Erfahren Sie im Optimizely-Bericht mehr über die Auswirkungen von KI auf das Marketing. Verbinden Sie KI mit Kreativität für eine authentische Personalisierung. Lesen Sie jetzt die Erkenntnisse von Marketingexperten und Konsumenten!
Einleitung
Laut McKinsey nutzen mittlerweile 78 % der Unternehmen generative KI in mindestens einem Geschäftsbereich. Doch mit zunehmender Verbreitung (und der allgemeinen KI-Überforderung) stellen wir uns alle drei zentrale Fragen:
Wie nutzen die anderen KI?
Wie kann KI einen Mehrwert für mein Unternehmen schaffen?
Schöpfen wir derzeit sein volles Potenzial aus?
Dieser Bericht bietet Einblicke in die Nutzung von Optimizely Opal bei unseren Kunden und die daraus resultierenden Vorteile. Anhand von Nutzungsdaten aus drei Monaten von fast 900 Unternehmen, Erkenntnissen von Early Adopters und aktuellen Branchenstudien untersuchen wir, wie KI tatsächlich eingesetzt wird und welche Vorteile Anwender daraus ziehen.
Erfahren Sie, was funktioniert, was sich weiterentwickelt und wie Best Practices im KI-Marketing heute aussehen.
Über unsere Forschung
Datenquellen
Unsere Erkenntnisse basieren auf drei primären Datenquellen:
Interne Optimizely Opal-Daten:Analysierte Nutzungsdaten aus 47.000 Optimizely Opal-Interaktionen von Kunden, die Optimizely Opal nach dem öffentlichen Start eingeführt haben. Die Daten umfassen Nutzungsmuster von Funktionen, Nutzerverhalten und messbare Leistungsergebnisse.
Kundenberichte von Early Adoptern:Erfahrungsberichte von fast 900 Optimizely Opal-Anwendern, die ihre Implementierungserfahrungen, bewältigte Herausforderungen und die erzielten konkreten Ergebnisse hervorheben.
Branchenforschung:Studien und Umfragen von führenden Unternehmen wie McKinsey und Gartner liefern einen externen Kontext zu den allgemeinen Trends und Transformationen bei der KI-Einführung. im Marketing.
Methodik
Um statistische Genauigkeit und ein klares, verständliches Ergebnis zu gewährleisten, wurde für diese Analyse eine Methodik mit einigen Schlüsselkomponenten verwendet:
Differenz-in-Differenzen
Wir haben einen Differenz-in-Differenzen-Ansatz verwendet, um die Wirkung von Optimizely Opal genau zu messen.
Diese Methode vergleicht Veränderungen wichtiger Leistungskennzahlen zwischen zwei Gruppen:
Optimizely Opal-Nutzer:Kunden, die Optimizely Opal ab dem 7. Mai 2025 nutzen.
Nicht-Optimizely Opal-Nutzer:Eine Kontrollgruppe aller Kunden, die Optimizely Opal im gleichen Zeitraum nicht eingeführt haben.
Angepasste Zeiträume
Für jeden Optimizely Opal-Kunden analysieren wir zwei Zeiträume:
Zeitraum vor der Einführung von Optimizely Opal:
Experimentierphase:Der gleiche Kalenderzeitraum im Jahr vor der Einführung (z. B. Juni–August 2024, wenn die Einführung im Juni 2025 erfolgte), um saisonale Schwankungen in der Experimentiergeschwindigkeit zu berücksichtigen.
Content-Marketing Plattform: Der Zeitraum unmittelbar vor der Einführung, dessen Länge dem Zeitraum nach der Einführung entspricht (z. B. bei einer Einführung am 15. Mai 2025 und einer Messung bis zum 15. August wären die 90 Tage vor der Einführung der Zeitraum vor der Einführung).
Zeitraum nach der Einführung von Optimizely Opal:Der Zeitraum vom ersten Tag der Nutzung von Optimizely Opal durch den Kunden bis zum heutigen Tag.
Für Nutzer, die Optimizely Opal nicht verwenden, wird die Leistung in identischen Zeiträumen vor und nach der Einführung gemessen, die dem jeweiligen Zeitplan der Optimizely-Opal-Kunden entsprechen.
Anders ausgedrückt: Jeder Optimizely Opal-Nutzer wird mit einer Gruppe aller Nicht-Optimizely Opal-Nutzer (der Kontrollgruppe) im gleichen Zeitraum verglichen, um eine direkte Vergleichbarkeit zu gewährleisten.
Berechnung des Uplifts
Für jeden Optimizely Opal-Kunden haben wir Folgendes berechnet:
Optimizely Opal Uplift (Nettoeffekt) = Veränderung für Optimizely Opal-Nutzer −; Veränderung für Nicht-Optimically-Opal-Nutzer
Durch den Abzug der Verbesserung der Kontrollgruppe werden Hintergrundtrends – wie Produktverbesserungen, saisonale Effekte oder allgemeine Marktveränderungen – eliminiert. Dies führt zu einer konservativen Schätzung des tatsächlichen Beitrags von Optimizely Opal.
Gewichteter durchschnittlicher DiD-Uplift
Um den Haupt-Benchmark für jede Kennzahl zu ermitteln, berechneten wir einen gewichteten Durchschnitt der DiD-Uplifts aller Optimizely-Opal-Kunden. Der Uplift jedes Kunden wurde anhand seines Aktivitätsniveaus vor der Einführung von Optimizely Opal gewichtet (z. B. Anzahl der Experimente im Vorfeld). Dadurch wird der „Durchschnitt von Durchschnitten“ vermieden. Problem und stellt sicher, dass Kunden mit umfangreicheren Basisdaten einen proportionalen Einfluss auf das Endergebnis haben.
