Einführung

Die neue Rolle der KI bei den Marketingergebnissen

Künstliche Intelligenz (KI) wird oft als die ultimative Lösung zur Steigerung der Werbeeffizienz gefeiert, die Marken hilft, besser zu planen, intelligenter zu arbeiten und Zeit zu sparen. Sie ist die Schlagzeile auf jeder Branchenveranstaltung und ein heißes Thema in den Vorstandsetagen. Und bisher hat sich KI bei der Rationalisierung des Planungsprozesses als wertvoller Aktivposten erwiesen. Doch die nächste große Frage lautet: Kann KI auch nach der Planungsphase noch messbare Auswirkungen haben? Und wie kann man überhaupt genügend Daten haben, um jeden Touchpoint zu messen und genügend externe Faktoren zu kontrollieren, um das wirklich herauszufinden?

Zielsetzung

Quantifizierung der Auswirkungen von AI auf das Endergebnis

Google wollte die Auswirkungen seiner neuesten KI-gestützten Lösungen für YouTube und die Suche aufdecken, indem es sie einem ultimativen Test unterzog: Es wurden über 50.000 Markenkampagnen und über 1 Million Performance-Kampagnen in den USA mit seinen KI-Tools gemessen. Diese Kampagnen erstreckten sich über einen Zeitraum von zwei Jahren bis Juni 2024 auf eine Vielzahl von Kategorien wie Lebensmittel, Haushalts- und Körperpflegeprodukte, Einzelhandel, Bekleidung, Telekommunikation und Automobil. Die fraglichen KI-gestützten Lösungen umfassten:

1. Video-Reichweiten-Kampagnen (VRC): Maximieren Sie die Reichweite mit KI, indem Sie mehrere Formate kombinieren und auf ein einziges Ziel hin optimieren: effiziente Reichweite, nicht überspringbare Reichweite oder Reichweite bei einer Zielfrequenz.

2. Video-View-Kampagnen (VVC): Steigern Sie die Aufmerksamkeit, indem Sie KI zur Optimierung der Anzeigenplatzierung nutzen und so mehr Aufrufe zu geringeren Kosten erzielen.

3. Nachfrage Gen: Generieren Sie Nachfrage, steigern Sie die Leistung und erzielen Sie einen hohen ROI mit KI-gesteuerten, mehrformatigen Anzeigen auf YouTube und anderen visuellen Oberflächen, ideal für soziale Werbetreibende.

4. Leistung Max: Erzielen Sie mehr Konversionen und Mehrwert über alle Google-Kanäle, indem Sie die Leistung in Echtzeit optimieren. 

5. Breites Spiel: Erweitern Sie die Reichweite über die exakte und phrasenweise Übereinstimmung hinaus, indem Sie KI nutzen, um zusätzliche, relevante Suchanfragen anzusprechen und wertvolle Kunden zu gewinnen, die Konversionen zu erhöhen und den ROI zu verbessern.

Herausforderung

Die unbewiesene Erfolgsbilanz der KI

Die Messung der Leistung von KI-gestützten Lösungen ist eine neue Herausforderung im Marketing-Ökosystem. Google benötigte eine Messlösung, mit der sich die Auswirkungen von KI von manuellen Kampagnen abgrenzen lassen und die zudem Zugriff auf umfangreiche Daten auf Kategorieebene bietet, um die große Reichweite der Kampagnen effektiv zu erfassen. Um nachzuweisen, ob KI-gestützte Lösungen den ROAS (Return on Ad Spend) und die Vertriebseffektivität verbessern, benötigte Google eine Marketing-Mix-Modellierungslösung (MMM), mit der sich die Forschungsfragen zuverlässig beantworten lassen.

Lösung

Verknüpfung der Punkte zur Leistung

Google wandte sich an die neue KI/ML-gestützte Modellierungsplattform von Nielsen Marketing Mix Modeling, um ROAS und Vertriebseffektivität zu ermitteln. Nielsen nahm die über 50.000 Markenkampagnen und über 1 Million Performance-Kampagnen von Google, kontrollierte externe Faktoren und setzte fortschrittliche Modellierungstechniken ein, um verdauliche und genaue Erkenntnisse zu gewinnen. Dank der umfassenden Datenkategorisierung und der Datenpartnerschaften von Nielsen konnte Nielsen die für eine granulare und schnelle Analyse erforderlichen tiefgreifenden Daten zur Verfügung stellen.

