Die Risiken und Vorteile des Einsatzes generativer KI für die Inhaltserstellung: Was Markenvermarkter wissen müssen

Wenn Sie keine 10 Minuten Zeit haben, um dies vollständig zu lesen, finden Sie hier den TL;DR:

Die generative KI ist so weit fortgeschritten, dass sie Inhalte mit einer Leistungsfähigkeit generiert, die es mit menschlichen Erstellern aufnehmen kann. Trotz dieser Fortschritte sollten sich Vermarkter der Risiken und Einschränkungen bewusst sein, die mit generativer KI einhergehen, bevor sie sich darauf einlassen, sie für die Erstellung von Inhalten zu nutzen. Seine Vorliebe für die Erstellung von Zitaten, die Darstellung unzuverlässiger Fakten und die Generierung unorigineller Inhalte ohne Expertenwissen sind Faktoren, die es zu berücksichtigen gilt.

Die öffentliche Veröffentlichung von ChatGPT hat das Interesse an KI-generierten Inhalten sprunghaft ansteigen lassen. Es ist jedoch wichtig zu beachten, dass führende Medienverlage bereits seit Jahren automatisierte Berichte nutzen, die einige Einblicke in erste Anwendungsfälle und öffentliche Reaktionen auf die Technologie bieten.

Wir können davon ausgehen, dass mit der Weiterentwicklung dieser Technologie und der zunehmenden Zugänglichkeit immer mehr KI-generierte Inhalte den Markt überschwemmen werden, was es für Vermarkter immer schwieriger macht, um digitale Sichtbarkeit zu konkurrieren.

Wie wir jedoch mit der Zunahme und dem anschließenden Rückgang der Wirksamkeit bezahlter Medien gesehen haben, könnten diejenigen, die übermäßig von KI-generierten Inhalten abhängig werden, leicht einen erheblichen Nachteil erleiden, wenn Erkennungsalgorithmen, Blockierungstools und Datennutzungsvorschriften aufholen um die Skala zugunsten der Nachfrage der Verbraucher nach authentischen, qualitativ hochwertigen Inhalten neu auszurichten.

Für mich unterstreicht diese ganze Debatte nur die seit langem bestehende Tatsache, dass es keine wirklichen Abkürzungen zur Erstellung erstklassiger Marketinginhalte gibt. Um den Markt anzuführen, sind marktführende Inhalte erforderlich, zu denen originelles Denken, einzigartiger Wert und Hilfe gehören, die über das hinausgeht, was Käufer verlangen und was die Konkurrenz anbietet. KI wird für die Beschleunigung der Erstellung und Bereitstellung hochwertiger Inhalte von entscheidender Bedeutung sein, ist aber nicht die Lösung an sich.

Ziel dieses Artikels ist es, Vermarktern die Informationen zu liefern, die sie benötigen, um fundierte Entscheidungen beim Einsatz generativer KI zu treffen, und die Vor- und Nachteile generativer KI, insbesondere bei der Erstellung von Markeninhalten, aufzuzeigen.

Bevor wir in die Details eintauchen, definieren wir einige Schlüsselbegriffe.

Generative KI ist eine Teilmenge der künstlichen Intelligenz. Es handelt sich um eine Art maschinelles Lernen, bei dem Algorithmen so programmiert werden, dass sie aus vorhandenen Inhalten „lernen“ und diese Erkenntnisse auf die autonome Generierung „neuer“ Inhalte (Bilder, Texte, Musik usw.) anwenden.

ChatGPT ist eine von OpenAI entwickelte Chatbot-Anwendung, die generative KI nutzt, um Benutzereingaben zu interpretieren und mit menschenähnlicher Geläufigkeit darauf zu reagieren.

GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) ist das generative KI-Modell, das ChatGPT verwendet. Es wurde darauf trainiert, sich auf die Generierung menschenähnlicher Texte als Reaktion auf eine Textaufforderung zu spezialisieren, beispielsweise auf eine Frage, einen Informationsbefehl oder eine Aussage.

