrekturprozesse und lässt sich in bestehende Bestell-, Produktions- und Content-Systeme integrieren.

Der Unterschied liegt also nicht nur im Bildoutput, sondern im gesamten Prozess: Aus einzelnen KI-generierten Bildern wird eine skalierbare Media Supply Chain für konsistente, markenkonforme und produktnahe Assets.

Pro Bild liegt die Generierung typischerweise im Bereich von 10 bis 30 Sekunden – je nach Modell, Motiv und Komplexität.

Da mehrere Varianten parallel generiert werden, kann ein typischer Auftrag mit drei Asset-Typen und jeweils drei Varianten, also neun Bildern, in etwa einer Minute erstellt werden.

Produktgenauigkeit wird über drei Mechanismen abgesichert: Das Originalprodukt wird bei jedem Auftrag als Referenzbild mitgegeben, damit die KI das Produkt nicht neu erfinden muss.

Spezialisierte Edit-Modelle sorgen dafür, dass das Produkt selbst möglichst unverändert bleibt, während nur Umgebung, Kontext oder Szene angepasst werden.

Zusätzlich durchläuft jedes Bild einen automatisierten Qualitätscheck. Dabei werden unter anderem Form, Farbe, Material, Logos, Beschriftungen und relevante Produktdetails geprüft. Bei Abweichungen wird das Bild automatisch korrigiert, erneut generiert oder zur manuellen Prüfung weitergegeben.

Der Halluzinationscheck ist Teil des integrierten Qualitätssicherungsprozesses der Media Experience Platform. Dabei wird jedes generierte Bild automatisiert mit dem Originalprodukt als Referenz verglichen und nach klar definierten Fehlerkategorien geprüft – etwa Form, Farbe, Material, Logo-Wiedergabe, Bildqualität oder Szenenlogik.

Erkannte Abweichungen werden markiert, beschrieben und je nach Fehlerart automatisiert korrigiert, erneut generiert oder zur manuellen Prüfung weitergegeben.

Wenn ein Ergebnis nicht den Anforderungen entspricht, greift ein mehrstufiger Qualitätssicherungsprozess. Kritische Abweichungen werden automatisch erkannt und je nach Fehlerart durch eine erneute Generierung oder gezielte Korrektur einzelner Bildbereiche behoben.

Zusätzlich ist ein menschlicher Review-Schritt vorgesehen, bevor ein finales Asset freigegeben wird. Reviewer können Briefing oder Prompt direkt anpassen und das Bild erneut generieren lassen. Falls die Automation an ihre Grenzen stößt, wird das Asset manuell weiterbearbeitet.

CI-Konformität wird über ein klar konfiguriertes Setup gesichert: Für jeden Kanal und jedes Format werden eigene Asset-Typen definiert – etwa Instagram Square, Story 9:16, Facebook Cover oder Pinterest Pin. Dabei sind Seitenverhältnisse, Briefing-Templates, Tonalität, Markenfarben, Bildstil und relevante Referenzen fest hinterlegt.

Zusätzlich prüft das System automatisiert, ob markenspezifische Vorgaben eingehalten werden: Stimmen Farben, Stil, Brand-Elemente und Format? Bei Abweichungen werden Inhalte automatisch korrigiert oder zur manuellen Prüfung weitergegeben. So entstehen Social-Media-Assets, die kanaloptimiert und markenkonform sind.

Die Media Experience Platform ist mandantenfähig aufgebaut und arbeitet mit strikter Datentrennung. Auftrags-, Konfigurations- und Bilddaten werden getrennt verarbeitet und sind nicht für andere Mandanten zugänglich.

Für Hosting und Speicherung werden EU-Rechenzentren eingesetzt. Eingangs- und Ergebnisbilder werden geschützt abgelegt, der Zugriff erfolgt kontrolliert und kann zeitlich begrenzt werden. Für die KI-Generierung arbeitet die Plattform mit angebundenen Anbietern, die über DSGVO-konforme Verarbeitungsverträge eingebunden werden.

Auf Wunsch können Auftrags-, Konfigurations- und Bilddaten nach definierten Fristen automatisch gelöscht werden. Details zu Datenschutz, Datenhaltung und Verarbeitung werden im Projekt transparent abgestimmt.

Premedia behält keine Rechte an den generierten Bildern. Die erstellten Assets können im Rahmen der jeweiligen Lizenz- und Nutzungsbedingungen verwendet, bearbeitet und weiterverwertet werden.

Eingangsbilder werden ausschließlich im Rahmen des jeweiligen Auftrags verarbeitet und gemäß den vereinbarten Datenschutz- und Löschrichtlinien gespeichert oder gelöscht. Rechte an Marken-, Produkt- oder Eingangsbildern werden dabei nicht erworben.

Der ROI entsteht vor allem durch zwei Effekte: eine deutlich kürzere Time-to-Market und geringere Produktionskosten im Vergleich zu klassischen Studio-Workflows.

Statt wochenlanger Fotoshootings können Bildvarianten innerhalb weniger Stunden erstellt werden. Kostenseitig reduziert sich der Aufwand insbesondere dort, wo bisher externe Fotograf:innen, Models, Studio-Miete und Postproduktion notwendig waren.

Der konkrete ROI wird in der Regel nach den ersten Monaten im Echtbetrieb ermittelt – auf Basis realer Produktionsdaten, Volumen, Kostenstrukturen und Prozessaufwände.