9+ Anwendungsfälle von generativer KI im Marketing

Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen haben die Art und Weise, wie wir die Welt heute betrachten, verändert. Sie treiben die Grenzen der menschlichen Vorstellungskraft in allen wichtigen Bereichen weiter voran. Mit dem Aufkommen der generativen künstlichen Intelligenz und Werkzeugen wie ChatGPT und DALL-E hat sich auch unser Marketingansatz verändert.

Lesen Sie weiter, um herauszufinden, wie generative KI im Marketing verschiedene marketingbezogene Anwendungsfälle lösen und ein KI-getriebenes Marketing vorantreiben kann.

Was ist generative KI?

Generative KI bezeichnet einen Teilbereich der künstlichen Intelligenz, der sich hauptsächlich auf die Erstellung von Inhalten konzentriert, anstatt sie nur zu analysieren. Dazu gehören Text, Designs, Musik, Audio und Video. Generative KI nutzt tiefes Lernen (Basismodelle), das an großen Datenmengen trainiert wird und in der Lage ist, mehrere Aufgaben in einer sehr menschenähnlichen Art und Weise auszuführen.

Im Gegensatz zu anderen KI-Technologien, die für eine einzige Aufgabe trainiert sind, besitzt generative KI breitere Fähigkeiten.

Sie müssen nur einen textbasierten Prompt eingeben, um einzigartige Inhalte zu generieren, die den Trainingsdaten ähneln. Mit dem wachsenden Interesse an generativer KI hat sich auch die Zahl der Branchen, die sie einsetzen, erhöht, insbesondere im Marketing und in der Werbung.

Hier sind einige interessante Statistiken, die die Übernahme und Implementierung von generativer KI im Marketing zeigen:

• 90% der Marketingfachleute, die KI nutzen, sagen, dass sie für die Inhaltserstellung effektiv ist.
• Inhaltserstellende sparen 5 Stunden Arbeit pro Woche durch den Einsatz von KI.
• 85% der Nutzer von Marketing-KI setzen KI ein, um Inhalte zu personalisieren.
• Laut Deloitte haben 82% der frühen KI-Anwender finanzielle Renditen aus KI-Investitionen erzielt.
• Forrester prognostiziert, dass bis Ende 2023 10% der Fortune-500-Unternehmen Inhalte mit KI erstellen werden.

Es gibt viele andere KI-Anwendungsfälle, wobei Marketing nicht der einzige ist. Einige der anderen sind Design (Muster, Stile und Produktdesigns), Gaming (Charaktere, Erzählungen und Spiellevels) und Unterhaltung (Skript, Musik und visuelle Effekte).

Vorteile der generativen KI im Marketing

Eine Umfrage von Mckinsey zeigt, dass 90 Prozent der Marketingführungskräfte in den nächsten zwei Jahren einen Anstieg des Einsatzes von generativen KI-Werkzeugen erwarten. Unternehmen, die weiterhin KI in ihren Bemühungen einsetzen, werden demnach Verbesserungen sehen, wenn man den veröffentlichten Statistiken glauben darf.

Das gesagt, sind dies die wichtigsten Vorteile, die Sie mit generativer KI im Marketing erwarten können:

• Innovation und Kreativität: Inspirieren Sie neue Konzepte und Designs. Marketingfachleute können alte Inhaltstypen ablegen und mit frischen Ideen experimentieren, die die Konversion verbessern könnten.
• datengesteuerte Erkenntnisse: Treffen Sie bessere Entscheidungen. Unternehmen können wertvolle Erkenntnisse gewinnen, um ihnen bei allen Kundenkontaktpunkten zu helfen und einzigartige Lösungen zu finden, die ihre Schmerzen lindern.
• Produktentwicklung: Beschleunigen Sie Produkttests und -entwicklung. Entwickler können sich wiederholende Aufgaben automatisieren, Vielfalt einbringen und maßgeschneiderte Produkte erstellen.
• Personalisierte Kundenerfahrung: Sie können Kundendaten analysieren, um Inhalte und Visuals an individuelle Vorlieben anzupassen. Alles mit einem Klick.
• Zeit- und Kosteneffizienz: Reduzieren Sie Kreativzeitrahmen. KI-Systeme können Inhalte in weniger als einer Minute generieren und Unternehmen die Freiheit geben, einfache Marketingaufgaben zu automatisieren.

Neu: Was ist generatives Marketing?

Wie der Name schon sagt, befasst sich generatives Marketing mit der Anwendung von generativer KI im Marketing - sei es organische Suche, soziale Medien oder Werbung. Generative KI-Modelle werden eingesetzt, um dynamische (nicht statische) Marketinginhalte mit Hilfe von KI-Tools zu erstellen.

