Beispiele für KI-Werbung: KI ist noch weiter verbreitet, als Sie denken

Die Beweggründe der Marketingverantwortlichen, auf den Gen-KI-Zug aufzuspringen, sind vielfältig: Einige möchten innovativere Formeln und Botschaften erkunden, andere möchten die Kosten für die Erstellung eines Werbespots senken, während andere einfach alles mit KI erschaffen wollen.

Alle Beweggründe sind vollkommen verständlich: Es ist in Ordnung, dass Vermarkter sich mit neuen Technologien beschäftigen ; Sie müssen nicht sofort eine klare Vorstellung davon haben, wie sie diese fortschrittliche Technologie am besten nutzen können.

Alle fragen sich, welche Vorteile es mit sich bringen kann. Manche springen mit aller Kraft, nur um ein paar Schritte später wieder zurückzuweichen . Andere sind vorsichtiger.

Es ist wie bei der Einführung der meisten neuen Technologien. Nehmen Sie Elektroautos: Hertz zum Beispiel kündigte die Elektrifizierung seiner Flotte an, verkaufte jedoch nach ein paar Monaten die meisten seiner Elektroautos. Andere Unternehmen bieten ihren Kunden Elektrofahrzeuge als Neuheit oder im Rahmen von Greenwashing-Bemühungen an.

Schauen Sie sich die Liste der KI-Werbebeispiele unten an, um zu erfahren, wohin sich die Branche entwickelt!

Die Vor- und Nachteile von KI im digitalen Marketing

KI ist eine weitere Technologie, die angeblich die Werbebranche retten wird. Sparen Sie nicht vor Gefahren, da die Kosten für diese Art der Werbung immer weiter steigen. Aber die Branche ist immer auf der Suche nach dem „nächsten großen Ding“, und KI verfügt über alle Qualitäten, um diesen Wunsch zu erfüllen.

Die bisherigen Hype-Trains konzentrierten sich auf VR/Metaverse und davor auf Blockchain. Keine dieser Technologien hat die Art und Weise, wie Anzeigen angezeigt und bezahlt werden, (noch) revolutioniert, aber die KI zeigt immer noch ihr Potenzial. Sehen wir uns einmal an, welche Vorteile und Risiken damit verbunden sind.

Vorteile von KI in der Werbung

• Kostenreduzierung : Der größte Vorteil generativer KI besteht darin, dass sie viele Inhalte kostengünstig produzieren kann. Dies kann entweder dazu beitragen, die Budgets der Marketingabteilungen zu reduzieren, die Gehälter leitender Fachkräfte zu erhöhen oder mehr Geld für bessere Anzeigenplatzierungen bereitzustellen.

• Höhere Qualität : KI-produzierte Inhalte können nahezu unbegrenzt angepasst werden, wodurch es einfacher wird, die besten Ergebnisse zu erzielen. Kleinere Vermarkter können auf Grafiken in besserer Qualität zugreifen und so das Surferlebnis für alle Benutzer verbessern.

• Personalisierung : Durch die schnelle Erstellung von Inhalten können Vermarkter möglicherweise mehr Variationen von Inhalten für klar umrissene Zielgruppensegmente erstellen. Von in verschiedene Sprachen übersetzten Webseiten bis hin zu Schlagzeilen, die die unterschiedlichen Emotionalitäten jüngerer und älterer Internetnutzer berücksichtigen, kann KI dafür sorgen, dass Werbung persönlicher wirkt.

Risiken von KI in der Werbung

• Spamming : Die Erstellung von Inhalten in großem Maßstab könnte Vermarkter dazu verleiten, die älteste Online-Werbetechnik zu nutzen: Spamming. Wenn Vermarkter Zugang zu großen E-Mail-Datenbanken oder günstigen Traffic-Quellen haben, können sie ihre Botschaft überall platzieren – mithilfe von KI.

• Mangelnde Kreativität : Da es sich bei KI um ein probabilistisches Modell handelt, das die passendsten Wörter errät, ermittelt sie quasi den Durchschnitt des kreativen Niveaus aller generierten Texte. Der Inhalt wird gut und brauchbar, aber nicht bahnbrechend sein. Wenn CMOs der KI voll und ganz vertrauen, kann dies das Surferlebnis insgesamt für alle beeinträchtigen.