Dieser Ansatz bietet eine robuste und zuverlässige Messung der Nettoauswirkungen von Optimizely Opal.
Wichtigste Erkenntnisse
Der Stand der KI
KI liefert messbare Vorteile: Unternehmen berichten von KI-gestützten Verbesserungen zwischen 30 % und 91 %.
Optimizely Opal wird im gesamten Content-Lebenszyklus eingesetzt, vor allem in den Bereichen Experimente (58,7 %) und Content-Orchestrierung (26,6 %).
Die Nutzung erstreckt sich über mehr als 50 Länder, angeführt von den USA (41,1 %), Großbritannien (16,2 %) und Australien (7,6 %).
Einzelhandel (17,4 %), Software (11,8 %) und Finanzdienstleistungen (9,6 %) führen die Anwendungsbereiche an, mit zunehmender Nutzung im Gesundheitswesen. (3,2 %) und Bildung (3,6 %).
Unternehmen aller digitalen Reifegrade nutzen Optimizely Opal – hoch (51,2 %), mittel (37,1 %) und niedrig (11,6 %).
Die Nutzung beschränkt sich nicht auf Spezialistenteams, sondern erreicht Führungskräfte, Marketing, Markenentwicklung, Kreation, Produktmarketing, Kundenservice und Eventmanagement.
Die Top 1 % der Nutzer interagieren fast 200 Mal mit Optimizely Opal, am häufigsten für Testideen, Experimentzusammenfassungen sowie KI-generierte Texte und Bilder.
Der Nutzen von KI
Nutzer von Optimizely Opal Experimentation erzielen eine größere Wirkung: Sie führen 78,7 % mehr Experimente durch, starten 24,1 % mehr Personalisierungskampagnen, steigern die Erfolgsquote um 9,3 % und die Abschlussquote um 1,4 %.
10,9 % 6,8 % der Experimente basieren auf Ideen, die von Optimizely Opal generiert wurden, 6,8 % werden von Optimizely Opal zusammengefasst und 19,5 % sind Folgemaßnahmen, die auf Erkenntnissen aus Optimizely Opal beruhen.
Optimizely Opal-Nutzer erzielen schnellere Ergebnisse und steigern das Kampagnenvolumen um 17,1 % und das Aufgabenvolumen um 12,8 %. Es verkürzt außerdem die Kampagnenabschlusszeit um 53,7 % und die Aufgabenabschlusszeit um 15,4 % und verbessert gleichzeitig die Content-Interaktion um 7,4 %.
Mit Optimizely Opal generierte Inhalte werden hoch angenommen – 52,6 % der Bilder und 89,5 % der Texte werden von den Nutzern akzeptiert.
Die Geschwindigkeit von Experimenten und die Produktivität im Content-Marketing skalieren linear mit der Nutzungsdauer und den verbrauchten Credits.
Aufbau einer KI-Kultur
KI-Vorreiter zeichnen sich durch schnelles Engineering, die Integration von KI in Arbeitsabläufe, die Optimierung für geografische Zielgruppen und die Messung von KI-Erfolgskennzahlen aus.
Die besten Programme nutzen saubere Daten, klare Markenrichtlinien, menschliche Überprüfung, frühzeitige Einbindung der Rechtsabteilung und die Befähigung des Teams im Rahmen eines zielgerichteten Governance-Modells.
Die Zukunft der KI liegt in Multi-Agenten-Orchestrierungs-Ökosystemen und generativen Erlebnissen. Optimierung.
Industrietransformation im großen Stil
Unternehmen aller Branchen erzielen beispiellose Erfolge durch die Integration von KI in ihre Kernprozesse.
Der Stand der KI: Einführung und Auswirkungen heute
Was ist Optimizely Opal?
Heutige Marketer müssen mehr leisten als je zuvor – meist mit fragmentierten Systemen, eingeschränkten (oder fehlerhaften) Integrationen und zunehmendem Leistungsdruck. Bei Optimizely glauben wir, dass es einen besseren, nahtloseren und stärker integrierten Weg gibt.
Optimizely Opal ist mehr als nur ein weiterer KI-Assistent oder Chatbot: Es ist eine Erweiterung Ihrer Mitarbeiter und ermöglicht Marketing- und Digitalteams, ihre Arbeitsweise mühelos zu skalieren und neue Maßstäbe zu setzen.
Von der Ideenfindung über die Optimierung bis hin zur Analyse – und in jedem Schritt des Marketing-Lebenszyklus dazwischen – ist Optimizely Opal Ihr handlungsfähiger, vollautonomer und unbegrenzt skalierbarer KI-Spezialist, der Sie bei allen anfallenden Marketing- und Digitalaufgaben unterstützt.
Optimizely Opal ermöglicht unbegrenzte Skalierbarkeit, indem es sowohl mit Ihnen als auch für Sie arbeitet. Sie: Wir automatisieren Aufgaben für Sie, bieten proaktive Einblicke und Optimierungsvorschläge, erstellen markenspezifische Inhalte und beseitigen Ihre Engpässe mit individuellen Leitplanken und Kontrollmechanismen.
Seit dem Start im Mai 2025 haben fast 900 Unternehmen Optimizely Opal eingeführt, um KI in ihre Marketing-Workflows zu integrieren. Zu den Top-Anwendern zählen Diligent, Robinson Club, Elite Hotels of Sweden und Road Scholar mit einem Jahresumsatz von über 2 Milliarden US-Dollar.
