Künstliche Intelligenz (KI) hat das Potenzial, die Art und Weise, wie Unternehmen Werbung machen, grundlegend zu verändern. Immer mehr Unternehmen setzen auf KI-basierte Anwendungen, um ihre Marketingstrategien zu verbessern und ihre Werbung effizienter zu gestalten. Der Einsatz von KI im Marketing ermöglicht es Unternehmen, riesige Datenmengen schneller und effizienter zu analysieren und personalisierte Werbung auf die individuellen Bedürfnisse ihrer Kunden zuzuschneiden. Um dieses enorme Potenzial von KI im Marketing ausschöpfen zu können, müssen die verschiedenen Anwendungsarten und Entwicklungen von Marketingverantwortlichen verstanden werden (Pieper, 2023).
KI Anwendungen im Marketing
KI im Marketing ist zu einer spielverändernden Notwendigkeit geworden. Unternehmen setzen KI in verschiedenen Bereichen des Marketings ein, um ihre Werbung effizient zu gestalten. Gerade in Zeiten von Big Data ergeben sich durch KI enorme Möglichkeiten für die digitale Werbung (Dinana, 2022).
Eine der wichtigsten Anwendungen von KI im Marketing ist die Marketing Automation. Die zielgruppenspezifische Auslieferung von Werbemaßnahmen kann die Wirksamkeit enorm steigern. KI wird genutzt, um Marketingaktivitäten zu automatisieren und zu optimieren. Mit Marketing Automation können Unternehmen personalisierte und maßgeschneiderte Inhalte erstellen und Kampagnen automatisch an die richtige Zielgruppe ausspielen. So können Marketingausgaben effizienter und relevanter eingesetzt werden (Kotler et al., 2021: 144, Schwarz, 2021).
Ein weiterer wichtiger Bereich, in dem KI eingesetzt wird, ist die programmatische Werbung. Künstliche Intelligenz erhöht in diesem Bereich enorm die Effizienz. Die Erschließung neuer Werbekanäle wie Podcasts, sprachaktivierte Werbung, Digital Out-of-Home oder auch programmatische Werbung mit Ton oder Virtual Reality eröffnen Werbetreibenden mehr Optionen denn je. Mithilfe von KI kann so den Konsumenten gleichzeitig ein personalisiertes, ansprechendes Erlebnis geboten werden (Stingl, 2022).
Darüber hinaus wird KI auch in der Optimierung von Werbung eingesetzt. Unternehmen nutzen KI, um ihre Werbekampagnen zu analysieren und zu verbessern. Durch den Einsatz von KI können Werbetreibende schnell und effizient feststellen, welche Werbung funktioniert und welche nicht. Auf diese Weise können sie ihre Kampagnen kontinuierlich optimieren und ihre Ergebnisse verbessern (Haleem et al., 2022).
KI-gestützte Optimierung von Werbung
Die Künstliche Intelligenz (KI) bietet im Marketing zahlreiche Möglichkeiten, um Werbung effizienter zu gestalten und somit mehr Kunden zu erreichen. Eine Möglichkeit besteht in der Optimierung von Werbung mithilfe von KI. Hierbei werden die Möglichkeiten der maschinellen Lernverfahren genutzt, um anhand von Daten wie Kundenverhalten, Vorlieben und Interessen gezielt Werbung auszuspielen.
Eine wichtige Rolle spielt hierbei die Identifikation geeigneter Trainingsdaten für die KI-Systeme. Die Qualität der Daten ist ausschlaggebend für die Vorhersage des Kundenverhaltens und somit für den Erfolg der Werbemaßnahmen. Ein weiterer wichtiger Faktor ist die Vermeidung von menschlichen Vorurteilen, die die Empfehlungen der KI beeinflussen könnten (Brune, 2022).
Eine Studie zum Thema Deep Reinforcement Learning in agentenbasierten Simulationen zeigt, wie KI-Systeme eingesetzt werden können, um eine optimale Mediaplanung zu entwickeln. Dabei werden lernende Agenten eingesetzt, um eine Marketing-Investitionsstrategie zu entwickeln, die den Bekanntheitsgrad einer Marke verbessert. Der Deep Reinforcement Learning-Agent erkennt die Auswirkungen der einzelnen Customer Touchpoints nicht im Voraus, aber er erkennt und bestimmt die interessantesten Touchpoints. Das System gibt Empfehlungen zur besten Mediaplanungsverteilung auf Grundlage der aktuellen Marktlage. Das Ziel der Forschung ist die Entwicklung einer dynamischen Investitionspolitik die sich alle paar Wochen an die Marktenwicklung anpasst. Somit ist eine kurzfristige Reaktion auf Marktveränderungen möglich (Vargas-Pérez et al., 2023).
