KI-Bilder kennzeichnen: Content Credentials in der Suche

Google hat am 17. September 2024 angekündigt, Herkunftsinformationen nach dem C2PA-Standard in die Suche und in seine Werbesysteme einzubinden. Bilder, die entsprechende Metadaten enthalten, zeigen künftig in der Funktion „Über dieses Bild“ an, ob sie mit KI erzeugt oder bearbeitet wurden. Für Marketingteams ist das der Anlass, jetzt zu klären, wie im eigenen Haus mit generierten Bildern umgegangen wird.

Was hat Google konkret angekündigt?

In einem Beitrag im Google-Blog vom 17. September 2024, veröffentlicht von der Vizepräsidentin für Trust & Safety, beschreibt das Unternehmen drei Schritte. Erstens werden Herkunftsangaben nach dem Standard „Content Credentials“ in der Suche über die Funktion „Über dieses Bild“ sichtbar gemacht, die in der Bildersuche und in Lens verfügbar ist. Zweitens beginnen die Werbesysteme, C2PA-Metadaten auszuwerten, um Richtlinien durchzusetzen. Drittens prüft Google, wie sich entsprechende Angaben auch bei Videos anzeigen lassen.

Grundlage ist die Version 2.1 des C2PA-Standards, an der Google nach eigenen Angaben mitgearbeitet hat; sie stellt strengere technische Anforderungen an die Prüfung der Herkunftskette und erschwert Manipulationen. Google ist seit 2024 Mitglied im Lenkungsausschuss der Coalition for Content Provenance and Authenticity, der unter anderem auch Adobe, die BBC, Intel, Microsoft, Sony und Truepic angehören.

Wie funktionieren Content Credentials?

Vereinfacht gesagt hängt der Standard an eine Bilddatei ein signiertes Protokoll: Womit wurde das Bild erzeugt – Kamera oder Software? Welche Bearbeitungsschritte kamen hinzu? Wurde generative KI eingesetzt? Diese Angaben sind kryptografisch signiert, sodass sich nachträgliche Veränderungen erkennen lassen.

Entscheidend ist die Kehrseite, die Google selbst benennt: Der Ansatz wirkt nur, wenn die Metadaten vorhanden sind. Fehlen sie, lässt sich über die Herkunft nichts sagen – und ein fehlender Nachweis ist kein Beweis dafür, dass ein Bild echt ist. Metadaten gehen zudem im Alltag häufig verloren, etwa beim Hochladen in Systeme, die Dateien neu berechnen, beim Zuschneiden mit einfachen Werkzeugen oder beim Weiterleiten über Messenger. Google beschreibt Herkunftsnachweise deshalb ausdrücklich als einen Baustein, nicht als Lösung des Problems.

Warum das für Marketingteams jetzt relevant wird

Drei Entwicklungen laufen zusammen, und keine davon ist optional.

Erstens die Plattformseite: Wenn Werbesysteme Herkunftsangaben zur Durchsetzung von Richtlinien heranziehen, wird die Frage, welche Metadaten in einem Werbemittel stecken, zu einer betrieblichen Frage – nicht mehr zu einer ethischen Randnotiz.

Zweitens die Regulierung: Der EU AI Act, in Kraft seit dem 1. August 2024, verlangt in Artikel 50 ab dem 2. August 2026, dass Anbieter synthetisch erzeugte Inhalte in maschinenlesbarer Form als künstlich erzeugt oder bearbeitet kennzeichnen. Betreiber müssen zudem Deepfakes – also realistisch wirkende Darstellungen realer Personen, Orte oder Ereignisse – offenlegen. Maschinenlesbare Herkunftsangaben sind genau das technische Mittel, auf das diese Anforderung hinausläuft. Wer sich jetzt damit befasst, hat bis zum Stichtag knapp zwei Jahre Vorlauf.

Drittens die Erwartung der Kundschaft: Unabhängig von Plattformregeln und Gesetzen entscheidet die Frage, ob ein Produktbild die Realität zeigt, unmittelbar über Retouren und über Vertrauen. Ein generiertes Stimmungsbild auf einer Kampagnenseite ist unproblematisch. Ein generiertes Produktfoto, das Details zeigt, die das gelieferte Produkt nicht hat, ist es nicht – und zwar bereits nach geltendem Lauterkeitsrecht.

Was sollten Unternehmen jetzt festlegen?

Der praktische Kern ist eine interne Regel, die zwischen Bildarten unterscheidet. Bewährt hat sich eine Einteilung in drei Klassen.

• Produktabbildungen: müssen das reale Produkt zeigen. Generative Bearbeitung ist auf technische Aufbereitung beschränkt – Freistellen, Farbkorrektur im Rahmen der Realität, Entfernen von Staub oder Stativen. Keine erzeugten Produktmerkmale, keine erzeugten Materialien, keine erzeugten Größenverhältnisse.
• Anwendungs- und Stimmungsbilder: dürfen generiert sein, müssen aber realistische Erwartungen erzeugen und dürfen keine Eigenschaften suggerieren, die das Produkt nicht hat.
• Bilder mit Personen: Erzeugte Menschen dürfen nicht als Kundinnen, Mitarbeitende oder Referenzen dargestellt werden. Erzeugte Abbildungen realer Personen sind ohne deren Einwilligung ohnehin ausgeschlossen – hier greifen Persönlichkeitsrecht und Datenschutz unabhängig vom AI Act.

