{"id":293556,"date":"2019-05-27T04:00:00","date_gmt":"2019-05-27T04:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/integralads.com\/insider\/ai-machine-learning-im-digital-marketing-2\/"},"modified":"2023-07-31T09:17:48","modified_gmt":"2023-07-31T09:17:48","slug":"ai-machine-learning-im-digital-marketing-2","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/integralads.com\/de\/insider\/ai-machine-learning-im-digital-marketing-2\/","title":{"rendered":"AI & Machine Learning im Digital-Marketing"},"content":{"rendered":"

Wie wir KI und maschinelles Lernen schon heute f\u00fcr die Optimierung digitaler Werbung nutzen k\u00f6nnen<\/b><\/p>\n

H\u00f6chste Zeit f\u00fcr die Frage aller Fragen: Welche neuen Trends, Chancen und Herausforderungen werden unsere Branche 2019 am meisten pr\u00e4gen? Genau das wollten wir im Rahmen einer aktuellen IAS Umfrage von \u00fcber 900 Mediaverantwortlichen wissen, die gemeinsam die gesamte Buy- und Sell-Seite des digitalen Marketings repr\u00e4sentieren. Das gr\u00f6\u00dfte Potenzial sehen die Befragten demnach im Einsatz von K\u00fcnstliche Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen. Vor allem Agenturen, Marken, Verlage und Technologieplattformen sind sich einig, dass diese Technologien einen Paradigmenwechsel f\u00fcr die digitale Werbung mit sich bringen. Gleichzeitig zeigt die Studie aber auch, dass l\u00e4ngst noch nicht allen klar ist, welchen konkreten Mehrwert KI und maschinelles Lernen f\u00fcr den Gesch\u00e4ftserfolg bieten k\u00f6nnen.<\/span><\/p>\n

Ein Kundenbetreuer eines gro\u00dfen Ad-Tech-Anbieters bringt das Problem in der IAS Studie ziemlich gut auf den Punkt: \u201eJeder m\u00f6chte bei KI und maschinelles Lernen mitmischen\u201c, schrieb die F\u00fchrungskraft, \u201eaber meiner Meinung nach ist es sehr unklar, was das \u00fcberhaupt bedeutet. Gibt es wirklich Erfolgstreiber, die zu hundert Prozent KI sind?\u201c Dies ist ein Gef\u00fchl, das in den letzten Jahren immer verbreiteter ist. Denn l\u00e4ngst haben sich KI und maschinelles Lernen von einer theoretischen Technologie zu anwendbaren Tools entwickelt, die umfassend verf\u00fcgbar sind. Doch die wenigsten haben bereits verstanden, was KI f\u00fcr die digitale Werbebranche bedeutet.<\/span><\/p>\n

Um etwas Klarheit in diese Diskussion zu bringen, zeigen wir Ihnen drei M\u00f6glichkeiten, wie IAS maschinelles Lernen und k\u00fcnstliche Intelligenz aktuell einsetzt, um die Qualit\u00e4t digitaler Werbung zu verbessern.<\/span><\/p>\n

    \n
  1. Browser- und Ger\u00e4teanalyse<\/b> \u2012 Maschinelles Lernen erm\u00f6glicht es uns, Quellen von Invalid Traffic zu identifizieren. Hierzu ordnen die smarten Algorithmen die Browser-Features dem User Agent zu. Diese Art der Zuordnung wird f\u00e4lschlicherweise oft als deterministisch angesehen. Richtig ist jedoch: Ohne den Einsatz des maschinellen Lernens w\u00e4re es unm\u00f6glich, zentrale Muster in solch gewaltigen Datens\u00e4tzen zu erkennen. Richtig angewendet und mit ausreichenden Daten versorgt, kann diese Erkennungsmethode dazu beitragen, ganze Bot-Netzwerke auszumerzen.<\/span><\/li>\n
  2. Verhaltens- und Netzwerkanalyse<\/b> \u2012 Wir nutzen Big Data, um reales Nutzerverhalten von Bot-Verhalten zu unterscheiden. Im Fokus steht dabei die Suche nach Anomalien innerhalb des Websitesbesuchs. Da ihr Verhalten automatisiert ist, neigen die meisten Bots dazu, immer wieder dieselben Domaingruppen zu besuchen. Indem wir solche Muster erkennen, k\u00f6nnen wir Bots ausfindig machen und herausfiltern. Schlie\u00dflich besuchen die meisten Menschen nicht immer wieder die gleichen Websites, in genau der gleichen Reihenfolge, und das mehrmals am Tag. Werden nur bestimmte Domains besucht, \u00fcberpr\u00fcfen wir diese Muster auf Bot-Aktivit\u00e4ten und markieren diesen Traffic gegebenenfalls als betr\u00fcgerisch. Unterschiedliche Methoden des maschinellen Lernens identifizieren dabei Muster im Datenverkehr, die f\u00fcr menschliche Analysten nicht sofort ersichtlich sind.<\/span><\/li>\n<\/ol>\n

