Google-Partner-Gipfel 2023

Zusammen mit meinem Kollegen Bram bin ich in Dublin auf dem Google Partner Summit 2023 in Dublin. In Dublin sind wir als Top-Premier-Partner-Agentur komplett auf dem Laufenden, welche Entwicklungen (bald) ausgerollt werden und welche Richtung Google einschlägt. Google nennt es nicht umsonst so, “wo Chancen, Ideen und Erkenntnisse lebendig werden”.

In den kommenden Sitzungen werden wir alles über die Entwicklungen erfahren, wir erwarten viel KI und maschinelles Lernen in den Google-Produkten. Was wir zu berichten haben, werden wir gleich mit Ihnen teilen. Behalten Sie also diesen Artikel im Auge. Hier werden wir Sessions erklären (die wir vielleicht teilen!).

Es waren sehr arbeitsreiche und volle Tage, die Sessions wurden alle mit großem Interesse verfolgt und im Laufe des Tages werden wir diesen Artikel ergänzen. Wir können nicht mit Google mithalten 😉 mit all den Entwicklungen, aber wir tun unser Bestes, um alles zu verarbeiten.

Tag 1 – Google Partner Summit 2023

Agenturwachstum durch KI

Der erste Vortrag des heutigen Tages wurde von Robert Craven über den aktuellen Stand der künstlichen Intelligenz (KI) in der Branche gehalten. KI ist nicht länger ein abstraktes Konzept, sondern eine Realität, die sich immer weiter ausbreitet. Auf die Frage, wer KI in seinem Unternehmen bereits aktiv einsetzt, antwortete die Hälfte der Anwesenden positiv.

In der Präsentation wurden die “Elefanten im Raum” hervorgehoben, die Unternehmen an der Einführung von KI hindern. Er begann mit einer Diskussion über die “Tech-Myopie”: Zu oft werden Entscheidungen aus einer technologischen Perspektive getroffen und nicht genug aus der Perspektive des tatsächlichen Kundenwerts, den die Anwendung von KI bringen kann.

Ein weiteres Problem ist die Angst vor Uniformität. Warum sollte ein Kunde noch bei Ihnen und nicht bei der Konkurrenz kaufen? Dies ergibt sich aus der Befürchtung, dass KI zu einem Mangel an Differenzierung zwischen Unternehmen und den von ihnen angebotenen Produkten/Dienstleistungen führen könnte.

Es stellt sich auch die Frage, ob Unternehmen mit dem Aufkommen der KI noch genügend Mehrwert schaffen können. Robert argumentiert, dass KI die Möglichkeit bietet, den Arbeitsoutput zu maximieren und die Wahrscheinlichkeit zu erhöhen, den gewünschten Output-Standard zu erreichen. Der Zeit- und Arbeitsaufwand, der für die Ausführung von Aufgaben erforderlich ist, wird durch KI erheblich reduziert, um Ergebnisse zu erzielen.

Der Kern der Präsentation lief auf eine entscheidende Frage hinaus: “Warum sollte sich ein Kunde die Mühe machen, bei Ihnen zu kaufen?” Dies ist der Ausgangspunkt, der immer menschliche Kreativität erfordert. Werden Sie aktiv und nutzen Sie KI als unterstützende Funktion, um den Output zu maximieren und zu beschleunigen.

Beispiel für den Einsatz von KI im digitalen Marketing

In einem Gespräch mit der Agentur “Making Science” wurde erzählt, wie sie auf der Grundlage von First-Party-Daten und KI ein Modell zur Vorhersage der Stornowahrscheinlichkeit von Hotelbuchungen durch potenzielle Website-Besucher entwickelte. Damit reagierte man auf einen COVID-bedingten Trend, wonach die Menschen nicht mehr bereit sind, einen Hotelaufenthalt zu buchen, wenn sie nicht die Möglichkeit haben, ihn kostenlos zu stornieren. Sie haben dieses Modell in die Gebotsstrategien von Werbekampagnen integriert und damit die Zahl der nachträglich stornierten Buchungen verringert. Dies wirkt sich positiv auf den ROI von Werbekampagnen aus.

Herausforderungen bei der Implementierung von KI in Unternehmen

Die Herausforderungen, die Unternehmen bei der Implementierung und Sicherung des Einsatzes von KI in ihren Organisationen sehen, sind die Angst vor dem Unbekannten. Was sich bei Unternehmen, die KI bereits aktiv nutzen, bewährt hat: kleine Schritte und einfach machen! Beginnen Sie damit, sich wiederholende Aufgaben aufzuschreiben, die Sie jeden Tag bei Ihrer Arbeit erledigen, und zwingen Sie sich, KI-Werkzeuge aktiv zu nutzen, um diese Aufgaben effizienter zu erledigen. Alles, was neu ist, macht Angst. Wenn Sie erst einmal damit angefangen haben, werden Sie sich daran gewöhnen und feststellen, dass die Anwendung immer einfacher wird und dass sie Ihnen bei Ihrer Arbeit helfen wird.

