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4 Möglichkeiten, die Mediabuchung durch maschinelles Lernen strategischer auszurichten
Erfahre, wie du mit Liquidität und Automatisierung Zeit sparen und deine digitalen Kampagnen optimieren kannst.
INHALTE
Für viele Mediastrategen und Medienkäufer ist maschinelles Lernen nach wie vor unbekanntes Terrain. Es hört sich spannend an, ausgeklügelte Computersysteme und künstliche Intelligenz für die anfallenden Aufgaben zu nutzen. Ist es aber tatsächlich möglich, dadurch Strategien zu optimieren, die auf komplexen menschlichen Verhaltensweisen basieren, oder auf alltägliche Herausforderungen bei der Werbung einzugehen?
Kurz gesagt: Ja, das ist tatsächlich möglich. Facebook hat eigene Tools entwickelt, die auf maschinellem Lernen basieren, und möchte damit die Customer Journey noch effizienter gestalten. Zudem setzt Facebook auf eine genauere Messung und eine noch zielgerichtetere Personalisierung. Wir haben festgestellt, dass die Technologie verschiedene leistungsstarke Funktionen bietet, die zu einer deutlichen Verbesserung der Kampagnen-Performance sowie zu einer höheren Teamproduktivität beitragen. Und diese Vorteile können bereits jetzt – und nicht erst in ferner Zukunft – realisiert werden.
Durch maschinelles Lernen kann die Aufgabe von Medienstrategen und -käufern bereits jetzt in diesen vier Schlüsselbereichen verbessert werden:
1. Werbewirksamkeit verbessern durch Erhöhung der Liquidität
Maschinelles Lernen ist besonders im Bereich Mediabuchung lohnenswert. Es erhöht die Liquidität, denn das investierte Budget kommt der wertvollsten Impression zugute.
Das maschinelle Lernen nutzt serielle Algorithmen und Prognoseanalysen und kann so schnell für jede Anzeige die optimale Zielgruppe finden. In Kombination mit automatisierten Systemen ist es möglich, die richtige Anzeige zur richtigen Zeit und zum besten Preis für die richtige Zielgruppe auszuliefern.
Der Vorgang der Mediabuchung wird damit beschleunigt und verbessert. Durch maschinelles Lernen und automatisierte Systeme lassen sich sehr komplexe Datensätze schnell verarbeiten und in Echtzeit anpassen. Werbeteams können so die Wirksamkeit ihrer Kampagnen kontinuierlich verbessern.
„Wenn ich automatisierte Optimierungslösungen nutzen kann, die auf maschinellem Lernen beruhen, entfällt die manuelle Bearbeitung. Wir sehen sofort eine deutlich bessere Performance.“
– Justin Aquila, Optimize.Ad
2. Einrichtung und Optimierung der Kampagne vereinfachen
Maschinelles Lernen bietet einen weiteren Vorteil: Du kannst dein Kampagnenmanagement rationalisieren.
So bestätigen insbesondere die befragten Medienkäufer und -strategen, die maschinelles Lernen nutzen, dass diese Systeme den manuellen Aufwand reduzieren. Sie beziehen sich dabei auf Aufgaben wie Kampagnenoptimierung/Gebotsstrategie, Budgetverwaltung und Kampagneneinrichtung.
Diese Vereinfachung ist weitgehend darauf zurückzuführen, dass maschinelles Lernen und automatisierte Systeme am besten funktionieren, wenn man ihnen einen gewissen Spielraum lässt – breiter angelegte Kampagnenziele und -parameter erhöhen die verfügbaren Optionen. Mit anderen Worten: Je weniger Anzeigengruppen und Kampagnenbeschränkungen, desto größer die automatisierte Optimierung.
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„Wir konnten uns statt auf die manuelle Performance-Verwaltung auf die Beobachtung der Performance konzentrieren und die gewonnene Zeit für die Durchführung tieferer Analysen nutzen.“
– Laura Greene, Havas
3. Wertvolle Zeit gewinnen
Das vereinfachte Kampagnenmanagement bietet Medienkäufern und -strategen einen immensen Mehrwert: mehr Zeit.
