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.

Die Videoüberwachung hat sich durch die Integration künstlicher Intelligenz erheblich weiterentwickelt und ist zu einem proaktiven und prädiktiven Werkzeug im Sicherheitsbereich geworden. Gemäß der Studie „Marktgröße und Marktanteilsanalyse für Videoüberwachungs-KI: Wachstumstrends und Prognosen (2025-2030)„Die Größe des KI-Marktes für Videoüberwachung wird im Jahr 2025 auf 5,98 Milliarden US-Dollar geschätzt und soll bis 2030 11,76 Milliarden US-Dollar erreichen1.

Die Kombination aus KI und Sicherheitsgeräten ermöglicht eine fortschrittliche Analyse verschiedener Szenarien in Echtzeit, reduziert Fehlalarme und verbessert die Erkennung relevanter Ereignisse. Dennoch stehen die Implementierung dieser Technologien vor verschiedenen Herausforderungen, von Datenschutz und Cybersicherheit bis hin zu Skalierbarkeit und Kosten.

Reduzierung von Fehlalarmen

Eine der wichtigsten Herausforderungen bei der Videoüberwachung mit KI ist die Reduzierung von Fehlalarmen. Traditionelle Sicherheitssysteme erzeugten zahlreiche unnötige Alarme aufgrund von Umweltfaktoren wie Pflanzenbewegungen, Tieren oder widrigen Wetterbedingungen. KI hat die Genauigkeit der Analyse durch den Einsatz fortschrittlicher Algorithmen für Gesichtserkennung, Verhaltensanalyse und Objektklassifizierung verbessert. Darüber hinaus hat die Integration von Wärmebildkameras und Radarsensoren die Erkennung in Umgebungen mit schlechter Sicht oder extremen Wetterbedingungen optimiert, wodurch die Wirksamkeit der Sicherheitssysteme erhöht wurde.

Einhaltung gesetzlicher Vorschriften

Eine weitere große Herausforderung ist der Datenschutz und die Einhaltung der Vorschriften. Die Fähigkeit von KI-basierten Videoüberwachungssystemen, Personen zu erkennen und zu verfolgen, hat rechtliche und ethische Bedenken aufgeworfen. Regelungen wie die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) in Europa und ähnliche Gesetze in anderen Regionen verlangen von Unternehmen, Maßnahmen zum Schutz der Privatsphäre der Daten zu ergreifen. Die Implementierung von Techniken wie Bildanonymisierung und Datenverschlüsselung ist wesentlich, um Sicherheit mit dem Schutz der individuellen Rechte in Einklang zu bringen. Darüber hinaus ist die Entwicklung von Lösungen, die es den Nutzern ermöglichen, den Zugriff auf ihre Informationen zu kontrollieren, ein wachsender Trend in der Branche.

Cybersicherheit

Cybersicherheit ist ein weiterer kritischer Aspekt der Videoüberwachung mit KI. Netzwerksysteme können anfällig für Cyberangriffe sein, was die Integrität der Daten und die Sicherheit der Anlagen gefährdet. Um diese Risiken zu minimieren, ist es unerlässlich, fortschrittliche Sicherheitsprotokolle wie Multi-Faktor-Authentifizierung, End-to-End-Verschlüsselung und regelmäßige Software-Updates zu implementieren. Darüber hinaus reduziert die Einführung von Edge-Systemen, die Daten auf dem Gerät verarbeiten, die Exposition gegenüber externen Bedrohungen und verbessert die Reaktionsgeschwindigkeit.

Implementierung und Skalierbarkeit

Schließlich stellen die Implementierungskosten und die Skalierbarkeit Barrieren für viele Endbenutzer dar. Obwohl KI-Videoüberwachungslösungen sich als äußerst effektiv erwiesen haben, bleibt die Akzeptanz aufgrund falscher Wahrnehmungen der hohen Anschaffungs- und Infrastrukturkosten begrenzt. Dennoch ermöglichen Fortschritte in Hardware und Software die Entwicklung von erschwinglicheren und modulareren Lösungen, die schrittweise entsprechend den Bedürfnissen und dem Budget jeder Organisation integriert werden können. Die Optimierung der Kapitalrendite (ROI) durch Systeme, die nicht nur Bedrohungen erkennen, sondern auch automatisierte Reaktionen auslösen, ist entscheidend für Investitionen in KI-gestützte Videoüberwachung.

