{"id":10004,"date":"2019-03-19T16:08:53","date_gmt":"2019-03-19T16:08:53","guid":{"rendered":"http:\/\/www.criteo.com\/de\/?p=10004"},"modified":"2024-04-01T22:38:39","modified_gmt":"2024-04-01T22:38:39","slug":"ki-gestuetzte-werbung-von-personalisierung-zu-relevanz","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.criteo.com\/de\/blog\/ki-gestuetzte-werbung-von-personalisierung-zu-relevanz\/","title":{"rendered":"KI-gest\u00fctzte Werbung: Von Personalisierung zu Relevanz"},"content":{"rendered":"

Werbetreibende arbeiten kontinuierlich daran, Konsumenten genau die richtigen Produkte zu zeigen \u2013 und zwar genau im Moment der h\u00f6chsten Kaufbereitschaft. Die zunehmende Bedeutung von k\u00fcnstlicher Intelligenz<\/a> in der Werbeindustrie hat dieses Bestreben deutlich vereinfacht. Personalisierung ist heute nicht mehr nur ein optionaler Pluspunkt; aus Sicht sowohl der Werbetreibenden als auch der Kunden ist Personalisierung Pflichtprogramm.<\/p>\n

Der Einsatz k\u00fcnstlicher Intelligenz hat die Werbung mit Produktempfehlungen<\/a> umfassend transformiert. Diese Werbeform spielt jetzt eine entscheidende Rolle in der Customer Journey.<\/p>\n

Machine Learning ist in der Lage, gro\u00dfe, sich st\u00e4ndig ver\u00e4ndernde Datenbest\u00e4nde zu verarbeiten und vorherzusagen, welche weiteren Produkte f\u00fcr einen K\u00e4ufer von besonderem Interesse sind. Im Idealfall bedeutet das: Der Nutzer sieht beim Browsen im Internet sehr viel weniger Ads mit Produkten, die ihn \u00fcberhaupt nicht interessieren.<\/p>\n

Doch was w\u00e4re, wenn der heutige Stand von personalisierten Produktempfehlungen nur der Anfang ist? Wenn wir mittels k\u00fcnstlicher Intelligenz Werbung generieren k\u00f6nnten, die h\u00f6chst relevant sowie kontextbezogen ist und so die Kunden mit ihrer Botschaft deutlich besser erreicht?<\/p>\n

Das Criteo AI Lab<\/a> entwickelt und testet neue Modelle f\u00fcr das Machine Learning, die das Leistungsspektrum von digitaler Werbung v\u00f6llig neu definieren werden. Unsere Forschungsarbeit im Bereich der Empfehlungssysteme weckt die berechtigte Hoffnung auf eine strahlende Zukunft f\u00fcr Produktempfehlungen.<\/p>\n

Doch bevor wir einen Blick in die Zukunft wagen, sollten wir zun\u00e4chst betrachten, wie sehr k\u00fcnstliche Intelligenz die digitale Werbung bereits transformiert hat \u2013 und was wir im Bereich der automatisierten Produktempfehlungen bereits alles erreicht haben.<\/p>\n

Wie erm\u00f6glicht Machine Learning leistungsstarke Personalisierung?<\/strong>\"\"<\/h3>\n

Werbetreibende f\u00fchlten sich jahrelang durch die immer weiter wachsenden, oft f\u00fcr sie v\u00f6llig nutzlosen Datenberge \u00fcberfordert.\u00a0Doch jetzt fragen sie: Verf\u00fcge ich \u00fcber genug Daten? Verf\u00fcge ich \u00fcber die richtigen Daten<\/em>? Und, vielleicht am wichtigsten: Nutze ich das volle Potenzial meiner Daten?<\/p>\n

Die breite Nutzung k\u00fcnstlicher Intelligenz durch AdTech-Plattformen hat zu einem grundlegenden Wandel gef\u00fchrt. Je mehr Daten mittels k\u00fcnstlicher Intelligenz verarbeitet werden k\u00f6nnen, desto besser k\u00f6nnen solche Systeme Werbetreibenden dabei helfen, den individuellen K\u00e4ufer zu verstehen und f\u00fcr ihn relevante Ads zu generieren.\u00a0Also kann es nicht mehr zu viele Daten geben \u2013 zumindest soweit es den Einsatz k\u00fcnstlicher Intelligenz betrifft.<\/p>\n

