Artificial Intelligence (AI) oder Künstliche Intelligenz (KI) hält im Marketing in immer mehr Bereichen Einzug und soll dessen Effizienz steigern. Der Begriff „Artificial Intelligence“ wurde erstmals im Jahr 1954 auf einer wissenschaftlichen Konferenz in der amerikanischen Stadt Dartmouth erwähnt. Der Wissenschaftler Marvin Minsky, der als einer der AI-Gründungsväter gilt, definierte den Begriff im Jahr 1966 so: „Künstliche Intelligenz liegt dann vor, wenn Maschinen Dinge tun, für deren Ausführung man beim Menschen Intelligenz unterstellt.“ AI hat zum Ziel, das menschliche Denken nicht nur zu simulieren, sondern auch zu ergänzen. Seit den ersten Anfängen sorgten immer höhere Prozessorleistungen und bessere Speichermöglichkeiten dafür, dass sich die Fähigkeiten der Software kontinuierlich steigerten und einen Einsatz in zahlreichen Bereichen ermöglichten. Auch im Marketing sind diese heute bereits äußerst vielfältig. Etwa beim Programmatic Buying im Data-Driven Display Advertising, wo in Sekundenbruchteilen der lukrativste Anzeigenplatz für einen Werbetreibenden ermittelt, getestet und gebucht wird. In der Marketingautomation – beispielsweise in der optimalen Kampagnenaussteuerung, in der Kundensegmentierung oder beim Targeting – übernehmen zunehmend Daten und Algorithmen die Routineaufgaben. Gleichzeitig soll die Künstliche Intelligenz das Reporting optimieren. Etwa wenn bei Google Analytics zukünftig in ein Textfenster oder per Sprachassistent eine Frage eingegeben werden kann (z.B. „Was sind die zehn Kampagnen mit dem besten CPO?“) und die Software sofort die entsprechenden Werte anzeigt. Aber auch in der Kreation unterstützt AI inzwischen das Online-Marketing. Zum Beispiel durch Analysen der erfolgversprechendsten Kombination von Bild- und Text-Elementen. Weitere Einsatzgebiete sind die Attribution oder die Bekämpfung von Ad Fraud. Im Social Media Marketing ist die Künstliche Intelligenz – etwa in Form von Messenger Bots – ebenfalls längst Alltag. Genau wie im E-Mail-Marketing. Auf der Basis von Wahrscheinlichkeitsberechnungen werden dort zum Beispiel Betreffzeilen erstellt, die eine hohe Öffnungsraten der Mails garantieren sollen oder den optimalen Versandzeitpunkt festgelegt. Im Performance Marketing erfolgt mit Hilfe eines ganzheitlichen Ansatzes aus Datenanalyse und AI-Einsatz eine Effizienzsteigerung. Verschiedene Studien unterstreichen, dass die Verwandlung der gesammelten Kundendaten in praktikable Einsichten derzeit zu den Top-Prioritäten im Online-Marketing zählt. Um im Zeitalter des Internet of Things die zunehmende Komplexität der Marketingautomation besser in den Griff zu bekommen, müssen in der Praxis Daten mit Technologielösungen verbunden werden. Dazu gehört auch der Einsatz von Artificial Intelligence.
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