Der Ablauf ist einfach: Kundendaten aus verschiedenen Abteilungen werden kombiniert und dann verwendet, um ein Omnichannel-Kundenerlebnis zu bieten. Zum Beispiel Websitebesuche, Transaktionsdetails und Kundensupporttickets.

Ein solcher Ansatz bringt ansonsten isolierte Daten zusammen.

Sie können es dann für Zielgruppensegmentierung, Personalisierung und Optimierung nutzen. Das Ziel ist es, zielgerichtete Kundenreisen mit KI für jeden Interessenten zu erstellen und verbraucherzentrierte Marketingmaterialien, Funktionen oder Produktempfehlungen bereitzustellen, die ihnen dabei helfen, dieses Ziel zu erreichen.

All dies geschieht mit Hilfe von generativen KI-Marketingsystemen.

KI-Algorithmen analysieren nicht nur Kundendaten, sondern auch deren Reaktionen auf Ihre Marketingkampagnen. Wenn alles richtig gemacht wird, haben diese KI-Marketingsysteme das Potenzial, Ihre Inhalte und Werbeperformance in Echtzeit zu optimieren und Engagement sowie Konversionsraten zu verbessern.

9 reale Anwendungsfälle der generativen KI im Marketing

In diesem Abschnitt werden wir die Frage "Wie kann generative KI im Marketingbereich eingesetzt werden?" beantworten. Obwohl mit dem Einsatz von generativer KI im Marketing Risiken verbunden sind, kann man die Vorteile nicht ignorieren. Sie hat vielfältige Anwendungen, von der Inhaltserstellung bis hin zur Kundensegmentierung und Personalisierung.

Sie können lernen, wie Sie generative KI-Modelle in verschiedenen Marketingszenarien einsetzen können, beginnend mit den zehn, die im Folgenden skizziert werden.

#1 Inhaltserstellung

Inhaltserstellung ist eine der gängigsten Anwendungen von KI und maschinellem Lernen. KI-generierte Inhalte sind heute sehr gefragt und werden exzessiv im Content-Marketing eingesetzt. Warum auch nicht? Es beschleunigt den Prozess, indem es Ihnen neue Ideen sowie eine Vielzahl von Inhalten zum Arbeiten gibt.

Zum Beispiel kann KI-generierter Text verwendet werden, um:

• Neue Inhalte wie Blogbeiträge, E-Mails und Social-Media-Beiträge zu erstellen.
• Werbetexte und Produktbeschreibungen zu gestalten.
• Skripte für Videowerbung und Produktdemonstrationen zu schreiben.

KI-Textgeneratoren ermöglichen es Ihnen, sowohl kurze als auch lange Inhalte in großem Umfang zu generieren. Dies spart viel Zeit und gibt Ihnen die kreative Freiheit, damit zu arbeiten. Natürlich ist die Inhaltsqualität mangelhaft und erfordert umfangreiche Korrekturen. Aber bezahlte Marketingtools wie Jasper AI lösen dieses Problem bis zu einem gewissen Grad, indem sie Ihnen Prompt-Vorlagen für verschiedene Arten von Werbetexten zur Verfügung stellen.

#2 Bild- oder Videoproduktion

Werkzeuge wie DALL-E, Runway und Midjourney können Bilder und Videos aus Textaufforderungen generieren. Sie machen Gebrauch von generativen adversariellen Netzwerken (GANs), die ihnen bei der Übersetzung von Text in Bilder helfen.

Diese Fähigkeit kann Marketingfachleute dabei unterstützen, Folgendes zu tun:

• Hochwertige Bilder, Werbevideos und Produktdemonstrationen erstellen.
• Logos und andere kreative Marken-Assets entwickeln.
• Bilder für Social-Media-Beiträge erstellen.

Sie können KI-Sprachausgaben und Musik einfügen, um ansprechende Werbevideos zu erstellen, die die Markenbekanntheit und Konversionen steigern können. Ein Paradebeispiel für ein Unternehmen, das generative KI in der Werbung einsetzt, ist Heinz, das den Heinz A.I. Ketchup, einen kurzen Werbespot, produziert hat, um die Prominenz seines charakteristischen Flaschendesigns zu demonstrieren.

