Angesichts des langsamen Wirtschaftswachstums, anhaltender Inflation und zurückhaltender Konsum- sowie Investitionsbereitschaft suchen Unternehmen verstärkt nach Effizienzsteigerungen. Die Konsolidierung von Tools und Technologien im Martech-Stack optimiert Abläufe und verbessert Kundenerlebnisse. Während früher Marketingteams eigenständig Software von verschiedenen Anbietern auswählten, erfordert die Martech-Konsolidierung heute eine enge Abstimmung mit anderen Abteilungen. Insbesondere Vertrieb und Kundenservice müssen in Bezug auf Anforderungen, Funktionen und Budgets einbezogen werden, um eine ganzheitliche Lösung zu schaffen.
Obwohl sich die Martech-Stacks von Unternehmen zu Unternehmen stark unterscheiden, gibt es einige zentrale Komponenten, die fast überall zum Einsatz kommen. Dazu gehören Marketing Automation, Analytics, Content-Management-Systeme (CMS), Customer Relationship Management (CRM) und Digital Asset Management (DAM). Während DAMs früher hauptsächlich als Repositorien für Dokumente und Bilder dienten, setzen Unternehmen heute auf skalierbare Lösungen, die verschiedene DAM-Systeme integrieren und eine breite Palette von Asset-Typen – von Bildern über Audio hin zu Video – über den gesamten Lebenszyklus unterstützen.
Daneben sollten Unternehmen bei der Evaluierung neuer DAMs auch folgende Aspekte berücksichtigen:
Unterstützung von Videos in großem Umfang
Ältere DAM-Systeme bieten oft nur begrenzte Unterstützung für Videoinhalte, was angesichts der zunehmenden Bedeutung von Videos im Marketing eine erhebliche Einschränkung darstellt. In einer immer visuelleren und weniger textorientierten Welt wird dies zunehmend problematisch. Eine globale Umfrage zu Videos, die mein Unternehmen Anfang dieses Jahres in 15 Ländern durchführte, zeigte, dass Unternehmen verstärkt Videos nutzen, um Vertrauen zu schaffen (78 Prozent), die Markenbekanntheit zu steigern (65 Prozent) und den Umsatz zu fördern (54 Prozent). Für 37 Prozent der Verbraucher waren benutzergenerierte Videos entscheidend für ihre Kaufentscheidung, während über ein Viertel Unternehmensvideos bevorzugte. Diese Entwicklung erfordert ein modernes DAM, das Automatisierung und Optimierung bietet, um eine Vielzahl von Assets, einschließlich Videos, effizient zu verwalten.
Tagging automatisieren, um den Verlust von Assets zu vermeiden
Die automatische Kennzeichnung von visuellen Inhalten wie Bildern und Videos ist eine entscheidende, aber oft unterschätzte Funktion, die der Marketingabteilung erhebliche Kostenersparnisse bringen kann. Zwar kann Tagging auch manuell erfolgen, doch bei umfangreichen Operationen ist dies oft unpraktisch, subjektiv und fehleranfällig. KI-gestützte automatische Tagging-Verfahren arbeiten effizienter und genauer, indem sie Inhalte analysieren und den im DAM gespeicherten Assets automatisch Tags zuweisen. Ohne eine solche einzige Quelle der Wahrheit ist es schwierig, die richtigen Assets zu finden – insbesondere für globale Unternehmen, die mit mehreren Partnern zusammenarbeiten. Bilder und Videos ganzer Kampagnen können schnell verloren gehen, wenn Mitarbeiter und Auftragnehmer das Unternehmen verlassen, ohne den Speicherort oder Status wichtiger digitaler Assets zu dokumentieren. Auch das versehentliche Löschen von Dateien, Festplattenfehler, verlorene oder gestohlene Handys und Laptops stellen ein Risiko dar. Die Kosten für die Neuerstellung dieser Inhalte, von der Planung über die Aufnahme bis zur Postproduktion, können leicht Millionen betragen. Durch die Automatisierung des Taggings wird sichergestellt, dass Inhalte jederzeit schnell auffindbar sind, und das Risiko von Verlusten wird erheblich verringert.
Kontrolle und Moderation von benutzergenerierten Inhalten
Moderne DAM-Systeme unterstützen auch die Moderation und Kontrolle von User Generated Content (UGC) wie Bildern und Videos. Dies wird immer wichtiger, da vor allem die jüngere Generation zunehmend auf UGC-Videos zurückgreift, um die Authentizität, das Vertrauen und den sozialen Beweis einer Marke zu beurteilen. Unsere Umfrage ergab, dass 69 Prozent der Unternehmen UGC-Videos nutzen, um ihr Publikum besser anzusprechen (79 Prozent), eine authentische Nutzererfahrung zu bieten (63 Prozent) und die Suchmaschinenoptimierung zu verbessern (44 Prozent). Unternehmen, die UGC-Videos nicht zulassen, äußerten vor allem Bedenken hinsichtlich der Markenkonsistenz (56 Prozent), rechtlicher Risiken (51 Prozent) und der Angst vor unangemessenen Inhalten (41 Prozent). Glücklicherweise ermöglichen KI-basierte Funktionen in DAM-Systemen die Erstellung und Automatisierung von Arbeitsabläufen für die Moderation von UGC-Videos. Beispielsweise kann durch die Erkennung von Logos in Videobildern oder durch Tonerkennung sichergestellt werden, dass keine konkurrierenden Unternehmen erwähnt werden oder der Inhalt unangemessen ist.
