05.01.2024

KI im Startup-Marketing: Hype und echte Einsatzfälle

Gastbeitrag. Wie hat sich die AI-Revolution des letzten Jahres auf die Marketingarbeit in Startups ausgewirkt? Marketing Consultant Leander Seidl fasst seine Eindrücke aus verschiedenen europäischen Startups zusammen.
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Das vergangene Jahr war zweifelsfrei geprägt vom Thema Künstliche Intelligenz: angefangen vom Hype um ChatGPT, über Bildgenerierungs-Tools wie Midjourney und DALL-E, bis hin zu KI-Audio und Video. Viele dieser Lösungen scheinen auf den ersten Blick revolutionär und vor allem für das Marketing von Unternehmen ein echter Game Changer zu sein. Doch wie sieht es in der Praxis aus? Welche Tools konnten in Marketing Teams wirklich brillieren – und welche stellten sich als Eintagsfliegen heraus?

ChatGPT im Marketing-Einsatz

ChatGPT stand zweifelsfrei an der Spitze des Trends zur künstlichen Intelligenz. Die Einsatzformen sind vielseitig, aus Marketing-Sicht sollte man die Einsatzformen in zwei Kategorien betrachten: Intern und Customer-Facing.

Gerade im internen Einsatz hat sich ChatGPT in vielen Teams bereits bewährt. Hier dient der Chatbot als eine Art Brainstorming Partner, um beispielsweise einen ersten Entwurf für Texte zu liefern, um Marketingpläne mit zusätzlichen Ideen anzureichern, oder um große Datenmengen strukturiert wiederzugeben. Konkrete Beispiele im Einsatz bei Startups sind Produkttexte im E-Commerce. Hier werden strukturierte Daten an die AI übermittelt, und ChatGPT liefert einen ersten Textvorschlag für einen Beschreibungstext.

Wichtig dabei: der Text wird danach nochmals menschlich finalisiert und feingeschliffen. Vor allem der seit November 2023 mögliche Einsatz von custom GPTs ist hier sehr hilfreich: so können interne ChatGPT Instanzen vorbereitet und konfiguriert werden, die für den Rest des Teams verfügbar sind, und z.B. die Firmeninternen best Practices und Style Guides bereits beinhalten.

Bei Customer-Facing Einsätzen ist hingegen mehr Vorsicht geboten: wenn Texte aus ChatGPT 1:1 genutzt werden – egal ob auf der Website, auf Social Media, oder in Emails, fällt dies mittlerweile geschulten Augen sehr schnell auf. Der Satz “Hast du das wirklich selber geschrieben, oder ist das von ChatGPT?” ist in letzter Zeit immer häufiger zu hören – das liegt daran, dass die KI oft übertrieben dramatisch und hochgestochen formuliert, und immer wieder auf ähnliche Schreibmuster zurückfällt. Wenn man außerdem das latente Risiko von Halluzinationen bedenkt, folgt das wichtige Learning: AI generierte Texte immer selbst Korrekturlesen und optimieren.

Auch das Implementieren von Chatbots, die Endkunden z.B. bei der Produktwahl beraten, ist dank Open AIs GPT-API prinzipiell deutlich leichter möglich, und kann – bei idealer Umsetzung – positive Auswirkungen auf die Conversion Rate haben. Allerdings sind auch hier die Risiken von Halluzinationen, potenzielle Exploits und DSGVO-Bedenken zu berücksichtigen. Ein Case, der zur besonderen Vorsicht mahnt, ist der Fall eines Autohändlers aus den USA, bei dem ein GPT-basierter Chatbot plötzlich Autos um 1 US-Dollar anbot.

KI-generierte Visuals für Werbungen

Midjourney und DALL-E, letzteres sogar mit direkter Integration in der bezahlten Version von ChatGPT, haben dieses Jahr massive Fortschritte gemacht. Waren Anfang des Jahres noch verstörende Resultate – zu viele Finger bei menschlichen Portraits, unnatürliche Proportionen – die Norm, so sind die Ergebnisse heute deutlich ansprechender und natürlicher. Dadurch stellen die AI-Bildgeneratoren heutzutage eine echte Alternative zu Stock-Photos dar.

In einem A/B Test hat ein österreichisches Startup eine identische fünfsekündige Video Ad einmal mit Stock Fotos und einmal mit KI-Bildern ausgeliefert. Die CPCs, Click Through- und Conversion Raten waren jeweils fast ident. Das bedeutet: Bei kurzen Einsätzen können mit AI generierten Visuals echte Kosteneinsparungen im Vergleich zu Stock-Bildern erzielt werden.

