Der ultimative Leitfaden für KI im digitalen Marketing: Tools, Beispiele und umsetzbare Tipps

Künstliche Intelligenz (KI) hat viele Bereiche verändert, und digitales Marketing bildet da keine Ausnahme. Daten von IBM zeigen, dass 35 % der Unternehmen bereits KI in ihrem Unternehmen einsetzen, während 42 % KI erforschen. Wenn Sie überlegen, wie Sie KI im digitalen Marketing einsetzen können, sind Sie hier genau richtig!

Hier sind einige Möglichkeiten, wie KI Sie beim Marketing unterstützen kann, mit Beispielen aus der Praxis und umsetzbaren Tipps, die Sie anwenden können, um näher an Ihr Publikum heranzukommen.

Inhaltsverzeichnis

• Personalisierte Inhaltsempfehlungen
• Prädiktive Analysen für das Lead-Scoring
• Dynamisches E-Mail-Marketing
• Chatbots für den Kundensupport
• Behavioral Targeting in der Werbung
• Semantische Analyse zur Inhaltsoptimierung
• Social Media Listening und Stimmungsanalyse
• Automatisierte Kampagnenoptimierung
• Prädiktive Modellierung des Customer Lifetime Value (CLV).
• Visuelle Suche und Bilderkennung

1. Personalisierte Inhaltsempfehlungen

Stellen Sie sich ein Surferlebnis vor, bei dem Sie mit Inhalten bombardiert werden, die Sie weder interessant noch relevant finden. In einem so lauten digitalen Labyrinth würden Sie wahrscheinlich ganz aufhören zu surfen.

Vergleichen Sie das nun mit einem Szenario, in dem sich jeder Inhalt, den Sie sehen, handverlesen anfühlt und Ihren Interessen und Vorlieben entspricht. Die zweite Szene spiegelt die Leistungsfähigkeit KI-gesteuerter personalisierter Inhaltsempfehlungen wider.

Daten von Google besagen, dass neun von zehn Vermarktern anerkennen, dass Personalisierung eine wichtige Rolle bei der Steigerung der Unternehmensrentabilität spielt. KI hat es viel einfacher gemacht, Personalisierung anzubieten, indem sie Algorithmen verwendet, die das Benutzerverhalten analysieren, um maßgeschneiderte Inhaltsvorschläge zu liefern.

Beispiel aus der Praxis: Personalisierte Empfehlungen von YouTube

YouTube nutzt KI, um personalisierte Inhaltsempfehlungen anzubieten. Die Plattform analysiert die Interaktionsdaten jedes Benutzers, einschließlich der angesehenen Videos, der Dauer der Ansichten, „Gefällt mir“-Angaben, Abneigungen und Kommentare. Jede Aktion trägt dazu bei, ein Profil seiner Vorlieben zu erstellen.

In den letzten Wochen habe ich mir Videos über Produktivität und Schreiben angesehen. Außerdem habe ich mir angewöhnt, bei der Arbeit im Hintergrund Jazzmusik zu spielen.

Hier sind meine YouTube-Empfehlungen, als ich sie beim Schreiben dieses Artikels in meinem Browser öffnete:

Diese Empfehlungen haben mein Interesse geweckt und ich würde sie mir wahrscheinlich ansehen, wenn ich nicht zu sehr mit tiefer Arbeit beschäftigt wäre. Dies zeigt nur, wie die KI von YouTube den Inhalt und Kontext von Videos versteht und dabei hilft, maßgeschneiderte Empfehlungen für mich zu erstellen. Da die Empfehlungen genau richtig sind, konsumiere ich mehr Videos und verbringe länger auf der Plattform.

Wenden Sie es auf Ihre Marke an

Erwägen Sie den Einsatz von KI-Personalisierungstools in Ihrem E-Commerce-Geschäft. Ein Tool wie Intellimaze ermöglicht es Websites beispielsweise, mithilfe von KI jedem Website-Besucher einzigartige Seitenvariationen anzuzeigen und so die Konversionsraten zu erhöhen.

