Die richtigen Konzepte für KI im Marketing

Künstliche Intelligenz ist einer der spannendsten Trends 2019. Werbetreibende versprechen sich deutlich besseres Targeting, Hilfe in der Datenanalyse und Echtzeit-Feedback zu Werbeformaten. Doch Marketer sollten sich nicht blindlings in das Thema stürzen. Stattdessen müssen sie zunächst die Basics richtig aufsetzen. Ohne vernünftige Workflows oder verlässliches Kampagnen-Testing hilft auch die beste Technologie nur wenig. Künstliche Intelligenz (KI) ist ein Stichwort geworden, mit dem sich unterschiedlichste Branchen beschäftigen – auch die Werbeindustrie verspricht sich einiges davon. 86 Prozent der CMOs weltweit geben an, dass sie ihre Investitionen in Marketing- und Werbetechnologie im Laufe des kommenden Jahres erhöhen werden. Das geht aus einer Studie hervor, die The Trade Desk gemeinsam mit Forbes Insights im November 2018 veröffentlichte. Für Marketer sind vor allem KI-basierte Technologien von Relevanz: 27 Prozent der europäischen CMOs wollen den größten Teil ihres Budgets in neue Tools investieren. Somit ist KI längst zum Hoffnungsträger im Marketing geworden. Künstlicher Intelligenz und intelligenter Werbung gehören die Zukunft. Doch damit sich Akzeptanz für die Technologie auch bei Kunden und Konsumenten einstellt, muss die Werbebranche dafür sorgen, dass sich ihre Zielgruppen mit den technologischen Möglichkeiten wohlfühlen. Es muss immer darum gehen, was der Nutzer will und nicht nur darum, was technisch möglich ist.

Potenzial von KI richtig nutzen

Die Basis, um die eigene Zielgruppe optimal abzuholen und mit kreativen Kampagnen zu überzeugen, ist eine exzellente Datengrundlage. Ohne diese Vorarbeit können Algorithmen nicht vernünftig lernen. Doch sobald das Setup erfolgt ist, können alle repetitiven Prozesse, die keiner Kreativität bedürfen, durch die immer leistungsfähigeren Technologien an die KI delegiert und somit automatisiert werden. Den Marketingexperten verschaffen die smarten Tools damit mehr Zeit für kreative und strategische Arbeit. Das Potenzial, das KI im Marketing hat, liegt auf der Hand. Doch es kommt auf das richtige Zusammenspiel zwischen Mensch und Maschine an. Werbetreibende müssen sich Gedanken darüber machen, welchen Effekt es hat, eine KI auf bestimmte Marketingziele auszurichten. Einige Fragen sollten im Voraus durch die Mediaplaner geklärt werden: Was versteht eine KI unter einer erfolgreich ausgesteuerten Kampagne, welche unbeabsichtigten Ergebnisse könnten auftauchen und welche Resultate sind durch die KI realistisch zu erreichen? Künstliche Intelligenz funktioniert stets ziel- und effizienzorientiert und wird perspektivisch immer leistungsfähiger werden. Dabei dürfen wir nicht vergessen, dass wir Menschen es sind, die ihnen die Grundlagen für ihre Entscheidungen beibringen müssen.

Kampagnenziele richtig kombinieren

Marketer sollten insbesondere in Zusammenarbeit mit einer KI auf dem Schirm behalten, dass es nie nur um die Erfüllung eines einzelnen Kampagnenziels geht. Nehmen wir das Beispiel der Sichtbarkeit einer Anzeige. Wird der KI beigebracht, ausschließlich die Sichtbarkeit zu maximieren, wird sie die Kampagne über Werbeformate aussteuern, die maximal auf dieses Ziel einzahlen – zum Beispiel auf In-App-Anzeigen, die generell eine sehr hohe Sichtbarkeit haben. Ohne zusätzliche regulierende Kampagnenziele wird also möglicherweise das eigentliche Ziel der Kampagne verfehlt. Anstatt eine möglichst große Zahl einzelner User zu erreichen, kommt in diesem Beispiel die Zielgruppe außerhalb von Apps mit der Werbung gar nicht in Kontakt. Eine sinnvolle Kombination verschiedener Ziele ist für erfolgreiche KI-unterstützte Kampagnen daher das A und O.

Geeignetes Modell zur Erfolgsmessung auswählen

In Zeiten steigender Ausgaben für digitale Werbeformate ist die sorgfältige Bewertung des Kampagnenerfolgs für alle Werbetreibenden wichtig. Die als Attribution bezeichnete Methode der Zuweisung von Werbebudget über mehrere Kanäle hinweg ist eine sinnvolle Lösung für die Nachvollziehbarkeit des Kampagnenerfolgs. Allerdings gibt es unterschiedliche Attributionsmodelle. Jedes Modell basiert dabei auf einem unterschiedlichen Ansatz der Erfolgsbewertung – und liefert in Zusammenhang mit einer KI möglicherweise verschiedenste Ergebnisse. Von diesen sind nicht alle aufschlussreich und geeignet zur tatsächlichen Einschätzung der Kampagnen-Performance. Ein treffendes Beispiel ist hier die Debatte rund um das „Last Touch“-Attributionsmodell. Dabei wird in der Customer Journey lediglich der letzte Kontaktpunkt gewertet, der zu einer Conversion geführt hat. Zum einen ignoriert das Modell, dass eine erfolgreiche Customer Journey mit vielen Touchpoints zuvor schon die Kaufentscheidung beeinflusst hat. Zum anderen wird das Last-Touch-Modell vor allem dann obsolet, wenn man sich vor Augen führt, wie ein KI-System „denkt“. Wird die KI auf Last Touch trainiert, wird sie in der Konsequenz dazu übergehen, Anzeigen bloß Sekunden vor dem Kauf eines beworbenen Produktes auszuspielen, um so eine vermeintlich maximale Performance der Anzeige zu erzielen. Das Konzept von kundenorientiertem Marketing wird somit ad absurdum geführt, da die Customer Journey völlig unbeachtet bleibt und die Anzeige an sich keinen Einfluss mehr auf die Kaufentscheidung hat.

Vertrauen in KI ist gut, Kontrolle ist besser

Die beiden letzten Beispiele machen deutlich, worauf es beim Umgang mit KI im Marketing ankommt: Zu verstehen, wie die Technologie in ihren Grundzügen funktioniert, und entsprechend das Verständnis von technologie-getriebenem Marketing überdenken. Werbetreibende werden zwar künftig bei einigen Aufgaben durch Künstliche Intelligenz entlastet, müssen sich aber gleichzeitig auf ihr Fachwissen stützen, um auch weiterhin Inhalte und Formate zu entwickeln, die die Zielgruppe ansprechen und die Customer Journey sinnvoll unterstützen.