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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Teamfoto Klartext AI | (c) Leandra Schurz Photography

Elektronikprodukte enthalten wertvolle Rohstoffe, werden aber häufig so entwickelt, dass sie sich nicht einfach reparieren, wiederverwenden oder recyceln lassen. Das Wiener Startup Klartext AI will mit Künstlicher Intelligenz dazu beitragen, das zu ändern. Das 2025 gegründete Unternehmen entwickelt KI-Lösungen für unterschiedliche Anwendungsbereiche, darunter doclarity, ein Tool zur Erstellung barrierefreier PDF-Dokumente. Im Rahmen des Eureka-Forschungsprojekts „ManageR“ entwickelt es einen KI-Assistenten, der Elektronikhersteller bei Entscheidungen zur Kreislaufwirtschaft unterstützen soll. Dafür erhält Klartext AI eine Förderung von rund 250.000 Euro von der Österreichischen Forschungsförderungsgesellschaft (FFG).

Das Projekt startete am 1. Oktober 2026 und läuft über drei Jahre. Klartext AI ist dabei für die KI-Technologie zuständig und entwickelt den sogenannten ‚ManageR Copilot‘. Dieser soll Informationen über Produkte, Materialien und gesetzliche Vorgaben zusammenführen und daraus Handlungsempfehlungen ableiten.

KI soll Reparatur und Wiederverwendung bewerten

Im Mittelpunkt von ManageR steht ein digitales Bewertungs- und Optimierungstool. Dieses soll Unternehmen dabei helfen, für einzelne Produkte und Komponenten geeignete Kreislaufstrategien zu finden. Dabei geht es beispielsweise um die Frage, ob Bauteile repariert, wiederverwendet, aufbereitet oder recycelt werden sollten. Die Software soll in unterschiedlichen Phasen des Produktlebenszyklus zum Einsatz kommen – etwa bei der Entwicklung oder im Einkauf. Je nach Lebenszyklusphase soll das System unterschiedliche Handlungsmöglichkeiten aufzeigen. Neben ökologischen Faktoren soll dabei auch die Wirtschaftlichkeit berücksichtigt werden.

Eine Herausforderung ist dabei die Vielzahl an benötigten Informationen. Dazu zählen etwa Produktstücklisten, Materialdaten, regulatorische Anforderungen und branchenspezifisches Fachwissen. Diese Informationen sind häufig auf unterschiedliche Systeme und Abteilungen verteilt oder liegen bei einzelnen Experten. Das Wiener Startup entwickelt deshalb ein KI-Agentensystem samt Benutzeroberfläche, das die Daten verknüpfen soll. Ein besonderer Schwerpunkt liegt laut Anna Poledna, Business Development bei Klartext AI, auf der Nachvollziehbarkeit: Nutzer sollen erkennen können, auf welchen Informationen und Quellen die Vorschläge beruhen. Technologisch setzt das Startup dafür unter anderem auf Wissensgraphen und Multi-Agenten-Systeme.

Eine Rolle bei der Entstehung des Projekts spielten laut Poledna auch neue EU-Vorgaben. Die Ökodesign-Verordnung (ESPR) soll unter anderem die Langlebigkeit und Reparierbarkeit von Produkten verbessern. Der Digitale Produktpass soll künftig Informationen zu Materialien, Reparaturmöglichkeiten und Umweltauswirkungen verfügbar machen.

Zusammenarbeit mit Fraunhofer und Industrieunternehmen

An ManageR sind neben Klartext AI das Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung (IPA), die Universität Stuttgart sowie die deutschen Unternehmen ifm und Ansmann beteiligt. Fraunhofer koordiniert das Projekt und entwickelt unter anderem ein Bewertungsmodell, während die Universität Stuttgart ihre Expertise in der Ökobilanzierung einbringt. Die beiden Industrieunternehmen stellen ein 3D-Kamerasystem und ein Ladegerät zur Verfügung, an denen die Technologie getestet werden soll.

„Für uns ist es großartig, dass wir unsere KI-Forschung direkt in die Anwendung bringen können. In ManageR entwickeln wir gemeinsam mit führenden Forschungseinrichtungen neue Methoden und testen sie gleichzeitig an echten Industrieprodukten“, sagt Poledna.

Nach Abschluss des Forschungsprojekts im September 2029 soll die Technologie laut Poledna kommerziell angeboten werden. Geplant ist, sie künftig auch für weitere Elektronikprodukte einzusetzen. Wie breit das System anwendbar sein wird, hängt insbesondere von der Verfügbarkeit entsprechender Daten ab.

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