Branchenanerkennung
Branchenanalysten werden aufmerksam.Optimizely wurde im Gartner Magic Quadrant 2025 für Content-Marketing-Plattformen als führendes Unternehmen ausgezeichnet. Im Bericht heißt es: „Optimizely hat seine eigenständigen KI-gestützten Funktionen zu einem Netzwerk von KI-Agenten weiterentwickelt, das den gesamten Content-Produktions- und -Bereitstellungsprozess automatisiert.“ Es reduzierte potenzielle KI-Risiken durch die Verbesserung der Compliance- und Sicherheitsfunktionen mit rollenbasierter Zugriffskontrolle, was ideal für große Unternehmen ist.
Wie es genutzt wird
58,74 % der Guthabennutzung entfallen auf Experimente, 26,58 % auf die Content-Marketing-Plattform (CMP). Die verbleibenden 14,68 % verteilen sich auf weitere Workflows, darunter Optimizely Opal selbst, CMS, Datenplattform und Configured Commerce. Diese Verteilung zeigt, dass sich ca. 85 % aller Optimizely Opal-Credits auf nur zwei Hauptanwendungsfälle konzentrieren: Experimentier-Workflows und Content-Marketing-Aktivitäten.
Kernanwendungsfälle mit Optimizely Opal
Optimierung
Von der Ideenfindung bis zur Analyse optimiert Optimizely Opal den gesamten Experimentierzyklus:
Agent für Experimentideen:Liefert Testideen für Webseiten und kreative Elemente.
Experimentplanung Agent: Generiert vollständige Testpläne mit Hypothesen, KPIs und geschätzten Dauern.
Variantenentwicklungs-Agent: Nimmt automatisch Änderungen an Varianten basierend auf einer Eingabeaufforderung vor.
Experimentzusammenfassungs-Agent: Fasst Testergebnisse zusammen und empfiehlt nächste Schritte.
Personalisierungs-Ideen-Agent: Liefert Ideen für Personalisierungskampagnen.
Content-Marketing
KI-gestützte, markenkonforme Inhalte, zugeschnitten auf spezifische Branchen, Kampagnen und Sprachen:
Branchenmarketing-Agent: Erstellt branchenspezifische Inhalte, wodurch umfassende Recherchen, verschiedene Branchenexperten und Doppelarbeit entfallen.
Marktforschung Agent: Führt Recherchen durch, sammelt Erkenntnisse und liefert Kampagnenvorschläge.
Keyword-Recherche-Agent: Liefert Keyword-Vorschläge basierend auf den wichtigsten Geschäftsprioritäten, erstellt einen Plan für Content-Cluster und generiert optimierte Inhalte in Sekundenschnelle.
KI-Kampagnen-Kits: Erstellt komplette Kampagnen inklusive Briefings, Aufgaben, unterstützenden Inhalten und Social-Media-Promotion.
KI-Übersetzungen: Übersetzt Inhalte sofort in mehrere Sprachen.
Marken- und Workflow-Anpassung über alle Produkte hinweg.
Optimizely Opal arbeitet nicht isoliert. Stattdessen ist es in Optimizely One integriert:
Vollständig integriert:In die Benutzeroberfläche der gesamten Optimizely-Produktpalette eingebettet.
Konsistente Kommunikation:Markenton, Sprachstil und Inhaltsrichtlinien werden einmalig festgelegt und dann überall verwendet.
Marketing-Automatisierung:Spezielle Agenten unterstützen gängige Marketing- und digitale Anwendungsfälle.
Ich glaube, ich bin verliebt🥰… Es handelt sich um ein integriertes, vernetztes Tool, das Content-Management, Datenanalyse, Experimente, Workflows und vieles mehr verbessert.
Digitalagentur
Firmografische Daten: Wo wird Optimizely Opal eingesetzt?
Die USA führen die Liste der Länder mit der höchsten Adoptionsrate an (41,1 %), dicht gefolgt von Großbritannien und Australien. Auf den europäischen Märkten ist eine starke Nachfrage in Deutschland, Schweden und den Niederlanden zu verzeichnen.
Die zunehmende Nutzung in Indien und Polen deutet auf globale Skalierbarkeit hin.
Insgesamt wird Optimizely Opal in über 50 Ländern eingesetzt, was unterstreicht, dass Marketingteams weltweit intelligentere und schnellere Arbeitsweisen priorisieren.
Branchennutzung: Welche Branchen setzen Optimizely Opal hauptsächlich ein?
Der Einzelhandel führt die Liste mit 17,4 % an, angetrieben durch die ständige Nachfrage des Sektors nach frischen, skalierbaren Inhalten, hochgradig personalisierten Erlebnissen und einer schnellen Kampagnenumsetzung.
Software (11,8 %) und Finanzdienstleistungen (9,6 %) folgen dicht dahinter, während Unternehmensdienstleistungen mit 9,1 % die Top Vier komplettieren.
Bemerkenswerte Akzeptanz in traditionell konservativen Sektoren – Gesundheitswesen & Medizin (3,2 %), Bildung (3,6 %) und Versicherung (3,6 %) – dies deutet auf einen branchenweiten Wandel hin zu modernerem Marketing und operativer Agilität hin.
Die breite Akzeptanz in verschiedenen Branchen spiegelt einen wachsenden Konsens wider: KI-gestütztes Marketing entwickelt sich von einer experimentellen Investition zu einer unverzichtbaren Kompetenz in nahezu allen Sektoren.
Digitale Reife: Wie digital reif sind die Anwender von…? Optimizely Opal?
Die Mehrheit der Anwender (51,2 %) stammt aus digital fortgeschrittenen Unternehmen, während mehr als ein Drittel (37,1 %) Unternehmen mit mittlerem Reifegrad repräsentiert, die KI nutzen, um ihre digitale Transformation zu beschleunigen.
