KI: Marketing-Potential mit SEO und Künstlicher Intelligenz heben

Die Suchmaschinenoptimierung ist in zunehmendem Ausmaß auf den Einsatz der künstlichen Intelligenz (KI) angewiesen. Suchmaschinenbetreiber setzen KI und Machine-Learning zur Berechnung der Suchergebnisse ein. Googles RankBrain ist dabei nur einer von zahlreichen Bausteinen.

Im Online-Marketing lässt sich künstliche Intelligenz an zahlreichen Anknüpfungspunkten nutzen, von der Auswertung des Nutzerverhaltens bis zur Schaltung relevanter Anzeigen. Dies verlangt nach leistungsstarken Softwarelösungen und kompetenter Unterstützung für das Online-Marketing. So hat beispielsweise der Marketing-Spezialist Online Solutions Group eine KI-basierte Softwarelösung „Performance Suite“ für entwickelt, mit der sich das Online-Marketing mit Hilfe Künstlicher Intelligenz optimieren lässt, doch darauf werden wir später nochmals eingehen.

Künstliche Intelligenz im Online-Marketing: Studienlage

Wie gegenwärtige Studien nahelegen, nimmt der Stellenwert der künstlichen Intelligenz im Online-Marketing unaufhaltsam zu. Damit gehen zahlreiche neue Herausforderungen aber auch Möglichkeiten einher. Bereits 2016 ging aus einer von Weber Shandwick in Auftrag gegebenen Studie hervor, dass 7 von 10 CMOs (Chief-Marketing-Officers, Marketingleiter) ihr Unternehmen bereits umfassend auf eine KI-Offensive im Bereich Marketing und Kommunikation vorbereiten. Von den befragten CMOs gehen 55 Prozent davon aus, dass die KI einen größeren Impact auf ihren Arbeitsbereich haben wird als beispielsweise die sozialen Medien.

Da erfolgreiches Online-Marketing von durchdachter Suchmaschinenoptimierung (SEO) abhängt, spielt der Einfluss der KI auf Ranking-Faktoren eine herausragende Rolle. Das Unternehmen Backlinko hat neue Erkenntnisse zu den wichtigsten Rankingfaktoren für 2020 zusammengestellt. Demnach wird SEO nach Checklisten mit allgemeingültigen Ranking-Faktoren den Anforderungen des Algorithmus nicht mehr gerecht. Dies hängt damit zusammen, dass der auf KI setzende Algorithmus lernfähig ist. Im Zuge dessen werden durchdachter Content und ein stärkerer Fokus auf den Nutzer immer wichtiger. Hierbei sollte man berücksichtigen, dass sich die vom Nutzer an die Webseite gestellten Ansprüche von einer Branche zur anderen deutlich unterscheiden können. Darauf nehmen erfahrene SEO Agenturen bei der modernen Suchmaschinenoptimierung Rücksicht.

Update Mai 2022: KI ist bereits angekommen

• FAZ setzt auf „Predictive AI“ zur Performance-Vorhersage

  „Predictive AI“ leistet das Tool der FAZ-Redaktion. „Wie erfolgreich wird ein Artikel laufen?“ lautet die Frage, die das Tool beantwortet. Die KI/AI analysiert die Artikel auf faz.net. KPIs sind zum Beispiel die erzielte Reichweite und die generierten Abschlüsse. Das Tool empfiehlt dann, ob der Artikel offen und gratis oder via Paywall anzubieten ist. Dabei wird die Ähnlichkeit des Artikels zu anderen Artikeln geprüft. Dabei fließen die KPIs der ähnlichsten Artikel in die Vorhersage der KPIs des neuen Artikels ein. Die Prognosen werden später mit den real ermittelten KPIs verglichen. So lernt das System automatisch hinzu.

• KI und SEO

  Künstliche Intelligenz erobert sehr stark die klassischen Bereiche des Online-Marketings. Das erklärte am 10. Mai 2022 Hartmut Deiwick, CEO der Agentur Löwenstark, im Interview gegenüber Contentmanager.de. Deiwick sieht vor allem den Bereich der Content-SEO als eine Domäne für die Künstliche Intelligenz. Nutzen des KI-Eibsatzes bei der SEO-COntent-Erstellung ist die immense Zeitersparnis zum Beispiel bei der Keyword-Recherche. Während eine manuelle Keyword-Recherche schon mal einen Tag benötigt, liefert das KI-Tool die Resultate im handumdrehen.

  Die Grundlage für diese Vorgehensweise ist das Implementieren eines anwendungsfähigen Modells. Die Entwicklung des ersten solchen Modells benötigte bei der Agentur Löwenstark sechs Monate. Gleichartige Modelle sollen beriets innert nur ein bis zwei Monaten verfügbar sein.

