Die Signale, die im Jahr 2025 auftauchen, haben sich nun zu einem strategischen Mandat herauskristallisiert: die Industrialisierung von Intelligenz durch Workflow-Orchestrierung, eigene Datenschwungräder und die dauerhafte Aktivierung der Marken-DNA. Anhand dieser Signale können wir die strategischen Bedingungen definieren, unter denen sich Marken im Jahr 2026 bewegen werden.

Für das Marketing beginnt die Ära der Orchestrierung.

Im Jahr 2025 beginnen Marketingteams, sich von isolierten KI-Piloten zu lösen und stattdessen koordinierte, agentenbasierte Systeme zu implementieren, die in der Lage sind, Arbeit über mehrere Schritte hinweg, kontinuierlich und in großem Umfang auszuführen. Diese Orchestrierungen, die die Zusammenarbeit innerhalb des Unternehmens neu strukturieren, verbinden Strategie, Kreation, Ausführung und Messung innerhalb eines einzigen, vernetzten Systems und nicht als Übergabe zwischen Silos.

Dieser Wandel bietet Marken auch einen klaren Ausweg aus dem "Fegefeuer der Piloten", dem Zyklus fragmentierter, kleinerer Tests, denen oft das strukturelle Gewicht fehlt, um sinnvolle geschäftliche Veränderungen voranzutreiben. Indem sie über isolierte Experimente hinausgehen und zu einer umfassenden Orchestrierung übergehen, ersetzen Unternehmen von Neugier geleitete Piloten durch eine strategische Architektur, die das Denken über den gesamten Marketing-Lebenszyklus hinweg miteinander verbindet. Dadurch wird sichergestellt, dass Intelligenz nicht nur ein Zusatztool ist, sondern eine grundlegende Komponente, die in der Lage ist, veraltete Silos aufzubrechen und schnelles Wachstum zu fördern.

Was das für das Jahr 2026 bedeutet: Orchestrierte Workflows werden die Industrialisierung der Intelligenz vorantreiben und als Grundlage für Always-on-Marketingoperationen dienen, die kreative Produktion, Handel und Optimierung vereinen. Marketingteams werden ihre Strukturen zunehmend neu ausrichten und sich vom Engpass der manuellen Ausführung hin zur strategischen Orchestrierung agentenbasierter Systeme bewegen.

Erfahrung wird zum wichtigsten Wettbewerbsfaktor.

Mit der zunehmenden Orchestrierung der Marketingabläufe im Jahr 2025 entwickelt sich das Erlebnisdesign weiter, um neue Daten zu generieren, die eine weitere Personalisierung und Einblicke in die Verbraucher ermöglichen und als eine Art Schwungrad fungieren. Indem sie die Verbraucher einladen, in einem generativen Rahmen mitzuarbeiten und mitzugestalten, können Marken reichhaltige, kontextbezogene Signale erfassen, die zuvor in Blackbox-Medien oder voreingenommenen Umfragen gefangen waren. So wird jede Interaktion zu einem Ereignis mit doppeltem Zweck: Sie bietet ein sinnvolles Kundenerlebnis und füllt gleichzeitig kritische Datenlücken mit eigenen, verwertbaren Informationen. Wenn Erlebnisse auf diese Weise gestaltet werden, ändert sich der strategische Ausgangspunkt, der mit der grundlegenden Frage beginnt: "Welche Daten brauche ich?"

Im Rahmen dieser Architektur ist die Beteiligung nicht mehr nur eine Engagement-Metrik, sondern fungiert als primäres Datengenerierungsereignis, das realitätsnahe Signale von Erstanbietern direkt in das agentische Ökosystem einer Marke einspeist.

KI dient hier als Bindeglied und ermöglicht die Aufnahme von Echtzeitdaten und die Ausgabe hyperpersonalisierter Assets ohne die Reibung der manuellen Produktion. Ein hervorragendes Beispiel hierfür ist unsere Arbeit mit dem Boomtown-Musikfestival "Boomtown Unboxed", bei dem das Engagement der Teilnehmer in eine skalierbare Daten-Engine und hyper-personalisierte kreative Inhalte umgewandelt wurde. Die Plattform nutzte First-Party-Event-Daten, die während des gesamten Festivals erfasst wurden, um dynamisch High-Fidelity-Recapture-Filmmaterial zu erstellen, das für jeden einzelnen Teilnehmer einzigartig ist.

Indem das Erlebnis selbst als eine massive Datenerfassungsumgebung behandelt wurde, konnte KI die Besucherzahlen in Erkenntnisse umwandeln, die kreative Zusammenstellung informieren und die emotionale Resonanz vertiefen. Die kreative Automatisierung ermöglichte die Anpassung des Erlebnisses an jeden Teilnehmer mit einer Granularität, die mit herkömmlichen Workflows einfach nicht erreicht werden kann.

Was dies für das Jahr 2026 bedeutet: Da die Sättigung mit Inhalten das traditionelle Engagement episodisch werden lässt, muss sich das Erlebnisdesign in ein "Always-on"-System verwandeln, das kontinuierlich Informationen sammelt, um das Erlebnis aufrechtzuerhalten

Authentizität hat sich zu einem strategischen Vorteil entwickelt.

Im Jahr 2025 hat sich Authentizität von einem philosophischen Ideal zu einer entscheidenden operativen Fähigkeit entwickelt. Als generative Tools die technische Hürde für die Erstellung von Inhalten senkten, erlebte der Markt einen Anstieg homogenisierter, generischer Ergebnisse, denen die ausgeprägte Seele der dahinter stehenden Marken fehlte. Auf der anderen Seite versuchten strategische Marken, ihr einzigartiges visuelles Erbe, ihren Tonfall und ihre eigenen Erkenntnisse über das Publikum in ihren KI-Systemen zu kodieren, um so kreative Inhalte in großem Umfang zu ermöglichen, die zutiefst authentisch für die Marke sind.

Der dauerhafteste Wettbewerbsvorteil ergibt sich nicht mehr aus der Beherrschung von Tools von der Stange, sondern aus der Schulung grundlegender Modelle, die auf der eigenen Geschichte der Marke basieren. Durch die Übernahme firmeneigener Maskottchen, geistigen Eigentums und kreativer Prinzipien können Marken sicherstellen, dass ihre KI-gestützte Arbeit sofort und erkennbar ihre eigene ist. Dieser Schritt vom einmaligen Souffleur zu einem lebendigen Markengehirn ermöglicht die Skalierung des Ausdrucks ohne Verwässerung der Bedeutung.

Umgekehrt hat der Markt die Folgen einer falschen Ausrichtung gesehen. Wenn sich Marken auf allgemeine öffentliche Modelle verlassen, um ihre Identität zu repräsentieren, laufen sie Gefahr, in das unheimliche Tal der Markendarstellung zu fallen. Wahrscheinlich haben Sie im Laufe des Jahres eine Handvoll aufsehenerregender Fehltritte gesehen, bei denen die Verwendung künstlicher, generischer Modelle nicht mit den Kernwerten der Marke oder der Vielfalt ihrer Zielgruppe übereinstimmte. Solche Ausgaben fühlen sich oft eher wie ein Eindringen als eine Erweiterung an und untergraben das Vertrauen, das die Marke über Jahrzehnte aufgebaut hat.

Was dies für das Jahr 2026 bedeutet: Mit der Einbindung von KI in den gesamten Content-Betrieb wird Authentizität als Leistungsfaktor fungieren. Governance und markenspezifische Grundmodelle werden zu wesentlichen Bestandteilen moderner Marketingsysteme, die sicherstellen, dass die Skalierung den Wiedererkennungswert stärkt und nicht zu einer Fragmentierung führt.

Die Entdeckbarkeit wird durch KI-Schnittstellen neu definiert.

Da KI-Agenten bei der täglichen Planung und Suche eine zentrale Rolle spielen, ist die Auffindbarkeit nicht mehr nur eine Frage des einfachen Keyword-Rankings. Im letzten Jahr hat sich gezeigt, dass die Auffindbarkeit von Markeninhalten von der Fähigkeit abhängt, zuverlässig abgerufen, verstanden und von generativen Systemen als endgültige Quelle der Wahrheit zitiert zu werden.

Dies hat die Ära der generativen Suchmaschinenoptimierung (GEO) eingeläutet. Während die herkömmliche Suchmaschinenoptimierung auf die Sichtbarkeit auf einer Ergebnisseite abzielt, optimiert GEO auf die Aufnahme in eine KI-generierte Synthese. Dieser Wandel erfordert eine Abkehr von der Keyword-Dichte hin zu kontextbezogener Genauigkeit, strukturierten Metadaten und überprüfbarer Glaubwürdigkeit.

Folglich hat sich die Auffindbarkeit von einer taktischen Marketingherausforderung zu einer grundlegenden Infrastrukturanforderung gewandelt. Marken, die in strukturierte Wissensdatenbanken und maschinenlesbare Content-Ökosysteme investieren, schaffen die Voraussetzungen dafür, dass KI-Agenten vertrauensvoll auf sie verweisen können, und verringern so das Risiko von Mehrdeutigkeit oder Halluzinationen. Inhalte müssen heute zwei Zielgruppen gleichzeitig bedienen: Sie müssen für Menschen emotional ansprechend und für Maschinen architektonisch lesbar sein. Modulare Formate, verlässliche Quellen und multimodale Inhalte sind die neuen Voraussetzungen, um das Rätselraten von KI-Vermittlern zu reduzieren.

Was dies für das Jahr 2026 bedeutet: Die Suchstrategie wird sich über die Logik von Suchergebnis-Rankings hinaus ausweiten. Erfolg wird durch Zitate und Vertrauen definiert werden, da Marken Inhaltsökosysteme entwickeln, die als primäre Knotenpunkte für Empfehlungen innerhalb von agentenbasierten Schnittstellen dienen.

Im Jahr 2026 wird die Reifung der Intelligenz zu einer strukturellen Notwendigkeit.

