Mit AI wird Google wichtiger denn je

Es ist keine Überraschung, dass künstliche Intelligenz bei den Google IO & Marketing Live Summits im Mittelpunkt stand. Während die „AI-Revolution“ bereits nach Klischee klingt, ist es dennoch sehr offensichtlich, dass unsere Branche noch in den Anfängen steht: Man ist verhalten optimistisch für Veränderungen und sich zugleich der Rolle von AI bei der Sicherstellung einer positiven User Experience, sowie der Gewährleistung von Markensicherheit, Compliance und Datenschutz bewusst. 

Obwohl Google den AI-First-Mover-Vorteil scheinbar an Microsoft verloren hat, suggerieren viele der letzten Ankündigungen des Unternehmens, dass es aus Marketing- und Werbeperspektive eindeutig in der Lage ist, die Führung zu übernehmen. Aber kann es wirklich einen „First-Mover“-Vorteil für AI im Marketing geben, wenn das Tempo der Entwicklung so stark von einem umfassenderen Dateninput abhängt? 

In diesem Beitrag gehen wir darauf ein, wie wir als Branche an einem Punkt zunehmender Konsolidierung angelangt sind, erörtern, warum der Kontext jetzt entscheidend ist, und erklären, wie jede Marke und jeder Werbetreibende in einer AI-gesteuerten Welt konkurrieren kann.

Keywords bilden bereits seit Jahren den Grundstein des Marketings. Ohne sonstige Informationen war ein Keyword der beste Anhaltspunkt zur Orientierung. Die Google-Suche ist daher nach wie vor der wichtigste Channel für Marketer, um Keywords zu recherchieren, sie zu platzieren und somit sicherzustellen, dass die Inhalte auch von denjenigen gesehen werden, die sie am ehesten kaufen würden.

Auch die Marketinglandschaft verändert sich: Suchmaschinen werden immer ausgefeilter und liefern Ergebnisse, die für die Absicht des Nutzers relevant sind – -selbst wenn ein Keyword nicht in der Suchanfrage verwendet wurde. Weshalb? Weil die AI darauf trainiert wird, den Kontext einer Suchanfrage zu verstehen, und nicht die eigentlichen Keywords selbst.

Generative Search Experiences basieren auf der Grundlage von KI/großen Sprachmodellen (LLM) in der Suche, beim Einkaufen und in anderen Kanälen liefern beispielsweise Antworten auf Ihre Anfragen, die eine Website möglicherweise nicht beantworten kann. Anstelle von einem Dutzend Links werden  Momentaufnahmen von Informationen aus mehreren Quellen an einem Ort zusammengefasst. Aber als Marketer sind wir noch mehr auf die Möglichkeiten gespannt, welche innovative Experiences ermöglichen und die Markenrelevanz steigern.

Ein Beispiel für eine generative Suchanfrage könnte folgendermaßen aussehen. Angenommen, es steht ein Urlaub an und ich brauche einen neuen Koffer. Ich suche nach „Welches sind die besten großen, robusten Koffer mit Rollen?“. In der Vergangenheit wäre ich vielleicht als Person eingestuft worden, die sich neu im Markt für neue Koffer interessiert. Der Kontext hinter meiner Suche ist jedoch viel individueller und erzählt eine umfangreichere Geschichte.

• Reisegepäckmarken wie Away oder Rimowa verwenden Bewertungen und Lifestyle-Bilder, um mir einen „großen, robusten Koffer mit Rollen“ zu zeigen. Away scheint in Qualität und Größe gleichwertig zu sein und bietet mir kostenlosen Eilversand an. Mein Flug geht nächste Woche, die Zeit drängt also.
• Anhand meiner Postleitzahl weiß dazu Uber, Lyft oder mein örtlicher Fahrdienst, wie lange ich ungefähr zum Flughafen brauche, und zeigt mir eine entsprechende Anzeige an, in der es um Zeit und Komfort geht. Da Uber ebenfalls weiß, dass ich ein langjähriger, kostenbewusster Kunde bin, überbietet es die beiden anderen Anbieter –  mir wir eine relevante Werbeanzeige mit der günstigsten Option angezeigt und es bleibt die einzige Anzeige, die ich oberhalb der Postleitzahl finde.
• Hertz zeigt mir die Minivan-Optionen am internationalen Flughafen von Orlando an. AAA bietet mir die gleichen Mietwagen zu einem günstigeren Preis an, mit der Nachricht, dass meine bezahlte Mitgliedschaft mich und meine Familie im Notfall schützt. Ich buche denselben Wagen über AAA. 
• Mein Hotelaufenthalt mit fünf Übernachtungen habe ich aus Gründen der Bequemlichkeit und der Kosten gewählt; da ich keinem Hotel loyal bin. Das Hotel blieb jedoch auch vor meinem Aufenthalt relevant, indem es mir Ermäßigungen für Universal und Disney anbot, Empfehlungen für lokale Strandattraktionen gab und sein Kinderprogramm sowohl in der bezahlten Werbung als auch in organischen Inhalten bewarb. Dies führe zur Anmeldung und ich bin nun ein loyales Mitglied geworden.