Bemerkenswert ist, dass 11,6 % der Anwender aus Unternehmen mit geringem digitalem Reifegrad stammen. Dies zeigt, dass KI im Vergleich zu anderen fortschrittlichen Technologien relativ leicht zugänglich ist.
Die Verteilung deutet darauf hin, dass KI nicht länger nur technologieorientierten Unternehmen vorbehalten ist – sie wird zu einem Hebel für die Transformation in allen Phasen der Digitalisierung. Bereitschaft.
Welche Rollen nutzen Optimizely Opal?
Zu verstehen, wer Optimizely Opal nutzt – nicht nur welche Unternehmen, sondern welche Rollen und Teams – liefert entscheidenden Kontext für die Auswirkungen auf Marketingorganisationen. Unsere Daten zeigen ein Adoptionsmuster, das traditionellen Technologie-Rollout-Modellen widerspricht: Die Nutzung breitet sich horizontal über verschiedene Rollen aus, anstatt auf spezialisierte Teams beschränkt zu bleiben.
Führungskräfte/Vorstände
Produktmarketing-Teams
Kundenerfolg
Content-Marketing
Digitales Marketing
Außendienst-Marketing
Marken- und Kreativteams
Event-Teams
Wer profitiert am meisten von der unbegrenzten Arbeitskraft?
Nicht alle Nutzer sind gleich. Manche Nutzer finden deutlich mehr Anwendungsfälle und generieren deutlich mehr Wert als andere.
Um zu den Top 10 % der Optimizely Opal-Nutzer (Power-User) zu gehören, müssen Sie Optimizely Opal mindestens 60 Mal.
Um zu den Top 25 % zu gehören, sind nur etwa 30 Interaktionen nötig – ein Zeichen für eine frühe Einführungsphase.
Die Top 1 % nutzen Optimizely Opal über 198 Mal und integrieren KI häufig in ihre täglichen Arbeitsabläufe.
Im Extremfall erreicht die maximale Nutzung 698 Interaktionen. Dies zeigt, wie tiefgreifend manche Unternehmen KI in ihre Marketingaktivitäten integriert haben.
Diese Top-Nutzer tun im Monat typischerweise Folgendes:
Senden über 70 Nachrichten
Erstellen über 45 Aufgaben
Erstellen über 11 Kampagnen
Erstellen über 10 Artikel
Die beliebtesten Optimizely Opal-Funktionen für Optimizelys Experimentierbereich sinddas Zusammenfassen von Experimentergebnissen und das Generieren von Testideen.
Die beliebtesten Optimizely Opal-Funktionen für Optimizelys Content-Marketing-Plattform (CMP) sindder Zugriff auf die Textgenerierung und die Bildgenerierung.
Der Nutzen von KI: Was Unternehmen von einer unbegrenzten Arbeitskraft gewinnen
Um die tatsächliche Wirkung von Optimizely Opal zu verstehen, analysierten wir Leistungsdaten von Early Adopters mithilfe einer Differenz-in-Differenzen-Methode. Die Ergebnisse zeigen deutliche Leistungsverbesserungen, die mit der Nutzungshäufigkeit und der Intensität des Engagements in den Bereichen Optimierung und Content-Marketing skalieren.
Digitale Optimierung
Experimentierprogramme profitieren grundsätzlich von mehr oder besseren Experimenten. Die Differenz-in-Differenzen-Analyse (DiD) zeigte Verbesserungen in beiden Vektoren bei den wichtigsten Benchmarks:
Die Diskrepanz zwischen der Anzahl der erstellten und der abgeschlossenen Experimente könnte auf den begrenzten Berichtszeitraum oder darauf zurückzuführen sein, dass frühe Anwender Optimizely Opal hauptsächlich zur Ideengenerierung nutzen. Weiterführende Analysen deuten jedoch darauf hin, dass ein stärkeres Engagement zu mehr abgeschlossenen Experimenten führt.
Erfolgsquote und Abschlussquote steigen ebenfalls. Dies signalisiert moderate Qualitätsgewinne. Der durchschnittliche Kursanstieg sinkt leicht – eine natürliche Folge der höheren Geschwindigkeit – wird aber vom Volumenanstieg bei Weitem überkompensiert.
Als Einzelkämpfer zählt jede Stunde. Optimizely Opal spart mir nicht nur Zeit – sie liefert mir innerhalb von Minuten wertvolle Erkenntnisse. Mithilfe unserer Frameworks liefert sie Ideen und Empfehlungen, die perfekt zu unseren Experimentierzielen passen.
Michael Richter,Manager Conversion Optimization & UX | E-Commerce TUI Hotelmarken
Die Analyse von Nutzungs- und Funnel-Daten zeigt, dass die erfolgreichsten Anwender Optimizely Opal während des gesamten Experimentierzyklus nutzen:
10,95 % der Experimente basieren auf Ideen von Optimizely Opal
6,80 % der Experimente werden mit Optimizely Opal zusammengefasst
19,54 % der Experimente sind von Optimizely Opal gesteuerte Folgeaktionen
Optimizely Opal war bisher eine phänomenale Hilfe. Ich nutze es zur Validierung von Testideen, für detaillierte Analysen von Experimentergebnissen, für spekulative Kausalitätsanalysen – und vieles mehr.
Globales Kosmetikunternehmen
Die Analyse ergab, dass nicht nur nahezu alle wichtigen Kennzahlen der Experimente verbessert wurden und die Nutzung während des gesamten Experimentierzyklus hoch war, sondern dass auch die Verbesserung umso größer war, je höher die Nutzung war.
Je mehr Teams Optimizely Opal nutzen – gemessen an den aktiven Nutzungstagen und dem verbrauchten Guthaben –, desto mehr Experimente erstellen und schließen sie ab. Die Anzahl der Experimente skaliert linear mit dem zunehmenden Engagement.
