KI im Marketing: Alle nutzen sie heimlich, manche offiziell, und alle fragen sich: Wo geht die Reise hin? Sind KIs Heilsbringer oder Scharlatane? In jedem Fall sind sie hochmotivierte Praktikanten, deren Output man mit Sachversand bewerten sollte – manches ist Gold, manches ist Lahm.
Hier sind ein paar Gedanken, Tipps und Tools zum Rumspielen. Plus: Bonus-Rant am Ende. Fürs Unterthema “Wie zähme ich das Viech” habe ich den Artikel Prompt Engineering im Angebot.
Inhalt
Über den Autor
Stefan Golling, Köln. Seit 2011 Freelance Creative Director, freier Texter, Creative Consultant und Online-Marketing-Berater mit Kunden von Mittelstand bis S&P 500. Erfahrung: 1998 mit Radiowerbung in Stuttgart gestartet, 2000 als Junior-Werbetexter zu Publicis München, 2001 Counterpart Köln, 2002 als Copywriter zu Red Cell Düsseldorf (heißt heute Scholz & Friends), dort ab 2007 Creative Director.
KI im Marketing einsetzen: Machine Learning und Generative AI
Beim Thema Künstliche Intelligenz (KI) wird ja gern immer alles in einen Topf geworfen, weswegen wir bei Adam und Eva anfangen und uns die beiden Grundpfade näher betrachten: Machine Learning (ML) und Generative AI. Beide Arten sowie Kombinationen daraus nehmen uns im Marketing Arbeit ab. Erfolgsgaranten gibt’s nicht, denn der Mensch hat immer noch gut zu tun.
Machine Learning im Marketing
Beim Machine Learning nutzt deine Marketing-Maschine Trainingsdaten – beispielsweise deine Kundendaten – um darin Auffälligkeiten oder Muster zu finden.
Was du mit diesen Erkenntnissen anstellst, ist dann erstmal dein Bier. Gängige Einsatzzwecke sind die Segmentierung von Kunden, das wettbewerbsorientierte Spiel mit dynamischen Preisen im Webshop oder der Versuch, mittels Prophetie das Kundenverhalten vorherzusagen.
Auf Grundlage solcher Voraussagen ist es möglich, zum richtigen Zeitpunkt die passenden Botschaften auszusenden (u.a. Rabatte, Goodies, Extra-Service) – entweder manuell oder per Marketing-Automatisierung.
Churn-Vorhersage klappt ja durchaus mit über 80-prozentiger Sicherheit[1], aber ob deine Marketingmaßnahmen zur Churn-Verhinderung fruchten, steht auf einem anderen Blatt.
Außerdem stellt sich die Frage: Warum hast du überhaupt mit abwandernden Kunden zu kämpfen? Behandle also zusätzlich die Krankheit, nicht nur die Symptome.
Generative AI im Marketing
Generative AI, wie ChatGPT, Bing Image Creator etc. nutzen Trainingsdaten, oftmals „Quelle Internet“, um daraus Antworten (Texte, Bilder etc.) auf Fragen (Prompts) zu genieren. Die Trainingsdaten großer Sprachmodelle (LLM) sind für uns User oft eine Black Box, vor allem in Bezug auf Quelle und Aktualität.
Texte schreiben lassen ist der bekannteste Einsatzzweck. Von der Marketingstrategie bis zum kleinen Textlein für Insta reicht die Bandbreite.
Prinzipiell gelingt auch die individualisierte Personalisierung von Inhalten – stelle dir einen Shop-Newsletter vor, der dir nicht nur deinen „most likely“ nächsten Kauf vorschlägt, sondern dich auf Basis deiner gesammelten Kundendaten mit einem persönlich wirkenden Text anspricht.
Mit KI-Plattformen für die Generierung von Kampagnen-Layouts hast du die Möglichkeit, massenweise A/B-Tests zu fahren, um das erfolgreichste Motiv auszuwählen. Interessant ist, dass du Layout-Varianten von beispielsweise Web-Bannern gegeneinander antreten lassen kannst, die dir der Art Director gar nicht vorgeschlagen hätte.
Andererseits hätte dir der Art Director vielleicht deutlich erfolgreichere Motive vorgeschlagen…
Kombinierte Systeme (RAG etc.)
Kombinierte Systeme wie KI-Chatbots nutzen beispielsweise Retrieval Augmented Generation (RAG), um bessere Antworten zu liefern. Wir alle kennen Beispiele, wo die dödelige Chatbot-KI ausgetrickst wurde[2], um über die eigene Marke abzurotzen. Zugleich hat der Chatbot auf die wirklich wichtigen Fragen keine sinnvollen Antworten.
Das umgeht man mit RAG: Der Bot basiert dann zwar auf einem großen LLM – hat also Lesen und Schreiben auf einem katholischen Privatgymnasium gelernt – bekommt aber massig Unternehmensdaten zusätzlich auf den virtuellen Schreibtisch.
Der Chatbot ist dann aber wirklich wertvoll, da er deinem Team Routineaufgaben abnimmt und deinen Kunden echten Mehrwert bietet. Vor allem ist der Bot 24/7 im Einsatz.
