1:1-ABM-Seiten sind der einfache Teil

Ich arbeite hier bei Optimizely im Bereich KI-Innovation. In den letzten 6,5 Jahren standen wir stets an vorderster Front, wenn es darum ging, unsere eigenen Produkte als „Kunde Null“ zu nutzen — so nennen wir uns selbst — und Experimentation, CMS und KI in unseren Arbeitsalltag zu integrieren. Ich sage gern, dass ich den besten Job als Marketer der Welt habe, weil ich all die spannenden Dinge nutzen darf, ohne mich um die Beschaffung kümmern zu müssen. Gelegentlich ist es frustrierend. Oft ist es schwierig. Aber es war immer lohnend. Viele der Herausforderungen, mit denen wir intern konfrontiert sind, sind dieselben, mit denen sich unsere Kunden auseinandersetzen. Ich zahle nur für nichts.

Ich würde gern einige dieser Erkenntnisse mit Ihnen teilen.

Das Überraschendste am letzten Jahr ist nicht das, womit wir anfingen — obwohl wir vieles mehr taten. Es ist das, womit wir aufhörten.

Als wir intern nach einem Produktivitätsmandat mit dem Thema „KI-Adoption“ herausgefordert wurden, kratzten wir uns am Kopf. Sollen wir alle dazu bringen, mehr mit KI zu chatten? Automatisierte Workflows aufbauen? Als wir unsere Kollegen fragten, was sie wirklich brauchten, sagten sie Dinge wie: „Wir würden gern an jedem Stand super hyper-individualisierte Werbeartikel erstellen.“

Wirklich? Das ist der größte Engpass?

War es nicht.

Also führten wir eine andere Übung durch. Wir baten jedes Team, uns durch eine komplette Kampagne zu führen — ein Event, einen Social-Post, was auch immer. Jeden Schritt, von Anfang bis Ende. Dann sollten sie jeden Teil markieren, der war:

• am frustrierendsten
• am zeitaufwendigsten
• am schwersten in guter Qualität zu erreichen (auf diesen Punkt komme ich zurück)

Es stellte sich heraus, dass es nicht die Werbeartikel waren. Es waren Dinge wie: „Es ist schwierig, von jenem anderen Team Informationen zu bekommen“ oder „Wir müssen warten, bis ein Asset genehmigt wird.“ Alles, was andere Teams, Dokumente und Prozesse betraf — dort steckten die Zeit und die Frustration.

Nebenbei bemerkt: Probieren Sie diese Übung selbst aus. Ich persönlich finde es etwas absurd, dass Menschen glauben, die Hauptaufgabe der KI sei es, sie zu ersetzen. Unternehmen mögen das so empfinden. Führungskräfte mögen das so empfinden. Aber ich fühle mich beschäftigter denn je! Wenn man sie gut einsetzt, sollte KI ein Multiplikator sein. Und der einzige Weg dorthin ist, zunächst die übrige Arbeit zu komprimieren.

Wird es Unternehmen geben, die vollständig auf KI-„Schrott“ umstellen? Auf jeden Fall. Aber ich habe festgestellt, dass sie außergewöhnlich gut darin ist, die langweiligen Teile meines Jobs überflüssig zu machen — und ich konzentriere mich lieber darauf, als jemand anderen darum zu bitten. Niemand kann ehrlich behaupten, dass sein ganzer Tag nur Spaß und Spiel ist. Es sei denn, man arbeitet in einer Tierhandlung. Vielleicht.

Nichts an dieser Reibung war harte Arbeit. Es war einfach Arbeit, die jemand erledigen musste, und der Preis dafür war, dass niemand Zeit für den denkenden Teil hatte. Wir hatten sie so vollständig normalisiert, dass wir vergessen hatten, dass sie Reibung war. Sie war einfach der Job.

Was ich jetzt tue, kommt der Problemdefinition näher als der Ausführung. Was unerträglich abstrakt klingt — bis man es ein paar Monate ausprobiert und merkt, dass es das ganze Spiel ist. Das meiste, was früher „Marketing-Arbeit“ war, war die Folge schlecht formulierter Probleme, die niemand neu zu formulieren Zeit hatte, weil alle zu beschäftigt damit waren, die schlecht formulierte Arbeit zu erledigen. Nimmt man das Ausführen vom Tisch, wird das Formulieren zur eigentlichen Arbeit. Das Formulieren ist schwieriger, als das Ausführen je war.

