Der Auto­nome Vermark­ter: Wie man mit KI ​„schnel­lere Mittel­mä­ßig­keit“ vermeidet

Frage Bob Pearson nicht nach der „perfekten Eingabeaufforderung“, um bessere Marketingtexte zu schreiben oder Ideen für Kampagnen zu generieren.

„Ich bin kein großer Verfechter von Eingabeaufforderungen“, erklärt Pearson. „Aus einem einfachen Grund: Ich denke, wir machen es zu kompliziert.“

Pearson, der in Texas ansässig ist, baute die erste globale Social-Media-Organisation von Dell auf und ist ein anerkannter Experte für Kommunikation, Marketing und digitale Innovation. Derzeit ist er außerordentlicher Professor an der University of Texas McCombs School of Business, wo er Kurse über neue digitale Medienmodelle, überzeugendes Verkaufen und generative KI unterrichtet.

Während die meisten Vermarkter sich mit Eingabeaufforderungsbibliotheken beschäftigen und über perfekte Formulierungen diskutieren, konzentriert sich Pearson auf etwas anderes. Er entwickelt Systeme, mit denen autonome Marketing-Tools die Kreativität verstärken, anstatt sie zu ersetzen, und hilft Vermarktern dabei, ihre Workflows bzw. ihre Arbeitsweise zu überdenken.

Eingabeaufforderungs-Engineering ist eine Taktik, strategisches Systemdenken ein Wettbewerbsvorteil. Mit dem einen erzielst du geringfügig bessere Ergebnisse. Das andere verändert die Art und Weise, wie dein Team konkurriert.

Um den Einstieg zu finden, musst du drei grundlegende Dinge tun: Deine eigene Intelligenz aufbauen, bessere Fragen stellen und KI in die regulären Workflows integrieren. Um zu verstehen, warum dies wichtig ist, muss man Kreativität anders sehen. Das alles gehört dazu, um mit KI nicht durchschnittlich oder mittelmäßig zu sein.

Pearson geht bei der Kreativität so vor wie Lieferkettenexperten bei der Herstellung. Das Rohmaterial (Ideen, Forschung, Kundenerkenntnisse) durchläuft die Produktion (Briefings, Design, Texterstellung) bis zum Vertrieb (Kampagnen, Kanäle, Personalisierung). KI ersetzt keinen einzigen Schritt. Sie beschleunigt jeden Schritt und erweitert deine Möglichkeiten in jeder Stufe.

„Vielleicht bekommen wir mehr Ideen im Vorfeld, mehr Taglines im Vorfeld, mehr unterstützende Nachrichten im Vorfeld“, betont Pearson. „Das ist dann das Futter für uns, um ein besseres Briefing zu erstellen. Während wir das Briefing erstellen und über das Design nachdenken, können wir mit einer viel breiteren Palette von Farben und Hintergründen herumspielen.“

Du erhältst 50 anstatt 5 Rohentwürfe. Deine Aufgabe ist es nicht, alle 50 zu verwenden. Deine Aufgabe ist es, zu erkennen, welche drei Entwürfe es wert sind, verfeinert zu werden, weil du deine Zielgruppe verstehst und weißt, was die Leute tatsächlich bewegt.

Der Mensch tut, was nur Menschen tun können: Er trifft die Entscheidung, die das Signal vom Rauschen trennt.

Pearson unterscheidet zwischen Eingabeaufforderungs-Engineering und strategischer Befragung. „Schreibe einen Blogbeitrag über Marketingtrends“ zu schreiben ist eine Eingabeaufforderung (wenn auch eine viel zu einfache). Die Frage „Welche Faktoren sind für die jüngsten Veränderungen bei den Marktanteilen verantwortlich (Innovation, Preisgestaltung, Vertrieb, Vorschriften, neue Mitbewerber, Verbraucherverhalten)? Bitte liste die drei wichtigsten Fragen in jedem Bereich auf, und was würde sie veranlassen, sich gerade jetzt für dieses Thema zu interessieren?“ ist eine strategische Fragestellung, bei der die Fragen die Erkenntnisse steuern, die du erhältst.

Pearson verwendet zwei Rahmen für den Aufbau autonomer Marketingsysteme: Das „CIKK“ für den Aufbau eines KI-gesteuerten Marketing-Stacks und das ABCDE-Modell für die Durchführung von Kampagnen. Beide zwingen dich dazu, strategische Fragen zu stellen, bevor du überhaupt eine Eingabeaufforderung tippst.

