Als digitaler Schatzsucher weiß ich besser, als dieses Gold im Boden zu lassen - und als Google-Partner weiß ich auch, wie man es abbaut. Mithilfe der KI von Google Cloud Platform (GCP) Natural Language Processing (NLP) können digitale Marketingpartner Marken unter anderem bei der Durchführung von Stimmungsanalysen helfen, um Einblicke in die Verhaltensmuster, Erwartungen, Beschwerden und Stimmungen der Kunden zu gewinnen und so den Grad der Markentreue zu bestimmen.



Die quantitativen Daten, die Sie durch diese Forschungsmethode erhalten, ermöglichen es Ihnen, Dashboards zu erstellen und die Markenstimmung in verschiedenen Regionen zu visualisieren. Ziel ist es, Verbesserungspotenziale aufzudecken, da diese Daten zur Optimierung der mobilen und webbasierten Anwendungen sowie der Produkte und Dienstleistungen einer Marke genutzt werden können, um die nächsten Schritte im Experimentierprozess zu bestimmen und den Bedürfnissen der Zielgruppe näher zu kommen.



In den letzten Monaten habe ich mich darauf konzentriert, die Stimmungsanalyse in unser Experimentierangebot zu integrieren, und sie verändert das Spiel schnell. Im Sinne des Erfahrungsaustauschs und um sicherzustellen, dass keine Marke ihre wertvollen Daten unangetastet lässt, lassen Sie uns darüber sprechen, warum diese Methode so gut wie Gold ist.

Nutzung von Textdaten zur Ermittlung des Markenklimas.

Stellen Sie sich vor, Sie sind eine erstklassige globale Marke in der Lebensmittel- und Getränkeindustrie. Sie haben vor kurzem neue Funktionen zu Ihrer App hinzugefügt und möchten nun herausfinden, ob Ihre Kunden diese verbesserte Erfahrung genießen. Zurzeit gibt es über 500 Tausend Bewertungen im Google Play Store. Sie zu durchforsten, würde sicherlich viel Zeit in Anspruch nehmen, aber wer hat schon so viel Zeit? Es ist ein klassischer Fall, den wir immer wieder beobachten: Marken verfolgen alles, machen aber nichts mit den Informationen, die sie aufbewahren. Dieser Datenschatz aus aktiven Kundeninteraktionen ist jedoch nur dann ein Schatz, wenn er aktiviert und effektiv genutzt wird.



An dieser Stelle kommt die Sentiment-Analyse ins Spiel. Mit Hilfe der GCP-Tools werden digitale Texte analysiert, um den emotionalen Ton einer Nachricht, z. B. einer Bewertung, zu ermitteln. Im Rahmen von Experimenten, bei denen es darum geht, wirkungsvolle Änderungen vorzunehmen, um den Bedürfnissen Ihrer Kunden gerecht zu werden, können Sie mit der Sentiment-Analyse qualitative Textdaten in quantitative, numerische Daten umwandeln. Das Ziel ist es, wichtige Erkenntnisse über die Markentreue zu gewinnen - im Falle der besagten Marke, wie die Kunden die neuen Funktionen der App finden. Und dann? Richtig, die dringend benötigte Datenaktivierung.

Nutzen Sie Ihre Daten, um Ihr Unternehmen zu verbessern.

Wenn Sie sich näher mit der Durchführung von Stimmungsanalysen befassen, werden Sie feststellen, dass es sehr einfach ist, diese Methode anzuwenden. Mit dieser KI-Lösung müssen Marketingexperten nicht mehr manuell eine Bewertung nach der anderen durchgehen, um ein Gefühl für die Meinung der Menschen zu bekommen.



Hier ist die Kurzbeschreibung. Sobald Sie Zugang zu einem Google Cloud-Konto haben, können Sie Ihre qualitativen, transaktionalen und verhaltensbezogenen Daten in Google Sheets und Google Cloud Storage organisieren. Verwenden Sie dann Apps Script (oder eine andere Cloud-Client-Bibliothek), um ein benutzerdefiniertes Menü zu erstellen und die API für natürliche Sprache von GCP zu nutzen. Sobald Sie die API für natürliche Sprache aktiviert und einen API-Schlüssel erstellt haben, können Sie mit der Verarbeitung Ihrer Daten in einer Anfrage an die NLP-API beginnen und dann automatisch eine Stimmungsanalyse durchführen. Letztendlich können Sie diese Erkenntnisse in A/B-Testing-Kampagnen, Web- und App-Optimierung, Marken- und Produktmarketing umsetzen.



Die Natural Language Processing API von GCP ist deshalb so leistungsfähig, weil sie die Stimmungsanalyse mit der Erkennung von benannten Entitäten kombiniert. Dabei handelt es sich um eine Teilaufgabe der Informationsextraktion, die darauf abzielt, benannte Entitäten, die in unstrukturiertem Text erwähnt werden, zu lokalisieren und in vordefinierte Kategorien einzuordnen. In dem Satz "Ich trinke jeden Tag einen Cappuccino und finde es toll, dass ich jetzt mit der App Punkte sammeln und einen Rabatt auf mein Lieblingsprodukt erhalten kann" können wir beispielsweise bereits zwei Arten von Entitäten identifizieren: das Produkt und die Plattform. Das Tool liefert also nicht nur Informationen über die Stimmung der Menschen, sondern stellt auch eine Verbindung zwischen dieser Stimmung und den Entitäten im Text her.

Natürlich ist das alles nicht neu - es ist gerade erst zum Mainstream geworden, nachdem Universal Analytics offiziell ausläuft und wir alle mit GA4 weitermachen (wenn Sie das noch nicht getan haben, ist das Ihr Zeichen, es zu tun).

Lassen Sie Ihre Kundendaten niemals ungenutzt verstreichen.

Das Verständnis des Nutzerverhaltens, der Erwartungen und Probleme sollte immer im Mittelpunkt Ihrer Bemühungen stehen. Diese wichtigen Informationen dienen als Grundlage für alle Ihre Experimente und unterstützen Sie bei der Feinabstimmung Ihrer Produkte und Dienstleistungen. Wenn Sie also das nächste Mal darüber nachdenken, Bewertungen ungelesen zu lassen und das Gold verkümmern zu lassen, denken Sie noch einmal darüber nach - denn diese einfache, KI-gestützte Lösung und die Partner, die wissen, wie man sie anwendet, sind hier, um Ihnen dabei zu helfen, aus Ihren wertvollen First-Party- und Zero-Party-Daten Bedeutung zu gewinnen. Und um dem Ganzen noch die Krone aufzusetzen, bietet Google neue KI-Dienste an, mit denen Sie automatisch auf diese Bewertungen und Kommentare antworten können, indem Sie ein Large Language Model (LLM) verwenden - aber dazu mehr beim nächsten Mal.

Es wird viel über das Potenzial von KI, ihre zukünftigen Möglichkeiten und Prognosen gesprochen. Aber lassen Sie mich Ihnen versichern, dass der Moment für KI nicht erst kommt; er ist da, er ist jetzt, und er schlägt Wellen in allen Branchen. Und was mich besonders interessiert, ist, dass sie die Welt des Marketings und der digitalen Plattformen verändert.

Aber wie sieht es mit den Einstiegshürden aus? Es ist wichtig, daran zu denken, dass die Integration von KI in Ihre Abläufe nicht bedeutet, dass eine umfassende Überholung notwendig ist. Wir von Media.Monks wissen, dass jede Marke einzigartig ist und manche einen iterativen Ansatz benötigen. Diese Perspektive ermöglicht Kosteneffizienz und Zugänglichkeit, während Sie dennoch von der KI-Welle profitieren. Eine schrittweise Einführung von KI-gesteuerten Verbesserungen kann Ihren Kunden und Ihrer Unternehmensleistung sofortige Vorteile bringen. Sie könnten mit einem KI-Chatbot beginnen, um den Kundenservice zu verbessern, oder das maschinelle Lernen nutzen, um Inhalte für jeden Website-Besucher zu personalisieren. Erste Schritte wie diese können schnelle Erfolge bringen, indem sie das Nutzerengagement und die Konversionsraten verbessern. Wenn diese Verbesserungen ihren Wert unter Beweis stellen, können Sie die Rolle der KI in Ihrer digitalen Landschaft schrittweise ausbauen. Es geht darum, einen maßgeschneiderten, strategischen Weg zur KI-Integration zu finden, anstatt kopfüber ins kalte Wasser zu springen.

Lassen Sie uns also einen Blick auf die aktuellen und sehr realen Anwendungen von KI in der digitalen Plattformlandschaft werfen, auf Bereiche, in denen KI nicht nur Versprechungen macht, sondern messbare Ergebnisse für Marketer liefert.

Hier ist der Einstieg in die KI.

Integration von KI in herkömmliche Plattformen. Die Integration von KI in herkömmliche Plattformen hilft Unternehmen, Abläufe und Kundenerlebnisse zu verbessern. Die Verschmelzung von CRM-Systemen mit KI ermöglicht es einer Marke beispielsweise, in Echtzeit aus dem Verhalten ihrer Kunden zu lernen und so einen besseren Service und Produkte anzubieten, die auf individuelle Vorlieben zugeschnitten sind.

Optimierung der Benutzererfahrung. Die KI-gestützte Datenanalyse liefert verwertbare Erkenntnisse, die das Nutzererlebnis direkt verbessern. Ob durch maßgeschneiderte Inhalte, personalisierte Benutzeroberflächen oder die Beseitigung von Schmerzpunkten im Benutzerfluss - KI treibt eine neue Ära benutzerorientierter Plattformen voran.

Erleichterung von personalisiertem Marketing. Vorbei sind die Zeiten, in denen Marketing nach dem Gießkannenprinzip betrieben wurde. KI ermöglicht eine neue Stufe der Personalisierung, die jede Interaktion so gestaltet, als wäre sie einzigartig für den einzelnen Nutzer. Von Produktempfehlungen bis hin zu personalisierten Nachrichten - KI hilft Marken, eine tiefere Verbindung zu ihren Kunden aufzubauen.

