Revolution im Marketing: So profitieren Online Marketer von Künstlicher Intelligenz

Selbstlernende Systeme sind heutzutage allgegenwärtig. Im Folgenden zeigen wir auf, wie die Teilbereiche des Online Marketings mit der Hilfe von Künstlicher Intelligenz unterstützt werden.

Aus dem Science Fiction Drehbuch in die Werbebranche

An selbstfahrende Autos und schlaue Warnsysteme im eigenen Haus haben wir uns langsam gewöhnt, doch finden sich auch im Online Marketing zahlreiche Anwendungsgebiete für Künstliche Intelligenz, die nicht immer auf den ersten Blick zu erkennen sind. Abseits der Science Fiction kommt AI hier seit einiger Zeit sehr erfolgreich zum Einsatz und erleichtert Werbungtreibenden ihre Arbeit.

Es geht dabei weitestgehend darum, Daten zu analysieren und daraus Muster abzuleiten, um bestimmte Vorhersagen zu treffen. Machine Learning lässt das System während dieses Prozesses intelligenter werden, da es Erfahrungswerte selbstständig verarbeitet.

Im Online Marketing resultiert daraus meist, dass ein Kontext verstanden werden kann, um bessere Werbung auszuliefern. „Besser“ im Sinne von passender, effizienter, personalisierter, Mehrwert stiftend.

Während Filme wie Matrix mit Blick auf schlaue Maschinen eine sehr düstere Zukunft malen, versuchen wir im Folgenden die positive Seite dieser Entwicklung zu beleuchten. Darüber hinaus verraten Experten, was ihrer Meinung nach die Zukunft noch für uns bereithält.

Der Beitrag ist in sieben Punkte gegliedert:

• Display Advertising
• Social Media Marketing
• Suchmaschinen Marketing
• E-Commerce
• Content Marketing
• E-Mail Marketing
• Customer-Relationship-Management

1) Display Advertising

Das Ökosystem des Data-Driven Display Advertising ist an vielen Stellen gestützt von Künstlicher Intelligenz. Im Programmatic Buying Prozess berechnet sie beispielsweise, welche Werbefläche am lukrativsten für die Werbungtreibenden ist und testet innerhalb von Sekundenbruchteilen unvorstellbar viele, mögliche Varianten. Effizienz steht hier im Vordergrund, wie bei der Yield Optimization soll der Ertrag für alle Seiten optimiert werden.

Auch im Targeting kommt AI zum Einsatz, um die Nutzer zu finden, für die ein Werbemittel konzipiert wurde (oder wird, Stichwort Programmatic Creative). Eines der großen Anwendungsgebiete ist hier die Attribution, die Usern im Voraus gesammelte Merkmale zuschreibt, um auf Grundlage dessen deren Bild für die Auslieferung der Ads zu schärfen. Darüber hinaus treibt die Frage des passenden Kontextes eine Vielzahl an Marketern an, die bei der Bestimmung dieser Komponente gerne auf intelligente System zurückgreifen, um die Relevanz ihrer Werbung zu erhöhen.

Ein ganz anderer Punkt ist die Bekämpfung von Ad Fraud. AI analysiert im Rahmen dieser Disziplin Kampagnen und sortiert verdächtige Impressions aus. Das entstand natürlich aus der Notwendigkeit heraus, da Betrüger intelligente Systeme in Form von Bots erschufen, die für die falschen Aufrufe verantwortlich sind.

2) Social Media Marketing

Auch wenn das gescheiterte Twitter-Experiment von Microsoft nicht gerade eine positive Erinnerung an autonomes Social Media Marketing weckt, tut sich bei den sozialen Netzwerken zurzeit besonders Facebook hervor, das im Zuge der f8-Konferenz sein zukünftiges Konzept für Chatbots vorstellte. Zuckerbergs Technologie „M“ hat den Weg dafür im Messenger geebnet. Demnach setzen die Unternehmen auf der Plattform bald alle auf künstliche Intelligenz und deren Kunden durchlaufen dank der AI komplette Kaufprozesse, wenn sie Artikel shoppen, Flüge reservieren oder Informationen anfragen.

