AI als Kernstück der Medienleistung
Der Ausgangspunkt dieses Wandels liegt in der rasanten Entwicklung des Medieneinkaufs. Thomas Quélin wies auf eine wichtige Entwicklung hin: Algorithmen und Automatisierung sind zu den Behältern für den Großteil der Werbeinvestitionen geworden. Heute konzentrieren sich fast 80 % der Media-Investitionen im Einzelhandel auf Google Performance Max-Kampagnen, bei denen es sich um automatisierte und AI Kampagnen handelt. Diese Vorherrschaft hat die traditionelle Matrix des Präzisionsmarketings auf der Grundlage von audience und targeting weniger relevant gemacht. Angesichts von Algorithmen, die keinen Werbetreibenden gegenüber einem anderen bevorzugen und keine komparativen Vorteile schaffen, müssen Werbetreibende an ihren eigenen Assets arbeiten, insbesondere an kreativen Assets.
Die Google-Umgebung, die weit über ihre ursprüngliche Wahrnehmung als textbasierte Suchmaschine hinausgeht, hat sich zu einem "Full-Funnel"-Ökosystem entwickelt. Das bedeutet, dass die Qualität der kreativen Elemente von entscheidender Bedeutung ist, um die Aufmerksamkeit der Verbraucher in jeder Phase ihrer Reise zu gewinnen. Eine Nielsen-Studie bestätigt, dass die kreative Qualität der einflussreichste Faktor für die Leistung digitaler Kampagnen ist. Diese zunehmende Bedeutung der Kreativität bringt jedoch eine Herausforderung mit sich: Plattformen wie Google Ads sind "asset-hungrig" und erfordern bis zu 20 Bilder und 5 Videos pro Performance Max-Kampagne. Für eine internationale Marke bedeutet dies, dass sie eine riesige Menge an Kreationen produzieren muss, was die traditionellen Budgets und Produktionskapazitäten stark belastet. Das Ziel ist daher klar: mehr Assets, schneller und zu geringeren Kosten produzieren. Der Einsatz von AI kann die Kosten für die Produktion digitaler Assets in großem Maßstab für große Marken um den Faktor drei oder vier senken.
Etienne Roure erläuterte, wie sich generative AI in jeder Phase der kreativen Wertschöpfungskette transformativ einfügt. In der Designphase beschleunigt AI die Kreation (z. B. durch die Erstellung hyperpersonalisierter Moodboards) und ermöglicht eine Zeitersparnis von 40-50 % bei dieser Art von wiederkehrenden Aufgaben sowie eine Zusammenarbeit mit dem Kunden in Echtzeit. In der Produktionsphase entfaltet die generative AI ihr volles Potenzial. AI erleichtert die Erstellung von Assets in großem Umfang und senkt die Kosten drastisch. Ob es um die Integration von Produkten in vollständig AI Umgebungen, die Aufbereitung digitaler Modelle oder das Einfügen von 3D-Elementen in 2D-Szenen geht, AI bietet eine nie dagewesene Flexibilität und Effizienz. Bei der Postproduktion und der Anpassung von Inhalten kann generative AI leicht integriert werden, um einen Teil des Prozesses zu automatisieren. So kann sie beispielsweise aus einem einzigen "Key Visual" Dutzende verschiedener Variationen von Bannern bis hin zu Videos für alle Medienplattformen generieren.
Erkenntnisse aus der Praxis
Die Integration von AI ist jedoch nicht unproblematisch, und Artefact hat wertvolle Erkenntnisse aus diesem Bereich gewonnen.
Erstens ist der Reifegrad der verschiedenen Modalitäten der generativen AI sehr unterschiedlich. Es überrascht nicht, dass Text am weitesten fortgeschritten ist, gefolgt von Bildern (80 % kommerzielle Nutzbarkeit), während Video weniger ausgereift ist (obwohl Tests und die Überwachung von Entwicklungen immer noch empfohlen werden).
Ein weiterer wichtiger Lernprozess ist die Verwendung von digitalen Zwillingen von Produkten. Durch die Erstellung von 3D-Versionen können diese perfekt in AI Umgebungen integriert werden, wodurch eine visuelle Verschlechterung vermieden und die Bedingungen eines "virtuellen Fotoshootings" nachgebildet werden können.
Trotz dieser Fortschritte ist es wichtig zu verstehen, dass die generative AI keine vollautomatische Lösung ist. Die menschliche Nachbearbeitung ist unverzichtbar, um "Halluzinationen" zu korrigieren, rechtliche oder Branding-Elemente zu integrieren und, was am wichtigsten ist, den kreativen Touch zu verleihen, den nur Menschen bieten können. AI kann einen Kreativen unterstützen, aber einen nicht-kreativen Menschen nicht kreativ machen.
Kundenfälle und Leistung
Die konkreten Ergebnisse dieser Ansätze sind überzeugend. So konnte ein großes Luxusunternehmen dank AI die Produktionskosten für ein Objekt von 14 000 € auf nur 4 000 € senken. Die Phase des Fotoshootings konnte durch den Einsatz digitaler Zwillinge vollständig eliminiert werden. In einem anderen Fall, bei dem es um ein europäisches Gartenbauunternehmen ging, wurde die Fähigkeit der AIdemonstriert, maßgeschneiderte Produktionspipelines zu erstellen, um Packshots in sehr spezifische AI zu integrieren und automatisch Variationen zu erzeugen.
Diese Innovationen schlagen sich direkt in einer messbaren Medienleistung nieder. Von Artefact durchgeführte A/B-Tests in der Google Ads-Umgebung haben signifikante Verbesserungen ergeben. In der Hotelbranche wurde ein Anstieg des ROAS (Return On Ad Spend) um 25 % festgestellt. In der cloud sank der CPA (Cost Per Acquisition) um 20 %, und die Konversionsraten wurden drastisch verbessert.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass generative AI nicht mehr nur ein zu beobachtender Trend ist, sondern ein strategischer Imperativ für Marken und Agenturen. Sie ermöglicht es, die steigende Nachfrage von Googles Algorithmen nach kreativen Assets zu befriedigen, die Produktionskosten zu senken und vor allem die Leistung von Medienkampagnen deutlich zu optimieren. Dies ist ein mutiger, aber unverzichtbarer Weg, den die Experten von Artefactallen Unternehmen empfehlen, um in diesem neuen Zeitalter des digitalen Marketings wettbewerbsfähig zu bleiben.
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