Effizienteres Content-Management mit Künstlicher Intelligenz?

Verfasst am 26. September 2017 von .
Künstliche Intelligenz im Content Marketing

Quelle: Pixabay

In Zukunft wird auch im Bereich Content-Management die Künstliche Intelligenz (KI) eine große Rolle spielen, um Nutzern eine optimale Customer Experience zu bieten und Redakteuren die Arbeit zu erleichtern. KI kann einerseits helfen, die exponentiell wachsenden Datenmengen zu analysieren, um bessere Prognosen zu treffen. Andererseits werden Systeme mithilfe von Machine Learning noch intelligenter und können zielgerichtete Inhalte ausspielen.

Riesige Datenmengen in den Griff bekommen

Unternehmen haben es oftmals mit einer Vielzahl an Inhalten zu tun. Diese sollte man möglichst strukturiert durchsuchen können. Das stellt für Texte längst kein Problem mehr dar, für Bilder und Videos ist es jedoch noch immer eine Herausforderung, sie müssen oftmals händisch mit Keywords versehen werden. Künstliche Intelligenz kann hier Abhilfe schaffen – sie erkennt über eine automatische Bildanalyse, was auf dem Bild zu sehen ist und vergibt automatisch Schlagworte.

Mehr Personalisierung durch künstliche Intelligenz

Heutzutage sind interaktive und personalisierte Inhalte für Nutzer wichtiger als die Konfrontation mit unpassendem Content oder Werbebannern. Auch hier eignet sich Künstliche Intelligenz, denn auf Basis der Technologien können, anhand des Klickverhaltens der Kunden, Inhalte in Echtzeit gezielt und personalisiert präsentiert werden. Zudem kann die effektive Platzierung der Inhalte von der Künstlichen Intelligenz errechnet werden.

Sentiment Analysis zum Filtern von Kommentaren

Neben den Content-Mengen mit denen sich Marketing Manager im Alltag konfrontiert sehen, nimmt auch die Menge an User-Generated-Content – Kommentaren, Produktbewertungen und Posts – stetig zu. Um dabei den Überblick zu behalten, können die Kommentare mithilfe von Sentiment Analysis ausgewertet und hinsichtlich der Stimmung priorisiert werden. CMS-Usern hilft das dabei, aus der Fülle von Content den wichtigsten herauszufiltern – zum Beispiel solchen, der dringender eine Reaktion erfordert als anderer.

Testergebnisse prognostizieren

Bei der Erstellung von Inhalten arbeiten Marketer oftmals mit A/B-Tests, um die Conversion des Online-Shops zu optimieren und zu sehen, welche Inhalte die Kunden stärker ansprechen. Das Problem dabei ist, das A/B-Tests häufig sehr aufwendig sind und man Gefahr läuft, zu vielen Nutzern jene Variante zu präsentieren, die sich am Ende als die schlechtere Version herausstellt.

Mithilfe von Machine Learning können die Ergebnisse früherer Tests genutzt werden, um die Ergebnisse zukünftiger Tests zu prognostizieren. Das bedeutet, dass Marketer sofort eine Prognose zur Performance einer neuen Landing Page bekommen, ohne dass diese jemals ein Nutzer zu Gesicht bekommen hat.

Künstliche Intelligenz hin oder her – das richtige System ist entscheidend!

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