Content Marketing Cycle: Unterstützung durch Künstliche Intelligenz

Content Marketing Cycle – Theorie und Praxis, Teil 2

Autor: Jens Gützkow

Content ist wertvoll, wenn er mit Sorgfalt erstellt wurde und für sein Publikum in irgendeiner Art und Weise relevant ist. Es erscheint deshalb logisch, Content nicht nur zu erstellen und ihn einmal zu veröffentlichen, sondern ihn vielmehr wiederzuverwenden. Das heißt: den gleichen Content in angepasstem Format auf anderen Kanälen zu publizieren. In meinem letzten Blogpost bin ich darauf eingegangen, wie sich das Modell des Content Marketing Cycle nutzen lässt, um Content systematisch zu erstellen, zu distribuieren und seine Reichweite im Auge zu behalten. Es geht dabei insbesondere auch um die sinnvolle Mehrfachverwendung von Content, gezielt aufbereitet für die Ansprüche der verschiedenen Kanäle.

Content zu erschaffen, kann mühselig sein

Reden wir nicht drum herum: Die Erstellung von immer neuem Content und Content-Häppchen wird im Alltag schnell zu einer nervenden, zeitraubenden Aufgabe. Denn wenn der spannende Teil – die Erschaffung der Hauptinhalte – erledigt ist, müssen diverse Kanäle befüllt werden: Facebook bitte mehrfach wöchentlich, Twitter möglichst mehrfach täglich, dazu eine Insta-Story, ein sachlicher Hinweis auf Xing und bitte LinkedIn nicht vergessen. Communities wollen gepflegt, Gruppen moderiert, andere Beiträge kommentiert werden. Eine Zeit lang macht das Spaß. Bald gerät es zur Aufgabe, die eben auch noch erfüllt werden muss.

Wie wäre es, wenn das Content Marketing System einen größeren Teil der Arbeit übernehmen würde? Die Grundregeln, wie ein Post für einen bestimmten Kanal auszusehen hat, sind doch halbwegs definiert – könnte da nicht das System ein wenig mitdenken und die Posts automatisch erstellen? Genau daran arbeiten wir bei PressMatrix momentan. Wir wollen aus Content automatisch neuen Content erschaffen lassen – auf intelligente Art und Weise.

Unterstützung durch Künstliche Intelligenz

Am Anfang steht ein Stück Content – ein Beitrag für die nächste Zeitschriftenausgabe, ein Fachartikel für die Online-Veröffentlichung, ein Text für eine Marketing-Broschüre, ein Erklär-Video, ein Podcast oder was auch immer. Die Frage für jeden Publisher, Marketing-Experten oder jeden anderen Content-Erschaffer ist doch, wie sich dieser Content nun effektiv alle anderen Kanäle nutzen beziehungsweise bewerben lässt. Also schreibt man was Neues für Twitter, Facebook, Xing und so weiter. Ohne Doubled Content, SEO-optimiert und dem Ton des jeweiligen Mediums angemessen. Das kostet Zeit. Und: Nach dem Post ist vor dem Post – insbesondere Social-Media-Kanäle wollen regelmäßig befüllt sein.

Künftig könnte uns Künstliche Intelligenz hierbei sinnvoll unterstützen. Wir testen und optimieren gerade verschiedene Algorithmen auf ihr Sprachverständnis hin. Aus einem Text sollen sie mehrere Vorschläge für verschiedenen Social-Media-Posts machen. Dabei soll eben genau nicht immer nur die Überschrift oder die ersten Zeichen einer Einleitung als Post-Text verwendet werden. Der Algorithmus soll den gesamten Text analysieren, wichtige Phrasen und Botschaften erkennen und daraus etwas Neues gemäß vorgegeben Zeichen- oder Stil-Regeln formulieren. Aus mehreren Vorschlägen, die der Algorithmus macht, wählt der Nutzer einen aus und macht letzte Feinarbeiten. Daraus wiederum lernt das System – etwa welche Formulierungen dem Nutzer am besten gefallen – und macht beim nächsten Mal noch bessere, individuellere Vorschläge. Das Anfertigen von Social-Media-Posts wäre nur noch eine Angelegenheit von Minuten.

Spinnen wir das kleine Beispiel doch einfach noch weiter. Eine solche KI-Engine könnte, integriert in ein Content-Marketing-System, noch vieles mehr. Auf Basis der individuellen Einstellungen – welche Kanäle, welche Zielgruppen, welche Ziele – aktiv bei der Vermarktung des Content mitwirken. Sie könnte die passenden Vermarktungskanäle filtern und entsprechende Vorschläge machen. Älterer Evergreen-Content ließe sich immer mal wieder einflechten. Die KI-Engine könnte das Marketing-Konzept verfeinern und anpassen und zugleich dem Nutzer wertvolle Zeit bei der Befüllung seiner Marketingkanäle sparen.

