Künstliche Intelligenz (KI) ist in der Werbeindustrie diskutierter denn je. 71% sehen großes Potenzial im Einsatz von KI im Marketing – das zumindest ergab eine repräsentative Umfrage der Bitkom e.V. aus dem Jahr 2022 mit 606 deutschen Unternehmen unterschiedlicher Größe. ChatGPT, Dall-E, DeepL Write oder Google Bard sind in aller Munde und anknüpfende Geschäftsmodellinnovationen sprudeln nur so aus dem Boden.
Die Frage, die sich daher stellt: Unterstützen Anwendungen auf Basis von KI wirklich bei der besseren Umsetzung von Projekten oder fördert es vielmehr die Arbeitslethargie und macht Berufsfelder überflüssig? In diesem Blogbeitrag findest Du einen kurzen Abriss über die Basics und Anwendungsbeispiele Künstlicher Intelligenz im Marketing.
- Wie gefährlich ist KI?
- Was ist eine KI?
- Was ist unter einer KI im Marketing zu verstehen?
- Der Unterschied: Starke und Schwache KI
- Wie kann KI das Marketing optimieren?
- Vorteile von KI im Marketing
- Anwendungsbeispiele von KI im Marketing
- Fazit zum Einsatz von KI im Marketing
Wie gefährlich ist KI?
Das Thema Künstliche Intelligenz erzeugt nach wie vor große Debatten. Namhafte Wissenschaftler*innen, wie einst Stephen Hawking, und auch Hollywood-Blockbuster, warnten bereits vor den Risiken durch die KI. Sie könnte sich verselbstständigen, menschliche Fähigkeiten obsolet machen oder uns gar unterjochen. Hierbei wird häufig mit technologischer Singularität argumentiert – d.h. dem hypothetischen Zeitpunkt, zu dem technologischer Fortschritt nicht mehr durch Menschen kontrollierbar ist.
Der “Vormarsch” Künstlicher Intelligenz ist nicht zu übersehen und führt zu einem Umdenken in sämtlichen Branchen, so auch im Marketing- und Managementbereich. Wenn man sich die Aussage von Dennis Hassabis – Gründer von DeepMind und Mitentwickler der Software AlphaGo – ins Gedächtnis ruft, bleibt die Hoffnung, dass die Unsicherheit der Euphorie weichen wird.
„Wenn Menschen und Maschinen zusammenarbeiten, wird die künstliche Intelligenz unser wahres Potenzial zu Tage fördern.“ (Süddeutsche Zeitung)
Was ist eine KI?
Wissenschaftler*innen sind sich noch immer uneins, was eine einheitliche Abgrenzung des Begriffes Künstliche Intelligenz anbetrifft. Aus diesem Grund greifen wir auf zwei, zu unterschiedlichen Zeitpunkten entstandene Definitionen zurück.
Turing Test: Wenn eine Person für 5 Minuten ein Gespräch mit zwei ihr unbekannten Gesprächspartnern führen kann, ohne zu erkennen, dass es sich bei einer der beiden um eine Maschine handelt, ist der Turing Test bestätigt und der Computer kann denken bzw. ist eine KI. – Europäisches Parlament (2021) – Turing (1950)
Künstliche Intelligenz bezeichnet das Können einer Maschine, menschliche Fähigkeiten wie Logik, Planung, Wissensaufnahme und Kreativität nachzuahmen. Die Technologie lässt es den technischen Systemen zu, die Umwelt wahrzunehmen und darauf zu reagieren, zum Zwecke einer bestimmten Zielerreichung. – Europäisches Parlament (2021)
Was ist unter einer KI im Marketing zu verstehen?
