KI in Monitoring und Analytics: Hilfe für Social-Media-Management und -Marketing

Lernende digitale Helfer werden von manchen als Bedrohung angesehen, von anderen als willkommene Unterstützung. Christian Müller zeigt Ihnen in diesem Beitrag auf, an welchen Stellen sie bei Monitoring und Analytics helfen können und welche Auswirkungen das auf die Arbeit von Social-Media-Managern und -Marketern hat.

Symbol Monitoring Analytics
(Foto: © belchonock, depositphotos)

Künstliche Intelligenz (KI) wird für Social Media Management und Marketing das sein, was Automatisierung für einfache Industrie-Jobs ist: eine fundamentale Veränderung, die Menschen in vielen Bereichen überflüssig macht oder die Arbeit grundlegend verändert. Vor allem in den Bereichen Monitoring und Analytics hat KI schon heute eine spürbare Bedeutung. 

Die Horroszenarien, die eine Welt zeichnen, in der Social-Media-Manager, Marketers und Community-Manager durch KI und Bots ersetzt werden, sind dabei keineswegs alternativlos. Viel wahrscheinlicher, und in der Praxis auch sinnvoller, sind Szenarien, in denen Marketing- und Kommunikationsprofis KI als Werkzeug nutzen und dank intelligenter Vorbereitung und Unterstützung besser kommunizieren und arbeiten können. 

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Künstliche Intelligenz: Definition und Relevanz für Kommunikation und Marketing

Wenn Sie mehr über die Grundlagen und Begriffe der Künstlichen Intelligenz erfahren wollen, lesen Sie den UPLOAD-Artikel „Was ist Künstliche Intelligenz und warum ist das wichtig?“  Ergänzend dazu ist dieser Beitrag von Dirk Liebich lesenswert, der Teil einer Artikelserie ist.

Im Hinblick auf Kommunikation und Marketing spielt KI heute schon bei der Erstellung von Inhalten eine wichtige Rolle. Klaus Eck von d.tales sagt auf Zielbar beispielsweise dazu: 

Die Künstliche Intelligenz wird im Content-Marketing eine sehr große Rolle spielen, wenn es darum geht, Inhalte miteinander zu kombinieren und zu promoten … Für Unternehmen, die international agieren möchten, bietet KI bereits heute hilfreiche Features. Mithilfe von Algorithmen gelingt es Facebook, einen Post in die jeweilige Muttersprache des Users zu übersetzen. Diese orientiert sich am angegebenen Ort, der bevorzugten Sprache und der Sprache, in der der User normalerweise postet. Umständliche Mehrfachpostings von Beiträgen können damit wegfallen.

Schon heute nutzen große Publikationen KI um Artikel zur lokalen Sportberichterstattung automatisiert erstellen zu lassen. Nachzuhören in Episode 30 des On-the-way-to-new-work-Podcasts. Jan Tißler hat sich hier beim UPLOAD Magazin bereits 2014 mit dem Thema auseinandergesetzt: „Robotergeschichten – Wenn Automaten Texte schreiben“.

Eine deutliche Lücke klafft hier zwischen der Bedeutung, die der KI zugemessen wird, und der tatsächlichen Nutzung.

Darüber hinaus hat Professor Dr. Claudia Bünte in ihrer aktuellen Studie „Künstliche Intelligenz: Die Zukunft des Marketing“ Marketing-Manager zur Bedeutung von KI befragt. Mit 208 Teilnehmenden ist die Studie zwar nicht repräsentativ, sie spiegelt jedoch gut das Stimmungsbild und den heutigen Stand vieler Unternehmen wieder. Beispielsweise zeigt sich, dass zwar fast 80 Prozent der Befragten KI für das Marketing für wichtig hält, jedoch nur etwas mehr als 31 Prozent bereits KI-Tools nutzen. Da ist noch Luft nach oben. 

Lesetipp: In dieser Ausgabe des UPLOAD Magazins finden Sie außerdem die Ergebnisse einer Befragung zum Thema KI in Marketing und Customer Experience. Fünf Fachleute geben dort ihre Einschätzungen weiter.

KI als Partner bei Analytics und Interpretation

Über die Erstellung von Inhalten hinaus kann KI jedoch vor allem bei der Erfassung, Auswertung und Interpretation von Analytics ein wertvolles Werkzeug sein. Bevor jedoch zu viel Hoffnung in KI-Tools gesetzt wird: Auch die beste KI kann nur dann Wirkung zeigen, wenn die Mitarbeitenden eines Unternehmens Zeit haben, um sich mit den gesammelten Daten der Analytics zu befassen. 