Dynamic Yield bietet außerdem personalisierte Produktempfehlungen mithilfe eines Deep-Learning-Algorithmus, um das nächste Produkt vorherzusagen, auf das jeder Besucher am wahrscheinlichsten klickt.

2. Predictive Analytics für das Lead-Scoring

Unter Lead-Scoring versteht man die Marketingmethode, mit der potenzielle Kunden anhand einer Skala eingestuft werden, die den wahrgenommenen Wert jedes Leads darstellt.

Die Strategie umfasst die Zuweisung numerischer Werte, Bewertungen oder Deskriptoren (z. B. heiß, warm oder kalt). Traditionell legen Vermarkter spezifische Kriterien für die Bewertung von Leads fest, wie zum Beispiel:

• Demographische Information
• Firmengröße
• Berufsbezeichnung
• Engagement-Level (z. B. Website-Besuche oder E-Mail-Interaktionen)
• Wo sie sich im Marketing-Trichter befinden

Predictive Analytics hingegen wird von der Harvard Business School als „die Nutzung von Daten zur Vorhersage zukünftiger Trends und Ereignisse“ definiert.

KI im digitalen Marketing ermöglicht prädiktive Analysen im Lead-Scoring, indem historische Daten zur Vorhersage potenzieller Szenarien verwendet werden. Schließlich kann KI riesige Datenmengen aus verschiedenen Quellen integrieren und analysieren, darunter:

• CRM-Systeme
• Sozialen Medien
• Website-Interaktionen und
• E-Mail-Engagements.

Diese umfassende Datenanalyse liefert ein vollständigeres Bild jedes Leads.

Beispiel aus der Praxis: Einstein Lead Scoring von Salesforce

Salesforce, eine Customer-Relationship-Management-Software (CRM), ermöglicht es Benutzern, ihre Leads zu verfolgen. Im CRM wird jeder Lead erstellt, wenn er neue Kontaktinformationen in seiner Datenbank erhält.

Zur Qualifizierung von Leads nutzt die Plattform eine Technologie namens Einstein Lead Scoring. Diese Funktion nutzt die Leistungsfähigkeit der KI, um Leads anhand der etablierten Muster erfolgreicher Konvertierungen des Benutzers zu bewerten.

Das Einstein Lead Scoring nutzt KI zur Analyse historischer Leads, um zu ermitteln, welche aktuellen Leads früheren Konvertern am ähnlichsten sind. Basierend auf diesen Daten vergibt das System anhand verschiedener Informationen Punkte an diese Leads. Je höher die Punktzahl, desto mehr Gemeinsamkeiten haben die Leads mit früheren Kunden.

Mit dieser Funktion können Vermarkter detailliertere Einblicke erhalten und Leads entsprechend ihrer Punktzahl priorisieren.

Wenden Sie es auf Ihre Marke an

Erwägen Sie den Einsatz KI-gestützter Software, um prädiktive Analysen für die Lead-Bewertung zu erhalten. Dadurch werden nicht nur Ihre Marketingbemühungen optimiert, sondern auch die Gesamteffektivität Ihrer Marke bei der Ansprache potenzieller Kunden gesteigert.

3. Dynamisches E-Mail-Marketing

Wie oft öffnen Sie Marketing-E-Mails in Ihrem Posteingang? Daten von Mailmunch zeigen branchenübergreifend eine durchschnittliche E-Mail-Öffnungsrate von 21,33 % – das sind nur zwei von zehn E-Mails.

Ohne Zweifel kann E-Mail-Marketing schwierig sein, wenn Sie nicht über Erfahrung, Fähigkeiten und die richtigen Tools verfügen. Glücklicherweise ermöglicht künstliche Intelligenz im Marketing Unternehmen, ihre Kampagnen zu optimieren, indem sie maschinelles Lernen nutzen, um die richtigen Nachrichten zu erstellen und sie zur richtigen Zeit an die richtigen Zielgruppen zu senden.

