AI Kernstück der Medienleistung

Der Ausgangspunkt dieser Transformation liegt in der rasanten Entwicklung des Media-Einkaufs. Thomas Quélin hob eine entscheidende Entwicklung hervor: Algorithmen und Automatisierung sind mittlerweile die Hauptkanäle für den Großteil der Werbeinvestitionen. Heute konzentrieren sich fast 80 % der Medieninvestitionen im Einzelhandel auf Google Performance Max-Kampagnen, bei denen es sich um automatisierte und AI Kampagnen handelt. Diese Dominanz hat dazu geführt, dass die traditionelle Matrix des Präzisionsmarketings, die auf audience targeting basiert, targeting Relevanz targeting . Angesichts von Algorithmen, die keinen Werbetreibenden gegenüber einem anderen bevorzugen und keine komparativen Vorteile schaffen, müssen Werbetreibende an ihren eigenen Ressourcen arbeiten, insbesondere an kreativen Assets.

Die Google-Umgebung hat sich weit über ihre ursprüngliche Wahrnehmung als textbasierte Suchmaschine hinaus zu einem „Full-Funnel“-Ökosystem entwickelt. Das bedeutet, dass die Qualität der kreativen Inhalte von entscheidender Bedeutung ist, um die Aufmerksamkeit der Verbraucher in jeder Phase ihrer Customer Journey zu gewinnen. Eine Nielsen-Studie bestätigt, dass die kreative Qualität der einflussreichste Faktor für die Performance digitaler Kampagnen ist. Diese gestiegene Bedeutung der Kreativität bringt jedoch eine Herausforderung mit sich: Plattformen wie Google Ads sind „ressourcenhungrig“ und erfordern bis zu 20 Bilder und 5 Videos pro Performance Max-Kampagne. Für eine internationale Marke bedeutet dies, dass eine enorme Menge an kreativen Inhalten produziert werden muss, was traditionelle Budgets und Produktionskapazitäten stark belastet. Das Ziel ist daher klar: mehr Assets schneller und kostengünstiger produzieren. Der Einsatz von AI die Kosten für die Produktion digitaler Assets in großem Maßstab für große Marken um das Drei- bis Vierfache senken.

Generative AI: Eine Revolution in jeder Phase des kreativen Prozesses

Etienne Roure erläuterte, wie generative AI in jeder Phase der kreativen Wertschöpfungskette transformative AI . Bereits in der Designphase AI den Schaffensprozess (z. B. durch die Erstellung hochgradig personalisierter Moodboards), was eine Zeitersparnis von 40 bis 50 % bei solchen wiederkehrenden Aufgaben sowie eine Zusammenarbeit mit Kunden in Echtzeit ermöglicht. In der Produktionsphase AI generative AI ihr volles Potenzial. AI die Erstellung umfangreicher Assets und senkt die Kosten drastisch. Ob bei der Integration von Produkten in vollständig AI Umgebungen, beim Styling digitaler Models oder beim Einfügen von 3D-Elementen in 2D-Szenen – AI beispiellose Flexibilität und Effizienz. Schließlich AI generative AI für die Postproduktion und die Anpassung von Inhalten leicht integrieren, um einen Teil des Prozesses zu automatisieren. So kann sie beispielsweise aus einem einzigen „Key Visual“ Dutzende verschiedener Variationen generieren, von Bannern bis hin zu Videos, um alle Medienplattformen zu versorgen.

Erfahrungen aus der Praxis

Die Integration AI jedoch nicht ohne Herausforderungen, und Artefact dabei wertvolle Erkenntnisse aus der Praxis gewonnen.

Erstens variiert der Reifegrad AI verschiedenen AI generativer AI enorm. Es überrascht nicht, dass Text am weitesten fortgeschritten ist, gefolgt von Bildern (80 % kommerzielle Nutzbarkeit), während Video noch weniger ausgereift ist (obwohl Tests und die Beobachtung der Entwicklungen weiterhin empfohlen werden).

Eine weitere wichtige Erkenntnis betrifft den Einsatz digitaler Zwillinge von Produkten. Durch die Erstellung von 3D-Modellen lassen sich diese nahtlos in AI Umgebungen integrieren, wodurch visuelle Qualitätsverluste vermieden werden und die Nachbildung von Bedingungen für „virtuelle Fotoshootings“ ermöglicht wird.

Trotz dieser Fortschritte muss man sich bewusst sein, dass generative AI keine vollautomatische Lösung AI . Die Nachbearbeitung durch Menschen ist unverzichtbar, um „Halluzinationen“ zu korrigieren, rechtliche oder markenbezogene Elemente zu integrieren und vor allem die kreative Note einzubringen, die nur Menschen leisten können. AI einen kreativen Menschen unterstützen, macht aber einen nicht-kreativen Menschen nicht kreativ.

Kundenbeispiele und Leistungsbilanz

Die konkreten Ergebnisse dieser Ansätze sind überzeugend. So konnte beispielsweise ein bedeutender Akteur im Luxussegment die Produktionskosten für ein Produkt dank AI von 14.000 € auf nur 4.000 € senken. Durch den Einsatz digitaler Zwillinge konnte die Fotoshooting-Phase vollständig entfallen. Ein weiterer Fall, bei einem europäischen Anbieter von Gartenbedarf, zeigte, dass AIin der Lage ist, maßgeschneiderte Produktionsabläufe zu erstellen, um Produktfotos in ganz bestimmte AI zu integrieren und automatisch Variationen zu generieren.

Diese Innovationen schlagen sich unmittelbar in messbaren Medienergebnissen nieder. Von Artefact Google Ads-Umfeld durchgeführte A/B-Tests ergaben deutliche Verbesserungen. Im Hotelsektor wurde ein Anstieg des ROAS (Return on Ad Spend) um 25 % verzeichnet. In der cloud sank der CPA (Cost per Acquisition) um 20 %, und die Konversionsraten konnten drastisch verbessert werden.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass generative AI nicht mehr nur ein Trend AI , den man beobachten sollte, sondern eine strategische Notwendigkeit für Marken und Agenturen. Sie ermöglicht es, den steigenden Anforderungen der Google-Algorithmen an kreative Inhalte gerecht zu werden, die Produktionskosten zu senken und vor allem die Leistung von Medienkampagnen deutlich zu optimieren. Es ist ein mutiger, aber unverzichtbarer Schritt, den die Experten Artefactallen Unternehmen ans Herz legen, um in diesem neuen Zeitalter des digitalen Marketings wettbewerbsfähig zu bleiben.

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