DALL-E (Deep Algorithmic Learning Library – Experimental) ist ein weiteres von OpenAI entwickeltes generatives KI-Modell, das sich auf die Generierung von Bildern basierend auf Textaufforderungen spezialisiert hat.

Was ist der Hype rund um ChatGPT?

OpenAI löste einen Medienrummel aus, als es seine ChatGPT-Schnittstelle für die Öffentlichkeit öffnete. Die Tatsache, dass der Chatbot auf eine breite Palette von Fragen und Befehlen mit menschenähnlicher Geläufigkeit und Kohärenz reagieren kann, löste ein großes Interesse an den möglichen Anwendungen von GPT-3 und ähnlichen KI-Modellen aus.

Öffentliche „Tests“ von ChatGPT und seinem Schwesterprodukt DALL-E haben auch einige der erheblichen Einschränkungen und rechtlichen Auswirkungen aufgedeckt, die mit generativen KI-Modellen verbunden sind, von denen einige seit Jahren in Hilfstools für Entwickler integriert sind.

Eine zentrale Frage innerhalb der Content-Marketing-Branche: Ist generative KI gut genug, um Aufgaben zu übernehmen und Inhalte genauso gut und effizient zu erstellen wie Menschen? Insbesondere wird darüber diskutiert, ob generative KI-Modelle, wie sie in ChatGPT und DALL-E verwendet werden, menschliche Content-Ersteller vollständig ersetzen werden. Die kurze Antwort: Wir sind einfach noch nicht so weit.

Einsatz automatisierter Inhalte in Medien

Wie oben erwähnt, nutzen große Medienunternehmen seit über einem Jahrzehnt generative KI – sowohl selbst entwickelte als auch von Drittanbietern bereitgestellte –, um routinemäßige Berichtsaufgaben zu erledigen. Einige Beispiele sind:

• Associated Press und Bloomberg nutzen KI, um Artikel über Unternehmensgewinnberichte und Sportberichterstattung zu erstellen.
• Die Washington Post und The Guardian, Australien, nutzen KI, um Berichterstattung über lokale Sportereignisse sowie kurze Berichte und Warnungen zu den Ergebnissen von Wahlen und Olympischen Spielen zu erstellen.
• Die Los Angeles Times nutzt KI, um über Erdbeben und andere Naturkatastrophen zu berichten.
• Forbes nutzt KI, um Autoren bei Rohentwürfen und Story-Vorlagen zu unterstützen.

Der Hauptvorteil der automatisierten Berichterstattung in diesen Fällen ist die Skalierbarkeit. Mit KI konnten diese Unternehmen mehr Artikel (Tausende mehr, wie im Fall von Bloomberg berichtet) und mehr Klicks generieren, als sie sonst hätten erreichen können.

Bei den Anwendungen geht es hauptsächlich um die Synthese standardisierter Daten in standardisierten Vorlagen: Zusammenfassungen der Unternehmensgewinne, Spielergebnisse, Statistiken zu Naturkatastrophen usw., wodurch die Quantität und Geschwindigkeit der Nachrichtenausgabe erhöht wird, ohne die Qualität und Integrität des tiefergehenden Journalismus der Veröffentlichungen zu beeinträchtigen.

KI hat sich (größtenteils) bei solchen Anwendungen zur Erstellung von Inhalten im engeren Sinne bewährt, bei denen die Zusammenfassung von Daten und Ereignissen – und nicht von Kunst oder Meinungen – ausreicht, um die Wünsche der Leser zu erfüllen.

CNET ist eine aktuelle Ausnahme und ein warnendes Beispiel. Ihr internes KI-Modell machte Fehler, die dem Kopiertisch entgingen, wie z. B. das Vertauschen von Zahlen, die falsche Schreibweise von Firmennamen und das Plagiieren ohne ordnungsgemäße Zitierung bei der Synthese von Finanznachrichten. Infolgedessen brachten die Konkurrenten das Unternehmen in Bedrängnis, und sein Ruf hat wohl gelitten.

