In unserer Serie Skai 5 besprechen wir Tipps, Tricks und Trends zur digitalen Werbung, damit du den Verbrauchern, den Markttrends und deiner Konkurrenz immer einen Schritt voraus bist. Für diesen Teil der Serie haben wir mit Lisa Little von der Goodway Group gesprochen, um Antworten auf die Zukunft der KI im Suchmaschinenmarketing zu bekommen.
Vor zwei Jahrzehnten machte digitales - damals noch "interaktives" - Marketing weniger als 3% der gesamten Marketingausgaben aus. Heute hat das digitale Marketing das traditionelle in den Schatten gestellt, und mehr als die Hälfte aller Ausgaben entfallen auf digitale Werbung.
Das kometenhafte Wachstum des digitalen Marketings in den letzten zwanzig Jahren ist in vielerlei Hinsicht mit dem Aufstieg disruptiver Technologien verbunden. Zuerst war es das Internet. Dann veränderten Breitbandgeschwindigkeiten das Spiel. Dann folgten Smartphones und Tablets, Apps, Videostreaming und das Internet der Dinge (IoT). Eine bahnbrechende Technologie nach der anderen.
Der nächste große technologische Fortschritt führt zu intelligenten Maschinen - namentlich Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen. Eine Studie aus dem Jahr 2020 hat gezeigt, dass Marketer/innen bereits über die sich verändernde Landschaft der Marketingautomatisierung nachdenken.
Aber es ist nicht immer einfach, sich auf Veränderungen einzulassen. Wichtige Aufgaben an Computer abzugeben, kann ein wenig unangenehm sein. Vor allem für Suchvermarkter/innen, die daran gewöhnt sind, alles selbst zu erledigen, kann es sich wie ein Kontrollverlust anfühlen. Wie also kann eine Branche diese mächtigen Innovationen annehmen, ohne sich Sorgen zu machen?
Heute sprechen wir mit Lisa Little von der Goodway Group über diese Themen und mehr.
5 Fragen an der Goodway Group Lisa Little
Lisa Little leitet das Search Marketing Center of Excellence der Goodway Group und ist dafür verantwortlich, durch die Einführung von Best Practices, die Bereitstellung von branchenweitem Know-how und die Navigation in der komplexen Suchlandschaft die bestmögliche Leistung und Medieneffizienz zu erzielen. Sie kümmert sich um die Suchkapazitäten, Partnerschaften mit Anbietern/Engines/Plattformen, Strategien und Suchintegrationen. Lisa konzentriert sich außerdem auf Innovation, Bildung und Wachstumschancen in der sich ständig weiterentwickelnden Branche. Ihr Hintergrund ist das digitale Marketing mit Schwerpunkt auf bezahlter Suche und E-Commerce. Mit mehr als 15 Jahren Erfahrung im Marketing hat Lisa sowohl intern als auch auf Agenturseite Führungspositionen innegehabt und sich als Search Sherpa für Marken und Kollegen engagiert.
Lisa war auch SearchEngineLand.com's Search Marketers of the Year 2020.
1) In jeder Umfrage zum Thema maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz scheinen die Vermarkter/innen begeistert zu sein von den Möglichkeiten, die sich für die Branche ergeben, aber auch ratlos darüber, wie genau dies geschehen wird. Was denkst du, was wir in den nächsten fünf Jahren in diesem Bereich sehen werden?
Das ist interessant, denn Suchmaschinenvermarkter nutzen maschinelles Lernen und Automatisierung bereits seit einigen Jahren über Gebotsstrategien, Qualitätsbewertungen, Budgetmanagement-Tools und Responsive Search Ads (RSAs). Heute erleben wir eine Beschleunigung und fortschrittliche Daten/Signale, um ML auf eine neue und innovative Weise zu nutzen, und das ist unglaublich aufregend!!! Es tut mir leid, dir das sagen zu müssen...., aber wir werden nie genau wissen, was uns erwartet oder was mit ML und KI passieren wird - am besten ist es, wenn du dich darauf einlässt und dich damit vertraut machst, indem du es kontinuierlich erkundest und für die Ziele und Bedürfnisse deiner Marke experimentierst.
Wir haben gesehen, wie KI die Gebotsabgabe, die Budgets, die Optimierung, das Messaging und die datengesteuerte Attribution beeinflusst hat - ich glaube, dass die nächsten fünf Jahre erhebliche Veränderungen bei den Grundlagen von Keywords, Zielgruppen und der Personalisierung des Sucherlebnisses bringen werden. Ich glaube nicht, dass das Keyword komplett verschwinden wird, aber anstelle von Match-Typen, Keyword-Mapping/Mix und Keyword-Auswahl wird das "Keyword" in Zukunft eher eine relevante Eingabehilfe sein, die die Maschine antreibt. Im Gegenzug wird sich auch die Echtzeit-Auktion nicht mehr so stark auf ein bestimmtes Keyword oder einen Suchbegriff stützen.