Machine Learning Modelle sind darauf trainiert, Muster in gro\u00dfen Best\u00e4nden historischer Daten zu finden \u2013 nicht nur zum Verhalten im Onlineshopping, sondern auch im station\u00e4ren Handel \u2013, und auf Basis dieser Insights m\u00f6gliche Ergebnisse vorherzusagen. Sie sind in der Lage, das bestm\u00f6gliche Ergebnis zu prognostizieren \u2013 in diesem Fall also das Produkt, dass ein bestimmter K\u00e4ufer kaufen m\u00f6chte.<\/p>\n

Die daraus resultierenden Ads sind auf den individuellen K\u00e4ufer ma\u00dfgeschneidert. Entsprechend ist die Wahrscheinlichkeit besonders hoch, dass sie zum gew\u00fcnschten Ergebnis (Klick und\/oder Kauf) f\u00fchren. Jedes neue Ergebnis produziert Feedback f\u00fcr das Modell und verbessert entsprechend die Performance.<\/p>\n

Die St\u00e4rke von KI ist es, dass dieser Prozess automatisiert ist. Dennoch m\u00fcssen Werbetreibende einige zentrale Elemente verstehen:<\/p>\n

Werbetreibende<\/strong> und<\/em> Konsumenten: Beide Seiten profitieren von KI<\/strong><\/h4>\n

Auf das Individuum personalisierte Werbung erlaubt es Werbetreibenden, das Potenzial ihrer Daten und ihrer Budgets auszusch\u00f6pfen.\u00a0Machine Learning Modelle k\u00f6nnen auf die entsprechenden Zielvorgaben optimiert werden. Und die generierten Ads sind so gestaltet, dass sie das Optimum aus den Werbeausgaben herausholen.<\/p>\n

Mit KI ist es m\u00f6glich, relevante Ads mit echten 1:1-Angeboten und Inhalten zu generieren. Durch den Einsatz prognostischer Lernmodelle k\u00f6nnen KI-gest\u00fctzte Produktempfehlungen Kunden genau die neuen Produkte pr\u00e4sentieren, die diese vermutlich gerne kaufen m\u00f6chten.<\/p>\n

Hyper-Relevanz: Von der Produktempfehlung bis zur Gestaltung.<\/strong><\/h4>\n

\"\"Personalisierte Ads bieten Produkte an, f\u00fcr die sich die Kunden am wahrscheinlichsten interessieren. F\u00fcr relevante Ads spielt jedoch der Kontext die entscheidende Rolle.<\/p>\n

Mittels Machine Learning k\u00f6nnt ihr das Potenzial eurer Daten optimal aussch\u00f6pfen. Auf Basis fr\u00fcherer Interaktionen eines Nutzers mit Ads und seiner Browser-Historie generiert die Engine eine Ad in genau der richtigen Farbe sowie im richtigen Format und liefert sie \u00fcber den richtigen Kanal aus. KI ist in der Lage, jedem User wirklich auf ihn und seine Bed\u00fcrfnisse ma\u00dfgeschneiderte Ads anzuzeigen.<\/p>\n

KI ist nur so gut wie eure Daten<\/strong><\/h4>\n

Alle Werbetreibenden w\u00fcnschen sich akkurate Daten. Doch bei so gro\u00dfen Mengen haben nicht alle Daten die gew\u00fcnschte Qualit\u00e4t. Beim Einsatz von KI kann eine schlechte Datenquelle aufgrund eines Dominoeffekts gro\u00dfe Auswirkungen haben.<\/p>\n

In vielen Bereichen des Marketing wird KI in diesem Jahr eine noch gr\u00f6\u00dfere Rolle spielen.<\/a> Doch f\u00fcr pr\u00e4zise Prognosemodelle kommt es auf die Datenqualit\u00e4t an. Daher solltet ihr Probleme und Sorgen zum Thema Datenqualit\u00e4t sofort adressieren. Ihr solltet mit vertrauensw\u00fcrdigen Partnern zusammenarbeiten und in eurem Unternehmen Datenanalysten besch\u00e4ftigen, die in der Lage sind, Schwachpunkte aufzusp\u00fcren und Daten von schlechter Qualit\u00e4t auszusieben.<\/p>\n

KI-gest\u00fctzte Werbung mit Produktempfehlungen: Wo stehen wir heute?<\/strong><\/h3>\n

Unser Report State of AdTech 2019<\/a> hat gezeigt: Displaywerbung ist die weltweit am h\u00e4ufigsten genutzte Werbeform. Das verwundert uns nicht: Ads mit Produktempfehlungen f\u00fchren Konsumenten durch die Customer Journey und bringen sie so den vielleicht entscheidenden Schritt n\u00e4her an die Kaufentscheidung.<\/p>\n

