Generative KI ist eine Art von künstlicher Intelligenz, die Milliarden von vorhandenen Datenpunkten nutzt, um neue Daten und Inhalte zu erzeugen (bzw. zu „generieren“). Dazu gehören Sounds, Musik, Stimmen, Text, Bilder, Videos, Animationen, 3D-Modelle und Code.
Generative KI ist in zweierlei Hinsicht ein technologischer Durchbruch.
Erstens ist es eine Innovation, die sich von der prädiktiven KI unterscheidet. Prädiktive KI verwendet in der Regel kleinere Datensätze als generative KI. Während die prädiktive KI Teilmengen vergangener Daten zur Vorhersage zukünftiger Trends analysiert, wird die generative KI auf Milliarden von Datenpunkten trainiert, damit sie neue Informationen erzeugen kann.
Zweitens macht die generative KI die Arbeit mit Maschinen für Menschen überall zugänglicher. Dank der Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) müssen Menschen nicht mehr ausschließlich in Zahlen oder Code mit Maschinen kommunizieren. Jetzt können Menschen und Maschinen durch geschriebene und gesprochene Worte, Kunst, Designsprachen, Musik und vieles mehr kommunizieren.
Wie funktioniert generative KI?
Wenn Benutzer*innen ein generatives KI-Tool nach neuen Informationen fragen, durchsucht das Tool die Milliarden von Eingaben, auf die es trainiert wurde. Es sucht nach Bezugspunkten, Mustern und Strukturen, die es anpassen und zur Erzeugung (oder Reproduktion) neuer Informationen nutzen kann. Deshalb ähnelt der erzeugte Inhalt den Daten, die in die Eingaben einfließen.
Wenn Anwender*innen dann Feedback zu den vom Tool generierten Inhalten geben, verwendet die KI maschinelles Lernen (ML), um sich anzupassen und ihre Ergebnisse zu verbessern. Durch Versuch und Irrtum sowie schrittweise Rückmeldungen der Anwender*innen generiert sie immer neue Inhalte.
Wie nutzen Marken generative KI als Differenzierungsmerkmal?
Marken und andere Nutzer*innen setzen generative KI ein, um Inhalte aller Art zu erstellen, von Social-Media-Posts und Produktanimationen bis hin zu Inhaltsentwürfen und Bewertungsmanagement. Die häufigste Verwendung von generativer KI unter Marketingfachkräften ist:
Grundlegende Inhaltserstellung (76 %)
Copywriting (76 %)
Anregung für kreatives Denken (71 %)
Analyse von Marktdaten (63 %)
Erstellung von Bildelementen (62 %)
Da immer mehr Kund*innen KI-gestützte Sucherlebnisse wie ChatGPT, AI Overviews von Google und Bing Copilot nutzen, müssen Marken die Auswirkungen der generativen KI auf die natürlichsprachliche Suche (NLS) verstehen. Außerdem müssen sie ihre Strategie für den Aufbau von Markenbekanntheit anpassen, insbesondere im lokalen SEO-Marketing.
Jede*r zweite Kund*in (45 %) würde wahrscheinlich ein KI-Tool nutzen und ihm vertrauen, um mehr Informationen über eine Marke zu erhalten.
Aber woher beziehen generative KI-Modelle Informationen über Marken?
Und was sorgt dafür, dass eine Marke auf einer KI-gesteuerten Suchplattform angezeigt wird, insbesondere bei markenneutralen Suchen?
Die KI bevorzugt Marken mit Daten, denen sie vertraut. Sie vertraut den Marken, die ihre Daten so organisiert haben, dass das KI-Tool sie „lesen“ und dank der Einheitlichkeit als genau einstufen kann und weiß, dass sie über Hunderte von Datenquellen hinweg veröffentlicht wurden.
Wenn Sie den Knowledge Graph von Yext als Ihre markenspezifische Datenquelle nutzen, haben Sie die vollständige Kontrolle über die Wahrnehmung Ihrer Marke durch die KI. Yext versorgt die künstliche Intelligenz auch mit von Ihnen freigegebenen Inhalten, um Informationen über Ihre Marke, Ihren Ruf, Ihre Produkte, Ihre Dienstleistungen, Ihre Filialstandorte, Ihre Mitarbeitenden und vieles mehr zu generieren.