Die 11 besten KI-Werbebeispiele des Jahres 2023

Welche Auswirkungen hat KI bisher im Marketing gehabt?

Effektive Werbung zielt darauf ab, den Kern der Denkweise der Menschen zu erreichen, um ein Produkt oder eine Dienstleistung zu verkaufen. Die Einbeziehung von KI, die unzählige Datenpunkte zum menschlichen Verhalten aufnehmen kann, wird zwangsläufig Wellen schlagen.

Vermarkter müssen nicht mehr hinterfragen, was ihre idealen Kunden online denken oder tun, denn KI kann das entschlüsseln.

Derzeit wird der globale KI-Markt im Jahr 2023 auf 142,3 Milliarden US-Dollar geschätzt . Und obwohl verschiedene Studien unterschiedliche Prognosen zeigen, wird erwartet, dass sie im Jahr 2024 etwa eine halbe Billion US-Dollar und im Jahr 2030 etwa 1,5 Billionen US-Dollar erreichen wird. Ein Großteil dieser Finanzierung stammt aus dem Interesse an KI-Startups – Technologien, die höchstwahrscheinlich darauf ausgerichtet sein werden, Unternehmen wie Chatbots zu unterstützen und generative KI.

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11 beste Beispiele für KI in der Werbung

Werfen wir einen Blick auf diese 11 Unternehmen, die KI in ihre Werbung integrieren.

1. Meta setzt seine KI-Innovation fort

Bild mit freundlicher Genehmigung von Meta

Während wir alle zumindest ein wenig mit den maschinellen Lernalgorithmen vertraut sind, die Meta entwickelt hat, um Benutzer zum Scrollen zu bewegen, haben sie KI auch auf andere Weise eingesetzt.

Meta hat mit der Ankündigung seiner AI Sandbox für Werbetreibende im Mai 2023 damit begonnen, KI-generierte Anzeigen für Facebook zu testen. Dieses Testgelände bietet die Möglichkeit, mehr Werbetreibende auf ihre Plattform zu bringen und erfolgreicher zielgerichtete Anzeigen zu generieren.

Einige der Bereiche, mit denen Werbetreibende experimentieren können, sind:

• Textvariationen generieren
• Text-zu-Bild-Generierung
• Bildausschnitt zur Anpassung an unterschiedliche Seitenverhältnisse

Bild mit freundlicher Genehmigung von Meta

Sandbox hat das Potenzial, Meta in die Lage zu versetzen, über die beste KI-gesteuerte mobile Werbeplattform zu verfügen.

Was können wir von Meta lernen?

1. Sparen Sie Zeit, indem Sie KI nutzen, um neue Bildmotive zu erstellen. In diese Richtung geht der Markt.
2. Erneuern Sie Ihre Prozesse weiter. Geben Sie Ihrem Team Raum zum Brainstorming und zum Ausprobieren neuer Technologien.
   
   

2. Coca-Cola veranstaltet KI-Wettbewerb und kündigt Allianz mit OpenAI an

Bild mit freundlicher Genehmigung von Coca-Cola

Coca-Cola ist schon lange im Werbegeschäft tätig. Das 1892 gegründete Unternehmen erschien 1896 zum ersten Mal in einer Zeitung. Seitdem ist das Unternehmen stets auf dem Laufenden und hält seine Werbung modern.

1955 wandten sie sich der Radio- und Fernsehwerbung zu und wechselten 1993 erneut zu einer neuen Werbefirma, um ihre Werbung aktuell zu halten. Vor diesem Hintergrund ist es keine Überraschung, dass Coca-Cola mittlerweile auf den Einsatz von KI setzt.

Im Februar 2023 kündigte die Unternehmensberatung Bain & Company eine globale Serviceallianz mit OpenAI an, um KI in ihre internen Systeme zu integrieren. Coca-Cola war nach dieser Ankündigung das erste Unternehmen, das sich dieser Allianz anschloss.

