{"id":2833,"date":"2026-10-01T13:45:27","date_gmt":"2026-10-01T13:45:27","guid":{"rendered":"https:\/\/www.bytek.ai\/?p=2833"},"modified":"2026-10-01T14:20:16","modified_gmt":"2026-10-01T14:20:16","slug":"datenschutz-und-ki-in-den-usa-von-neuen-gesetzlichen-anforderungen-zu-einer-marketingstrategie-mit-klar-geregelter-datennutzung","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.bytek.ai\/de\/blog\/datenschutz-und-ki-in-den-usa-von-neuen-gesetzlichen-anforderungen-zu-einer-marketingstrategie-mit-klar-geregelter-datennutzung\/","title":{"rendered":"Datenschutz und KI in den USA: Von neuen gesetzlichen Anforderungen zu einer Marketingstrategie mit klar geregelter Datennutzung"},"content":{"rendered":"

Neue US-Datenschutz- und KI-Regelungen<\/strong> beeinflussen zunehmend operative Marketingentscheidungen: von der Auswahl der Datenanbieter \u00fcber die Erstellung von Zielgruppen bis zum Einsatz von KI-Modellen. Unternehmen, die in mehreren US-Bundesstaaten t\u00e4tig sind, m\u00fcssen unterschiedliche Anforderungen in eine konsistente Strategie \u00fcbersetzen, die Kundengewinnung und Kundenbindung<\/strong> unterst\u00fctzt, w\u00e4hrend sich die Bedingungen f\u00fcr die Datennutzung ver\u00e4ndern.<\/p>\n

Der Bericht U.S. State Privacy and AI Legislative Insights \u2014 Summer 2026<\/a><\/em>, verfasst von Caroline Hudson, Partnerin bei Loeb & Loeb, beschreibt die wichtigsten Entwicklungen. Die zunehmende Aufmerksamkeit f\u00fcr Datenbroker<\/strong>, sensible personenbezogene Daten<\/strong> und automatisierte Entscheidungsfindung<\/strong> erweitert die Verantwortung von Unternehmen entlang des gesamten Prozesses von der Datenerhebung \u00fcber die Analyse bis zur Aktivierung.<\/p>\n

Wer diese Ver\u00e4nderungen versteht, kann die F\u00e4higkeiten bestimmen, die das Marketing ben\u00f6tigt: verf\u00fcgbare Daten besser verstehen, daraus Mehrwert gewinnen und die Bedingungen ihrer Nutzung im operativen Alltag ber\u00fccksichtigen. Technologie kann diese Anforderungen unterst\u00fctzen, indem sie Customer Intelligence<\/strong> mit Marketingaktivierung<\/strong> verbindet.<\/p>\n

Die US-Datenschutzlandschaft: Sich \u00fcberschneidende Anforderungen der Bundesstaaten<\/h2>\n

Der Schutz von Verbraucherdaten in den USA wird weiterhin durch unterschiedliche Datenschutzgesetze der Bundesstaaten<\/strong> sowie bundesweite und sektorspezifische Vorschriften gepr\u00e4gt. Marketingteams m\u00fcssen Anforderungen ber\u00fccksichtigen, die zwar einige Grundprinzipien teilen, sich aber hinsichtlich Anwendungsschwellen, Definitionen, Ausnahmen und Einschr\u00e4nkungen unterscheiden.<\/p>\n

Zu den wichtigsten Entwicklungen geh\u00f6ren umfassendere Regeln f\u00fcr Datenbroker, ein erweiterter Geltungsbereich von Datenschutzgesetzen, strengere Einschr\u00e4nkungen f\u00fcr sensible Daten, der Schutz von Kindern und Jugendlichen sowie neue Anforderungen an bestimmte KI-Anwendungen.<\/p>\n

Diese Fragmentierung hat praktische Folgen. Derselbe Prozess zur Datenaktivierung<\/strong> kann je nach Bundesstaat, verwendeten Daten, beteiligten Parteien und Verarbeitungszweck unterschiedliche Bewertungen erfordern. Unternehmen ben\u00f6tigen daher Prozesse, die diese Unterschiede ber\u00fccksichtigen und sich an k\u00fcnftige \u00c4nderungen anpassen lassen.<\/p>\n

Datenbroker: Mehr Aufmerksamkeit f\u00fcr Datenherkunft und Datenfl\u00fcsse<\/h3>\n

Die Regulierung von Datenbrokern<\/strong> erweitert den Kreis der Unternehmen, die besonderen Verpflichtungen unterliegen. Neue Definitionen und Verfahren sollen es Verbrauchern erm\u00f6glichen, ihre Datenschutzrechte auszu\u00fcben.<\/p>\n

New Jersey hat die Kategorie der \u201eData Collectors\u201c<\/strong> eingef\u00fchrt: Unternehmen, die Informationen direkt von Verbrauchern erheben und anschlie\u00dfend an einen Datenbroker verkaufen oder lizenzieren. Die direkte Datenerhebung schlie\u00dft entsprechende Verpflichtungen somit nicht aus, wenn die Daten anschlie\u00dfend kommerziell weitergegeben werden. Der Beginn der Registrierung ist f\u00fcr das Fr\u00fchjahr 2027 vorgesehen.<\/p>\n

In Kalifornien erm\u00f6glicht die Delete Request and Opt-out Platform<\/strong>, kurz DROP<\/strong>, Einwohnern, eine zentrale L\u00f6schanfrage an registrierte Datenbroker zu richten. Seit dem 1. August 2026 m\u00fcssen diese mindestens alle 45 Tage auf die Plattform zugreifen, um mit der Bearbeitung von L\u00f6schanfragen zu beginnen.<\/p>\n

Connecticut folgt einem eigenen Zeitplan: Bestimmungen f\u00fcr Datenbroker gelten ab dem 1. Oktober 2026, eine Registrierungspflicht beginnt am 1. Januar 2027 und Einwohner k\u00f6nnen ab dem 1. Juli 2028 Anfragen \u00fcber das zentrale Verfahren stellen.<\/p>\n

