Mensch vs. Maschine: Ist der Mensch noch nötig?

Wenn man sich das Szenario „Mensch gegen Maschine“ vor Augen hält, dann denkt man an den Spielfilm Terminator oder daran wie der IBM-Supercomputer Deep Blue 1997 den Schachweltmeister Garry Kasparov besiegte. Erstaunlich, ja, aber viele vergessen dabei, dass der Computer ein Team von Schachexperten und Programmierern brauchte, die ihn in den Pausen mit den wichtigsten Daten fütterten, damit er den Sieg einfahren konnte. Muss also der Maschine immer ein Mensch vorausgehen? Auch im Online-Marketing?

Marketingexperten vergessen leider oft, dass sie ihre Tools ebenfalls mit wichtigen Daten füttern müssen, damit diese einwandfreie Ergebnisse liefern. Besonders beim Real Time Bidding (RTB) ist man nicht genug hinterher und das Instrument hat die virtuelle Werbewelt mittlerweile entscheidend beeinflusst. Es gilt zu beachten, dass Marketing ein komplexes Gebiet ist, weshalb die von der Maschine oder Software ausgeführte Taktik vorher genau von einem Menschen erdacht werden sollte, damit die besten Ergebnisse erzielt werden. Allerdings ist es auch ein Fehler, die Tools so zu prgrammieren, dass alle Preise und Ziele automatisiert verlaufen. Nicht nur, dass dieser Weg zu keinen guten Ergebnissen führt, er entbehrt auch jedweder Kontrolle, die sich der Kunde letztendlich wünscht. Wie also sollten Tools bzw. Software und der Mensch am besten zusammenarbeiten, damit zufriedenstellende Ergebnisse erzielt werden?

Wie kann es funktionieren?

RTB-Systeme, die fähig sind dazuzulernen, profitieren von Daten und Prognosen. Etwaige Lücken führen zu einem sogenannten „Outside Context Problem“. Bieter versuchen dabei Conversion Rates für unterschiedliche Nutzer zu prognostizieren, scheitern jedoch daran, wenn sich verschiedene Außeneinflüsse oder Variablen, auf die sie keinen Einfluß haben, auf die Converstion Rates auswirken.

Wenn ein Einzelhandels-Kunde beispielsweise einen Sonderverkauf seiner Produkte anbietet, sollte die Conversion Rate exponentiell ansteigen, weil die potenziellen Käufer eher auf die günstigeren Angebote einsteigen. Ein Bieter, der seine CPA (Cost per Action) aufbauen will, würde entsprechend reagieren und die Gebote pushen. Doch diese Strategie ist nicht unbedingt die beste, denn der Bieter weiß nicht in jedem Fall, wann der Sale endet und wenn er nicht aufpasst, kann er eine Menge Geld verlieren. Das ist ein klassisches Problem bezüglich des „Outside Context“, in diesem Fall ist die Variable Driving Performance nicht einsehbar für den Bieter. Andere Probleme im Zusammenhang mit dem RTB können sogar Wetterbedingungen, Offline-Media oder Veranstaltungen wie Sportspiele für Kunden im Glücksspiel Sektor umfassen.

Bei der Arbeit mit einem Bieter auf solchen OCPs kann der Mensch manuelle Änderungen am System vornehmen, um diese Faktoren zu berücksichtigen. Beispielsweise weiß ein Mensch, wenn Samstag der Start eines Ausverkaufs ist und nach Auswertung entsprechender Daten, die er in der Vergangenheit gesammelt hat, dass er mit solchen Aktionen entsprechend handeln kann, um die Performance zu steigern.

Taktik & Strategie

Es gibt zahlreiche Taktiken und Strategien, die man anwenden kann, damit die Arbeit läuft aber jede davon benötigt menschliches Zutun.

Retargeting
Das ist wohl das Offensichtlichste. Wenn man einfach ein System programmiert, um das beste CPA / ROI zu erreichen und die richtigen Pixel auszusteuern, wird der Bieter den Fokus auf das Retargeting legen. Nicht sehr optimal, denn der Mensch sollte immer noch entscheiden, wie viel Budget auf die einzelnen Gebiete eingezahlt werden soll.

Audience Targeting
Ein RTB-System, welches nicht gut gesteuert wird, wird immer erst die Nutzer angehen, die sich am ehesten konvertieren lassen. Das beinhaltet auch Nutzer, die nicht unbedingt zur gewünschten Zielgruppe gehören. In reinen Direct-Response (DR)-Kampagnen spielt dies möglicherweise keine Rolle, aber das sich die Programmierung darüber hinaus bewegt, sollte berücksichtigt und gegebenenfalls in die Software mit integriert werden.

Kreative Kontrolle
Die Tools verstehen nicht automatisch, wie verschiedenes kreatives Input Einfluß auf die Conversions nehmen kann. Die strategische Steuerung der wichtigsten Nachrichten an das am besten geeignete Publikum muss von Planern übernommen werden, auch wenn die Software lernfähig ist. Einige Strategien können sogar so gestaltet werden, dass sie eher niedrigere Conversion Rates produzieren, aber die Kunden dauerhaft binden.

Stufenauslieferung
Auslieferungen in Stufen ist ein fundamental strategisches System. Für eine Maschine ist ein Verkauf letzendlich nur ein Verkauf und jeder ROI ist gleichzusetzen zum anderen. Fluggesellschaften beispielsweise haben immer ein großes Verfügbarkeitsproblem bei Kampagnen, die nach und nach ausgesteuert werden und nicht komplett auf einmal. Es besteht die Gefahr, dass die Airline möglicherweise mit einem Überangebot konfrontiert wird, wenn die Aktion endet, weil das Budget alle ist. Auch wenn das eher ein unwahrscheinliches Beispiel ist, zeigt es jedoch wie wichtig der Mensch ist, um eine Kampagne bezüglich Nachfrage, Budget und Kosten zu optimieren.

Wie diese Beispiele zeigen, sind Service, Feedback und Transparenz sowie Daten-und Analysefähigkeiten wichtig in einer Welt, in der Menschen und Maschinen koexistieren. Obwohl das maschinelle Lernen weiterhin bestehen bleiben wird, sollten Vermarkter vermeiden, dass die Maschinen Entscheidung ohne jegliche menschliche Kontrolle fällen.