Kann KI eine Hauptrolle in den Videostrategien von Vermarktern einnehmen?

Veröffentlicht: 2022-05-22

Während Marketingspezialisten versuchen, eine Vielzahl leicht zugänglicher Kundeninformationen zu nutzen, hat der Datenstrom ihre Arbeit komplexer gemacht. Für diejenigen, die Videoinhalte erstellen, um Verbraucher zu erreichen, sind Tools für künstliche Intelligenz vielversprechend, um die Datenflut zu analysieren, um schnell Entscheidungen über Inhalte zu treffen und Zeit und Geld zu sparen, sagen Experten.

Viele Vermarkter haben KI-basierte Hyperpersonalisierung im Sinn, aber nur 9 % der Vermarkter haben diese Tools verwendet, laut Ascends2's Hyper-Personalization Strategies Survey Summary Report. Videos sind für Vermarkter bereits unerlässlich, da das Medium hohe Konversionsraten liefert und starke Verbindungen zu den Verbrauchern aufbaut. Die Frage, die Marketer in Zukunft beantworten müssen, ist, wie sie die meisten Erkenntnisse aus den gewonnenen Daten gewinnen können. Laut Interviews mit mehreren Experten schneiden die meisten Unternehmen an dieser Front bisher nicht gut ab und könnten die Hilfe von KI begrüßen, obwohl sie mit ihren eigenen Herausforderungen verbunden ist.

„Ein Großteil des Hype lautet: ‚Kauf die KI und vergiss deine Probleme.' Und ich habe eine Reihe von Aussagen von Anbietern gelesen, dass dies es einfach macht, und das ist einfach nicht der Fall“, sagte Mitch Ratcliffe, Partner bei Metaforce, gegenüber Marketing Dive.

Verschwindende Barrieren

Laut Tim Parkin, Präsident von Parkin Consulting, besteht ein großer Vorteil für Vermarkter und Werbetreibende bei der Verwendung von Tools für künstliche Intelligenz zur Erstellung von Videoinhalten darin, dass Zeit und Geld gespart werden können. Das von KI-Tools angebotene Echtzeit-Feedback ermöglicht es Vermarktern, die Zeit zu verkürzen, die zuvor benötigt wurde, um herauszufinden, welche Anzeigen oder Markeninhalte in welchem ​​​​Markt funktionieren, bemerkte er.

Gavin Twigger, Chief Creative Officer von Ansira, merkte an, dass KI-Videosoftware auch Zeit spart, indem Prozesse zur Inhaltserstellung automatisiert werden, wie z. B. die Farbkorrektur über verschiedene Frames hinweg, die Überwachung des Audiopegels und die Frame-Auswahl.

„Für mich hat sich fast der Kreis geschlossen, wo einige der Dinge, die ich vor Jahren und Jahren tun wollte, vor 12, 13, 14 Jahren, als wir im Direct-to-Consumer-Bereich arbeiteten, wir durch die Geschwindigkeit, mit der wir konnten, begrenzt waren Informationen zurückholen", sagte Twigger gegenüber Marketing Dive. "Diese Barrieren sind jetzt weg."

Indem Sie Ihre Assets nehmen und beginnen, sie neu zu kombinieren, erweitern Sie Ihre Investition in die Content-Produktion, da Sie sie auf so viele verschiedene Arten wiederverwenden.

Mitch Ratcliffe

Partner bei Metaforce

Werbetreibende können auch auf KI-Tools tippen, um verschiedene Versionen von Videos mit unterschiedlichen Spezialeffekten und Übergängen zu erstellen. Vermarkter möchten vergleichen können, welche Clips am Anfang oder am Ende von Facebook-Videoanzeigen gut abschneiden und welche Übergangseffekte auf der Plattform in verschiedenen Marktsegmenten besser abschneiden, berichtete Parkin. Mithilfe von KI-Tools können Werbetreibende diese Experimente in großem Maßstab durchführen, ohne ihr Videoteam bitten zu müssen, stundenlang verschiedene Videos zu testen.

„[Der Lohn kommt], sobald die KI an einem Punkt angelangt ist, an dem sie Ihnen helfen kann, herauszufinden, was funktioniert, und diese Feedback-Schleife schließen kann in Form von: ‚Okay, ich habe ein Video produziert. Sagen Sie mir, welche gut waren und welche Teile davon es wurde beobachtet‘“, erklärte Parkin.

Investitionen verlängern

Für Unternehmen mit einer Inhaltsbibliothek können KI-Tools auch einen Wettbewerbsvorteil darstellen, da sie schnell neue Videoinhalte für verschiedene Plattformen erstellen können, ohne dieselben Videos zu häufig versenden zu müssen – etwas, das Verbraucher abschrecken kann – Parkin fuhr fort.

