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Neues aus R&D – Teil 1: Wie man Künstliche Intelligenz nutzen kann, um die Sichtbarkeit von Unternehmen zu messen.

Im ersten Teil unserer neuen Blog-Artikel-Serie „Neues aus IX Research & Development“ berichten wir heute darüber, wie man Künstliche Intelligenz nutzen kann, um die Sichtbarkeit von Unternehmen im Internet zu messen.

Die Sichtbarkeit von Unternehmen im digitalen Marktumfeld ist eines der wichtigsten Kriterien für den Unternehmenserfolg. Sowohl im B2B- als auch im B2C-Bereich informieren sich heutzutage mehr als die Hälfte aller Konsumenten vor der Kaufentscheidung über Unternehmen und Produkte im Web. In der westlichen Welt wird hierfür in mehr als neun von zehn Fällen die Suchmaschine Google genutzt, weshalb Google als Vermittlungsplattform zwischen Angebot und Nachfrage eine zentrale Rolle im digitalen Marktumfeld einnimmt. Ist ein Unternehmen gut sichtbar und präsent auf Google, so steigt typischerweise auch der Umsatz und hiermit der Unternehmenserfolg. Wird ein Unternehmen von der ersten Ergebnisseite von Google verdrängt, so kann dies im Umkehrschluss fatale Folgen für die Geschäftsentwicklung des Unternehmens haben.

Da nun definiert ist, weshalb die Sichtbarkeit von Unternehmen auf Google ein wichtiges Kriterium für den Unternehmenserfolg ist, stellt sich nun die Frage, wie man diese am genauesten messen kann. Bereits 2014 entwickelte Innoplexia deshalb eine Formel zur Messung der Sichtbarkeit von Unternehmen und deren Webseiten auf Google. Mehrere Kriterien auf der Ergebnisseite von Google wurden hierfür herangezogen, unter anderem der Rang, optimale Länge von Titel und Texten, Vorhandensein von Sterne-Bewertungen und einige weitere. Diese Kriterien wurden gewichtet und ergaben in der Summe den Innoplexia-Sichtbarkeitsscore, der sich bis zum heutigen Tag – unter regelmäßigen Anpassungen – erfolgreich am Markt bewährt hat.

Doch warum ist es nun an der Zeit, eine neue Berechnungsgrundlage zu erproben und eine grundlegende Überarbeitung des Sichtbarkeitsscores anzustreben? Der hauptsächliche Beweggrund hierfür liegt vor allem in der immer dynamischer werdenden Ergebnisdarstellung von Google. Das Unternehmen spielt in immer kleiner werdenden Abständen Updates aus, welche zu einer veränderten Darstellung der Suchergebnisse führen. Eine Sichtbarkeitsberechnung mittels klassischer statistischer Methoden trägt dieser Tatsache also nur noch bedingt Rechnung, sodass Innoplexia nun auf Deep Learning Models setzt, welche den Einfluss verschiedenster Variablen auf die Sichtbarkeit genauer abbilden können.

Diese zwei Screenshots der Ergebnisseite von Google zeigen deutlich, dass organische Ergebnisse (SEO) teilweise gar nicht mehr auf den ersten Blick sichtbar sind (links) beziehungsweise zum Teil auch größer dargestellt werden, als es früher der Fall war (rechts). Aus diesem Grund gilt es, multiple Faktoren für die Sichtbarkeitsberechnung zu nutzen.

Dieses mehrwöchige Projekt wurde im Innoplexia Kompetenzbereich Künstliche Intelligenz im Rahmen der folgenden Etappen realisiert:

    1. Zunächst wurde eine möglichst repräsentative Stichprobe an Probanden herangezogen, welche jeweils Sichtbarkeiten von Unternehmen auf Google bewerten sollten. Alle Probanden erhielten hierfür dieselben Screenshots von Google Ergebnisseiten zur Bewertung vorgelegt und sollten ihre subjektive Wahrnehmung darüber abgeben, welcher Suchtreffer in den Ergebnissen wie sichtbar ist.
    2. Es folgte ein Feature Engineering zur Beantwortung der grundlegenden Frage: Welche unabhängigen Variablen (bspw. Rang oder y-Koordinate eines Unternehmens) haben welchen Einfluss auf die abhängige Variable, nämlich die wahrgenommenen Sichtbarkeit des jeweiligen Unternehmens. Der ursprüngliche Innoplexia Score bestand aus sieben Kriterien, die in unterschiedlicher Gewichtung die Sichtbarkeit bestimmten. Im neu erprobten Modell wurden nun viele neue Kriterien entdeckt, sodass sich die Anzahl der relevanten Kriterien nun mehr als verdoppelt hat. Darüber hinaus ergab sich eine optimierte Gewichtung der Kriterien. So ist beispielsweise der Rang eines Unternehmens nicht mehr so einflussreich wie die y-Koordinate. Dies ist dadurch bedingt, dass Google in der Zwischenzeit immer mehr dazu übergegangen ist, Kartendarstellungen oder einzelne Snippets aus Google Maps über das erste organische Suchergebnis zu stellen. Ziel und Ergebnis dieses Feature Engineerings auf Basis der im ersten Schritt gewonnenen empirischen Datengrundlage war es, die genauen Einflussfaktoren auf die Sichtbarkeit sowie deren Gewichtung neu zu definieren und somit weiter zu optimieren.
    3. Im nächsten Schritt folgte das Trainieren eines Deep Neural Models, ebenfalls auf Basis der im ersten Schritt gewonnenen Datengrundlage. Hierfür wurde das Framework TensorFlow des Google Brain Teams herangezogen. Zum Trainieren des Models wurde die Google Machine Learning Engine eingesetzt, um von der Skalierbarkeit der Google Cloud zu profitieren.
    4. Die nun folgende Phase bezieht sich auf Test und Deployment des neuen Berechnungsmodells. Aktuell werden die Ergebnisse auf neue und produktive Daten angewandt und mit weiteren Testpersonen validiert. Erste Ergebnisse lassen darauf schließen, dass die neue Berechnungsgrundlage noch stärker der menschlichen Wahrnehmung entspricht, als es beim aktuellen Score der Fall ist. Demgemäß kann im Folgeschritt ein Deployment und eine programmatische Umsetzung des neuen Berechnungsmodells für Innoplexia-Kunden erfolgen.
    5. Darüber hinaus wurde eine neue Anwendung entwickelt, welche mehrfach täglich die Ergebnisseite von Google auf geänderte Layouts prüft. Sobald neue Einheiten hinzukommen oder die Anordnung bekannter Einheiten auf eine neuartige Weise geändert wird, werden Analysten von Innoplexia informiert. Sofern es sich hierbei tatsächlich um Änderungen in der Ergebnisdarstellung handelt, kann das Neuronale Netz mit neuen Trainingsdaten re-kalibriert werden. Das Modell ist somit sehr robust – auch für zukünftige Anpassungen durch Google.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Score-Berechnung durch den Einsatz Neuronaler Netze noch detailgenauer erfolgt als es bereits zuvor der Fall war. Anstelle der sieben bisher genutzten Kriterien kann die Sichtbarkeit nun durch mehr als doppelt so viele Kriterien konstituiert werden, deren Gewichtung nun direkt abhängig von der wahrgenommenen Sichtbarkeit bei Google sind. Ebenso ist es durch Einsatz der Neuronalen Netze möglich, sehr schnell auf neue Einheiten auf der Ergebnisseite von Google reagieren zu können, indem diese mit neuen Daten trainiert werden ohne den übrigen Prozess zu beeinflussen.

SNP Transformation Days 2019

Wie auch im vergangenen Jahr wird Innoplexia im Rahmen von mehreren Transformation Days seine Produkte und Dienstleistungen in der Schweiz vorstellen. In entspannter Atmosphäre können sich Entscheider und Experten aus dem IT-Umfeld unverbindlich zu den neuesten Lösungen des Heidelberger Software-Unternehmens informieren. Die Termine starten jeweils um 16 Uhr und klingen gegen 19 Uhr mit einem flying dinner aus.