Der steilere Anstieg der Steigerung abgeschlossener Experimente im Vergleich zu erstellten Experimenten deutet darauf hin, dass eine verstärkte Nutzung von Optimizely Opal nicht nur zu mehr Experimentieraktivität führt, sondern auch die Fähigkeit der Teams verbessert, Experimente zu einem aussagekräftigen Ergebnis zu führen.
Nutzer können die exakte prognostizierte Steigerung ihrer Programme mithilfe der folgenden Gleichungen berechnen, wobei y (die abhängige Variable) die erwartete Steigerung und x die erwartete Steigerung darstellt. (Die unabhängige Variable) sind die aktiven Nutzungstage oder das verbrauchte Guthaben.
Kundenbericht: Experimente im großen Stil ermöglichen
Ein Fortune-500-Finanzdienstleistungsunternehmen konnte sein Experimentierprogramm nach der Einführung von Optimizely Opal deutlich beschleunigen. Im Jahr vor der Einführung war das Experimentiervolumen aufgrund eines Systemwechsels gering. Doch im darauffolgenden Jahr… Mit Zugriff auf Optimizelys fortschrittliche Experimentierplattform und der zusätzlichen Leistungsfähigkeit von Optimizely Opal AI konnte ihr Team die Experimentiergeschwindigkeit um fast das 80-Fache steigern.
Dieser rasante Anstieg zeigt, wie die Kombination einer robusten Experimentierinfrastruktur mit KI-gestützter Beschleunigung Skalierbarkeit und Wirkung ermöglicht, die zuvor schlichtweg unmöglich waren.
Content-Orchestrierung
Ähnlich wie bei Experimentierprogrammen schaffen Content-Marketer mehr Wert, indem sie entweder mehr oder bessere umsatzgenerierende Inhalte produzieren. Unternehmen können auch durch Zeit- und Arbeitsersparnisse Mehrwert erzielen, wenn Marketer effizienter arbeiten. Die Differenz-in-Differenzen-Analyse (DiD) zeigt Vorteile bei allen drei Werttreibern:
+ 17,05 % mehr erstellte Kampagnen
+ 12,82 % mehr erstellte Aufgaben
- 53,73 % weniger Zeitaufwand pro Kampagne
- 15,41 % weniger Zeitaufwand pro Aufgabe
+ 7,41 % mehr Engagement-Zeit
Die deutliche Reduzierung der Kampagnen- und Aufgabenabschlusszeiten – gepaart mit höheren Output-Volumina – zeigt, dass die Nutzer der Content-Marketing-Plattform (CMP) von Optimizely eine echte Workflow-Beschleunigung erreichen und nicht nur schneller arbeiten.
Gleichzeitig deutet die erhöhte Verweildauer darauf hin, dass Teams Optimizely Opal nutzen, um qualitativ hochwertigere Inhalte zu erstellen, die die Aufmerksamkeit der Besucher fesseln und einen höheren Mehrwert bieten.
Ich habe Optimizely Opal einen Blogbeitrag zur Verfügung gestellt und um ein Content-Briefing gebeten. Es dauerte nur Sekunden und lieferte mir viele neue Ideen, wie ich den Inhalt anders strukturieren könnte. Das Ergebnis entsprach sehr gut dem Stil meiner Marke. Ich habe Optimizely Opal außerdem meine KI-Notizen aus Zoom zur Verfügung gestellt und es gebeten, ein Briefing und anschließend Aufgaben zu erstellen – das hat es alles für mich erledigt und war wirklich beeindruckend.
Gemeinnützige Bildungsorganisation
Wir haben dieselben Trends auch in den Funnel-Daten wiedergefunden. Mit Optimizely Opal erstellte Inhalte werden von Marketern immer häufiger genutzt:
Mit Optimizely Opal generierte Inhalte (Bilder und Texte) werden von den Nutzern aktiv angenommen und nicht nur getestet oder für Brainstorming verwendet.
Die Textgenerierung ist besonders erfolgreich; fast alle generierten Ausgaben werden genutzt.
Die Bildgenerierung wird gut angenommen, bietet aber noch Verbesserungspotenzial, da die Bildgenerierung mit der Fähigkeit von LLMs zur Erstellung hochwertiger Texte mithalten kann.
B2B-Technologieunternehmen
Wie bei Experimenten skalieren die Produktivitätsvorteile von Optimizely Opal im Content-Marketing mit der Nutzung:
Je mehr Teams Optimizely nutzen Opal – gemessen an aktiven Nutzungstagen und verbrauchten Credits – je weniger Zeit für die Erledigung von Aufgaben und Kampagnen benötigt wird, desto geringer ist die Zeitersparnis, die mit steigendem Engagement zunimmt.
Der steilere negative Anstieg der Zeit pro Kampagne im Vergleich zur Zeit pro Aufgabe deutet darauf hin, dass Optimizely Opal besonders große Effizienzsteigerungen bei der Kampagnendurchführung ermöglicht und so Ressourcen für zusätzliche kreative und strategische Arbeit freisetzt.
Nutzer können die exakte prognostizierte Steigerung ihrer Programme mithilfe der folgenden Gleichungen berechnen, wobei y (die abhängige Variable) die erwartete Steigerung und x die erwartete Steigerung darstellt. (Die unabhängige Variable) sind die aktiven Nutzungstage oder das verbrauchte Guthaben.
Wir entwickeln einen Content-Inventory-Agenten, auf den wir uns sehr freuen. Dort können Nutzer alle Artikel über XYZ anfordern oder alles anzeigen lassen, was dieser Nutzer geschrieben hat. X – Dieser gesamte Prozess wird mit dem Agenten deutlich schneller ablaufen und eine große Hilfe für das Team sein.
