Heute das neue Google Analytics 4, morgen die Umstellung auf eine neue Attributions-Logik, übermorgen der nächste Digital Maturity Workshop. Nicht nur gefühlt wird Online Marketing immer weiter durch Tools, Daten und Automatisierung getrieben. Haben Mittelständler hier noch eine Chance?
Dieses Thema habe ich mir für einen Vortrag ab dem Event eoSearchSummit vorgenommen und hier meinen Vortrag veröffentlich:
3.1 Vorteile des maschinellen Lernens im Onlinemarketing
3.2 Beispiele für maschinelles Lernen im Onlinemarketing
Personalisierung im Onlinemarketing mit KI
4.1 Warum Personalisierung wichtig ist
4.2 Wie KI die Personalisierung im Onlinemarketing verbessert
Chatbots im Kundenservice mit KI
5.1 Die Rolle von Chatbots im Kundenservice
5.2 Wie KI Chatbots im Kundenservice unterstützt
Predictive Analytics im Onlinemarketing
6.1 Was ist Predictive Analytics?
6.2 Anwendungsbereiche von Predictive Analytics im Onlinemarketing
Automatisierung im Onlinemarketing mit KI
7.1 Die Vorteile der Automatisierung im Onlinemarketing
7.2 Beispiele für automatisierte Prozesse im Onlinemarketing mit KI
Empfehlungssysteme im E-Commerce mit KI
8.1 Die Bedeutung von Empfehlungssystemen im E-Commerce
8.2 Wie KI bei der Personalisierung von Empfehlungen hilft
Spracherkennung im Onlinemarketing
9.1 Die Rolle der Spracherkennung im Onlinemarketing
9.2 Einsatzmöglichkeiten von Spracherkennung im Onlinemarketing
Social Media Marketing mit KI
10.1 Wie KI das Social Media Marketing unterstützt
10.2 Beispiele für den Einsatz von KI im Social Media Marketing
Optimierung von Marketingkampagnen mit KI
11.1 Warum die Optimierung von Marketingkampagnen wichtig ist
11.2 Wie KI bei der Optimierung von Marketingkampagnen hilft
Fazit
1. Einleitung
Die rasante Entwicklung der künstlichen Intelligenz hat auch das Onlinemarketing revolutioniert. Durch den Einsatz von KI-Technologien können Unternehmen ihre Marketingstrategien effizienter gestalten und bessere Ergebnisse erzielen. In diesem Blogbeitrag werden wir uns mit verschiedenen Anwendungsbereichen von KI im Onlinemarketing befassen und ihre Vorteile kennenlernen.
2. KI im Onlinemarketing: Eine Einführung
Bevor wir uns in die Details stürzen, werfen wir einen Blick auf die grundlegende Bedeutung von Künstlicher Intelligenz im Onlinemarketing. KI bezieht sich auf Technologien und Algorithmen, die es Computern ermöglichen, menschenähnliche Denk- und Entscheidungsprozesse durchzuführen. Im Onlinemarketing kann KI dazu verwendet werden, große Mengen an Daten zu analysieren, Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen. Dies ermöglicht eine personalisierte Ansprache der Zielgruppe, die Automatisierung von Prozessen und die Optimierung von Marketingkampagnen.
3. Maschinelles Lernen im Onlinemarketing
3.1 Vorteile des maschinellen Lernens im Onlinemarketing
Eine wichtige Anwendung von KI im Onlinemarketing ist das maschinelle Lernen. Hierbei werden Algorithmen entwickelt, die aus Erfahrungen lernen und sich selbst verbessern können. Die Vorteile des maschinellen Lernens im Onlinemarketing sind vielfältig:
Verbesserte Kundenanalyse: Durch maschinelles Lernen können Kundenprofile erstellt und deren Verhalten analysiert werden. Dies ermöglicht eine gezielte Ansprache und personalisierte Angebote.
Automatisierte Content-Erstellung: KI kann verwendet werden, um automatisch personalisierte Inhalte zu generieren, wie beispielsweise Produktbeschreibungen oder E-Mail-Marketingtexte.
