Inhaltsverzeichnis
- Einführung
- Das KI-Dilemma im programmatischen Marketing verstehen
- Die Cookie-Krise: Burnout und Ungewissheit
- Herausforderungen bei der Inventarqualität
- KI und effizientes Workflow-Management
- Vorbereitung auf die Zukunft im programmatischen Marketing
- Fazit
- FAQ
Einführung
Das programmatische Marketing, der automatisierte Kauf und Verkauf von digitaler Werbung, navigiert derzeit durch ein Labyrinth von Herausforderungen und Chancen. Im Zentrum dieser tumultartigen Landschaft stehen die Ausphasierung von Third-Party-Cookies, der Aufstieg der KI-Technologie und wiederkehrende Probleme bei der Inventarqualität. Dieser Blog zielt darauf ab, diese Schlüsselaspekte zu zerlegen und wertvolle Einblicke für Vermarkter zu bieten, die die Feinheiten der modernen programmatischen Werbung meistern wollen.
Das KI-Dilemma im programmatischen Marketing verstehen
Die Definition von KI: Eine vielschichtige Perspektive
KI wird oft als transformative Kraft in der digitalen Werbung angepriesen, doch ihre Definition bleibt schwer fassbar. Viele Agenturen haben Schwierigkeiten, eine präzise Erklärung abzugeben, was die unterschiedlichen Interpretationen innerhalb der Branche reflektiert. Ob es sich um maschinelles Lernen zur Optimierung von Anzeigenschaltungen oder um Tools zur natürlichen Sprachverarbeitung zur Generierung von Anzeigenkopien handelt, die Anwendungen von KI im programmatischen Marketing sind vielfältig.
Die Hürden bei Forschung und Entwicklung und Schulung
Trotz ihres Potenzials sehen sich viele Agenturen mit erheblichen Hindernissen bei der effektiven Nutzung von KI konfrontiert. Da die Implementierung von KI umfangreiche Forschung und Entwicklung erfordert, sind viele Agenturen unterfinanziert und unvorbereitet. Da KI-Modelle ständiges Training und Aktualisierung erfordern, sind Agenturen oft zwischen der Verwaltung bestehender Kampagnen und der Investition von Zeit in KI-gesteuerte Lösungen hin- und hergerissen.
Ethische und Datenschutzbedenken
Datenschutz ist ein weiteres wichtiges Thema. Agenturen sind vorsichtig, sensible Kundeninformationen in KI-Systeme einzuspeisen, insbesondere wenn diese Systeme nicht vollständig sicher sind. Zum Beispiel, während Tools wie ChatGPT nützlich sein können, um Inhalte zu generieren, veranlassen Datenschutzbedenken viele Agenturen dazu, deren Einsatz auf weniger sensible Aufgaben zu beschränken. Stattdessen greifen sie auf sicherere Alternativen zurück, die besser mit den Unternehmensdatenschutzrichtlinien übereinstimmen.
KI in Aktion: Effizienzgewinne
Bei korrekter Anwendung kann KI den Betrieb erheblich optimieren. Beispielsweise können KI-gesteuerte Tools routinemäßige Aufgaben wie den Datentransfer zwischen Systemen oder die Aggregation von Leistungskennzahlen über mehrere Kampagnen hinweg automatisieren. Diese Effizienzen entlasten menschliche Agenten, damit sie sich auf strategischere Tätigkeiten konzentrieren können, was letztendlich die Qualität und Lieferung von Kampagnen verbessert.
Die Cookie-Krise: Burnout und Ungewissheit
Das bevorstehende Ende von Third-Party-Cookies
Vermarkter sind müde von der langen Wartezeit auf die Abschaffung von Third-Party-Cookies. Ursprünglich sollte diese Änderung die Branche revolutionieren, aber sie wurde wiederholt verschoben, was zu Burnout und einer allgemeinen Überbelichtung geführt hat.