Verbesserte Analytik. KI-gestützte prädiktive Analysen verändern die Art und Weise, wie Unternehmen ihre Kunden und Märkte verstehen. Diese Tools bieten einen noch nie dagewesenen Einblick in zukünftiges Kundenverhalten, Markttrends und potenzielle Geschäftsrisiken.

Abteilungsübergreifende Zusammenarbeit. KI ist nicht nur etwas für Technik-Teams. Sie bietet Möglichkeiten für eine nahtlose Zusammenarbeit zwischen Abteilungen und hilft dabei, einheitliche, effiziente Ansätze für alle Bereiche von der Produktentwicklung bis zum Kundenservice zu schaffen.

KI löst viele der Herausforderungen, mit denen Marken derzeit konfrontiert sind.

Lassen Sie uns als Nächstes einige großartige Beispiele aus der Praxis betrachten, bei denen wir durch die iterative und groß angelegte Implementierung von KI-Verbesserungen transformative Verbesserungen bei wichtigen KPIs erzielt haben. Hier sind einige der Herausforderungen, bei denen wir tagtäglich helfen:

"Hilfe, ich ertrinke in einem Meer von Inhalten!" Wenn der Umfang und die Komplexität der Informationen für Besucher überwältigend sind, reicht die Standardsuche manchmal einfach nicht aus. Eine mögliche Anwendung der künstlichen Intelligenz ist hier die Entwicklung einer intelligenten Suchfunktion, die die Verarbeitung natürlicher Sprache und maschinelles Lernen nutzt. Sie versteht Benutzeranfragen besser, ermöglicht einen Dialog und liefert relevantere Ergebnisse, die sich auf der Grundlage von Benutzerinteraktionsmustern kontinuierlich verbessern.

"Wie können wir sinnvolle Verbindungen zu Kunden aufbauen und gleichzeitig eine Nutzergemeinschaft bilden?" Eine KI-gestützte Plattform könnte personalisierte Inhalte auf der Grundlage von Kundeninteressen und Produktnutzungsmustern bereitstellen. Indem die KI die Interaktion jedes Kunden mit dem Produkt versteht, kann sie Inhalte maßschneidern, das Markenerlebnis erweitern und eine engagierte Online-Community rund um gemeinsame Produkterfahrungen fördern.

"Wie bewältigen wir die gewaltige Aufgabe, Bewerbungen aus einem riesigen Pool unterschiedlicher Bewerber und für zahlreiche Aufgaben zu verwalten?" Hier kann KI eingesetzt werden, um Tools zur Selbstsegmentierung zu entwickeln und individuelle User Journeys zu erstellen, die auf dem einzigartigen Profil und den Präferenzen der einzelnen Nutzer basieren. KI kann Daten in großem Umfang analysieren und Erkenntnisse gewinnen, die es einem Personalvermittler ermöglichen, jedes Erlebnis individuell zu gestalten und potenzielle Bewerber zu Stellen zu führen, die ihren Fähigkeiten und Wünschen entsprechen.

"Wie können wir ein umfangreiches Netzwerk von Dienstleistungen effektiv präsentieren und potenziellen Kunden einen Nachweis über die Wirksamkeit der Kampagne liefern?" Durch die Implementierung KI-gesteuerter Analysen konnte dieses Unternehmen seinen Kunden detaillierte Berichte über die Kampagnenleistung vorlegen und sogar potenzielle künftige Ergebnisse auf der Grundlage historischer Daten vorhersagen. Dieser Ansatz bietet eine greifbare Messung des ROI für Kunden.

Jedes dieser Szenarien veranschaulicht das transformative Potenzial von KI innerhalb der digitalen Plattformlandschaft. Allgemein gesprochen ergänzt und verbessert KI unsere bestehenden Strategien und ermöglicht es uns, ansprechende, personalisierte und effiziente Erlebnisse für die Nutzer zu schaffen. KI ist nicht nur ein Kästchen, das man abhaken kann, sondern ein vielseitiges Werkzeug, das wir täglich nutzen, um sinnvolle und wirkungsvolle digitale Erlebnisse zu schaffen.

Bereiten Sie sich auf einen dauerhaften Erfolg mit KI vor.

Das Potenzial der KI wird in Echtzeit realisiert, und es ist spannend zu beobachten, wie sich diese Entwicklungen entfalten und wie sie auf transformative Weise genutzt werden. Denken Sie daran, dass die Zukunft nicht in weiter Ferne liegt, sondern dass sie bereits jetzt stattfindet. Wenn wir KI überlegt und strategisch einsetzen, können wir sofortige Erfolge erzielen und den Grundstein für einen nachhaltigen, langfristigen Erfolg legen.

Der Grund, warum wir immer mehr messen, ist ganz einfach: Damit wir die Leistung verschiedener strategischer Szenarien vorhersagen und so den Marken, mit denen wir zusammenarbeiten, helfen können, ihre Medienarbeit zu optimieren. Und wie jede andere Disziplin innerhalb der Werbung entwickelt sich auch der Medienbereich ständig weiter. Lassen Sie uns daher einen Blick auf das werfen, was jetzt wichtig ist und Ihre Medienmessung unterstützen wird.

Begrüßung der Inkrementalität in der Medienwelt.

Lassen Sie uns zunächst einen Schritt zurücktreten und einen Blick darauf werfen, was Inkrementalität bedeutet. Einfach ausgedrückt, bezieht sich Inkrementalität auf den Anstieg der Konversionen oder Verkäufe, die einer bestimmten Werbekampagne zugeschrieben werden können, im Vergleich zu denen, die unabhängig davon stattgefunden hätten - auch bekannt als Basis. Inkrementalität wurde vor kurzem von uns Medienleuten übernommen, und der Begriff hat an Bedeutung gewonnen, da es sich um eine Lösung zur Medienmessung handelt, die den inkrementellen Uplift isoliert. Das ist wichtig, weil man sonst nicht erkennen kann, welche Medien das Wachstum vorantreiben und welche nur die Conversions abgreifen, die man ohnehin erhalten hätte. Die Inkrementalität liefert also einen viel genaueren Einblick in die Art und Weise, wie Ihre Medienkanäle die Conversions fördern.

Bei der herkömmlichen Multi-Touch-Attribution (MTA) wird beispielsweise oft nicht zwischen der Basis und dem Uplift der Werbekampagne unterschieden. Dies kann zu überbewerteten Ergebnissen führen. Um die Inkrementalität genau zu messen, ist es stattdessen wichtig, MTA in Verbindung mit inkrementellen Techniken wie Market Mix Modeling (MMM) zu verwenden. Auf diese Weise können Sie die tatsächliche Wirkung von Werbekampagnen besser verstehen, von ROAS auf ROI umstellen und so eine vernünftigere Diskussion mit Ihren Finanzteams über die Effektivität von Medien führen.

Wie die Markt-Mix-Modellierung der Medienmessung den Rücken stärkt.

Die Marktmix-Modellierung - manchmal auch als Media-Mix-Modellierung bezeichnet, aber ich bevorzuge erstere - ist sicherlich nicht neu auf der Szene, und diese Technik gibt es in ihrer kommerziellen Anwendung zum Verständnis von Media-Uplifts schon seit mehreren Jahrzehnten. Allerdings hat sich die Disziplin vor allem in den letzten Jahren erheblich verbessert.

Das moderne MMM hat einen langen Weg hinter sich. Früher dauerte es Monate, bis die jährlichen Aktualisierungen Ergebnisse brachten, während man heute innerhalb von sechs Wochen ein Pilotprojekt auf die Beine stellen und mithilfe von Automatisierung und maschinellem Lernen monatliche Aktualisierungen innerhalb weniger Tage erhalten kann. Außerdem sind die Visualisierungen viel besser geworden, denn die heutigen Reporting-Dashboards bieten den Analysten eine Fülle von Möglichkeiten, sich den Datensätzen zu nähern.

Es ist wichtig zu wissen, dass Marktmix-Modelle den gesamten Markt berücksichtigen - einschließlich Faktoren wie Werbeaktionen, Preisgestaltung, die jüngste Pandemie, Saisonabhängigkeit und mehr - und somit eine ganzheitliche Sichtweise bieten. Wenn Sie diese anderen Faktoren nicht berücksichtigen, können Sie die Medien nicht richtig einschätzen und riskieren, ihre Wirkung zu überschätzen. Daher gehen immer mehr Marken Partnerschaften mit spezialisierten MMM-Experten ein, die sie bei der Erstellung von Marktmixmodellen unterstützen, oder sie arbeiten mit ihnen zusammen, um diese Fähigkeit intern zu entwickeln.

Ich muss darauf hinweisen, dass einige Marktteilnehmer zwar behaupten, sie würden "Media-Mix-Modelle" erstellen, in Wirklichkeit aber nur eine einfache Regression mit Medienvariablen durchführen oder Multi-Touch-Pathway-Techniken verwenden (was keine inkrementelle Analyse ist). Das Bedenkliche daran ist, dass sie so genannte MMM-Lösungen zu sehr günstigen Tarifen anbieten, was verlockend klingen mag, aber der Schaden, der durch den Einsatz dieser Lösungen entsteht, darf nicht unterschätzt werden. Wenn Sie sich bei Ihren Entscheidungen auf ein billiges, aber schlechtes Modell stützen, kann das schief gehen und Sie über 40 % Ihrer mediengesteuerten Einnahmen kosten - im Vergleich zu einer Steigerung von etwa 30 %, wenn die Technik richtig angewendet wird. Sie können entscheiden, was das Beste für Ihre Marke ist.

Nutzung von KI zur Beschleunigung unserer Analyse.

Ein weiterer Grund, warum ich so begeistert von der Anwendung des Market Mix Modeling bin, ist der jüngste Aufstieg der künstlichen Intelligenz und der daraus resultierenden Automatisierungslösungen - KI hat sich in verschiedenen Bereichen rasant weiterentwickelt und dabei auch das MMM nicht vergessen.

