Bahnbrechende Erkenntnisse für Agenturen im Jahr 2024 [Kostenloses E-Book]

Wenn Sie heute eine Marketingagentur leiten, navigieren Sie wahrscheinlich durch ein Labyrinth voller Hindernisse, das anders und komplizierter als je zuvor ist. Sicher, Sie haben beispiellosen Zugriff auf mehr Kundendaten, als Sie zu verarbeiten wissen. Aber Sie jonglieren auch mit sich ändernden Algorithmen, der Entschlüsselung neuer Datenschutzgesetze, der Zufriedenheit Ihrer Kunden und der Erstellung von Inhalten für ein Publikum mit der Aufmerksamkeitsspanne eines Goldfisches beim Espresso.

Den Überblick über all diese Aufgaben zu behalten und gleichzeitig über Branchentrends auf dem Laufenden zu bleiben, die sich täglich zu ändern scheinen, ist nichts für schwache Nerven. Um dies erfolgreich zu tun, ist mehr als ein Händchen für Kreativität oder ein Auge für Zahlen erforderlich. Der Erfolg Ihrer Agentur erfordert eine Mischung aus beidem, geleitet von aktuellen und zeitlosen Erkenntnissen.

Um Ihnen durch dieses Labyrinth zu helfen, haben wir das E-Book „Must-Have Expert Insights for Agencies in 2024“ erstellt. Es ist eine Zusammenfassung der zehn wichtigsten Erkenntnisse, die Experten auf dem Agency Summit 2023 gewonnen haben. Diese qualifizierten Fachkräfte haben einen Weg aus dem Labyrinth gefunden und sind mit unverzichtbaren Lektionen hervorgegangen, die Ihrer Agentur helfen werden, weiterhin erfolgreich zu wachsen und zu skalieren. Egal, ob Sie Ratschläge zur Nutzung der KI oder zum Verständnis und Nachweis des Social-Media-ROI benötigen – betrachten Sie dies als Ihren Leitfaden, um in der Agenturwelt von morgen nicht nur zu überleben, sondern auch erfolgreich zu sein.

Hier finden Sie zwei der Marketingtipps für Agenturen im E-Book. Laden Sie für die Vollversion gleich Ihr KOSTENLOSES Exemplar herunter.

Erkenntnis Nr. 1: KI wird Ihren Job nicht übernehmen. Aber jemand, der weiß, wie man KI nutzt, wird es tun.

Quelle: Christopher Penn, Es ist das Ende Ihrer Agentur, wie Sie sie kennen

Während des Agency Summit sprachen wir mit Christopher Penn, Mitbegründer und Chefdatenwissenschaftler bei Trustinsights.ai. Penn teilte Einzelheiten darüber mit, wie KI jetzt eingesetzt wird, wie sie in Zukunft eingesetzt wird und was sie für Marketingagenturen bedeutet.

Hier sind die wichtigsten Erkenntnisse, die Penn mitgeteilt hat:

Die Schrift ist an der Wand. KI ist nicht nur ein Schlagwort – sie ist ein bahnbrechender Wandel in der Art und Weise, wie Unternehmen arbeiten. Von der Automatisierung von Routineaufgaben bis hin zu Datenanalysen und Kundeneinbindung wird KI zum Rückgrat der Innovation.

Gartner prognostiziert, dass Unternehmen, die KI in der gesamten Marketingfunktion einsetzen, bis 2025 75 % der Tätigkeiten ihrer Mitarbeiter von der Produktion auf strategischere Aktivitäten verlagern werden.

Für diejenigen, die sich nicht mit der Technik auskennen, ist die Angst real: „Wird mir eine Maschine meinen Job wegnehmen?“

Die Antwort ist nuanciert. Es ist wahr, dass KI den Arbeitsmarkt erheblich verändern wird (und dies bereits getan hat). Aber während KI bestimmte Rollen verdrängen wird, wird sie auch neue Rollen schaffen, die wir uns noch nicht vorstellen können.

Höchstwahrscheinlich werden Arbeitskräfte mit KI-Kenntnissen den Job von Arbeitskräften übernehmen, die keine KI-Kenntnisse haben. Der Schlüssel hier wird Anpassungsfähigkeit und Flexibilität sein. Um auf dem Arbeitsmarkt wettbewerbsfähig zu bleiben, müssen sich Vermarkter weiterbilden und umschulen.

