Conversion-Optimierung war lange ein klarer Prozess: Research, Hypothese, Design, Entwicklung, Test, Auswertung, Wiederholung. Strukturiert, manuell und stark vom Team abhängig.

In dieser Folge von Build Momentum spreche ich mit Constantin Dißelkamp, Gründer von Pagent AI, über die Frage, was passiert, wenn dieser gesamte Loop automatisiert wird. Nicht nur unterstützt – sondern wirklich automatisiert: von der Hypothesen-Generierung über die Erstellung von Varianten bis hin zum Testing und dem direkten Rückfluss der Learnings ins System.

Wir sprechen darüber, warum AI im Testing vor zwei Jahren noch auf Skepsis gestoßen ist und heute zunehmend selbstverständlich wird. Warum große Teams oft eher stagnieren als kleine. Und warum Personalisierung, Testing und Automatisierung immer stärker zusammenwachsen.

Ein zentraler Punkt unseres Gesprächs: Der Mensch verschwindet nicht aus dem Prozess – aber seine Rolle verschiebt sich. Weg von operativer Umsetzung, hin zur strategischen Steuerung. Statt zu fragen „Was testen wir als Nächstes?“, geht es zunehmend darum, klare Ziele zu definieren, die ein System eigenständig optimieren kann.

Außerdem diskutieren wir, warum Message Match in einer AI-getriebenen Werbewelt ohne Automatisierung kaum noch skalierbar ist und wie viel Human-in-the-Loop langfristig überhaupt noch notwendig sein wird.

Eine Folge über Geschwindigkeit, Lernzyklen und die nächste Evolutionsstufe von Growth.