Zuschneiden, Formate und Dateigröße
Bei visuellen Inhalten haben Unternehmen häufig größere Schwierigkeiten mit dem Zeit- und Personalaufwand für die Anpassung von Assets an verschiedene Kanäle und Geräte (58 Prozent) als mit der eigentlichen Erstellung der Inhalte (46 Prozent). Besonders aufwendig ist die Transformationsphase, in der Bilder und Videos zugeschnitten oder skaliert werden müssen, um dem Design und der Größe der verschiedenen Endgeräte zu entsprechen. Gleiches gilt für die Bereitstellung, bei der die Assets im richtigen Format ausgewählt, kodiert und in der Größe angepasst werden müssen. Ohne Automatisierung können diese Prozesse zeitaufwendig und fehleranfällig sein. Wenn sie nicht korrekt ausgeführt werden, kann dies die Ladegeschwindigkeit der Seiten beeinträchtigen und das Nutzererlebnis negativ beeinflussen. Programmgesteuerte und KI-basierte Automatisierungsfunktionen in modernen DAM-Systemen können diese Herausforderungen in der Postproduktion bewältigen und Unternehmen dabei unterstützen, ihre Inhalte rechtzeitig online zu stellen.
Untertitel und automatische Übersetzungen für Barrierefreiheit
Der European Accessibility Act (EAA), der im Juni 2025 in Kraft tritt, verpflichtet alle in der EU tätigen Unternehmen, die Barrierefreiheit ihrer Produkte und Dienstleistungen, einschließlich visueller Inhalte in Apps und auf Websites, sicherzustellen. Um diese Anforderungen zu erfüllen, müssen Unternehmen beispielsweise Textalternativen für visuelle Inhalte bereitstellen. Eine Möglichkeit ist die Bereitstellung von Transkripten, Bildunterschriften oder Untertiteln. Glücklicherweise bieten moderne DAM-Systeme bereits Funktionen zur automatischen Erstellung von Bildunterschriften und Transkripten für Bilder und Videos, was die Postproduktionskosten zusätzlich senken kann. Fortgeschrittene KI-Technologien ermöglichen es sogar, Videotranskripte zu erstellen, zu übersetzen und in Videos einzufügen, sodass sie für verschiedene Regionen verwendet werden können. Dies ist besonders vorteilhaft bei jüngeren Zielgruppen, da diese ohnehin Videos häufiger ohne Ton und mit Untertiteln abspielen.
Videos für soziale Plattformen zusammenfassen und kürzen
Moderne DAM-Systeme können die Postproduktion beschleunigen, indem sie drei- bis vierminütige Videos automatisch auf die bei TikTok, Instagram, Snapchat und YouTube beliebten 30-Sekunden-Clips zuschneiden. Mithilfe definierter Posen, Bewegungen und KI-gesteuerter Automatisierung verwandeln Unternehmen lange Inhalte in optimierte Kurzformate. Das senkt die Postproduktionskosten und vereinfacht den gesamten Prozess erheblich.
Integrierbarkeit
Wie bereits erwähnt, sind DAM-Systeme nur eine Komponente des Martech-Stacks. Unabhängig davon, für welches moderne DAM sich eine Organisation im Rahmen ihrer Konsolidierungsbemühungen entscheidet, muss sichergestellt werden, dass es gut mit den anderen Komponenten des Stacks zusammenarbeitet. Hier kommt die branchenübergreifende MACH Alliance ins Spiel, die aufzeigt, wie MACH (Microservices, API-first, Cloud-native SaaS und Headless Architecture) die Grundlage für eine moderne Webarchitektur bildet. Dieser modulare Ansatz, der auf nahtlose Integration ausgelegt ist, ermöglicht es Unternehmen, ergänzende Funktionen zu ihrem Martech-Stack flexibel hinzuzufügen oder zu entfernen, wie z. B. ein neues CMS oder eben ein modernes DAM. Der modulare Charakter unterstützt zudem eine Best-of-Breed-Strategie und fördert kontinuierliche Innovationen im Martech-Stack. DAM-Systeme, die dem MACH-Ansatz folgen, sind langfristig besser aufgestellt. So überrascht es nicht, dass in einer kürzlich durchgeführten Umfrage 86 Prozent von über 400 DAM-Anwendern aus Marketing, IT und Management angaben, dass die Integration mit anderen Lösungen im Technologie-Stack für sie „äußerst“ oder „sehr wichtig“ ist.