• „Content Recommendation“ bei der FAZ

  Mehr Resonanz und Relevanz für Artikel sucht die FAZ mit weiteren KI-Modellen. Hier fließen auch Feedbacks der Leser mit ein, wie etwa das „Folgen eines Autors“. So werden Lookalike-Algorithmen eingesetzt, um den Lesern noch relevanteren Content zu präsentieren. Mit diesem erhöhten Grad an Personalisierung verbessert die FAZ die User Experience ihrer Leser. Der erfolg gibt der FAZ recht. Nach eigenen Angaben nutzen 60 Prozent der App-Abonnenten die Pesonalisierungsdienste des KI-Tools. Während die Leser im Mittel nur etwa sechs Autoren oder Themen folgen, führte dies zu einem um 15 Prozent höheren User Engagement.

Künstliche Intelligenz im Google-Algorithmus

Durch KI-Unterstützung durch den Einsatz von RankBrain, DeepMind sowie der Auswertung des Nutzerverhaltens wird Googles Algorithmus immer sensitiver gegenüber den individuellen Anforderungen der Suchenden. Google hat sich bereits seit einigen Jahren im Bereich der KI positioniert. Wesentliche Eckpfeiler dieser Entwicklung waren das Projekt Google Brain sowie die Übernahme des AI-Unternehmens DeepMind. Im Jahr 2016 verkündete Sundar Pichai (CEO) den Paradigmenwechsel vom Credo Mobile First zu AI First. Damit gab er bereits die Marschrichtung der KI-basierten Orientierung vor.

Welchen Einfluss hat Machine Learning auf Suchergebnisse?

Für die Suchmaschinenoptimierung bedeutet dies, dass insbesondere das Machine Learning (maschinelles Lernen) an Relevanz gewinnt. Dies ist eine Kategorie der KI, die im KI-System RankBrain eine herausragende Rolle spielt. Google-Algorithmen basieren zunehmend auf RankBrain und setzen die Suchmaschine dazu imstande, automatisch zu lernen. In der Praxis wird die Suchmaschine dadurch immer besser darin, Suchanfragen zu beantworten. Dies bezieht sich im Besonderen auf neue, bisher unbekannte Suchanfragen. Diese entsprechen etwa 15 Prozent des gesamten Volumens an Anfragen.

Aus SEO-Perspektive ist dies mit einem zunehmenden Fokus auf die Qualität des Contents verbunden. Dazu gehört auch die Art und Weise, in der Google die Qualität ermittelt. Hiermit verbunden ist eine zunehmende Bedeutung des User-Internets, sprich der individuellen Suchabsichten des Einzelnen. Erfahrene SEO Agenturen verfolgen daher die aktuellen Entwicklungen des Algorithmus und stellen ihre SEO-Strategien auf die neuen Herausforderungen ein.

Wie können Unternehmen und Agenturen die KI nutzen?

Aus Perspektive der Anwender wie Agenturen oder Endkunden ergeben sich durch die KI-Nutzung einige Änderungen und Chancen. Marketing- und E-Commerce-Spezialisten sehen in der KI eine Möglichkeit einer deutlich schnelleren und effizienteren Abwicklung alltäglicher Aufgaben. Die Anwendungsbereiche für Marketing-Agenturen umfassen beispielsweise:

• Analyse der User-Daten (beispielsweise CRM-Daten oder Social-Media)
• Strukturierung der Daten
• Datenanalyse
• Messung der Wirksamkeit der Marketing-Maßnahmen und -Kampagnen
• Verarbeitung von Kunden-Feedback
• Reformulierung von Marketing-Strategien auf Basis der Ergebnisse

Bisher findet KI in der Formulierung der Marketing-Strategie und Marketing-Planung nur spärlichen Einsatz. Dabei ist die KI imstande, wertvolle Vorarbeit auf Basis der automatisierten Datenanalyse zu leisten. Auch wenn die Interpretation der Daten und das Ziehen von Schlüssen weiter im Aufgabenbereich der menschlichen Fachkräfte liegt, unterstützt die KI Marketing-Verantwortliche dabei, Zielgruppen optimal anzusprechen und das Umsatzpotenzial auszuschöpfen.

Technik und Funktionsweise

Da Googles RankBrain auf der Technik des Machine Learnings basiert, geht es um die künstliche Generierung von Wissen aus bisheriger Erfahrung. RankBrain kommt als KI-System bei der Interpretation der Nutzereingaben zur Anwendung. Systeme auf der Basis maschinellen Lernens greifen auf große Datenmengen (Stichwort Big Data) zurück, analysieren diese und identifizieren Muster.