Die Marke away gewinnt allein durch den Eilversand, ich mache zwei Uber XL-Vorbestellungen, AAA erhält ~10 % meiner Autobuchung als Affiliate-Umsatz und die Hotelkette hat jetzt einen Lifetime Value durch meine vierköpfige Familie gewonnen. Wenn alles anderen Bedigungen gleich sind, gewinnt konsequent der Kontext in all diesen Szenarien.

Suchmaschinen können nun Werbung auf der Grundlage des Suchverlaufs des Nutzers und weiteren Faktoren personalisieren. Google wird das Wettrennen um die kontextbezogene Relevanz gewinnen, denn es verfügt über einen riesigen User Device Umfang von mehr als 1 Mrd. Nutzern, welchen es nutzt, um ein nahtloses Consumer Experiences über alle Kanäle und Formate hinweg zu bieten. Der kostenlose Eilversand, den ich von Away erhalten habe? Google könnte interpretiert haben, dass meine Flüge (die ich über Google Flights gebucht habe) in weniger als einer Woche abfliegen, nur weil ich bei beiden Anbietern eingeloggt war.

In der Zukunft des Marketings wird der Kontext der wichtigste Faktor sein. Marketer können mittlerweile die natürliche Sprachverarbeitung nutzen, um die Bedeutung der von den Nutzern gesuchten Inhalte zu verstehen. Dies eröffnet jeder Marke die Möglichkeit, zur richtigen Zeit am richtigen Ort zu sein. Teams, die bereits in der Vergangenheit den Kontext der Bedürfnisse und Wünsche ihrer Zielgruppe anhand von Daten interpretiert haben, haben (vorerst) einen Vorsprung. Diejenigen, die aber bereits AI nutzen, um den Kontext der Bedürfnisse ihrer Zielgruppe zu verstehen und zu interpretieren, werden die nächsten Marktführer sein.

Der Kontext ist nur so nützlich wie die Daten, die in die Tools einfließen, mit denen wir unsere Kunden erreichen. Daher ist die Konsolidierung von Plattformen und Kampagnen ein wichtiger Teil der Google-Strategie, um effektive, skalierbare AI über traditionelle Kanäle und neue Formate hinweg zu nutzen. Durch die Zusammenführung von kanalübergreifenden Einkaufs- und Messfunktionen in AI-gesteuerten Kampagnentypen wie PMAX, automatisiert Google das Targeting und die Bereitstellung von Werbekampagnen, um User zum richtigen Zeitpunkt zu erreichen.

Video View Campaigns sind ein hervorragendes Beispiel für diese Konsolidierung, da sie verschiedene Taktiken innerhalb von Video und Discovery für das Upper Funnel Targeting kombinieren. Diese Kampagnen nutzen eine Vielzahl von Formaten, darunter überspringbare In-Stream-Anzeigen, In-Feed-Anzeigen, YouTube Shorts und andere, um ein größeres Publikum zu erreichen und mehr Aufrufe zu erzielen. Laut Google haben Werbetreibende, die Video View-Kampagnen nutzen, im Durchschnitt 40 % mehr Aufrufe erzielt als diejenigen, die herkömmliche Cost-per-View-Kampagnen nutzen. Wieso ist das so? Weil die Werbetreibenden einen intelligenteren, automatisierten Ansatz für die Anzeigenschaltung auf verschiedenen Bildschirmen und Formaten verwenden.

Ebenso wirken sich die neuen Demand Generations-Kampagnen auf die Channel-Segmentierung im Google-Ökosystem aus, indem sie YouTube-Shorts, In-Stream, Feeds, Discover und Gmail-Targeting kombinieren. Wie Video View Campaigns nutzen Demand Gen Campaigns AI, um Werbetreibenden zu helfen, die Reichweite zu erhöhen, das Targeting zu verbessern und die Conversions zu steigern.

Aktuelle Trends haben den Weg für diese Konsolidierung eröffnet, darunter das Upgrade von Smart Shopping zu Performance Max im April 2022 und die Ankündigung von Google, dass Dynamic Search Ads (DSA) in den nächsten 12 Monaten in Performance Max aufgehen wird. Ein weiterer zentraler Core Match Type für die Suche, Phrase Match, wird wahrscheinlich in den nächsten 12 bis 18 Monaten eingestellt werden.

