KI und Sprachmodelle entwickeln sich in rasantem Tempo weiter. Multimodale Modelle können bereits verschiedene Formate analysieren und so auch Videos verstehen und erzeugen. Als Marketing-Instrument und Datenquelle werden Videos deshalb immer wichtiger.
Der Launch von ChatGPT im Jahr 2022 markierte einen Wendepunkt in der Künstlichen Intelligenz: Innerhalb von nur fünf Tagen erreichte die App eine Million Nutzer – zum Vergleich: Instagram brauchte dafür zweieinhalb Monate, Facebook 10 Monate und Netflix dreieinhalb Jahre.
Der Hype ist seither ungebrochen. Large Language Models (LLMs) sind auf dem Vormarsch und werden für KI-Systeme immer relevanter. Denn die hochentwickelten neuronalen Sprachmodelle sind darauf trainiert, menschliche Sprache zu verstehen, zu verarbeiten und selbst neue Inhalte zu erzeugen – und das können sie immer besser. LLMs können inzwischen multimodale Daten verarbeiten und deshalb auch Videos analysieren, beschreiben und neue Inhalte daraus generieren.
Als Marketing-Instrument sind Videos längst unverzichtbar: Sie sprechen gleich mehrere Sinne an und erregen so Aufmerksamkeit, wecken Emotionen und vermitteln Inhalte verständlich. Bei Usern erfreuen sie sich deshalb grosser Beliebtheit: 74 Prozent der Internetnutzenden in der Schweiz schauen Videos, weltweit nutzen jeden Monat 2,5 Milliarden Menschen YouTube. Online-Videos erzielen auf diese Weise eine Reichweite von gut 92 Prozent.
Da LLMs inzwischen nicht nur textliche, sondern auch visuelle Inhalte verarbeiten können, werden Künstliche Intelligenz und Videos zunehmend untrennbar. Multimodale AI-Tools können Videos für Nutzende zusammenfassen und dabei sogar den Kontext und die Nuancen von Inhalten erfassen. Sie können auf Anfrage auch neue Videos erzeugen.
75 Prozent der Videovermarkter nutzen bereits KI-Tools zur Erstellung oder Bearbeitung ihrer Videos.
Kein Wunder, denn KI kann den Produktionsprozess erheblich beschleunigen: Sie übernimmt Aufgaben wie das Schreiben von Transkripten, das Schneiden und das Korrigieren von Farben. Sie unterstützt auch bei der Ideenfindung und beim Erstellen von Storyboards. Das alles spart wertvolle Zeit.
Modalität bezieht sich auf die Art der Daten, die ein AI-Modell empfangen und verarbeiten kann. Multimodale Modelle können mehrere Arten von Daten gleichzeitig analysieren, also Text, Bild, Audio und Video. Multimodale KI-Modelle berücksichtigen also Inhalte in verschiedenen Formaten aus unterschiedlichen Quellen und können diese verstehen. Multimodalität verbessert so die Leistung des KI-Modells.
Videos sind an sich multimodal, da sie (Bewegt-)Bild mit Audio und Text kombinieren. Multimodale KI-Modelle sind nun in der Lage, Videos so zu verstehen, wie Menschen es können.
Mit Videos erhöhen Sie zum einen den Traffic auf Ihrer Website, zum anderen auch die Verweildauer. Beides sind Faktoren, die für ein hohes Ranking in Suchmaschinen relevant sind. Zudem integrieren Suchmaschinen verstärkt auch Videos direkt in den Suchergebnissen – sie werden oberhalb der Seitenergebnissen angezeigt werden und sind besonders präsent.
Videos gewinnen auch als Datenquelle an Bedeutung. Immer mehr Suchmaschinen integrieren eine AI, die den Nutzenden direkt Antworten auf ihre Suchanfragen gibt. Dabei kann sie auch multimodale Inhalte verarbeiten und Videos analysieren.
Um möglichst weit oben in den Suchergebnissen gelistet oder – noch besser – als Quelle für die von der KI ausgespielten Antwort verwendet zu werden, sind SEO-optimierte Videos wichtig. Als neue Disziplin im Marketing hat sich zudem die Generative Search Optimization (GEO) etabliert, die auf KI-basierte Suchmaschinen und multimodale Inhalte abzielt.
Geben Sie in Ihrem Video Antworten auf das, wonach Nutzende suchen
User sehen zuerst das Thumbnail und entscheiden anhand dessen, ob sie auf das Video klicken. Bieten Sie in Ihrem Thumbnail eine klare Vorschau, lebendige Farben und gut sichtbare Texte.
Der Titel Ihres Videos muss prägnant sein und den User zum Klicken animieren. Mit zusätzlichen Untertiteln wird der Inhalt für LLMs noch leichter lesbar.
Beschreiben Sie Ihr Video in einem kurzen Text. So können LLMs Ihr Video leichter verstehen.
Für Videos ist YouTube die relevanteste Suchmaschine. Ihre Keywords müssen deshalb mit dem Empfehlungssystem von YouTube übereinstimmen.
Mit einem Video-Schema-Markup können Suchmaschinen Video-Vorschauen anzeigen.
Teilen Sie Ihr Video in Abschnitte auf. Zuschauende können dann direkt zu bestimmten Abschnitten springen.
Zeigen Sie Ihr Video auf relevanten Seiten an, zum Beispiel in thematisch passenden Blogbeiträgen. Das zieht organischen Traffic an und erhöht die Verweildauer.
In unserem Alltag sind Videos in der Künstlichen Intelligenz und Multimodalität bereits allgegenwärtig. Hier ein paar Anwendungsbeispiele:
Bei Video-Streaming-Diensten kommen KI-Algorithmen zum Einsatz, um das Nutzungsverhalten zu verstehen. Die Plattformen analysieren, welche Videos ein User gerne anschaut und schlagen ihm/ihr dann entsprechende Empfehlungen vor. Dafür verarbeiten sie die gesehenen Videos und prüfen, welche anderen Inhalte dazu passen.
Im medizinischen Bereich können multimodale AI-Modelle Patientenakten mit medizinischen Bildern (Röntgen, CT, MRT) und klinischen Notizen kombinieren. Die Diagnostik wird dadurch einfacher und umfassender.
Multimodale KI-Modelle ermöglichen autonomes Fahren und erhöhen die Sicherheit. Sie verarbeiten visuelle Daten von in den Fahrzeugen verbauten Kameras, akustische Signale und die Texte auf Strassenschildern. Beispiele sind Einparkhilfen, Abstandsregler und Bremsassistenten, die (Video-)Daten in Echtzeit verarbeiten können.
Multimodale AI-Systeme werden in Zukunft noch stärker in unseren Alltag eingreifen. Je besser das Videoverständnis der KI wird, desto mehr Aufgaben kann sie übernehmen.
Überwachung: Verdächtiges Verhalten identifizieren
Sport: Wichtige Momente aus Spielaufnahmen extrahieren und analysieren
Medizin: Patienten überwachen und Notfälle frühzeitig erkennen
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