„Oh, das T-Shirt muss ich haben!“ – das spontane Gefallen von einem Produkt passiert in Sekunden, da kann der rationale Anteil in uns in den Hintergrund treten, die Gefühle übernehmen und bringen die Kaufentscheidung voran. Diese Impuls-Entscheidungen lassen sich schwer messen – was allerdings bekannt ist: Marken beeinflussen uns unter anderem in diesen Momenten. Wie wir zu Marken stehen, lässt sich wiederum mit Onlinebefragungen gut ermitteln.

Eine Möglichkeit dafür ist Brand Metrics, eine Software vom gleichnamigen schwedischen Unternehmen. Das will messbar machen, was „in den Köpfen der Menschen vorgeht“ – also den Effekt einer Kampagne messen. Wie sie dafür Daten gewinnen und welche Rolle künstliche Intelligenz für sie spielt, erzählt CEO und Mitgründer Anders Lithner im Interview.

t3n: Wie erheben sie die Brand-Metrics-Daten?

Anders Lithner: Wir bleiben immer innerhalb des Ökosystems. Wir vereinfachen und optimieren den Prozess, indem wir Personen, die Ads ausgesetzt waren, nur eine Frage stellen. Dies geschieht direkt auf der Website des Publishers, ohne dass Third-Party Tracking erforderlich ist. Dabei erfassen wir drei wichtige Informationen: Wie oft hat jemand eine Anzeige gesehen, wie lange und wie steht die Person zur Marke. Aufgrund dieser Daten können wir den Effekt der Marke anhand von vier Kennzahlen analysieren: Bekanntheit, Erwägung, Präferenz und Handlungsabsicht. Durch diese Analyse können wir in den tatsächlichen Live-Daten feststellen, dass die Exposition gegenüber der Markenkampagne zu einer stärkeren Bindung der Personen führt, die unsere Fragen beantworten. Da wir den Prozess so einfach gestalten, können diese Daten für jede Kampagne erfasst werden. Publisher können dadurch schnell aussagekräftige Vergleichswerte und Erkenntnisse aufbauen, die sie ihren Werbekunden zur Verfügung stellen können.

t3n: Wie nutzen Sie KI in ihrer Software?

Wären wir ein amerikanisches Unternehmen, würde ich wahrscheinlich sagen, dass wir schon immer KI genutzt haben (lacht). Wir haben schon immer basierend auf Algorithmen gearbeitet, die auf Regressionsanalysen basieren. Hinter dem, was wir tun, steckt also wirklich fortgeschrittene Statistik. Es sind dieselben Statistiken, die ein selbst fahrendes Auto dazu bringen würden, nach links oder rechts abzubiegen. Unsere Software ist wie eine Nachahmung des menschlichen Gehirns, die versucht, intelligent über unsere Daten zu nachzudenken. Es sind fortgeschrittene Algorithmen. Für mich spannend ist die Frage, ob wir vorhersagen können, was wir machen sollen.

t3n: Und, können wir das?

Wir messen bereits den Effekt einer Kampagne. Aber wir können noch nicht eine Kampagne an eine KI geben, damit sie uns sagt, wie erfolgreich sie sein wird. Wenn die KI das eines Tages kann, sind wir ja nicht mehr gefragt. Also probieren wir, diejenigen zu sein, die besser als alle anderen Ergebnisse vorhersagen können – auch mithilfe von KI.

t3n: Wie forschen Sie daran aktuell?

Wir sind aus Göteborg: Dort gibt es die Chalmers University of Technology, die bekannte KI-Wissenschaftler hat. Gemeinsam mit ihnen arbeiten wir daran, wie wir mit unseren Daten Vorhersagen machen können. Unser Ziel ist es, bevor das ganze Geld in eine Kampagne gesteckt wird, mit Daten zu schauen, wie erfolgreich sie sein kann. Aktuell ist es ja so: Sie kaufen eine Kampagne, geben Geld aus und können nur hinterher sagen, ob es funktioniert hat. Wir wollen etwa schauen, wie die Kampagne im Vorfeld optimiert werden kann. Es ist nicht leicht, etwas wie das Markenbewusstsein oder Markenpräferenz vorauszusagen.

t3n: In dem Fall geht es um Gefühle: Wie wollen Sie die so messbar machen?

Alles, was wir machen, betrifft die Köpfe der Nutzer, es geht ja nicht um ihr reines Verhalten, etwa, worauf sie klicken. Für mich geht es da um drei Dimensionen: Die erste ist die kognitive, ob sie ein Unternehmen kennen. Die nächste ist die Markenpräferenz: Wenn sie eine Marken kennen, wollen wir wissen, ob sie sie mögen. Die dritte Dimension ist dann das Verhalten: Würden sie das Produkt der Marke kaufen? Wir müssen durch alle Ebenen durch, da gibt es keine Abkürzungen. Und um herauszufinden, was die Leute denken, müssen wir sie befragen.

t3n: Fragen klingt nach einem leichten Unterfangen – das ist es aber nicht. Vielleicht habe ich als Nutzer keine Lust auf Umfragen?

Das ist für uns eine dauerhafte Herausforderung. Wir begegnen ihr damit, dass wir möglichst wenig Fragen stellen, nämlich nur eine. Die Frage sollte in demselben Umfeld stattfinden, in dem auch die Werbung erschienen ist. Damit soll die Frage wirken wie etwa eine Bewertung eines Films bei Netflix: Sag uns deine Meinung, damit wir dir mehr von dem vorschlagen können, was dir gefällt. Also: So wenig fragen wie möglich und nötig, in dem werbeverbundenen und relevanten Umfeld. Wichtig ist außerdem, klarzumachen, dass wir die Antworten nicht verwenden, um die Nutzer damit zu verfolgen, sie bleiben für uns anonym.

t3n: Was ist mit Nutzern, die vielleicht einen schlechten Tag haben oder einfach unwahr antworten? Diese verfälschen dann das Ergebnis.

Das beeinflussen wir etwa dadurch, dass wir die Antwortoptionen rotieren, etwa bei Befragungen über ein Connected-TV-Gerät. Wenn immer die gleiche Antwort voreingestellt ist, laufen wir sonst Gefahr, dass diese überproportional stark ausgewählt wird.

t3n: Werfen wir einen Blick in die Zukunft: Glauben Sie, dass der Markt erst einmal härter wird?

Der Markt hat immer Höhen und Tiefen. Aktuell lebt der Werbemarkt von kurzfristigen Ansätzen, wenn wieder mehr Geld da ist, wird es wieder mehr langfristige Entwicklungen geben.