Diese Grundlage wird vielerorts meiner Erfahrung nach jedoch leider vernachlässigt. Die bereits erwähnte Studie von Professor Dr. Claudia Bürkle bestätigt meine Erfahrung:

Nur wenige Mitarbeiter haben die notwendige Zeit, sich mit den Daten zu beschäftigen.

Selbst bei Social-Media- und Marketing-Managern, bei denen die Erfassung und Auswertung von Daten eigentlich zu den Kernaufgaben gehören sollten, ist wenig bis keine Zeit für die Beschäftigung mit Daten vorgesehen. 

KI kann zwar keine Zeit dafür frei machen, denn das müssen Geschäftsleitung und Führungskräfte tun und entsprechend Arbeitszeit umschichten. Doch KI-basierte Tools können die Auswahl der relevanten Daten unterstützen und bei deren Interpretation helfen. 

Große Tools wie Brandwatch oder Talkwalker, beide kenne ich aus eigener Anwendung, verfügen inzwischen über die Fähigkeit, auf ungewöhnliche Entwicklungen von Faktoren wie Fanwachstum, Reichweite, Interaktion oder Sentiment-Verhältnis hinzuweisen und so die wichtigen Trends und Entwicklungen in den Analytics hervorzuheben. 

Gerade die Sentiment-Analyse ist ein gutes Beispiel für den Einsatz von KI. Bei ihr wird die Stimmung in Bezug auf ein Thema oder eine Marke in den Social Media, Foren und Blogs erfasst. Um eine qualitativ gute und hilfreiche Sentiment-Analyse zu erstellen, müssen die eingesetzten Algorithmen in der Lage sein, positive Stimmung von negativer zu unterscheiden. Vor allem bei Sarkasmus, schwarzem Humor und ähnlichen Ausdrucksweisen fällt das oft schwer. 

Durch den Einsatz von KI lässt sich die Zahl der fehlerhaft zugeordneten Treffer deutlich reduzieren. Social-Media- und Marketing-Manager können sich so eher auf die Sentiment-Analyse verlassen und schneller die Ursache oder Auslöser für gute und schlechte Stimmung im Netz erkennen. 

Ähnlich wird KI heute bereits bei der Suche in und Analyse von Social-Media-Kanälen eingesetzt. Talkwalker setzt in seiner Social-Media-Suchfunktion bereits heute KI ein, um relevante von irrelevanten Treffern zu unterscheiden. Da ich diese KI-unterstütze-Suche bereits testen durfte kann ich sagen: Die Trefferquote ist beeindruckend gut. 

Allerdings gilt hier wie bei allen anderen KI-Tools auch: Die volle Wirkung entfaltet sich erst nach einer Anfangsinvestition in Form von Zeit und Aufwand. Die ersten paar dutzend Treffer sollten manuell bewertet und eingeordnet werden, um der KI die nötige Datengrundlage für den Lernprozess zu liefern. Nach diesem ersten Training ist die KI dann in der Lage, die gelernten Muster selbstständig auf andere Themen und Suchbegriffe zu übertragen. 

KI und Monitoring: Intelligentes Zuhören für besseres Verständnis

So hilfreich KI auch bei den Analytics sein kann, ihr wahres Potenzial zeigt sich erst im Monitoring. Hier geht es darum, in die sozialen Netzwerke hinein zu lauschen und Kunden und Fans zuzuhören. Daher auch der oft verwendete Begriff des Social Listenings. Sollten Sie mit dem Thema noch nicht so vertraut sein, lesen Sie die Einführung ins Social-Media-Monitoring von Stefan Evertz. Interessant ist für Sie dann auch der Beitrag „Drei Einsatzmöglichkeiten von Social-Media-Monitoring für Unternehmen“ von Florian Hieß.

Beim Monitoring gibt es jedenfalls grundsätzlich zwei Zielsetzungen: 

  1. Social Listening mit dem Ziel der Interaktion und des Engagements: Bei diesem Ansatz geht es darum, die Fans, Kunden, Influencer und Adressaten zu verstehen um dann Gespräche oder Interaktion zu initiieren. Das Zuhören dient dazu, die Menschen und ihre Bedürfnisse besser zu verstehen um besser mit ihnen kommunizieren zu können. Diese Zielsetzung ist vor allem für Social-Media- und Community-Management  und primär auf operativer Ebene relevant. 
  2. Social Listening mit dem Ziel von Insights und Trenderkennung: Hier geht es vor allem darum, die Bedürfnisse und Wünsche von Kunden, Fans und Adressaten zu verstehen, um sie in der Produktentwicklung, dem Kundensupport und/oder der Unternehmens-, Kommunikations- und Marketingstrategie zu berücksichtigen. Dieser Ansatz ist vor allem für Social-Media- und Marketing-Manager sowie Produktverantwortliche und Führungskräfte relevant. 