Diese Vorhersagen könnten falsch sein, aber eines weiß ich: Als Marketer müssen wir die Kontrolle, die wir in der Vergangenheit in Bezug auf das Keyword hatten, loslassen, verletzlich werden und mit extremer Neugierde und Tests vorgehen, um uns an die Veränderungen durch KI und ML anzupassen. Sobald du deine Denkweise in Bezug auf maschinelles Lernen änderst, bieten sich dir enorme Möglichkeiten und endloses Wachstumspotenzial für dein Marketingprogramm.
2) Was ist die beste Rolle für intelligente Maschinen? Was können sie besser als Menschen? Was fällt ihnen schwer, besser zu machen als wir?
Maschinen können riesige Datenmengen mit einer Geschwindigkeit verarbeiten, berechnen und produzieren, die unser menschliches Gehirn nicht einmal begreifen kann. Maschinen können auch mehr Datenpunkte und Signale in Echtzeit sammeln und dabei Saisonalität, Verbraucherverhalten, Zielgruppen und mehr berücksichtigen. Maschinen arbeiten besser als Menschen im Rahmen der aktuellen Infrastruktur, Algorithmen, Parameter, Richtlinien und der Nutzererfahrung der Plattformen. Bei den wichtigsten Plattformen gibt es wahnsinnig viele Veränderungen, mit denen ein Mensch unmöglich Schritt halten und sich so effizient anpassen kann wie die Maschinen, die die Plattformen selbst schaffen. Schließlich sind Maschinen fehlerresistenter, genauer und skalierbarer mit wiederholbaren Aufgaben, die automatisiert werden können, wie z. B. Qualitätssicherungskontrollen, Echtzeit-Auktionsgebote und Audits.
Was Menschen besser können, ist, strategisch über den richtigen Treibstoff/Einsatz für die Maschine nachzudenken, Stresstests durchzuführen und die Maschine regelmäßig zu warten und zu optimieren, um die besten Ergebnisse zu erzielen. Menschen sind auch am besten geeignet, um aus den Informationen und Daten, die du siehst, einen Sinn zu machen, indem sie Trends und Erkenntnisse erkennen und diese Erkenntnisse in umsetzbare Verbesserungen umwandeln, die letztendlich zu echten Geschäftsergebnissen führen. Während Maschinen die Plattform und die Nutzeraktivitäten auf den Plattformen kennen, wissen Menschen über die Geschäftsziele, die einzigartigen Wertvorteile und die Kundenpersönlichkeiten Bescheid und sind in der Lage, Vernunft und Logik anzuwenden, um die Maschine strategisch zu steuern.
Betrachte Automatisierung und maschinelles Lernen nicht als "einrichten und vergessen" oder als Ersatz für den Vermarkter, sondern als etwas, das Input, Wartung und menschliches Denken erfordert, um das, was die Maschine erfasst und wie sie arbeitet, zu nutzen. Maschine und Mensch sind eine symbiotische Beziehung und sollten in einem ausgewogenen Verhältnis zueinander stehen. Die Maschine kann ohne den menschlichen Beitrag nicht allein überleben und der menschliche Beitrag kann ohne die Maschine nicht so schnell und umfassend funktionieren.
3) In jeder Branche gibt es einige, die sich Sorgen machen, dass intelligente Maschinen unsere Arbeitsplätze übernehmen könnten. Was ist deine Botschaft an sie?
Um diesen Ängsten ins Gesicht zu sehen und die Herausforderungen zu meistern, solltest du diesen Vergleich ziehen: Maschinelles Lernen in der Suche ist wie ein Staubsaugerroboter. Er reinigt deine Böden für dich, aber zuerst muss er deinen Bodenplan lernen und deine Leistungserwartungen verstehen. Er muss regelmäßig aufgeladen, die Filter gereinigt und gewartet werden. Das Beste an einem Staubsaugerroboter ist, dass ich die Stunde, die ich früher zum Staubsaugen gebraucht habe, sinnvoller nutzen kann. Jetzt kann ich diese Zeit mit meiner Familie verbringen, Sport treiben oder Abendessen kochen - und die Arbeit ist trotzdem erledigt. Er ersetzt mich nicht, sondern ermöglicht eine produktivere und effizientere Reinigung meiner Böden, während ich meine Zeit auf andere Dinge konzentrieren kann.
