Trotz der enormen Vorteile der KI stellen die Verbreitung und die globale Einführung von KI-Frameworks weiterhin eine Herausforderung dar, sowohl was das Verständnis der Technologie als auch die wahrgenommene Komplexität der technologischen Umsetzung betrifft. Im Bereich der Agenturen und des Performance-Suchmarketings vollzieht sich jedoch ein wichtiger branchenspezifischer Wandel, der in erster Linie durch Trends in der Internetwerbung wie Suchmaschinenoptimierung (SEO) und Suchmaschinenmarketing (SEM) vorangetrieben wird.

Das Problem ist, dass Websites grundsätzlich dumm sind. Sie generieren keine eigenen Informationen, um Unternehmen beim Wachstum ihres Geschäfts zu helfen, obwohl sie eine zentrale Rolle für die Marketinginformationen und den Handel eines Unternehmens spielen. Obwohl zum Beispiel Agenturen und Unternehmensteams maschinelles Lernen für alles einsetzen, von der Datenerweiterung und Werbeautomatisierung bis hin zur Vorhersage des Kaufverhaltens, versäumt es die Technologie oft, die First-Person-Daten zu erfassen, die im ersten Schritt der Customer Journey eingegeben werden. Das hat dann zur Folge, dass die KI-Modelle unvollständig oder fehlerhaft sind.

Außerdem vertrauen Unternehmen, die sich auf digitale Werbekampagnen und die von großen Plattformen wie Google und Facebook generierten Ergebnisse verlassen, auf unvollständige Informationen von Algorithmen, die jeden Lead als Konversion behandeln, unabhängig davon, ob es sich um Spam, eine Anfrage oder einen echten Kunden handelt. Selbst wenn diese Kampagnen künstliche Intelligenz nutzen, halten die großen Plattformen von heute wichtige Suchbegriffsdaten und andere Informationen vor dem Unternehmen geheim, das sie eigentlich besitzen sollte. Oft berufen sie sich dabei auf Datenschutzvorschriften.

Die Gründer von SherloQ glauben, dass Unternehmen Einblick in ihre eigenen Daten haben und daraus Erkenntnisse gewinnen sollten. „Früher konnte man sehen, mit welchen Suchbegriffen die Leute auf die eigene Website kamen, aber [Google und Facebook] haben schon vor Jahren damit begonnen, diese Informationen unter Verschluss zu halten“, sagt Jim Fitzgerald, Mitbegründer und Chief Marketing Officer bei SherloQ. „Im Laufe der Zeit haben sie begonnen, einen großen Teil der auf natürlicher Sprache basierenden Suchanfragen, die die Menschen verwenden, zu entfernen, sodass lediglich Stammbegriffe mit fehlenden Wörtern übrig bleiben. Die Marketingexperten wissen zwar, dass Stammbegriffe die Suche beeinflussen, aber sie können nicht herausfinden, wie der Verbraucher wirklich über das Produkt oder das Unternehmen spricht.“

Diese Informationslücke hat reale Folgen für Unternehmen und Agenturen, selbst wenn sie die modernsten Performance-Marketing- und digitalen Werbekampagnen einsetzen.

So kann ein Unternehmen beispielsweise eine großartige Marketingidee haben, die aber am Ziel vorbeigeht, weil es keinen Einblick darin hat, wie Kunden tatsächlich nach seinen Produkten suchen. Dies war zum Beispiel beim HLK-Unternehmen Hurley & David Inc. (HDAIR) der Fall, das mehr röhrenlose Klimageräte, so genannte Mini-Splits, verkaufen wollte.

