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December 9, 2025

Silicone Sampling: Zielgruppenforschung in Lichtgeschwindigkeit

KI simuliert Zielgruppen in Minuten – für Tests, Botschaften und echte Insights.

Wer seine Zielgruppe nicht kennt, trifft Entscheidungen im Blindflug – ob bei Produktentwicklung, Kampagnen oder Positionierung. Doch genau hier liegt das Problem: Zielgruppenforschung ist oft teuer, langsam und schwer skalierbar.

Mit „Silicone Sampling“ entsteht gerade eine spannende Alternative für Marketing-Teams: KI simuliert reale Menschen, führt Interviews, beantwortet Surveys – und liefert Insights in Lichtgeschwindigkeit.

🧠 Von der Zielgruppe zur Simulation

Wer verstehen will, wie Menschen ticken, muss mit ihnen sprechen oder ihr Verhalten beobachten – eigentlich. Doch in der Praxis scheitert genau das oft an Budget, Zeit oder Zugang

Silicone Sampling setzt genau hier an: Statt echte Personen zu befragen, simulieren Large Language Models (LLMs) komplette Zielgruppen – inklusive Biografie, Haltung und Entscheidungsverhalten. Das ermöglicht nicht nur schnelle qualitative Interviews, sondern auch quantitative Tests in großem Stil. Immer verfügbar, immer konsistent.

👉🏼 Erste Use Cases zeigen: Was früher nur großen Budgets vorbehalten war, wird plötzlich für deutlich mehr Teams machbar.

In diesem wissenschaftlichen Paper gibt es mehr Infos zu Silicone-Sampling: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/mar.21982

🚀 Wie funktioniert Silicone Sampling? Und wo liegen die Grenzen?

Silicone Sampling eröffnet neue Möglichkeiten für Research, Messaging und Testing. KI simuliert Zielgruppen, testet Botschaften, erkennt Reibungspunkte – in Minuten statt Wochen. Schon einfache Custom GPTs mit Persona-Setting liefern überraschend realistische Insights für erste Interviews oder Konzeptchecks.

Wer mehr will, nutzt spezialisierte Plattformen wie Evidenza oder Synthetic Users. Diese kombinieren LLMs mit Agentensimulationen & Multi-Modell-Routing – und liefern damit fundierte Antworten für Strategie, UX oder Positionierung.

Erste Studien zeigen: Die Übereinstimmung mit echten Daten ist hoch – und die Einsatzmöglichkeiten breit. Doch wie bei jedem Modell gilt: Es bleibt eine Simulation. Varianz wird oft unterschätzt, emotionale Reaktionen sind begrenzt, und stereotype Verzerrungen sind möglich.

👉🏼 Silicone Sampling ersetzt keine echte Zielgruppenarbeit – aber es kann sie enorm beschleunigen, vorbereiten und gezielt ergänzen.

Autor
Luca Regner

Luca Regner ist Geschäftsführer der ahead GmbH in Stuttgart und begleitet Unternehmen in Projekten rund um Künstliche Intelligenz, Automation und Daten. Zuvor war er als selbständiger Berater mit Fokus auf Automation und CRM tätig. Akademisch forschte er zum Einsatz von KI im E-Commerce sowie zur Verhaltensökonomie.