Versatile AI Risk Assessment
Kundenkontakt, Marketing und Plattformen

Personalisierte Online-Werbung (Behavioural Targeting)

Englisch: Behavioural advertising, ad targeting

Das System wählt aus Nutzungsverhalten und Profil einer Person aus, welche Anzeigen sie sieht.

Interaktives Modell erkunden

Handout exportieren

Eine kompakte PDF mit Funktionsweise, Datenwegen und Prüfansätzen zum Weitergeben.

Die Erläuterungen und Maßnahmen beschreiben den typischen Aufbau. Viele eigene Änderungen ergänzen einen Anhang.

Den Anwendungsfall verstehen

Was macht diesen Anwendungsfall aus?

Meta spielt seine Anzeigen nach eigener Angabe mit solchen Modellen aus. Der Europäische Datenschutzausschuss hat entschieden, auf welcher Rechtsgrundlage das geschehen darf.

Die Seite beschreibt einen typischen Aufbau. Die tatsächlichen Datenwege und Befugnisse ergeben sich aus Ihrer Umsetzung.

Bauform
Auswertung und Verarbeitung
Handlungsmacht
Liefert Ergebnisse zur Weiterverwendung
Einsatzfelder
Online-Plattformen
Auch bekannt als
Targeting, verhaltensbasierte Werbung, Zielgruppenansprache

Funktionsweise und Ablauf

Aufbau und Datenwege

  1. Eingabedaten

    Besuchte Seiten, Klicks, Profilangaben und die Vorgaben der Werbetreibenden kommen zusammen.

    Anzeigen und Zielgruppenvorgaben kommen von Werbetreibenden, und das Klickverhalten lässt sich gezielt verfälschen. Das System wertet Nutzungsverhalten und Profil einzelner Personen aus.

  2. Verarbeitung

    Ein Modell schätzt für jede passende Anzeige, wie wahrscheinlich die Person darauf reagiert, und eine Auktion bestimmt die Reihenfolge.

    Die Verarbeitung ordnet Nutzungs- und Kontextsignale einer Zielgruppe oder einer geschätzten Reaktion auf Anzeigen zu. Eine Auswahl- oder Auktionslogik entscheidet, welche Anzeige ausgespielt wird. Modellschätzung, Gebot und tatsächliche Ausspielung erfüllen jeweils eine eigene Aufgabe.

  3. Ergebnisse

    Die Person sieht die ausgewählten Anzeigen auf der Website oder in der App.

    Das Ergebnis beschreibt die definierte Modellaufgabe. Ein Treffer, eine Kategorie oder eine Prognose erhält seine fachliche Bedeutung erst zusammen mit den zugrunde liegenden Daten und dem vorgesehenen Verwendungszweck.

  4. Nutzung und Auswirkungen

    Die Auswahl bestimmt, welche Angebote eine Person sieht und welche nicht, und ihre Reaktion fließt ins Profil zurück.

    Das Modell liefert Informationen zur Weiterverwendung. Die Auswahl, Übernahme oder fachliche Entscheidung im anschließenden Arbeitsablauf ist ein eigener Schritt und sollte dem Modell nicht automatisch zugerechnet werden.

Aufbau aktiv erkunden: Wählen Sie einen Baustein, um seine Aufgabe, die ein- und ausgehenden Daten und die Einbindung im Anwendungsfall zu sehen. Der geführte Ablauf erläutert jede Phase. Mit Ja, Offen und Nein können Sie anschließend Ihre konkrete Systemvariante abbilden.

7 zuerst zu prüfen10 zu klären9 Grundlagen

EingangVerarbeitungErgebnisWirkung Zugangvon außen 04 Eingabe 21 InhalteDritter 00 KI-Modell 10 Dienst einesAnbieters 03 Dokumenten-sammlung 11 Gedächtnis 00 Training undRückmeldung 30 WeitereKI-Agenten 00 Werkzeuge undSchnittstellen 00 Ergebnis 00 Fachanwendungoder Anlage 00 Mensch 00 BetroffenePerson 00 KI-Diensteohne Freigabe 01 Zugangvon außen 04 Eingabe 21 InhalteDritter 00 KI-Modell 10 Dienst einesAnbieters 03 Dokumenten-sammlung 11 Gedächtnis 00 Training undRückmeldung 30 WeitereKI-Agenten 00 Werkzeuge undSchnittstellen 00 Ergebnis 00 Fachanwendungoder Anlage 00 Mensch 00 BetroffenePerson 00 KI-Diensteohne Freigabe 01
  • Vorhanden
  • Hängt von Ihrem System ab
  • Nicht vorhanden
  • Zuerst zu prüfen
  • Zu klären
Aufbau als Liste

