„Marketing rutscht zunehmend in die IT“

GRAZ. Künstliche Intelligenz verändert Marketingprozesse und die Anforderungen an Fachkräfte. Suchmaschinen verändern sich, während sich Kampagnenerfolge schwerer messen lassen. Zugleich bleiben Kreativität und Managementwissen gefragt. „Ich glaube, dass grundsätzlich Marketing ein bisschen mehr in die IT rutscht“, sagt Wilhelm Loibl, Produktverantwortlicher für den berufsbegleitenden Masterstudiengang Digital Marketing Management an der FH Campus 02 in Graz, im Gespräch mit medianet-Herausgeber Oliver Jonke.

Als Beispiel für den technologischen Umbruch nennt Loibl die Suchmaschinenoptimierung. Lange hätten ähnliche Strategien funktioniert, doch durch KI änderten sich sowohl die Inhalte als auch die Bewertungskriterien. Zudem lasse sich bei Website-Zugriffen oft nicht erkennen, ob sie von Menschen oder Maschinen stammen. „Wir wissen das nicht mehr.“

„Noch keine richtige Lösung“
Auch die Erfolgsmessung über mehrere Kanäle werde schwieriger. Nutzer und Nutzerinnen könnten sich zunächst bei einer KI informieren und erst später kaufen. „Es ist nicht mehr eindeutig zuordenbar“, sagt Loibl. Bisherige Attributionsmodelle würden deshalb nicht mehr wie gewohnt greifen. „Ich würde sagen, dass man hier noch keine richtige Lösung hat.“

Beim Einsatz von KI sieht Loibl ein weiteres Problem: „Wir wissen ja eigentlich gar nicht, was in den Modellen drinnen ist.“ Deshalb müssten Menschen als „Human in the Loop“ die Ergebnisse überprüfen. KI könne Daten sammeln, ordnen und zusammenfassen, doch am Ende müsse jemand beurteilen: „Passt das jetzt für meine Kundin bzw. meinen Kunden?“

Kreativität bleibt gefragt
Wie sich die Anforderungen an Marketingberufe verändern, untersuchte die FH Campus 02 anhand von Stellenanzeigen auf karriere.at über etwas mehr als zwei Jahre. „Es verändert sich nicht so stark, wie wir geglaubt haben“, sagt Loibl. Gefragt seien weiterhin drei Kompetenzbereiche: Management, Kreativität und Technologie. Zu den Grundlagen zählen Problemlösung, Statistik und Branding.

Überrascht habe ihn allerdings die anhaltende Nachfrage nach kreativen Fähigkeiten. „Kreativität ist immer noch etwas, das sehr stark gefragt wird, jetzt vielleicht sogar noch mehr“, erklärt er. Denn KI könne Inhalte zwar generieren, doch der Mensch müsse auch hier beurteilen, ob daraus tatsächlich eine kreative Lösung entstehe.

Technologie-Wissen gefordert
Am deutlichsten wachse die Bedeutung technologischer Kenntnisse, insbesondere im Umgang mit KI und Programmierung. Letztere „fällt mittlerweile immer mehr in diese Marketingjobs hinein“, erklärt Loibl. Mithilfe von KI könnten Marketingfachkräfte mittlerweile selbst Websites und Plugins erstellen. Solche Anwendungen würden auch in der Lehre eingesetzt werden. Allerdings berge das auch Risiken. „Es wird zugänglicher. Das ist sowohl gut als auch schlecht“, sagt Loibl. Denn ohne Programmierkenntnisse ließen sich KI-generierte Anwendungen schwer beurteilen; auch Sicherheitsprobleme könnten übersehen werden. „Man sollte also schon Ahnung von Programmierung haben.“

Daten und Suche im Wandel
Bei der KI-gestützten Suche gewinnt Generative Engine Optimization (GEO) an Bedeutung. Diese baut laut Loibl aber auf klassischer Suchmaschinenoptimierung auf. Er beobachte „so ein bisschen ein Wiedererstarken des Textes“. KI-Suchsysteme analysieren Inhalte und vergleichen sie mit anderen Quellen. Unternehmen müssten daher beachten, wie ihre Marken auch außerhalb der eigenen Website dargestellt werden. „Das ist der Grund, warum GEO so wichtig ist.“

Zugleich werde Datenkompetenz wichtiger. „Wie schauen denn Daten aus? Woher kriege ich Daten?“, nennt Loibl zentrale Fragen des Masterstudiengangs Digital Marketing Management. Weil Studierende oft keinen Zugang zu Unternehmensdaten hätten, arbeite die FH Campus 02 mit KI-generierten Daten­sätzen. Darin sollen sie etwa Muster im Kauf- und Klickverhalten erkennen. „Es ist eine Art ­digitale Schnitzeljagd“, meint Loibl.

Ergänzend kämen nach Möglichkeit anonymisierte Praxisdaten zum Einsatz. Die an Beispielen entwickelten Analysen ließen sich später häufig auf reale Unternehmensdaten übertragen. „Den Workflow kann man dann meistens eins zu eins auch mit den originalen Daten umsetzen“, erklärt Loibl.  Entscheidend werde künftig also nicht nur der Umgang mit neuen Technologien sein, sondern auch die Fähigkeit, deren Ergebnisse kritisch zu bewerten und kreativ einzusetzen. (red)