Damit hat die Integration künstlicher Intelligenz in die Videoüberwachung den Sicherheitssektor revolutioniert und bietet effizientere und genauere Lösungen. Dennoch ist es entscheidend, die Herausforderungen im Zusammenhang mit Datenschutz, Cybersicherheit, der Reduzierung von Fehlalarmen und Skalierbarkeit anzugehen, um den verantwortungsvollen und effektiven Einsatz dieser Technologie zu gewährleisten. Mit der fortschreitenden Entwicklung der KI werden Überwachungssysteme zunehmend intelligenter, autonomer und zugänglicher, wodurch sie sich als unverzichtbares Werkzeug für Sicherheit in städtischen, industriellen und gewerblichen Umgebungen etablieren.

In den letzten Jahren hat sich die Landschaft der sozialen Medien drastisch verändert. Wenn früher Marken und Content-Ersteller große Zielgruppen organisch erreichen konnten, scheint diese Realität heute immer weiter entfernt zu sein. Der Algorithmus der wichtigsten Plattformen – wie Instagram, Facebook, TikTok und sogar LinkedIn – hat die organische Reichweite von Beiträgen erheblich reduziert, wodurch Unternehmen und Influencer gezwungen sind, in bezahlte Werbung zu investieren, um Sichtbarkeit zu gewährleisten. Aber was steckt hinter diesem Wandel und welche Alternativen gibt es für diejenigen, die weiter wachsen möchten, ohne ausschließlich auf Anzeigen angewiesen zu sein?

Die organische Reichweite, die Anzahl der Personen, die einen Beitrag ohne Boost sehen, sinkt Jahr für Jahr. Auf Facebook lag diese Zahl beispielsweise im Jahr 2012 bereits über 16 %, liegt derzeit jedoch bei etwa 2 bis 5 % für Unternehmensseiten. Instagram folgt demselben Weg und priorisiert zunehmend bezahlte oder virale Inhalte. TikTok, das es als eine demokratischere Alternative entstand, hat seinen Algorithmus ebenfalls angepasst, um gesponserte Inhalte und Creator zu bevorzugen, die in die Plattform investieren.

Dieser Rückgang der organischen Reichweite ist kein Zufall. Soziale Medien sind Unternehmen und müssen als solche Einnahmen erzielen. Die Hauptmethode der Monetarisierung dieser Plattformen stammt aus dem Verkauf von Anzeigen, was bedeutet, dass je weniger kostenlose Reichweite ein Profil hat, desto mehr wird es dazu ermutigt, zu bezahlen, um sein Publikum zu erreichen.

Deshalb haben soziale Netzwerke ihren Status als „Netzwerk“ verloren und sind tatsächlich zu „sozialen Medien“ geworden, bei denen die Sichtbarkeit zunehmend vom finanziellen Einsatz abhängt. Das ursprüngliche Konzept, Menschen zu verbinden, wurde durch ein Geschäftsmodell ersetzt, das die Anzeige von gesponserten Inhalten priorisiert, wodurch bezahlter Traffic für diejenigen notwendig wird, die auf den Plattformen wachsen möchten.

Die großen Marken mit umfangreichen Marketingbudgets können diese Auswirkungen abfedern und stark in bezahlte Medien investieren. Kleinunternehmen und unabhängige Schöpfer stehen hingegen vor immer größeren Herausforderungen, um zu wachsen und ihr Publikum zu engagieren, ohne Geld auszugeben.

Dennoch ist zu beachten, dass bezahlte Werbung in sozialen Medien noch zugänglich ist. Heute kann jedes kleine Unternehmen mit weniger als 6 R$ pro Tag Inhalte fördern und potenzielle Kunden erreichen. Dies hat den Zugang zur digitalen Werbung demokratisiert, sodass mehr Unternehmer Sichtbarkeit erlangen können. Dennoch bedeutet diese Abhängigkeit von den Plattformen auch, dass ohne Investitionen die Reichweite äußerst begrenzt sein kann.

Ein weiterer Nebeneffekt dieser Veränderung ist die Homogenisierung des Inhalts. Mit den Netzwerken, die priorisiert gesponserte oder hochvirale Inhalte anzeigen, werden die Feeds immer standardisierter, was die Diversifizierung von Stimmen und Nischen erschwert.

