Digitale Werbung bildet die Grundlage des Geschäftsmodells des Internets – sie sorgt dafür, dass Inhalte kostenlos und zugänglich bleiben und treibt gleichzeitig ein milliardenschweres Ökosystem an. Die Ad-Tech-Branche macht dies möglich und bringt Werbetreibende und Zielgruppen in einem noch nie dagewesenen Ausmaß zusammen. Mit der Anpassung der Branche an die Nachfrage nach höherwertiger Wertschöpfung muss sich auch die Technologie weiterentwickeln, die sie unterstützt. Effizienz, Präzision und Skalierbarkeit sind keine Vorteile mehr, sondern eine Notwendigkeit.
KI treibt diese Entwicklung voran und verändert das Ad Tech-Ökosystem, indem sie hyperrelevante Erfahrungen liefert und das Ziel der totalen Markteffizienz vorantreibt. Als eine der größten kommerziellen Anwendungen von KI ist das Ad-Tech-Segment einzigartig positioniert, um die Möglichkeiten der KI zu nutzen und Innovationen voranzutreiben.
Die Größenordnung der Ad-Tech-Branche ist ein Spielplatz für die KI
Die Ausgaben für digitale Werbung, die größer sind als der Cloud-Computing-Markt, werden voraussichtlich 700 Milliarden US-Dollar pro Jahr übersteigen und in absehbarer Zukunft weiter steigen. Die riesigen Datenmengen in der Ad-Tech-Branche, das beträchtliche Budget und die direkte Anwendbarkeit auf Verbrauchererfahrungen unterstreichen die Gründe für die KI-Investitionen der Branche. Innovationen haben bereits zu einer verbesserten Markteffizienz, einem besseren Preis-Leistungs-Verhältnis, der Möglichkeit, größere Datensätze zu verarbeiten, und letztlich zu besseren Erfahrungen für Werbetreibende, Media Owner und Verbraucher gleichermaßen geführt.
Drei Hauptmerkmale fördern das Potenzial von KI in der Ad-Tech-Branche:
1. Rechenleistung: Jüngste Fortschritte in der KI und bei großen Sprachmodellen (LLMs) haben entsprechende Fortschritte in der Datenverarbeitung, Skalierung und Effizienz vorangetrieben. Massive Investitionen haben zu erheblichen Preis- und Leistungsverbesserungen geführt, die das Mooresche Gesetz übertreffen. Innovationen im Bereich Konnektivität und Infrastruktur ermöglichen den Einsatz von Zehntausenden von Grafikprozessoren (GPUs) für eine einzige Arbeitslast. Dies wiederum ermöglicht es der KI, Geschäftsinformationen aus immer größeren Datensätzen wirtschaftlich zu verarbeiten und zu extrahieren.
2. Enorme Datenmengen: Bei Index Exchange nehmen wir täglich zwei Petabyte an Daten auf und verarbeiten 550 Milliarden Transaktionen (Tendenz steigend). Diese Daten enthalten wertvolle Signale, die bei richtiger Interpretation dazu genutzt werden können, den Kunden einen Mehrwert zu bieten. Herkömmliche Big-Data-Systeme und Streaming-Architekturen haben jedoch mit dieser Größenordnung zu kämpfen und benötigen oft länger, um Erkenntnisse zu generieren, als die Daten relevant bleiben. Wie moderne LLMs zeigen, ermöglicht das Trainieren und Feinabstimmen von Modellen eine effiziente, verlustbehaftete Komprimierung großer Datenmengen. Dadurch können wir Erkenntnisse aus einem deutlich kleineren Modell gewinnen, was schnellere Abfragen und wirtschaftlichere Datensysteme ermöglicht.
3. Sinkende Margen: Die globalen digitalen Werbelasten werden in absehbarer Zukunft weiter wachsen. Media Buyer erwarten einen höheren Gegenwert für ihre Ausgaben, während Media Owner versuchen, ihre Rendite weiter zu optimieren, was zu sinkenden Margen führt. Die zuvor erwähnten Verbesserungen der Recheneffizienz werden die Kosten senken, sodass die Ad-Tech-Branche die Transaktionskosten senken und einen größeren Mehrwert für das gesamte Ökosystem schaffen kann.
Wie kann die Ad-Tech-Branche von KI-Innovationen profitieren?