Das Erlernen der Grundlagen von KI und Datenwissenschaft oder sogar die effektive Integration von KI-Tools in Ihren Arbeitsablauf kann Sie unersetzlich machen. Sie müssen keineswegs über Nacht ein vollwertiger Datenwissenschaftler werden. Aber wenn Sie wissen, wie Sie mit diesen neuen Technologien zusammenarbeiten können, werden Sie denjenigen einen Vorsprung verschaffen, die dies nicht tun.

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Ebenso wichtig ist die Umschulung. Wenn Ihr Job sehr anfällig für Automatisierung ist, kann die Diversifizierung Ihrer Fähigkeiten ein Sicherheitsnetz bieten. Von Marketingfachleuten wird heute beispielsweise erwartet, dass sie mit Datenanalysetools und Software für das Kundenbeziehungsmanagement vertraut sind, die KI-Algorithmen verwenden.

Das bedeutet, dass das Verständnis und das Erlernen von effektivem Prompt Engineering nicht außer Acht gelassen werden darf.

Erkenntnis Nr. 2: Lernen Sie jetzt schnelles Engineering, sonst riskieren Sie, auf der Strecke zu bleiben.

Quelle: Christopher Penn, Es ist das Ende Ihrer Agentur, wie Sie sie kennen

Durch den Einsatz von KI-Tools wie ChatGPT oder Bard im Marketingbereich werden Reibungsverluste reduziert und Redundanzen beseitigt. Sie ermöglichen es Marketingfachleuten, ihre Budgets und Ressourcen auf Aktivitäten zu verlagern, die eine dynamischere Marketingorganisation unterstützen.

Agenturen sollten jetzt damit beginnen, sicherzustellen, dass ihre Mitarbeiter nicht nur in der zeitnahen Entwicklung, sondern auch in anderen Anwendungsfällen für KI geschult werden, einschließlich der Automatisierung von Routineaufgaben, der Anruftranskription, dem Schreiben von Code usw.

Wenn Sie Prompt Engineering erlernen möchten, ist es wichtig, dass Sie verstehen, wie KI-Tools funktionieren, die auf LLMs (großen Sprachmodellen) basieren.

Hier ist eine kurze Einführung aus Penns Webinar:

Was sind große Sprachmodelle? Alles beginnt mit einem Satz von John Rupert Firth aus dem Jahr 1957, als er sagte: „Sie werden ein Wort an der Gesellschaft erkennen, die es leistet.“ Auf dieser Grundlage funktionieren alle großen Sprachmodelle.

Was bedeutet das also genau?

Im Kern sind KI-Sprachmodelle wie GPT-4 riesige neuronale Netze, die auf einem großen Textdatensatz trainiert werden. Dabei handelt es sich im Wesentlichen um Mustererkenner, die statistische Wahrscheinlichkeiten nutzen, um das nächste Wort in einer Sequenz basierend auf den davor stehenden Wörtern vorherzusagen.

Beim Training werden dem Modell Tonnen von Daten zugeführt und interne Parameter angepasst, damit es lernt, genaue Vorhersagen zu treffen. In dieser Phase versucht das Modell grundsätzlich, seine Fehlerquote zu minimieren und passt sein internes „Wissen“ an, um beim nächsten Mal besser zu sein.

Nach dem Training kann das Modell Text basierend auf einer bestimmten Eingabeaufforderung generieren. Es nutzt das, was es während des Trainings gelernt hat, um vorherzusagen, welche Wörter als nächstes kommen sollten, und „vervollständigt“ die Eingabeaufforderung effektiv auf eine Weise, die eine menschenähnliche Sprache nachahmt.

Allerdings sind diese Modelle nicht bewusst und sie verstehen den Kontext nicht und verfügen über keinerlei Bewusstsein. Sie sind einfach außergewöhnlich gut darin, Muster in Daten zu erkennen. Wenn Sie also eine Eingabeaufforderung entwerfen, formulieren Sie eine Frage im Wesentlichen so, dass sie mit den Mustern übereinstimmt, die das Modell in seinen Trainingsdaten erkannt hat.

GPT-4 und ähnliche Modelle sind probabilistisch und nicht deterministisch. Das bedeutet, dass sie Ihnen sagen, was ihrer Meinung nach das wahrscheinlichste nächste Wort oder der nächste Satz ist. Aber es liegt an Ihnen, sie zu den Antworten oder Ergebnissen zu führen, die Sie tatsächlich nützlich finden.

