Die rasante Entwicklung Künstlicher Intelligenz hat auch Auswirkungen auf das Content Marketing. KI beeinflusst die Art und Weise, wie Kundendaten gesammelt und ausgewertet, Kampagnen erstellt und verbreitet werden. Zielgruppen sollen damit künftig noch effektiver erreicht und Marketing-Abteilungen stärker entlastet werden. Wir gehen der Frage nach, welche Einsatzmöglichkeiten es gibt und welche smarten Tools sich jetzt schon anwenden lassen.
Einsatzmöglichkeiten für KI im Content Marketing
Bereits jetzt ergeben sich zahlreiche Möglichkeit, KI im Content-Marketing einzusetzen und entsprechenden Teams die Arbeit zu erleichtern. Die künstliche Intelligenz hilft bei einem tiefer gehenden Verständnis und einer besseren Kategorisierung von Zielgruppen. Sie kann Daten aus unterschiedlichen Quellen schneller miteinander verknüpfen und somit optimierte personalisierte Kauferlebnisse schaffen.
Sich täglich wiederholende Aufgaben wie das Versenden von geplanten Kampagnen-E-Mails übernimmt sie ebenfalls, sodass dem menschlichen Team mehr Zeit und Kapazitäten für kreative Aufgaben zur Verfügung steht. KI gestützte Content-Management-Systeme analysieren und kategorisieren hochgeladene Bilder, um sie anschließend mit passenden Tags zu versehen. Auf diese Weise lassen sie sich schneller wiederfinden und SEO-technisch fit machen.
Die KI übersetzt Texte, transkribiert Audio- und Video-Inhalte und reduziert das Fehlerpotenzial, das andernfalls viele Arbeitsstunden kostet. Kreativität liegt zwar weiterhin in der Hand des Menschen, Künstliche Intelligenz kann den Schaffensprozess aber unterstützen und beschleunigen.
Diese KI-Tools unterstützen bei der Marketing-Arbeit
Die meisten Fortschritte in Sachen KI-Tools gibt es in den USA, während in Europa und Deutschland diesbezüglich noch vergleichsweise wenig geschieht. Das mag an regulatorischen Einschränkungen, einer generellen Skepsis und mangelnden technischen Voraussetzungen liegen. Deutsche Unternehmen können jedoch ebenfalls von KI im Marketing und entsprechenden Tools profitieren und ihre Mitarbeiter:innen entlasten.
KI-basierte Content-Management-Systeme
Zahlreiche Content-Management-Systeme bieten ihren Kund:innen bereits den Einsatz von Künstlicher Intelligenz an:
- Der Contentful AI Content Generator nutzt ein KI-Tool eines Drittanbieters, um Inhalte zu erstellen, die zur Marke passen und kann diese in fast 100 Sprachen übersetzen sowie SEO-Keywords generieren.
- Das in Contentstack integrierte Open AI ChatGPT 3.5 Turbo ist als Assistent für jedes Textfeld verfügbar und kann Zusammenfassungen, Titel, Tags, Überschriften, Gliederungen, Übersetzungen oder ganze Blogartikel erstellen.
- Kentico lässt sich einsetzen, um automatisch Bilder zu analysieren und Alt-Tags und -Texte zu erstellen.
- Sitecore erlaubt die Analyse von Kundenverhalten und -präferenzen sowie die Erstellung von personalisierten Inhalten und Empfehlungen.
- Kontent.ai bietet KI-Lösungen für die Unterstützung bei der Texterstellung, bei der Personalisierung und beim Auto-Tagging an.
Hilfreich hierbei sind die Headless-Strukturen der verschiedenen Content-Management-Systeme. Die Inhalte sind dabei von der Darstellung im Frontend entkoppelt, eine Personalisierung wird hierdurch sowohl auf Webseiten als auch kanalübergreifend möglich.
KI-basierte Analyse-Tools
SEO ist weiterhin ein wichtiger Faktor. Semrush unterstützt mit seiner KI-gestützten Schreibassistenz und seinem Dokumenteneditor die Content-Erstellung und gibt Empfehlungen bezüglich wichtiger SEO-Aspekte wie die Einzigartigkeit und die Lesbarkeit eines Textes sowie die Verwendung des Hauptkeywords. Das Tool führt außerdem ausführliche Website-Audits durch und ermittelt Schwierigkeiten sowohl beim technischen SEO als auch bei der On-Page-Optimierung.