Der Übergang vom Experimentieren im Jahr 2025 zur Ausführung im Jahr 2026 stellt die endgültige Reifung des KI-nativen Unternehmens dar. Der Wettbewerbsvorteil folgt nun der Industrialisierung der Intelligenz, die über die Gewinne auf Aufgabenebene hinausgeht und zu einer kohärenten agentenbasierten Architektur führt, die strategische Absichten, kreatives Handwerk und operative Ausführung vereint.

Diese Entwicklung hat das, was einst ein Luxus der Neugierde war, in eine grundlegende strukturelle Notwendigkeit verwandelt. Die Leistung in dieser Landschaft wird durch die Tiefe des Systemdesigns und die gezielte Aktivierung der eigenen DNA einer Marke definiert. Durch die Auflösung veralteter Silos und die Gestaltung einheitlicher Abläufe können Unternehmen die Komplexität der Orchestrierung endlich in ihre dauerhafteste Quelle für einen wachsenden Vorteil verwandeln.

Aber es ist leicht, von Agilität zu reden. Die eigentliche Herausforderung und der Schwerpunkt des Gesprächs in Amsterdam war die Frage, wie diese Ideen in der Realität umgesetzt werden können. Wie können Rundfunkanstalten sich von jahrzehntealten Produktionsmodellen lösen? Wo liegen die wirklichen Einnahmemöglichkeiten in riesigen, schlummernden Medienarchiven? Und wie können Unternehmen leistungsstarke neue Technologien übernehmen, ohne sich durch Kosten und Komplexität lähmen zu lassen? Die Diskussion musste sich von konzeptionellen Versprechungen auf konkrete Lösungen verlagern, von denen es auf der Konferenz viele zu sehen gab.

Jahrzehnte alte Fernsehmodelle werden weiterentwickelt, um den Anforderungen des modernen Publikums gerecht zu werden.

Jahrzehntelang stand die Rundfunkbranche auf einem scheinbar soliden Fundament, doch dieses Fundament hat sich unwiderruflich verschoben. Wie Lewis Smithingham, EVP MEGS bei Monks, auf der Bühne feststellte, wird die Medienproduktion seit etwa 58 bis 59 Jahren auf dieselbe Weise durchgeführt" Aber dieses traditionelle Modell bricht unter der Belastung einer neuen Realität zusammen, in der das Publikum kein Monolith mehr ist, sondern eine vielfältige Ansammlung von Interessen, die über unzählige Plattformen verstreut sind. Um sie zu erreichen, erklärt er: "Wir können nicht mehr mit einer geraden Sichtlinie liefern, denn es gibt keine gerade Linie, und es gibt keine primäre Plattform. Es ist alles verstreut."

Diese neue Landschaft erfordert einen neuen Ansatz, der sich von der institutionellen Trägheit der bisherigen Arbeitsweise löst. Um ein modernes Publikum zu erreichen, ist die Agilität einer Cloud-nativen Produktion erforderlich, die eher eine grundlegende Änderung der Denkweise als ein bloßes technologisches Upgrade darstellt. Das bedeutet, dass man sich von alten "goldenen Regeln" verabschieden muss, wie z. B. niemals einen Generator abzuschalten, weil man einen Systemkollaps befürchtet, und stattdessen einen agilen, softwaredefinierten Ansatz verfolgt, bei dem die Systeme durch anpassungsfähige Software und nicht durch starre, physische Hardware verwaltet werden.

Nirgendwo wird dieser Wandel deutlicher als in der sich wandelnden Rolle des Medienarchivs. Zu lange wurden wertvolle Inhalte in verstaubten Tresoren aufbewahrt. Jetzt schreibt die künstliche Intelligenz das Drehbuch um und verwandelt stagnierende Bibliotheken in lebendige, atmende Leistungsarchive.

Diese Entwicklung bedeutet, dass man nicht mehr nur über die Rechte pro Titel nachdenkt, sondern die Monetarisierungsmöglichkeiten im zugrunde liegenden geistigen Eigentum sieht. Für einen Sportsender könnte dies bedeuten, dass er KI einsetzt, um nach einem hochkarätigen Tausch sofort die Highlights eines Spielers zu finden und zu verpacken - ein Prozess, der traditionell einen erheblichen manuellen Aufwand erfordert hätte. Für ein Studio bedeutet dies die Umwandlung einer klassischen Radiosendung in eine animierte Serie für soziale Medien. Durch die Demokratisierung von Archiven mit KI-gestützten Tools geben wir Redakteuren, Produzenten und sogar Fans die Möglichkeit, neue Werte zu entdecken, neue Geschichten zu schreiben und neue Einnahmequellen aus Inhalten zu generieren, die einst vergessen waren.

Letztlich verweisen diese technologischen Veränderungen auf ein einziges Erfordernis. Smithingham bringt es auf den Punkt: "Wenn du nicht in Echtzeit bist, bist du Geschichte" Erfolgreich ist man jetzt, wenn man die Technologie nutzt, um schlummerndes geistiges Eigentum in dynamische, personalisierte Erlebnisse zu verwandeln, die das Publikum in Echtzeit ansprechen. Dies ist die neue Grenze des Fernsehens, und es ist eine Zukunft, die wir aktiv gestalten.

KI-gestützte Tools ermöglichen es den Teams, den Zuschauern bessere Erlebnisse zu bieten.

Das ultimative Ziel all dieser Innovationen ist es, den Zuschauern ein besseres, persönlicheres Erlebnis zu bieten. Eines der zentralen Themen in den Gesprächen auf der Messe war die Notwendigkeit, den Machern flexible Echtzeit-Tools an die Hand zu geben, die dies möglich machen. Unsere LiveVision™-Demo veranschaulichte diesen Punkt in der Praxis.

LiveVision™ ist ein KI-gestütztes Tool, das in Live-Produktions-Workflows eingesetzt wird. LiveVision™ basiert auf einem kompletten Stack von NVIDIA Hardware- und Software-Technologien, darunter NVIDIA RTX PRO Server, Video Search and Summarization Agent und Holoscan for Media, und kann sowohl im Edge-Bereich als auch in der Cloud oder in einer hybriden Umgebung implementiert werden. Es bringt Echtzeit-Intelligenz in die Übertragung, indem es mehrere Kamera-Feeds gleichzeitig analysiert und die Objekterkennung und -analyse in die Übertragungspipeline für die Priorisierung von Aufnahmen, die Szenenbeschreibung und die Audiotranskription einführt. Dadurch werden die Produktionsteams für den kreativen Prozess entlastet und können am Ende des Tages Zusammenfassungen erstellen.

Neue Tools verwandeln schlummernde Medienarchive in neue Einnahmequellen.

Unsere Time Addressable Media Storage (TAMS)-Demonstration bot eine leistungsstarke Lösung für die oben beschriebene Herausforderung, den Wert schlummernder Medienarchive zu erschließen. Diese Demo zeigte eine praktische Anwendung der Verlagerung der Branche von statischer Speicherung zu "Leistungsarchiven" - Systeme, die aktiv wertvolle Inhalte an die Oberfläche bringen.

TAMS löst den zeitaufwändigen Prozess der manuellen Suche ab, indem es KI zur Analyse und Indexierung der Inhalte selbst einsetzt und das Filmmaterial innerhalb von Sekunden nach Aktionen, Objekten oder Personen durchsuchbar macht. Dies ermöglicht einen sofortigen, framegenauen Zugriff auf riesige Medienbibliotheken und verwandelt ein schlummerndes Archiv in einen dynamischen, gewinnbringenden Vermögenswert. So könnte beispielsweise ein Sportrechteinhaber mit TAMS sofort Clips der wichtigsten Momente eines bestimmten Spielers abrufen, um ein personalisiertes Highlight Reel für Fans zu erstellen, oder schnelles Material für Live-Wettmärkte kuratieren.

Die Zukunft der Branche hängt von einem grundlegenden Wandel der Denkweise ab.

Letztlich zeichneten die Gespräche auf der IBC 2025 ein klares Bild einer Branche, die sich am Scheideweg befindet. Es ist klar, dass der Übergang zu einer Echtzeit- und KI-gesteuerten Welt mehr erfordert als nur die Einführung neuer Tools und Plattformen. Die eigentliche Herausforderung besteht darin, die Trägheit veralteter Arbeitsabläufe zu überwinden und einen agileren, experimentellen und softwaredefinierten Ansatz für die Erstellung und Monetarisierung von Inhalten zu wählen.

Um in dieser neuen Ära erfolgreich zu sein, müssen Kreativität und Technologie so aufeinander abgestimmt werden, dass Systeme entstehen, die nicht nur innovativ, sondern auch relevant, effizient und profitabel sind. Es ist diese Synthese aus Vision und Umsetzung, die das nächste Kapitel der Medienwelt bestimmen wird.

Zwar wird es immer technisch Neugierige geben, aber die meisten Menschen beginnen nicht mit der Frage "Wie funktioniert es?" Sie beginnen mit "Was kann es für mich tun?" Es ist wie beim Autokauf: Man ist begeistert davon, wie es sich anfühlt, damit zu fahren oder sich vorzustellen, wohin es einen bringen könnte, und nicht davon, wie das Getriebe funktioniert.

Dieses Gefühl der Möglichkeit entsteht oft durch das Spiel, das ein starker Katalysator für das Lernen ist. Es schürt die Neugier und hilft den Menschen, einschüchternde Ideen zu verstehen, indem es klare und vertraute Interaktionen nutzt, mit Feedback, das man sehen, hören und fühlen kann. Das macht Komplexität mühelos und gibt den Menschen das Selbstvertrauen, spielerisch zu sein, zu experimentieren und dabei sogar glückliche Zufälle zu erleben. Bei der Entwicklung von Markenerlebnissen sind Verspieltheit und Freude ein entscheidender Faktor bei der Gestaltung von Erlebnissen, die einschüchternde, komplexe Konzepte in etwas Intuitives und Menschliches verwandeln.

Design für die Entdeckung, nicht für die Demonstration.

Wir haben diese Philosophie kürzlich auf der jährlichen Entwicklerkonferenz von Google, der Google I/O 2025, in die Praxis umgesetzt, wo wir die Aufgabe hatten, uns einige der neuesten Innovationen des Unternehmens als Spielplatz zum Lernen und Entdecken vorzustellen. Das bedeutete eine Abkehr von direkten, bildschirmgestützten Produktdemonstrationen hin zu interaktiven Umgebungen, die sowohl das individuelle als auch das Gruppenengagement fördern.