Die meisten Vermarkter hören „KI-gesteuerter Marketing-Stack“ und denken an Software-Verknüpfungen. Sein „CIKK-Rahmen“ richtet sich an Fachleute, Studenten und Organisationen, die die Kernkompetenzen entwickeln wollen, die sie benötigen, um in modernen Arbeits- und Bildungsumgebungen erfolgreich zu sein, insbesondere Kommunikation, Zusammenarbeit, kritisches Denken und Kreativität. Betrachte sie als übergeordnete Metakompetenzen.

• CRM: Kannst du vorhersagen, welche Leads sich umwandeln lassen, bevor dein Vertriebsteam Zeit mit ihnen verschwendet? Kannst du die Kundenansprache auf der Grundlage von Verhaltensmustern personalisieren, die du manuell nie erkennen würdest?
• Inhalte: Kannst du messen, ob deine Markensprache über alle Kanäle hinweg konsistent bleibt, oder hoffst du das nur? Kannst du in Echtzeit sehen, wie deine Kunden auf deine Nachrichten reagieren, und diese anpassen, bevor die Kampagne endet?
• Kanäle: Investierst du in Kanäle auf der Grundlage von Leistungsdaten oder auf der Grundlage deiner bisherigen Investitionen? Kannst du leistungsschwache Kanäle mitten in der Kampagne abschalten und das Budget umschichten?
• Kunden: Weißt du, welche Kontaktdaten korrekt sind, bevor du Kampagnen darauf aufbaust? Kannst du eine Ansprache entwickeln, die sich persönlich anfühlt, weil sie sich auf tatsächliche Informationen über jeden Interessenten stützt?

Pearson erhält Antworten auf diese Fragen mit seinem KI-Tech-Stack, und er sieht jede als eine andere Persönlichkeit oder Berufsbezeichnung, die ihm im Wesentlichen ein „Team“ zur Unterstützung seiner Arbeit gibt:

• ChatGPT ist sein intelligenter Assistent und „beschleunigt, wie ich Ideen kreiere oder weiterentwickle“.
• Perplexity ist sein Marktforschungsleiter. Er gibt ihm klare Anweisungen, und es liefert zitatreiche Suchen und detaillierte Berichte.
• Pi ist sein Social-Media-Direktor. Er sagt, es sei „gesprächig und reflektierend, wie einer meiner Freunde, der die Welt kommentiert“.
• Claude wendet er für längere analytische Arbeiten an und ist „am besten geeignet, wenn er um eine dokumentenbasierte Analyse gebeten wird“.

Erfahre, wie du Claude mit ActiveCampaign mit unserem MCP Claude Connector (Artikel auf Englisch) verwenden kannst.

Jedes stellt ein anderes Tool für verschiedene Aufgaben dar, die alle durch menschliches Urteilsvermögen darüber koordiniert werden, welche Fragen wichtig sind.

„Wir wollen verstehen, wie wir präziser werden und wissen, ob [dieser Prozess] zu besseren Entscheidungen/Ergebnissen führt. Das ist wichtiger als Zeitersparnis“, sagt er. „Wenn wir Zeit sparen, kommt es darauf an, wie wir diese Zeit ersetzen und ob der Gesamtwert steigt. Wenn wir Zeit sparen und die gewonnene Zeit dann vergeuden, ist alles umsonst.“

Neue Technologien verleiten die Menschen dazu, mit jedem Tool zu experimentieren. Er und Überzeugungskraft entwickeln Co-Autoren Kip Knight und Ed Tazzia kodifizierten das ABCDE-Modell, das sie für das US-Außenministerium entwickelt haben, als eine Möglichkeit, starke Markennarrative durch Prinzipien aufzubauen, die sich seit Jahrzehnten bewährt haben.

Ohne einen Prozess wirfst du der KI Eingabeaufforderungen zu und hoffst, dass etwas Nützliches zurückkommt. Mit einem System, das auf CIKK und dem ABCDE-Modell aufbaut, lenkst du autonome Marketing-Tools zur Lösung spezifischer Probleme im Dienste klarer Ziele (z. B. Verhaltensänderung, Kanalanpassung, Echtzeitanalyse).