Zum Auftakt dieser Partnerschaft startete Coca-Cola einen Wettbewerb mit dem Titel „Create Real Magic“. Sie luden Benutzer ein, ChatGPT, DALL-E und historische Coca-Cola-Werbemotive zu kombinieren, um neue Kunstwerke zu schaffen, die auf der Website geteilt werden sollten.

Was können wir von Coca-Cola lernen?

1. Bleiben Sie über aktuelle Marktinnovationen auf dem Laufenden und setzen Sie KI sinnvoll ein.
2. Finden Sie Möglichkeiten, Ihre Kunden einzubeziehen und die Markenbekanntheit zu steigern.
   
   

3. Calm App nutzt Amazon Personalize, um die App-Nutzung zu erhöhen

Bild mit freundlicher Genehmigung von Calm

Als Teil von AWS (Amazon Web Services) gibt es ein Produkt namens Amazon Personalize. Dies ermöglicht es Entwicklern, Käufern mithilfe von maschinellem Lernen in Echtzeit hochgradig personalisierte Produktempfehlungen zu zeigen.

Aufgrund der ständig wachsenden Inhaltsbibliothek innerhalb der App benötigte Calm eine Lösung, die Benutzern dabei hilft, die richtigen Inhalte für sie zu finden. Wenn ein Benutzer zu viel Zeit mit dem Surfen verbringt, kann es sein, dass er aufgibt und die App verlässt, weil er nichts findet, was für ihn relevant ist.

Sie führten eine dynamische Regel ein, die Benutzern die beliebtesten Inhalte, in diesem Fall Schlafgeschichten, in dem Stil empfahl, den ein Benutzer bevorzugte, während die Schlafgeschichten, die sie bereits gehört hatten, entfernt wurden. Dadurch blieben die Empfehlungen aktuell und an den Vorlieben des Benutzers ausgerichtet.

Durch das Training von Amazon Personalize mit den Daten von Calm und zahlreiche Tests konnten sie ihre tägliche App-Nutzung um 3,4 % steigern.

Was können wir von Calm lernen?

Benutzer können von Ihrem Produkt begeistert sein, aber es kann beim Wachstum zu Herausforderungen kommen, wenn es nicht einfach zu verwenden ist. Implementieren Sie KI in Ihre Systeme, um Benutzern ein besseres Erlebnis zu bieten.

Wenn Sie beispielsweise ein Online-Händler sind, gilt: Je spezifischer Ihre Produktempfehlungen sind, desto wahrscheinlicher ist es, dass Käufer diese Produkte in ihren Warenkorb legen, bevor sie zur Kasse gehen.

4. Nike erstellt mit Serena Williams eine KI-generierte Anzeige

Bild mit freundlicher Genehmigung von Nike

Ein weiteres Unternehmen, das auf dem Gebiet der KI Pionierarbeit geleistet hat, ist Nike. In den Jahren 2018 und 2019 erwarben sie Predictive-Analytics-Unternehmen und nutzten diese Daten dann, um die Gewohnheiten ihrer Kunden besser zu verstehen.

Die Nike Fit-App ist ein perfektes Beispiel dafür, wie das Unternehmen diese Daten für die Vermarktung an seine Kunden genutzt hat. Durch die Kombination von AR (Augmented Reality) und KI können Nutzer ihren Fuß in der App scannen und auf Basis des Scans dann perfekte Schuhempfehlungen erhalten.

Nike nutzte KI auch, um gemeinsam mit Serena Williams eine Werbekampagne mit dem Titel „Never done evolving“ zu erstellen. Sie erstellten ein KI-generiertes Match zwischen Serenas jüngerem Ich, insbesondere ihrem ersten Grand Slam im Jahr 1999, und einer moderneren Version ihrer selbst von den Australian Open 2017.

Diese preisgekrönte 8-minütige Videoanzeige feierte das 50-jährige Jubiläum von Nike.

Bild mit freundlicher Genehmigung von AKQA

Um diese Anzeige zu bewerben, richtete Nike einen Livestream auf YouTube ein, der an seine damals 1,69 Millionen Abonnenten gesendet wurde.