SherloQ hat eine Lösung entwickelt, die bestehende Websites mit Intelligence ausstattet, indem die IBM® Watson-Technologie nahtlos in die Website integriert wird. Sie basiert auf den vier Säulen der KI: Automatisierung, Zuordnung, Intelligenz und Marketing-Compliance. Diese KI-Facetten erfassen, bewerten und analysieren Performance-Marketing- und andere Daten im Zusammenhang mit der Lead-Generierung. SherloQ nutzt die Angebote von IBM Watson Machine Learning und IBM Watson Studio, um die KI-Modelle zu erstellen, die jeder Website das geben, was das Unternehmen einen AI Smart Core nennt. Dieser Core ermöglicht es Unternehmen, aus ihren eigenen Performance-Marketing- und anderen Website-Nutzungsdaten Erkenntnisse zu gewinnen und diese zu automatisieren.

Laut Del Hagen war IBM die klare Wahl für die KI-Technologie. „Watson hatte eine unglaubliche Fähigkeit zur Verarbeitung natürlicher Sprache, die alles übertraf, was wir bisher gesehen hatten“, sagt er. „IBM hatte 20 Jahre Erfahrung, das war im Vergleich zu anderen Unternehmen unschlagbar.“

Nach der Installation eines einfachen Skripts über den Google Tag Manager (GTM) erfasst die SherloQ-Lösung First-Party-Kundendaten, wenn eine suchende Person auf eine Anzeige oder Website klickt. Wenn ein Unternehmen die SherloQ-Lösung einsetzt, analysieren die Dienste IBM Watson Natural Language Understanding (NLU) und IBM Watson Natural Language Classifier (NLC) Anrufe, Chats, SMS und E-Mail-Protokolle in Echtzeit, um Keywords zu identifizieren und anhand der Relevanz zu bewerten. Diese Klassifizierung hilft dem Unternehmen, Leads zu sortieren und zu organisieren, und ergänzt das Ad Rank-Scoring, einen Wert, der festlegt, welche Anzeigen im Vergleich zu anderen die höchste Performance aufweisen.

„Das Bemerkenswerte an diesem ganzen Prozess ist die Möglichkeit, dies einfach in den Google Tag Manager zu integrieren und noch am selben Tag mit all dieser Technologie und KI auf so einfache Art und Weise loszulegen“, sagt Fitzgerald.

Über die zugehörige SherloQ-App erhält das Unternehmen eine Dashboard-Ansicht der gesammelten Leads sowie ein Scoring. Dem Unternehmen wird täglich ein Intelligence-Bericht zur Verfügung gestellt, den es zur Neubewertung von Performance-Marketing-Kampagnen, Website-Inhalten und SEO nutzen kann.

Die AutoAI-Funktion innerhalb der IBM Watson Studio-Anwendung automatisiert die Bewertung und Auswahl der leistungsstärksten Modelle mit einer Bereitstellung mit nur einem Klick aus der IBM Watson Machine Learning-Lösung.

Die SherloQ-Lösung, die auf der Technologie von IBM Watson basiert, hilft Unternehmen, die Kontrolle über ihre Kundeninteraktionsdaten wiederzuerlangen und sie für die Verbesserung des Performance-Marketings zu nutzen. Im Gegensatz zu anderen Keyword-Tools oder Services von Drittanbietern, die wertvolle Suchdaten ausblenden, nutzt die SherloQ-Lösung KI, um Erkenntnisse über das Suchverhalten der Verbraucher zu gewinnen.

„Da die Daten von Drittanbietern immer restriktiver werden, werden First-Party-Daten immer wichtiger. Marketingexperten müssen die Kontrolle übernehmen, indem sie die Daten ihrer besten Kunden nutzen und über SherloQ mit IBM Watson auf diese Daten zugreifen“, sagt Fitzgerald.

Im Fall von HDAIR, dem HLK-Unternehmen, das mehr Mini-Split-Geräte verkaufen wollte, zeigte die KI-Lösung von SherloQ, dass die Leute nach „Klimaanlage für kleinen Dachboden“, „röhrenlose Klimaanlage“ und anderen ähnlichen Begriffen suchten, statt nach dem Branchenbegriff „Mini-Split“. Mit diesem Wissen in der Hinterhand und der Leistungsfähigkeit der IBM Watson NLU- und IBM Watson NLC-Services schrieb die Werbeagentur des Unternehmens die Landing Pages und Anzeigen für die Mini-Splits so um, dass sie diese Suchbegriffe in natürlicher Sprache enthalten.

