Blickwinkel

Künstliche Intelligenz in der Media eine kurze Einführung

Aussenwerbung

Künstliche Intelligenz (K.I.) ist aus so gut wie keinem Lebensbereich mehr wegzudenken. Es ist nur eine Frage der Zeit, bis Computer intelligenter sind als Menschen. So heißt es zumindest in der weiten Medienlandschaft. Auszuführen, warum das, was heute als K.I. verkauft wird, wenig mit dem zu tun hat, was man als echte künstliche Intelligenz bezeichnen würde, und warum der Weg dahin noch lang und steinig sein wird, ist müßig und könnte wahrscheinlich ganze Bücher füllen. 

Was man aber konstatieren muss ist, dass Modelle heute schon extrem komplexe Probleme auf erstaunliche Art und Weise lösen und die Geschwindigkeit, mit der sie weiterentwickelt werden, atemberaubend ist. Dabei ist der Großteil dieser Methoden des maschinellen Lernens gar nicht neu. Was die Entwicklung entscheidend unterstützt sind vor allem immer größere Rechenkapazitäten von modernen Computern und die Auslagerung von Rechenoperationen in Cloudsysteme. Hinzu kommt, und das ist einer der wichtigsten Punkte, dass viele der nötigen und benutzten Technologien Open Source, und somit frei verfügbar bis auf Quellcode-Level sind. So können sie flexibel und schnell weiterentwickelt werden.

K.I. für die Mediaplanung?

Genug Einleitung, die Frage ist doch: Was können solche Systeme in der Mediaplanung leisten? Die kurze Antwort ist: eine ganze Menge! Um eine etwas längere Antwort geben zu können, werden wir nun im Folgenden einige Trends identifizieren und aufzeigen, wo Potenziale schlummern und wie diese (noch besser als sowieso schon) genutzt werden können. Das Ganze ist natürlich weit davon entfernt, alle Aspekte beleuchten zu können und soll nur eine kleine Einführung geben.

Planungsintelligenz

(Intelligente) Maschinen können Menschen dabei unterstützen, optimale Ergebnisse in ihren Planungen zu erzielen – „unterstützen“ ist das wichtige Wort in diesem Satz. Bei intelligenter Datenhistorisierung und unter der Annahme, dass Menschen in der Vergangenheit die richtigen Entscheidungen getroffen haben, können Modelle für die Zukunft und verschiedene Szenarien optimale Planungen vorschlagen. Maschinen können riesige Datenmenge deutlich schneller sowie besser abgreifen und analysieren als Menschen. Diese sind dann „nur noch“ dafür verantwortlich, Pläne zu prüfen und auf etwaige Abweichungen und neue Trends zu reagieren. Denn das ist (noch) ein großer Schwachpunkt dieser Modelle: Sie bilden bereits bestehende Muster auf die Zukunft ab, generieren aber keine originären Ideen. Dafür tun sie das aber deutlich schneller als es Menschen könnten und sparen damit Zeit. Und die ist ja bekanntlich Geld.

Verschiebung vom Arbeiter zum Kreativen

Wenn Maschinen die monotonen Arbeiten erledigen, bleibt den Menschen mehr Zeit dafür, sich mit den kreativen Aspekten ihrer Arbeit auseinander zu setzen, Ideen zu entwickeln und so Kampagnen zu optimieren. Ein angenehmer Nebeneffekt ist, dass sich Modelle die verschiedenen Ansätze merken, aus ihnen lernen können und sich so stetig weiter verbessern. Trotzdem ist immer menschliche Interaktion notwendig, um so einen Ansatz effizient fahren zu können. Deswegen ist es nicht so, dass die Maschinen den Menschen bald ersetzen wird; vielmehr wird es in absehbarer Zeit so sein, dass Mensch und Maschine zusammenarbeiten werden und der Mensch von den entstehenden Synergien massiv profitieren wird. Bis dann irgendwann Skynet übernimmt und die Menschheit unterjocht. Aber das wird noch dauern.


Medienaussteuerung der Zukunft

Daten sind die neue Währung im fortschreitenden 21. Jahrhundert. Intelligent verknüpft und modelliert können Daten auf den verschiedensten Ebenen dazu beitragen, insbesondere im digitalen Bereich die Aussteuerung von Medien deutlich zu optimieren. Eine Einbeziehung von Wetterdaten oder soziodemografischen Faktoren ist da nur der erste Schritt. Auch für klassischere Medien wird die Datenintelligenz noch wichtiger werden und spannende Einsichten in Zielgruppen und beispielsweise deren Mobilitätsmuster ermöglichen. In vielen Bereichen gewinnt das ursprünglich rein im Online-Marketing angesiedelte „Programmatic Advertising“ eine zunehmende Bedeutung. Auch wenn das oft fälschlicherweise mit dem dahinterliegenden Auktionsmechanismus gleichgesetzt wird, sind diesen Auktionen Modelle vorgelagert, welche die Relevanz einer Kampagne überprüfen bevor diese zum Biet-Prozess freigegeben wird.

Kreationsoptimierung

Maschinen als Kreativschaffende zu benutzen, beziehungsweise Teile des Kreativprozesses an Maschinen abzugeben, ist mit Vorsicht zu genießen, aber durchaus praktikabel. Immer daran denkend, dass Kreativität an sich nicht durch Modelle abzubilden ist, ist es möglich eine auf Zielgruppenbelange optimierte Kreation zu erschaffen. Das gilt nicht nur für die Optimierung von Motiven, sondern auch für Texte und die Werbeform. So können Modelle herausfinden, welche Bestandteile eines Motivs für eine bestimmte Zielgruppe relevant sind oder Textbausteine identifizieren, die besonders gut ankommen. Kreative können dann unter Einbeziehung solcher Analysen bereits vorhandene Kreationen optimieren oder neue erschaffen.

Maschinelles Lernen und modellgestützte Prozesse können Antworten auf viele Fragestellungen, gerade im Bereich der Automatisierung und der Optimierung von bereits bestehenden Fragestellungen und Prozessen, sein. Man wird sehen, wie sich die fortschreitende technologische Entwicklung und die Verbreitung von solchen Modellen auf das Arbeitsleben und die Arbeitsweise in der Medienbranche auswirken wird. Im Laufe des Jahres werden wir aufkommende Trends verfolgen und an dieser Stelle behandeln. Man darf also gespannt sein, was da noch auf uns zukommen wird.

Autor: NB

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