Im Kontext von E-Mail-Kampagnen ermöglicht KI im digitalen Marketing Benutzern Folgendes:

• Analysieren Sie die bisherige E-Mail-Leistung, um aufmerksamkeitsstarke Betreffzeilen zu erstellen und optimale Sendezeiten zu ermitteln
• Aggregierte E-Mail-Analysen, die wertvolle Einblicke in die Gesamtleistung der Kampagne liefern
• Initiieren Sie E-Mail-Workflows automatisch basierend auf bestimmten Aktionen der Empfänger
• Verbessern Sie die Verwaltung Ihrer E-Mail-Listen, indem Sie Ihre Kontaktlisten bereinigen und organisieren
• Erstellen Sie maßgeschneiderte E-Mail-Texte, die bei Ihrer Zielgruppe Anklang finden
• Personalisieren Sie E-Mail-Inhalte, um unterschiedliche Zielgruppensegmente anzusprechen

Beispiel aus der Praxis: Das KI-Marketing-Tool von MailChimp

Mailchimp nutzt seinen KI-Wachstumsassistenten Intuit Assist, um die Art und Weise zu revolutionieren, wie Kunden ihre E-Mail-Kampagnen angehen.

Mit dem Tool können Benutzer verschiedene Aspekte des Marketings automatisieren und optimieren und personalisierte Inhalte in großem Maßstab erstellen. Zu den KI-Funktionen von Mailchimp gehört die Generierung von Automatisierungen für die Begrüßung neuer Kontakte, die Wiederherstellung verlassener Warenkörbe und die erneute Ansprache verlorener Kunden.

Das Tool nutzt außerdem KI beim Verfassen von markenbezogenen E-Mails und Marketingtexten sowie KI-gesteuerte kundenspezifische Designfunktionen, die sich an der Markenästhetik orientieren.

Wenden Sie es auf Ihre Marke an

Erwägen Sie den Einsatz KI-gestützter E-Mail-Marketing-Tools, um Ihre E-Mail-Kampagnen zu optimieren. Auf diese Weise können Sie die richtigen Nachrichten zur richtigen Zeit senden und so Ihre E-Mail-Öffnungsrate und Klickrate verbessern.

4. Chatbots für den Kundensupport

Chatbots gibt es schon seit einiger Zeit. Wenn Chatbots jedoch nicht sorgfältig konfiguriert sind, können die begrenzten Fähigkeiten herkömmlicher Chatbots Kunden in eine frustrierende Schleife verwickeln.

Betreten Sie die Konversations-KI-Chatbots – die neueste Revolution der KI im digitalen Marketing und Kundenservice.

Herkömmliche Chatbots, auch regelbasierte Chatbots genannt, basieren auf einem vorgegebenen Satz an Regeln und Antworten. Diese Tools basieren auf der „Wenn-Dann“-Logik und reagieren auf bestimmte Schlüsselwörter oder Phrasen, die in der Eingabe des Benutzers identifiziert werden.

Andererseits basieren Konversations-KI-Chatbots auf Technologien wie ML und Natural Language Processing (NLP). Das bedeutet, dass sie die menschliche Sprache differenzierter und kontextbewusster verstehen, daraus lernen und darauf reagieren können.

Beispiel aus der Praxis: KLM Royal Dutch Airlines

Der Kundenstamm von KLM Royal Dutch Airlines erstreckt sich über Kontinente. Zu Recht implementiert es einen KI-gestützten mehrsprachigen Chatbot im Facebook Messenger, der rund um die Uhr zugänglich ist. Der Chatbot verwaltet wöchentlich 15.000 soziale Gespräche in verschiedenen Sprachen.