Weitere KI-Funktionen werden folgen
DAM-Systeme werden zunehmend KI nutzen, um praktische Anwendungen zu ermöglichen, die Automatisierung voranzutreiben, Zeit und Kosten zu sparen und die Rentabilität von Inhalten zu maximieren. Von einer verstärkten Integration von KI, Automatisierung und Interoperabilität mit einem wachsenden Ökosystem digitaler Tools werden alle Organisationen profitieren – weit über den Marketingbereich hinaus. Um relevant zu bleiben, müssen sich moderne DAM-Systeme kontinuierlich an neue Inhaltstypen und Kanäle anpassen. Kurzfristig gehören dazu beispielsweise skalierbare Lösungen für die Bereitstellung von Assets in Echtzeit und die Schaffung hyperpersonalisierter Erlebnisse auf der Grundlage von AR, VR und hochauflösendem 3D.
Angesichts des raschen technologischen Wandels kann die Konsolidierung auf ein einziges modernes DAM-System eine Herausforderung darstellen. Doch KI und Automatisierung, die Unterstützung einer Vielzahl von Asset-Typen (insbesondere Video), umfassende Postproduktionsfunktionen und die nahtlose Integration in Technologie-Stacks werden Marken dabei helfen, ihre Marketingaktivitäten zukunftssicher zu gestalten.
Welchen Einfluss die Auswahl des richtigen Content Management Systems auf den Erfolg eines Webprojektes hat, wird oft unterschätzt. Wenn die Zeit knapp ist, erscheint es oft sinnvoll, bei dem vorhandenen CMS zu bleiben oder eines der allgemein bekannten CMS zu wählen. Aber auch Unternehmen, die mit mehr Sorgfalt vorgehen, sind mit weit verbreiteten Fehlannahmen konfrontiert, die bei der CMS-Entscheidung in die Irre führen können.
Mythos 1: Die Zahl der relevanten Content Management Systeme ist überschaubar
Der Markt für Content Management Systeme ist viel größer als allgemein bekannt. Die bei kleineren Unternehmen weit verbreiteten Open Source CMS wie WordPress und Typo3 prägen die öffentliche Wahrnehmung und die Ergebnisse der Suchmaschinen. Es gibt aber darüber hinaus eine sehr große Zahl spezialisierter Systeme, die bei besonderen Anforderungen bessere Ergebnisse liefern. Allein in Deutschland sind es mehrere Hundert.
Die Abbildung zeigt die evaluierten CMS-Systeme aus 15 CMS-Beratungen für mittelgroße und große deutsche Unternehmen. Die blau markierten Lösungen waren aufgrund der Anforderungen häufiger, die pink markierten besonders häufig dabei.
Mythos 2: Es ist am einfachsten, beim bestehenden CMS zu bleiben
Bei dieser Überlegung wird nur der unmittelbare Aufwand für die Datenmigration und Einarbeitung in Betracht gezogen, nicht aber der Mehraufwand und entgangene Nutzen, der mit einem weniger geeignetes CMS verbunden ist. Diese bleiben meist weitgehend unsichtbar, weil der direkte Vergleich fehlt. Ein CMS, das optimal zu den bestehenden Anforderungen passt, kann die Gesamtkosten eines Webprojektes deutlich reduzieren und die Qualität verbessern, z. B. durch:
Einfache Bedienung und effiziente Workflows in der Redaktion
Geringeren Aufwand und bessere Qualität bei der Umsetzung
Weniger Plug-ins und Zusatztools
Reduzierung der Abhängigkeiten von spezialisierten Entwicklern
Bessere Skalierbarkeit bei steigenden Nutzerzahlen
Mythos 3: Die Agentur-Auswahl kommt vor der CMS-Auswahl
Design und Umsetzung eines Website-Relaunches liegen aufgrund der großen Vorteile meist in einer Hand. Da sich jede Digitalagentur auf bestimmte Content Management Systeme spezialisiert hat, wird mit der Auswahl der Agentur auch eine Vorentscheidung über die in Frage kommenden CMS getroffen. Ein objektiver Evaluationsprozess ist also nur dann möglich, wenn die CMS-Auswahl vor der Auswahl des Dienstleisters erfolgt – entweder durch eigene Recherchen oder durch eine externe unabhängige CMS-Beratung.
Mythos 4: Open Source-Lösungen sind günstiger als proprietäre CMS
Dieses ist ein häufiger Trugschluss, der besonders bei umfangreichen und komplexen Projekten nicht nur zu Mehrkosten, sondern auch zu Problemen bei der Realisierung führen kann. Um die gesamten Kosten eines Webprojektes kalkulieren und vergleichen zu können, müssen folgende Aufwände Berücksichtigung finden:
Support, Wartung und Updates
Lizenzerweiterungen, z.B. zusätzliche User und Module
Bearbeitungszeiten im Redaktionsteam
Bereitstellung benötigter Standardschnittstellen
Umsetzung des Erstprojektes
Kontinuierliche Weiterentwicklung
CMS-Evaluationen zeigen, dass die Gesamtkosten eines Webprojektes nur wenig mit den Lizenzkosten der jeweiligen CMS-Technologie zu tun haben.