#3 Suchmaschinenoptimierung (SEO)

Eine gründliche Keyword-Recherche ist für ein gutes SEO-Projekt obligatorisch. Experten müssen Tonnen von Keywords, ihre Wettbewerber und die Nutzerabsichten analysieren, um eine SEO-Kampagne aufzubauen, die funktioniert. KI vereinfacht diesen Prozess, indem sie Keyword-Daten sortiert und hochperformante Keywords auflistet. Darüber hinaus können Sie:

• Themenclustern in Bezug auf Ihre Branche entdecken.
• Keyword-Recherche nach Suchabsicht durchführen.
• Keyword-Lücken und -Möglichkeiten identifizieren.
• Inhalte im Einklang mit SEO-Parametern entwickeln.

Zusammengefasst kann ein Content-Marketer die Themen, Themen und Wörter erfahren, nach denen sein Publikum online sucht, und darauf mit relevanten Inhalten eingehen.

#4 Marketing-Segmentierung

Laut einer Umfrage von BCG nutzen 41% der CMOs die Kraft des generativen KI für eine bessere Zielgruppenansprache. Eine bessere Zielgruppenansprache geht mit einer ordnungsgemäßen Kundensegmentierung einher. Die Marketing-Segmentierung mit KI umfasst die Analyse großer Mengen an Kundendaten in kurzen Zeiträumen.

Dieser Prozess kann automatisiert werden und Marketern dabei helfen:

• Effiziente Nutzung von Ressourcen.
• Verbesserung der Marketing- und Produktstrategie.
• Steigerung der Rendite (ROI).
• Erschließung neuer Kundensegmente.

Sobald Sie ein festes Verständnis Ihrer Zielgruppe haben, können Sie maßgeschneiderte Kundenerlebnisse anbieten.

#5 Personalisierung

Marketers können generative KI nutzen, um personalisierte Marketingkampagnen zu entwickeln. Mit den Vorlieben und Abneigungen der Nutzer an der Hand können sie den Fokus auf den Kunden legen und ihm geben, was er will, genau dort, wo er es will.

Sie werden darüber hinaus in der Lage sein:

• Inhalte und Produktdesign anzupassen.
• Einen kundenorientierten Marketingplan zu entwerfen.
• Personalisierte Kundenreisen aufzubauen.
• Individuelle Empfehlungen auszusprechen.

KI-gesteuerte autonome Marketingsysteme vereinfachen diesen Prozess weiter und helfen Ihnen, Kundenbeziehungen mit Echtzeit-Inhaltsempfehlungen zu personalisieren. Da Käufer Personalisierung in jeder Phase der Käuferreise fordern, wird es für Marken entscheidend, diese zu bieten. Dies ist der einzige Weg, um Kundentreue und -bindung zu gewährleisten.

#6 Sentiment-Analyse

Generative KI kann verwendet werden, um Kundenstimmungen zu analysieren. Mit Maschinenlernverfahren und Deep-Learning-Modellen kann KI gekennzeichnete Kundendaten (Bewertungen, Feedback, Social-Media-Kommentare) verarbeiten, um synthetische Textdaten zu erstellen, die verschiedene Stimmungslagen wie positiv, negativ und neutral widerspiegeln.

Diese können dann als Trainingsdaten für Sentiment-Analyse-Modelle verwendet werden, damit sie Benutzerstimmungen und Sprachvariationen besser erkennen können. Dies kann Ihnen wiederum helfen:

• Kundenstimmungen in verschiedenen Sprachen zu erkennen.
• Inhalte zu erstellen, die sich darauf konzentrieren, was Nutzer an bestimmten Produkten oder Dienstleistungen mögen oder nicht mögen.
• Chatbots und virtuelle Assistenten zu entwickeln, die in Echtzeit Sentiment-Analyse-Technologien integrieren.

IBM's Watson NLP und Microsoft's Azure Text Analytics können verwendet werden, um große Textdatensätze für Sentiment-Analysen zu analysieren.

#7 Leadgenerierung

Einige strategische generative KI-Tools können bei der Leadgenerierung - Leaderfassung, -qualifizierung und -bewertung - helfen. Sie können Leads basierend auf mehreren Faktoren wie Demographie, Online-Verhalten und Kaufmuster mit KI leicht einordnen und priorisieren. Dadurch können Sie sie auf einer Skala als interessiert oder kaufbereit einstufen.

So können Sie dies erreichen:

• Bieten Sie wertvolle Ressourcen im Austausch für Kundeninformationen an, wie Whitepaper, E-Books oder Forschungsberichte.
• Verwenden Sie Chatbots und Conversational-AI-Tools, um Websitebesucher zu engagieren und Leads zu erfassen.
• Nutzen Sie prädiktive Analysen, um historische Daten zu analysieren und Interessenten zu identifizieren, die am wahrscheinlichsten zu zahlenden Kunden werden.
• Erstellen Sie zielgerichtete Werbekampagnen, indem Sie sich auf die richtigen Zielgruppensegmente, Interessen und Schlüsselwörter konzentrieren.
• Pflegen Sie Leads entlang der Kundenreise mit personalisierten Kampagnen und Nachrichten.