Bei Media.Monks sind wir optimistisch, was KI angeht. Wir wissen aber auch, dass es wichtig ist, vorsichtig zu sein und unsere Sorgfaltspflicht zu erfüllen, zumal wir viele KI-Anbieter sehen, die behaupten, Marktmixmodelle zu erstellen, ohne die richtige Erfahrung und die richtigen Tools dafür zu haben. Wenn es um MMM geht, glauben wir, dass KI und Automatisierungslösungen unglaublich nützlich sein können, um den Prozess zu beschleunigen, aber natürlich gibt es auch einige Fälle, die manuelle Arbeit erfordern. Werfen wir einen Blick darauf.

Rohdaten und Verarbeitung. Dies kann mit Hilfe von APIs oder Vorlagen automatisiert werden, um Daten einzuspeisen, und vordefinierte Prozesse automatisieren dann die Bereinigung, was eine Menge Zeit spart. Hüten Sie sich vor Anbietern, die mehrere Monate brauchen, um Datenleitungen einzurichten, denn eigentlich sollten Sie in wenigen Wochen einsatzbereit sein.

Erste Modelle. Wir setzen evolutionäre Algorithmen ein, um die Erstellung des Ausgangsmodells zu automatisieren. Dabei werden Tausende von Modellen sofort in der Cloud ausgeführt und bewertet, so dass wir viel schneller zu einem Basismodell gelangen und bei MMM-Projekten mit mehreren KPIs Wochen sparen können.

Endgültige Modelle. Beachten Sie, dass dies (noch) manuelle Eingriffe durch ein sehr erfahrenes Modellierungsteam erfordert. Wir müssen die Modelle einer Sinnesprüfung unterziehen, die Daten dreifach überprüfen und unsere umfassende Erfahrung nutzen, um etwaige Anomalien zu erkennen und alternative Analysen durchzuführen, um kontroverse Ergebnisse zu hinterfragen.

Verkaufseffekte und ROI-Berechnungen. Diese können ohne den Einsatz von KI automatisiert werden - es handelt sich lediglich um einen Prozess, der mit Hilfe von Code leicht wiederholt werden kann.

Automatisierte Berichterstattung. Sobald alle Zahlen berechnet sind, ist es einfach, Dashboards und Medienoptimierungstools automatisch zu bestücken. Eine Sache, die sich jedoch nicht automatisieren lässt, ist die Beantwortung individueller Kundenfragen zur effektivsten Sekundenlänge, zur Zielgruppe und mehr.

Engagement. Das Reporting von ROIs und Optimierungen ist eine Sache, aber ein Verständnis für und Vertrauen in die Modelle zu gewinnen, ist eine andere. Daher ist es in der Anfangsphase eines MMM-Engagements unerlässlich, über Mitarbeiter zu verfügen, die die Modelle und Ergebnisse dem gesamten Team erklären können - nicht nur dem Marketing, sondern auch der Finanzabteilung, dem Vertrieb und dem Vorstand, um nur einige zu nennen. Mein Rat wäre, in späteren Phasen darauf zurückzukommen, sobald die Mitarbeiter das Modell verstehen und ihm vertrauen, und dann können Sie zu automatisierten Berichten übergehen.

Kurz gesagt: Automatisierung kann einen Großteil der schweren Arbeit der Daten- und Ergebnisverarbeitung und -visualisierung ersetzen, während KI in der ersten Modellierungsphase eingesetzt werden kann. Was jedoch nicht ersetzt werden kann, ist die Sinnesprüfung, die Interpretation und die Erfahrung eines guten Modellierers, um sicherzustellen, dass die Ergebnisse robust, realistisch, verständlich und somit brauchbar sind.

Weniger Zeit, aber mehr Ergebnisse.

In wirtschaftlich unsicheren Zeiten ist eine zeit- und damit kostensparende Lösung wie die Marktmix-Modellierung, insbesondere wenn sie durch KI und Automatisierung unterstützt wird, sehr nützlich. Auf der Grundlage dieser Modelle ermöglicht die Medienmessung Marken in der Regel die Prognose verschiedener Verkaufsszenarien. Eine solide Leistungsprognose ist wiederum entscheidend, um verschiedene strategische Szenarien gegenüber dem Vorstand, den Eigentümern und Investoren eines Unternehmens zu rechtfertigen.

Inkrementalität ist ein entscheidender Faktor bei der Suche nach einem präzisen ROI, und MMM ist ein wichtiger Weg, um dieses Ziel zu erreichen. Obwohl es diese Technik schon seit Jahrzehnten gibt, beschleunigen sich das Tempo der Veränderungen und die Akzeptanzrate, was sicherlich durch KI noch weiter vorangetrieben wird. Damit Sie die vielen Vorteile dieser bewährten Technik nutzen können, ist es wichtig, mit einem Medienpartner zusammenzuarbeiten, der den gesamten Mix an Umsatztreibern einbezieht und Ihre Modelle von reinen Zahlen zu klaren Geschäftsaktionen führen kann.

Bei Media.Monks sind wir immer auf der Suche nach Möglichkeiten, die beste KI-Technologie in unser Geschäft zu integrieren. Wir tun dies nicht nur, weil wir wissen, dass KI äußerst disruptiv ist (und weiterhin sein wird), sondern auch, weil wir wissen, dass unsere technisch versierten und unendlich neugierigen Mitarbeiter mit aufregenden neuen Tools experimentieren werden - und wir wollen sicherstellen, dass dies auf die sicherste Weise geschieht. Wir alle erinnern uns an die entscheidenden Fehler der letzten Monate, wie z. B. das Durchsickern von privatem Code in die Öffentlichkeit, und so ist es nicht verwunderlich, dass unsere Rechts- und InfoSec-Teams ein wenig auf die Bremse treten, wenn es darum geht, welche Technologien wir einführen können, und dabei die Sicherheit unserer Marke und unserer Partner im Auge behalten.

Als OpenAI, die Firma hinter ChatGPT, ihre Nutzungsbedingungen änderte und den Nutzern der API erlaubte, den Dienst zu nutzen, ohne dass ihre Daten zum Trainieren des Modells verwendet wurden, bot sich uns eine große Chance. Natürlich haben wir die Gelegenheit beim Schopfe gepackt und beschlossen, unsere eigene interne Version des beliebten Tools zu entwickeln, indem wir die API von OpenAI nutzen: MonkGPT, das es unseren Teams ermöglicht, die Leistungsfähigkeit dieser Plattform zu nutzen und gleichzeitig unsere eigenen Sicherheits- und Datenschutzprüfungen einzubauen. Und warum? Damit unsere Mitarbeiter ein Tool nutzen können, das sowohl geschäftsspezifisch als auch viel sicherer ist, um Risiken wie Datenlecks zu minimieren.

Sie können den Markenschutz nicht aufs Spiel setzen.

Seitdem die generative KI auf den Plan getreten ist, haben wir mit diesen Tools experimentiert und dabei die unendlichen Möglichkeiten erkundet, die sich daraus ergeben. Es hat sich herausgestellt, dass KI-Tools zwar unglaublich sind, aber nicht unbedingt ohne Einschränkungen auskommen. Öffentliche KI-Plattformen sind nicht nur nicht auf spezifische Unternehmensbedürfnisse zugeschnitten, sondern können auch proprietäre Algorithmen oder Modelle verwenden, was zu Bedenken hinsichtlich der Rechte an geistigem Eigentum und der Eigentumsverhältnisse führen kann. Hinzu kommt, dass diese öffentlichen Tools in der Regel Daten sammeln, deren Verwendung möglicherweise nicht transparent ist und die nicht den Datenschutzrichtlinien und Sicherheitsmaßnahmen eines Unternehmens entsprechen.

Das Markenrisiko macht uns am meisten Sorgen, denn der Schutz unseres geistigen Eigentums sowie unserer Mitarbeiter- und Kundendaten hat für uns oberste Priorität. Interessanterweise besteht eine wichtige Lösung darin, die Tools selbst zu entwickeln. Außerdem gibt es keinen besseren Weg, um die Fähigkeiten einer Technologie wirklich zu verstehen, als die Ärmel hochzukrempeln und sich die Hände schmutzig zu machen.

Einführungsrekorde brechen, trotz aller Hürden.

Bei der Entwicklung von MonkGPT war es nicht nötig, das Rad neu zu erfinden. Natürlich können wir unsere eigenen LLMs ausbilden - und das tun wir auch -, aber angesichts des schnellen Erfolgs von ChatGPT beschlossen wir, die API von OpenAI und beliebte Open-Source-Bibliotheken zu nutzen, die von unseren Ingenieuren geprüft wurden, um diese generative KI-Funktionalität schnell und sicher in unser Unternehmen zu bringen.

Die größte Hürde, die wir überwinden mussten, war intern. Unsere Rechts- und InfoSec-Teams stehen den Nutzungsbedingungen von KI-Tools kritisch gegenüber, insbesondere wenn es darum geht, wie Daten verwaltet, verwaltet und gespeichert werden. Wir mussten uns also mit ihnen über das Datenrisiko und die Aktualisierung der Nutzungsbedingungen von OpenAI abstimmen, die speziell für API-Benutzer so geändert worden waren, dass Daten, die über den Service von OpenAI übermittelt wurden, standardmäßig nicht zum Trainieren ihrer Modelle verwendet werden konnten.

Obwohl OpenAI die über die API übermittelten Daten für einen Zeitraum von 30 Tagen zu Prüfzwecken speichert (danach werden sie sofort gelöscht), besagen ihre ToS, dass sie diese Daten nicht zum Trainieren ihrer Modelle verwenden. In Verbindung mit unserer internen Best-Practice-Dokumentation, zu der alle unsere Mitarbeiter Zugang haben und die sie vor der Verwendung von MonkGPT durchlesen müssen, stellen wir sicher, dass wir die Möglichkeit, dass sensible Daten im Modell von OpenAI verbleiben, minimieren.