Ich habe versucht, mit dem Bot auf Spanisch zu chatten, und er hat meine Anfrage verstanden und die erforderlichen Aktionen ausgeführt:

Durch ein besseres Verständnis von Anfragen in mehreren Sprachen verbessern diese Bots nicht nur die Kundenbindung, sondern sparen den Kundendienstmitarbeitern auch Zeit, sodass sie sich auf komplexere Aufgaben konzentrieren können.

Wenden Sie es auf Ihre Marke an

Wenn Sie viele komplexe Anfragen erhalten, die mit regelbasierten Chatbots möglicherweise nur schwer zu bearbeiten sind, sollten Sie den Einsatz von KI-Chatbots wie LiveHelpNow, Ada, Tidio und vielen anderen in Betracht ziehen.

5. Behavioral Targeting in der Werbung

Der Einsatz von KI im digitalen Marketing umfasst auch Behavioral Targeting, das es Marken ermöglicht, äußerst zielgerichtete und personalisierte Werbekampagnen zu erstellen.

Wenn Sie schon einmal online nach einem Rucksack gesucht haben und unmittelbar danach Anzeigen für Rucksäcke in Ihren Apps und Browsern auftauchen, dann haben Sie die Macht des Behavioral Targeting erkannt.

Diese Technik verwendet Daten, die über das Surfverhalten eines Benutzers gesammelt wurden, wie z. B. Suchanfragen, besuchte Seiten und ausgecheckte Produkte, um auszuwählen, welche Anzeigen dieser Person angezeigt werden sollen.

Ich lege beispielsweise Wert darauf, über die neuesten Entwicklungen in den Bereichen KI und Wirtschaft auf dem Laufenden zu bleiben, und so sehen gesponserte Anzeigen auf meiner Instagram-Seite aus:

Beispiel aus der Praxis: Personalisierte Facebook-Anzeigen

Facebook nutzt ML, um seine personalisierte Anzeigenbereitstellung zu verbessern und so sowohl für Verbraucher als auch für Unternehmen einen Mehrwert zu schaffen.

Werbetreibende definieren ihre Zielgruppe über die Self-Service-Tools von Facebook und nutzen dabei Daten wie:

• Alter
• Geschlecht
• Benutzeraktionen auf der Plattform
• Benutzerdefinierte Informationen wie E-Mail-Listen oder Website-Besucherdaten

( Bildquelle )

Anzeigen, die auf diese Zielgruppen ausgerichtet sind, nehmen an einer Auktion teil. In diesem Prozess verwendet Facebook ML, um den Gesamtwert jeder Anzeige auf der Grundlage ihres Gebots, der geschätzten Aktionsrate (die Wahrscheinlichkeit, dass ein Nutzer die gewünschte Aktion ausführt) und der Anzeigenqualitätsbewertung zu berechnen.

Dieses System stellt sicher, dass nicht nur der Höchstbietende gewinnt, sondern auch Anzeigen, die voraussichtlich ansprechender oder qualitativ hochwertiger sind, sodass Unternehmen jeder Größe ihre gewünschte Zielgruppe effektiv erreichen können.

Wenden Sie es auf Ihre Marke an

Nutzen Sie Plattformen wie Facebook und Instagram, die fortschrittliche ML-Algorithmen bieten, um Ihre Anzeigen anhand ihrer Online-Interaktionen gezielt auf Nutzer auszurichten. Dadurch können Sie die Relevanz Ihrer Anzeigen verbessern und die Konversionsraten steigern.

6. Semantische Analyse zur Inhaltsoptimierung

Nehmen wir an, Sie wurden beauftragt, Inhalte für das Schlüsselwort „Rock“ zu erstellen. Auf welches Thema werden Sie Ihre Inhalte konzentrieren?

Nun, es gibt ein paar Möglichkeiten, die Sie einschlagen können. Zum einen könnten Sie Inhalte zur Rockmusik erstellen und über deren Geschichte und die wichtigsten Akteure der Branche diskutieren. Andererseits könnten Sie auch einen Artikel über feste mineralische Materialien, ihre Arten und ihre Verwendung schreiben.

