So nutzt ihr generative KI in Adobe Content Analytics, um eure digitale Performance zu verstehen.

03-18-2025

Eine stilisierte digitale Grafik einer Reise-Website auf einem Laptop-Bildschirm, die ein Homepage-Banner mit dem Bild eines Surfers zeigt, der am Strand in den Sonnenuntergang läuft. Die Website mit der Bezeichnung „WKND.FLY“ umfasst Navigationsoptionen wie „Destination“, „Check-in“, „Packages“ und „Book a Flight“.

In den frühen Tagen des Internets postulierte Bill Gates „Content is King“ und sagte damit voraus, welche Bedeutung Content für den Erfolg von Online-Unternehmen einmal haben würde. Hochwertige, personalisierte Inhalte, die Kundenprobleme lösen, sind inzwischen unabdingbar geworden. Allerdings hat die Flut von Content dazu geführt, das Unternehmen Kundenbedürfnisse aus den Augen verlieren. Marken haben Probleme, Kreativ-Content zu messen und schnell Erkenntnisse zu gewinnen, um Inhalte in Echtzeit zu optimieren. Heute nutzen sie generative KI, um diesen Prozess zu vereinfachen.

Laut eMarketer geben 80 % der CMOs an, das KI ihre Produktivität gesteigert hat. 30 % der CMOs priorisieren dabei den Erkenntnisgewinn und 27 % priorisieren prädiktive Analysen. Dies ist besonders wichtig, da die Personalisierung nur ein Ausgangspunkt für Unternehmen ist. Sie müssen nicht nur wissen, welche Botschaft bei den Benutzenden ankommt, sondern auch welches Bild sich auf die Interaktionen, die Verweildauer auf der Website und die Käufe dieser Benutzenden auswirkt.

Wenn eine Marke die Interaktionen mit dem Content auf ihrer Website messen kann, ist sie in der Lage, bessere Entscheidungen darüber zu treffen, welche Inhalte wann und wo präsentiert werden sollten, um besonders intensiv mit den Benutzenden zu interagieren. Bessere Messungen ermöglichen es Marken nachzuvollziehen, welcher Content erfolgreich ist, sodass sie mehr Content dieser Art bereitstellen bzw. Bilder entfernen können, die keinen großen Anklang finden.

Häufige Herausforderungen im Zusammenhang mit Content:

Unzusammenhängende Techstacks, die Daten in Silos sammeln, bei begrenztem Budget, sodass keine Änderungen vorgenommen werden können
Keine Einblicke in die Performance von Content und dessen direkte Auswirkungen auf den Umsatz
Fehlen eines Self-Service-Modells, mit dem unmittelbare Erkenntnisse zur Content-Performance gewonnen werden können

Adobe unterstützt Unternehmen innerhalb der Content Supply Chain bei der Bewältigung von Herausforderungen im Zusammenhang mit Workflow und Planung, Content-Erstellung, Asset-Management, Bereitstellung und Aktivierung sowie Reporting und Erkenntnissen. Der Bereich Reporting und Erkenntnisse ermöglicht es Marken zu erfassen, wie intensiv Neu- und Bestandskundschaft tatsächlich mit ihrem Content interagiert, um diese Informationen dann für aktuelle Optimierungsstrategien und künftige Kampagnenplanungen zu nutzen. Mit neuen Reports zu Performance und Interaktionen können Marken die Performance ihrer Content-Investitionen quasi in Echtzeit verfolgen und erkennen, warum Erkenntnisse ein so wesentlicher Aspekt des Content-Supply-Chain-Workflows in Adobe GenStudio sind.

Eine kreisförmige Grafik, die den Content-Zyklus-Workflow von Adobe veranschaulicht, der in fünf miteinander verbundene Phasen unterteilt ist: Workflow und Planung (Glühbirnen-Symbol), Content-Erstellung und -Produktion (Mischpaletten-Symbol), Asset-Management (Cloud-Upload-Symbol), Bereitstellung und Aktivierung (Bildschirm-Symbol) sowie Reporting und Erkenntnisse (Balkendiagramm-Symbol).

Mit Adobe Content Analytics können Marken Content und Daten zusammenführen, um die Performance zu messen, angefangen bei Website-Bildern, um dann später zu anderen Kanälen wie Paid Media und E-Mail überzugehen. Daten zur Content-Performance liefern neue wichtige KPI-Metriken wie Bild-Impressions, Klicks und Klickraten, um festzustellen, welche Platzierungen oder Content-Typen am erfolgreichsten sind. Das eigentliche Erfolgsgeheimnis von Content Analytics ist jedoch die generative KI-Komponente, die Bilder scannt und automatisch Attribute dazu erzeugt und einfügt, sodass nicht jedes Asset manuell mit Tags versehen werden muss. Diese Attribute können beim Reporting als neue Dimensionen verwendet werden, um zu vergleichen, wie Bilder auf Basis von Farbe, Ton, Bildsprache, Szenen, Menschen, Emotionen, fotografischem Stil, Überzeugungsstrategie und anderen Kriterien wirken.