F\u00fcr Marketingteams, die gekaufte Daten oder Dienste zur Datenanreicherung<\/strong> nutzen, wird es dadurch wichtiger, die Datenherkunft<\/strong>, die Bedingungen des Anbieters und \u00c4nderungen zu kennen, die sich auf die Nutzbarkeit der Informationen auswirken k\u00f6nnen. Die Verpflichtungen von Datenbrokern beeinflussen auch das \u00d6kosystem, aus dem das Marketing Daten f\u00fcr Targeting, Analysen und die Anreicherung von Kundenprofilen bezieht.<\/p>\n

Sensible personenbezogene Daten: Auch abgeleitete Attribute z\u00e4hlen<\/h3>\n

Eine weitere Ver\u00e4nderung betrifft die Ausweitung der Kategorien sensibler personenbezogener Daten<\/strong> und der damit verbundenen Schutzma\u00dfnahmen.<\/p>\n

Die Definitionen k\u00f6nnen Gesundheitsinformationen, biometrische und neuronale Daten, bestimmte Finanz- und beh\u00f6rdliche Identifikatoren sowie weitere gesch\u00fctzte Kategorien umfassen. In einigen Bundesstaaten gelten Bestimmungen zu sensiblen Daten auch f\u00fcr Unternehmen, die die \u00fcblichen Anwendungsschwellen umfassender Datenschutzgesetze nicht erreichen.<\/p>\n

F\u00fcr das Marketing ist der Umgang mit abgeleiteten Informationen und Schlussfolgerungen<\/strong> besonders relevant. In Maryland umfasst die Definition auch aus Daten abgeleitete sensible Attribute, etwa Informationen \u00fcber Gesundheit, Religion oder Sexualleben.<\/p>\n

Die Bewertung muss daher auch die Ergebnisse von Analysen und Modellen<\/strong> ber\u00fccksichtigen. Ein Datensatz kann scheinbar gew\u00f6hnliche K\u00e4ufe, Interaktionen oder Texte enthalten, w\u00e4hrend ein daraus gebildetes Segment eine sensible Eigenschaft offenlegt.<\/p>\n

Entscheidend ist auch, welche Informationen ein Unternehmen \u00fcber einen Verbraucher ableitet, \u00fcber die urspr\u00fcnglich erhobenen Daten hinaus. Ein Modell zur Vorhersage der Wiederkaufswahrscheinlichkeit und ein Modell zur Ableitung eines Gesundheitszustands erzeugen Attribute mit unterschiedlichen Auswirkungen. Diese Unterscheidung wird zentral, wenn pr\u00e4diktive KI<\/strong> und Kundensegmentierung<\/strong> Teil der Marketingprozesse werden.<\/p>\n

Einschr\u00e4nkungen beim Datenverkauf: Einwilligung erlaubt nicht jede Nutzung<\/h3>\n

Mehrere Bundesstaaten f\u00fchren Verbote f\u00fcr den Verkauf sensibler personenbezogener Daten, pr\u00e4ziser Standortdaten<\/strong> und Informationen \u00fcber Minderj\u00e4hrige ein oder versch\u00e4rfen bestehende Einschr\u00e4nkungen. Einige dieser Verbote gelten uneingeschr\u00e4nkt: Eine Einwilligung schafft keine Ausnahme<\/strong>, die die verbotene T\u00e4tigkeit erlaubt.<\/p>\n

Unternehmen m\u00fcssen deshalb zwischen Aktivit\u00e4ten unterscheiden, die unter bestimmten Bedingungen zul\u00e4ssig sind, und solchen, die nach dem geltenden Recht verboten sind.<\/p>\n

Auch die Begriffe \u201eSale\u201c und \u201eSharing\u201c<\/strong> erfordern besondere Aufmerksamkeit. Ihre gesetzliche Bedeutung kann \u00fcber die \u00dcbertragung von Daten gegen Geld hinausgehen und Datenfl\u00fcsse innerhalb des Werbe\u00f6kosystems umfassen.<\/p>\n

In Kalifornien bezeichnet Sharing die Weitergabe personenbezogener Informationen f\u00fcr kontext\u00fcbergreifende verhaltensbasierte Werbung<\/strong>, also Cross-Context Behavioral Advertising. Verbraucher haben das Recht, dem Verkauf und der Weitergabe zu widersprechen<\/strong>. Die Bedingungen, unter denen Daten an einen Werbepartner \u00fcbermittelt werden, geh\u00f6ren damit zur Kampagnenplanung.<\/p>\n

Die technische Ver\u00e4nderung eines Identifikators hebt diese Verpflichtungen nicht zwangsl\u00e4ufig auf. Durch Hashing<\/strong> ver\u00e4nderte Daten, die f\u00fcr den Abgleich verwendet werden, k\u00f6nnen weiterhin einer Person zugeordnet werden und als personenbezogene Daten gelten.<\/p>\n

Minderj\u00e4hrige: Zielgruppensegmentierung muss altersbezogene Einschr\u00e4nkungen ber\u00fccksichtigen<\/h3>\n

Der Schutz von Kindern und Jugendlichen<\/strong> entwickelt sich durch Regelungen weiter, die sich je nach Alter, Aktivit\u00e4t und Art des Dienstes unterscheiden.<\/p>\n

Die Vorschriften umfassen Einschr\u00e4nkungen beim Datenverkauf, bei zielgerichteter Werbung<\/strong> und bei bestimmten Onlinefunktionen. Einige Gesetze enthalten au\u00dferdem Anforderungen an Age Assurance<\/strong>, also Verfahren zur Altersfeststellung, an die elterliche Einwilligung<\/strong> und an besondere Datenschutzeinstellungen.<\/p>\n

F\u00fcr das Marketing bedeutet dies, dass die Zugeh\u00f6rigkeit zu einem kommerziellen Segment allein nicht bestimmt, ob ein Kunde f\u00fcr eine Aktivierung infrage kommt. Ein Kunde kann die Zielgruppenkriterien einer Kampagne erf\u00fcllen und gleichzeitig einem altersbedingten Ausschluss unterliegen.<\/p>\n

Unternehmen m\u00fcssen daher ihre kommerziellen Kriterien mit den Informationen und Regeln verbinden, anhand derer sie bestimmen, welche Zielgruppen \u00fcber den jeweiligen Kanal angesprochen werden d\u00fcrfen.<\/p>\n

KI und automatisierte Entscheidungsfindung: Der Anwendungszweck bestimmt die Verpflichtungen<\/h3>\n

