Content ist zum Wachstumsmotor des modernen Marketings geworden, und generative KI beschleunigt diese Transformation. Während KI-Tools die Art und Weise, wie Marken Content produzieren und verteilen, rasant verändern, skalieren Marketing-Teams kreative Inhalte über mehr Kanäle, Formate und Kunden-Touchpoints als je zuvor. Doch während KI die schnelle Content-Erstellung vereinfacht hat, bringt sie auch eine neue Challenge mit sich – zu verstehen, welcher Content tatsächlich Ergebnisse erzielt.
Laut dem Content Marketing Institute berichten nur 29 % der Marketing-Fachleute, dass sie bei der Messung der Content-Performance sehr erfolgreich sind. Da sich Assets über verschiedene Kanäle vervielfachen – einschließlich Websites, Mobile Apps und Paid Media – müssen Marketing-Teams oft fragmentierte Signale aus verschiedenen Tools und Plattformen zusammenfügen. Das Ergebnis ist eine wachsende Kluft zwischen Content-Erstellung und Content-Intelligenz.
Im Zeitalter der KI-gestützten Content-Generierung wird der Erfolg nicht davon abhängen, mehr Assets zu erstellen. Er wird davon abhängen zu verstehen, welche Assets Interaktion, Conversions und Umsatz entlang der Customer Journey beeinflussen.
Entscheidend ist jetzt nicht, wie viel Content ihr produzieren könnt, sondern wie effektiv ihr ihn über Kanäle und Touchpoints hinweg messen und optimieren könnt. Adobe Content Analytics entwickelt sich weiter, um diesen Wandel zu ermöglichen.
Content-Intelligenz kanalübergreifend erweitern.
Adobe erweitert Content Analytics, um Unternehmen dabei zu helfen, Content-Performance über Web, Mobile Apps und Paid Media in einem integrierten Framework zu messen.
Diese Entwicklung verschafft Unternehmen eine einheitliche Sicht darauf, wie Content die gesamte Customer Journey beeinflusst. Anstatt Assets isoliert oder innerhalb eines einzelnen Kanals zu analysieren, können Teams jetzt verstehen, wie Content über Touchpoints hinweg funktioniert – von der ersten Berührung bis zur Konversion.
Durch die Zusammenführung von Cross-Channel-Verhaltens- und Asset-Daten ermöglicht Content Analytics Unternehmen:
- Kohärentere Erlebnisse über Web, Mobile und Paid Media zu liefern.
- Personalisierung mit KI-gestützten Content-Insights zu beschleunigen.
- Kreativ-Verantwortlichkeit durch Asset-Level-Performance-Transparenz zu erhöhen.
- Medien- und Content-Investitionen basierend auf dem zu optimieren, was wirklich Ergebnisse bringt.
- Content-Creators mit Insights auszustatten, die Strategien leiten.
Neue Funktionen in Adobe Content Analytics.
Mit dieser Freigabe führt Adobe neue Funktionen ein, die Content-Marketing-Fachleuten und Analyse-Teams helfen, Performance sowohl auf Asset- als auch auf Journey-Ebene zu verstehen.
Mobile Content-Messung.
Erfasst In-App-Content-Exposition und Interaktion über das mobile SDK, um zu verstehen, wie mobile Erlebnisse zum Kundenverhalten und Geschäftsergebnissen beitragen – einschließlich Anmeldungen, geteilter Inhalte und Downloads.
KI-gestützte Content-Attribute.
Featurization Services generieren automatisch KI-basierte Attribute aus Bildern und Texten – wie Motive, Szenen und Farben – und ermöglichen so eine tiefere Analyse kreativer Muster, die Interaktion fördern.
Kanalübergreifende Asset-Identität.
Identitätsdienste erkennen ähnliche Assets über Web-, Social- und mobile Erlebnisse hinweg und bieten eine einheitliche Ansicht darüber, wie Content in verschiedenen Umgebungen performt.
Erweiterte Cross-Channel-Produktmetriken.
Kombiniert Paid- und Owned-Content-Signale, um einheitliche Performance-Produktmetriken zu erstellen – wie gesamte Asset-Anzeigen oder Umsatzauswirkungen über alle Kanäle hinweg.
Paid Media-Datenintegration.
Native Adobe Experience Platform-Konnektoren nehmen Daten vom Herausgeber von Plattformen wie Meta auf und ermöglichen eine skalierbare, automatisierte Messung der Paid Media-Content-Performance.
KI-beschleunigte Insight-Vorlagen.
Vorgefertigte Analyse-Vorlagen decken schnell Trends bei Interaktion, Ausgabeneffizienz und Konversionstreibern auf und heben Top-performende kreative Inhalte sowie Optimierungsmöglichkeiten mit Inline-Bildern in Diagrammen und Grafiken für zusätzlichen Kontext hervor.