Auch im Bereich KI-Animationen haben sich viele neue Möglichkeiten aufgetan: RunwayML startete im Sommer 2023 mit einer “Text Prompt to Video” Anwendung, wodurch es möglich ist, ca. 5 Sekunden lange, komplett KI generierte Videos zu generieren. Hier ist allerdings noch mit einigen Restriktionen zu arbeiten: die Videos sind vor allem Kameraschwenks und Panoramaaufnahmen – gutes Füllmaterial für größere Videos, aber vor allem für das sinnvolle Einblenden von Text und Call To Actions, sowie den Schnitt von Clips mit klaren CTAs, ist die KI noch nicht geeignet.

Ein Midjourney-Bild mit dem Prompt “A large poster, with the text "Can AI write proper text?" on it”, erstellt mit der aktuellen V 6.0 des Tools
Ein Midjourney-Bild mit dem Prompt “A large poster, with the text „Can AI write proper text?“ on it”, erstellt mit der aktuellen V 6.0 des Tools (© Leander Seidl)

Auch Werbebanner, die neben einem Bild auch Grafikelemente und Texte benötigen, können noch nicht zuverlässig von KI generiert werden. Die neuesten Versionen von DALL-E und Midjourney zeigen zwar Verbesserungen – aber zu oft werden Texte weiterhin unleserlich oder sinnfrei in die Bilder eingefügt.

Audio mit KI

Ein Thema, bei dem künstliche Intelligenz tatsächlich beeindrucken kann, ist die Audio-Ausgabe. Es ist heute möglich, mit ca. 30 Minuten an aufgenommener Sprache, eine täuschend echt klingende Text-to-Speech Stimme zu erstellen. Die drei stärksten Tools in diesem Bereich sind Descript, PlayHT und Elevenlabs. Dies ist nicht nur ein beeindruckendes Gimmick, sondern kann auch echten Mehrwert bieten: zum Beispiel können Tutorial Videos für das eigene Produkt nun mit der Stimme des CEOs begleitet werden, und für Neuerungen am Produkt muss nicht jedes mal zurück ins Aufnahmestudio gegangen werden – mit der eigenen Text-to-Speech Stimme kann der Text binnen Minuten neu generiert werden.

Eher in die Richtung eines Tech Gimmicks geht hingegen die KI-generierte Erstellung von Songs: mit tools wie Suno, können innerhalb von Sekunden kurze Songs erstellt werden. Lyrics, Melodie, Gesang – aus einem einzigen Prompt erstellt die AI das gesamte Werk. Für den Marketing-Einsatz wären die Resultate wohl oft zu eigenartig und nicht konsistent genug. Beeindruckend ist das Potenzial allerdings jedenfalls: hier als Beispiel ein kurzer Song, der aus dem Prompt “Leander Seidl wünscht der Brutkasten-Community viel Erfolg für 2024, mit vielen Startups, Exits und Investments“ generiert wurde. 

Ein Ausblick

Unternehmen, die mutig genug sind, KI-Tools auszuprobieren und ihre Marketing-Teams damit aufzuwerten, können einen echten Wettbewerbsvorteil schaffen. Allerdings dürfen sich die Entscheidungsträger nicht von übertriebenen Versprechungen blenden lassen: bisher hat künstliche Intelligenz noch kein größeres Marketing Team vollständig ersetzt – und auch in absehbarer Zukunft wird dies nicht der Fall sein. Den Markt zu beobachten, neue Tools auszuprobieren, und nicht in voreilige Euphorie zu verfallen – das sind meine Vorsätze für KI im Marketing im neuen Jahr 2024.


Über den Autor

Leander C. Seidl ist selbstständiger Digital Marketing Stratege für Startups, KMUs und Corporates. Er arbeitete unter anderem am Aufbau des Travel-Startups Midnightdeal, sowie an Product Launches von verschiedenen Tech-Companies. An der FH Technikum Academy und der FH WKW ist er als Gastlektor für Marketing Automation tätig.

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Diego Szekely programmierte seine Diabetes-App im Alleingang © Hannah Fasching

„Ich war der, der die Waage rausgeholt hat, um meinen Insulinbedarf zu berechnen“, erinnert sich Carbetic-Gründer Diego Szekely an die Zeit nach seiner eigenen Typ-1-Diabetes-Diagnose vor vier Jahren. Bei der Autoimmunerkrankung produziert der Körper überhaupt kein eigenes Insulin mehr, weshalb jede Aufnahme von Kohlenhydraten exakt berechnet und durch externe Insulingaben ausgeglichen werden muss.