3.2 Beispiele für maschinelles Lernen im Onlinemarketing
Personalisierte Produktempfehlungen: Durch die Analyse von Kundendaten und vergangenen Kaufverhalten kann KI personalisierte Produktempfehlungen generieren, die den individuellen Vorlieben und Bedürfnissen der Kunden entsprechen.
Betrugserkennung: Maschinelles Lernen kann dazu verwendet werden, verdächtige Transaktionen oder betrügerisches Verhalten frühzeitig zu erkennen und zu verhindern.
4. Personalisierung im Onlinemarketing mit KI
4.1 Warum Personalisierung wichtig ist
In einer zunehmend digitalen Welt, in der Kunden mit einer Flut von Informationen und Angeboten konfrontiert werden, ist Personalisierung ein entscheidender Faktor für den Erfolg im Onlinemarketing. Personalisierte Marketingbotschaften und maßgeschneiderte Angebote sprechen die Kunden individuell an und erhöhen die Wahrscheinlichkeit einer positiven Reaktion.
4.2 Wie KI die Personalisierung im Onlinemarketing verbessert
Datenanalyse und Segmentierung: KI kann große Datenmengen analysieren und Kunden in verschiedene Segmente einteilen, basierend auf demografischen Merkmalen, Kaufverhalten oder Interessen. Dadurch können personalisierte Marketingbotschaften an die spezifischen Bedürfnisse der einzelnen Segmente angepasst werden.
Echtzeit-Anpassungen: KI ermöglicht es, das Verhalten der Kunden in Echtzeit zu analysieren und automatisch Anpassungen vorzunehmen. So können beispielsweise Website-Inhalte oder Werbeangebote in Echtzeit personalisiert werden, um die Kundenansprache zu optimieren.
5. Chatbots im Kundenservice mit KI
5.1 Die Rolle von Chatbots im Kundenservice
Chatbots sind mittlerweile weit verbreitet und spielen eine wichtige Rolle im Kundenservice. Durch KI-Technologien können Chatbots menschenähnliche Konversationen führen und Kunden bei Fragen oder Problemen unterstützen. Die Vorteile von Chatbots
im Kundenservice sind:
Rund um die Uhr verfügbar: Chatbots können Kundenanfragen jederzeit und an jedem Tag beantworten, ohne auf menschliche Arbeitszeiten beschränkt zu sein.
Schnelle und effiziente Kundenbetreuung: Chatbots können Kundenanfragen schnell bearbeiten und helfen, Wartezeiten zu reduzieren.
Skalierbarkeit: Chatbots können gleichzeitig mit einer großen Anzahl von Kunden interagieren, ohne dabei an Effizienz zu verlieren.
5.2 Wie KI Chatbots im Kundenservice unterstützt
Natürliche Sprachverarbeitung: Durch den Einsatz von KI können Chatbots menschliche Sprache verstehen, interpretieren und entsprechend darauf reagieren. Dies ermöglicht eine bessere Interaktion mit den Kunden.
Automatisierte Problemlösung: KI-basierte Chatbots können häufig auftretende Fragen oder Probleme automatisch erkennen und entsprechende Lösungen bieten. Dadurch wird der Kundenservice effizienter und Ressourcen können eingespart werden.
6. Predictive Analytics im Onlinemarketing
6.1 Was ist Predictive Analytics?
Predictive Analytics bezieht sich auf die Verwendung von historischen Daten und statistischen Algorithmen, um Vorhersagen über zukünftige Ereignisse oder Verhaltensweisen zu treffen. Im Onlinemarketing kann Predictive Analytics verwendet werden, um das Kundenverhalten vorherzusagen, potenzielle Käufer zu identifizieren und gezielte Marketingmaßnahmen zu ergreifen.
6.2 Anwendungsbereiche von Predictive Analytics im Onlinemarketing
Lead-Scoring: Durch die Analyse von Daten wie demografischen Informationen, Interessen und vergangenem Verhalten können potenzielle Kunden identifiziert werden, die mit hoher Wahrscheinlichkeit zu Käufern werden. Dadurch können Marketingressourcen effektiver eingesetzt werden.