Von Content-Erstellung zu Content-Intelligenz.
Da generative KI das Content-Angebot dramatisch erhöht, wird sich der Wettbewerbsvorteil zur Content-Intelligenz verschieben – der Fähigkeit, erfolgreiche kreative Muster zu identifizieren und Erlebnisse kontinuierlich in Echtzeit zu optimieren.
Mit Adobe Content Analytics können Unternehmen über statische Berichte hinausgehen und verstehen, wie Content das Kundenverhalten beeinflusst. Durch die Verbindung von Asset-Insights mit Interaktions- und Umsatzergebnissen erhalten Teams die nötige Klarheit, um zu verstärken, was funktioniert, zu verfeinern, was nicht funktioniert, und in Content zu investieren, der Wachstum antreibt.
Branchenbeispiele.
- Finanzwesen: Ein Finanzdienstleister bewirbt Kredit- und Kreditkartenangebote über seine Website, App und Marketingkampagnen, hat aber Schwierigkeiten zu identifizieren, welche Visuals und welches Messaging Anträge fördern. Mit Content Analytics kann das Unternehmen Asset-Exposition mit Kundenverhalten und Antragsstarts verknüpfen und aufdecken, welcher Content Anmeldungen beeinflusst. Zum Beispiel können Bilder mit alltäglichen Lifestyle-Momenten gepaart mit „niedriger Jahreszins zur Einführung“-Messaging deutlich höhere Kreditkartenantragszahlen generieren als generische Produktbanner.
- Einzelhandel: Ein Einzelhändler bewirbt neue Kollektionen mit Modefotografie auf seiner Website, in der App und in Social Media, hat aber keinen Einblick, welche Bilder tatsächlich Käufe fördern. Mit Content Analytics verknüpft die Marke Asset-Präsenz über alle Kanäle hinweg mit Interaktion und Verkäufen und deckt auf, welche Bilder am besten performen. Produktfotos mit Models in Outdoor-Settings können beispielsweise deutlich höhere Warenkorb-Raten und Bestellwerte antreiben – so kann der Einzelhändler ähnliche Kreativinhalte in allen Kampagnen priorisieren.
- Medien und Entertainment: Eine Entertainment-Plattform bewirbt neue Shows und Premieren mit wechselnden Artworks auf Homepage und in der App, kann aber schwer nachvollziehen, welche Bilder Zuschauende zum Streaming motivieren. Das Unternehmen verknüpft mit Content Analytics Artwork-Präsenz mit Sehverhalten und deckt auf, welche Shows und Kreativ-Stile die meiste Interaktion generieren. Markante Charakter-Nahaufnahmen einer neuen Drama-Serie können beispielsweise deutlich mehr Klicks zum Stream antreiben als generische Show-Banner.
- Reisen und Gastgewerbe: Eine Reisemarke bewirbt Destinationen und zeitlich begrenzte Angebote auf Homepage, Zielseiten und in mobilen Erlebnissen, findet es aber schwierig zu verstehen, welche Bilder Reisende zur Buchung inspirieren. Mit Content Analytics kann das Unternehmen mühelos Content-Präsenz mit Buchungsklicks über alle Erlebnisse hinweg verknüpfen und aufdecken, welche Kreativinhalte Interesse wecken. Destinationsbilder mit Strand-Sonnenuntergängen gepaart mit „zeitlich begrenzter Kurzurlaub“-Messaging können beispielsweise deutlich höhere Klickraten generieren.
In einer Welt exponentiell wachsenden Contents lautet die Frage nicht mehr, wie viel Content ihr erstellen könnt, sondern wie intelligent ihr ihn optimiert.
Mehr Personalisierung. Mehr Performance. Mehr Interaktion und Conversions – mit Adobe Content Analytics. Bucht noch heute eine Demo und seht es in Aktion.
Danielle Doolin ist Principal Product Marketing Manager für Adobe Analytics und leitet die Go-to-Market-Strategie für Content Analytics und Customer Journey-Messungen. Mit über 18 Jahren Erfahrung in der digitalen Analyse hilft Danielle Marken dabei zu verstehen, wie Content Interaktion, Conversion und Umsatz über Web, Mobile Apps und Paid Media vorantreibt. Vor ihrer Zeit bei Adobe arbeitete sie bei comScore und konzentrierte sich auf Werbemessungen und Kampagnen-Effektivität. Danielle ist leidenschaftlich daran interessiert, die Lücke zwischen Content-Erstellung und Performance zu schließen und Unternehmen zu befähigen, intelligentere, datengestützte Entscheidungen zu treffen. Sie lebt in Aldie, Virginia, mit ihrem Golden Retriever Oliver.
