Künstliche Intelligenz weckt große Erwartungen, hat jedoch Schwierigkeiten, die Anforderungen der Social-Media-Teams zu erfüllen. Die Budgets, die diesen Technologien gewidmet sind, steigen, während ihre Effizienz vor Ort besorgniserregend und oft fragil bleibt. Das Vertrauen der Teams ist erschüttert, da sie mit oft ungeeigneten und von den dynamischen Realitäten der Netzwerke losgelösten Werkzeugen umgehen müssen.
*Die verwendeten Daten spiegeln nicht immer die erforderliche Aktualität wider*, was zu Inhalten führt, die nicht mit den aktuellen Trends übereinstimmen. *Die Feinheiten jeder Plattform entgehen den KI-Systemen häufig*, was die Fachleute zwingt, die generierten Vorschläge zu überarbeiten. Die Suche nach einer echten und relevanten Automatisierung hat noch keinen zufriedenstellenden Ausgang gefunden, was erhebliche Herausforderungen darstellt, aufgrund der Notwendigkeit, schnell und effizient zu handeln.
Die Diskrepanz zwischen Wahrnehmung und Realität
Marketingverantwortliche blicken optimistisch auf die Innovationen der Künstlichen Intelligenz im Sektor. Laut einer von Hootsuite durchgeführten Studie geben 86 % der Marketingverantwortlichen und 79 % der Social-Media-Manager an, täglich AI zu nutzen. Trotz dieser Zahlen bleibt das Vertrauen in diese Werkzeuge erstaunlich gering. Tatsächlich meinen nur 39 % der Fachleute, dass die Lösungen, die sie nutzen, auf Echtzeitdaten basieren.
Diese Diskrepanz zwischen dem Optimismus der Führungsriege und den täglichen Erfahrungen der Social-Media-Teams wirft Fragen auf. Die KI-Tools sollen die Lasten erleichtern und die Produktivität steigern, machen jedoch in der Praxis die Workflows komplizierter. Eine alarmierende Feststellung ist, dass 43 % der Fachleute mehr als 11 Stunden pro Woche damit verbringen, mit diesen Tools zu interagieren, eine Situation, die weit von den versprochenen Zeitgewinnen entfernt ist.
Die Mängel der verwendeten Daten
Das erste zu hinterfragende Element ist die Qualität der Daten, die von den KI-Tools verwendet werden. In der Mehrheit sind diese Lösungen nicht direkt mit den sozialen Netzwerken verbunden. Sie beschränken sich darauf, allgemeine und veraltete Quellen zu nutzen. Für die Manager führt dies zu einer Inhaltserstellung, die von den aktuellen Trends abgekoppelt ist. So schätzen 43 % der Fachleute, dass die generierten Texte wie unpersönliche Zusammenfassungen wirken, anstatt echte, auf jede Plattform zugeschnittene Veröffentlichungen zu sein.
Die Herausforderung von Ton und Stil
Obwohl jedes soziale Netzwerk eigene Codes und kulturelle Referenzen hat, haben die KI-Systeme Schwierigkeiten, diesen Geist zu erfassen. Die Unangemessenheit des Tons äußert sich häufig in notwendigen Korrekturen. Vierzig Prozent der Social-Media-Manager geben an, die von der KI generierten Inhalte nicht aufgrund der Qualität der vorgeschlagenen Ideen, sondern wegen der stilistischen Ungeschicklichkeiten oder unangemessenen Referenzen nachbearbeiten zu müssen.
Ein wankendes Vertrauen
Die Grenze des Vertrauens in diese Technologien wird durch die beobachteten Ergebnisse verstärkt. Nur 28 % der Fachleute glauben, dass ihr Verwaltungstool die tatsächlichen Dynamiken in Echtzeit in den Netzwerken widerspiegelt. Diese Situation ist problematisch, da eine Lösung, die nicht in der Lage ist, aufkommende Trends zu erkennen oder den passenden Ton zu erfassen, erheblich an Wert verliert. Die Teams verbringen mehr Zeit mit Überprüfungen und Korrekturen als tatsächlich mit der Erstellung von Inhalten.