Churn-Prädiktion: Predictive Analytics kann helfen, Kunden zu identifizieren, die mit hoher Wahrscheinlichkeit das Unternehmen verlassen werden. Dadurch können präventive Maßnahmen ergriffen werden, um die Kundenbindung zu stärken.
7. Automatisierung im Onlinemarketing mit KI
7.1 Die Vorteile der Automatisierung im Onlinemarketing
Die Automatisierung von Marketingprozessen durch KI bietet eine Reihe von Vorteilen:
Zeitersparnis: Durch die Automatisierung wiederkehrender Aufgaben können Marketingteams Zeit sparen und sich auf strategische Aktivitäten konzentrieren.
Kosteneffizienz: Durch die Reduzierung manueller Arbeitsabläufe und die effiziente Nutzung von Ressourcen können Kosten gesenkt werden.
7.2 Beispiele für automatisierte Prozesse im Onlinemarketing mit KI
E-Mail-Marketing: KI kann verwendet werden, um automatisch personalisierte E-Mails zu erstellen und zu versenden, basierend auf dem Verhalten und den Vorlieben der Empfänger.
Social-Media-Management: KI-Tools können dabei helfen, Inhalte automatisch zu planen, zu veröffentlichen und zu analysieren, um die Effektivität von Social-Media-Kampagnen zu maximieren.
**8. Empfehlungssysteme im E-Commerce mit KI
8.1 Die Bedeutung von Empfehlungssystemen im E-Commerce
Empfehlungssysteme spielen eine wichtige Rolle im E-Commerce, da sie den Kunden dabei helfen, relevante Produkte oder Dienstleistungen zu entdecken. KI-basierte Empfehlungssysteme analysieren das Verhalten und die Vorlieben der Kunden, um maßgeschneiderte Empfehlungen zu generieren.
8.2 Wie KI bei der Personalisierung von Empfehlungen hilft
Kollaboratives Filtering: KI kann Kunden mit ähnlichen Vorlieben und Interessen identifizieren und ihnen entsprechende Empfehlungen basierend auf dem Verhalten anderer ähnlicher Kunden geben.
Content-basierte Filterung: KI kann Produkte oder Inhalte analysieren und Attribute identifizieren, die den Vorlieben eines bestimmten Kunden entsprechen. Basierend auf diesen Attributen können personalisierte Empfehlungen generiert werden.
9. Spracherkennung im Onlinemarketing
9.1 Die Rolle der Spracherkennung im Onlinemarketing
Mit dem Aufkommen von Sprachassistenten wie Siri, Alexa und Google Assistant gewinnt die Spracherkennung im Onlinemarketing an Bedeutung. Kunden können nun über ihre Stimme mit digitalen Assistenten interagieren, um Informationen zu erhalten oder Einkäufe zu tätigen.
9.2 Einsatzmöglichkeiten von Spracherkennung im Onlinemarketing
Sprachgesteuertes Einkaufen: KI-basierte Spracherkennung ermöglicht es den Kunden, Produkte oder Dienstleistungen über Sprachbefehle zu suchen und zu kaufen.
Sprachbasiertes Marketing: Unternehmen können Sprachassistenten nutzen, um personalisierte Marketingbotschaften oder Angebote über Sprachbenachrichtigungen an die Kunden zu senden.
10. Social Media Marketing mit KI
10.1 Wie KI das Social Media Marketing unterstützt
Social Media Marketing hat durch den Einsatz von KI erhebliche Fortschritte gemacht. KI kann dabei helfen, den Erfolg von Social-Media-Kampagnen zu maximieren, indem sie:
Zielgruppenanalyse: KI kann helfen, Zielgruppen auf Social-Media-Plattformen genauer zu analysieren und zu verstehen, um gezieltere und relevantere Inhalte zu erstellen.
Sentiment-Analyse: KI kann Kommentare, Beiträge und Meinungen auf Social-Media-Plattformen analysieren und das Stimmungsbild der Kunden erkennen. Dadurch können Unternehmen besser auf Kundenfeedback reagieren und ihre Marketingstrategien anpassen.
