Wie funktioniert AIlon? - Die Funktionsweise der KI-basierten Marktforschung

KI-basierte Marktforschung, die sichtbar macht, was Menschen tun – nicht nur, was sie sagen.

In der Marktforschung klafft oft eine Lücke zwischen dem, was Menschen in Umfragen angeben, und dem, was sie online tatsächlich tun. AIlon schließt diese Lücke. Wir verknüpfen klassische Marktforschungsdaten mit digitalen Verhaltensdaten, um ein präzises und – entscheidend – direkt aktivierbares Bild Deiner Zielgruppen zu zeichnen.

Das Fundament: Drei Quellen für eine 360°-Sicht

Unsere Analyse basiert auf der Fusion von drei mächtigen Datenströmen, die zusammen eine einzigartige Tiefe an Markteinblicken ergeben:

Repräsentative Umfragedaten: Das Fundament bildet eine von uns bei der GIM (Gesellschaft für Innovative Marktforschung) in Auftrag gegebene, bevölkerungsrepräsentative Studie mit 10.000 Befragten. Diese wird nach den Goldstandards der Marktforschung erhoben und durch Daten etablierter Partner wie dem Sinus-Institut oder feingranularen Geodaten von MB-Micromarketing weiter angereichert. Hier erfassen wir soziodemografische Merkmale, Einstellungen, Markenwahrnehmung und den deklarierten Medienkonsum.
Digitale Verhaltensdaten: Diese „Was-Leute-sagen“-Daten verknüpfen wir mit riesigen Mengen an Verhaltensdaten, die zeigen, „was-Leute-tun“. Jeden Monat fließen die anonymisierten Signale von rund 8 Millionen digitalen Fußabdrücken (verhashte Cookie-Daten, Transaktionen, Webseitenbesuche) und 800.000 Social-Media-Profilen in unser System ein. Dazu gehören auch Seh- und Hörgewohnheiten aus TV- und Audio-Streaming.
Optional: Eigene Daten: Als dritte, optionale Säule kannst Du eigene Brand Trackings, CRM-Daten oder anderweitige Studien in das System einspeisen. So lassen sich bspw. Zielgruppen basierend auf Category Entry Points (CEPs) oder bestimmten Funnel-Stufen modellieren oder Bestands-Kunden-Zielgruppen basierend auf CRM-Daten anlegen, um diese noch tiefer im Detail verstehen zu können. Wichtig: Diese werden in jedem Fall privat behandelt und stehen niemals anderen Kunden außer dir zur Verfügung.

Das Herzstück: Wie unsere KI die Datenwelten verbindet

Um zu verstehen, wie wir aus diesen verschiedensten Quellen ein stimmiges und verlässliches Bild der Gesellschaft formen, lässt sich unser Prozess am besten in vier logische Phasen unterteilen.

Vereinheitlichung

Jede Information – egal ob aus einer Umfrage, digitalen Verhaltensdaten oder Deinen eigenen Daten wie Brand Trackings – wird zuerst in ein und dieselbe, einheitliche Struktur überführt. Im Ergebnis bleibt aus jeder Quelle ein vollständig anonymer „Antwortbogen“ pro Person übrig, der immer nach dem gleichen Schema aufgebaut ist.
Qualifizierung

Bevor ein „Antwortbogen“ Teil unseres Netzwerks werden darf, muss er eine strenge Qualitätskontrolle passieren. Wir stellen drei Dinge sicher:
- Er ist echt: Wir filtern Bots heraus, um sicherzustellen, dass die Signale von echten Menschen stammen.
- Er ist relevant: Der Antwortbogen muss eine gewisse inhaltliche Tiefe aufweisen, damit er statistisch aussagekräftig ist.
- Er ist regelkonform: Die Daten stammen ausschließlich von Personen über 18 Jahren.
Nur Antwortbögen, die diesen Qualitätscheck bestehen, werden für den nächsten Schritt freigegeben.
Verknüpfung

Die Items der qualifizierten Antwortbögen fließen nun in ein riesiges KI-Netzwerk. In diesem Netzwerk ist jedes vorstellbare Zielgruppen-Merkmal ein eigener Knotenpunkt – zum Beispiel „Alter: 30-35“, „Geschlecht: weiblich“, „Interesse an Audi“, "Wohnt in Lüneburg", "Mag Eiscreme" oder „Mag ZDF heute-show“.