Sie können beispielsweise KI verwenden, um die idealen Schlüsselwörter und den optimalen Gebotsbereich für Ihre Paid-Search-Kampagnen zu ermitteln und die Leistung zukünftiger PPC-Kampagnen vorherzusagen.

#8 Kundenservice

Conversational-AI-Tools können Kundenanfragen beantworten und lösen. KI kann alle Arten von Anfragen über Chatbots, soziale Medien und sogar telefonisch bearbeiten. Es ist schnell, effizient und kann Ihre Kundendienstmodelle optimieren.

• KI-gesteuerte Chatbots bieten 24/7-Unterstützung auf mehreren Plattformen.
• Personalisierte Empfehlungen basierend auf Browserverlauf und Transaktionen.
• Mehrsprachige Fähigkeiten zur Unterstützung von Anfragen in zahlreichen Sprachen und Lokalisierungen.
• KI-Sprachunterstützung zur Verwaltung von Telefongesprächen.
• Engagement mit Käufern auf Social-Media-Kanälen, um Markenpräsenz zu erhalten.
• Automatisierte E-Mails, um häufige Probleme zeitnah anzugehen.

Chatbots können Ihr gesamtes Kundenerlebnis verbessern und Ihren Kundendienstteams mehr Zeit für andere wichtige Aufgaben geben, was die operative Effizienz letztendlich steigert.

#9 Cookiefreies Marketing

Cookiefreies Marketing verlässt sich nicht auf Browser-Cookies für die Zielgruppenansprache. Es ist heute sehr gefragt, da viele Plattformen (wie Chrome und Safari) die Verwendung von Drittanbieter-Cookies einschränken.

Für diejenigen, die es nicht wissen, sind Cookies kleine Datenstücke, die in Ihren Webbrowsern gespeichert werden und Ihre Online-Aktivitäten verfolgen und Werbetreibenden bei der Retargeting-Werbung helfen. Ohne sie bleibt Ihnen nur die Verwendung von First-Party-Daten in Verbindung mit generativen KI-Technologien, um:

• Vorhandene Daten zu analysieren.
• Muster im Benutzerverhalten zu finden.
• Kontextbezogene Anzeigen anzuzeigen.

Digitale Zwillinge sind ein hervorragender Weg, First-Party-Kundendaten zu nutzen, um das Verbraucherverhalten vorherzusagen. Natürlich müssen Sie sicherstellen, dass Sie Daten mit ausdrücklicher Einwilligung der Nutzer erfassen und die geltenden Datenschutzbestimmungen einhalten.

Bonus: Erstellen Sie Personas mit generativer KI

Sie müssen mit dem Konzept der Käuferpersona vertraut sein. Sie sind fiktive Darstellungen Ihrer idealen Kunden, die Ihnen einen Einblick in ihre Ziele, Herausforderungen, Motivationen, ihr Verhalten und ihre Interessen geben.

Kundenpersona haben die Marketingbranche quasi revolutioniert und Marketingorganisationen dabei geholfen, zielgerichtete Marketingkampagnen aufzubauen. Es ist jedoch schwierig, sie selbst zu entwerfen, es sei denn, Sie verwenden automatische Persona-Generatoren.

Generative KI kann Ihnen dabei helfen, Personas manuell zu erstellen. ChatGPT und Bing Chat sind einige der Tools, die dafür eingesetzt werden können. Mit diesen Diensten können Sie:

• Kundendaten sammeln und analysieren.
• Realistische Kundenkurzprofile entwickeln.
• Personas basierend auf spezifischen Anwendungsfällen erstellen.
• Mit Käuferpersona chatten.

Beachten Sie, dass die anfänglichen Ausgaben möglicherweise ungenau sind, da die Daten zufällig und ganz und gar von den von Ihnen verwendeten Eingabeaufforderungen abhängig sind. Weitere Informationen finden Sie in unserem Artikel über das Erstellen von Käuferpersona mit generativen KI-Marketingtools wie ChatGPT.

Top-Tools für generative KI im Marketing

Wir haben einige Anwendungen von KI im Marketing besprochen. Sie wissen, dass Sie Blogs, E-Mails, Grafiken und sogar Videos für Werbung und Produktdemonstrationen erstellen können.

Generative KI-Tools verwenden generative adversarische Netze (GANs) oder variationelle Autoencoder (VAEs), um Daten zu verarbeiten und solche Ergebnisse zu liefern. Es gibt eine Reihe davon auf dem Markt, aber dies sind die besten.