KI im Marketing versteht die gezielte und zielgruppenorientierte Ausrichtung der Unternehmensaktivitäten an den Bedürfnissen des priorisierten Marktes insbesondere das Bewerben sowie Anbieten von materiellen wie auch immateriellen Produkten unter Rückgriff auf Kundendaten, der diesbezüglich Suche nach erkennbaren Mustern und Trends durch Algorithmen und das darauf basierende Treffen von Vorhersagen über das zukünftige Konsumentenverhaltensowie den bestenRessourcenallokationen. Künstliche Intelligenz im Online Marketing kann somit auf verschiedene Arten umgesetzt und den folgenden Teilbereichen zugeordnet werden:
Machine Learning
Machine Learning definiert Mustererkennung in großen Datenmengen (Stichwort: Big Data), wobei die Ergebnisse immer besser werden, je mehr Wiederholungen durchgeführt werden. Beispiel: Smart Bidding – Gebotsanpassungen bei Werbeanzeigen für eine bestmögliche Conversionrate.
Deep Learning
Deep Learning ist als Spezifikation des Machine Learnings bekannt und basiert auf neuronalen Netzwerken, welche im Stande sind, Texte und Bilder zu interpretieren sowie sich durch interne Verknüpfungen stetig weiterzuentwickeln. Beispiel: Auf Basis großer Datenmengen können Produktempfehlungen à la “… Nutzer*innen, welche Produkt A kauften, interessierten sich auch für Produkte B und F …” formuliert werden
Natural Language Processing
Mit Natural Language Processing (NLP) ist die KI nun in der Lage, menschliche(n) Text und Sprache zu verstehen und zu interpretieren. Beispiel: Chatbots ermöglichen damit einen ganzheitlichen Kundenservice und können auf mehr als nur Triggerworte reagieren
Der Unterschied: Starke und Schwache KI
Künstliche Intelligenz ist nicht gleich Künstliche Intelligenz. Sie wird noch einmal in starke und schwache KI unterteilt.
Schwache KI
Unter schwacher KI werden Anwendungen verstanden, die eine spezifische Anforderung erfüllen und in Teilbereichen an die menschliche Intelligenz heranreichen. Dazu gehören u.a. das Texteverfassen, sich aber sonst nicht verständigen können, Wetter-Apps oder das Anzeigen individueller Werbung.
Starke KI
Unter starker KI werden empfindungsfähige Anwendungen verstanden, die menschliche Fähigkeiten erreichen und sogar übertreffen können. Dazu gehört u.a. in natürlicher Sprache kommunizieren sowie logisches Denkvermögen und Entscheidungsfähigkeit vorweisen zu können. Es ist allerdings erst eine starke KI, wenn sie auch alle Fähigkeiten gleichzeitig kombinieren kann.
Wie kann KI das Marketing optimieren?
Künstliche Intelligenz (KI) kann das Marketing auf verschiedene Weise optimieren. Durch die Analyse von Daten wie Suchverlauf, Einkaufsverhalten und Social-Media-Aktivitäten kann KI genaue Kundenprofile erstellen und personalisierte Angebote und Empfehlungen generieren. Weiterhin können durch die Analyse von Daten, Trends und Muster identifiziert werden, die bei der Entwicklung von Marketingstrategien und Prognose von Szenarien helfen können. KI kann außerdem dabei helfen, Marketingaufgaben zu automatisieren und so Zeit und Ressourcen zu sparen. KI kann dazu beitragen, die Kundenbindung zu stärken, indem es die Interaktion mit Kunden personalisiert und verbessert.
Vorteile von KI im Marketing
Unternehmen, ihre verschiedenen Stakeholder und Konsument*innen stehen der Verwendung Künstlicher Intelligenz immer vertrauensvoller entgegen. Eine Studie des Softwareunternehmens Salesforce von 2020 bis 2022 ergab, dass zum einen circa 60% der Proband*innen an eine ethisch vertretbare Nutzung von KI in Unternehmen glauben und zum anderen knapp 70% der Studienteilnehmer*innen eine Optimierung der Customer Experience durch KI als realistisches Szenario ansehen.
Die Vertrautheit mit KI nimmt zu
Die bereits eingangs erwähnte Studie von Bitkom e.V. brachte zudem hervor, dass über 60 % der befragten Unternehmen gute Chancen darin sehen, die Kundenbindung zu verbessern und Ressourcen zu schonen. Somit offenbaren sich durch KI im Marketing Potenziale für die Beeinflussung der Customer Relation.