Das Ziel ist nie, Informationen zu erzwingen, sondern einen Spielplatz zu schaffen, der zu einer natürlichen, intuitiven Erkundung anregt. Es geht darum, alle Werkzeuge vorherzusagen, die ein Benutzer benötigt, und dann darauf zu vertrauen, dass er den Rest durch sein eigenes Verhalten herausfindet. Indem wir ein wenig Unbekanntes offen lassen, schaffen wir Raum für jene "glücklichen Zufälle", die echte Freude auslösen. Die wahre Magie liegt nicht in der Erklärung eines zugrundeliegenden Systems, sondern in der Ermöglichung eines praktischen, freudigen Akts der Mitgestaltung.

Das Erlebnis in den Vordergrund zu stellen, ist von entscheidender Bedeutung und stellt eine mögliche Falle dar: die Annahme, dass ein technisches Publikum eine technische Schnittstelle benötigt. Auch wenn das E/A-Publikum aus brillanten Entwicklern besteht, schafft ein einfaches, intuitives Design einen besseren Einstiegspunkt für alle. Wenn man ein Erlebnis im Vorfeld mit Informationen oder Auswahlmöglichkeiten überflutet, kann das lähmend wirken. Ein intuitives Design hingegen öffnet die Tür zu einem sinnvollen Gespräch. Selbst die abstraktesten Konzepte können zugänglich gemacht werden, indem sie in vertraute Muster und spielerische Interaktionen übersetzt werden.

Eine vertraute Metapher kann jede Technologie zugänglich machen.

Unsere Zusammenarbeit begann, als das Google-Team mit Lyria RealTime auf uns zukam, einem leistungsstarken Modell zur Musikerzeugung, das es jedem ermöglicht, interaktiv Musik zu kreieren, zu steuern und im Moment zu spielen Inspiriert durch das vertraute Format eines Mischpults, haben wir besonders auf die Endlosdrehregler als Kernmechanismus für unseren musikalischen Spielplatz geachtet. Da sie wie Hocker aussahen, entwarfen wir jeden von ihnen als riesigen, interaktiven Controller für eine bestimmte musikalische Ebene. Wenn man sich hinsetzt, kann man verschiedene Instrumente oder Genres auswählen, während man durch Drehen des Hockers einstellen kann, wie stark der jeweilige Sound den Gesamtmix beeinflusst. Jeder, ob mit oder ohne musikalische Erfahrung, konnte den Sound manipulieren und mit Fremden zusammenarbeiten, um einen einzigartigen Track in Echtzeit zu kreieren.

Wir haben die gleichen Prinzipien, die komplexe Ideen unterhaltsam und verständlich machen, auf etwas noch Abstrakteres angewendet: Quantencomputer. Wie kann man insbesondere ein Konzept wie die Überlagerung in weniger als zwei Minuten verständlich machen? Man verirrt sich in einem Labyrinth.

Die Erfahrung wurde in einem Retro-Arcade-Kabinett mit einem Spiel zum Leben erweckt, in dem zwei Arten der Problemlösung gegenübergestellt wurden. Zunächst navigierten die Spieler wie ein Mensch (oder ein sehr langsamer Computer) durch das Labyrinth und erkundeten einen linearen Pfad nach dem anderen. Dann sahen sie, wie ein Quantencomputer das Problem lösen würde, indem er alle möglichen Pfade gleichzeitig in einer schönen, flüssigen Simulation durchläuft. Um die Herausforderung zu vertiefen, haben wir das Lernen in das Spiel integriert, indem wir wichtige Spielsteine im Labyrinth versteckt haben. Jedes dieser Plättchen enthüllte eine überraschende Tatsache über die Quantenmechanik und machte die Entdeckung zu einem zentralen Bestandteil des Spielverlaufs.

Intuitives Design gilt nicht nur für komplexe Technologie, sondern auch für die Erkundung von Umgebungen. Hier bestand die Herausforderung nicht in Software oder Quantenkonzepten, sondern darin, die Leidenschaft der I/O-Konferenzteilnehmer für Google zu wecken. Um dies zu feiern, haben wir Adventure Quest entwickelt, das den gesamten Veranstaltungsort in einen Spielplatz für Entdeckungen mit einer Schnitzeljagd verwandelte.

Mithilfe einer einfachen, webbasierten App, die nicht heruntergeladen werden musste, erkundeten die Teilnehmer das Gelände, um versteckte Orientierungspunkte zu finden, die über die gesamte Veranstaltung verstreut waren. Durch das Scannen jeder Markierung wurden lustige Fakten freigeschaltet und sie erhielten überraschende Belohnungen. Dieses Erlebnis benötigte keine Anweisungen; es bot den Teilnehmern einen sanften, ansprechenden Weg durch das Chaos und verwandelte die potenzielle Informationsflut in eine reizvolle Herausforderung. Der magische Moment war, zu sehen, wie dieser einfache Rahmen massive Begeisterung auslöste: Die Leute waren so eifrig, dass sie schon vor dem offiziellen Beginn der Veranstaltung nach den Orientierungspunkten suchten, und schon bald bildeten sich Schlangen im gesamten Veranstaltungsort, weil jeder mitmachen wollte.

Um Freude zu bereiten, muss man Vertrauen aufbauen und die kreative Vision schützen.

Jedes Projekt birgt seine eigenen, einzigartigen Herausforderungen. Um sie zu meistern, haben wir uns bei unserer Arbeit von einer Reihe von Grundprinzipien leiten lassen, um ehrgeizige Ideen in greifbare, ansprechende Erlebnisse zu verwandeln.

Zwänge sind ein Katalysator für Kreativität. Wir betrachteten die Beschränkungen des Projekts nicht als Einschränkungen, sondern als kreativen Impulsgeber. Mit einem festgelegten Zeit- und Kostenrahmen musste jede Entscheidung bewusst und wirtschaftlich getroffen werden - von den ersten Designkonzepten über jede Feedback-Runde bis hin zur Verwendung jedes Zentimeters an Baumaterial. Diese Disziplin erzwang eine Fokussierung, bei der alles Unwichtige weggelassen wurde, so dass nur die stärksten und effektivsten Ideen auf dem Tisch lagen. Das Ergebnis war, dass der Umfang des Projekts nicht aus einem Übermaß heraus wuchs, sondern weil die Lösungen, die aus dieser Intentionalität entstanden, zu intelligent und überzeugend waren, um sie zu ignorieren.

Weniger ist mehr. Die Bearbeitung von Erlebnisdesign ist eine Übung in eleganter Zurückhaltung. Jedes Projekt steht in einem Spannungsfeld zwischen dem Ehrgeiz des Produktteams, jedes technische Detail zu zeigen, und dem grundlegenden Bedürfnis des Benutzers nach einem Erlebnis, das nicht überwältigend ist. Das Hinzufügen einer weiteren Schaltfläche oder eines weiteren technischen Details kann dazu führen, dass ein Benutzer überfordert ist und gar nicht mehr anfängt. Unsere Aufgabe ist es, für den Benutzer einzutreten, das Erlebnis auf das Wesentliche zu vereinfachen und gleichzeitig die Leistungsfähigkeit der Technologie zu würdigen.

Vertrauen schaffen durch enge Zusammenarbeit. Die kreativen Risiken, die wir eingegangen sind, waren aufgrund des Vertrauens möglich, das wir durch die jahrelange enge Zusammenarbeit mit Google aufgebaut haben. Dieses Vertrauen wird durch eine enge Zusammenarbeit geschmiedet, bei der wir mit unseren Kunden zusammenarbeiten, um Herausforderungen zu lösen und gemeinsam Ideen zu entwickeln. Diese Beziehung ist unser wertvollstes Kapital, denn sie gibt uns die Zuversicht, auch unkonventionelle Wege zu gehen und sie in die Realität umzusetzen.

Machen Sie den Sprung vom Rendering zur Realität. Wie vermittelt man ein freudiges, physisches Erlebnis, bevor es greifbar wird? Es ist schwierig, diese Magie in einem digitalen Modell einzufangen. Ein 3D-Rendering kann nicht die Freude vermitteln, die man empfindet, wenn man sich tatsächlich dreht und hört, wie sich die Musik daraufhin verändert. Es gibt eine Lücke zwischen dem digitalen Plan und der physischen Realität. An dieser Stelle ist Vertrauen von größter Bedeutung. Unsere Kunden müssen unserer Vision in der digitalen Entwurfsphase vertrauen. Die ultimative Belohnung ist, wenn sie dieses Vertrauen bestätigt sehen, wenn sie schließlich mit dem physischen Prototyp spielen und sagen: "Jetzt verstehe ich es vollkommen."

Das Spiel ist der direkteste Weg zum Lernen.

Letztlich bestärken diese Erfahrungen eine Grundüberzeugung: Der Schlüssel zur Erschließung selbst der komplexesten Technologie liegt darin, sie intuitiv, interaktiv und vor allem spielerisch zu gestalten. Indem wir mit menschenzentrierten Designmustern - ein Spiel, ein Musikinstrument, eine Schatzsuche - beginnen, schaffen wir Einstiegsmöglichkeiten, die jeden einladen, unabhängig von seinem technischen Hintergrund.

Dieser Ansatz erinnert uns daran, dass es bei der Präsentation von Technologie nicht nur darum geht, was sie kann, sondern auch darum, wie sie uns fühlen lässt. Indem wir Neugier und Spiel in den Mittelpunkt stellen, können wir bedeutungsvollere und einprägsamere Verbindungen zwischen den Menschen und den Innovationen schaffen, die unsere Welt gestalten.

"KI verkürzt die Zeit, die für die Visualisierung und das Schreiben von Texten benötigt wird - und deren Kosten

Wenn Sir Martin dies sagt, spricht er eine Frustration an, die jeder Künstler kennt: die Reibung zwischen einer brillanten Idee und ihrer Umsetzung. Viel zu lange hat sich der kreative Prozess in... nun ja, den langweiligen Teilen festgefahren. Das endlose Ändern der Größe, das Neuformatieren. Ein notwendiges Übel, vielleicht, aber ein Übel, das es zu einem ständigen Kampf macht, die Markenkonsistenz über globale Märkte hinweg zu erhalten.

