21.08.2018

Google experimentierte auf YouTube mit Werbung für Fake-Pizza-Marke

Google hat mit einer neuen Methode experimentiert, um die Effektivität von Werbungen zu testen. Dabei wurden alte Grundregeln hinterfragt. Die Fake-Pizza-Marke Doctor Fork brachte aber nur bedingt neue Erkenntnisse.
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Doctor Fork Pizza
(c) YouTube/ Unskippable Experiment

Das Google “Unskippable Labs” Team hat in den vergangenen Monaten mit einem außergewöhnlichen Experiment die Effektivität von Werbung getestet. Dafür wurde die Fake-Pizza-Marke Doctor Fork erfunden. 20 Millionen Menschen wurden mit Werbung für das nicht existente Produkt erreicht. Es gäbe gewisse Grundsätze bei Werbungen, die nie hinterfragt würden, heißt es von Google. Als werbendes Unternehmen teste man das natürlich nicht aus, da es zu riskant sein könnte. Nachdem Doctor Fork aber keine echte Marke ist, gäbe es keine Grenzen.

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“…damit wir falsch liegen können”

Ben Jones, der Creative Director bei Unskippable Labs sagt dazu in einem Interview mit dem US-Magazin TechCrunch: “Wir wollten diese Freiheit der markenlosen Werbung nutzen, damit wir falsch liegen können und Strategien hinterfragen, die andere Unternehmen nicht hinterfragen. Eine vorhandene Marke hat ein ganz klares Ziel vor Augen und könnte das nicht tun”. Als Kanal sei YouTube gewählt worden, da man dort sehr viele verschiedene Zielgruppen erreiche.

Doctor Fork-Werbungen für Pizza und Cheesecake

Es wurden zwei relativ undefinierte Produkte beworben: Eine Pizza und ein Cheesecake. Die beiden Kampagnen sollten jeweils etwas anderes austesten. Die Pizza-Werbungen sollten sensorische Integration in Werbungen testen. Die Werbung wurde in 18 Variationen ausgestrahlt, bei denen verschieden viel wert auf die Kombination von Text, Ton und Bild gelegt wurde. Die Cheesecake-Werbungen hingegen sollten mit dem Verhältnis zwischen Mensch und Essen experimentieren. Dazu gab es 15 Versionen, bei denen Menschen verschieden viel Präsenz hatten.

Nur bedingt neue Erkenntnisse

Und was kann man aus dem Experiment lernen? So unorthodox die Methode ist – die Ergebnisse sind gelinde gesagt nicht revolutionär. Unskippable Labs resümiert: Werbungen für Essen sollen versuchen, alle möglichen Sinne zu stimulieren. Für einen erhöhten Wiedererkennungswert sei es gut, Bilder von jeglicher Form von Text zu trennen. Ebenso wirke es, wenn in einer Werbung Anweisungen gegeben würden, wie sich der potentielle Kunde fühlen soll. Nahaufnahmen des Produkts würden ebenfalls gut funktionieren. Filmausschnitte aus der Perspektive der ersten Person kämen bei jüngeren Zuschauern besser an. Marken könnten sich generell mehr Freiheit nehmen, wenn es um den Einsatz von Menschen in Werbungen geht, so Unskippable Labs. Nun will Jones mit der Methode noch weitere Fragen beantworten.

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CTO Sebastian Baron, CEO Simon Valverde, Co-Founderin Helene Herrmann (c) Twine

Künstliche Intelligenz vereinfacht uns das Leben in vielen Bereichen und könnte uns in mancher Hinsicht sogar ersetzen. Bald wird KI möglicherweise in der Lage sein, menschliche Emotionen zu erkennen und nachzuahmen. Doch kann KI auch zwischenmenschliche Beziehungen einschätzen und für uns sogar das „Perfect Match“ finden?

Dieser Herausforderung nimmt sich Gründer und CEO Simon Valverde mit seinem PsyTech-Startup Ascalon an. Zusammen mit Kommiliton:innen entwickelte er während des Studiums die App Twine, die auf einer Matching-AI basiert. Durch die Verbindung von Psychologie und KI soll Twine Menschen zusammenbringen, die wirklich gut zueinander passen. Im Interview mit brutkasten gibt Simon Valverde einen Einblick in die Möglichkeiten, die sich hinter PsyTech verbergen.

