Bei jeder Onlinekampagne sind zunächst die Zielgruppen tiefgreifend zu analysieren – mit ihren demografischen Merkmalen und Personas, ihrer User Journey und dem User Flow. Um an Daten zu kommen und Profile zu erstellen, konsultierten Performance-Marketer bis dato Statista oder Marktforschungsberichte, nutzten Webanalyse-Tools wie Google-Analytics oder Hotjar. Heute geht das effizienter: Zuerst weisen Performance-Marketer der KI ChatGPT die Rolle als UX- und Conversion-Rate-Expert:in zu und geben ihr Hintergrundinformationen zum Unternehmen und zu den Produkten. Daran schließen sich Fragen nach den demographischen und psychographischen Merkmalen potenzieller Zielgruppen an.

Auf diesen Ergebnissen aufbauend gibt die KI Informationen zu Personas mit Interessen, Kaufmotivation und Onlineverhalten und zur Customer Journey. Dabei identifiziert sie auch Schwachstellen im Kund:inneninteraktionsprozess – beispielsweise Pain Points im Onlineshop. Mithilfe einer Foto-KI wie Midjourney lassen sich, basierend auf den ChatGPT-Resultaten, Personas mit Porträtbild visualisieren.

Bei der Nutzung und Dateneingabe in KI-Tools sorgen Mitarbeitende im gesamten Prozess dafür, dass rechtliche Rahmenbedingungen und Unternehmensrichtlinien eingehalten werden. Deshalb bleiben Spezialist:innen immer im Driving Seat und die KI agiert als Co-Pilot. Auch machen die Tools durchaus Fehler oder geben mitunter generische Antworten. Auf einer Skala von 1 bis 10 ist die Qualität der Open AI-Tools für diese Prozesschritte bei 6 einzustufen.

Die meisten Marketer nutzen KI zum Copywriting für Social Media- und Google-Ads und zur Kreation von passenden Visuals. Für Texte eignen sich Jasper, Neuroflash oder auch ChatGPT, für Bildmotive Midjourney oder Adobe Firefly. Es gibt aber auch speziell designte Programme für das Performance Marketing. So schneidet die KI Anyword nicht nur Texte auf die Markenidentität und -tonalität zu, sondern auch auf gewünschte Zielgruppen und Kanäle. Zusätzlich kann Anyword eine Vorhersage treffen, wie gut der Text auf Facebook oder Linkedin, als Google-Anzeige oder in einem Mailing für potenzielle Kund:innen funktioniert.

Die Leistungsvorhersage basiert auf der Analyse von Millionen von Texten, die eine Verbindung zwischen der Konversionsrate, dem Profil der Zielgruppe und dem Stil und Inhalt der Botschaft herstellt. Mit der Funktion "Boost Performance“ können Marketers ihren Content weiter optimieren, um die Conversion zu verbessern. Aber auch hier braucht es Menschen, um Falschinformationen oder fehlende Zusammenhänge aus Texten zu eliminieren, Motive auf Markenidentität und Ethik zu prüfen und die Content-Qualität sicherzustellen.

KI-Sprachprogramme – besonders die, die auf GPT-4 beruhen – unterstützen bei der zeitaufwändigen Keyword-Recherche und ihrer Potenzialanalyse, was die Arbeitszeit reduziert. Jedoch sind die Begriffe auf ihre Einzigartigkeit und Wettbewerbsfähigkeit zu kontrollieren, um in Top-Rankings zu gelangen.

Einer der schwierigsten Aspekte bei SEA ist es, in Echtzeit zu wissen, wo die Ads derzeit rangieren. Um Paid-Kampagnen innerhalb von Sekunden überprüfen und schnell optimieren zu können, empfehlen sich effektive Setups. Beispielsweise hält der KI-basierte Google-Shopping-Graph den weltweit umfassendsten Datensatz mit mehr als 35 Milliarden Produktangeboten, Verkäufer:innen, Marken, Bewertungen und Beständen bereit. Stündlich kommen mehr als 1,8 Milliarden Einträge hinzu, die Performance Marketern zuverlässige Ergebnisse in Echtzeit liefern.

Neben der Neuausrichtung interner Prozesse, die KI-Tools integrieren, werden sich Performance-Marketer auch mit der Marktentwicklung der KI-Chatbots und deren Auswirkungen beschäftigen müssen. Denn KI-Chatbots bieten Nutzer:innen unschlagbare Vorteile bei der Onlinesuche: Sie verstehen komplexe Fragen und setzen sie in Kontext, antworten maßgeschneidert und persönlich und lernen kontinuierlich dazu. Seit ChatGPT in die Bing-Suche integriert wurde, sind Suchanfragen laut Microsoft im Schnitt dreimal länger. Zudem berichten unterschiedliche Plattformen, dass die Anzahl der KI-Suchen auf der gesamten Einkaufsjourney der Nutzer:innen steigt, wohingegen die Journey kürzer, also der Weg zur Transaktion schneller wird.

