{"id":7669,"date":"2024-06-10T07:39:40","date_gmt":"2024-06-10T05:39:40","guid":{"rendered":"https:\/\/virtualminds.com\/?p=7669"},"modified":"2024-10-01T11:16:55","modified_gmt":"2024-10-01T09:16:55","slug":"ki-maschinelles-lernen-adtech","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/virtualminds.com\/de\/ki-maschinelles-lernen-adtech\/","title":{"rendered":"Vom Datenmeer zur Personalisierung: Wie KI und maschinelles Lernen die Adtech-Branche ver\u00e4ndern"},"content":{"rendered":"\t\t
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In der Welt des digitalen Marketings hat sich Programmatic Advertising insbesondere durch die M\u00f6glichkeit, Werbeanzeigen in Echtzeit automatisch zu kaufen und zu platzieren, als eine der effektivsten Methoden zur Maximierung der Werbewirkung etabliert. Bis heute stehen Werbetreibende jedoch vor der Herausforderung, inmitten des digitalen Datenmeers relevante Informationen zu entdecken, zu analysieren und optimal zu nutzen, um ihre gew\u00fcnschten Zielgruppen wirkungsvoll anzusprechen.<\/p>\n

Durch den Einsatz von K\u00fcnstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML), die im Zusammenspiel eine neue \u00c4ra der Personalisierung innerhalb der Werbewelt eingel\u00e4utet haben, wird die Effizienz von automatisierten Werbebuchungen stetig vorangetrieben.<\/p>\n

K\u00fcnstliche Intelligenz lernt nicht aus<\/strong><\/h2>\n

Technologische Innovationen bilden seit jeher das Grundger\u00fcst im Programmatic Advertising – insbesondere der Einsatz von KI, die in der Lage ist, automatisierte Anzeigenplatzierung effizienter und effektiver zu gestalten, er\u00f6ffnet der Werbeindustrie neue M\u00f6glichkeiten. K\u00fcnstliche Intelligenz \u00fcberzeugt durch die F\u00e4higkeit, gro\u00dfe Datenmengen in Echtzeit zu analysieren, detaillierte Profile zu erstellen und das Verhalten der Zielgruppen besser zu verstehen. Diese Analyse erm\u00f6glicht es anschlie\u00dfend, Anzeigen pr\u00e4zise auf die Interessen und Vorlieben der User zuzuschneiden und die Relevanz der Werbung zu verbessern.<\/p>\n

Die Integration von ML-Algorithmen verst\u00e4rkt diese F\u00e4higkeiten, indem sie es Supply-, Demand- und Data-Management-Plattformen erm\u00f6glichen, aus Datenzusammenh\u00e4ngen zu lernen und sich auf diese Weise kontinuierlich zu verbessern. Indem sie von den Nutzern zur Verf\u00fcgung gestellte Daten analysieren, k\u00f6nnen diese Algorithmen beispielsweise Vorhersagen dar\u00fcber treffen, welche Anzeigen zu bestimmten Zeitpunkten bei spezifischen Usern die besten Ergebnisse erzielen.<\/p>\n

Ein weiteres wichtiges Einsatzgebiet des Technologie-Gespanns ist die kontinuierliche Optimierung von Werbekampagnen: Durch die Analyse von Echtzeitdaten k\u00f6nnen die Algorithmen automatisch diverse Anpassungen vornehmen, um die Leistung der Werbeanzeigen zu verbessern. Dies kann sowohl die Optimierung von Gebotsstrategien, die Auswahl der besten Werbeinventare als auch die Anpassung von Anzeigenformaten umfassen, um eine maximale Wirkung der Werbebotschaft zu erzielen.<\/p>\n

KI und maschinelles Lernen stehen erst am Anfang<\/strong><\/h2>\n

Max Deyerl, Senior Product Manager bei Virtual Minds, gibt im Interview weitere Einblicke in die Einsatzgebiete von KI und erkl\u00e4rt, wie maschinelles Lernen bei Virtual Minds genutzt wird.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t

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Max, wie werden KI-gest\u00fctzte Prognosemodelle verwendet, um den Erfolg von Werbekampagnen zu verbessern?<\/strong><\/p>

\u201eKI-gest\u00fctzte Prognosemodelle k\u00f6nnen beispielsweise historische Daten, demografische Informationen, Verhaltensmuster und andere relevante Faktoren analysieren, um Vorhersagen \u00fcber den Erfolg einer Werbekampagne zu treffen. Durch maschinelles Lernen kann die K\u00fcnstliche Intelligenz zudem dabei helfen, Zielgruppen genauer zu identifizieren und die Wahrscheinlichkeit erh\u00f6hen, dass Nutzer auf die Anzeigen reagieren. Diese Modelle k\u00f6nnen auch dabei helfen, das Budget oder vorhandenes Inventar effizienter zu nutzen, indem sie prognostizieren, welche Kan\u00e4le, Platzierungen und Formate den gr\u00f6\u00dften ROI bieten werden.\u201c<\/p>