Twine fokussiert sich auf Hobbys und Interessen

Die Entstehungsgeschichte von Twine begann in einem Studentenwohnheim in Salzburg, entstanden aus der Frustration, keine:n passende:n Partner:in für bestimmte Aktivitäten gefunden zu haben. Jede:r kennt das Problem: Man will ein Hobby oder Interesse teilen, aber im eigenen Umfeld findet sich niemand. Außerdem fiel dem Freundeskreis auf, dass Menschen generell immer weniger soziale Beziehungen eingehen würden.

Seit Oktober dieses Jahres kann das zehnköpfige Team aus Psychologie- und Data-Science-Studierenden oder -Absolvent:innen nun endlich sein Produkt präsentieren: Twine ist eine App, über die man durch gemeinsame Interessen und Freizeitaktivitäten neue Leute kennenlernen kann – „ohne Aufwand und mit der Gewissheit, dass man sich versteht“.

Hinter Twine steckt ein eineinhalb Jahre lang optimiertes Matching-AI-Modell. Sein Ziel war es, einen “Algorithmus zu entwickeln, der Leute zueinander bringt, die zueinander passen“, erklärt CEO Simon Valverde.

KI soll zwischenmenschliche Beziehungen verstehen

Das Besondere an Twine: Die Matches basieren auf psychologischen Erkenntnissen und werden mithilfe von KI ausgewählt. Das zugrunde liegende KI-Modell funktioniert wie folgt: Bei der Anmeldung beantwortet man einen Fragebogen, auf dessen Basis ein persönliches Charakterprofil erstellt wird. Dazu werden Informationen über die Persönlichkeit und Interessen der jeweiligen Person erhoben. Vor allem die Erwartungen und Bedürfnisse sind nach den Erkenntnissen der Sympathieforschung entscheidend für die zwischenmenschlichen Beziehungen. „Persönlichkeitsmerkmale müssen in Beziehungen gar nicht perfekt übereinstimmen,“ erklärt Valverde, der selbst Psychologie, Data Science und Wirtschaft in Salzburg studiert hat.

Die KI lernt kontinuierlich dazu: sie verarbeitet die Fragebögen sowie das Verhalten, die Interaktionen und das Feedback der Nutzer:innen, um immer besser zu erkennen, welche Eigenschaften und Erwartungen zusammenpassen. Bei einem Match erhält man einen individualisierten Text, der erklärt, warum die andere Person gut zu einem passt.

Das Twine-Team arbeitet aktuell an neuen Funktionen für die App. Zukünftig wird es möglich sein, eine ganze Gruppe für gemeinsame Aktivitäten zu finden oder die bestehende Freundesgruppe zu erweitern. Durch den Vergleich mit bestehenden Freundschaften soll die KI künftig noch besser verstehen, wie zwischenmenschliche Beziehungen funktionieren.

Startup möchte mit psychologischem KI-Modell in B2B-Bereich

Twine verzeichnet bereits erste Erfolge: Seit dem Start am 1. Oktober zählt die Matching-App 300 aktive Nutzer:innen, vorwiegend aus der Boulder-Community in Salzburg.

Aktuell wird das Projekt noch aus eigenen Mitteln finanziert, doch das Team hofft auf Investoren, um die Matching-KI weiter zu verbessern. „Diese App ist jedoch nur ein erster Schritt, um Social-AI-Modelle in einem realen Umfeld zu testen und weiterzuentwickeln,“ erklärt Valverde. Twine konzentriert sich derzeit vor allem auf den Customer-Proof und die Datensammlung, um das KI-Modell für den B2B-Bereich zu optimieren. Das langfristige Ziel sei es, einer KI das “soziale Judgement eines Psychologen” anzutrainieren. Diese Fähigkeit könne in vielen Bereichen Anwendung finden, etwa bei der Suche nach passenden Mitarbeiter:innen. Langfristig plant das Startup Ascalon, diese psychologischen KI-Modelle im B2B-Sektor zu monetarisieren.

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