Was ist Neuromarketing?

Ale Smidts, Professor an der Erasmus-Universität Rotterdam, hat es in seiner Antrittsvorlesung am 25. Oktober 2002 so bestimmt: Ziel des Neuromarketings ist es, den Kunden und seine Reaktion auf Marketingreize besser zu verstehen, indem man die Vorgänge im Gehirn direkt misst. Sekundärquellen schreiben ihm den Begriff zu; in der Vorlesung selbst beansprucht er ihn nicht.

Der Unterschied zur klassischen Marktforschung liegt in der Methode. Eine Umfrage fragt; Neuromarketing zeichnet Signale auf, während jemand eine Anzeige sieht oder eine Seite liest. Das Signal hängt nicht davon ab, was die Person erzählen will, aber es erklärt sich auch nicht selbst: Jemand muss es deuten.

Jede Methode misst etwas Bestimmtes und lässt anderes aus: - EEG (Elektroenzephalografie): Elektroden auf der Kopfhaut zeichnen Veränderungen im elektrischen Feld des Gehirns auf. Die zeitliche Auflösung liegt im Millisekundenbereich, die räumliche bei etwa einem Zentimeter (Ariely und Berns, 2010): Das EEG erkennt, wann sich die Aktivität ändert, aber schlecht, wo sie entsteht. - fMRT (funktionelle Magnetresonanztomografie): Sie misst das BOLD-Signal, also den Sauerstoffgehalt des Blutes, der als indirektes Maß für neuronale Aktivität gilt. Sie lokalisiert auf 1 bis 10 Millimeter genau, aber jede Messung dauert 1 bis 10 Sekunden. - Eye-Tracking: Eine Kamera verfolgt die Augenbewegungen und zeichnet auf, was die visuelle Aufmerksamkeit auf sich zieht und wie lange jeder Punkt betrachtet wird. Es zeigt, wohin jemand schaut, nicht, was er darüber denkt. Dasselbe Prinzip steckt in der blickbasierten Heatmap. - Hautleitwert (EDA oder GSR): Sensoren messen die elektrische Leitfähigkeit der Haut, die das vegetative Nervensystem steuert. ESOMAR ordnet ihn der Erregung zu, die eine Anzeige auslöst. Ein Anstieg zeigt Intensität, nicht, welches Gefühl dahintersteht. - Mimikanalyse: Software codiert Bewegungen der Gesichtsmuskeln nach dem Facial Action Coding System (FACS). Laut der Übersichtsarbeit von Barrett und anderen (2019) teilt ein Stirnrunzeln oft etwas anderes mit als einen Gefühlszustand, und wie Menschen ein Gefühl ausdrücken, unterscheidet sich je nach Kultur, Situation und Person.

Barrett und andere haben es 2019 so zusammengefasst: Es gab kein objektives Maß, weder einzeln noch als Muster, das eine Emotionskategorie verlässlich und wiederholbar von einer anderen unterscheidet.

Die Fachliteratur nennt drei Grenzen, bevor man Ergebnisse verwendet.

Die erste ist die Stichprobengröße. Laut dem ESOMAR-Leitfaden empfehlen Anbieter Stichproben von 15 bis 30 Personen, gegenüber über 100 in der klassischen Marktforschung. Ariely und Berns halten fest, dass eine Aufgabe, bei der die Reaktion zwischen Menschen schwankt, mindestens 30 Teilnehmer braucht. Button und andere (2013) schätzten die mittlere statistische Power neurowissenschaftlicher Studien auf 8 bis 31 %: Bei geringer Power werden echte Effekte schlechter erkannt, und ein signifikantes Ergebnis ist weniger verlässlich.

Die zweite ist der Rückschluss von der Aktivierung auf das Erleben (reverse inference). Dass eine Hirnregion aktiv ist, beweist kein bestimmtes Gefühl, denn eine Region ist an mehreren Vorgängen beteiligt. Russell Poldrack hat 2006 gezeigt, dass solche Schlüsse nicht deduktiv gültig sind, auch wenn sie etwas Information liefern. Ariely und Berns warnen vor jedem, der behauptet, allein aus Hirnaktivität zu wissen, was jemand denkt.

Die dritte ist: Eine Reaktion ist kein Kauf. Einige Studien verbinden beides. Knutson und andere (2007) maßen 26 Erwachsene im fMRT, und die Aktivität in jeder von drei Hirnregionen sagte die unmittelbar folgenden Kaufentscheidungen im Labor voraus, über die Selbstauskunft hinaus. Venkatraman und andere (2015) verglichen sechs Methoden mit den tatsächlichen Verkäufen nach Fernsehwerbung, und die fMRT erklärte über die klassischen Messgrößen hinaus die meiste Varianz. Das sind Ergebnisse einzelner Studien; sie erlauben nicht den Schluss, dass eine Anzeige mehr verkauft, weil sie eine Hirnregion aktiviert hat.

Neuromarketing kann A/B-Tests und Befragungen in Phasen ergänzen, die keine Spur in den Klicks hinterlassen, etwa Interesse und Verlangen im AIDA-Modell. Ersetzen kann es sie nicht.

Der Europäische Datenschutzbeauftragte (EDSB) hat am 3. Juni 2024 einen Bericht über Neurodaten veröffentlicht, also Informationen aus dem Gehirn oder dem Nervensystem. Laut EDSB erlauben sie, eine Person eindeutig zu identifizieren, sind damit personenbezogene Daten und oft besondere Kategorien, etwa als biometrische oder als Gesundheitsdaten.

Die DSGVO ist genauer als dieser Satz. Biometrische Daten sind nur dann besondere Kategorie nach Art. 9, wenn sie zur eindeutigen Identifizierung einer Person verarbeitet werden. Gesundheitsdaten sind es, wenn aus ihnen Informationen über den Gesundheitszustand hervorgehen. Fällt eine Studie unter Art. 9, braucht sie eine der Ausnahmen des Art. 9 Abs. 2; die erste ist die ausdrückliche Einwilligung für festgelegte Zwecke (lit. a). Fällt sie nicht darunter, braucht sie trotzdem eine Rechtsgrundlage nach Art. 6.

Die KI-Verordnung fügt zwei Regeln hinzu. Seit dem 2. Februar 2025 verbietet sie KI-Systeme, die Emotionen am Arbeitsplatz und in Bildungseinrichtungen ableiten, außer aus medizinischen Gründen oder Sicherheitsgründen (Art. 5 Abs. 1 lit. f). Seit dem 2. August 2026 müssen Betreiber eines Emotionserkennungssystems die betroffenen Personen über dessen Betrieb informieren (Art. 50 Abs. 3). Software, die aus dem Gesicht Emotionen ableitet, kann unter diese Definition fallen.

• Fragen, was jede Kennzahl misst und mit wie vielen Teilnehmern.
• Die Signale mit einer beobachtbaren Aufgabe verbinden, etwa einer Auswahl.
• Ergebnisse als Hypothesen behandeln und an Verkaufsdaten prüfen.
• Rechtsgrundlage und Einwilligung vor der ersten Sitzung dokumentieren.
• Gemessenes und Gedeutetes trennen.

• Eine Hirnaktivierung als Beweis für ein Gefühl ausgeben.
• Eine gemessene Reaktion als Kaufentscheidung lesen.
• Aus einer Studie mit 20 Personen allgemeine Schlüsse ziehen.
• Wirkungsprozente ohne Studie und Datum zitieren.
• Annehmen, Körpersignale seien keine personenbezogenen Daten.