E-Mail-Marketer sind besessen von Betreffzeilen. Ergibt Sinn. Die Betreffzeile ist der Pförtner. Alles andere, was du geschrieben hast, sitzt dahinter und wartet.
Laut Omnisends Daten aus 2025 entscheiden 33 % der Menschen allein anhand der Betreffzeile, ob sie öffnen. Und 69 % geben an, E-Mails allein wegen der Betreffzeile als Spam zu markieren. Ziemlich viel Gewicht für ein paar Wörter.
KI-Werkzeuge versprechen, diese Chancen zu verbessern. Manche halten das sogar.
Der Mustererkennungs-Trick
KI-Werkzeuge für Betreffzeilen funktionieren über Mustererkennung, nicht über kreatives Genie. Sie analysieren Millionen von Betreffzeilen zusammen mit ihren Leistungsdaten und lernen dann, welche Wortmuster, Längen und Strukturen mit höheren Öffnungsraten zusammenhängen. Wenn du nach Vorschlägen fragst, wenden sie diese Muster auf deinen Inhalt an.
Stell es dir so vor: ein Analyst, der jede E-Mail gelesen hat, die deine Branche je verschickt hat. Kein kreatives Genie. Schnelles Musterabgleichen.
Das praktische Ergebnis: KI erzeugt Dutzende Varianten schneller, als du fünf brainstormen könntest. Ob diese Varianten gut sind, hängt von den Trainingsdaten ab — und davon, wie gut deine Zielgruppe zu den Mustern passt.
Was die Zahlen tatsächlich zeigen
Eine Analyse aus Attentives Forschung zu 91+ Milliarden Betreffzeilen zeigte etwas Kontraintuitives. Kurze Betreffzeilen unter 25 Zeichen funktionieren am besten für Öffnungen und Klicks in Kampagnen-E-Mails. Aber Betreffzeilen mittlerer Länge zwischen 25–35 Zeichen schlagen kürzere bei Conversions. Gleicher Datensatz, unterschiedliche Schlussfolgerungen — je nachdem, worauf du optimierst.
KI-Werkzeuge können die Öffnungsraten im Schnitt um 5–10 % steigern, laut einer von Amra und Elma zusammengestellten Recherche. Klingt überschaubar, bis du es über jedes Mailing eines Jahres aufaddierst. 7 % Plus über 100 Kampagnen summieren sich.
Aber hier ist die eigentliche Erkenntnis aus dieser 91-Milliarden-Analyse: “audience targeting matters more than any subject line tactic.” Kürzlich Engagierte, die innerhalb von 7 Tagen geöffnet haben, schlagen diejenigen deutlich, die vor 6+ Monaten zuletzt interagiert haben — egal, welche Betreffzeile du nutzt. Die beste Betreffzeile der Welt, an das falsche Segment geschickt, verliert trotzdem.
Warum sich Tests mit KI verändern
Klassische A/B-Tests haben ein strukturelles Problem. Du schreibst zwei Betreffzeilen, teilst deine Liste, wartest auf statistische Signifikanz, wählst den Gewinner. Nächste Kampagne: von vorn. Die Erkenntnisse bleiben in einzelnen Tests gefangen, und Tests für jede Kampagne sind mühsam.
KI ändert das, indem sie implizit lernt. Statt einzelner Tests auf deiner Liste lernt der Algorithmus aus Millionen E-Mails über ähnliche Zielgruppen hinweg. Deine effektive Stichprobe wächst dramatisch.
Der praktische Unterschied zählt. A/B-Tests sagen dir, welche von zwei Optionen gewonnen hat. KI sagt dir, welche von Hunderten möglichen Optionen wahrscheinlich gut abschneiden würde, bevor du überhaupt etwas versendest.
Laut Branchenbenchmarks lag die durchschnittliche Öffnungsrate von E-Mails 2025 bei 43,46 %. Diese Zahl verdeckt aber enorme Unterschiede. Non-Profit-E-Mails erreichen 52,38 % Öffnungen, während E-Commerce bei 32,67 % kämpft. Wenn du deinen Branchen-Basiswert kennst, kannst du Erwartungen kalibrieren, was KI-Verbesserungen realistisch liefern können.
