Alt-Text & Bild-SEO

Der Alt-Text (Alternativtext) beschreibt den Inhalt eines Bildes in wenigen Worten im HTML-Code, wichtig für Screenreader (Barrierefreiheit) und dafür, dass Google ein Bild inhaltlich einordnen kann, da Suchmaschinen Bilder nicht „sehen“, sondern lesen. Für Produktfotos gilt: präzise, keyword-relevante Beschreibung statt Aufzählung („Weißer Ledersneaker Damen Seitenansicht“ statt „Bild1.jpg“ oder reiner Keyword-Stapelung). Gehört zu den am häufigsten vernachlässigten Basics im E-Commerce-SEO.

Bias in KI-generierten Bildern

Bezeichnet systematische Verzerrungen in KI-Modellen, die z. B. bestimmte Körpertypen, Hautfarben oder Altersgruppen überrepräsentieren, weil die Trainingsdaten das schon taten. Für Marken, die mit KI-Models Diversität abbilden wollen, ist das ein zentrales Qualitätsthema: Ein gutes KI-Content-Studio steuert aktiv gegen Bias, statt ihn unreflektiert zu übernehmen, etwa durch gezielte Prompt-Steuerung oder kuratierte Modell-Trainingsdaten (siehe LoRA).

Bildauflösung & DPI (Web vs. Print)

DPI („Dots per Inch“) beschreibt die Bilddichte bei Druckausgabe (Standard: 300 dpi für Print), während im Web die tatsächliche Pixelanzahl (z. B. 2000 × 2000 px) entscheidet, nicht die DPI-Zahl. Eine häufige Fehlerquelle: Bilder werden für Print in hoher Auflösung geliefert, aber ungeeignet fürs Web komprimiert, oder umgekehrt in Web-Auflösung für den Katalogdruck verwendet, was zu unscharfen Ergebnissen führt.

C2PA (Content Authenticity Initiative)

Ein technischer Standard, der Herkunftsinformationen (z. B. „mit KI erstellt“, „bearbeitet mit …“) fälschungssicher in die Metadaten einer Bild- oder Videodatei einbettet, wie ein digitaler Beipackzettel. Für Studios, die reale und KI-generierte Inhalte produzieren, wird C2PA zunehmend zum Qualitätsmerkmal und zur technischen Grundlage der Kennzeichnungspflicht.

→ Mehr dazu: Content Prozessor: Metadaten & Herkunftsnachweis

Core Web Vitals & Bildkompression

Core Web Vitals sind Googles Messwerte für Ladegeschwindigkeit, visuelle Stabilität und Interaktivität einer Website. Unkomprimierte, zu große Produktbilder sind einer der häufigsten Gründe für schlechte Werte. Moderne Formate (WebP, AVIF) und richtig dimensionierte Bildgrößen pro Ausgabekanal wirken sich direkt auf Rankings und Absprungrate aus, besonders bei Shops mit großen Bildkatalogen.

Deepfake

Mit KI erzeugte oder manipulierte Bild-, Video- oder Audioinhalte, die eine reale Person täuschend echt zeigen oder ihr Worte/Handlungen unterstellen, die nicht stattgefunden haben. Klar abzugrenzen von seriösem KI-Content: Ein KI-Model in der Produktfotografie stellt keine reale Person dar und wird entsprechend gekennzeichnet. Der Unterschied liegt in Transparenz und Zweck.

Diffusion Model

Die technische Grundlage der meisten heutigen KI-Bildgeneratoren: Das Modell lernt, aus zufälligem Bildrauschen Schritt für Schritt ein Bild zu formen, das zur Texteingabe (Prompt) passt. Für die Praxis wichtig: Je präziser der Prompt und je besser das Trainingsmaterial, desto konsistenter das Ergebnis, ein Grund, warum professionelles Prompt Engineering und Modell-Training (siehe LoRA) den Unterschied zwischen Hobby- und Studioqualität ausmachen.