Text (Blogs, E-Mails)

1. ChatGPT Plus

ChatGPT Plus ist die erweiterte Version von ChatGPT, die das GPT-4-Modell verwendet. Es ist anscheinend der stärkste Textgenerator, der es gibt und übertrifft alle anderen.

Vorteile:

• Sehr kreativ und genau.
• Schnellere Reaktionszeit und Konnektivität.
• Passt seinen Schreibstil an verschiedene Anwendungsfälle an.

Nachteile:

• Eine begrenzte Anzahl von Eingabeaufforderungen.
• Zu teuer für manche Nutzer.
• Extrem lange Antworten.

Alternativen: Bing Chat, Claude, Gemini

2. Claude

Claude ist ein Chatbot, der von Anthropic KI entwickelt wurde und darauf ausgelegt ist, bessere (menschenähnlichere) Antworten als ChatGPT zu liefern. Es kann für die Erstellung, Zusammenfassung und Optimierung von Inhalten verwendet werden.

Vorteile:

• Transkribiert und analysiert Bilder wie Notizen, Grafiken oder Fotos.
• Erweiterte Übersetzungsfähigkeiten helfen bei der Erstellung mehrsprachiger Inhalte.
• Das kostenlose Konto wird häufiger aktualisiert als ChatGPT.

Nachteile:

• Übersetzt bestimmte Sprachen sehr langsam.
• Das kostenlose Konto hat ein tägliches Nachrichtenlimit.

3. Googles Gemini

Gemini ist Googles Antwort auf OpenAIs ChatGPT, aufgebaut auf dem verbesserten Gemini-Modell, das zuvor als Bard bekannt war. Wie andere textgenerierende Chatbots können Sie es für Schreiben, Brainstorming und Übersetzungen verwenden.

Vorteile:

• Echtzeitangriff auf Websites über die Google-Suche.
• Generiert verschiedene Arten von kreativem Inhalt (Blogs, E-Mails, Berichte).
• Übersetzt Inhalte mit menschlicher Genauigkeit.

Nachteile:

• Informativ; erfordert ausführliche Anweisungen und Nachfragen für kreative Arbeiten.
• Generiert Fehler und Inkonsistenzen, da es sich noch in der Entwicklung befindet.

4. Jasper AI

Wie bereits erwähnt, ist Jasper AI ein Marketingtool, das auf dem GPT-3-Modell basiert und es Benutzern ermöglicht, Kopien für alle Arten von Inhalten wie Blogs, Social-Media-Beiträge und Website-Landingpages zu erstellen.

Vorteile:

• Frei von Plagiat und unvoreingenommen.
• Grammarly-Integration zur Vermeidung von Grammatikfehlern.
• Vorlagen, Inhaltserstellung und Automatisierungsoptionen.

Nachteile:

• Ineffizient bei der Erstellung von stark technischen Inhalten.
• Plagiatsprüfung kostet extra.

Bild (Visuals, Kreatives)

1. DALL-E2

DALL-E ist der Bildgenerator von OpenAI, der Designs auf der Grundlage von Textbeschreibungen erstellt. DALL-E2 ist die verbesserte Version, die darauf trainiert wurde, bessere Ergebnisse zu produzieren.

Vorteile:

• Surreale Kunstwerke in hoher Auflösung.
• Mehrere, bearbeitbare Versionen auf eine einzige Eingabeaufforderung.
• Lehnt ungeeignete Eingaben ab, um schädliche Inhalte zu verhindern.
• Integriert verschiedene Konzepte, Attribute und Stile.

Nachteile:

• Tut sich schwer, fotorealistische Bilder zu erstellen.
• Versteht nur die englische Sprache.

2. Midjourney

Ähnlich wie DALL-E ist Midjourney ein KI-Bildgenerator, der auf Maschinenlernalgorithmen basiert.

Vorteile:

• Fortgeschrittene Designfähigkeiten, die sich auf Ästhetik und Kreativität konzentrieren.
• Maßgeschneiderte Preispläne für Unternehmen und Einzelpersona.
• Funktioniert direkt über die Discord-App.

Nachteile:

• Bietet keine kostenlose Version an.
• Benutzer müssen sich für Discord anmelden, um es zu verwenden.

3. Adobe Firefly

Firefly ist ein generatives KI-Programm, das von Adobe entwickelt wurde und es Benutzern ermöglicht, mit Textaufforderungen alle Arten von Grafikdesigns zu erstellen und zu bearbeiten.