Weitere Vorteile von KI im Marketing:
- Steigerung des ROI
- Besseres Verständnis der Kundenbedürfnisse
- Customer Churn (Anteil angedrohter Kündigungen seitens der Kund*innen) in Mustern vorhersehbar
- Reduktion von Zeitaufwand und Kosten
- Spezifikation der relevanten Zielgruppe
- Produktivitätssteigerung um bis 40% bis 2035
Anwendungsbeispiele von KI im Marketing
Die in Auszügen aufgeführten Vorteile von KI im Marketing skizzieren den Mehrwert dieser Technologie für das Marketing. Nachfolgend zeigen wir Dir ein paar praktische Anwendungsbeispiele, bei deren Umsetzung wir Dir als Online Marketing Agentur behilflich sein können.
Chatbots im Kundenservice
Chatbots gibt es nicht erst seit diesem Jahr. Sie werden schon seit einiger Zeit eingesetzt, um einfache Dialoge mit Kund*innen zu führen und den Kundenservice zu unterstützen. Ihr Ansehen hat sich über die Jahre deutlich verbessert. So nutzten im Jahr 2021 laut einer EOS-Befragung bereits 65% aller B2C-Unternehmen Chatbots, die zu 96% auch von Kund*innen angenommen wurden. Durch die gesteigerte Interaktionsfähigkeit, insb. der Textinterpretationsfähigkeit, lassen sich Kund*innen mittlerweile auf längere Gespräche ein. Sie besorgen sich Kaufberatungen, Nutzungshinweise oder Produktempfehlungen. Es entsteht erste Markentreue.
Für Unternehmen bietet sich die Chance, durch gezielte Push-Maßnahmen, wie Small-Talk, Informationen zu Angeboten, Produktupdates oder Zufriedenheitsumfragen, die Kundenbindung und das Vertrauen zu verbessern. Zudem können dadurch Unzufriedenheiten, Verbesserungsvorschläge und Bedürfnisse aufgedeckt werden. Was interessiert Kund*innen? Wo könnten weitere Marketingmaßnahmen und Content Marketing ansetzen?
Das MIT ermittelte in einer Erhebung, dass in 90% der Fälle ein Chatbot Unternehmen beim Beschwerdemanagement zu deutlichen Verbesserungen verhalf. So wird es möglich, die Kund*innen entlang der Customer Journey zu begleiten, wertvolle Erkenntnisse bzw. Daten zu sammeln und die User Experience entsprechend den Vorstellungen bestmöglich zu optimieren. Davon kann u.a. die Page Usability profitieren.
Wenn die Fragen doch einmal zu spezifisch werden, gibt es die Möglichkeit ein Human Takeover einzubinden. Dabei wird eine E-Mail-Verknüpfung mit einem/einer qualifizierten Mitarbeiter*in oder einer geeigneten Referenzperson implementiert. Diese*r übernimmt die Interaktion und berät nun den/die potenzielle Kund*in.
KI zur Content Erstellung
Spätestens seit dem Helpful Content Update von Google im Dezember 2022, wird die Tragweite und Relevanz von nutzenstiftendem Content ersichtlich. Inhalte mit Mehrwert verhelfen zu einem besseren Ranking der Website. Wie kann nun aber die KI im Content Marketing Unterstützung bieten? Das Tool von OpenAI bietet im Online Marketing in vielerlei Hinsicht Möglichkeiten, unseren Content noch zielgruppenorientierter anzufertigen.
Beispielsweise eröffnet dieses System das Potenzial, kontextspezifische Fragen auszuarbeiten. Was könnte Käufer*innen von Outdoorjacken interessieren? Worauf sollten Verwender*innen von Nahrungsergänzungsmitteln achten? Das Tool bietet einen Weg, bei der Recherche nach relevanten Themen zu helfen. Die Recherche wird so effizienter und es kann mehr Zeit in die Erstellung von ansprechendem Content investiert werden. Es kann auch dabei helfen, einfache Texte wie Produktbeschreibungen zu erzeugen. Bei sehr detaillierten und spezifischen Informationen sind hingegen menschliche Fähigkeiten und Fachwissen gefragt.
