Nach dem Internet und Mobile ist Künstliche Intelligenz (KI) der dritte große „Tech-Shift“ im Marketing. KI kann nicht nur die Arbeit von Marketern unterstützen, sondern auch die Wettbewerbsfähigkeit ganzer Unternehmen steigern. Auf die Veränderungen, die dieser Shift mit sich bringt, können sich Werbetreibende vorbereiten und die Potenziale von KI schon heute realisieren. Damit sie KI erfolgreich für sich nutzen können, brauchen sie ein gutes Verständnis von ihren Möglichkeiten – je schneller, desto besser. Auch in Zukunft sind es weiterhin die Menschen und ihr Ideenreichtum, die erfolgreiche Marketingstrategien ausmachen. KI entlastet Marketer vor allem bei zeitaufwendigen manuellen Tätigkeiten und schafft Raum für strategische Optimierungen, gründliche Datenanalysen und klare Zielsetzungen. Erst das Zusammenspiel von menschlicher und Künstlicher Intelligenz bringt eine Welle innovativer Kampagnenideen und leistungsstarker Werbemittel hervor.
Bereits heute nutzen viele Marketer die Potenziale von KI. Die folgenden Beispiele zeigen ganz konkret, wie Unternehmen dank Google AI neue Zielgruppen finden, fesselnde Creatives erstellen, die wertvollsten Kundengruppen ansprechen oder datenbasierte Entscheidungen treffen, um ihre Business-Ziele zu erreichen und zu steigern.
Datenschutzfreundliche Analyse: KI bringt Privatsphäre und Messbarkeit in Einklang
Das Thema Datenschutz und Nutzereinwilligung hat 2024 – und darüber hinaus – höchste Priorität, um Marketingkampagnen performant auszusteuern und messbar zu gestalten. Um den erhöhten Erwartungen der Nutzerinnen und Nutzer an die digitale Privatsphäre und den Schutz ihrer Daten nachzukommen, werden First-Party-Daten, die Nutzereinwilligung und KI eine essenzielle Rolle spielen. Google AI kann durch Modellierungsfähigkeiten Marketer dabei unterstützen, Messlücken zu schließen, die durch nicht vorhandene Einwilligung entstehen. Zudem unterstützt KI dabei, First-Party-Daten datenschutzfreundlich zu aktivieren und zu nutzen.
Der Consent Mode von Google beispielsweise ermöglicht es Websitebetreibenden, Nutzerdaten nur mit Zustimmung der Besucherinnen und Besucher zu sammeln. Widersprechen diese dem Einsatz von Cookies, verwendet Consent Mode ein Modellierungsmodell für die Nutzerinnen und Nutzer, die widersprochen haben. Damit wird der Wunsch der Nutzerinnen und Nutzer nach Datenschutz mit dem Bedürfnis der Websitebetreibenden nach einem besseren Verständnis des Nutzerverhaltens in Einklang gebracht. Auch die neueste Version der Webanalyse-Plattform Google Analytics 4 (GA4) hat in Sachen Datenschutz die nächste Stufe erklommen: Unter anderem setzt sie beim Cross-Plattform-Tracking auf ein ereignisbasiertes Datenmodell, das weniger personenbezogene Informationen benötigt und stattdessen mit aggregierten und anonymisierten Daten arbeitet.
Eine weitere Möglichkeit, die Messbarkeit im Einklang mit dem Datenschutz zu optimieren, sind Enhanced Conversions (erweiterte Conversion). Sie ermöglichen eine genauere Conversion-Messung, indem Conversion-Tags gehashte (also in verschlüsselter Form als Hashwerte gebündelte) Kundendaten erfassen und diese dann mit Daten von Nutzerinnen und Nutzern, die bei Google eingeloggt sind, abgleichen. Die so angereicherten Daten erlauben Google AI ein noch effizienteres Gebotsmanagement.
