Die Rolle von KI-Werbung für eine umfassende Personalisierung des Kundenerlebnisses

Schauen Sie sich um – wir haben hochpräzise KI-basierte Werbemechanismen: Smart Playlists, Content-Empfehlungstools auf YouTube und Netflix, Chatbots statt Berater und Megastores ohne Kassen. Wir leben bereits im Zeitalter der KI. Dennoch ist die Durchdringung der KI in der Werbung größtenteils so heikel, dass sie meist unbemerkt bleibt.

Seit fast einem Jahrzehnt hilft KI-Werbung Vermarktern bei der Bewältigung alltäglicher Aufgaben wie Segmentierung, Automatisierung und Interpretation von Big Data in die Absicht des Kunden.

Heutzutage umfasst die KI-Technologie in der Werbung Automatisierung, Personalisierung , Segmentierung und andere Funktionen, die aus Anzeigenstapeln nicht mehr wegzudenken sind.

Warum brauchen Anzeigenstapel diese Funktionen überhaupt? Die Antwort liegt an den Daten.

Beklagten Profis im Zeitalter der manuellen Anzeigenschaltung eine massive Datenknappheit, sind die Datenmengen heute so überwältigend, dass sie ohne Technik kaum noch verarbeitet werden können.

Wenn der Ad-Tech-Markt übersättigt ist, tauchen hin und wieder datengesteuerte KI-Lösungen auf. Daher ist es wichtig zu verstehen, wie wichtig diese Technologie für Ihren Stack sein kann, um die richtigen Entscheidungen und gerechtfertigten Investitionen zu treffen.

Die Bedeutung von KI im Ad-Tech-Stack und der Unterschied zu anderen Technologien

Der Einsatz von KI in der Werbung hilft, Verhaltensmuster zu erkennen und zu erkennen, indem riesige Mengen von Big Data- Punkten analysiert werden, die über einen langen Zeitraum gesammelt wurden.

Nahezu alle Datenquellen, die für die Gewinnung von Kundeninformationen verwendet werden (direkt gelieferte persönliche Informationen, soziale Medien, Online- und Offline-Kaufgewohnheiten), können verwendet werden, um zukünftiges Verhalten und Kaufneigungen vorherzusagen.

Auf diese Weise erstellen Ad-Stacks Vorhersagemodelle, um die Muster des Nutzerverhaltens zu bestimmen. Diese Muster wiederum ermöglichen es, Produktempfehlungen für eine bestimmte Person, Zeit und Kontext zu liefern.

In einfachen Worten, die größte Fähigkeit der KI im Ad-Tech-Stack besteht darin, dass sie enorme Mengen an getrennten Benutzerinformationen betrachten und auf menschenähnliche Weise interpretieren kann.

Im Gegensatz zu herkömmlichen Computersystemen vermittelt die kognitive Funktion der KI ein Verständnis dafür, wer die Zielgruppe ist, was ihnen gefällt oder nicht gefällt, welche Kaufentscheidung sie am wahrscheinlichsten treffen wird und welches Gerät sie höchstwahrscheinlich dafür verwenden wird.

Auf diese Weise kann KI viele Aufgaben in Ad Stacks übernehmen, von der Workflow-Automatisierung bis hin zur gezielten Personalisierung von Werbebotschaften und deren Auslieferung.

Welche Rolle spielen dann andere Technologien wie maschinelles Lernen, neuronale Netze und Deep Learning?

1. Maschinelles Lernen

Auch maschinelles Lernen ist ein Zweig der KI. ML arbeitet in der Regel Seite an Seite mit KI und übernimmt die Funktion des Erfahrungslernens.

Es sammelt Daten, wertet sie aus und lernt im Laufe der Zeit, neue Muster zu erkennen, um dem System Anweisungen zur künftigen Optimierung von Werbekampagnen geben zu können.

Auf diese Weise kann ML beispielsweise die Gebotsmuster in einer Vielzahl von Auktionsarten und -bedingungen analysieren und sich auf diese Informationen verlassen, um die beste Gebotsstrategie zu entwickeln.

2. Neuronale Netze

Neuronale Netze basieren auf mathematischen Modellen, die die Arbeit des menschlichen Gehirns reproduzieren, um künstliche Intelligenz zu replizieren.

Ihre Algorithmen basieren auf eng miteinander verbundenen Knoten, die irgendwie ähnlich wie menschliche Neuronen funktionieren, die hauptsächlich auf Mustererkennung ausgerichtet sind.

In Ad-Stacks besteht das Hauptziel neuronaler Netze darin, so viele Daten wie möglich zu verarbeiten, um aus den gesammelten Daten präzise und wertvollste Ergebnisse zu erzielen.

3. Tiefes Lernen

Deep Learning ist eine Teilmenge des maschinellen Lernens, die Datenverarbeitungskapazitäten neuronaler Netze anwendet, um Daten in verschiedenen Kontexten besser zu analysieren, Muster zu erkennen und diese Muster auf Kategorien anzuwenden, die normalerweise zur Klassifizierung verwendet werden.

