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Technologie
Warum nicht einfach selber machen (lassen)?

Warum nicht einfach selber machen (lassen)?

Ein Gastbeitrag von Barbara Stadler | 08.02.24

Der Einsatz von KI eröffnet dem Marketing neue Chancen für mehr Effizienz und Effektivität. Doch wo setzt man an? Im Beitrag findest du konkrete Beispiele zur nachhaltigen Automatisierung.

Das Interesse und die Bereitschaft zum Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) nimmt nicht nur in Agenturen zu, sondern auch die Marketing-Verantwortlichen in den meisten Unternehmen befassen sich zunehmend mit dem Thema. Wie unter anderem die Trendstudie „Marketer’s Toolkit 2024“ zeigt, die das globale Marktforschungsinstitut WARC vor Kurzem präsentiert hat, gaben 70 Prozent der über 1.400 Befragten an, dass sie im neuen Jahr fest geplant haben, die Implementierung von KI in ihrem Alltag voranzutreiben. Nur acht Prozent sagen von ihrem Unternehmen, dass es im kommenden Jahr kein Interesse gibt, generative KI zu nutzen.

Wie es wirklich aussieht und wovor Marketer Angst haben

In der Praxis wird es wahrscheinlich sogar etwas anders aussehen; möglicherweise fällt die Prozentzahl derer, die KI nicht nutzen möchten, doch etwas höher aus. Aber woran könnte das liegen? 

Fragt man ChatGPT (mit GPT in der Version 3.5) mit dem Prompt „What are the most frequently mentioned fears and concerns of marketers when it comes to AI?“, werden vom KI-Bot zehn Punkte aufgelistet. Direkt der erste Punkt spiegelt die größte Angst wider: Marketer haben demnach Angst ihren Job zu verlieren und/oder ersetzt zu werden. Von dieser Sorge liest man darüber hinaus in Studien, aber wieso denken sowohl Marketer als auch Kreative eigentlich so negativ über die Technologie? 

Wo übernimmt die KI die Oberhand?

Wenn man etwas länger darüber nachdenkt, dann nimmt KI Marketing Managern definitiv Arbeit ab – aber im besten Fall betrifft das genau die Arbeit und die Aufgaben, die für jede:n primär zeitraubend sind und dennoch gemacht werden müssen. Dazu zählt zum Beispiel das Schreiben von Briefings für das Anpassen eines Paid-Social-Beitrags, in dem es nur darum geht, ein Produkt gegen ein anderes zu ersetzen – allerdings für die gesamte Product Range. Oder es beinhaltet das Ziehen von Produkt- und Preislisten, um alle Werbemittel anzupassen. All jene Tasks lassen sich heutzutage jedoch ganz wunderbar automatisieren und von den entsprechend darauf spezialisierten KI-Tools erledigen – mit nur einem Prompt, also der Formulierung der Aufgabe.

Die genannten Tasks klingen eher nach Zuarbeit, als nach kreativer Schöpfung. Aber auch im Bereich der kreativen Content-Generierung bietet uns der Einsatz Künstlicher Intelligenz heutzutage bereits große Chancen. Genau dies ist wahrscheinlich der Grund, dass KI vielen Marketern Angst macht. Die Sorge bezieht sich dabei also vor allem auf die fundamentalen Aufgaben von Kreativen, und dass sie gerade hier von einer Künstlichen Intelligenz ersetzt werden.

Natürlich lässt sich auch kreativer Output erzeugen, aber wie wird der durch die KI geschaffen? Ebenfalls durch Eingabe eines Prompts. An dieser Stelle sollte man noch einmal genauer nachdenken über den Einsatz von KI nachdenken. Denn wie entsteht eigentlich ein Prompt?

Was ist ein Prompt und wie entsteht er?

Um einen Prompt erstellen zu können, muss man ein kreatives Ergebnis bereits vor Augen haben und die eigene Idee eines gewünschten Endergebnisses in Worte fassen. Auf dieser Basis kann KI das Endergebnis dann zum Beispiel in Form eines Bildes erschaffen. Sie braucht also Input von uns Menschen und wir wiederum brauchen unsere eigene Kreativität, um eine Idee zunächst in uns zu erschaffen.