• Ungenauigkeiten : Generative KI kann manchmal halluzinieren und ungenaue Ergebnisse liefern. Vermarkter müssen jede von KI erstellte Behauptung sorgfältig überprüfen, um eine Fehlinformation der Öffentlichkeit zu vermeiden.

• Datenschutz und Urheberrecht : Diese beiden Probleme müssen auf gesetzlicher Ebene noch vollständig gelöst werden. Es ist schwer zu sagen, wie das Urheberrecht an von KI produzierten Inhalten in Zukunft aussehen wird. Neue Gesetze könnten den Nutzen generativer KI im Marketing einschränken.

Wie KI die Werbelandschaft verändert

Die beste Antwort sollte etwa lauten: „Es ist noch zu früh, das zu sagen.“ Dennoch können wir Schlüsselbereiche identifizieren, in denen KI getestet und eingesetzt wird:

• Targeting : Dies ist der Aspekt, bei dem KI eingesetzt wird, um sicherzustellen, dass eine Anzeige von der am besten geeigneten Zielgruppe gesehen wird. Der Einsatz von Algorithmen beim Targeting liegt mehrere Jahre vor der Einführung von ChatGPT und ist bis heute der wirkungsvollste Einsatz von KI in der digitalen Werbung. Große Werbeplattformen wie Google oder Facebook verfügen über lernende Algorithmen, die prüfen, was bei bestimmten Personengruppen funktioniert. Sogar Voluum verfügt über ein KI-gestütztes A/B-Testtool.

• Personalisierung : Die Personalisierungsbemühungen variieren von leicht bis branchenverändernd. Der einfachste Ansatz besteht darin, KI-gestützte Produktempfehlungsmechanismen zu verwenden, die Feeds mit vorgeschlagenen Artikeln oder ähnlichen Produkten erstellen können. Die fortschrittlichsten Algorithmen können die gesamte Advertorial-Seite an die Bedürfnisse eines konkreten Benutzers anpassen.

• Inhaltserstellung : Es ist nicht schwer, Werbeinhalte zu erstellen. Die Herausforderung besteht darin, es maßstabsgetreu umzusetzen und gleichzeitig die Kosten niedrig zu halten. KI ist definitiv nicht besser als erfahrene Grafikdesigner oder Content-Autoren, aber sie ist sicherlich billiger und schneller. Und wenn die Ergebnisse „ausreichend gut“ sind, kann es bedenkenlos als Kostensenkungsmechanismus eingesetzt werden.

• Anzeigenoptimierung : Die Feinabstimmung des Anzeigeninhalts und der Anzeigenbereitstellung war damals der Kern vieler Marketingbemühungen. A/B-Tests oder multivariate Tests gehörten zu den Dingen, die Neulinge von Profis trennten. Heutzutage ist dies nur noch eine Frage eines Knopfdrucks. Wenn Gen-KI Inhalte für ganze Landingpages generieren kann, ist es keine große Sache, sie mit der Generierung von Varianten bereits bestehender Seiten zu beauftragen. Vorausgesetzt, dass das Traffic-Volumen groß genug ist, um solche Tests durchzuführen, kann KI mehrere Versionen einer bestimmten Seite, Anzeige, Überschrift usw. erstellen und testen und so einem Vermarkter sofortige Empfehlungen geben.

Während Vermarkter immer noch lernen und erkunden, welche Vorteile der Einsatz von KI ihnen bringen kann, ist noch unklar, welcher dieser Bereiche die größten Auswirkungen auf die Branche haben wird.

Dennoch wird KI bereits im Marketing eingesetzt, und zwar an mehr Orten, als Sie denken. In diesem Artikel gehen wir einige der kühnsten und innovativsten KI-Werbebeispiele durch, beginnend mit den am wenigsten auffälligen und subtileren und endend mit den überraschendsten.

Die Liste der Beispiele für KI-Werbung:

1. KI-generierte Produktbeschreibungen

Das Schreiben von Beschreibungen für Tausende von Produkten auf Plattformen wie Alibaba ist eine mühsame Aufgabe. Aus diesem Grund haben Alibaba und Sephora KI eingesetzt, um Produktbeschreibungen für ihre Produkte zu erstellen. Die KI von Alibaba kann Produktbeschreibungen in Sekundenschnelle erstellen, während die KI von Sephora personalisierte Produktbeschreibungen basierend auf dem Hauttyp der Kunden erstellen kann.