US-KI-Gesetze<\/strong> befassen sich mit unterschiedlichen Bereichen: Transparenz, Chatbots, synthetischen Inhalten, besonders leistungsf\u00e4higen KI-Modellen, algorithmischer Preisgestaltung und automatisierter Entscheidungsfindung.<\/p>\n

Unternehmen, die pr\u00e4diktive KI einsetzen, m\u00fcssen verstehen, welche Vorschriften ihren konkreten Anwendungsfall betreffen. Regeln f\u00fcr Deepfakes oder KI-Begleit-Chatbots behandeln andere Fragen als Vorschriften f\u00fcr automatisierte Entscheidungen \u00fcber Verbraucher.<\/p>\n

Colorado liefert ein konkretes Beispiel. Das Gesetz SB26-189<\/strong> ersetzt den bisherigen Rahmen durch Anforderungen an Technologien zur automatisierten Entscheidungsfindung<\/strong>, die Entscheidungen mit erheblichen Auswirkungen<\/strong>, sogenannte Consequential Decisions, wesentlich beeinflussen. Dazu z\u00e4hlen Bereiche wie Besch\u00e4ftigung, Bildung, Wohnen, Finanzdienstleistungen, Versicherungen und Gesundheitsversorgung. Die Verpflichtungen beginnen am 1. Januar 2027 und umfassen Dokumentation, Verbraucherinformationen und Rechte im Zusammenhang mit den betroffenen Entscheidungen.<\/p>\n

Eine Vorhersage f\u00fcr eine Marketingkampagne im Einzelhandel f\u00e4llt nicht automatisch unter diese Anforderungen. Die Rolle des Modells, die Branche und die Auswirkungen der Entscheidung bestimmen den anwendbaren Rahmen mit.<\/p>\n

Eine klare Definition jedes KI-Anwendungsfalls verbindet die Technologie mit ihrer tats\u00e4chlichen Funktion. Die Sch\u00e4tzung des Customer Lifetime Value<\/strong>, die Auswahl von Kampagnenempf\u00e4ngern und die Mitwirkung an einer Entscheidung \u00fcber den Zugang zu einer Dienstleistung sind unterschiedliche Aktivit\u00e4ten.<\/p>\n

Von gesetzlichen Anforderungen zu neuen Bed\u00fcrfnissen im Marketing<\/h2>\n

Diese Ver\u00e4nderungen machen Data Governance<\/strong> zu einer operativen F\u00e4higkeit. Unternehmen m\u00fcssen die Bedingungen der Datennutzung mit den Prozessen verbinden, die Vorhersagen, Zielgruppen und Werbesignale erzeugen.<\/p>\n

Der erste Bedarf ist eine nachvollziehbare, gemeinsame Datengrundlage<\/strong>. Datenherkunft, verf\u00fcgbare Attribute und Nutzungsbedingungen lassen sich schwerer verwalten, wenn das Marketing mit Exporten und Datens\u00e4tzen arbeitet, die \u00fcber verschiedene Systeme verteilt sind.<\/p>\n

Der zweite ist mehr Wert aus direkten Kundenbeziehungen zu gewinnen<\/strong>. Die st\u00e4rkere Aufmerksamkeit f\u00fcr Datenbroker macht es strategisch wichtig, das Potenzial von K\u00e4ufen, Interaktionen und Kundenhistorien zu verstehen, bevor zus\u00e4tzliche externe Daten eingebunden werden.<\/p>\n

Der dritte ist Datenschutzpr\u00e4ferenzen und Ausschl\u00fcsse in Zielgruppen zu integrieren<\/strong>. Informationen zur zul\u00e4ssigen Nutzung m\u00fcssen gemeinsam mit kommerziellen Kriterien verwendbar sein, damit die vom Unternehmen festgelegten Regeln bis zur Kampagnenausf\u00fchrung reichen.<\/p>\n

Der vierte ist Aktivierungsprozesse an konkreten Zielen auszurichten<\/strong>. F\u00fcr jede Zielplattform muss das Marketing ausw\u00e4hlen k\u00f6nnen, welche Ereignisse, Werte und Attribute genutzt werden, und \u00dcbertragungen mit einem klaren Zweck verbinden.<\/p>\n

Diese Anforderungen verlangen eine engere Zusammenarbeit zwischen Marketing- und Datenteams. Eine gemeinsame Datengrundlage und integrierte Aktivierungstools k\u00f6nnen die Zusammenarbeit vereinfachen und den manuellen Aufwand<\/strong> zwischen Analyse und Kampagnenausf\u00fchrung reduzieren.<\/p>\n

Wie die Bytek Prediction Platform diese Anforderungen unterst\u00fctzt<\/h2>\n

Die Bytek Prediction Platform<\/strong> verbindet Daten im Data Warehouse mit Predictive Intelligence<\/strong> und Marketingaktivierung. Sie arbeitet innerhalb der Richtlinien und Governance-Prozesse des Unternehmens und unterst\u00fctzt deren Umsetzung in operative Marketinganwendungen.<\/p>\n

Warehouse-native KI: Auf einer gemeinsamen Datengrundlage arbeiten<\/h3>\n

Die BPP nutzt eine Warehouse-native Zero-Copy-Architektur<\/strong>: Die pr\u00e4diktive Verarbeitung findet im Data Warehouse<\/strong> statt und verwendet Daten innerhalb der Unternehmensinfrastruktur.<\/p>\n

Dieser Ansatz erm\u00f6glicht Marketing- und Datenteams, auf einer gemeinsamen Grundlage zu arbeiten. Dadurch sinkt die Notwendigkeit, einen zus\u00e4tzlichen operativen Speicher f\u00fcr Quelldaten einzurichten, um die Modelle auszuf\u00fchren.<\/p>\n

Der Vorteil ist eine engere Verbindung zwischen Datenaufbereitung, Attributerstellung und Marketingeinsatz<\/strong>. Vom Datenteam ausgew\u00e4hlte Datens\u00e4tze k\u00f6nnen Vorhersagen und Segmente unterst\u00fctzen, gemeinsam mit den Informationen, die die zul\u00e4ssige Nutzung f\u00fcr die vorgesehenen Aktivit\u00e4ten bestimmen.<\/p>\n

In einer fragmentierten Regulierungslandschaft erleichtert diese Struktur die Anpassung von Prozessen. Wenn sich Eingabedaten oder unternehmensseitig festgelegte Kriterien \u00e4ndern, k\u00f6nnen Teams ihre Arbeit um dieselbe Datengrundlage organisieren und die Entstehung separater Versionen begrenzen.<\/p>\n