Dieser Wandel hin zu einer kanalübergreifenden Multi-Touch-Automatisierung hat sich bereits seit Jahren angebahnt. Mit der Einführung der datengesteuerten Attribution (DDA) als Standard-Attributionsmodell im Jahr 2021 signalisierte Google seine Absicht, sich auf eine Welt zuzubewegen, in der Marken und Werbetreibende die Auswirkungen der verschiedenen Marketingkanäle während der gesamten Customer Journey besser verstehen können. Anstatt die letzte Begegnung mit dem User anzurechnen, können und sollten Marketer die Wirkung und das Erlebnis über die gesamte Customer Journey hinweg optimieren, indem sie jedem Touchpoint eine zeitliche Zuordnung zuweisen.

Dennoch stellen sich die Unternehmen weiterhin die Frage: Wie können unsere Strategen, Planer und Einkäufer die kanalübergreifenden Erkenntnisse von DDA nutzen, um sicherzustellen, dass sie eine relevante User Experience in Echtzeit bieten? Es scheint eine unendliche Herausforderung zu sein, die Millionen von möglichen Variationen einer Customer Journey zu verfolgen, zu messen und ein Erlebnis zu liefern. Die von Google angekündigten konsolidierten Kampagnentypen legen uns nahe, dass wir dies den Computern überlassen sollten. Und infolgedessen werden Marken weniger Optimierungshebel zu betätigen haben. Stattdessen wird die AI-basierte Optimierung von den Teams verlangen, dass sie mehr Wert auf Daten und Messungen, Zielgruppenmanagement und Implementierung legen, um die Maschinen effektiv zu „füttern“.

Es stellt sich immer noch die Frage, wie diese neuen, konsolidierten Kampagnentypen neben Produkten mit Zugriff auf dasselbe Inventar innerhalb des Google-Ökosystems funktionieren bzw. nicht gegeneinander bieten werden. Es ist jedoch klar, dass Google durch eine kontinuierliche Konsolidierung und eine auf First-Party-Daten basierende Grundlage die Effektivität verbessern und seinen Werbetreibenden einen Wettbewerbsvorteil verschaffen kann.

Bei all den auf der GML angekündigten Aktualisierungen kommen wir nicht umhin, festzustellen, dass die größten Gewinner kleine und mittlere Unternehmen sind, die skalieren können.

Mit der Erstellung von Kampagnen mithilfe von AI, dynamisch erstellten Bildern in Product Studio und generativen Sucherlebnissen sind die Zeiten vorbei, in denen man Horden von Spezialisten brauchte, um die vielen Aspekte eines aufkommenden Marketingprogramms zu verwalten: Strategie, Medienkauf, Kreativität und Messung, um nur einiges davon zu nennen. Google hat mit seinen jüngsten Ankündigungen eine deutliche Botschaft vermittelt: Es geht nicht mehr um Unternehmen gegen Unternehmen (Nike gegen Adidas, Ford gegen Chevy, McDonalds gegen Burger King)– jetzt hat jede Marke die Möglichkeit, die gleiche User Experience wie die größten Werbetreibenden der Welt zu bieten. In einer immer stärker vom Wettbewerb geprägten Welt konkurrieren die Marken bereits jetzt um die gleiche Zuwendung ihres Publikums. Die Nutzung der Google-Tools mit „Your AI“ ermöglicht es, die eigene Kategorie anhand der Verbesserung von Targeting, Kreativität und Geboten zu übertreffen, um die richtige Person mit der richtigen Botschaft zur richtigen Zeit zu erreichen.

Während Google für größere Marken mit fortschrittlicheren Programmen nach wie vor von entscheidender Bedeutung ist, beseitigt es zunehmend die Einstiegshürden für kleine und mittlere Unternehmen.

„Sie konkurrieren nicht mit KI, sondern mit anderen Vermarktern, die KI einsetzen“. Dies war eine verbreitete Aussage, da Google immer wieder betont, dass es keine Einheitslösung für KI gibt. Google unterstrich die Notwendigkeit, dass Vermarkter über eine Grundlage von First-Party-Daten verfügen müssen, um das konsolidierte, AI-gesteuerte sich vergrössernde Ökosystem voranzutreiben (vor allem, wenn Datenschutzbestimmungen wie GDPR und CCPA es für Werbetreibende schwieriger machen, Daten von Dritten zu sammeln und zu nutzen).