DigitalSourceType (IPTC-Metadaten)

Ein Metadatenfeld nach IPTC-Standard, das dokumentiert, wie ein Bild entstanden ist, etwa „digitalCapture“ (klassisch fotografiert), „compositeSynthetic“ (KI-generiert) oder „algorithmicallyEnhanced“ (KI-nachbearbeitet). Es ist das technische Rückgrat der Kennzeichnungspflicht aus Art. 50 der EU-KI-Verordnung und wird direkt in der Bilddatei mitgeliefert statt nur als Text daneben zu stehen.

→ Mehr dazu: Metadaten für KI-Bilder: IPTC, XMP & C2PA · Content Prozessor

Digital Asset Management (DAM)

Ein System zur zentralen Verwaltung, Verschlagwortung und Ausspielung von Bild- und Videomaterial, von der Rohdatei bis zum fertigen Web-Asset. Für Studios mit hohem Bildvolumen (z. B. E-Commerce-Kataloge) ersetzt ein DAM das chaotische Ordnersystem und sorgt dafür, dass Metadaten wie Alt-Text oder Lizenzinformationen konsistent mitwandern.

EU-KI-Verordnung / KI-Kennzeichnungspflicht (Art. 50 AI Act)

Seit dem 2. August 2026 gilt: Bilder, Audio oder Videos müssen gekennzeichnet werden, wenn KI sie so erzeugt oder verändert hat, dass sie echt oder irreführend wirken könnten, etwa synthetische Produktabbildungen oder KI-Models. Ausnahmen gelten für rein grafische Illustrationen, geringfügige Bearbeitungen (z. B. Farbkorrektur) oder Änderungen ohne Täuschungspotenzial. Für bereits veröffentlichte Inhalte läuft die Übergangsfrist bis zum 2. Dezember 2026. (Kein Ersatz für Rechtsberatung im Einzelfall.)

→ Mehr dazu: KI-Bilder richtig kennzeichnen · AI Act für Fashion & E-Commerce · AI-Act-Infoseite

Farbmanagement & Farbraum (sRGB/CMYK)

Farbmanagement stellt sicher, dass eine Farbe auf jedem Ausgabegerät (Monitor, Druck, unterschiedliche Displays) möglichst gleich aussieht. sRGB ist der Standard-Farbraum fürs Web, CMYK für den Druck. Wird ein Bild im falschen Farbraum exportiert, wirken Farben auf der Website oft blasser oder verschoben als im Original-Shooting beabsichtigt. Besonders bei Mode-/Fashion-Content, wo Farbtreue verkaufsentscheidend ist, ein unterschätzter Qualitätsfaktor.

Flatlay

Eine Aufnahmetechnik, bei der Produkte (häufig Mode-Accessoires) von oben, flach ausgelegt fotografiert werden, ohne Model oder Schaufensterpuppe. Beliebt für Social-Media- und Kataloginhalte, weil sie viele Produkte gleichzeitig und stilistisch einheitlich zeigt.

Ghost Mannequin (Hollow Man, Freisteller)

Eine Retusche-Technik, bei der die Schaufensterpuppe aus dem fertigen Produktfoto digital entfernt wird, sodass das Kleidungsstück wie von unsichtbarer Hand getragen und dreidimensional wirkt, ideal für Online-Shops. In der Praxis werden die Begriffe Ghost Mannequin, Hollow Man und Freisteller von Kund:innen häufig synonym verwendet; technisch gesehen gibt es aber feine Unterschiede in Aufnahme- und Bearbeitungsverfahren. Erfordert meist mehrere Aufnahmen desselben Produkts (Innen- und Außenseite), die in der Postproduktion zusammengesetzt werden.

→ Mehr dazu: Ghost-Mannequin-Fotografie für Fashion · Hollow Man oder Ghost Mannequin: der Unterschied

Hybrid-Content-Produktion

Der Ansatz, klassische Fotografie und KI-generierten Content im selben Projekt oder derselben Kampagne zu kombinieren, etwa reale Produktaufnahmen mit KI-Models oder KI-generierten Hintergründen. Vorteil: Skalierbarkeit und Kostenersparnis bei gleichbleibender Markenkonsistenz, wenn Metadaten und Kennzeichnung korrekt gepflegt werden.