Mooris, ein Schweizer Onlineshop für Lifestyle- und Interior-Produkte, sah in Enhanced Conversions eine Möglichkeit, die Messgenauigkeit der Kaufprozesse im Onlineshop zu erhöhen und so einen echten Mehrwert für die Kundinnen und Kunden zu generieren. „Wenn wir die Leute nicht mit unseren Anzeigen nerven wollen, müssen wir sicherstellen, dass sie für unsere Zielgruppen relevant sind. Dazu brauchen wir verlässliche Daten“, sagt Kerstin Syfrig, Head of Business Development & Strategic Marketing bei Mooris. Dass sich die Mühe für ein verbessertes Tracking gelohnt hat, zeigen die KPIs: Die Conversions stiegen nach der Einführung um 16 Prozent. Zudem konnten 9,6 Prozent mehr Kaufabschlüsse auf Google Ads zurückgeführt werden als ohne das erweiterte Conversion-Tracking.
Zielgruppen finden: Künstliche Intelligenz unterstützt die Keyword-Recherche
Um den Umsatz zu steigern, hilft ein Blick über den eigenen Tellerrand. Häufig finden sich jenseits der selbst definierten Kernzielgruppe Verbraucherinnen und Verbraucher, die die eigenen Produkte interessant finden – aber noch nicht kennen. Genau diese Audience bietet aber enorme Potenziale für den Abverkauf.
Google AI kann Marketer dabei unterstützen, die eigene Zielgruppe auszubauen und alle potenziellen Interessentinnen und Interessenten zu erreichen. Ein erster Schritt besteht darin, möglichst viele Keywords zu definieren, mit denen potenzielle Zielgruppen nach dem eigenen Angebot suchen können. Mithilfe von Broad Match können Suchmaschinen-Marketer KI-gestützt mehr – und vor allem weiter gefasste – Varianten und Synonyme der gebuchten Keywords abdecken. Dabei berücksichtigt Google AI auch die Tatsache, dass Suchanfragen immer komplexer werden. Nutzerinnen und Nutzer suchen nicht nur nach simplen Entweder-oder-Antworten oder eindeutigen Informationen. Immer häufiger wird die Google Suche auch für Long-Tail-Anfragen, also komplexe Vergleichsfragen oder Sachverhalte, genutzt. Broad Match ist dank Google AI darauf trainiert, besser den Kontext und die Intention der Suchanfrage zu verstehen. Und kann dadurch die eigenen Anzeigen auch dann ausspielen, wenn die Suchanfragen der Nutzerinnen und Nutzer die gebuchten Keyword-Begriffe nicht enthalten, aber den Kontext umfassen.
Wie das konkret funktioniert, zeigt freenet: Der Mobilfunkanbieter wollte in einem wettbewerbsintensiven Markt die Kosten pro Conversion senken. Um neue, weniger umkämpfte, aber relevante Suchanfragen im Long Tail zu identifizieren, entschied sich das Unternehmen für den Einsatz von Broad Match. In drei Testkampagnen stellten die Performance-Marketer die Einstellung der Wortgruppen-Keywords von „passend“ auf „weitgehend passend“ um. Nach einem zehnwöchigen Test zeigte sich: Alle Testkampagnen erzielten am Ende insgesamt 55 Prozent mehr Conversions, der CPA sank um 25 Prozent. „Da freenet auf KI-gestützte Lösungen setzt, waren wir sehr daran interessiert, Googles Broad Match-Ansatz zu testen“, erklärt Susanne Boldt, Leiterin Marketing & Digital bei freenet. „Die hervorragenden Ergebnisse, die wir erzielt haben, bestätigen, dass wir die richtige Entscheidung getroffen haben.“
Creatives verbessern: Google AI steigert die Relevanz
Sind die passenden Zielgruppen gefunden, gilt es, sie zum richtigen Zeitpunkt auf dem richtigen Kanal mit der richtigen Botschaft zu erreichen. Doch der Wunsch jedes Marketers, Kundinnen und Kunden möglichst individuell anzusprechen, scheiterte in der Vergangenheit oft am hohen manuellen Aufwand und an mangelnder Kapazität. Auch hier ist KI der Schlüssel zum Erfolg. Mit dem Google Ads-Kampagnentyp Performance Max (PMax) können Werbetreibende ihre Kampagnen über alle Google-Werbeplattformen (z. B. YouTube, im Displaynetzwerk, in der Google Suche, in Discover, Gmail und Maps) hinweg dank Google AI maximal effizient ausspielen. Dabei können sich die Kreativen darauf konzentrieren, das bestmögliche Bild- und Videomaterial, die bestmöglichen Headlines und die bestmöglichen Werbetexte zu konzipieren. Performance Max sorgt dann dafür, dass Nutzerinnen und Nutzer im richtigen Moment die für sie relevanteste Anzeigenkombination zu sehen bekommen – egal auf welcher Plattform sie sich gerade bewegen. Das Resultat sind mehr Reichweite und eine bessere Kampagnen-Performance.