Die Grenzen KI-generierter Texte
Josiah Roche, der JRR Marketing leitet, brachte es in einem Interview mit beehiiv auf den Punkt: “You can’t just tell ChatGPT to ‘write a casual email about X. It’ll spit out some lifeless, salesy template.”
Er hat recht. KI erzeugt Ausgaben auf Basis aggregierter Muster. Diese Muster tendieren Richtung generisch, weil generisch am häufigsten in den Trainingsdaten vorkommt. KI dazu zu bringen, deine spezifische Stimme zu treffen, braucht mehr als einen Einmal-Prompt. Es braucht Iteration, Beispiele deines echten Schreibens und die Bereitschaft, die ersten Entwürfe wegzuwerfen.
Der erfolgreiche Ansatz ist nicht „KI schreibt es, ich sende es“. Er ist „KI entwirft Optionen, ich wähle aus und feile nach“. Wenn du KI als Brainstorming-Partner behandelst statt als fertige Textmaschine, bekommst du bessere Ergebnisse.
Wenn Personalisierung nach hinten losgeht
Die meisten Werkzeuge für KI-Betreffzeilen haben Personalisierungsfunktionen. Namen einfügen. Verhaltensauslöser wie „Noch am Überlegen wegen [Produkt, das sie angesehen haben]?“ Referenzen auf Kaufhistorie.
Die Daten stützen, dass Personalisierung funktioniert — wenn sie gut gemacht ist. Eine Studie von Campaign Monitor fand, dass E-Mails mit personalisierten Betreffzeilen 26 % häufiger geöffnet werden. Das ist ein deutlicher Effekt.
Aber Personalisierung kann sich auch invasiv anfühlen. In einer Cisco Privacy Benchmark Study 2024 sagten über 80 % der Verbraucher, sie seien nervös, wie Unternehmen ihre persönlichen Daten nutzen. Fast die Hälfte sagte, Überpersonalisierung habe sie aktiv dazu gebracht, einer Marke zu misstrauen.
Der Unterschied zwischen hilfreich und gruselig ist oft Kontext. Jemanden an einen abgebrochenen Warenkorb zu erinnern, wirkt plausibel. Ihr Surfverhalten von vor drei Wochen zu referenzieren, wirkt wie Überwachung. KI kann jeden Datenpunkt einbauen, den du ihr gibst. Welche Datenpunkte du gibst, erfordert menschliches Urteilsvermögen darüber, was Vertrauen schafft.
Die Einfachheits-Überraschung
Einige der bestperformenden Betreffzeilen brechen jede KI-Empfehlung. Jaina Mistry, Senior Email Marketing Manager bei Litmus, erklärte ihren Ansatz: “We have very straightforward subject lines in our newsletter, Litmus News. In the entire subject line, we summarize the key pieces of content in the newsletter, and it works very well.”
Keine Tricks. Keine Dringlichkeit. Keine „Neugierlücke“. Nur eine klare Zusammenfassung.
E-Mail-Marketerin Margo Aaron teilte eine ähnliche Erfahrung auf ActiveCampaigns Blog. Ihre liebste Betreffzeile bestand aus nur zwei Wörtern: “hold up.” Das Ergebnis? “It had a 50 % open rate and 0 unsubscribes - which I didn’t even know could happen!!”
Diese Beispiele heißen nicht, dass KI-Empfehlungen nutzlos sind. Sie heißen: Kontext schlägt Formeln. Ein geradliniger Ansatz funktioniert für Zielgruppen, die Newsletter erwarten. Eine provokante Zwei-Wort-Zeile funktioniert für Zielgruppen mit etabliertem Vertrauen. Keines von beidem funktioniert, wenn du es in den falschen Kontext verpflanzt.
So funktionieren KI-Betreffzeilen wirklich
Wenn du KI für Betreffzeilen nutzen willst, hilft Folgendes tatsächlich.
