Von gesteigerter Effizienz im Kampagnenmanagement bis hin zu stärkerer Personalisierung – Kolumnist Adam Grow erklärt, wie KI die digitale Werbebranche verändert.
Die Technologie entwickelt sich rasant, und die kühnen Träume von gestern werden schnell zu den Innovationen von heute. Lange Zeit war künstliche Intelligenz ein vager Begriff, der große Ideen mit futuristischen Anwendungen umfasste – selbstfahrende Autos, Drohnenlieferungen, Kühlschränke, die die Lebensmittelqualität überwachen, und vieles mehr.
Dieses rasante Innovationstempo beunruhigt einige Theoretiker hinsichtlich der „Singularität“ – der Befürchtung, dass künstliche Superintelligenz ein so schnelles Wachstum auslösen wird, dass die menschliche Zivilisation unvorstellbare Veränderungen erleben wird. Manche Theoretiker prognostizieren, dass die Singularität bei der aktuellen Entwicklungsgeschwindigkeit in den nächsten 30 Jahren eintreten könnte.
Mir geht es hier nicht darum, ob und wann die Singularität eintritt, sondern vielmehr darum, zu verdeutlichen, dass wir die Auswirkungen des technologischen Fortschritts bereits in unserem Alltag und in der Welt der digitalen Werbung erleben. Diese Entwicklungen beeinflussen unsere Interaktion mit Marken und die Erlebnisse, die uns zum Kauf bewegen.
Und obwohl viele der großen Ideen für künstliche Intelligenz noch in den Kinderschuhen stecken, ist die Realität, dass KI viele scheinbar kleine Anwendungen hat, die Unternehmen auf der ganzen Welt bereits jetzt zu mehr Effizienz im digitalen Marketing verhelfen – von fortschrittlichem Konsumenten-Targeting und Erkenntnissen bis hin zu hochgradig personalisierten Werbeerlebnissen.
Die Rolle der KI in der Werbung
Fast 80 Prozent der leitenden Marketingverantwortlichen in den USA glauben, dass Verbraucher bereit für KI sind und die Vorteile einer Welt voller KI bereits erkennen. In einer Umfrage von Weber Shandwick und KRC Research gaben Befragte weltweit an, dass KI-Technologie zur Lösung vieler Probleme beitragen kann: 72 Prozent nannten als Vorteil von KI die Fähigkeit, Aufgaben zu erledigen, die für Menschen zu schwierig oder gefährlich sind, 69 Prozent sagten, KI ermögliche einen einfacheren Zugang zu relevanten Nachrichten und Informationen, und 69 Prozent gaben an, dass sie Zeit für andere Aktivitäten freisetzt.
Diese Punkte mögen zwar mit dem Alltag der Verbraucher übereinstimmen, sind aber direkt anwendbar auf den Nutzen, den wir durch den Einsatz von KI in der Werbung – insbesondere im programmatischen Display-Marketing – sehen. KI ermöglicht es Marketern, die Performance durch relevante und personalisierte Werbung, die verbesserte Targeting-Algorithmen und kreative Optimierung nutzt, effizienter zu steigern.
KI bietet Effizienz im Kampagnenmanagement, aber der menschliche Faktor bleibt unerlässlich.
Viele Ad-Tech-Unternehmen setzen auf KI, um die Effizienz und Relevanz von Display-Kampagnen zu verbessern und so die Performance zu steigern – das erklärte Ziel jedes Marketers. Laut Juniper Research werden Machine-Learning-Algorithmen, die die Effizienz von Echtzeit-Bidding-Netzwerken optimieren, bis 2021 jährliche Werbeausgaben in Höhe von 42 Milliarden US-Dollar generieren, gegenüber 3.5 Milliarden US-Dollar im Jahr 2016.
Der Nutzen von KI für programmatische Display-Werbung ist zwar unbestreitbar, wir dürfen aber nicht vergessen, dass unsere menschlichen Arbeitskräfte nach wie vor ein wichtiger Bestandteil eines erfolgreichen Mediaeinkaufs sind.
Maschinelle Lernalgorithmen übernehmen die Hauptarbeit beim programmatischen Medieneinkauf, indem sie Konsumenten intelligent identifizieren und relevante Werbung ausspielen. Dennoch gibt es Aspekte, die nur von Menschen erkannt und gesteuert werden können. Dazu gehören die Berücksichtigung von Verkäufen und Werbeaktionen, die Integrität von Markenwerten sowie auftretende Anomalien, die sich durch einfaches Nachdenken erklären lassen.
Die besten Ergebnisse in unserem Unternehmen habe ich erzielt, wenn wir die fortschrittliche Ausrichtung von Algorithmen des maschinellen Lernens mit der Expertise und dem strategischen Weitblick unserer eigenen Medien- und Kampagnenexperten kombinieren.
KI dient als Medium für relevante und personalisierte Erlebnisse
Personalisierung ist seit einiger Zeit ein Schlagwort und ein wichtiger Schwerpunkt in der Display-Werbung, doch die Verbraucher sind besorgt darüber, dass ihre Daten zu Werbezwecken verwendet werden und welchen Einfluss dies auf ihre Kaufentscheidungen haben kann.
