Warc-Studie: KI treibt Mediamessung voran

Angesichts der rasanten Weiterentwicklung in Sachen Marketing-/Kampagnenmessung hat sich der Werbedienstleister Warc drangemacht und anhand von eigenen Daten und externen Studien die neusten Trends in der Mediamessung zusammengetragen.

Der Fokus dabei lag auf drei Schlüsselbereichen, die da sind: Verlagerung in Richtung Ergebnismessung, wie KI die Messung vorantreibt und der Aufstieg von Creative Intelligence.

Paul Stringer, Managing Editor Research and Insights bei Warc: „Bei der Marketingmessung geht es nicht mehr nur darum, zu verstehen, was passiert ist, sondern darum, bessere Entscheidungen darüber zu ermöglichen, was als Nächstes zu tun ist. Traditionelle Ansätze – basierend auf Attribution, Proxy-Metriken und nachträgliches Reporting– verlieren zunehmend an Relevanz. Rasante Fortschritte in der KI ermöglichen eine dynamischere, kontinuierliche Optimierung sowohl bei den Media- als auch bei den Kreativmaßnahmen. Allerdings müssen die grundlegenden Herausforderungen in Bezug auf Transparenz, Governance und Datenqualität angegangen werden.“

Abgesehen von dem, was Paul Stringer hinsichtlich vor allem Transparenz und Datenqualität anmahnt, konnten die Studienautoren aber drei wichtige Key-Trends ausmachen, die die Mediamessung in den kommenden 12 Monaten prägen werden:

Ergebnismessung gewinnt an Fahrt

Wobei gleich er erste Trend – Media wird zunehmend auf der Grundlage von Ergebnissen eingekauft - nicht neu ist. Ebenso wenig wie die Tatsache, dass sich die Fähigkeit zu messen und zu optimieren innerhalb des Ökosystems uneinheitlich entwickelt.

Getrieben wir der Trend natürlich durch die digitalen Plattformen, die zunehmend die ergebnisorientierte Optimierung in Echtzeit direkt in ihre Werbesysteme integrieren. Derweil die traditionellen Medien die Messungen noch zielgruppenorientiert ausführen und den Nachweis der Werbewirkung über Modeling-Techniken und Versuche erbringen. Wenngleich auch hier, so Warc, die Techniken fortschrittlicher werden. Allerding, das betonen die Studienautoren, führen die zwei Ansätze auch dazu, dass die Messung zwar zunimmt, allerdings in zwei unterschiedlichen Geschwindigkeiten.

Da aber keiner der Mess-Ansätze in der Lage ist, ein vollständiges Bild respektive umfassende Ergebnisse zu liefern, empfehlen die Studienautoren um Paul Stringer den Unternehmen, unabhängige Validierungen vorzunehmen und einen plattformübergreifenden Ansatz zu verfolgen, der mehrere Datenquellen und Erkenntnisse kombiniert, um am Ende bessere Entscheidungen hinsichtlich der eigenen Marketinginvestitionen treffen zu können.

KI verlagert die Messung nach vorn

Künstliche Intelligenz (KI) wird im Rahmen der Erfolgsmessung von Kampagnen vor allem eingesetzt, um die Datenerfassung, die Datenbereinigung und die Vereinheitlichung der Datensätze zu automatisieren, noch bevor der Mensch beginnt, die gewonnenen Daten und Ergebnisse zu interpretieren. Darüber hinaus können durch KI die Anzahl und das Modelling von Tests erheblich gesteigert werden, was den Werbetreibenden am Ende eine größere Datenbasis für künftige Entscheidungen an die Hand gibt.

Was für die Zukunft bedeutet, dass Media-Entscheidungen künftig weniger auf der Basis von Ergebnissen aus der Vergangenheit getroffen werden, sondern auf einem System beruhen, dass eine dynamischere Planung und Optimierung unterstützt.

Das zu jeder Nachtigall aber auch eine Eule gehört, waren die Studienverantwortlichen bei Warc davor, sich zu sehr auf die KI respektive die über KI ausgespielten Ergebnisse zu verlassen. Denn ohne eine strenge und unabhängige Validierung würden KI-gesteuerte Messungen Gefahr laufen, zu einer Art Black Box in Bezug auf die Budgetverteilung zu werden. Zwar würde man Daten respektive Ergebnisse ausgespielt bekommen, die auf den ersten Blick glaubwürdig erscheinen, die aber nicht transparent sind oder auf echten kausalen Signalen beruhen.

Der Aufstieg kreativer Intelligenz

Dass kreative Qualität ein entscheidender Faktor für die Wirksamkeit von Werbung ist, sollte inzwischen jedem bewusst sein. Dennoch wird dieser Faktor laut Warc von vielen Marketern nach wie vor unterschätzt und folglich unzureichend gemessen. Was es in die Folge schwieriger macht, Investitionen zu rechtfertigen.

Dies würde sich, das räumen die Studienautoren ein, aktuell und vor allem in Zukunft aber aufgrund der Fortschritte in den Bereichen KI und maschinelles Lernen rasant verändern. So würden Marketer aktuell ihre Creative-Intelligence-Fähigkeiten aufbauen und so ein integriertes System schaffen, das es ihnen ermöglicht, Kreativleistungen in großem Maßstab zu messen und zu optimieren. Was den Marketern wiederum ermöglicht, die Leistungen von Assets bereits vor der Veröffentlichung zu prognostizieren, kreative Assets kontinuierlich in Echtzeit hinsichtlich Engagements und Wirksamkeit zu optimieren und den tatsächlichen Einfluss von Kreativleistungen auf kommerzielle Ergebnisse zu messen.

Allerdings, auch das ist Teil der Wahrheit, steht der Einführung von Creative Intelligence eine Reihe von Hindernissen, wie eine schlechte Datenqualität oder Mangel an Ressourcen, im Weg. Zudem erfordert sie eine engere Integration von Menschen, Prozessen und Technologie – insbesondere von Kreativ- und Mediabereichen. Hier sollten, so die Studienautoren in Richtung der Marketer, diese dafür sorgen, dass Kreation und Media als ein System funktionieren. Zudem werde die Investition in Plattformen, die die durchgängige Aktivierung, Optimierung und Messung von Kreativinhalten unterstützen, unerlässlich sein. Hier sehen die Studienautoren übrigens den Anfang in den sozialen Medien, weil hier der Zugang zu den Kreativdaten niedrigschwellig ist und eine enge Verknüpfung mit der Performance gegeben ist.

Unser Lesetipp dazu:

In der aktuellen new-business-Ausgabe 05/26 gibt Maria von Scheel-Plessen einen tiefen Einblick in den Aufbau eines funktionierenden Creative-Intelligence-Systems und die Möglichkeiten, die sich daraus sowohl für das Tagesgeschäft als auch für geplante Kampagnen und Investitionen für das Marketing, aber auch für das gesamte Unternehmen ergeben. 

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