Füttere sie zuerst mit Beispielen, die funktioniert haben. Die meisten Werkzeuge sind besser, wenn du ihnen frühere Gewinner zeigst, statt kalt zu starten. Gib Kontext zu deiner Zielgruppe, deiner Stimme und dem, was du erreichen willst.
Erzeuge mehr Optionen, als du nutzt. Frag nach 15–20 Varianten, auch wenn du nur 2–3 testest. Die größere Menge hilft dir, Muster zu erkennen und die Ausreißer auszuwählen, die zu deiner Situation passen.
Optimiere auf die richtige Kennzahl. Öffnungsraten sind nicht immer das Ziel. Eine E-Mail, die geöffnet, aber nicht geklickt wird, hilft nicht. Manche Werkzeuge optimieren inzwischen auf nachgelagerte Kennzahlen wie Klicks oder Conversions — was oft zu anderen Empfehlungen führt.
Achte auf abnehmende Erträge. Die ersten KI-unterstützten Verbesserungen sind oft drastisch, weil du offensichtliche Probleme behebst. Die zehnte Verbesserung ist schwerer zu finden. Sobald du grundlegende Muster optimiert hast, werden Zugewinne schrittweise kleiner.
Was KI nicht repariert
Ein schlechtes Angebot bleibt schlecht, egal wie die Betreffzeile klingt. Wenn dein Produkt kein Problem löst, das Menschen wirklich haben, ändern clevere Wörter daran nichts.
Kleine Listen begrenzen das Optimierungspotenzial. KI lernt aus Daten, und eine Liste mit 500 Personen gibt Algorithmen nicht viel, womit sie arbeiten können. Branchenempfehlungen nennen mindestens 5.000 Abonnenten für aussagekräftige A/B-Tests. Mit oder ohne KI: Kleine Listen schränken ein, was du lernen kannst.
Zustellprobleme übersteuern alles andere. Die beste Betreffzeile bedeutet nichts, wenn E-Mails im Spam landen. Laut Zustelldaten von Mailtrap liegt eine gute Zustellrate zwischen 95–99 %. Darunter: erst Absenderreputation reparieren, dann Betreffzeilen.
Und noch etwas, das man im Blick haben sollte: Apple Mail Privacy Protection markiert E-Mails inzwischen automatisch als „geöffnet“, selbst wenn sie es nicht wurden. Da Apple Mail etwa 46 % des E-Mail-Client-Marktes hält, sind deine gemeldeten Öffnungsraten wahrscheinlich um bis zu 18 Prozentpunkte überhöht. KI-Werkzeuge, die auf aufgeblähten Basiswerten arbeiten, können auf Muster optimieren, die menschliches Verhalten nicht sauber abbilden.
Einstieg, ohne es zu verkomplizieren
Probier das in deinen nächsten Kampagnen: Lass ein KI-Werkzeug 10–15 Betreffzeilen-Optionen erzeugen. Nimm die besten 2–3, die zu deiner Markenstimme passen, plus eine, die du selbst geschrieben hättest. Teste sie per A/B.
Nach fünf oder sechs Kampagnen suchst du nach Mustern. Gewinnen KI-Vorschläge konsequent? Funktionieren bestimmte Typen besser bei deiner Zielgruppe? Nutze, was du lernst, um dein eigenes Urteilsvermögen zu schärfen. Das beste Ergebnis ist nicht permanente KI-Abhängigkeit. Es ist, zu verinnerlichen, was die Daten dich über deine spezifische Zielgruppe lehren.
Betreffzeilen sind wichtig, aber sie sind keine Magie. Die Grundlagen gelten weiterhin. Sende relevante Inhalte an Menschen, die sie wollen. Mach das gut — und die Betreffzeile wird weniger zu „Tricks“ und mehr zu einer zutreffenden Beschreibung dessen, was drinsteht.
Mehr dazu, wie du KI in deinem E-Mail-Marketing einsetzt, findest du in unserem Leitfaden zu AI for email marketing: what actually works. Und wenn du bereit bist, an den E-Mails selbst zu arbeiten, schau dir AI email copywriting techniques an.