Das ABCDE-Modell:

• Zielgruppe: Verfügst du über eine Intelligenzplattform, die genau aufzeigt, wer deine Zielgruppe ist und welche Inhaltsersteller deren Entscheidungen beeinflussen, oder arbeitest du mit demografischen Vermutungen?
• Verhalten: Kannst du messen, ob deine Inhalte tatsächlich das Verhalten verändern oder nur Eindrücke erzeugen?
• Inhalte: Erstellst du Material, das auf die von dir gewünschten Verhaltensweisen ausgerichtet ist, oder produzierst du nur Inhalte, weil dein Kalender es verlangt?
• Versand: Passt du die Kanäle auf der Grundlage von Leistungsdaten an oder hältst du an deinem ursprünglichen Medienplan fest, weil sich ein Wechsel schwierig anfühlt?
• Bewertung: Kannst du nahezu in Echtzeit sehen, was funktioniert, und die Ressourcen umschichten, oder wartest du bis zum Ende der Kampagne, um festzustellen, dass du die Hälfte deines Budgets verschwendet hast?

Wenn du ChatGPT nur mit öffentlichen Trainingsdaten verwendest, fischst du im selben Meer wie deine Mitbewerber. Die Erkenntnisse, die du erhältst, werden denen der Mitbewerber ähneln.

Baue einen eigenen Datenteich auf (in englischer Sprache), indem du interne Verkaufsdaten, Kundenforschung und Verhaltensmuster kombinierst. Du schaffst Erkenntnisse, die niemand sonst reproduzieren kann.

„Wenn du tatsächlich ein LLM aufbaust, das spezifisch für deine Zielgruppe ist“, erklärt Pearson, „indem du proprietäre Verkaufsdaten, proprietäre Marketingdaten, alle deine Forschungen mit Open-Source-Daten kombinierst, wirst du ein viel spezifischeres LLM aufbauen, das dir andere Erkenntnisse gibt als deine Mitbewerber.“

Analysten und KI-Agenten greifen beispielsweise auf ClinicalTrials.gov (in englischer Sprache) zurück, eine globale Open-Source-Datenbank mit 450 000 klinischen Studien, kombiniert mit proprietärem Wissen über jede Krebsbehandlung, die in der Arzneimittelentwicklung untersucht und auf dem Markt eingesetzt wird. Diese Informationen sind in keiner öffentlichen Datenbank zu finden. Sie haben ihren eigenen Teich angelegt. Das ist der Vorteil.

Baue die Infrastruktur auf, um die erhöhten kreativen Fähigkeiten zu bewältigen. Pearson verweist auf Eleven Labs als sein Lieblingsbeispiel dafür, warum KI-Fähigkeiten ohne Systemdenken nichts bedeuten. Die Sprachlokalisierungsplattform wandelt englische Inhalte in jede beliebige Sprache, Kadenz oder jeden Dialekt weltweit in professioneller Qualität um. Du könntest eine Marke in Tagen statt in Monaten weltweit einführen.

Aber was dann?

Was als Nächstes passiert: „Wie sieht die Preisgestaltung nach Ländern aus?“, fragt Pearson. „Wie wirst du es nach Ländern vertreiben, verpacken, produzieren, all diese Dinge? Wenn die Infrastruktur nicht mit der Kreativität mithalten kann, kommt man sowieso nicht ans Ziel.“

Das ist Kreativität als System. Man kann Inhalte über Nacht für 47 Märkte lokalisieren. Aber wenn man nicht den operativen Rahmen geschaffen hat, um diese 47 Märkte zu bepreisen, zu vertreiben und zu unterstützen, ist das Tool wertlos. Die meisten Unternehmen werden sich KI-Tools zulegen, die das kreative Ergebnis beschleunigen. Intelligente Unternehmen bauen die Infrastruktur auf, mit der sie dieses Ergebnis tatsächlich nutzen können.

Pearson erläutert anhand eines Beispiels aus dem Gesundheitswesen den Unterschied zwischen KI-Antworten und systematischer Intelligenz.

Nehmen wir an, du versuchst, die Funktionsweise klinischer Studien zu ändern und möchtest (oder kannst) nicht das Geld und die Zeit für herkömmliche Marktforschung aufwenden. Du musst Forscher und Prüfärzte erreichen, die an 450 000 klinischen Studien weltweit beteiligt sind. Autonomes-Marketing-Tools liefern mit dem richtigen System innerhalb weniger Tage Informationen.

KI-Agenten ziehen Informationen aus allen 450 000 Studien und von jedem, der in bestimmten Bereichen in den US-Gesundheitssystemen eine Forschungsposition innehat. Aber das Abrufen von Daten ist noch keine Intelligenz. Das System muss strategische Fragen beantworten: Welches ist der minimale klinische Unterschied, der die Praxis verändern würde?  Was sind die wichtigsten Biomarker? Wer sind die besten Prüfärzte für diese spezielle Behandlung? Können wir die Größe eines Kontrollarms durch eine synthetische Kontrolle minimieren? Wie hoch ist die Belastung für die Teilnehmer? Und vieles mehr.