Predictive Intelligence: Mehr aus First-Party-Daten gewinnen<\/h3>\n

BPP-Modelle wie Action Prediction<\/strong>, Predictive Lifetime Value<\/strong>, AI RFM<\/strong> und Churn<\/strong> verwandeln die Kundenhistorie in Erkenntnisse, die bei der Priorisierung von Kundengewinnung und Kundenbindung helfen.<\/p>\n

F\u00fcr Marken bedeutet dies, \u00fcber Segmentierungen hinauszugehen, die ausschlie\u00dflich auf dem letzten Kauf oder den bisherigen Ausgaben beruhen. Der prognostizierte Customer Lifetime Value<\/strong> ber\u00fccksichtigt den erwarteten zuk\u00fcnftigen Wert. Action Prediction sch\u00e4tzt die Wahrscheinlichkeit einer bestimmten Handlung, w\u00e4hrend Churn-Modelle Kunden mit erh\u00f6htem Abwanderungsrisiko identifizieren helfen.<\/p>\n

Diese Erkenntnisse k\u00f6nnen die Priorisierung von Investitionen, unterschiedliche Customer-Engagement-Strategien<\/strong> und die Identifikation von Reaktivierungsm\u00f6glichkeiten unterst\u00fctzen.<\/p>\n

Der Vorteil liegt in der besseren Nutzung der bereits verf\u00fcgbaren Daten. Viele Marketingentscheidungen lassen sich durch eine tiefere Interpretation von First-Party-Daten<\/strong> unterst\u00fctzen, wodurch weniger zus\u00e4tzliche personenbezogene Attribute f\u00fcr einzelne Initiativen eingekauft werden m\u00fcssen.<\/p>\n

Datenanreicherung: Die Attribute erstellen und integrieren, die das Marketing ben\u00f6tigt<\/h3>\n

Die BPP bietet drei erg\u00e4nzende Wege zur Anreicherung von Customer Intelligence: Field Builder<\/strong>, AI Data Enrichment<\/strong> und Data Enrichment API<\/strong>. Teams k\u00f6nnen je nach verf\u00fcgbaren Daten und Anwendungsfall entscheiden, wie sie Informationen gewinnen. Dabei nutzen sie zun\u00e4chst den vorhandenen Datenbestand und erg\u00e4nzen bei Bedarf externe Quellen.<\/p>\n

Field Builder<\/strong> erstellt Attribute durch Aggregationen, Formeln, Bedingungen, Textoperationen und Lookups. Teams k\u00f6nnen die Anzahl der Bestellungen in den letzten 90 Tagen, die kumulierte Marge, die Tage seit dem letzten Kauf oder Engagement-Stufen berechnen. Informationen, die \u00fcber mehrere Datens\u00e4tze verteilt sind, werden zu Feldern f\u00fcr Segmentierung und Aktivierung<\/strong>.<\/p>\n

Der Vorteil ist, neue nutzbare Informationen aus vorhandenen First-Party-Daten zu gewinnen und die Abh\u00e4ngigkeit von externen Quellen zu reduzieren<\/strong>, wenn sich die Antwort aus der Kundenhistorie ableiten l\u00e4sst. Bei zunehmender Aufmerksamkeit f\u00fcr Datenherkunft und Datenfl\u00fcsse k\u00f6nnen Unternehmen ihre Segmentierung mit Informationen anreichern, deren Erhebungskontext sie bereits kennen.<\/p>\n

Ein Ziel wie \u201eKunden mit hohem Wert reaktivieren, die seit zwei Monaten nicht gekauft haben\u201c l\u00e4sst sich in pr\u00e4zise Kriterien \u00fcbersetzen. Dazu wird eine Wertprognose mit einem Feld f\u00fcr die Tage seit dem letzten Kauf kombiniert. Die erstellten Attribute k\u00f6nnen in sp\u00e4teren Initiativen wiederverwendet werden.<\/p>\n

AI Data Enrichment<\/strong> leitet Attribute aus vorhandenen Inhalten mithilfe eines Large Language Model<\/strong>, kurz LLM, ab. Zu den Aufgaben geh\u00f6ren Kategorisierung, Textextraktion, Zusammenfassung und Sentimentanalyse. Eine Marke kann beispielsweise schriftliches Kundenfeedback in Kategorien zu Lieferung, Verpackung oder Kundenservice \u00fcberf\u00fchren. Zuvor schwer nutzbare Inhalte werden zu strukturierten Informationen<\/strong>, die wiederkehrende Probleme sichtbar machen und relevantere Ma\u00dfnahmen unterst\u00fctzen.<\/p>\n

Wenn ein Anwendungsfall zus\u00e4tzliche Informationen ben\u00f6tigt, verbindet Data Enrichment API<\/strong> das Data Warehouse mit externen Anbietern und integriert die gewonnenen Attribute in die vom Marketing genutzte Datengrundlage. So lassen sich Daten f\u00fcr einen konkreten Bedarf erg\u00e4nzen, mit einer gezielten Auswahl der Quellen und ben\u00f6tigten Informationen.<\/p>\n

Zusammen erm\u00f6glichen diese drei Wege, Attribute aus vorhandenen Daten zu berechnen, aus bestehenden Inhalten abzuleiten oder \u00fcber einen Anbieter zu erg\u00e4nzen. Der Vorteil ist eine umfassendere Customer Intelligence<\/strong>, w\u00e4hrend die Beschaffung neuer Daten auf den tats\u00e4chlichen Bedarf des Marketingziels begrenzt bleibt.<\/p>\n

Audience Manager: Gesch\u00e4ftliche Priorit\u00e4ten und zul\u00e4ssige Aktivierung verbinden<\/h3>\n

Audience Manager<\/strong> erstellt Zielgruppen durch die Kombination verf\u00fcgbarer Attribute und pr\u00e4diktiver Ergebnisse.<\/p>\n

Wenn die Datengrundlage unternehmensseitig definierte Attribute zur Aktivierungsberechtigung<\/strong> enth\u00e4lt, k\u00f6nnen diese gemeinsam mit Kundenwert, aktuellem Verhalten und Handlungswahrscheinlichkeit in die Segmentierung einflie\u00dfen.<\/p>\n

