Es gibt wohl kaum ein Thema, das derzeit für mehr Gesprächsstoff sorgt als künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) – sei es im positiven oder, was häufiger vorkommt, im negativen Sinne.
Sicher, man hört oft besorgte Stimmen über den Aufstieg der KI und ihre Auswirkungen auf die menschliche Innovationskraft. Aber hören Sie uns zu: Es ist wichtig zu erkennen, dass diese Technologien nicht dazu da sind, menschlichen Einfallsreichtum zu ersetzen, sondern ihn vielmehr zu erweitern.
So wie KI und ML ihren Platz im Gesundheitswesen, in der Bildung und in der Weltraumforschung finden, haben sie auch begonnen, die Welt des Marketings und der Werbung zu revolutionieren.
Lassen Sie uns darüber sprechen, warum das kein Grund zur Sorge ist.
KI und ML läuten eine neue Ära der Suchmaschinenwerbung ein. Sie liefern alles, von hyper-personalisierten Inhalten für einzelne Nutzer bis hin zu verbesserter Betrugserkennung für Unternehmen, und helfen Marken letztlich dabei, die Bedürfnisse der Verbraucher besser zu verstehen, während sie gleichzeitig wertvolle Zeit und Geld sparen.
Lassen Sie uns fünf Wege erkunden, wie diese Technologien für aussagekräftigere Sucherlebnisse sorgen und Marken dabei unterstützen, ihren Markt besser zu verstehen.
Wir alle kennen die Frustration, wenn uns allgemeine Anzeigen präsentiert werden, die meilenweit an unseren tatsächlichen Interessen vorbeigehen. Doch die Zeiten von „One-Size-Fits-All“-Anzeigen sind dank der Hyper-Personalisierung schnell vorbei.
Angetrieben von KI und ML ermöglicht die Hyper-Personalisierung, Suchanzeigen auf die individuellen Interessen, demografischen Merkmale, Verhaltensmuster und Absichtssignale jedes Nutzers zuzuschneiden. Algorithmen analysieren historische und Echtzeit-Suchgewohnheiten umfassend, um detaillierte Kundenprofile zu erstellen, die eine Hyper-Personalisierung ermöglichen.
Werbetreibende können Anzeigen dann präzise auf die Bedürfnisse und Vorlieben des einzelnen Nutzers abstimmen. So erhalten beispielsweise Suchende mit einem früheren Interesse an Hybridfahrzeugen Anzeigen für die neuesten Elektroautos, während Eltern, die nach Kinderwagen suchen, Anzeigen für Babyprodukte sehen.
Das Ergebnis? Verbraucher haben das Gefühl, einen digitalen Einkaufsassistenten zu haben, der ihre Vorlieben und Bedürfnisse versteht, was zu höherem Engagement, Zeitersparnis und besseren Konversionsraten führt.
KI und ML reagieren nicht nur auf das Nutzerverhalten; sie können es auch vorhersehen.
Ähnlich wie Meteorologen Daten und Modelle nutzen, um das Wetter vorherzusagen, betrachtet die prädiktive Analyse, die auf ML-Algorithmen basiert, historische Nutzmuster, um Verhalten zu antizipieren. Dies ermöglicht es Werbetreibenden, die Nutzerabsicht zu verstehen, noch bevor die Suche stattfindet, und hilft Marken dabei, die perfekte Anzeige genau dann an den richtigen Nutzer zu liefern, wenn dieser bereit ist, zu konvertieren.
Sie werden vielleicht feststellen, dass Hyper-Personalisierung und prädiktive Analyse eng miteinander verknüpfte Konzepte sind – und damit haben Sie recht. Dennoch verfolgt jedes einen eigenen Zweck:
Für jedes Unternehmen wäre es unmöglich, ein Team von Experten rund um die Uhr zu beschäftigen, um jedem einzelnen Verbraucher personalisierte Empfehlungen und Beratung zu bieten. Dennoch erwarten Verbraucher personalisierte, dialogorientierte Erlebnisse. Wie schließen Sie diese Lücke?
Die Antwort findet sich auf so gut wie jeder Website, die sich der KI/ML-Revolution verschrieben hat: KI-gestützte Chatbots.
Wenn Verbraucher nach Produkten suchen, nutzen diese Chatbots Natural Language Processing (NLP), einen Teilbereich der künstlichen Intelligenz, der es Chatbots ermöglicht, menschliche Sprache zu verstehen, zu interpretieren und in ihr zu kommunizieren.
Indem sie Erkenntnisse aus früheren Käufen, dem Browserverlauf, der Kaufabsicht und dem Kontext ziehen, schlagen Chatbots Artikel vor, die auf die Bedürfnisse des Nutzers zugeschnitten sind. Es sind dieselben Informationen, auf die ein guter Freund zurückgreifen würde, um Ihnen ein Geburtstagsgeschenk zu kaufen.