KI ermöglicht es Werbetreibenden, genau zu bestimmen, wo Kunden aufhören, sich Videos anzusehen, und welche Informationen besprochen wurden, bevor sie das Video nicht mehr ansahen, sodass sie Anzeigen fast in Echtzeit neu schneiden können, basierend darauf, wie die Zuschauer damit interagiert haben, sagte Ratcliffe von Metaforce gegenüber Marketing Dive.

„Indem Sie Ihre Assets nehmen und anfangen, sie neu zu kombinieren, erweitern Sie die Investition, die Sie in die Produktion von Inhalten getätigt haben, weil Sie sie auf so viele verschiedene Arten wiederverwenden“, sagte Ratcliffe.

Nehmen Sie die Markenbotschaft und würzen Sie sie für ein lokales Publikum mit all diesen Inputs – das können Sie nicht auf einem Blatt Papier tun.

Gavin Twigger

Chief Creative Officer bei Ansira

In einer Folge-E-Mail wies Ratcliffe auf ein von ihm mitbegründetes Network-Marketing-Unternehmen hin, das KI nutzte, um neu eingestellte Vertriebsmitarbeiter mit benutzerdefinierten Inhalten auszustatten, die sie mit Interessenten teilen konnten. Als die Vertriebsmitarbeiter Inhalte an potenzielle Kunden schickten, nutzte der Kunde KI, um zu sehen, wann Änderungen in der Formulierung in Audio und Video die Antwortraten der Kunden erhöhten.

„Innerhalb eines Monats nach der Markteinführung war die Verkaufserfolgsrate des Kunden in den ersten zwei Wochen der Karriere eines Vertreters im Unternehmen um 60 % gegenüber der Zeit vor der Markteinführung gestiegen“, schrieb Ratcliffe. "Das heißt, 60 % mehr seiner Vertriebsmitarbeiter haben innerhalb von zwei Wochen nach ihrem Eintritt in das Unternehmen einen ersten Verkauf abgeschlossen."

Immer noch nur ein Werkzeug

Obwohl KI-Tools Videoinhalte auf unterschiedliche Weise neu konfigurieren können, müssen Vermarkter und Werbetreibende laut Parkin weiterhin qualitativ hochwertige Inhalte erstellen und über eine umfangreiche Inhaltsbibliothek verfügen. KI-Tools sind möglicherweise in der Lage, Variationen desselben Videos zu entwickeln, aber es ist wichtig, „nicht Müll in ein Tool zu werfen und sich nicht zu sehr auf das Tool zu verlassen, um es in Gold zu verwandeln“, sagte er und fügte hinzu, dass bei richtiger Handhabung maschinelles Lernen kann Unternehmen mitteilen, wo ihnen Inhalte fehlen, die Kunden zum Kauf von Informationen oder anderen nützlichen Materialien führen.

Während Vermarkter die Effektivität von Markeninhalten und Anzeigen messen, destillieren KI und maschinelles Lernen riesige Mengen an Informationen, um sie darüber zu informieren, wie und welche Zielgruppen sie als nächstes ansprechen sollen, sagte Twigger.

Vermarkter können ihre Inhalte auch hyperpersonalisieren, um Zielgruppen basierend auf Datenpunkten wie Geographie, Wetter oder Verkehr anzusprechen. Geografisches Targeting ist laut Twigger besonders nützlich für Franchise-Marken, da Vermarkter und Werbetreibende Inhalte erstellen müssen, die bei lokalen Verbrauchern Anklang finden, während sie sich an die Botschaft des Dachunternehmens halten.

„Die Markenbotschaft zu nehmen und sie mit all diesen Inputs für ein lokales Publikum zu verfeinern – das kann man nicht auf einem Blatt Papier machen“, sagte Twigger.

Das Überschreiten der Hyperpersonalisierung kann für Verbraucher unheimlich wirken, insbesondere da die Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes weiter zunehmen. Vor diesem Hintergrund schlug Ratcliffe Marketingfachleuten vor, KI- und maschinelle Lerntools zu verwenden, um die Verbraucher nicht nur zu überzeugen, sondern ihnen zuzuhören, was sie wollen. Unternehmen, die die Privatsphäre der Verbraucher nicht respektieren und sich auf diese Tools verlassen, um die Verbraucher zu kontrollieren, könnten einen Rückschlag erleben, fügte er hinzu.

„Wir stehen kurz vor einer Explosion des Geschichtenerzählens in der Gesellschaft“, sagte Ratcliffe. „Wenn wir einen Weg finden würden, die Privatsphäre zu respektieren, damit wir uns nicht gegenseitig unsere persönlichen Daten auslesen, um diese Daten zu verkaufen … würden wir uns auf einem viel vertrauensvolleren und potenziell transparenteren Markt befinden.“