Was können wir von Nike lernen?

Nutzen Sie die historischen Daten Ihres Unternehmens. Menschen verbinden sich auch mit Geschichten in der Werbung. Finden Sie also Möglichkeiten, KI zu nutzen, um eine emotionale Verbindung zu Ihrem Publikum herzustellen.

5. ClickUp steigert den Blog-Traffic mit SurferSEO um 85 %

Bild mit freundlicher Genehmigung von ClickUp

ClickUp konnte seine Content-Marketing-Strategie durch den Einsatz von KI verbessern. Ihr Ziel war es, ihre Inhalte zu optimieren und gleichzeitig sowohl die Qualität als auch die Quantität ihres Outputs zu steigern. Da sie bereits über 500 Blogs etabliert hatten, brauchten sie einen Schub, der über die Oberfläche hinausgeht und sie auf die nächste Ebene bringt.

Für diese Aufgabe nutzten sie SurferSEO, ein generatives KI-Tool, das angeblich auch den Traffic durch Inhaltsoptimierung steigern soll. SurferSEO erfüllte ihre Anforderungen an ein Tool, das hochwertige SEO-Vorschläge und SERP-Daten an einem Ort vereint und gleichzeitig einfach zu integrieren und zu verwenden ist.

Die Vielfalt der Tools ermöglichte es ihnen, sich in diesen Schlüsselbereichen zu verbessern:

• Detaillierte Einblicke während der Inhaltsplanung, z. B. welche Keywords gezielt ausgewählt werden sollten.
• Erstellen Sie ausführliche Inhaltsbriefe, um sicherzustellen, dass alle wichtigen Informationen enthalten sind.
• Überwachen Sie die Leistung und erhalten Sie datengestützte Einblicke in Änderungen, die vorgenommen werden sollten

Dadurch konnten sie über 150 Artikel veröffentlichen und ihren markenunabhängigen, organischen Traffic innerhalb von 12 Monaten um 85 % steigern.

Was können wir von ClickUp lernen?

Durch eine gründliche Content-Optimierung konnte der Blog von ClickUp mehr Traffic auf der Website generieren und damit auch die Conversions seines Produkts steigern.

Beachten Sie dies, wenn Sie einen Blog für Ihre Website erstellen. Qualitativ hochwertige Inhalte mit einem hohen Ranking in den Suchergebnissen können Käufer, die nach der von Ihnen angebotenen spezifischen Lösung suchen, direkt zu Ihnen bringen. Auch etablierte Unternehmen müssen hart arbeiten, um wettbewerbsfähig zu bleiben. Generative KI kann Ihnen dabei helfen, eine große Menge an Artikeln auszugeben, selbst wenn Sie ein kleines Team haben.

6. BMW nutzt generative KI, um neue Werbekampagnen zu erstellen

Bild mit freundlicher Genehmigung von BMW

BMW verfolgte die Richtung, Kunst auf seinen Automodellen zu zeigen, und schloss sich mit einer Werbeagentur namens Goodby, Silverstein & Partners zusammen. Gemeinsam erstellten sie 2021 eine neue Kampagne für das 8er Gran Coupé, bei der sie KI-generierte Kunst auf die Autos projizierten.

Bei der Werbung für Luxusautos müssen die Hersteller eine emotionale Verbindung zu ihren Kunden herstellen, um sie davon zu überzeugen, dass sie dieses bestimmte Auto einem voll funktionsfähigen, aber günstigeren Modell vorziehen .

Durch das Aufbringen von KI-Kunst auf das Auto konnte BMW seine Zielgruppe direkt ansprechen, ohne Worte zu verwenden.

Was können wir von BMW lernen?

Finden Sie einen Weg, mit Ihren Kunden und Ihrer Zielgruppe in Kontakt zu treten, der über die Auflistung der Vorteile Ihres Produkts oder Ihrer Dienstleistung hinausgeht. Durch das, was Sie als Marke unterstützen, können Sie Kunden gewinnen und binden, wie zum Beispiel BMW, das sich im Laufe seiner Geschichte der Kunst verschrieben hat.