Unternehmen für Unternehmenstechnologie
Kundenbericht: Beschleunigung der Content-Performance im großen Maßstab
Ein führendes Finanzdienstleistungsunternehmen konnte seine Content-Aktivitäten nach der Einführung der Content-Marketing-Plattform (CMP) von Optimizely mit Optimizely Opal AI deutlich beschleunigen. Vor der Einführung waren die Erstellung und der Abschluss von Kampagnen eher bescheiden. Doch in den folgenden Monaten – dank KI-gestützter Workflow-Beschleunigung – erzielte das Team einen Anstieg der erstellten Kampagnen um 43,22 % und eine mehr als dreifache Steigerung der abgeschlossenen Kampagnen.
Dieser rasante Anstieg zeigt, wie die Kombination einer einheitlichen Content-Plattform mit KI neue Dimensionen von Skalierbarkeit und Effizienz ermöglicht und Teams in die Lage versetzt, in kürzerer Zeit mehr hochwertige Kampagnen zu liefern.
Best Practices: Wie Sie das volle Potenzial von KI ausschöpfen
Die Vorteile eines integrierten KI-Ansatzes liegen auf der Hand, doch nicht alle erzielen die gleichen Erfolge. Es ist nicht so einfach, ein neues Tool einzuschalten und auf den Erfolg zu warten – es erfordert eine Transformation der Arbeitsweise von Teams.
Hier sind die Best Practices, die KI-Vorreiter von allen anderen unterscheiden:
... Der Unterschied zwischen generischen Inhalten und strategischem, markengerechtem Content liegt oft darin, wie präzise und kontextbezogen Sie Ihre Fragen stellen.
Seien Sie absolut präzise: Ersetzen Sie „Schreiben Sie eine Produktbeschreibung“ durch „Erstellen Sie eine 150 Wörter umfassende Beschreibung für Unternehmenskunden mit Schwerpunkt auf Sicherheitsfunktionen“. Präzise Formulierungen eliminieren Spekulationen und liefern genau das, was Sie brauchen.
Geben Sie den vollständigen Kontext: Teilen Sie Ihre Markenbotschaft, Kampagnendaten und Details zur Zielgruppe direkt mit. Nutzen Sie den @research-Befehl von Optimizely Opal oder fügen Sie relevante Informationen direkt ein. Ausführlicher Kontext verwandelt generische Inhalte in strategischen Content.
Arbeiten Sie wie ein Kreativpartner: Die ersten Versuche werden nicht perfekt sein. Verfeinern Sie den Text daher mit Nachfragen wie „Machen Sie ihn prägnanter“ oder „Fügen Sie einen überzeugenden Call-to-Action hinzu“. Die besten Ergebnisse erzielt man, wenn man KI als Partner und nicht als einmalige Lösung betrachtet.
KI in bestehende Arbeitsabläufe integrieren
Die größte Hürde für die KI-Einführung ist nicht Skepsis, sondern Reibungsverlust. Wenn der Einsatz von KI bedeutet, zwischen verschiedenen Tools hin- und herwechseln oder den Fokus verlieren zu müssen, wird sie sich nicht durchsetzen. Die effektivsten Implementierungen integrieren KI dort, wo die Arbeit bereits stattfindet, und machen sie so zu einem nahtlosen Bestandteil des Prozesses anstatt zu einem zusätzlichen Schritt.
KI dort einsetzen, wo gearbeitet wird: Durch die direkte Integration von KI in bestehende Lösungen und Arbeitsabläufe wird die Einführung für Teams erleichtert und fortgesetzt.
KI als strategischen Berater nutzen: Gehen Sie über die reine Inhaltserstellung hinaus und unterstützen Sie die Entscheidungsfindung. Fassen Sie Experimentergebnisse automatisch in verständlichem Englisch zusammen und lassen Sie KI Datenmuster erkennen. Der wahre Mehrwert entsteht, wenn KI Optimierungsvorschläge macht, anstatt nur Inhalte zu schreiben.
Reibungsloser Zugriff: Die besten Implementierungen funktionieren automatisch, und die KI-Unterstützung erscheint genau dann, wenn sie benötigt wird. Wenn die Nutzung von KI mehr Aufwand erfordert als deren Nichtnutzung, muss Ihre Integration optimiert werden.
Optimieren für das GEO-Zeitalter
Die Suche verändert sich rasant. Immer häufiger entscheiden KI-Systeme wie ChatGPT, Googles SGE und andere große Sprachmodelle darüber, welche Inhalte Nutzern angezeigt werden. Generative Engine Optimization (GEO) ist die Praxis, Ihre Inhalte für KI-gestützte Suchmaschinen – und nicht nur für die traditionelle Suche – auffindbar zu machen.
Struktur für das KI-Verständnis: Verwenden Sie klare Hierarchien, aussagekräftige Überschriften und geben Sie die Autoreninformationen mit Veröffentlichungsdatum an. KI-Systeme benötigen diese Signale, um Ihre Inhalte sicher zu analysieren und darauf zu verweisen.
Fokus auf semantische Tiefe: Schreiben Sie umfassende Inhalte, die Fragen vollständig beantworten, anstatt nur auf Keywords abzuzielen. Erstellen Sie Themencluster, die Ihre Expertise unterstreichen – KI priorisiert das Kontextverständnis gegenüber der Keyword-Dichte.
Für Zitation optimieren: Erstellen Sie zitierfähige Erkenntnisse, klare Datenpunkte und nützliche Definitionen, die KI leicht extrahieren kann. FAQ-Bereiche und Zusammenfassungen erhöhen die Wahrscheinlichkeit, dass Ihre Inhalte zitiert werden.
