Wie eine Pipeline aus Profildaten fertige Abstimmungsbanner baut

Generative KI senkt die Hürden für personalisierte politische Werbung drastisch. Was früher grosse Kampagnenorganisationen verlangte, lässt sich heute mit wenigen Prompts und kleinem Budget umsetzen. Diese Arbeit zeigt am Beispiel zweier Schweizer Abstimmungsvorlagen, wie sich der ganze Prozess von der Profileingabe bis zum fertigen Banner automatisieren lässt, und was das auf Stimmberechtigte für eine Wirkung hat.

Ziel

Im Zentrum stand die Frage, wie eine Pipeline aus reinen Profildaten automatisch ideologisch passende und visuell konsistente Werbebanner erzeugt. Ergänzend wurde gemessen, wie diese Banner kurzfristig auf Wahlabsicht, Glaubwürdigkeit und wahrgenommene Personalisierung wirken.

Technische Umsetzung

Den Kern bildet eine zweistufige Generierung über die Gemini API. Im ersten Schritt erhält ein Textmodell die Profilmerkmale einer Person zusammen mit dem passenden Argumentarium und erzeugt daraus einen massgeschneiderten Bildprompt. Im zweiten Schritt geht dieser Prompt an Nano Banana Pro, das daraus das fertige Banner rendert. Der Zwischenschritt war nötig, weil das Bildmodell selbst keine längeren Textdokumente als Kontext verarbeitet.

Damit die Banner sachlich korrekt bleiben und das Modell nicht halluziniert, wird das jeweilige Argumentarium als Quelle eingebunden. Technisch läuft das über die Files API von Google: Das PDF wird einmal hochgeladen und danach nur noch über die zurückgegebene fileUri referenziert. Da hochgeladene Dateien nach 48 Stunden verfallen, prüft ein Cache vor jeder Generierung, ob die URI noch gültig ist, und lädt das Dokument bei Bedarf neu hoch. Das spart Uploadzeit und Tokenkosten.

Daraus entstanden zwei Webapplikationen auf Basis von Next.js, Vercel und Supabase. Der Ad Generator führt die Pipeline live bei jedem Klick aus und speichert nichts. Die Umfrageplattform greift dagegen ausschliesslich auf 242 vorproduzierte Banner aus der Datenbank zu, die ein einmaliges Seed Skript vorab generiert hat. Diese Trennung war bewusst: Eine Liveerzeugung pro Befragtem hätte rund 50 Sekunden Wartezeit, schwankende Bildqualität und unkalkulierbare Kosten bedeutet, dazu vereinzelte Blockierungen des Inhaltsfilters bei migrationsbezogenen Sujets. Vorproduktion machte die Kosten unabhängig von der Teilnehmerzahl und erlaubte eine manuelle Qualitätskontrolle jedes Banners.

Resultate

Die Pipeline funktioniert durchgängig und vorlagenunabhängig. Empirisch zeigt sich Differenziertes: Aggregiert ist die Wirkung minimal, getrennt nach Vorlage treten zwei gegenläufige Muster auf. Bei der Nachhaltigkeitsinitiative wirkten personalisierte Banner in die beworbene Richtung, beim Zivildienstgesetz trat ein Gegeneffekt auf. Getrieben wurde die Wirkung weniger vom Bannertyp selbst als von der wahrgenommenen Personalisierung, die stark mit der Glaubwürdigkeit zusammenhängt.