KI-gestützte Personalisierung
Optimizely nutzt KI und ChatGPT zur Personalisierung. Hiermit lassen sich nutzerrelevante Erlebnisse mit Produktempfehlungen, News oder KI-Konversationen schaffen, die auf die Kundenbedürfnisse zugeschnitten sind. Darüber hinaus analysiert die Lösung große Datensätze, um künftiges Kundenverhalten vorherzusagen und Inhalte oder Kampagnen entsprechend zu optimieren.
Auch Lift ermöglicht dank “AI Buyer Intent-Technologie” anonyme Kund:innen mit hoher Kaufabsicht zu erkennen. Hierdurch wird eine frühzeitige Personalisierung ermöglicht, um die Kundschaft zum Kauf zu bewegen.
KI-basierte Chatbots
Mit dem MS Bot Framework lassen sich KI-basierte Chatbots für die eigene Website entwickeln, um ein personalisiertes Kundengespräch zu führen und den Kundenservice zu entlasten. Dabei wird auch demonstriert, wie ein Chatbot erstellt werden und wie dieser lernen kann, mit Nutzer:innen zu interagieren.
Ein weiteres prominentes Beispiel für diese Art des Chatbot-Entwicklungstools stellt Amazon Lex dar. Ein Service für die Erstellung von Omnichannel-Q&A-Chatbots. Es basiert auf einem natürlichen Sprachmodell, auf diese Weise kann ein Unternehmen Anwendungen erstellen, die eine sehr ansprechende Nutzererfahrung bieten.
KI-gestützte Textentwicklung
Wer Texte in einer bestimmten Länge und in einem passenden Tonfall generieren möchte, kann sich Tools wie Copysmith und Writesonic näher ansehen. Diese unterstützen bei Anzeigentexten, Produktbeschreibungen, Blogbeiträgen, Meta-Descriptions und anderen Website-Inhalten. MonkeyLearn oder OpenAI generieren automatisch Schlagwörter, um Informationen oder Inhalte bzw. Bilder besser auffindbar zu machen und miteinander zu verknüpfen.
Vorhersagen
Tools wie Finteza helfen bei der Sammlung von Daten, z.B. über das Nutzerverhalten, den Traffic oder ineffiziente Werbekanäle und ermöglichen die Verwaltung von Online-Kampagnen sowie die Platzierung zielgerichteter Werbung. Dank prädiktiver Analysefunktion lassen sich unterschiedliche Systeme und Datensätze miteinander verknüpfen, um aus unübersichtlichen Daten vorausschauende Trend-Analysen durchzuführen. Die Genauigkeit der Analyse und damit der Vorhersehbarkeit hängt aber immer von der Vollständigkeit und Exaktheit der verarbeiteten Daten ab.
Risiken von KI
KI im Content Marketing bietet zwar viele potenzielle Vorteile, birgt aber auch einige erhebliche Herausforderungen. Um etwa Personalisierungsfunktionen erfüllen zu können, benötigt die Künstliche Intelligenz große Mengen an persönlichen Daten, die entsprechend gut vor Missbrauch geschützt werden müssen.
Aufgrund der Komplexität der verwendeten Algorithmen kann die KI außerdem Schlussfolgerungen treffen, die nur noch schwer nachvollziehbar sind. Die Gefahr der Diskriminierung spielt in diesem Zusammenhang eine wichtige Rolle. KI-Systeme arbeiten schließlich mit den Daten, mit denen sie trainiert wurden. Ist bereits die Datenquelle nicht ausgewogen, kann dies zu Entscheidungen führen, die Einzelpersonen aufgrund von Merkmalen wie ethnischer Herkunft, Geschlecht, sozioökonomischem Status, politischer Überzeugungen etc. benachteiligen. Deswegen sollten KIs regelmäßig daraufhin überprüft werden.
