Auf der folgenden Seite können Sie die Künstliche Intelligenz (KI) selber Testen: http://ai.dimention.de  

Wir haben eine KI trainiert, die Sterne auf einem Banner erkennt und diese als „Bad“ klassifiziert. Sie finden dort auch ein “How to use ?”.

Wenn wir Ihre Banner ebenfalls analysieren sollen, schreiben Sie uns gerne unter: info@dimention.de

 

Artikel in Bullet-Points:

• Banner-Designs werden noch viel zu häufig auf Basis des Geschmacks bewertet.
• Dabei verfügen viele Unternehmen bereits über Archiv-Daten (Banner inkl. Conversion-Rates), die eine gründliche Analyse ermöglichen würden.
• Hierbei können mittels verschiedener Techniken die Inhalte und die Struktur von Text, Bild, Button und Störer des Banners analysiert werden.
• Auf Basis dieser Analysen ist es dann mögliche Fehlerquellen zu identifizieren und diese in Zukunft zu vermeiden.
• Es ist sogar möglich die Performance neuer Banner mit Hilfe dieser KI zu prognostizieren.

 

Vorgeschichte

Geschmack ist nicht das gleiche wie Performance! In Unternehmen werden mitunter lange Diskussionen geführt, welche Banner-Designs nun besser oder schlechter sein sollen. Oft werden diese Diskussionen von dem persönlichen Geschmack begleitet, wie ein „guter“ Banner auszusehen hat. Und natürlich haben auch der Styleguide jeder Firma einen deutlichen Einfluss auf die Gestaltung der Banner.

Zwar haben bereits viele Unternehmen Banner ersten Optimierungen unterzogen, indem sie A/B Tests machen oder in seltenen Fällen Eye-Tracking Analysen. Dies aber nur mit ausgewählten Bannern und unter bestimmten Fragestellungen.

Eine umfassende Analyse aller der Banner wird selten gemacht. Dies verwundert eigentlich, denn die Beträge, die im Online Marketing mit Bannern umgesetzt werden sind gigantisch. Ein mittlerer Online Händler investiert pro Jahr über Google und Affiliate über 20 Mio. EUR in das Online Marketing. Der Umsatz der daran hängt ist aber noch größer.

Dennoch belaufen sich die Optimierungs-Bemühungen auf wenige Tausend Euro oder eben lange Diskussionen von Personen basierend auf Geschmack und Bauchgefühl.

Dabei liegt die Lösung bei vielen Unternehmen bereits in der Historie. Das wahre Gold sind die unzähligen Banner Variationen inkl. derer Performance, die als Basis für die Optimierung verwendet werden könnte.

Lediglich genutzt wird sie nicht. Bis jetzt.  

 

Ziel der Analyse und Grundlage

Das Ziel ist hierbei nicht eine Geschmacksfrage zu entscheiden, sondern eine Unterscheidung zwischen guten Banner-Designs mit hoher Performance (z.B. hohe Conversion Rate) und schlechte Banner-Designs mit niedriger Performance zu identifizieren.

Denn die Struktur des Banners hat einen hohen Einfluss auf die Performance. Die Banner-Struktur ist nichts anders als die Zusammenstellung von Bild, Text, Störer und Buttons. Die Aufteilung und die Größe der Elemente haben einen wesentlichen Einfluss auf die Performance unabhängig davon, was der Inhalt ist.

Bei dem Folgenden Beispiel kann man sehen, dass der Untere Banner besser performen wird als der Obere, denn die Leserichtung und der Einstieg entsprechen dem westeuropäischem Leseverhalten.

 

 

Steigt der Kunde über den Blickpunkt des Bildes in den Banner ein so ist es für sie / ihn einfacher nach rechts zu sehen als nach unten. Ein Umstand, der die Performance des Banners bereits um 1% bis 2% verbessern könnte.

Leider sind solche Fragestellungen aktuell noch nicht im Fokus. Es dominieren noch Geschmack, Styleguides aber auch Produktionsgründe (z.B. werden Banner oft für mehrere Formate verwendet, und das Design richtet sich danach auf allen Formaten das gleiche darzustellen).

Hier liegt aber ein Potential, dass mit geringem Investment gehoben werden kann.

Sobald Sie wissen, was performante und nicht-performante Banner-Designs unterscheidet, können Sie danach nach Herzenslust diskutieren, ob ein neues Banner-Design „ansprechend“ oder „nicht-ansprechend“ ist, denn die Struktur als solche wird optimiert sein.

 

Die Idee in Kurzform

Wie bereits beschreiben, stehen bei vielen Unternehmen, die Performance Daten der Banner zur Verfügung. Sie werden nur nicht genutzt.

Das ist die Idee hinter der Künstlichen Intelligenz (KI) von Dimention. Man verwendet die bereits genutzten Banner und deren Ergebnisse und trainiert diese in einer KI.

Die KI ihrerseits, wird dann strukturelle Unterschiede Erkennen, die gute und schlechte Banner unterscheiden.

