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Wie Machine-Learning im Online-Marketing hilft

Künstliche Intelligenz

Screen mit HTML- und CSS-Code
©unsplash.com, Pankaj Patel

Online-Marketing ist für Unternehmen jedweder Größenordnung mittlerweile unverzichtbar. Es besteht aus einer Vielzahl an Teildisziplinen, die Entscheidungen erfordern. Richtige Entscheidungen und eine ausgeklügelte Gesamtstrategie tragen zum Erfolg bei. Fakt ist, dass der Mensch angesichts der sich fortentwickelnden Technologie immer weniger adäquate Entscheidungen ohne maschinelle Unterstützung treffen kann. In der Zukunft führt für einen langfristigen Unternehmenserfolg kein Weg an dem Einsatz von KI (Künstlicher Intelligenz) im Online-Marketing vorbei. Dies bestätigen diverse Studien, wie unser Artikel zeigt.

Faszination KI

Unter KI versteht man Künstliche Intelligenz. Häufig ist auch von AI die Rede, wobei die englische Abkürzung für „Artificial Intelligence“ verwendet wird. Die künstliche Intelligenz ist ein komplexes Thema, insbesondere weil schwierige Begriffe verwendet werden und kleine Details einen großen Unterschied machen. In diesem Artikel wollen wir nicht nur künstliche Intelligenz einfach erklären, sondern auch die verschiedenen Anwendungsbereiche im Online-Marketing.

Einfach gesagt, wird künstliche Intelligenz genutzt, um Computer oder Roboter Aufgaben erledigen zu lassen, welche normalerweise menschliche Intelligenz notwendig macht. Durch diese Simulation der humanen Intelligenz ist es möglich, über Algorithmen Daten zu verarbeiten und zu analysieren. Dies geschieht hauptsächlich in drei Phasen.

  • Lernen: In dieser Phase sammelt die künstliche Intelligenz die Daten und erstellt einen Algorithmus, welche Daten in wiederkehrende Informationen übersetzt.
  • Strategie: Nachdem die Daten gesammelt wurden, kann die KI eine selbstlernende Strategie vorschlagen
  • Integration: In der letzten Phase trifft die Künstliche Intelligenz selbst Entscheidungen und braucht die Unterstützung vom Menschen nicht mehr

Die künstliche Intelligenz hilft Programmen besser zu werden, indem diese sich selbst entwickeln und optimieren. Wenn das Programm sich in einer ungewöhnlichen Situation befindet, sollte es das Problem alleine lösen können. Obwohl durch künstliche Intelligenz bestimmte Aufgaben schneller gelöst werden, ist die KI bei weitem noch nicht so ausgereift, den Menschen überall zu ersetzen. Man sollte deswegen die künstliche Intelligenz nicht als Ersatz sehen, sondern eher als eine Art Hilfestellung.

KI ist nicht gleich KI

Wie und in welcher Weise die KI dazulernt, unterscheidet sich mit dem jeweiligen System. Es existieren das Deep Learning (DL) und das Machine Learning (ML) als aktuell relevante Kategorisierungen.

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Das maschinelle Lernen (ML) geschieht auf Basis von Algorithmen:  Muster werden identifiziert oder Ergebnisse vorhergesagt. Die Computer-Programme beim Machine Learning können Daten selbst sammeln und lernen mit dem Anspruch, ohne Hilfe alles zu lernen. Durch eine passende Programmierung und die Anreicherung mit Daten wird eine Struktur definiert, anhand derer sich die KI neues Wissen aneignet und Entscheidungen trifft.

Deep Learning stammt aus dem Machine Learning und ist eigentlich die Automation von vorausschauenden Analysen. Durch die Verwendung von neuronalen Netzwerken bearbeitet diese Form der KI unstrukturierte Daten ohne die Hilfe des Menschen. Deep Learning wird öfters verwendet um große Datenmengen zu prüfen.

Der Vorteil des ML im Vergleich zum DL ist eine bessere Nachvollziehbarkeit der durch die KI getroffenen Entscheidungen. Ein Nachteil besteht darin, dass nicht aus dem Vollen geschöpft wird, da feste Strukturen zum Lernprozess und zur Entscheidungsfindung vorgegeben werden. Wie der Lernprozess im ML verläuft, hängt vom jeweiligen Algorithmus ab, mit dem die KI programmiert wird.