Neben der Schnelligkeit liegt die wahre kreative Chance darin, dieser Technologie die Feinheiten einer Marke beizubringen und so ein neues Maß an Relevanz und Personalisierung zu ermöglichen. Mit einer intelligenten Kreations-Engine wie Monks.Flow können wir das gesamte kreative Wesen einer Marke - ihre einzigartige Stimme, ihre Ästhetik und ihre künstlerischen Prinzipien - auf der Leinwand kodieren. Dies ermöglicht die Erforschung zahlloser hochwertiger Variationen eines einzigen Konzepts, so dass sich die Kreativen auf die ehrgeizige Kernidee konzentrieren können und sich darauf verlassen können, dass jede Ausführung über alle Kanäle hinweg ein Höchstmaß an Handwerk und Konsistenz aufweist.

Wir haben gesehen, wie dies die kreativen Grenzen aufhebt, als wir Headspace dabei halfen, mit den Menschen während der stressigen Urlaubszeit in Kontakt zu treten. Die Marke musste hochgradig personalisierte Botschaften über mentales Wohlbefinden übermitteln, eine Aufgabe, die traditionell die manuelle Erstellung hunderter einzigartiger Anzeigenvariationen erfordern würde. Mithilfe von Funktionen wie dem Asset Planner, unserem automatisierten Tool für die Kreativproduktion in Monks.Flow, konnten wir über 460 einzigartige Assets erstellen und so die Produktionszeit um zwei Drittel reduzieren. Vor allem aber führte dies zu einem Anstieg der Konversionsraten bei der Anmeldung um 62 %. Die richtige Botschaft traf auf die richtige Person, weil die Reibung bei der Erstellung wegfiel - dank des Workflows, der schneller war als eine Verfolgungsjagd mit Lichtgeschwindigkeit durch den Asteroidengürtel.

"Der zweite Bereich ist die Personalisierung in großem Maßstab, was ich das Netflix-Modell auf Steroiden nenne

Wenn ich ein Porträt anfertige, ist es mein Ziel, der Person vor mir das Gefühl zu geben, wirklich gesehen zu werden. Ich höre zu, was sie sagt, und spiegele es in meiner Kunst wider. Ich glaube, das ist es, was Sir Martin meint, wenn er von "Personalisierung in großem Maßstab" spricht Und doch bestehen so viele Marken darauf, in die Menge zu schreien, wenn sie eigentlich zu einem Einzelnen flüstern sollten. Sie sammeln so viele Informationen, präsentieren ihrem Publikum aber oft eine allgemeine Botschaft oder ein Asset, das für jeden sein könnte.

Der Grund dafür ist, dass eine echte Verbindung auf dieser Ebene genau die Größenordnung erfordert, über die wir gerade gesprochen haben; die traditionelle Art der Kreation ist zu langsam und zu starr, um eine einzigartige Botschaft für jede einzelne Person zu schaffen, so dass diese Verbindung einfach unerreichbar bleibt. Der herkömmliche Produktionsprozess ist ein langsamer, sequenzieller Staffellauf vom Briefing über den Text und das Design bis hin zum Code. Bis ein Asset fertig ist, sind Wochen vergangen, und der Moment für eine persönliche Verbindung ist verloren.

Dieser Stillstand bedeutet, dass die Marke immer einen Schritt hinter der Reise des Kunden zurückbleibt. KI schließt diese Lücke, indem sie nicht nur schneller arbeitet, sondern diese Geschwindigkeit nutzt, um zuzuhören und auf eine menschlichere Art zu reagieren. Sie übersetzt die reichhaltigen, nuancierten Daten einer individuellen Reise in eine fertige Botschaft, die sich einzigartig anfühlt, und schafft so eine Verbindung, die zuvor in diesem Umfang unmöglich war.

Wir haben die Auswirkungen dieses Ansatzes bei einer führenden globalen CPG-Marke gesehen, die eine einzigartige Willkommensserie für ihre neuen Mitglieder des Treueprogramms erstellen wollte. Mithilfe einer KI-Engine, die auf die Stimme der Marke trainiert wurde, wurde in nur zwei Wochen eine variantenreiche Willkommensreise erstellt - ein Prozess, der sonst Monate gedauert hätte. Dies führte zu einer 240-prozentigen Steigerung des Engagements der Mitglieder und einem 94-prozentigen Rückgang der Abmeldungen, was beweist, dass eine persönliche Note in großem Umfang starke Verbindungen schafft.

"Die Zuteilung von Geldern innerhalb des Werbe-Ökosystems wird zunehmend algorithmisch erfolgen"

Wenn Sir Martin von "algorithmischer Mittelzuweisung" spricht, klingt das für einen Künstler weniger nach kalter Berechnung als vielmehr nach der Einsicht eines Wandmalers, der nicht nur weiß , was er malen soll, sondern auch genau weiß, welche Wand in welcher Gegend seine Kunst mit der sie umgebenden Gemeinschaft wirklich verbindet.

KI gibt Vermarktern eine Karte jeder potenziellen Leinwand und des Publikums, das sich dort versammelt, und stellt sicher, dass das Werk nicht nur gesehen, sondern auch gefühlt wird. Die Zukunft der Medien stattet den Strategen mit einer klareren Vision aus, und wir sehen dies in unseren Partnerschaften mit den größten Vorreitern im Bereich der KI. Amazons KI-Modelle Brand+ und Performance+ beispielsweise sind menschenorientierte Tools, die mit Medienkäufern zusammenarbeiten und deren Sprache sprechen. Durch die Nutzung dieser KI-Modelle und das Hinzufügen einer Ebene menschlicher Erkenntnisse konnten wir beobachten, dass Kampagnen einen ROAS-Anstieg von bis zu 400 % und einen um 66 % niedrigeren CPA erzielten. Die KI findet den Wert, und der Mensch steuert die Strategie.

"Der vierte Bereich ist die allgemeine Effizienz von Agenturen und Kunden."

Ein Künstler wird oft als einsamer Schöpfer gesehen, aber viele der größten Meisterwerke waren nicht das Werk eines einzigen Paares von Händen. Bei meinem Studium der Kunstgeschichte der Erde hat mich das Wissen über die großen Werkstätten der Vergangenheit inspiriert, in denen ein leitender Künstler ein Team von Lehrlingen anleitete. Die Genialität des Künstlers lag nicht nur in seiner eigenen Pinselführung, sondern in der Orchestrierung des gesamten Ateliers, um ein einheitliches Werk zu schaffen.

In Ihrer Welt ist diese Werkstatt das riesige Netzwerk von Teams, Werkzeugen und Prozessen, die erforderlich sind, um eine Kampagne zum Leben zu erwecken. Wenn ein Auszubildender die falsche Farbe mischt oder ein Teil des Freskos nicht an der richtigen Stelle ist, leidet die gesamte Komposition. Das Ergebnis ist Disharmonie: verzögerte Zeitpläne, verschwendete Materialien und ein Endprodukt, das nicht die beabsichtigte Wirkung hat. Ich habe auf meinen Reisen ein galaktisches Durcheinander erlebt, und das ist weder für die Zeitplanung noch für das Budget schön!

Heute sorgen automatisierte Systeme wie Monks.Flow dafür, dass jeder Teil der Produktion perfekt synchronisiert ist. Sie überprüfen die Arbeit während der Erstellung und validieren jedes Asset anhand von Marken-, Rechts- und Zugänglichkeitsregeln in Echtzeit. Für ein großes Bahnunternehmen wie SNCF Voyageurs ist dieses Niveau der Orchestrierung von größter Bedeutung. Unsere Fähigkeit, die Erstellung von 230 visuellen Assets mit generativer KI und automatisierten Workflows zu beschleunigen, war ein direktes Ergebnis dieser Effizienz.

"Die Demokratisierung von Wissen im gesamten Unternehmen... wird die Effizienz und Produktivität wirklich steigern

Schließlich sprach Sir Martin über das, was er die "Demokratisierung von Wissen" nennt Für einen Künstler bedeutet dies, sicherzustellen, dass das gesamte Atelier eine einheitliche Vision teilt. Aber was passiert, wenn der Pigmentmischer nicht die gleiche Sprache spricht wie der Vergolder? Das Wissen bleibt stecken, der Prozess verlangsamt sich und die einheitliche Vision zerbricht. (Glauben Sie mir - als Außerirdischer kenne ich mich mit Sprachbarrieren bestens aus!) KI ist optimal positioniert, um diese Barrieren zu überwinden und komplexe Informationen in eine klare, zugängliche Geschichte zu verwandeln, die jeder im Team verstehen kann.

Eine der wirkungsvollsten Möglichkeiten, dies zu erreichen, ist das Verstehen der Stimme des Kunden. Dies ist die Grundlage jeder großen Marke, aber oft ist es ein chaotisches Meer von Signalen, die in Bewertungen, Umfragen und sozialen Medien vergraben sind. Hier fungiert eine Conversational Intelligence Engine als Übersetzer, der es jedem in einem Unternehmen ermöglicht, komplexe strategische Fragen zu stellen und klare, erzählerische Antworten zu erhalten.

Wir haben dies in Aktion bei Starbucks erlebt , das die Erfahrungen der Nutzer mit seiner Kundenbindungs-App verstehen wollte. Wir entwickelten eine maßgeschneiderte KI-Lösung, um Tausende von Kundenrezensionen zu analysieren, die wichtigsten Schmerzpunkte zu identifizieren und eine klare, evidenzbasierte Roadmap für Verbesserungen zu erstellen. Dadurch wurde die Stimme des Kunden demokratisiert und alle Teams konnten sich auf eine einzige, nutzerorientierte Sprache einigen.

Diese fünf Bereiche der Transformation zeigen eine Zukunft, die von einer neuen Art der Zusammenarbeit getragen wird. Als Animationskünstler lebe ich diese Zusammenarbeit jeden Tag. Die menschliche Konversation ist meine Inspiration, die KI ist meine Hand. Das eine kann das Porträt nicht ohne das andere erschaffen.