Entwicklung von Performance Max

Google hat angekündigt, dass es zusätzlich zu den Erkenntnissen, die es im Laufe des letzten Jahres in der PMax-Berichterstattung gewonnen hat, Ende des Jahres ein Erkenntnis-Update herausbringen wird. Dieses Update wird Einblicke in die Netzwerke geben, in denen Google-Anzeigen geschaltet wurden. Dies wird den Werbetreibenden noch mehr Einblicke in die Erstellung der Anzeigenergebnisse geben.

Tag 2 – Google Partner Summit 2023

Ein weiterer voller und interessanter Tag. Wie schnell die Entwicklungen voranschreiten und wie viel wir über alle Entwicklungen für Unternehmen, Agenturen und innerhalb von Google gehört haben.

Fordern Sie mehr von Social

Google hat angekündigt, dass der neue Kampagnentyp: Demand Gen, diese Woche ausgerollt wird. Der Nachfolger von Discovery Ads ermöglicht es, mit einer einzigen Kampagne Sichtbarkeit in YouTube, Google Discovery und Gmail zu erreichen.

Eine großartige Anwendung von KI in diesem neuen Kampagnentyp ist, dass es innerhalb von Google Ads möglich ist, ein Video im Querformat automatisch in ein Hochformat zu konvertieren, wobei der Zuschnitt so optimiert wird, dass das Video auch für die Platzierung in YouTube Shorts geeignet ist, die eine Hochformatansicht haben.

Super praktisch!

Wie sich generative KI auf die Gestaltung von Suchanzeigen auswirken wird

In dieser Break-Out-Session wurde der aktuelle Stand der Anwendung von generativer KI in Google Search Ads und die Vision des Teams für 2025 vorgestellt. Sehr interessant zu erfahren, wie sie sich das vorstellen.

Die Roadmap für das nächste Jahr umfasst Folgendes:

• Mehr Kontrolle für Werbetreibende, um mehr Vertrauen in die von generativer KI realisierten Anzeigen zu haben. Zum Beispiel durch den Ausschluss von Keywords oder generierten Assets.
• Schaffung von Transparenz darüber, wie und warum Anzeigen auf diese Weise generiert wurden. Mit anderen Worten: Transparenz darüber, auf der Grundlage welcher Inputs und aus welchem Grund der Output realisiert wurde.
• Anzeige und Mitteilung der Ergebnisse automatisch generierter Anzeigen an die Inserenten. Da es sich oft um große Datenmengen handelt, ist die Darstellung der Ergebnisse in verständlichen Berichten eine Herausforderung.
• Das richtige Gleichgewicht zwischen Automatisierung und menschlicher Kontrolle des Outputs zu finden. Zum Beispiel die Möglichkeit, generierte Assets zu überprüfen und zu bewerten, bevor sie als Anzeigen geschaltet werden. Die Herausforderung besteht hier vor allem darin, das richtige Gleichgewicht zu finden. Wie wollen Sie zum Beispiel 15.000 generierte Anzeigen manuell überwachen? Es stellt sich auch die Frage, ob man dies als Werbetreibender überhaupt will, da es den Mehrwert an Effizienz durch die Anwendung von KI verringert.

Ein Teilnehmer fragte, was derzeit die größten Herausforderungen sind, die das Team für generative KI innerhalb von Google Search Ads sieht. Eine gute Frage und die Antworten waren:

• Sachlich korrekte Ausgabe. Die kontextbezogene Ausgabe, die von KI in Textanzeigen erzeugt wird, muss sachlich korrekt sein. Hier besteht im Moment noch eine große Herausforderung.
• Reduzierung der Kosten. Die Produktion von KI-generierten Inhalten erfordert viel Rechenleistung und ist mit hohen Kosten verbunden. Durch die Senkung dieser Kosten wird automatisch sichergestellt, dass die Technologie in größerem Umfang eingeführt und angewendet werden kann.
• Geringere Verschwendung von Werbebudget. Die Lernphase, die jetzt erforderlich ist, um die besten Anzeigen zu erkennen, muss schneller sein. Da dies derzeit viel Zeit in Anspruch nimmt, gehen damit hohe Kosten für Anzeigen einher, die nicht die gewünschten Ergebnisse liefern.

Eine Besorgnis, die im Raum geäußert wurde, ist die Frage, wie Google sicherstellen will, dass sich die Ergebnisse der generativen KI von denen der Konkurrenz abheben und somit dem Suchenden/potentiellen Kunden wirklich einen Mehrwert bieten. Der Input wird nun hauptsächlich von der Landing Page gesammelt, die der Werbetreibende als Input zur Verfügung stellt. Die Qualität des Inputs, d. h. der Inhalt der Landing Page, bestimmt die Qualität des Outputs. Google experimentiert damit, ob es Signale wie den Kontext der Suchanfrage und andere Gen-KI-Modelle hinzufügen kann, um die Qualität der Ausgabe zu optimieren und sie damit einzigartiger zu machen.

Interessant, auch wenn wir das selbst sagen