Abgrenzung zu ähnlichen Anwendungsfällen

Daten und Informationen

Eingabedaten und Informationsquellen

Anzeigen und Zielgruppenvorgaben kommen von Werbetreibenden, und das Klickverhalten lässt sich gezielt verfälschen. Das System wertet Nutzungsverhalten und Profil einzelner Personen aus.

Verarbeitung und Betriebsumgebung

Das Modell verarbeitet die Eingaben. Ob es intern oder bei einem Dienstleister läuft, muss für die konkrete Umsetzung geklärt werden.

Speicherung und weitere Nutzung

Das System sucht aus einem großen Bestand an Anzeigen diejenigen heraus, die zum Profil der Person passen. Die Plattform trainiert ihre Modelle mit den Reaktionen ihrer eigenen Nutzerinnen und Nutzer.

Ergebnisse und Datenweitergabe

Beim Ausspielen über Werbenetzwerke gehen Angaben über die Person an weitere Unternehmen.

Ein eingebundener Anbieter legt den Verarbeitungsort nicht automatisch fest. Speicherort, Unterauftragnehmer, Löschfristen und die Nutzung für Training sind im konkreten Betrieb zu prüfen.

Risiken einordnen und Maßnahmen festlegen

Vom Systemverständnis zur Risikoanalyse

  1. System abgrenzen

    Daten, Beteiligte, Schnittstellen und Rechte erfassen. Offene Merkmale im Modell klären.

  2. Bedrohungen untersuchen

    Prüfkandidaten auf die tatsächlichen Datenwege beziehen: Was könnte passieren und wer wäre betroffen?

  3. Risiko bewerten

    Auswirkungen und Eintrittswahrscheinlichkeit im Einsatzkontext bewerten. Die Anzahl der Prüfkandidaten ist kein Risikowert.

  4. Maßnahmen nachweisen

    Geeignete Kontrollen auswählen, Verantwortliche und Wirksamkeitsprüfungen festlegen. Restrisiken und Freigaben dokumentieren.

Wichtige Bedrohungen im Anwendungskontext

  • 3 besonders wichtig
  • 4 üblich
  • 10 je nach System
  • 9 bei jedem KI-System

Insgesamt kommen bei diesem Anwendungsfall 26 Bedrohungen aus dem Bedrohungskatalog infrage.

Vorrangige Prüfansätze

  1. Privacy-Angriffe

    Das Modell ordnet eine Person aus ihrem Surfverhalten einer Zielgruppe wie Schuldnerberatung oder Kinderwunsch zu. Werbetreibende erfahren über die gebuchte Zielgruppe auf Umwegen, was die Person nie angegeben hat.

  2. Misalignment (Fehlausrichtung)

    Das System lernt, dass Menschen in einer Krise oder mit Spielsucht besonders häufig klicken, und zeigt ihnen mehr solcher Anzeigen. Die Klickrate steigt, und gerade die Verletzlichsten nehmen Schaden.

  3. Vergiftung der Trainingsdaten

    Klickbetrug mit automatisierten Aufrufen erzeugt scheinbares Interesse an bestimmten Anzeigen. Das Modell lernt daraus falsche Zusammenhänge, und Werbetreibende zahlen für Reichweite, die es nicht gibt.

4 weitere Prüfkandidaten im typischen Aufbau

Weitere relevante Bedrohungen

  1. Gezielte Datenvergiftung / Label-Vergiftung

    Wer die Kennzeichnungen in den Trainingsdaten fälscht, kann die Ergebnisse des Modells gezielt verschieben.

    Steht hier wegen dieser Eigenschaft

    • Verwertet Rückmeldungen aus dem Betrieb

  2. Backdoor im ML-Modell

    Über Trainingsdaten oder ein übernommenes Grundmodell kann das Modell versteckte Auslöser für Fehlverhalten enthalten.

