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Die nächste Grenze überschritten: Maschinen, die Bilder verstehen

verfasst von Martin Gross-Albenhausen am 21.11.2014
Beispiele für die Beschreibungsgüte von Googles neuer Transkriptions-Software.

Google hat gemeinsam mit Wissenschaftlern der Stanford University ein neues Verfahren entwickelt, um aus Bildern den Kontext mit zu extrahieren und in Text zu übersetzen. Und so, vermutlich, bessere Suchresultate zu liefern. Die computergenerierten Beschreibungen, wie oben im Bild gezeigt, sind erstaunlich korrekt und laufen nur in die Irre, wenn Perspektiven verzerrt oder die Abbildungsinhalte zu gruppiert sind.

Der „Kontext“ stand für mich in diesem Jahr wieder und wieder im Fokus, denn das Wissen darüber, was lose und im Stakkato aneinandergereihte Begriffe oder Objekte für den Nutzer in einen sinnvollen Zusammenhang bringt, war und ist noch ein wesentliches Differenzierungsmerkmal auch für Spezialversender. Google aber kann inzwischen die Früchte langer und kostspieliger Projekte wie der Digitalisierung von Büchern oder der zugekauften Aktivitäten wie like.com ernten. Suche wird „contextual“ und „conversational“.

Wir dürfen nicht vergessen, dass die Zahl und Größe der Screens, auf denen Commerce stattfindet, heute so vielfältig ist, dass sogar responsive Programmierung allein hier nicht mehr weiter hilft. Facettierte Navigation ist ein wichtiges, aber doch letztlich nur den rationalen Teil des Kaufvorgangs adressierendes Hilfsmittel. Wenn Menschen (wie beim Firephone) Objekte fotografieren oder Texte phonetisch eingeben und sich auf dieser Grundlage Kaufempfehlungen zeigen lassen können, ist die Brücke zurückgeschlagen zum Impulskauf.

Google legt seit dem Panda und Hummingbird-Update immer mehr Wert darauf, dass Websites für den Kunden relevante Informationen liefern. Kontextrelevanz war etwas, das man lange aus Onlineshops verbannt hat. Bereitwillig haben die Shops und Publisher jedoch Google mit Beschreibungen dessen gefüttert, was auf Bildern zu sehen ist.

Je transaktionaler die Suche wird, um so weniger Kontext braucht es. Navigationale Suchen könnte Google dank der Vorarbeit in Streetview und Goggles exzellent unterstützen. Informationale Suchen profitieren potentiell am meisten von der softwarebasierten Interpretation der Bilddaten. Also der Bereich, der im Moment vom Content Marketing adressiert wird. Eher die frühe Phase der Customer Experience Journey.

Ich bin gespannt, wie Google das Ranking der Suchmaschinenresultate im Rahmen eines Matchings optimiert. Denn es ist nicht damit getan, die Bildinhalte korrekt zu extrahieren. Viel wichtiger ist, die relevanten von den unwichtigen Kontextinformationen zu unterscheiden. Ist z.B. das Alter oder die Haarfarbe einer Person im Bezug auf die getragene Mode relevanter als z.B. der Schnitt? Sicher nicht – aber das muss eine Maschine lernen.

Was Google aus der neuen Bild-Interpretation macht, ist völlig offen. Die SEO wird früher oder später davon tangiert, alles weitere Spekulation. Nur eines ist es sicher nicht: Akademische Spielerei im Elfenbeinturm der Wissenschaft.

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Semantisches Targeting: Hauptsache Nebensache

verfasst von Martin Gross-Albenhausen am 16.09.2013
Semantische Analyse kann gute, zielgruppen-affine Werbetexte zum Targeting von Online-Ads in relevanten Medienumfeldern nutzen.

Dass im E-Commerce die Anbieter-Auswahl nach der Produktwahl erfolgt, stellt die Profis der Push-Werbung vor einige Probleme. Die Inspiration findet ihre Erfüllung immer seltener in der sofortigen Conversion, die Response auf Print-Werbemittel sinkt kontinuierlich.

Umgekehrt gilt, dass für gutes Ranking die Produktdaten so optimiert werden müssen, dass sie den Transaktions-orientierten Suchen entsprechen. Die klassische Kunst des Werbetextens ist davon denkbar weit entfernt. Sie kommt vom Kontext der Zielgruppe her, in der Sprachfärbung, den Bildern, den Adjektiven...

Parallel hat sich die alte Form des Bookings geändert. Performance Marketing in einer Produktsuche-getriebenen Handelswelt setzt nicht mehr das Zielgruppen-Sortiment an die Spitze, wie denn auch die Platzierung von Bannern in vermeintlich passenden Werbeumfeldern obsolet geworden ist. Targeting erfolgt im Jahr 2013 nach einem Score aus mehreren hundert Datenpunkten, die über Conversion-Wahrscheinlichkeit den Gebotspreis für eine Display-Ausspielung bestimmen.

