LONDON (IT BOLTWISE) – Deepfake-Werbung trifft Influencer zunehmend direkt in ihrem Kerngeschäft: Das Abbild einer Person wird ohne Einwilligung für gesponserte Anzeigen und Betrugsmaschen genutzt. Ein Beispiel aus den USA zeigt, wie eine veränderte Selbstaufnahme für eine GLP-1-Werbung eingesetzt wurde und später weitere Fake-Kampagnen folgten. Die Branche sieht darin nicht nur ein Sicherheitsproblem, sondern auch einen echten Produktivitäts- und Rechtsaufwand für Betroffene. Gleichzeitig bleibt unklar, wie wirksam die bestehenden Plattformregeln gegen solche Identitätskopien im Alltag durchgesetzt werden.
In sozialen Netzwerken ist die Grenze zwischen echter Empfehlung und synthetisch erzeugter Werbebotschaft schon lange unscharf. Neu ist aber, wie gezielt und automatisierbar sich Identitäten mittlerweile kopieren lassen: GenAI kann aus vorhandenen Fotos und Videos einer Person nahezu überzeugende Deepfakes erzeugen, die wie „du“ aussehen, obwohl es „du“ in der Anzeige nie gegeben hat. Genau dieses Prinzip wird in der Praxis zum Markt- und Vertrauensproblem. Im konkreten Fall der Lifestyle-Bloggerin Emily Schuman tauchte ihre digital veränderte Darstellung in einer gesponserten Instagram-Anzeige auf, in der sie ein GLP-1-Medikament-Set in die Kamera hält und dabei die Telehealth-Firma Gala bewirbt. Schuman hatte nach den geschilderten Umständen weder vom Werbepartner gehört noch an der Kampagne mitgewirkt.
Technisch betrachtet basiert der Effekt auf einer einfachen Kette: Ein Deepfake-Modell „lernt“ Gesichts- und Körpersignaturen aus bereits öffentlich verfügbaren Bild- und Videodaten, und mit der richtigen Prompt- bzw. Modellpipeline lassen sich dann neue Motive in bestehende Werbekontexte einpassen. Im beschriebenen Fall wurde die Anzeige wiederum aus einer älteren, von Schuman im Auto aufgenommenen und in Instagram geteilten Selfie-Version abgeleitet. Sobald die Follower die Inkonsistenz zwischen dem beworbenen Produkt und dem persönlichen Markenbild erkannten, floss die Aufmerksamkeit in Richtung der Betrugsfrage: Warum zeigt „Emily“ offenbar eine Werbung, die nicht zu ihrer Positionierung passt? Laut Darstellung begann damit nicht nur ein einmaliger Treffer, sondern eine Serie von Varianten, darunter KI-generierte Beiträge mit Schuman für eine Makeup-Marke sowie TikTok-Posts mit generierten Bildern, die auf eine Bluttestfirma zielten.
Damit verschiebt sich der Fokus von einem klassischen Creator-Problem hin zu einem neuen „Arbeitsplatz-Risiko“: Influencer konkurrieren nicht nur um Markenbudgets, sondern müssen auch ihre eigene digitale Identität schützen, weil sie sonst als Einnahmequelle missbraucht wird. Alice Marwick, Direktorin für Forschung am Data & Society Research Institute, ordnet das Problem in einem aktuellen Papier zur Entwicklung von KI-Impersonation-Scams ein: Wenn die Reputation einer Person leidet, wirkt das indirekt auf deren gesamten Business-Alltag. Zahlen unterstreichen die Größenordnung; laut einer Untersuchung des VPN-Anbieters Surfshark können Verbraucher durch Deepfake-Scams im Jahr 2026 bis zu 3,7 Mrd. USD verloren haben. Etwa die Hälfte der Verluste soll dabei aus Social-Media-Impersonationen stammen, also aus Fällen, in denen die Identität einer bekannten Person als „Vertrauensanker“ für Betrug genutzt wird.
Für das Scamming ist die Zielauswahl besonders naheliegend: Je mehr Material eine Person bereits online hat, desto leichter lassen sich überzeugende Ausgangsdaten für Trainings- oder Generierungsprozesse finden. In der Quelle wird dieses Muster anhand mehrerer Beispiele sichtbar: Von Deepfakes, die prominente Persönlichkeiten wie Taylor Swift, Oprah Winfrey oder Kim Kardashian für Produktwerbung zeigen, bis hin zu kleineren Creator-Profilen, etwa Beauty- und Fashion-Influencerinnen, deren Bilder oder Videos für Kampagnen auf Instagram, Pinterest oder in Fan-Kontexten manipuliert werden. Zusätzlich kommt ein Skalierungsfaktor hinzu: Wenn Identitäten einmal generiert sind, kann die gleiche Masche in hoher Geschwindigkeit auf neue Accounts und unterschiedliche Produktfelder ausgerollt werden. Genau darin liegt der qualitative Sprung gegenüber „manuellen“ Betrugsversuchen.