Mythos 5: Cloud-Lösungen sind unsicher
Es ist ein Irrtum, dass Firmendaten grundsätzlich in der eigenen IT-Infrastruktur sicherer aufgehoben sind als in der Cloud. Die großen Cloud-Anbieter verfügen über wesentlich mehr finanzielle und technische Ressourcen, um die Informationssicherheit Ihrer Systeme sicherzustellen und haben auch ein ureigenes Interesse daran. Sie sind unter anderem nach ISO 27001 und diversen Branchenstandards zertifiziert und daher regelmäßigen Auditierungs-Prozessen unterworfen. Dieses hohe Sicherheitsniveau steht Anbietern und Anwendern Cloud-basierter CMS-Lösungen gleichermaßen zur Verfügung.
Ein weiterer, durch den aktuellen Fachkräftemangel besonders relevanter Vorteil ist die Einsparung des Wartungsaufwandes, weil dieser fast vollständig durch den CMS-Anbieter erbracht wird.
Mythos 6: CMS-Systeme sind nicht bedienerfreundlich
Ein Mythos, der durch aktuelle Headless-Technologien noch einmal befeuert wurde. Das Gegenteil ist der Fall. Es gibt, auch im Headless-Bereich, Content Management Systeme mit Inline-Editing (WYSIWYG) und intuitiver Bedienung, für die man weder spezielle Schulungen noch technische Fachkenntnisse benötigt.
Mythos 7: Die wichtigsten CMS-Anforderungen kommen aus dem Redaktionsteam
Die Anforderungen der Redaktion gehören von je her zu den Kernanforderungen eines Content Management Systems. Die meisten modernen Lösungen decken heute aber mindestens 80% der benötigten Funktionalitäten ab. Dafür haben die Anforderungen anderer Fachabteilungen an Stellenwert gewonnen:
Marketing: Personalisierung und Automatisierung von Kundeninteraktionen
IT: Schnittstellen für vorhandene Datenquellen und Anwendungen
Fazit: Es gibt eine Reihe typischer Fehlannahmen über Content Management Systeme, die einer objektiven CMS-Entscheidung im Wege stehen. Besonders größere Unternehmen sollten ein ausreichendes Zeitbudget für die CMS-Auswahl zur Verfügung stellen, sich nicht zu früh auf eine Agentur festlegen und bei Bedarf auf externe Quellen und Beratungsangebote zurückgreifen.
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Generative AI und Large Language Models (LLMs) spielen eine revolutionäre Rolle bei der Transformation von Content-Management-Systemen (CMS). Dieser Wandel geht weit über einen vorübergehenden Trend hinaus; er repräsentiert eine grundlegende Veränderung in der Art und Weise, wie wir digitale Inhalte konzipieren, organisieren und personalisieren. In diesem Blogbeitrag werden wir die tiefgreifenden Auswirkungen dieser Technologien sowie die ethischen Überlegungen, die bei der Navigation durch diese neue IT-Landschaft entscheidend sind, genauer unter die Lupe nehmen.
Wir befinden uns inmitten einer technologischen Neuorientierung, die nicht nur zahlreiche Chancen, sondern auch Herausforderungen mit sich bringt. Wie gestaltet sich also die Zukunft in dieser aufkommenden Ära?
Welche Möglichkeiten eröffnet die AI-gesteuerte Inhaltserstellung?
Generative AI und LLMs sind die Wegbereiter einer "Effizienzrevolution". Sie besitzen das Potential, einen Großteil der Herausforderungen bei der Inhaltserstellung praktisch zu eliminieren und die Produktivität zu steigern:
1. Mühelose Erstellung von Inhalten: Stellen Sie sich vor, Inhalte könnten ohne die üblichen Hürden erstellt werden. Generative AI und LLMs ermöglichen einen nahtlosen Übergang von der Konzeption bis zur Realisierung von Inhalten. Die erzielte Effizienzsteigerung ist dabei beeindruckend. Beispielsweise hat der GitHub Copilot bereits gezeigt, wie AI bei der Programmierung helfen kann, was wiederum auf das Potential in anderen Inhaltsbereichen hinweist.
2. Nutzerzentrierte Personalisierung: AI-gesteuerte CMS-Plattformen schaffen ein einzigartiges und personalisiertes Nutzererlebnis. Indem sie individuelle Präferenzen verstehen, liefern diese Systeme Inhalte, die auf einer persönlichen Ebene wirken und herkömmliche Segmentierungsmethoden veraltet erscheinen lassen.
3. Vereinfachte SEO: Die oft komplexe Welt der Suchmaschinenoptimierung wird durch AI transparenter. Indem sie SEO-Algorithmen entschlüsselt, ermöglicht AI, dass Inhalte an Sichtbarkeit und Bedeutung gewinnen.
Welche Herausforderungen gilt es zu meistern?
