KI im Ad Sales: Intelligentere Entscheidungsfindung inmitten der Datenflut
Suvi Leino, 12. März 2025
Der Anzeigenverkauf hat sich zu einem datenintensiven Bereich entwickelt, in dem zeitnahe Entscheidungen über den Erfolg entscheiden. Publisher und Anzeigenverkäufer müssen ein Gleichgewicht zwischen Inventarmanagement, programmatischem Handel und der Vorhersage von Markttrends finden. Die effektive Nutzung von Daten ist jedoch nicht immer einfach – manuelle Analysen und fragmentierte Datenquellen verlangsamen die Entscheidungsfindung, was zu verpassten Chancen führt.
Die KI verändert die Landschaft der Branche, indem sie schnellere, präzisere und prädiktive Analysen ermöglicht. Sie verarbeitet blitzschnell riesige Datenmengen, identifiziert Markttrends und unterstützt die strategische Planung und operative Entscheidungsfindung.
Wie kann KI den Anzeigenverkauf verbessern?
Die Möglichkeiten für KI im Anzeigenverkauf sind praktisch grenzenlos – hier nur einige Beispiele dafür, was sie leisten kann, wenn sie Zugriff auf die richtigen Daten hat:
Erkennen von Veränderungen im Verhalten der Werbetreibenden – KI analysiert Kaufmuster und erkennt, ob ein bestimmter Werbetreibender seine Investitionen in den programmatischen Handel oder direkten Handel reduziert hat. So können die Sales-Teams schnell reagieren und neue Möglichkeiten finden.
KI optimiert die programmatischen Umsätze und Preise – indem sie die Leistung von SSPs, historische Verkaufsdaten und Markttrends analysiert, um wichtige Schlüsselbereiche zu identifizieren. Während SSPs die Preisgestaltung innerhalb ihres Ökosystems optimieren, priorisieren sie oft ihren eigenen Umsatzanteil. KI kann jedoch Daten über mehrere SSPs hinweg auswerten, was als Basis eines datengesteuerten Ansatzes dienen kann, von dem der Publisher profitiert. Sie optimiert die Preisgestaltung, verfeinert Monetarisierungsstrategien und steigert den Umsatz allgemein.
Vorhersage von Leistungsschwankungen – wenn Ad Impressions und Umsatz auf einer bestimmten Website zurückgehen, kann KI die Ursachen analysieren und Korrekturmaßnahmen empfehlen, je nachdem, worauf die Schwankungen zurückzuführen sind: saisonale Trends, Veränderungen im Nutzerverhalten oder technische Probleme.
Daten analysieren und die Entscheidungsfindung beschleunigen – KI kann Daten aus verschiedenen Quellen verarbeiten, z. B. Ad-Server-Logs, SSP-Berichte, Bid-Stream-Daten, Website-Analysen und Marktbenchmarks. Sie kann wichtige Trends erkennen und sie in umsetzbare Insights umwandeln, ohne dass eine manuelle Datenkonsolidierung erforderlich ist. Dies verbessert die Genauigkeit, beschleunigt die Analyse und optimiert die Ressourcenzuweisung.
Durch den Zugang zu präzisen und umfassenden Daten ermöglicht es KI den Publishern, Insights effizienter zu nutzen und in konkrete Maßnahmen umzusetzen. Und das ist erst der Anfang – mit der Weiterentwicklung von KI wird ihre Rolle im Anzeigenverkauf weiter zunehmen und neue Möglichkeiten zur Optimierung, Automatisierung und Umsatzsteigerung eröffnen.
KI ersetzt nicht die Experten – sie bereichert deren Arbeit
KI ist keine Zukunftsvision mehr, sondern ein zentraler Bestandteil einer wettbewerbsfähigen Anzeigenverkaufsstrategie. Wer KI-gesteuerte Tools einsetzt, kann neue Wachstumschancen erkennen, schnellere Entscheidungen treffen und seinen Vertrieb präziser optimieren.
Obwohl KI Daten zwar mit beispielloser Genauigkeit analysiert und die Entscheidungsfindung verbessert, ersetzt sie nicht die menschliche Expertise. KI trifft keine Entscheidungen für Sie, aber sie hebt Insights, Beobachtungen und Prognosen hervor, die mit herkömmlichen Analysen nur schwer zu erkennen wären. Wenn z. B. eine Anzeigenplatzierung unterdurchschnittlich abschneidet, kann KI die Gründe dafür ermitteln, bevor das Problem eskaliert. Oder wenn ein bestimmter Werbetreibender seine Ausgaben reduziert, kann KI die Auswirkungen auf zukünftige Einnahmen vorhersagen und alternative Strategien vorschlagen.
KI verbessert nicht nur bestehende Prozesse – sie definiert die Art und Weise neu, wie der Anzeigenverkauf verwaltet und optimiert wird. Denn Wettbewerbsvorteile ergeben sich nicht allein aus Daten, sondern aus deren intelligenter Nutzung.
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