„Behandelst du KI wie Google oder wie einen Doktoranden, der neben dir sitzt?“, fragt Pearson.

Die Google-Version: Wer waren die Forscher, die Studien zur Alzheimer-Krankheit durchgeführt haben?

Die Doktoranden-Version: Finde Forscher, die in den letzten drei Jahren Studien durchgeführt haben, die auf dem Gebiet führend zu sein scheinen, deren Studien die dritte Phase erreicht haben, ob sie erfolgreich waren oder nicht. Sag mir, was sie gelernt haben, und zeige mir genau, wie viele Patienten sie pro Zentrum rekrutiert haben.

„Mit Perplexity erhältst du innerhalb von 5 bis 15 Minuten eine detaillierte Antwort“, so Pearson. „Du hast vielleicht nicht alles, was du brauchst, aber du weißt, was noch fehlt. Du kannst jetzt zu deinem wirklich intelligenten menschlichen Kollegen gehen und sagen: Das ist alles, was ich habe. Das musst du ausfüllen, um unsere Empfehlung zu vervollständigen.“

Von da an baut das System immer weiter auf. Mit welchen Prüfärzten solltest du zusammenarbeiten? In welchen Zentren befinden sie sich? Jetzt hast du 25 Zentren. Welche Inhalte braucht jedes Zentrum, um diese Studie bei potenziellen Teilnehmern zu vermarkten? In wie vielen Sprachen sollen die Inhalte verfasst werden?  Wie erreichen wir eine vielfältige Zielgruppe?

„Jeder hat eine Idee und jeder weiß Bescheid“, erklärt Pearson. „Aber jetzt generiert das System Inhalte für jeden Prüfer mit leichten Anpassungen. Das Gesundheitssystem in Denver, Cleveland oder Miami, oder das in Spanisch oder Mandarin.“

Der Durchbruch liegt nicht in der Geschwindigkeit. Der Durchbruch liegt nicht in der Geschwindigkeit, sondern darin, dass man Entscheidungen auf der Grundlage von Informationen treffen kann, die niemand sonst hat, weil man ein System entwickelt hat, das Fragen stellt, die niemand sonst stellt.

Pearsons Ratschläge für den Einstieg vermeiden den typischen Ansatz „alles ausprobieren und sehen, was funktioniert“. Konzentriere dich auf die Grundlagen, die sich ergänzen.

• Baue deine Informationsplattform auf. Wähle deine drei wichtigsten Kundensegmente aus. Setze KI-Agenten ein, um alles zu sammeln, was öffentlich zugänglich ist: ihre Herausforderungen, ihre Gewohnheiten beim Konsum von Inhalten, wer sie beeinflusst und die Trends, die ihre Branche umgestalten. Wenn du Inhalte erstellst, stütze dich auf tatsächliche Erkenntnisse darüber, wie deine Zielgruppe denkt, anstatt zu raten.
• Lerne strategisches Hinterfragen. Höre auf, KI wie Google zu behandeln. Zwinge dich eine Woche lang dazu, längere, spezifischere Eingabeaufforderungen zu schreiben, die den Kontext deiner Zielgruppe, die gewünschten Ergebnisse, den Tonfall und die Beschränkungen berücksichtigen. Verfolge, welche Eingabeaufforderungen zu brauchbaren ersten Entwürfen führen und welche nicht. Fünf Minuten, die du in die Ausarbeitung einer durchdachten Frage investierst, ersparen dir eine Stunde Überarbeitung.
• Weise dem KI-Workflow Rollen zu. Schaffe kein „KI-Team“, das von deiner regulären Arbeit getrennt ist. Weise den vorhandenen Teammitgliedern neben ihren aktuellen Aufgaben auch KI-Verantwortung zu. Jemand wird der Workflow-Planer. Jemand anderes verwaltet deine kreative Bibliothek. Wenn die KI-Arbeit in die regulären Aufgaben integriert wird, wird sie zum Standardarbeitsverfahren.

Die Unternehmen, die mit autonomem Marketing gewinnen werden, sind nicht diejenigen, die KI am meisten einsetzen. Sie sind diejenigen, die KI ganz bewusst einsetzen, mit Systemen, die auf Prinzipien aufbauen, die schon immer wichtig waren: die Zielgruppe verstehen, zielgerichtet arbeiten, messen, worauf es ankommt, und das Urteilsvermögen bewahren, das entsteht, wenn man sich tatsächlich für das Problem interessiert, das man löst.

Alles andere ist nur schnelleres Mittelmaß.