Den Erfolg von Content messen
Und noch eine Dimension werden wir unserer intelligenten Content-Creation-Machine hinzufügen: nämlich die Messung des Erfolgs jedes Content-Häppchens. Das ist leichter gesagt als getan. Denn denkt man genauer darüber nach, definiert sich der „Erfolg von Content“ für jeden Nutzer, jeden Kanal und auch jedes Format völlig unterschiedlich. Dem einen genügen viele Likes, der andere benötigt Shares und der dritte bemisst nach Umsatzzahlen. In meinem nächsten Blogpost werde ich m ich diesem Thema ausführlicher widmen.

Macht endlich mehr aus Eurem Content

Content Marketing Cycle – Theorie und Praxis

Autor: Jens Gützkow

Content ist King.
Unternehmen verkaufen keine Produkte, sondern Geschichten.
Mit gutem Content lassen sich Kunden langfristig ans Unternehmen binden.

Diese und ähnliche Floskeln hat jeder, der sich mit dem Veröffentlichen von Inhalten im weitesten Sinne beschäftigt, schon mindestens tausendmal gehört oder gelesen. Und sie sind alle wahr. Wenn der Content gut und relevant ist.

Über die Frage, was guter Content ist, lässt sich trefflich streiten. Nicht nur die Redakteure der klassischen Publisher zerbrechen sich darüber täglich den Kopf, sondern auch die Marketing-Experten der Unternehmen. Das aber eine weite Verbreitung die Chancen erhöhen, dass mehr Menschen zu Lesern und Interessenten werden, ist hingegen unbestritten und erscheint logisch. Doch obwohl die Verantwortlichen Content-Strategien definieren und Content Management Systeme benutzen, steht der Aufwand oft in keinem Verhältnis zum Nutzen.

Der Content Marketing Cycle – Was soll das sein?

Auch darüber, was der Nutzen einer Content-Strategie ist, könnten wir wahrscheinlich ewig diskutieren. Jedes Unternehmen verfolgt individuelle Ziele mit der Verbreitung von Informationen und selbstgeschaffenem Content. Aber: Eine große Reichweite innerhalb bestimmter Zielgruppen zu erzielen, gehört in fast allen Fällen zu den wichtigsten Intentionen. Das heißt konkret: Content sollte nicht nur erstellt und im Corporate Blog oder als Artikel veröffentlicht werden, sondern er braucht Marketing. Und zwar in Form von Social-Media-Teasern, Adword-Kampagnen, Mailings und ähnlichem. Distribution und Wiederverwertung lauten die Stichworte.

Der Content-Marketing-Kreislauf versucht dies in ein Schema zu packen, damit die Übersicht dabei nicht verloren geht. Denn zur Erstellung und Verbreitung von Content gehören auch Zielgruppenanalysen, Monitoring, Themenfindung, Keyword-Recherche sowie die aktive Steuerung der Kampagnen anhand von Ergebnisanalysen. Ein Kreislauf, der sich mehrfach wiederholt und der mit neuem Content an beliebiger Stelle neu beginnt.

Mehr Automatisierung bei gleichzeitiger Personalisierung

Soll der Content schließlich sein Auditorium nicht nur digital erreichen, sondern auch gelesen, gehört und wertgeschätzt werden, muss er dem jeweiligen Distributionskanal angemessen aufbereitet werden. Soll heißen: Ein Tweet ist anders formuliert als ein Facebook-Post. Warum? Andere Zielgruppen, anderes Behavior, andere technische Vorgaben. In der täglichen Praxis führt das zu sehr viel Arbeit, müssen doch Social-Media-Kanäle nicht nur adäquat, sondern auch dauerhaft bespielt werden. Die Folge: Viele Content-Verantwortliche, vor allem die, die in Unternehmen tätig sind und bei denen Content nur ein geschäftlicher Nebenschauplatz ist, nutzen das Potenzial ihrer Inhalte nicht aus.

Wie lässt sich dem begegnen? Schon heute bieten Content-Management-Plattformen und Publishing-Lösungen Funktionen für die automatische Distribution auf verschiedene Kanäle an. Immerhin. Aber keine deckt den gesamten Content Marketing Cycle ab. Und keine der Lösungen bietet ausreichende Personalisierungs-Möglichkeiten in Bezug auf die unterschiedlichen Ansprüche der Kanäle und der Segmentierung von Zielgruppen. Publisher, egal ob aus den Marketing-Abteilungen oder von gewerbsmäßigen Verlagen, brauchen automatisierte Prozesse – und zwar überall dort, wo es um die Weiter- und Wiederverwertung eines Content-Teils geht.

