Multimodale KI ist ein Modell, das mehr als eine Art von Eingabe – wie Text, Bilder, Audio und Video – innerhalb eines einzigen Systems versteht und produziert. Für Marketer eignet sie sich am besten für Aufgaben, die Formate übergreifen: das Überprüfen von Werbemitteln, das Beschreiben von Produktfotos, das Umwandeln eines Webinars in Beiträge, das Analysieren von Screenshots von Dashboards und das Beantworten von Fragen zu visuellen Inhalten. Bei präzisen Zahlen in Bildern und bei langen Videos ist sie schwächer.
Frühere KI-Tools waren meist auf einen Zweck ausgerichtet. Ein Modell schrieb Text, ein anderes generierte Bilder, ein drittes transkribierte Audio. Modelle wie die GPT-4o-Familie von OpenAI, Googles Gemini, Claudes Anthropic und die Llama-Vision-Varianten von Meta akzeptieren jetzt Bilder neben Text, und einige verarbeiten auch Audio und Video. Insbesondere Gemini wurde entwickelt, um lange Video- und Audioeingaben zu verarbeiten.
Diese Änderung ist weniger wichtig für das, was das Modell erstellen kann, als vielmehr für das, was es lesen kann. Ein Marketer kann einem Modell jetzt einen Screenshot einer Landingpage, eine zehnminütige Produktdemo oder einen Ordner mit Konkurrenzanzeigen geben und Fragen dazu stellen.
Was kann multimodale KI heute für ein Marketingteam tun?
Die zuverlässigsten Anwendungen sind diejenigen, bei denen das Modell liest und beschreibt und eine Person entscheidet.
Kreativ-Review
Laden Sie eine Reihe von Display- oder Social-Ads hoch und bitten Sie das Modell, diese anhand Ihrer Markenrichtlinien zu überprüfen: Logoplatzierung, Textdichte, Kontrast, erforderliche Haftungsausschlüsse. Es wird das Auge eines Designers nicht ersetzen, aber es erkennt fehlende rechtliche Hinweise und farblich unpassende Elemente schnell.
Produktinhalte
Geben Sie dem Modell Produktfotos und ein Datenblatt, und es kann Beschreibungen, Alt-Texte und Attribut-Tags entwerfen. Für einen Katalog mit Tausenden von Artikeln beschleunigt dies die Arbeit, die früher Bild für Bild erledigt wurde.
Wiederverwendung von Langform-Inhalten
Ein aufgezeichnetes Webinar oder ein Podcast kann zu einer Zusammenfassung, einer Reihe von Zitaten mit Zeitstempeln, Entwürfen für Social-Media-Beiträge und einer Gliederung für einen Blogartikel werden. Videoverständnis bedeutet, dass das Modell auch notieren kann, was auf dem Bildschirm zu sehen war, nicht nur, was gesagt wurde.
Analysieren von Screenshots
Screenshots von Analyse-Dashboards, Preisvergleichsseiten der Konkurrenz oder Suchergebnissen können beschrieben und verglichen werden. Dies ist nützlich für schnelle Recherchen, obwohl genaue Zahlen immer mit der Quelle abgeglichen werden sollten.
Wo stößt sie noch an ihre Grenzen?
Multimodale Modelle machen spezifische Arten von Fehlern, und diese zu kennen, spart Zeit.
- Das Lesen kleiner Zahlen und dichter Tabellen in Bildern ist fehleranfällig; das Modell kann eine Ziffer mit voller Überzeugung falsch lesen.
- Räumliches Denken ist ungleichmäßig. “Ist der Button über oder unter dem Fold?” erhält manchmal eine falsche Antwort.
- Lange Videos können in Intervallen abgetastet werden, sodass kurze Details auf dem Bildschirm übersehen werden können.
- Generierte Bilder haben immer noch Probleme mit präzisem Text, konsistenten Produktdetails und markengetreuen Logos.
- Modelle beschreiben möglicherweise eher das, was sie erwarten zu sehen, als das, was tatsächlich da ist, insbesondere bei überladenen Bildern.
Es gibt auch eine rechtliche Frage. Das Hochladen von Kundenfotos, Sprachaufnahmen oder unveröffentlichten Werbemitteln in ein Modell bedeutet, sie an einen Anbieter zu senden. Überprüfen Sie die Datenspeicherungs- und Trainingseinstellungen in den Geschäftsbedingungen des Anbieters, bevor Sie echte Assets verwenden.
Wie verändert das die Suche und Entdeckung?