Ein KI-gestützter Ansatz zur Verbesserung der Erkennung und Förderung von Werbung in sozialen Netzwerken basiert auf einem neuronalen Netz des genetischen Algorithmus (GABP). Hierbei wird das neuronale GABP-Netz beim Aufbau sozialer Netzwerke eingesetzt, um die Klickrate von Webseite-Anwendungen durch Optimierung von Werbestrategien vorherzusagen. Das GABP-Netzwerkmodell hat sich als besonders geeignet für Anwendungen in der Werbebranche erwiesen (Shi und Wang, 2023).
Insgesamt bietet die Künstliche Intelligenz im Marketing zahlreiche Möglichkeiten zur Optimierung von Werbung. Dabei kommt es auf die Qualität der Trainingsdaten und die Vermeidung von menschlichen Vorurteilen an. Die Anwendung von KI-Systemen wie Deep Reinforcement Learning und neuronalen Netzen des genetischen Algorithmus kann zu einer effizienteren Mediaplanung und einer höheren Klickrate führen.
Systeme und Tools mit KI im Marketing
Es gibt eine Vielzahl von Systemen und Tools, die KI im Marketing einsetzen. Hier sind einige Beispiele:
- AdCreative.ai (https://de.adcreative.ai): AdCreative.ai ist eine Plattform, die KI-gestützte Produktanzeigen für dynamische Werbung bei Facebook, Instagram, LinkedIn und Google erstellt. Durch die Anreicherung von Produktanzeigen mit individuellen und dynamischen Informationen können Unternehmen die Aufmerksamkeit ihrer Kunden erhöhen und die Leistung der Anzeigen automatisch optimieren.
- Demand-Side-Plattform von AIDEM (https://www.aidem.com): Die Demand-Side-Plattform von AIDEM ist eine datenschutzorientierte Optimierungstechnologie, die für bestehende Mediaplattformen wie Facebook, Instagram, Snapchat, YouTube, Google Ads und Bing aktiviert werden kann. Es gibt auch Schnittstellen zu Systemen wie Google Analytics, Adobe Analytics, AdForm, Google Campaign Manager, Big Commerce, HubSpot und Shopify. Die KI-basierte Plattform wurde entwickelt, um alle eingebetteten Algorithmen von Medienplattformen zu übertreffen und schlussendlich zu ersetzen.
- nexoya (https://www.nexoya.com) ist eine Marketing KI Plattform die datengetriebene Entscheidungen zu Werbeausgaben in online Werbekanälen trifft. Sie verteilt das Marketingbudget dank KI-Technologie effizient auf mehrere Werbekanäle. Sind die Marketingwerkzeuge mit nexoya verknüpft, ist ein ganzheitlicher Überblick über alle Kampagnen möglich und die Marketing-Performance kann so automatisiert werden. Mit der KI-Technolgogie können zukünftige Kampagnen- und KPI-Performance evaluiert werden. Das System schafft es bei gleichen Budgeteinsatz um 30% mehr Conversions zu erzielen und übertrifft somit die Algorithmen der Medienplattformen.
- Trapica (https://www.trapica.com/): Trapica ist eine Marketing-Automatisierungsplattform, die das Online- und Offline-Publikum über alle Werbekanäle hinweg analysiert, um aussagekräftige Erkenntnisse über Absicht, Verhalten und Interesse zu gewinnen. Zusätzlich zu den eigenen Daten können auch Analysen über Mitbewerber erstellt werden. Die KI nutzt die Daten der Zielgruppen, um daraus Personas zu erstellen, damit Unternehmen ihre bestehenden Zielgruppen besser kennenlernen.
- Albert(https://albert.ai/): Albert ist eine KI-Marketingsoftware, die Unternehmen dabei unterstützt, ihre Kampagnen zu automatisieren und zu optimieren. Die Plattform nutzt Machine-Learning-Algorithmen, um Daten zu analysieren und Vorhersagen zu treffen. Auf dieser Grundlage können Unternehmen ihre Kampagnen personalisieren und ihre Ergebnisse verbessern.
KI im Marketing – Ein Ausblick
KI hat das Potenzial, die Art und Weise zu verändern, wie Unternehmen Werbung machen und mit Kunden interagieren. Durch den Einsatz von KI-Technologien wie Marketing Automation, programmatischer Werbung und personalisierten Empfehlungen können Unternehmen effizienter auf Kundenbedürfnisse eingehen und ihren ROI verbessern. Die Zukunft des Marketings wird zweifellos von KI bestimmt, aber es bleibt abzuwarten, wie sich diese Technologie weiterentwickeln wird. Unternehmen, die frühzeitig auf KI setzen, können einen Wettbewerbsvorteil erlangen und ihre Marketingkampagnen auf ein neues Niveau heben.
Quellenverzeichnis:
Brune, Gunnar (2022). Künstliche Intelligenz: Wir erkunden eine Terra Incognita für das Marketing. Künstliche Intelligenz heute: Anwendungen aus Wirtschaft, Medizin und Wissenschaft. Wiesbaden: Springer Fachmedien Wiesbaden.