Der Einsatz bei Medienverlagen hat gezeigt, dass die redaktionelle Kontrolle bei KI-generierten Inhalten unerlässlich ist, egal wie grundlegend die Inhaltszuordnung ist. Und journalistische Best Practice besteht darin, den Beitrag von AI in Bylines zu zitieren, um ethisch transparent zu bleiben.

Die Grenzen der generativen KI verstehen

Mit generativen Modellen wie GPT-3 haben wir jetzt eine neue Ebene der Möglichkeiten erreicht, deren fortschrittliche Verarbeitungs- und Trainingsleistung es ihm ermöglicht, sich an ein viel breiteres Spektrum von Eingabeaufforderungen und Anwendungsfällen bei der Inhaltserstellung anzupassen, als es seine Roboter-Reporter-Vorgänger bewältigen konnten.

Generative KI-Modelle weisen jedoch grundlegende Einschränkungen auf, die verhindern, dass sie als vollständiger Ersatz für die Qualität, das Fachwissen und die Originalität dienen, die menschliche Ersteller in den Prozess der Inhaltserstellung einbringen können. Hier sind einige Gründe dafür:

1. Sie erfinden Fakten und präsentieren diese souverän und kompetent. Insbesondere in stark regulierten Branchen wie dem Finanz- und Gesundheitswesen kann selbst die unbeabsichtigte Verbreitung von Fehlinformationen durch den fahrlässigen Einsatz automatisierter Inhaltserstellung zu öffentlichen Tadel und erheblichen Geldstrafen durch Regulierungsbehörden führen.

2. Sie geben keine Quellen an und machen keine Angaben zur Glaubwürdigkeit ihrer Behauptungen.

3. Wenn sie Daten nicht in Echtzeit aufnehmen und aus ihnen lernen, sind sie nicht in der Lage, aktuelle Ereignisse zu interpretieren oder das Bewusstsein für sie zu berücksichtigen.

4. Große Sprachmodelle können Voreingenommenheit, Vorurteile und Fehlinformationen verstärken, da die Informationen in den Daten, auf denen sie trainiert wurden (z. B. das Internet – um es zu sagen), inhärente Vorurteile und Ungenauigkeiten aufweisen.

5. Für Vorhersagen, Ratschläge oder Empfehlungen kann man sich nicht darauf verlassen, da sein Algorithmus kein kritisches Denken, keine Risikobewertung und keine Erfahrungen aus dem wirklichen Leben auf diese Aktivitäten anwenden kann. Es gibt prädiktive KI-Modelle, sie sind jedoch ein völlig anderer Bereich des maschinellen Lernens.

Der Gründer von OpenAI, Sam Altman, hat auf Twitter viele dieser Risiken offen eingestanden:

Offensichtlich stellen all diese Einschränkungen ein erhebliches Reputationsrisiko dar, wenn generative KI verwendet wird, um Vordenker-, Beratungs- oder Beratungsinhalte zu generieren – was eigentlich das Lebenselixier des Marken-Content-Marketings ist.

Diese Einschränkungen verringern auch die Effizienz, da immer dann, wenn KI zur Erstellung substanzieller Inhalte von Grund auf eingesetzt wird, eine sorgfältige Überwachung, Bearbeitung und Faktenprüfung der Marke durch Menschen unerlässlich ist.

Die Quintessenz hier: Generative KI ist darauf trainiert, Informationen zu synthetisieren und schriftliche menschliche Interaktion nachzuahmen, was bedeutet, dass sie scheinbar wirklich gut darin ist, kritisches Denken anzuwenden und sich selbst zu regulieren, aber sie ist dazu nicht wirklich in der Lage.

Wie können Vermarkter also von generativer KI profitieren?

Der Schlüssel liegt darin, generative KI als Tool zur Content-Ermöglichung zu betrachten und nicht als Content-Ersteller an sich. Als auf die Erstellung von Inhalten spezialisiertes Unternehmen nutzt und erforscht Skyword bereits aktiv generative KI in den folgenden Bereichen:

Inhaltsplanung:

Generative KI kann Texte aus Quellmaterial wie Artikeln, Büchern und sogar Gesprächen analysieren, um relevante Themen und Themen zu identifizieren. Die gesammelten Daten können dann verwendet werden, um einen Rahmen für die Idee zu erstellen und mögliche Entwicklungsrichtungen vorzuschlagen.

