Multimodale KI-Workflows sind wiederholbare Prozesse, bei denen ein Modell mehr als eine Art von Eingabe liest, wie Bilder, Screenshots, PDFs, Audio oder Video, neben Text. Marketingteams nutzen sie, um Werbekreativitäten zu überprüfen, Daten aus Dokumenten zu extrahieren, aufgezeichnete Anrufe zusammenzufassen und Landingpages anhand von Screenshots zu prüfen, was Stunden an Arbeit spart, die früher das Ansehen, Lesen und Abtippen bedeuteten.
Modelle wie GPT-4o und seine Nachfolger, Googles Gemini und Anthropic’s Claude akzeptieren Bilder und Dokumente, und einige verarbeiten Audio und Video direkt. Die Fähigkeit ist nicht mehr selten. Was nützliche Ergebnisse von Neuheiten unterscheidet, ist ein definierter Prozess mit klaren Eingaben und einer menschlichen Überprüfung.
Was bedeutet multimodal in der Praxis?
Ein multimodales Modell kann einen Screenshot einer Anzeige und ein PDF mit Markenrichtlinien in derselben Anfrage nehmen und Ihnen sagen, wo die Anzeige die Richtlinie verletzt. Es kann sich ein 40-minütiges Verkaufsgespräch anhören und Einwände auflisten. Es kann eine gescannte Rechnung lesen und die Positionen als Tabelle zurückgeben.
- Bilder: Anzeigen, Produktfotos, Screenshots, Diagramme, handschriftliche Notizen.
- Dokumente: PDFs mit Tabellen und Bildern, Foliensätze, gescannte Formulare.
- Audio: Anrufe, Podcasts, Sprachnotizen, je nach Modell.
- Video: aufgezeichnete Webinare, Werbevideos und Bildschirmaufnahmen, nativ unterstützt von einigen Modellen, insbesondere Gemini.
Grenzen bleiben bestehen. Modelle können kleinen Text falsch lesen, Farben falsch beurteilen und Details in langen Videos übersehen. Jeder Workflow unten enthält aus diesem Grund einen Verifizierungsschritt.
Workflow 1: Wie prüfen Sie Werbekreativitäten gegen Markenregeln?
Eingabe: das PDF mit Markenrichtlinien und eine Reihe von Anzeigenbildern. Ausgabe: eine Tabelle, die jede Anzeige, die verletzte Regel und den Grund auflistet. Gesparte Zeit: normalerweise der Großteil einer manuellen Prüfrunde, da die Person jetzt markierte Elemente anstatt jede Anzeige prüft.
- Verwandeln Sie die Richtlinie in nummerierte Regeln: Logoplatzierung, Farben, Schriftartnutzung, erforderlicher Rechtstext.
- Senden Sie die Regeln und bis zu 10-20 Bilder pro Anfrage, beschriftet nach Dateiname.
- Fragen Sie nach einer Tabelle: Dateiname, verletzte Regelnummer, kurzer Grund.
- Lassen Sie einen Designer markierte Elemente überprüfen und zwei nicht markierte stichprobenartig prüfen.
- Fügen Sie jedes übersehene Problem der Regelliste für die nächste Runde hinzu.
Workflow 2: Verkaufsgespräche in Marketing-Erkenntnisse verwandeln
Aufgezeichnete Anrufe enthalten die Sprache, die Kunden tatsächlich verwenden, aber niemand hat Zeit, sie anzuhören. Ein multimodales oder sprachfähiges Modell kann sie transkribieren und zusammenfassen, und ein zweiter Schritt zieht Muster heraus. Holen Sie zuerst die Zustimmung ein, um Anrufe gemäß lokalem Recht aufzuzeichnen und zu analysieren.
- Exportieren Sie Aufnahmen oder Transkripte von der Anrufplattform und entfernen Sie persönliche Details, wo möglich.
- Fragen Sie für jeden Anruf: Hauptproblem, Einwände, Erwähnungen von Wettbewerbern und genaue Kundenphrasen.
- Kombinieren Sie 20-30 Zusammenfassungen und fragen Sie nach den fünf häufigsten Themen mit Beispielzitaten.
- Teilen Sie die Themen mit Inhalts- und Anzeigenteams als Kopie- und FAQ-Input.
- Wiederholen Sie dies monatlich, um zu sehen, welche Einwände wachsen oder abnehmen.
Workflow 3: Landingpage-Überprüfung anhand von Screenshots
Machen Sie ganzseitige Screenshots einer Landingpage auf Desktop und Mobilgerät. Bitten Sie das Modell, sie gegen eine Checkliste zu vergleichen: ist das Angebot über dem Falz sichtbar, ist der Call-to-Action klar, stimmt die Überschrift mit der Anzeige überein, gibt es Vertrauenssignale in der Nähe des Formulars? Das Modell sieht das Layout wie ein Besucher, was ein reiner Text-Crawler nicht kann.