Trotz der Schwierigkeiten können einige Strategien Marken und Kreativen weiterhin dabei helfen, zu wachsen, ohne ausschließlich auf bezahlte Anzeigen angewiesen zu sein. In der Methode, die ich verwende und lehre, genannt Social Media MetamorphoseZugang hier), argumentiere ich, dass Marken, um in den sozialen Medien erfolgreicher zu sein und ihre Reichweite zu erhöhen, eine wichtige Reihenfolge einhalten müssen:

1 – SeinBevor anything else, müssen Marken ihre Werte, Verhaltensweisen und Mission klar zum Ausdruck bringen. Das Publikum verbindet sich mit Authentizität und nicht nur mit Produkten oder Dienstleistungen.Das Wesen der Marke muss in der Praxis gezeigt werden, nicht nur in Reden.

2 – Wissen:Geben Sie Wissen und Fachwissen weiter und bieten Sie Inhalte an, die Probleme lösen und einen Mehrwert für die Öffentlichkeit schaffen.

3 – Verkaufen:Erst nachdem Autorität und Beziehung aufgebaut wurden, wird das Angebot von Produkten oder Dienstleistungen natürlicher und effektiver. Wenn die Marke bereits gezeigt hat, wer sie ist und was sie kann, wird der Verkauf zur Konsequenz.

Das heißt, bevor sie darüber spricht, was sie verkauft, muss die Marke zeigen, was sie ist und was sie kann.Dieser Ansatz schafft mehr Verbindung und Engagement, wodurch die digitale Präsenz stärker wird.

Darüber hinaus können einige Strategien dazu beitragen, die organische Reichweite zu erhöhen, ohne sich ausschließlich auf bezahlte Anzeigen zu verlassen:

Setzen Sie auf wertvolle Inhalte:Beiträge, die echte Interaktion erzeugen, wie Umfragen, Fragen und Debatten, haben immer noch eine gute Reichweite.

Strategischer Einsatz von Reels und Shorts:Kurze und dynamische Formate, insbesondere solche, die Trends folgen, werden weiterhin von Plattformen vorangetrieben.

Gemeinschaft und Engagement:Ersteller, die die Beziehung zu ihrem Publikum stärken – indem sie auf Kommentare reagieren, in Stories interagieren und zur Teilnahme ermutigen –, behalten tendenziell eine stabilere Reichweite.

SMO (Social Media Optimization) für soziale Netzwerke:Die Verwendung von Schlüsselwörtern in Ihrer Biografie, Bildunterschriften und den richtigen Hashtags trägt dazu bei, die Auffindbarkeit der Inhalte zu verbessern.

Erkundung neuer Plattformen:Da Netzwerke wie TikTok und LinkedIn ihre Algorithmen anpassen, können neue Bereiche mit besseren Möglichkeiten für eine organische Reichweite entstehen.

Erkundung neuer Plattformen:Anstatt alles auf ein einziges Netzwerk wie Instagram zu setzen, ist es essenziell, die digitale Präsenz zu diversifizieren. Plattformen wie TikTok, Pinterest, LinkedIn, X, Threads und YouTube bieten neue Schaufenster für Unternehmen.

Jedes aufkommende soziale Netzwerk ist eine neue Schaufenster für Ihr Geschäft. Alle werden von Google indexiert, und durch die Verbreitung von Inhalten auf verschiedenen Plattformen wird Ihre digitale Präsenz stärker. Leider sehen viele digitales Marketing immer noch als Synonym für Instagram, was das Wachstumspotenzial einschränkt. Nur auf ein Netzwerk zu setzen, kann riskant sein, da jede Änderung im Algorithmus die Ergebnisse direkt beeinflussen kann.

Die aktuelle Situation zeigt deutlich, dass die organische Reichweite nicht mehr auf das frühere Niveau zurückkehren wird. Das jedoch bedeutet nicht, dass er vollständig verschwinden wird. Die Herausforderung für Marken und Kreative besteht darin, die Investitionen in bezahlte Medien mit Strategien auszubalancieren, die ihre Relevanz und Verbindung zum Publikum aufrechterhalten, um sicherzustellen, dass ihre Botschaft weiterhin die richtigen Menschen erreicht – mit oder ohne Werbeinvestitionen.

*Vinícius Taddone ist Marketingdirektor und Gründer von VTaddone®www.vtaddone.com.br