Als Teilgebiet der Informatik beschäftigt sich künstliche Intelligenz mit der Imitation und Automation intelligenten menschlichen Verhaltens. Ziel ist es, Software zu programmieren, die sich als lernfähig erweist, Algorithmen also nicht nur befolgt, sondern aufgrund von Daten, logischen Schlüssen oder Analysen für die jeweilige Situation oder Anforderung optimiert.
Während die sogenannte starke künstliche Intelligenz dabei auf menschliches Verhalten und Bewusstsein fokussiert, erweisen sich Forschungen zur schwachen künstlichen Intelligenz als anwendungsbezogene Wissenschaft, die nach praktischen Lösungen für die Arbeitswelt sucht. Einige dieser Lösungen kommen im Marketing bereits seit Jahren zum Einsatz – vor allem dann, wenn es um die Analyse und Interpretation von Big Data geht.
Künstliche Intelligenz: Anwendungsbeispiele im Marketing
Beispiele für den Einsatz von künstlicher Intelligenz, die Routineaufgaben im Marketing übernimmt, sind/ist:
- Computerprogramme, die für die Text- und Musikproduktion genutzt werden
- Bildbearbeitungssoftware, die Bilddatenbanken nach bestimmten Vorgaben durchsucht oder Tätigkeiten wie das Filtern, Bearbeiten und Neu-Einfügen von Bildmotiven ausführt
Allerdings fehlt diesen Programmen das Element des eigenständigen Lernens, auch gehen von den Technologien keine wirklich neuen Impulse für die genannten Tätigkeiten aus.
Anders verhält es sich bereits bei der technologiegestützten Klassifizierung von Werbeflächen als „Brand Safety“. Ziel ist es hier, automatisiert zu erkennen, in welchem digitalen Umfeld bestimmte Werbe-Anzeigen (nicht) geschaltet werden sollen. Die Vorgabe lautet dabei, dass das Umfeld Brand Safety garantieren soll – also in keinem Widerspruch zur Markenbotschaft steht.
Künstliche Intelligenz im Marketing
Das Besondere an den hierfür eingesetzten KI-Algorithmen ist, dass sie eine Website in Echtzeit bewerten können. Soll also beispielsweise eine Anzeige in einem Nachrichtenmagazin geschaltet werden, so erkennt die Technologie, wenn dort aktuell über Dinge berichtet wird, die das beworbene Produkt im negativen Licht erscheinen lassen. Die Seite würde dann als nicht markensicher bewertet und es würde (vorübergehend) keine Anzeige geschaltet.
Darüber hinaus lässt sich die Anforderung „markensicher“ weiter spezifizieren, indem auch die Zielgruppe stärker berücksichtigt wird, sodass nicht allein die Frage, ob Werbung eingeblendet werden soll, beantwortet wird, sondern auch, welche Anzeige für wen zu welchem Zeitpunkt geschaltet wird. A/B-Tests und deren Auswertung verhelfen dem Algorithmus dazu, sich im Sinne eines selbstständigen Lernens weiter zu optimieren.
Als lernfähig erweisen sich zudem Programme, die als Chatbots und solche, die für das Hyper-Targeting beziehungsweise die Hyper-Personalisierung eingesetzt werden. Im Marketing kommt vor allem die neue Generation an Conversional Chatbots zum Einsatz. Diese beantworten Kundenanfragen oder helfen Interessenten, sich auf einer Website zurechtzufinden. Aufgrund der bereits erfassten Big Data lassen sich die Bots zudem so programmieren, dass sie Prognosen über Kundenwünsche treffen können und dem Kunden somit Lösungen anbieten, bevor er überhaupt sein Problem benannt hat.
Beim Hyper-Targeting geht es vor allem darum, künstliche Intelligenz für eine weitgehende automatisierte und personalisierte Kundenansprache zu nutzen. Ansprache bedeutet hier eben nicht allein, den Kunden beim Namen zu nennen, sondern seine Interessen, Anliegen, Fragen und Wünsche sowie sein Klickverhalten zu analysieren, um ihm personalisierte Angebote in einer Sprache, die er versteht und die ihn erreicht, anzubieten. Auch hierzu bedarf es einer beständigen Auswertung an Daten und einer Fähigkeit zur Selbstoptimierung der eingesetzten Technologien.
Möglichkeiten und Gefahren des Einsatzes von KI im Marketing
Ein klarer Vorteil der beschriebenen Anwendungen, die zur Klassifizierung oder zur Entscheidungsfindung auf der Grundlage von Big Data genutzt werden, liegt in ihrer Schnelligkeit und in der Menge an Daten, die gleichzeitig erfasst und interpretiert sowie visualisiert werden können.
Auf diese Weise liefert künstliche Intelligenz gerade fürs Marketing Impulse, da Strukturen sichtbar und Kaufentscheidungen nachvollziehbar werden. Auch für die Platzierung von Kampagnen, für das Definieren neuer Zielgruppen oder für Formen der Individualisierung und Personalisierung im Marketing erweisen sich die Technologien und Methoden als hilfreich.
Gerade die Fokussierung auf vorgefundene Strukturen birgt allerdings auch die Gefahr, dass sich Monotonie und Übersättigung im Marketing beziehungsweise bei den Zielgruppen breitmachen. Denn eine erfolgreiche Kampagnengestaltung bedeutet eben auch, Bestehendes zu hinterfragen oder in einen neuen, bewusst abweichenden Kontext zu bringen.
Der vorherrschende Tenor lautet daher: Künstliche Intelligenz darf gern Routineaufgaben übernehmen und Analysen liefern. Das Marketing selbst aber wird sich zunehmend an Aspekten wie Individualisierung und Personalisierung ausrichten. Künstliche Intelligenz kann dazu einiges beitragen. Der Funke jedoch muss nach wie vor von Mensch zu Mensch überspringen.