Auch die Marktdynamik liefert eine Erklärung: Das Werbeökosystem nutzt zunehmend KI-generierte oder „virtuelle“ Influencer. Laut einer Recherche einer Marketingberatung machten virtuelle Influencer 2026 rund 1,37 Mrd. USD aus, das entspricht etwa 4% des gesamten Brand-Spendings. Virtuelle Figuren sind günstiger, jederzeit verfügbar und lassen sich beliebig anpassen – ein echter Wettbewerbsvorteil für Kampagnen. Gleichzeitig kippt die Grenze zur problematischen Praxis, wenn Marken nicht nur KI-nahe Inhalte erstellen, sondern sich bei Identitätskopien direkt an reale Personen hängen. Der Fall Emily Schuman zeigt dabei auch, wie zäh die operative Abwehr sein kann: Während sie und ihr Management nach Entdeckung zunächst entsprechende Meldungen absetzten, dauerte es Wochen, bis die GLP-1-Anzeige entfernt wurde; die Makeup-Variante blieb nach der Beschreibung trotz vieler Versuche länger in Umlauf.
Plattformseitig existieren Regeln gegen solche Identitätskopien; sowohl Meta als auch TikTok verbieten den Einsatz von KI oder digitaler Manipulation, um die Identität einer Person zu replizieren. In der Praxis bleibt jedoch ein Spannungsfeld zwischen Werbesystemen und Sicherheitsdurchsetzung: Personalisierungs- und Targeting-Mechanismen können Angreifern helfen, Aufmerksamkeit zielgenau zu streuen, Accounts zu rotieren und Reichweite zu erhöhen, bevor ein einzelner Beitrag sauber gefiltert wird. Meta wird zudem mit konkreten Gegenmaßnahmen zitiert, etwa stärkerer Werbetreibenden-Verifizierung und einem KI-Detektionstool gegen „Celeb-Bait“. Gleichzeitig berichtet die Quelle, dass Experten die Wirkung als nicht ausreichend ansehen und ein strukturelles Anreizproblem vermuten. Als zusätzlichen Hintergrund nennt die Darstellung eine frühere Untersuchung, wonach Meta im Jahr 2024 rund 16 Mrd. USD Umsatz aus Werbung gemacht haben soll, die Scams oder verbotene Waren bewarb, was im Ergebnis etwa 10% der Erlöse ausmachen könnte.
Für betroffene Creator geht es neben der technischen Abwehr auch um rechtliche Handlungsfähigkeit. Ein besonders konkreter Konfliktfall betrifft Molly Tranchin, bekannt als FashionVeggie: Sie habe laut Klageschrift eine vertragliche Abrede mit der Unterwäschemarke Eby gehabt, in deren Rahmen sie drei Werbevideos liefern sollte. Nach den in der Quelle wiedergegebenen Behauptungen soll Eby dabei statt der ursprünglich eingereichten Videos eine Deepfake-Version gepostet haben, die in der Darstellung eine andere Pose zeigt und damit gegen die Erwartung „reasonable edits“ verstößt. Ob und wie das Gericht die Streitfrage bewertet, ist offen – die Quelle beschreibt außerdem, dass Tranchin die Klage später wegen fehlender Zuständigkeit fallen ließ und erneut in einem anderen Gerichtsstand einreichen will. Ein Eby-Sprecher kommentierte die laufende Auseinandersetzung nicht in der Sache, sondern verwies auf den juristischen Prozess.
Für Unternehmen, die mit Influencer-Marketing arbeiten, ergibt sich daraus eine nüchterne Schlussfolgerung: Deepfakes sind nicht nur ein PR-Risiko, sondern greifen direkt in die Identitäts- und Qualitätskontrolle der gesamten Kampagnenkette ein. Wer Marken- und Creator-Assets verwaltet, braucht daher nicht nur bessere Meldeprozesse, sondern auch klare Workflows für Beweissicherung, Fristen und die technische Validierung von Creatives. Für Creator bedeutet das im Alltag eine zusätzliche Belastung aus Zeitverlust und Unsicherheit darüber, wann eine Plattformentscheidung wirklich greift. Schuman beschreibt genau diesen Zielkonflikt: Eine anwaltliche Begleitung kostet Geld und Zeit, während Untätigkeit das eigene Renommee weiter angreift. Wenn Deepfakes „normaler“ werden, wächst damit auch die Wahrscheinlichkeit, dass sich Vertrauensverluste nicht mehr als Einzelfall behandeln lassen, sondern als wiederkehrende Kostenposition im Markt sichtbar werden.
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