Wir haben alle viel über die unmittelbaren Auswirkungen der generativen KI gelesen. Sie macht es einfacher, schneller und billiger, Inhalte zu erstellen. Code lässt sich einfacher, schneller und billiger erstellen. Sie beantwortet obskure Fragen schneller als man lesen kann und analysiert Unmengen strukturierter und unstrukturierter Daten mit einem einzigen Befehl. Aber was bedeutet das genau für das Marketing der Zukunft? Welche Konsequenzen entstehen daraus für die tägliche Marketing Arbeit der Zukunft?
Was für eine fantastische Zeit für das Marketing. Die gesamte Branche erblüht wie die Atacama Wüste in einem El Nino Jahr. Gespeist vom Regen, den Flüssen und der Sonne der generativen KI, universellen Cloud Data Warehouses und der Vernetzbarkeit schier unendlich entstehender MarTech Tools. MarTech Hotspots vom Valley über Tel Aviv bis Nairobi werden geflutet von KI-gestützten Tools und der globale Innovationshighway ist auf der „Generative AI“ Fahrspur so befahren wie nie zuvor. Konkret bedeutet das für das Tagesgeschäft im Marketing erst einmal, dass es einen Performanceschub geben wird. Mehr Inhalte und viel mehr Code werden die ersten spürbaren Auswirkungen sein, was wiederum die traditionellen Suchmaschinen wie Google massiv in ihrem Suchalgorithmus stören wird. Dies sind faszinierende, mächtige, störende Effekte. Aber sie sind relativ leicht vorherzusagen. Man kann eine gerade Linie vom Auslöser ("KI generiert Inhalte") zum Ergebnis ("die Menge der Inhalte in der Welt wächst exponentiell") ziehen.
Aber was ergibt sich aus dieser neuen Unmenge an KI-generiertem Content wirklich?
Der stärkste Effekt wird zunächst einmal die Hyperpersonalisierung von Content sein, von der die Marketing Branche zwar seit Jahrzehnten spricht, aber dennoch weit von ihrer tatsächlichen Umsetzung entfernt ist. KI wird diesen Traum einlösen, aber das hat auch eine dunkle Seite: Mühelose, sofortige personalisierte Inhalte werden auch mühelose, sofortige Spams bedeuten. Content-Spam wird das Internet überschwemmen - einschließlich des ganzen Müll an Fälschungen, Cluster Fucks und Fake News. Außerdem wird die Zahl der automatisierten Mitteilungen, die über alle denkbaren Kanäle wie E-Mail, Telefon, SMS, Smart TV, soziale Medien, WhatsApp usw. gesendet werden massiv zunehmen. Die generative KI wird eine unendliche Armee von automatisierten Geschäfts- und Vertriebsentwicklern hervorbringen. Viele von ihnen werden sogar ziemlich gut sein und hyper-personalisierte Nachrichten liefern. Aber es wird zu viel sein, von zu vielen. Zu schnell, zu pushy…
Damit wären wir dann bei den Konsequenzen generativer KI im Marketing der Zukunft angelangt, denn Käufer werden die "gepushten" Marketing- und Vertriebsinhalte weiter ausblenden, auch wenn sie hyper-personalisiert sind. Spam-Filter werden die Flut der eingehenden Nachrichten immer besser eindämmen und den Empfänger nur noch über eine kurze Zusammenfassung der Dinge informieren, die ihn wirklich interessieren könnten. Ironischerweise werden all diese überpersonalisierten Nachrichten die Effektivität bei der Akquise nicht wesentlich verbessern. Sie werden sie wahrscheinlich sogar verringern. Eine Frage der Spirale zwischen Sender und Empfänger, die längst losgetreten wurde und schon lange nicht mehr zu stoppen ist. „Do or die“ beschreibt die Zwickmühle des aktuellen Marketings dabei mehr als treffend.
Ein Ausweg aus dieser Spirale sind Empfehlungen von vertrauenswürdigen Quellen. Das bedeutet aber noch lange keine Renaissance sorgsam erarbeiteter Public Relations, um Journalisten vor den Empfehlungskarren zu spannen. Communities mit verifizierten Mitgliedern werden vielmehr Gold wert sein. Influencer, die ihr eigenes Publikum aufgebaut haben und nicht zu sehr von externen Algorithmen für die Entdeckung und Verbreitung abhängig sind, werden ein großes Gewicht haben. Wir werden uns nach einer echten menschlichen Perspektive sehnen.
Wie wir bereits heute bei ChatGPT sehen, werden Käufer zunehmend einen KI-vermittelten "Pull"-Ansatz für die Entdeckung und Bewertung von Produkten und Dienstleistungen wählen. Generative KI ist viel besser geeignet, um den Berg von Inhalten und Angeboten zu durchpflügen und Empfehlungen zusammenzufassen. Diese käuferorientierten KI-Agenten werden über enorme Macht verfügen. Ein neues Spielfeld für die Marketing-Lobbyarbeit also und vielleicht sogar die Alternative zur aussterbenden PR-Arbeit.