Das heißt im Umkehrschluss, dass die Kreativität weiterhin beim Marketern oder Kreativen liegt – und dies ist ein Muss, keine Option. Denn niemand anderes als ein:e Mitarbeiter:in eines Unternehmens, der:die sich tagtäglich mit den Produkten, der eigenen Unternehmenskultur und Kund:innen beschäftigt, hat das Know-how und die Fähigkeit, eine KI mit Informationen zu füttern, die ihr einen präzisen Arbeitsauftrag geben.

Natürlich kann uns eine KI auch dabei unterstützen, neue Ideen zu generieren, indem sie uns Informationen zu unserer Zielgruppe sowie zu aktuellen und zukünftigen Trends liefert. Ebenso kann sie Vorschläge zu Formulierungen unterbreiten, aber am Ende sind es immer noch die Nutzer:innen der KI, die die Auswahl treffen und somit die Idee verbildlichen.


ChatGPT Prompting Hack:

Neue Ideen für Bilder, Videos und Thumbnails in Sekundenschnelle

© Google DeepMind - Unsplash, Abstrakte Blase, erinnert an Kopf, hell vor Hintergrund mit vielen kastenförmigen Elementen
© Google DeepMind – Unsplash


Die Mischung zählt

Dieser Mix aus kreativem Input zur Ideengenerierung, Automatisierung und hilfreicher Zuarbeit durch Künstliche Intelligenz lässt sich am besten anhand eines Beispiels verdeutlichen – der Adaption und Internationalisierung eines Produktvideos mit klassischem Aufbau: Erste Spielszene, Produktbühne inklusive Preiskommunikation, zweite Spielszene, Call-to-Action und Outro mit Logo.

Für dieses „Endprodukt“ wird in der Regel zunächst ein globaler Master des Videos erstellt, oftmals mit englischem Voice Over, englischen Typo-Einblendungen, international funktionierenden Modell im Spielteil und dem Logo plus Einblendung der internationalen URL. Soll nun eine bestimmte Länderversion erstellt werden, sind folgende Schritte notwendig:

  1. Die offenen Daten des Master-Films müssen bereitgestellt werden.
  2. Das Voice Over muss in die Landessprache übersetzt werden.
  3. Das Voice Over muss neu aufgenommen und geschnitten werden.
  4. Wenn möglich, müssen die Spielteile neu geshootet werden mit nationalen Models, die der Zielgruppe einen höheren Grad der persönlichen Identifizierung ermöglichen.
  5. Typo-Einblendungen müssen übersetzt und an die nationale Zielgruppe angepasst werden.
  6. Das Logo muss gegebenenfalls ausgetauscht werden – sowie in jedem Fall auch die URL.
  7. Der Film muss mit allem Input neu geschnitten werden.

All diese einzelnen Schritte werden von unterschiedlichen Gewerken und zum Teil auch externen Partner:innen durchgeführt, was auf Seiten des Unternehmens (beziehungsweise der Marketing-Abteilung oder des Brand Managers) bedeutet, dass diverse Briefings geschrieben, Kosten eingeholt und freigegeben, Feedback-Runden eingeplant werden müssen. Da die einzelnen Tasks oftmals aufeinander aufbauen und es zu Verzug in der Planung der einzelnen externen Partner:innen kommen kann, kann sich die Erstellung der Länderversion über Wochen hinziehen. 

Eine schnelle Reaktion oder On-Demand Content ist somit kaum möglich und die Umsetzungen generell teuer. Das führt in vielen international agierenden Unternehmen auch dazu, dass kleinere Länderdependancen auf Grund von kleinen Budgets gar keine Adaptionen erstellen können und einfach den Master Content verwenden, was dann leider zu Streuverlusten führt.

Wie KI skalierbar eingesetzt wird

Anders wäre es, wenn man die Adaptionen inhouse umsetzen und sich den Support von Künstlicher Intelligenz einhole würde. Dann wären die Schritte nämlich folgendermaßen:

  1. Auf Basis der offenen Daten beziehungsweise des Master-Films wird zunächst das Voice Over von einer KI extrahiert. Diese erkennt direkt die Sprache und gibt das Länderkürzel an.
  2. Auf Basis des extrahierten Voice Overs kann eine Übersetzung per KI generiert werden, die sowohl die Übersetzung der Typo-Einblendungen umfasst, als auch die Basis für den Voice-Over-Text, der mit Hilfe einer weiteren KI im gleichen Zuge in der übersetzten Sprache gesprochen wird. Selbstverständlich wird darauf geachtet, dass das übersetzte Voice Over nicht länger oder zu kurz ist, damit es noch 1:1 auf den Film passt.
  3. Der Spielteil kann auf die nationalen Vorstellungen angepasst oder einfach bereits geshootetes Material ausgewählt werden – mit nur einem Klick. Die Szene wird dann automatisch richtig und ohne Schnittprogramm ausgetauscht.
  4. Das Logo passt sich an, indem das hinterlegte Landeslogo automatisch ausgetauscht wird und auf Basis der Auswahl der Übersetzung wird auch die URL direkt angepasst.
  5. Eine Version mit Wasserzeichen wird zur internen Abstimmung erstellt und eine Information geht direkt an den Verantwortlichen, der entweder sein Go geben kann oder Feedback. Das Feedback wird dann direkt umgesetzt – ein Go gibt wiederum die Möglichkeit, die finale, hochwertige Version zu rendern, die dann direkt weiter distribuiert wird.

In nur fünf Schritten ist dank des Einsatzes von digitaler Technologie im Endergebnis bereits weitaus mehr passiert als beim klassischen Adaptionsprozess, bei dem nach sieben Schritten erst noch die interne Abstimmung beziehungsweise die Feedback-Runden mit einzelnen externen Partner:innen folgen. Und dabei sind wir bei dieser Workflow-Beschreibung nur bei der Minimalversion, was den Einsatz von Künstlicher Intelligenz betrifft. Möglich wäre es zum Beispiel noch, die Claims auf Basis von hinterlegten Zielgruppen zu personalisieren, das heißt die Tonalität, Wortwahl und Kernaussage gemäß der Altersgruppe und der Interessen dieser generieren zu lassen und passend zum Kanal, auf dem das Werbevideo final zu sehen sein wird, auch noch den Posting-Text, Hashtags etc. erstellen zu lassen. Innerhalb von fünf bis maximal zehn Minuten haben Marketing Teams somit die Möglichkeit, ohne Fachkenntnisse und nur durch interne Ressourcen mit einem höheren Grad an Personalisierung Content aller Art zu erstellen beziehungsweise automatisch erstellen zu lassen.

So auch bei der neuesten Technologie von Amazon Ads, die im Rahmen der unBoxed, dem wichtigsten Event von Amazon Ads, verkündet und diskutiert wurde. Hierbei handelt es sich um eine einfache Oberfläche, die Usern die Möglichkeit bietet, ohne technisches Fachwissen Bild-Content für ihre Anzeigen generieren zu lassen. Dazu ist nur die Auswahl des Produktes notwendig und ein Klick auf eine „Generieren“-Button. Mit generativer KI wird dann anhand der Angaben in den Produktdetails eine Reihe von Bildern vorgeschlagen, die für Ads verwendet werden können. Durch kurze Textanweisungen lassen sich diese weiter verfeinern, bis sie für den Werbetreibenden optimal zum ausgewählten Produkt passen. Auf diese Weise ist es möglich, mehrere Versionen einer Anzeige zu einem Produkt zu erstellen und zu testen, welche bei den potenziellen Interessent:innen und Käufer:innen besser performt. 

Aktuell steht die Beta-Version dieser Funktion wohl erst ausgewählten Usern zur Verfügung, um anhand deren Feedback die Oberfläche zu verbessern. Doch schon jetzt klingen die Ergebnisse und die generelle Möglichkeit vielversprechend.

Die genannten Beispiele zeigen eines klar auf: Marketer sollten Künstliche Intelligenz mittlerweile als verlängerten Arm der eigenen Arbeit und Co-Pilot sehen, der Recherche betreibt, durch Automatisierung zuarbeitet und übergreifend unterstützt, sodass kreative Professionals ihren Fokus wieder auf das eigentlich Wesentliche legen zu können: Das Entwickeln von Ideen – maßgeschneidert auf die eigenen Kund:innen und mit der besten Möglichkeit zur Präsentation der eigenen Produkte.


Copilot Pro:

Microsofts KI-Abonnement à la ChatGPT Plus

© Microsoft, Microsoft Copilot Übersicht mit Digitalelementen, bunt, Copilot-Logo
© Microsoft

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