Generierte Beispielbilder sind im Content-Marketing längst Standard: Headergrafiken, „Symbolbilder“ für Blogartikel, Mood-Visuals für Landingpages oder Illustrationen für Social Media. Genau hier entsteht aber ein neues Risiko: Je realistischer ein KI-Bild wirkt, desto eher kann es als „echtes Foto“ verstanden werden – und dann wird Kennzeichnung zur Pflicht und zum Vertrauensfaktor zugleich. Ab 2. August 2026 gelten EU-weit abgestufte Transparenzpflichten, die genau solche Täuschungsrisiken adressieren. (AI Act Service Desk) Deshalb KI-Bilder richtig kennzeichnen!
Wenn Sie regelmäßig KI-Visuals erstellen, lohnt sich zusätzlich ein sauberer Prompt-Prozess: Die interne Konsistenz Ihrer Bildsprache macht Kennzeichnung später einfacher. Eine praktikable Struktur dafür finden Sie hier: Die MOSAIK-Prompt-Methode: https://erfolg.org/die-mosaik-prompt-methode/
Was sind „generierte Beispielbilder“ – und warum sind sie heikel?
„Beispielbild“ bedeutet in der Praxis: Das Bild illustriert eine Aussage, Stimmung oder Situation, ohne zu behaupten, ein konkretes Ereignis oder eine reale Person abzubilden. Problematisch wird es, wenn ein KI-Bild trotzdem wie ein dokumentarisches Foto wirkt – etwa:
- „echte“ Personenporträts (auch wenn die Person nicht existiert)
- realistische Produktdarstellungen
- fotorealistische „Events“, Orte oder vermeintliche Screenshots
- Vorher/Nachher-Motive (stark manipulationsanfällig)
Merksatz: KI-Bilder richtig kennzeichnen ist besonders wichtig, wenn ein Bild als Realität gelesen werden könnte – nicht nur, wenn es technisch mit KI erzeugt wurde.
Der Rechtsrahmen in einem Satz
Die EU setzt bei synthetischen bzw. manipulierten Inhalten auf Transparenzpflichten (insbesondere bei täuschend echten Darstellungen), und die EU-Kommission arbeitet dafür an einem begleitenden „Code of Practice“ zur Markierung/Labelling. (Digitale Strategie Europas)
Viele praxisnahe Zusammenfassungen (inkl. typischer Ausnahmen und Plattformlogik) betonen bereits heute: Entscheidend ist die Täuschungsgefahr – genau das ist der Kern der Kennzeichnungspflichten.
Wann sollten Sie Beispielbilder kennzeichnen?
Nutzen Sie diese schnelle Entscheidungslogik (konservativ, aber praxistauglich):
Kennzeichnen (sehr wahrscheinlich notwendig bzw. dringend empfohlen), wenn …
- das Bild fotorealistisch wirkt und eine reale Situation suggeriert (Menschen, Orte, „News“-Anmutung),
- das Bild eine Kaufentscheidung beeinflusst (Produkt, Ergebnis, „Beweisbild“),
- das Bild wie ein Beleg/Beweis aussieht (Screenshots, Zertifikate, Dokumente),
- das Bild Identität/Personen nachahmt (Lookalikes, Deepfake-Ästhetik).
Kennzeichnung oft entbehrlich, aber transparent sinnvoll, wenn …
- es klar stilisiert ist (Illustration, Fantasy, Cartoon),
- es nur minimale KI-Korrekturen sind (Retusche, Hintergrund entfernen),
- der Kontext eindeutig macht, dass es eine Visualisierung ist.
Wenn Sie unsicher sind, gilt: KI-Bilder richtig kennzeichnen ist fast immer die bessere Entscheidung – reputationsseitig und compliance-seitig.
Wie kennzeichnen Sie KI-Beispielbilder richtig? (3 Ebenen)
1) Sichtbar für Menschen (Caption/Overlay)
Für Websites und Blogs ist eine klare, kurze Bildunterschrift der robusteste Standard:
- „KI-generiertes Beispielbild“
- „KI-Illustration (Beispielbild)“
- „Symbolbild, erstellt mit KI“
Optional als dezentes Overlay/Wasserzeichen im Bild – aber verlassen Sie sich nicht nur darauf (Crops/Reposts entfernen es).