KI erzeugt Code, Tools entstehen wie Sand am Meer und Apps entwickeln sich weiter…
Die Erstellung von Software war bereits auf dem besten Weg, durch Low-Code/No-Code-Produkte und -Schnittstellen demokratisiert zu werden. Nun sind es KI-Tools, die Apps, Automatisierungen, Websites, Workflows usw. mit einfachsten Beschreibungen der Aufgaben entwickeln. Dora.run wird die Websiteerstellung revolutionieren, Grid.is wird die Zahlenjongleure aus dem Controlling endgültig entzaubern und ChatwithData.ai stellt die Mehrzahl der Data Science Analysten schon jetzt in den Schatten. Die generative KI hat die Demokratisierung der Technologie weiter vorangetrieben, indem sie es jedem normalen Menschen ermöglicht, einen Code zu programmieren, indem er eine Reihe von Prompts an einen KI-Agenten stellt. Es liegt auf der Hand, dass immer mehr dieser Programme automatisch im Hintergrund erstellt werden, ohne dass der Benutzer explizit merkt, dass ein Akt der Erstellung in seinem Namen stattgefunden hat. Das wiederum soll nicht heißen, dass es nicht weiterhin professionell entwickelte Anwendungen und MarTech Tools geben wird. Die wird es ganz sicher geben, vor allem bei größeren und komplexeren Herausforderungen. Aber schon bald werden KI-generierte Programme aufgrund ihrer schieren Menge die von Menschen entwickelten in den Schatten stellen, was wiederum weitreichende Konsequenzen nach sich ziehen wird: Weil so viele Softwareprogramme so einfach nach Bedarf erstellt werden können, wird Software immer mehr zum Wegwerfprodukt. Anstelle der mühsamen Wartung alter benutzerdefinierter Anwendungen und Automatisierungen - dem "Tech Debt"-Problem, mit dem Unternehmen seit Jahrzehnten zu kämpfen haben - wird es oft einfacher sein, Programme von Grund auf neu zu erstellen. Kompatible Architekturen und eine universelle Datenformatierung werden eine große Rolle dabei spielen, dies zu ermöglichen. Und so wie wir die Google-Suche heute nutzen, ohne diese Anwendung als "App" zu betrachten, werden wir Dutzende oder Hunderte solcher von der KI geschaffenen und gesteuerten Programme haben, die wir im Alltag als selbstverständlich betrachten.
KI erschließt den Longtail von Inhalten und Daten
Die Ironie der riesigen Menge an Inhalten und Daten, die in den letzten zwei Jahrzehnten geschaffen und gesammelt wurden, besteht darin, dass der größte Teil davon nicht wahrgenommen wird, weil es einfach zu viel davon gibt. Denn wer würde jemals über die erste oder zweite Seite der Suchergebnisse bei Google hinaus die SERPS lesen, konsumieren und analysieren? Und selbst wenn, müsste man unzählige blaue Links durchforsten und sich durch eine Menge veralteter, irrelevanter oder einfach nur schlechter Inhalte kämpfen. Das Gleiche gilt für die große Mehrheit der Daten in den Data Warehouses der Unternehmen. Der Aufwand, den ein Normalsterblicher betreiben müsste, um in diesen Abgründen der unzähligen Spalten und Zeilen von Monster-Exeltabellen etwas zu finden, würde selbst Sisyphus erschrecken. Doch jetzt kann LLM-gestützte KI wie GPT-4 all diese Inhalte und Daten problemlos verarbeiten und dann - im Bruchteil einer Minute - fast jede Frage beantworten, die man stellt. Sie hat den gesamten Longtail von Inhalten im Internet aufgesaugt und in feingetunten, trainerter Versionen indexiert das richtige Modell sogar die Tiefen des eigenen Datenlagers. Sofern man genügend Tokens in die Jukeboxes moderner Business-Intelligence eingeschmissen hat.
Traditionelle Suchmaschinen werden es schwer haben – Google hat das längst erkannt, dass neue KI-Agenten die zu erledigende Aufgabe, schnell etwas aus den Wälzern des menschlichen Wissens zu finden, viel, viel besser kann. Klassische Business-Intelligence-Software wird sich in ähnlicher Weise verändern und Graph Neural Networks als Grundlage sowie umgangssprachliche Abfrage als neuen Standard etablieren. Das wiederum demokratisiert die Analytik massiv. Die Bandbreite der Fragen, auf die jeder in einem Unternehmen sofort selbst eine Antwort geben kann, wird atemberaubend sein und Sypher oder andere „Fremdsprachen“ zur Abfrage werden nicht weiterhin zum Hoheitswissen einiger weniger Data Scientist gehören.