Auch mit einem Staubsaugerroboter kann es vorkommen, dass ein Fleck gesäubert werden muss - eine verschüttete Flüssigkeit oder ein stark frequentierter Bereich, der schnell gesaugt werden muss. Es gibt Verschmutzungen auf engem Raum, für die du einen speziellen Aufsatz brauchst oder die für den Staubsauger nicht zugänglich sind. Das Konzept ist das gleiche wie beim maschinellen Lernen in der Suche: Finde Wege, die Automatisierung zu nutzen, um dein Gesamtprogramm und deine Ergebnisse zu ergänzen. Manchmal wirst du manuelle Wartungs- oder Reparaturarbeiten durchführen müssen, aber sie sollten mit allen Aspekten des Kontos zusammenarbeiten.
Bei der Einführung von maschinellem Lernen und Automatisierung in der Suche ist es wichtig, die zahlreichen Möglichkeiten und Aspekte dieser Technologien im Auge zu behalten. Was sie sind, wie sie zusammenarbeiten, wann man sie einsetzen sollte und wie man ihre Wirkung und ihren Erfolg messen kann. Mit diesem Wissen können Marketer/innen die beste Kombination für ihr Unternehmen finden und dabei offen bleiben, um zu erforschen, zu innovieren, zu beeinflussen und anzupassen.
4) Warum sollten Marketingfachleute diese neue Technologie schneller als ihre Konkurrenten nutzen?
Je früher du dich engagierst, Erfahrungen sammelst, kreative Wege findest, um die Maschine zu füttern und die Erkenntnisse umzusetzen, desto besser. Letztlich werden Vermarkter, die sich nicht mit der Branche weiterentwickeln, zurückbleiben oder irrelevant werden und schließlich aussterben. Eine proaktive und frühzeitige Einführung ist immer produktiver, als zu warten, bis es eine Pflicht- oder Standardfunktion ist, in die man hineingeworfen wird und nicht die Erfahrung oder das Vertrauen hat, um effektiv zu sein.
Sieh es doch mal so: Wenn du nicht schwimmen kannst und noch nie in tiefem Wasser warst, springst du doch nicht gleich ohne Schwimmweste mitten ins Meer, oder? Es ist viel klüger (und sicherer), Schwimmunterricht zu nehmen, zu lernen, wie du deine Atmung kontrollieren kannst, wie du dich im Wasser bewegen musst, um über Wasser zu bleiben, und in einem Pool unter Aufsicht von Rettungsschwimmern zu üben, bevor du ins Meer schwimmst. Genauso ist es mit dem Marathonlauf. Du musst trainieren, üben, Ausdauer aufbauen und deine Grenzen austesten, bevor du einen Marathonlauf erfolgreich absolvieren oder gewinnen kannst.
5) Wie experimentiert die Goodway Group derzeit mit diesen Innovationen und wie sieht der kurzfristige Fahrplan aus?
Goodway setzt verschiedene Aspekte des maschinellen Lernens, der Automatisierung und der künstlichen Intelligenz für alle unsere Kunden in allen Kanälen ein und verfeinert, misst und übernimmt sie. Wir haben für alle unsere Kernfunktionen bei Goodway Standards für Exzellenz und Übernahme festgelegt. Zu den Standards für die Suche gehören Smart Bidding, Responsive Search Ads, Opti-Score, automatisierte Aktionen, intelligente Kampagnen und datengesteuerte Attribution.
Goodway arbeitet eng mit Skai zusammen, um das maschinelle Lernen und die Automatisierung auf der Plattform für Budget-Pacing/Management, skalierbare Optimierung, Experimente und Audits zu nutzen. Unsere Data Science- und Analytics-Teams arbeiten auch mit dem Skai Budget Impact Navigator zusammen, um für unsere wichtigsten Kunden die Inkrementalität und das Testen des gesamten Medienmixes zu nutzen.
Wir haben sowohl reaktive als auch proaktive Aspekte in unserer Roadmap für maschinelles Lernen, sodass wir diese Entwicklung in der Branche und die frühe Einführung proaktiv verfolgen, während wir ständig testen, analysieren und innovative Wege finden, die wir für unsere Kunden nutzen können, um die bestmögliche Leistung zu erzielen.
Nutze Automatisierung und maschinelles Lernen als Grundlage für dein Suchmaschinenmarketing
Automatisierung, Leistung und Effizienz waren einst der gesamte Vorteil von Premium-Suchmarketingsoftware. Heute sind sie das A und O. Suchvermarkter, die einen echten Wettbewerbsvorteil anstreben, brauchen die Werkzeuge für eine unvoreingenommene, ganzheitliche Optimierungsstrategie. Und genau hier kommt Skai ins Spiel.
Mehr als 15 Jahre Innovation in den Bereichen Daten, Gebotsabgabe und Messung, kombiniert mit einer unabhängigen, medienunabhängigen und kanalübergreifenden Position, ermöglichen es Suchvermarktern, die Kontrolle zu behalten und gleichzeitig ein echtes Geschäftswachstum zu erzielen - und das in großem Umfang.
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