→ Mehr dazu: Produktfotografie & KI im hybriden Workflow

Inpainting / Outpainting

Zwei KI-Bildbearbeitungstechniken: Inpainting ersetzt oder entfernt einen Bildbereich (z. B. einen Fleck oder ein Hintergrundobjekt), Outpainting erweitert ein Bild über seinen ursprünglichen Rand hinaus (z. B. für ein anderes Seitenverhältnis). Beide sparen in der Postproduktion oft ein komplettes Reshooting.

KI-Fashion-Content

Sammelbegriff für alle Fashion-Inhalte, die vollständig oder teilweise mit KI erzeugt wurden, von KI-Models über KI-generierte Kampagnenmotive bis zu automatisiert variierten Produktdarstellungen. Grenzt sich von klassischer Fashion-Fotografie durch Skalierbarkeit ab, verlangt aber dieselbe Sorgfalt bei Markenkonsistenz und Kennzeichnung.

→ Mehr dazu: KI-Fashion-Content

KI-Model

Ein vollständig oder teilweise KI-generiertes Model, das Kleidung oder Produkte präsentiert, ohne dass eine reale Person fotografiert wurde. Ermöglicht mehr Diversität in Größe, Hauttyp oder Pose ohne zusätzliche Shootings, wirft aber auch Fragen zu Kennzeichnung, Bias und Erwartungsmanagement bei Kund:innen auf.

→ Mehr dazu: KI-Models für Fashion & E-Commerce · KI-Model vs. klassisches Modelshooting · KI-Model-Kosten · Model Setcards

KI-Upscaling

Eine KI-Technik, die die Auflösung eines Bildes nachträglich erhöht und dabei glaubwürdig Details „hinzuerfindet“, statt nur Pixel zu vergrößern (wie bei klassischer Interpolation). Praktisch relevant, wenn ein Motiv nachträglich für ein größeres Format (z. B. Plakat statt Web-Banner) benötigt wird, ohne neu zu produzieren.

LoRA (Low-Rank Adaptation)

Eine Trainingsmethode, mit der ein bestehendes KI-Bildmodell gezielt auf einen bestimmten Look, ein Model oder einen Stil „nachtrainiert“ wird, ohne das gesamte Basismodell neu zu trainieren. In der Praxis der Grund, warum sich wiederkehrende, konsistente KI-Models über mehrere Kampagnen hinweg realisieren lassen.

Lookbook

Eine kuratierte Sammlung von Fotos, die eine Kollektion oder einen Stil in Kombination zeigt (z. B. Outfit-Kombinationen), statt einzelne Produkte isoliert zu präsentieren. Dient meist der Inspiration und Markenkommunikation, weniger dem reinen Produktverkauf.

Marktplatz-Bildrichtlinien (Amazon, Zalando & Co.)

Jeder große Marktplatz (Amazon, Zalando, OTTO …) verlangt Produktbilder nach eigenen technischen und gestalterischen Vorgaben, etwa reinweißer Hintergrund, Mindestauflösung, Bildanzahl pro Artikel oder Verbot von Wasserzeichen. Wer diese Vorgaben nicht einhält, riskiert Ablehnung des Listings oder schlechtere Sichtbarkeit im Marktplatz-Algorithmus.

→ Mehr dazu: Produktfotos für Zalando, Amazon & Marktplätze

Model-Release

Eine schriftliche Einwilligung einer abgebildeten Person, dass ihre Aufnahmen kommerziell genutzt werden dürfen. Bei KI-Models entfällt diese Notwendigkeit gegenüber einer realen Person, wirft aber neue Fragen auf, wenn ein KI-Model einer realen Person zu ähnlich sieht.

Model Setcard

Ein digitales „Steckbrief“-Format, das ein KI-Model mit seinen festen Merkmalen (Aussehen, Posen, Einsatzmöglichkeiten) für Kund:innen übersichtlich darstellt, vergleichbar mit der klassischen Setcard eines realen Models, nur für konsistent wiederverwendbare KI-Models konzipiert.

→ Mehr dazu: Model Setcards: Übersicht aller KI-Models

Postproduktion

Alle Bearbeitungsschritte, die nach dem eigentlichen Fotoshooting erfolgen: Auswahl, Retusche, Farbkorrektur, Freistellen, Composing und finale Ausspielung in den benötigten Formaten. Bei hybriden Projekten gehört hier auch die Integration von KI-generierten Elementen dazu.