Eine Umfrage in einem aktuellen eMarketer-Bericht ergab, dass nur 28.7 Prozent der Verbraucher der Meinung waren, dass ein personalisiertes Erlebnis die Wahrscheinlichkeit eines Kaufs erhöht, und mehr als die Hälfte gab an, dass es keinen Unterschied mache. In einer anderen Umfrage gaben jedoch 78 Prozent der US-amerikanischen Internetnutzer an, dass persönlich relevante Inhalte von Marken ihre Kaufabsicht steigern.
Was können wir also aus diesen widersprüchlichen Reaktionen lernen? Letztendlich läuft es auf Folgendes hinaus: die Qualität als auch die Menge ihrer Arbeiten deutlich zunahmen. und Relevanz der personalisierten Botschaft, ob den Konsumenten dies bewusst ist oder nicht.
Die Personalisierungstechnologie hat sich zu einem Standard in der Werbung für viele Marken entwickelt, aber die Technologie muss sich weiterentwickeln, damit Marken angesichts sich ändernder Verbrauchergewohnheiten, Plattformen und Medien wirkungsvolle Werbeerlebnisse bieten können.
KI bietet eine Lösung, die über die bloße Anzeige bereits angesehener Produkte hinausgeht. Maschinelles Lernen berücksichtigt weitere erfolgreiche Produkte, um vielfältige Produktempfehlungen zu geben, die den Kunden letztendlich zum Kaufabschluss bewegen.
Diese Personalisierung geht über Produkte hinaus und umfasst die Werbebotschaft sowie die Platzierung und den Zeitpunkt der Anzeigenschaltung. Zur Neukundengewinnung können Algorithmen die erfolgreichsten Produkte aus Retargeting-Kampagnen analysieren und ähnliche Produkte in einem Feed finden, um sie relevanten Zielgruppen mit hohem Kaufpotenzial auszuspielen. Selbst Nutzer, die Ihre Website noch nie besucht haben, können so ein relevantes Werbeerlebnis erhalten.
Die Leistung wird durch maschinelles Lernen und dynamische Kreativität erzielt.
Früher hing der Erfolg von Retargeting-Kampagnen lediglich von den richtigen Werbemitteln ab. Wenn eine Kampagne nicht gut lief, lag das wahrscheinlich daran, dass die Werbemittel aktualisiert werden mussten.
Um kreative Ermüdung zu vermeiden und die Performance zu steigern, setzen Marketer seit jeher auf A/B-Tests. Das Standardverfahren sieht vor, zwei oder drei gewichtete Anzeigenvarianten über einen Server für einen Testzeitraum auszuspielen, bis annähernd gleiche Impressionszahlen erreicht sind. Anschließend werden die Ergebnisse von einem Analysten ausgewertet, bevor die erfolgreichste Variante ermittelt und dann mit neuen Varianten getestet wird.
Der Prozess selbst ist äußerst manuell und zudem langwierig und zeitaufwendig, nur um bei wenigen Anzeigenvarianten zu einem aussagekräftigen Ergebnis zu gelangen. Leider ist es auch schwierig, während des Tests Optimierungen oder Änderungen vorzunehmen, da dies die Testergebnisse gefährden könnte.
Sich bei solchen Testverfahren ausschließlich auf den menschlichen Faktor zu verlassen, macht es nahezu unmöglich, die Leistung mehrerer Faktoren gleichzeitig zu testen oder zu analysieren. Traurig, aber wahr – wir sind schlichtweg nicht intelligent genug, um menschliches Verhalten bei multivariaten Werbetests zu verstehen oder vorherzusagen.
Die dynamische Werbemitteloptimierung, auch bekannt als DCO, ist eine wichtige Anwendung von KI in der Display-Werbung.
In der immer unübersichtlicheren Welt der Online-Werbung müssen Marketingfachleute um die Aufmerksamkeit ihrer Zielgruppe kämpfen. Sie brauchen das richtige Bild, die richtigen Farben, die richtigen Produkte, den richtigen Handlungsaufruf – und das alles blitzschnell – für die Hunderttausenden von Konsumenten, die ihre Website besucht haben.
Mithilfe von Verhaltens- und Kaufdaten erstellen Algorithmen des maschinellen Lernens eine Vielzahl von Anzeigen anhand einfacher Vorlagen und testen diese bei den Verbrauchern, um die effektivsten Anzeigen zu finden, die zu einer Konversion führen. DCO kann dies alles ohne menschliche Voreingenommenheit leisten.
Wie geht es weiter?
Es ist bemerkenswert, welchen Fortschritt und welche technologische Entwicklung wir in den letzten 100 Jahren erlebt haben. Um auf meine früheren Ausführungen zur Singularität zurückzukommen: Für diejenigen, die damit nicht so vertraut sind, empfehle ich dringend, sich ein Diagramm zum Mooreschen Gesetz anzusehen. Visuell dargestellt, ist es schlichtweg überwältigend, das Ausmaß der technologischen Fortschritte der letzten Jahrzehnte zu erkennen.
Mit diesem anhaltenden Wachstum wird es spannend sein zu beobachten, wie sich die Marketingtechnologie weiterentwickelt, um die verbraucherorientierteren Fortschritte widerzuspiegeln und zu unterstützen. Es wird unsere Aufgabe als Marketer sein, unsere Branche voranzutreiben, um Chancen zu erkennen und zu nutzen, die unsere Fähigkeit, sinnvolle Beziehungen zu Konsumenten aufzubauen, weiter verbessern.
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by Adam Grow
Quelle: MARTECH HEUTE