Welche Rolle spielt KI bei der Erkennung und Verhinderung von Ad Fraud?<\/strong><\/p>

\u201eK\u00fcnstliche Intelligenz und maschinelles Lernen spielen eine entscheidende Rolle bei der Bek\u00e4mpfung von Ad Fraud sowie der Gew\u00e4hrleistung der Integrit\u00e4t bei der Werbeauslieferung.\u00a0 Indem sie verd\u00e4chtige Aktivit\u00e4ten in Echtzeit \u00fcberwachen und Anomalien erkennen, die auf betr\u00fcgerische Aktivit\u00e4ten hinweisen k\u00f6nnen, tragen sie einen entscheidenden Teil dazu bei, Ad Fraud zu filtern und zu blockieren. Durch die Analyse gro\u00dfer Datenmengen kann sie zudem Muster identifizieren, die auf Betrug hinweisen, wie zum Beispiel ungew\u00f6hnliche Klickmuster, untypisches Nutzerverhalten oder verd\u00e4chtige IP-Adressen.\u201c<\/p>

Welche Metriken sind f\u00fcr KI im Bereich Programmatic Advertising am wichtigsten und warum?<\/strong><\/p>

\u201eIm Wesentlichen handelt es sich um die gleichen Metriken, die generell eine Rolle im (Programmatic) Advertising spielen, wobei K\u00fcnstliche Intelligenzen Anzeigen automatisiert und zu Gunsten der besten Outcomes optimieren k\u00f6nnen: Auf Seiten des Adservers in Bezug auf eine optimierte Auslieferung sind vor allem die Click-Through Rate (CTR), die Viewability sowie das Engagement besonders wichtig. Die CTR gibt dabei an, wie viele Nutzer im Verh\u00e4ltnis zu den Gesamtimpressionen auf eine Anzeige geklickt haben. Diese Rate l\u00e4sst sich zudem auch auf jedes weitere Event – z. B.\u00a0 Completed Views f\u00fcr Video-Ads -anwenden. Viewability bezieht sich darauf, wie lange eine Anzeige im Sichtfeld eines Nutzers war, wobei hohe Viewability-Raten wichtig sind, um sicherzustellen, dass Anzeigen tats\u00e4chlich von Nutzern wahrgenommen werden. Engagement-Metriken, wie die Verweildauer auf der Zielseite zeigen, wie stark Nutzer mit der Anzeige interagieren und wie effektiv sie ist, um die gew\u00fcnschte Aufmerksamkeit zu erzielen.\u201c<\/p>

Wie werden KI und maschinelles Lernen derzeit und in Zukunft innerhalb des Virtual Minds Full Stacks eingesetzt?<\/strong><\/p>

\u201eAktuell arbeiten wir daran, maschinelles Lernen einzusetzen, um k\u00fcnftig das Bietverhalten f\u00fcr I\/O-Performance-Kampagnen innerhalb unseres Adserver-Produktes ‘Integrated Yield Platform’ (IYP) zu optimieren. Dabei werden wir zun\u00e4chst verschiedene historische Auslieferungsdaten von Platzierungen und Kampagnen in das Model einflie\u00dfen lassen, um die Wahrscheinlichkeit f\u00fcr einen Klick oder andere auslieferungsrelevante Events vorherzusagen und dementsprechend den Gebotspreis anpassen zu k\u00f6nnen. Da eine h\u00f6here Klick-Wahrscheinlichkeit zu einem h\u00f6heren Gebotspreis f\u00fchrt, erh\u00f6ht sich gleichzeitig die Chance, dass sich das entsprechende Gebot durchsetzt, wobei sich der Gebotspreis nicht nur von Kampagne zu Kampagne, sondern z.B. auch von Platzierung zu Platzierung unterscheiden kann. Dieses Vorgehen sorgt k\u00fcnftig f\u00fcr eine zielgerichtetere Ausspielung und f\u00fchrt dazu, dass das freigesetzte Inventar anderweitig monetarisiert werden kann. Zus\u00e4tzlich planen wir, dieses Modell mit weiteren relevanten Attributen zu erweitern sowie die Integration in andere Bereiche der Virtual Minds. Dabei denke ich vor allem an unsere DSP Active Agent<\/a>, in der ein zielgerichtetes Gebotsverhalten ebenfalls von gro\u00dfer Bedeutung ist. Es bleibt spannend zu beobachten, wie sich diese Entwicklungen in Zukunft weiterentwickeln und die Werbelandschaft pr\u00e4gen werden.\u201c<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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