Vorteile:

• Integration mit anderen Adobe-Produkten.
• Kontextbewusste Bildgenerierung (generative KI-Füllung).
• Anpassbare Funktionen.

Nachteile:

• Nur auf Adobe-Stockdaten und frei lizenzierter Arbeit trainiert.
• Nur für den nicht kommerziellen Gebrauch.

Video (Videowerbung, Produktdemos)

1. Runway

Runway ist eine Plattform, die ein Text-zu-Video-Modell, Gen-2, entwickelt hat, das es Benutzern ermöglicht, Videos mit Eingabeaufforderungen zu erstellen (manchmal unter Verwendung ihrer Bilder).

Vorteile:

• Einfache Bedienung, bessere Details und Qualität.
• Schnelle Verarbeitungszeit.
• Eine Vielzahl von Bearbeitungsfunktionen (Masking, Farbkorrektur, VFX usw.)

Nachteile:

• Niedrigere Bildfrequenzen erfordern Nachbearbeitungsarbeiten.
• Videoclips neigen dazu, körnig und verschwommen zu sein.
• Kostenpflichtige Pläne sind teuer.

2. Synthesia

Synthesia ist eine weitere Text-zu-Video-Plattform, mit der Sie schnell hochwertige KI-Videoinhalte erstellen können.

Vorteile:

• Benutzerfreundliche Anpassungsoptionen.
• In über 120 Sprachen und Akzenten verfügbar.
• Lebensechte KI-Avatare und Sprachausgaben.

Nachteile:

• Fehlender API-Zugriff.
• Der Privatplan erlaubt nur 10 Videoguthaben pro Monat.

Die meisten dieser generativen KI-Marketingtools erleichtern Ihre Arbeit und führen Sie in die richtige Richtung. Darüber hinaus können Sie Automatisierungstools wie Hubspot und Mailchimp verwenden, um die Arbeitseffizienz zu steigern.

Risiken der Kombination von generativer KI und Marketing

In einer perfekten Welt würde der Einsatz von generativer KI im Marketing keine Bedenken aufwerfen. Es würde Ihnen die Möglichkeit geben, Ihre Marketingbemühungen zu personalisieren und schnelle und umsetzbare Ergebnisse zu erzielen. Die Integration von Künstlicher Intelligenz im Marketing ist jedoch nicht so einfach, wie es klingt.

Die potenziellen Risiken überwiegen die Vorteile bei weitem, von Voreingenommenheit und Ungenauigkeiten bis hin zu Problemen mit Urheberrechtsverletzungen und Datenschutz.

Genauigkeit

Jeder hat ChatGPT oder Midjourney mindestens einmal ausprobiert, seit sie veröffentlicht wurden. Sie haben sicher bemerkt, dass die Ausgabe manchmal nicht genau ist.

Dies ist ein großes Problem bei KI-generiertem Inhalt. Obwohl es riesig und grenzenlos ist, sind die Chancen, dass es falsch ist, genauso hoch. Ihr KI-Marketinginhalt könnte irreführende Informationen enthalten, die, wenn sie öffentlich gemacht werden, Ihre Glaubwürdigkeit schädigen könnten.

Und das ist nicht das einzige Problem.

Da generative KI menschliche Emotionen und Kultur nicht vollständig verstehen kann, könnte sie möglicherweise beleidigende Antworten auf bestimmte Personengruppen geben. Lustigerweise klingt die Ausgabe, auch wenn sie falsch ist, so richtig. Daher ist es umso wichtiger, jeden KI-Inhalt gründlich zu überprüfen, bevor Sie ihn für den Einsatz freigeben.

Voreingenommenheit

Wir wissen, dass KI-Modelle aus vorhandenen Datensätzen lernen. Das Gleiche gilt für generative KI. Stellen Sie sich nun vor, wenn diese Daten beeinflusst sind oder soziale, kulturelle oder politische Voreingenommenheiten aufweisen.

Was passiert dann?

KI wird Ausgaben generieren, die zweifellos Stereotypen enthalten. Wenn Sie beschließen, sie als Teil Ihrer Marketingstrategie zu verwenden, wäre das wirklich schlecht für Ihr Geschäft. Das ist sekundär zu dem Schlag, den Ihr Markenruf erleiden wird, wenn Sie Inhalte erstellen, die voreingenommen sind und Homogenität anstelle von Vielfalt fördern.

Hier ist ein Beispiel. Nehmen Sie DALLE, den Bildgenerator von OpenAI.