Messen Sie die Erfolgsmetriken der KI
Traditionelle Analysen erfassen nur einen Teil der Wahrheit, wenn KI die Content-Erkennung unterstützt.
Den Dark Funnel verfolgen: Überwachen Sie Markenerwähnungen in KI-generierten Antworten und messen Sie die Häufigkeit von Inhaltszitaten in verschiedenen LLMs. Dies deckt Einflüsse auf, die Google Analytics (und andere traditionelle Marketing-Tracking-Systeme) nicht erfassen können.
Geschwindigkeit und Qualität in Einklang bringen: Messen Sie die Content-Performance pro investierter Stunde, nicht nur das Outputvolumen. Ziel ist besserer Content, schneller – überwachen Sie, wie KI-gestützter Content im Vergleich zu traditionellen Erstellungsmethoden abschneidet.
Investieren Sie in die KI-Kompetenzen Ihres Teams: Messen Sie die Effektivität der Prompts im Team und verfolgen Sie die Nutzungsraten nach Rolle. Teams mit höherer KI-Kompetenz erzielen durchweg bessere Ergebnisse als solche, die KI lediglich als nettes Extra betrachten.
...
KI-Governance: Innovation und Aufsicht im Gleichgewicht
Ohne klare Rahmenbedingungen sehen sich Teams mit inkonsistenten Ergebnissen, Markenrisiken und Compliance-Lücken konfrontiert, die KI-Initiativen schnell zum Scheitern bringen können.
Hier ist, was Sie im Vorfeld festlegen sollten, sowie ein Governance-Rahmenwerk, an dem Sie sich orientieren können:
Wichtige Bausteine
Eine sorgfältige Vorbereitung kann die langfristigen Ergebnisse des KI-Einsatzes erheblich verbessern. Hier sind einige empfohlene erste Schritte:
Beginnen Sie mit sauberen Daten: Überprüfen Sie Content-Repositories und Datenbanken, bevor Sie die KI-Implementierung skalieren. Saubere, aktuelle Daten sind die Grundlage für zuverlässige KI-Ergebnisse – was man hineingibt, kommt auch wieder heraus. Die Bereitstellung einer zentralen Datenquelle – wie beispielsweise eines freigegebenen Datensatzes oder integrierter Live-Daten – gewährleistet die Genauigkeit und den Wert Ihrer KI-Ergebnisse.
Markenrichtlinien festlegen: Nutzen Sie individuelle Feinabstimmungen, um Markenstimme und Inhaltsrichtlinien direkt in das KI-Verhalten einzubetten. Definieren Sie akzeptable Parameter im Vorfeld, um markenfremde Ergebnisse zu vermeiden.
Menschen einbeziehen: Implementieren Sie Prüfprozesse, in denen erfahrene Marketingfachleute KI-generierte Inhalte freigeben, insbesondere für die Kundenkommunikation.
Frühzeitig mit der Rechtsabteilung zusammenarbeiten: Legen Sie klare Richtlinien für die Nutzung von KI-Inhalten, geistige Eigentumsrechte und Datenschutz fest. Bleiben Sie über sich entwickelnde Vorschriften informiert, um Ihre Marke zu schützen.
Teamkompetenzen aufbauen: 62 % der Marketingfachleute verfügen über keine formale KI-Schulung. Schließen Sie diese Lücke mit praxisorientierten, zeitnahen Schulungen und entwickeln Sie „KI-Experten“. um die Akzeptanz zu fördern.
Gestaltung Ihres Governance-Modells
Es gibt kein universelles KI-Governance-Modell. Hier sind die wichtigsten Faktoren, die Sie bei der Gestaltung des optimalen Governance-Modells für Ihr Unternehmen berücksichtigen sollten:
Kontrolle:Wer kann KI-Tools einsetzen und Ergebnisse freigeben? Stellen Sie sicher, dass Ihre Teams die Grundlagen der KI beherrschen – schnelle Entwicklung, Qualitätssicherung und Markenkonformität –, bevor Sie den Zugriff unternehmensweit ausweiten.
Fähigkeiten:Verfügen Sie über die richtigen Tools und Ressourcen für eine angemessene Steuerung? Berücksichtigen Sie die technische Expertise Ihres Teams, das verfügbare Budget für KI-Plattformen und die Kapazitäten für Schulungen. Beginnen Sie mit einfachen Lösungen und skalieren Sie die Funktionen mit zunehmender Erfahrung Ihres Teams.
Risikotoleranz:Wie viel Risiko können Sie durch KI-Fehler oder markenfremde Kommunikation akzeptieren? Kundenkommunikation mit hohem Risiko erfordert strengere Genehmigungsprozesse, während interne Effizienztools mit weniger strenger Kontrolle auskommen.
Bezug zu den Geschäftsprioritäten:Ist Ihre KI-Governance auf die zentralen Geschäftsziele ausgerichtet? Vermeiden Sie es, die KI-Governance isoliert zu entwickeln. Stellen Sie sicher, dass Ihr Framework übergeordnete Marketingziele unterstützt und sich an veränderte Geschäftsprioritäten anpassen lässt.
Datensensibilität: Auf welche sensiblen Daten greifen Ihre KI-Systeme zu? Entwickeln Sie Governance-Kontrollen, die mit der Datensensibilität skalieren. Kundendaten erfordern strengere Zugriffskontrollen als allgemeine Marketinginhalte.
Was kommt als Nächstes: Wohin die Entwicklung der KI geht (und wie Sie sich darauf vorbereiten können)
Es ist schon jetzt schwer, sich eine Welt ohne KI vorzustellen, und die KI wird sich weiter verbessern. Hier sind unsere Prognosen, wie KI die Marketingarbeit künftig prägen wird, wie Optimizely plant, diesen Trends immer einen Schritt voraus zu sein, und wie Sie sich auf den Wandel vorbereiten können.