Mess- und Zuschreibungsprobleme
Neben dem Burnout durch Cookies bringt der bevorstehende Verlust von Third-Party-Cookies komplexe Mess- und Zuschreibungsprobleme mit sich. Viele Agenturen befürchten eine Zukunft, in der sie keine präzisen Metriken bereitstellen können, um die Werbeausgaben zu rechtfertigen. Diese Lücke in den Zuschreibungsdaten führt dazu, dass mehr Marketingbudgets zu Plattformen fließen, die klarere ROI-Metriken bieten, wie Google und Meta, was die Diversität der Werbeausgaben einschränkt.
Strategien für eine zukünftige Welt ohne Cookies
Um die Auswirkungen abzuschwächen, experimentieren Agenturen mit First-Party-Daten und datenschutzkonformen Identifikatoren. Diese Strategien zielen darauf ab, die granulare Zielgruppenausrichtung von Third-Party-Cookies nachzubilden, ohne die Privatsphäre der Benutzer zu gefährden. Dennoch befindet sich die Branche in einem ständigen Wandel, ständig an sich entwickelnde Gesetze und Technologien angepasst.
Herausforderungen bei der Inventarqualität
Vertrauens- und Verifizierungsprobleme
Die Inventarqualität war ein hartnäckiges Problem. Kürzliche Kontroversen um Websites, die speziell für Werbung erstellt wurden, wie Forbes und Colossus, haben das Vertrauen weiter untergraben. Viele Vermarkter fühlen sich von Partnern getäuscht, die zuvor ihr Inventar falsch dargestellt haben, was die Sorgfaltspflicht zu einer entscheidenden, aber zeitaufwändigen Aufgabe macht.
KI als Lösung für die Inventarverifizierung
Interessanterweise sehen einige Vermarkter eine Rolle für KI bei der Bewältigung von Problemen bei der Inventarqualität. Fortgeschrittene KI-Systeme können Anzeigenplatzierungen scannen und überprüfen, um die Einhaltung vordefinierter Qualitätsstandards sicherzustellen. Diese Tools sind jedoch noch in den Kinderschuhen und erfordern eine kontinuierliche Entwicklung, um wirklich effektiv zu sein.
Das Problem des wieder verkauften Inventars
Die Verbreitung von wieder verkauftem Inventar, insbesondere in CTV (Connected TV)-Umgebungen, verschärft das Qualitätsproblem. Käufer finden sich häufig in der Situation, Inventar zu erwerben, das mehrmals weiterverkauft wurde, was seinen Wert und seine Zuverlässigkeit mindert. Beispielsweise garantiert der Kauf von einem renommierten SSP (Supply-Side Platform) wie Magnite nicht immer erstklassiges Inventar, was zu weiteren Untersuchungen führt.
Supply Path Optimization (SPO)
Um diesen Problemen entgegenzuwirken, konzentrieren sich Agenturen zunehmend auf die Supply Path Optimization. SPO beinhaltet die sorgfältige Auswahl und Überwachung von SSPs, um das bestmögliche Qualitätsinventar sicherzustellen. Dies ist jedoch eine sich entwickelnde Praxis, die eine kontinuierliche Neubewertung erfordert, um effektiv zu bleiben.
KI und effizientes Workflow-Management
Workflow-Optimierung mit KI
KI-gesteuerte Tools haben sich als Game-Changer im Workflow-Management erwiesen. Beispielsweise können Tools wie CorralData Daten schnell aggregieren und analysieren, wodurch sofortige Erkenntnisse gewonnen werden, die sonst stundenlange manuelle Arbeit erfordern würden. Diese Fähigkeit ermöglicht es Vermarktern, sich darauf zu konzentrieren, die Effektivität von Kampagnen zu verbessern, anstatt sich in Datenverarbeitungsaufgaben zu verstricken.
Kreative Zusammenarbeit durch KI ermöglicht
KI spielt auch eine entscheidende Rolle bei der Unterstützung kreativer Teams. Beispielsweise kann KI dabei helfen, vorläufige Ideen zu generieren oder kreative Konzepte auf der Grundlage historischer Daten zu verfeinern. Auch wenn sie die menschliche Kreativität nicht ersetzt, dient sie als wertvolle Unterstützung im kreativen Prozess, was ihn effizienter und zeitsparender macht.