Nehmen wir an, es wurde auf Daten trainiert, die davon ausgingen, dass alle Ärzte Männer sind. Das nächste Mal, wenn jemand DALL-E bittet, ein Bild eines Arztes zu generieren, könnte es Bilder von nur Männern in weißen Kitteln erstellen. Dadurch werden Geschlechtervorurteile verstärkt und die multidimensionalen Aspekte des Berufs ignoriert.

Ihr Unternehmen muss strenge Regeln und Richtlinien für den Einsatz von KI aufstellen, um dies zu verhindern und rechtliche Komplikationen zu vermeiden.

Transparenz

Generative KI transformiert das Marketing in mehr als einer Hinsicht. Sie erhalten eine Fülle von Informationen direkt auf Ihren Fingerspitzen, mit allen für eine erfolgreiche Marketingkampagne erforderlichen Ressourcen.

Aber woher stammen diese Daten? Nicht wirklich.

Es ist auch schwierig für Kunden, zwischen menschengemachten und KI-generierten Marketinginhalten zu unterscheiden. Käufer erwarten Authentizität und Transparenz von den Marken, denen sie folgen. Auch wenn Sie KI einsetzen, müssen Sie Ihren Kunden gegenüber offen damit umgehen, denn sie haben ein Recht darauf, es zu wissen.

Urheberrecht

Wie bereits erwähnt, weiß eigentlich niemand genau, woher die Daten der KI-Modelle stammen. Buchstäblich alles, was sie erstellen, von Musik über Videos bis hin zu Text, basiert auf bestehendem Material, das jemand anderem gehört.

Es als Inspiration zu verwenden, ist eine Sache. Aber den Inhalt, den die generative KI produziert, direkt zu kopieren und als Ihren eigenen auszugeben? Offener Diebstahl. Kein Wunder, dass es Urheberrechts- und Urheberrechtsverletzungsklagen gegen Unternehmen gibt, die hinter generativer KI stehen.

Beispiel: Die New York Times gegen OpenAI.

Es gibt derzeit keine bundesweiten Gesetze, die sich mit diesem speziellen Thema befassen. Benutzer sollten jedoch vorsichtig sein, wie sie generative KI im Marketing einsetzen, da selbst die Eingabeaufforderungen, die Sie in Bing Chat (oder einem anderen Tool) eingeben, recycelt und zum Trainieren des Modells verwendet werden.

Datenschutz

Die Nutzung von KI im Marketing zur Verbesserung der Kundenerfahrung beinhaltet die Analyse großer Datensätze. Viele persönliche und private Nutzerdaten werfen Datenschutz- und Sicherheitsbedenken auf, insbesondere angesichts der DSGVO- und CCPA-Beschränkungen.

Nicht alle generativen KI-Tools haben die Erlaubnis, sensible Kundendaten zu speichern. Unbefugte Daten können für die Unternehmen, die sie einsetzen, große Risiken bergen und zu schwerwiegenden Strafen und Datenschutzverletzungen führen. Daher ist es entscheidend, die Voreingenommenheit von KI anzugehen und Transparenz, Genauigkeit und Datenschutz zu priorisieren, bevor Sie mit KI beginnen.

KI sollte die menschliche Kreativität ergänzen, nicht ersetzen.

Obwohl es effizient ist und Ihre Arbeit beschleunigen kann, fehlt generativen KI-Systemen die Empathie, emotionale Intelligenz und kulturelle Sensibilität, die die Grundlage all Ihrer Marketingaktivitäten sein sollten.

Generative KI nutzen: Bewährte Methoden und Erkenntnisse

Es gibt unzählige Möglichkeiten, generative KI zu nutzen, aber Sie müssen wissen, wie Sie es richtig machen. Sie können sie nicht einfach haphazard in Ihren Marketingworkflow integrieren und Ihre Marketingkampagne aufs Spiel setzen. Hier ist ein vereinfachtes Verfahren, dem Sie folgen sollten, bevor Sie loslegen:

1. Chancen identifizieren: Beginnen Sie damit, ein funktionsübergreifendes Team aufzubauen, um Bereiche zu erkennen, in denen generative KI eingesetzt werden kann, wie z.B. Inhaltserstellung oder Datenanalyse. Konzentrieren Sie sich vor allem auf sich wiederholende und zeitaufwendige Aufgaben, die automatisiert werden können.

2. Geschäftsziele definieren: Sie sollten die Geschäftsziele, die Sie mit generativer KI erreichen wollen, klar definieren. Dies wird Ihnen helfen, geeignete Tools auszuwählen und Aufforderungen zu formulieren, die mit Ihren Zielen übereinstimmen.

