Beim folgenden Artikel handelt es sich um einen Gastbeitrag unserer Head of Business Development Barbara Stadler, der am 08.02. auf onlinemarketing.de erschienen ist.

The following article is a guest article by our Head of Business Development Barbara Stadler, which appeared on onlinemarketing.de on 8 February. (Please find a translated english version below.)

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Das Interesse und die Bereitschaft zum Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) nimmt nicht nur in Agenturen zu, sondern auch die Marketing-Verantwortlichen in den meisten Unternehmen befassen sich zunehmend mit dem Thema.

Wie u.a. die Trendstudie "Marketer's Toolkit 2024" zeigt, die das globale Marktforschungsinstitut WARC vor Kurzem präsentiert hat, gaben 70 Prozent der über 1.400 Befragten an, dass sie im neuen Jahr fest geplant haben, die Implementierung von KI in ihrem Alltag voranzutreiben. Nur acht Prozent sagen von ihrem Unternehmen, dass es im kommenden Jahr kein Interesse gibt, generative KI zu nutzen.

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Wie es wirklich aussieht und wovor Marketer:innen Angst haben

In der Praxis wird es wahrscheinlich sogar etwas anders aussehen und die niedrige Prozentzahl eventuell deutlich höher ausfallen. Aber woran liegt das?  Fragt man ChatGPT (Version 3.5) mit dem Prompt "What are the most frequently mentioned fears and concerns of marketers when it comes to AI?" werden einem 10 Punkte aufgelistet. Direkt der erste Punkt spiegelt die größte Angst wider: Marketer:innen haben Angst ihren Job zu verlieren und/oder ersetzt zu werden.

Von dieser Sorge liest man darüber hinaus in weiteren Studien, aber wieso denken sowohl Marketer:innen als auch Kreative eigentlich so negativ über die Technologie? 

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Wo übernimmt die KI die Oberhand?

Wenn man etwas länger darüber nachdenkt, dann nimmt KI Marketing-Manager:innen definitiv Arbeit ab – aber im besten Fall sind das genau die Arbeit und die Aufgaben, die für jeden primär zeitraubend sind und “gemacht werden müssen”. Dazu zählt zum Beispiel das Schreiben von Briefings für das Anpassen eines Paid-Social-Beitrags, in dem es nur darum geht, ein Produkt gegen ein anderes zu ersetzen – allerdings für die gesamte Product Range. Oder es beinhaltet das Ziehen von Produkt- und Preislisten, um alle Werbemittel anzupassen. All jene Tasks lassen sich heutzutage jedoch ganz wunderbar automatisieren und von den entsprechend darauf spezialisierten KIs erledigen - mit nur einem Prompt, also der Formulierung der Aufgabe.

Die genannten Tasks klingen natürlich eher nach Zuarbeit, als nach kreativer Schöpfung. Aber auch im Bereich der kreativen Content-Generierung bietet uns der Einsatz künstlicher Intelligenz heutzutage bereits große Chancen. Genau dies ist wahrscheinlich der Grund, dass KI vielen Marketer:innen Angst bereitet. Die Sorge bezieht sich dabei also vor allem auf die fundamentalen Aufgaben von Kreativen, und dass sie gerade hier von einer Künstlichen Intelligenz ersetzt werden.

Natürlich lässt sich auch kreativer Output erzeugen, aber wie wird der durch die KI geschaffen? Ebenfalls durch Eingabe eines Prompts. An dieser Stelle sollte man noch einmal genauer nachdenken über den Einsatz von KI nachdenken… denn wie entsteht eigentlich ein Prompt?

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Was ist ein Prompt und wie entsteht er?

Um einen Prompt erstellen zu können, muss man ein kreatives Ergebnis bereits vor Augen haben und die eigene Idee eines gewünschten Endergebnisses in Worte fassen. Auf dieser Basis kann KI das Endergebnis dann z.B. in Form eines Bildes erschaffen. Sie braucht also Input von uns Menschen und wir wiederum brauchen unsere eigene Kreativität, um eine Idee zunächst in uns zu erschaffen.
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Das heißt im Umkehrschluss, dass die Kreativität weiterhin beim Marketer:innen oder Kreativen liegt – und dies ist ein Muss, keine Option. Denn niemand anderes als ein Mitarbeiter/eine Mitarbeiterin eines Unternehmens, der/die sich tagtäglich mit den Produkten, der eigenen Unternehmenskultur und Kunden beschäftigt, hat das Know-How und die Fähigkeit, eine KI mit Informationen zu füttern, die ihr einen präzisen Arbeitsauftrag geben.