7. Starbucks erstellt seine eigene KI-Plattform „Deep Brew“

Bild mit freundlicher Genehmigung von Starbucks

Starbucks hat ein eigenes KI- und maschinelles Lernprogramm namens Deep Brew entwickelt. Ihr Ziel mit dieser Tool-Suite ist es, ihren Kunden ein menschliches Erlebnis zu bieten und sich gleichzeitig an die Technologie der modernen Zeit anzupassen.

Sie begannen zunächst mit der Implementierung von KI in ihre mobile Anwendung, um ihren Kunden, die die App zum Bestellen von Getränken nutzen, personalisierte Empfehlungen zu geben. Aber im Laufe der Jahre hat KI mittlerweile auch Einzug in ihre physischen Geschäfte gehalten.

Deep Brew war in der Lage, große Datenmengen zu sammeln und zu analysieren, wie z. B. Änderungen an Getränkebestellungen und Spitzenzeiten an bestimmten Standorten. Starbucks hat diese Daten verwendet, um:

• Finden Sie den perfekten Standort für neue Geschäfte
• Sparen Sie Zeit durch manuelle Aufgaben wie die Bestandsverwaltung
• Durchführung von Wartungsarbeiten an ihren Espressomaschinen
• Geben Sie personalisierte Bestellempfehlungen an Drive-in-Fenstern an
  
  

Was können wir von Starbucks lernen?

Der Einsatz von KI kann Ihnen dabei helfen, den ursprünglichen Zielen und Idealen Ihrer Marke treu zu bleiben. Starbucks hat KI eingesetzt, um seine Mitarbeiter von manuellen Aufgaben zu entlasten und ihnen so mehr Zeit für den Kontakt mit den Kunden im Geschäft zu geben. Wenn Kunden wissen, dass sie sich bei jeder Interaktion mit Ihrer Marke auf den gleichen Service verlassen können, ist die Wahrscheinlichkeit höher, dass sie wiederkommen.

8. Farfetch nutzt KI im E-Mail-Marketing und steigert die Öffnungsrate um 7 %

Bild mit freundlicher Genehmigung von Farfetch

Farfetch ist ein luxuriöser Online-Marktplatz für Mode- und Schönheitsprodukte. Ihr Ziel war es, die Öffnungs- und Klickraten ihrer E-Mails durch den Einsatz von KI zu steigern und dabei dem Tone of Voice ihrer Marke treu zu bleiben.

Zu diesem Zweck verwendeten sie Phrasee , ein generatives KI-Tool für Unternehmen. Farfetch hat dieses Tool unter anderem wie folgt verwendet:

• Testen Sie verschiedene Phrasen und Schreibstile, um herauszufinden, was bei Ihrem Publikum am besten funktioniert.
• Optimierte E-Mail-Betreffzeilen für verschiedene E-Mail-Kategorien (z. B. Nachrichten zu abgebrochenen Warenkörben oder Kontaktaufnahme mit Benutzern bezüglich der Artikel, die sie auf ihre Wunschliste gesetzt haben).
• Personalisierung des E-Mail-Textes, um sie an die breite Kundschaft und die Vielfalt der von ihnen verkauften Marken anzupassen.

Durch diese Kombination aus Optimierung und doppelter Überprüfung der generierten Inhalte, um sicherzustellen, dass sie der Stimme der Marke entsprechen, konnte Farfetch gute Ergebnisse erzielen.

Die Öffnungsrate ihrer E-Mails stieg bei Werbe-E-Mails um 7 % und bei E-Mails, die durch Ereignisse (z. B. verlassene Warenkörbe) ausgelöst wurden, um 31 %. Auch die Klickrate dieser E-Mails stieg um 25 % bzw. 38 %.

Was können wir von Farfetch lernen?

KI sollte nicht in Ihre aktuellen Strategien einfließen und Kernelemente Ihrer Marke wie den von Ihnen verwendeten Tonfall auf den Kopf stellen. Es soll das verstärken, was Ihre Marke bereits einzigartig macht, und es einfacher machen, Ihre Unternehmensziele zu erreichen.