Die Einfachheit in Zeiten des digitalen Zeitalters aufrechtzuerhalten, kann unter anderem folgende Herausforderungen mit sich bringen:
1. Das Streben nach Authentizität: Obwohl AI-generierte Inhalte beeindruckend sind, wirft dies die Frage nach der Echtheit auf. Das Ausbalancieren zwischen dem echten menschlichen Ausdruck und der von AI erzeugten Kunst wird zu einer Fusion von Kreativität und Ethik. Die Verwendung von DeepFakes hat beispielsweise gezeigt, wie hochwertige gefälschte Inhalte ethische Dilemmata aufwerfen können. Ein Künstler hat kürzlich eine Serie überzeugender Bilder historischer Persönlichkeiten produziert, die Selfies machen. Doch was passiert, wenn nicht offensichtlich ist, dass etwas von AI generiertes nicht echt ist?
2. Neugestaltung von Rollen: Mit der zunehmenden Übernahme von Aufgaben in der Inhaltserstellung durch AI entwickeln sich auch die Rollen im Content-Ökosystem weiter. Content-Manager werden zu Kuratoren und Guides, die die Nutzer durch die Inhaltslandschaft führen, indem sie Journeys entwerfen und Erlebnisse steuern.
3. Ethische Herausforderungen: Mit der wachsenden Verbreitung von AI in der Inhaltserstellung tauchen auch ethische Fragestellungen auf. Die Aufrechterhaltung von Transparenz und Integrität ist entscheidend für das Vertrauen und die Einhaltung ethischer Standards.
Was erwartet uns in der Zukunft?
Kurzfristige Perspektive (1-5 Jahre):
1. Die Ära der nahtlosen Integration: AI-Inhalte werden ununterscheidbar mit von Menschen verfassten Inhalten verschmelzen und so das Engagement der Nutzer erhöhen.
2. Virtueller Content-Partner: AI wird mehr und mehr zu einem Kollaborateur, der bei der Entwicklung von Inhalten und der Anpassung von Erlebnissen mitwirkt.
3. Neu konzipierter Datenschutz: Angesichts der AI-gesteuerten Datenerfassung wird der Schutz der Privatsphäre weiterhin an erster Stelle stehen, wobei die Nutzer mehr Kontrolle über ihre Daten erhalten werden.
Langfristige Perspektive (5+ Jahre):
1. AI in kreativen Bereichen: AI wird ihren Einfluss auf kreative Bereiche ausweiten und zu neuen Formen von Literatur, Kunst und Musik führen. So wie Sampling in den 90er Jahren die Musik für immer verändert hat, wird dies auch AI in den nächsten Jahrzehnten tun.
2. Die Rolle der AI im Bildungswesen: AI wird das Bildungswesen mit personalisierten und adaptiven Lernerfahrungen revolutionieren, indem sie Lernpfade entwickelt, die auf jeden einzelnen Lernenden zugeschnitten sind.
3. AI-geschriebene Geschichten: AI wird zum führenden Geschichtenerzähler in verschiedenen Bereichen werden. Digitaler AI-Begleiter: AI wird sich zu einem persönlichen Begleiter entwickeln, der individuelle Bedürfnisse und Absichten genau versteht.
Wo liegen die Grenzen der AI-Nutzung?
Auf der Reise durch die unerforschten Weiten des AI-gesteuerten Content Managements ist es unerlässlich, ethische Überlegungen als unseren Kompass zu nutzen. Die Ethik in AI-basierten CMS umfasst verschiedene Aspekte, die alle von entscheidender Bedeutung sind, um eine verantwortungsbewusste Entwicklung und Anwendung dieser wegweisenden Technologien zu gewährleisten.
Transparenz und Verantwortung
Transparenz bildet das Fundament für ethische AI im CMS. Für Nutzer sollte es erkenntlich sein, wann sie mit AI-generierten Inhalten interagieren. Ersteller und Manager von Inhalten sollten offenlegen, inwieweit AI an der Content-Erstellung beteiligt ist, und dabei die Qualität und Genauigkeit sorgfältig überwachen.
Wenn beispielsweise ein Nachrichtenartikel teilweise oder vollständig von AI generiert wurde, sollte dies klar kenntlich gemacht werden. Content-Manager sollten außerdem Aufzeichnungen über AI-generierte Inhalte führen, um Audits und Qualitätskontrollen zu ermöglichen.
Schutz vor Voreingenommenheit
Voreingenommenheit stellt eine subtile Gefahr dar, die bei der Erstellung von AI-gestützten Inhalten auftreten kann. AI-Modelle werden auf umfangreichen Datensätzen trainiert, die zwangsläufig Verzerrungen aus den Quelldaten enthalten. Um ein ethisches Content-Management zu gewährleisten, sollten Unternehmen aktiv gegen Verzerrungen in AI-generierten Inhalten vorgehen.
Dies umfasst die kontinuierliche Überprüfung von AI-generierten Inhalten, um Fehler zu erkennen und zu korrigieren. Die Ersteller von Inhalten sollten geschult werden, AI-generierte Inhalte zu identifizieren und stets auf Stereotype, Diskriminierung oder Fehlinformationen zu prüfen.
