Künstliche Intelligenz

Audio Branding mit KI optimieren: Marken können den passenden Sound nun generieren

Audio Branding könnte an Relevanz gewinnen, stellt aber oft einen Drahtseilakt für Marken dar. Jetzt hilft die KI beim Finden des passenden Sounds.

© Matthieu A - Unsplash

Die Künstlichen Intelligenzen nehmen nicht nur den digitalen Raum, sondern vor allem auch darin verortete Marketinglösungen in Beschlag. Das heißt konkret: die KI optimiert Werbeprozesse und kann bei der Markenbildung Hilfestellung geben. Im Bereich des Audio Branding ist nun ein Durchbruch gelungen, der es erlaubt, per KI automatisiert den passenden Markensound zu generieren. Diese Entwicklung dürfte sich als äußerst effektiv erweisen, zieht man all die sprachbasierten Systeme und Inhalte in Betracht.

Die Relevanz von Audio Branding: Von Sprachassistenz, Podcasts und Co. profitieren?

Spätestens seit der Radiowerbung spielt auch Audio Branding für Marken eine gewichtige Rolle. Und das ist schon eine geraume Zeit. Doch die Vorzeichen für effektive Werbemaßnahmen haben sich längst geändert und digitale Werbeformate sind im 21. Jahrhundert die wichtigsten Momente bei den Kampagnen von Marken. Dass nun das Audio oder auch Sonic Branding in der nahen Zukunft deutlich an Relevanz gewinnen dürfte, liegt auch in konkreten Fortschritten begründet. Inwieweit diese Form des Brandings zu einem Must-have im Marketing avancieren kann, haben wir bereits thematisiert.

Dabei wurde deutlich, dass sich ein markenkonformer Sound künftig durchaus bewähren kann. Immerhin sind Sprachassistenten wie Alexa und Googles Assistant schon heute ein extrem wichtiger Bestandteil des Alltags der Nutzer. Werbung, wie heute bei den Google Ads, könnte sich schon bald auch in auditiver Form etablieren. Schon heute ist dabei ein ähnliches Format wie Radiowerbung auf dem Vormarsch. In den zahlreichen Podcasts, die immer mehr Hörer finden, hält die Werbung triumphal Einzug. Allein in den USA sind die Einnahmen der Hosts 2017 auf 314 Millionen US-Dollar gesprungen. Die Erwartungen für die nächsten Jahre sind noch aussichtsreicher. Ein Grund für den rasanten Aufstieg ist neben der relativen Neuheit des Contentformats die doch recht hohe Akzeptanz der Hörer gegenüber einer Werbefinanzierung der Podcasts. Gerade hier könnten nun Audio Branding-Kampagnen mit besonderem Mehrwert zum Tragen kommen.

Doch es ist gar nicht so leicht, für eine Marke einen authentischen und eingängigen Sound zu finden. Analysen anhand von Social und Visual Listening, Umfragen und Testläufe sind nötig. Allerdings hat ein Projekt nun eine KI entwickelt, die diese Arbeitsschritte beschleunigt. Denn sie soll passende Markenmusik regelrecht vorhersagen können.

Ein KI filtert die passende Musik für die Marken

Es ist ein europaweites Forschungsprojekt mit dem Namen ABC_DJ, das zu einem Durchbruch gekommen ist. Demnach können etwa aus zehntausenden Musiktiteln Stücke extrahiert werden, die für eine spezifische Marke zur Untermalung ihrer Botschaft dienen können. Diese Zuordnung läuft über eine Künstliche Intelligenz. Bis dato liegt die „Passung von Musik zur Marke“ bei knapp 80 Prozent, erklärt Dr. Jochen Steffens von der TU Berlin. Dieser Wert soll sich allerdings noch deutlich erhöhen, immerhin sind auch Künstliche Intelligenzen lernfähig.

Entstanden ist besagte KI aus der Kooperation von Experten der Musikwirkungsforschung, „empirischen Erkenntnissen aus einem multinationalen Hörexperiment“ sowie einer Analyse, die auf einem eigens entwickelten Algorithmus basiert. Dieser Algorithmus untersucht den Audioinhalt von Songs und soll nun eine Übereinstimmung zu Markenbotschaften ermöglichen. Dabei wird auf 36 oft verwendete Markenattribute verwiesen, darunter etwa „hochwertig, leidenschaftlich, innovativ oder vertrauenswürdig“. Robin Hofmann, Mitgründer und Creative Director bei HearDis!, meint:

 Das ABC_DJ-Verfahren kann nun als Standardwerkzeug angesehen werden, das Kreativagenturen zur Beschreibung von Marken und Markenmusik nutzen.