10.2 Beispiele für den Einsatz von KI im Social Media Marketing
Automatisierte Social-Media-Posts: KI kann verwendet werden, um Social-Media-Beiträge automatisch zu planen, zu erstellen und zu veröffentlichen, basierend auf demografischen Daten und dem Verhalten der Zielgruppe.
Social-Media-Analyse: KI-basierte Tools können dabei helfen, die Leistung von Social-Media-Kampagnen zu analysieren und wichtige Einblicke in das Engagement und die Wirksamkeit der Marketingaktivitäten zu gewinnen.
11. Optimierung von Marketingkampagnen mit KI
11.1 Warum die Optimierung von Marketingkampagnen wichtig ist
Die kontinuierliche Optimierung von Marketingkampagnen ist entscheidend, um den Erfolg und die Effizienz der Marketingbemühungen sicherzustellen. Durch den Einsatz von KI können Unternehmen ihre Marketingkampagnen analysieren, verbessern und personalisieren, um bessere Ergebnisse zu erzielen.
11.2 Wie KI bei der Optimierung von Marketingkampagnen hilft
A/B-Testing: KI-basierte Algorithmen können automatisch verschiedene Variationen von Marketingkampagnen testen und analysieren, um diejenige zu identifizieren, die die besten Ergebnisse erzielt.
Echtzeit-Anpassungen: KI ermöglicht es, Marketingkampagnen in Echtzeit zu überwachen und anzupassen, basierend auf den aktuellen Daten und dem Kundenverhalten. Dadurch können Kampagnen kontinuierlich optimiert werden.
12. Fazit
Die Integration von Künstlicher Intelligenz ins Onlinemarketing eröffnet vielfältige Möglichkeiten zur Effizienzsteigerung, Personalisierung und Optimierung von Marketingstrategien. Maschinelles Lernen, Personalisierung, Chatbots, Predictive Analytics, Automatisierung, Empfehlungssysteme, Spracherkennung, Social Media Marketing und die Optimierung von Marketingkampagnen sind nur einige der Anwendungsbereiche von KI im Onlinemarketing. Unternehmen, die KI-Technologien intelligent einsetzen, können ihre Marketingziele effektiver erreichen und einen Wettbewerbsvorteil erzielen.
Cross Device Tracking bedeutet, den User einer Webseite auch dann wieder eindeutig zu erkennen, wenn diese über verschiedene Geräte (Devices) ankommt. Dieses Problem muss gelöst werden, wenn eine Webseite Werbe Budget im Online Marketing ausgibt und das Verfahren der „Customer Journey“ angewendet wird, um eine gerechte Budget Allokation herzustellen.
Wir unterscheiden beim „Cross Device Tracking“ zwischen zwei verschiedenen Verfahren:
a) Deterministische Verfahren
Hierbei wir ein „eingeloggter“ Besucher erkannt. Dazu muss dieser mit seinen mobilen Geräten und seinen nicht mobilen Geräten den Shop besuchen und sich zudem dort auch noch einloggen. Erst dann kennen wir die Person anhand des Logins und können den Kunden und dessen verschiedene Devices mit seiner User ID im Cookie tracken. Das ganze ist nicht sehr neu, siehe hier und es hat noch einen kleinen Haken: die Kunden welche sich mit allen Devices im Shop anmelden ist sehr gering. Somit können wir mit dieser Methode nur einen sehr kleinen Teil der Käufer wirklich „Cross Device“ tracken.
b) Probabilistische Verfahren
Bei diesem Verfahren wird anhand eines „Finger Print“ ein Kunde auch dann erkannt, wenn er sich noch gar nicht im Shop angemeldet hat.
