KI-gestütztes Marketing: Die Anpassung von Markenstrategien an neue Technologien

KI-Marketing: Wie Marken sich in der Welt der Künstlichen Intelligenz positionieren

Die zunehmende Bedeutung von KI-gestützten Empfehlungen verändert die Landschaft des digitalen Marketings. Marken müssen sich anpassen, um in diesem neuen Umfeld erfolgreich zu sein. Ein Beispiel: Ein Unternehmen bietet Kochkurse für einfache Gerichte an. Fragt ein Nutzer ChatGPT nach einer Empfehlung, wird das Angebot als kompliziert dargestellt. Der Grund: Die KI interpretierte den Schnittlauch in einer Werbeanzeige als Indikator für aufwändige Schneidearbeiten, im Gegensatz zu Konkurrenzangeboten.

Die Wahrnehmung der Marke durch die KI

Dieses Beispiel verdeutlicht die Herausforderung, die Jack Smyth, Chief Solutions Officer bei Jellyfish, adressiert. Er unterstützt Marken dabei, die Wahrnehmung ihrer Produkte durch KI-Modelle zu verstehen. Diese Perspektive mag zunächst ungewöhnlich erscheinen, gewinnt aber angesichts der steigenden Nutzung von KI für Produktempfehlungen an Relevanz. Studien zeigen, dass bereits ein erheblicher Teil der Konsumenten KI für die Produktsuche nutzt – ein Trend, der sich durch KI-Agenten, die selbstständig Einkäufe tätigen, weiter verstärken wird.

Das Ergebnis dieser Entwicklung könnte eine neue Form der Suchmaschinenoptimierung (SEO) sein, bei der die positive Wahrnehmung durch KI-Modelle im Vordergrund steht. Jellyfish hat die Software "Share of Model" entwickelt, die die Wahrnehmung einer Marke durch verschiedene KI-Modelle analysiert. Da jedes Modell auf unterschiedlichen Trainingsdaten basiert, können die Bewertungen trotz grundsätzlicher Ähnlichkeiten stark variieren. So kann Meta's Llama-Modell eine Marke als "aufregend und zuverlässig" einstufen, während ChatGPT sie als "aufregend, aber unzuverlässig" bewertet. "Share of Model" stellt den Modellen verschiedene Fragen zur Marke und analysiert die Antworten, um Trends zu identifizieren. Ziel ist es, nicht nur die Wahrnehmung zu verstehen, sondern auch Möglichkeiten zur Beeinflussung zu finden. Erste Ergebnisse deuten darauf hin, dass dies möglich ist, insbesondere durch die Analyse der von den Modellen angegebenen Quellen.

Anpassung der Markenstrategie

Gokcen Karaca, Leiterin Digital und Design bei Pernod Ricard, berichtet von der Anwendung von "Share of Model" für die Whiskymarke Ballantine's. Obwohl es sich um ein Massenprodukt handelt, wurde es von Llama fälschlicherweise als Luxusprodukt eingestuft, möglicherweise aufgrund der Existenz einer Premium-Variante. Karacas Team reagierte darauf mit angepassten Marketingmaterialien, die die universelle Attraktivität des Massenprodukts betonen. Erste Ergebnisse sind vielversprechend, obwohl der Erfolg solcher Maßnahmen langfristig bewertet werden muss.

Die Beeinflussung von KI-Modellen

Die gezielte Beeinflussung von KI-Modellen ist komplex. Obwohl viele Modelle Open Source sind, bleiben ihre internen Prozesse weitgehend undurchsichtig. "Reasoning Models", die ihre Entscheidungsfindung in Textform erläutern, könnten hier Abhilfe schaffen. Sie zeigen die "Gedankenkette" der KI auf, die zu einer bestimmten Empfehlung führt. So können Marketer beispielsweise erkennen, welche Eigenschaften für die Empfehlung einer Seife wichtig sind.

Forschungsergebnisse zeigen, dass bereits die Formulierung der Anfrage (Prompt) die Empfehlungen der KI stark beeinflussen kann. Eine Studie der Carnegie Mellon University demonstrierte, wie unterschiedliche Prompts zu drastisch veränderten Produktempfehlungen führten. Dies eröffnet die Möglichkeit, durch gezielte Prompts die Wahrnehmung der eigenen Marke zu beeinflussen. Es besteht die Gefahr, dass Marken versuchen, heimlich Einfluss auf die von Nutzern verwendeten Prompts zu nehmen, beispielsweise durch bezahlte Beiträge in Online-Foren.

Der Kampf um die KI-Empfehlung

Diese Entwicklung könnte zu einem Konflikt zwischen KI-Unternehmen und Marken führen, ähnlich dem Kampf um die Google-Suchergebnisse. Marken könnten versuchen, KI-Modelle zu manipulieren, während KI-Unternehmen versuchen, ihre Systeme robuster und resistenter gegen solche Manipulationen zu machen. Ein weiteres Problem ist die in KI-Modellen vorhandene Voreingenommenheit. Studien zeigen, dass globale Marken oft positiver bewertet werden als lokale Marken und dass Empfehlungen für Geschenke je nach Einkommensniveau des Empfängers variieren.

KI als Fokusgruppe und die Bedeutung von Konsistenz

KI kann auch als virtuelle Fokusgruppe eingesetzt werden, um beispielsweise Werbespots vor der Veröffentlichung zu testen. Darüber hinaus wird Markenkonsistenz immer wichtiger, da KI-Systeme den gesamten veröffentlichten Content einer Marke analysieren. Diskrepanzen in der Markenkommunikation erschweren klare Empfehlungen.

Die KI als neues Publikum

Unabhängig davon, ob die KI der ideale Kunde oder der kritischste Konsument ist, wird ihre Wahrnehmung der Marke zunehmend Einfluss auf den Geschäftserfolg haben. Marken müssen die KI als neues Publikum ernst nehmen und ihre Strategien entsprechend anpassen.

Bibliography: - https://t3n.de/news/neuer-trend-im-marketing-wie-sich-brands-fuer-die-ki-attraktiv-machen-1674355/ - https://www.finanznachrichten.de/nachrichten-2025-02/64622375-neuer-trend-im-marketing-wie-sich-brands-fuer-die-ki-attraktiv-machen-397.htm - https://www.threads.net/@technologyreview_de/post/DGVPNduoFER - https://t3n.de/ - https://t3n.de/tag/kuenstliche-intelligenz/ - https://muckrack.com/media-outlet/t3n - https://t3n.de/ratgeber/ - https://newstral.com/de/article/de/1263673394/neuer-trend-im-marketing-wie-sich-brands-f%C3%BCr-die-ki-attraktiv-machen - https://t3n.de/tag/marketing/ - https://t3n.de/news/