Dinana, Hesham Osama (2022): Marketing and Advertising in the Online-to-Offline (O2O) World. Cairo: IGI Global.
Haleem, Abid, Javaid, Mohd, Asim Qadri, Mohd, Pratap Singh, Ravi und Suman, Rajiv (2022): Artificial intelligence (AI) applications for marketing: A literature-based study International Journal of Intelligent Networks, 3, 119-132,
Kotler, Philip, Kartajaya, Hermawan und Setiawan, Iwan (2021): Marketing 5.0: Technologie für die Menschheit. Frankfurt / New York: Campus Verlag.
Pieper, Jan (2023). Künstliche Intelligenz im Marketing. In: Lucas, Christian & Sabine Schuster (eds.) Innovatives und digitales Marketing in der Praxis. Wiesbaden: Springer Gabler Wiesbaden.
Schwarz, Torsten (2021): Marketing Automation. Waghäusel: marketing-BÖRSE GmbH.
Shi, Baisheng und Wang, Hao (2023): An AI-enabled approach for improving advertising identification and promotion in social networks Technological Forecasting and Social Change, 188
Stingl, Claudia (2022): The Future of Advertising & digitale Tools. [online]. https://www.deloittedigital.at/future-of-advertising/ [04.02.2023]
Vargas-Pérez, Víctor A., Mesejo, Pablo, Chica, Manuel und Cordón, Oscar (2023): Deep reinforcement learning in agent-based simulations for optimal media planning Information Fusion, 91, 644-664,
Was bedeutet Künstliche Intelligenz (KI) im Marketing?
KI im Marketing ist eine Technologie, die es Unternehmen ermöglicht, riesige Datenmengen schneller und effizienter zu analysieren und personalisierte Werbung auf die individuellen Bedürfnisse ihrer Kunden zuzuschneiden. KI-basierte Anwendungen im Marketing sind in der Lage, Marketingaktivitäten zu automatisieren und zu optimieren. Unternehmen setzen KI in verschiedenen Bereichen des Marketings ein, um ihre Werbung effizienter zu gestalten.
In welchen Bereichen des Marketings wird KI eingesetzt?
KI im Marketing wird in verschiedenen Bereichen eingesetzt, wie zum Beispiel in der Marketing Automation, der programmatischen Werbung und der Optimierung von Werbung. Die Marketing Automation ermöglicht die zielgruppenspezifische Auslieferung von Werbemaßnahmen, um die Wirksamkeit zu steigern. Die programmatische Werbung erhöht die Effizienz und eröffnet Werbetreibenden mehr Optionen denn je. KI wird auch in der Optimierung von Werbung eingesetzt, um die Werbekampagnen zu analysieren und zu verbessern.
Was sind die Vorteile des Einsatzes von KI im Marketing?
KI im Marketing bietet zahlreiche Vorteile, wie zum Beispiel die Fähigkeit, riesige Datenmengen schneller und effizienter zu analysieren, um personalisierte Werbung auf die individuellen Bedürfnisse der Kunden zuzuschneiden. Unternehmen können Marketingaktivitäten automatisieren und optimieren, um personalisierte und maßgeschneiderte Inhalte zu erstellen und Kampagnen automatisch an die richtige Zielgruppe auszuspielen. KI erhöht die Effizienz und ermöglicht Werbetreibenden mehr Optionen denn je.
Was sind die Herausforderungen bei der Anwendung von KI im Marketing?
Eine Herausforderung bei der Anwendung von KI im Marketing ist die Identifikation geeigneter Trainingsdaten für die KI-Systeme. Die Qualität der Daten ist ausschlaggebend für die Vorhersage des Kundenverhaltens und somit für den Erfolg der Werbemaßnahmen. Ein weiterer wichtiger Faktor ist die Vermeidung von menschlichen Vorurteilen, die die Empfehlungen der KI beeinflussen könnten. Unternehmen müssen auch sicherstellen, dass die KI-Systeme die Datenschutzbestimmungen einhalten und keine personenbezogenen Daten missbrauchen.
Wie können KI-basierte Anwendungen im Marketing erfolgreich eingesetzt werden?
Um KI-basierte Anwendungen im Marketing erfolgreich einzusetzen, müssen Unternehmen die verschiedenen Anwendungsarten und Entwicklungen von Marketingverantwortlichen verstehen. Unternehmen müssen sicherstellen, dass die KI-Systeme auf qualitativ hochwertige Daten zugreifen und menschliche Vorurteile vermeiden. Es ist auch wichtig, die Datenschutzbestimmungen einzuhalten und sicherzustellen, dass die KI-Systeme keine personenbezogenen Daten missbrauchen. Unternehmen müssen ihre Mitarbeiter schulen, um sicherzustellen, dass sie die KI-Systeme effektiv nutzen und die Ergebnisse kontinuierlich optimieren können.