So oder so: Da Sie den richtigen Kontext von vornherein nicht kannten, könnte die Hälfte der Leute, die nach dem Begriff „Rock“ suchen, Ihren Inhalt für irrelevant halten. Hier kommt die semantische Analyse ins Spiel.

Im Kontext von KI im digitalen Marketing dienen semantische Analysetools dazu, den Kontext und die Nuancen der Sprache innerhalb von Inhalten zu verstehen. Dieser Prozess ermöglicht die Erstellung von Inhalten, die für die Absicht des Benutzers relevant sind und besser auf Suchmaschinenalgorithmen abgestimmt sind.

Beispiel aus der Praxis: Google BERT

Google BERT (Bidirektionale Encoder-Repräsentationen von Transformers) ist eine auf einem neuronalen Netzwerk basierende Technik für die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP).

Dieses Tool soll den Kontext und die Nuancen von Suchanfragen erfassen und es der Suchmaschine ermöglichen, relevantere Ergebnisse für die Suchanfragen der Benutzer zu liefern.

Im Gegensatz zu früheren Modellen, die den Text linear verstanden haben (ein Wort nach dem anderen der Reihe nach), verarbeitet BERT Wörter im Verhältnis zu allen anderen Wörtern in einem Satz bidirektional.

Wenden Sie es auf Ihre Marke an

Verwenden Sie KI-gestützte SEO-Tools, die semantische Analysefunktionen bieten, um nicht nur Schlüsselwörter, sondern auch verwandte Konzepte, Begriffe und Fragen zu identifizieren, an denen Ihre Zielgruppe interessiert ist. Erstellen Sie Inhalte, die diese Bereiche ansprechen, und konzentrieren Sie sich auf die Bereitstellung von Mehrwert und die Beantwortung von Fragen in einem kontextrelevanten Kontext Benehmen.

7. Zuhören in sozialen Medien und Stimmungsanalyse

Die Überwachung der Kundenstimmung war schon immer Teil guter Marketingpraktiken. Aber KI im Marketing hat diese Methode auf eine ganz neue Ebene gehoben.

Algorithmen ermöglichen es Unternehmen nun, die Stimmungen der Kunden und die öffentliche Wahrnehmung besser zu verstehen und Trends in Echtzeit zu erkennen. KI kann große Mengen an Social-Media-Daten analysieren und Benutzern umsetzbare Erkenntnisse über Verbraucherpräferenzen und -verhalten liefern.

Beispiel aus der Praxis: Airbnbs Bewertungs-Sentiment-Analyse

Airbnb nutzt KI-Algorithmen, um aus Kundenfeedback wichtige Erkenntnisse zu gewinnen. Mithilfe von NLP-Methoden kann die Plattform Texte in Gästebewertungen analysieren, um ein umfassendes Verständnis der Gefühle, Vorlieben, Abneigungen und Problembereiche der Kunden zu gewinnen.

Dieser KI-Ansatz ermöglicht es Airbnb, über die grundlegende Stimmungsanalyse hinauszugehen und präzise Verbesserungsmöglichkeiten zu ermitteln.

Wenden Sie es auf Ihre Marke an

Um KI bei der Sentimentanalyse und beim Zuhören in sozialen Medien einzusetzen, sollten Sie den Einsatz einer KI-fähigen Social-Media-Management-Plattform in Betracht ziehen.

Mit Hootsuite können Benutzer beispielsweise auf Daten zu Erkenntnissen wie der Häufigkeit von Erwähnungen und häufig verwendeten Wörtern innerhalb einer Suche zugreifen.

Der emotionale Kontext von Gesprächen zu den Suchbegriffen wird analysiert, um die Wahrnehmung der Öffentlichkeit zu verstehen. Beispielsweise sollte dem Produktentwicklungsteam durchweg negatives Feedback zu einem Produkt mitgeteilt werden.

