Künstliche Intelligenz (KI) hat im Bereich des digitalen Marketing vor allem aus drei Gründen an Bedeutung gewonnen: durch die explosionsartige Zunahme von Informations- und Datenquellen, durch leistungsfähigere Technologien zur Interpretation und Verarbeitung dieser Daten sowie durch immer komplexere und fortschrittlichere Algorithmen. Wie wird KI die Online-Marketing-Strategie beeinflussen und wo wird sie heute bereits eingesetzt?
1. Personalisiertes Marketing und verbesserte User Experience
Künstliche Intelligenz verändert die Interaktion zwischen der Marke und dem Nutzer, obwohl die Anwendung dieser Technologien sehr stark vom Marktsegment und der Art des Geschäfts abhängt.
Im Bereich des E-Commerce kann beispielsweise durch die Verarbeitung gigantischer Datenmengen mittels KI die Browsing- oder Kaufhistorie des Benutzers analysiert werden, woraus sich dann entsprechende dynamische Inhalte anzeigen, Produktempfehlungen anbieten oder personalisierte Promotionen und sogar erweiterte Suchvorschläge platzieren lassen.
Bei Marken, die über eine effektive Content-Marketing-Strategie verfügen (sehr häufig im B2B-Umfeld), passen Algorithmen mit Künstlicher Intelligenz die Vorschläge der zugehörigen Beiträge entsprechend der jeweiligen Customer Journey an. KI erleichtert auch die Analyse von Lead-Daten zur Klassifizierung und Bestimmung, welche Variablen zur Qualitätsmessung verwendet werden sollen (Lead-Scoring).
2. Erfassung von organischem Traffic sowie effizientere und günstigere Zahlungsmethoden
Google modelliert seine Algorithmen bereits mit Künstlicher Intelligenz, um die angebotenen Ergebnisse an die Suchabsicht des Nutzers anzupassen. Mit einem Algorithmus namens RankBrain kann die Mehrdeutigkeit einer Suche eingeschränkt und das Benutzerverhalten durch Identifizieren von Mustern getestet werden.
Bei der Planung einer SEO-Positionierung On-Page und bei der Content-Erstellung sollte man sich nicht nur auf einzelne Keywords konzentrieren, sondern auch andere Faktoren wie beispielsweise die Wirksamkeit von Voice-Search oder nutzerzentrierte Copywriting-Techniken in Betracht ziehen.
Matías Candal, Associate Partner bei Labelium
Andererseits spielt Künstliche Intelligenz auch bei der Paid-Strategie eine Rolle. Dank Machine Learning erlernt die Software komplexe Zusammenhänge, ohne explizit programmiert werden zu müssen. KI ermöglicht bei der Entwicklung von Werbekampagnen:
- Die Optimierung von Werbeaktionen aus einer ganzheitlichen Sicht heraus: Datenbasierte Algorithmen testen mehrere Varianten und Interaktionen, um die effektivste Strategie zu ermitteln und entsprechend einzusetzen.
- Die Segmentierung von Zielgruppen mit minimaler Fehlertoleranz: KI-Tools können anhand der unterschiedlichen Interaktionen bereits erfolgter Conversions abschätzen, welcher Nutzertyp für zukünftige Conversions anfälliger ist. Auf diese Weise ist es möglich, neue markenbezogene Zielgruppen zu erreichen und ein dynamisches und hocheffektives Targeting durchzuführen.
3. Verarbeitung und Analyse riesiger Datenmengen
Die effektive Nutzung von Daten zur Segmentierung und Erreichung von Zielgruppen hat laut dem Bericht Digital Trends 2019 von Econsultancy für mehr als die Hälfte der digitalen Marketers oberste Priorität. KI ermöglicht hier für erweiterte Analyseaufgaben die Integration von Daten aus verschiedenen Kanälen, um eine größere Sichtbarkeit der Ziel-KPI zu erreichen.
Künstliche Intelligenz ist in der Lage, Daten unterschiedlichster Art aus verschiedenen Plattformen zu gruppieren und zu verarbeiten, um daraus Schlussfolgerungen zu ziehen und datenbasierte Entscheidung zu treffen.
Die Konsolidierung von Daten kann sich jedoch schwierig gestalten, da Unternehmen unterschiedliche Technologien verwenden, die in der Regel als eigenständige Systeme funktionieren. Beispielsweise können sich transaktionale Informationen im CRM oder ERP befinden, während Informationen über das Nutzerverhalten im CRM, in Google Analytics, in den Social-Media-Plattformen und sogar im E-Commerce-Tracking-System enthalten sind.
Eine reine Datensammlung ohne Kontext, ohne einen definierten Zweck, ist unsinnig. Tools für Künstliche Intelligenz helfen zwar für eine fundiertere Datenverarbeitung, aber der Analytiker spielt im gesamten Prozess weiterhin eine zentrale Rolle: Denn wer wählt welchen KPI nach welchen Kriterien aus und wer weiß, welcher Algorithmus jeweils benötigt wird?
Alex Masip, Head of Data bei Labelium
Potenzial der Künstlichen Intelligenz ist noch nicht ausgeschöpft
Obwohl Unternehmen zunehmend in die Entwicklung von Technologien mit Künstlicher Intelligenz investieren, ist nur ein Drittel der Ansicht, dass sie diese im intelligenten Marketing produktiv einsetzen und das verfügbare Potenzial ausschöpfen. Das zeigt die Studie zu Big Data und KI 2019 des amerikanischen Beratungsunternehmens New Vantage Partners.
Künstliche Intelligenz kann Unmengen von Daten in Rekordzeit auswerten und entfaltet sein Potenzial, wenn wir genau wissen, welche Fragen wir beantworten möchten und aus welchen Daten ein Mehrwert entstehen kann. Denn alle Daten zu haben bedeutet nicht, dass auch alle Daten relevant sind, um die perfekte Ansprache für den jeweiligen Nutzer zu finden.