Natürlich kann uns eine KI auch dabei unterstützen, neue Ideen zu generieren, indem sie uns Informationen zu unserer Zielgruppe sowie zu aktuellen und zukünftigen Trends liefert. Ebenso kann sie Vorschläge zu Formulierungen unterbreiten, aber am Ende sind es immer noch die Nutzer der KI, die die Auswahl treffen und somit die Idee verbildlichen.

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Die Mischung zählt

Dieser Mix aus kreativem Input zur Ideengenerierung, Automatisierung und hilfreicher Zuarbeit durch Künstliche Intelligenz lässt sich am besten anhand eines Beispiels verdeutlichen – der Adaption und Internationalisierung eines Produktvideos mit klassischem Aufbau: Erste Spielszene, Produktbühne inkl. Preiskommunikation, zweite Spielszene, Call-to-Action und Outro mit Logo.

Für dieses “Endprodukt” wird in der Regel zunächst ein globaler Master des Videos erstellt, oftmals mit englischem Voice-Over, englischen Typo-Einblendungen, international funktionierenden Modell im Spielteil und dem Logo plus Einblendung der internationalen URL. Soll nun eine bestimmte Länderversion erstellt werden, sind folgende Schritte notwendig:

1. Die offenen Daten des Master-Films müssen bereitgestellt werden.
2. Das Voice Over muss in die Landessprache übersetzt werden.
3. Das Voice Over muss neu aufgenommen und geschnitten werden.
4. Wenn möglich, müssen die Spielteile neu geshootet werden mit nationalen Models, die der Zielgruppe einen höheren Grad der persönlichen Identifizierung ermöglichen.
5. Typo-Einblendungen müssen übersetzt und an die nationale Zielgruppe angepasst werden.
6. Das Logo muss ggf. ausgetauscht werden, sowie in jedem Fall auch die URL.
7. Der Film muss mit allem Input neu geschnitten werden.

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All diese einzelnen Schritte werden von unterschiedlichen Gewerken und zum Teil auch externen Partnern durchgeführt, was auf Seiten des Unternehmens (bzw. der Marketing-Abteilung oder des Brand-Manager/der Brand-Managerin) bedeutet, dass diverse Briefings geschrieben, Kosten eingeholt und freigegeben, Feedbackrunden eingeplant werden müssen. Da die einzelnen Tasks oftmals aufeinander aufbauen und es zu Verzug in der Planung der einzelnen externen Partner kommen kann, kann sich die Erstellung der Länderversion über Wochen hinziehen. 

Eine schnelle Reaktion oder On-Demand Content ist somit kaum möglich und die Umsetzungen generell teuer. Das führt in vielen international agierenden Unternehmen auch dazu, dass kleinere Länder-Dependancen auf Grund von kleinen Budgets gar keine Adaptionen erstellen können und einfach den Master-Content verwenden, was dann leider zu Streuverlusten führt.

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Wie KI skalierbar eingesetzt wird

Anders wäre es, wenn man die Adaptionen inhouse umsetzen und sich den Support von Künstlicher Intelligenzen einhole würde. Dann wären die Schritte nämlich folgendermaßen:
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1. Auf Basis der offenen Daten bzw. des Master Films wird zunächst das Voice Over von einer KI extrahiert. Diese erkennt direkt die Sprache und gibt das Länderkürzel an.
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2. Auf Basis des extrahierten Voice Overs kann eine Übersetzung per KI generiert werden, die sowohl die Übersetzung der Typo-Einblendungen umfasst, als auch die Basis für den Voice Over Text, der mit Hilfe einer weiteren KI im gleichen Zuge in der übersetzten Sprache gesprochen wird. Selbstverständlich wird darauf geachtet, dass das übersetzte Voice Over nicht länger oder zu kurz ist, damit es noch 1:1 auf den Film passt.
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3. Der Spielteil kann auf die nationalen Vorstellungen angepasst oder einfach bereits geshootetes Material ausgewählt werden – mit nur einem Klick. Die Szene wird dann automatisch richtig und ohne Schnittprogramm ausgetauscht.
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4. Das Logo passt sich an, indem das hinterlegte Landeslogo automatisch ausgetauscht wird und auf Basis der Auswahl der Übersetzung wird auch die URL direkt angepasst.
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5. Eine Version mit Wasserzeichen wird zur internen Abstimmung erstellt und eine Information geht direkt an den Verantwortlichen, der entweder sein Go geben kann oder Feedback. Das Feedback wird dann direkt umgesetzt – ein Go gibt wiederum die Möglichkeit, die finale, hochwertige Version zu rendern, die dann direkt weiter distribuiert wird.