Wie ich immer wieder feststellen konnte, gibt es keine Hürde, die hoch genug ist, um uns davon abzuhalten, unsere Ideen in die Realität umzusetzen - und in nützliche Werkzeuge für unsere Talente. Innerhalb von nur 35 Tagen konnten wir MonkGPT bereitstellen, im gesamten Unternehmen skalieren und bei unserem globalen All Hands Meeting einführen. Schneller, besser und billiger - dieses Projekt ist die Umsetzung unseres Mottos. Natürlich haben wir dabei nicht aufgehört.

Wir backen Vorteile für unsere Mitarbeiter ein.

Wir haben jetzt unsere eigene Schnittstelle und unseren eigenen Anwendungsstack, was bedeutet, dass wir unsere eigenen Tools und Funktionen entwickeln können, die alle Arten von generativer KI-Technologie nutzen. Die Absicht dahinter ist, die Benutzererfahrung zu verbessern und gleichzeitig die Bedürfnisse unserer Anwendungsfälle zu erfüllen. Zum Beispiel fügen wir derzeit Funktionen wie Data Loss Prevention hinzu, um die Sicherheit und den Datenschutz weiter zu erhöhen. Dabei geht es darum, Möglichkeiten zu implementieren, die verhindern, dass sensible Informationen an das OpenAI-Ökosystem gesendet werden, damit wir mehr Kontrolle über die Daten haben, was uns nicht möglich gewesen wäre, wenn wir direkt den Service von ChatGPT genutzt hätten.

Eine weitere spannende Funktion, die wir entwickeln, dreht sich um die prompte Entdeckung und den prompten Austausch. Eine der größten Herausforderungen bei der Nutzung einer Prompt-basierten LLM-Software besteht darin, herauszufinden, wie man etwas am besten fragen kann. Deshalb arbeiten wir an einer Funktion - die es in ChatGPT noch nicht gibt - die es den Nutzern ermöglicht, die nützlichsten Prompts in allen Geschäftsbereichen zu finden. Angenommen, Sie sind Werbetexter, dann könnte das Tool Ihnen die effektivsten Prompts zeigen, die andere Werbetexter verwenden oder mögen. Indem wir diese Auffindbarkeit in die Nutzung des Tools integrieren, müssen unsere Mitarbeiter nicht mehr so viel herumprobieren, um zum gleichen Ziel zu gelangen.

In diesem Sinne trainieren wir auch LLMs für bestimmte Zwecke. So können wir beispielsweise ein Modell für unsere Rechtsberater trainieren, das alle roten Fahnen in einem Vertrag auf der Grundlage der Sprache für juristische Personen und dem, was sie bei ähnlichen Kontakten gesehen haben, aufdeckt. Stellen Sie sich vor, wie viel Zeit und Mühe Sie sparen können, wenn Sie sich zu MonkGPT begeben und je nach Geschäftsbereich das Modell auswählen, mit dem Sie interagieren möchten - denn dieses Modell wurde speziell für Ihre Anwendungsfälle trainiert.

Es ist nur eine Frage der Zeit, bis wir alle von KI angetrieben werden.

All diese Bemühungen fließen in unser gesamtes KI-Angebot ein. Mit der Entwicklung neuer Funktionen verbessern wir nicht nur unser Verständnis von LLMs und generativer KI, sondern erweitern auch unsere Erfahrung, um diese Tools auf die nächste Stufe zu bringen. Es geht darum, uns zu fragen: "Vor welchen Herausforderungen stehen unsere Geschäftsbereiche und wie kann KI dabei helfen?", mit dem Ziel, unsere Talente mit den richtigen Superkräften auszustatten.

Es versteht sich von selbst, dass mein Team und ich diese Denkweise auch bei der Arbeit für alle unsere Kunden anwenden. Unsere KI-Mission geht weit über unser eigenes Unternehmen hinaus, denn wir wollen sicherstellen, dass auch die Marken, mit denen wir zusammenarbeiten, von unseren Versuchen und Fehlern profitieren. Denn wir wissen mit absoluter Sicherheit, dass früher oder später jede Marke ihre eigenen Modelle haben wird, die ihr Geschäft von innen heraus kennen, genau wie MonkGPT. Wenn Sie sich nicht schon jetzt auf diese Unausweichlichkeit einlassen, dann werden Sie es sicher bald tun. Ganz gleich, ob Sie nur ein wenig Beratung oder umfassende Unterstützung benötigen, mein Team und ich haben die Werkzeuge und die Erfahrung, um den perfekten Umhang für Sie zu entwerfen.

Modelliertes Value-Based Bidding löst diese Herausforderungen für Vermarkter:

• Die Abschaffung von Cookies von Drittanbietern und die Verschärfung der Datenschutzbestimmungen stellen für Marken, die mit Verbrauchern in Kontakt treten wollen, einen erheblichen Gegenwind dar.
• Angesichts des rasanten Wachstums von Datenquellen und Datenmengen von Drittanbietern sind viele Marketer mit der manuellen Datenverwaltung überfordert.
• Unternehmen, die über große Datensätze verfügen, können manuelle Gebotsstrategien nicht mit einer Person oder gar einem Team verwalten.
• Immer mehr Werbetreibende wollen verstehen, wie KI und maschinelles Lernen in ihre digitalen Werbe- und Datenstrategien integriert werden können, um die Effizienz zu steigern.

Wir alle haben gesehen und gehört, wie generative KI die Produktion kreativer Inhalte durch die Erstellung großer Mengen von Bildern, Videos und Texten in Sekundenschnelle verbessern kann. Dies ist nur ein Bruchteil des Potenzials von KI, denn konversationelle Schnittstellen, die von uns lernen, werden die Art und Weise, wie wir nach Produkten und Informationen suchen und diese entdecken, grundlegend verändern. Und wir sehen bereits, wie dies vor unseren Augen geschieht: Instacart bietet kontextbezogene Ratschläge für den Lebensmitteleinkauf, Zalando hat einen virtuellen Modeberater entwickelt, und Intercom hat eine GPT4-gestützte Business-Messaging-Lösung auf den Markt gebracht, die 50 % der Kundenfragen sofort lösen kann. KI verändert die Art und Weise, wie Menschen mit Ihrer Marke interagieren, und dies löst einen Paradigmenwechsel bei Markenschnittstellen und Produktdesign aus.

Für viele Marken stellt dies eine Herausforderung dar. Wie bringen wir Menschen mit der richtigen Antwort, dem richtigen Inhalt oder dem richtigen Produkt in Verbindung, nach dem sie suchen? Die obigen Beispiele deuten eine Antwort an: KI und LLM tragen wesentlich dazu bei, das Kundenerlebnis intuitiver zu gestalten. Hier ist, wie wir in unserem Bereich Plattformen darüber denken.

Das neue Suchverhalten wird die Rolle der Dotcoms aufwerten.

Ein Bereich, der das Verbraucherverhalten drastisch beeinflussen wird, ist die Suche. Die Suche ist bereits der Standardstartpunkt für Verbraucher, aber die neue KI-gesteuerte Ergebnisseite von Google wird bald der einzige Ort sein, den ein Nutzer besuchen muss, um Vergleiche und Konvertierung auf einem Bildschirm zu sehen.

Dies bringt eine gewisse Dringlichkeit mit sich, wie Marken ihre eigenen Plattformen angehen, denn um ihre Produkte an die Spitze der Suche zu bringen, müssen sie weniger über Schlüsselwörter und mehr über Kontext und Absicht nachdenken. Nach welchem Kontext würden die Nutzer rund um Ihre Produkte suchen? Was beabsichtigen sie damit zu tun? Welche Werte bieten Ihre Angebote den Menschen?

Noch kann niemand sagen, wie SEO in Zukunft gelöst werden soll. Aber wir können Marken dabei helfen, diese Informationsebene schon jetzt in ihre Kataloge und Nutzererfahrungen zu integrieren, um sich auf diese Art von Veränderung vorzubereiten - denn in dieser neuen Welt sehe ich eine größere Rolle für die Marken-Dotcoms. Stellen Sie sich Google als das Kaufhaus vor, das alle Marken führt, und Ihre Plattform als den ausdrucksstarken Markenraum, den die Nutzer wählen werden, um sich zu verbinden und eine Beziehung aufzubauen. Diese Erwartung zu erfüllen, wird der Schlüsselfaktor für den Erfolg im Zeitalter der KI sein.

KI steigert das Markenerlebnis.

Ich möchte die Analogie mit dem Kaufhaus noch ein wenig erweitern, um die Rolle der KI auf modernen digitalen Plattformen zu verdeutlichen. Ein guter Kaufhausangestellter fragt nur, wenn er im richtigen Moment helfen kann, und KI wird die Nutzer ebenfalls sanft und organisch durch Konversation anregen. Der Unterschied besteht darin, dass die KI vollständig auf Ihre Marke, Produkte und Dienstleistungen geschult ist und diese perfekt repräsentieren kann. Denken Sie an persönliche Produktberatung, Antworten, Cross- und Up-Sales, alles im Kontext der Absicht eines Nutzers.

Eine Restaurantkette könnte zum Beispiel ihre Bestellplattform mit natürlicher Sprache umgestalten, insbesondere für Catering und Großbestellungen. Anstatt sich durch eine Speisekarte zu scrollen, könnten die Nutzer einen Anlass beschreiben, z. B. "Ich veranstalte eine Geburtstagsparty für meinen 5-jährigen Sohn. Wir werden 15 Personen haben, hauptsächlich Kinder" Das System kann dann anhand dieser Informationen ein maßgeschneidertes Party-Paket empfehlen. Gibt es in der Gruppe Allergien oder diätetische Einschränkungen? Kein Problem - die KI kann die Bestellung so bearbeiten, dass sie vom Kunden überprüft werden kann. Stellen Sie sich KI als Butler für Ihre Marke und ihre Kunden vor.

