3 Möglichkeiten, wie B2B-Vermarkter generative KI nutzen können

Da sich Technologie und Automatisierung weiterentwickeln, können B2B-Vermarkter schneller als je zuvor auf Tools und Informationen zugreifen. Mit der schnellen Einführung der generativen KI findet diese Entwicklung in Echtzeit statt. Als B2B-Vermarkter müssen wir diese Technologie annehmen und zu unserem Vorteil nutzen.

Dieser Artikel behandelt drei Möglichkeiten zur Nutzung generativer KI: Keyword-Recherche, Inhaltserstellung und Datenanalyse. Dies wird Ihre Herangehensweise an die Vermarktung von Produkten und Dienstleistungen im gesamten digitalen Ökosystem komplett ändern und Wettbewerber, die nicht auf dem neuesten Stand sind, im Staub stehen lassen.

Die Kraft der generativen KI in der Keyword-Recherche entfesseln

Die traditionelle Keyword-Recherche umfasst viele Methoden, aber alle haben eines gemeinsam: Es handelt sich um einen manuellen Prozess. Einige kostenpflichtige Tools, kostenlose Tools und Plug-Ins können Vermarktern bei der Analyse von Schlüsselwörtern helfen, dies erfordert jedoch Zeit und Mühe. Es kann auch kostspielig sein, diese Arbeit an eine Agentur auszulagern. Trotzdem ist die Keyword-Recherche ein wesentlicher Bestandteil des Marketings. Es sollte niemals übersprungen oder übersehen werden.

Einige der Tools, die Vermarkter für die Keyword-Recherche verwenden, sind Google Keyword Planner, Google Search Console, Semrush und Surfer SEO, die KI in die Plattform integrieren. Browser-Plugins wie MozBar und Keyword Research haben ebenfalls einen langen Weg zurückgelegt und schaffen weiterhin einen Mehrwert für B2B-Vermarkter.

Bis zu 44,5 % der Vermarkter verwenden generative KI für die Keyword-Recherche. Plattformen wie ChatGPT können Vermarktern dabei helfen, die Keyword-Recherche effizienter zu gestalten. Die SEO-Automatisierung beschleunigt den Prozess und erleichtert das Auffinden von Schlüsselwörtern, aber Menschen müssen immer noch sicherstellen, dass die generierten Schlüsselwörter relevant, sinnvoll und in den Kontext passen. Während sich die KI-Ergebnisse täglich verbessern, wird Smart Prompt Engineering jetzt zu einer entscheidenden Fähigkeit, die Marketingfachleute lernen müssen, um bessere Ergebnisse zu erzielen.

Die Verwendung von generativer KI für die Keyword-Recherche hat viele Vorteile, z. B. die Verbesserung der Effizienz und Genauigkeit und das Auffinden von Keywords, die noch nicht verwendet wurden. Sie beschleunigen die Recherche und verschaffen den Nutzern einen Wettbewerbsvorteil, indem sie schnell auf Änderungen im Suchverhalten reagieren können.

Diese Modelle entwickeln auch spezifischere und wertvollere Schlüsselwörter, um sicherzustellen, dass Marketingmaßnahmen die richtigen Personen erreichen. Generative KI-Modelle können Low-Volume- oder Long-Tail-Keywords finden, die das Ranking von Inhalten erleichtern.

Auch wenn generative KI-Modelle für die Keyword-Recherche viel Potenzial haben, sollten einige Herausforderungen angegangen werden. Wenn Sie sich beispielsweise zu sehr auf KI verlassen, können Sie Inhalte mit Schlüsselwörtern optimieren, die aus dem Zusammenhang gerissen werden könnten. Die versehentliche Verbreitung von Verzerrungen in den KI-Daten könnte zu Schlüsselwörtern führen, die Ihrem Markenruf schaden könnten.

Die größte Herausforderung bei der generativen KI ist, dass ihr der kulturelle Kontext fehlt. Globale multinationale Unternehmen mit Märkten überall könnten ein Problem mit der Verwendung von KI haben, um für lokale Sprachen zu optimieren und sicherzustellen, dass alle Inhalte kulturell ausgerichtet sind, unter Berücksichtigung von Slang und anderen lokalen Problemen.

Um diese Herausforderungen zu meistern, ist es unerlässlich, ein Gleichgewicht zwischen KI-generierten Ergebnissen und menschlicher Aufsicht zu finden.