9. JPMorgan Chase steigert die CTR mit KI um 450 %

Bild mit freundlicher Genehmigung von JPMorgan

Dies ist relativ gesehen ein Beispiel für einen sehr frühen Einsatz von KI im Marketing. Bereits im Jahr 2016 begann Chase, Persado zu nutzen, und 2019 unterzeichneten sie einen 5-Jahres-Vertrag mit ihnen.

In dieser Zeit nutzten sie die generative KI von Persado zur Erstellung von Anzeigentexten und verzeichneten einen Anstieg der Klicks um bis zu 450 %.

Sie nutzten das Tool auch, um bestehende Marketingtexte umzuschreiben, um sie für Kunden attraktiver zu machen. Als Kristin Lemkau, CMO von JPMorgan, über die Vorteile von KI für das Unternehmen sprach, sagte sie: „Es hat Texte und Schlagzeilen neu geschrieben, die ein Vermarkter aufgrund seines subjektiven Urteilsvermögens und seiner Erfahrung wahrscheinlich nicht getan hätte.“ Und sie haben funktioniert.“

Eine weitere Möglichkeit, die umfangreichen Daten von Persado zu nutzen, bestand darin, personalisierte Marketingbotschaften für bestimmte Zielgruppen zu erstellen.

Was können wir von JPMorgan Chase lernen?

Wenn KI mit den richtigen Daten trainiert wird, erweist sie sich als zuverlässige und unvoreingenommene Ressource. Dies und die schiere Datenmenge, die es verarbeiten kann, machen es für die Interpretation menschlichen Verhaltens nützlich. Der Zugriff auf diese Art von Informationen hilft Werbetreibenden und Vermarktern, ihre Zielgruppen effektiver anzusprechen.

10. Netflix zeigt hyperpersonalisierte Empfehlungen mit KI

Bild mit freundlicher Genehmigung von Netflix

Netflix hat KI-Algorithmen und maschinelles Lernen in viele Aspekte seines Unternehmens integriert. Am bekanntesten sind jedoch die personalisierten Film- und Showempfehlungen, die es seinen Nutzern bietet.

Das Unternehmen hat die Personalisierung sogar auf die nächste Stufe gehoben, indem es die Miniaturansicht eines Films ändert oder anzeigt, dass sie auf der Registerkarte „Startseite“ eines Benutzers angezeigt wird, basierend auf dem, was er zuvor gesehen hat. Aus diesem Grund sehen Sie möglicherweise bei einem Freund zu Hause andere Bilder als auf Ihrem eigenen Konto.

Die Miniaturansichten selbst wurden ebenfalls mithilfe der ästhetischen visuellen Analyse (AVA) erstellt, um aus Tausenden verfügbaren Szenen die richtigen auszuwählen, die höchstwahrscheinlich die Aufmerksamkeit der Zuschauer erregen werden.

Was können wir von Netflix lernen?

Da die Aufmerksamkeitsspanne der Menschen immer kürzer wird, bleiben Ihnen nur wenige Sekunden, um die Aufmerksamkeit einer Person zu erregen und sie davon zu überzeugen, sich für Ihr Produkt oder Ihre Dienstleistung zu entscheiden. Durch automatisierte A/B-Tests können Sie herausfinden, welche Bilder oder Nachrichten bei Ihren Zielgruppen die meisten Conversions erzielen.

Hier kommt das gleiche Konzept wie bei dynamischen Anzeigen wie den dynamischen Suchanzeigen von Google zum Tragen. Der Einsatz von KI ermöglicht es Kunden, die Bilder und Anzeigentexte zu sehen, die für sie am effektivsten sind.

11. Nutella verkauft 7 Millionen einzigartige Gläser mit KI-generierten Etiketten

Bild mit freundlicher Genehmigung von Nutella

Lassen Sie uns zum Schluss kurz und bündig einen Blick darauf werfen, wie Nutella KI in seinen Werbestrategien eingesetzt hat.