Auch bei der Content-Erstellung ist Vorsicht angeraten. Anfragen bzw. Prompts an die KI müssen möglichst präzise formuliert werden, um entsprechend gute Inhalte zu generieren. Vorgaben wie Tonfall, Länge, Sprache und andere Faktoren sind wichtig, um qualitativ hochwertigen Content zu generieren. Eine sorgsame Qualitätskontrolle ist ebenfalls erforderlich, um z.B. den Wahrheitsgehalt der erstellten Inhalte zu gewährleisten. Darüber hinaus greift die KI auf bereits vorhandene Texte oder Bilder zu, was immer noch die Frage nach der urheberrechtlichen Situation offenlässt.
Eine weitere Herausforderung besteht im möglichen Verlust von Arbeitsplätzen und einhergehenden wirtschaftlichen Störungen. Fortschrittliche KI-Systeme sind in der Lage, Aufgaben zu übernehmen, die früher von Menschen erledigt wurden. Unternehmen können qualifizierte Mitarbeiter:innen dennoch weiter beschäftigen, indem sie rechtzeitig Umschulungen ermöglichen, die auf eine produktive sowie effiziente Nutzung der KI vorbereiten.
Auch wenn sie beim Brainstorming und Umschreiben bereits vorhandener Inhalte oder Verfassen von Meta-Beschreibungen zweifellos hilfreich ist – KI kann zwar menschliche Intelligenz simulieren, aber keine fachliche Kompetenz ersetzen. Qualitativ hochwertige und kreative Ad-Produktionen sollten Unternehmen beispielsweise weiterhin der menschlichen Erfahrung und dem natürlichen Gespür für eine emotionale und authentische Ansprache überlassen.
All diese Herausforderungen führen dazu, dass weiterhin Skepsis gegenüber KIs besteht. Eine Studie des Pew Research Center fand heraus, dass 45 Prozent der US-Amerikaner:innen sowohl begeistert als auch besorgt auf eine KI-Zukunft blicken. Das gilt insbesondere für sogenannte Black-Box-KIs, deren Nachvollziehbarkeit bei Entscheidungen nicht gewährleistet ist. Eine gute Möglichkeit, Vertrauen zu schaffen, besteht daher vornehmlich in Transparenz. Das erfordert wiederum Klarheit über viele Aspekte wie z.B. der Entwurf, das Training, die Überwachung und die Validierung eines KI-Modells und ihre Entscheidungen. Selbst wenn die Öffentlichkeit den Algorithmus nicht versteht, kann sie auf diese Weise darauf vertrauen, dass verantwortungsbewusst damit umgegangen wird.
Fazit:
KI im Content Marketing kann vor allem bei Routineaufgaben und -prozessen unterstützen, wie bei der Zusammenstellung von Daten, die Erstellung von Tags und kleinen Texten sowie bei Übersetzungen und Überprüfung der Grammatik. Erwägenswert sind dabei KI-gestützt Content-Management-Systeme, die schon während des Schreibens von Inhalten in Echtzeit Verbesserungsvorschläge für die Suchmaschinenoptimierung machen und etwa die Eignung von Wörtern und Phrasen hervorheben oder auf inhaltliche Lücken hinweisen.
KI-Lösungen haben das Potenzial, vorhandene Inhalte zu analysieren und neue Ideen vorzuschlagen, um die Zielgruppe besser anzusprechen und den Traffic zu erhöhen. Die Anwendungsmöglichkeiten sollten Marketingteams idealerweise entlasten, damit sie sich auf anspruchsvollere und kreativere Aufgaben konzentrieren können. Wichtig dabei ist stets ein transparenter Umgang beim Einsatz der KI und Verwendung der Daten, um das Kundenvertrauen nicht zu verlieren. Ebenso benötigen Inhalten, die durch KI-Zutun entstehen, eine genaue Kontrolle – einerseits, um Plagiate zu vermeiden, andererseits, um den Wahrheitsgehalt des Contents stets gewährleisten zu können. Dann handelt es sich bei der Künstlichen Intelligenz um einen hilfreichen Ansatz, der jedoch nicht isoliert betrachtet, sondern in die gesamte Marketingstrategie mit einbezogen werden sollte.