Ein Unternehmen, das schon sehr früh die Potenziale von PMax testete, war das Scale-up Refurbed. Der schnell wachsende Marktplatz für wiederaufbereitete Elektronikprodukte nutzt seit Langem ein breites Portfolio an Google-Produkten. In der Vergangenheit setzte das Performance-Marketing-Team von Refurbed aufgrund der vielfältigen Produktkategorien mit unzähligen Artikeln auf ein sehr granulares und manuelles Kampagnen-Setup, um Werbebotschaften individuell auf die Zielgruppe zuzuschneiden. Entsprechend neugierig waren die Marketer, herauszufinden, ob sie in der Zielgruppenansprache an Relevanz verlieren, wenn bei PMax nicht mehr der Mensch, sondern Google AI optimiert, wer auf welchem Kanal welche Anzeigenkombination zu sehen bekommt. Schon ein erster Testlauf zeigte: Das Gegenteil ist der Fall. Weil PMax mehr Zielgruppensignale und ein größeres Asset-Portfolio verwaltet, wurde die Relevanz in der Zielgruppenansprache sogar erhöht und so innerhalb kürzester Zeit ein Uplift von 15 Prozent mehr Umsatz generiert.
„Dass ich mir kleinteilige Budgetverteilungen über mehrere Kanäle erspare und einen inkrementellen ROAS erreiche, sind für mich eigentlich die beiden großen USPs von Performance Max“, sagt Markus Huber, Head of Performance Marketing bei Refurbed. Daher ist PMax bei Refurbed für die Skalierung von Märkten mittlerweile zum Standardformat geworden.
Ausspielung optimieren: mit KI-gestütztem Gebotsmanagement profitabler bieten
Marketer stehen nicht nur vor der Herausforderung, ihre wertvollsten Kundinnen und Kunden zu identifizieren und mit möglichst relevanten Creatives anzusprechen, sondern sie auch zu möglichst geringen Kosten für sich zu gewinnen. Ähnlich wie das Kampagnenmanagement war das Gebotsmanagement in der Vergangenheit ebenfalls eine aufwendige und ressourcenfressende Aufgabe. Google AI schafft auch hier eine neue Ausgangslage. Die Marketer entwickeln das Setup und die Ziele. Die KI sorgt automatisiert dafür, dass Unternehmen mit ihren Kampagnen vor allem Kundinnen und Kunden ansprechen, die das meiste Interesse an den eigenen Angeboten haben.
