Bis vor Kurzem kontrollierten nur einige wenige Torwächter – Chefredakteure von Zeitungen, Filmproduzenten oder Programmgestalter im Radio –, welche Inhalte für den Massenkonsum freigegeben wurden. Heute hat die Verbreitung von Social-Media-Plattformen, Streaming-Diensten, Apps und digitalen Plattformen eine wahrhaft überwältigende Fülle an Content-Kanälen geschaffen. All diese verschiedenen Wege, Konsumierende zu erreichen, führen zu immer mehr Nachfrage nach personalisierten Content-Erlebnissen.
Laut dem kürzlich veröffentlichten Adobe-Report über KI- und digitale Trends weiten sich diese Anforderungen aus. 71 % der Verbraucherinnen und Verbraucher wünschen sich, dass Marken ihre Bedürfnisse mit personalisierten Angeboten und relevanten Informationen antizipieren. Doch in der Praxis erfüllen nur 34 % diese Erwartung.
Die Kreativlandschaft entwickelt sich schneller als je zuvor – in den letzten zwei Jahren waren mehr Veränderungen zu beobachten als in den dreißig Jahren davor. Derzeit stehen Marketing-Fachleute vor zwei großen Herausforderungen: Einerseits müssen sie die Entwicklungsgeschwindigkeit steigern, Kosten reduzieren und Content skalieren. Andererseits gilt es, mehr kreative Asset-Varianten zu erstellen, um personalisierte Erlebnisse zu ermöglichen und die Kampagnen-Performance zu optimieren. Bei den bestehenden Produktions-Workflows, die kaum noch Schritt halten können, wird es für Kreativ-Teams zunehmend schwieriger, diese Anforderungen zu erfüllen. Mein eigenes Kreativ-Team bei Adobe arbeitet unermüdlich daran, die Flut an angefragten kreativen Varianten für Kampagnen in den sozialen Medien, E-Mails, Events und anderen Bereichen zu bewältigen.
Angesichts dieses Paradoxons stellt sich die Frage: Wie kann generative KI bei steigenden Content-Anforderungen helfen? Zunächst ist es wichtig zu verstehen: KI ist kein Zauberstab, der wie aus dem Nichts für Markendifferenzierung sorgt und eure Content Supply Chain vereinfacht. Vielmehr ist KI ein Tool, das – geleitet durch strategische menschliche Erkenntnis und durchdacht integriert in die Unternehmenskultur, Workflows und Techstacks – eine Brücke zwischen den bereits erfüllten Content-Anforderungen und den unerfüllten Bedürfnissen schlagen kann, mit denen wir uns auseinandersetzen. Kurz gesagt: KI kann zum Raketentreibstoff für euer Team werden.
In meiner Rolle als Chief Brand Officer bei Adobe spreche ich viel über die Rolle von KI in Kreativität und Marketing – sowohl mit Kundinnen und Kunden als auch mit meinem eigenen Kreativ-Team. In diesen Gesprächen habe ich festgestellt, dass eines der größten Versprechen von KI in ihrer Fähigkeit liegt, Kreativ-Teams auf Hochtouren zu bringen und gleichzeitig Marketing-Teams zu stärken. Generative KI kann beispielsweise Tausende von Asset-Varianten für verschiedene Kanäle und Märkte erstellen. Das ermöglicht es Designerinnen und Designern, sich auf die Entwicklung wirkungsvoller kreativer Konzepte zu konzentrieren, während die Skalierung automatisiert abläuft. Diese Funktion ermöglicht es Marketing-Teams, bestimmte Kampagnenszenarien eigenständig umzusetzen, wodurch Engpässe effektiv reduziert und Kreative für strategischere Aufgaben freigesetzt werden.
Ein Paradebeispiel ist unser Ansatz für Adobes größte jährliche Marketing-Promotion, den Black Friday. Früher erforderte die Bewältigung des enormen Produktionsumfangs komplexe Workflows und umfangreiche Koordination mit externen Agenturen. Doch letztes Jahr haben wir diesen Prozess mit unserer eigenen Content-Supply-Chain-Lösung Adobe GenStudio optimiert. Damit konnten wir die Content-Bereitstellung Team-übergreifend erheblich beschleunigen. Adobe Firefly und Firefly Custom Models ermöglichten sowohl beauftragten Künstlerinnen und Künstlern als auch internen Kreativ-Teams, ihre kreativen Möglichkeiten zu erweitern. Unsere globalen Marketing-Teams nutzten dann Firefly Services, um alle erforderlichen Assets zusammenzustellen und zu exportieren.
Mit Hilfe von Adobe GenStudio konnten wir die für unsere Marketing-Teams verfügbaren Black-Friday-Inhalte drastisch steigern und mehr als 16.000 Asset-Varianten produzieren (durchschnittlich etwa 20 Assets pro Minute) sowie Inhalte in mehr als 30 Sprachen für 78 Regionen lokalisieren. Diese Integration verkürzte schließlich die Produktionszeit von Wochen auf nur wenige Tage.