Ideen und Themen generieren:

Zum Beispiel: Nehmen Sie ein Interviewprotokoll und erstellen Sie auf der Grundlage des Interviews eine Liste mit Themen, die inhaltlich untersucht werden sollen.

Inhaltszuweisungen generieren:

Zum Beispiel: Nehmen Sie ein identifiziertes Thema und erstellen Sie einen Überblick über die Unterthemen oder Punkte, die in einem Inhalt zu diesem Thema behandelt werden sollen.

Erstelleraktivierung:

Die Fähigkeit der generativen KI, Informationen zu synthetisieren und Stilvorgaben zu interpretieren, ist ein leistungsstarkes Werkzeug, um Menschen dabei zu unterstützen, unstrukturierte Ideen und Konzepte in aussagekräftigen Text zu organisieren, Entwürfe schnell zu erstellen und zu iterieren und sicherzustellen, dass die endgültige Kopie grammatikalisch korrekt und flüssig ist.

Erstellen eines Rohentwurfs:

Zum Beispiel: Nehmen Sie Autorennotizen, Quellinhalte oder eine Themenaufforderung auf und verwenden Sie KI, um Sätze zu generieren, die als Grundlage für einen Artikel verwendet werden können. Der generierte Text kann dann bearbeitet und überarbeitet werden, um ein ausgefeilteres Stück zu erstellen. Beachten Sie, dass der Inhalt des ersten Entwurfs ohne kompetente menschliche Anregung und Ausarbeitung relativ allgemein gehalten sein wird.

Kopie „Aufräumen“ und „Stanzen“:

Zum Beispiel: Nehmen Sie einen vorhandenen Text und bitten Sie die KI, ihn zu verbessern, indem Sie Synonyme vorschlagen, Phrasen umformulieren und alternative Formulierungsoptionen anbieten.

Skalierungsausgabe:

Das Verständnis großer Sprachmodelle für Inhaltsformate, die Fähigkeit, Persona-Eingabeaufforderungen zu interpretieren und die Fähigkeit, entsprechende Schreibstile nachzuahmen, bedeutet, dass sie dabei helfen können, Inhalte schnell für eine kanalübergreifende Verstärkung neu zu formatieren und „neue“ Inhaltsoptionen für eng begrenzte Copywriting-Aufgaben zu generieren.

Personalisierung

Zum Beispiel: Nehmen Sie einen Inhalt und verwenden Sie KI, um bestimmte sprachliche oder thematische Überlegungen zu integrieren, die für einen bestimmten Zielgruppentyp relevant sind.

Iterative Assets:

Zum Beispiel: KI dazu auffordern, einen Tweet zu generieren, um einen Artikel zu bewerben oder den Inhalt und die wichtigsten Erkenntnisse eines Whitepapers für die Download-Landingpage zusammenzufassen.

Texterstellung für Werbeaktionen, Anzeigen und CTAs:

Zum Beispiel: Bitten Sie die KI, einen bestimmten Textabschnitt oder eine Kombination aus Text und Daten zu lesen und daraus Vorschläge für Anzeigentexte, Werbetexte oder CTAs zu generieren. Dabei handelt es sich nicht unbedingt um eine neuartige Anwendung, da ähnliche Slogan-Generatoren und Copywriting-Tools schon seit einiger Zeit existieren. Modelle wie GPT-3 sind einfach besser darin und lassen sich mit komplexen Eingabeaufforderungen einfacher „abstimmen“.

Inhalte optimieren oder auffrischen:

Zum Beispiel: Nehmen Sie einen vorhandenen Artikel und verwenden Sie KI, um bestimmte Schlüsselwörter oder Fakten (die Sie bereitstellen) einzubinden und/oder veranlassen Sie ihn, die Sprache zu überarbeiten, um sie im Hinblick auf Lesbarkeit, Engagement und Konvertierung effektiver zu gestalten.

