Ohne eine spezialisierte Messinfrastruktur bleibt der wirtschaftliche Wert KI-gestützten Handels unbelegt, argumentiert Partnerize-CEO Matt Gilbert in einer aktuellen Unternehmensanalyse. Gilbert vergleicht den aktuellen Wandel durch künstliche Intelligenz mit der Integration mobiler Apps in den Performance-Marketing-Mix im Jahr 2015. Seiner Ansicht nach braucht die Branche eine neue Tracking-Ebene, um über einfache Interaktionskennzahlen hinauszugehen und den tatsächlichen ROI nachzuweisen.
Mobile Erfolgsmessung als Vorbild
Der Übergang vom klassischen Web zu mobilen Apps setzte etablierte Tracking-Methoden zunächst außer Kraft. Die auf Cookies, Pixeln und URLs basierende Standard-Webarchitektur konnte keine Customer Journeys erfassen, die von einer Anzeige über einen App-Store bis in eine geschlossene App-Umgebung führten. Gilbert weist darauf hin, dass sich die Branche anfangs auf die „Installation“ konzentrierte, weil sie leicht messbar war. Diese Kennzahl bildete jedoch nicht das eigentliche Geschäftsziel ab.
Diese Lücke führte um 2015 zum Aufstieg spezialisierter Dienstleister für mobile Erfolgsmessung, sogenannter MMPs. Diese unabhängigen Anbieter stellten die Verbindung zwischen einem ersten Klick und dem langfristigen Kundenverhalten her, etwa Abonnements und LTV. Indem sie den Fokus von „Anzeige → Installation“ auf „Anzeige → Umsatz → ROI“ verlagerten, ermöglichten MMPs Marketingverantwortlichen datenbasierte Entscheidungen über die Budgetverteilung.
Tracking-Herausforderungen in KI-Umgebungen
Der Aufstieg von KI-Werkzeugen im E-Commerce stellt eine ähnliche Hürde dar. Marketingverantwortliche laufen Gefahr, sich auf leicht beobachtbare KI-Signale wie Chats oder Interaktionen bei der Produktsuche zu konzentrieren, statt auf die nachgelagerten wirtschaftlichen Ergebnisse. Die Branche braucht eine „Vertrauensebene“, um die Lücke zwischen einer KI-gestützten Interaktion und einer abschließenden Transaktion zu schließen.
Gilbert sieht den Markt an einem Scheideweg. Eine neue Messebene für KI soll sicherstellen, dass die Sichtbarkeit in Kanälen zur Produktentdeckung direkt mit Investitionsentscheidungen und konkreten Geschäftsergebnissen verknüpft wird.
Neutrale Attribution für KI-Agenten
Eine zentrale Erkenntnis aus der mobilen Ära lautet: Plattformen dürfen nicht die alleinigen Bewerter ihrer eigenen Leistung sein. In einer Umgebung mit mehreren Plattformen braucht es einen neutralen Drittanbieter, der eine einheitliche Sicht auf die Customer Journey ermöglicht. Ohne diese unabhängige Ebene können Marketingverantwortliche die Qualität der über verschiedene Quellen gewonnenen Kunden nicht ohne Weiteres vergleichen.
Da KI-Agenten und Werkzeuge zur Produktentdeckung im Kaufprozess an Bedeutung gewinnen, benötigt die Performance-Marketing-Branche spezialisierte Attributionsmodelle. Diese Modelle müssen über den ersten KI-Prompt hinausblicken und den gesamten Weg bis zum Kauf erfassen. Nur so lässt sich belegen, dass KI als tragfähiger, skalierbarer Akquisekanal funktioniert.
Der Übergang zu messbarem KI-Mehrwert
Der Wandel hin zu einem Handel mit integrierter KI erfordert ein Umdenken. Marketingverantwortliche sollten Werkzeuge priorisieren, die mehr als „beobachtbare Signale“ liefern. In der nächsten Phase des digitalen Marketings werden auch im DACH-Markt jene Unternehmen erfolgreich sein, deren Messarchitektur KI-Interaktionen als Vorstufe eines messbaren wirtschaftlichen Mehrwerts erfasst.
Quelle: Partnerize Blog