Künstliche Intelligenz: Der Unterschied zwischen Machine Learning und KI

Künstliche Intelligenz und Machine Learning im Digital Advertising: Ein Praxisleitfaden für Marketer 

In diesem Artikel erfährst du: 

• Was KI ist und wie sie im Digital Advertising eingesetzt wird 

• Welche Rolle Machine Learning innerhalb von KI spielt 

• Wichtige Begriffe wie Large Language Models (LLMs) 

• Ein Praxisbeispiel für den Einsatz von ML in der AdTech-Welt 

• Warum das Verständnis dieser Technologien für die Marketing-Performance entscheidend ist 

Was ist Künstliche Intelligenz (KI)? 

Künstliche Intelligenz beschreibt Systeme, die Aufgaben ausführen können, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern – etwa Mustererkennung, Vorhersagen oder automatisierte Entscheidungen. KI ist ein Oberbegriff, der verschiedene Technologien umfasst, von Chatbots bis hin zu Empfehlungssystemen. 

Beispiele aus dem Alltag: 

• Virtuelle Assistenten (z. B. Siri, Alexa) 

• Empfehlungssysteme (Netflix, Amazon)

• Sprachübersetzer (Google Translate) 

Im digitalen Marketing unterstützt KI Marketer dabei:

• Kampagnen dynamisch zu optimieren 

• Anzeigen individuell zu personalisieren 

• Zielgruppenverhalten vorherzusagen, um den ROI zu maximieren 

Machine Learning – Der Motor hinter KI 

Machine Learning ist ein Teilbereich der Künstlichen Intelligenz. Im Gegensatz zu regelbasierten Systemen lernen ML-Algorithmen aus historischen und Echtzeitdaten, um Muster zu erkennen und Vorhersagen zu treffen. Dadurch verbessern sich Kampagnen kontinuierlich – automatisch und datenbasiert. 

Wie Machine Learning in der Praxis funktioniert: 

Prädiktive Modelle analysieren vergangene Kampagnen und Nutzerverhalten, um Muster zu erkennen, die auf zukünftige Reaktionen schließen lassen. Auf dieser Basis werden Gebote, Zielgruppen und Platzierungen automatisch optimiert. 

Typische Anwendungsbereiche im digitalen Advertising: 

• Predictive Targeting: Prognose, welche Nutzer:innen am ehesten interagieren oder konvertieren 

• Real-Time Bidding (RTB): Ermittlung optimaler Gebote in Millisekunden #

• Audience Segmentation: Automatische Identifikation wertvoller Zielgruppen 

• Creative Optimization: Dynamische Anpassung von Werbemitteln für maximale Wirkung 

Machine Learning hat die Effizienz und Personalisierung programmatischer Kampagnen deutlich gesteigert und ermöglicht es, die richtige Zielgruppe zur richtigen Zeit mit der passenden Botschaft zu erreichen – ohne manuelles Eingreifen. 

KI-Begriffe, die Marketer kennen sollten 

Kurz gesagt: 

KI ist das Ziel, ML die Methode – und LLMs sind spezialisierte Werkzeuge innerhalb dieses Systems. 

Praxisbespiel: VIS.X® AI in der AdTech-Welt 

Um den praktischen Nutzen zu verdeutlichen, betrachten wir VIS.X® AI, die Machine-Learning-basierte Lösung von YOC zur automatisierten Kampagnenoptimierung: 

VIS.X® AI nutzt Machine Learning, um Kampagnen automatisch zu verbessern.

Die wichtigsten Vorteile: 

• Viewability: Anzeigen werden dort ausgespielt, wo Nutzer:innen sie am wahrscheinlichsten sehen 

• Klick- & Engagement-Raten: Höhere Interaktionsraten durch algorithmische Optimierung 

• Video Completions: Verbesserte Videoperformance durch intelligente Platzierung 

Das System arbeitet vollständig cookie-los und erreicht Ziel-KPIs ausschließlich durch algorithmische Datenanalyse – unter Wahrung höchster Datenschutzstandards.

So zeigt VIS.X® AI, wie Machine Learning Kampagnenleistung messbar steigern kann, ohne auf personenbezogene Daten zurückzugreifen. 

KI vs. ML im Digital Advertising – Warum der Unterschied wichtig ist 

Viele Marketer verwenden die Begriffe KI und ML synonym – dabei ist die Unterscheidung entscheidend: 

Ein klares Verständnis dieser Unterschiede hilft, die richtigen Tools zu wählen, realistische Erwartungen zu formulieren und Kampagnen gezielt zu steuern. 

Warum Marketingverantwortliche sich mit KI & ML befassen sollten 

Laut WARC setzen bereits über 70 % der digitalen Werbetreibenden KI- oder ML-Technologien zur Kampagnenoptimierung ein – ein deutlicher Beleg für ihre zentrale Rolle im AdTech-Ökosystem. 

Die Vorteile im Überblick: 

• Intelligentere Budgetallokation: Datengetriebene Insights zeigen, wo sich Investitionen lohnen. 

• Bessere Kampagnenleistung: Automatische Optimierung von Geboten, Creatives und Platzierungen. 

• Handlungsrelevante Insights: KI liefert klare KPIs und zeigt Optimierungspotenziale auf. 

• Zukunftssicherheit: KI und ML sind Schlüsseltechnologien für programmatisches Wachstum.

Fazit 

KI und Machine Learning verändern das digitale Marketing grundlegend. Von prädiktivem Targeting bis hin zur automatisierten Optimierung – diese Technologien ermöglichen eine effizientere, zielgerichtetere und nachhaltigere Werbewirkung. 

Tools wie VIS.X® AI zeigen, wie Machine Learning in der Praxis eingesetzt wird, um Kampagnenleistung messbar zu steigern – datenschutzkonform und effektiv. 

Wer die grundlegenden Konzepte versteht und deren Potenzial nutzt, wird im dynamischen AdTech-Markt langfristig erfolgreich sein. 

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