Wahrung der Privatsphäre
Die Sicherung der Privatsphäre und Datensicherheit sind nicht verhandelbare Aspekte ethischer AI im CMS. Obwohl AI-Systeme Zugriff auf Nutzerdaten für Personalisierung benötigen, müssen Unternehmen robuste Datenschutzmaßnahmen umsetzen. Dies beinhaltet die Anonymisierung von Nutzerdaten, transparente Datenschutzkontrollen und klare Kommunikation über Datenerfassung und -verwendung, um Vertrauen zu schaffen.
Menschliche Kontrolle und Verantwortung
Trotz der leistungsstarken Funktionen von AI sollte sie nicht isoliert agieren. Menschliche Kontrolle bleibt von entscheidender Bedeutung, um sicherzustellen, dass AI-generierte Inhalte den ethischen Standards und Unternehmenswerten entsprechen. Content-Manager und -Ersteller sollten eine aktive Rolle bei der Überwachung von AI-Systemen spielen und bei Bedarf eingreifen.
Zusätzlich sollten Unternehmen in kontinuierliche Schulungen zur Ethik von AI für ihre Teams investieren. Die Sensibilisierung von Content-Erstellern und -Managern für die ethischen Konsequenzen von AI ist unerlässlich für ein verantwortungsbewusstes Content-Management.
Fazit
Auf der Reise durch die von AI geprägte digitale Landschaft sind ethische Überlegungen stets unser Kompass. Obwohl AI ein beispielloses Potential für Innovation und Effizienz birgt, stellen sich uns vor ethische Herausforderungen, die unsere Aufmerksamkeit erfordern.
Durch die Priorisierung von Transparenz, der Vermeidung von Voreingenommenheit, dem Schutz der Privatsphäre und menschlicher Kontrolle können wir eine Zukunft gestalten, in der AI im CMS nicht nur die Effizienz steigert, sondern auch die Werte von Integrität, Authentizität und das Vertrauen der Nutzer bewahrt.
Hinweis: Im Einklang mit dem Thema wurde dieser Blogbeitrag in Zusammenarbeit mit Chat GPT-4 verfasst.
Obwohl sich Unternehmen einig sind, dass Bilder und Videos helfen, Vertrauen und Glaubwürdigkeit im Internet aufzubauen, haben sie Schwierigkeiten bei der Zusammenarbeit und der Bereitstellung von personalisierten visuellen Inhalten in großem Maßstab – so die Ergebnisse der ersten globalen DAM-Umfrage von Cloudinary unter 420 DAM-Anwender aus den Bereichen Marketing, IT und Management aus 14 verschiedenen Ländern.
Die von Cloudinary in Auftrag gegebene und von dem unabhängigen Marktforschungsunternehmen Researchscape International durchgeführte Umfrage zeigt, dass die meisten Unternehmen (57 Prozent) zwei bis drei Digital Asset Management (DAM)-Lösungen einsetzen und Probleme mit der Integration, dem Workflow, der Zusammenarbeit und der Postproduktion haben. 86 Prozent halten die Integrationsfähigkeit von DAM-Lösungen mit anderen Tools im Tech-Stack für äußerst oder sehr wichtig und setzen auf Automatisierung und generative KI, um diese Probleme zu lösen.
DAM-Nutzung heute
Heutzutage verlassen sich Unternehmen mehr denn je auf Bilder und Videos. Laut der Umfrage nutzen sie visuelle Inhalte vorrangig aus fünf Gründen: um das Vertrauen in die Marke zu stärken (64 Prozent), um die Glaubwürdigkeit der Produkte zu erhöhen (62 Prozent), um die Marktbekanntheit/SEO zu verbessern (59 Prozent), um den Kauf von Produkten zu fördern (52 Prozent) und um Retouren zu reduzieren (31 Prozent). Daher ist es nicht verwunderlich, dass die Anzahl der digitalen Assets im Internet stark zunimmt. Von den Befragten speichern 25 Prozent 50.000 oder mehr digitale Assets.
Obwohl Text-Assets wie Dokumente, PDFs oder Präsentationen nach wie vor am häufigsten in DAMs gespeichert werden (85 Prozent), liegen Bilder und Videos mit 79 Prozent und 66 Prozent dicht dahinter. Es wird jedoch erwartet, dass insbesondere die Nutzung visueller Inhalte bald zunehmen wird: Unternehmen gehen davon aus, dass sie künftig mehr Bilder (65 Prozent), Kurzvideos (64 Prozent), 3D (41 Prozent), Live-Streaming-Videos und lange Videos (jeweils 34 Prozent) nutzen werden.