Vor der Einführung der SherloQ-Lösung im Juni 2019 verkaufte das Unternehmen Mini-Split-Geräte im Wert von rund 105.000 US-Dollar. Bis August 2019 erzielte das Unternehmen einen Umsatz von mehr als 208.000 US-Dollar, was einer Steigerung von 98 % in nur drei Monaten entspricht. Weitere Analysen ergaben, dass der Anstieg hauptsächlich auf organische Suchanfragen zurückzuführen war und nicht auf den Anzeigen-Traffic.

Einen ähnlichen Erfolg verbuchte die Anwaltskanzlei Law Offices of Mark E. Salomone: Nach der Einführung der KI-Lösung von SherloQ konnte die Kanzlei ihr bereits erfolgreiches Geschäft auf die nächste Stufe heben. Einige Erkenntnisse waren sehr einfach, aber entscheidend. So stellte das Unternehmen beispielsweise fest, dass viele Menschen die Kanzlei per Spracheingabe auf ihrem Telefon suchten, sodass „Mark E.“ oft als „marquis“ oder „marquee“ interpretiert wurde, was das Unternehmen dazu veranlasste, seine SEO-Keywords anzupassen.

Von größerer Bedeutung war die deutliche Verbesserung der Click-to-Lead (CTL)-Konversionsrate des Unternehmens. Innerhalb eines Monats nach der Installation der Automatisierungslösung von SherloQ im August 2019 konnte das Unternehmen seine bereits überdurchschnittlich hohe Konversionsrate auf 28,92 % steigern – und das in einer Branche, in der die durchschnittliche CTL-Rate bei 6,98 % liegt. Durch die Verwendung des Dashboards der SherloQ-Lösung, das eine Aufschlüsselung der Leistung jeder seiner Werbekampagnen bereitstellt, kann das Unternehmen schnell erkennen, welche der Kampagnen bei der Umwandlung von Leads in Kunden am effektivsten waren.

Obwohl das Dashboard nützlich war, waren es die AutoAI- und Ad Rank-Score-Funktionen der Lösung, die diese Erkenntnisse an Google zurückgaben, um die Anzeigenkampagnen des Unternehmens weiter zu optimieren und die CTL-Rate zu erhöhen. Die bisher höchste Rate von 46,75 % wurde im November 2019 erreicht und blieb auch im Jahr 2020 über 40 %. Das Unternehmen musste sogar seine Fernsehwerbung zurückfahren, weil es durch seine verbesserten digitalen Werbemaßnahmen einen erheblichen Zustrom potenzieller neuer Mandanten verzeichnete.

Ende 2020 erhielt SherloQ vom US-Patent- und Markenamt eine Patentanmeldung für seine Methodik zum Trainieren von maschinellen Lernmodellen über seine App- und Dashboard-Schnittstellen. Mit dieser Methodik können Kunden das KI-Modell jedes Mal trainieren, wenn sie in der App nach links oder rechts wischen. Damit können kleine und mittlere Unternehmen, die sonst nicht auf die Idee kämen, ihre Werbemaßnahmen mit internen KI-Lösungen zu unterstützen, auf maschinelles Lernen und KI zurückgreifen.

„Wir glauben, dass die Änderung der Funktionsweise des Kerns einer Website der Schlüssel für die weltweite Einführung von KI ist“, erklärt Del Hagen abschließend. „Wir bauen den weltweit ersten AI Smart Core mit IBM Watson auf, der die Website intelligent macht und Geschäftsanwendern die Möglichkeit gibt, KI auf sehr einfache Weise zu nutzen.“