    Steht hier wegen dieser Eigenschaft

    • Lernt aus Ihren eigenen Daten

  3. Offenlegung sensibler Informationen

    Vertrauliche Inhalte können in Antworten, im mitgegebenen Kontext oder in Protokollen auftauchen.

    Steht hier wegen dieser Eigenschaft

    • Verarbeitet personenbezogene Daten

  4. RAG-spezifische Angriffe (Document Poisoning)

    Was in die abrufbare Wissenssammlung gelangt, kann Antworten und nächste Schritte beeinflussen.

    Steht hier wegen dieser Eigenschaft

    • Durchsucht eine eigene Sammlung von Dokumenten

Je nach Aufbau Ihres Systems kommen bis zu 10 weitere hinzu. Neun Bedrohungen prüfen Sie bei jedem KI-System.

Systemmerkmale und offene Fragen

Jedes Ja setzt weitere Bedrohungen auf Ihre Prüfliste, insgesamt bis zu 10. Können Sie eine Frage noch nicht beantworten, prüfen Sie die Bedrohungen mit.

Wie viele Bedrohungen bei Ja hinzukommen
  • Kommt mit diesem Ja hinzu

Wie Ihr System gebaut ist

  1. Verarbeitet Text, Bild und Sprache gemeinsam2 Bedrohungen
  2. Ein Suchspeicher für mehrere Berechtigungsgruppen1 Bedrohung
  3. Verarbeitet vertrauliche Daten1 Bedrohung

Wie Sie das System betreiben

  1. Ist für Menschen außerhalb der Organisation nutzbar5 Bedrohungen
  2. Nimmt Anfragen direkt über eine Schnittstelle an4 Bedrohungen
  3. Ist über ein Netzwerk erreichbar3 Bedrohungen
  4. Verursacht mit jeder Anfrage Kosten1 Bedrohung
  5. Gibt Inhalte an Dienste außerhalb der eigenen Umgebung weiter1 Bedrohung
  6. Teilt Rechenleistung mit anderen Kunden oder Anwendungen1 Bedrohung
  7. Neben KI-Diensten ohne Freigabe im Einsatz1 Bedrohung

Wie Ihr System gebaut ist

Liegen Dokumente mehrerer Kunden, Abteilungen oder Berechtigungsgruppen im selben Suchspeicher?

Auf Werbeplattformen liegen Kundenlisten und Zielgruppen vieler Werbetreibender im selben System.

Wenn ja, kommt hinzu

Verarbeitet das System vertrauliche Informationen, etwa Geschäftsgeheimnisse, Gesundheits- oder Finanzdaten?

Aus Interessen und besuchten Seiten lassen sich Gesundheit, Religion oder politische Haltung erschließen.

Wenn ja, kommt hinzu

Wie Sie das System betreiben

Diese Fragen stellen sich bei fast jedem KI-System.

Können Inhalte die eigene Umgebung verlassen, etwa zu einem Cloud-Anbieter, in eine Websuche oder per E-Mail?

Beim Ausspielen über Werbenetzwerke gehen Angaben über die Person an weitere Unternehmen.

Wenn ja, kommt hinzu

Maßnahmen und Umsetzung

Maßnahmen zu den Prüfschwerpunkten sind direkt geöffnet. Die verlinkten Maßnahmen erläutern jeweils die Umsetzung.

PrüfschwerpunktPrivacy-Angriffe3 Maßnahmen
PrüfschwerpunktMisalignment (Fehlausrichtung)3 Maßnahmen
PrüfschwerpunktVergiftung der Trainingsdaten2 Maßnahmen
Gezielte Datenvergiftung / Label-Vergiftung3 Maßnahmen
Backdoor im ML-Modell2 Maßnahmen
Offenlegung sensibler Informationen3 Maßnahmen
RAG-spezifische Angriffe (Document Poisoning)3 Maßnahmen

Maßnahmen gegen die übrigen Bedrohungen finden Sie auf deren Seiten im Bedrohungskatalog.

Vorschriften der KI-Verordnung

Wann die Vorschriften der KI-Verordnung gelten
  1. Art. 4: KI-Kompetenz

    Für jedes KI-System Gilt seit dem 2. Februar 2025.