Der Premium-Store für Streetwear, BSTN, hat auf YouTube KI-gestützt eine clevere individuelle Gebotsstrategie mit Video Action Campaigns (VAC) entwickelt. Dieses Kampagnenformat zielt darauf ab, Nutzerinnen und Nutzer zu bestimmten Aktionen zu animieren, beispielsweise den Besuch einer Website oder den Kauf eines Produkts. Im ersten Schritt der zweimonatigen BSTN-Kampagne sorgte Google AI im Gebotsmanagement dafür, dass vor allem die Kundinnen und Kunden die Videos zu sehen bekamen, die eine hohe Conversion-Wahrscheinlichkeit signalisierten. Auf diese Weise wollte BSTN schnell lernen, wo sich die Nutzerinnen und Nutzer aufhalten, ob sie sich eher für Sneaker oder Kleidung interessieren und wann man sie am besten anspricht. Danach stellten die Marketer die Bidding-Strategie KI-gestützt auf Ziel-ROAS um. Die gesammelten Kundensignale halfen Google AI, die Kampagneneffizienz zu verbessern und die Abverkäufe zu steigern.
Die Strategie ging voll auf: Der Umsatz konnte im Kampagnenverlauf um 157 Prozent gesteigert werden (im Vergleich zum vorherigen Zeitraum). Der ROAS legte um beachtliche 250 Prozent zu. Und die Kosten pro Bestellung sanken im Vergleich zu einer früheren YouTube-Kampagne um 94 Prozent. BSTN-Mitgründer Roberto Aufiero hat Google AI voll überzeugt: „Wenn KI sowohl die richtige Audience identifiziert und Kampagnen zielgerichtet aussteuert als auch die dynamische Zusammenstellung der Creatives stärker beeinflusst, wird es noch einmal richtig spannend“, sagt er.
Auch das Performance-Marketing-Team von Aldi Nord nutzt die Effizienz von Google AI, um auf YouTube die Videoaufrufe des Kanals „A Taste of Aldi Nord“ zu steigern. Mit verschiedenen Lang- und Kurzformaten rund um das Thema Esskultur will der Lebensmitteldiscounter eine langfristige Beziehung zur Zielgruppe der 18- bis 24-Jährigen aufbauen. Die Werbeprofis nutzten unter anderem Video View Campaigns (VVC), um mithilfe künstlicher Intelligenz sicherzustellen, dass die Werbung den Nutzerinnen und Nutzern angezeigt wird, die sich die Videos mit der höchsten Wahrscheinlichkeit auch wirklich ansehen.
Auch bei dieser Kampagne übertrafen die Ergebnisse alle Erwartungen: Der Cost per View sank um 34 Prozent und der durchschnittliche CPM ging um zwei Drittel zurück. Gleichzeitig stieg die Unique Reach absolut um 52 Prozent. Stefan Michels, Director Customer Dialog & Engagement bei Aldi Nord, sieht nicht nur im Content, sondern auch in verschiedenen KI-gestützten Kampagnenformaten den Grund für die Gewinnung von über 116.000 Abonnentinnen und Abonnenten. „Die Tools, die Google anbietet, werden immer professioneller und vielfältiger. Und ich bin wirklich begeistert, wie gut und solide man damit wachsen kann“, so Michels.
KI als Wettbewerbsvorteil nutzen
Die genannten Beispiele zeigen: Richtig eingesetzt, unterstützt KI Marketer bereits heute dabei, ihre Kampagnen effizienter und performanter aufzusetzen und auszusteuern. KI entlastet Marketer bei zeitaufwendigen manuellen Prozessen und verschafft ihnen Luft, um sich verstärkt um strategisch relevante Fragestellungen zu kümmern. Werbetreibende brauchen KI daher nicht mit Angst zu begegnen, sondern mit Neugier.
2024 wird das Jahr sein, in dem KI unerlässlich wird. Darauf müssen sich Werbetreibende vorbereiten. Jetzt ist es an der Zeit, die Potenziale auszuloten, die KI bietet: Das Resultat sind potenzielle Wettbewerbsvorteile für das eigene Unternehmen und ein interessanter, effizienter Handlungsraum für die Werbeprofis.