Doch die Effektivit\u00e4t dieser Produktempfehlungen h\u00e4ngt davon ab, wie ausgereift die eingesetzten Modelle sind und wie leistungsstark das hinter den Kulissen arbeitende Machine Learning ist.<\/p>\n

Empfehlungssysteme basieren auf einer zentralen Annahme: Je mehr wir \u00fcber einen K\u00e4ufer wissen, desto besser k\u00f6nnen wir ihm Produkte empfehlen, die ihm gefallen und die er wahrscheinlich kaufen wird. Die fr\u00fchesten Empfehlungsmodelle basierten auf dem expliziten Feedback der jeweiligen Nutzer. Doch die Technologie hat seitdem massive Fortschritte gemacht. Damals kam es vor allem auf die Vorlieben eines Kunden an und darauf, wie gut er ein Produkt auf Kategorieebene bewertet hat.<\/p>\n

In den letzten Jahren haben jedoch zwei entscheidende Faktoren gro\u00dfen Einfluss auf die Weiterentwicklung der Produktempfehlungsmodelle genommen:<\/p>\n

1. Bessere KI<\/strong><\/h4>\n

Die Rechenleistung hat deutlich zugenommen und das Machine Learning hat entscheidende Fortschritte gemacht: Empfehlungssysteme arbeiten heute besser und schneller.<\/p>\n

Das Criteo AI Lab<\/a> wurde \u00fcbrigens speziell daf\u00fcr gegr\u00fcndet, um die Grenzen von Deep Learning und KI zu erforschen und zu erweitern. Unser Ziel ist es, Modelle zu entwickeln, die nicht nur den Werbetreibenden eine bessere Performance bieten, sondern den Nutzern auch ein optimales Shoppingerlebnis erm\u00f6glichen.<\/p>\n

Da sich jedoch die Erwartungen und Anspr\u00fcche der Konsumenten stetig \u00e4ndern, ist die Arbeit an unseren KI-Systemen niemals abgeschlossen.<\/p>\n

2. Fortgeschrittene Empfehlungsmodelle<\/strong><\/h4>\n

Werbetreibende fordern heute mehr von Empfehlungssystemen. Entsprechend haben sich die Modelle gewandelt und setzen auf implizites statt auf explizites Feedback. Es geht nicht mehr um die Produkte, von denen ein Nutzer sagt, dass sie ihm gefallen, sondern um die, die ihn wirklich interessieren und die er wahrscheinlich kaufen wird.<\/p>\n

Produkte werden zudem nicht mehr nur nach ihren Kategorien bewertet, sondern bis hinunter auf die SKU-Ebene. So werden Produktempfehlungen deutlich pr\u00e4ziser.<\/p>\n

Unser AI Lab entwickelt und testet Empfehlungsmodelle mit dem Ziel, Relevanz zu erreichen und \u2013 in hoffentlich nicht allzu ferner Zukunft \u2013 zu \u00fcbertreffen.<\/p>\n

Aufgrund dieser beiden Faktoren haben sich neue Standards f\u00fcr die Werbung mit Produktempfehlungen etablieren k\u00f6nnen. Im Mittelpunkt stehen jetzt nicht mehr die Produkte und Produktkategorien, sondern der Kunde und seine Customer Journey.<\/p>\n

Produktempfehlungen sollen im Prinzip funktionieren wie ein pers\u00f6nlicher Einkaufsassistent: Sie sollen Kunden dabei unterst\u00fctzen, das f\u00fcr sie aktuell relevanteste und hilfreichste neue Produkt zu entdecken. Idealerweise k\u00f6nnen die Systeme vorhersagen, was ein Kunde kaufen will \u2013 noch bevor es selber wei\u00df.<\/p>\n

F\u00fcr Werbetreibende sind solch ausgereifte Empfehlungsmodelle deutlich effektiver beim Umsetzen der eigenen Ziele. Gleichzeitig verbessern sie die Online-Erfahrung der Konsumenten. Wie Accenture Interactive herausgefunden hat, bevorzugen 91 % der Konsumenten Brands, die in der Lage sind, sie kanal\u00fcbergreifend pers\u00f6nlich anzusprechen und ihnen relevante Angebote und Empfehlungen zu unterbreiten.<\/p>\n

Die Zukunft der Empfehlungssysteme: Mehr Effizienz durch Kausalit\u00e4t<\/strong><\/h3>\n