  2. Art. 5 Abs. 1 Buchst. a, b: Manipulation und Ausnutzen von Schutzbedürftigkeit

    Je nach Einsatz Prüfanlass seit dem 2. Februar 2025.

  3. Anhang III Nr. 8 Buchst. b: Wahlen und Abstimmungen

    Je nach Einsatz Prüfanlass ab dem 2. Dezember 2027.

Gilt für jedes KI-System

Art. 4: KI-Kompetenz

Greift, wenn Beschäftigte oder Beauftragte KI-Systeme betreiben oder nutzen.

Gilt seit dem 2. Februar 2025.

Pflichten und Einzelheiten
Wer die Pflichten trägt
Anbieter, Betreiber, Produkthersteller, Anbieter eines KI-Modells mit allgemeinem Verwendungszweck

Die Pflichten im Einzelnen

Kann bei bestimmtem Einsatz greifen

Art. 5 Abs. 1 Buchst. a, b: Manipulation und Ausnutzen von Schutzbedürftigkeit

Greift, wenn das System Anzeigen gezielt so ausspielt, dass es eine Schwäche wegen des Alters, einer Behinderung oder einer wirtschaftlichen Notlage ausnutzt und dadurch erheblicher Schaden droht.

Gilt seit dem 2. Februar 2025.

Pflichten und Einzelheiten
Allgemein lautet die Bedingung
Greift, wenn das System Verhalten mit unterschwelligen, manipulativen oder täuschenden Mitteln beeinflusst oder ausnutzt, dass jemand wegen Alter, Behinderung oder sozialer oder wirtschaftlicher Lage schutzbedürftig ist, und dadurch erheblicher Schaden droht.
Wer die Pflichten trägt
Anbieter, Betreiber, Einführer, Händler, Bevollmächtigter, Produkthersteller, Anbieter eines KI-Modells mit allgemeinem Verwendungszweck

Die Pflichten im Einzelnen

Anhang III Nr. 8 Buchst. b: Wahlen und Abstimmungen

Greift, wenn das System politische Anzeigen gezielt ausspielt, um das Ergebnis einer Wahl oder das Wahlverhalten zu beeinflussen.

Gilt ab dem 2. Dezember 2027.

Pflichten und Einzelheiten
Allgemein lautet die Bedingung
Greift, wenn das System dazu bestimmt ist, das Ergebnis einer Wahl oder das Wahlverhalten zu beeinflussen.
Ausnahme
Werkzeuge, deren Ergebnisse Menschen nicht direkt erreichen, etwa für Organisation und Logistik politischer Kampagnen.
Wer die Pflichten trägt
Anbieter, Betreiber, Produkthersteller

Die Pflichten im Einzelnen

Weitere Rechtsgrundlagen

  • Art. 26 und 28 DSA

    Online-Plattformen müssen Werbung als solche kennzeichnen und angeben, nach welchen wichtigsten Kriterien sie ausgewählt wurde. Minderjährigen dürfen sie keine Werbung zeigen, die auf Profiling beruht.

    Gesetzestext öffnen

  • Art. 21 und 22 DSGVO

    Betroffene können dem Profiling zu Werbezwecken jederzeit widersprechen. Entscheidungen, die ausschließlich automatisiert fallen und erheblich wirken, sind nur eingeschränkt zulässig.

    Gesetzestext öffnen

Ihr System im Schnellprüfer einordnen Alle Pflichten im Pflichtenkompass

Übergreifende Bedrohungen

Diese Bedrohungen prüfen Sie bei jedem KI-System, egal wofür es eingesetzt wird.

Warum diese Bedrohungen immer dazugehören

Abweichende Systemmerkmale

14 weitere Fragen ansehen

Trifft eine dieser Fragen bei Ihrem System doch zu, kommen die genannten Bedrohungen hinzu.

Quellen

Verwandte Anwendungsfälle

Ebenfalls im Einsatzgebiet Kundenkontakt, Marketing und Plattformen

Stand: 30. September 2026. Regelwerk der Prüfliste in Fassung 0.3.2, Bedrohungskatalog in Fassung 2026.10.24.2. Wie diese Seiten aufgebaut sind