3. Testumgebung einrichten: Das Einrichten einer Testumgebung ist notwendig, um die Funktionsweise der KI zu überprüfen und eventuelle Fehler zu finden, bevor Sie sie einsetzen. Sie sollten Ihre KI-Modelle auch ständig testen, um sicherzustellen, dass sie über die Zeit hinweg genaue Ergebnisse liefern.

4. Governance-Rahmen etablieren: Dies ist ein entscheidender Schritt, um Datenschutz, Sicherheit und Kosteneffizienz zu gewährleisten. Legen Sie angemessene KI-Vorschriften fest, um die Verbreitung schädlicher Inhalte und das Einfügen sensibler Kundendaten in KI-Tools zu verhindern.

5. Marketingteams schulen: Ihre Mitarbeiter sollten wissen, wie KI funktioniert, damit sie sich beim Einsatz sicher fühlen. Führen Sie Workshops durch, um sie in die Grundlagen der generativen KI und ihre potenziellen Anwendungen einzuführen.

Unternehmen, die generative KI für Marketingerfolge nutzen

Viele Unternehmen haben sich dem Phänomen der generativen KI angeschlossen. Während einige begonnen haben, sie zur Optimierung von Kundeninteraktionen einzusetzen, haben andere sie genutzt, um beeindruckende visuelle Inhalte zu erstellen. Atlassian, Coca-Cola und Duolingo sind Beispiele für Marken, die generative KI im Marketing einsetzen.

Atlassian: Ein KI-Virtuelle Assistent

Atlassian ist ein Softwareunternehmen, das für seine Kollaborationslösungen bekannt ist, die Entwickler und Projektmanager bei der effizienten Zusammenarbeit unterstützen.

Das Unternehmen hat kürzlich Atlassian Intelligence, einen KI-Virtuelle Assistent, eingeführt. Aufgebaut auf OpenAI-LLMs kann der KI-Assistent:

• Kundenantworten verfassen
• Inhalte basierend auf Produktspezifikationen entwerfen
• Supportinteraktionen innerhalb von Slack und Teams automatisieren
• Informationen aus Wissensdatenbank-Artikeln extrahieren
• Dokumente und Besprechungstranskripte für neu zugewiesene Mitarbeiter zusammenfassen
• Natürlichsprachliche Abfragen in Jira-Abfragesprache übersetzen

Coca-Cola: Echte Magie erschaffen

Wir können über generative KI nicht sprechen, ohne die kreativen Werbekampagnen zu erwähnen. 'Create Real Magic' ist eine solche Bewegung von Coca-Cola, die KI mit Kunst und Kundenengagement kombiniert.

Die Kampagne nutzt GPT-4, DALL-E und Coca-Cola-Markenelemente, um Kreative aus verschiedenen Märkten zu fördern.

Besucher können createrealmagic.com aufrufen und mit Coca-Cola-Elementen Kunst erstellen. Wenn sie etwas Außergewöhnliches schaffen, wird ihre Arbeit auf Werbetafeln in Städten wie New York und London präsentiert.

'Create Real Magic' ist inklusiv und hilft der Marke, folgende Ziele zu erreichen:

• Demokratisierung von Markenikonen und Werberessourcen
• Förderung menschlicher Verbindungen und Erlebnisse
• Engagement für den kreativen Einsatz von KI demonstrieren

Duolingo: Ein KI-gestützter Übungspartner

Duolingo ist eine der bekanntesten Sprachlern-Apps. Das Unternehmen hat eine Partnerschaft mit OpenAI geschlossen, um GPT-4 in seine Dienste und das personalisierte Lernen zu integrieren, wie es zuvor noch nicht gesehen wurde.

Unter Nutzung der Daten von 500 Millionen Studenten, die die Plattform verwenden, wird die Integration genutzt, um zwei neue Funktionen zu betreiben.

Erklären Sie meine Antwort: Benutzer erhalten eine gründliche Erklärung, warum ihre Antworten richtig oder falsch sind, mit Beispielen, ähnlich wie bei menschlichen Tutoren.

Rollenspiel: Benutzer interagieren mit KI-Persona, um einzigartige sprachbasierte Aufgaben auszuführen und die Sprache in verschiedenen Szenarien zu üben.

Zusammenfassung

Generative KI steht bereit, die Welt in einer guten Weise zu verändern. Wie die Nutzung von generativer KI im Marketing für Design, Inhalte und Messaging zeigt, wird sie in den kommenden Jahren sicher ein Gamechanger sein. Während ihre kurzfristigen Auswirkungen etwas überschätzt werden, schadet es nicht, voll darauf vorbereitet zu sein.

Schließlich können menschliche Kreativität und KI-Werkzeuge Ergebnisse liefern, von denen Marketingfachleute in der Vergangenheit nur träumen konnten.