Realweltliche KI-Implementierungen
Die praktischen Anwendungen von KI im programmatischen Marketing sind vielversprechend. Einige Agenturen haben KI erfolgreich für die Identitätsabstimmung eingesetzt, indem sie unterschiedliche Identifikatoren zu einem einheitlichen Benutzerprofil harmonisiert haben. Solche Innovationen verbessern die Zielgenauigkeit und die Kampagnenergebnisse.
Vorbereitung auf die Zukunft im programmatischen Marketing
Da das programmatische Marketing weiterhin evolviert, erfordert das Vorankommen kontinuierliches Lernen und Anpassung. Hier ist, wie Vermarkter sich auf die Zukunft vorbereiten können:
Investieren in KI-Schulung und -Entwicklung: Umarmen Sie KI-Technologien, indem Sie Ressourcen für Forschung und Entwicklung sowie Mitarbeitertraining bereitstellen.
Betonung von Datenschutz und Sicherheit: Stellen Sie sicher, die Einhaltung der Datenschutzbestimmungen sicherzustellen und priorisieren Sie sichere KI-Tools, um sensible Informationen zu schützen.
Anpassung an Cookie-Verlust: Entwickeln Sie robuste Strategien rund um First-Party-Daten und alternative Identifikatoren, um die Auswirkungen der Abschaffung von Third-Party-Cookies zu mildern.
Verbesserung der Inventarqualität: Konzentrieren Sie sich auf die Optimierung des Lieferwegs und nutzen Sie KI zur genaueren Inventarverifizierung.
Betriebsoptimierung mit KI: Nutzen Sie KI, um routinemäßige Aufgaben zu automatisieren und menschliche Expertise darauf zu konzentrieren, strategische Entscheidungen zu treffen.
Fazit
Das programmatische Marketing steht an einer Wegkreuzung, konfrontiert mit bedeutenden Herausforderungen und beispiellosen Chancen. Das Ende von Third-Party-Cookies, der Aufstieg der KI und die hartnäckigen Probleme bei der Inventarqualität formen die Landschaft neu. Indem sie diese Dynamiken verstehen und proaktiv angehen, können Vermarkter dieses komplexe Terrain effektiv navigieren und so langfristigen Erfolg in ihren Werbeaktivitäten sicherstellen.
FAQ
F1: Was ist die Hauptherausforderung bei KI im programmatischen Marketing?
Die Haupt herausforderung liegt in den unterschiedlichen Interpretationen von KI und dem erheblichen Forschungs- und Entwicklungsaufwand für ihre wirksame Umsetzung, verbunden mit Datenschutzbedenken.
F2: Wie gehen Agenturen mit dem Ende von Third-Party-Cookies um?
Agenturen nutzen First-Party-Daten und datenschutzkonforme Identifikatoren und verlagern mehr Budgets auf Plattformen wie Google und Meta, die klarere ROI-Metriken bieten.
F3: Was sind die häufigsten Probleme bei der Inventarqualität im programmatischen Marketing?
Gängige Probleme sind das schwindende Vertrauen aufgrund falsch dargestellten Inventars und die Herausforderungen durch wieder verkaufte CTV-Inventare, die Qualität und Zuverlässigkeit mindern.
F4: Kann KI die Inventarqualität verbessern?
Ja, KI kann helfen, Anzeigenplatzierungen zu überprüfen, um sicherzustellen, dass sie vordefinierte Qualitätsstandards erfüllen; jedoch entwickeln sich diese KI-Tools noch weiter und erfordern weitere Verfeinerungen.
F5: Wie kann KI das Workflow-Management im programmatischen Marketing optimieren?
KI-Tools können routinemäßige Aufgaben wie Datenaggregation und vorläufige kreative Ideen automatisieren, indem sie menschliche Ressourcen dazu befähigen, sich auf strategischere Kampagnenverbesserungsaktivitäten zu konzentrieren.
Indem sie informiert und proaktiv bleiben, können Vermarkter erfolgreich die sich entwickelnde Landschaft des programmatischen Marketings navigieren, KI und anpassungsfähige Strategien nutzen, um sich trotz Herausforderungen zu behaupten.