Folgende Termine können wir Ihnen im ersten Halbjahr 2019 anbieten:

  • 28.03.2019 Basel, Bar Rouge
  • 23.05.2019 Zürich, Die Giesserei
  • 13.06.2019 Bern, Welle 7

Eine Anmeldung erfolgt kostenfrei über die jeweiligen Webseiten der Veranstaltungen. Da die Plätze der exklusiven Events beschränkt sind, bitten wir um eine rechtzeitige Reservierung.

Wir freuen uns auf Sie,
Ihre Innoplexia GmbH

E-world energy & water 2019

Wir von Innoplexia hoffen, dass Sie ein besinnliches Weihnachtsfest genießen konnten und mit viel positiver Energie in das neue Jahr 2019 gestartet sind.

Gleich im Februar diesen Jahres werden wir – wie auch in den Jahren zuvor – auf der E-world energy & water in Essen vertreten sein. Hier werden wir am 06.02.2019 neben unserer modularen Sofware-as-a-Service-Lösung Inno-Suite auch spezielle Branchenlösungen für Energieversorger im Gepäck haben.

Gerne können Sie vorab ein unabhängiges Gespräch mit uns vereinbaren, entweder per Mail oder über unser Terminvereinbarungsformular.

Wir freuen uns auf den Austausch mit Ihnen und eine ereignisreiche E-world energy & water 2019.

Ihre Innoplexia GmbH

Weihnachtsreport 2018

Schon wieder ist ein Jahr vorbei und Weihnachten steht – wie immer schneller als erwartet – vor der Tür. Auch in diesem Jahr wollen wir Ihnen wieder einige Fakten rund um Weihnachten präsentieren und Ihnen auf diesem Weg erholsame Feiertage wünschen. Viel Spaß beim Lesen!

Beginnen wir mit dem Start der Vorweihnachtszeit: Man könnte vermuten, dass der Black Friday bzw. der Cyber Monday diese einläuten. Bei der genauen Analyse des Suchverhaltens der Konsumenten auf Google ist jedoch bereits im Oktober ein signifikanter Anstieg der Google-Suchen zum Themenkomplex Weihnachten in Deutschland zu vermerken.

Betrachtet man nun das Thema Weihnachtsgeschenke etwas genauer, fällt auf, dass bei der Suche nach dem perfekten Geschenk digitale Kanäle eine substanzielle Rolle spielen: Denn immerhin 86% der Menschen lassen sich beim Weihnachtseinkauf durch die zuvor getätigte Online-Recherche beeinflussen.

Bei dieser erfreuen sich vor allem folgende Produkte besonders großer Beliebtheit (absteigende Reihenfolge): Parfum & Düfte, Tablets, Spielzeuge, Fernseher, Heimkinosysteme, Laptops, Sport- und Fitnessbekleidung, Alkoholische Getränke, Unterhaltungselektronik und Kleidung.

Neben den Geschenken ist für viele Menschen auch das Thema Essen an Weihnachten besonders wichtig. Das erklärt vermutlich, warum in der Woche vor Weihnachten die Nachfragen nach Rezepten auf Google immer das Jahreshoch erreichen.

Leider hat der Genuss auch seine Schattenseiten: Über 60% der Deutschen nehmen in der (Vor-)Weihnachtszeit zwischen 1kg und 2kg an Körpergewicht zu. Auf Basis dieser Entwicklung ist es kaum verwunderlich, dass die Themensuchen „Abnehmen“ und „Fitnessstudio“ gleich zu Beginn des neuen Jahres ihre größten Suchvolumina erzielen. Bei so vielen guten Vorsätzen sollten die paar zusätzlichen Pfunde aber kein Problem darstellen.

In diesem Sinne wünscht Innoplexia allen Kunden, Partnern und Freunden besinnliche Feiertage im Kreise der Familie und einen gelungenen Start in das Jahr 2019. Wir freuen uns auf ein ereignisreiches nächstes Jahr – gemeinsam mit Ihnen.

