Künstliche Intelligenz (KI) treibt die Transformation der Werbebranche hin zur Ad-Tech-Branche voran. Dies verdeutlicht, warum der Kauf und Verkauf von Anzeigen durch Maschinen in Echtzeit effizienter ist als die manuelle Anzeigenverwaltung durch Menschen. Menschen sind nicht in der Lage, die riesigen Datenmengen programmatischer Werbung für komplexe Verarbeitungsprozesse und die notwendige Segmentierung zu bewältigen.
Der Begriff „KI“ weckt oft Assoziationen mit Science-Fiction und intelligenten Robotern, die die Weltherrschaft übernehmen. In Wirklichkeit wird KI jedoch immer mehr zum alltäglichen Begriff im Vokabular führender Technologieunternehmen. Bislang haben Menschen hauptsächlich gedacht, während Maschinen für mechanische Aufgaben zuständig waren. Heute sind es die Maschinen, die viel denken. Das ist keine Zukunftsprognose, sondern basiert auf aktuellen Fakten. Man denke nur an die kommende Welle autonomer Fahrzeuge oder intelligenter Algorithmen, die vorhersagen können, welche Produkte wir uns wünschen werden, noch bevor wir merken, dass wir sie tatsächlich brauchen.
Die Entwicklung von KI-Algorithmen muss im Mittelpunkt jedes Ad-Tech-Unternehmens stehen, das Publishern, Marken und Agenturen optimale Lösungen bieten möchte. Intelligente Algorithmen ermöglichen es Werbetreibenden und Publishern, die Effektivität ihrer Kampagnen durch die Optimierung von Daten und Targeting exponentiell zu steigern. Sie lernen kontinuierlich und können ihre Aktionen anhand ihrer gesammelten Erfahrungen anpassen und individualisieren. Kontextbezogen treffen intelligente Algorithmen Entscheidungen, um ein definiertes Ziel bestmöglich zu erreichen.
Verschiedene Klassifizierungs- und Regressionsalgorithmen werden kombiniert, um komplexe Fragen zu beantworten, selbst wenn nicht alle Variablen/Daten verfügbar sind. Ein häufig verwendetes intelligentes Verfahren basiert auf neuronalen Netzen. Diese lernen, Muster zu erkennen und sie miteinander zu verknüpfen, indem sie Verbindungen zwischen den Knoten herstellen und verändern. Die Bedeutung für mobile Werbung liegt darin, dass praktisch jedes Muster durch das Netzwerk dargestellt werden kann. Zudem kann das Netzwerk solche Verknüpfungen mathematisch begründen, selbst wenn die Eingangsdaten unvollständig, verrauscht oder anderweitig fehlerhaft sind.
Die meisten Menschen verlassen sich auf Erfahrung und Intuition, was natürlich für die Werbetechnologiebranche nicht besonders hilfreich ist, da diese normalerweise durch sich ändernde Bedürfnisse des Publikums gekennzeichnet ist, anstatt durch die Auswahl der besten Anzeigen, gemessen am ROI und dem höchsten Umsatz für die Publisher.
KI kann zahlreiche Herausforderungen für Entwickler und Marken lösen, darunter:
– Herausfinden des Preises, den Werbenetzwerke für eine Impression zu zahlen bereit sind.
– In-App-Promotion: Ermittlung der Wahrscheinlichkeit, dass eine Impression zu einer tatsächlichen App-Installation führt.
– Ermittlung der optimalen Tageszeiten für die Anzeigenschaltung an die Zielgruppe
– Ermittlung der Wahrscheinlichkeit, mit der ein Nutzer auf eine Werbeeinheit reagiert, wenn diese sein Leseerlebnis auf einer Nachrichtenseite stört.
– Berechnung der Wahrscheinlichkeit, mit der ein Nutzer, der ähnliche Apps auf seinem Telefon hat, motiviert ist, mit bestimmten Produkten zu interagieren
Bislang konnten diese Herausforderungen nur im Nachhinein beantwortet werden. Doch die Annahme, zukünftige Ereignisse ähnelten der Vergangenheit, ist ein Trugschluss. Intelligente Algorithmen liefern Werbetreibenden heute wertvolles Wissen über die Vorhersagekraft von Attributen, die die Interessen und Bedürfnisse der Nutzer widerspiegeln.
Dazu gehören beispielsweise die Historie der zuletzt angezeigten Werbeanzeigen, die einen Nutzer beeinflusst haben, dessen Interaktion mit diesen Anzeigen, der Kontext der jeweiligen Anzeige, der Verlauf der besuchten Webseiten, die Liste der auf den Smart-Geräten installierten Apps sowie die Liste der gekauften Artikel. All diese Daten fließen in die Entscheidungsfindung des KI-Algorithmus ein. Daher besteht eine der größten Herausforderungen für Ad-Tech-Unternehmen bei der Implementierung von KI in ihre Kerntechnologie (neben der Notwendigkeit, über das richtige Expertenteam zu verfügen) darin, jedes Mal neue Variablen auszuwählen und hinzuzufügen, um neue Muster zu erstellen und die Algorithmen korrekt zu trainieren, damit sie optimale Ergebnisse erzielen.
Der Einsatz von KI-Technologie ist auf allen Ebenen positiv. Sämtliche Herausforderungen im Kampagnenmanagement, wie die Zuweisung von Inventar und Werbemitteln, die Festlegung von Preisstufen, die Analyse und das Reporting, gewinnen hinsichtlich Effizienz und Effektivität an Bedeutung. Diese Erfolge sind nur mit Unterstützung von Maschinen möglich. Die Zukunft gehört ihnen, daher ist die Wahl des richtigen Partners entscheidend für den Erfolg Ihrer Kampagnen, unterstützt Ihre Marke bei besseren Entscheidungen und trägt zur Maximierung Ihrer Werbeeinnahmen bei.
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by Sonja Kroll
Quelle: ExchangeWire