Ich bin als Operator groß geworden. Ich maß mich am Output — ausgelieferte Kampagnen, durchgeführte Tests, gelaunchte Seiten. Der neue Job misst anders. Man produziert nicht mehr das Artefakt; man entscheidet, welche Artefakte existieren sollten, für wen sie bestimmt sind und wie jedes auf das nächste aufbaut. Manche Wochen vermisse ich die Gewissheit, einfach etwas auszuliefern.

Hier ein konkretes Beispiel.

Wir führten eine Wettbewerbskampagne über rund 2.000 Accounts hinweg durch. Jeder erhielt eine individualisierte Landing Page — eine andere Überschrift, andere Belege, ein anderes wettbewerbliches Framing — aufgebaut aus kontextuellen Signalen über das jeweilige Unternehmen. Aktuelle Stellenausschreibungen. Pressemitteilungen. Führungswechsel. Produktankündigungen. Die Art von Personalisierung, die wir vor einem Jahr vielleicht zwanzig namentlich genannten Accounts vorbehielten, weil die manuelle Recherche und Content-Produktion zu teuer waren, um weiter zu skalieren.

Das war nicht 10-mal schneller. Es war zuvor unmöglich. Nicht unmöglich im rhetorischen Sinne, sondern unmöglich im wörtlichen Sinne, dass kein Personal und kein Budget, das ich realistisch rechtfertigen könnte, für die Arbeit aufgekommen wäre. Wir entschieden nicht zwischen schnell und langsam. Wir entschieden, ob ganze Teile unseres Marktes überhaupt eine individualisierte Behandlung erhielten.

Aber hier ist, worüber niemand genug spricht: Die Zahl war nicht der Punkt. Jeder und sein Onkel kann jetzt behaupten, 2.000 Seiten erstellt zu haben. Worauf es ankam, war, dass diese Seiten markenkonform, performant und compliant waren. Dass wir sie, wenn wir etwas ändern mussten, im großen Maßstab aktualisieren konnten, ohne einen wochenlangen Aufräum-Sprint. Dass wir Systeme hatten, um sie zu bauen, zu verwalten und darüber zu berichten, und keines dieser Systeme existierte zuvor.

Wir versuchten nicht, unsere Website über Nacht zu verdoppeln. Wir versuchten, reichhaltige, hochwertige Erlebnisse aufzubauen, die uns tatsächlich gehörten und die wir steuern konnten. Das ist ein anderes Problem. Und es ist genau das, das die meisten Teams überspringen, wenn sie sich für das Volumen begeistern.

Der interessante Teil ist nicht, dass wir es taten. Es ist das, was danach geschah. Sobald man in diesem Maßstab personalisieren kann, verschiebt sich der Engpass. Die Frage lautet nicht mehr „können wir es uns leisten, zu personalisieren?“ sondern „ist das Signal, auf das wir personalisieren, überhaupt gut?“ Was eine viel schwierigere, viel strategischere Frage ist. Die Einschränkung verschiebt sich nach oben im Stack. Man geht von der Lösung der Content-Produktion zur Lösung des Content-Urteils über.

Dieser Schritt — von der Produktion zum Urteil — ist die eigentliche Veränderung. Alles andere ist nur der Mechanismus.

Ich höre das ständig von Digital-Führungskräften: „Ich will kein Tool, das die Größe meiner Website verdoppelt.“

Und ehrlich gesagt? Das ist ein berechtigter Instinkt. Sie sollten dem gegenüber skeptisch sein.

Aber das ist nicht das, was hier angeboten wird — zumindest nicht, wenn man es richtig angeht. Das Ziel war nie mehr Seiten um der Seiten willen. Ich will weniger Content. Ich will Content, der besser ist. Die Frage, die man stellen sollte, lautet nicht „wie viele Seiten kann ich generieren?“ Sie lautet „kann ich die beste Version davon schnell bauen und sie dann auch tatsächlich pflegen?“

Stellen Sie es sich wie die agile Skateboard-zum-Auto-Progression vor, nur dass KI Ihnen jetzt sechs Autos gibt und Sie geradewegs zum Endziel als Ausgangspunkt durchstarten können, statt schrittweise darauf hinzuiterieren. Sie iterieren weiterhin. Sie iterieren nur ausgehend von etwas weitaus Besserem als zuvor.