Nutella erstellte eine Werbekampagne, bei der mithilfe von KI 7 Millionen einzigartige Etiketten für Nutella-Gläser erstellt wurden. Keine zwei Gläser der Sonderedition waren gleich.

Jedes einzelne Glas wurde verkauft.

Das ist starke Werbung!

Was können wir von Nutella lernen?

Menschen lieben es, das Gefühl zu haben, Teil eines einzigartigen Produkts zu sein. Gehen Sie auf dieses Bedürfnis ein, indem Sie durch den Einsatz von KI einzigartige Erlebnisse für Ihre Kunden schaffen.

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14 wichtige Erkenntnisse für KI-Werbung

Fassen wir alles zusammen, was wir von den oben genannten Unternehmen über den erfolgreichen Einsatz von KI in der Werbung gelernt haben.

1. Verwenden Sie KI, um Bildmotive für Anzeigen zu generieren.

2. Lassen Sie Raum für die Innovation Ihrer Werbeprozesse mit KI.

3. Treffen Sie kluge KI-Entscheidungen.

4. Bleiben Sie immer am Puls der aufkommenden KI-Trends.

5. Nutzen Sie KI interaktiv mit Ihren Kunden.

6. Vereinfachen Sie Benutzererlebnisse mit KI.

7. Nutzen Sie die historischen Daten Ihres Unternehmens.

8. Führen Sie eine gründliche und qualitativ hochwertige Content-Optimierung durch.

9. Nutzen Sie KI, um auf eine Weise zu werben, die über die Vermittlung Ihrer Verkaufsargumente hinaus eine Verbindung zu Ihren Kunden herstellt.

10. Behalten Sie beim Einsatz von KI in der Werbung die ursprünglichen Ziele und Ideale Ihres Unternehmens im Vordergrund.

11. Behalten Sie eine starke Markenstimme beim Einsatz generativer KI bei.

12. Nutzen Sie hochwertige Daten, damit KI eine unvoreingenommene Stimme der Vernunft liefern kann.

13. Testen, testen, testen! Beschleunigen Sie Ergebnisse mit automatisierten A/B-Tests.

14. Nutzen Sie KI, um einzigartige Erlebnisse für Ihre Kunden zu schaffen.

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5 umsetzbare Tipps für den Einsatz von KI in der Werbung

Nutzen Sie diese Tipps, um Ihre PPC-Kampagnen mit KI zu verbessern.

1. Bereiten Sie sich auf ein suchgeneratives Erlebnis vor

   Noch in der Testphase wird die neue Search Generative Experience von Google die Art und Weise verändern, wie Nutzer Informationen von der Suchmaschine erhalten . Es wird auch die Art und Weise verändern, wie Menschen online einkaufen, da die Einkaufsergebnisse möglicherweise stärker in die Suchergebnisse integriert werden.

   

   Vorschau auf Search Generative Experience

   
   

   Bleiben Sie über diese Updates auf dem Laufenden, damit Sie Ihre Anzeigen entsprechend optimieren können. Aus den von Google bereitgestellten Beispielen geht hervor, dass Produktbeschreibungen eine noch wichtigere Rolle für die Shopping-Ergebnisse spielen könnten.

   
   

   Tipp: Optimieren Sie Ihre Produktbeschreibungen mit DataFeedWatch, indem Sie Informationen aus Ihrem gesamten Produkt-Feed abrufen und diese besser anordnen.
   

2. Verwenden Sie Smart Bidding und weitgehend passende Keywords

   Nutzen Sie weitgehend passende Keywords für Ihre Google-Suchanzeigen, um über die bloße Ausrichtung auf Keywords hinauszugehen. Broad Match nutzt KI, um Suchanfragen im Zusammenhang mit Ihren Zielphrasen und exakten Übereinstimmungen gezielt durchzuführen, um mehr Kunden zu erreichen.
   