Bildauswahl und -generierung:

Zum Beispiel: Nehmen Sie einen Artikel und verwenden Sie KI, um ein oder mehrere Bilder aus einer bestimmten Datenbank auszuwählen (einschließlich der richtigen Namensnennung), um sie mit der Kopie zu verknüpfen. Beachten Sie, dass die Daten und Methoden, die zum Trainieren von KI-Bildgeneratoren verwendet werden, zu mehreren Klagen geführt und genügend ethische Fragen aufgeworfen haben, die bei der Verfolgung solcher Modelle äußerste Vorsicht erfordern.

Wie Skyword heute generative KI anwendet

Unsere Content-Marketing-Plattform Skyword360 umfasst jetzt Content Atomization, eine direkte Anwendung der GPT-3-Technologie. Durch die Kombination von KI mit einer proprietären Prompt-Architektur können wir unseren Kunden die Möglichkeit bieten, einen primären Inhalt als Quelle zu identifizieren und darauf basierend sofort iterative Assets (soziale Beiträge, Newsletter-Zusammenfassungen, kürzere Artikel, Video-Storyboards usw.) zu generieren die Informationen im Quellinhalt und passt dabei Stil und Kontext für verschiedene Personas und spezifische Markentöne an.

Diese Inhalte werden dann zur redaktionellen Überprüfung durch Menschen bereitgestellt, was, wie bereits erwähnt, ein wesentlicher Schritt im Prozess der Qualitätssicherung von Inhalten ist.

Anstatt KI zu verwenden, um eine Menge „Bot“-Inhalte von Grund auf zu generieren, basierend auf dem, was sie aus dem „Internet“ kennt, nutzen wir ihre Fähigkeiten, um den Stil ursprünglicher, hochwertiger, von Menschen erstellter Inhalte umzufunktionieren und anzupassen Es kann schnell verstärkt, atomisiert und über mehrere Kanäle hinweg verwendet werden, um mehrere Personas anzusprechen.

Für uns ist dies nur eine von vielen idealen Möglichkeiten, die Kraft der menschlichen Kreativität mit der Skaleneffizienz zu verbinden, die generative KI gekonnt bieten kann.

Zukunftsausblick

Wahrscheinliche Auswirkungen auf Suchmaschinen:

Derzeit muss sich die generative KI noch als zuverlässig und anspruchsvoll genug erweisen, um die gesamte Antwortabruf- und Recherchefunktion zu ersetzen, die Suchmaschinen heute bieten.

Die unmittelbarere Frage für Vermarkter ist also, wer bei der Suche gewinnen wird, wenn mehr KI-generierte Inhalte in die digitale Landschaft gelangen.

Content-Farmen und Unternehmen, die ihre Energie darauf verwenden, Inhalte zu erstellen, um Suchmaschinenalgorithmen auszuspielen, werden wahrscheinlich zu den ersten gehören, die damit beginnen, KI-generierte Inhalte zu produzieren, um die Sichtbarkeit ihrer Website zu erhöhen. Ohne böswillige Absicht sind auch kleine Unternehmen daran interessiert, die Technologie zu nutzen, um Inhalte zu generieren, deren Unterstützung sie sich sonst einfach nicht leisten könnten.

Wie wir wissen, spielt das Volumen eine entscheidende Rolle bei der Erzielung von Suchgewinnen, und die Qualität der von KI generierten Inhalte wie GPT-3 ist mindestens so gut wie die vieler bereits vorhandener, mit Schlüsselwörtern gefüllter SEO-Inhalte. Allerdings dürften die durch die Überschwemmung des Marktes mit rein automatisierten Inhalten erzielten Gewinne nur von kurzer Dauer sein, da die Erkennung von KI-generierten Inhalten immer fortschrittlicher wird.

Bereits im August 2022 kündigte Google (das mit ca. 84 % des Suchmarktanteils dominiert) sein Update „Hilfreiche Inhalte“ an, das speziell darauf abzielt, den bestehenden Zustrom minderwertiger, KI-generierter Inhalte in den Suchergebnissen zu bekämpfen.