Die Sorge, die Kontrolle zu verlieren, ist allerdings real. Bedeutet das, dass ich jedem die Schlüssel zu meiner Website übergebe? In einem Enterprise-Kontext ist das nicht nichts. Es gibt Brand-Guidelines, rechtliche Freigaben, Barrierefreiheitsanforderungen und Performance-Standards einzuhalten.

So denke ich darüber. Ein gut konzipierter Agent sollte einer einfachen Progression folgen: 

• identifizieren
• empfehlen
• beheben.

Zuerst identifiziert er das Problem. All Ihren Produktbildern fehlen Alt-Tags. Ihre Seitenbeschreibungen sind veraltet. Hier sind die Seiten, die nicht mit den Brand-Guidelines konform sind. Das ist reines Signal. Keine Aktion, nur Klarheit.

Als Nächstes empfiehlt er. Hier ist der aktualisierte Alt-Text. So würde ich diese Beschreibungen umschreiben. Hier ist ein Entwurf, der diese Seiten mit den neuen Richtlinien in Einklang bringt. Sie sehen es, bevor etwas geschieht. Sie passen an, Sie genehmigen, Sie bauen Vertrauen auf.

Dann — und erst, sobald Sie dieses Vertrauen aufgebaut haben — behebt er. Er repariert den defekten Link. Er stellt die aktualisierten Seiten ins Staging. Er wendet die Empfehlung an. Und selbst dann muss „beheben“ nicht „veröffentlichen“ bedeuten. Es kann bedeuten „ins Staging zur Überprüfung durch mich stellen.“ Sie behalten die Kontrolle darüber, wie weit die Kette hinab der Agent geht.

Je KI-reifer die Organisationen sind, die ich sehe, desto stärker setzen sie auf dieses Framework und desto mehr Autonomie räumen sie den Agenten im Laufe der Zeit bequem ein. Nicht, weil sie aufgehört hätten, sich um Qualität zu kümmern, sondern weil sie Systeme aufgebaut haben, die Qualität zum Standard machten.

Vieles. Hier ist das, was am meisten zählte.

Ich nahm an, der richtige Schritt sei es, das Agentenbauen im gesamten Team zu demokratisieren. Schien offensichtlich: KI ist ein Kraftmultiplikator, jeder sollte ihn haben, lasst tausend Blumen blühen.

Was wir bekamen, war ein Wildwuchs an Pilotprojekten. Zusammenhanglose Agenten, die Neuheit ohne Beständigkeit demonstrierten. Agenten, die für eine Person funktionierten und von niemand anderem bedient werden konnten. Governance-Lücken, die zu echten Risiken geworden wären, hätten wir so weitergemacht. Wir hatten die alten Einschränkungen nicht beseitigt. Wir hatten neue gebaut, mit einem beeindruckenderen Vokabular.

Hier ist die Umdeutung, die mir half: Ein guter E-Mail-Agent ist nicht für die Person da, der die E-Mail gehört. Er ist für alle anderen da. Wenn jemand im Content-Team eine Marketo-E-Mail aufsetzen muss und nicht weiß, wie — und ehrlich gesagt auch nicht wissen sollte, wie — erledigt der Agent 80 % davon und stellt den Rest für die Person bereit, die es kann. Das ist kein Demokratisieren des Tool-Zugangs. Das ist ein Demokratisieren von Ergebnissen.

Was ich verlernen musste, war die Annahme, dass KI die Notwendigkeit von Produktdisziplin beseitigt. Tut sie nicht. Sie erhöht den Einsatz dafür. Wenn jeder an einem Nachmittag einen Agenten bauen kann, lautet die Frage nicht, ob gebaut werden soll, sondern welche Probleme es wert sind, gelöst zu werden, und wie die Lösungen konsistent bleiben, wenn die Person, die sie gebaut hat, weiterzieht.

Wir zogen die Agentenerstellung in ein gesteuertes Backlog. Wir ließen sie durch einen Workshop laufen, der die tatsächliche operative Einschränkung diagnostiziert, bevor irgendjemand irgendetwas baut. Wir wandten auf unsere internen Agenten dieselbe Produktstrenge an, die wir auf etwas anwenden würden, das wir an einen Kunden ausliefern.

Der Tausend-Blumen-Ansatz fühlte sich befähigend an. Er brachte tausend ins Stocken geratene Experimente hervor.

