KI übernimmt Auswahl und Platzierung von Onlinewerbung [5 Lesetipps]

Verfasst am 12. März 2018 von .
Quelle: pexels.com

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Die Macht der künstlichen Intelligenz weckt immer mehr Erwartungen im Handel. Verbraucher, Händler und Hersteller setzen auf ihre Vorteile, nämlich Kostensenkung, Produktivitätssteigerung und Prozessoptimierung. Und immer mehr Abteilungen nutzen intelligente Software, um ihre Performance zu verstärken.

KI-Anwendungen finden sich nicht nur in Fabriken oder Lagern. Auch Onlinemarketing- und Werbeaktivitäten können schon smart automatisiert werden. Google hat kürzlich das Machine-Learning-System “AdSense Auto Ads” für Werbetreibende an den Start gebracht. Dieses System bestimmt nicht nur die Art von Anzeigen, die jede Zielgruppe sieht, sondern auch, wie diese Anzeigen platziert sind.

Auf diese Weise will es Google Marketern mit seiner intelligenten Software ermöglichen, auch ohne großen Zeit- und Ressourcenaufwand ein möglichst breites Publikum zu erreichen.

Der weitverbreitete Einsatz von Auto Ads könnte sie zu einer der wirkungsvollsten KI-Entwicklungen machen, die es bisher gibt. Dennoch stellen sich Fragen: Welche Änderungen ergeben sich und welche Auswirkungen hat ihr Einsatz?

Was ändert für Werbetreibende?

Googles AdSense-Anzeigen sind bereits stark automatisiert. Auf Basis der Webseiteninhalte werden Anzeigen zielgerichtet ausgespielt. Das neue Update bringt diesen Prozess dank KI auf die nächste Stufe. Im neuen Auto Ad entscheidet, wie der Name schon sagt, die KI darüber, wie viele Anzeigen für eine Seite geeignet sind und wo sie idealerweise platziert werden sollen. Was genau bedeutet es aber, dass Google die Placement-Auswahl übernimmt?

AdSense Auto Ads setzt die Technologie des maschinellen Lernens ein, um die optimalen Platzierungen für jede Seite zu identifizieren und zu ermitteln, welche Formate wahrscheinlich die besten Ergebnisse für jede Platzierung liefern. Wenn das System meint, dass eine Platzierung „gut funktionieren“ kann, wird es diese tatsächlich in die Seite einfügen und mit dem entsprechenden Format füllen.

Für diejenigen, die Page-Level-Anzeigen verwendet haben (indem sie verschiedene Arten von Anzeigen abhängig vom Thema einer Seite und nicht von einer ganzen Website spezifiziert haben), wird der Code automatisch migriert, um mit Auto-Anzeigen zu laufen. Und diejenigen, die den AMP-Service von Google für mobile Seiten nutzen, müssen den Code für AMP-Auto-Anzeigen verwenden.

Main Takeaway: Der Einsatz von maschinellen Lernmethoden ist hier interessant, da es nicht nur darum geht, herauszufinden, wo eine Anzeige ausgespielt wird, sondern auch darum, wie gut diese Anzeige funktioniert, um dem System beizubringen, wie Anzeigen in Zukunft besser platziert werden können.

Auswirkungen: Weniger Kontrolle für Werbetreibende

Der Einsatz von intelligenten Systemen bedeutet weniger menschliche Eingriffe und weniger Kontrolle. Hier gibt es jedoch einige Bedenken:

  1. Google verspricht, dass der Kontrollverlust durch mehr Umsatz ausgeglichen werden kann. Bei einem langen Betatest konnten die Publisher durchschnittlich 10 Prozent mehr Umsatz erzielen.
  2. Einige Betatester haben die Befürchtung, dass ihre Seiten am Ende mit Werbung überfrachtet werden, und fragen sich, wie sich dieser Umstand auf das Nutzererlebnis auswirken könnte.
     
    Laut AdSense-Engineering-Manager Tom Long und Produktmanagerin Violetta Kalathaki können Werbetreibende angeben, welche Formate sie einsetzen möchten. Auch Techcrunch hat nachgefragt, ob Google den Nutzern erlaubt, die Anzahl der Einheiten, die Auto Ads auf einer Seite platzieren können, zu begrenzen. Die Antwort war, dass dieses Thema wahrscheinlich einer der Aspekte sein wird, die evaluiert werden.
  3. Außerdem besteht immer die Befürchtung, dass Fake-Ads oder andere zweifelhafte Promotionen ausgespielt werden.

Wie bei jeder Technologie, die durch maschinelles Lernen ermöglicht wird, sollen sich die Ergebnisse im Laufe der Zeit verbessern. Tatsächlich ist es vernünftig anzunehmen, dass Google die Erkenntnisse aus der Betaphase nutzt, um seine Auto Ads weiter zu optimieren. Dennoch bleibt abzuwarten, ob diese Software ihre Zielgruppe komplett überzeugen wird.

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