KI in der Werbung: Die Revolution hat begonnen

Künstliche Intelligenz (KI) verändert die Werbewelt schneller als je zuvor. Was einst als Zukunftsvision galt, ist heute fester Bestandteil moderner Marketingstrategien. Von automatisierten Kampagnen über personalisierte Werbung bis hin zu virtuellen Platzierungen von Produkten – KI bietet Marken unendliche Möglichkeiten, ihre Zielgruppen effizienter und gezielter anzusprechen. Doch wie genau verändert KI die Art und Weise, wie Brands mit ihren Kunden interagieren? Und welche Herausforderungen ergeben sich daraus für Unternehmen und die Gesellschaft?

Wie KI die Werbung verändert

Künstliche Intelligenz transformiert das Marketing in nahezu jedem Bereich. Ein besonders wachsendes Feld ist das Social-Media-Marketing. Laut einer Studie von GetApp glauben 49 % der Social-Media-Marketer, dass KI-generierte Inhalte besser performen als rein menschliche. Fast ein Drittel hält die Ergebnisse für ebenso gut, während nur 12 % sie als schlechter einstufen. Diese Zahlen erklären den Anstieg des Einsatzes von Generativer KI (GenAI), die bis 2026 in bis zu 48 % der Social-Media-Content integriert werden soll, verglichen mit 39 % im Jahr 2023. Dies bedeutet eine signifikante Verschiebung in der Art und Weise, wie Content erstellt wird, und zeigt den enormen Einfluss von KI auf die Zukunft des Content-Marketings.

Neben Social Media bietet KI auch im Bereich der Automatisierung von Marketingprozessen zahlreiche Vorteile. Tools wie Googles Performance Max optimieren automatisch Kampagnen auf der Grundlage vordefinierter Ziele und Budgets. Dabei sucht die KI die optimalen Werbeplätze und -formate über das gesamte Google-Netzwerk hinweg, von der Suche bis zu YouTube und Google Maps. Diese Art von Automatisierung spart nicht nur Zeit, sondern verbessert auch die Effizienz der Kampagnen. Meta hat mit Advantage+ ein ähnliches Tool entwickelt, das die Automatisierung von Werbekampagnen über die verschiedenen Plattformen des Unternehmens hinweg ermöglicht. Auch TikTok hat mit seinen Smart Performance Campaign eine Lösung geschaffen, die die Erstellung und Aussteuerung von Kampagnen deutlich vereinfacht.

Adobe Firefly ist ein weiteres revolutionäres KI-Tool, das besonders in der Werbebranche als Gamechanger angesehen wird. Firefly ermöglicht es, hochwertige Bilder aus Textbeschreibungen zu erstellen, und wurde speziell für den Einsatz in der Adobe Creative Cloud entwickelt. Dabei wurde Firefly mit gemeinfreien Inhalten trainiert, was den kreativen Teams erlaubt, beeindruckende visuelle Inhalte in kürzester Zeit zu erstellen. Firefly ist nahtlos in Photoshop integriert und bietet den Nutzern Werkzeuge, um ihre Kreationen schneller und effizienter zu realisieren. Diese Entwicklung steigert nicht nur die Produktivität, sondern sorgt auch dafür, dass immer mehr Unternehmen auf Generative KI setzen, um den kreativen Prozess zu beschleunigen.

Darüber hinaus wird KI immer häufiger zur Optimierung von Prozessen in der gesamten Wertschöpfungskette eingesetzt. Unternehmen verwenden KI, um Preise und Rabatte automatisch anzupassen, basierend auf Marktbedingungen, Nachfrage und Wettbewerbsanalysen. Auch das Retourenmanagement wird durch KI verbessert, um Rücksendungen und Erstattungen effizienter zu gestalten. Dies verkürzt nicht nur die Bearbeitungszeit, sondern erhöht auch die Kundenzufriedenheit.