Wichtigste Ergebnisse

KI bringt mehr ROAS als manuell

KI-gesteuerte Google-Videokampagnen auf YouTube liefern 17 % mehr ROAS als manuelle Kampagnen.

23%

Synergien zwischen AI-Kampagnen steigern die Wirksamkeit

Google AI-gestütztes VRC für Efficient Reach + VVC liefert eine um 23 % höhere Verkaufseffektivität als VRC für Efficient Reach allein. 

10%

Demand Gen steigert ROAS und Vertriebseffektivität

Das Hinzufügen von Google AI-powered Demand Gen zu Search- und Performance Max-Kampagnen führt zu einem 10 % höheren ROAS und einer 12 % höheren Verkaufseffektivität als bei Kampagnen ohne Demand Gen.

8%

Performance Max steigert die Leistung zusätzlich zur eigenständigen Suche

Google AI-powered Performance Max liefert 8 % mehr ROAS und 10 % mehr Verkaufseffektivität als reine Suchstrategien.

15%

Broad Match sorgt für signifikante ROAS- und Umsatzsteigerungen

KI-gesteuerte Broad Match-Kampagnen für die Suche von Google liefern einen um 15 % höheren ROAS und eine um 10 % höhere Verkaufseffektivität als andere Keyword-Match-Typ-Strategien.

Ergebnisse

Ein Rezept für den Erfolg

Die Ergebnisse zeigten, dass die KI-gestützten Werbelösungen von Google die manuellen Kampagnen sowohl beim ROAS als auch bei der Verkaufseffektivität durchweg übertrafen. Aber die wahre Magie geschah, als Marken mehrere KI-Werbelösungen strategisch kombinierten. Dieser KI-Mix sorgte für die beste Balance aus Reichweite, Effizienz und Rendite.

Wie es funktioniert

Nielsen Marketing Mix Modeling ist ein statistisches Analyseverfahren zur Messung der Auswirkungen verschiedener Marketingaktivitäten auf die Geschäftsergebnisse, wie z. B. Umsatz und ROAS. Durch die Analyse historischer Daten aus mehreren Kanälen isoliert Nielsen die Auswirkungen der einzelnen Marketingelemente und kontrolliert gleichzeitig externe Faktoren wie Saisonalität und wirtschaftliche Veränderungen. Mit diesem Ansatz kann Nielsen die effektivsten Strategien identifizieren, die Budgetzuweisung optimieren und besser verstehen, wie verschiedene Marketingmaßnahmen zusammenwirken, um den Erfolg zu steigern. 

Schlussfolgerung

KI treibt die Ergebnisse der Werbung voran 

KI ist nicht nur eine Modeerscheinung oder ein futuristisches Planungstool - sie ist ein Leistungstreiber. Es gibt zwar viele Anwendungsfälle für Einzelformat-Kampagnen, aber es ist unbestreitbar, dass KI-gestützte Kampagnen unterm Strich mehr bewirken können. Ein echter Experte sollte jedoch die perfekte Mischung aus KI-Tools finden und nutzen, um die Wirkung zu maximieren und immer wieder zu messen, um die Wahrheit in der sich ständig verändernden KI-Landschaft aufzudecken.  

"Die Nielsen-Studie hat die signifikante Wirkung der KI-Lösungen von Google sowohl für Marken- als auch für Performance-Kampagnen eindeutig bestätigt. Die Daten zeigen erhebliche ROAS-Verbesserungen gegenüber manuellen Methoden sowie wertvolle Synergien zwischen KI-Formaten. Diese Erkenntnisse aus der Nielsen-Studie stärken das Vertrauen der Werbetreibenden in die greifbaren Ergebnisse, die sie mit Google KI erzielen können." 

Shannon Trainor Stark - Geschäftsführerin, Lösungen und Thought Leadership, Google

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