Einblick: Wie verbessert Künstliche Intelligenz das Targeting?
Die Möglichkeiten, Daten über Mediennutzer und ihr Verhalten zu sammeln, sind vielfältig. Damit einhergehend ist eine sehr feingranulare Datenerhebung. Sie bildet die Basis, um Adressaten mit maßgeschneiderten Werbebotschaften gezielt ansprechen zu können. Ein noch genaueres Targeting erlaubt Künstliche Intelligenz.
24. Juli 2019
Unter Targeting versteht man die „Veredelung“ der Zielgruppenkommunikation – mit dem Ziel, Streuverluste zu vermeiden. Dank Targeting ist es möglich, mit einer Werbebotschaft nur jene Adressaten anzusprechen, die sich mit großer Wahrscheinlichkeit dafür interessieren. So können Werbetreibende nicht nur Abnutzungseffekte in der Werbeansprache vermeiden, sondern auch ihren Budgeteinsatz optimieren.
Welche Rolle spielt KI beim Targeting?
Das Fachbuch „Künstliche Intelligenz im Marketing – ein Crashkurs“ von Andreas Wagener gibt eine Einführung in das Thema KI im Allgemeinen und KI im Marketing im Speziellen. Wagener erläutert die zugrundeliegende Technologie und beschreibt anhand zahlreicher Beispiele, worauf bei der Umsetzung KI-basierter Marketingmaßnahmen zu achten ist. Ein Anwendungsumfeld von KI ist das Targeting, das bereits in vordigitalen Zeiten im Mittelpunkt einer zielgerichteten Mediaplanung stand. Gleichwohl haben die digitale Transformation und die umfassenden Möglichkeiten der Datenverarbeitung dazu geführt, dass gänzlich neue Dimensionen im Hinblick auf die Filterung von Zielgruppen entstanden sind. Targeting im Internet ist heute gang und gäbe. Die damit etablierte Datenausrichtung der Kommunikation bereitet den perfekten Nährboden für den Einsatz KI-basierter Targeting-Verfahren.
Welche Formen des Targetings gibt es?
Digitale Targeting-Maßnahmen lassen sich in fünf verschiedene Grundtypen untergliedern:
- Soziodemografisches Targeting
- Geo-Targeting
- Technisches Targeting
- Targeting nach Informationsumfeld (Content, Keyword, Semantic)
- Targeting nach Verhaltensweisen (Behavioral- und Re-Targeting)
In der Praxis lassen sich die einzelnen Targeting-Maßnahmen bedarfsgerecht kombinieren. Künstliche Intelligenz kommt immer dann ins Spiel, wenn verschiedene Targeting-Ansätze zu kombinieren und wenn ihre Wirkungszusammenhänge sowie zugrundeliegende Muster zu identifizieren sind. Zudem sind KI-basierte Verfahren hilfreich, um unterschiedliche Nutzertypen zu klassifizieren und Wirkungswahrscheinlichkeiten zu prognostizieren.
Blick ins Buch:
Eine übersichtliche Grafik über verschiedene Formen des Targetings, deren Kombinationsmöglichkeiten und erfolgreiche Best-Practices liefert unsere kostenfreie Leseprobe.
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