Beispiel:
Ihre Geräte senden bei jedem Besuch einer Webseite Daten im Referrer mit, welche sehr eindeutig sind
Sie sind in einem Shop eingeloggt und bewegen sich immer wieder in den gleichen WLan´s. Diese Info verrät auch, welche Geräte noch zu Ihnen gehören, wenn diese im gleichen WLan eingeloggt sind
Das ganze ist dann mehr eine mathematische Wahrscheinlichkeit und birgt eine gewisse Unschärfe. Aber man hat eine wesentlich größere Abdeckung bei der Erkennung der Cross Device Kunden. Auch hier gibt es wieder einen kleinen Haken: das Thema Datenschutz macht dieses Verfahren in Deutschland sehr schwer und man sollte vor dem Einsatz mit einem Datenschutzbeauftragten genau beraten, was zu tun ist.
Ich hatte während der SEO Campixx 2015 die Ehre zusammen mit Matthias Plankl, einen Vortrag zu halten. In diesem Jahr haben wir uns mal wieder für ein Thema entschieden, welches mehr für die Beginner der SEO Szene gedacht war – die technische SEO Optimierung einer Webseite. Man kann dieses Thema scheinbar gar nicht oft genug wiederholen, denn in der Praxis vergeht so gut wie kein Tag, an welchen es keine technischen SEO Problemen gibt.
Ein absolutes Basic bei der SEO Optimierung einer Webseite, stellt die Optimierung für die ideale robots.txt dar.
Was ist die robots.txt:
Die Robots Exclusion Protocol (REP) oder robots.txt ist eine Textdatei, um Suchmaschinen Roboter anzuweisen, wie diese crawlen (Webseite durchsuchen) und in der Suchmaschine indexieren (aufnehmen) dürfen.
Diese Textdatei muss immer „robots.txt“ heißen und muss immer im Hauptverzeichnis (Root) der Webseite liegen, siehe Beispiel: http://www.webfreundlich.de/robots.txt
Gründe für die Optimierung der idealen robots.txt:
Google sucht als ersten bei dem Aufruf einer Webseite nach dieser Datei, was deren Bedeutung unterstreicht
Manchmal wird eine Webseite für den Google Bot unbewusst ganz oder teilweise gesperrt
Oft wird eine Webseite an Stellen gecrawlt, welche für den Google Bot Tabu sein sollten und somit wird wertvolles Crawling Budget verschwendet
Auch falsche robots.txt Einträge werden oft gesehen, welche dann keine Wirkung haben, wie gewünscht
Übersicht der Befehle zur die Optimierung der robots.txt:
Blockieren aller Web-Crawler von allen Inhalten
User-agent: *
Disallow: /
Blockieren Sie eine bestimmte Web-Crawler aus einem bestimmten Ordner
User-agent: Googlebot
Disallow: /verzeichnis-xyz/
Blockieren Sie eine bestimmte Web-Crawler von einer bestimmten Web-Seite
User-agent: Googlebot
Disallow: /verzeichnis-xyz/blockierte-seite.html
Lassen Sie eine spezielle Web-Crawler, um eine bestimmte Webseite besuchen
Nutzen Sie die Möglichkeit, Ihre Robots.txt auf Fehler zu prüfen. Hierzu stellt Google in den Google Webmaster Tools ein eigenes Tool zur Verfügung.
Wichtige robots.txt Regeln
Immer daran denken: die robots.txt kann einer Suchmasche nur das Crawling untersagen, aber nicht die Indizierung!
Wenn ein Verzeichnis oder eine Datei bereits im Google Index zu finden sind, sollte zuerst das Meta Tag Robots mit den Parametern „noindex, follow“ zur Steuerung Indexierung eingesetzt werden
Erst wenn ein Verzeichnis oder eine Datei nicht mehr im Google Index zu finden sind, sollte man diese mit der robots.txt auch für das Crawling sperren
Es ist wichtig zu beachten, dass bösartige Crawler wahrscheinlich die robots.txt völlig ignorieren
Nur ein „Disallow:“-Zeile wird für jede URL erlaubt
Jede Subdomain auf einem Root-Domain verwendet eine separate robots.txt-Dateie
Google und Bing übernehmen zwei Zeichen für spezifische Expressionsmuster Ausgrenzung (* und $) regelmäßig.