Auch das Social-Media-Management profitiert von Automatisierung, da KI die Planung und Veröffentlichung von Beiträgen auf verschiedenen Plattformen übernimmt und gleichzeitig die Interaktionen und das Engagement analysiert. E-Mail-Marketing ist ein weiterer Bereich, in dem KI eine bedeutende Rolle spielt. Durch die Analyse von Nutzerverhalten können personalisierte Kampagnen erstellt und automatisch verschickt werden, was zu höheren Konversionsraten beiträgt.

Bedeutung der Datenanalyse im KI-basierten Marketing

Ein zentraler Bestandteil des KI-gestützten Marketings ist die Datenanalyse. Durch den Zugang zu großen Mengen an Nutzerdaten kann KI detaillierte Einblicke in das Kundenverhalten und die Vorlieben gewinnen. Diese Analysen ermöglichen es, Marketingstrategien präzise auf bestimmte Zielgruppen zuzuschneiden. KI-Algorithmen durchsuchen Daten nach Mustern, erkennen Trends und prognostizieren zukünftiges Verhalten. So können Unternehmen ihre Kampagnen gezielter ausrichten, personalisierte Inhalte liefern und die Effizienz ihrer Werbeausgaben maximieren.

Praxisbeispiele: Erfolgreiche KI-Kampagnen

Ein herausragendes Beispiel für den effektiven Einsatz von KI in der Werbung bietet das Unternehmen Mirriad, das eine Technologie entwickelt hat, mit der Produkte und Marken virtuell in bestehende TV-Sendungen, Streaming-Formate oder Musikvideos integriert werden können. Diese Virtual Placement-Technologie ermöglicht es, Marken unauffällig und nahtlos in beliebte Inhalte zu integrieren, ohne das Seherlebnis der Zuschauer zu stören. Dies geschieht sowohl in täglichen Serien auf RTL als auch in Primetime-Formaten auf ProSieben.

Brands wie H&M, Starbucks und Otto haben diese Technologie bereits genutzt, um ihre Reichweite zu maximieren. Studien belegen, dass durch Virtual Placement der Umsatz um bis zu 35 %, die Ad Awareness um bis zu 94 % und die Kaufabsicht um 16 Prozentpunkte gesteigert werden können. Ein weiteres Beispiel ist die erfolgreiche Zusammenarbeit mit einem führenden Einzelhändler, der durch eine KI-basierte Kampagne einen signifikanten Anstieg der Kaufabsicht verzeichnen konnte. Diese Beispiele zeigen, wie KI-Technologien in der Lage sind, die Werbewirkung zu maximieren, indem sie die Aufmerksamkeit der Zuschauer subtil auf Marken lenken.

Ein weiteres bemerkenswertes Beispiel ist die spanische Modekette Mango, die in ihrer „Sunset Dream“-Kollektion auf vollständig KI-generierte Models setzt. Nur die Kleidung ist echt, während die Models komplett computergeneriert sind. Die Kleidungsstücke wurden einzeln fotografiert und von der KI auf die virtuellen Models projiziert. Diese Kampagne spiegelt nicht nur Mangos Innovationskraft wider, sondern zeigt auch, wie KI die Mode- und Werbewelt neu definieren kann. Durch den Einsatz von KI ist Mango in der Lage, Kampagnen schneller und kostengünstiger zu produzieren, ohne Kompromisse bei der Qualität einzugehen.

Praxisbeispiele: Erfolgreicher KI-Einsatz im Marketing

Coca-Cola nutzt KI, um maßgeschneiderte Social-Media-Werbung zu schalten, die auf den Interessen und Vorlieben der Zielgruppe basiert. Diese personalisierte Ansprache hat zu einem höheren Engagement geführt.

Netflix verwendet fortschrittliche KI-Algorithmen, um den Nutzern personalisierte Empfehlungen für Filme und Serien anzubieten, was zu einer höheren Kundenbindung führt.

Amazon setzt KI ein, um Produktempfehlungen basierend auf dem Kaufverhalten zu optimieren. Diese Strategie hat die Konversionsraten und den Umsatz erheblich gesteigert.