Eine Win-back-Kampagne<\/strong> kann somit Kunden mit hohem prognostiziertem Customer Lifetime Value ausw\u00e4hlen, die in den letzten 60 Tagen nicht gekauft haben und f\u00fcr den gew\u00e4hlten Kanal infrage kommen. Dieselbe Datengrundlage kann eine Ausschlusszielgruppe<\/strong> f\u00fcr Kunden unterst\u00fctzen, die k\u00fcrzlich gekauft haben.<\/p>\n

Der Vorteil ist, Regeln direkt in die Segmentdefinition einzubeziehen<\/strong>. Dadurch m\u00fcssen Listen nach ihrer Erstellung seltener manuell korrigiert werden. Marketing- und Datenteams k\u00f6nnen die vorhandenen Informationen mit einer konsistenteren Aktivierungslogik verbinden.<\/p>\n

Zielgruppen k\u00f6nnen auf unterst\u00fctzten Zielplattformen aktiviert werden. So wird Customer Intelligence mit den Plattformen verbunden, auf denen Kampagnen ausgef\u00fchrt werden.<\/p>\n

Signals Manager: Kampagnenoptimierung am Wert ausrichten<\/h3>\n

Signals Manager<\/strong> unterst\u00fctzt Integrationen wie Enhanced Conversions<\/strong>, Conversion Adjustments<\/strong> und Meta Conversions API<\/strong>. Dadurch werden Unternehmensdaten mit den Signalen verbunden, die Werbeplattformen verwenden.<\/p>\n

F\u00fcr das Marketing besteht der Vorteil darin, die Kampagnenoptimierung<\/strong> an Ereignissen und Werten auszurichten, die die Gesch\u00e4ftsziele besser abbilden. K\u00e4ufe mit unterschiedlichen Werten k\u00f6nnen unterschiedlich behandelt werden. Pr\u00e4diktive Erkenntnisse k\u00f6nnen au\u00dferdem zu einer am Customer Lifetime Value orientierten Strategie beitragen, entsprechend den M\u00f6glichkeiten der jeweiligen Zielplattform.<\/p>\n

So k\u00f6nnen Teams an der Signalqualit\u00e4t<\/strong> arbeiten: relevante Informationen f\u00fcr die Optimierung ausw\u00e4hlen und den Datenfluss um die Nutzer, Ereignisse und Attribute organisieren, die f\u00fcr den Anwendungsfall festgelegt wurden.<\/p>\n

Wenn Datenfl\u00fcsse st\u00e4rker gepr\u00fcft werden, hilft eine pr\u00e4zise Signalkonfiguration dabei, jede \u00dcbertragung mit einem konkreten Marketingziel zu verbinden.<\/p>\n

Data Governance mit Marketingaktivierung verbinden<\/h2>\n

Neue US-Datenschutz- und KI-Gesetze verlangen von Unternehmen, ihre Daten besser zu verstehen und die Nutzungsbedingungen bis in die Marketingausf\u00fchrung umzusetzen. Dadurch gewinnt eine First-Party-Datenstrategie<\/strong> an Bedeutung, bei der Analyse, Segmentierung und Aktivierung auf derselben Datengrundlage arbeiten.<\/p>\n

Die BPP unterst\u00fctzt diesen Ansatz, indem sie Daten im Warehouse nutzt, daraus Vorhersagen und Attribute erzeugt und diese mit Marketingplattformen verbindet. Unternehmensseitig definierte Informationen zur Aktivierungsberechtigung k\u00f6nnen gemeinsam mit kommerziellen Kriterien verwendet werden. Zielgruppen und Signale werden dabei an den Zielen der jeweiligen Initiative ausgerichtet.<\/p>\n