“Ein Bild sagt mehr als tausend Worte.” Dies wäre wohl ein passender Slogan für das Tool Dall-E. Es hilft bei der textbasierten Erstellung von Grafiken. So lassen sich Bildelemente noch genauer auf Texte abstimmen und diese untermauern. Produkte und Dienstleistungen können so in einzigartiger, begeisternder Weise in Szene gesetzt und die USP beworben werden. Auch für das Produktdesign bietet sich hier die Chance, A/B-Tests durchzuführen und verschiedene Prototypen konzeptuell zu erstellen.
Weitere KI Tools für die Content-Erstellung:
- QuickVid, Synthesia oder Make-a-Video: Alle drei sind Tools, die unter anderem auf Basis von Texten Videos erstellen.
- Stockimg: Dies ist eine KI-Anwendung, die ähnlich wie Dall-E auch, aus Basis von Kurztexten, Logos, Buch-Cover, Stock-Images oder Ähnliches erstellt.
- Hubspot: Eine All-in-One-Plattform, die unter anderem eine einfache Konzeption und Umsetzung von E-Mail-Kampagnen sowie die Überprüfung erfolgsrelevanter KPI ermöglicht.
- Google Cloud Vision API: Eines der KI-basierten Tools von Google, das Bilder interpretieren und Informationen daraus entnehmen kann.
Business Analytics und KI
Daten sind das Öl des 21. Jahrhunderts und KI das Fördermittel. Sei es über Business Analytics Tools oder andere KI-Anwendungen – durch die richtige Handhabung erlangen Marketer eine Vielzahl relevanter Informationen, um Werbekampagnen zu optimieren und Conversionraten zu erhöhen. Durch die Beobachtung von Unternehmensdaten lassen sich Prognosen bspw. über den Absatz, Kostenpunkte oder auch die Erfolgsquoten von Marketingstrategien abgeben.
Neben der Datenanalyse mit nativen Tools wie Google Analytics, Looker Studio, Facebook Analytics oder Linkedin Insights, gibt es auch andere, externe Anbieter, wie Salesforce oder Qlik Sense. Das Besondere an all diesen Tools? Sie nutzen Machine Learning zur Datenaufbereitung. Sie vergleichen selbstständig historische Daten mit Echtzeit-Daten und versuchen daraus Rückschlüsse zu ziehen. Dies ermöglicht Unternehmen eine dynamische Reaktionsfähigkeit. Die Tools geben zudem Empfehlungen für weiterführende Analysen aus und lassen durch die gezielte Manipulation von Variablen die Untersuchung unterschiedlicher Szenarien zu. Auch die sinnvolle Verteilung von Marketingbudgets spielt eine immer größere Rolle. Durch Features, wie bspw. das Smart Bidding bei Google Ads, werden Anwender*innen Hinweise übermittelt, wie sie ihr Budget sinnvoll einsetzen könnten.
Programme, wie eyequant oder Salesviewer können zudem weitere Informationen bereitstellen. Es sind Tools, die die Aufmerksamkeit und Verhaltensweise von Websitebesucher*innen unter Einhaltung der datenschutzrechtlichen Grundverordnung dokumentieren. Damit lassen sich wertvolle Folgerungen zu potenziellen Leads oder der Page Usability ziehen. An welchen Stellen sollten CTA verbaut werden? Werden lange, detaillierte Texte überhaupt gelesen oder helfen doch eher Produktvideos? Die Auswertung solcher Daten ermöglicht eine effizientere und effektivere Planung von Maßnahmen.