Auf Grundlage mathematischer Algorithmen entschlüsseln sie Trends, Entwicklungen und Querverbindungen. Dies ermöglicht es ihnen, selbstständig Prognosen im Hinblick auf zukünftige Ereignisse zu treffen. Die Technologie automatisiert Aufgaben für die bislang menschliche Arbeit erforderlich war.

Wie arbeitet Google RankBrain?

RankBrain greift hierbei auf den Datenpool der Google-Datenbank zu. Die Webseiten aus dem Index Googles ergeben eine Datenbank von etwa 100 Millionen Gigabyte. Die Interpretation der Nutzereingaben erfolgt auf eine Art und Weise, dass die Ergebnisse unter hoher Wahrscheinlichkeit zur Intention des Nutzers passen.

Wie geht Google mit völlig neuen Suchanfragen um?

Das KI-System gleicht hierbei nicht nur die Suchbegriffe ab, sondern führt eine semantische Suche durch. Diese hat Google bereits mit dem Hummingbird-Update implementiert (2013). Die semantische Suche analysiert Wortkombinationen nicht statisch, sondern in ihrem Sinnzusammenhang. Damit steht die semantische Bedeutung der Nutzereingabe im Fokus. Zuvor musste die Suchmaschine die einzelnen Suchbegriffe unabhängig voneinander bewerten. Mit RankBrain wird die reine semantische Suche um das maschinell lernende KI-System ergänzt. Dieses ist imstande, das zuvor erworbene Wissen zur Beantwortung bisher nicht aufgetretener Suchanfragen zu nutzen.

Spielweise Voice-Search: das leistet KI im Longtail

Dies hat insbesondere bei Longtail-Anfragen einen Vorteil. Diese bestehen aus Wortkombinationen oder ganzen Sätzen. Statt der Analyse jedes einzelnen Wortes erfasst RankBrain die wahrscheinlichste Suchintention und spielt schnell die erwünschte Antwort aus. Hierbei ist RankBrain dank maschinellen Lernens immer besser imstande, mögliche Widersprüche aufzulösen. Auch kann es bisher unbekannte Suchbegriffe (beispielsweise Neologismen) erkennen und im semantischen Zusammenhang erschließen.

Content und KI

Im Content-Marketing steigt der Stellenwert der künstlichen Intelligenz sowohl in der Content-Erstellung als im Content-Targeting. In der Erstellung eignet sich Automatisierung für Bereiche, die auf vielen Daten und Analysen basieren. Standardisierte und strukturierte Texte sind für eine leistungsstarke KI kein Problem mehr. So findet KI etwa in der Erstellung von Wetter- oder Börsen-News ihren Einsatz.

Kann KI natürliche Sprache erzeugen?

Eine jüngere Entwicklung ist die Natural Language Generation. Damit könne auch inhaltlich wiederholbare Konversationen automatisiert werden. Chats und Chatverläufe werden zunehmend durch KI-Sprachsysteme gesteuert. Anspruchsvolle KI-Systeme können bereits evaluieren, welche Sprache und welches Wording für bestimmte Zielgruppen im Online-Marketing besonders gut funktionieren und auf dieser Basis angemessene Texte erstellen.

Wie unterstützt KI das Content-Targeting?

Ein weiterer Trend ist das Content Targeting, mit der digitale Inhalte zielgruppengenau ausgespielt werden sollen. Damit lässt sich etwa verhindern, Werbeinhalte neben unpassenden Themen zu platzieren, beispielsweise auf bestimmten Webseiten keine Ads zu setzen. Auf Basis der Daten zu Webseiten, die für eine Kampagne geeignet erscheinen, kann das KI-System das Umfeld anderer Webseiten analysieren. Anschließend entscheidet das System automatisiert, ob die Webseite als Werbeplattform geeignet ist oder nicht. Die technische Realisation dieser Analyse basiert unter anderem auf der Kontextanalyse der Webseiteninhalte.

Links und Linkaufbau

Die Offensive der Suchmaschinenbetreiber gegen Link-Spam gewinnt im Zuge der KI-Nutzung weiter an Bedeutung. Aktiver Linkaufbau oder das willkürliche Setzen wenig relevanter Backlinks sind unerwünschte Faktoren, die Google systematisch abstraft. Die Identifikation solcher Aspekte fällt durch die KI-Nutzung leichter.

Negative SEO-Maßnahmen wie Keyword-Stuffing, mangelhafte Inhalte oder das Setzen von Links ohne Mehrwert fallen leichter auf, womit sich der Fokus in der Suchmaschinenoptimierung noch weiter in Richtung relevanten Contents verschiebt.

Wie wirkt sich Co-Occurence auf die Qualität aus?