Der Vorteil ist ein direkterer Weg von Daten zu Ma\u00dfnahmen<\/strong>: Erkenntnisse aus dem vorhandenen Datenbestand gewinnen, unn\u00f6tige externe Quellen vermeiden und Unternehmensregeln in Aktivierungsprozesse integrieren. Diese operative Grundlage hilft dem Marketing, sich an gesetzliche Ver\u00e4nderungen anzupassen und gleichzeitig Kundengewinnung, Kundenwert und Kundenbindung<\/strong> weiterzuentwickeln.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Neue US-Datenschutz- und KI-Regelungen beeinflussen zunehmend operative Marketingentscheidungen: von der Auswahl der Datenanbieter \u00fcber die Erstellung von Zielgruppen bis zum Einsatz von KI-Modellen. Unternehmen, die in mehreren US-Bundesstaaten t\u00e4tig sind, m\u00fcssen unterschiedliche Anforderungen in eine konsistente Strategie \u00fcbersetzen, die Kundengewinnung und Kundenbindung unterst\u00fctzt, w\u00e4hrend sich die Bedingungen f\u00fcr die Datennutzung ver\u00e4ndern. Der Bericht U.S. State […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":2832,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[42,30],"tags":[],"class_list":["post-2833","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-regulierung","category-unkategorisiert"],"yoast_head":"\nUS-Datenschutz und KI: Was sich im Marketing \u00e4ndert - Bytek<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Erfahren Sie, wie US-Datenschutz- und KI-Gesetze das Marketing ver\u00e4ndern und wie Bytek First-Party-Daten, pr\u00e4diktive Analysen und Datenaktivierung unterst\u00fctzt.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/www.bytek.ai\/de\/blog\/datenschutz-und-ki-in-den-usa-von-neuen-gesetzlichen-anforderungen-zu-einer-marketingstrategie-mit-klar-geregelter-datennutzung\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"de_DE\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"US-Datenschutz und KI: Was sich im Marketing \u00e4ndert - Bytek\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Erfahren Sie, wie US-Datenschutz- und KI-Gesetze das Marketing ver\u00e4ndern und wie Bytek First-Party-Daten, pr\u00e4diktive Analysen und Datenaktivierung unterst\u00fctzt.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/www.bytek.ai\/de\/blog\/datenschutz-und-ki-in-den-usa-von-neuen-gesetzlichen-anforderungen-zu-einer-marketingstrategie-mit-klar-geregelter-datennutzung\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Bytek\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2026-10-01T13:45:27+00:00\" \/>\n<meta property=\"article:modified_time\" content=\"2026-10-01T14:20:16+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/www.bytek.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/matthew-henry-fPxOowbR6ls-unsplash-scaled.jpg\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:width\" content=\"2560\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:height\" content=\"1707\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:type\" content=\"image\/jpeg\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Bytek\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Verfasst von\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Bytek\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Gesch\u00e4tzte Lesezeit\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"11\u00a0Minuten\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\\\/\\\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"Article\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.bytek.ai\\\/de\\\/blog\\\/datenschutz-und-ki-in-den-usa-von-neuen-gesetzlichen-anforderungen-zu-einer-marketingstrategie-mit-klar-geregelter-datennutzung\\\/#article\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.bytek.ai\\\/de\\\/blog\\\/datenschutz-und-ki-in-den-usa-von-neuen-gesetzlichen-anforderungen-zu-einer-marketingstrategie-mit-klar-geregelter-datennutzung\\\/\"},\"author\":{\"name\":\"Bytek\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.bytek.ai\\\/de\\\/#\\\/schema\\\/person\\\/ac896b04231e36ec71103f32476d4815\"},\"headline\":\"Datenschutz und KI in den USA: Von neuen gesetzlichen Anforderungen zu einer Marketingstrategie mit klar geregelter Datennutzung\",\"datePublished\":\"2026-10-01T13:45:27+00:00\",\"dateModified\":\"2026-10-01T14:20:16+00:00\",\"mainEntityOfPage\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.bytek.ai\\\/de\\\/blog\\\/datenschutz-und-ki-in-den-usa-von-neuen-gesetzlichen-anforderungen-zu-einer-marketingstrategie-mit-klar-geregelter-datennutzung\\\/\"},\"wordCount\":2533,\"commentCount\":0,\"publisher\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.bytek.ai\\\/de\\\/#organization\"},\"image\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.bytek.ai\\\/de\\\/blog\\\/datenschutz-und-ki-in-den-usa-von-neuen-gesetzlichen-anforderungen-zu-einer-marketingstrategie-mit-klar-geregelter-datennutzung\\\/#primaryimage\"},\"thumbnailUrl\":\"https:\\\/\\\/www.bytek.ai\\\/wp-content\\\/uploads\\\/2026\\\/10\\\/matthew-henry-fPxOowbR6ls-unsplash-scaled.jpg\",\"articleSection\":[\"Regulierung\",\"Unkategorisiert\"],\"inLanguage\":\"de\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"CommentAction\",\"name\":\"Comment\",\"target\":[\"https:\\\/\\\/www.bytek.ai\\\/de\\\/blog\\\/datenschutz-und-ki-in-den-usa-von-neuen-gesetzlichen-anforderungen-zu-einer-marketingstrategie-mit-klar-geregelter-datennutzung\\\/#respond\"]}]},{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.bytek.ai\\\/de\\\/blog\\\/datenschutz-und-ki-in-den-usa-von-neuen-gesetzlichen-anforderungen-zu-einer-marketingstrategie-mit-klar-geregelter-datennutzung\\\/\",\"url\":\"https:\\\/\\\/www.bytek.ai\\\/de\\\/blog\\\/datenschutz-und-ki-in-den-usa-von-neuen-gesetzlichen-anforderungen-zu-einer-marketingstrategie-mit-klar-geregelter-datennutzung\\\/\",\"name\":\"US-Datenschutz und KI: Was sich im Marketing \u00e4ndert - Bytek\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.bytek.ai\\\/de\\\/#website\"},\"primaryImageOfPage\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.bytek.ai\\\/de\\\/blog\\\/datenschutz-und-ki-in-den-usa-von-neuen-gesetzlichen-anforderungen-zu-einer-marketingstrategie-mit-klar-geregelter-datennutzung\\\/#primaryimage\"},\"image\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.bytek.ai\\\/de\\\/blog\\\/datenschutz-und-ki-in-den-usa-von-neuen-gesetzlichen-anforderungen-zu-einer-marketingstrategie-mit-klar-geregelter-datennutzung\\\/#primaryimage\"},\"thumbnailUrl\":\"https:\\\/\\\/www.bytek.ai\\\/wp-content\\\/uploads\\\/2026\\\/10\\\/matthew-henry-fPxOowbR6ls-unsplash-scaled.jpg\",\"datePublished\":\"2026-10-01T13:45:27+00:00\",\"dateModified\":\"2026-10-01T14:20:16+00:00\",\"description\":\"Erfahren Sie, wie US-Datenschutz- und KI-Gesetze das Marketing ver\u00e4ndern und wie Bytek First-Party-Daten, pr\u00e4diktive Analysen und Datenaktivierung unterst\u00fctzt.