Die Kernaufgabe der KI ist es, die Verbindungen zwischen all diesen Knoten zu verstehen. Nehmen wir den Knoten „Mag ZDF heute-show“ als Beispiel. Das System lernt nun aus den verschiedensten Datenquellen, welche Verbindungen von diesem Knoten zu anderen ausgehen:
- Ein Antwortbogen aus Social Media könnte die Information enthalten: „Mag ZDF heute-show“ & „Folgt Satire-Account XY“. Daraufhin stärkt die KI die Verbindung zwischen diesen beiden Knoten.
- Ein Antwortbogen aus TV-Daten zeigt: „Mag ZDF heute-show“ & „Schaut oft Doku-Sender Z“. Eine weitere Verbindung wird geknüpft.
- Ein Antwortbogen aus einer Umfrage verrät: „Mag ZDF heute-show“ & „Lebt in einer Großstadt“. Die Verbindung zum entsprechenden Geografie-Knoten wird gefestigt.
Jeder einzelne neue Antwortbogen, der das Merkmal „Mag ZDF heute-show“ enthält und täglich in das System eingespeist wird, fungiert wie ein Update für diesen Knotenpunkt. Er aktualisiert, festigt und validiert dessen Verbindungen zu tausenden anderen Attributen. So wird das Wissen über den „heute-show-Fan“ kontinuierlich robuster und detaillierter.
Hochrechnung

Das Ergebnis ist kein statischer Datensatz, sondern ein lebendiges Netzwerk, das durch einen permanenten Datenstrom kontinuierlich neu kalibriert wird. Es ist dadurch nahezu in Echtzeit aktuell. Gleichzeitig haben wir einen intelligenten Filter eingebaut, der bewusst kurzlebige Hypes (das klassische Beispiel: Pokémon GO) ignoriert und auf nachhaltige, stabile Trends fokussiert.

Aus diesem finalen, austarierten und auf Nachhaltigkeit geprüften Netzwerk wird schließlich ein bevölkerungsrepräsentativer Datensatz mit rund 2,3 Millionen Personen in Deutschland hochgerechnet – vermutlich die umfangreichste und dynamischste Markt-Media-Studie ihrer Art.

Der praktische Workflow: Von der Idee zur Aktivierung

Auf Basis dieses Datensatzes kannst Du in unserem Dashboard in wenigen Minuten komplexe Analysen fahren:

Zielgruppen definieren: Wähle aus tausenden von Attributen, um Deine Zielgruppe präzise zu beschreiben, oder lade Deine eigenen Daten hoch.
Tiefgehend analysieren: Verstehe jede Facette Deiner Zielgruppe – von Markenaffinitäten und dem detaillierten Medienkonsum bis hin zur algorithmischen Segmentierung oder einer Analyse ihrer „Filterbubble“.
Nahtlos aktivieren: Der entscheidende Vorteil ist, dass jede analysierte Zielgruppe direkt in Targeting-Parameter für Deine Media-Kampagnen übersetzt werden kann – egal ob für Social Media, Programmatic Advertising im Open Web, Connected TV (CTV) oder Digital-Out-of-Home (DOOH).

Sollte sich eine Zielgruppe als zu teuer oder schwer erreichbar erweisen, kannst Du die Definition mit wenigen Klicks anpassen und siehst sofort die Auswirkung auf Reichweite und Effizienz.

Die vier zentralen Vorteile auf einen Blick

Die Daten sind immer aktuell: AIlon ermöglicht die Analyse von Zielgruppen nahezu in Echtzeit. Jeden Monat werden unter Anderem 8 Millionen digitale Fußabdrücke durch das Netzwerk geleitet und neu ausgewertet. Dies stellt sicher, dass die gewonnenen Erkenntnisse stets auf den neuesten Verhaltensdaten basieren und somit präzise und relevant bleiben, während traditionelle Umfragen oft durch lange Erhebungs- und Auswertungszyklen gekennzeichnet sind.
Es ist schnell: Da die KI bereits alle Berechnungen durchgeführt hat, entfallen langwierige und kostspielige Umfragen. Analysen können innerhalb weniger Minuten erstellt werden, was erhebliche Zeit- und Kosteneinsparungen mit sich bringt. Dies ermöglicht eine agile Reaktion auf Marktveränderungen und eine schnellere Implementierung von Marketingstrategien.
Es ist umfangreicher: Im Gegensatz zur klassischen Marktforschung, bei der die Fragen vor der Durchführung der Umfrage definiert werden müssen und man erst nach Vorliegen der Ergebnisse weiß, was wirklich interessant gewesen wäre, stellt AIlon alle Insights direkt zur Verfügung. Dies beinhaltet detaillierte Informationen bis hin zur "Filterblase" der Zielgruppe. Es ist nicht notwendig, vorher festzulegen, welche Informationen man erfahren möchte, was besonders in explorativen Prozessen von großem Vorteil ist, da alle relevanten Informationen sofort zugänglich sind.
Zielgruppen sind nahtlos operationalisierbar: Einer der größten Vorteile von AIlon ist die direkte Übersetzbarkeit der in der KI gebildeten Zielgruppen in konkrete Targetings für verschiedene Medienkanäle. Ob Soziale Medien, Open-Web (Bannerwerbung), CTV (Connected TV) oder DOOH (Digital Out of Home) – die Zielgruppen können nahtlos und effizient übersetzt werden. Dies schließt die Lücke zwischen theoretischer Zielgruppendefinition und praktischer Umsetzung, indem es die Möglichkeit bietet, die besten Targeting-Parameter je nach Plattform und Media-Strategie (Performance, Awareness) für die entsprechende Zielgruppe auszurechnen und so die Effizienz der gesamten Kampagne zu maximieren.