Die Dringlichkeit einer Social-First-AI
Eine Diagnose ist erforderlich: Das eigentliche Versäumnis liegt in der unzureichenden Integration der KI in das soziale Ökosystem. Basierend auf den Beobachtungen von Hootsuite ist es notwendig, dass die KI so konzipiert wird, dass sie den Anforderungen der sozialen Netzwerke gerecht wird. Ein Social-First-Ansatz sollte sich auf die Analyse von Signalen in Echtzeit, das Verständnis spezifischer Tonarten jeder Plattform und die Produktion nahezu veröffentlichbarer Inhalte ohne die Notwendigkeit für komplexe Überarbeitungen konzentrieren.
Innovative Lösungen beginnen in dieser Hinsicht zu entstehen. Ihr Ziel ist es, die Kreativität der Teams nicht zu ersetzen, sondern die Reibungen zu beseitigen, die ihre täglichen Bemühungen behindern. Eine solche Veränderung könnte einen echten Effizienzhebel bieten, damit sich die Teams auf die Erstellung und Interaktion konzentrieren können, die in der Dynamik der sozialen Netzwerke entscheidend sind.
FAQ zu den Herausforderungen der Künstlichen Intelligenz zur Unterstützung von Social-Media-Teams
Was sind die Hauptgründe, warum Künstliche Intelligenz in sozialen Netzwerken ineffektiv ist?
Die Hauptprobleme sind die Nutzung veralteter Daten, das Fehlen eines Verständnisses des jeweils spezifischen Tons jeder Plattform und ein begrenztes Vertrauen in die von der KI generierten Ergebnisse.
Wie nehmen Social-Media-Teams die Nutzung von KI in ihrer täglichen Arbeit wahr?
Viele Social-Media-Manager sind der Meinung, dass die KI ihre Arbeit komplizierter macht, da sie mehr Zeit damit verbringen müssen, Inhalte zu überprüfen und zu korrigieren, anstatt sich auf die Erstellung und Interaktion zu konzentrieren.
Warum kann die KI keine aufkommenden Trends in Echtzeit erkennen?
Die meisten KI-Tools sind nicht direkt mit sozialen Netzwerken verbunden und basieren auf festen Datenquellen, was ihre Fähigkeit einschränkt, schnell auf Trends zu reagieren.
Welche Bedeutung hat die kulturelle Anpassung in den von der KI generierten Inhalten?
Jede Plattform hat ihre eigenen Codes und kulturellen Referenzen. Eine nicht angepasste KI erfasst diese Nuancen nicht, was zu Inhalten führt, die von den Erwartungen der Nutzer abweichen.
Wie könnte die KI die Social-Media-Teams besser unterstützen?
Um effektiv zu sein, muss die KI so konzipiert werden, dass sie Signale in Echtzeit analysiert, den spezifischen Ton der Plattformen versteht und Inhalte erstellt, die ohne umfangreiche Revisionen leicht nutzbar sind.
Warum haben Entscheider eine andere Wahrnehmung der KI im Vergleich zu den Teams, die sie nutzen?
Es gibt eine Lücke zwischen der Sicht der Führungskräfte, die an die Effizienz der KI-Tools glauben, und der Realität der Benutzer, die feststellen, dass diese Tools den Arbeitsprozess komplizierter machen.
Welche Auswirkungen hat eine Verzögerung bei der Ausführung von Kampagnen auf die Marketingergebnisse?
Die Verzögerung bei der Umsetzung von Kampagnen aufgrund der Ineffizienz der KI kann zu einem Mangel an Reaktionsfähigkeit und einem Rückgang des Engagements führen, was in einem Umfeld, in dem Schnelligkeit entscheidend ist, schwerwiegende Konsequenzen hat.
Wie kann die KI Inhalte erstellen, die von den aktuellen Gesprächen in sozialen Medien disconnectiert sind?
KI-Tools, die auf veralteten Datenquellen basieren, können Inhalte generieren, die die aktuellen Diskussionen nicht widerspiegeln und somit als generische Zusammenfassungen erscheinen, anstatt als relevante Veröffentlichungen.
