Beobachtetes Signal · 26. Sept. 2023 · Analysis · Quelle: CMSWire · Relevanz: 2/5 · Sentiment: Positiv
KI als Haupttreiber für Hyper-Personalisierung im Marketing des nächsten Jahrzehnts
In diesem Leitartikel argumentiert Nishant Patel, Mitgründer und CTO von Contentstack, dass KI in den kommenden zehn Jahren der primäre Treiber für Hyper-Personalisierung im Marketing sein wird. Er zeichnet die Evolution der MarTech-Landschaft von starren Unternehmenssystemen zu Cloud-basierten SaaS-Lösungen sowie die Expansion von Omnichannel-Kanälen nach. Patel ist überzeugt, dass KI-Modelle Marken in die Lage versetzen werden, personalisierte Inhalte in großem Maßstab automatisch zu generieren, wodurch die klassische Zielgruppensegmentierung abgelöst wird. Als Beispiel führt er KI-generierte Avatare für Autoren auf Substack an. Patel betont, dass hyper-personalisierte Inhalte künftig durch KI erstellt werden, während die menschliche Kontrolle auf das Testen und Optimieren der Modelle zur Verbesserung der Customer Experience beschränkt bleibt. Zudem hebt er die Notwendigkeit flexibler Echtzeit-Technologien hervor und prognostiziert, dass persönliche Agenten künftig digitale Erlebnisse im Auftrag der Nutzer anpassen werden. Abschließend rät er, sich auf den Kundennutzen und die iterative Optimierung basierend auf Feedback zu konzentrieren.
Redaktioneller Ausblick auf KI-getriebene Personalisierung mit hoher Relevanz für den MarTech-Sektor, wenngleich konkrete, sofortige Handlungsanlässe oder Breaking News fehlen.
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Wichtigste Kernpunkte & Evidenz
- Substack bietet nun KI-generierte Avatare für Autoren zur Markenbildung ihrer Newsletter an.
- Der Artikel wurde von Nishant Patel, Mitgründer und CTO bei Contentstack, verfasst.
- Veröffentlicht am 26. September 2023 auf CMSWire.
- Patel prognostiziert, dass KI hyper-personalisierte Inhalte in großem Maßstab automatisch generieren wird.
- Kunden sind laut der zitierten Quelle bereit, deutlich mehr für hochgradig personalisierte Erlebnisse zu zahlen.
Verknüpfte Unternehmen
2 verknüpfte Unternehmen“Nishant Patel is currently co-founder and CTO at Contentstack (from author bio)....”
“Substack now offers AI-generated avatars for writers to brand their newsletters....”
Ontologie & Marktkonzepte
Verwandte Marktsignale & Trends
Aktuelle verifizierte Unternehmensentwicklungen und Deal-Aktivitäten in diesem Marktsegment.
KI treibt Werbung zurück in die physische Welt
KI treibt Werbung zurück in physische Räume, da das Vertrauen in Online-Inhalte sinkt, KI-Antwortmaschinen Websites umgehen und agentische KI wächst. Out-of-Home (OOH) und digitale Out-of-Home-Werbung (DOOH) gewinnen wieder an Bedeutung: Die US-OOH-Umsätze stiegen im Q2 um 10,7 % auf 3,16 Mrd. USD, DOOH sogar um 18,5 % und macht fast 40 % der Kategorieumsätze aus. Diese Entwicklung spiegelt eine Verschiebung wider, da physische Räume für Werbetreibende wertvoller werden, mit überspringbaren Formaten und programmatischer Steuerung. Es gibt jedoch Bedenken hinsichtlich der Opt-out-Möglichkeiten und der zunehmenden Kommerzialisierung öffentlicher Räume, wie Ezra Klein anmerkt.
Threads testet Substack-Newsletter-Integration
Threads testet eine neue Funktion, die es Creatorn ermöglichen würde, ihre Substack-Newsletter mit ihren Profilen zu verknüpfen. Der App-Forscher Alessandro Paluzzi entdeckte eine Option für 'Newsletter – Substack' im Bereich 'Featured' in den Profileinstellungen. Dies würde Autoren ermöglichen, über Threads neue Leser zu gewinnen, während die Plattform von mehr ansprechenden Inhalten und Diskussionen profitiert. Die Funktion befindet sich noch in der Testphase, und es ist unklar, ob sie vollständige Funktionen wie Vorschauen oder Analysen bieten wird. Diese Integration ist Teil eines breiteren Trends, bei dem soziale Plattformen die Verbindungen zu Newsletter- und Podcast-Creatorn stärken.
Contentstack stellt mit Contentstack Canoe KI-Visibilitätstool vor
Auf der ContentCon Europe hat Contentstack sein erstes eigenständiges Produkt vorgestellt: Contentstack Canoe ist ein KI-Visibilitätstool, das Marken aufzeigt, wie sie in der KI-Suche namentlich genannt, beschrieben und zitiert werden. Die Lösung vergleicht die eigene Performance mit bis zu zehn Wettbewerbern und schließt jeden Analyseprozess mit einer priorisierten Liste konkreter Handlungsempfehlungen ab, die von KI-Agenten unmittelbar umgesetzt werden können. Damit reagiert das Unternehmen auf die wachsende Bedeutung von generativer KI und Large Language Models bei der Informationsbeschaffung von Käufern. Marken erhalten so die notwendigen Einblicke und Werkzeuge, um ihre digitale Sichtbarkeit in KI-gestützten Suchumgebungen gezielt zu steuern, ihre Marktposition im Wettbewerbsvergleich abzusichern und ihre Content-Strategie optimal auf die Anforderungen autonomer Such- und Empfehlungsagenten auszurichten.
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