Die visuelle Suche wächst durch Tools wie Google Lens und Circle to Search, bei denen Menschen eine Kamera auf ein Objekt richten oder es einkreisen, um danach zu suchen. Die KI-Funktionen von Google können auch Fragen mithilfe von Bildern auf der Seite beantworten. Für Marketer bedeutet dies, dass Produktbilder, Alt-Texte, Bildunterschriften und strukturierte Daten wichtiger werden, da ein Modell klare Signale benötigt, um ein Foto mit einem Produkt zu verknüpfen.
Praktische Schritte umfassen beschreibende Dateinamen, genaue Alt-Texte, Produktschema mit Bildeigenschaften und Originalfotografie anstelle von Stockfotos, die auf vielen anderen Websites erscheinen.
Wie Alien Road multimodale KI einsetzt
In einem typischen Engagement tauchen multimodale Modelle an drei Stellen auf. Die erste ist das kreative QA: Vor dem Start einer Kampagne werden Anzeigensets von einem Modell anhand einer schriftlichen Checkliste aus dem Markenleitfaden des Kunden überprüft, und ein Designer überprüft alles, was das Modell markiert. Dies verkürzt die Review-Runden, ohne die menschliche Freigabe zu entfernen.
Die zweite ist Katalogarbeit für E-Commerce-Kunden. Wir beginnen mit einer Auswahl von Produkten, generieren Alt-Texte und Attributvorschläge aus Bildern plus Spezifikationsdaten und lassen sie vom Team des Kunden bewerten. Erst wenn die Akzeptanzrate akzeptabel ist, läuft der Prozess über den gesamten Katalog, mit Stichproben pro Charge.
Die dritte ist die Sichtbarkeit in der visuellen und KI-Suche. Wir prüfen Bild-Alt-Texte, Dateinamen und Produktschemata und testen, wie KI-Assistenten die Produkte des Kunden anhand von Bildern und Seiten beschreiben. Berichte zeigen die Abdeckung von Alt-Texten und Schemata vorher und nachher sowie die Search Console-Performance für Bild- und Produktergebnisse.
Was sollten Sie zuerst testen?
- Wählen Sie eine formatübergreifende Aufgabe, die Ihr Team jede Woche manuell erledigt.
- Bereiten Sie zwanzig echte Beispiele und eine kurze Checkliste vor, wie ein gutes Ergebnis aussieht.
- Lassen Sie diese durch ein multimodales Modell laufen und bewerten Sie jedes Ergebnis.
- Notieren Sie Fehlertypen, insbesondere falsch gelesene Zahlen oder erfundene Details.
- Entscheiden Sie, ob die eingesparte Zeit die Prüfzeit überwiegt.
Wie schreibt man Prompts für Bild- und Videoeingaben?
Seien Sie spezifisch, worauf zu achten ist. “Überprüfe diese Anzeige” erzeugt eine allgemeine Meinung; “Liste jeden Text auf, der kleiner als die Überschrift ist, prüfe, ob das Logo im oberen oder unteren Drittel erscheint, und zitiere den Haftungsausschluss, falls einer vorhanden ist” erzeugt etwas Überprüfbares. Bitten Sie das Modell, zu beschreiben, was es sieht, bevor Sie ein Urteil fällen, was Fehlinterpretationen leichter erkennbar macht.
Geben Sie für Videos Zeitstempel an oder bitten Sie das Modell, diese zurückzugeben, damit eine Person zu jedem Punkt springen und ihn bestätigen kann. Bitten Sie bei Screenshots mit Zahlen das Modell, die Zahlen zuerst zu transkribieren und sie dann zu vergleichen, und überprüfen Sie die Transkription mit dem Original, bevor Sie einem Vergleich vertrauen.
Wo man diese Woche anfangen kann
Nehmen Sie Ihre letzten fünf Werbemittel und Ihr PDF mit den Markenrichtlinien. Bitten Sie ein multimodales Modell, jedes Werbemittel anhand der Richtlinien zu überprüfen und Probleme mit spezifischen Referenzen aufzulisten. Vergleichen Sie die Ergebnisse mit dem, was Ihr Designer sagen würde.
Wenn das Modell echte Probleme erkennt und nur geringfügige übersieht, fügen Sie es als ersten Schritt in Ihr Kreativ-Review ein. Wenn es wichtige Probleme übersieht, behalten Sie es für Aufgaben wie Alt-Texte und Webinar-Zusammenfassungen, bei denen seine Schwächen weniger ins Gewicht fallen.
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