Persönlichere Erlebnisse bieten mehr Möglichkeiten zum Aufbau von Beziehungen.

Diese kleinen Details - warum Sie bestellen, bis wann Sie es brauchen, und zusätzliche persönliche Wünsche - helfen Ihnen, Ihre Kunden besser kennen zu lernen. Das Ergebnis sind sowohl bessere Kundenerfahrungen als auch die Möglichkeit, hyper-persönliche Beziehungen zu knüpfen und damit das ursprüngliche Versprechen der Digitalisierung zu erfüllen.

Wir bewegen uns endlich jenseits von Segmenten und Personas. Eine richtig programmierte KI versteht die persönlichen Gefühle, Neugierde und Bedürfnisse eines jeden Nutzers, weil sie in der Lage ist, verschiedene Daten aus dem gesamten Ökosystem des Verbrauchers zu nutzen und miteinander zu verbinden. Sie kann sich diese Fakten merken und mit jeder Interaktion persönlicher werden, z. B. indem sie personalisierte Werbeaktionen und Treueanreize anbietet, die auf den Kontext des jeweiligen Nutzers abgestimmt sind. Diese neue Art der Personalisierung ist sehr vielversprechend für die Konversion.

Sie eignet sich auch hervorragend für den Aufbau von Kundentreue, da KI Interaktionen ermöglicht, die speziell auf den Aufbau längerfristiger Beziehungen zu den Kunden ausgerichtet sind. Je länger die Kunden sich engagieren, desto mehr und detailliertere Erkenntnisse ergeben sich aus ihren Interaktionen auf der Plattform, die zur weiteren Optimierung des Erlebnisses und zur Erfüllung ihrer individuellen Bedürfnisse genutzt werden können.

Beginnen Sie mit einem Sprint, dann optimieren und personalisieren Sie.

KI wird auch weiterhin die Erwartungen und das Verhalten der Verbraucher beeinflussen, was den Bedarf an Plattformen unterstreicht, die sich schnell und flexibel anpassen können. Es ist heute wichtiger denn je, zuzuhören, zu lernen und sich an das Verhalten Ihrer Kunden anzupassen.

Auf der anderen Seite bedeutet das, dass Ihre KI-Implementierung auch immer noch in der Entwicklung ist. Wenn sich das alles für Sie interessant anhört, können Sie sicher sein, dass Sie Ihre Website nicht komplett umgestalten müssen. Es beginnt damit, dass Sie sich ansehen, was Sie bereits haben, und herausfinden, ob Ihre Technologie diese hyper-personalisierten Erlebnisse unterstützen kann. Innovations-Sprints oder das Experimentieren mit dem Aufbau besserer Erlebnisse - auf der Haupt-Dotcom oder vielleicht auf einer separaten Domain - sind ein guter Anfang, ebenso wie intelligentere Suchfunktionen, die relativ einfach zu implementieren sind. Optimieren Sie dann kontinuierlich, um Ihr Toolkit zu perfektionieren und Ihre Möglichkeiten zur Personalisierung zu erweitern.

Es ist noch zu früh, um mit absoluter Sicherheit sagen zu können, wie KI die Kundenerfahrungen in den nächsten Jahren beeinflussen wird. Wenn Sie jedoch erkennen, wie die jüngsten KI-Entwicklungen bereits bestehenden Marketingzielen dienen - personalisiertere Benutzerströme, stärkere Kundenbindung und ein besseres Markenerlebnis -, ist es klar, dass jetzt die Zeit gekommen ist, die Grundlagen für KI-gestützte Customer Journeys zu schaffen.

Möchten Sie mehr darüber erfahren, wie unser Plattformteam Sie bei der Entwicklung personalisierter Erlebnisse unterstützen kann?

Falls Sie es verpasst haben (oder eine Auffrischung brauchen), keine Sorge - wir haben die Erkenntnisse der gesamten Woche zusammengetragen, die die Agenda für die Schwerpunkte der Marken und ihrer Partner jetzt und im nächsten Jahr bestimmen. Möchten Sie die wichtigsten Themen auf einen Blick sehen? Unser Deck finden Sie unten auf der Seite.

Überraschung: Alle sprachen über KI.

Es ist keine Überraschung, dass unter all den Themen, die dieses Jahr in Cannes behandelt wurden, die generative KI das Gesprächsthema der Stadt war. Unser Programm im Les.Monks Café konzentrierte sich darauf, wie Vermarkter die Technologie jetzt nutzen - oder wie sie die Grundlage für die revolutionären Auswirkungen von KI in der nahen Zukunft legen können. "AI: Powering Transformative Customer Experiences" war eines der Panels, die sich mit diesen Themen beschäftigten.

An der Spitze des Gesprächs teilte Jay Pattisall, VP & Principal Analyst bei Forrester, Erkenntnisse aus seinem jüngsten Prognosebericht, der gemeinsam mit Michael O'Grady verfasst wurde. "Im ersten Quartal haben 19 % der Vermarkter in den USA generative KI für ihre Marketingaktivitäten eingesetzt. Im zweiten Quartal waren es bereits 56 %. Das ist ein wirklich beachtliches Wachstum", sagte er und merkte an, dass die ersten Anwendungsfälle die Entwicklung von Inhalten sowie die Medienstrategie und den Medieneinkauf umfassen.

Aber wie sieht das aus? Carlos Ricardo, Sr. VP Marketing Services & Creative Production bei HP, erläuterte das strategische Gleichgewicht der Marke bei der Identifizierung von Chancen in der Gegenwart und dem Aufbau auf zukünftige Ziele. "Wir haben die potenziellen Auswirkungen auf das Geschäft im Hinblick auf die Priorisierung ermittelt", sagte er. "So haben wir 14 verschiedene Arbeitsabläufe festgelegt, an denen wir derzeit arbeiten und die wir 'Day Zero' nennen - Experimente, die bereits begonnen haben." Darüber hinaus hat das Team Pläne für 30, 60 und 90 Tage in die Zukunft aufgestellt, um die KI-Transformation auf Kurs zu halten.

Solange Bernard, Senior. Director/Head of Marketing Communications bei Tim Hortons, gewährte ebenfalls einen Blick hinter die Kulissen der KI-Nutzung: "Wir gehen das Thema auf zweierlei Weise an. Zum einen sehen wir es als eine Möglichkeit, effizienter zu werden. Zum anderen geht es um die Entwicklung kreativer Inhalte - wir sind sehr gespannt darauf, was wir tun können." Bernard merkte an, dass KI-Tools es dem Team ermöglicht haben, erste Schritte in die virtuelle Produktion zu unternehmen, um den kreativen Bereich zu erweitern.

KI spielt eine Schlüsselrolle als Integrator, der Wachstum für Marken freisetzt.

Wie Pattisall mitteilte, ist KI mehr als nur die Erschließung kreativer Inhalte in großem Umfang - sie bietet auch ein großes Potenzial im Medienbereich. Im weiteren Verlauf des Panels erklärte Wesley ter Haar, Mitbegründer von Media.Monks, dass man die revolutionäre Wirkung von KI erst dann richtig entfalten kann, wenn man beide Disziplinen durch dynamische kreative Optimierung zusammenbringt. "Für mich bringt es die ursprüngliche Absicht und das Versprechen der digitalen Werbung auf den Punkt: die Idee, dass wir in Echtzeit reagieren können, hochgradig personalisierte Ziele und hochgradig zielgerichtete Feedbackschleifen haben."

Diese Meinung wurde bei unserer "TuesdAI Breakfast Session" mit unserem EMEA CEO Victor Knaap und EMEA Chief Growth Officer Maria Nordstrom geäußert. Während sich die Diskussion in erster Linie auf die Grundlagen der generativen KI konzentrierte, erklärte Knaap die Bedeutung der Integration im gesamten Unternehmen, um "eine unternehmensfähige Pipeline zu schaffen, in der wir den ganzen Weg von den Erkenntnissen bis zu den Assets, die auf den Medien laufen, gehen können", und dass er erwartet, dass Marken strukturelle Änderungen von oben nach unten vornehmen werden, um sich anzupassen.

Ein Beispiel dafür ist unsere Arbeit mit BMW und Mini, bei der "atomare Assets", also einzelne Teile des kreativen Materials wie das Automodell oder die Umgebung, auf der Grundlage von Nutzerprofilen und Daten zusammengestellt werden. "Auf diese Weise erhält man eine unendliche Menge an Assets, die in den Medien eingesetzt werden können", sagt Knaap und merkt an, dass diese unendliche Menge sogar bei Zielgruppen Anklang finden kann, die man offiziell nicht anvisiert hat, was wiederum zu neuen Erkenntnissen führt.

Das Geheimnis der kulturellen Relevanz? Sich an Gemeinschaften anlehnen, die sich angleichen.

KI war in diesem Jahr nicht das einzige Diskussionsthema in Cannes. Es wurde auch viel über den Aufbau kultureller Relevanz und Authentizität gesprochen, insbesondere wenn es darum geht, einer Bewegung oder Gemeinschaft zu dienen. Für viele Marken ist dies bereits während des Pride-Monats ein wichtiges Thema - aber der 50. Jahrestag des Hip-Hop im August dieses Jahres bietet eine Fallstudie dieses Konzepts in Echtzeit, da sich Marken in die Kultur einfügen.

Dies war ein Hauptthema in unserem Panel "Hip Hop 50. Damals. Now. Forever", das in Zusammenarbeit mit Billboard, ADCOLOR und der Sony Music Group veranstaltet wurde. "Jedes Mal, wenn eine Marke eine Kultur nutzen oder aktivieren will, muss sie wirklich durchdacht sein und es muss Absicht dahinter stecken", sagte Eric Johnson, Executive Creative Director, North America bei MassiveMusic. "Es ist für Marken wirklich wichtig, die Kultur zu ehren und die Kultur zu verstehen

Da die Gruppe in den frühen Tagen des Hip-Hop in legendäre Markenkollaborationen eintauchte - wie Run DMCs historischer Vertrag mit Adidas in den 80er Jahren, nachdem sie die Schuhe in ihren Songs empfohlen hatten -, drückte Ryan Ford, Präsident und Chief Creative Officer von Cashmere, die Bedeutung der Suche nach diesen natürlichen Übereinstimmungen aus. "Wir versuchen, Marken dabei zu helfen, zu verstehen, wo die authentische Ausrichtung bereits besteht. Es geht nicht nur darum, ein 'Hip-Hop 50th Anniversary'-Logo auf Ihr Produkt zu klatschen, richtig?" Stattdessen müsse man sich Gedanken darüber machen, wie man dem kulturellen Moment gerecht werden könne.