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Integration generativer KI-Modelle in die Inhaltsentwicklung

Die Bedeutung von Inhalten im digitalen Marketing kann gar nicht hoch genug eingeschätzt werden. Es ermöglicht B2B- und Technologieunternehmen, mit Zielgruppen in Kontakt zu treten, die Markenbekanntheit zu steigern und ein integriertes Marketingprogramm einzurichten, das über alle Kanäle hinweg eingesetzt wird.

Qualitativ hochwertige und relevante Inhalte, die einen Mehrwert liefern, führen zu Kundenvertrauen und -loyalität. Unternehmen müssen Inhalte immer priorisieren, um in der hart umkämpften digitalen Landschaft erfolgreich zu sein.

Wie die Keyword-Recherche ist auch die Erstellung von Inhalten ein arbeitsintensiver Prozess. Vermarkter investieren häufig viel Mühe in das Schreiben von Inhalten in Langform wie Blogs, Whitepaper, E-Books und Berichte. Sie schreiben auch Kurzform-Inhalte für soziale Medien, Schlagzeilen und andere Anzeigentexte.

Es ist auch üblich, dass Vermarkter die Content-Produktion an Agenturen, Freelancer oder Copywriting-Plattformen wie Compose.ly auslagern. Dies erhöht die Kosten und erschwert die Kommunikation. Folglich verbrauchen herkömmliche Methoden zur Generierung von Inhalten viel Zeit und Ressourcen.

ChatGPT und ähnliche Plattformen bieten Vermarktern beispiellose Möglichkeiten, die gesamte Inhaltserstellung und -produktion zu verbessern. Diese Modelle können Inhalte generieren, die wie handgefertigt erscheinen, die Konsistenz in der Stimme der Marke sicherstellen und die Erstellung vielfältiger, ansprechender und kontextrelevanter Inhalte vereinfachen.

Marketer müssen KI jedoch immer mit einer zusätzlichen Ebene menschlicher Überwachung in Einklang bringen, wenn sie generative KI in der Inhaltsentwicklung einsetzen. Während diese Modelle die Inhaltserstellung beschleunigen können, bleibt der menschliche Kontext notwendig, um Kohärenz, Genauigkeit und kulturelle Relevanz sicherzustellen. Durch die Einbeziehung von Feedback-Schleifen und Verfeinerungsverfahren können Vermarkter ein Gleichgewicht zwischen KI-generierten Inhalten und menschlichem Fachwissen erreichen, was letztendlich die Qualität und Wirksamkeit der Inhalte verbessert.

Zu den Vorteilen der generativen KI für die Content-Produktion gehören beschleunigte Prozesse, erhöhte Präzision und die Fähigkeit, erhebliche Mengen an Inhalten zu generieren. Diese Modelle können schnell qualitativ hochwertiges Material erstellen, das es Marketern ermöglicht, auf Marktschwankungen zu reagieren und Gelegenheiten zur Interaktion in Echtzeit zu ergreifen.

Darüber hinaus kann generative KI genaue und relevante Inhalte generieren, die auf bestimmte Zielgruppen zugeschnitten sind, und so den Erfolg digitaler Marketingkampagnen sicherstellen. Die Produktion großer Mengen an Inhalten ermöglicht es Marketingfachleuten, strategischer zu denken, anstatt einen Blogbeitrag zu schreiben.

Trotz des transformativen Potenzials der generativen KI bestehen spezifische Herausforderungen. Beispielsweise kann die aktuelle KI-Technologie den kulturellen oder geschäftlichen Kontext nicht vollständig erfassen, was zu oberflächlichen oder unsinnigen Inhalten führen könnte.

Eigentums- und Urheberrechtsbedenken können entstehen, da KI-generierte Inhalte die Unterscheidung zwischen menschlicher und maschineller Urheberschaft verschleiern. Transparenz ist bei KI-generierten Inhalten von entscheidender Bedeutung, um das Vertrauen des Publikums zu wahren und Fehlinformationen zu mindern.

Unternehmen müssen vorsichtig vorgehen, wenn sie generative KI in die Inhaltserstellung integrieren, um sicherzustellen, dass menschliche Aufsicht und Transparenz unverzichtbare Bestandteile bleiben.

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Nutzung generativer KI in der Datenanalyse

Generative KI-Modelle läuten eine neue Ära der fortschrittlichen Datenvisualisierung ein. Diese Methoden ermöglichen Echtzeit-Datenverfolgung und Dashboard-Erstellung, komplexe Netzwerkvisualisierung und verschiedene Datenanzeigeoptionen. Infolgedessen können Unternehmen die aktuellsten Informationen erhalten, fundierte Entscheidungen treffen und sich schnell an Marktveränderungen anpassen, indem sie die Echtzeitüberwachung nutzen.