Produktvorstellung: Innoplexia Discovery Map

Nach einer intensiven und erfolgreichen Entwicklungsphase sind wir froh, Ihnen das neue Inno-Suite Modul Discovery Map vorstellen zu dürfen. Bei der Discovery Map handelt es sich um eine Kartendarstellung von regionalen Informationen zum Web-Markt und der Konsumenten-Nachfrage. Aus der Fülle der dargestellten Informationen lassen sich erfolgreiche, datenbasierte Entscheidungen treffen, welche unter anderem folgende Fragestellungen beantworten:

Filialeröffnungen: Welche Regionen eignen sich besonders für die Eröffnung einer neuen Filiale oder eines Vertriebsstandortes?

Churn-Analyse: Weshalb verliert mein Unternehmen in einer bestimmten Region Kunden und den damit verbundenen Umsatz?

Wettbewerber-Beobachtung: Welche meiner Wettbewerber werben in meinem Einzugsgebiet mit welcher Botschaft und mit welchem Erfolg?

Potenzialanalyse: An welchen Standorten kann mein Unternehmen mit Online-Marketing gezielt neue Kunden gewinnen?

Die Discovery Map ist ein Bestandteil der SaaS-Lösung Inno-Suite und erfordert somit keinen Eingriff in Ihre IT-Landschaft. Ebenso lässt sich der tägliche Datenscan auf genau diejenigen Regionen und Produkte eingrenzen, die für Ihren Geschäftserfolg besonders wichtig sind. Gerne erklären wir Ihnen mehr in einem persönlichen Austausch – wir freuen uns auf Ihre Anfrage!

Ihre Innoplexia GmbH

Innoplexia auf der SMX 2019: Sparen Sie 15% mit unserem Rabatt-Code

Am 2. Und 3. April 2019 wird die Innoplexia GmbH erstmals auf der SMX (Search Marketing Expo) in München vertreten sein. Als Leitkonferenz zum Thema SEO, SEA und Online-Marketing zieht die SMX Spezialisten und Entscheider aus verschiedensten Branchen an und ist aus der Messeplanung vieler Online-Profis nicht mehr wegzudenken. Neben hochklassigen Sessions, Workshops und Meetings findet auch im kommenden Jahr im Rahmen der SMX wieder die Verleihung des renommierten deutschen Suchmarketing-Preises SEMY statt. Im Anschluss an die Verleihung der SEMY-Awards wird auch 2019 wieder die legendäre After Dark Party im HEART Restaurant & Bar München stattfinden.

Da Innoplexia ein Blog-Partner der SMX ist, erhalten Interessenten zudem durch Buchung eines Tickets mit unserem Code 15% Rabatt auf den regulären Ausgabepreis. Sichern Sie sich am besten bis zum 09.11.2018 Ihr Frühbucher-Ticket für die wichtigste Veranstaltung zu den Themen Search und Online durch Angabe des Rabattcodes INNOPLEXIASMX auf der Website der SMX.

Wir freuen uns auf Sie!

Innoplexia auf der Research & Results 2018

Seit Jahren versteht sich die Research & Results als deutschsprachige Leitmesse zum Thema Marktforschung. Nach der Premiere im letzten Jahr sind wir auch 2018 – am 24. und 25. Oktober in München –  wieder als Aussteller vertreten und laden Sie herzlich zu uns an den Stand (Standnummer: 257) ein. Neben der Vorstellung der Portfolio-Neuerungen haben wir außerdem ein kleines Gewinnspiel vorbereitet, bei dem wir unter allen Teilnehmern eine kostenlose Test-Analyse verlosen.

Machen Sie deshalb am besten noch heute einen Termin mit uns aus oder kommen Sie einfach an unserem Stand vorbei.

