Marketingfachleute verschwenden Werbegelder für KI-generierte Inhalte

Foto: Tima Miroshnichenko.

TL;DR

Je ausgefeilter große Sprachmodelle (LLMs) werden, desto eher werden Betrüger und Spammer die Möglichkeit erkennen, generative KI zu nutzen, um im Internet in großem Umfang gefälschte Inhalte zu verbreiten, mit dem Ziel, Werbeeinnahmen zu erbeuten.

Google hat bereits Maßnahmen ergriffen, um KI-generierte Veröffentlichungen in seinem Suchalgorithmus herabzustufen, doch Marken und Werbeagenturen müssen Lösungen entwickeln, um KI-generierte Inhalte zu identifizieren und herauszufiltern, bevor ihre Anzeigen fälschlicherweise auf Inhalten erscheinen, die eigens für Werbezwecke erstellt wurden.

Hintergrund

Bereits im März kündigte Google an, entschlossen gegen die zunehmende Verbreitung von KI-generierten Inhalten in den Suchergebnissen der Nutzer vorzugehen. Nach der breiten Einführung von LLMs im Jahr 2023 erkannten böswillige Akteure, dass sie große Mengen an minderwertigen, mit Schlüsselwörtern vollgestopften Inhalten produzieren konnten, um Suchmaschinenalgorithmen zu manipulieren und das Ranking ihrer Websites zu verbessern. Google stufte diese Art von SEO-Hacking als„scaled content abuse“ein und änderte seine Richtlinien, um die Sichtbarkeit dieser Websites in den Ergebnissen zu verringern – laut Google um mindestens 40 %.

Marken arbeiten in der Regel mit Digitalagenturen zusammen, um ihre Online-Werbekampagnen zu verwalten. Marketingtexte lassen sich am effektivsten über programmatische Werbung verkaufen und verbreiten, da Werbetreibende so Nutzer gezielt ansprechen können, indem sie diese Anzeigen neben relevanten Inhalten platzieren (was als „Inventarkauf“ auf der Website eines Publishers bezeichnet wird). Dieser Prozess ermöglicht es beispielsweise einem Hersteller von Nahrungsergänzungsmitteln, seine Marketingtexte automatisch neben einem Fitness-Blogbeitrag oder in einem Yoga-Forum zu platzieren.

Warum sollte das für Werbetreibende von Interesse sein?

Programmatische Werbeausgaben, die allein in den USA im Jahr 2023 150 Milliarden US-Dollar überstiegen, sind ein System, das anfällig für Manipulationen ist. Bereits jetzt sehen sich Werbetreibende mit Werbebetrug im Zusammenhang mit „Made-for-Advertising“-Websites (MFAs) konfrontiert – Websites, die meist mit minderwertigen oder plagiierten Inhalten erstellt werden, um so viel Werbefläche wie möglich zu verkaufen.

Beispiel für MFA (Quelle: nonstopnostalgia.com)

Premium-Marken werden feststellen, dass ihre Anzeigen manchmal auf diesen Websites erscheinen. Erst im vergangenen Jahr entfielen 21 % der Anzeigenimpressionen in einer Stichprobe auf MFAs, und 15 % der Werbeausgaben – das sind rund 13 Milliarden Dollar – wurden für diese Websites ausgegeben.

MFA-Seiten sind kein neues Problem, doch KI entwickelt sich zu einem einfachen und leicht zugänglichen Werkzeug für Spammer, mit dem sie mit geringem Aufwand Content-Farming-Betriebe aufbauen können. Auch wenn große Sprachmodelle (LLMs) die Kosten für die Erzeugung künstlicher Inhalte nicht wesentlich senken werden, werden sie doch sicherlich zu einer Zunahme der Anzahl solcher Seiten führen, wie aus den jüngsten Reaktionen von Google hervorgeht.

Betrüger verfügen mittlerweile über die Mittel, um Websites von minderer Qualität innerhalb weniger Stunden massiv zu vermehren und von falsch zugewiesenen Werbeausgaben zu profitieren. In einer im vergangenen Jahr durchgeführten Studie zahlten über 140 große Marken letztendlich für Werbeflächen auf diesen durch KI generierten Content-Farm-Websites. Da sich die Modelle und Werkzeuge im Laufe des letzten Jahres verbessert haben, wird es immer einfacher werden, durch KI generierte MFAs zu erstellen und zu veröffentlichen.

Wie sollten Werbetreibende darauf reagieren?

Die wichtigste Erkenntnis für Werbetreibende ist, den Wertunterschied zwischen von Menschen erstellten Inhalten und künstlich generierten Inhalten zu erkennen. Nicht alle KI-generierten Inhalte sind von Natur aus schlecht oder sollten als Risiko für die Markensicherheit angesehen werden, doch in den Augen der Verbraucher haben sie zweifellos einen geringeren Stellenwert. Es hat sich gezeigt , dass die Seiten mit den höchsten Rankings in Bezug auf SEO keine KI-Inhalte sind.

• Einem Bericht des Edelman Trust Institute zufolge ist das Vertrauen der US-Verbraucher in künstliche Intelligenz in den letzten fünf Jahren um 15 % gesunken
• Eine von Bynder im Jahr 2024 durchgeführte Umfrage ergab, dass 52 % der Verbraucher dazu neigten, sich von KI-generierten Inhalten abzuwenden, und dass Millennials eher von Menschen erstellte Inhalte bevorzugten.

Das bedeutet lediglich, dass Werbetreibende mehr Einblick darin benötigen, wo ihre Anzeigen platziert werden, sowie mehr Transparenz hinsichtlich der Authentizität der von ihnen gesponserten Inhalte. Agenturen und Marken müssen möglicherweise irgendwann Teams und Lösungen entwickeln oder einführen, die speziell auf den Umgang mit unechten Inhalten ausgerichtet sind, um ihre Werbeausgaben zu schützen. Gartner prognostiziert, dass bis 2027 80 % der Marketingfachleute zu diesem Zweck „Teams für Inhaltsauthentizität“ aufgebaut haben werden.

Glücklicherweise entwickelt Pangram Labs die präzisesten Erkennungslösungen, um KI-generierte Texte nahezu in Echtzeit zu identifizieren. Wir sehen eine Zukunft, in der die meisten Digital-Marketer in Echtzeit reagieren müssen, um Websites mit KI-generiertem Spam zu blockieren. Zu diesem Zweck arbeitet Pangram Labs an der Entwicklung einer regelmäßig aktualisierten MFA-Sperrliste und freut sich darauf, Marken und Werbetreibenden dabei zu helfen, die durch KI-generierte Inhalte verlorenen Ausgaben zurückzugewinnen.

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