Für Marken ist der Mehrwert eines Chatbots auf ihrer Website immens. Laut Führungskräften steigern Chatbots den Umsatz um durchschnittlich 67 %.
Sie verbessern nicht nur die Kundenbindung und steigern die Konversionsraten, sondern entlasten auch bei der manuellen Bearbeitung häufiger Kundenanfragen in großem Umfang.
Zudem ermöglicht jede Chatbot-Interaktion den Marken datengestützte Erkenntnisse, mit denen sie die Customer Journey kontinuierlich verfeinern und optimieren können.
Eine der größten Herausforderungen bei der Verwaltung von Suchkampagnen ist die ständige Anpassung von Geboten und Budgets für Keywords, Anzeigengruppen und Kampagnen. Das ist akribische, oft monotone Arbeit, die wertvolle Zeit verschlingt.
Werbetreibende müssen manuell sicherstellen, dass jedes Keyword das richtige Gebot und jede Anzeigengruppe das passende Budget erhält. Diese Arbeit ist übrigens nie abgeschlossen – sobald man fertig ist, beginnt der Prozess von vorn.
Glücklicherweise gibt es eine KI- und ML-Lösung für die manuelle Gebotsabgabe.
Algorithmen für maschinelles Lernen können Leistungsdaten, saisonale Trends und Gebotsstrategieziele einbeziehen, um Gebote automatisch auf den optimalen Preispunkt anzupassen. Die KI lernt, Budgets dynamisch zwischen leistungsstärkeren Bereichen zu verschieben und gleichzeitig bei leistungsschwachen Bereichen zu kürzen.
Dieser automatisierte Ansatz bei der Gebots- und Budgetverwaltung spart Werbetreibenden nicht nur Zeit, sondern verbessert auch die Performance.
Betrug bei Suchanzeigen kostet Unternehmen jährlich Milliarden. Tatsächlich berichtet AdAge, dass für jeden 3 US-Dollar, der für digitale Anzeigen ausgegeben wird, 1 US-Dollar durch Anzeigenbetrug verloren geht. Doch KI- und ML-Technologien helfen dabei, diese finanziellen Verluste durch Betrug zu stoppen.
Diese Technologien nutzen fortschrittliche Mustererkennung, um Signale betrügerischer Aktivitäten bei Anzeigenklicks, Konversionen und Website-Traffic zu identifizieren. Durch die Analyse großer Datensätze kann KI Anzeichen von Bots, gefälschten Klicks und anderem schädlichen Verhalten erkennen, die menschlichen Prüfern entgehen.
Da Werbeausgaben nicht mehr für ungültigen Traffic verschwendet werden, können Unternehmen ihr Budget freisetzen und Kampagnen für echte Interessenten optimieren.
Fazit:
KI und ML stehen an der Spitze eines transformativen Wandels in der Welt der Suchmaschinenwerbung. Die Synergie zwischen Technologie und Werbung markiert eine neue Ära, in der Präzision und Personalisierung auf beispiellose Weise zusammenkommen. Es liegt an den Unternehmen zu entscheiden, wann – nicht ob – sie daran teilhaben wollen.
Bei adMarketplace scheuen wir uns nicht vor neuen Technologien. Wir haben erhebliche Anstrengungen in die Entwicklung von KI- und ML-Lösungen investiert, die nicht nur unserem Unternehmen, sondern auch unseren Kunden zugutekommen.
Einer unserer Schwerpunkte liegt auf dem sogenannten Prompt Shaping, bei dem maschinelles Lernen den Suchenden Vorschläge unterbreitet, um die angezeigten Produktergebnisse besser anzupassen, sodass sie relevantere Ergebnisse sehen, die ihrer Kaufabsicht entsprechen.
Zudem haben wir kürzlich ELME eingeführt, den Event Likelihood and Metrics Estimator. Dieses proprietäre Machine-Learning-Modell wurde entwickelt, um den potenziellen Wert jedes Kunden für unsere Werbetreibenden vorherzusagen. ELME fungiert für unser Pricing-Team als Glaskugel, um unseren Kunden bei der Maximierung ihres ROI zu helfen.
Wir werden die Entwicklungen in der schnelllebigen Welt der KI und des maschinellen Lernens genau verfolgen, um zu untersuchen, wie diese komplexen und dynamischen Technologien die Zukunft der intelligenten Suchwerbung gestalten können. In der Zwischenzeit können Sie unsere Lösungen hier im Detail erkunden.
Wir helfen Marken dabei, ihre Reichweite zu maximieren und ihre Effizienz zu steigern, damit Sie Marktanteile gewinnen, Wettbewerber überholen und bei der Suche erfolgreich sind.
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