Darüber hinaus sind wir auch in diesem Jahr wieder im Workshop-Programm vertreten und wollen Sie auch dazu recht herzlich einladen, um mit Ihnen über die aktuellen Trends aus dem Bereich der Online-Marktforschung zu diskutieren:

24, Oktober 2018, 12:30 Uhr (Raum 2)
Digitale Wege zum Konsumenten: mit Google und Social Media Bedürfnisse und Einstellungen erkennen und messen
Dr. Jörg Munkes, Corporate Director, Gesellschaft für Innovative Marktforschung mbH
René Herget, Director of Customer Solutions, Innoplexia GmbH

25. Oktober 2018, 13:30 Uhr (Raum 5)
Digitales Marketing auf dem nächsten Level: regionaler Fokus, live beobachten, automatisierte Kampagnen, Praxisberichte
Prof. Dr. Herbert Schuster, Founder, Innoplexia GmbH

Wir freuen uns auf Sie!

Google Infografik: Google als wichtigste Traffic-Quelle

Google ist das Einstiegstor in die digitale Welt. Die Suchmaschine wird nicht mehr nur dafür genutzt, alltägliche Fragen zu beantworten oder Webseiten zu erreichen. Nein, Google ist heutzutage vielmehr die entscheidende Informationsquelle für ein Großteil aller Meinungsbildungen und Kaufentscheidungen. In der folgenden Google Infografik erhalten Sie einen kleinen Auszug von Zahlen und Fakten, welche den Stellenwert Googles belegen.

Google Infografik 2018 – Google Suche als wichtigste Traffic-Quelle

Innoplexia auf der dmexco 2018

Die dmexco versteht sich seit Jahren als zentraler Treffpunkt aller wichtigen Entscheidungsträger aus Digitalwirtschaft sowie Marketing und Innoplexia freut sich, erstmalig mit einem Vortrag in das Programm der diesjährigen Veranstaltung mit aufgenommen worden zu sein.

Mit unserem Vortrag im Speakers‘ Forum möchten wir Ihnen gerne unsere innovativen Ansätze für das Online-Marketing vorstellen. Kommen Sie deshalb am 12. September, um 10:30 Uhr im Speakers‘ Forum vorbei und hören Sie den Vortrag unseres Gründers Prof. Dr. Herbert Schuster: „Vom Deep Learning der Daten zum Deep Understanding der Kunden: Nutzen Sie konkrete AI-Methoden, um den Kunden besser zu verstehen!“ 

Gerne tauschen wir uns auch im Anschluss an den Vortrag oder im Laufe der beiden Veranstaltungstage mit Ihnen zu innovativem Online-Marketing und -Vertrieb aus.

Machen Sie am besten noch heute einen Termin mit uns aus.

Wir freuen uns auf Sie!

Der Zusammenhang zwischen wirtschaftlicher Leistung einer Nation und der Lebenserwartung ihrer Bevölkerung

Neben der Verarbeitung der von Innoplexia selbst erhobenen Web-Daten befassen wir uns im Rahmen von Analyse-Aufträgen auch regelmäßig mit der Analyse von Fremddaten, siehe auch Blog-Artikel von Mai 2018. Ein besonders spannendes Analyse-Projekt zum Zusammenhang von wirtschaftlicher Leistung eines Landes und der durchschnittlichen Lebenserwartung seiner Bevölkerung würden wir nun gerne im Rahmen dieses Blog-Artikels mit Ihnen teilen und wünschen viel Spaß beim Lesen.

Datengrundlage

Untersucht wurden hierfür die frei zugänglichen Datensammlungen der WHO (World Health Organization; http://www.who.int/ ) und der Weltbank ( https://www.worldbank.org/ ). Die wirtschaftliche Leistung einer Nation wurde hierbei in Form des kaufkraftbereinigten Bruttoinlandsprodukts (BIP) erhoben, wohingegen die durchschnittliche Lebenserwartung (LE) pro Land gemittelt zwischen beiden Geschlechtern berechnet wurde. Folgende Erkenntnisse konnten aus den vorliegenden Daten gezogen werden:

Ergebnis 1: Zusammenhang zwischen wirtschaftlicher Leistung und Lebenserwartung

Es besteht eine starke Korrelation (Korrelationsfaktor von rund 80%) zwischen der wirtschaftlichen Leistungsfähigkeit eines Landes und der durchschnittlichen Lebenserwartung (siehe Abbildung 1.). Dieser Zusammenhang besteht sowohl bei wirtschaftlich relativ schwachen Nationen (BIP um 1.000 USD) und wirtschaftlich stärkeren Nationen (BIP um 100.000 USD). Überführt man die zugrunde liegenden Daten in ein Linear-Fit-Modell, so lässt sich anhand einer Verdopplung des BIPs eine um 3,7 Jahre gesteigerte Lebenserwartung prognostizieren.