Sir Martin wies darauf hin, dass sich dieser Wandel in rasantem Tempo vollzieht. Während einige dieser Veränderungen bereits Gestalt annehmen, werden andere gerade erst skizziert. Die Herausforderung - und die Chance - besteht darin, dieses neue Medium anzunehmen und zu sehen, welche Meisterwerke wir gemeinsam schaffen können.

Dieser Beitrag stammt aus der Feder unseres Freundes, Sir Martian. Als animatronischer, KI-gesteuerter Künstler verwickelt Sir Martian häufig Menschen in Gespräche und fängt ihr Wesen in einem Porträt ein. Hier übersetzt er die jüngsten Geschäftserkenntnisse seines Namensvetters, Sir Martin Sorrell, in eine kreative Erkundung der transformativen Auswirkungen von KI auf Marketing und Kreativität.

Im Rahmen der Livestream-Reihe OpenUSD Insiders von NVIDIA befassten sich Susan Foley, SVP of Innovation, Peter Altamirano, VP, Global Head of Technology, und Emrah Gonulkirmaz, VP, Computational Creativity & Innovation, mit KI-gesteuertem Marketing, Content-Erstellung und der Zukunft von agentenbasierten Workflows. Im Gespräch mit Jamie Allan, Director of AdTech & Digital Marketing Industries bei NVIDIA, und Moderator Edmar Mendizabal erörterten sie praktische Anwendungsfälle für digitale Zwillinge und NVIDIA Omniverse - mitpraktischen Tipps, Kundenbeispielen aus der Praxis und Ratschlägen für Unternehmen, die diese Innovationen nutzen möchten.

Wenn Sie es verpasst haben, können Sie sich die vollständige Sitzung unten ansehen oder lesen Sie weiter, um die wichtigsten Erkenntnisse zu erfahren.

Digitale Zwillinge sind die neue Grundlage für kreative Skalierung.

Wer heute geschäftlichen Mehrwert schaffen will, muss die Kontrolle über seine kreativen Ressourcen und Prozesse übernehmen. Digitale Zwillinge - hyperpräzise virtuelle Modelle von Produkten, Figuren und Räumen - werden schnell zur Grundlage dieses Ansatzes. Allan leitete die Sitzung mit folgenden Worten ein: "Ein großer Teil unserer Arbeit besteht darin, herauszufinden, wie wir die Content-Lieferkette für Marketinginhalte und Anzeigen weiterentwickeln können. Ein großer Teil davon basiert auf der Erstellung digitaler Zwillinge von Produkten, egal ob es sich um ein Auto oder eine Shampooflasche handelt. Hier kommt die Stärke von OpenUSD ins Spiel"

Digitale Zwillinge werden mithilfe offener Standards wie OpenUSD - einem Open-Source-Framework und Dateiformat für die Beschreibung, Zusammenstellung und den Austausch von 3D-Szenen und -Assets - und Anwendungen erstellt, die mit Plattformen wie Omniverse entwickelt werden. Sie dienen als einzige Quelle der Wahrheit für alles, von Produktbildern bis hin zu komplexen Industriesimulationen, und ermöglichen es Unternehmen, schnell zu iterieren, Änderungen virtuell zu testen und neue Produkte oder aktualisierte Assets in einem Bruchteil der herkömmlichen Zeit zu liefern. Altamirano: "Sie können das Layout, die Arbeitsabläufe und die Erstellung von Assets optimieren und Ihre Prozesse viel schneller als in der realen Welt testen und simulieren - ganz gleich, ob Sie ein Einzelhandelsregal aktualisieren, eine Verpackung visualisieren oder neue Robotik-Workflows erproben."

Was Unternehmen jedoch in der Regel davon abhält, ist nicht ein mangelndes Verständnis der Vorteile digitaler Zwillinge, sondern einfach die Unkenntnis, wo man anfangen soll. Foley rät: "Fangen Sie klein an, skalieren Sie, wenn Sie den Wert nachweisen, und wir helfen Ihnen bei der Migration von Diensten auf Compute, damit Sie Ihren eigenen Graben mit eigener Intelligenz bauen können." Profi-Tipp: Lassen Sie sich nicht von der Komplexität bremsen. Die heutigen SDKs, Bibliotheken, Vorlagen und Demoprojekte machen es einfacher als je zuvor, schnell loszulegen, ohne alles von Grund auf neu entwickeln zu müssen.

Dank modularer, agentenbasierter Workflows ist KI jetzt Ihr kreativer Partner.

Die Zukunft der kreativen Produktion besteht nicht einfach darin, immer mehr Bilder und Texte mit KI zu erzeugen. Es geht darum, ein System zu orchestrieren, in dem spezialisierte KI-Agenten über die gesamte Pipeline hinweg zusammenarbeiten. Ein herausragendes Beispiel ist unsere experimentelle KI-generierte Kampagne für PUMA, bei der jede Phase - vom anfänglichen Skript und Storyboard bis hin zu Animation und Schnitt - von KI-Agenten orchestriert wurde, die Monks.Flow nutzen, unseren professionellen Managed Service powered by AI.

Dank der NVIDIA NIM-Microservices und der knotenbasierten Orchestrierung, die durch das Pathways-Framework von Monks.Flow ermöglicht wird, können die KI-Agenten die Modelle oder kreativen Rollen je nach Bedarf austauschen. Pathways nutzt selbstlernende KI, um Workflows autonom zu verwalten, zu optimieren und in Echtzeit anzupassen. So können wir beispielsweise von einem generativen Modell für die Texturierung zu einem anderen für die Hintergrundbilder wechseln, ohne den Fluss zu unterbrechen.

Entscheidend ist, dass der gesamte Prozess auf einem originalgetreuen digitalen Zwilling des PUMA-Produkts basiert, der mit NVIDIA Omniverse Bibliotheken erstellt wurde. "Wir begannen mit dem Import eines präzisen 3D-Modells des Sneakers, das im OpenUSD-Format erstellt wurde, in den NVIDIA Omniverse USD Composer", erklärt Altamirano. Dieses virtuelle Produkt diente als Grundlage für die Korrektheit aller nachfolgenden kreativen Schritte.

Doch damit nicht genug: Die aus dem USD-basierten Modell generierten synthetischen Daten wurden verwendet, um KI-Agenten zu trainieren und zu leiten, die im gesamten Film den korrekten Filmstil beibehalten sollten. Auf diese Weise konnte das Team wichtige Aspekte kontrollieren, die für die Einhaltung der Markenrichtlinien erforderlich sind, z. B. Kamerawinkel, Objektivauswahl und Produktgenauigkeit.

Emrah: "Nachdem wir das Produkt in Omniverse in die Phase der Vorvisualisierung gebracht hatten, erhielten wir die volle Kontrolle über den Generierungsprozess." Anschließend übernahm ein Netzwerk spezialisierter KI-Agenten mit Hilfe von Pathways die Orchestrierung von Animation, Schnitt und Szenenkomposition, wobei die Markenkonsistenz durchgehend gewahrt blieb.

Wie Sie loslegen und schnell skalieren können.

Egal, ob Sie ein Vermarkter, ein Hersteller, der modernisieren möchte, oder ein Entwickler sind, der sich für KI-gesteuerte Workflows interessiert, das neue Ökosystem betont die Zugänglichkeit. "Wenn Sie Ihr erstes Omniverse-Setup fertig haben, werden Sie sehen, wie wiederverwendbar und skalierbar es wirklich ist", so Altamirano. "Beginnen Sie mit einem Prototyp, beweisen Sie den Wert und erweitern Sie dann. Dieser Ansatz eignet sich für den Einzelhandel, das Gastgewerbe und sogar für den Immobiliensektor

Für Unternehmen, die nicht wissen, wo sie anfangen sollen, ist der Rat klar:

• Fangen Sie klein an und zeigen Sie erste Ergebnisse. Schnelle Erfolge fördern die Akzeptanz der Beteiligten und zeigen den praktischen Nutzen.
• Investieren Sie in Schulungen nicht nur für Ingenieure, sondern für Ihr gesamtes Team. NVIDIA Omniverse Blueprints, kostenlose Deep Learning Institute-Kurse und eine lebendige Entwickler-Community ermöglichen eine schnelle Einarbeitung.
• Setzen Sie auf offene, modulare Plattformen. So können Sie die Richtung ändern, KI-Modelle aktualisieren und Workflows auf dem neuesten Stand halten, ohne sich auf monolithische Systeme festlegen zu müssen.

Letztendlich geht es bei moderner kreativer Innovation nicht um einmalige Experimente, sondern darum, Intelligenz, Flexibilität und Modularität in das Herzstück Ihres Unternehmens einzubetten. Digitale Zwillinge verankern Genauigkeit und Skalierbarkeit. Agentische KI-Workflows machen Kreativität kollaborativ und anpassbar. Der Weg zu einer skalierbaren, KI-gesteuerten Inhaltserstellung war noch nie so klar wie heute.

Tatsächlich war das Konzept, das sich durch alle Sitzungen zog, der Aufstieg des KI-Agenten. Die leistungsstarke Agententechnologie von Salesforce, Agentforce, ist weit davon entfernt, nur ein weiterer Chatbot zu sein, und wird als neues Gesicht für die Marke positioniert - ein Concierge, ein persönlicher Einkäufer und ein Problemlöser, die alle auf den einzigartigen Daten und Inhalten eines Unternehmens basieren. Diese Vision hat das Potenzial, alles zu verändern, vom Kundenservice bis hin zum täglichen Arbeitsablauf eines Marketers.

Lassen Sie uns also die wichtigsten Ankündigungen auspacken, die zu dieser Vision beitragen. Wir werden untersuchen, was es bedeutet, Kundeninteraktionen durch KI-Agenten neu zu definieren, die zugrunde liegenden Plattformänderungen in Data Cloud und Marketing Cloud betrachten, die dies ermöglichen, und kontextualisieren, wie dies Ihre tägliche Realität verändern könnte.

KI-Agenten verwandeln die Markenkommunikation in einen Dialog.