Durch die Identifizierung von „Top-Autoren“ können auch potenzielle Influencer oder Kritiker aufgedeckt werden, die sich mit den Suchbegriffen beschäftigen, was Möglichkeiten zur Zusammenarbeit oder zum Engagement bietet.

8. Automatisierte Kampagnenoptimierung

Wenn es um die Implementierung und Überwachung von Kampagnen geht, ermöglichen KI-gesteuerte Strategien es Marketingfachleuten, über Rätselraten hinauszugehen.

KI im digitalen Marketing kann kontinuierliche Tests und Anpassungen in Echtzeit ermöglichen, sodass Benutzer den größtmöglichen Return on Investment (ROI) erzielen.

Wie funktioniert es? Mit KI können Sie die Zuweisung von Werbeausgaben zu den leistungsstärksten kreativen Elementen und Kanälen automatisieren. Dadurch sind Ihre Kampagnen präziser ausgerichtet und Sie können von höheren Konversionsraten profitieren.

Beispiel aus der Praxis: Die KI-gestützten Kampagnenlösungen von Google Ads

Mit Google Ads können Nutzer die automatisierten Gebotstechnologien namens Smart Bidding nutzen. Diese Funktion nutzt ML, um Kampagnen im Hinblick auf Conversions oder den Conversion-Wert zu optimieren.

( Bildquelle )

Da viele Google Ads-Nutzer bereits automatisierte Gebote nutzen, verlagert sich der Fokus nun auf eine ganzheitliche kanalübergreifende Optimierung.

Diese Technologie zielt darauf ab, über traditionelle Einkanalstrategien hinauszugehen, indem sie Gebote über Suche, Display, Video und mehr integriert und sich so an die vielschichtige Customer Journey anpasst, die zahlreiche Kanäle umfasst.

Beispielsweise ergab die von Google/Ipsos im Oktober 2021 bis Januar 2022 durchgeführte Weihnachtseinkaufsstudie, dass mehr als die Hälfte der US-Käufer fünf oder mehr Kanäle wie soziale Medien und Videos nutzten, wenn sie innerhalb von zwei Tagen einkauften.

Wenden Sie es auf Ihre Marke an

Erwägen Sie die Verwendung automatisierter Gebote, wenn Sie das nächste Mal eine Kampagne auf Werbeplattformen durchführen. Bei Google Ads beispielsweise entscheiden sich bereits über 80 % der Nutzer für die automatische Gebotseinstellung. Daher ist es eine gute Idee, zu prüfen, ob dies auch für Ihre Marke funktioniert.

Es lohnt sich auch zu prüfen, ob Ihre kanalübergreifende Optimierung eine gute Strategie sein könnte, um Ihr Publikum durch den Trichter zu führen, während es täglich mit mehreren Plattformen interagiert.

9. Prädiktive Modellierung des Customer Lifetime Value (CLV).

Der Customer Lifetime Value (CLV) ist eine Kennzahl, die den Gesamtbetrag schätzt, den ein Unternehmen während der gesamten Geschäftsbeziehung von einem Kunden erwarten kann.

Hier ist eine Grundformel für diese Metrik:

CLV = Durchschnittlicher Wert eines Verkaufs x Anzahl wiederholter Transaktionen x durchschnittliche Verweildauer

Nehmen wir an, der durchschnittliche Wert eines Verkaufs beträgt 100 US-Dollar, die Anzahl der Wiederholungstransaktionen pro Jahr beträgt fünf und die Kunden werden im Durchschnitt drei Jahre lang gehalten. Wenn wir die obige Formel verwenden (100 $ x 5 x 3), wäre der CLV 1500 $.

KI im digitalen Marketing ermöglicht es Unternehmen, diese Kennzahl in großem Maßstab zu berechnen, ohne manuelle Berechnungen durchführen zu müssen. Mit Predictive CLV können Benutzer den zukünftigen Wert von Kunden vorhersagen, indem sie ihr vergangenes und aktuelles Verhalten analysieren.