KI im Paid Ads Bereich
Eine weitere Einsatzmöglichkeit von KI im Marketing bietet sich in den Bereichen SEA und generellen Paid Ads. In Zeiten schwindender Targetingoptionen wird es schwieriger, für Werbeanzeigen eine zielgruppenorientierte Ansprache zu finden. Diesbezüglich kommen sogenannte “Prompts” zum Einsatz.
Ein “Prompt” (dt. Aufforderung) bezeichnet eine Vielzahl von Anweisungen, die einem Algorithmus für Machine Learning gegeben werden, mit dem Ziel, einen bestimmten Output zu erzeugen. In unserem Fall lässt sich der Prompt wie eine Maskierung verstehen, die die KI in eine Persona “verwandelt”. Man bestimmt das zu erreichende Ziel und definiert Nebenbedingungen, wie folgt:
Vorgehen:
- Wer oder was wird simuliert?
- Was ist zu tun?
- Welche Reihenfolge ist einzuhalten?
- Welche Nebenbedingungen müssen beachtet bzw. eingehalten werden?
- Was soll das Ziel bzw. der Output des Bot-Dialogs sein?
- Welchem Format soll die Rückmeldung des Outputs entsprechen?
Tipp: Wichtig ist die Verwendung von kurzen und präzisen Befehlen, damit das Tool die einzelnen Informationen besser extrahieren kann.
Durch diese modellhafte Konstruktion von Personas respektive ganzen Zielgruppen, lassen sich in Folge dessen passgenaue Titel, Beschreibungen, Assets und angemessene Creatives bereitstellen.
Exkurs: Die Erstellung von Prompts bietet auch für das Personalmarketing und Recruiting enormes Potenzial. Durch das Prompting mithilfe von ChatGPT lässt sich eine beispielhafte, zielgruppenorientierte, inklusive und attraktive Stellenanzeige formulieren. Die Ansprache erfolgt dabei auf den Daten der Kandidat*innen. Auch das Employer Branding kann davon profitieren, wenn die erhaltenen/öffentlich zugänglichen Daten der Zielgruppen interpretiert und entsprechende Wordings adaptiert werden.
KI im Social Media
Die Effizienzsteigerung durch KI im Marketing wurde bereits an einigen Stellen ersichtlich. In diesem Zusammenhang spielt auch die Marketing Automation eine zentrale Rolle. Sei es durch strukturiertes E-Mail-Marketing oder dem simultanen Ausspielen von Social Media Posts, mit Tools wie Publer kanalübergreifend. Bei letzterem kann KI im Copywriting in einem vorangehenden Schritt behilflich sein. Abermals bietet hier der Chatbot nicht unwesentliche Ansatzpunkte.
Durch passende Befehle erzeugt der Sprachgenerator Hashtags, die in einen eingefügten Text eingebettet werden. Zudem ist das Tool im Stande, einen längeren Text in Kurzform und somit für Social Media Posts angemessen zusammenzufassen. Noch eine kurze Kontrolle der Rechtschreibung durch DeepLWrite, und schon ist der Post für die Ausspielung bereit. Das spart Zeit und lässt Raum für eine Optimierung des Redaktionsplans oder der Vorbereitung weiterer Inhalte.
Fazit zum Einsatz von KI im Marketing
Künstliche Intelligenz kann bei der Arbeit von Marketern als Werkzeug der Unterstützung oder Inspirationsquelle dienen, eine Teil-Automatisierung von repetitiven Tätigkeiten darstellen. Zudem bietet sie Zeitersparnis und kann so Konsument*innen (wieder) mehr in den Fokus rücken. Dennoch gibt es neben den vielen Vorteilen auch einige Limitationen. Am wichtigsten ist der vorsichtige Umgang mit generierten Inhalten von KI-Anwendungen. Da sie auf einer großen, wenn auch beschränkten Menge an Trainingsdaten beruhen, sind ihre Möglichkeiten dennoch limitiert und die Korrektheit subjektiv zu prüfen. Somit zeigt sich abschließend, dass die Arbeit des Menschen nur noch wichtiger wird, die guten von den schlechten Inhalten zu trennen.
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