Der Wandel bestand darin, die Problemidentifikation als die eigentliche Arbeit zu behandeln und das Agentenbauen als den trivial einfachen Teil stromabwärts davon. Diese Umkehrung ist schwerer zu vollziehen, als sie klingt, denn sie bedeutet zu akzeptieren, dass die wertvollsten Menschen in Ihrem Team diejenigen sind, die die am wenigsten sichtbare Arbeit leisten — und dass der sichtbare Output, den Sie früher feierten, jetzt der billige Teil ist.

Wenn Sie sich Sorgen machen, ob Ihr Team dafür bereit ist, möchte ich direkt sein: Die Frage ist berechtigt, aber es ist nicht die Frage, die Sie denken.

Die Kompetenzlücke ist nicht das Problem. Die meisten Marketing-Teams haben die technische Eignung, um mit KI-Tools zu arbeiten — die Tools werden einfacher, nicht schwieriger, und sie werden weiterhin einfacher werden. Der schwierigere Wandel ist psychologisch.

Die Menschen in meinem Team, die am meisten kämpften, waren nicht diejenigen, die die Technologie nicht verstanden. Es waren diejenigen, deren Identität mit der Arbeit verbunden war, die automatisiert wurde. Wenn Sie sich daran messen, wie viele Präsentationen Sie ausliefern, und die Präsentationen anfangen, sich selbst zu schreiben, müssen Sie ein neues Maß finden. Wenn Ihr Wert darin bestand, die Person zu sein, die den Bericht schnell erstellen konnte, und der Bericht erstellt sich selbst, müssen Sie neu definieren, worin Ihr Wert besteht. Das ist kein Schulungsproblem. Es ist kein Tooling-Problem. Es ist ein Identitätsproblem, und man kann es nicht mit einem Workshop lösen.

Also hier ist, was ich einer Kollegin in Führungsverantwortung sagen würde: Ihr Team wird nicht in dem Sinne bereit sein, den Sie meinen. Es wird neu definieren müssen, worin seine Arbeit besteht, im Fluge, während Sie gleichzeitig neu definieren, worin Ihre besteht. Manche Menschen werden das lieben. Manche werden es übelnehmen. Einige wenige werden gehen. Das ist kein Versagen des Change-Managements. Das ist die Form dessen, was tatsächlich geschieht.

Der Weg hindurch besteht nicht darin, zu warten, bis das Team bereit ist. Er besteht darin, früh ehrlich darüber zu sein, was sich ändert. Verkaufen Sie es nicht als „das wird Ihr Leben einfacher machen.“ Das wird es, irgendwann. Zuerst macht es Ihren Job anders, und nicht jeder meldet sich für einen anderen Job an. Behandeln Sie dieses Gespräch als die eigentliche Arbeit, denn das ist es.

Hier ist der Rahmen, zu dem ich immer wieder zurückkehre: Niemand kann mich davon überzeugen, dass er jeden einzelnen Teil seines Jobs jeden Tag liebt. Es gibt Teile, die man liebt, und Teile, die man toleriert. Geben Sie die Teile, die Sie tolerieren, an die KI ab. Konzentrieren Sie sich unerbittlich auf die Teile, in denen Sie einen Wert beisteuern, den kein Agent nachbilden kann. Die Content-Strategin, die es liebt, Menschen zu interviewen und Narrative aufzubauen? Sie schafft reichhaltigere, redaktionellere Arbeit, als es ein Agent je tun wird. Die Videoperson, die aufblüht, wenn sie Ideen entwickelt und filmt? Sie sollte nicht diejenige sein, die schneidet und verteilt. Das ist die Aufgabe des Agenten. Bauen Sie Systeme für die Teile, die die Menschen nicht lieben, und schützen Sie die Zeit für die Teile, die sie lieben.

Die Agenten, die Plattform, die Workflows — das ist der einfache Teil. Wirklich. Der schwierige Teil ist das Gespräch, das Sie mit Ihrem Team darüber führen, was gute Marketing-Arbeit überhaupt noch bedeutet. Führen Sie dieses Gespräch ehrlich, und Ihr Team wird den Rest herausfinden. Vermeiden Sie es, und keine Plattform der Welt wird Sie retten.

Das ist der Teil, von dem ich wünschte, jemand hätte ihn mir vor einem Jahr gesagt.