Um beispielsweise eine Intranet-Suche mittels RAG aufzugleisen, könnte man Amazon Kendra einsetzen. Das wiederum kannst du an dein Salesforce andocken oder zur Nutzung fürs Call Center freigeben. Dann nutzt du RAG für CRM.
Bei generierenden Tools wie Jasper.ai nennt sich sowas dann „Knowledge Base“. Du nutzt dann eigene Trainingsdaten, um den Textgenerator zu füttern.
Sinnvolle KI-Nutzung: als inspirierende Praktikanten
- KI schreibt gern und viel, aber du weißt nicht, wo sie’s geklaut hat. Nutze also Anregungen, aber prüfe jedes Fitzelchen gewissenhaft.
- Urheberrecht ist ein Problem, und zwar mehrfach. Deine generierten Texte… verstoßen Sie gegen Urheberrechte? Schwer zu sagen. Und sind deine generierten Texte für dich originär und schützbar, oder kann sie jeder Wettbewerber einfach copypasten? Was ist mit generierten Bildern? Verletzt du Urheberrechte? Was ist, wenn im generierten Bild das Kunstwerk eines lebenden Künstlers auftaucht, weil das in den Trainingsdaten steckt und du per Zufall dieses Bild re-erzeugt hast?
Meine Lösung: Texte komplett selbst schreiben, im Sinne von echtem tippen. - KI ersetzt nicht den Entscheider. Wenn deine Kampagne nicht funktioniert, kannst du dich zwar bei der KI beschweren, aber das bringt dich nicht weiter. Du hast die Entscheidungen getroffen, und du musst jetzt die Outputs optimieren.
- KI hat immer einen Bias, du weißt aber nicht welchen. Deshalb musst du genau über die Outputs drüberschauen.
- KI macht faul. Du verlernst, strukturiert zu denken. Wenn du strategische Denk-Arbeit an den Turbo-Praktikanten abgibst, wirst du zum Werkzeug des Werkzeugs.
Die Zukunft: KI im Marketing verlagert die Arbeit auf Briefing & Creative Direction
- Wer Müll einbrieft, bekommt Müll zurück. Wer gute Briefings schreibt, bekommt hingegen gute Ergebnisse zurück. Das ist ein fundamentaler Unterschied zum Menschen: Einem Kreativen kannst du ein halbgares Briefing geben, und der liefert trotzdem (oder deswegen) ein tolles Ergebnis ab. Wenn du kein Champion beim Schreiben von Briefings bist, bleibt die KI unter ihren Möglichkeiten.
- Schrott retten ist der neue, harte Job. Die Rolle des „Script Doctors“ ist in der Drehbuchwelt hoch angesehen. Solche Leute verbessern Drehbücher, auf der Grundlage von Erfahrung und Handwerkskunst. Wenn Assets irreparabel schlecht, muss man sie allerdings neu machen.
KI und Schwarmdummheit: ein Rant
Programmierer von Generative AI neigen dazu, die generierten Antworten der KI als sakrosankt zu bewerten und als Trainingsdaten zu benutzen. Dumm dabei ist dann nur, wenn die KI halluziniert. Dann trainiert sie sich selbst, und zwar mit wirrem Geschreibsel und Gemale aus dem Fieberwahn.
Und wo wird das enden?
- Die Marketer werden das Internet mit KI-Content vollspammen.
- Andere Marketer nutzen den lauen KI-Content, um die eigene KI zu füttern.
- Heraus kommt irrelevantes Gefasel.
- Und was ist mit uns Usern? Wir öffnen dann eine bei Google Top gerankte Seite und lesen hirnerweichenden Quark.
- Was machen wir dann? Wir fragen den KI-Copilot, der sich aus den gleichen Quellen bedient und ebenfalls plappert.
- Was machen wir dann? Wir müssen auf Primärquellenrecherche gehen.
Und um es mit einem KI-generierten Bild zu sagen: Nach 1.000 Kopien und Stille-Post-Effekt ist vom originalen Wissen nix mehr übrig.
Und für die Kunstkenner: Solche Verfremdungen kann man auch ironisch nutzen. Banksy hat mit der Mona Lisa ja ähnliche Spielereien veranstaltet.
Fazit
KI im Marketing ist kein Selbstzweck. Du betreibst Marketing, um dem Markt Angebote zu machen. Du willst, dass diese Angebote angenommen werden. In den allermeisten Fällen treffen Menschen die Entscheidung darüber, ob sie ein Angebot annehmen wollen.
Nutze die Kraft der KI-Turbopraktikanten im Marketing also, um a) Menschen besser zu verstehen und ihnen b) überzeugendere Angebote zu machen. Dafür brauchst du letztlich gesunden Menschenverstand – und Leute mit kreativen Ideen, die es schaffen, Menschen zu inspirieren und zu überzeugen. Gern können wir uns über das Thema austauschen.
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[1] B. Prabadevi, R. Shalini, B.R. Kavitha. Customer churning analysis using machine learning algorithms. International Journal of Intelligent Networks, Volume 4, 2023, Pages 145-154, ISSN 2666-6030, https://doi.org/10.1016/j.ijin.2023.05.005 (https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2666603023000143 )
[2] https://www.golem.de/news/kuenstliche-intelligenz-dpd-chatbot-beschimpft-kunden-unflaetig-2401-181374.html