   „Weitgehend passend“ lässt sich auch gut mit Smart Bidding kombinieren, einer KI-gesteuerten Gebotsstrategie, die abhängig vom von Ihnen gewählten ROI-Ziel das günstigste Gebot festlegt. Dies entlastet Sie von der manuellen Aufgabe, Ihre Keywords und Anzeigengruppen zu optimieren.
   

3. Sprechen Sie neue Zielgruppen an

   Da Website-Cookies von Drittanbietern bald der Vergangenheit angehören, benötigen Vermarkter eine weitere zuverlässige Möglichkeit, äußerst spezifische Gruppen von Online-Käufern gezielt anzusprechen und erneut anzusprechen. Hier kommt die KI ins Spiel.

   
   

   1. Leistung max
      

      Profitieren Sie von der KI von Google, indem Sie eine Kampagne für maximale Performance erstellen. Dadurch können Ihre Produkte auf allen Google-Kanälen beworben werden.
      
      

      Beim Erstellen Ihrer Kampagnen wählen Sie zunächst Ihre bevorzugten Einstellungen aus, wie zum Beispiel:

      • Ziele der Kampagne
      • Conversion-Ziele
      • Publikumssignale
        
        Dann nutzt die KI von Google alle von Ihnen hochgeladenen Assets, um personalisierte Anzeigen zu erstellen, die neuen Nischenzielgruppen gezeigt werden, was zu höheren Conversions führt.
        
        

   2. Lookalike-Publikum
      

      Meta hat einen maschinellen Lernalgorithmus für Facebook- und Instagram-Anzeigen entwickelt, der Zielgruppen-ähnliche Gruppen erstellt, ohne Daten von bestimmten Benutzern sammeln zu müssen.
      
      Mithilfe dieser Targeting-Option können Sie Ihre Produkte Nutzern präsentieren, die ähnliche Interessen wie Ihre bestehenden Kunden haben.
      
      

4. Erstellen Sie neue Image- und Videoanzeigen

   Der Einsatz generativer KI führt zu großen Veränderungen in der PPC-Welt.
   
   

   1. Verwenden Sie KI, um Produktbilder zu erstellen
      
      

      Facebook und Instagram

      Experimentieren Sie mit der Erstellung verschiedener, mit KI generierter Bildstile für Ihre Anzeigen auf Facebook und Instagram. Beginnen Sie mit einer kleinen Menge, damit Sie die Ergebnisse leicht beurteilen können. Wenn Sie noch keinen Testzugriff auf die Sandbox von Meta haben, können Sie in der Zwischenzeit eine andere Anwendung verwenden.

      
      

      Figma verfügt beispielsweise über ein Plugin namens Text2Image, mit dem Sie Bilder für Facebook-Anzeigen erstellen können.

      
      

      Tipp: Verwenden Sie DataFeedWatch, um Bilder in Ihren Produkt-Feeds einfach hochzuladen und zu optimieren. Sobald Sie alle Ihre neuen Bilder haben, können Sie sie einer Tabelle hinzufügen. Die erste Spalte sollte ein eindeutiger Schlüssel und die zweite die Bild-URL sein. Anschließend können Sie die DataFeedWatch-Funktion namens Lookup-Tabelle verwenden, um Ihren Produkt-Feed mit den neuen Bildern zu ergänzen.

      
      

      Google Shopping-Anzeigen

      Google hat außerdem die Schaffung von Product Studio angekündigt, das das gleiche Konzept wie Metas Sandbox hat. Damit können Sie mithilfe generativer KI neue Anzeigenkreationen anhand isolierter Bilder Ihrer Produkte erstellen. Diese wird direkt in Merchant Center Next integriert.

      

      Vorschau von Merchant Center Next

   2. Neue KI-gestützte Google-Kampagnen

      Halten Sie Ausschau nach der Veröffentlichung zweier neuer Kampagnen, die Google angekündigt hat. Die erste, Demand Gen genannte, ruft Ihre leistungsstärksten Video- und Bild-Assets ab und zeigt sie in Anzeigen auf YouTube, Gmail und Discover.