Behandeln Sie die Antworten als Entwurfsprüfung. Modelle sind vernünftig darin, fehlende Elemente zu erkennen und schwächer darin, subtile Designqualität zu beurteilen. Ein Designer oder CRO-Spezialist sollte bestätigen, bevor sich etwas ändert.
Workflow 4: Dokumentenextraktion für Berichte
Agenturen und interne Teams erhalten Berichte als PDFs: Medienpläne, Partnerrechnungen, Marktforschung. Das Kopieren von Zahlen in eine Tabelle ist langsam und fehleranfällig. Ein multimodales Modell kann das PDF lesen, einschließlich Tabellen und Diagrammen, und strukturierte Daten zurückgeben.
Wie man die Extraktion genau hält
- Fragen Sie nach einem festen Ausgabeformat, wie von Ihnen definierten CSV-Spalten.
- Bitten Sie das Modell, jeden Wert zu markieren, den es nicht klar lesen konnte.
- Prüfen Sie Summen: extrahierte Positionen sollten sich zum Gesamtwert des Dokuments addieren.
- Prüfen Sie im ersten Monat 10 Prozent der Zeilen stichprobenartig gegen die Quelle.
- Halten Sie das Originaldokument neben den extrahierten Daten verlinkt.
Workflow 5: Wiederverwendung von Videoinhalten
Ein einstündiges Webinar kann zu einem Blog-Gliederung, fünf sozialen Clips und einem FAQ werden. Modelle, die Video akzeptieren, können die stärksten Segmente identifizieren, Zeitstempel schreiben und Bildunterschriften entwerfen. Die Bearbeitungssoftware macht immer noch das Schneiden, aber das Finden der Momente ist der langsame Teil, und das ist es, was das Modell beschleunigt.
Zum Beispiel könnte ein Team eine Webinar-Aufzeichnung hochladen und nach den sechs Momenten fragen, in denen der Sprecher eine spezifische Zuschauerfrage beantwortet, mit Start- und Endzeiten. Ein Editor schneidet diese Segmente dann in einem Bruchteil der Zeit, die es dauern würde, die Aufnahme zu durchsuchen.
Worauf sollten Sie achten?
- Datenschutz: Screenshots und Anrufe enthalten oft persönliche Daten; maskieren oder schließen Sie diese aus.
- Vertraulichkeit: Verwenden Sie Geschäftspläne mit klaren Datenbedingungen für Kundenmaterial.
- Kleiner Text: Modelle lesen winzige Rechtstexte falsch; zoomen oder zuschneiden, wenn es darauf ankommt.
- Übervertrauen: eine flüssige Zusammenfassung kann den wichtigsten Punkt auslassen.
- Kosten: Video- und Audioeingaben verbrauchen viele Token; testen Sie die Kosten zuerst an einem Beispiel.
Wie Alien Road multimodale KI-Workflows anwendet
In einem typischen Engagement beginnen wir damit, die aktuellen Überprüfungs- und Berichtsaufgaben des Kunden für zwei Wochen zu timen: kreative Prüfungen, Anrufprüfungen, PDF-Dateneingabe. Die Aufgaben, die hohe Stunden mit klaren Regeln kombinieren, werden die ersten Kandidaten.
Wir schreiben dann jeden Workflow als einseitiges Verfahren, mit Eingaben, Prompt-Vorlage, Ausgabeformat und der menschlichen Überprüfung, und führen ihn parallel zur alten Methode für zwei Zyklen aus. Die Messung vergleicht die aufgewendete Zeit und die gefundenen Fehler zwischen den beiden. Sobald der neue Workflow den alten erreicht oder übertrifft, ersetzt er ihn, und der monatliche Bericht verfolgt die gesparten Stunden und alle bei der Überprüfung gefundenen Fehler.
Wo man diese Woche anfangen sollte
Wählen Sie die Überprüfungsaufgabe, über die sich Ihr Team am meisten beschwert. Schreiben Sie ihre Regeln als nummerierte Liste und testen Sie ein multimodales Modell an den echten Eingaben des letzten Monats.
- Wählen Sie eine Aufgabe mit Bildern, PDFs oder Aufnahmen als Eingabe.
- Schreiben Sie die Regeln oder Fragen als nummerierte Liste.
- Führen Sie zehn echte Beispiele aus und vergleichen Sie sie mit dem, was Ihr Team gefunden hat.
- Notieren Sie die benötigte Zeit für beide Methoden.
- Behalten Sie die menschliche Überprüfung bei, egal wie das Ergebnis ist.
Wenn das Modell das meiste von dem, was Ihr Team gefunden hat, in einem Bruchteil der Zeit findet, schreiben Sie das Verfahren auf und planen Sie es ein.
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