Ergänzend braucht es zwei organisatorische Festlegungen: Wer gibt Bildmaterial frei, und wo wird dokumentiert, wie ein Bild entstanden ist? Diese Dokumentation ist der Punkt, der später den Unterschied macht – sowohl gegenüber Aufsichtsbehörden als auch bei einer wettbewerbsrechtlichen Auseinandersetzung.

Wie prüft man den eigenen Bildbestand?

Ein pragmatischer Einstieg besteht aus drei Schritten. Erstens eine Bestandsaufnahme: Welche Bildquellen speisen den Shop, die Website, die Anzeigen, die Kataloge? Zweitens ein Test entlang der Verarbeitungskette: Bleiben Metadaten erhalten, wenn ein Bild durch das Produktinformationssystem, den Bildserver und das Content-Management-System läuft? In den meisten Fällen lautet die Antwort nein, und dann ist die Kette der Ansatzpunkt, nicht das Bild. Drittens eine Entscheidung darüber, welche Bildkategorien überhaupt generativ entstehen dürfen.

Wo generative Bildwerkzeuge im Marketing sinnvoll sind

Der Umgang mit Kennzeichnung wird leichter, wenn klar ist, wofür generative Bilder überhaupt taugen. Drei Einsatzfelder haben sich als unproblematisch und wirtschaftlich sinnvoll erwiesen.

Varianten für Anzeigenformate: Ein vorhandenes, echtes Produktfoto muss in zehn Seitenverhältnissen vorliegen. Das Erweitern des Hintergrunds ist eine technische Aufgabe, keine inhaltliche Aussage – solange das Produkt selbst unverändert bleibt.

Illustrationen und Schemata: Abstrakte Darstellungen für Blogbeiträge, Ablaufdiagramme, Symbolbilder. Hier gibt es keine Realität, die verfälscht werden könnte.

Entwürfe für die Abstimmung: Bildideen visualisieren, bevor ein echtes Shooting gebucht wird. Das spart erhebliche Kosten und verbessert das Briefing an die Fotografin oder den Fotografen.

Umgekehrt gilt: Je näher ein Bild an einer überprüfbaren Tatsachenbehauptung liegt – wie ein Produkt aussieht, wie ein Raum wirkt, wer bei uns arbeitet –, desto weniger eignet es sich für generative Erzeugung. Diese Faustregel ersetzt keine Richtlinie, aber sie beantwortet die meisten Alltagsfälle schneller als jede Diskussion.

Was Kennzeichnung nicht leisten kann

Es ist verlockend, das Thema als technische Aufgabe zu behandeln. Das greift zu kurz. Herkunftsangaben sagen nichts darüber aus, ob ein Bild irreführend ist – ein vollständig fotografiertes Bild kann täuschen, ein generiertes kann harmlos sein. Die inhaltliche Bewertung bleibt eine redaktionelle Entscheidung.

Ebenso wenig ersetzt Kennzeichnung eine Rechtsprüfung. Ob eine Darstellung zulässig ist, richtet sich weiterhin nach Lauterkeitsrecht, Persönlichkeitsrecht und Urheberrecht. Der Hinweis „mit KI erstellt“ macht eine irreführende Aussage nicht zulässig – er macht sie nur nachvollziehbar.

Und schließlich: Herkunftsangaben lösen kein Urheberrechtsproblem. Sie dokumentieren, wie ein Bild entstanden ist, nicht, ob die dabei verwendeten Daten oder Vorlagen genutzt werden durften. Diese Frage bleibt Gegenstand der Verträge mit den eingesetzten Anbietern und gehört in jede Beschaffungsprüfung.

Häufige Fragen

Muss ich KI-generierte Bilder heute schon kennzeichnen?

Eine allgemeine gesetzliche Kennzeichnungspflicht besteht in Deutschland im Oktober 2024 nicht. Die Transparenzpflichten des EU AI Act nach Artikel 50 gelten ab dem 2. August 2026. Unabhängig davon können lauterkeitsrechtliche Anforderungen greifen, sobald ein Bild über wesentliche Produkteigenschaften täuscht.

Verliere ich Sichtbarkeit, wenn meine Bilder als KI-erzeugt markiert sind?

Dafür gibt es keinen Beleg. Google beschreibt die Angaben in der Suche als Transparenzinformation für Nutzerinnen und Nutzer, nicht als Rankingfaktor. Bei Werbung kündigt Google dagegen an, die Signale zur Durchsetzung von Richtlinien zu nutzen – dort ist Sorgfalt geboten.

Wie gehe ich mit Bestandsbildern um, deren Herkunft unklar ist?

Rückwirkend lässt sich Herkunft nicht rekonstruieren. Sinnvoll ist deshalb ein Schnitt: Ab einem festgelegten Datum werden Herkunftsangaben mitgeführt und dokumentiert, und der Bestand wird nach Risiko priorisiert überarbeitet – Produktabbildungen zuerst, Stimmungsbilder zuletzt.

Fazit

Die Ankündigung vom 17. September 2024 ist für sich genommen ein kleiner Schritt: eine zusätzliche Angabe in einer Detailansicht der Bildersuche. In der Summe mit den Transparenzpflichten des EU AI Act ab August 2026 und der zunehmenden Auswertung solcher Signale in Werbesystemen ergibt sich aber eine klare Richtung. Wer generative Bildwerkzeuge einsetzt, sollte jetzt festlegen, welche Bildarten erzeugt werden dürfen, wer sie freigibt und wie das dokumentiert wird. Diese drei Antworten kosten wenig Zeit – und sie sind später kaum nachzuholen.