KI im Employer Branding: Ein neues Kapitel der Markenbildung

In Zeiten des Fachkräftemangels und der digitalen Transformation wird Employer Branding für Unternehmen immer wichtiger. KI spielt dabei eine entscheidende Rolle, indem sie Unternehmen hilft, effizienter auf potenzielle Mitarbeiter zuzugehen und ihre Attraktivität als Arbeitgeber zu steigern. KI-gestützte Tools automatisieren Bewerbungsgespräche, filtern Bewerbungsdaten und personalisieren die Kommunikation mit Kandidaten, was den Recruiting-Prozess schneller und gezielter macht.

Durch den Einsatz von Chatbots und personalisierten Nachrichten wird das Kandidatenerlebnis verbessert, und Unternehmen können die besten Talente schneller identifizieren. KI analysiert große Datenmengen, um die besten Kandidaten für spezifische Positionen zu finden, was nicht nur Zeit und Ressourcen spart, sondern auch die Effizienz und Treffsicherheit erhöht. Zusätzlich verbessert KI die Objektivität bei der Bewertung von Kandidaten, indem sie Lebensläufe und Fähigkeiten analysiert und so unbewusste Vorurteile minimiert. Dies hilft Unternehmen dabei, eine vielfältigere und talentiertere Belegschaft zu gewinnen.

Zudem trägt KI zur Optimierung des Employer Brandings bei, indem sie wertvolle Daten über Bewerber und deren Erwartungen liefert, die für die Gestaltung zukünftiger Employer Branding-Strategien genutzt werden können.

Praxisbeispiele: KI im Employer Branding im Einsatz

Unilever setzt KI erfolgreich ein, um den Einstellungsprozess zu beschleunigen. Mithilfe von KI-gestützten Video-Interviews und Datenanalyse wird die Vorauswahl von Bewerbern automatisiert, was die Effizienz im Recruiting-Prozess erheblich steigert.

Auch Vodafone verwendet KI, insbesondere Chatbots, um den Bewerbern während des Einstellungsverfahrens sofortige Rückmeldungen zu geben. Diese Technologie verbessert das Bewerbererlebnis, indem sie in Echtzeit Informationen und Status-Updates bietet.

L’Oréal nutzt KI, um potenzielle Mitarbeiter mit personalisierten Empfehlungen zu erreichen und die Bearbeitung von Bewerbungen zu automatisieren. Dies hat die Zeit bis zur Einstellung verkürzt und die Anzahl der Vorstellungsgespräche erhöht.

KI-Typen und ihre Bedeutung im Marketing

Es gibt verschiedene Typen von Künstlicher Intelligenz, die im Marketing und in der Werbung Anwendung finden. Die am weitesten verbreiteten Modelle sind die Large Language Models (LLMs), die große Datenmengen analysieren und natürliche Sprache verstehen. Diese Modelle können dabei helfen, Content zu generieren, der auf individuelle Zielgruppen zugeschnitten ist.

Ein aufstrebender Trend sind die Large Action Models (LAMs), die über das Generieren von Content hinausgehen. LAMs können nicht nur Empfehlungen aussprechen, sondern auch Aktionen ausführen, wie z.B. Mediapläne erstellen und direkt Buchungen vornehmen. Diese Technologie steht zwar noch am Anfang, bietet jedoch enormes Potenzial für den Werbemarkt, da sie den gesamten Planungsprozess von Kampagnen revolutionieren könnte.

Ein weiteres spannendes Konzept ist die Retrieval-Augmented Generation (RAG), bei der Sprachmodelle nicht nur auf ihr internes Wissen zugreifen, sondern auch externe Quellen einbeziehen. Dies ermöglicht es, spezifischere und genauere Ergebnisse zu liefern, indem unternehmensinterne Informationen oder andere relevante Datenbanken bevorzugt werden. Diese Technologie könnte besonders im B2B-Marketing oder in der datengetriebenen Content-Erstellung eine Schlüsselrolle spielen, da sie die Genauigkeit von Vorhersagen und die Personalisierung von Inhalten verbessert.