Werbegiganten wie Google und Facebook sind bekannt für ihre Deep-Learning-Implementierung für prädiktive Modellierung.

Es gibt große Chancen, die diese Algorithmen für Ad-Stacks bieten, wenn es um bestimmte Funktionen geht: Geoanalyse, Segmentierung, Einblicke in die Gebotsuntergrenze und die Optimierung von Zeitüberschreitungen, Zielgruppenerweiterung und die Liste geht weiter.

Diese Technologien sind eng miteinander verbunden und helfen dem Werbestapel, reibungslos und effektiv zu funktionieren.

Drei Profis, die Marketer dazu bringen, in KI- Werbestacks zu investieren

In naher Zukunft wird Werbung komplett neu definiert. Die Situation, in der ein Benutzer eine Fülle von Bannern mit völlig irrelevanten Produkten sieht, wird aussterben.

Personalisierte Marketingbotschaften in der digitalen Werbung geben einem Kunden ein Gefühl von Wert und fördern die Benutzerloyalität, was sich nicht nur in einer höheren CTR und Conversions, sondern auch in einer besseren Einbindung und Benutzerbindung niederschlägt.

Die folgenden Statistiken können diesen Trend vollständig belegen:

• 88 % der Marketer in den USA geben an, dass die Personalisierung einen messbaren Einfluss auf ihre Werbeergebnisse hat
• 40 % der Führungskräfte von Unternehmen im E-Commerce geben an, dass sich die Personalisierung direkt auf ihre Verkäufe und Unternehmenseinnahmen auswirkt
• Mit personalisiertem Marketing erzielen Marken normalerweise eine Umsatzsteigerung von mindestens 20 %
• 80 % der Nutzer geben an, dass sie eher zu einem Kauf neigen, wenn die Anzeige personalisiert ist

Marketing- und Werbefachleute, die KI implementieren, erzielen viel bessere Ergebnisse von Werbekampagnen, was wiederum zu höheren Einnahmen führt, die der Anzeigenstapel während des Zeitraums generiert. Die folgenden drei Gründe erläutern kurz, wie KI dazu beiträgt:

1. Steigerung der Conversions

CRM-Systeme mit integrierter KI können beispielsweise automatisch die Wahrscheinlichkeit einer Conversion bestimmen, vorschlagen, welche Art von Dienstleistung oder Produkt der Kunde kaufen wird und welche Art der Nachricht für den Kunden am relevantesten ist.

Auf diese Weise können sich Vertriebsleiter viel besser auf ihre Bemühungen und ihre Anwendung konzentrieren.  

2. Die besten Kanäle der Kundenkommunikation finden

KI kann Marketern auch dabei helfen, die Beziehung zwischen den Nummerninteraktionen und Kanälen (E-Mail, Anruf, Push-Nachricht) zu bestimmen, um die Wahrscheinlichkeit einer Transaktion für verschiedene Kundensegmente zu bestimmen.

3. Werbepersonalisierung aktivieren

Gemeinsam angewendete Werbung und KI können die Personalisierungsergebnisse leicht steigern. Auf diese Weise können Einzelhändler Treueprogrammen neues Leben einhauchen, die aus irgendeinem Grund ineffektiv geworden sind.

Da solche Programme in erster Linie auf Rabatten und heißen Angeboten basieren, können sie ein zweites Leben bekommen; zB mit relevanten Location Based Geomarketing oder Geofencing Werbekampagnen.

Aus diesem Grund scheint die Investition in KI-basierte Stacks für Vermarkter, Marken und Werbetreibende die kommerzielle Gelegenheit Nummer eins zu sein.

Tatsächlich zeigt eine Umfrage von Deloitte , dass über 82 % der mittleren bis großen Unternehmen in Großbritannien KI-Möglichkeiten nutzen.

Gleichzeitig wissen kaum 15 % dieser Unternehmen, wie sie die KI-Fähigkeiten in vollem Umfang beherrschen (24 % in den USA, 22 % in Deutschland, 19 % in Kanada und 17 % in Frankreich).

Da Werbetechnologien stark datenabhängig sind, könnte die Investition in umfassende KI-basierte Ad-Stacks eine weitere Chance sein.

Während Facebook und Google die meisten Nutzerdaten besitzen, sind sie wahrscheinlich die einzigen Unternehmen, die die KI-Kapazitäten voll ausschöpfen.

Unternehmen, die in KI-basierte Ad-Stacks investieren, können jetzt personalisierte Produkte und Dienstleistungen erstellen, die neue Kunden leicht mit individuellen Angeboten gewinnen.

Die Nachteile des Einsatzes von KI in der Werbung und wie man sie überwindet

Wenn die Vorteile von KI-basierter Werbung mit Workflow- Automatisierung, Segmentierung und Nachrichtenpersonalisierungsfunktionen einhergehen , sind die Nachteile der Verwendung von KI in der Werbung möglicherweise nicht so offensichtlich.

