Künstliche Intelligenz (KI) wird in der Onlinewerbung zur Optimierung von Kampagnen eingesetzt und erlebt durch vielfältige Anwendungs- und Automatisierungsmöglichkeiten einen regelrechten Boom. KI Module werden für die meisten gängigen Werbetechnologie-Lösungen angeboten und die Anbieter versprechen massive Performance Steigerungen. Aber was versteht man darunter, wo ist deren Einsatz wirklich sinnvoll und wo sind die Grenzen?
Ersetzt KI den Spezialisten?
Diese Vermutung könnte aufkommen, wenn man sich oberflächlich mit dem Thema KI und Automatisation auseinandersetzt. Kampagnen können via API an die Systeme übermittelt werden und ein AI basierter Algorithmus optimiert diese, ohne dass sich jemand gross darum kümmern muss. Ist das bereits Realität? Sind Spezialisten, die Kampagnen aktiv verfolgen und händisch optimieren, bereits obsolet? Meiner Meinung nach kann KI bereits sehr viel und Werbenden eine massive Erleichterung in der Kampagnen-Optimerung bringen. Spezialisten lassen sich aber noch nicht vollständig ersetzen.
Voraussetzungen für den Einsatz von KI in der Kampagnen-Optimierung
Damit ein Algorithmus beispielsweise bei einer auf Verkäufe optimierten Kampagne eingesetzt werden kann, sind gewisse Voraussetzungen erforderlich.
- Auswahl des passenden Mediums
Google-, Social Media- oder Display Ad’s? Welches ist das richtige Medium, für das zu bewerbende Produkt und das angestrebte Kampagnenziel. - Detailliertes Tracking auf der Zielseite
Ein korrekt verbautes Tracking auf der Landingpage ist unabdingbar, damit die richtigen Aktionen gemessen werden können. - Realistische Ziele
Die Kampagnenziele sollen realistisch definiert sein. Unrealistische Ziele kann auch die beste KI nicht erreichen. - Daten
Daten sind der Treibstoff für die KI, dies können sowohl historische Daten von vergangenen Kampagnen sein oder frisch erhobene nach Start einer Kampagne. Je mehr Daten der KI zur Verfügung stehen, desto signifikanter ist deren Optimierungsmodell. - Zeit zum Lernen
Ein Algorithmus braucht Zeit die Daten zu analysieren und auf deren Basis Empfehlungen zu generieren. Je weniger Daten dem Algorithmus zur Verfügung stehen, desto länger dauert dieser Prozess.
Bei Google- und Facebook Ad’s sind dies beispielsweise jeweils mindestens 7 Tage. - Kurze Kampagnenlaufzeiten vermeiden
Da die Lernphase selbst bereits einige Zeit in Anspruch nimmt und die KI erst danach beginnt die Kampagne zu optimieren, empfiehlt es sich möglichst lange Kampagnenlaufzeiten einzuplanen. Die KI lernt auch nach der initialen Lernphase stetig mehr und steigert damit die Effizienz der Kampagne. - Vertrauen in die KI
Die Lernphase sollte nicht durch manuelles Eingreifen unterbrochen werden, insbesondere wenn erwünschte Ziele nicht direkt erreicht werden. Dies fällt meist sehr schwer, da ungerne die Kontrolle abgegeben wird, sollte aber wenn möglich eingehalten werden. Auf lange Zeit wird sich dies auszahlen.
Die Möglichkeiten der KI auszuschöpfen, heisst somit unterschiedliche Einflussfaktoren in der Planung und Durchführung von digitalen Werbekampagnen zu berücksichtigen. Dann wird deren Einsatz zu einem mächtigen Werkzeug mit grosser Wirkung.
Was kann die KI noch nicht?
Eine KI kann nicht zaubern. Sind zum Beispiel zu wenige Daten in der Lernphase generiert worden, kann kein signifikantes Modell gerechnet werden. Ein mit zu wenigen Daten errechnetes Modell kann zu Fehloptimierungen führen. Auch macht es wenig Sinn auf eine automatisierte Optimierung zu setzen, wenn die Laufzeit sehr kurz ist.
Die Stärke der KI liegt vor allem in der Auswertung und Analyse von Datenpunkten, in einer Granularität, was für in der manuellen Kampagnensteuerung enorm aufwändig wäre.
Wenn also ein Algorithmus genug der richtigen Daten erhält und Geduld bewiesen wird, indem nicht zu früh manuell eingegriffen wird, stehen die Chancen sehr gut, dass die vorgenommenen Optimierungen die Kampagne positiv verbessern.
Weiterführende Links zum Thema
10 Anwendungsbeispiele für Künstliche Intelligenz im digitalen Marketing
Der Einsatz von künstlicher Intelligenz im digitalen Marketing