Intelligente Werbetreibende wollen nat\u00fcrlich wissen: \u201eWas kommt als n\u00e4chstes?\u201c Diese Frage stellen wir uns bei Criteo auch stetig. Unser AI Lab bietet eine Antwort: Zuk\u00fcnftige Systeme werden in der Lage sein, kausale Effekte von Produktempfehlungen auf die Nutzer zu verstehen.<\/p>\n

Aktuelle Empfehlungssysteme basieren auf Korrelationen. Doch dank k\u00fcnstlicher Intelligenz k\u00f6nnen die Systeme der n\u00e4chsten Generation nicht nur auf historische Daten zur\u00fcckgreifen, sondern auch ber\u00fccksichtigen, welchen Effekt jede Produktempfehlungs-Ad (und die Reaktion des Nutzers darauf) hat.<\/p>\n

Mit diesen Informationen k\u00f6nnen Algorithmen in Zukunft Produktempfehlungen in Echtzeit anpassen und so den Konsumenten optimal ansprechen. Werbetreibende k\u00f6nnen dann erkennen, ob ihre Produkte tats\u00e4chlich das Verhalten der Konsumenten beeinflussen, denen ihre Ads gezeigt werden.<\/p>\n

Zwar werden solche Kausalit\u00e4tsbasierten Empfehlungsmodelle derzeit erst getestet, doch unsere Entwickler sind \u00fcberzeugt, dass sie die Werbung mit Produktempfehlungen ein weiteres Mal revolutionieren werden.<\/p>\n

F\u00fcr Werbetreibende bedeutet das: Kausalit\u00e4tsbasierte Produktempfehlungen nutzen Werbebudgets besser und bieten detaillierte Einsichten in das Nutzerverhalten. Letztendlich wird dieser Ansatz zu mehr Sales f\u00fchren. Unser Ziel ist es, den Anteil irrelevanter Werbung zu reduzieren und sicherzustellen, dass jede Ad auf die Customer Journey des einzelnen Kunden abgestimmt ist.<\/p>\n

F\u00fcr Konsumenten werden die \u00fcber das neue Modell generierten relevanten Ads deutlich vielseitiger und \u00fcberraschender sein. Diese Ads werden sie auf ihrer individuellen Customer Journey inspirieren und zu neuen Produkten f\u00fchren, die sie kaufen wollen.<\/p>\n

So sch\u00f6pft ihr das Potenzial eurer Daten voll aus!<\/strong>\"\"<\/h3>\n

KI unterst\u00fctzt Unternehmen aller Gr\u00f6\u00dfen dabei, ihre Daten sinnvoll zu aktivieren. Mit einer von modernster KI gest\u00fctzten Werbeplattform k\u00f6nnt ihr in den Bereichen Personalisierung und Kundenerfahrung mit den gr\u00f6\u00dften Unternehmen der Welt mithalten.<\/p>\n

In den n\u00e4chsten drei Jahren investiert Criteo mehr als 20 Millionen US-Dollar in unser AI Lab. Ziel ist es, Unternehmen dabei zu unterst\u00fctzen, das volle Potenzial ihrer Daten auszusch\u00f6pfen. Das AI Lab, die Criteo Forschung & Entwicklung sowie unser Team f\u00fcr Machine Learning Platform Engineering sind gemeinsam in der Lage, modernste KI nicht nur zu entwickeln, sondern auch in unsere Produkte zu integrieren. So schaffen wir Innovation, die unsere ganze Branche verwandeln wird.<\/p>\n

Wir w\u00fcnschen uns eine Zukunft, in der Werbetreibende K\u00e4uferdaten dazu nutzen, relevante Ads zu generieren, bessere Nutzererfahrungen zu schaffen und noch intensivere Kundenbeziehungen aufzubauen.<\/p>\n

Mehr Informationen zu unserem AI Lab findet ihr unter ailab.criteo.com<\/a>.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Werbetreibende arbeiten kontinuierlich daran, Konsumenten genau die richtigen Produkte zu zeigen \u2013 und zwar genau im Moment der h\u00f6chsten Kaufbereitschaft. Die zunehmende Bedeutung von k\u00fcnstlicher Intelligenz in der Werbeindustrie hat dieses Bestreben deutlich vereinfacht. Personalisierung ist heute nicht mehr nur ein optionaler Pluspunkt; aus Sicht sowohl der Werbetreibenden als auch der Kunden ist Personalisierung Pflichtprogramm. 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