2) Kontext im Text (damit es nicht „untergeht“)
Gerade bei Headerbildern (Hero Images) wird die Caption oft übersehen. Ergänzen Sie deshalb im Fließtext einmalig einen Satz wie:
- „Die Abbildung ist ein KI-generiertes Beispielbild und dient der Illustration.“
So erfüllen Sie „auffindbar beim Erstkontakt“-Logik, die in vielen Auslegungen zentral ist.
3) Maschinenlesbar (Metadaten/Content Credentials)
Technisch ist der robuste Weg: Content Credentials / C2PA – ein offener Standard für Herkunfts- und Bearbeitungsinformationen. (c2pa.org)
Einige Tools (u. a. auch im Umfeld generativer Systeme) unterstützen C2PA-Infos bereits. (OpenAI Help Center)
Wichtig: In der realen Distribution werden diese Metadaten teils entfernt oder nicht angezeigt. Tests/Reports zeigen, dass Plattformen solche Marker nicht zuverlässig erhalten.
LinkedIn zeigt Content Credentials immerhin dann an, wenn sie im Upload vorhanden bleiben.
Kurz: Metadaten sind ein Plus – aber ersetzten keine sichtbare Kennzeichnung. Genau deshalb: KI-Bilder richtig kennzeichnen immer primär „für Menschen“.
Konkrete Formulierungen für typische Business-Fälle
- Blog-Header / Aufmacherbild
„KI-generiertes Beispielbild“ - Landingpage-Moodbild (z. B. Coaching, Beratung)
„KI-Illustration (Beispielbild)“ - Online-Shop / Produktähnliche Darstellung
„KI-generiertes Beispielbild – Darstellung kann vom Produkt abweichen“
(bei physischen Produkten ist Transparenz besonders heikel) - Case Study / Ergebnisvisualisierung
Besser: echte Screenshots/echte Fotos. Wenn nicht möglich:
„Visualisierung (KI-generiert), keine Originalaufnahme“ - Testimonials / „Kundenfotos“
Vermeiden. Wenn unbedingt: klar als Illustration ausweisen, niemals als echte Person präsentieren.
WordPress-Umsetzung: pragmatischer Standard ohne Technikballast
So setzen Sie KI-Bilder richtig kennzeichnen in WordPress in 5 Minuten um – ohne Plugins:
- Bildunterschrift konsequent nutzen (nicht „optional“).
- In der Mediathek im Alt-Text „KI-generiertes Beispielbild“ ergänzen (hilft auch Barrierefreiheit/Redaktionskonsistenz).
- In der Redaktion eine Regel: Kein fotorealistisches KI-Bild ohne Caption + Text-Hinweis bei Hero Images.
- Für Social Sharing (OG-Bilder): Wenn Sie KI-Headerbilder als OG verwenden, planen Sie die Kennzeichnung ins OG-Design ein (sonst verbreiten sich unmarkierte Reposts).
Minimal-Checkliste für Ihr Team
- Inventar: Wo nutzen wir KI-Bilder (Blog, Ads, Newsletter, Social, Shop)?
- Klassifizierung: fotorealistisch vs. stilisiert; „könnte echt wirken?“
- Standardtexte: 3–4 genehmigte Kennzeichnungsphrasen
- Prozess: Freigabe/Review bei „realistisch“ oder „beweisähnlich“
- Technik: wenn möglich C2PA/Content Credentials zusätzlich, aber nicht als alleinige Maßnahme
Die nächsten Monate sind ideal, um Ihre Bildpraxis zu standardisieren: weniger Diskussion im Team, weniger Risiko, mehr Vertrauen. Der Kern ist simpel: Wenn ein Visual wie Realität wirkt, muss der Zuschauer sofort erkennen können, dass es eine Generierung oder Visualisierung ist. Genau darum geht es beim Grundsatz KI-Bilder richtig kennzeichnen – besonders bei generierten Beispielbildern.