Der Dateiname der robots.txt-und Kleinschreibung. Verwenden Sie „robots.txt“, nicht „Robots.txt“.
Weitere Informationen zur robots.txt:
Die Robots Exclusion Protocol (REP) ist eine Gruppe von Web-Standards, Web-Roboter Verhalten und die Indizierung durch Suchmaschinen zu regulieren. Die REP besteht aus den folgenden:
Die ursprüngliche REP von 1994, erweitert 1997, die Definition Raupen Richtlinien für robots.txt. Einige Suchmaschinen-Unterstützung Erweiterungen wie URI-Muster (Wild Cards).
Seine Ausdehnung von 1996 definiert, Indexer-Richtlinien (REP-Tags) für den Einsatz in der Robots-Meta-Element, auch bekannt als „Robots-Meta-Tag.“ Inzwischen Suchmaschinen unterstützen zusätzliche REP-Tags mit einem X-Robots-Tag. Webmaster können REP-Tags im HTTP-Header von Nicht-HTML-Ressourcen, wie PDF-Dokumente oder Bilder anzuwenden.
Die Microformat rel-nofollow von 2005 definiert, wie Suchmaschinen sollten Links zu behandeln, wo die Ein Element der REL-Attribut enthält den Wert „nofollow“.
Robots Exclusion Protocol Schlagwörter
Zu einer URI, REP-Tags (noindex, nofollow, unavailable_after) steuern insbesondere Aufgaben der Indexer und in einigen Fällen (nosnippet, noarchive, noodp), auch für Abfragen zur Laufzeit einer Suchanfrage angewendet. Anders als bei Raupen Richtlinien, interpretiert jede Suchmaschine REP-Tags anders. Zum Beispiel, wischt sich sogar Google-URL nur Inserate und ODP Verweise auf ihren SERPs, wenn eine Ressource getaggt mit „noindex“, aber manchmal Bing Listen auf ihren SERPs derartige externe Verweise auf URLs verboten. Seit REP-Tags können in META-Elemente von X / HTML-Inhalte sowie in HTTP-Header von einem beliebigen Web-Objekt zugeführt werden, ist der Konsens, dass der Inhalt von X-Robots-Tags sollten widersprüchliche Richtlinien in META-Elemente gefunden stimmen.
Microformats
Indexer-Richtlinien setzen, wie Mikroformate werden Seiteneinstellungen für bestimmte HTML-Elemente überstimmen. Zum Beispiel, wenn eine Seite von X-Robots-Tag heißt es „folgen“ (es gibt keine „nofollow“-Wert), die rel-nofollow-Richtlinie eines bestimmten A-Element (Link), gewinnt.
Obwohl robots.txt fehlt Indexer-Richtlinien, ist es möglich, Indexer Richtlinien für Gruppen von URIs mit serverseitigen Skripts auf Site-Ebene, die X-Robots-Tags, die angeforderten Ressourcen gelten handeln gesetzt. Diese Methode erfordert Programmierkenntnisse und ein gutes Verständnis von Web-Server und das HTTP-Protokoll.
Pattern Matching
Google und Bing sowohl ehren zwei reguläre Ausdrücke, die verwendet werden können, um Seiten oder Unterordnern, die ein SEO will ausgeschlossen identifizieren. Diese beiden Zeichen sind die Stern (*) und das Dollarzeichen ($).
* – Das ist eine Wildcard, die jede Folge von Zeichen repräsentiert, ist
$ -, Die das Ende der URL entspricht
Presse und Information
Die robots.txt-Datei ist öffentlich-bewusst sein, dass eine robots.txt-Datei ist eine öffentlich zugängliche Datei. Jeder kann sehen, welche Abschnitte eines Servers der Webmaster die Motoren blockiert aus. Das bedeutet, wenn ein SEO hat private Anwender Informationen, die sie nicht wollen, dass öffentlich durchsuchbar, werden sie eine sichere Ansatz-wie verwenden sollte als Passwort-Schutz-Besucher aus der Anzeige keine vertraulichen Seiten, die sie nicht indiziert werden wollen zu halten.