In meinen nächsten Blogbeiträgen werde ich detaillierter darauf eingehen, wie dies in Zukunft aussehen kann und woran wir bei Pressmatrix diesbezüglich arbeiten. Außerdem wird es um die wichtige Frage gehen, wie der Erfolg eines Content-Teils und der flankierenden Maßnahmen überhaupt gemessen und ins richtige Verhältnis gesetzt werden kann.

Content und Distribution datenbasiert optimieren

Datengetriebene Geschäftsmodelle

Autor: Jens Gützkow

Datengetrieben? Folgen Sie nicht blind!

Fast alles, was Nutzer digital tun, lässt sich messen: Welchen Artikel sie lesen, wie viel Zeit sie damit verbringen, welche Überschrift sie eher zum Klicken animierte, ob ihnen das Video oder der Audiostream besser gefiel und so weiter. Diese Daten lassen sich dazu nutzen, um den Content selbst und seine Distribution zu optimieren. Doch woraufhin optimieren? Dafür müssen KPIs definiert werden, die es zu erreichen gilt.

Das klingt zunächst logisch und natürlich kreieren Medienmacher ihre Publikationen und Kampagnen nicht um ihrer selbst Willen. Vielmehr sollen bestimmte Ziele erreicht werden – an erster Stelle hier zumeist eine hohe Conversion, mehr Umsatz und ähnliches. Aber so abstrakt und übergreifend formuliert – „Wir wollen eine Conversion von XY erreichen“ – taugt dieses Ziel als KPI nur bedingt. Denn für jeden Beteiligten im Content Marketing Cycle bedeutet Conversion etwas anderes. Jeder trägt mit anderen Maßnahmen zum hoffentlich wachsenden Umsatz bei.

Der Content Marketing Cycle: Jeder Beteiligte hat andere Ziele

Ich möchte das genauer erläutern: Für einen Redakteur kann es beispielsweise das Wichtigste sein, wenn viele Menschen seinen Artikel lesen. Um das zu erreichen, kann es helfen, die Themen auszuwählen, die das anvisierte Publikum gerne liest, den Text besser für Suchmaschinen zu optimieren oder gar Clickbaiting mit einer extrem zugespitzten Überschrift zu betreiben. Aus der Sicht eines Online-Marketers kann Erfolg bedeuten, dass der Artikel dank Streuung über zahlreiche Social-Media-Kanäle eine hohe Reichweite erzielt, über Online-Ads viele Menschen ihn finden und möglichst viele davon, diesen kaufen. Gerade aufgrund der gesammelten Nutzerdaten lässt sich hier einiges erreichen.

Aber die grundsätzliche Frage ist doch: Wie viel trägt welche Maßnahme zum eigentlichen Gesamt-Ziel bei? Kann insgesamt mehr Conversion oder mehr Umsatz (oder was auch immer) erreicht werden, weil der Redakteur ein bestimmtes Thema wählte oder der Online-Marketer neben Facebook und Twitter auch auf Instagram streute? Und wenn ja, welche Maßnahme war besonders effektiv und sollte unbedingt das nächste Mal wiederholt werden? Die Wahrheit ist, dass sich diese Fragen kaum beantworten lassen, weil der Wert der einzelnen Maßnahmen gar nicht vergleichbar ist.

Was also tun?

Aus meiner Sicht sind zwei Dinge notwendig: Zum einen müssen Medienmacher ihre übergreifenden KPIs definieren und diese dann auf die beteiligten Marketing-Teilbereiche herunterbrechen. Soll heißen, jede Einzel-Maßnahme bekommt einen abstrakten Wert – je mehr sie zum Gesamt-KPI beiträgt, um so höher ist dieser Wert. Im konkreten Beispiel könnte dies bedeuten, dass das Clickbaiting zwar viele Klicks bringt, aber nur als geringer Teilerfolg gewertet werden kann, weil es wahrscheinlich eher weniger langfristig Interessierte einbringt.

Zum anderen sollten Medienmacher die Nutzerdaten weniger als Optimierungs-Potenzial für Einzel-Maßnahmen sehen, sondern lernen, auch diese im Kontext der übergreifenden Ziele zu betrachten. Um bei unserem Beispiel zu bleiben: Aus den Nutzerdaten ergibt sich recht eindeutig, welche Überschrift besser zieht. Dass viele Leser daraufhin möglicherweise enttäuscht abspringen und eben nicht zum Kunden werden, wird erst sichtbar, wenn weitere Daten zur Analyse hinzugezogen werden. So gehört es zur Definition der KPIs dazu, sich zu überlegen, welche Daten in welcher Korrelation eigentlich welche Aussagekraft haben.

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