Am 5. und 6. Juni fand in Düsseldorf die Marketing Konferenz Contra statt. In diesem Jahr lag der Fokus auf dem Thema Künstliche Intelligenz und wie man KI für die Arbeit im Marketing und für Automatisierungen nutzen kann. Wir waren vor Ort und haben euch einige nützliche Learnings mitgebracht.
Die Location
Als Veranstaltungsort diente die Düsseldorfer Mitsubishi Electric Halle, die auch oft als Kulisse für Konzerte genutzt wird. Hier waren vier verschiedene Bühnen aufgebaut. Am ersten Konferenztag wurden drei Bühnen gleichzeitig bespielt. Auf der Orange Stage und auf der Black Stage gab es spannende Masterclasses, auf der Expo Stage Interviews und kurze Talks. Donnerstags wurde dann auf die Mainstage gewechselt, auf der kleineren Black Stage gab es daneben noch ein paar Masterclasses. Zu letzteren konnte man sich im Vorfeld mit seinem Ticket registrieren (sehr empfohlen, um sicher einen Platz zu bekommen). Rund um die Expo Stage präsentieren sich zusätzlich einige Firmen und Dienstleister mit ihren Produkten. Abends gab es eine Networking Party. Für uns stand aber der fachliche Input aus den Vorträgen im Mittelpunkt.
Die Vorträge
KI Marketing Frameworks
Im ersten Vortrag stellte Christian Tembrink einige spannende Marketing Frameworks vor. Das ging von altbekannten Frameworks wie der SWOT-Analyse und der Customer Journey bis zu neuen Strategien, die vor allem auf Social Media genutzt werden. Dazu gab er hilfreiche Tipps, wie man das ganze per KI umsetzen kann. Obendrauf gab es dann noch eine ganze Menge Tooltipps und Frameworks an der Hand, mit denen man die perfekten Prompts schreiben kann. Wusstest du, dass du zusammen mit Chat GPT selbst den perfekten Prompt für deine Aufgabe schreiben kannst?
Keywordcluster
Max Braun stellte sein Tool vor, mit dem man Keywords automatisiert in verschiedene Themenbereiche clustern kann, um zu überprüfen, wie viel Content man denn überhaupt erstellen muss, um in den Suchmaschinen präsent zu sein. Natürlich war das besonders spannend für unsere SEOs. Das Tool vergleicht dazu die Suchergebnisse und ordnet Suchanfragen, die man mit einer Contentseite bedienen kann, einem Cluster zu. Das hilft besonders dabei, Keywords mit eher geringem Suchvolumen zu gruppieren und zu prüfen, ob sich in Summe doch eine relevante Nachfrage ergibt.
KI und Recht
Bei Anwältin Julia Hirsch ging es dann um ein paar rechtliche Themen: Darf eine KI überhaupt meine Online-Inhalte als Trainingsdaten verwenden? Spoiler: Darf sie, man kann aber per robots.txt widersprechen. Wer hat das Urherberrecht an KI-generierten Inhalten? Und worauf muss ich rechtlich bei der Nutzung von KI achten? Hier gab es einige praktische Tipps, z. B.: KI-Inhalte immer nochmal selbst zu bearbeiten, um eine Schöpfungshöhe zu erreichen und keine sensiblen Daten in die KI einzuspeisen.
KI Use Cases
Bei Stefan Müller und Garrit Wilson gab es fünf praktische Use Cases für den KI Einsatz. Der Kern liegt darin, dass man konkrete Prozesse, eine gute Datengrundlage und einen hochwertigen Input für die KI hat. Daraus kann man dann z. B. automatisierte Postings für verschiedene Social Media Kanäle erstellen. Auch Podcasts mit täuschend echt klingender Stimme lassen sich so inzwischen erzeugen. Besonders viel Zeit in der Content-Erstellung gewinnt man dadurch, wenn man die Prozesse mit der Kombination verschiedener Tools automatisiert und an den richtigen Stellen manuell prüft. So bleibt mehr Zeit für ein gutes Marketing Konzept.
PMax Auswertung mit KI
Sarah Vögeli stellte "Wavemetrics" vor, ein innovatives Produkt von Smarketer, das Google Performance Max Kampagnen mittels KI optimiert. Das Tool durchbricht die Komplexität von PMax mit Daten und Skripten und steuert Kampagnen automatisiert über Smart Labels, die Produkte täglich nach Leistung neu ordnen. Wavemetrics kategorisiert Produkte automatisch in Top Seller, Money Sink und Low Performer, was eine effektivere Ressourcenverteilung und Leistungssteigerung ermöglicht. Dieses Produkt revolutioniert das Werbemanagement durch präzise Datenanalyse und maschinelles Lernen.
Demand Gen als neues PMax Modell für den Upper Funnel
Lukas Beilmann teilt faszinierende Einblicke, basierend auf einer massiven Datenmenge von 50 Millionen Euro an Werbeausgaben, und illustriert, wie die künstliche Intelligenz die Landschaft der Google Ads rasch transformiert. Ein zentraler Aspekt dieser Veränderung ist die Implementierung von "Demand Generation" (Demand Gen) als neues Performance Max (Pmax) Modell für den Upper Channel. Diese Neuerung ermöglicht eine dynamische und zielgerichtete Kundenansprache.
Zusätzlich führt Beilmann die von Mike Rhodes entwickelten PMax Skripte ein. Diese Skripte bieten eine detaillierte Möglichkeit, die Leistung und Effektivität von PMax Kampagnen zu analysieren und zu bewerten. Diese Tools sind besonders wertvoll für Marketingfachleute, die tiefere Einblicke in ihre Kampagnen erhalten und ihre Strategien entsprechend anpassen möchten. Zusammenfassend zeigt Beilmanns Arbeit, wie entscheidend fortgeschrittene Analysetechniken und KI in der heutigen schnelllebigen Werbewelt sind.
Bild: Kane Reinholdtsen / unsplash.com