IP Deutschland GmbH
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PROGRAMMATIC, BLOCKCHAIN UND KI
Christian Bachem
Dr. Christian Bachem, Geschäftsführer Markendienst Berlin
04.07.2018

Während Programmatic binnen weniger Jahre zum festen Bestandteil des Media Business geworden ist, richten sich viele Erwartungen bereits auf zwei weitere algorithmisch getriebene Entwicklungen im Marketing.

Blockchain und künstliche Intelligenz: Was können diese Trendtechnologien für Marketing und Media leisten? Und kann der Algorithmus uns eines Tages ersetzen?

Dabei machte in den letzten Monaten immer wieder eine Idee die Runde: Die Blockchain habe das Zeug, den Sumpf ein für alle Mal in blühende Landschaften zu verwandeln. Diese neue Art der verteilten kryptographischen digitalen Buchführung würde sämtliche Betrugsversuche ins Leere laufen lassen und Vertrauensdefizite auflösen. Die Idee ist so bestechend wie illusorisch. Tatsächlich könnte die Blockchain grundsätzlich als betrugssicheres und transparentes Protokoll für Werbetransaktionen fungieren. Allerdings gibt es zwei entscheidende und bisher ungelöste Herausforderungen: den Energieeinsatz und die Geschwindigkeit. Wenn jede Ad Impression blockchainbasiert dokumentiert würde, fielen derart viele Rechenoperationen an, dass der hohe Stromverbrauch bei uns allen alsbald das Licht flackern ließe. Zudem würde jede Dokumentation deutlich länger dauern als die zugrunde liegende Transaktion. Die Blockchain würde am Programmatic Advertising mit seinen Milliarden Transaktionen geradezu zerbrechen. Merke: Was sich für Kryptowährungen und ihr begrenztes, geschlossenes Ökosystem rechnet, lässt sich auf die große Welt des Online-Marketing mit ihren unzähligen Bits und Requests bis auf weiteres nicht übertragen.

Quantensprung oder Quacksalberei?
Wie relevant ist Künstliche  Intelligenz für die Markenkommunikation?


Kaum ein technischer Trend wird derzeit derart heiß diskutiert wie künstliche Intelligenz. Dabei purzeln, wie so oft bei neuen Themen, Begriffe und Definitionen noch munter durcheinander. Aus der Perspektive der Informatik steht künstliche Intelligenz (KI) für Systeme, die aus Daten lernen. Anhand der Datenlage und mithilfe von Algorithmen treffen diese Systeme Ableitungen oder erstellen Prognosen.

Dies ist für die Marketingwelt nichts Neues. Regelbasierte Ableitungen hielten in den Achtzigern im Zuge der Direktwerbung Einzug ins Marketing. Seit dem Aufkommen des digitalen Marketing in den Neunzigern wird hier mit einfachen KI-Anwendungen gearbeitet. Das vielleicht prominenteste Beispiel ist der sprichwörtlich "stalkende Retargeting-Schuh" – das Werbemittel mit der Sandale, die der Nutzer kaufte oder eben noch nicht kaufte und das diesen so lange kreuz und quer durchs Netz verfolgt, bis es am Ende oft kontraproduktiv für die beworbene Marke ist.

Auch andere längst etablierte Formen des Targeting basieren auf regelbasierten Ableitungen. Prognosemodelle wiederum kommen bereits beim Frequency Boosting (dem gezielten bevorzugten Aussteuern von Werbung an Nutzer mit wenig Kampagnenkontakten) oder bei Programmatic-Bidding-Verfahren zum Einsatz.

Ist die digitale Werbung also ihrer Zeit voraus? Ja und nein. Denn einerseits existieren durch den Zugriff auf Unmengen von Daten und etablierte algorithmische Abläufe beste Voraussetzungen, um KI wirkungsvoll einzusetzen. Andererseits werden auch die Limitationen beim Einsatz von KI offenbar. Die Qualität der Ableitungen und die Treffsicherheit der Prognosen eines KI-Systems hängt von der Güte der Daten und der Tauglichkeit der eingesetzten Algorithmen ab. Und daran hapert es bisweilen noch.

So sind cookiebasierte Nutzerprofile oft derart unscharf, dass Targeting-Algorithmen systematisch ins Leere greifen und Werbung außerhalb der anvisierten Zielgruppe ausspielen. Dies ist bei Lichte betrachtet nicht verwunderlich. Denn Zielgruppendefinitionen bestehen in der Regel aus mindestens zwei unabhängigen Variablen (zumeist Geschlecht und Alter). Für einen Algorithmus ist dies nichts anderes als das Produkt von Fehlerwahrscheinlichkeiten. Oder verständlich ausgedrückt: Liegt die Chance, das Geschlecht korrekt aus den Daten abzuleiten, noch bei mindestens 50 Prozent, so ist sie beim Alter deutlich geringer, was zum einen an der höheren Zahl möglicher Altersgruppen liegt und zum anderen an der größeren Schwierigkeit, diese cookiebasiert korrekt zu erfassen. Die Wahrscheinlichkeit, sowohl Geschlecht als auch Altersgruppe zutreffend aus Cookie-Daten abzuleiten, ist demnach recht gering – was nicht dem Algorithmus angelastet werden kann.

Marketingdaten jenseits des Fundus der Walled Gardens sind also oft zu unscharf oder auch zu spitz, als dass Algorithmen korrekte Ableitungen oder Prognosen treffen könnten. Entscheidend ist daher die Frage, wie intelligent künstliche Intelligenz eingesetzt wird. Wie kann die herausragende Fähigkeit von Maschinen, große Datenmengen in rasender Geschwindigkeit regelbasiert zu bearbeiten, mit der Kreativität, der Erfahrung und der Entscheidungsfähigkeit des Menschen kombiniert werden?

Hierin liegt sicherlich eine Kernfrage für die Gestaltung des Marketing von morgen. Denn eines  sollte uns beruhigen: Noch hat niemand einer Maschine beigebracht, Regeln zu brechen. Insofern wird der Mensch im digitalen Marketing als Herr über die künstliche Intelligenz weiterhin die zentrale Rolle spielen.


Dr. Christian Bachem
Geschäftsführer Markendienst Berlin

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