Generative Künstliche Intelligenz (GenKI) eröffnet neue Potenziale für Branding und Markenkommunikation, indem sie kreative Vielfalt unterstützt und Effizienzgewinne ermöglicht. Für eine markenwertsteigernde Nutzung genügt maschinelle Kreativität jedoch nicht; sie kann sogar kontraproduktiv wirken, wenn generierte Inhalte generisch, inkonsistent oder nicht markenkonform sind. Entscheidend ist daher, dass GenKI-Outputs markenkontextualisiert, flexibel, markenkonform und konsistent ausgestaltet werden. Der Beitrag systematisiert zentrale Limitierungen von Large Language Models (LLMs) – etwa Halluzinationen, fehlenden Kontextbezug oder Bias – und zeigt deren Risiken für Marken auf. Zugleich wird erläutert, wie Optimierungsverfahren wie Prompt Engineering, Fine-Tuning und Retrieval-Augmented Generation (RAG) im operativen Markenmanagement Markenkonformität und -konsistenz sichern können. Vorgestellt wird ein Framework zur Markenkontextualisierung, das Marken-Domänenkompetenz mit GenKI-Technikkompetenz verknüpft und auf konkrete Use Cases ausgerichtet ist. Damit lassen sich kreative Vielfalt und Markenbindung bedarfsgerecht ausbalancieren. Der Beitrag versteht sich als erste Orientierung für die Implementierung von GenKI im Markenmanagement. Das Framework basiert auf empirischen Erkenntnissen einer qualitativen Studie zu Nutzung, Kompetenzen und Akzeptanz generativer KI in der Markenkommunikation (Özergin & Düzyol, 2026, im Erscheinen).