Leverage
Social AI Kit
– im Online Marketing
Implementiere Inhouse wirkmächtige und routinierte AI-Prozesse für Social Media durch Automatisierungen – um personelle Ressourcen freizuschaufeln und mehr Reichweite & Interaktion zu erhalten.
Sichere AI-Prozesse
Das sind die Ziele
Funktionsweise
Über AI-Automationen
Funktionen
Bereit zur Implementierung
Bist du bereit?
Dann frage jetzt an
Sichere AI-Prozesse in Social Media implementieren
Es ist immer wichtiger geworden, sichere und stabile AI-Prozesse im Online Marketing zu implementieren. Gerade im Bereich Social Media lockt dabei nicht nur die massive Einsparung von Teamressourcen, sondern auch wesentlich stichhaltigere Insights über die Performance von organischem und bezahltem Social Media Content. Konkret bedeutet das, dass du mit Gemini Pro auf der Vertex AI der Google Cloud und mit einer CustomGPT in Befehlsketten mit Make oder Zapier:
- auf Grundlage deiner Website-Daten passgenaue Inhalte für deine Zielgruppen automatisiert erstellen kannst
- automatisch Zielgruppen finden, vorschlagen lassen und passgenaue Ansprachen erstellen
- in jedem Automatisierungsstrang mit Make, Zapier, Relevance AI oder N8N kannst du an den Schlüsselstellen nachvollziehen, welcher Content mit welcher Ansprache und welcher Bildwahl am besten funktioniert hat, indem du eine Business-Intelligence-Anwendung oder eine AI-Anwendung am Ende der Befehlskette anschließt
- Ein rekursives Verbesserungssystem erstellen, das dir wöchentlich per E-Mail, Slack, WhatsApp oder Asana Daten, Verbesserungsvorschläge und neue Angebots- und Anspracheideen verschickt
Case 1: Copywriting Improver mit Make & Gemini
Eine von vielen spannenden Automatisierungen in diesem Kit ist der Copywriting Improver: Damit automatisiert mit Make und Gemini AI die bisherigen Ansprachen in Single Image Ads aus Meta Ads, LinkedIn Ads und Youtube Shorts für A/B-Tests neu ausgewertet und in Copywriter-Überschriften umformuliert – also Paradoxüberschriften, Dringlichkeitsüberschriften, Beweisüberschriften, Vorteilsüberschriften und Neugierüberschriften. Zusätzlich wird lässt sich für A/B-Tests noch ein Labeling der Ausgangssituation (Problemstellung) des Kunden vornehmen, sowie Endzustände nach einem Kauf skizzieren. Die Unterschiede können dabei gewaltig sein.
Das funktioniert mit Gemini Pro auf der Google Cloud (Vertex AI) sowohl für Texte als auch für Bilder und Videos dank der multimodalen Prompts. Im nachfolgenden Beispiel siehst du, wie ein Youtube Shorts Ads Copywriting Improver aussieht, durch den Einstiege eine maximal starke Zuschauerbindung erreichen sollen, sodass eine hohe Aufrufrate und damit mehr Views erreicht werden.
Abbildung: Copywriter-Überschriften aus Gemini AI für Youtube Shorts Ads in einem Looker-Studio-Dashboard.
Abbildung: Beispiel für einen multimodalen Prompt mit Gemini Pro auf der Vertex AI (Google Cloud). Anschließbar an eine Make-Befehlskette für Automatisierungen.
Abbildung: So würden die Promptausgaben aussehen.
Case 2: Decision Maker Strategievorschläge
Ähnlich wie beim Copywriting Improver aus dem ersten Case lässt sich auch eine Befehlskette für ein Weekly Decision Maker Briefing erstellen: Dabei werden die Bestandsassets einer Meta Ads Libary oder LinkedIn Ads Library durch Gemini Pro auf der Google Cloud ausgewertet und es werden wöchentlich per E-Mail (alternativ auch: WhatsApp oder Slack) Strategievorschläge verschickt – für neue Ansprachen, neue Angebote, neue Zielgruppen. Eine ideale Automatisierung für A/B-Tests und schlagkräftige Inspirationen in der Anzeigenkommunikation.
Abbildung: Make-Befehlskette mit dem Apify-Webscraper für Meta Ads oder LinkedIn Ads Libraries, generativer KI mit Gemini Pro und E-Mail-Versand.
Abbildung: So würde das finale Decision Maker Weekly Briefing über neue Strategievorschläge in der Anzeigenkommunikation für Facebook Ads aussehen.