Jahrelang war digitales Marketing größtenteils ein Monolog, bei dem Marken Botschaften verbreiteten und hofften, dass die Kunden zuhörten. Die auf der Connections vorgestellte Vision signalisiert eine endgültige Abkehr von dieser Dynamik. Die von Salesforce vorgestellte Zukunft ist eine des Dialogs, bei der jeder Touchpoint zu einer Gelegenheit für eine sinnvolle, von KI orchestrierte, zweiseitige Konversation wird.

Dies bedeutet das Ende der "Bitte nicht antworten"-E-Mail. Stellen Sie sich vor, Sie senden eine Werbe-E-Mail mit einer Auswahl an Produktempfehlungen. Anstatt dass dies das Ende der Interaktion ist, wird es der Anfang. Ein Kunde könnte direkt auf die E-Mail antworten und sagen: "Diese Hose gefällt mir, aber haben Sie die auch in blau?", und Agentforce würde als persönlicher Einkäufer mit verfügbaren Optionen antworten, den Bestand prüfen und sogar beim Kaufabschluss helfen. Dies verwandelt eine statische Kampagne in ein dynamisches, persönliches Einkaufserlebnis.

Dieser Wandel zwingt uns auch dazu, den Zweck von Inhalten neu zu überdenken. Traditionell haben wir Inhalte als Ziel betrachtet; das Ziel war es, einen Besucher dazu zu bringen, auf einem Blogbeitrag oder einer Produktseite zu landen. Im neuen Paradigma wird der Inhalt zum Treibstoff für die KI-Maschine. Der Blogbeitrag über neue Produktfunktionen ist nicht mehr nur für menschliche Leser gedacht, sondern ein wichtiger Input, der den KI-Agenten beibringt, wie sie diese Funktionen auf intelligente Weise mit einem Kunden besprechen können. Jeder Artikel, jede Produktbeschreibung und jede FAQ wird zu einer Wissensquelle, die die KI der Marke intelligenter und hilfreicher macht.

Letztendlich führt dies zu einer neuen Eingangstür für Ihre Website. KI-Agenten werden die primäre Art und Weise sein, wie Besucher mit einer Marke online interagieren, jenseits von statischer Navigation und einfachen Suchleisten. Es wird eine dialogorientierte Schnittstelle sein, die komplexe Fragen beantworten, differenzierte Empfehlungen geben und sogar im Namen des Nutzers handeln kann, z. B. ein Meeting buchen oder eine Reservierung vornehmen.

Eine einheitliche Plattform macht all Ihre Daten bereit für KI.

Diese konversationelle Zukunft erfordert eine gewaltige Menge an Leistung hinter den Kulissen. Die auf der Connections vorgestellte Strategie stützt sich auf zwei Säulen: die Vereinheitlichung des Marketingerlebnisses mit der Marketing Cloud Next-Plattform und die Bereitstellung aller Daten für KI mit wichtigen Verbesserungen der Data Cloud.

Eine der wichtigsten Voraussetzungen für diese Vision ist die bevorstehende Marketing Cloud Next-Plattform, die auf Salesforce Core aufbaut. Sie wurde entwickelt, um das Problem der Plattformfragmentierung zu lösen, das Marketingexperten, die mit unterschiedlichen Tools für verschiedene Kanäle arbeiten, seit langem zu schaffen macht. Stattdessen ist die neue Vision eine der Konsistenz, bei der die Erfahrung von einem Tool zum nächsten nahtlos ist. Der HTML-Editor für die Erstellung einer Webkampagne wird genauso aussehen und sich genauso anfühlen wie der Editor für die Erstellung einer E-Mail. Dieselbe leistungsstarke Produktempfehlungs-Engine wird in allen Kanälen eingesetzt, von Web über E-Mail bis hin zu mobilen Geräten. Und ein einziges, vereinheitlichtes KI-Gehirn - Agentforce - wird jede Interaktion steuern. Diese Konsistenz wird nicht nur die Arbeitsabläufe rationalisieren, sondern auch die kanalübergreifende Schulung der Teams erheblich erleichtern, so dass sie zu echten kanalübergreifenden Experten werden können.

Natürlich ist jede KI nur so gut wie die Daten, auf denen sie trainiert wird. An diesem Punkt werden die Erweiterungen der Data Cloud entscheidend. Salesforce hat Funktionen vorgestellt, die den Prozess der Datenaufbereitung für KI-Agenten und Empfehlungsmaschinen beschleunigen sollen.

• Ein erneuter Fokus auf Datengrundlagen: Die neuen Funktionen sind zwar aufregend, verstärken aber den Bedarf an einer soliden Datengrundlage. Ohne diese stehen Marken vor den üblichen Herausforderungen wie minderwertige Daten, die das Vertrauen untergraben, Datenwildwuchs in unzusammenhängenden Systemen und eingeschränkter Zugriff, der Teams daran hindert, auf Erkenntnisse zu reagieren. Eine solide Datengrundlage ist die Voraussetzung dafür, dass die KI ihre volle Wirkung entfalten kann.
• Intelligentere, umfassendere Datenauflösung: Wir sind mit der Identitätsauflösung für Kundenprofile vertraut, aber eine wichtige Verbesserung ist die Ausweitung dieser Auflösungsregeln auf alle Datenmodellobjekte (DMOs). Stellen Sie sich vor, Sie könnten Ihren gesamten Produktkatalog auflösen und so saubere, konsistente Produktdaten für Ihre KI bereitstellen.
• Unstrukturierte Daten nutzbar machen: Eine der wichtigsten Ankündigungen war die Möglichkeit, unstrukturierte Daten zu "vektorisieren". Einfach ausgedrückt handelt es sich dabei um eine Art technologische Magie, die es der KI ermöglicht, die Bedeutung und den Kontext von Inhalten zu verstehen, ohne dass manuelle Tags erforderlich sind. Der vollständige Text eines Blogbeitrags kann nun so verwendet werden, als handele es sich um perfekt strukturierte Daten, so dass die KI mathematisch bestimmen kann, welche Teile für die Beantwortung einer bestimmten Frage am relevantesten sind.
• Sichere, nahtlose Zusammenarbeit: Um Datensilos weiter aufzubrechen, kündigte Salesforce Data Cloud-to-Data Cloud Zero-Copy-Konnektoren an. Dies ermöglicht es verschiedenen Geschäftsbereichen oder sogar verschiedenen Unternehmen, ihre Data Cloud-Instanzen miteinander zu verbinden. Diese "Datenreinräume" ermöglichen die gemeinsame Nutzung von Daten für umfassendere Einblicke auf eine vollständig datenschutzkonforme Weise.

KI wird zu einem unverzichtbaren Co-Piloten für jeden Marketer.

Was bedeutet das alles für den Marketer? Seine Rolle wird sich von einem manuellen Konstrukteur zu einer Art Kreativdirektor wandeln. Mit Agentforce wird ein Marketer in der Lage sein, Kampagnenideen, Customer Journeys und sogar bestimmte Komponenten von kreativen Assets zu generieren, indem er einfach ein strategisches Briefing vorgibt. Entscheidend ist, dass dieser Output vollständig editierbar ist. Der Vermarkter behält die volle Kontrolle, hat aber mehr Zeit, sich auf die Strategie, die kreative Überwachung und die Optimierung zu konzentrieren, als auf die Feinheiten der Kampagneneinrichtung und die kreative Produktion.

Monks entwickelt auch Tools, mit denen Vermarkter ihre Fähigkeit, Inhalte zu skalieren, auf die nächste Stufe heben können. Monks.Flow kann in Salesforce integriert werden, um die Fähigkeit eines Vermarkters zu verbessern, neue kreative Assets zu erstellen, die diese Journeys unterstützen und in diese HTML-Vorlagen integriert werden, um eine bessere, intelligentere dynamische Personalisierung zu unterstützen.

Auch die Zusammenarbeit wird flüssiger werden. Diese KI-Agenten können direkt in Slack-Kanäle eingeladen werden und so als eine neue Art von Teamkollegen fungieren. Teams können mit dem Agenten Brainstorming betreiben, seine Vorschläge in Echtzeit prüfen und an Kampagnenelementen in demselben digitalen Raum zusammenarbeiten, in dem sie auch den Rest ihrer Arbeit erledigen.

Und schließlich ändert sich dadurch auch die Art und Weise, wie wir an Analysen herangehen. Anstatt sich durch komplexe Dashboards zu wühlen und Berichte manuell mit Querverweisen zu versehen, können Vermarkter KI-Dashboards nutzen, um sofortige, natürlichsprachige Zusammenfassungen der Kampagnen- und Kanaleffektivität zu erhalten. Dies steigert nicht nur die Produktivität von Marketern, sondern auch von Datenwissenschaftlern, die sich statt auf Routineberichte auf tiefergehende strategische Fragen konzentrieren können.

Marken können sich jetzt auf diesen Wandel der Konversation vorbereiten.

Die Botschaft von Salesforce Connections war eindeutig: Die Zukunft des Marketings ist ein Wechsel vom Monolog zum Dialog. Dieser Ansatz stützt sich auf eine einheitliche Plattform, die die Ausführung vereinfacht, auf intelligentere Daten, die jeden Inhalt wertvoll machen, und auf KI-Ko-Piloten, die Vermarkter befähigen, strategischer und kreativer zu arbeiten.

Die wichtigste Schlussfolgerung für Marken ist nicht einfach "mehr KI kaufen" Vielmehr müssen sie heute anfangen, anders zu denken. Wie können wir unsere Inhalte so aufbereiten, dass sie als KI-Treibstoff dienen? Wie können wir unsere Daten so strukturieren, dass sie für diese neuen Konversationserlebnisse bereit sind? Diejenigen, die sich diese Fragen jetzt stellen, werden am besten darauf vorbereitet sein, in der konversationellen Zukunft zu führen. Die Zeit zur Vorbereitung ist jetzt.

Navigieren im Amazon-Ökosystem mit KI.

Viele von uns kennen Amazon für seine E-Commerce-Fähigkeiten und beliebten Medienplattformen wie Prime Video und Twitch. Aber Amazon verfügt über mehr als 40 verschiedene unternehmenseigene Produkte, und dieses umfangreiche Netzwerk schafft einen reichhaltigen Teppich von Erstanbieterdaten, die ein bedeutendes Verständnis des Kundenverhaltens bieten. Diese Daten wirklich nutzbar zu machen und zu verstehen, wie sich die Kunden zwischen den verschiedenen Angeboten bewegen - vom Ansehen einer Sendung auf Fire TV bis zum Einkauf auf der Amazon-Website - kann jedoch sehr komplex sein.