Beispiel aus der Praxis: Microsoft Dynamics 365

Dynamics 365 von Microsoft, eine Suite von Softwareanwendungen für Enterprise Resource Planning (ERP) und Customer Relationship Management (CRM), nutzt KI, um den CLV vorherzusagen, indem der Transaktionsverlauf und die Kundenaktivitäten aggregiert werden.

Auf diese Weise können Benutzer hochwertige Kunden identifizieren und entsprechende Strategien entwickeln, Kunden anhand ihres potenziellen Werts segmentieren und einheitliche Produktentwicklungsentscheidungen treffen.

Dynamics 365 verwendet ein Bewertungssystem, um die Leistung des KI-Modells bei der Identifizierung hochwertiger Kunden zu bewerten. Diese Noten sind:

• Note A – Das KI-Modell sagt im Vergleich zum Basismodell mindestens 5 % mehr hochwertige Kunden genau voraus
• Note B – Die Leistung des KI-Modells bei der Vorhersage hochwertiger Kunden liegt um 0–5 % genauer als das Basismodell
• Note C – Dieses KI-Modell sagt im Vergleich zum Basismodell weniger hochwertige Kunden genau voraus

Mit diesem Bewertungssystem können Benutzer die Wirksamkeit ihrer prädiktiven CLV-Modelle beurteilen und entscheiden, ob sie sich bei strategischen Entscheidungen auf die Vorhersagen des KI-Modells verlassen.

Wenden Sie es auf Ihre Marke an

Erwägen Sie die Implementierung einer KI-Lösung, um Daten in Vorhersagemodelle zu integrieren, die den CLV vorhersagen können. Anschließend können Sie diese Erkenntnisse nutzen, um Ihre Marketingbemühungen auf hochwertige Kunden abzustimmen und deren Erfahrungen durch das Anbieten maßgeschneiderter Prämien zu personalisieren.

10. Visuelle Suche und Bilderkennung

Haben Sie schon einmal die Bildersuche genutzt, um online nach einem Artikel zu suchen? Wenn Sie mit „Ja“ geantwortet haben, wissen Sie, wie hilfreich diese Funktion für Verbraucher sein kann.

In Verbindung mit KI-Technologie ermöglichen visuelle Suche und Bilderkennung ein effizienteres Einkaufserlebnis. Schließlich müssten Kunden nur Fotos von Produkten hochladen und könnten automatisch relevante Ergebnisse erhalten.

Algorithmen können die Bilder auch analysieren, um Farben, Formen, Muster und andere Merkmale zu identifizieren, sodass Kunden leichter finden, was sie suchen.

Beispiel aus der Praxis: Amazon Lens

Amazon Lens ist ein gutes Beispiel für KI-gestützte visuelle Suchtechnologie im E-Commerce-Bereich.

Nutzer können direkt über die Amazon-App auf das Tool zugreifen. Sie müssen lediglich die Objektivfunktion in der Suchleiste auswählen und ein vorhandenes Bild hochladen oder ein Foto eines Artikels aufnehmen. Bilderkennungsalgorithmen identifizieren dann Produkte, die den visuellen Merkmalen des Artikels auf dem Bild entsprechen.

Ich habe zum Beispiel ein Foto meiner Computermaus gemacht und Amazon Lens hat ähnliche Ergebnisse erzielt:

Wenden Sie es auf Ihre Marke an

Integrieren Sie eine visuelle Suchfunktion in Ihre E-Commerce-Website. Shopify-Benutzer können beispielsweise im Shopify App Store aus mehreren Apps auswählen, die diese Funktion bieten. Es wäre auch sinnvoll, E-Commerce-Plattformen wie Amazon und eBay zu nutzen, die diese Funktion bereits nutzen.