Funktionsweise von AI-Automationen
Bevor du direkt loslegen kannst, solltest du verstehen, wie Prozessautomatisierungen mit AI generell funktionieren: Es handelt sich hierbei um die Arbeit mit Befehlsketten über Datenkonnektoren wie Zapier, Make, Relevance AI oder N8N. Dabei werden Plattformen oder Daten miteinander verbunden, und zwar in Form eines Triggers als Startpunkt, der die Automatisierung auslöst, bis hin zu einem Endpunkt, bei dem eine Arbeit ausgeführt oder Daten abgelegt werden. Eine solche Automatisierung kann einfach sein und aus lediglich zwei Schritten bestehen: Es wird ein Trigger betätigt, wie etwa die Überwachung von Performance-Daten aus Google Ads – und je nachdem, nach welchen Kriterien eine Handlung ausgelöst werden soll, wird eine Handlung vorgenommen, zum Beispiel die Erstellung AI-Anzeigen-Assets für Google Ads. Meistens umfassen solche Automatisierungen aber mehrere Schritte und führen zahlreiche Operationen in einer Befehlskette aus.
Dann kommt der zweite Teil, nämlich die AI: Dabei wird in der Befehlskette entweder eine CustomGPT von OpenAI angeschlossen oder Gemini Pro aus der Vertex AI (Google Cloud). Hierbei wird eine Verarbeitung vorgenommen, was es dir ermöglicht:
- AI-Kampagnen, Content, Social-Media-Beiträge und Nachrichten zu erstellen
- Matching-Prozesse durchzuführen: automatische Datenabgleichsprozesse. Beispiel: Bewerberprofil als PDF wird automatisch mit den Anorderungen des Unternehmens abgeglichen und es wird ein Report als Einschätzung generiert. Oder: Kundenanfragen werden mit dem Leistungsprofil des Unternehmens abgeglichen.
- Datenbanken zu durchsuchen. Beispiel: Es werden automatisch über 600 Zielgruppenoptionen bei Google Ads durchsucht und du erhältst für jede neue erstellte Kampagne passende Zielgruppenvorschläge mit Begründung
- Automatische Reporterstellung durch Rohdatenverschriftlichung: Rohdaten aus allen Bereichen des Online Marketings können direkt als treffsicherer Bericht erstellt und per Mail, WhatsApp, Slack oder Asana verschickt werden unter Berücksichtigung von Entwicklungsdynamiken
Diese Funktionen gibt es im Social AI Kit
Für die Implementierung von routinierten und wirkmächtigen AI-Prozessen im Bereich Social Media gibt es im Social AI Kit eine Reihe wesentlicher Funktionen in Form von Automatisierungssträngen mit Make und Zapier – von Content-Erstellung auf Datenbasis, Content-Verfeinerung bis hin zu wöchentlichen, rekursiven Verbesserungen deiner Themen und Ansprachen für mehr Reichweite und Interaktion.
Melde dich für ein Termin an, wenn du routinierte und zuverlässige AI-Prozesse im Bereich Social Media einbauen möchtest.
Social Media Asset Libraries mit Gemini AI in Google Sheets
Mit der Erstellung von AI Asset Libraries hunderte bis tausende AI Assets für Facebook, Instagram und LinkedIn erstellen und durch A/B-Tests Reichweiten steigern
Automation: Content erstellen aus Website-URLs
Make-Befehlskette mit Gemini Pro auf der Vertex AI (Google Cloud). Mit dem Apfiy Web Content Scraper werden die Haupt-Inhaltsblöcke von Angebots-, Leistungs- oder Produktseiten gescraped und via Content Unboxing Post-Serien erstellt.
Automation: Content erstellen aus Bild-Datenbank
Make-Befehlskette mit Gemini Pro auf der Vertex AI (Google Cloud) auf Basis der multimodalen Prompts
Automation: Post Launcher für Facebook & Instagram
Make-Befehlskette mit Gemini Pro auf der Vertex AI (Google Cloud) auf Basis der multimodalen Prompts
Prompt Engineering: Copywriting Enrichment
Make-Befehlskette mit Gemini Pro auf der Vertex AI (Google Cloud). Dadurch erhältst du interaktionsstarke Copywriter-Formulierungen in den Posts durch Vorteils-, Beweis-, Dringlichkeits- und Paradoxüberschriften.
Mitbewerberanalysen aus Ads Libraries mit Apify
Make-Befehlskette mit Apify und Gemini Pro auf der Vertex AI (Google Cloud). Damit werden Ads-Daten mit Reichweiten aus der Meta- und LinkedIn-Werbebibliothek von Mitbewerbern analysiert.
Emotionsanalysen mit Performance Matching
Make-Befehlskette mit Apify und Gemini Pro auf der Vertex AI (Google Cloud). Hierbei wird mit Google Cloud Natural Language Sentimentanalysen für Text-Assets durchgeführt und mit der Performance abgeglichen. Mit der Google Vision API werden Emotionsanalysen für Bilder durchgeführt.
Decision Maker Weekly Briefing
Make-Befehlskette mit Gemini Pro auf der Vertex AI (Google Cloud). Dabei werden Performance-Daten mit Zuordnung zu den aktuell gelaunchten Content-Elementen übermittelt und via Rohdatenverschriftlichung eingeordnet. Zudem werden weitere Themen-, Ansprache- und Angebotsvorschläge für die neuen Posts der Woche gemacht.