Im Austausch mit anderen Betroffenen stellte er jedoch schnell fest, dass die meisten Diabetiker:innen im Alltag ihren Bedarf lediglich abschätzen. Da ungenaue Werte langfristige gesundheitliche Risiken bergen, entwickelte der heute 18-Jährige Carbetic, um eine verlässlichere, unkomplizierte Lösung im Alltag anzubieten. „Ich hab einfach das gebaut, was uns Diabetikern wirklich gefehlt hat“, so der Gründer.

© Carbetic

Räumliche Tiefe als technischer USP

Mittlerweile ist die Anwendung bereits in 41 Sprachen verfügbar, wobei aktuell die USA, dicht gefolgt von Deutschland, den größten Markt darstellen. Das technische Fundament unterscheidet sich laut dem Gründer aus Perchtoldsdorf vor allem in einem Punkt von klassischen Lifestyle-Trackern.

Statt einer simplen 2D-Bildanalyse setzt Carbetic laut eigenen Angaben auf räumliche Tiefe durch drei schnell geschossene Fotos aus unterschiedlichen Winkeln sowie LiDAR-Sensoren moderner Smartphones. „Die drei Fotos sind wahnsinnig wichtig, um die Dimensionen gescheit abzuschätzen“, betont Szekely.

Aus der Kombination dieser Bild- und Raumdaten berechnet ein feinjustiertes KI-Modell schließlich den Kohlenhydratgehalt der einzelnen Komponenten auf dem Teller, der wiederum für die Bestimmung des Insulinbedarfs benötigt wird. Neben der Foto-Analyse wird das Produkt in der Praxis durch eine integrierte Sprachsteuerung sowie die Option ergänzt, Koch-URLs oder abfotografierte, handschriftliche Rezepte automatisch von der KI auslesen zu lassen.

Conversion im SaaS-Modell

Nach nur drei Monaten verzeichnet die App rund 20.000 Downloads. Interessant ist vor allem die Conversion-Rate: „5.000 Nutzer sind aktuell in einem Probeabo oder bezahlten Abo“, erklärt der Gründer. Von den 5.000 „zahlen bereits 4.000“, so Szekely weiter. Das Geschäftsmodell basiert auf einer Software-as-a-Service-Struktur. Das Einstiegs-Abo für bis zu zehn Analysen am Tag kostet 4,49 Euro im Monat, während die unlimitierte Version für 9,99 Euro angeboten wird.

Auf die Frage, wie man ein solches Wachstum erziele, meint der Gründer: „Gute Frage. Und da ich keine gute Antwort habe, ist die Antwort, das Produkt funktioniert.“ Hauptsächlich über Mundpropaganda und Empfehlungen von Ärzt:innen, die Szekely unter anderem auf Ärztekongressen kennenlernte, wachse das Produkt aktuell organisch. „Wenn mir Patient:innen schreiben, dass die App ihnen hilft, den Alltag ein Stück mehr wie ein gesunder Mensch zu leben, macht mich das einfach so stolz“, so der Gründer.

„Mit allen großen Medizintechnik-Firmen in Kontakt“

Einen langfristigen Wettbewerbsvorsprung will sich der Gründer, der für sein Startup Studienplätze am UCL und King’s College in London sausen lässt, künftig über zwei strategische Säulen verschaffen, die über die reine Nutzer:innenbasis hinausgehen. Neben einer umfassenden Datensammlung zur Optimierung der Algorithmen steht ein digitaler Ärztezugang im Fokus. Über diesen können Mediziner:innen nach expliziter Freigabe die Mahlzeiten ihrer Patient:innen analysieren und die Therapie gezielter begleiten.

Während der aktuelle Fokus auf Typ-1-Diabetes-Patient:innen liegt, zeigt sich Szekely zuversichtlich, dass auch Typ-2-Patient:innen über kurz oder lang auf seine Anwendung zugreifen werden: „Alle Apps, die Typ 1 machen, übernehmen irgendwann auch den Typ-2-Markt. Das ist immer so.“ Zudem startet in Kürze eine Genauigkeitsstudie mit der Universität Wien. Auch gegenüber strategischen Partnerschaften und Investments zeigt sich der Solo-Founder offen: „Ich bin mit allen großen Medizintechnik-Firmen im Diabetes-Bereich in Kontakt. Und die sind alle begeistert.“

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