 

Vorgehen

Das Vorgehen ist relativ simpel:

1. Im ersten Schritt werden alle alten Banner gesammelt und parallel eine Liste mit deren Namen und Coversion Rate erstellt.
2. Diese Banner werden dann mittels der KI und verschiedenen statistischen Verfahren analysiert.
3. Die Daten werden ausgewertet.
4. Die Ergebnisse können in zweierlei Hinsicht genutzt werden.

 

Nutzungsvariante 1: Man definiert aus den enthaltenen Daten Schulungsunterlagen, die aufzeigen, welche systemischen Fehler bei der Struktur gemacht werden und zukünftige Banner werden dann nach diesen Vorgaben erstellt.

Nutzungsvariante 2: Man stellt eine Applikation bereit, die dem Designer hilft, den Banner im Erstellungsprozess bereits zu bewerten. D.h. der Designer lädt, den fertige Banner hoch und wenn der Banner eine schlechte Bewertung erhält, ändert sie / er es bereits im Prozess.

 

Was kann analysiert werden

Dimention ist in der Lage folgende Punkte analysieren:

• Die Struktur des Bildes: hier wird ausschließlich das Banner-Design analysiert.
• Position des Textes: jedes Wort, wie z.B. Rabatt wird auf die Position im Banner analysiert und damit der Einfluss der Stellung auf die Conversion Rate berechnet.
• Inhalt: die Inhalte können bewertet werden. Wie viel mehr bringt die Rabatt-Aktion, wenn 15% statt 10% angeboten werden?
• Semantik: Welche Wortkombinationen performen besser als andere?
• Position aller Elemente: In diesem Schritt wird analysiert, wie die Position alle Elemente (Text, Bild, Störer, Button) auf die Conversion Rate einwirken. 
• Größenverhältnis aller Elemente: Auch das Verhältnis der Größe aller Elemente im Banner wird analysiert. 

Mittels all dieser Analysen, kann am Ende definiert werden, welche Banner-Inhalte und Banner-Designs (Text, Störer, Button und Bild) am besten funktioniert.

 

 

Ein einfaches Beispiel zeigt, wie es gehen kann:

Wir haben unter http://ai.dimention.de ein Beispiele eingefügt, das Sie selber testen können:

1. Wir haben 700 Banner verwendet um diese zu trainieren.
2. 700 Banner wurden als „Good“ klassifiziert und so belassen wie sie sind.
3. 700 Banner wurden als „Bad“ klassifiziert und mit einem STERN versehen.

Hier ein Beispiel zweier Banner: der linke ohne Stern = „good“ und der rechte mit Stern = „bad“

 

 

Die KI sollte so trainiert werden, dass Banner mit einem Stern „bad“ sind und Banner ohne Stern „good“ sind.

Nach dem Training haben wir die KI mit anderen Bannern getestet und tatsächlich erkennt das System, das ein Banner mit Stern schlecht ist.

Im unteren Bild sieht man den gleichen Banner aber mit anderem Stern und dieses wird als „bad“ identifiziert. Wie man an dem rechten Bild, der Heat-Map erkennt, ist tatsächlich der Stern erkannt worden und die Vorhersage wird richtig getroffen.

Die Heat-Map zeigt, auf welche Pixel sich die KI konzertiert, wenn sie die Entscheidung trifft. An diesem Beispiel, sieht man, dass die KI einfach erkannt hat, welches Symbol die Klassifizierung beeinflusst.

Wie ober bereits erwähnt ist es auch möglich, alle Worte und Bildelemente zu erkennen und diese auch nach der Position zu analysieren, um Positions- und Größen-Analysen durchzuführen.

In diesem Bild erkennt man, wie jedes Wort und jedes Bildelement erkannt wurde und hierfür eine Position errechnet wurde. Das kann zur Analyse später herangezogen werden.

Es können aus jedem Banner die wichtigsten Punkte ausgelesen werden:

• Wörter und damit auch Variablem (Discount 5% vs 10%, Produktname, Call to Action)
• Inhalte können ausgelesen werden
• Position und Größe jedes Elements und Verhältnis zum Gesamt-Banner

Fazit

• Banner-Designs werden noch viel zu häufig auf Basis des Geschmacks bewertet.
• Dabei verfügen viele Unternehmen bereits über Archiv-Daten alter Banner mit Conversion-Rates, die eine gründliche Analyse ermöglichen würden.
• Hierbei können mittels verschiedener Techniken die Inhalte und die Struktur von Text, Bild, Button und Störer des Banners analysiert werden.
• Auf Basis dieser Analysen ist es dann mögliche Fehlerquellen zu identifizieren und diese in Zukunft zu vermeiden.
• Es ist sogar möglich die Performance neuer Banner mit Hilfe dieser KI zu prognostizieren.

 

Wenn Sie Interesse daran haben, selber Ihre Banner von Dimention untersuchen zu lassen, kontaktieren sie uns jederzeit. Die Kosten für eine Analyse sind gering.

Schreiben Sie uns unter info@dimention.de

Das Beispiel können Sie selber unter http://ai.dimention.de testen.