Wie haben die Forscher die Passung von Marken und speziellen Sounds vereinbart?

Grundlage für datenbasierte Erkenntnisse war zunächst ein Hörexperiment mit über 10.000 Teilnehmern in Deutschland, Spanien und Großbritannien. Hierbei konnten über zwei Millionen Datenpunkte für das Projekt gesammelt werden. Dann wurden fast 30.000 Songs analysiert, davon 549 minutiös und detailversessen. Diese wurden mit speziellen Audio Features versehen, Informationen zum Klang, zur Harmonie, zum Rhythmus, Genre, Stil den Instrumenten usw. Letztlich wurden im Zuge des Hörexperiments dann objektive Zuschreibungen für bestimmte Sounds oder Songs ermittelt, zum Bespiel: intensiv, authentisch oder gar progressiv.

Ein Ergebnis zeigt etwa auf, dass Musikstile wie Historical Classic, Tango, Flamenco und Blues aufgrund ihrer hohen, per Machine Learning erkannten, Dynamik als besonders authentisch wahrgenommen werden. Doch das Projekt ABC_DJ ist nicht darauf aus, dass nur ein Sound für eine Marke gefunden und kanalübergreifend und bei jeder Kampagne genutzt werden kann. Vielmehr sollen in Echtzeit über entsprechende Musiksignale Sounds oder gar Songs gefunden werden, die auch bei differenten Kampagnen noch die Markenwerte auditiv repräsentieren. Im Zuge dieser Technologie dürfte sich die Auswahl an Markensounds erweitern. Und die Marken könnten in Anlehnung an die Soundcharakteristika der passenden und gewählten Musik oder Jingles ebenso darüber nachdenken eigens einen Markensound für spezielle Anlässe zu generieren. Das ist genauso durch eine KI zu bewerkstelligen, so sie denn die im Vorwege erfassten Learnings miteinbeziehen kann.

Das ABC_DJ-Projekt wurden von sieben Unternehmen und Forschungseinrichtungen aus fünf Ländern der EU, die es förderte, durchgeführt. Zur Zielsetzung heißt es:

Übergreifendes Ziel des dreijährigen Projekts ist es, den europäischen Kreativagenturen anspruchsvolle Software-Tools zur Verfügung zu stellen, die den gesamten Prozess der Musikgestaltung unterstützen, Audio-Branding-Kampagnen intensiv zu fördern sowie den europäischen Wirtschaftsstandort zu unterstützen.

Mit seinem entwickelten Musikempfehlungssystem möchte das Projekt eine „wissenschaftlich gesicherte Entscheidungshilfe“ beim Audio Branding bereitstellen. Für die Schlagworte „hell, verspielt, lustig“ liefert das System etwa diesen Track von The Dixie Cups.

Sound: Der Weg zur kreativen Markenausweitung

Das Hörvermögen der Nutzer lässt sich gerade bei digitalen Werbekampagnen noch gewinnbringend ausschöpfen. Mindestens in Bezug auf die Steigerung von Brand Awareness. Dabei lässt Musik oder auch nur ein Sound viel Raum für Imaginationen und Assoziationen. Wenn es Marken gelingt, hier die richtigen Töne zu treffen, wirkt sich das langfristig positiv auf die Wahrnehmung derselben aus.

Im Übrigen kann auch die Musikindustrie von optimiertem Audio Branding profitieren. Denn immer diversere Unternehmensstrukturen erfordern auch neue Formen der Werbung, demzufolge auch neue Wege der musikalischen Untermalung von Kampagnen. Oder der Bekräftigung des Markennamens.

Es ist nicht von der Hand zu weisen, dass Voice –  und damit auch Sound – zum neuen digitalen Paradigma werden. Daher ist eine Beschäftigung mit den richtigen Sounds für Marken und Marketer schon jetzt und mit einem Blick in die digitale Landschaft der kommenden Jahre lohnenswert. Das ABC-DJ-Projekt liefert einen Ansatz, der Mehrwert verspricht, steht hierbei aber stellvertretend für die Potentiale von Machine Learning und KI insgesamt. Automatisierte Prozesse beim Audio Branding sorgen dafür, dass nicht nur ein Wiedererkennungswert generiert werden kann, sondern ebenso eine dynamische Markenauthentizität. Wer je den richtigen Sound findet, ihn womöglich mit Dynamic Ads verknüpft und so als frisch und aktuell wahrgenommen wird, der hat verstanden, dass diese Form des Brandings längst über Jingles hinausgeht. Und dass die Kraft der Musik für den Kunden kontextabhängig und kampagnengetreu für den Kunden ausgeliefert wird – wie eine gute Display Ad eben auch.

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