Gesichtserkennung ist das erste, woran man denkt, wenn man Bilderkennung hört. Facebook ist jedoch schon weit darüber hinaus und kann mittlerweile ganze Fotos entschlüsseln. Das sorgt laut der Plattform einerseits für eine Verbesserung des Newsfeeds, findet aber mit Sicherheit bald auch direkt im Marketing Anwendung.

Die Künstliche Intelligenz versetzt Facebook in die Lage, die Userbase effektiver zu monetarisieren, indem sie Daten richtig verknüpft und die Plattform für Advertiser attraktiver macht. Allein die Gestaltung des Newsfeeds wirkt sich daher entscheidend auf das Social Media Marketing der Unternehmen aus.

3) Suchmaschinen Marketing

Mit Google haben Larry Page und Sergey Brin den Vorreiter der intelligenten Suchmaschine geschaffen. Seit einiger Zeit ist RankBrain an der Erstellung des Ranking beteiligt. RankBrain schafft für die Suchmaschinenwerbung ein weitaus spitzeres Targeting für Advertiser und ist darüber hinaus ein wichtiger Hebel für die Suchmaschinenoptimierung. Übrigens setzt nicht nur Google auf AI, auch Microsofts Bing vertraut darauf und sogar MC Hammer mit seiner (leider kurzlebigen) semantischen Suche WireDoo hat den Wert für Suchmaschinen erkannt.

Eine wichtige Rolle spielt die Technologie zusätzlich bei der Spracherkennung. Somit können die Systeme gesprochene Fragen von Nutzern verstehen und entsprechend für Werbung einsetzen. Das wird auch zukünftig weiter verfeinert.

Philipp Klöckner, External Search Strategy Consultant für Rocket Internet, konnte bereits Erfahrung mit seiner Portfolio Company Ladenzeile.de in diesem Bereich sammeln und wagt eine Prognose:

Ich denke, dass AI auch im SEO zunehmend an Einfluss gewinnen wird. Die eigentliche Frage ist, ob es insofern relevant für SEO wird, dass sich Möglichkeiten oder sogar die Notwendigkeit entwickelt darauf zu reagieren. Das Problem von AI in der Praxis ist ja, dass es für Menschen kaum nachvollziehbar ist, welche Faktoren am Ende zu Entscheidungen geführt haben. Selbst wenn Google also komplett auf AI umstellen würde, wäre die Frage, woraufhin man nun optimieren sollte.

Eine Ranking AI würde vermutlich sehr viele Seiten einwandfreier Qualität gegen Seiten mit negativem User-Feedback vergleichen und ermitteln, wie man das auf den Gesamtindex anwenden kann, um Webseiten bezüglich ihrer Qualität zu beurteilen. Effektive AI-Konstrukte beruhen in der Regel immer noch auf eine smarte Kombination von menschlicher Arbeit und selbstlernenden Systemen.

Ein zweiter Anwendungsfall, wo AI bereits Eingang ins Ranking findet, ist der von Google entwickelte Algorithmus-Bestandteil „RankBrain“, der Google insbesondere hilft unbekannte oder seltene Suchanfragen inhaltlich noch besser zu verstehen. RankBrain „interpretiert“ also vor allem Suchanfragen und findet Webseiten, deren Inhalte sich für die vermeintliche Essenz der Anfrage qualifizieren.

Natural Language Processing war schon immer ein „Steckenpferd“ der Künstlichen Intelligenz und die Forschung ist da schon recht weit. Neben IBMs „Watson“ arbeitet Googles „Deepmind“ viel daran und kauft gezielt per Acqui-Hire Know-how und Technologie ein. In Zukunft wird es also immer weniger wichtig sein, das eine oder andere richtige Keyword im Titel einer Webseite zu nutzen, sondern eher eine gute „Antwort“ auf eine Frage darzustellen.

4) E-Commerce

Der Online-Handel profitiert schon seit langem von Künstlicher Intelligenz. Ein klassisches Beispiel sind die Produktempfehlungen, die uns nicht nur Amazon, sondern mittlerweile jede größere Plattform unterbreitet. Dafür analysiert die Technologie im Hintergrund das Verhalten unzähliger User, um passende Artikel zu ermitteln, die mit hoher Wahrscheinlichkeit die Bedürfnisse des Konsumenten befriedigen. Das geht inzwischen so weit, dass Amazon Produkte an die Lagerzentren in deiner Umgebung sendet, die du in absehbarer Zeit bestellen wirst, um sie schneller verfügbar zu machen.