Mike Van, Präsident von Billboard, bietet einen Ansatz. "[Die Hip-Hop-Kultur] ist von Natur aus unternehmerisch, es ist eine Bootstrap-Kultur durch und durch. Es geht um finanzielle Unabhängigkeit und Selbstbestimmung, und es gibt jetzt eine ganze Generation von Konsumenten und Hip-Hop-Fans, die nach dieser Art von Inhalten dürstet." Die Chance: Marken können zu Vermittlern werden, um Wissen innerhalb der Kultur aufzubauen.

Wirklich zielgerichtetes Marketing konzentriert sich auf echte Lösungen.

Ein Bereich, in dem kulturelle Relevanz der Schlüssel ist, ist zweckorientiertes Marketing, das bei den Preisverleihungen keine Anzeichen einer Verlangsamung zeigt. Allerdings hat sich die Art dessen, was als wirklich transformative, zielgerichtete Arbeit gilt, im Vergleich zu früheren Jahren weiterentwickelt. "Wir wollen nicht mehr nur das Bewusstsein für gute Zwecke schärfen. Wir brauchen greifbare Lösungen", sagte Sara Cosgrove, unsere Global Director of Awards & Creativity, auf unserem Panel "Women Connect".

Neben Cosgrove nahmen Jo Wallace, Global Executive Creative Director, und Ashley Knight, Strategy Director, an der Diskussion teil, die von Luciana Haguiara, Executive Creative Director, Latam, moderiert wurde. Wallace und Knight, die in diesem Jahr in den Jurys saßen, sprachen sich gegen Arbeiten aus, die sich auf eine Sache stürzen. "Es muss absolute Relevanz haben", sagte Wallace. "Wir stellen eine echte Diskrepanz zwischen Marken fest, die einen echten Zweck verfolgen und einen Grund haben, in diesem Raum zu funktionieren und Gutes zu bewirken, und Marken, bei denen etwas faul ist - man versucht, diesen Zweck aufzuschrauben, und das sieht man."

Eine Lieblingsarbeit des Teams ist unser Havaianas Pride Research-Projekt, bei dem wir uns mit Havaianas, Datafolja und All Out zusammengetan haben, um die größte LGBTQ+-Umfrage in Brasilien zu erstellen. In der offiziellen brasilianischen Volkszählung waren Fragen zur Community nicht enthalten, so dass die Umfrage dazu dienen sollte, die Community und ihre Bedürfnisse besser sichtbar zu machen. Die Ergebnisse wurden auf einer schön gestalteten Webplattform veröffentlicht, die vom Media.Monks-Team entwickelt wurde.

Es gibt keine einheitliche Definition von "guter" Kreativität.

Apropos beeindruckende Arbeit: Im Vorfeld von Cannes gab es in diesem Jahr nicht den einen Spitzenreiter, von dem man erwartet hatte, dass er alle Preise abräumt - aber das ist keine schlechte Sache, denn es ist ein Zeichen für eine größere Diversifizierung dessen, was "gute" Kreativität ist. Eine immer vielfältigere Talentbasis sowie vielfältigere und repräsentativere Jurys auf dem Festival werden sich weiterhin darauf auswirken, welche Arbeiten ausgezeichnet werden, und die Normen und Erwartungen der Branche weiter in Frage stellen.

"Es kommt alles auf das Einfühlungsvermögen an. Es gab noch nie so viele unterschiedliche Krisen, mit denen wir als Gruppe von Menschen, als Branche, konfrontiert waren, und ich denke, die Erwartung ist, dass Kreativität mehr tun muss, um Empathie zwischen diesen Gruppen zu schaffen", teilte Knight mit. "Eine größere Vielfalt an Perspektiven, die die Lebensumstände und Bedürfnisse anderer Menschen ansprechen, kann nur gut sein, und in diesem Bereich sehe ich in diesem Jahr eine große Veränderung in der Arbeit

Was macht also hervorragende Arbeit aus? Das Women-Connect-Gremium erstellte eine Rubrik: eine clevere Erkenntnis, die mit der Marke verknüpft ist, die Dinge nicht zu sehr verkomplizieren, mit Emotionen spielen und Newcomern die Chance geben, ihre etablierteren Kollegen herauszufordern. Dies trägt dazu bei, neue Perspektiven in den Vordergrund zu rücken, die einen einzigartigen Bezug zum Publikum herstellen können.

Die Förderung grüner Talente ist die Idee hinter unserem NextUp.Monks-Wettbewerb, der in Zusammenarbeit mit Cannes Lions durchgeführt wird und darauf abzielt, aufstrebende kreative Talente zu fördern. In diesem Jahr traten die Teams gegeneinander an, indem sie eine kreative Aufgabe von Meta beantworteten: "VR for Good", die die Teilnehmer herausforderte, die Art und Weise, wie die Generation Z über VR denkt, zu verändern und zu zeigen, wie ein Headset das Denken und das Leben verändern kann. Wir beendeten die Woche mit einem Toast auf die sechs Gewinner des Wettbewerbs - Vasyl Ilba, Mykyta Zolotoverkhyi, Ashwin Paul, Jorene Chew, Anna Zhang und Yazad Dastur, Jr. -, die über ihre Prozesse und Erfahrungen bei der Umsetzung des Briefings berichteten.

Ein interessanter Leckerbissen kam von Dastur, als es darum ging, sich auf eine Idee zu konzentrieren, die Auswirkungen hat. "Wir wollten zwar etwas anderes machen, aber nicht etwas Großes. Wir waren uns sehr schnell einig, dass wir uns auf ein sehr kleines Problem konzentrieren wollten, das uns im täglichen Leben helfen würde."

Mit Blick auf die Zukunft planen die Marken ihre Transformationsstrategien.

In Cannes haben wir einen Einblick in das bekommen, worüber die Marken gerade nachdenken. Aber was sollten sie jetzt tun, um sich auf das nächste Jahr - und darüber hinaus - vorzubereiten? Der Executive Chairman von S4 Capital setzte sich mit der Präsidentin von Salesforce, Sarah Franklin, und der Chief Digital Officer von Diageo, Susan Jones, zusammen, um über das Thema "Gathering the Transformation Trio" und die Abstimmung der C-Suite-Führungsebene über Agentur, Technologie und Marke hinweg zu sprechen, um weiterhin erfolgreich zu sein.

Franklin ging zunächst auf die sich entwickelnde Rolle des CMO ein. "Man sieht immer mehr CMOs, die eine strategischere Rolle im Unternehmen einnehmen, den Weg zu diesen strategischeren Rollen, sogar den Weg zum CEO, was meiner Meinung nach dafür spricht, wie viel auf den Schultern der Marketeers liegt und wie strategisch sie sind", sagte sie. Sir Martin Sorrells Rat für den Aufbau strategischerer Marken: agil sein, die Kontrolle zurückgewinnen und in First-Party-Daten investieren.

Zum Thema Agilität sprach Jones über die Notwendigkeit, die eigenen Aktivitäten ständig zu evaluieren und neu zu bewerten. "Testen Sie neue Dinge, sobald sie auftauchen, um zu verstehen, wie sie funktionieren, und treten Sie dann einen Schritt zurück und fragen Sie sich: Ist das nachhaltig? Was ist ein besserer Weg?'" Diese Flexibilität ermöglicht es den Teams, sich auf veränderte oder neu entstehende Anforderungen einzustellen.

In Bezug auf die Unterbringung von Mitarbeitern stellt Sorrell fest, dass es darauf ankommt, Teams zusammenzubringen, damit sie effizienter arbeiten können - etwas, das durch KI ermöglicht werden kann. "Wenn man in der Lage ist, Wissen im gesamten Unternehmen zu verbreiten, vorausgesetzt, man hat die richtigen Daten aufgenommen und sie für alle zugänglich gemacht, ist das wirklich mächtig - und es bedeutet, dass man für die Agenturen zu einer viel einzigartigeren Kraft wird, mit der sie umgehen müssen", indem man die Silos und die Politik aufbricht, die normalerweise die Dinge verlangsamen.

Und schließlich: "Sie brauchen eine solide Grundlage für Ihre Daten. Ihre Daten müssen in Ordnung sein", insbesondere wenn es um die Einrichtung künstlicher Intelligenz geht. Aber als Lebensnerv Ihrer Marke kann eine solide Datengrundlage noch mehr bewirken. Franklin erwähnte die Formel 1, deren Netflix-Serie "Drive to Survive" eine neue Fangemeinde, darunter viele Frauen, anlockte. "Sie sehen also, wie etwas, das nichts mit ihrem eigentlichen Geschäft zu tun hat, nämlich eine Fernsehserie, eine ganz neue Fangemeinde für sie geschaffen hat. Und was sie auf der Datenseite getan haben, um diese Personalisierung voranzutreiben, ist wirklich beeindruckend."

Das Festival hat eine Branche erfasst, die sich in einem entscheidenden Moment befindet.

Auch wenn KI in dieser Woche in Cannes im Mittelpunkt stand, ist es wichtig, einige der Voraussetzungen zu berücksichtigen, die an anderer Stelle des Festivals angesprochen wurden: Daten in Ordnung bringen, das Unternehmen integrieren, um neue Ergebnisse zu erzielen, und sicherstellen, dass man bei allem, was man tut, authentisch ist. Das Schönste daran? Sobald Sie in jedem dieser Bereiche eine solide Grundlage geschaffen haben, sind Sie in der Lage, das Potenzial von Technologien wie generativer KI voll auszuschöpfen.

