Was ist RAG und warum sollten sich Marketer*innen damit beschäftigen?

„Was ist RAG und warum sollte ich mich überhaupt damit beschäftigen? Es gibt so viele Abkürzungen, ich komme gar nicht mehr mit.“ Ich kann mir vorstellen, dass dies bereits einige von Ihnen denken.

Machen wir es daher so einfach wie möglich: RAG (Retrieval-Augmented Generation) ist ein grundlegendes Prinzip, das bestimmt, wie wir täglich Informationen erhalten, oft ohne es zu bemerken. Es verändert, wie Kund*innen suchen und wie Marken in den einzelnen Phasen der Customer Journey von der Entdeckung bis zur Konversion mit ihnen in Kontakt treten.

Einfach ausgedrückt: RAG kombiniert zwei wesentliche Elemente, um KI intelligenter zu machen.

1. Abruf (Retrieval): Es zieht relevante und genaue Informationen aus zuverlässigen Quellen wie Knowledge Graphs, Websites oder Bewertungen.

2. Erweiterte Generierung (Augmented Generation): Mithilfe dieser Daten erstellt die KI Antworten, die sich wie ein Gespräch anfühlen und auf Fakten basieren.

Stellen Sie sich RAG als einen effizienten Assistenten vor, der Antworten verbessert, indem er reale, relevante Informationen abruft, bevor er eine Antwort generiert. Anstatt zu raten oder Dinge zu erfinden, stützt RAG Antworten auf zuverlässige Daten, um Richtigkeit und Relevanz zu gewährleisten. Wenn Kund*innen beispielsweise den KI-Chat-Assistenten eines Restaurants fragen: „Gibt es auch glutenfreie Optionen?“, ruft RAG Informationen aus der Speisekarte des Restaurants, aus den FAQs und aus Kundenbewertungen ab, um beispielsweise folgende Antwort zu generieren: „Ja. Wir bieten mehrere glutenfreie Optionen an, darunter Salate und Sandwiches mit glutenfreiem Brot.“

Profi-Tipp: Ein wesentlicher Bestandteil dieses Prozesses ist, wie gut die Daten gespeichert und organisiert werden. Hier kommt ein Knowledge Graph ins Spiel. Durch die Zentralisierung strukturierter Daten (wie Öffnungszeiten) und unstrukturierter Daten (wie Kundenrezensionen) stellt ein Knowledge Graph sicher, dass KI-Tools auf die Informationen zugreifen können, die sie für die Bereitstellung präziser und kontextuell relevanter Antworten benötigen. Ohne eine solide Datengrundlage kann RAG das volle Potenzial nicht ausschöpfen.

RAG wird zunehmend Teil aller Kontaktpunkte in der Customer Journey. RAG könnte als eine der bedeutendsten Veränderungen betrachtet werden, die seit Jahren die Customer Journey beeinflussen, insbesondere seit der Einführung der Omnichannel-Marketingautomatisierung. Es ist überall:

• Discovery: KI-gesteuerte Suchergebnisse fassen relevante Informationen schnell zusammen und helfen den Kund*innen, Marken und Produkte zu finden, von denen sie vielleicht noch nichts wussten. Generative KI-Tools können beispielsweise weniger bekannte Optionen aufzeigen, indem sie Produktmerkmale oder Vorteile hervorheben, die mit der Benutzeranfrage verknüpft sind.

• Überlegung: RAG verbessert die Produktfindung, indem es detaillierte Beschreibungen, Bewertungen und Vergleiche bereitstellt, was Kund*innen die Möglichkeit gibt, verschiedene Optionen zu bewerten. Anstelle einer Liste von Links erhalten sie kuratierte Einblicke, die ihnen die Bewertung ihrer Optionen erleichtern.

• Entscheidung: RAG vereinfacht durch das Abrufen von Informationen zu Verfügbarkeit, Preis oder Standort in Echtzeit den Entscheidungsprozess. Kund*innen können schneller handeln, sei es beim Besuch eines Geschäfts oder beim Abschluss eines Online-Kaufs.

• Unterstützung nach dem Kauf: KI-gestützte Tools mit RAG bieten schnelle und präzise Antworten auf Kundenanfragen, wie z. B. Rückgaberichtlinien oder Problemlösungen. Dies schafft Vertrauen und Loyalität und verwandelt einmalige Käufer*innen in Stammkund*innen.

Profi-Tipp: In jeder Phase ist die Qualität der über RAG abgerufenen Daten von entscheidender Bedeutung. Tools wie Knowledge Graphs bieten die Struktur und Verbindungen, um sicherzustellen, dass die KI genaue und zuverlässige Informationen abruft, wodurch letztendlich das Kundenerlebnis in allen Bereichen verbessert wird.

1. Die Bedeutung der Datenorganisation verstehen: Erfahren Sie, wie Tools wie Knowledge Graphs die Informationen Ihrer Marke zentralisieren und optimieren können, um den KI-Abruf zu verbessern und die Kundenbindung zu steigern.

2. KI-Tools nutzen: Sehen Sie sich Lösungen an, die RAG-Funktionen integrieren, wie z. B. erweiterte Website-Suchplattformen, um Ihr Kundenerlebnis zu verbessern.

3. SEO neu denken: Verändern Sie Ihre Strategie, um den Schwerpunkt auf Relevanz und Tiefe zu legen. Erstellen Sie Inhalte, die mit alltagssprachlichen Anfragen und Echtzeit-Informationsbedürfnissen übereinstimmen.

Es ist nicht nur Hype. RAG unterstützt den Übergang zur dialogorientierten Suche. Die Customer Journey wird dadurch reibungsloser und intuitiver. Mit intelligenteren, schnelleren und präziseren Antworten werden neue Standards für das Kundenerlebnis gesetzt.

Marketer*innen, die sich jetzt auf RAG einstellen, werden bereit sein, die Anforderungen der zukünftigen Suche zu erfüllen. Mit Tools wie Knowledge Graphs, die diese Entwicklung vorantreiben, werden Marken, die saubere, organisierte Daten priorisieren, den Weg weisen.

Lesen Sie weiter: Die Rolle eines Knowledge Graph für den Erfolg von RAG