Welches Produkt und welches Bannermotiv aber ausgespielt wird, ist weiterhin eine Frage der Zielgruppen-Passung. Beim Inkubator Axel Springer Plug & Play ist rund um diese kontextuelle Zuordnung unter dem Namen asuum ein neuartiger Aggregator entstanden, der sich mit semantischer Technologie zwischen den redaktionellen Content einerseits und die Produktdaten andererseits legt. Aus dem Sortiment der teilnehmenden Händler werden die am besten passenden Produkte in Banner direkt im Artikelumfeld eingesteuert.

Nur: die üblichen Produktdaten helfen asuum gar nichts. "Wir brauchen eher die nebensächlichen Informationen als die harten Beschreibungen wie Farbe oder Material, " beschreibt Co-Founder Nico Kutschenko. Relevant sind dagegen Stilattribute, Referenzen von Ort, Zeit, korrespondierenden Celebrities oder Arbeitsumfeldern. Eben solche Daten, die sich auf den Moodboards guter Kreativer finden.

Semantische Analysen haben heute die Chance, nicht nur passende Produkte besser in Umfeldern zuzusteuern, sondern auch falsche Produkte aus Umfeldern fernzuhalten. So kann ein Banner im Umfeld einer Motorzeitschrift kein Autozubehör, sondern eher Babyzubehör oder auch Umstandsmode bewerben – unter zwei bzw. drei Bedingungen:

  1. Der Artikel beschäftigt sich mit der Fixierung von Babyschalen, oder den besten Kindersitzen „ab 0 Jahre“, oder dem Auto für die große Familie, und
  2. zusätzlich weist das Profil des Lesers ein Interesse am Thema „Neugeborenes“ aus.
  3. Müssen die Produktdaten außerdem nach weiteren Aspekten attributisiert werden, die den semantischen Kontext liefern. Welche das sind, ist eigentlich unerheblich – wenn ein Händler die besonderen Hygieneaspekte im Text aufgrund seiner generellen Positionierung hervorhebt (antiallergen, Bezug aus Bio-Material o.ä.), ein anderer die eher technischen Vorzüge, werden sie bei unterschiedlichen Texten bevorzugt angezeigt. 

Die Attribute selbst können unstrukturiert im Werbetext vorliegen. Das ist ein Vorzug der semantischen Technologie.

Targeted Banner haben in der Vergangenheit unter CPC wie CPO Abrechnung für Händler eigentlich nur im Rahmen von Retargeting funktioniert.  Damit die neuen Banner funktionieren, wird die semantische Analyse von asuum allein nicht genügen.

Erste Erfahrungen zeigen nämlich, dass besonders Amazon-Werbung gut konvertiert – allerdings weniger mit dem ursprünglich gezeigten, semantisch zugeordneten Produkt, als mit dem im Shop selbst zugesteuerten recommendation-Artikel. Die Daten-Exzellenz von asuum bringt derzeit noch wenig, wenn der Shop nicht eigene Web-Kompetenz mitbringt. Ob am Ende genügt, einen an sich undifferenzierten Shop durch entsprechende Produkt-Attribute in verschiedene Richtungen zu "impfen", wird die Praxis zeigen.

Im weiteren Kontext sind solche semantisch arbeitenden Werbemodelle für die Zeitschriftenbranche enorm spannend, wie der 5. VDZ-Dialogmarketing-Tag vergangene Woche in Hamburg gezeigt hat. Generell gehen die Abozahlen der Zeitschriften zurück, allerdings lösen häufig die Vertriebserlöse die Anzeigenerlöse dennoch als wichtigste Säule ab. Und: Nutzer digitaler Abos zeigen sich als stabilere Abonnenten. Gleichwohl sind sie nur dann bereit, die nicht unbeträchtlichen Investitionen der Verlage in digitale Ausgaben mit höherem Abopreis zu honorieren, wenn sie mehr erhalten als eine PDF-Version der Print-Ausgabe.

Das wiederum hat für die Konzeption der Apps einige spannende Perspektiven. Der britische Future-Verlag setzt inzwischen stark darauf, neue Titel rein digital vorzutesten oder auch nur für diesen Markt zu produzieren. Eine eigene Software erlaubt inzwischen, sehr interaktive Zeitschriften zu entwickeln. Diese setzen auf Container-Apps, die Content dynamisch beziehen.

Damit lösen sich auch in den Magazinen die Booking-Modelle auf – wenn das Nutzerprofil eine bestimmte Anzeige Conversion-relevanter erscheinen lässt, kann diese zugesteuert werden. Natürlich ändert sich damit auch das Abrechnungsmodell. Und die Anzeigen an sich müssen sich ändern – wobei gerade die Werbekunden anfangs laut Future-CEO Mark Wood die interaktiven Möglichkeiten nicht gesehen haben.

Das aber scheint sich zu ändern. Targeting wird eine der großen Stärken eines inspirierenden E-Commerce-Unternehmens sein. Bei einschlägigen Berliner Vorzeige-Unternehmen laufen derzeit intensive Tests mit solcher semantischen Profilbildung. Leider also wieder ein Skill mehr, den die Händler aufbauen müssen. Vielleicht aber eine der wesentlichen Chancen, als differenziert positionierter Spezialist gegenüber den Category Killern noch reüssieren zu können, die sich heute besser als alle anderen in der Parametrisierung der harten Produktdaten auskennen.

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