Das war's für Cannes in diesem Jahr - und wir können es kaum erwarten, zu sehen, wie KI, bewussteres kreatives Handeln und größere Vielfalt in den Teams die Kreativität im nächsten Jahr weiter beeinflussen werden.

Aus all diesen Gründen ist das Lob für KI unter Marketingexperten unaufhörlich; aber während viel Tinte darüber verschüttet wurde, haben wir erst begonnen, an der Oberfläche zu kratzen. Diesen Monat nahm unser Team an der Salesforce Connections teil, wo das Thema KI und seine Auswirkungen auf die Kundenbeziehungen die Gespräche dominierten. In den zwei prall gefüllten Veranstaltungstagen drehte sich alles um die Schaffung starker, dauerhafter Kundenbeziehungen mit sinnvollen Interaktionen - unter Verwendung von KI in Kombination mit der Leistung von First-Party-Daten, um diese zu konzipieren, zu erstellen und zu liefern.

Zu Beginn der Veranstaltung stellte Salesforce seine neuen KI-gesteuerten Tools für personalisierte Kundenerlebnisse vor, und wir hatten die Ehre, in der Ankündigung als einer der Partner genannt zu werden, die zu ihrem generativen KI-Ökosystem beitragen. Wenn Sie mehr über KI und ihre Auswirkungen auf Kundenbeziehungen erfahren möchten, finden Sie hier einige der wichtigsten Erkenntnisse aus den Keynotes und Podiumsdiskussionen unserer Mitarbeiter.

KI stärkt CMOs bei der Weiterentwicklung ihrer Rolle.

Am ersten Tag der Veranstaltung teilten sich unser Chief Innovation Officer, Henry Cowling, und S4 Capital Group Executive Chairman, Sir Martin Sorrell, die Hauptbühne. Gemeinsam mit Branchenexperten wie der Präsidentin von Salesforce, Sarah Franklin, erörterten sie die Rolle der künstlichen Intelligenz bei der Einbindung von Verbrauchern auf der CMO+-Veranstaltung, auf der sich die einflussreichsten CMOs der Welt zu einem hochrelevanten Networking treffen.

Wie wir wissen, hat sich die Rolle des Chief Marketing Officers stark gewandelt. Der CMO ist nicht mehr nur für die Überwachung von Marketingkampagnen verantwortlich, sondern er ist zu einem wichtigen strategischen Partner des CEO und der Geschäftsleitung geworden. Heute besteht die Aufgabe des CMO darin, Geschäftserkenntnisse zu nutzen und sie auf den Markt zu bringen, damit ein Mehrwert geschaffen werden kann. In einer "Always-on"-Umgebung lässt sich dieser Wert jedoch nur durch Personalisierung in großem Umfang, datengesteuerte Entscheidungsfindung und die Berücksichtigung gesetzlicher Vorschriften und Datenschutzbedenken realisieren.

Um all das und mehr zu erreichen, ist die Hilfe von KI der Schlüssel. Seit Jahren setzen Datenexperten auf prädiktive Analysen und Algorithmen des maschinellen Lernens, um Muster, Trends und Kundensegmente zu erkennen, was zu gezielteren und effektiveren Marketingstrategien führt. Jetzt nähern wir uns endlich dem gelobten Land der Hyper-Personalisierung, in dem Echtzeit-Einblicke die Erfahrung jedes Kunden auf einer granularen Ebene informieren und personalisierte Inhalte in großem Umfang generiert werden können.

Verbessern Sie das Kundenerlebnis mit funktionsübergreifenden Datensystemen.

Cowling bringt es auf den Punkt: "In einer KI-gestützten Marketinglandschaft gewinnt der intelligenteste Datensatz." Daten von Erstanbietern stehen im Mittelpunkt jeder Reise der digitalen Transformation, und durch ihre Marketingverantwortlichen haben Marken die Möglichkeit, aus ihren einzigartigen Daten und ihrem geistigen Eigentum Kapital zu schlagen. Auf diese Weise können sie die Kundenbeziehungen stärken und bahnbrechende Erfahrungen anbieten, die für den Erfolg entscheidend sind.

Um das volle Potenzial Ihrer Daten auszuschöpfen, müssen CMOs jedoch auch mit Kollegen innerhalb und außerhalb ihres Unternehmens zusammenarbeiten. Es ist wichtig, dass die Teams über ihren Tellerrand hinausblicken und mit ihren Kollegen aus der IT, der Datenwissenschaft, der Produktentwicklung, dem Kundenservice, dem Vertrieb und sogar mit externen Partnern zusammenarbeiten, die wertvolle Lösungen anbieten können.

Hinzu kommt, dass das transformative Potenzial der KI die Art und Weise, wie wir Daten sehen, verstehen und nutzen, grundlegend verändert. Daher wirft sie neue ethische, soziale und rechtliche Fragen auf, die eine Neubewertung unserer derzeitigen Systeme und Rahmenbedingungen erfordern. Je eher Marken diese Fragen mit dem Input ihrer verschiedenen Teams angehen, desto eher werden sie in der Lage sein, KI als Instrument zur Kundenbindung zu nutzen.

Aktivieren Sie Loyalität mit einer starken Datenstrategie.

Im Anschluss an die aufschlussreichen Gespräche von Cowling und Sorrell beleuchteten unsere Experten für Kundenbeziehungen und Direktoren für Go-to-Market Ashley Musumeci und Nich Seo die Zukunft der Kundenbindung. In ihrer Präsentation betonten sie eine wichtige Tatsache: In der heutigen, immer schwer zu fassenden Landschaft der Aufmerksamkeit und Loyalität der Verbraucher haben Marken die einmalige Gelegenheit, sich durch außergewöhnliche Kundenerlebnisse von anderen abzuheben.

Im Gegensatz zu veralteten Vorstellungen geht echte Kundentreue über ein Prämienprogramm hinaus und erfordert kontinuierliche, sinnvolle Interaktionen mit Ihren Kunden. Sie hängt von der emotionalen Bindung ab, die Kunden durch ihre gemeinsamen Erfahrungen mit einer Marke entwickeln - und es gibt drei Ansätze, die Sie in Betracht ziehen sollten, wenn Sie versuchen, diese Bindungen zu schaffen:

• Bauen Sie tiefere Verbindungen auf , indem Sie dafür sorgen, dass die Verbraucher Ihre Markenwerte spüren und verstehen. Dazu müssen Sie Ihre persönlichen Werte in Einklang bringen, aussagekräftige Inhalte erstellen, Strategien zur Personalisierung umsetzen und ein Gefühl der Gemeinschaft fördern. Außerdem müssen Sie in der Lage sein, Kundenbedürfnisse und -wünsche zu antizipieren und ihre Erwartungen in jeder Hinsicht zu übertreffen.
• Bieten Sie sinnvolle Erlebnisse, die einen echten und relevanten Wert für die Interaktion der Menschen mit Ihrer Marke bieten. Dies kann durch die Schaffung einzigartiger Markenmomente erreicht werden, die einen bleibenden Eindruck hinterlassen, durch die Nutzung von Exklusivität, durch die Verbesserung von Gamification-Elementen, um Interaktionen ansprechender zu gestalten, und durch einen zielgerichteten Ansatz.
• Aufbau integrierter Ökosysteme, die die Beziehung zwischen Kunde und Marke auf innovative Weise erweitern. Zum Beispiel durch die Verbindung aller physischen und virtuellen Berührungspunkte und die Schaffung eines zugänglichen Universums, in dem sich die Verbraucher nahtlos bewegen können.

Sie werden jetzt vielleicht denken: Das klingt großartig, aber wo soll ich überhaupt anfangen? Wie wir bereits besprochen haben, spielen Daten eine entscheidende Rolle im Marketing-Lebenszyklus und ermöglichen die Bereitstellung von Mehrwert. Der erste Schritt zur Schaffung nahtloser, personalisierter und aussagekräftiger Erlebnisse besteht daher darin, eine solide Datenstrategie zu entwickeln. Kundendaten befinden sich auf verschiedenen Plattformen, und die Sammelpunkte sind über die gesamte Customer Journey verstreut. Um diese Herausforderung zu meistern, sollten Sie Integrationspunkte zwischen bestehenden Technologien identifizieren und das Ökosystem vereinheitlichen.

Die Bedeutung der funktionsübergreifenden Zusammenarbeit und der Nutzung von Erstanbieterdaten zur Verbesserung des Kundenerlebnisses kann nicht hoch genug eingeschätzt werden. Da KI eine Hyperpersonalisierung, Echtzeiteinblicke und eine effektive Entscheidungsfindung ermöglicht, ist es von entscheidender Bedeutung, sich KI-gesteuerte Tools zu eigen zu machen und eine solide Datenstrategie als Grundlage für den Erfolg zu entwickeln. Jetzt ist es an der Zeit, die Macht der KI zu nutzen und ihr volles Potenzial auszuschöpfen, um die Kundenbindung zu fördern und CMOs zu unterstützen.

Diejenigen, die sich mit KI beschäftigen, werden besser gerüstet sein, um personalisierte, relevante und effektive Inhalte zu liefern, die die Nutzer ansprechen und ihnen helfen, sich in einer zunehmend wettbewerbsintensiven digitalen Landschaft abzuheben. Sie können dies tun, indem sie in die Integration von First-Party-Daten investieren, KI-gesteuerte Gebots- und Kreativtools testen, mit mehr visuellen Inhalten experimentieren und sich auf die Möglichkeit vorbereiten, dass KI die Anzeigenlandschaft auf den Suchmaschinenergebnisseiten (SERP), wie wir sie kennen, verändern wird.