Engpässe primär in den Bereichen Workflow/ Zusammenarbeit und Postproduktion Da digitale Inhalte immer vielfältiger und umfangreicher werden, wird es für Unternehmen schwieriger, visuelle Erlebnisse durchgängig und in großem Umfang anzubieten. Die Umfrage deckt Engpässe in zwei Bereichen auf: Workflow/ Zusammenarbeit und Postproduktion. Bei der Bereitstellung digitaler Inhalte in großem Umfang über verschiedene Websites und Anwendungen hinweg wurde die Verfügbarkeit von Management-Ressourcen mit 51 Prozent als größte Herausforderung genannt. Postproduktionsprobleme wie der Zeit- und Arbeitsaufwand für die Erstellung von Asset-Varianten liegen mit 48 Prozent ebenfalls weit vorn.
Bei der Bereitstellung von Assets für das Entwicklungsteam zur Verwendung auf Websites oder in Apps ist die größte Herausforderung die Verwaltung von Anfragen und Feedback (44 Prozent), gefolgt von der zeitnahen Bereitstellung von Assets und verspätetem Feedback zu Assets (beide 39 Prozent). Die größten Herausforderungen bei der Bereitstellung von Inhalten durch Kreativpartner sind die Qualität der Inhalte, die Unterstützung mehrerer Formate und die verspätete Lieferung.
Angesichts dieser Herausforderungen gibt fast ein Drittel (29 Prozent) an, dass es Tage dauert, bis genehmigte Inhalte auf Websites oder in Anwendungen veröffentlicht werden. In der heutigen schnelllebigen Wirtschaft kann dies einen erheblichen Verlust bedeuten. Daher werden Workflow und Zusammenarbeit sowie Asset-Optimierung (jeweils 59 Prozent) als die wichtigsten Funktionen genannt, die ein DAM heutzutage bieten sollte.
Ausblick: Einsatz von Automatisierung und generativer KI
Mit Blick auf die Zukunft sehen die Befragten mehrere Bereiche, in denen sich Automatisierung und generative KI-Funktionen positiv auswirken können.
Die fünf wichtigsten wiederkehrenden Aufgaben, die ein DAM automatisieren sollte, sind die personalisierte Zusammenstellung von Assets (53 Prozent), die Erstellung von Asset-Variationen für Kanäle und Geräte (49 Prozent), die Moderation von Markenrichtlinien (43 Prozent), die Moderation von benutzergenerierten Inhalten (UGC) (32 Prozent) und die Normalisierung von UGC (25 Prozent).
Die fünf wichtigsten Tools oder Funktionen, bei denen generative KI einen Unterschied machen könnte, sind: Asset-Bearbeitung (54 Prozent), Textgenerierung (53 Prozent), automatisiertes Bild- und Videomanagement (52 Prozent), automatische Modifizierung/Personalisierung von Inhalten (47 Prozent) sowie Einblicke in Assets und Empfehlungen (42 Prozent).
- Generative AI zeigt Fortschritte, bleibt aber mit ethischen Bedenken belastet - Customer Data Platforms (CDPs) erreichen ihren Höhepunkt in 2-5 Jahren - Retail Media Networks (RMNs) erleben Herausforderungen trotz anfänglicher Begeisterung
Gartner’s 2024 Digital Advertising Hype Cycle beleuchtet zentrale Trends und Technologien im digitalen Marketing, berichtet Digiday. Der Bericht untersucht Fortschritte und Herausforderungen bei generativer KI, Customer Data Platforms (CDPs) und Retail Media Networks (RMNs). Er bietet zudem Einblicke in die zukünftige Relevanz dieser Innovationen.
Erwartungen an generative KI hoch Generative KI hat sich in den letzten Jahren erheblich weiterentwickelt und zeigt großes Potenzial in der Marketingbranche. Dennoch steht diese Technologie aktuell unter intensiver Beobachtung aufgrund ethischer und gesellschaftlicher Bedenken. Die Erwartungen an generative KI sind durch den Anstieg des Hypes teils unrealistisch geworden, und viele Unternehmen befinden sich noch in der explorativen Phase, um diese Technologie effektiv zu nutzen. Die Herausforderung besteht darin, generative KI gezielt einzusetzen und gleichzeitig die Anforderungen an Datenverwaltung und Training zu erfüllen.
CDPs stehen vor Herausforderungen Customer Data Platforms (CDPs) sind neu im Hype Cycle und könnten in den kommenden Jahren eine bedeutende Rolle spielen. Diese Plattformen ermöglichen eine zentrale Verwaltung von Kundendaten und fördern die Einhaltung von Datenschutzrichtlinien. Derzeit stehen CDPs jedoch vor Herausforderungen wie komplexen Integrationen und unterschiedlichen Betriebskosten. Trotz dieser Schwierigkeiten bieten sie eine wertvolle Möglichkeit für Unternehmen, ihre Marketingstrategien zu verfeinern und ihre KI-Modelle zu verbessern.
RMNs kämpfen mit steigenden Kosten Retail Media Networks (RMNs) sind ebenfalls ein zentrales Thema des Berichts. Während sie anfangs vielversprechend erschienen, zeigen sich nun zunehmende Schwierigkeiten in der Umsetzung. RMNs haben mit Fragmentierung, unklaren Standards und steigenden Kosten zu kämpfen, was zu einem Vertrauensverlust führt.