Auch Yelp ist in das KI-Wettrüsten eingestiegen und hat begonnen, KI für die Bereitstellung automatisch generierter Geschäftsbeschreibungen zu nutzen.

Hierbei handelt es sich um einen relativ kleinen, aber leistungsstarken kostensparenden Mechanismus, der sicherstellt, dass jeder Kunde alle benötigten Informationen erhält . Außerdem können diese Informationen personalisiert werden. Beispielsweise kann eine Beschreibung nicht nur über das Produkt sprechen, sondern auch darüber, ob es für einen Benutzer, der zuvor seine Präferenzen angegeben hat, gut ist oder ob das Produkt ein Problem löst, das ein Benutzer möglicherweise hat.

2. KI-gestützte Produktempfehlungen

Algorithmusempfehlungen fühlen sich an dieser Stelle wie alte Technik an. Aber was wäre, wenn sie tatsächlich gut wären? Unternehmen wie Amazon und Netflix nutzen KI, um ihren Kunden personalisierte Produktempfehlungen mit Feeds wie „Das könnte Ihnen auch gefallen“ oder „Für Sie ausgewählt“ anzubieten.

Aber generative KI kann einige präqualifizierende Fragen stellen und die vorgeschlagenen Produkte begründen und, was noch wichtiger ist, Kommentare und Kritik akzeptieren. Sie können Ihren KI-gestützten Einkaufsassistenten nicht nur mit Ihren Kaufentscheidungen, sondern auch durch Ihre direkten Eingaben trainieren .

Diesen Ansatz verfolgt Amazon mit der Ankündigung seines smarten Einkaufsassistenten Rufus. Der Assistent soll in der Lage sein, Produktvergleiche, Bewertungen und Vorschläge bereitzustellen und dabei die Vorlieben des Kunden, Anlässe wie Geburtstage oder Valentinstag und andere zu berücksichtigen.

Rufus ist wahrscheinlich der erste Vertreter der neuen Generation virtueller Assistenten, aber es werden sicherlich noch viele weitere folgen.

3. Virtuelle Influencer

Influencer-Marketing kann es Marken ermöglichen, ein engagiertes Publikum zu erreichen.

Andererseits bindet es sie jedoch an eine konkrete Person, deren Ansehen und Ruhm schnell zerstört werden kann . Virtuelle Influencer werden nie in einen Skandal geraten; Sie werden immer schön und schön sein.

Balmain nutzte beispielsweise eine virtuelle Influencerin namens Margot, um für ihre neue Modelinie zu werben, während Calvin Klein eine virtuelle Influencerin namens Lil Miquela nutzte, um für ihren neuen Duft zu werben. Weißt du, was das Tolle an ihnen ist? Diese Influencer werden immer in einem bestimmten Tonfall und mit konkreten Emotionen sagen, was das Unternehmen will. Was gibt es sonst noch zu haben?

Glaubwürdigkeit kann ein Problem sein . Schließlich suchen Menschen den Kontakt zu anderen Menschen, auch wenn dieser Kontakt asymmetrisch ist und nur online stattfindet. Möglicherweise gibt es für die Menschen keinen Anreiz, sich darum zu kümmern, was im Grunde genommen ein seelenloser Algorithmus „denkt“ oder „tut“. Aber wenn jemand andererseits nur Instagram schaut – was ist der eigentliche Unterschied?

4. KI-generierte Anzeigen

Der am wenigsten überraschende, aber wirkungsvollste Eintrag auf dieser Liste. Es ist erstaunlich, dass Vermarkter nicht nur einfache Schlagzeilen, sondern ganze Videos aus dem Nichts erstellen können . Aber lasst uns die Dinge klären.

Es gibt Anzeigenplattformen wie Meta, die Vermarktern Gen-KI-Tools zur Verfügung stellen, die sie bei der Erstellung von Anzeigen unterstützen.

Es gibt auch bekannte Marken, die KI für den Start ganzer Marketingkampagnen eingesetzt haben.

