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Adobe präsentiert Adobe Experience Cloud zur Personalisierung und Messung von KI-generierten Inhalten

Von Oliver Welling
Adobe präsentiert Adobe Experience Cloud zur Personalisierung und Messung von KI-generierten Inhalten

Adobe hat am 16. September 2024 eine Reihe neuer Innovationen für die Adobe Experience Cloud vorgestellt, die es Marken ermöglichen, KI-generierte Inhalte effektiver zu personalisieren und deren Auswirkungen zu messen. Diese Entwicklungen sind besonders wichtig, da Unternehmen verstärkt auf Tools wie Adobe Firefly und Adobe Experience Manager setzen, um Marketinginhalte zu erstellen und zu verfeinern. Der Fokus liegt dabei auf der Maximierung des Return on Investment (ROI) durch gezielte, datengesteuerte Optimierungen.

Hauptfrage: Wie unterstützt Adobe Experience Cloud Marken bei der Personalisierung und Messung von KI-generierten Inhalten?

Die Adobe Experience Cloud wird mit neuen Funktionen ausgestattet, die es Marken ermöglichen, die Leistung von KI-generierten Marketinginhalten durch Echtzeit-Experimente und umfassende Performance-Einblicke zu demonstrieren. Zu den Neuerungen gehören unter anderem Adobe Content Analytics, der AI Assistant Content Accelerator und die Self-Learning Experimentation mit Adobe Experience Manager Edge Delivery Services.

Wichtige Neuerungen in der Adobe Experience Cloud

  1. Adobe Content Analytics: Diese neue Funktion, derzeit in der Beta-Phase, ist in den Customer Journey Analytics (CJA) integriert und bietet tiefgehende Einblicke in die Leistung von Inhalten auf Attributebene. Marken können so verstehen, welche spezifischen Elemente wie Farben, Objekte und Stile bei der Zielgruppe besonders gut ankommen. Diese Daten können dann direkt in die CJA eingespeist werden, um eine ganzheitliche Sicht auf die gesamte Customer Journey zu erhalten. Beispielsweise könnte ein Hotelbetreiber seine Webinhalte optimieren, indem er herausfindet, ob Bilder von Bergen, Grünflächen oder Stadtansichten zu mehr Buchungen führen.
  2. AI Assistant Content Accelerator in Adobe Journey Optimizer (AJO): Diese Funktion, die nun allgemein verfügbar ist, ermöglicht es Marketern, markenkonforme Marketing-Assets für verschiedene Kanäle wie E-Mail und SMS zu generieren. Dabei wird der Content basierend auf Zielgruppenpräferenzen hinsichtlich Sprache, Ton und Inhaltstyp optimiert. Marketer erhalten sofort mehrere Varianten von Texten und Bildern, um die Performance in Echtzeit zu testen und zu optimieren.
  3. Adobe Experience Manager (AEM) Edge Delivery Services, Self-Learning Experimentation: Diese Funktion ermöglicht es Marken, Echtzeit-Experimente mit KI-generierten Inhaltsvarianten durchzuführen, beispielsweise für Texte oder Bilder auf einer Webseite. Die Kunden werden automatisch mit den leistungsstärksten Content-Varianten versorgt, wodurch Marketer besser verstehen, welche Inhalte bei den Zielgruppen am besten ankommen.

Folgefragen (FAQs)

1. Wie funktioniert Adobe Content Analytics?

Adobe Content Analytics bietet eine tiefgehende Analyse der Leistung von Inhalten, indem es spezifische Attribute wie Farben, Objekte und Stile analysiert, die bei der Zielgruppe gut ankommen. Die Integration in die Customer Journey Analytics ermöglicht eine umfassende Betrachtung der gesamten Customer Journey über verschiedene Touchpoints hinweg.

2. Was ist der AI Assistant Content Accelerator in Adobe Journey Optimizer?

Der AI Assistant Content Accelerator ist eine Funktion im Adobe Journey Optimizer, die auf Microsoft Azure OpenAI und Adobe Firefly basiert. Er generiert automatisch Text- und Bildvarianten für verschiedene Kanäle wie E-Mail, Push und SMS, basierend auf vordefinierten Marketingzielen. Die Funktion ermöglicht es Marketern, verschiedene Varianten zu testen und die effektivsten für ihre Zielgruppe zu identifizieren.

3. Welche Vorteile bietet die Self-Learning Experimentation mit Adobe Experience Manager Edge Delivery Services?

Diese Funktion bietet Marken die Möglichkeit, KI-generierte Inhalte in Echtzeit zu testen und zu optimieren. Durch die Verwendung von A/B-Tests und maschinellem Lernen können die besten Varianten automatisch identifiziert und präsentiert werden, was die Wahrscheinlichkeit erhöht, dass der Inhalt bei den Nutzern gut ankommt.

4. Wie unterstützt Adobe Experience Cloud die Messung des ROI von KI-generierten Inhalten?

Die neuen Funktionen der Adobe Experience Cloud helfen Marken, den ROI von KI-generierten Inhalten zu maximieren, indem sie Inhalte basierend auf Echtzeitdaten optimieren. Mit Tools wie Adobe Content Analytics und der Self-Learning Experimentation können Marketer genau sehen, welche Inhalte die besten Ergebnisse erzielen, und ihre Strategien entsprechend anpassen.

5. Welche Kanäle werden von den neuen Funktionen in Adobe Experience Cloud unterstützt?

Die neuen Funktionen unterstützen eine Vielzahl von Kanälen, einschließlich Web, E-Mail, Push-Benachrichtigungen und SMS. Insbesondere der AI Assistant Content Accelerator ist für E-Mail, Push und SMS optimiert, während die Experimentation-Funktionen von Adobe Experience Manager sich auf Webinhalte konzentrieren.

Konkrete Tipps zur Nutzung der neuen Funktionen

  • Gezielte Prompts nutzen: Die Qualität der generierten Inhalte hängt stark von den definierten Marketingzielen und Prompts ab. Klare und gut formulierte Prompts führen zu besseren Ergebnissen.
  • Markenassets hochladen: Für markenkonforme Inhalte sollten Marken spezifische Assets hochladen (z.B. PDF, JPEG, PNG), damit die generierten Inhalte die Markenidentität widerspiegeln.
  • Experimente einrichten: Nutzen Sie die Content Experiment-Funktion des Journey Optimizers, um verschiedene Botschaften zu testen und zu sehen, welche am besten bei der Zielgruppe ankommt.
  • Feedback geben: Adobe ermutigt Nutzer, Rückmeldungen zu generierten Varianten zu geben, um die KI-Modelle weiter zu verbessern.

Schlussfolgerung

Die neuen Innovationen in der Adobe Experience Cloud bieten Marken eine leistungsstarke Möglichkeit, KI-generierte Inhalte effektiver zu nutzen und deren Erfolg genau zu messen. Durch die Kombination von Echtzeitexperimenten, tiefgehenden Analysen und automatisierter Optimierung können Marketer gezielte und effektive Kampagnen erstellen, die auf den Präferenzen der Zielgruppen basieren. Diese Entwicklungen sind ein bedeutender Schritt für Unternehmen, die ihre Marketingstrategien durch den Einsatz von generativer KI verbessern möchten.

Quellen und Referenzen

Diese Informationen werden regelmäßig aktualisiert, um die neuesten Entwicklungen und Trends zu berücksichtigen.

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