Eine detaillierte Netzwerkvisualisierung zeigt die komplizierten Verbindungen zwischen Datenpunkten und liefert entscheidende Einblicke in die Wechselwirkungen zwischen verschiedenen Datenpunkten. Diese mehrdimensionale Datendarstellung ermöglicht es Unternehmen, jede Komponente der Leistung ihrer Marketingkampagne zu verstehen.

KI-Modelle können Marketern ebenfalls dabei helfen, umsetzbare Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen. Mit den richtigen Eingabeaufforderungen können KI-Ausgaben Anomalien und Ausreißer finden, Gefühle und Emotionen bewerten, Märkte segmentieren und Käuferpersönlichkeiten entwickeln.

Die Anomalieerkennung identifiziert ungewöhnliche Abweichungen, die auf mögliche Probleme oder Möglichkeiten hinweisen können. Dies ist äußerst hilfreich bei der Verwaltung großer bezahlter Medienkampagnen über bezahlte Such- und Display-Anzeigen.

Bei der Analyse großer Konversationsdatensätze können KI-Ausgaben die emotionale Wirkung des Inhalts durch Stimmungsanalyse und Emotionserkennung ermitteln. Marktsegmentierung und Verbraucherprofilerstellung helfen Unternehmen dabei, ihre Marketinganstrengungen zu fokussieren, indem sie ihnen ermöglichen, ihre Strategie entsprechend anzupassen.

Generative KI-Modelle können auch Predictive Analytics verbessern. Beispielsweise verwendet die Zeitreihenprognose historische Daten, um zukünftige Trends und Ereignisse vorherzusagen. Algorithmen für maschinelles Lernen sind entscheidend für die Generierung datengesteuerter Vorhersagemodelle. Generative KI-Modelle führen durch die Entwicklung dieser Methoden zu genaueren Prognosen, die dabei helfen können, die Kampagnenleistung vorherzusagen.

Auch die Textanalyse hat sich erheblich weiterentwickelt. Themenmodellierung und Dokumenten-Clustering, Netzwerkanalyse, Erkennung benannter Entitäten und Beziehungsextraktion, Textzusammenfassung und Inhaltserstellung sind alles Aufgaben, die diese Modelle verwenden.

Die Themenmodellierung identifiziert grundlegende Themen in großen Datensätzen wie Erwähnungen in sozialen Medien, Transkripte von Callcentern oder Medienberichterstattung. Es kann helfen, Muster von verborgenen Kontexten und Erzählungen zu finden.

Die Netzwerkanalyse deckt die Verbindungen zwischen verschiedenen Gemeinschaften auf, die Identifizierung benannter Entitäten und die Beziehungsextraktion hingegen zeigen Verbindungen zwischen getrennten Entitäten. Diese Textanalysen können Marketern helfen, Influencer und Content-Ersteller mit höherer Autorität zu identifizieren.

Generative KI macht auch die Social-Media-Analyse effizienter. Die Analyse sozialer Netzwerke und die Community-Erkennung zeigen die Verbindungen zwischen Personen in Online-Communities auf und zeigen das Benutzerverhalten und die Interessen auf.

Trendanalysen und Hashtag-Überwachung messen die Popularität bestimmter Themen und Diskussionen, sodass Marketer mit Branchenentwicklungen und Trendthemen Schritt halten können. Die Identifizierung und Interaktion von Influencern erleichtern das Auffinden namhafter Branchenpersönlichkeiten und zukünftiger Kooperationsmöglichkeiten.

Machen Sie das Beste aus generativer KI in Ihren B2B-Marketingbemühungen

Da sich die Landschaft des digitalen Marketings verändert, müssen B2B-Vermarkter modernste Technologien einsetzen, um der Zeit voraus zu sein. Die gute Nachricht ist, dass mehrere generative KI-Statistiken zeigen, dass Marketer beginnen, diese neue Technologie zu übernehmen, und das aus gutem Grund.

Generative KI kann die Keyword-Recherche, die Erstellung von Inhalten und die Datenanalyse auf eine noch nie dagewesene Weise verändern. Dies wird eine neue Ära datengesteuerter und integrierter Marketingstrategien einleiten. Auch wenn es immer noch Herausforderungen und Grenzen gibt, können generative KI-Modelle zu unglaublichen Ergebnissen führen, wenn sie klug und mit menschlichem Fachwissen und Aufsicht eingesetzt werden.