KI erschließt tiefere Erkenntnisse aus Daten und ermöglicht es sowohl der Buy-Side als auch der Sell-Side, schneller an bisher unerreichbare Signale zu gelangen. In der Vergangenheit konzentrierten sich KI-Innovationen in der Ad-Tech-Branche auf die Buy-Side, die Optimierung der Addressability durch eine Reihe von Signalen – darunter Cookies, die Kennung für Werbetreibende (IDFA), gehashte E-Mail-Adressen und IP-Adressen – und die Verbesserung der kontextbezogenen Relevanz durch die Analyse von URLs, App-Umgebungen und anderen Content-Metadaten.
Die sich weiterentwickelnden Datenschutzbestimmungen sowie Plattformbeschränkungen von Unternehmen wie Google, Apple und anderen schränken die Nutzung bestimmter Zielgruppensignale ein und machen die Addressability zu einer größeren Herausforderung. Gleichzeitig verändert die Zunahme von Videoinhalten in der digitalen Landschaft die Art und Weise, wie die Branche kontextbezogene Signale erfasst und weitergibt.
Bisher war die Sell-Side weitgehend standardisiert – doch diese Dynamik verändert sich. Es besteht die Möglichkeit, mehr KI-gesteuerte Informationen auf der Sell-Side zu integrieren, um die Optimierung der Buy-Side weiter zu verbessern und trotz anhaltender Signalverluste bessere Ergebnisse zu erzielen.
Bessere Ergebnisse für Media Buyer
KI ermöglicht eine präzisere Zielgruppenansprache und hilft Werbetreibenden, die richtigen Zielgruppen schneller zu erreichen, die Ergebnisse zu verbessern und die Verschwendung von Werbeausgaben zu reduzieren. Die nächste Generation der KI wird die nachfrageseitige Ausrichtung revolutionieren, indem sie:
- die Inhaltsklassifizierung bei spärlichen Metadaten, z. B. bei Videos verbessert,
- die Auswahl und Platzierung von Anzeigen durch tiefere kontextbezogene Einblicke verbessert und
- eine genaue Zielgruppenansprache unter Berücksichtigung von Technologien zur Verbesserung des Datenschutzes sicherstellt.
Verbesserte Rendite für Media Owner
Über die Addressability des Publikums hinaus muss die Sell-Side-Optimierung umfassendere Trends auf Community-Ebene berücksichtigen, die sich im Laufe der Zeit verändern. Berücksichtigen Sie das Suchverhalten: 15 % der Google-Suchanfragen pro Tag wurden noch nie zuvor gesehen, was zeigt, wie sich die Interessen der Verbraucher ständig weiterentwickeln.
KI kann intelligentere Möglichkeiten zur Entscheidungsfindung erschließen und die Gestaltung von Inventory Packages und die Preisgestaltung verbessern, wodurch die CPMs erhöht und die Rendite gesteigert werden können, insbesondere bei hochwertigen Formaten wie Videos. KI kann für Media Owner einen Mehrwert schaffen, indem sie:
- sich verändernde Inhaltstrends analysiert und Feedback für Media Owner bereitstellt, um die Attraktivität ihres Inventars zu steigern und die Zeit für einen Feedback-Zyklus zu verkürzen und
- Inventare in relevante, für Buyer einfach zu erwerbende Pakete klassifiziert, wobei die KI sie über die Entwicklung des Traffics auf dem Laufenden hält, um in einer markensicheren Umgebung die Relevanz und den Umfang zu erhalten.
Unerschlossene Daten in umsetzbare Erkenntnisse umwandeln
Die Ad-Tech-Branche verfügt über eine Fülle ungenutzter Daten – Echtzeit-Muster des Traffics, Erkenntnisse aus Geboten und Auktionsergebnisse –, die aufgrund von Speicher- und Rechenbeschränkungen oft ungenutzt bleiben. KI bietet die transformative Kraft, diese Daten zu nutzen und liefert prädiktive Algorithmen, die die Zielgruppenansprache verfeinern, die Platzierung von Anzeigen in Echtzeit optimieren und aufkommende Verbraucherverhaltensweisen aufdecken. Durch Kostensenkung und Relevanzsteigerung treibt KI ein intelligenteres, effizienteres Werbe-Ökosystem voran.
Die Nutzung des Potenzials von KI schafft eine Zukunft, in der sowohl die Buy-Side als auch die Sell-Side effektiver und präziser arbeiten können, während gleichzeitig hochwertige Kundenerlebnisse erhalten bleiben.
Unsere Teams arbeiten kontinuierlich an Innovationen, um die Branche zu einer vollständigen Markteffizienz zu führen, was zu höheren Gewinnraten und einer Maximierung des Ertrags führt – und das alles zu geringeren Kosten. Erfahren Sie mehr über unseren Ansatz im Bereich Exchange-Effizienz.