Das beste Beispiel ist Coca-Cola . Das Süßgetränkeunternehmen verfolgte stets die neuesten Werbetrends und änderte seine Einstellung auch während der KI-Revolution nicht. Sie haben sich mit OpenAI, dem Entwicklerunternehmen von ChatGPT, zusammengetan, um künstliche Intelligenz mit ihren internen Systemen zu kombinieren. Die Innovationen werden sicherlich folgen, aber sie starteten diese Partnerschaft mit einem Wettbewerb für Kunden, bei dem das Unternehmen sie aufforderte, die Tools von Open AI zu nutzen, um Kunst mit den historischen Anzeigen von Coca-Cola zu erstellen.

Burger King behauptet, es sei das erste Unternehmen gewesen, das eine Werbung ausschließlich mit KI erstellt habe, die im Fernsehen ausgestrahlt wurde . Ihre Burger King 2050-Werbung fällt irgendwo ins Uncanny Valley, hat aber sicherlich Aufmerksamkeit und Interesse geweckt.

Ein weiteres Unternehmen, das KI stark nutzt, ist Nike. Das Video eines virtuellen Spiels zwischen der jungen und alten Serena Williams ist möglicherweise das beste Beispiel für KI-Werbung aller Zeiten . Es ist in vielerlei Hinsicht großartig: Es handelt von einer geliebten Figur, es ist gut gemacht, es basiert auf Emotionen und ist eine großartige Erinnerung an das 50-jährige Jubiläum von Nike.

5. KI-erstellte Produkte

Dies ist das unvermeidliche Ergebnis des Einsatzes von KI für alles. Warum sollten Sie Anzeigen für Produkte personalisieren oder optimieren, wenn Sie bereits perfekt personalisierte Produkte erstellen können? Dann funktioniert die Anzeige immer.

Wir sind noch nicht an dem Punkt angelangt, an dem KI bahnbrechende Entdeckungen macht, die in unseren Alltag eindringen. Aber so weit sind wir noch nicht.

Aber was wäre, wenn KI Ihnen die perfekte Kaffeemischung liefern könnte? Oder anspruchsvoller: ein neues Modestück? Hört sich gut an? Bedrohlich? Zwecklos? Alle diese Dinge?

Beginnen wir mit der Verpackung: Nutella hat mithilfe von KI 7 Millionen einzigartige Etiketten für Nutella-Gläser erstellt . Kein einziges Muster wiederholte sich.

Stellen Sie sich die Gesichter der Menschen in der Kreativabteilung vor, die mit der Erstellung von 7 Millionen einzigartigen Etikettendesigns beauftragt wurden. Für KI kommt es auf eine gute Eingabeaufforderung und viel Rechenleistung an.

Wie wäre es, eine gefälschte Version eines Produkts zu erstellen, damit Sie leichter eine echte Version finden können? Google erweitert sein suchgeneratives Erlebnis, um Nutzern gerecht zu werden, die sich den Artikel zwar vorstellen, ihn aber nicht finden können. Bald können sie eine Textbeschreibung bereitstellen und SGE wird eine fotorealistische Version ihrer Vorstellung erstellen. Und dann helfen Sie ihnen, es zu finden.

Je mehr sich die Dinge ändern, desto mehr bleiben sie gleich

Dieses Mantra gilt auch im Zeitalter der KI-Revolution noch immer. Schließlich wird die Branche weiterhin darauf angewiesen sein, dass Menschen ihre Produkte bei potenziellen Kunden bewerben. KI wird dieses Modell nur verstärken und effizienter machen, aber keine Prinzipien ändern.

Der entscheidende Unterschied, den KI wahrscheinlich mit sich bringt, ist die Vergrößerung der Kluft zwischen Vermarktern, die sich KI nicht leisten können oder nicht wissen, wie man sie nutzt, und Vermarktern, die sie als Werkzeug und nicht als Ersatz für erfahrene Mitarbeiter betrachten.

Und denken Sie daran, dass auch KI-generierte Anzeigen nachverfolgt werden müssen. Dafür können Sie Voluum verwenden, eine cloudbasierte Tracking-Plattform, die KI nutzt, um automatische A/B-Tests durchzuführen.

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