Da der Zugang zu allen Inhalten im offenen Web durch grundlegende Modelle wie GPT-4 zur Massenware wird, werden diejenigen einen Wettbewerbsvorteil haben, die über einzigartige und proprietäre Daten verfügen. Alle werden die gleichen KI-Maschinen haben. Aber nicht jeder wird die gleichen Daten haben, mit denen er sie füttern kann. Ihr Wachstum wird viel mehr vom Training und Finetuning bestimmt sein. Eine zweite Auswirkung dieses Hungers nach eigenen Daten wird darin bestehen, dass Marketingspezialisten die Möglichkeit haben werden, ihr Go-to-Market-Ökosystem mit Datensätzen zu füttern. Daten werden also selbst in ihrer physischen Existenz zu einem erstklassigen Marketingkanal, den man eben nicht den großen KI-Anbietern wie Microsoft, Google oder Meta in den – wenn auch verheißungsvollen – Rachen schmeißen sollte.
Fazit: Die Anzahl der Automatisierungen und automatisierten Aufgabenausführungen in der Marketing-Welt wird exponentiell zunehmen. Dies wird zu einem massiven Perfomrmanceschub führen. KI-Schnittstellen werden überall zu finden sein und uns zu allem auffordern, was wir tun wollen. Die größte Konsequenz im Marketing der Zukunft wird es sein, dass das Engineering zur Kernkompetenz wird. Die Unterstützung von KI bei der Jagd nach Käufern wird der beste Weg für Verkäufer sein, sich selbst zu helfen. So wie wir früher Inhalte für Suchmaschinen (SEO) optimiert haben, um von Käufern gefunden zu werden, werden wir Daten und Dienstleistungen durch KI-Agenten optimieren, die im Namen eines Käufers handeln. Und genauso wie Daten zu einem erstklassigen Marketingkanal werden, werden auch Schnittstellen zu einer unersetzbaren Zutat im Marketingmix der Zukunft. Auf diese Weise werden wir den KI-Agenten die richtigen Daten zur richtigen Zeit zur Verfügung stellen und Bot-to-Bot-Handel - das neue B2B? - wird einen großen Teil des E-Commerce ausmachen. Vor zwei Jahrzehnten wurde die Inbound-Marketing-Revolution eingeleitet. Menschen helfen, Fragen zu beantworten, um neue Kunden zu gewinnen. Jetzt stehen wir an der Schwelle zu dem, was man als generative Inbound-Marketing-Revolution bezeichnen könnte - die Beantwortung von Inbound-Anfragen durch KI-Agenten, um ihnen zu helfen, Ziele zu erreichen, die ihnen von ihren menschlichen Kontrolleuren zugewiesen wurden. Sowohl für Käufer als auch für Verkäufer wird dies die Einsätze und die Komplexität von generativer KI in der Marketing Technologie erhöhen. Die Orchestrierung und Steuerung aller Automatisierungen und autonomen Agenten in einem Unternehmen, sowie die Verwaltung aller KI-Agenten, die von Interessenten, Kunden und weiteren Stakeholdern mit dem Unternehmen in Kontakt treten, wird eine enorme Verantwortung darstellen, die im Marketing zu schultern ist.
Wenn auch Ihr Unternehmen den Einsatz von generativer KI in Marketing und Vertrieb plant oder den vorhandenen TechStack mit generativen KI Applikationen ausbauen möchte, bieten unsere Marketing Engineers im Bereich der Requirement Engineerings sowie der nachfolgenden Orchestrierung und Implementierung von Marketing Technologie Anwendungen folgende Einstiegspunkte für Marketing Entscheider und ihre Teams an:
- Unser Marketing Automation Power Briefing vermittelt kompaktes Basiswissen über die aktuelle Anbieterlandscape an Automations-Tools und AI-gestützten Applikationen für Marketing- und Salesentscheider und ihre Teams.
- Unser Markenautomat Readiness Check findet methodisch Anwendungenspotenziale für AI-gestützte Automationen wiederkehrender Prozesse in bestehenden Marketing Strukturen.
- Mit unserem Implementation-Sprint setzen wir konkrete, klar abgezirkelte AI Lösungen – so wie zum Beispiel einen Thought Leadership CHATBOT auf ChatGPT Basis - direkt in ihren Marketing Operations um.
- In Learning Journeys zeigen Ihnen unsere Marketing Engineers die Potenziale Ihrer bestehen Martech Tools auf und helfen mit konkreten Anwendungen und Tricks, die Möglichkeiten bestehenden TechStacks optimal auszunutzen. Denn nichts ist teurer, als ungenutzte oder teilgenutzte, aber bezahlte Marketing Technologie!!!
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