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In nur 5 Schritten ist dank des Einsatzes von digitaler Technologie im Endergebnis bereits weitaus mehr passiert als beim klassischen Adaptionsprozess, bei dem nach 7 Schritten erst noch die interne Abstimmung bzw. die Feedbackrunden mit einzelnen externen Partnern folgen. Und dabei sind wir bei dieser Workflow-Beschreibung nur bei der Minimal-Version, was den Einsatz von Künstlicher Intelligenz betrifft. Möglich wäre es z.B. noch, die Claims auf Basis von hinterlegten Zielgruppen zu personalisieren, d.h. die Tonalität, Wortwahl und Kernaussage gemäß der Altersgruppe und der Interessen dieser generieren zu lassen und passend zum Kanal, auf dem das Werbevideo final zu sehen sein wird, auch noch den Posting-Text, Hashtags, etc. erstellen zu lassen. Innerhalb von fünf bis maximal zehn Minuten haben Marketing-Teams somit die Möglichkeit, ohne Fachkenntnisse und nur durch interne Ressourcen mit einem höheren Grad an Personalisierung Content aller Art zu erstellen bzw. automatisch erstellen zu lassen.

So auch bei der neuesten Technologie von Amazon Ads, die im Rahmen der unBoxed, dem wichtigsten Event von Amazon Ads, verkündet und diskutiert wurde. Hierbei handelt es sich um eine einfache Oberfläche, die User:innen die Möglichkeit bietet, ohne technisches Fachwissen Bild Content für ihre Anzeigen generieren zu lassen. Dazu ist nur die Auswahl des Produktes notwendig und ein Klick auf eine “Generieren”-Button. Mit generativer KI wird dann anhand der Angaben in den Produktdetails eine Reihe von Bildern vorgeschlagen, die für Ads verwendet werden können. Durch kurze Textanweisungen lassen sich diese weiter verfeinern, bis sie für den Werbetreibenden optimal zum ausgewählten Produkt passen. Auf diese Weise ist es möglich, mehrere Versionen einer Anzeige zu einem Produkt zu erstellen und zu testen, welche bei den potenziellen Interessenten und Käufern besser performt. 

Aktuell steht die Beta-Version dieser Funktion wohl erst ausgewählten User:innen zur Verfügung, um anhand deren Feedback die Oberfläche zu verbessern. Doch schon jetzt klingen die Ergebnisse und die generelle Möglichkeit vielversprechend.

Die genannten Beispiele zeigen eines klar auf: Marketer:innen sollten Künstliche Intelligenz mittlerweile als verlängerten Arm der eigenen Arbeit und Co-Piloten sehen, der Recherche betreibt, durch Automatisierung zuarbeitet und übergreifend unterstützt, sodass kreative Professionals ihren Fokus wieder auf das eigentlich Wesentliche legen zu können: Das Entwickeln von Ideen – maßgeschneidert auf die eigenen Kunden und mit der besten Möglichkeit zur Präsentation der eigenen Produkte.

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Why not simply do it (yourself)?

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The interest and willingness to use artificial intelligence (AI) is not only growing in agencies, but marketing managers in most companies are also increasingly looking into the topic.

As the trend study "Marketer's Toolkit 2024", which was recently presented by the global market research institute WARC, shows, 70 percent of the more than 1,400 respondents stated that they have firm plans to push ahead with the implementation of AI in their everyday lives in the new year. Only eight per cent said their company had no interest in using generative AI in the coming year.

In practice, it will probably look a little different and the low percentage figure may be significantly higher. But why is that? If you ask ChatGPT (version 3.5) with the prompt "What are the most frequently mentioned fears and concerns of marketers when it comes to AI?", 10 points are listed. The first point directly reflects the biggest fear: marketers are afraid of losing their job and/or being replaced.

You can also read about this concern in other studies, but why do both marketers and creatives think so negatively about the technology?

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If you think about it a little longer, AI definitely takes work away from marketing managers - but in the best-case scenario, this is precisely the work and the tasks that are primarily time-consuming for everyone and "have to be done". This includes, for example, writing briefings for customizing a paid social post that is simply about replacing one product with another - but for the entire product range. Or it involves pulling product and price lists to customize all advertising materials. Nowadays, however, all these tasks can be wonderfully automated and completed by AIs that specialize in them - with just one prompt, i.e. the formulation of the task.

