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Personalisierten Content mit KI erstellen

KI-Tools revolutionieren das Marketing. Von Content-Erstellung über NLG bis hin zu TTS und Text-to-Video. Doch worauf muss man achten?
Gerald Lembke | 06.03.2023
KI kann bei der Erstellung von personalisiertem Content helfen © Freepik / rawpixel.com
 

1. Contenterstellung für das Marketing

Viele Marketer sind von den Möglichkeiten begeistert, ihre Aufgaben mit digitalen Medien und neuen Technologien zu optimieren und zu automatisieren. Es gibt bereits zahlreiche Anwendungen von KI-gestützten Algorithmen in Form von Standardanwendungen wie Microsoft Office, Adobe, Salesforce oder Hubspot. Weiterhin wächst der Toolmarkt ständig weiter, basierend auf aktuellen und neuen Daten- und Sprachmodellen.

Die populärsten Anwendungsbereiche sind:

  • Contenterstellung: Sie können Bilder oder Videos generieren, die auf die Interessen und Bedürfnisse Ihrer Zielgruppe zugeschnitten sind. Ein Beispiel für ein Content-Erstellungs-Tool ist Lumen5 oder DALL-E2.
  • Natural Language Generation (NLG): Sie können Texte aus strukturierten Daten erstellen, z. B. für Produktbeschreibungen, Blogartikel oder Social-Media-Posts. Ein Beispiel für ein NLG-Tool ist Neuroflash oder ChatGPT.
  • Text-to-Speech (TTS) ist eine Technologie der künstlichen Intelligenz, die es ermöglicht, geschriebenen Text in gesprochene Sprache umzuwandeln. Dies kann eingesetzt werden in generativen Podcasts und Videos. Ein Beispiel dafür ist Fliki. 
  • "Text to Video" ist eine Technologie, die es ermöglicht, Textinhalte in audiovisuelle Medien, wie Videos, zu übersetzen. Die Technologie nutzt Algorithmen, um aus dem Text ein Skript zu generieren und dieses Skript dann in ein visuelles Format umzusetzen. Ein Beispiel ist Wave.Video. 


Die Tiefe der Anwendungen von KI im Marketing hängt von den Anwendungszielen ab. Für einfache Anwendungen wie die Generierung von Bildern können generative KI-Tools genutzt werden, aber für anspruchsvollere Anwendungen wie Umsatzvoraussagen müssen Daten gesammelt und ausgewertet werden. Die Anforderungen an die Konzeption, Umsetzung und Entscheidungsinterpretation steigen mit den Anwendungszielen.

2. Was sind die Erfolgsfaktoren im praktischen Einsatz?

Es wird empfohlen, mit einem einzelnen Prozess wie der Texterstellung für Social-Media-Posts zu beginnen, abhängig vom digitalen Reifegrad des Unternehmens und seiner Marketingmitarbeiter. So kann die Lernkurve im Marketing gestartet und schrittweise aufgebaut werden.

  • Zunächst sollte man den idealen Use Case auswählen, indem man die wichtigsten Aufgaben im Marketing identifiziert und priorisiert. 
  • Anschließend sollte eine individuelle KI-Tool-Strategie erarbeitet werden, die fünf Handlungsschritte beinhaltet: Zielauswahl und Konkretisierung, Identifikation relevanter Use Cases, Identifikation relevanter Arbeitsprozesse, Eingrenzung der Arbeitsprozesse und Zusammenführung aller Informationen in einer Konzeption.
  • Die Auswahl eines oder mehrerer KI-Tools sollte erst nach der strategischen Konzeption erfolgen, um sicherzustellen, dass die Prozesse die Auswahl des Tools entscheiden und nicht umgekehrt.
  • Der Umfang der Technisierung sollte in Abhängigkeit zur Wertschöpfung bewertet werden. Es werden vier strategische Optionen mit unterschiedlichen Empfehlungen beschrieben.

Die Verwendung von standardisierten KI-Tools kann die personalisierte Contentproduktion erleichtern, aber die Implementierung in den gesamten Marketingprozess ist komplex und erfordert spezialisiertes Wissen, Fähigkeiten und Organisationserfahrung. Wenn keine Erfahrung im Bereich KI vorhanden ist, kann es hilfreich sein, einen Experten zu beauftragen.

3. Worauf muss ich bei der Umsetzung achten?

Beim Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) in Marketingorganisationen müssen mehrere Aspekte beachtet werden, um erfolgreich zu sein:

  • Klare Ziele definieren: Bevor Sie mit der Implementierung von KI-Tools beginnen, müssen Sie klare Ziele definieren, die Sie mit dem Einsatz von KI erreichen möchten. Ein Use Case mit hohem Routineaufwand eignet sich für den Einstieg. 
  • Interne Prozesse anpassen: Stellen Sie sicher, dass Ihre internen Prozesse auf die Verwendung von KI-Tools ausgerichtet sind. Dies beinhaltet auch die Schulung Ihrer Mitarbeiter und die Anpassung Ihrer IT-Systeme.
  • Fach- und Methodenwissen erforderlich: Der Einsatz von KI-Tools erfordert Fach- und Methodenwissen in den Bereichen Prozessverständnis, digitale Medienproduktionen und Programmierung. Überlegen Sie sich, ob Sie im Marketing die nötige digitale Fitness in Ihrem Team haben oder ob Sie externe Experten hinzuziehen müssen.
  • Verantwortungsbewusstsein und Ethik beachten: Verantwortungsbewusstsein und Ethik sind wichtig, wenn es darum geht, KI in Marketingprozesse zu integrieren. Stellen Sie sicher, dass Ihre KI-Tools ethische Regeln einhalten, Datenschutzregeln einhalten und keine Diskriminierung fördern.
  • Überwachung und Überprüfung regelmäßig durchführen: Überwachen und überprüfen Sie die Leistung Ihrer KI-Tools regelmäßig, um sicherzustellen, dass sie die richtigen Ziele und Use Cases ausgewählt haben.

