Künstliche Intelligenz verändert das digitale Marketing weiterhin rasant und wird zu einem strategischen Faktor für Unternehmen, die Effizienz, Personalisierung und Skalierbarkeit in ihren Kampagnen anstreben. Angesichts der neuesten Innovationen im Bereich der KI ist eine etwas eingehendere Analyse des Potenzials von zwei Ansätzen angebracht, die in letzter Zeit größere Aufmerksamkeit erlangt haben: prädiktive KI und generative KI.
Während prädiktive KI sich auf die Analyse von Mustern konzentriert, um zukünftiges Verhalten vorherzusagen und Erkenntnisse zu gewinnen, hebt generative KI die kreative Automatisierung auf ein neues Niveau, indem sie hochgradig personalisierte und kontextbezogene Inhalte erstellt. Heute ist sie einer der größten Fokuspunkte und Investitionsbereiche von Marketingteams in Unternehmen unterschiedlichster Größen und Branchen.
ZweiteMcKinsey-DatenDie generative KI hat das Potenzial, jährlich zwischen 2,6 Billionen und 4,4 Billionen US-Dollar zur globalen Wirtschaft beizutragen, wobei 75 % dieses Wertes in vier Hauptbereichen, einschließlich Marketing und Vertrieb, generiert werden. Zur Referenz: Der Wert übersteigt das BIP der wichtigsten Volkswirtschaften der Welt im Jahr 2024, außer den Vereinigten Staaten (29,27 Billionen US-Dollar), China (18,27 Billionen US-Dollar) und Deutschland (4,71 Billionen US-Dollar).
Diese Tatsache allein hilft, die Auswirkungen der Einführung neuer Technologien auf Basis generativer KI zu demonstrieren und wie sie für Werbetreibende, die nach Differenzierung und Maximierung des ROI suchen, von entscheidender Bedeutung sein werden. Aber bleibt die Frage: Gibt es andere Wege, die erkundet werden können? Und zweifellos ist die Antwort ja.
Composite AI: Warum die Kombination verschiedener KI-Modelle einen Unterschied machen kann
Auch wenn generative KI derzeit im Rampenlicht steht, ist die Bedeutung der prädiktiven KI-Modelle für die digitale Werbung bisher unbestreitbar. Ihre Aufgabe besteht darin, große Datenmengen in umsetzbare Erkenntnisse umzuwandeln, um präzise Segmentierungen, Kampagnenoptimierungen und Vorhersagen zum Verbraucherverhalten zu ermöglichen. Daten von RTB House zeigen, dass auf Deep Learning basierende Lösungen, eines der fortschrittlichsten Gebiete der prädiktiven KI, in Retargeting-Kampagnen bis zu 50 % effizienter und bei Produktempfehlungen um 41 % wirksamer sind als weniger fortschrittliche Technologien.
Dennoch können Deep-Learning-Algorithmen verbessert werden, wenn sie mit anderen Modellen kombiniert werden. Die dahinterstehende Logik ist einfach: Die Kombination verschiedener KI-Modelle kann bei der Bewältigung unterschiedlicher Geschäftsherausforderungen helfen und zur Verbesserung von Spitzentechnologien beitragen.
Bei RTB House beispielsweise machen wir Fortschritte bei der Kombination von Deep-Learning-Algorithmen (predictive KI) mit generativen Modellen auf Basis von GPT- und LLM-Sprachen, um die Identifizierung von Zielgruppen mit hoher Kaufabsicht zu verbessern. Dieser Ansatz ermöglicht es den Algorithmen, neben dem Nutzerverhalten auch den semantischen Kontext der besuchten Seiten zu analysieren, um die Zielgruppenansprache und die Platzierung der angezeigten Anzeigen zu verfeinern. Mit anderen Worten, dies fügt eine zusätzliche Genauigkeitsebene hinzu, was zu Verbesserungen der Gesamtleistung der Kampagnen führt.
Mit der zunehmenden Sorge um Datenschutz und Regulierungen im Umgang mit persönlichen Daten stellen Lösungen auf Basis von generativer und prädiktiver KI eine strategische Alternative dar, um die Personalisierung in Umgebungen aufrechtzuerhalten, in denen die direkte Erfassung von Nutzerinformationen zunehmend eingeschränkt wird. Mit der Weiterentwicklung dieser Werkzeuge wird erwartet, dass die Einführung hybrider Modelle zum Markstandard wird, mit Anwendungen, die zur Optimierung von Kampagnen und der erzielten Ergebnisse für die Werbetreibenden beitragen.
Durch die Integration von prädiktiven und generativen KI-Modellen zeigen Unternehmen, wie dieser Ansatz das digitale Marketing transformieren kann, indem er genauere und effizientere Kampagnen bietet. Dies ist die neue Grenze der digitalen Werbung – und die Marken, die diese Revolution annehmen, werden in den kommenden Jahren einen erheblichen Wettbewerbsvorteil haben.
In diesem Zusammenhang stellt sich für Werbetreibende nicht die Frage, welches KI-Modell sie in ihre Marketingstrategien übernehmen sollen, sondern wie sie diese kombinieren können, um noch effizientere Ergebnisse zu erzielen und einen Ansatz zu entwickeln, der besser auf die Zukunft der digitalen Werbung ausgerichtet ist.