Bei beiden Ansätzen kann KI ein wertvolles Werkzeug im Monitoring sein. Neben der oben bereits erwähnten qualitativen Verbesserung von Suchergebnissen kann KI auch bei der Objekt- und Bilderkennung helfen.

So können KI-basierte Tools beispielsweise Produkte und Marken in Bildern und vermehrt auch Videos erkennen, ohne dass ein gut sichtbares Logo oder eine Erwähnung im Text nötig sind. So lassen sich beispielsweise von Kunden und Fans gepostete Inhalte schneller finden. Die Kunden und Fans können dann kontaktiert werden um entweder eine Konversation in Gang zu setzen und/oder die Rechte für die Weiterverwendung des Bildes oder Videos auf den Kanälen der jeweiligen Marke zu erfragen. 

Darüber hinaus kann KI dabei helfen, das Nutzerverhalten zu analysieren und zu verstehen, zu welchen Zeiten welche Ziel- und Bedarfsgruppen auf welchen Kanälen aktiv sind und am besten erreicht werden können. Das umfasst nicht zwingend nur Social Media sondern beispielsweis auch Foren. Solche Erkenntnisse können dabei helfen, die Publikation und Distribution der eigenen Inhalte optimal zu planen und zu gestalten. 

Ähnliches gilt auch für das Erkennen aktueller Trends, die Anknüpfungspunkte für die Kommunikation einer Marke bieten. KI-unterstütztes Monitoring kann geeignete Trends schneller erkennen und die passenden Inhalte und Botschaften effizienter erstellen. Die Vorteile von KI im Monitoring bringt eine Infografik von mentionlytics hervorragend auf den Punkt.

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KI ist Werkzeug und Partner, Menschen sind die entscheidende Instanz

Bei aller Begeisterung für die Möglichkeiten und das aktuell nur geringfügig genutzte Potenzial von KI: Ohne Menschen geht es nicht. Zwar gibt es bereits heute Bots, die ganze Support-Konversationen im Messenger selbstständig führen können. Und auch Google Duplex zeigte dieses Jahr, wie weit KI-basierte Systeme heute schon sind. Doch bei all diesen Möglichkeiten sind einige Fragen wichtig: 

  • Wollen Menschen wirklich nur mit Algorithmen und Bots interagieren und kommunizieren?
  • Kann KI wirklich beurteilen, was Menschen wichtig ist und die Zwischentöne der menschliche Kommunikation verstehen?
  • Können KI-basierte Monitoring- und Analytics-Tools die Gesamtsituation des Unternehmens und der Marke berücksichtigen?
  • Wollen Unternehmen Analytics- und Monitoring-Tools Zugriff auf unternehmensinterne Daten geben, um ein Gesamtbild der Situation zu schaffen und die Beurteilung der Daten zu verbessern?

Grundsätzlich ist es zwar möglich, dass (künftige) Monitoring- und Analytics-Tools, basierend auf KI, auch Geschäftszahlen berücksichtigen und daher wissen, welche Produkte und Themen gerade die höchste Priorität genießen. Doch ob Unternehmen diese Verknüpfung von sensiblen internen Daten mit Monitoring-Ergebnissen wollen, steht auf einem anderen Blatt.

KI verändert Monitoring, Analytics, Marketing, Kommunikation, Social-Media- und Community-Management bereits heute. Doch diese Entwicklung führt nicht zwangsläufig zur Ablösung oder dem Ersatz von Menschen. Wenn sich Kommunikations- und Marketingprofis weiterbilden, die neuen Möglichkeiten als Chance sehen und sie verstehen, werden sie neue Aufgaben und Rollen finden. 

Schlussendlich bleibt so vielleicht sogar mehr Zeit für die wirklich wichtigen Aufgaben und Themen, während Routinearbeiten von der KI erledigt werden. Nicht die schlechteste Perspektive, oder?


Dieser Artikel gehört zu: UPLOAD Magazin 65

Diesmal schauen wir uns das Thema künstliche Intelligenz einmal unter einem besonders wichtigen Blickwinkel an: Was bedeutet KI heute schon für die Praxis und wohin geht die Reise in den nächsten fünf Jahren? Dazu beschäftigen wir uns mit Bereichen wie Marketing und Customer Experience, Intranets oder auch dem Social-Media-Management. Nicht zuletzt schauen wir nach, was eigentlich aus dem einstigen Hype-Thema Chatbots geworden ist. Außerdem in dieser Ausgabe: Die fünf Online-Marketing-Reports, die Sie wirklich brauchen.

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