Neben den Amazon-eigenen Objekten bietet Amazon DSP auch Zugang zu einem riesigen Netzwerk von Drittanbieter-Inventar über Amazon Publisher Direct und verschiedene Ad Exchanges. Dies eröffnet noch mehr Möglichkeiten, Ihre Zielgruppe zu erreichen, wo auch immer sie online ist. Die Herausforderung besteht nun darin, den effizientesten Weg zur Auslieferung Ihrer Impressionen zu finden. Hier kann Amazons menschenzentrierte KI wirklich glänzen.

Einführung von Brand+ und Performance+

Amazons KI-Modelle Brand+ und Performance+ bauen auf der Grundlage von Ad Relevance auf, einem KI-Tool für maschinelles Lernen, das entwickelt wurde, um die Adressierbarkeit in kochfreien Umgebungen zu erhöhen. Bei diesen Modellen geht es nicht darum, den menschlichen Mediaeinkäufer zu ersetzen, sondern sie sind so konzipiert, dass sie zusammenarbeiten und Transparenz und Kontrolle bieten. Sie können genau sehen, was die KI tut, warum sie es tut, und - was besonders wichtig ist - Sie können eingreifen, sie anstoßen und umlenken, um sicherzustellen, dass sie mit Ihren strategischen Zielen übereinstimmt.

Beide Modelle beruhen zwar auf derselben Logik, unterscheiden sich aber in erster Linie durch die Ergebnisse, die sie erzielen sollen:

• Marke+: Konzentriert sich auf den oberen Teil des Trichters, wobei Bekanntheit, Reichweite und Häufigkeit im Vordergrund stehen, mit dem sekundären Ziel künftiger Konversionen innerhalb eines 12-monatigen Konversionshorizonts. Dieses Modell ist ideal für den Aufbau langfristiger Markenbekanntheit und Gedächtnisstrukturen. Wir haben festgestellt, dass Brand+-Kampagnen mit Videokreationen und Streaming-Inventar außergewöhnlich gut funktionieren.
• Leistung+: Konzentriert sich auf Überlegungen und Konversionen innerhalb eines kürzeren Konversionszeitraums von 30 Tagen und zielt auf sofortige Konversionen und messbaren ROI ab. Dieses Modell ist sehr effektiv, wenn es darum geht, Aktionen wie Käufe zu fördern. Obwohl es Streaming und Online-Video nutzen kann, empfehlen wir oft, sich für optimale Ergebnisse auf Online-Video (OLV) und Display-Inventar zu konzentrieren.

Wie funktionieren diese Modelle?

Die Intelligenz, die hinter Brand+ und Performance+ steckt, lässt sich in vier Schlüsselkomponenten aufschlüsseln:

1. Advertiser Event (Human-Defined): Der Prozess beginnt mit Ihnen! Sie definieren die spezifischen Konversionsereignisse, die Sie verfolgen. Dabei kann es sich um Website-Käufe handeln, die über das Amazon-Anzeigen-Tag verfolgt werden, um Offline-Conversions, die über eine Conversion-API integriert werden, um Käufe bestimmter Produkte auf Amazon über ASINs oder sogar um Installationen von mobilen Apps und Aktionen, die von einem MMP gemeldet werden. Dieser menschliche Input ist entscheidend, um sicherzustellen, dass die KI mit Ihren einzigartigen Geschäftszielen übereinstimmt.
2. Adressierbarkeitsdiagramm: Basierend auf den von Ihnen definierten Werbeereignissen erstellt die KI einen umfassenden "Adressierbarkeitsgraphen" Diese Karte bietet einen Multi-Eigenschaften-Überblick darüber, wie Ihre konvertierenden Kunden innerhalb des riesigen Amazon-Ökosystems und darüber hinaus interagieren. Sie hilft dabei, ihre Reise, ihre Pfade und ihre Interaktionsmuster zu verstehen.
3. KI-Vorhersage (Lookalike Audiences und Predictive Scores): Aus dem Adressierbarkeitsgraphen erstellt die KI auf intelligente Weise Zielgruppen, die Ihren bestehenden Convertern ähnlich sind - im Wesentlichen eine Lookalike Audience. Anschließend generiert sie Predictive Scores für Personen innerhalb dieser Lookalike Audiences und identifiziert die Personen, die am wahrscheinlichsten konvertieren werden, basierend auf den geschalteten Werbemitteln und dem gewünschten Ergebnis innerhalb eines bestimmten Zeitrahmens. So wird sichergestellt, dass Ihre Anzeigen an die empfänglichste Zielgruppe ausgeliefert werden.
4. Kampagnenauslieferung und kontinuierliche Optimierung: Die KI liefert dann dynamisch Impressionen über die effizientesten Kanäle aus, egal ob es sich um Amazon Prime Video, Magnite oder Amazon Publisher Direct handelt. Das wirklich Leistungsstarke ist die kontinuierliche Lernschleife. Die KI verfolgt ständig die Konversionen nach der Impression, aktualisiert ihr Modell und verfeinert ihr Targeting, sobald mehr Daten zur Verfügung stehen, um sicherzustellen, dass Ihre Kampagnen stets für bessere Ergebnisse optimiert werden. Dieser Prozess erfordert eine konsistente Einspeisung von Ereignissen der Werbetreibenden, da statische Daten allein nicht ausreichend sind.

Einfaches Einrichten Ihrer Kampagnen.

Das Einrichten von Kampagnen mit diesen KI-Modellen ist unglaublich einfach und dauert oft weniger als zwei Minuten für Performance+ und sogar noch schneller für Brand+.

Sobald Sie bei Brand+ Ihr Konversionsereignis definiert und Ihr Budget festgelegt haben, können Sie loslegen.

Bei Performance+ haben Sie die Flexibilität, aus drei Untermodellen zu wählen:

• Kundenakquise: Zielt auf neue Kunden ab, die noch nicht mit Ihrer Marke interagiert haben, und schließt diejenigen aus, die in den letzten 90 Tagen konvertiert haben.
• Wiedervermarktung: Konzentriert sich auf Nutzer, die mit Ihrer Marke oder Ihrem Produkt interagiert haben, aber in den letzten 90 Tagen nicht konvertiert sind.
• Bindung: Zielt darauf ab, Kunden, die mit Ihrer Marke interagiert haben, aber in den letzten sieben Tagen nicht konvertiert sind, erneut anzusprechen und so die Loyalität zu fördern.

Wir empfehlen häufig, mit allen drei Teilmodellen für Performance+ zu beginnen und dann ihre Leistung zu überprüfen, um Ihre Strategie zu optimieren.

Vermarkter über die Automatisierung hinaus befähigen.

Auch wenn KI die schwere Arbeit übernimmt, haben Sie weiterhin vollen Zugriff auf alle vertrauten Optimierungstools und Berichtsfunktionen, die Sie von Amazon DSP erwarten. Dazu gehören granulare Bestandsberichte, kreative Leistungsanalysen und Einblicke in geografische und zielgruppenbezogene Metriken. Sie können nach wie vor Pacing Controls, Day Parting, Frequenzeinstellungen und die leistungsstarken Einblicke von Amazon Marketing Cloud (AMC) nutzen.

Erstanwendern empfehlen wir immer, neben Brand+ und Performance+ auch Business as Usual (BAU) -Kampagnen durchzuführen. Auf diese Weise können Sie den Mehrwert, den diese KI-Modelle bieten, richtig einschätzen. Wir empfehlen außerdem eine Mindestlaufzeit von zwei Monaten für beide Modelle, um der KI ausreichend Zeit zum Lernen und Optimieren zu geben.

Nachweis der Auswirkungen in der Praxis.

Wir haben aus erster Hand erfahren, welch bedeutende Auswirkungen diese KI-Modelle haben können. In einer kürzlich durchgeführten Link-Out-Kampagne (Nachverfolgung von Konversionen außerhalb des Amazon-Ökosystems) für einen Werbetreibenden führten unsere manuellen Eingriffe - insbesondere die Verfeinerung von Teilmodellen und die Optimierung von Frequency Caps auf der Grundlage von AMC-Erkenntnissen - zu einer unglaublichen 400%igen Steigerung des ROAS für die Performance+-Kampagne. Letztendlich lieferte diese Kampagne einen 1,6-mal höheren ROAS im Vergleich zum BAU-Ansatz.

Auch bei einer Link-in-Kampagne (Verfolgung von Käufen auf der Amazon-Website) erzielte die Performance+-Kampagne einen 50 % höheren ROAS als BAU. Während der CPM für Performance+ um 13 % höher war, war der CPA um 66 % niedriger, was die Fähigkeit der KI unterstreicht, effizientere Ergebnisse zu erzielen, indem sie sich auf wertvolle Konversionen statt nur auf billige Impressionen konzentriert. Dies unterstreicht die laufende Diskussion in der Branche über die Priorisierung von effektivem Inventar gegenüber dem billigsten.

Ein Partner für den Erfolg.

Wir bei Monks sind stolz darauf, AWS-Partner zu sein, mit einer 13-jährigen Partnerschaft mit Amazon. Unser Fachwissen im Bereich KI wurde mit Auszeichnungen wie dem AI Pioneer von The One Show und AI Agency of the Year von AdWeek gewürdigt. Wir sind außerdem ein zertifizierter AdTech-Wiederverkäufer und Aktivierungspartner für Amazon DSP.

Wenn Sie Ihren Mediaeinkauf vereinfachen, das volle Potenzial von Amazons Ökosystem ausschöpfen oder einfach nur herausfinden möchten, wie diese menschenzentrierten KI-Modelle Ihre Werbestrategie verändern können, sind wir für Sie da. Kontaktieren Sie uns für eine maßgeschneiderte Sitzung oder ein unverbindliches Gespräch über das Erreichen Ihrer Ziele mit Amazon. Wir würden uns freuen, Sie auf Ihrem Weg zu Wachstum und Innovation zu begleiten!

