Machine Learning 2.0

Machine Learning ist eines der aktuellen Buzzwords im Online Marketing. Und obwohl das Thema schon über 60 Jahre alt ist, stehen wir noch am Anfang. Getrieben von den weltweiten Online-Riesen, machen sich die intelligenten Maschinen nun aber auf, um sowohl die digitale, wie auch die reale Welt zu erobern.

Der Begriff «Machine Learning» stammt aus dem Jahr 1959. Aber erst heute – rund 60 Jahre später – spürt eine breitere Allgemeinheit etwas davon. Machine Learning 2.0 sozusagen. Obwohl ein Grossteil der Menschen zum ersten Mal davon hört. Was ist «Machine Learning» also eigentlich? Es handelt sich dabei um ein Gebiet der Computerwissenschaften, in dem es darum geht, dass Computer die Fähigkeit erhalten zu lernen, ohne dafür explizit programmiert worden zu sein. Konkret sind es die Algorithmen, welche von Daten lernen und dadurch Vorhersagen machen und sogar Entscheidungen fällen können.

Alt, aber dennoch neu

1989 (!) lernte ich auf dem Flug in die USA einen Mann kennen, der im Dienste eines grossen Kreditkartenunternehmens war und als Statistik-Experte im firmeneigenen Datencenter tätig war. Er erklärte mir, dass beispielsweise Umzüge innert drei Monaten bereits mit einer Wahrscheinlichkeit von rund 60% vorausgesagt werden konnten und Adressen entsprechend an U-Haul und andere Umzugsfirmen verkauft wurden, damit sie dieser «Zielgruppe mit hoher Bedürfniswahrscheinlichkeit» ein entsprechendes Angebot machen konnten. Bei Scheidungen war die Rate sogar bei über 80%, wobei es sich meiner Kenntnis entzieht, wem diese entsprechenden Adressen angeboten wurden. Sicher ist hingegen, dass die Erkenntnisse aus dem Muster des Nutzerverhaltens der Kreditkartenbesitzer herausgelesen werden konnten.

The power of data

Der Unterschied zu damals ist: Es gibt heute unendlich viel mehr Daten (im Internet) und die Maschinen (Computer) berechnen und bewerten all dies autonom und in real-time, verbessern sich dabei ständig und können – je nach Einsatz – sogar aktiv eingreifen. Zum Beispiel in einen Produktionsprozess oder in die Aussteuerung von digitalen Werbeanzeigen. Denn die Online-Giganten Google, Facebook, AliBaba und andere, verfügen auf Grund des Verhaltens ihrer NutzerInnen über eine unglaubliche Datenbasis, welche sie dafür benutzen können. Kein Wunder sind diese Unternehmen auch Treiber im Markt und stellen die wichtigsten Erkenntnisse und teilweise sogar die dazu benötigte IT-Infrastruktur auch anderen zu Verfügung.

Online-Erfolg dank Machine Learning

Vor noch nicht allzu langer Zeit begann der Internet Riese Google damit, sein künstliches System von den Nutzern lernen zu lassen: Es wurde Wissen aus Beispielen generiert, welches die Erfahrungsgrundlage darstellt, die für das «Erkennen» von Mustern nötig ist. Dieser Vorgang wiederum bildet die Ausgangslage der neuen «Smart Display» und «Smart Bidding» Angebote, welche Google’s Machine Learning mit der automatischen Aussteuerung von Werbeanzeigen im Display Netzwerk verbinden. Ein durch Machine Learning beschleunigter Prozess, der durch die Automatisierung die Online-Manager von morgen von meist unliebsamen Routinearbeiten befreit.

Machine Learning für alle

Ähnliches ist bei Facebook und anderen grossen Plattformen im Gang und global gesehen ein unaufhaltsamer Trend. Wobei Google hier aktuell eine grosse Vorreiterrolle einnimmt und seine Infrastruktur auch anderen anbietet, die auf dem Gebiet tätig sein oder Forschung betreiben möchten. Ende November hat das US-Unternehmen die Kosten der Nutzung der GPUs in seinen gigantischen Rechenzentren um bis zu 36% gesenkt (Quelle:Google), um noch mehr Unternehmen den Zugang zu Machine Learning Rechenleistung zu ermöglichen und letztlich natürlich auch, um die Entwicklung voranzutreiben.

Mit IoT in die reale Welt

Was sich bisher auf die Online-Welt beschränkt, wird schon bald auch Einzug in die reale Welt halten, da immer mehr Alltagsgegenstände mit dem Internet vernetzt sein werden (Internet of Things / IoT). Autonomes Fahren, intelligente Waschmaschinen, die Waschmittel oder Kühlschränke, die Nahrungsmittel bestellen, wenn dieses zur Neige geht, sind nur einige, der bereits existierenden Beispiele wie Machine Learning in der realen Welt spürbar ist. Und ein Ende ist nicht absehbar.

 

Autoren: Andrej Voina & Mike Wieland (SEMSEA Suchmaschinenmarketing AG), Leiter Fokusgruppe Search

 

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