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Wenn Sie einmal in der Online-Marketingpresse suchen lassen, scheint es, als die Künstliche Intelligenz (KI) auf der Liste für 2018 ganz oben steht.
Willkommen beiTuesday 2¢. Es ist Dienstag - das Wochenende nur noch eine vage Erinnerung - und es ist an der Zeit, in unserem Blog etwas Dampf abzulassen und unsere bescheidene Meinung über ein aktuelles Thema der Branche kundzutun. In dieser Woche nimmt Ian Truscott den Hype rund um Künstliche Intelligenz und seine vorhergesagte Rolle im Marketing in diesem Jahr aufs Korn.
Ein frohes neues Jahr! Mit jedem neuen Jahr kommt auch ein frischer Satz an Überlegungen und Prognosen, und wenn Sie Ihren Browser einmal in der Online-Marketingpresse, bei Experten und Analysten suchen lassen, scheint es, als ob neben den allgemeinen Prognosen zu „Big Data“ und „Kenne Deinen Kunden“ die Künstliche Intelligenz (KI) auf der Liste für 2018 ganz oben steht. Aber sollte KI bei unseren Entscheidungen im neuen Jahr an erster Stelle stehen? Oder ist sie, wie dies bei so vielen Prognosen in dieser Branche der Fall ist, nur die Blase eines Hypes, die durch praktische Erfahrungen wieder zum Platzen gebracht werden wird?
Im August 2017 berichtete City AM, dass Gartner die Künstliche Intelligenz und das maschinelle Lernen als den „Höhepunkt des Hypes“ einstufte. Ein Hype, der, so denke ich, von dem großzügigen Sprühen des Feenstaubes der Künstlichen Intelligenz über eine Vielzahl von durch Maschinen ermöglichte Marketingprozesse angetrieben wird, von den einfachsten Entscheidungsbäumen, Personalisierungsregeln, Algorithmen, die Bilder erkennen, und automatisierten Markierungen von Texten bis hin zur fortgeschrittenen natürlichen Sprachverarbeitung, die eine Konversation mit einem Roboter ermöglicht, der den Turing-Test bestehen würde.
Hier lauert jedoch auch eine Gefahr. Mit einer dringenden Warnung an Käufer von Technologie-Produkten sagte Ben Davis, Herausgeber der Econsultancy, kürzlich in diesem Artikel in der Marketing Week, dass:
die Künstliche Intelligenz die Spitze ihres ‚Hype-Zyklus‘ erreicht, aber [dass] der Begriff oftmals missbraucht wird und Marketer damit dem Risiko ausgesetzt sind, Geld für Lösungen zu übergeben, die nichts Neues bringen und wenig Wert bieten…
Wenn Sie mit dem Gartner Hype-Zyklus vertraut sind, werden Sie wissen, dass das, was auf diese aufgeblähte Spitze folgt, ein steiler Sturzflug in das Tal der Ernüchterung ist, bevor eine Technologie diesen Abgrund kreuzt und als wirklich nützlich angenommen wird (auf dem „Plateau der Produktivität“). Wenn man also die Warnung von Ben und dieses Modell in Betracht zieht, sollten wir KI dann erst einmal ignorieren und stattdessen darauf warten, dass der Hype vorüberzieht?
An welcher Stelle KI in dem Hype-Zyklus steht, ist jedoch nicht so eindeutig, da es für so viele Technologien und Anwendungsfälle angewendet wird, die keineswegs an der Spitze des Hypes stehen. Also, ja, der Begriff „künstliche Intelligenz“ wird viel zu sehr aufgebauscht, aber mit der richtigen Anwendung kann sie für heute eine solide Technologie für Produktivität sein. Mir gefällt der Satz, auf den Ben Davis sich in seinem Artikel bezieht. Vielleicht sollten wir für den Moment KI und das maschinelle Lernen als „Automatisierungsplus“ betrachten, eine Evolution der Marketingtechnologie, und nicht die Revolution, die der Hype vermuten lässt.
Wenn wir also beschließen, dass an dieser Sache mit KI doch etwas dran ist, und zwar jenseits des Hypes für das Jahr 2018, wo könnten wir sie einsetzen?
Die Konversation mittels KI dreht sich um die andere neue Vorhersage, die es schon länger für künftige Jahre gibt: Big Data. Für das maschinelle Lernen sind viele Daten nötig, um Muster zu erkennen, von denen die Maschine lernen kann. Passt Ihre Datenbank für die Marketing-Automatisierung in eine einzige Tabelle, dann gibt es wahrscheinlich nicht viele Informationen, mit denen man arbeiten kann. Wenn die KI-Technologie ihre Einblicke aus einem großen Datensatz gewinnen kann, der auf Ihren kleinen Datensatz angewendet werden kann, dann könnte dies jedoch hilfreich sein. Ich habe mich beispielsweise mit einem Anbieter von E-Mail- und Marketing-Automatisierungslösungen unterhalten und als Cloud-Lösung wird dort maschinelles Lernen bei anonymisierten Datensätzen von all seinen Kunden eingesetzt, um Einblicke in die Optimierung von E-Mail-Betreffzeilen und mögliche Öffnungsraten für individuelle Kunden zu erhalten – Einblicke, die er aus seinen eigenen kleineren Datensätzen nicht gewinnen könnte.
Ryan Skinner, Analyst bei Forrester, bezeichnet es als Content Intelligence: die Nutzung dieser Algorithmen, um aus großen Sätzen von Content schlau zu werden und automatisch die Bedeutung des Content zu verstehen, damit er gekennzeichnet und somit an eine relevantere Zielgruppe geliefert werden kann. Mir gefällt das. In einer Branche, die ein Jahrzehnt lang darauf fixiert war, die Zielgruppe zu verstehen, ist es wirklich an der Zeit, dass wir unseren Content verstehen, damit wir ihr etwas von Wert liefern können (nun da wir wissen, wer sie ist).
Das naheliegende Beispiel ist die Personalisierung, keine neue Technologie, aber die Praxis, den relevanten Content an die richtige Zielgruppe zu liefern, was immer anspruchsvoller wird und als KI beschrieben wird. Es gibt auch viel Gespräch darüber, den Maschinen zu erlauben, Content zu erstellen, und zwar basierend auf den Big-Data-Einblicken in unsere Interaktionen. Das ist nicht unbedingt neu. Wir haben bereits Algorithmen, die Content für SEO bewerten, die bei der Lesbarkeit und Grammatik helfen, und ich erschaudere bei dem Gedanken an Artikel, die von Maschinen geschrieben sind (ich mag auch kein Ghostwriting), aber KI kann bei der Erstellung der kleinen Werbeteile um den Content herum helfen, wie beispielsweise bei E-Mail-Betreffzeilen und Tweets – dieser Artikel des Content Marketing Institute beschreibt ein paar gute Beispiele.
Ich habe kaum die Oberfläche dieses großen Themas gestreift, aber ich habe hoffentlich die Frage beantwortet, ob KI eine intelligente oder eine künstliche Marketingprognose für 2018 ist. Der Begriff wird viel zu sehr aufgebauscht und viel zu oft verwendet, aber unter der Oberfläche gibt es eine wirkliche Technologie als Iteration dessen, was wir zuvor genutzt haben, und es lohnt sich, diesem Thema in diesem kommenden Jahr Aufmerksamkeit zu schenken.