KI, kurz für künstliche Intelligenz, ist eine Technologie, die Computern und Maschinen die Fähigkeit verleiht, auf eine dem Menschen ähnliche Weise zu lernen, zu kommunizieren und Probleme zu lösen.
1950 beschrieb der englische Mathematiker Alan Turing in seinem Aufsatz „Computing Machinery and Intelligence“ die KI erstmals als „denkende Maschinen“. Im Jahr 1956 tauchte der Begriff „künstliche Intelligenz“ auf einer Veranstaltung des Dartmouth College unter der Leitung des Informatikers John McCarthy auf. Dies markierte den Beginn der KI als Forschungsgebiet.
Die praktischen Anwendungen von KI für die Suche
Seit den 50er Jahren haben sich KI-Forschung und -Innovation ohne großes Aufsehen vollzogen. Bevor die generative KI im Jahr 2023 die Welt im Sturm eroberte, hat die künstliche Intelligenz die Suche schon länger verändert, als den meisten Menschen bewusst ist.
Im Jahr 2014 führte Google das Feature „Smart Bidding“ für seine Pay-per-Click-Werbung (PPC) ein.
Im Jahr 2015 launchte Google „RankBrain“ – seine erste KI für die Suche.
Im Jahr 2016 begann Yelp mit dem Einsatz von künstlicher Intelligenz, um durch die Analyse von Fotos aus den lokalen Unternehmenseinträgen detaillierte Informationen über Restaurants zu ermitteln.
Während viele Marketingfachleute die Anwendungsfälle von KI in ihre eigenen Arbeitsabläufe integriert haben, werden die meisten Teams den Anforderungen der KI-gestützten Suche nicht gerecht. Marken verlieren an Boden in den Bereichen markenneutrale Suche, AI Overviews und Plattformen für künstliche Intelligenz wie ChatGPT.
Schließlich beginnt und endet die Customer Journey nicht mehr an einem vorhersehbaren Ort. Nur 64 %* der Kund*innen suchen zuerst in traditionellen Suchmaschinen nach Produkten und Dienstleistungen. Und selbst wenn dies der Fall ist, reicht die räumliche Nähe nicht aus, um Ihre Filiale im Local Pack zu platzieren. Traditionelle SEO-Strategien mögen immer noch wichtig sein, sind aber nicht mehr der einzige Faktor für die Auffindbarkeit.
KI-gestützte Sucherlebnisse interessiert es nicht, ob Sie der größte Markenname mit den höchsten Werbeausgaben sind. Künstliche Intelligenz bevorzugt die besten Antworten, die sie finden kann. Doch was macht die besten Antworten aus? Zwei wichtige Merkmale:
Antworten, die von Marken mit glaubwürdigen Daten untermauert werden
Eine weitreichende digitale Präsenz, bei der Ihre Marke praktisch überall auftaucht Marken müssen ihre Datenstrategie an diesen Wandel anpassen oder riskieren, in KI-gestützten Suchsystemen unsichtbar zu werden.
Ihre Datenstrategie ist Ihre KI-Strategie
Im Zeitalter der künstlichen Intelligenz müssen Marken der Genauigkeit und Einheitlichkeit der Daten über alle Kanäle hinweg Priorität einräumen. Für eine maßgebliche, sichtbare digitale Präsenz ist dies unerlässlich. Eine fundierte Datenstrategie, die sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten einbezieht, ist die Grundlage für den Erfolg in diesem Umfeld.
KI kann strukturierte Daten finden und interpretieren. Wenn KI Ihre strukturierten Daten überall findet und diese Daten einheitlich sind, wird die KI Ihnen vertrauen. Im Gegenzug werden KI-Tools Ihre Daten mit größerer Wahrscheinlichkeit präsentieren, damit Kund*innen Sie finden können.
Unstrukturierte Daten werden oft als erweiterte Inhalte (wie Blogbeiträge oder Videos) veröffentlicht. Sie geben der KI den Kontext, den diese für die Darstellung Ihrer Daten in dialogorientierten Anfragen und für die Beantwortung mit großen Sprachmodellen (Large Language Models, LLMs) und der Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) benötigt. Unstrukturierte Daten fördern die Interaktion der KI mit Ihren Markendaten und liefern die umfassenden, kontextbezogenen Antworten, die Kund*innen heute von der Suche erwarten.
Um die Datenverwaltung zu skalieren und alle von der KI genutzten Websites, Apps und Kanäle zu erreichen, müssen Marken ihre Daten in einem Wissensgraphen zentralisieren. Damit können sie die Datengenauigkeit aufrechterhalten, Daten auf Unstimmigkeiten überwachen und Markeninformationen überall auf dem neuesten Stand halten.
Der Knowledge Graph von Yext ist der Eckpfeiler einer KI-gerechten Datenstrategie. Mit Yext können Marken in markenspezifischen und markenneutralen Suchanfragen angezeigt werden und Markeninformationen mit dem Kontext und der Spezifität bereitstellen, die von KI verlangt werden und denen Kund*innen vertrauen. So können Marken unabhängig von ihrer Größe oder ihrem Marketingbudget bei der Suche effektiv konkurrieren.
*Umfrageinformationen: Die Ergebnisse stammen aus einer Online-Umfrage unter 2.312 Erwachsenen, die innerhalb des letzten Jahres etwas online gekauft haben. Die Umfrage wurde vom 14. bis 25. Juni 2024 von Researchscape International im Auftrag von Yext durchgeführt. Die Ergebnisse wurden nach Landesbevölkerung, Alter und Geschlecht gewichtet. Die Befragten kamen aus fünf Ländern: Frankreich, Italien, Deutschland, dem Vereinigten Königreich und den Vereinigten Staaten.