Privacy Apps oder Content Intelligence Apps?

CMOs und insbesondere Online-Marketers sehen sich zunehmenden Herausforderungen auf zwei Ebenen ausgesetzt: Auf der einen Seite stehen regulatorische Anforderungen wie die DSGVO und die ePrivacy-Verordnung, die es Unternehmen schwerer macht, ihre Zielgruppen zu identifizieren und die richtigen Menschen mit den richtigen Botschaften anzusprechen. Auf der anderen Seite stehen technische Neuerungen wie generative KI, die es zwar leichter machen, Inhalte zu erstellen, es zugleich aber immer schwieriger machen, Menschen mit relevanten Inhalten zu erreichen. 

Im Folgenden stelle ich zwei neue Technologien vor, die konkret die genannten Dilemmata adressieren und deutlich machen, wo die Reise in Zukunft hingehen könnte: Privacy Apps und Enterprise AI Models.

Privacy Apps: die Brücke zwischen Datenschutz und Unternehmensbedürfnissen

Die Welt der Daten hat sich in den letzten Jahren stark verändert. Die Einführung der DSGVO, die ePrivacy-Verordnung und die Veränderung im Cookies-Prozess (Stichwort Third-Party-Cookies) haben die Spielregeln für Unternehmen und Verbraucher neu definiert. Unternehmen werden dadurch von vielen Informationen abgeschnitten und müssen erheblichen Aufwand treiben, sogenanntes Konsens-Management zu implementieren. Die Verbraucher hingegen sehen sich dem Privacy-Paradox ausgesetzt – ständig müssen sie irgendwelche Häkchen setzen oder Zustimmungs-Buttons klicken. Sie fühlen sich einerseits genervt von den ständigen Einverständnisanforderungen, haben andererseits aber kaum das Gefühl, mehr Kontrolle über die Nutzung ihrer Daten durch Dritte zu haben.

Doch es gibt erste Lösungen, die dieses Dilemma adressieren: Apps, die zwar eine Brücke bauen zwischen Online-Surfern und Inhalteanbietern, gleichzeitig aber einen Anonymisierungsfilter in die Interaktion einziehen. Der Gedanke dahinter: User können ihre Daten persönlich managen, anstatt sie blind an Dritte weiterzugeben. Unternehmen erhalten statt persönlicher, personalisierter Daten anonyme Attribute, die ihnen erlauben, Bedürfnisse und Erwartungen treffsicher zu erkennen und zu bedienen, ohne persönliche Daten ihrer Dialogpartner zu erfassen. Doch wie funktioniert dies?

Verbraucher, die eine solche App auf ihrem Smartphone installiert haben, lassen diese Daten aus jeder Quelle einsammeln, die ihnen wichtig ist: Social Media, Online-Shopping, Fitness-Tracker usw. Diese Daten wandelt die App dann um in anonyme Attribute, die mithilfe von KI zu Clustergruppen, die von Unternehmen benötigt werden, konsolidiert werden. Das Spannende daran ist, dass diese anonymen Attribute und Cluster die Persönlichkeit, Vorlieben und Bedürfnisse des Nutzers genau widerspiegeln, ohne seine Identität preiszugeben.

Unternehmen können dann zum Beispiel aus dem Cluster „Ort / PLZ / Altersgruppe / Geschlecht“ oder dem Cluster „Geschlecht / Altersgruppe / Aktivität / Lebensstil“ die Personen, die tatsächlich Zielgruppe dieses Unternehmens sind, auswählen und kontaktieren. Sie können diesen anonymen Individuen gezielt Angebote machen, die zu ihnen passen und ihnen einen Mehrwert bieten, und zwar ohne deren Privatsphäre zu verletzen oder gegen die DSGVO zu verstoßen.

Es entsteht eine Win-Win-Lösung für alle Beteiligten: Verbraucher bekommen mehr Transparenz, Kontrolle und Nutzen über ihre Daten; Unternehmen bekommen mehr Vertrauen, Loyalität und Umsatz von ihren Kunden; und die Gesellschaft bekommt mehr Datenschutz, Innovation und Nachhaltigkeit.

Content Intelligence Apps: Enterprise AI Models für die Themenfindung

ChatGPT, Jasper & Co. haben den eigentlichen Schreibprozess im Content-Marketing enorm beschleunigt. In Minuten können damit gut strukturierte und lesbare Texte erstellt werden, die (zumindest auf den ersten Blick) kompetent und überzeugend wirken. Mangelnde Faktentreue, fehlende Repräsentation der Markenwerte, die richtige Tonalität etc. können z.B. durch spezifisches, komplexeres Prompting vorab oder durch „händische“, redaktionelle Nacharbeit im Nachhinein korrigiert werden. Auch wenn das einigen Aufwand erfordert, ist das eigentliche Erstellen von Inhalten durch die generativen KIs einfacher und kostengünstiger geworden als je zuvor.

Entscheidender für den Erfolg im Content-Marketing als die Content Creation ist aber die Content Intelligence („Worüber sollen wir schreiben?“). Wenn 90 Prozent der Inhalte im Netz gar nicht oder nur sehr selten gelesen werden (siehe Abb.), ist es von entscheidender Bedeutung, zu wissen, was für die Zielgruppe wirklich relevant ist.

Eine aktuelle Innovation im Bereich Content Intelligence sind sogenannte Enterprise-KI-Modelle. Im Unterschied zu den bekannten generativen KIs der Big-Tech-Anbieter beruht ein Enterprise-KI-Modell nicht auf praktisch allen Daten des Webs, sondern ausschließlich auf themenspezifischen Informationen.

Grob vereinfacht erklärt, funktioniert das so: Zunächst wird die Webseite des Unternehmens und seiner wichtigsten Wettbewerber gecrawlt und mit KI / Machine Learning analysiert. So bildet die KI sich ein Grundverständnis der Themen, die diese Unternehmen repräsentieren. Dann „googlet“ die KI diese Themen und folgt den gut eine Million wichtigsten Google-Listings. Diese werden erneut analysiert, referenziert und in Zusammenhang gebracht. So entstehen Themencluster und Themenzusammenhänge, die auf echter thematischer und numerischer Relevanz beruhen. Es entsteht fundierte Content Intelligence, sprich eine Themenexperten-KI, die dem Unternehmen in einer Content Intelligence App die ca. 50 relevantesten Themen auf einen Blick darstellt mitsamt wichtiger Metriken wie Suchvolumen, Schwierigkeit, eigener Anteil, Wettbewerbssituation etc. Zu jedem dieser Themen weist die Content Intelligence App zudem bis zu 200 der wichtigsten Unterthemen aus – wieder mitsamt allen Metriken. Und zu jedem Unterthema weist die KI zudem die relevantesten Fragen und Aspekte und deren Metriken aus.

Unternehmen, die eine Content Intelligence App auf Basis eines Enterprise AI Models nutzen, verfügen damit über ein einzigartig tiefes, strukturiertes Verständnis ihrer Themenwelt. Anstelle wertvolle Zeit in Daten- und Keyword-Analyse zu investieren, können sie nach Belieben neue, relevante Themen besetzen, in heiß umkämpften Themenfeldern Wettbewerber verdrängen und Markt- sowie Verbrauchertrends frühzeitig erkennen und adressieren.