\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.bytek.ai\\\/de\\\/blog\\\/datenschutz-und-ki-in-den-usa-von-neuen-gesetzlichen-anforderungen-zu-einer-marketingstrategie-mit-klar-geregelter-datennutzung\\\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"de\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\\\/\\\/www.bytek.ai\\\/de\\\/blog\\\/datenschutz-und-ki-in-den-usa-von-neuen-gesetzlichen-anforderungen-zu-einer-marketingstrategie-mit-klar-geregelter-datennutzung\\\/\"]}]},{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"de\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.bytek.ai\\\/de\\\/blog\\\/datenschutz-und-ki-in-den-usa-von-neuen-gesetzlichen-anforderungen-zu-einer-marketingstrategie-mit-klar-geregelter-datennutzung\\\/#primaryimage\",\"url\":\"https:\\\/\\\/www.bytek.ai\\\/wp-content\\\/uploads\\\/2026\\\/10\\\/matthew-henry-fPxOowbR6ls-unsplash-scaled.jpg\",\"contentUrl\":\"https:\\\/\\\/www.bytek.ai\\\/wp-content\\\/uploads\\\/2026\\\/10\\\/matthew-henry-fPxOowbR6ls-unsplash-scaled.jpg\",\"width\":2560,\"height\":1707},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.bytek.ai\\\/de\\\/blog\\\/datenschutz-und-ki-in-den-usa-von-neuen-gesetzlichen-anforderungen-zu-einer-marketingstrategie-mit-klar-geregelter-datennutzung\\\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Startseite\",\"item\":\"https:\\\/\\\/www.bytek.ai\\\/de\\\/startseite\\\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"Datenschutz und KI in den USA: Von neuen gesetzlichen Anforderungen zu einer Marketingstrategie mit klar geregelter Datennutzung\"}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.bytek.ai\\\/de\\\/#website\",\"url\":\"https:\\\/\\\/www.bytek.ai\\\/de\\\/\",\"name\":\"Bytek\",\"description\":\"Driving Modern Prediction\",\"publisher\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.bytek.ai\\\/de\\\/#organization\"},\"alternateName\":\"Bytek Prediction Platform\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\\\/\\\/www.bytek.ai\\\/de\\\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":{\"@type\":\"PropertyValueSpecification\",\"valueRequired\":true,\"valueName\":\"search_term_string\"}}],\"inLanguage\":\"de\"},{\"@type\":\"Organization\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.bytek.ai\\\/de\\\/#organization\",\"name\":\"Bytek\",\"alternateName\":\"Bytek Prediction Platform\",\"url\":\"https:\\\/\\\/www.bytek.ai\\\/de\\\/\",\"logo\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"de\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.bytek.ai\\\/de\\\/#\\\/schema\\\/logo\\\/image\\\/\",\"url\":\"https:\\\/\\\/www.bytek.ai\\\/wp-content\\\/uploads\\\/2026\\\/06\\\/bytek-logo.png\",\"contentUrl\":\"https:\\\/\\\/www.bytek.ai\\\/wp-content\\\/uploads\\\/2026\\\/06\\\/bytek-logo.png\",\"width\":225,\"height\":225,\"caption\":\"Bytek\"},\"image\":{\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.bytek.ai\\\/de\\\/#\\\/schema\\\/logo\\\/image\\\/\"}},{\"@type\":\"Person\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.bytek.ai\\\/de\\\/#\\\/schema\\\/person\\\/ac896b04231e36ec71103f32476d4815\",\"name\":\"Bytek\",\"image\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"de\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.bytek.ai\\\/wp-content\\\/litespeed\\\/avatar\\\/9b77a0db4e2feca569155946403bbc4f.jpg?ver=1790496561\",\"url\":\"https:\\\/\\\/www.bytek.ai\\\/wp-content\\\/litespeed\\\/avatar\\\/9b77a0db4e2feca569155946403bbc4f.jpg?ver=1790496561\",\"contentUrl\":\"https:\\\/\\\/www.bytek.ai\\\/wp-content\\\/litespeed\\\/avatar\\\/9b77a0db4e2feca569155946403bbc4f.jpg?ver=1790496561\",\"caption\":\"Bytek\"},\"sameAs\":[\"https:\\\/\\\/www.bytek.ai\"],\"url\":\"https:\\\/\\\/www.bytek.ai\\\/de\\\/blog\\\/author\\\/admin\\\/\"}]}<\/script>\n<!-- \/ Yoast SEO plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"US-Datenschutz und KI: Was sich im Marketing \u00e4ndert - Bytek","description":"Erfahren Sie, wie US-Datenschutz- und KI-Gesetze das Marketing ver\u00e4ndern und wie Bytek First-Party-Daten, pr\u00e4diktive Analysen und Datenaktivierung unterst\u00fctzt.","robots":{"index":"index","follow":"follow","max-snippet":"max-snippet:-1","max-image-preview":"max-image-preview:large","max-video-preview":"max-video-preview:-1"},"canonical":"https:\/\/www.bytek.ai\/de\/blog\/datenschutz-und-ki-in-den-usa-von-neuen-gesetzlichen-anforderungen-zu-einer-marketingstrategie-mit-klar-geregelter-datennutzung\/","og_locale":"de_DE","og_type":"article","og_title":"US-Datenschutz und KI: Was sich im Marketing \u00e4ndert - Bytek","og_description":"Erfahren Sie, wie US-Datenschutz- und KI-Gesetze das Marketing ver\u00e4ndern und wie Bytek First-Party-Daten, pr\u00e4diktive Analysen und Datenaktivierung unterst\u00fctzt.","og_url":"https:\/\/www.bytek.ai\/de\/blog\/datenschutz-und-ki-in-den-usa-von-neuen-gesetzlichen-anforderungen-zu-einer-marketingstrategie-mit-klar-geregelter-datennutzung\/","og_site_name":"Bytek","article_published_time":"2026-10-01T13:45:27+00:00","article_modified_time":"2026-10-01T14:20:16+00:00","og_image":[{"width":2560,"height":1707,"url":"https:\/\/www.bytek.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/matthew-henry-fPxOowbR6ls-unsplash-scaled.jpg","type":"image\/jpeg"}],"author":"Bytek","twitter_card":"summary_large_image","twitter_misc":{"Verfasst von":"Bytek","Gesch\u00e4tzte Lesezeit":"11\u00a0Minuten"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"Article","@id":"https:\/\/www.bytek.ai\/de\/blog\/datenschutz-und-ki-in-den-usa-von-neuen-gesetzlichen-anforderungen-zu-einer-marketingstrategie-mit-klar-geregelter-datennutzung\/#article","isPartOf":{"@id":"https:\/\/www.bytek.ai\/de\/blog\/datenschutz-und-ki-in-den-usa-von-neuen-gesetzlichen-anforderungen-zu-einer-marketingstrategie-mit-klar-geregelter-datennutzung\/"},"author":{"name":"Bytek","@id":"https:\/\/www.bytek.ai\/de\/#\/schema\/person\/ac896b04231e36ec71103f32476d4815"},"headline":"Datenschutz und KI in den USA: Von neuen gesetzlichen Anforderungen zu einer Marketingstrategie mit klar geregelter Datennutzung","datePublished":"2026-10-01T13:45:27+00:00","dateModified":"2026-10-01T14:20:16+00:00","mainEntityOfPage":{"@id":"https:\/\/www.bytek.ai\/de\/blog\/datenschutz-und-ki-in-den-usa-von-neuen-gesetzlichen-anforderungen-zu-einer-marketingstrategie-mit-klar-geregelter-datennutzung\/"},"wordCount":2533,"commentCount":0,"publisher":{"@id":"https:\/\/www.bytek.ai\/de\/#organization"},"image":{"@id":"https:\/\/www.bytek.ai\/de\/blog\/datenschutz-und-ki-in-den-usa-von-neuen-gesetzlichen-anforderungen-zu-einer-marketingstrategie-mit-klar-geregelter-datennutzung\/#primaryimage"},"thumbnailUrl":"https:\/\/www.bytek.