    IAS analysiert bis zu 10 Milliarden Impressionen pro Tag. Diese Gr\u00f6\u00dfenordnung erm\u00f6glicht es uns, Modelle f\u00fcr das maschinelle Lernen zu entwickeln, die Betrug wesentlich effizienter vorhersagen k\u00f6nnen als die deutlich limitierteren Methoden anderer Anbieter. Dank dieser Modelle sind wir in der Lage, schnell auf neue Betrugsmethoden zu reagieren und s\u00e4mtliche Bots abzuwehren, die versuchen, unsere Technologie zu umgehen. Gro\u00dfe Marken wie Uber und Amazon nutzen gro\u00dfe Datenmengen und maschinelles Lernen, um wichtige technologische Innovationen voranzutreiben \u2013 von fahrerlosen Autos bis hin zu Drohnenlieferdiensten. Wir glauben, dass auch Marketer Zugang zu den gleichen pr\u00e4diktiven Technologien verdienen, um ihre digitalen Werbeinvestitionen zu sch\u00fctzen.<\/span><\/p>\n

      \n
    1. KI f\u00fcr Brand Safety <\/b>\u2012 Bei IAS nutzen wir KI nicht zuletzt, um unsere Brand-Safety-L\u00f6sungen zu automatisieren. Durch maschinelles Lernen, das von unserem umfangreichen Data-Science-Team gemanagt wird, sind unsere L\u00f6sungen in der Lage, die Analyse digitaler Werberessourcen kontinuierlich zu verbessern. So k\u00f6nnen sie die Eignung neuer Webseiten inzwischen automatisch bewerten und bestimmen, ohne dass eine explizite Programmierung erforderlich ist. Wir verwenden KI, um unsere Brand-Safety-Angebote zu skalieren. Zus\u00e4tzlich \u00fcberpr\u00fcfen und verbessern Menschen kontinuierlich unsere Modelle, sodass wir mit der rasanten Entwicklung im Bereich riskanter Inhalte zu jeder Zeit Schritt halten k\u00f6nnen.<\/span><\/li>\n<\/ol>\n

      Wie unsere Branchen-Kollegen sehen wir ein enormes Potenzial in den Bereichen KI und maschinelles Lernen, um die Transformation unseres Business weiter voranzutreiben. Es ist zwar noch zu fr\u00fch, um zu sagen, dass wir alle Potenziale erkannt und ausgesch\u00f6pft haben. Aber es ist jetzt schon klar, dass diese Technologien dazu beitragen k\u00f6nnen, die Mediaqualit\u00e4t fortlaufend zu erh\u00f6hen. Wichtig ist jedoch, diese Innovationen nicht als reines Zukunftsthema zu betrachten. Denn: Wie die obigen Beispiele zeigen, sind KI und maschinelles Lernen bereits heute Teil unseres Gesch\u00e4fts.<\/span><\/p>\n

      Alle weiteren Ergebnisse unserer Entscheiderumfrage haben wir im IAS Industry Pulse ver\u00f6ffentlicht. Laden Sie sich den vollst\u00e4ndigen Bericht herunter, um mehr \u00fcber die zentralen Chancen und Herausforderungen des digitalen Marketings 2019 zu erfahren.<\/span><\/p>\n

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      Wie wir KI und maschinelles Lernen schon heute f\u00fcr die Optimierung digitaler Werbung nutzen k\u00f6nnen H\u00f6chste Zeit f\u00fcr die Frage aller Fragen: Welche neuen Trends, Chancen und Herausforderungen werden unsere Branche 2019 am meisten pr\u00e4gen? 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