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KI-gestütztes Targeting: Wie KI das Targeting im digitalen Marketing verbessert

Für Unternehmen ist wichtiger denn je, ihre Zielgruppe gezielt anzusprechen und ihre Werbebotschaften auf die Bedürfnisse ihrer Kunden abzustimmen. Ein wichtiger Schritt in diesem Prozess ist das Targeting, also die Auswahl der richtigen Zielgruppe für eine bestimmte Werbekampagne. Doch wie kann man sicherstellen, dass die Zielgruppe auch tatsächlich erreicht wird? Hier kommt KI-gestütztes Targeting ins Spiel, eine Methode, die das Targeting im digitalen Marketing revolutioniert.

Was ist KI-gestütztes Targeting?

KI-gestütztes Targeting ist eine Methode, bei der Künstliche Intelligenz (KI) eingesetzt wird, um das Targeting im digitalen Marketing zu verbessern. Dabei werden Algorithmen und Sprachmodelle verwendet, um Daten zu analysieren und Muster zu erkennen. Auf Basis dieser Muster können dann gezielte Werbeanzeigen geschaltet werden, die auf die Bedürfnisse der Zielgruppe abgestimmt sind.

Wie funktioniert KI-gestütztes Targeting?

KI-gestütztes Targeting funktioniert auf Basis von Algorithmen und Sprachmodellen, die Daten analysieren und Muster erkennen. Diese Algorithmen und Sprachmodelle können auf verschiedene Arten trainiert werden, zum Beispiel auf Basis von historischen Daten oder auf Basis von Daten, die in Echtzeit gesammelt werden.

Ein Beispiel für KI-gestütztes Targeting  ist das Targeting auf Basis von Interessen. Dabei werden Algorithmen und Sprachmodelle verwendet, um die Interessen der Zielgruppe zu erkennen und dann gezielte Werbeanzeigen zu schalten, die auf diese Interessen abgestimmt sind. Dies kann zum Beispiel auf Basis von Suchanfragen, besuchten Websites oder geklickten Werbeanzeigen erfolgen.

Nehmen wir an, ein Unternehmen, das Outdoor-Ausrüstung verkauft, möchte seine Zielgruppe gezielter ansprechen. Mithilfe von KI-gestütztem Targeting auf Basis von Interessen können sie Nutzer identifizieren, die sich für Outdoor-Aktivitäten interessieren. Anhand ihrer Suchhistorie, besuchten Websites und Interaktionen mit Werbeanzeigen erkennt das KI-System, dass diese Nutzer ein hohes Interesse an Wanderschuhen, Rucksäcken und Campingausrüstung haben. Daraufhin können massgeschneiderte Werbeanzeigen für diese Produkte geschaltet werden, die die Zielgruppe deutlich besser ansprechen als eine allgemeine Kampagne.

Wie verbessert KI das Targeting im digitalen Marketing?

KI-gestütztes Targeting kann das Targeting im digitalen Marketing auf vielfältige Weise verbessern. Hier sind einige Beispiele:

1. Erweiterte Datenanalyse

KI-Algorithmen können grosse Mengen an Daten aus verschiedenen Quellen analysieren, darunter CRM-Systeme, soziale Medien, Website-Interaktionen und mehr. Dies ermöglicht es Marketing-Verantwortlichen, ein tieferes Verständnis ihrer Zielgruppe zu gewinnen, einschliesslich ihres Verhaltens, ihrer Vorlieben und Interessen.

2. Predictive Modeling

KI-gestütztes Predictive Modeling kann Muster und Trends im Kundenverhalten erkennen, was es Marketing-Verantwortlichen ermöglicht, zukünftige Aktionen vorherzusagen und ihre Targeting-Strategien entsprechend anzupassen. Zum Beispiel kann KI vorhersagen, welche Kunden am wahrscheinlichsten abwandern oder welche Kunden bereit sind, einen Kauf zu tätigen.

3. Echtzeit-Segmentierung

KI-gestützte Echtzeit-Segmentierung ermöglicht es Marketing-Verantwortlichen, ihre Zielgruppe in Echtzeit zu segmentieren, basierend auf ihrem Verhalten, ihren Demographien und anderen Faktoren. Dies ermöglicht es, hochzielgerichtete Kampagnen zu erstellen, die auf spezifische Segmente der Zielgruppe abgestimmt sind.

4. Lookalike-Targeting

KI-gestütztes Lookalike-Targeting ermöglicht es Marketing-Verantwortlichen, neue Zielgruppen zu identifizieren, die ähnliche Merkmale wie ihre bestehenden Kunden aufweisen. Dies wird erreicht, indem die Merkmale der bestehenden Kunden analysiert und ähnliche Individuen gefunden werden, die wahrscheinlich an denselben Produkten oder Dienstleistungen interessiert sind.

5. Personalisierung

KI-gestützte Personalisierung ermöglicht es Marketing-Verantwortlichen, hochmassgeschneiderte Nachrichten und Angebote zu erstellen, die auf individuelle Kunden abgestimmt sind. Dies kann durch KI-gestützte Inhaltsgenerierung, Produkt-Empfehlungen und dynamische Kreativ-Optimierung erreicht werden.

6. Kontextuelles Targeting

KI-gestütztes kontextuelles Targeting ermöglicht es Marketing-Verantwortlichen, gezielte Nachrichten basierend auf dem Kontext zu liefern, in dem Kunden mit ihrer Marke interagieren. Zum Beispiel kann KI den Inhalt einer Webseite oder die Schlüsselwörter einer Suchanfrage analysieren, um gezielte Anzeigen zu liefern.

7. Cross-Channel-Targeting

KI-gestütztes Cross-Channel-Targeting ermöglicht es Marketing-Verantwortlichen, konsistente, personalisierte Nachrichten über mehrere Kanäle hinweg zu liefern, darunter soziale Medien, E-Mail, Suchmaschinen und Display-Werbung.

8. Budget-Optimierung

KI-gestützte Budget-Optimierung ermöglicht es Marketing-Verantwortlichen, ihr Budget effektiver zu allozieren, indem sie die profitabelsten Kanäle, Anzeigenformate und Targeting-Strategien identifizieren.

9. Fraud-Erkennung

KI-gestützte Fraud-Erkennung ermöglicht es Marketing-Verantwortlichen, betrügerische Aktivitäten wie Bot-Traffic oder gefälschte Klicks zu erkennen und zu verhindern, die das Marketing-Budget verschwenden und die Targeting-Daten verfälschen können.

10. Kontinuierliche Verbesserung

KI-gestütztes Targeting ermöglicht es Marketing-Verantwortlichen, ihre Targeting-Strategien kontinuierlich zu verbessern, indem sie Machine-Learning-Algorithmen und Feedback-Schleifen einsetzen. Dies ermöglicht es, die Targeting-Strategien über Zeit zu verfeinern und bessere Ergebnisse zu erzielen.

Fazit

KI-gestütztes Targeting ist eine revolutionäre Methode, die das Targeting im digitalen Marketing verbessert. Durch die Verwendung von Algorithmen und Sprachmodellen können Marketing-Verantwortliche ihre Zielgruppe gezielter ansprechen, ihre Werbebotschaften auf die Bedürfnisse ihrer Kunden abstimmen und ihre Kampagnen effektiver gestalten. Durch die kontinuierliche Verbesserung von Targeting-Strategien können Unternehmen ihre Marktanteile ausbauen, ihre Umsätze steigern und ihre Kundenbeziehungen stärken.

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Shirin Azrak