Ein kürzlich veröffentlichter Bericht von Adobe mit dem Titel "Adobe AI and Digital Trends in Content Creation and Management" befasst sich mit genau diesem Druck, insbesondere mit den Feinheiten der Content-Lieferketten, und ich hatte das Privileg, daran mitzuwirken, indem ich mein eigenes Fachwissen einbrachte und feststellte, dass "hochwertige Inhalte in Hülle und Fülle über unzählige Kanäle verfügbar sind. Die Herausforderung unserer Zeit besteht darin, diese effektiv zu verwalten und bereitzustellen. Der Erfolg wird von der Beherrschung des Volumens und der Varianz abhängen, wobei das Markenimage das entscheidende Unterscheidungsmerkmal ist

Die Beherrschung dieses Gleichgewichts von Volumen und Varianz ist eine Gelegenheit für Marken, die Art und Weise, wie sie Inhalte erstellen, verwalten und bereitstellen, neu zu gestalten. Damit Sie sich ein Bild davon machen können, wie das aussehen könnte, gehen wir im Folgenden auf einige der Ergebnisse von Adobe ein und zeigen, wie wir Marken bei der Bewältigung dieser komplexen Aufgaben geholfen haben.

Relevanz ist nicht optional - sie wird erwartet.

Eines der aufschlussreichsten Ergebnisse der Adobe-Studie ist, dass 71 % der Verbraucher es für wichtig oder entscheidend halten, dass Marken ihre Bedürfnisse vorhersehen. Übersetzt heißt das: Relevanz ist alles. Verbraucher wissen personalisierte, zeitnahe Inhalte nicht mehr nur zu schätzen - sie erwarten sie. Mein Kollege Remco Vroom, Global EVP of Martech Platforms & Innovation, hat diesen Wandel in einem Gespräch mit The Drum hervorgehoben und darauf hingewiesen, dass die aktuellen KI-Innovationen weitgehend von diesen steigenden Erwartungen geprägt sind: "Alles muss diese schnellen, super Nischenerlebnisse sein", sagte er. "Wir bekommen all diese wirklich großartigen, schnell auf den Markt gebrachten, hyper-personalisierten Dienste, und wir erwarten das von allem und jedem. Die Unternehmen müssen also ihre Rolle in der gesamten Wertschöpfungskette von Produkten und Dienstleistungen neu gestalten."

Um diesen wachsenden Anforderungen gerecht zu werden, ist die Bereitstellung personalisierter Inhalte in großem Umfang nicht mehr optional, sondern der Grundstein für den Aufbau dauerhafter Kundenbeziehungen. Um diese Flexibilität zu erreichen, ist eine starke Content-Lieferkette entscheidend. Durch den Einsatz von Werkzeugen wie Adobe Firefly konnten wir unsere Arbeitsabläufe optimieren und schneller als je zuvor hochrelevante Inhalte erstellen. Unsere Arbeit in diesem Bereich wurde sogar in der Keynote auf dem kürzlich stattgefundenen Adobe Summit hervorgehoben, in der gezeigt wurde, wie wir Adobe Firefly erfolgreich eingesetzt haben, um die Erwartungen der Verbraucher zu erfüllen und wirkungsvolle Ergebnisse zu erzielen.

So haben wir mit Adobe Fireflybeispielsweise 270 Versionen eines Banners an einem einzigen Tag erstellt - eine Aufgabe, die manuell bis zu vier Wochen gedauert hätte. Das Ergebnis? Ein Anstieg der Klickrate um 78 %, was zeigt, dass eine gut optimierte Content-Lieferkette nicht nur die Erwartungen der Verbraucher erfüllt, sondern auch messbare Ergebnisse liefert. Diese Bemühungen halfen unserem Kunden, in einer Welt wettbewerbsfähig zu bleiben, in der die Aufmerksamkeitsspanne kurz ist und die Erwartungen der Verbraucher höher denn je sind.

Optimierte Systeme sorgen für Skalierbarkeit und Wirkung.

Im Gegensatz zum obigen Punkt geben die Verbraucher an, dass nur ein Drittel der Marken, mit denen sie interagieren, zeitnahe und relevante Angebote oder Mitteilungen bereitstellen, und nur 45 % der Marken schaffen ein einheitliches Erlebnis über alle Kanäle hinweg. Wie können Sie sich also in diese Richtung bewegen? Der Schlüssel zum Aufbau dieses Rahmens liegt nicht nur in der Einführung von KI-Tools, sondern in der Orchestrierung: der strategischen Abstimmung von Talent, Technologie und kreativen Prozessen über die gesamte Content Journey.

Wir glauben, dass Orchestrierung der Dreh- und Angelpunkt einer erfolgreichen KI-Implementierung für CX ist. Sie ist sogar einer der Kernpunkte unseres Ansatzes für moderne Marketing-Herausforderungen. Monks.Flow - unsere KI-gestützte Marketingplattform, die Workflows automatisiert und eine skalierbare, effiziente Content-Produktion ermöglicht - wurde entwickelt, um eine transformative Orchestrierung zu ermöglichen, indem fragmentierte Prozesse konsolidiert und die Content-Lieferkette neu definiert werden, um eine Full-Funnel-Werbung zu liefern, die schneller, relevanter und kosteneffizienter ist.

Ein Paradebeispiel für diesen Orchestrierungsansatz ist unsere Partnerschaft mit der BMW Group. Wir waren der kreative und inhaltliche Orchestrierungspartner von BMW und haben das Marketing des Unternehmens durch die Skalierung von relevantem Produktmarketing in 26 Ländern und 29 Sprachen verändert. Wir haben die Kampagnenprozesse von BMW von Anfang bis Ende rationalisiert und 126 Agenturen in einer einzigen Partnerschaft zusammengeführt.

Als Teil dieses Prozesses implementierten wir Markenmodelle und maßgeschneiderte KI-Pipelines, um Inhalte in großem Umfang bereitzustellen. Dazu gehörte Atomic Assets, eine automatisierte Bildproduktionslösung, die BMW unbegrenzte Asset-Kombinationen für alle Automodelle und Märkte bietet. Dieses System nutzt Automatisierung und KI, um es den BMW Marktteams zu ermöglichen, auf einfache Weise maßgeschneiderte Assets zu bestellen und neue visuelle Assets innerhalb von 24 Stunden zu erhalten. Und natürlich erlaubt es uns, kreative Ideen zu entwickeln, die sonst nicht möglich wären, wie z. B. die virtuelle Influencerin Lil Miquela in die reale Welt zu bringen .

Letztendlich erfordert der Aufbau eines effektiven, KI-gestützten CX-Frameworks eine Verlagerung hin zu diesem orchestrierten Ansatz, der ein einheitliches und intelligentes System schafft, das die Kundeninteraktionen verbessert und einen transformativen Geschäftseffekt bewirkt.

Überwinden Sie ethische Barrieren, um KI zu skalieren.

Ein Haupthindernis für KI-Innovationen, das in dem Bericht erwähnt wird, ist die Ethik: Etwa die Hälfte der in der Adobe-Studie befragten Führungskräfte nennt ethische Bedenken und den Ruf der Marke als Hindernisse für die Skalierung von KI. Dies ist eine berechtigte Sorge, denn auch wenn viele Unternehmen mit KI schnell und führend sein wollen, sollte dies nicht auf Kosten ihrer Marke, ihrer Mitarbeiter oder ihres Publikums gehen. Wir haben diese Bedenken mit Marken ausgeräumt, weil wir wissen, dass ethische Erwägungen bei der Entwicklung und dem Einsatz von KI-gesteuerten Lösungen von größter Bedeutung sind.

Anlässlich des 20-jährigen Jubiläums der kultigen Real Beauty-Kampagne von Dove, die für die Infragestellung traditioneller Schönheitsstandards und die Förderung von Inklusivität bekannt ist, haben wir uns mit Dove zusammengetan, um den Dove Code einzuführen . In dem Bemühen, seine Botschaft für eine neue Ära zu erneuern, wollte Dove Vorurteile ansprechen, die durch künstliche Intelligenz verstärkt werden. Um diese Mission zu unterstützen, haben wir ein KI-Prompting-Playbook entwickelt, das der Branche helfen soll, Vorurteile zu überwinden, die mit generativen KI-Ergebnissen einhergehen. Dieses Handbuch bietet einen Rahmen für die Einbettung ethisch begründeter Prinzipien in generative KI-Workflows und stellt sicher, dass Kreativität und Inklusivität auch weiterhin an der Spitze der Brancheninnovation stehen.

Darüber hinaus ist es wichtig, aufkommende KI-Trends vorausschauend zu betrachten und potenzielle ethische Überlegungen proaktiv anzugehen. Unser aktueller Labs Report über agentenbasierte KI entschlüsselt beispielsweise den Hype um diese Technologie und bietet einen transparenten Überblick über ihre Vorteile und potenziellen Risiken. In dem Maße, in dem sich die Möglichkeiten der KI erweitern, wird es für Marken immer wichtiger, Partner zu haben, die sie durch diese komplexen Zusammenhänge führen können. Wir glauben an die Transparenz potenzieller Risiken und an die Zusammenarbeit bei der Entwicklung von Strategien zur Risikominderung.

Die Beherrschung von Volumen, Varianz und Relevanz liegt in Ihrer Reichweite.

Die Nachfrage nach personalisierten, relevanten und zeitnahen Inhalten verändert die Art und Weise, wie Marken ihre Content-Lieferketten angehen. Um in diesem goldenen Zeitalter der Inhalte erfolgreich zu sein, müssen Sie sowohl das Volumen als auch die Varianz beherrschen und gleichzeitig Erlebnisse liefern, die bei den Kunden auf große Resonanz stoßen. Ob es um den Einsatz von Tools wie Adobe Firefly geht, um hyperrelevante Inhalte in großem Umfang zu generieren, oder um die Implementierung orchestrierter Workflows wie in unserer Partnerschaft mit der BMW Group - der Schlüssel liegt in der Abstimmung von Talent, Technologie und Strategie, um sinnvolle, effiziente und wirkungsvolle Inhalte zu erstellen.