Wie Zenith stundenlange manuelle Analysen durch Echtzeit-Erkenntnisse von Celeste AI für Accor ersetzt hat
Übersicht
Zenith International verwaltet die bezahlte Suchmaschinenwerbung für Accor über zwei große MCCs hinweg, die Tausende von Kampagnen auf Google und Microsoft Ads in Märkten auf der ganzen Welt umfassen. Mit dem wachsenden Datenvolumen vergrößerte sich auch die Kluft zwischen dem Vorhandensein von Informationen und der Fähigkeit, diese zu nutzen. Analysten verbrachten Stunden damit, Berichte zu erstellen, Formate abzugleichen und Erkenntnisse aus verschiedenen Plattformen zusammenzuführen, um die Leistung zu verstehen und Chancen zu erkennen. Der Prozess war manuell, zeitaufwendig und schwer zu skalieren. Bis die Erkenntnisse die Entscheidungsträger erreichten, war der richtige Zeitpunkt zum Handeln oft schon vorbei.
Die Herausforderung lag nicht im Zugang zu Informationen. Es ging darum, Informationen in Maßnahmen umzusetzen. Zenith brauchte einen schnelleren, intelligenteren Weg, um Erkenntnisse zu gewinnen und so schnell wie die Suche selbst zu reagieren.
Tausende von Kampagnen. Zu wenig Zeit, um sie alle zu analysieren.
Der manuelle Vergleich der Performance von Google und Microsoft Ads stellte eine ständige Belastung bei der Berichterstellung dar. Unterschiedliche Tools, uneinheitliche Ergebnisse und mehrstufige Arbeitsabläufe zur Abstimmung verschiedener Formate führten dazu, dass die Zeit zum Handeln meist schon vorbei war, bis die Erkenntnisse vorlagen. Für einen so großen und komplexen globalen Werbetreibenden wie Accor wurde diese Lücke zwischen Erkenntnis und Handeln immer größer. Zenith musste diese Lücke schließen, ohne zusätzliche Ressourcen einzusetzen oder die Komplexität zu erhöhen.
Celeste AI als Partner für Suchintelligenz
Zenith setzte Celeste AI als verbindende Ebene zwischen den beiden MCCs ein. Anstatt Daten aus mehreren Systemen abzurufen und die Ergebnisse manuell zu vergleichen, erstellte das Team strukturierte Eingabeaufforderungen, die standardisierten, wie Celeste Daten aus den beiden Konten abrief, analysierte und verglich. Dadurch wurden die Schwankungen bei Ad-hoc-Abfragen beseitigt und konsistente Ergebnisse erzielt, auf die man sich verlassen konnte – unabhängig davon, wer die Analyse durchführte. Als Zenith die Analyse von Celeste mit TARS und den Suchanfragenberichten auf Plattformebene verglich, stimmten die Ergebnisse weitgehend überein. Das gab dem Team die Gewissheit, dass die Erkenntnisse die tatsächlichen Vorgänge im gesamten Suchprogramm widerspiegelten. Da Skai eine unabhängige Messebene Skai , konnte Zenith die Leistung anhand einer einheitlichen Quelle der Wahrheit bewerten, anstatt sich nur auf die von den Publishern gemeldeten Kennzahlen zu verlassen.
Celeste hat auch die Art der Ergebnisse verändert, die das Team erhielt. Anstatt mit einer Tabelle oder einem Bericht abzuschließen, lieferte jede Abfrage nun Optimierungsempfehlungen und eine Prognose der geschäftlichen Auswirkungen. Was früher mehrere Schritte und stundenlange Arbeit erforderte, wurde zu einem entscheidungsreifen Bericht in einem einzigen Arbeitsablauf.
Ergebnisse
Die Umstellung auf Celeste AI führte zu sofortigen, messbaren Verbesserungen:
- ~4–5 Minuten durchschnittliche Bearbeitungszeit pro Eingabeaufforderung – anstelle der manuellen, mehrstufigen Analyse, die früher Stunden gedauert hat
- Validierte Genauigkeit durch Abgleich der Zahlen mit den Ergebnissen von TARS und der Plattform-SQR
- Jede Antwort enthält Optimierungsempfehlungen mit einer Prognose der Auswirkungen, was schnellere Entscheidungen ermöglicht
- Skalierbar ohne zusätzliche Ressourcenbelastung, wodurch parallele MCC-Vergleiche möglich werden, die zuvor nicht durchführbar waren
Der Erfolg machte sich schnell über die ursprüngliche Einführung hinaus bemerkbar. Accor-Teams in verschiedenen Regionen führten dasselbe Celeste-KI-Framework ein und ersetzten damit die manuelle MCC-Analyse durch einen schnelleren, einheitlicheren Ansatz. Was als Lösung für ein einzelnes Team begann, entwickelte sich zu einem skalierbaren Modell für die Arbeitsweise der Such-Operatoren bei Zenith: Sie verbringen nun weniger Zeit damit, Daten zu sammeln, und mehr Zeit damit, auf Erkenntnisse zu reagieren. Im Zeitalter der agentenbasierten bezahlten Suche gehört der Erfolg den Teams, die Daten in großem Maßstab in Maßnahmen umsetzen können.
Über Zenith International
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Accor ist einer der weltweit größten Hotelkonzerne und betreibt Tausende von Häusern in mehr als 110 Ländern mit Marken, die von Luxus bis hin zu preisgünstigen Unterkünften reichen.
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