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/matthew-henry-fPxOowbR6ls-unsplash-scaled.jpg","articleSection":["Regulierung","Unkategorisiert"],"inLanguage":"de","potentialAction":[{"@type":"CommentAction","name":"Comment","target":["https:\/\/www.bytek.ai\/de\/blog\/datenschutz-und-ki-in-den-usa-von-neuen-gesetzlichen-anforderungen-zu-einer-marketingstrategie-mit-klar-geregelter-datennutzung\/#respond"]}]},{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/www.bytek.ai\/de\/blog\/datenschutz-und-ki-in-den-usa-von-neuen-gesetzlichen-anforderungen-zu-einer-marketingstrategie-mit-klar-geregelter-datennutzung\/","url":"https:\/\/www.bytek.ai\/de\/blog\/datenschutz-und-ki-in-den-usa-von-neuen-gesetzlichen-anforderungen-zu-einer-marketingstrategie-mit-klar-geregelter-datennutzung\/","name":"US-Datenschutz und KI: Was sich im Marketing \u00e4ndert - Bytek","isPartOf":{"@id":"https:\/\/www.bytek.ai\/de\/#website"},"primaryImageOfPage":{"@id":"https:\/\/www.bytek.ai\/de\/blog\/datenschutz-und-ki-in-den-usa-von-neuen-gesetzlichen-anforderungen-zu-einer-marketingstrategie-mit-klar-geregelter-datennutzung\/#primaryimage"},"image":{"@id":"https:\/\/www.bytek.ai\/de\/blog\/datenschutz-und-ki-in-den-usa-von-neuen-gesetzlichen-anforderungen-zu-einer-marketingstrategie-mit-klar-geregelter-datennutzung\/#primaryimage"},"thumbnailUrl":"https:\/\/www.bytek.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/matthew-henry-fPxOowbR6ls-unsplash-scaled.jpg","datePublished":"2026-10-01T13:45:27+00:00","dateModified":"2026-10-01T14:20:16+00:00","description":"Erfahren Sie, wie US-Datenschutz- und KI-Gesetze das Marketing ver\u00e4ndern und wie Bytek First-Party-Daten, pr\u00e4diktive Analysen und Datenaktivierung unterst\u00fctzt.","breadcrumb":{"@id":"https:\/\/www.bytek.ai\/de\/blog\/datenschutz-und-ki-in-den-usa-von-neuen-gesetzlichen-anforderungen-zu-einer-marketingstrategie-mit-klar-geregelter-datennutzung\/#breadcrumb"},"inLanguage":"de","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/www.bytek.ai\/de\/blog\/datenschutz-und-ki-in-den-usa-von-neuen-gesetzlichen-anforderungen-zu-einer-marketingstrategie-mit-klar-geregelter-datennutzung\/"]}]},{"@type":"ImageObject","inLanguage":"de","@id":"https:\/\/www.bytek.ai\/de\/blog\/datenschutz-und-ki-in-den-usa-von-neuen-gesetzlichen-anforderungen-zu-einer-marketingstrategie-mit-klar-geregelter-datennutzung\/#primaryimage","url":"https:\/\/www.bytek.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/matthew-henry-fPxOowbR6ls-unsplash-scaled.jpg","contentUrl":"https:\/\/www.bytek.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/matthew-henry-fPxOowbR6ls-unsplash-scaled.jpg","width":2560,"height":1707},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/www.bytek.ai\/de\/blog\/datenschutz-und-ki-in-den-usa-von-neuen-gesetzlichen-anforderungen-zu-einer-marketingstrategie-mit-klar-geregelter-datennutzung\/#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"Startseite","item":"https:\/\/www.bytek.ai\/de\/startseite\/"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"Datenschutz und KI in den USA: Von neuen gesetzlichen Anforderungen zu einer Marketingstrategie mit klar geregelter Datennutzung"}]},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/www.bytek.ai\/de\/#website","url":"https:\/\/www.bytek.ai\/de\/","name":"Bytek","description":"Driving Modern Prediction","publisher":{"@id":"https:\/\/www.bytek.ai\/de\/#organization"},"alternateName":"Bytek Prediction Platform","potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/www.bytek.ai\/de\/?s={search_term_string}"},"query-input":{"@type":"PropertyValueSpecification","valueRequired":true,"valueName":"search_term_string"}}],"inLanguage":"de"},{"@type":"Organization","@id":"https:\/\/www.bytek.ai\/de\/#organization","name":"Bytek","alternateName":"Bytek Prediction Platform","url":"https:\/\/www.bytek.ai\/de\/","logo":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"de","@id":"https:\/\/www.bytek.ai\/de\/#\/schema\/logo\/image\/","url":"https:\/\/www.bytek.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/bytek-logo.png","contentUrl":"https:\/\/www.bytek.ai\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/bytek-logo.png","width":225,"height":225,"caption":"Bytek"},"image":{"@id":"https:\/\/www.bytek.ai\/de\/#\/schema\/logo\/image\/"}},{"@type":"Person","@id":"https:\/\/www.bytek.ai\/de\/#\/schema\/person\/ac896b04231e36ec71103f32476d4815","name":"Bytek","image":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"de","@id":"https:\/\/www.bytek.ai\/wp-content\/litespeed\/avatar\/9b77a0db4e2feca569155946403bbc4f.jpg?ver=1790496561","url":"https:\/\/www.bytek.ai\/wp-content\/litespeed\/avatar\/9b77a0db4e2feca569155946403bbc4f.jpg?ver=1790496561","contentUrl":"https:\/\/www.bytek.ai\/wp-content\/litespeed\/avatar\/9b77a0db4e2feca569155946403bbc4f.jpg?ver=1790496561","caption":"Bytek"},"sameAs":["https:\/\/www.bytek.ai"],"url":"https:\/\/www.bytek.ai\/de\/blog\/author\/admin\/"}]}},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.bytek.ai\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2833","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.bytek.ai\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.bytek.ai\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.bytek.ai\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.bytek.ai\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=2833"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/www.bytek.ai\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2833\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":2834,"href":"https:\/\/www.bytek.ai\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2833\/revisions\/2834"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.bytek.ai\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/2832"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.bytek.ai\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=2833"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.bytek.ai\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=2833"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.bytek.ai\/de\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=2833"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}