Kurz gesagt, Google ist offiziell bestrebt, vertrauenswürdige, relevante und einzigartig informative Inhalte zu erkennen und zu bevorzugen. Marken, deren KI-generierte Inhalte darauf ausgelegt sind, bei Suchanfragen zu gewinnen, denen es aber an Substanz mangelt, werden weiterhin einen Rückgang ihrer Inhalte in den Rankings verzeichnen. Auf der anderen Seite wird die Entwicklung einer konsistenten Basis hochwertiger Originalinhalte Marken weiterhin dabei helfen, einen Wettbewerbsvorteil gegenüber anderen Websites zu wahren.

Ebenso wird sich das große Geld, das bereits in Technologien zur Faktenprüfung gesteckt wird, die darauf abzielen, Fehlinformationen und irreführende Inhalte zu erkennen und zu bekämpfen, zweifellos mit einem aufstrebenden Markt für KI-generierte Tools zur Inhaltserkennung überschneiden.

Wahrscheinliche Auswirkungen auf das Creator-Ökosystem:

Da ich den ersten Teil meiner Karriere damit verbracht habe, mich mit der Robotikbranche zu beschäftigen, reagiere ich empfindlich auf Versuche, dies alles auf eine Debatte zwischen ChatGPT und Human Creators zu reduzieren. Wie wir im Laufe der Geschichte mit der Entwicklung der Technologie gesehen haben, ist es selten ein Entweder-Oder-Vorschlag.

Generative KI und menschliche Schöpfer werden nebeneinander existieren, aber die Art und Weise, wie Schöpfer arbeiten und welche Karrierewege ihnen zur Verfügung stehen, werden sich mit dem Aufkommen dieser Technologie wahrscheinlich erheblich ändern. Wir werden dieses Thema in einem zukünftigen Beitrag genauer untersuchen.

Was können Marken derzeit in Bezug auf die Art und Weise, wie sie mit den YouTubern interagieren und sie entlohnen, erwarten und was können sie in naher Zukunft von ihnen erwarten?

Man kann vernünftigerweise davon ausgehen, dass generative KI und redaktionelle Aufsicht bei bestimmten routinemäßigen Inhaltsaufgaben, wie dem Verfassen von Werbetexten oder Newsletter-Zusammenfassungen, ebenso effektiv und effizienter sein werden als der Einsatz menschlicher Autoren.

Allerdings verleihen erfahrene menschliche Ersteller den Inhalten einen unersetzlichen Wert, wenn sie ihr Fachwissen und ihre Fachkenntnisse in eine Aufgabe einbringen. Ich spreche davon, einzigartige Muster und Erkenntnisse zu entwickeln, tiefgreifende Reflexion und Untersuchung komplexer Themen anzubieten, noch unbekannte Fakten aufzudecken, hochrelevante Ratschläge zu geben und authentische persönliche Erfahrungen in Inhalte zu integrieren.

Kurzfristig dürften die Kosten für „generische“ Inhalte für Marken sinken, da KI eingesetzt wird, um das kostengünstige Angebot an Inhaltstypen mit hohen Vorlagen zu erhöhen, und da immer mehr menschliche Ersteller beginnen, KI zu nutzen, um Inhalte schneller zu generieren.

Andererseits dürften die Quoten hochqualifizierter YouTuber und Branchenexperten steigen, da die Nachfrage nach ihren Fähigkeiten bei Marken steigt, die sich stärker auf Qualität und Originalität verlassen müssen, um sich in einer noch lauteren Content-Landschaft abzuheben.

Bei der Frage, ob Vermarkter Bedenken hinsichtlich der Bezahlung von Entwicklern haben sollten, die von KI verfasste Aufträge abgeben, ist es wichtig zu erkennen, dass KI-unterstützende Tools – in einfacheren Versionen – bereits seit einiger Zeit von Entwicklern genutzt werden. Letztendlich braucht es Zeit und Geschick, um die KI dazu zu bringen, Inhalte zu generieren, die sich kreativ, aufschlussreich und überzeugend einzigartig anfühlen. Ob KI eingesetzt wurde oder nicht, ist nicht so wichtig, sondern vielmehr, ob die Ausgabe einzigartig informativ, gut gemacht und vertrauenswürdig ist oder nicht.