Etwa 77 % der befragten Medienkäufer und -strategen in den USA, die Tools mit maschinellem Lernen nutzen, geben an, dass sie mit diesen Systemen deutlich weniger Zeit für manuelle oder mühsame Aufgaben aufwenden müssen. Durchschnittlich sind das nach ihrer Aussage zwischen einer und vier Stunden pro Woche.1
Auch in diesem Fall resultieren die Vorteile aus den autonomen und selbstlernenden Fähigkeiten der Tools für maschinelles Lernen. Die Systeme sind in der Lage, die sich ständig ändernden Datenpunkte schnell und effizient selbstständig zu verarbeiten. Das Marketing-Team benötigt dadurch weniger Zeit, um Kampagnen manuell einzugeben, anzupassen oder zu optimieren.
„Früher waren jeweils 50 Anzeigengruppen für eine Kampagne live, und wir mussten ständig überprüfen, welche Assets gut funktionieren. Jetzt nutzen die Konten weniger Anzeigengruppen und lassen sich einfacher verwalten – dank der Liquiditätstools, die auf maschinellem Lernen basieren.“
– Senior Account Manager, Independent Agency
4. Strategischere und kreativere Herangehensweise
Warum ist Zeitgewinn so wichtig? Weil sich das Werbeteam stattdessen auf auf andere Dinge konzentrieren kann.
Die befragten Strategen und Einkäufer nutzen die Zeit, die sie dank der Tools für maschinelles Lernens einsparen, für verschiedene andere Aufgaben: Sie entwickeln stattdessen beispielsweise Kundenstrategien, planen und testen neue Kampagnen, analysieren die Performance bestehender Kampagnen und optimieren Creatives. 1
Das macht das maschinelle Lernen letztlich noch wertvoller: Es eignet sich nicht nur, um die Kampagnen-Performance zu verbessern, sondern ermöglicht es Medienstrategen und -käufern außerdem, zielgerichteter, strategischer und kreativer zu arbeiten.
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„Früher waren wir mit vielen manuellen Budgetänderungen beschäftigt. Jetzt können wir unsere Zeit für die strategische Planung nutzen. Wir können verschiedene Zielgruppen, Tests und Creative-Optimierungen betrachten. Wir können mit mehr Weitblick handeln.“
– Rachael Chudoba, Merkle
Es ist wichtig zu beachten, dass Strategen und Medienkäufer ihre Arbeitsweise überdenken müssen, damit sie von den vielen Vorteilen des maschinellen Lernens profitieren können. So kann es beispielsweise notwendig sein, breitere Kampagnenparameter und Budgetstrategien zu berücksichtigen, die Anzahl der Anzeigengruppen zu reduzieren und die Art des Performance-Reportings an die Kunden anders zu gestalten.
Diese Veränderungen können zwar kurzfristig erhebliche Anstrengungen bedeuten. Grundsätzlich können die Werbeteams so für das restliche Jahr 2020 – und sogar darüber hinaus – deutliche Erfolge verzeichnen.
Was bedeutet das für Marketer?
Bessere Ergebnisse durch eine größere Liquidität.
Beim maschinellen Lernen werden die Werbeausgaben in Echtzeit mit den wertvollsten Impressionen abgeglichen. Durch die unmittelbare Verarbeitung der Daten kann die Kampagnenwirkung kontinuierlich verbessert werden.
Kampagnenmanagement leicht gemacht.
Maschinelles Lernen und automatisierte Systeme funktionieren am besten, wenn ein gewisser Spielraum vorhanden ist. Das bedeutet, es ist weniger manueller Aufwand nötig für Aufgaben wie das Einrichten, Optimieren und Messen von Kampagnen.
Die gewonnene Zeit können Teams für andere Aufgaben nutzen.
Ein vereinfachtes Kampagnenmanagement durch die Nutzung von Tools für maschinelles Lernen bringt Zeiteinsparungen für Mediastrategen und -käufer. Dies gibt den Teams die Möglichkeit, zielgerichteter, strategischer und kreativer zu arbeiten.
Um das ganze Potenzial des maschinellen Lernens nutzen zu können, ist einige Vorarbeit nötig.
Maschinelles Lernen erfordert oft neue Arbeitsweisen. So müssen Teams eventuell breitere Kampagnenparameter einbeziehen, ihre Anzeigengruppen reduzieren oder das Kunden-Reporting umstellen.
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