Ein Beitrag zur Ermittlung der Link- und Content-Qualität ist die Co-Occurence. Diese erfasst die semantische Distanz zwischen verschiedenen Wörtern. Damit geht sie über die bisherige Betrachtung der Keyword-Dichte hinaus. Im Rahmen der Co-Occurence wird die semantische Verwandtschaft der untersuchten Wörter beurteilt. Hierbei ist eine höhere Co-Occurrence anzustreben. Auch Ankertexte in Links werden auf diese Weise erfasst.

KI-Tool für die Optimierung des Online-Marketings: die „Performance Suite“

Seit Kurzem gibt es auf dem Markt erste KI-basierte Lösungen von spezialisierten Anbietern. Am Beispiel des eingangs erwähnten KI-Tools „Performance Suite“ des Münchner Unternehmens Online Solutions Group wollen wir einmal betrachten, was KI derzeit für das Online-Marketing leisten kann. Der Fokus der Online Solutions Group auf Content und SEO wird schnell deutlich. In diesem Fall ist die Spezialisierung offenbar der Innovationsmotor bei der Entwicklung des KI-Tools gewesen.

Zusammengefasst: der Anbieter Online Solutions Group öffnet dem Online-Marketing den Zugang zur KI. Die OSG Performance Suite vereint als KI-Tool mehrere Funktionen zur Analyse und Automatisierung des Online-Marketings.

Lernfähiges Monitoring mit KI

Das übergeordnete Ziel der „Performance-Suite“ besteht darin, Leistung und Erfolg messbar zu machen. Wiederkehrende Aufgaben können hier automatisiert werden. Auch die KPIs, welche für die Erfolgsbetrachtung eingesetzt werden, können fortlaufend optimiert werden.

KI-basierte Texterstellung: das ist derzeit möglich

Das Tool unterstützt bei der KI-basierten Texterstellung. Durch die automatische Erfolgsprüfung meldet das Tool fortlaufend Rückschlüsse auf die Performance. Technik-Crawler sowie eine weltweite Keyword-Prüfung ergänzen die Funktionalität der Performance Suite.

Textvalidierung und Handlungsempfehlungen per KI

Das Tool prüft Texte automatisch. Darüber hinaus liefert die Performance Suite automatisiert Handlungsempfehlungen, wie bestehende Texte optimiert werden können.

Die Performance Suite erkennt außerdem Änderungen in der Beurteilung der Content-Qualität und kann so den Content-Managern wertvolle Hinweise liefern. So erhält der Content-Manager höhere Qualität in kürzerer Zeit.

Performance-Analyse beim Link-Building

Das Tool der Online Solution Group unterstützt auch beim Aufbau von Backlinks. Als Ergebnis liefert die Performance-Suite wie Bewertungen, eine Erfolgs-Wahrscheinlichkeit oder auch den erwartbaren Performance-Gewinn in einem System. Für den Online-Marketeer bedeutet dies ein schnelles Evaluieren und Abwägen: soll man in einen bestimmten Link Zeit und Geld investieren?

Kostenfreier Testzugang

Die Online Solution Group offeriert auf ihrer Webseite einen kostenfreien Testzugang. Nach Angaben des Hersteller kann man dort auch Informationen über APIs zu bereits existierenden Tools und Plattformen wie Google Ads und Sistrix einsehen.

KI-Tool als App nutzen

Als App ist die Performance Suite für Android und Apple verfügbar. Das Tool liegt in 9 Sprachen vor.

KI-Förderung durch das go-digital Programms des BMWi

Wie von der Online Solution Group zu erfahren war, ist der Einsatz des KI-Tools zu 50% bis zu einem Höchstbetrag von 16.500 Euro über das go-digital Programms des BMWi förderbar. Details zu den Fördermöglichkeiten bietet das Unternehmen auf der Webseite an.

Kontaktdaten:
Herr Florian Müller
Online Solutions Group GmbH
Bürkleinstraße 10
80538 München
Web: www.onlinesolutionsgroup.de
Tel: +49 89 552 766-0

Fazit

Der Einsatz von Künstlicher Intelligenz verändert unsere Welt zusehends. Die Auswirkungen im Marketing werden regelmäßig sichtbar, da ist Googles RankBrain nur einer der vielen Ausläufer.

Für Online-Marketeers ist es nicht nur Chance, sondern auch Pflicht, den möglichen Impact neuer KI-basierter Marketing-Lösungen auf das eigene Business zu prüfen – bevor Wettbewerber dies tun und sich einen Vorsprung verschaffen.

An dieser Stelle berichten wir in loser Folge über Neuentwicklungen im KI-Bereich. Schauen Sie also regelmäßig für ein KI-Update herein.