Herausforderungen und ethische Aspekte

Der Einsatz von KI in der Werbung bringt nicht nur Vorteile, sondern auch komplexe Herausforderungen mit sich, insbesondere in rechtlicher und ethischer Hinsicht. Ein wichtiger rechtlicher Aspekt betrifft die Nutzung urheberrechtlich geschützter Werke für das Training von KI-Modellen. Oft werden Texte, Bilder und andere Daten genutzt, ohne dass klare Regelungen für die Nutzung dieser Inhalte existieren. In der Europäischen Union wird der AI Act einige dieser Fragen adressieren, doch viele rechtliche Grauzonen bleiben bestehen.

Eine der größten Herausforderungen betrifft das Training der KI. Oft werden urheberrechtlich geschützte Werke genutzt, um KI-Modelle zu trainieren – sei es Texte, Bilder oder Videos. Doch es bleibt unklar, ob diese Praxis rechtlich zulässig ist, und wie der Schutz des geistigen Eigentums in solchen Fällen gewahrt bleiben kann. Besonders heikel ist der Umgang mit Daten, die für das Training genutzt werden, aber urheberrechtlich geschützt sind. Die aktuelle Debatte über das Text- und Data-Mining (TDM) gibt einen rechtlichen Rahmen vor, doch in der Praxis sind viele Fragen noch ungeklärt.

Auch der Datenschutz spielt eine zentrale Rolle. Wenn personenbezogene Daten im Rahmen des KI-Trainings verarbeitet werden, müssen Unternehmen sicherstellen, dass sie die Anforderungen der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) erfüllen. Dies schließt die Transparenz darüber ein, welche Daten verwendet werden und zu welchem Zweck. Zudem stellt die Zweckbindung eine Herausforderung dar, da KI-Systeme oft Daten für mehrere Zwecke gleichzeitig verarbeiten.

Darüber hinaus werfen ethische Fragestellungen, wie die Integration von Fairness und Transparenz in KI-Systemen, neue Herausforderungen auf. Vor allem die Gefahr von Bias – also von Verzerrungen in den Daten oder Ergebnissen – ist ein wiederkehrendes Problem. KI-Modelle, die auf voreingenommene Daten trainiert wurden, können diese Verzerrungen unbewusst verstärken und so zu unfairen Entscheidungen führen.

Blick in die Zukunft des Marketings

Die zukünftige Entwicklung der KI verspricht kontinuierliche Verbesserungen in der allgemeinen Leistungsfähigkeit. Neben größeren und komplexeren Modellen wird es auch spezialisierte, kleinere Modelle geben, die effizienter und in vielen Fällen „on the edge“ – also lokal auf Geräten und nicht in der Cloud – arbeiten werden. Dies könnte zu einer neuen Welle von KI-Anwendungen führen, die schneller, günstiger und energieeffizienter arbeiten.

Besonders spannend ist die wachsende Bedeutung von Quantum Machine Learning (QML). Quantencomputer könnten in der Lage sein, große Datenmengen in einem Bruchteil der Zeit zu verarbeiten, die herkömmliche Computer benötigen, und dabei Muster zu erkennen, die bisher verborgen blieben. Dies könnte die KI-Forschung und -Anwendung revolutionieren und zu Durchbrüchen in Bereichen wie Gesundheitswesen, Klimawandel und globalem Ressourcenmanagement führen.

Fazit: Die Zukunft gestalten – mit KI

Künstliche Intelligenz hat das Potenzial, die Werbebranche grundlegend zu verändern. Durch die Automatisierung von Prozessen, die Personalisierung von Content und den Einsatz innovativer Technologien können Unternehmen ihre Effizienz steigern und gleichzeitig kreative neue Ansätze entwickeln. Allerdings müssen dabei rechtliche, ethische und gesellschaftliche Aspekte berücksichtigt werden, um sicherzustellen, dass KI als Werkzeug für das Gute genutzt wird. Die Zukunft der Werbung liegt in einem ausgewogenen Zusammenspiel von KI und menschlicher Kreativität.

Wir von andzup  unterstützen Sie gerne bei Ihrer nächsten KI-Marketingkampagne, indem wir Ihnen relevante Daten zu Marken liefern, die Sie nutzen können, um Sie in Ihre KI-Modelle zu integrieren.

Sehr empfehlenswert: Das KI-Playbook: Künstliche Intelligenz nutzen,
aber richtig, vom  BVDW