Studien zeigen die Bedeutung von Machine Learning im Online Marketing auf

Vereinzelt haben Unternehmer und Marketingexperten verstanden, dass das maschinelle Lernen heute zu den wichtigsten Techniken zählt, auch weil sie Vorsprünge im Kampf gegen die Konkurrenz verschaffen kann. Umgekehrt kann die These aufgestellt werden, dass Marketer und Brands, die auf den Einsatz der KI verzichten, mit Nachteilen für das eigene Marketing zu rechnen haben. Denn der Wettbewerber, der diese Methoden nutzt, kann wesentlich effizienter und zielgerichteter agieren, wie eine Studie der Zeitschrift Forbes zeigt:

  • 75 % der Unternehmen mit KI und ML im Einsatz fahren im Hinblick auf die Kundenzufriedenheit um mehr als 10 % verbesserte Performances ein.
  • 75 % der Unternehmen, die von KI und ML Gebrauch machen, verzeichnen einen Anstieg der Produktverkäufe und Services um über 10 %.
  • 58 % der Unternehmen nutzen die KI und ML, um mit deren Hilfe die herausforderndsten Marketing-Disziplinen zu meistern.

Diese Zahlen als hervorstechender Auszug aus dem Forbes-Artikel animieren zur Auseinandersetzung mit der Integration von KI und ML im eigenen Unternehmen. Insbesondere deutsche Unternehmen haben auf diesem Gebiet die Chance, sich noch recht einfach vom Wettbewerb abzuheben, da hierzulande in Unternehmen die Risikobereitschaft weniger ausgeprägt ist als in anderen Nationen.

Wie funktioniert Machine-Learning im Online-Marketing?

Das Futter der künstlichen Intelligenzen sind Daten. Je mehr Daten verarbeitet werden, umso genauer sind die erzielten Ergebnisse. Aus den Datensätzen werden Muster erkannt: Vorlieben, Bestellungen, Persönlichkeiten, Präferenzen usw. Menschen könnten es niemals leisten, derart viele Daten in Echtzeit zu verarbeiten und richtig in Bezug zueinander zu setzen, wie es bei der KI und dem ML der Fall ist. Folglich entstehen in folgenden Marketing-Bereichen potenziell positive Effekte:

  • Personalisierung des Kundenerlebnisses & verbesserte Kundenerfahrung
  • Steigerung der Einnahmen
  • Entwicklung von Produkten und Services
  • Verbesserung im Content-Marketing und in der Suchmaschinenoptimierung
  • Chatbots

Aus den Datensätzen werden Muster erkannt. Vorlieben, Handlungen, Bewegungen, Bestellungen, Persönlichkeiten, Präferenzen usw. Menschen könnten es niemals leisten, so viele Daten zu verarbeiten. Sie neigen dazu, sich beim Thema Marketing auf ihr Bauchgefühl zu verlassen, doch das kann niemals so verlässliche Informationen garantieren wie Daten.

Personalisierung des Kundenerlebnisses / verbesserte Kundenerfahrung

Die größte Bedeutung hat Künstliche Intelligenz momentan im Bereich der Personalisierung von Werbung und Einkaufserlebnissen. Kunden profitieren davon, wenn aufgrund von vorherigen Entscheidungen durch die KI zielsicher vorausgesagt werden kann, was sie als nächstes möchten. Auf diesem Wege bekommen Kunden Informationen, die für sie besonders relevant sind. Unternehmen, die in KI-gestützte Systeme investieren, profitieren ebenfalls, denn kostenintensive Werbemaßnahmen werden deutlich zielgerichteter ausgespielt. Ganz einfach ausgedrückt, vermeidet die KI, dass ein Kunde, der sich bisher für Liebesromane interessiert hat, plötzlich einen Krimi als Vorschlag eingeblendet bekommt. Effizientere Ausnutzung der Budgets und verbessertes Kundenerlebnis auf sämtlichen Customer-Touchpoints sind die Folge.

Bei Online-Shops spielt die Personalisierung eine große Rolle: Nutzern werden passende Produkte vorgeschlagen oder der Nutzer wird daran erinnert, wonach er schon einmal recherchiert hat und was ihn dann wieder interessieren könnte. Durch die Personalisierung hat der Kunde auch eine Kauf-Unterstützung rund um die Uhr.

Steigerung der Einnahmen

Es handelt sich hier eher um eine Konsequenz der Einsetzung der künstlichen Intelligenz. Durch die gesammelten Daten lernt man Kunden und Tendenzen besser kennen. Somit kann man die Kunden direkt ansprechen und die Einnahmen steigern.