1. Mangelnde Erfahrung

Trägheit und mangelndes technisches Know-how sind die Hauptgründe dafür, dass der KI- Werbestapel für viele Unternehmen ein weit hergeholter Traum ist .

In diesem Zusammenhang ist es unerlässlich, die richtigen Leute in der Phase der Ad-Stack-Entwicklung zu beschäftigen, in den meisten Fällen bedeutet dies die Einladung der Data Scientists, Daten- und Softwareingenieure in die Organisation.

2. Höhere Kosten

KI-basierte Werbung war schon immer teurer im Vergleich zu Optionen, die keine Funktionen für Anzeigen-Targeting, Segmentierung und KI-Automatisierung an Bord haben. Höhere technologische Möglichkeiten sind natürlich immer mit Kostensteigerungen verbunden.

Wenn Sie sich zwischen einer KI-Werbeplattform und einer Nicht-KI entscheiden, denken Sie daran, dass die erste höchstwahrscheinlich fortschrittlicher und damit teurer ist.

Die gute Nachricht ist, dass der Preis mit zunehmender Reife der Technologie und einer breiteren Marktakzeptanz tendenziell sinkt.

Ein gutes Beispiel ist Programmatic Advertising . Basierend auf Algorithmic Buying kam 1996 mit Google DoubleClick Programmatic zum ersten Mal auf den Markt.

Später entwickelte sich daraus eine schnell wachsende Ad-Tech-Branche mit zahlreichen Lösungen, die für Unternehmen und unabhängige Werbetreibende gleichermaßen erschwinglich sind.

Programmatische KI-basierte Werbeplattformen machen es einfach, Zielgruppen zu segmentieren, Nachrichten zu personalisieren, flexible Einstellungen zur Konfiguration von Kampagnenparametern zu verwenden und Werbekampagnen unterwegs zu optimieren.

Solche Plattformen sind komplexe KI-gestützte Tools, die unzählige Kriterien berücksichtigen, um sicherzustellen, dass eine gekaufte Anzeige sowohl für den Zielbenutzer als auch für den Werbetreibenden richtig ist.

Solche Plattformen kaufen automatisch Impressionen auf Websites im Auftrag von Werbetreibenden und leiten sie zum richtigen Gerät und zur richtigen Zeit an die Zielgruppen weiter.

Wie programmatische KI-Tools die Personalisierung vorantreiben

1. Dynamische Creative-Optimierung

Technologie, die Anzeigen nach Design, Farbe und Layout für jeden einzelnen Nutzer nach seinem Geschmack und seinen Vorlieben in Echtzeit anpasst.

Dadurch können Unternehmen einzigartige Designlösungen entwickeln, die Branding, Leistung und Personalisierung in einem Creative vereinen.

2. Vorausschauendes Bieten

Predictive Bidding hilft dem System, die Datenarrays richtig auszuwerten und das richtige Gebot zum richtigen Zeitpunkt während der programmatischen Auktion anzubieten.

Dieser Trick hilft, die Kosten pro Anzeigenimpression letztendlich zu senken. Der Algorithmus analysiert die Kaufhistorie des Benutzers zusammen mit Verhaltensmustern und bestimmt genau, welches Angebot am wahrscheinlichsten zu einer Conversion führt.

3. Produktempfehlungen

Dieser KI-Werbealgorithmus fügt der Werbung, die der Nutzer auf der Seite sieht, empfohlene Produkte hinzu .

Um die Kaufabsicht zu ermitteln, berücksichtigt die Produktempfehlungsfunktion die Kaufhistorie des Benutzers, die beliebtesten Produkte und frühere Aktionen sowie die Aktionen anderer Kunden mit ähnlichen Eigenschaften.

Nach der Kombination dieser Faktoren empfiehlt die Technologie die Produkte, die potenziell vom Kunden gekauft werden können.

Um zusammenzufassen  

Die Werbebranche ist im Kern auf Daten aufgebaut. Aus diesem Grund gibt es für KI in Ad-Stacks keine bessere Mission, als Prozesse zu automatisieren, Routineaufgaben zu vereinfachen, Werbebudgets zu reduzieren und die Benutzererfahrung zu personalisieren.

Gleichzeitig sollte die Implementierung kleiner Algorithmen in den Anzeigenstapel nicht kostspielig sein oder die Installation von Dutzenden von Drittanbieteranwendungen erfordern, die nur die Werbetools, die Vermarkter verwalten müssen, isolieren.

Durch die Investition in intelligente Programmatic AI-Werbeplattformen kann jedes Unternehmen das Datenpotenzial durch umfassende Kampagnenpersonalisierung, Automatisierung und fortlaufende Kampagnenoptimierung maximieren .

Ivan Guzenko ist CEO von SmartyAds.