      
      

      Mit der zweiten Option, der Videoansicht, werden Ihre Videoanzeigen geschaltet, während Nutzer auf YouTube surfen und Videos ansehen, alles aus einer einzigen Kampagne.

      

      Vorschau der Video View-Kampagne
      

5. Nutzen Sie prädiktive Analysen

   Nutzen Sie die Predictive Analytics von Google. Damit können Sie Folgendes verfolgen:
   
   

   • Wie wahrscheinlich ist es, dass ein Benutzer einen Kauf tätigt, basierend darauf, ob er in den letzten 28 Tagen auf Ihrer App oder Webseite aktiv war?
   • Wenn ein Benutzer, der in den letzten 7 Tagen aktiv war, in den nächsten 7 Tagen nicht mehr aktiv ist.
     
     

   Wie viel wird ein Benutzer, der in den letzten 28 Tagen aktiv war, in den nächsten 28 Tagen voraussichtlich ausgeben?  

     

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Nutzen Sie optimierte Feeds, um Ihre PPC-Strategie zu automatisieren

Um Ihre Produkt-Feeds zu optimieren, müssen Sie die rohen Produktdaten, die Sie bereits haben, nutzen und alle Attribute (Titel, Beschreibungen, Bilder usw.) verbessern, damit Ihre Anzeigen eine optimale Leistung erzielen.

Indem Sie DataFeedWatch zum Hochladen Ihres Feeds auf diese Kanäle verwenden, können Sie Ihre PPC-Strategie weiter automatisieren und außerdem:

• Verfügen Sie über perfekt optimierte Produkt-Feeds: Nutzen Sie regelbasierte Feed-Optimierungen für alle Ihre Kampagnen, um die besten Titel, Beschreibungen, Bilder und mehr zu erhalten.
• Vermeiden Sie Lücken in den Produktinformationen: Ergänzen Sie fehlende Daten, ohne in Ihren Feed gehen und manuell Informationen hinzufügen zu müssen.
• Reduzieren Sie verschwendete Werbeausgaben: Entfernen Sie unrentable oder nicht vorrätige Produkte automatisch.
• Vermeiden Sie Fehler vollständig : Eine Feed-Überprüfung wird automatisch durchgeführt, bevor Ihre Produkte an die Kanäle übermittelt werden, über die Sie verkaufen. Dies ist besonders nützlich für Google Ads, da Fehler Ihr Konto benachteiligen können.
  
  

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FAQ

Wie wird KI in der Werbung eingesetzt?

Künstliche Intelligenz wird in der Werbung eingesetzt, um Anzeigen personalisierter und damit effektiver zu machen. Werbetreibende können auch generative KI verwenden, um Anzeigentexte und Werbebilder zu erstellen. Es wird auch von Werbetreibenden verwendet, um interne Prozesse zu optimieren, Zeit zu sparen, indem sie die schwere Arbeit für manuelle Aufgaben erledigen, und große Datenmengen zu analysieren.

Was ist KI-Werbung?

KI-Werbung ist die Art und Weise, wie künstliche Intelligenz Werbung besser macht. ChatGPT hat es perfekt zusammengefasst: „Es ist, als hätte man einen intelligenten Assistenten, der anhand ihrer Interessen und ihres Verhaltens herausfindet, welche Art von Werbung verschiedene Menschen ansprechen würde.“ Dies hilft Werbetreibenden, den richtigen Leuten die richtigen Anzeigen zu zeigen, wodurch die Anzeigen effektiver werden.“

Was sind die besten Beispiele für KI-Werbung?

Die besten Beispiele für KI in der Werbung sind diejenigen, bei denen Marken KI auf eine Weise einsetzen, die natürlich zu ihrem Unternehmen passt. Die Beispiele, die wir oben betrachten, stammen ebenfalls aus Innovation und werden verwendet, um die Motivation des Unternehmens zu unterstützen, zu wachsen und besser mit seinen Kunden in Kontakt zu treten. In diesen Beispielen sehen wir auch, wie Marken klein anfangen, ihre Ergebnisse bewerten und dann ihre Bemühungen skalieren.