Beim Einsatz von KI im E-Commerce drohen bekannte Messfehler unter komplexeren Vorzeichen, warnt Partnerize-CEO Matt Gilbert in einem Gastbeitrag für den Unternehmensblog. Gilbert zieht Parallelen zur Entwicklung von Social Media, Suche und mobiler Werbung, um zu verdeutlichen, wie die Branche eine neue wirtschaftliche Infrastruktur für den „maschinenvermittelten Handel“ aufbauen muss.
Die Falle früher Kennzahlen
Jede große Technologiewelle bringt „beobachtbare Signale“ hervor – Kennzahlen, die sich leicht erfassen lassen, aber nicht zwangsläufig den tatsächlichen wirtschaftlichen Wert widerspiegeln. Im KI-Zeitalter zählen dazu Quellenverweise, Erwähnungen, die Abdeckung von Prompts und das, was Gilbert als Share of Shortlist™ bezeichnet. Diese Kennzahlen helfen Marken zwar, ihre Sichtbarkeit innerhalb von KI-Modellen zu verstehen. Gilbert warnt jedoch davor, sie als abschließende Erfolgsindikatoren zu betrachten.
Historische Beispiele zeigen: Social Media lieferte „Likes“, die Suche lieferte Rankings und mobile Werbung lieferte App-Installationen. Diese Kennzahlen boten erste Daten, wurden aber schließlich durch Messgrößen abgelöst, die direkt mit Umsatz und Kundenlebenszeitwert verknüpft waren. Marken sollten schon jetzt messen, wie sie über KI entdeckt werden, um sich einen Wettbewerbsvorteil zu verschaffen. Dabei gilt es jedoch, den wiederkehrenden Fehler zu vermeiden, Sichtbarkeit mit Wert zu verwechseln.
Maschinenvermittelten Handel messen
KI ist längst nicht mehr nur eine Suchoberfläche, sondern wirkt aktiv in der Consideration-Phase der Verbraucher mit. Dieser Wandel macht eine neue „Vertrauensebene“ notwendig, ähnlich den Systemen zur mobilen Attribution und zur Überprüfung digitaler Werbung.
Gilbert zufolge zwingt KI den digitalen Handel dazu, sich gleichzeitig mit vier historisch bekannten Problemen auseinanderzusetzen:
- Signalflut: Interaktion von wirtschaftlichem Wert unterscheiden.
- Reife der Auffindbarkeit: Sichtbarkeit mit der Kapitalallokation verknüpfen.
- Veränderte Umgebungen: Verhalten in Bereichen erfassen, die sich mit herkömmlichen Messverfahren nicht nachverfolgen lassen.
- Überprüfung: Feststellen, ob ein KI-gesteuertes Ereignis bei einer wirtschaftlichen Entscheidung „zählen“ sollte.
Ergebnisse statt KI-Zitate
Die Branche bewegt sich auf ein Umfeld zu, in dem Maschinen den Weg zum Kauf vermitteln. Diese Entwicklung verlangt einen Wechsel vom bloßen Zählen von „KI-Zitaten“ hin zum Aufbau eines belastbaren Rahmens für wirtschaftliche Entscheidungen.
Wer frühzeitig strukturierte Verfahren rund um die Auffindbarkeit über KI entwickelt, baut einen sich verstärkenden Wissensvorsprung auf. Das übergeordnete Ziel für Affiliate-Manager und Advertiser bleibt jedoch unverändert: Marketingausgaben sollten sich an Ergebnissen orientieren und nicht bloß an der neuesten beobachtbaren Kennzahl. Mit einem Blick auf frühere Technologiezyklen kann sich die Affiliate-Branche im DACH-Markt besser auf eine Zukunft vorbereiten, in der KI zum wichtigsten Filter für Kaufentscheidungen wird.
Quelle: Partnerize-Blog