Ein digitales Dashboard, auf dem die Metriken zur Asset-Performance für Web-basierten Content zu sehen sind. Das Dashboard listet hochperformante Assets tabellarisch auf, die Asset-Namen, Erlebnis-IDs, Impressions und Prozentsätze – alles in einer Heatmap-ähnlichen Visualisierung.

Hier einige der Vorteile, von denen ihr mit Content Analytics profitiert:

Erlangt ein Verständnis eurer Erlebnisse, indem ihr Content mit KI und maschinellem Lernen extrahiert und organisiert, um die Performance besser nach Standort und Bereitstellung beurteilen zu können.
Ermittelt und teilt die Content-Ergebnisse mit allen Teams, die am kreativen Prozess beteiligt sind, um die Entwicklung von Kreativ-Content effektiver zu optimieren.
Setzt die Content-Performance mit dem Nutzungsverhalten in Beziehung, um die tatsächliche Wirkung eures Contents zu verstehen und zu erfahren, wie er zu Conversions führt.
Messt Trend-Assets oder -Attribute und achtet auf Anzeichen von kreativer Übersättigung und Desinteresse, um die Performance zu optimieren.
Richtet die Content-Performance an den Zielgruppen aus, um neue Segmente zu erstellen, die auf der Basis von Content-Aufrufen angesprochen werden können.

Sobald Marken Content Analytics nutzen, können sie von der Messung der allgemeinen Interaktionen mit Content dazu übergehen, die Anzahl der Aufrufe eines Bilds zu erfassen und schließlich feststellen, welche Arten von personalisierten Bildern eine Wirkung erzielen und zu Conversions führen – segmentiert nach Zielgruppen. Mit Content Analytics gewinnt ihr neue Erkenntnisse dazu, welche Wirkung eure Website-Storefront auf eure Kundschaft und eure Geschäftsziele hat, bevor diese Erkenntnisse überholt und nicht mehr verwertbar sind.

Ein Diagramm zur Wertehierarchie mit vier übereinander angeordneten Ebenen, die die unterschiedlichen Grade der Wirksamkeit von Content darstellen. Die Ebenen sind von unten nach oben und mit steigendem Wert geordnet. Jedem Grad ist ein rotes Symbol und eine kurze Beschreibung zugeordnet.

Erfahrt mehr über Adobe Content Analytics und darüber, wie ihr damit eure digitalen Analysen optimieren könnt.

Empfohlene Ressourcen:

https://business.adobe.com/blog/how-to/create-a-content-supply-chain-that-will-stand-the-test-of-time

Sanjay Vachani ist Senior Director of Product Marketing im Bereich Digital Experience Business bei Adobe. Er ist für die Bereiche GTM-Strategie und Produkt-Marketing für die Sparte Data and Insights Business bei Adobe verantwortlich, die Adobe Analytics, Customer Journey Analytics und Content Analytics umfasst – alles branchenführende Lösungen, die datengestützte Entscheidungen von Marken beim Customer Experience Management durch Skalierbarkeit und Personalisierung unterstützen. Vachani ist seit 2016 für Adobe tätig und hatte Positionen in den Bereichen Geschäftsstrategie, GTM-Strategie, Geschäftsentwicklung und Produkt-Marketing inne. Vor seiner Zeit bei Adobe arbeitete er als Consultant bei McKinsey & Company und beriet Unternehmen aus verschiedenen Branchen bei ihren Wachstums-, Marketing- und Customer-Experience-Strategien. Vachani kann einen Bachelor-Abschluss in angewandten Wirtschaftswissenschaften und Management an der Cornell University sowie einen MBA der Ross School of Business an der University of Michigan vorweisen.

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So nutzt ihr generative KI in Adobe Content Analytics, um die Performance eurer digitalen Storefronts zu verstehen.

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Erfahrt, wie Adobe Content Analytics Marken dabei unterstützt, die Performance ihrer digitalen Storefronts zu messen und zu optimieren. Erfahrt, wie KI-gestützte Erkenntnisse Content-Interaktionen mit Umsatz in Beziehung setzen können, um den ROI zu verbessern.

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2025-03-18

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