Todd Tran, Chief Strategy Officer bei Teads, wirft einen Blick unter die Motorhaube der Teads Plattfom und zeigt, wie KI zum Einsatz kommt. Daten helfen dabei, die Ergebnisse der einzelnen Werbekampagnen auf unterschiedlichen Plattformen zu verbessern.
KI ist das Hype-Thema der Stunde. Eine Superpower, die universell einsetzbar, grenzenlos belastbar ist und damit Zeit und Geld sparen soll. Die Situation ist inzwischen so überspitzt, dass vermeintlich jede intelligente Aktion, die eine Maschine basierend auf einem Regelwerk durchführt, als künstliche Intelligenz bezeichnet wird. Das ist natürlich völlig übertrieben.
Vor allem in der Adtech-Branche wird das Schlagwort KI derzeit geradezu inflationär genutzt. Allein aus Marketinggründen reiten die Anbieter längst die KI-Welle. Fragt man allerdings genauer nach, wissen viele nicht, wie sie KI konkret einsetzen sollen und welchen spezifischen Nutzen das für die Kunden hat. Es ist an der Zeit, einmal auf den tatsächlichen Einsatz von künstlicher Intelligenz im Adtech-Markt zu schauen.
Fakt ist: Beinahe jeder Entwickler kann KI nutzen, um einfache Probleme zu lösen, wie Fraud-Erkennung oder Rankings mit integrierten Frameworks zur datenstrom-orientierten Programmierung, wie TensorFlow. Wenn es aber darum geht, KI unter realen Rahmenbedingungen im Business-Kontext einzusetzen, werden die Dinge komplexer. Um ein Framework aufzubauen, das profitable Ergebnisse liefert, müssen Algorithmen für spezifische Anwendungsfälle trainiert werden. Man muss den zu lösenden Business Case genau verstehen, ihn in ein mathematisches Problem übersetzen, ihn in das entsprechende KI-Framework programmieren und dann dasselbe Rechenverfahren wiederholt anwenden, um zu verstehen, warum der Case funktioniert oder nicht. Hierfür braucht man KI-Experten.
Soweit zur Theorie – für einen praktischen Einblick werfen wir nun einen Blick unter die Motorhaube der Teads Plattform. Wir haben ein KI-Framework entwickelt, um die wichtigsten Probleme, zu lösen. Eine zentrale Eigenschaft unseres Systems: Es ist universell und gleichzeitig anpassbar. So ist sichergestellt, dass es sich weiterentwickeln und auch künftige Anforderungen unterstützen kann. Datenbasierte Entscheidungen waren bei der Entwicklung das A und O.
Dank unserer großen Reichweite lernt unser KI-Framework ständig. Unsere detaillierten Kenntnisse über die Zielgruppe ermöglichen Vorhersagen über das User-Verhalten und maximieren die Relevanz einer Anzeige.
Wir setzen Machine Learning vor allen an drei Stellen ein, um die Ergebnisse der verschiedenen Werbekampagnen auf unterschiedlichen Plattformen zu verbessern. Zuverlässige Prognosen (sogenannte Predictions) spielen dabei eine entscheidende Rolle.
Abrechnungs- und Bewertungsmodelle
Damit Werbekampagnen auf Basis von Completed Video Views anstelle von Impressions abgerechnet werden können, ist es notwendig, vorherzusagen, ob ein Nutzer eine Anzeige wahrscheinlich vollständig sehen wird. Zu den entscheidenden Faktoren, die die Maschine dabei berücksichtigt, gehören benutzerspezifische Details, die Marke, aber auch Basisinformationen zu der Publisher-Site, auf der die Anzeige überhaupt geladen wird. Auch bei Teads True Visit kommt KI zum Einsatz. Der Werbungtreibende zahlt dabei nicht für Klicks, sondern nur für inkrementelle Nutzer, die seine Website auch wirklich besuchen. Dank einer logistischen Regressionsanalyse mit Parametern wie Verbindungsbandbreite und Ladezeit der Website ist es möglich, vorauszuberechnen, ob der Nutzer auf der Website landen wird.
Zielgruppenansprache
Um mehr Conversions zu erzielen, wollen Werbungtreibende möglichst spezifische Nutzergruppen ansprechen. Meist erfolgt dies auf Grundlage demografischer Kriterien wie Alter und Geschlecht. Für die entsprechende Ausspielung wird oft auf Daten von Drittanbietern wie Nielsen Digital Ad Ratings (DAB) oder vCE zurückgegriffen. Im Anschluss sollten Werbungtreibende dann mit den Messtools von Drittanbietern einen On-Target Delivery Score berechnen. Je höher der Score, desto höher der Return on Investment. Mit dem KI-Framework der Teads Plattform wird die Score-Optimierung unterstützt. Alle Nutzer, die über die Plattform laufen, werden in interessenbezogene Cluster gruppiert, um einen vergleichenden DAR-Score zu ermitteln. Dieser ermöglicht es, plattformeigene Segmente zu erstellen und wiederum den Drittanbieter-Score zu maximieren.
Dynamische Werbemitteloptimierung
Wenn es um die Performance eines Werbemittels geht, zählt nicht, wie kreativ eine Kampagne ist, sondern, welche Resultate sie erzielt. Oftmals erreichen einzelne Creatives nur in bestimmten Kontexten gute Ergebnisse. Dieses Problem lösen DCO (Dynamic Creative Optimisation)-Technologien, die automatisch verschiedene Versionen erstellen, um das beste Werbemittel im jeweiligen Kontext auszuliefern. So verhilft Machine Learning dazu, dass das beste Creative die richtige Zielgruppe erreicht. Der Vorteil für die Kreativen? Sie können sich auf kreative Konzepte konzentrieren und müssen sich nicht mit unzähligen Iterationen und Tests auseinandersetzen.
Dank unserer großen Reichweite – wir verarbeiten täglich über eine Milliarde Gebotsanfragen, die jeweils Dutzende von Signalen enthalten – lernt unser KI-Framework ständig. Unsere detaillierten Kenntnisse über die Zielgruppe maximieren die Reichweite und Relevanz einer Anzeige. Und wir können nun vorhersagen, ob ein Benutzer (oder sein Gerät) wahrscheinlich in einem Artikel nach unten scrollen, auf eine Anzeige klicken oder sich mit dem Inhalt befassen wird. Die leistungsstarke maschinelle Lerntechnologie von Teads ermöglicht es uns, aus den riesigen Datenmengen, die wir sammeln, eine optimierte Kombination von zielgerichteten Impressions zu extrahieren. Mit den daraus gewonnenen Erkenntnissen garantieren wir unseren Kunden optimale Ergebnisse.
Künstliche Intelligenz ist der Schlüssel, um die Flut an Daten, die dem digitalen Marketing inzwischen zur Verfügung stehen, auch sinnvoll zu nutzen. Eine KI kann weit schneller und mit unzähligen Variablen Entscheidungen treffen, als jeder menschliche Media-Profi. Das ist nicht nur effizienter, sondern hilft auch den Nutzern der Teads Plattform, bessere und passendere Werbung auszuspielen. Die Vorteile: zuverlässige Prognosen und ein höherer ROI. Predictive Advertising auf Basis von KI funktioniert schon heute.
Dieses Advertorial ist Teil der neuen Clutch. Das Technologie- und Gesellschaftsmagazin beschäftigt sich in dieser Ausgabe monothematisch mit dem Thema Künstliche Intelligenz. Das Heft lässt sich hier bestellen. Sie zahlen nur so viel, wie Ihnen das Magazin wert ist.
(Beitragsbild: Teads)
