Beobachtetes Signal · 17. Juli 2023 · Analysis · Quelle: CMSWire · Relevanz: 2/5 · Sentiment: Positiv
KI-gestützte Personalisierung in DXPs: Realistische Erwartungen und Herausforderungen
Dieser Artikel von CMSWire beleuchtet die konkreten Potenziale und Hürden bei der Integration von KI-gestützter Personalisierung in Digital Experience Platforms (DXPs). Unter Berufung auf Gartner-Daten betrachten 79 % der Unternehmensstrategen KI, Analytics und Automation als erfolgskritisch für die kommenden zwei Jahre. Haupthemmnisse für die Adaption sind demnach Messprobleme und mangelndes Verständnis des Nutzens. Hans Sayyadi, Engineering Lead bei Uber Eats, erläutert den praktischen Einsatz von modellbasierten Recommendation-Algorithmen, Vektorsuche und Trade-off-Optimierung, um Reibungsverluste zu minimieren und die Content Discovery zu verbessern. Der Beitrag unterstreicht, dass einfache Personalisierung zwar über Cloud-Dienste verfügbar ist, fortgeschrittene KI-Anwendungen jedoch tiefgreifende Expertise in den Bereichen KI, ML, Search und verteilten Systemen sowie etablierte ML-Ops-Praktiken erfordern.
Liefert wertvolle Brancheneinblicke zur KI-gestützten Personalisierung, stellt jedoch keine fundamentale Marktveränderung, Regulierung oder Produktinnovation dar.
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Wichtigste Kernpunkte & Evidenz
- Gartner-Umfrage: 79 % der Strategen halten KI, Analytics und Automation für die nächsten zwei Jahre für kritisch.
- Hauptbarrieren der KI-Adoption sind Messbarkeitsprobleme und unklare Vorteile (jeweils von 19 % genannt).
- Uber-Eats-Experte Hans Sayyadi nutzt Vektorsuche und Recommendation-Algorithmen für effiziente Personalisierung.
- Ziel der KI-Personalisierung ist die Reduktion von Reibung und Klicks sowie eine bessere Content Discovery.
- Fortgeschrittene Personalisierung erfordert Expertenwissen in KI, ML, Search, verteilten Systemen und ML-Ops.
Verknüpfte Unternehmen
2 verknüpfte Unternehmen“Bern Elliot, research vice president and distinguished analyst at Gartner Inc, and a recent survey by Gartner....”
“Hans Sayyadi, head of engineering at Uber Eats, is responsible for AI, machine learning, search, and personalization....”
Ontologie & Marktkonzepte
Verwandte Marktsignale & Trends
Aktuelle verifizierte Unternehmensentwicklungen und Deal-Aktivitäten in diesem Marktsegment.
Verndale startet AI-Visibility- und Content-Supply-Chain-Services
Verndale, eine Digitalberatung, hat neue Services eingeführt, die Marketern helfen, die Sichtbarkeit ihrer Marke in KI-generierten Antworten zu messen und zu verbessern. Da KI-Assistenten wie ChatGPT und Google AI Overviews zunehmend Recherche- und Kaufentscheidungen beeinflussen, müssen Marken wissen, ob sie in diesen Antworten erwähnt, empfohlen und korrekt beschrieben werden. Verndales Services umfassen eine AI-Visibility-Analyse, die echte Publikumsfragen über große KI-Plattformen testet und Lücken bei Markenerwähnungen und Zitaten identifiziert. Zudem bieten sie eine AI-Ready Content Supply Chain Assessment zur Optimierung der Content-Operationen für die KI-Ära. Das Unternehmen zitiert Forschung von SparkToro, wonach 68% der Google-Suchen ohne Klick enden, und Gartner, wonach 45% der B2B-Käufer generative KI für Kaufrecherchen nutzen. Eine Fallstudie mit der Quinnipiac University zeigte deutliche Verbesserungen bei Content-Optimierung und KI-Bereitschaft durch gesteuerte Agenten-Workflows.
OK Futures KI-‚Druckkochtopf‘-Kampagne für Goodwipes
Der frühere CEO von MullenLowe U.S., Frank Cartagena, gründete die Kreativagentur OK Future, um das Potenzial generativer KI für eine kleine Agentur zu testen. Ihr erstes Projekt, eine Parodie auf OpenAIs Astra-Werbespot für die Körperpflegemarke Goodwipes, wurde in vier Tagen mit KI-Tools wie ArtCraft, Seedance und OpenAIs Astra-Modell produziert und reduzierte die geplanten Produktionskosten von 700.000 US-Dollar drastisch. Die Kampagne 'Meet Asstra' erzielte über 1,5 Millionen Aufrufe auf Reddit. Cartagena bezeichnete das Tempo jedoch als 'nicht nachhaltig' und als 'Druckkochtopf'; das Team arbeitete rund um die Uhr und drohte sogar mit Kündigung. Goodwipes‘ SVP of Marketing, Meredith Diehn, betonte das Vertrauen in Cartagena und den Wert, mit KI zu experimentieren. Der Artikel unterstreicht den wachsenden Einsatz von KI in der Kreativproduktion: 73 % der Vermarkter nutzen GenAI für visuelle Inhalte, und Gartner prognostiziert, dass die Ausgaben für KI-Software bis 2029 auf 981 Milliarden US-Dollar steigen werden.
KI-Startups in der Token-Reseller-Falle
Eine Analyse von Trending Topics beleuchtet eine strukturelle Herausforderung für KI-Startups: Sie agieren oft als Token-Wiederverkäufer mit geringen Margen, vergleichbar mit Zwischenhändlern, statt als klassische Software-Unternehmen. Anhand eines fiktiven Sport-App-Beispiels wird veranschaulicht, wie Kosten für App-Store-Gebühren, Token-Verbrauch und KI-Funktionen für Gratisnutzer die Gewinne schmälern. Laut einer Marktstudie machen Inferenzkosten durchschnittlich 23 % des Umsatzes skalierender KI-Firmen aus, die Bruttomargen liegen bei rund 52 % gegenüber 78–80 % bei klassischem SaaS. Der Artikel diskutiert, wie Anbieter wie OpenAI und Anthropic Preissetzungsmacht besitzen und dass Startups wie Cursor in eigene Infrastruktur investieren, um die Abhängigkeit zu verringern, was jedoch für die meisten nicht machbar ist. Neoclouds werden als nicht zielführend für das Kernproblem gesehen. Eine Gegenposition argumentiert, dass sinkende Inferenzkosten die Margen verbessern könnten und KI-native Startups bereits Marktanteile erobert haben. Abschließend werden Strategien empfohlen, wie proprietäre Daten, Workflow-Integration und Kostenoptimierung.
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