Of course, the tasks mentioned sound more like labor than creative creation. However, the use of artificial intelligence already offers us great opportunities in the area of creative content generation. This is probably the reason why AI scares many marketers. The concern relates primarily to the fundamental tasks of creatives and the fact that they are being replaced by artificial intelligence.

Of course, creative output can also be generated, but how is this created by the AI? Also by entering a prompt. At this point, we should think more carefully about the use of AI... because how is a prompt actually created?

To be able to create a prompt, you must already have a creative result in mind and put your own idea of a desired end result into words. On this basis, AI can then create the end result in the form of an image, for example. It therefore needs input from us humans and we in turn need our own creativity to create an idea within us first. Conversely, this means that creativity still lies with the marketer or creative - and this is a must, not an option. After all, no one other than a company employee who deals with the company's products, corporate culture and customers on a daily basis has the expertise and ability to feed an AI with information that gives it a precise work assignment.

Of course, AI can also help us to generate new ideas by providing us with information about our target group and current and future trends. It can also make suggestions for formulations, but in the end it is still the users of the AI who make the selection and thus visualize the idea. But let us illustrate this mix of creative input for generating ideas, automation and helpful assistance from artificial intelligence using an example: The adaptation and internationalization of a product video with a classic structure: first play scene, product stage including price communication, second play scene, call to action and outro with logo.

A global master of the product video is usually created first, often with an English voice-over, English typo overlays, an internationally functioning model in the game section and the logo plus overlay of the international URL.

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If a country version is to be created, the following steps are necessary:

1. The open data of the master film must be provided
2. The voice over must be translated into the local language
3. The voice over must be re-recorded and edited
4. If possible, the play parts must be reshot with national models for a higher degree of identification
5. Typo overlays must be translated and adapted to the national target group
6. The logo may need to be replaced, but the URL must be changed in any case
7. The film must be re-edited with all input

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All of these individual steps are carried out by different trades and sometimes also external partners, which means that the company (or the marketing department or brand manager) has to write various briefings, obtain and approve costs and schedule feedback rounds. As the individual tasks often build on each other and there can be delays in the planning of the individual external partners, the creation of the country version can take weeks. A quick response or on-demand content is therefore hardly possible and implementation is generally expensive. In many internationally active companies, this also means that smaller country branches are unable to create any adaptations at all due to small budgets and use the master content, which naturally leads to wastage.

It would be different if the adaptations were implemented in-house and support was obtained from artificial intelligence. Then the steps would be:
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1. Based on the open data or the master film, the voice over is first extracted by an AI. This recognises the language directly and specifies the country abbreviation
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2. Based on the extracted voice over, a translation can be generated by AI, which includes both the translation of the typo overlays and the basis for the voice over text, which is spoken in the translated language at the same time with the help of another AI. Of course, care is taken to ensure that the translated voice over is not longer or too short so that it still fits the film 1:1
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3. The play part can be adapted to the national ideas or simply select material that has already been shot. Simply click. The scene is automatically exchanged correctly - without an editing programme.
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4. The logo is adapted by automatically replacing the stored country logo and the URL is also adapted directly based on my selection of the translation
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5. A version with a watermark is created for internal approval and information is sent directly to the person responsible, who can either give their approval or feedback. The feedback is then directly implemented, a go gives the possibility to render the final, high-quality version, which is then directly distributed further.

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As you can see, a lot more has already happened in 5 steps than in the classic approach, where 7 steps are followed by internal coordination and feedback rounds with external partners. And we are only at the minimum version here as far as the use of artificial intelligence is concerned. It would also be possible to personalize the claims on the basis of stored target groups, i.e. to have the tonality, choice of words and core message generated according to the age group and their interests and to have the posting text, hashtags etc. created to match the channel on which the advertising video will finally be shown.

Within five to a maximum of ten minutes, marketing teams have the opportunity to create or have content of all kinds created with a higher degree of personalisation without specialist knowledge, using internal resources and therefore shorter service channels.

This example clearly shows us one thing: we should see artificial intelligence as an extended arm and a co-pilot that conducts research for us, assists us through automation and provides us with comprehensive support so that we can focus on the real thing again: Developing creative ideas, customized to our customers and with the best way to present our products.

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