Amazon Web Services (AWS) wurde parallel zum Großkonzern Amazon geschaffen und war zunächst ein kleines zusätzliches Projekt. Heutzutage ist es die von Unternehmen global meistgenutzte Cloud-Infrastruktur, die eine beachtliche Menge an Services offeriert. Recheneinheiten, Datenbanken und Speicher sind hier enthalten. Auf Basis von KI und ML lassen sich die Datenbanken mit den neuesten Technologien von Unternehmen nutzen. Durch die hohe Verfügbarkeit zuverlässiger Datenbestände können Unternehmen die Einnahmen steigern und über das Internet of Things (IoT) die gewonnenen Daten vernetzen.

Ein anderer Anwendungsbereich ist Microsoft Azure, ein weiterer Cloud-Dienst, der mit allen bevorzugten Tools und Frameworks verwendet werden kann. Der Dienst wird öfters für Analysen, Virtual Computing, Speicherung und Vernetzung benutzt.

Entwicklung von Produkten und Services

Die Erwartungen der Kunden an Produkte sowie Services nehmen zu. Grund dafür ist u. a., dass sie immer mehr Erfahrungen mit innovativem Shopping machen. Gestiegene Kundenerwartungen lassen sich über die aus dem ML gewonnenen Daten herausfiltern und analysieren. Bei einem ausreichenden Kundeninteresse können im Anschluss Nischenprodukte sowie Nischenservices entwickelt und zielgerecht vermarktet werden.

Verbesserung im Content-Marketing und in der Suchmaschinenoptimierung

Aus Content-Sicht spielt KI auch eine wichtige Rolle, da es angibt, wie gut ein Text für ein bestimmtes Keyword optimiert ist. Entsprechend kann KI auch Vorschläge zu weiteren ergänzenden Keywords geben.

Auch mit einem Content-Tool kann die KI einem Unternehmen behilflich sein, bessere Entscheidungen zu treffen. Es ist möglich herauszufinden, auf welche Weise Inhalte beschaffen sein müssen, um in den Augen der Suchmaschine für relevant befunden zu werden. Auf Basis von Handlungsempfehlungen werden die entsprechenden Inhalte geschaffen. Hier werden auch andere Verbesserungsvorschläge angezeigt, insbesondere zur Optimierung von Meta-Daten.

Ein datengetriebener Linkaufbau ist effektiv und überzeugt die Suchmaschinen-Algorithmen. Zudem versorgt er den Nutzer mit wichtigen und nützlichen weiterführenden Informationen. KI-Tools mit Funktionen zum Linkaufbau helfen, dieses Ziel zu erreichen. Manche Tools wie das Online- Marketing-Tool der OSG verwenden diese Art von Learning, um den Nutzern bei SEO-Strategien zu helfen, inklusive Linkaufbau. Die Performance Suite berechnet die Linkaufbau-Wahrscheinlichkeit von Backlinks auf bestimmten Seiten, indem sie zahlreiche Daten sammelt. Gesammelte Daten sind zum Beispiel die Antwortquoten auf Emails oder die Bewertungen der Linkstärke der Website. Anhand der Linkaufbau-Wahrscheinlichkeit und der Analyse passender Seiten für relevante Keywords werden automatisch neue Linkquellen vorgeschlagen.

Chatbots

Es ist gerade niemand erreichbar, um eine Kundenfrage zu beantworten? Dann ist ein KI-basierter Chatbot die Lösung: Chatbots sind allgegenwärtig und beantworten Kundenfragen zu jedem Zeitpunkt. Sie können auf allgemeine Fragen zielführende Antworten liefern oder beispielsweise bei der Seitennavigation helfen. Chatbots mit ML sind nicht für detaillierte Kundenfragen – also den 3-Level-Support – ausgelegt. Dieser Aufgabe kommen Chatbots mit DL vereinzelt nach.

Bildschirmarbeitsplatz
© pixabay.com, StockSnap

Ein Tool für alles – geht das?