4. Was sind die häufigsten Fehler in der Praxis?

Im praktischen Einsatz von künstlicher Intelligenz im Marketing gibt es häufig Fehler, die vermieden werden sollten:

  • Überhastete Implementierung: Ohne eine gründliche Überlegung und Planung kann es zu einer aktionistischen Nutzung von KI-Tools kommen, die möglicherweise unzureichend implementiert wird.
  • Fehlende Datenqualität: Eine mangelhafte Datenqualität kann dazu führen, dass KI-Tools nicht effektiv arbeiten können. Es ist wichtig, dass die Daten sauber, aktuell und relevant sind und die Befehle für die Anwendung der KI-Tools (Prompts) stetig optimiert werden. 
  • Mangelndes Verständnis von KI-Tools: Ein Mangel an Wissen und Verständnis über KI-Tools kann dazu führen, dass sie falsch eingesetzt werden. Marketingexperten sollten ein Verständnis davon haben, wie KI-Tools funktionieren, was sie und was sie nicht leisten können.
  • Unzureichende Integration in den Marketingprozess: KI-Tools müssen gut in den Gesamtprozess integriert werden, um einen optimalen Nutzen zu erzielen. Fehlerhafte Integration kann dazu führen, dass die Tools nicht effizient genutzt werden.
  • Mangelnde Überwachung und Optimierung: Es ist wichtig, dass KI-Tools regelmäßig überwacht und optimiert werden, um sicherzustellen, dass sie stets effektiv arbeiten.

Es ist wichtig, sich der Fehlerquellen bewusst zu sein und entsprechende Qualitätsmaßnahmen zu ergreifen, um eine erfolgreiche Implementierung von KI-Tools in der Marketingorganisation zu gewährleisten.

 

Buch des Autors

Prof. Dr. Gerald Lembke: Smartes Marketing mit künstlicher Intelligenz

Redline Verlag 2022, 272 Seiten, 20,00 €

 

 
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Über Gerald Lembke

Prof. Dr. Lembke ist digitaler Vordenker. Er ist Autor von Fach- und Sachbüchern zu digitalen Medien und ist als politischer Berater aktiv.

Kommentare

Henrik Roth

2023 wird das Jahr von generativer KI - wir sehen einen riesigen Ansturm, auch von größeren Firmen, die sich nun mit dem Thema dank ChatGPT beschäftigen.

Andreas  Wagener

Generative KI-Werkzeuge wie ChatGPT dürften bei der Contenterschaffung die gleiche Rolle einnehmen, wie der Taschenrechner beim Rechnen – ein Instrument, das man lernen muss zu bedienen, welches aber dabei nicht die menschlichen Kompetenzen auf diesen Gebieten obsolet macht. Unsere Arbeit wird sich durch KI ziemlich sicher verändern. Aber sie wird nicht zwingend weniger oder weniger anspruchsvoll.

Claudia Bünte

Es ist wie immer mit neuen Tools: Gut gemeint ist noch nicht gut gekonnt. Zwar sind inzwischen fast alle MarketingmanagerInnen davon überzeugt, dass KI ihre Arbeit effektiver und effizienter machten. Aber rund die Hälfte derselben ManagerInnen geben sich selbst einer neuen Studie zufolge keine ausreichenden KI-Wissensnoten. Daher sind ein gutes Training und das Testen von KI in eigenen Usecases genau richtig, wie mein Kollege Lembke es beschreibt. Es geht in Zukunft nicht mehr darum, was eine KI für uns tun kann, sondern darum, dass wir gut mit diesem Werkzeug umgehen lernen. Es bleibt also spannend.

Oliver Bohl

Die Relevanz von KI ist nicht erst seit dem Hype um KI-Tools in aller Munde. Generative, personalisierte Inhalte und Services sind gefragt, performante Tools vorhanden. Jetzt gilt es, Erfahrungen zu sammeln. Schnelle Lernerfolge sind dabei wichtiger als Aktionismus. Herausfordernd ist die Koordination der vielen Ansätze. Im Idealfall harmoniert die smarte Bilderstellung mit der smarten, digitalen Texterin.

Peter Gentsch

Gerade die neueren Ansätze der Generativen KI wie GPT-3 ermöglichen spannende Möglichkeiten der Personalisierung. Wenn die Content-Produktion quasi nichts mehr kostet, ergeben sich ganz neue Gestaltungsoptionen der 1:1-Ansprache. So können z.B. Shop-Betreiber jeder Zielgruppe personalisierte Produkte, Texte, Bilder und Empfehlungen anzeigen.
Der Vorteil dabei ist, dass die Sprachmodelle nicht neu trainiert werden müssen, sondern je nach Personalisierungs-Fokus – Zielgruppe, Tonalität, Inhalt, …. – angepasst werden können. Insgesamt entstehen damit für Marketing und Kommunikation effiziente und skalierbare Personalisierungskonzepte.