→ Mehr dazu: Postproduktion

Prompt Engineering

Die gezielte Formulierung von Texteingaben, um von einem KI-Modell ein möglichst präzises, gewünschtes Ergebnis zu erhalten. In der professionellen Bildproduktion mehr Handwerk als Zufall: Struktur, Referenzbegriffe und Iteration entscheiden über die Konsistenz der Ergebnisse.

Provider vs. Deployer (AI-Act-Rollen)

Zwei zentrale Rollenbegriffe der EU-KI-Verordnung: Ein Provider entwickelt oder bringt ein KI-System in Verkehr, ein Deployer setzt ein bereits existierendes KI-System im eigenen Geschäftsbetrieb ein. Für Unternehmen, die KI-Content bei einem Studio beauftragen, ist meist relevant, welche Rolle sie selbst einnehmen und welche der Dienstleister. Das entscheidet, wer welche Kennzeichnungspflicht konkret trägt.

→ Mehr dazu: AI-Act-Infoseite

Retusche vs. Composing

Retusche bezeichnet punktuelle Korrekturen an einem bestehenden Bild (Hautunreinheiten entfernen, Farbton anpassen, Falten glätten), während Composing mehrere Bildelemente, z. B. aus verschiedenen Aufnahmen oder Quellen, zu einem neuen, einheitlichen Gesamtbild zusammensetzt. Ghost-Mannequin-Bilder sind ein klassisches Beispiel für Composing, während klassische Hautretusche ein Beispiel für reine Retusche ist.

Shooting-Brief / Creative Brief

Ein Dokument, das vor einem Fotoshooting alle relevanten Vorgaben festhält: Stil, Referenzbilder, Markenrichtlinien, technische Anforderungen (z. B. Marktplatz-Bildrichtlinien) und gewünschte Endformate. Je präziser der Brief, desto weniger Korrekturschleifen in der Postproduktion. Gilt für klassische Shootings genauso wie für KI-Content-Projekte, wo der Brief zusätzlich als Grundlage für das Prompt Engineering dient.

Sortimentsskalierung (Skalierbare Bildproduktion)

Der Prozess, Produktfotografie so zu strukturieren, dass sie mit wachsendem Sortiment (Hunderte bis Tausende SKUs) wirtschaftlich bleibt, etwa durch standardisierte Setups, Templates oder den gezielten Einsatz von KI-Content für Varianten (z. B. Farboptionen), statt jede Variante einzeln neu zu fotografieren.

→ Mehr dazu: Große Sortimente skalieren

Style Transfer

Eine KI-Technik, die den visuellen Stil eines Referenzbildes (z. B. Beleuchtung, Farbstimmung, Bildsprache) auf ein anderes Bild überträgt, ohne dessen Inhalt zu verändern. In der Praxis nützlich, um unterschiedlich produzierte Aufnahmen (real + KI) optisch in eine einheitliche Kampagnen-Bildsprache zu bringen.

Synthetic Media

Oberbegriff für jegliche mit KI erzeugte oder wesentlich veränderte Medieninhalte (Bild, Video, Audio). Umfasst sowohl seriösen KI-Content wie KI-Models als auch problematische Anwendungen wie Deepfakes. Die Kennzeichnungspflicht nach EU-KI-Verordnung knüpft an diesen Oberbegriff an.

Virtual Try-On

Eine Technologie, mit der Kund:innen (oder KI-Models) virtuell ein Kleidungsstück „anprobieren“ können, ohne dass ein reales Shooting mit dieser Kombination aus Kleidungsstück und Träger:in stattfindet. Reduziert Produktionsaufwand bei großen Sortimenten erheblich.

Weißabgleich

Die Kalibrierung einer Kamera oder Bildbearbeitung darauf, welcher Farbton als „neutrales Weiß“ gilt, abhängig vom Licht bei der Aufnahme (Tageslicht, Kunstlicht, Mischlicht). Ein falscher Weißabgleich lässt Produktfotos zu warm (gelblich) oder zu kalt (bläulich) wirken und verzerrt damit die tatsächliche Produktfarbe, was gerade bei Fashion-Artikeln zu Retouren führen kann.