Die OSG Performance Suite ist ein SEO-Tool, das auf KI-Basis funktioniert. Es wertet Millionen von Datensätzen aus und lernt selbstständig, welche Maßnahmen wie gut funktionieren. Ein Mensch wäre hierzu auch niemals in der Lage die Menge an Daten auf einmal zu bearbeiten und Zusammenhänge zu entdecken. Die Performance Suite mithilfe der KI macht das möglich. Die Daten stammen aus Analysen der eigenen Website, der Mitbewerber-Websites sowie den Erfahrungswerten unserer Online-Marketing-Agentur in München, der Online Solutions Group. Daraus entstehen datengetriebene Vorschläge, die im Marketing Entscheidungen vereinfachen und konkrete Handlungsempfehlungen liefern. Eine Vielzahl an Prozessen lässt sich automatisieren, was effizientere Arbeitsabläufe begünstigt.

Auf Basis des Machine-Learning hat die Online Solutions Group mit der OSG Performance Suite nun ein KI-basiertes Tool entwickelt. Mit der Multifunktionslösung wird zudem der Modus der Insellösungen im Online-Marketing durchbrochen, bei denen bisher mehrere einzelne Programme angewandt wurden. Die OSG Performance Suite ist ein Tool mit einer zentralisierten Datenbasis:

  • Eigene Crawler sammeln Daten zur persönlichen Website und Konkurrenz-Websites, vergleichen diese und werten sie aus
  • Datenmengen werden mit konkretisierten Erfahrungswerten der SEO-Experten angereichert
  • OSG Performance Suite macht auf Basis der gesammelten Daten erfolgreiche Maßnahmen aus, um damit SEO-Manager bei der Konzeption von Strategien zu unterstützen
  • Verbindungen, Kontexte und Besonderheiten in verschiedenen Marketingsegmenten werden deutlich

Dieser Ablauf, anhand dessen die Daten und aus den Daten gewonnene Erkenntnisse im Tool gebündelt werden, wird mit dem Beispiel des Linkaufbaus veranschaulicht:

Die OSG Performance Suite sammelt zunächst wie beschrieben die Daten. Dabei ist neben den einberechneten Erfahrungen der SEO-Experten die Großanalyse der Datensätze auf der eigenen Website und den zahlreichen Websites der Mitbewerber ein enormer Mehrwert. Das Tool ist imstande, die Wahrscheinlichkeit zum Aufbau eines bestimmten Backlinks zu errechnen. Mit zunehmender Nutzungszeit entsprechen die Ergebnisse immer mehr den realen Werten. Denn das Tool nutzt die Bewertungen von Experten für einen Link selbstständig für ähnliche Links, sodass die Expertenanalysen immer weniger notwendig werden. Auf Basis der mit bereits über 80 Millionen Datensätzen angereicherten Datenbank, die sukzessive wächst, gibt die OSG Performance Suite Vorschläge für passende Linkquellen mit einer hohen Linkaufbau-Wahrscheinlichkeit.

Weitere Disziplinen wie das Content-Marketing und das Technical SEO werden auf dieselbe Weise angelernt. Mit regelmäßigen Technik-Checks und Crawlern werden Aufgaben automatisch erstellt und nach Priorität zugeordnet. Sobald die Probleme und Fehler behoben werden, werden die Auswirkungen angezeigt. Mit den ermittelten Daten wird automatisiert ein umfassendes Data Warehouse aufgebaut, das aufzeichnet, welche Maßnahmen erfolgreich waren und wieso sie es waren.

Sie können zu jeder Zeit einen kostenlosen Account erstellen und die Performance Suite testen.

Fazit

Machine-Learning ist ein für das Online-Marketing immer wichtiger werdender Prozess. Sowohl durch die automatisierte Weiterentwicklung von Systemen als auch durch die deutlich steigende Nutzerfreundlichkeit ist es möglich, verschiedenste Marketing-Prozesse zu optimieren und effizienter zu gestalten. Das schafft nicht zuletzt auch einen wichtigen Vorteil gegenüber der Konkurrenz.

Die Tools, mit denen sich KI sowie ML für bessere Performance und Maßnahmen ins eigene Online- Marketing eingliedern lassen, existieren. Speziell die OSG Performance Suite hat aufgrund des ML den Vorzug, dass die Entscheidungen des Tools im Marketing nachvollziehbar sind. Somit können die vorgenommenen Maßnahmen im Marketing gerechtfertigt und Vorgesetzten erklärt werden. Insgesamt sind alle Voraussetzungen dafür gegeben, das Tool im Unternehmen einzugliedern. Wie die Studienlage zeigt, kann dadurch ein Vorsprung gegenüber der Konkurrenz erlangt werden. Die Mehrwerte des Einsatzes begünstigen einen schnellen ROI.

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