Kurzfristig (2025):
KI in allen Marketingprozessen integriert
Unternehmen integrieren KI derzeit rasant in ihre gesamte Marketinginfrastruktur und gehen von Experimenten zum operativen Einsatz über. Marketer nutzen KI heute für Effizienzsteigerungen, Content-Optimierung und Workflow-Automatisierung. So können sich Teams auf kreative und strategische Aufgaben konzentrieren, die echten Geschäftserfolg bringen.
Mittelfristig (2026–2027):
Multiagenten-Orchestrierung und KI-Ökosysteme
Mittelfristig entwickeln sich einfache KI-Assistenten zu Multiagentensystemen, die komplexe Marketing-Workflows orchestrieren. Anstatt dass ein einzelner Chatbot alles erledigt, arbeiten spezialisierte KI-Agenten zusammen: Einer analysiert Kundendaten, ein anderer generiert personalisierte Inhalte und ein weiterer optimiert den Auslieferungszeitpunkt. Plattformen wie Optimizely Opal sind bereits Vorreiter auf diesem Gebiet und ermöglichen es mehreren KI-Agenten, mit robusten Governance-Frameworks zusammenzuarbeiten.
Langfristig (ab 2028):
Generative Experience-Optimierung
In Zukunft wird sich Marketing zu einem hochgradig personalisierten, automatisierten Erlebnis an jedem Touchpoint entwickeln. KI-Agenten werden die Nutzererfahrung auf digitalen Plattformen dynamisch und in Echtzeit anpassen, während das Konzept des „Marketings für KI“ – bei dem Strategien KI-Agenten und nicht direkt menschliche Konsumenten ansprechen – zum Standard wird. Dieser grundlegende Wandel erfordert von Marketern, Botschaften zu entwickeln, die sowohl menschliche als auch KI-gesteuerte Entscheidungsträger ansprechen.
Abschließende Bemerkungen
Dieser Bericht bestätigt, was die meisten Optimizely Opal-Nutzer bereits aus Erfahrung wissen: Die Akzeptanz ist schnell und breit gefächert, KI führt zu echten, messbaren Verbesserungen bei Produktivität, Output und Qualität, und es gibt Möglichkeiten, den KI-Einsatz effektiver zu gestalten.
Hier sind unsere wichtigsten Erkenntnisse aus dieser Optimizely Opal-Studie:
Konzentrieren Sie sich auf die Verbesserung wichtiger Kennzahlen: Die Daten zeigen, dass Optimizely Opal die Experimentiergeschwindigkeit, die Erfolgsquote, den Output des Marketingteams und die Content-Qualität beeinflusst. Nutzen Sie es gezielt, um diese wichtigen Kennzahlen zu verbessern, die den Geschäftswert steigern.
Integrieren Sie Optimizely Opal umfassend in Ihre Workflows: Optimizely Opal erzielt die besten Ergebnisse, wenn es im gesamten Content-Lebenszyklus eingesetzt wird und mit zunehmender Nutzung skaliert. Nutzen Sie es nicht nur als Ideengeber, sondern als strategischen Partner im gesamten Marketingprozess.
Gestalten Sie Ihr KI-Programm erfolgreich: KI ist kein Allheilmittel. Manche Ansätze funktionieren besser als andere. Setzen Sie Best Practices und Governance-Strukturen ein, um Ihre Investition optimal zu nutzen.
Viele Optimizely-Kunden setzen diese Erkenntnisse bereits in die Praxis um und profitieren davon. Als führendes Unternehmen im Bereich KI-Innovation werden wir unsere Fähigkeiten kontinuierlich ausbauen und darüber berichten, wie sie in zukünftigen Analysen optimal eingesetzt werden können.
Anhang
Wichtige Definitionen
Erstellte Experimente/Personalisierungskampagnen
Die Anzahl der im Berichtszeitraum gestarteten neuen Experimente oder Personalisierungskampagnen.
Die Anzahl der Experimente oder Personalisierungskampagnen, die im Berichtszeitraum zu einem eindeutigen Ergebnis geführt haben.
Erfolgsquote
Der Prozentsatz der Experimente, die zu einer statistisch signifikanten Verbesserung gegenüber der Kontrollgruppe führen.
Abschlussrate
Der Prozentsatz der Experimente, die ein statistisch signifikantes Ergebnis erzielen. Zusammenfassung.
Kampagnen
Koordinierte Marketing- oder Content-Aktivitäten zur Erreichung eines bestimmten Ziels, die oft mehrere Kanäle und Assets umfassen.
Aufgaben
Einzelne Arbeitsschritte (z. B. Schreiben, Überprüfen, Bearbeiten), die Benutzern innerhalb eines CMP-Workflows zugewiesen werden.
Interaktionszeit
Dauer der aktiven Interaktion eines Besuchers mit einer Seite – gemessen, wenn die Seite im Fokus ist und der Benutzer scrollt oder den Cursor bewegt, zuzüglich einer 5-sekündigen Karenzzeit nach Beendigung der Aktivität.
Credits
Die Nutzung von Optimizely Opal wird in Credits gemessen, die immer dann verbraucht werden, wenn eine Optimizely Opal-Funktion ein KI-Modell aufruft. Die Verwendung von Credits variiert je nach Aufgabenkomplexität.
Ich glaube, ich bin verliebt🥰… Es handelt sich um ein integriertes, vernetztes Tool, das Content-Management, Datenanalyse, Experimente, Workflows und vieles mehr verbessert.Digitalagentur