Erlebe zwei Tage mit Branchenexperten, die ihre Insights teilen. Wir laden Dich auf einen Kaffee bei uns ein und bringen Erfahrungen aus diesen Bereichen mit:
Showpad, ein belgisches Start-up-Unternehmen, bietet seine gleichnamige mobile Sales Enablement-Technologie nun auch in Deutschland, Österreich und in der Schweiz an. Die Kombination aus Online-Plattform und App steigert die Effizienz von Vertriebsteams aus allen Branchen und erhöht den Umsatz, indem es drei wesentliche Vertriebsherausforderungen löst: Die zentrale Verwaltung und digitale Präsentation aktueller Vertriebsunterlagen, die kontinuierliche Optimierung der Materialien sowie die Analyse ihres Einsatzes im Verkaufsgespräch.
Mit der individuell konfigurierbaren Lösung sind Sales-Mitarbeiter in der Lage, Materialien wie Produktvideos oder Broschüren direkt beim Kunden auf dem Tablet zu präsentieren. Die Gesprächsergebnisse können sie dann unmittelbar in das unternehmensweite CRM einpflegen: Showpad unterstützt Salesforce, Sugar CRM, Microsoft Dynamics und Microsoft Sharepoint, HTML5 Applikationen und lässt sich über die offene Schnittstelle (API) auch mit weiteren bestehenden Anwendungen verbinden.
Außerdem kann das Vertriebsteam direktes Feedback zur Qualität der Unterlagen an die Marketingabteilung geben. Diese Informationen tragen nach ihrer Auswertung zu einer langfristigen und kundengerechten Weiterentwicklung der Vertriebsprozesse bei. Durch die einfache Bedienbarkeit von Showpad finden sich die Anwender nicht nur schnell zurecht, auch die Einarbeitung von neuen Kollegen spart Zeit.
Vertriebs-Service auf dem „Silber-Tablet“
Showpad besteht aus einem Online-Portal und einer dazugehörigen App. Über das Portal konfiguriert die Marketingabteilung die App, verwaltet und aktualisiert die Vertriebsmaterialien und verteilt diese an das Vertriebsteam. Die Sales-Mitarbeiter erhalten über die App somit jederzeit Zugriff auf die neuesten, freigegebenen Materialien und können diese dem Kunden direkt über das iPad präsentieren oder zuschicken. Dies ersetzt etwa gedruckte Broschüren oder auch Formulare, in die Kundeninformationen eingetragen und erst zeitverzögert in das CRM-System übertragen werden.
Umgekehrt hilft die Feedback-Funktion dem Marketing, die Materialien zeitnah an die konkreten Bedürfnisse des Vertriebs anzupassen. Dies erleichtert auch neuen Kollegen den Einstieg, da sie von Beginn an mit bewährten, hochaktuellen Materialien arbeiten. Mit Showpad lässt sich zudem analysieren, wie und welche Vertriebsunterlagen beim Kundengespräch genutzt werden und zum Verkaufserfolg führen. Darüber hinaus haben die Nutzer die Möglichkeit, über die Anwendung Informationen untereinander auszutauschen und so die interne Kommunikation zu verbessern.
Weltweit zählt Showpad 300 Unternehmen aus allen Branchen, besonders aus der produzierenden Großindustrie, zu seinem Kundenstamm – darunter Audi, BASF, General Electric, Heineken und Unilever. Mit dem Eintritt in den deutschsprachigen Markt unternimmt das Unternehmen einen weiteren Schritt in seiner globalen Wachstumsstrategie. Im Frühjahr dieses Jahres hat das Unternehmen bereits eine Niederlassung in New York eröffnet und Venture Capital in Höhe von 2 Millionen US-Dollar erhalten.
Showpad ist ab sofort in Deutschland, Österreich und der Schweiz für iPads verfügbar; noch in diesem Jahr kommt eine Version für Geräte mit Android-Betriebssystem auf den Markt. Eine kostenlose Testversion für 30 Tage kann hier angefordert werden.
Danach steht die Lösung als Software as a Service mit Vertragslaufzeiten von einem bis drei Jahren zur Verfügung: Der Einstiegspreis beträgt 9 Euro pro Nutzer und Monat.
Über Showpad
Showpad bietet eine mobile Sales Enablement-Technologie, die die Effizienz der Vertriebsteams von Unternehmen jeder Größe und aus allen Branchen erhöht. Mit der Lösung, einer Kombination aus App und Online-Plattform, können Vertriebsmitarbeiter jederzeit mobil auf aktuelle und ihrem Bedarf angepasste Vertriebsmaterialien zugreifen, diese dem Kunden direkt präsentieren und so effektivere Verkaufsgespräche führen. Showpad wurde 2011 in Belgien gegründet, der Hauptsitz befindet sich in Gent. Die Zeichen von Showpad stehen auf Wachstum: Jüngst hat das Unternehmen Venture Capital in Höhe von zwei Millionen US Dollar eingesammelt, eine Niederlassung in New York eröffnet und die Expansion in den deutschsprachigen Raum angekündigt.