„Die wichtigste Erkenntnis aus dem Verständnis der Eingabeaufforderungstechnik ist, dass Ihre Eingabeaufforderungen umso besser funktionieren und Ihre Ergebnisse umso besser ausfallen, je mehr relevante Wörter Sie in der Eingabeaufforderung verwenden.“ (Christopher Penn)

Die Eingabeaufforderung ist entscheidend für ein gutes Ergebnis, da sie die Grundlage für die Ausgabe des Modells bildet. Es ist, als würde man jemandem ein Thema zum Improvisieren vorgeben: Je klarer und konkreter Sie sind, desto eher wird die Antwort Ihren Erwartungen entsprechen.

Es ist einfacher, ein Sprachmodell zu nützlichen Ergebnissen zu führen, wenn Sie beim Erstellen Ihrer Eingabeaufforderung einige einfache Regeln befolgen:

• Präzision. Betrachten Sie die Eingabeaufforderung als Ihre Art und Weise, die Grenzen oder Parameter festzulegen, innerhalb derer das Modell arbeitet. Eine vage Eingabeaufforderung könnte Ihnen eine Antwort liefern, die technisch korrekt ist, aber nicht wirklich das, wonach Sie suchen. Seien Sie also besser präzise und formulieren Sie Ihre Aufforderung in einer bestimmten Sprache. Anstatt zu fragen: „Erzählen Sie mir etwas über Marketing“, könnten Sie fragen: „Was sind innovative Strategien zur Verbesserung der Kundenbindung im E-Commerce?“
• Kontext. Geben Sie genügend Hintergrundinformationen an. Das Modell weiß nicht, was es nicht weiß, daher hilft ein wenig Rahmung. Sie möchten beispielsweise das Endziel Ihrer Anfrage angeben, wer die Zielgruppe ist, das Format, den Ton und ob es Einschränkungen gibt, wie beispielsweise eine bestimmte Wortanzahl.
• Einschränkungen. Beschränken Sie den Umfang der Frage. Wenn Sie nach „Möglichkeiten zur Verbesserung des E-Mail-Marketings“ fragen, erhalten Sie eine breite Palette an Antworten. Wenn Sie jedoch nach „drei Möglichkeiten zur Verbesserung der Öffnungsraten von E-Mail-Marketingkampagnen für eine Social-Media-Marketingagentur“ fragen, werden Sie wahrscheinlich eine gezieltere Antwort erhalten.
• Wiederholung. Wenn die erste Antwort nicht perfekt ist, verfeinern Sie Ihre Eingabe und fragen Sie erneut. Betrachten Sie es als ein Gespräch, bei dem Sie das Modell zu der von Ihnen gewünschten Antwort bewegen.
• Mehrere Eingabeaufforderungen. Manchmal kann es hilfreich sein, dieselbe Frage auf unterschiedliche Weise zu stellen. Dadurch erhalten Sie eine größere Auswahl an Antworten oder können unterschiedliche Perspektiven auf dasselbe Problem hervorheben.
• Direkte Befehle. Sie können das Modell anweisen, Schritt für Schritt zu denken oder Vor- und Nachteile zu diskutieren, bevor es sich auf eine Antwort festlegt. Auch Befehle wie „Geben Sie eine ausführliche Erklärung ab“ oder „Fassen Sie die wichtigsten Punkte zusammen“ können die Ausgabe steuern. Wenn ich beispielsweise eine Antwort erhalte, die zu einfach oder zu allgemein ist, teile ich dies ChatGPT mit. Also antworte ich: „Das fühlt sich ziemlich allgemein und einfach an.“ Ich weiß, dass Sie in der Lage sind, auf einem viel höheren Niveau zu schreiben.“ Und dann antwortet es normalerweise mit etwas wie „Da hast du recht – danke für den Anstoß.“ und stellen Sie dann weitere Informationen bereit, die detaillierter und komplexer sind.
• Rückkopplungsschleife . Nehmen Sie, was das Modell Ihnen gibt, verfeinern Sie es und geben Sie es zurück in das Modell. Dieser Prozess kann Ihnen helfen, differenziertere oder komplexere Antworten zu erhalten.

Es ist definitiv keine exakte Wissenschaft, und ich würde sagen, es ist eher eine Kunstform – eine, die man mit etwas Übung besser beherrschen kann.

Manchmal werden Sie die Antworten, die Sie von ChatGPT erhalten, überraschen. Es wird Einblicke oder eine Perspektive geben, die Sie noch nicht einmal in Betracht gezogen haben – es lohnt sich also, damit herumzuspielen.

Infografik mit Marketing-Tipps

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