Auch die Google-Suchmaschine verändert sich: Durchschnittlich gibt es zwölf neue Funktionen täglich. Bei diesen Neuheiten steht klar die User Experience im Fokus: Denn direkte und personalisierte Antworten werden gefördert, damit die Suchenden sich nicht gleich zu anderen Plattformen durchklicken. Da sie das Google-Ranking beeinflussen, braucht es Expert:innen, die sie zu interpretieren wissen. Es sieht so aus, als ob sich die Google-Suchmaschine auch zu einer Antworten-Maschine entwickelt. Damit steigert Google die Qualität des Website-Traffics, weil Suchende gleich zu Beginn besser über Produkte und Marke informiert werden und so sofort die für sie relevanten Seiten besuchen können. So kann Google zum Direktverkäufer werden.

Mögliche Konsequenzen: Die KI-Chatbots gewinnen weiter an Popularität und direkte Abverkäufe über sie nehmen zu. In Asien hat der „Conversational Commerce“ über Chats die klassischen Webportale für Suche und E-Commerce bereits abgelöst. Darüber hinaus wird sowohl für Website-Links als auch für bezahlte Anzeigen weniger Sichtbarkeit in der Chat-Experience bereitstehen. Aber auch bei Google sinkt der Anzeigenplatz, weshalb die Klickkosten in der bezahlten Suche steigen werden. Parallel gewinnen aussagekräftige Produktbeschreibungen und Longtail Keywords bei der Google-Suche an Bedeutung, womit sie auch relevant für Webseiten sind.

Die Folge: Marken und Händler:innen können die Kaufentscheidung immer weniger beeinflussen, wird diese zunehmend durch die Antworten der KI-Chatbot oder Google-Suchergebnisse gesteuert. Alles Gründe, warum Performance Marketers schon jetzt darüber nachdenken sollten, wie sie zukünftig für Produkte und Services ihre Leads generieren.

Wenn sich die Suche in die KI-Chats verlagert und Google auch zur Antworten-Maschine wird, sollten Marketers verstärkt auf soziale Netzwerke, Communitys und angereicherte Produktinformationen setzen, um weiter gefunden zu werden. Schließlich können Communitys und Influencer:innen nicht durch KI-Chatbots ersetzt werden. Darüber hinaus ist die Interaktion zwischen Nutzer:innen und Onlineplattformen – wie Paid-Media-Kanäle, die eigene Website und der eigene Onlineshop – zu stärken: Communitys und Influencer:innen werden zu Recruiter:innen für Neukund:innen. Social Media hat diesen Trend bereits erkannt: So hat das soziale Netzwerk Tiktok angekündigt, zukünftig mit Keywords, Verhaltens- und Interessen-Targeting und Demographics in den Suchmarkt mit entsprechender KI und Werbemöglichkeiten einzusteigen.

Bestenfalls sollten Marken zu Autoritäten in ihrer Kategorie werden, um so KI-Algorithmen zu beeinflussen. Dazu sind künftig mehr beschreibende Daten nötig, damit das Produkt in der relevanten Auswahl erscheint – nicht nur auf der Website, sondern auf allen relevanten Kanälen, einschließlich Social Media. Die eigene Webseite muss entsprechend mehr als Produkt gestaltet sein, das mit Nutzer:innen interagiert. Auch können Marken hier mit eigenem KI-Chatbot Kaufentscheidungen wieder direkt beeinflussen. Wichtig ist, dass der Marken-Fußabdruck im Netz glaubwürdig und relevant für Suchende ist. Das Gute ist, dass dieser Content auch von Google und den neuen KI-Chatbots genutzt wird, um zu beraten und damit Traffic auf Websites zu bringen.

Im Performance Marketing geht es um Lead-Generierung. Deshalb werden Performance Marketers zunehmend KI-Programme in ihre Abläufe integrieren und ihre Strategien stetig an der Weiterentwicklung der KI-Technologien ausrichten. Folglich sollten Entscheider:innen sicherstellen, dass ihre Mitarbeitenden über das Fachwissen verfügen, um relevante KI-Tools effizient in ihre Prozesse integrieren zu können. Die Menschen behalten die Kontrolle und treffen die Entscheidung – die KIs bleiben Co-Piloten und Sparringspartner. Und Agenturen Kompetenzzentren für Unternehmen.