Beim Dynamic Pricing kommt ebenfalls kluge Software ins Spiel. So gestalten nicht nur Riesen wie Amazon ihre Preise je nach Informationslage.

Dr. Jan-Paul Lüdtke, Founder und Managing Director von Akanoo, hebt die Relevanz von Künstlicher Intelligenz für den Online-Handel hervor:

Intelligente, selbstlernende Systeme sind Grundvoraussetzung für erfolgreiche Marketing Automatisierung im E-Commerce. Millionen Shopbesucher könnnen nicht durch manuelle Kampagnensteuerung von Online Marketern passend und persönlich betreut werden. Nur sinnvoll eingesetzte KI wird langfristig ein empathisches, persönliches Einkaufserlebnis schaffen.

Schon in naher Zukunft sorgen intelligente Systeme für eine dynamische persönliche Einkaufserfahrung. Neben Produktempfehlungen werden bei großen Shops immer stärker Landingpages, Produktlistungen, individuelle Nachlässe, Serviceangebote und Verkaufspreise in Echtzeit den Wünschen und Bedürfnissen der Besucher angepasst.

Dabei werden mittlere und große Shops besonders vom Einsatz intelligenter Systeme zur Marketing Automatisierung profitieren. Sie bieten genügend Traffic, damit die Systeme lernen und sich kontinuierlich verbessern können.

5) Content Marketing

Einige prophezeien bereits die Entwicklung, dass Maschinen den Beruf des Texters in absehbarer Zukunft überflüssig machen. Bei der Content Erstellung ist öfter Künstliche Intelligenz beteiligt, als man denkt. Insbesondere die Text Optimierung bekommt hier Unterstützung.

An dieser Stelle kommen wir erneut auf das Targeting zurück, das für die zielgenaue Streuung des Contents unabdingbar ist. Wie beim Display Advertising übernehmen diesen Part zunehmend Algorithmen. Kategorienübergreifend ist hier ebenfalls die Content Recommendation zu nennen. Der passende Kontext ist in der Werbung Gold wert. Wir nutzen diese Technologie übrigens auch, ein Blick unter den Artikel veranschaulicht das Beispiel.

Alexander Erlmeier, Managing Director Central Europe von Outbrain, stellt dieses Marketing-Instrument mit seinem Unternehmen selbst zur Verfügung:

9 von 10 Marketing Manager glauben, dass personalisierte Botschaften besser funktionieren als Massenkommunikation. Und damit liegen sie genau richtig. Content Recommendation Engines sind Daten und AI getrieben und entwickeln sich dementsprechend immer weiter, um im Web immer präzisere, relevantere und individuellere Empfehlungen an die User auszuspielen. Gerade sind AI getriebene Chatbots auf dem Vormarsch, die das Publishing-Ökosystem der Zukunft stark beeinflussen werden. Und ich bin mir ziemlich sicher, dass in den nächsten Jahren hier noch einige neue Technologien entstehen werden, die die Hyperpersonalisierung von Content richtungsweisend vorantreiben. Zunehmend wird das Thema auch für Content Marketer interessant, die bei der Content Erstellung immer häufiger auf AI setzen. Hier werden Content Trends in Echtzeit und Angebotslücken frühzeitig erkannt und der Redaktionsplan entsprechend gestaltet.

6) E-Mail Marketing

Predictive Marketing macht sich im E-Mail Marketing zunehmend einen Namen. Auf der Basis von Wahrscheinlichkeitsberechnungen bestimmt AI den richtigen Moment, um ein spezielles Angebot auf elektronischem Postweg zu senden. Das hat mit Bauchgefühl nichts mehr zu tun.

Die meisten Marketer denken beim Thema Künstliche Intelligenz zuerst an Conversion Optimierung. In Verknüpfung mit dem Versenden von Mails wird sie vorrangig für die Optimierung der Betreffzeilen angewendet. Anhand der Analyse von einzelnen Wörtern oder Satzstrukturen mit Hinblick auf die Öffnungsraten können Zusammenhänge richtig erkannt und Mailings effektiver gestaltet werden.

René Kulka, Email Marketing Evangelist bei optivo, nennt ein weiteres entscheidendes Einsatzgebiet von AI im E-Mail Marketing:

Im E-Mail Marketing sind Spamfilter die klassische Anwendung im Bereich Künstliche Intelligenz. Dadurch können unerwünschte E-Mails automatisiert erkannt und abgefangen werden.