Unsere große Hoffnung – die von Google noch verstärkt wird – ist, dass die Kombination von First-Party-Daten mit den kontextbezogenen Daten und KI-Tools von Google die Genauigkeit, Relevanz und das Vertrauen durch positive, datenschutzfreundliche User Experiences erhöhen wird. Ein kleineres Unternehmen, dass die KI auf einer soliden Basis von First-Party-Daten einsetzt, wird in der Lage sein, mit jedem bestehenden Marktführer mit einer schwächeren Basis zu konkurrieren.

KI-generierte Inhalte sind jetzt in großem Umfang auf Bard verfügbar, welches Google-Usern über seine Labs-Warteliste zur Verfügung gestellt wird. Der Nutzen von Bard in der Suche ist beeindruckend, mit Funktionen wie:

• Generierung verschiedener kreativer Formate für Textinhalte, wie Gedichte, Codes, Skripte, Musikstücke, E-Mails, Briefe usw. 
• Übersetzen von Sprachen, was vorallem hilfreich sein kann, um Informationen in einer Sprache zu finden, die man selbst nicht spricht. Zum Beispiel kann Bard einen Wikipedia-Artikel vom Französischen ins Englische übersetzen.
• Oder visuelle Antworten auf visuelle Anforderungen geben. Wenn Bard z. B. gefragt wird: „Welche Sehenswürdigkeiten muss man in New Orleans gesehen haben?“, könnte man auch einen Link zu einem Google Maps-Bild des French Quarter erhalten.

Die Einbeziehung von AI-gesteuerten Inhalten in die SERP durch Google schafft das richtige Gleichgewicht. Die Entscheidung, von Bard generierten Text bei nicht-kommerziellen Suchanfragen ganz oben zu platzieren, ist klug, da AI diese Suchanfragen stärker begünstigen wird. KI-generierte Inhalte können sogar dazu beitragen, die User zu transaktionsbasierten Suchen zu bewegen.

Es ist somit verständlich, dass bezahlte Anzeigen bei kommerziellen Suchanfragen weiterhin Vorrang haben werden. Die Algorithmen von Google können bereits Tausende von Daten erfassen, um die Absicht jeder Suchanfrage zu ermitteln. Insgesamt ist dieser Ansatz ein vernünftiger und effektiver Weg, um die Suchergebnisse zu verbessern

Suchmaschinen-Marketers werden diese Entwicklungen genau beobachten müssen. Die Einbeziehung von AI-gesteuerten Inhalten wird die SERP zukünftig grundlegend verändern. Die Anreize von Google sind jedoch auf die Werbekunden ausgerichtet. Bezahlte Werbung machte in der jüngsten Hauptversammlung von Google 80 % der Einnahmen aus (72 Mrd. USD). Google beabsichtigt aus diesem Grund, die KI-Entwicklung anzuführen und gleichzeitig seinen wichtigsten Geschäftsbereich zu verändern.

Diese neuesten KI-Ankündigungen in Verbindung mit der Datenschutzgesetzgebung werden die weitere Entwicklung von Paid Search unterstützen. So sind das maschinelle Lernen und die Automatisierung zu einem Eckpfeiler der SEM-Strategie geworden. Die Targeting-Kanäle innerhalb der bezahlten Suche werden in Zukunft weiter konsolidieren.

Die digitale Marketing-Branche bewegt sich weg vom Precision Targeting und hin zum Predictive Targeting. Präzises Targeting wird immer schwieriger zu realisieren, da die User immer mehr auf den Datenschutz achten. Stattdessen müssen Werbetreibende relevante Werbung an die richtigen Personen liefern, auch wenn sie keine vollständigen Informationen über diese Personen haben. KI und maschinelles Lernen werden auch in Zukunft vorhersagen, welche Personen am ehesten dazu neigen, einen Kauf abzuschließen.

Die Integration von KI in der Marketing- und Werbebranche hat die Art und Weise, wie Unternehmen ihre Kampagnen optimieren, revolutioniert. Angesichts der unangefochtenen Dominanz von Google im Suchmaschinenmarkt ist es daher nicht verwunderlich, dass Google im Bereich der KI-gestützten Marketinglösungen eine Vorreiterrolle einnimmt.

Durch Investitionen in hochmoderne Messinstrumente und die Rationalisierung von Kanälen hat sich Google als Anbieter für Werbetreibende etabliert, die die Zielgruppenansprache optimieren und den Datenverlust verringern möchten.

Wir werden auch weiterhin betonen: mehr Daten = effektivere künstliche Intelligenz. Da die KI Technologie weiter voranschreitet, können wir mit Sicherheit davon ausgehen, dass Google auch weiterhin an der Innovations-Spitze in der Marketing- und Werbebranche stehen wird.