Werbung soll Aufmerksamkeit wecken und Verkaufschancen eröffnen. Doch dieses Ziel verfehlt sie beim Empfänger oft. Kunden möchten maßgeschneiderte Angebote. Mit Deep-Learning-Technologie werden Marketer dabei unterstützt, passende Botschaften zu vermitteln.
Deep-Learning-Technologie kann Marketer bei ihrer Arbeit unterstützen.
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Immer mehr Menschen verwenden Werbeblocker, um sich vor nervigen Anzeigen zu schützen. Denn zu oft ist die ausgespielte Werbung nicht relevant für sie. Künstliche Intelligenz ist heute in der Lage, Marketer in ihren täglichen Aufgaben zu unterstützen, sodass sie ihre Arbeit schneller und präziser erledigen können. Befreit von sich wiederholenden Tätigkeiten können sie sich auf kreativere und anspruchsvollere Aspekte konzentrieren. Eine bewährte Technologie dabei ist Machine Learning. Doch auch damit stoßen Marketer an Grenzen.
Von Machine Learning zu Deep Learning
Machine-Learning-Algorithmen sind in der Lage, ohne explizite Programmierung aus Erfahrungen zu lernen und sich so automatisiert anzupassen. Das funktioniert aber nur bei begrenzten Datensätzen und erfordert menschliches Eingreifen. Beim Deep Learning, einem Teilbereich des Machine Learning, wird hingegen versucht, die gleichen neuronalen Netzwerke zu modellieren, die auch im menschlichen Gehirn zu finden sind. Es ist komplexer in der Entwicklung, ermöglicht es aber auch, aus jedem Datensatz viel differenziertere Erkenntnisse zu gewinnen.
Warum Deep Learning im Marketing?
Der Einsatz von Deep-Learning-Technologien im Marketing bringt eine Reihe bedeutender Möglichkeiten mit sich, die sich direkt in der Effektivität der Marketingstrategie und folglich in finanziellen Ergebnissen niederschlagen. Dies ist insbesondere im Zusammenhang mit dem Ende des Cookie-Zeitalters relevant, denn damit wird die Bereitstellung personalisierter Werbung zu einer größeren Herausforderung für Marketer.
Deep Learning
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Ein Deep-Learning-Algorithmus lernt durch stetigen Einsatz selbstständig dazu. So kann die Technologie beispielsweise im E-Commerce effektiv eingesetzt werden, um potenzielle Käufer zu identifizieren und ihnen passgenau personalisierte Werbeanzeigen auszuspielen: Mithilfe von Deep Learning können genauere Nutzerprofile für einzelne Personen oder Personengruppen angelegt werden, indem im Zuge des Audience Building vielfältige, unterschiedliche Daten analysiert und zusammengeführt werden.
Zudem bringt Deep Learning neuen Schwung in das Contextual Targeting, also das zielgruppen- und kontextbezogene Ausspielen von Werbebotschaften, denn die Algorithmen erkennen und analysieren die Interessen der Nutzer im Detail. So können gezielt Formate und Produkte ausgewählt werden, die den Konsumenten zum Klick animieren. Das sorgt für mehr Relevanz und eine bessere Customer Experience. Dieses Vorgehen wird jedoch bisher unterschätzt.
Was Algorithmen verraten
Im Bereich Retargeting gehen die Möglichkeiten von Deep-Learning-Technologien damit über die grundlegende Analyse des Nutzerverhaltens hinaus, indem sie Aufschluss über Aspekte wie
- die Besuchszeit oder
- die Reihenfolge besuchter Unterseiten
eines Onlineshops geben.
Durch anonym erhobene Daten können mittels der Algorithmen die tatsächlichen Kaufabsichten eines Users unter Einhaltung des Datenschutzes und der Privatsphäre noch genauer analysiert werden. Zusätzlich können mit ihnen Angebote und deren Attraktivität aus Nutzersicht errechnet werden und ermöglichen somit eine benutzerdefinierte Optimierung. Dies ist besonders wichtig, da sich das Nutzerverhalten von Kunden stetig ändert.
Datenanalysen sind der Trumpf von Deep Learning
Die Analyse großer Datenmengen ist und bleibt die größte Stärke des Deep Learnings. Die Technologie kann verschiedene, nicht standardisierte Datenquellen verstehen, Muster erkennen und Wahrscheinlichkeiten berechnen. So wird Retargeting wirkungsvoller, da nun exakte Insights in Echtzeit über die Bedürfnisse und Wünsche des individuellen Konsumenten in den Prozess einbezogen und Anzeigen somit präzise personalisiert ausgespielt werden.
Die dynamische Entwicklung von Deep Learning sowie das große Interesse am Thema Künstliche Intelligenz lassen die Einsatzmöglichkeiten im Marketing-Alltag von Jahr zu Jahr wachsen. Gerade Marketer, die mit großen Datenmengen umgehen müssen, können durch Deep Learning bei der Planung und Durchführung ihrer Kampagnen unterstützt und entlastet werden. Ein weiterer Vorteil ist, dass Werbung relevanter für die Konsumenten wird. Und das ganz ohne Third-Party-Cookies. Ein Gewinn für die gesamte Industrie.