Nutzen Sie Redaktionsteams und Tools zur Plagiatserkennung, um zu beurteilen, ob die eingereichten Inhalte den Standards Ihrer Marke in Bezug auf Qualität, Fachkompetenz und Originalität entsprechen, da dies ein Beweis dafür ist, dass echte menschliche Anstrengungen unternommen wurden. Spezifische Tools zur Erkennung von KI-generierten Inhalten werden entwickelt, können aber (noch) nicht zuverlässig bestimmen, wie viel menschlicher oder maschineller Aufwand in ein Stück geflossen ist – falls das Ihr Ziel ist.

Wahrscheinliche Auswirkung auf das Kundenverhalten

Das ist die Frage, die mich als Vermarkter am meisten beschäftigt: Was passiert mit dem Vertrauen der Kunden, wenn KI-generierte Inhalte noch mehr Mainstream werden? Unser CEO wird in seinem nächsten Newsletter näher darauf eingehen, aber – historischen Mustern nach zu urteilen – werden wahrscheinlich drei Verhaltensweisen durch die breitere Nutzung und Zugänglichkeit generativer KI beeinflusst:

1. Das Vertrauen der Käufer in Marken und Markenmarketing wird schwinden, da Browser und andere Plattformen Tools einbauen, um Käufer zu erkennen und zu warnen, dass etwas durch KI geschaffen wurde, und die Nutzung oder Nichtnutzung von KI-generierten Inhalten durch Marken zu einem Differenzierungsmerkmal im Wettbewerb wird.

2. Käufer werden von Marken noch mehr maßgeschneiderte, Personalisierungs- und immersive Erlebnisse erwarten, wenn sie in ihrem Alltag immer mehr KI-gestützte Erlebnisse nutzen. Da die Ungeduld mit der manuellen „Recherche“ zunimmt, werden Marken noch mehr um Erlebnisqualität und Hyperrelevanz konkurrieren.

3. Käufer legen bei der Produktrecherche noch mehr Wert auf authentische menschliche Empfehlungen , Geschichten und Kundenvideorezensionen. Sie könnten sogar beginnen, traditionellere digitale Informationsplattformen aufzugeben, da als Reaktion auf das Misstrauen der Verbraucher spezialisierte Quellen für „verifizierte menschliche“ Inhalte entstehen.

Das wird nicht immer der Fall sein, aber (vorerst) ist generative KI ein Quantitätsspiel, kein Qualitätsspiel, und Marken brauchen sowohl Quantität als auch Qualität, um im heutigen Marketingumfeld konkurrenzfähig zu sein. Erkunden und testen Sie also auf jeden Fall generative KI als Effizienz- und Unterstützungstool für Ihre Content-Erstellung, aber tappen Sie nicht in die Falle und denken Sie, dass sie als vollständiger Ersatz für menschliche Content-Ersteller dienen kann.

Marken müssen diese Technologie beherrschen (im Hinblick auf die Content-Produktion und das Markenerlebnis), um künftig wettbewerbsfähig zu sein. Arbeiten Sie also mit Anbietern zusammen, die sich mit der Technologie auskennen, sie richtig anwenden und alle Risiken für Sie verwalten und mindern können.

Ich empfehle Ihnen, unseren Newsletter zu abonnieren, wenn Sie daran interessiert sind, weitere Inhalte unserer laufenden Reihe über generative KI direkt in Ihren Posteingang zu bekommen. Vereinbaren Sie ein Treffen mit unserem Team, um einen Einblick in die Art und Weise zu erhalten, wie wir generative KI bei Skyword nutzen, um die Effizienz der Inhaltserstellung unserer Markenkunden zu verbessern, ohne deren Qualität oder Markenintegrität zu beeinträchtigen.

Ausgewähltes Bild von DeepMind auf Unsplash