Ende letzten Jahres eroberte ChatGPT die Welt im Sturm und wurde zum schnellsten Produkt in der Geschichte, das in nur fünf Tagen eine Million Nutzer verzeichnen konnte. Dieselbe Technologie kam auch bei der Einführung der neuen Bing-Suchfunktion von Microsoft zum Einsatz. Seitdem hat Bing ein Anzeigenerlebnis eingeführt, bei dem Anzeigen und Empfehlungen auf der Grundlage der Relevanz der Unterhaltung angezeigt werden. Dies scheint zu funktionieren, denn die Zahl der täglich aktiven Nutzer der Suchmaschine ist auf über 100 Millionen gestiegen.

Es überrascht nicht, dass Google mit einer begrenzten Version der Search Generative Experience beginnt, deren Anzeigenformate sich stark auf Reisen und Einkaufserlebnisse konzentrieren. In der Zwischenzeit wird die traditionelle Google SERP mit generativen KI-Antworten ausgestattet, um die Art und Weise zu verbessern, wie wir nach Informationen suchen, uns mit ihnen beschäftigen und sie aufnehmen. Suchanzeigen werden weiterhin in den herkömmlichen Anzeigenfeldern erscheinen, aber es wird eine völlig andere Erfahrung geben, die auf der Konversation basiert und relevante Links und Anzeigen wiedergibt.

Künstliche Intelligenz ist für die Suche nicht neu; sie beeinflusst eine Vielzahl von Faktoren, die die Ergebnisse beeinflussen, von der Angebotsabgabe über den Abgleich von Suchanfragen bis hin zur kreativen Optimierung. Aber die Einführung von großen Sprachmodellen (LLMs) in die Gleichung wird sich nicht nur auf die Nutzererfahrung auswirken, sondern auch darauf, wie Inhalte bewertet und auf der Ergebnisseite eingestuft werden und wie wir Medien kaufen. Sie werden auch die Art und Weise, wie wir Inhalte erstellen, erheblich verändern. Im Folgenden finden Sie drei wichtige Aspekte, wie die Zukunft der Suche Marken dazu zwingen wird, sich anzupassen - und was Sie jetzt tun müssen, um der Zeit voraus zu sein.

KI-generierte Inhalte werden ein zweischneidiges Schwert sein.

Die konversationelle Suche eröffnet die Möglichkeit, Nutzern hochrelevante, personalisierte Antworten zu liefern. Die Vorteile liegen auf der Hand, doch das Talent der KI, selbständig Inhalte zu erstellen, ist ein zweischneidiges Schwert. Einige Branchen wie das Gesundheitswesen, die Pharmabranche und das Finanzwesen werden Schwierigkeiten haben, mit dem Tempo der Automatisierung Schritt zu halten, da für ihre kreativen Inhalte mehrere rechtliche und behördliche Genehmigungsrunden erforderlich sind, bevor sie live geschaltet werden.

KI-generierte Inhalte laufen Gefahr, diese Hürden zu umgehen. Sie sind auch anfällig für die Verbreitung von Fehlinformationen. Marken können diese Bedenken jedoch entkräften, indem sie vor der Genehmigung und Veröffentlichung von Anzeigen eine menschliche Überprüfung sicherstellen. Durch die richtige Einstellung und das Training von KI-Modellen können Marken schnell Inhalte erstellen, die den gesetzlichen Richtlinien entsprechen, denen sie verpflichtet sind.

Die Suche wird ansprechender, visueller und interaktiver sein.

Die Zukunft der Suche besteht nicht nur aus Text. Die Suche wird sich auch auf visuelle und interaktive Inhalte verlagern. Sicher, Bilderweiterungen machen die Suche für die Nutzer visuell ansprechender. Denken Sie aber auch an ausgefeiltere Plattformen wie Google Lens oder Snapchat Scan, die mithilfe von Computer Vision die Umgebung eines Nutzers durchsuchbar machen. AR ist ein weiteres Format, das der Suche eine neue Dimension verleihen wird und von Google bereits angeboten wird, indem es den Nutzern ermöglicht, direkt mit virtuellen Tieren, Objekten und Orten in Echtzeit in Kontakt zu treten.

Der Gedanke dahinter ist, im Gegensatz zum unendlichen Scrollen ein intensiveres Erlebnis zu schaffen. Reise-, Einzelhandels- und Lifestyle-Marken könnten davon am meisten profitieren, da sie bereits über solide Bibliotheken mit visuellen Inhalten verfügen, auf die sie zurückgreifen können. Andere, wie B2B-Marken, Gesundheits-, Pharma- und Finanzunternehmen, werden aufholen müssen, indem sie Bibliotheken mit visuellen und erlebnisorientierten Inhalten aufbauen, die die Nutzer ansprechen, um Stock-Bilder zu vermeiden. Auf der kürzlich stattgefundenen Google Marketing Live wurden neue Produkte für die Erstellung von Assets mit generativer KI angekündigt, die es denjenigen, die über keine Bibliotheken verfügen, erleichtern, kreative Inhalte in der Google-Werbeplattform zu erstellen. Generative KI kann Marken sicherlich dabei helfen, Assets schnell und in großem Umfang zu entwickeln, obwohl man sich darüber im Klaren sein sollte, dass sie allein noch nicht produktionsreif sind. Es könnten auch offene Fragen bezüglich der Eigentumsrechte und des geistigen Eigentums auftauchen.

Die Datenströme werden die Suche immer vorausschauender und proaktiver machen.

Die Suche entwickelt sich bereits in eine Richtung, in der sie personalisierte Ergebnisse auf der Grundlage früherer Aktivitäten oder dessen, was die Suchmaschine bereits über Sie weiß, liefern kann - zum Beispiel Vorschläge für lokale Restaurants bei der Suche nach Lebensmitteln auf Google oder Empfehlungen für verwandte Produkte auf einer Amazon-Produktseite. Diese Erfahrungen helfen den Nutzern im Allgemeinen, schneller zu finden, wonach sie suchen, und sorgen dafür, dass sie bei zukünftigen Suchen wiederkommen.

Es ist also nicht weit hergeholt, sich eine Zukunft vorzustellen, in der Suchmaschinen die Bedürfnisse der Nutzer vorhersehen, bevor sie sie eingeben. Sie werden über die Abfrage von Schlüsselwörtern hinausgehen und frühere Verhaltensweisen und kontextbezogene Informationen - wie die Absicht, die durch eine dialogorientierte Schnittstelle aufgedeckt wird - nutzen, um für jeden Nutzer völlig individuelle Antworten zu generieren. Das klingt verblüffend, aber je mehr sich die konversationelle Suche verbessert, desto besser wird sie Antworten liefern, die die Suchanfragen der Nutzer befriedigen, ohne dass diese sich zu einer anderen Website durchklicken müssen - was die Möglichkeiten für Werbung im herkömmlichen Sinne verringert.

Die Datenströme, die dieses Erlebnis ermöglichen, werden bei der weiteren Entwicklung der Suche eine herausragende Rolle spielen. Marken, die über First-Party-Daten verfügen, werden die Möglichkeit haben, diese zu nutzen, um noch bessere prädiktive und personalisierte Erfahrungen zu ermöglichen. Auch wenn wir nicht genau wissen, wie sich dieser Bereich entwickeln wird - Bedenken hinsichtlich Datenschutz und Transparenz, insbesondere auf globaler Ebene, könnten den Fortschritt hier unterbrechen -, scheint es doch wahrscheinlich, dass sich die Sucherlebnisse in diesem Trend weiter entwickeln werden. Die Lektion für Marken ist klar: Die Anhäufung von Datenbeständen und die Fähigkeit, KI einzusetzen, werden zu Unterscheidungsmerkmalen, wenn sich die SERP-Anzeigenlandschaft verändert.

Warten Sie nicht mit der Aktualisierung Ihrer Suchstrategie.

Es überrascht nicht, dass eine starke Datengrundlage entscheidend sein wird, um diesen Veränderungen voraus zu sein. Verschaffen Sie sich einen Wettbewerbsvorteil, indem Sie in First-Party-Daten investieren, die über alle Touchpoints im Konversionszyklus hinweg integriert sind. Wenden Sie Conversion Modeling an, um relevantere Anzeigen und höhere Erträge zu erzielen. Diese Erkenntnisse werden sich als entscheidend erweisen, wenn sich Marken an die konversationelle Suche anpassen und ihnen die Erkenntnisse und Tools zur Verfügung stellen, die sie benötigen, um personalisiertere, relevantere und effektivere Inhalte zu liefern.

Apropos Inhalte: Marken können sich auch für die Zukunft wappnen, indem sie ihre Herangehensweise an die Aktivierung und Gestaltung aktualisieren. Testen Sie KI durch Gebotsabgabe, Anzeigengestaltung und das Spielen mit breiten Übereinstimmungen. Experimentieren Sie mit Tools wie Google Performance Max - einer KI-Funktion in der GMP-Suite, die kanalübergreifende Kampagnenstarts und -optimierungen über eine einzige Kampagnenkonfiguration ermöglicht - und der automatisierten Erstellung von Assets.

Und schließlich sollten Sie sich nicht mehr nur auf Text verlassen, sondern mehr Bild-Erweiterungen testen und in Performance-Kreative investieren, um sich abzuheben. Die Nutzung von KI zur Optimierung und zum Auffinden der besten Kreativkombinationen wird Marken dabei helfen, einen stärker Asset-basierten Ansatz zu verfolgen und sich auf die zunehmend erfahrungsorientierten, visuellen und dialogorientierten Schnittstellen der Suche vorzubereiten.

All diese Entwicklungen finden derzeit statt, und Marken müssen sich durch das Experimentieren mit neuen KI-Tools anpassen.

Auf diese Weise werden sie besser in der Lage sein, personalisierte, relevante und effektive Inhalte zu liefern, die die Nutzer ansprechen und ihnen helfen, sich in einer zunehmend wettbewerbsintensiven digitalen Landschaft abzuheben. Und schließlich ist KI noch lange nicht perfekt. Prüfen Sie also die Quellen und verifizieren Sie die generativen Antworten.