Durch die aktuellen Entwicklungen bei der Künstlichen Intelligenz werden werbetreibende Unternehmen künftig Abonnenten noch effektiver klassifizieren können sowie Content und Timing hochgradig individuell optimieren können. Dadurch steigt die Zufriedenheit der Nutzer und der Kundenwert insgesamt.

7) Customer-Relationship-Management

Die Kundenpflege wird bedeutend einfacher, wenn das System mitdenkt. So ist es heute nicht unüblich, dass AI Daten zusammenführt und für die Kommunikation mit den Kunden aufbereitet. Die Mitarbeiter müssen sich daher nicht bei jedem Klienten jedes einzelne Detail einprägen und bekommen Unterstützung von der Software. Diese kann zudem errechnen, wann eine erneute Kontaktaufnahme angemessen ist oder Vorschläge für attraktive Angebote unterbreiten.

Das wirkt sich ebenso auf den Kundenservice aus. Wenn Künstliche Intelligenz vorhersagen kann, zu welchen Themengebieten und in welchem Stadium des Zyklus beim Nutzer voraussichtlich Fragen auftreten, ist das Unternehmen in der Lage, effizienter zu planen und Ressourcen zu managen.

Bei der Marketing Automation, also speziell der Generierung von Leads, liegt der Vorteil auf der Hand. Die Daten werden eingespeist und am Ende errechnet das System wertvolle Kontakte – so zumindest die Idealvorstellung.

Dr. Joachim Keppler, Director Data Science von defacto realations, erklärt, wie AI im CRM eingesetzt wird und wirft für uns einen Blick in die Zukunft:

Das erste wesentliche Einsatzfeld von Künstlicher Intelligenz im CRM war die Zielgruppenoptimierung von Marketingkampagnen und damit die zielgerichtete Kundenansprache. Hier verwenden wir Verfahren der Mustererkennung in Kundendaten. Das Ergebnis derartiger Analysen ist ein Scoring-Modell, mit dem wir in der Lage sind, diejenigen Kunden aus der Datenbank herauszufiltern, die sehr wahrscheinlich auf eine Aktion reagieren oder ein bestimmtes Produkt kaufen werden.

Der Trend, der sich in den letzten Jahren abzeichnet, ist nun der Übergang von der Logik „welche Kunden passen am besten zu meiner vorgegeben Marketingkampagne“ hin zur Logik „welcher Kunde benötigt zu welchem Zeitpunkt welchen Marketinganstoß“. Somit verwenden wir Scoring-Modelle heute primär für den Aufbau eines Kundenprofils, über das wir den Zeitpunkt und den Inhalt der Marketingbotschaften steuern.

Über diese Ansätze hinaus zeichnet sich ein weiterer Trend für die nächsten Jahre ab: der Einsatz von AI nicht nur für die zielgerichtete Bereitstellung von Informationen an den Kunden, sondern auch für die direkte Ausführung von Aktionen für den Kunden. Dies bedeutet, dass die Systeme mehr und mehr autonom werden und dazu übergehen, nicht nur Empfehlungen bereitzustellen, sondern auch gleich die dahinterliegende Aktion anzustoßen: die Auslösung einer Bestellung oder Buchung sowie die Vereinbarung eines Wartungstermins. Die Stichpunkte sind hier „Predictive Purchase“ und „Predictive Maintenance“. Dieser Trend wird mit dem Internet of Things weiter Fahrt aufnehmen. Digitale Assistenten werden auf breiter Ebene Einzug in unseren Alltag halten.

Die Zukunft wird künstlicher

Wir sind gespannt, ob die Voraussagen der Experten eintreten werden. Eines ist sicher – die Bestrebungen der Digitalbranche auf dem Gebiet der Künstlichen Intelligenz treiben die Entwicklung stetig voran. Noch kann keine intelligente Technologie einen Menschen im Marketing vollständig ersetzen, sondern nur unterstützen. Das wird wohl auch in Zukunft so bleiben und erleichtert Marketern ihren Job.

Die Liste ist sicherlich nicht komplett, ihr könnt gerne weitere Anwendungsgebiete im Marketing nennen. Wir freuen uns über jeden Kommentar!