Abbildung 1: Diese Darstellung zeigt den starken korrelativen Zusammenhang zwischen wirtschaftlicher Leistung auf der X-Achse (kaufkraftbereinigtes BIP, logarithmisch skaliert) und mittlerer Lebenserwartung auf der Y-Achse. Jeder Punkt steht für einen Staat und Deutschland wurde rot markiert.

Ergebnis 2: Ausreißer-Nationen

Anhand des Linear-Fit-Modells können nun Nationen identifiziert werden, bei denen die durchschnittliche Lebenserwartung der Bevölkerung stark von dem durch das BIP prognostiziertem Wert abweicht. So konnten folgende negative Ausreißer identifiziert werden, bei denen die durchschnittliche Lebenserwartung 10 bis 15 Jahre unter dem durch das BIP vorhergesagten Wert liegt: Angola, Nigeria, Südafrika. Auch die ölreichen Staaten wie Qatar oder Kuweit fallen in diese Kategorie.  Als positive Ausreißer können die Nationen Vietnam, Nicaragua sowie Honduras angeführt werden, deren durchschnittliche Lebenserwartung in etwa 6 Jahre höher ausfällt, als durch das Modell vorhergesagt wird. In Deutschland entspricht die erreichte Lebenserwartung exakt der vom Modell vorhergesagten.

Ergebnis 3: Nationen-Cluster

Beim Blick auf das Streudiagramm lassen sich bei genauerem Hinsehen innerhalb Europas drei Punktewolken bzw. Cluster identifizieren. Das erste Cluster besteht aus EU-Mitgliedern nördlich der Alpen (siehe rot markierte Punkte in Abbildung 2). Dieses Cluster ist definiert durch hohe wirtschaftliche Leistung und einer Lebenserwartung, die im Mittel leicht über den Werten liegt, welche durch das Linear-Fit-Modell vorhergesagt wurden. Eine zweite Punktwolke besteht aus alten EU-Mitgliedsstaaten südlich der Alpen inklusive Frankreich (siehe orange markierte Punkte in Abbildung 2). Dieses Cluster ist durch eine geringere wirtschaftliche Leistung, jedoch überproportional hohen Lebenserwartung charakterisiert. Ein drittes Cluster wird durch die EU-Neumitglieder (grün markierte Punkte in Abbildung 2) geformt, denen allesamt eine relativ geringe wirtschaftliche Leistung und ebenso relativ geringe Lebenserwartungen zugeschrieben werden können. Tschechien ist hierbei das einzige Land innerhalb dieses Clusters, deren tatsächliche Lebenserwartung die prognostizierte übersteigt.

Abbildung 2: farbliche Cluster-Bildung im Streudiagramm der untersuchten Nationen.

Zusammenfassung und Ausblick:

Unsere Analysen zeigen, dass es starke Zusammenhänge zwischen der wirtschaftlichen Leistung einer Nation und der durchschnittlichen Lebenserwartung ihrer jeweiligen Bevölkerung gibt. Darüber hinaus wurden Cluster von Nationen identifiziert, die nicht nur kulturell, sondern auch volkswirtschaftlich und sozio-demographisch große Ähnlichkeiten aufweisen. Welche Faktoren sowohl diese Zusammenhänge als auch die Abweichung einiger Nationen von diesen Gesetzmäßigkeiten kausal bedingen, bleibt gleichsam spannend wie herausfordernd zu analysieren.

Wenn auch Sie eine Fragestellung haben, deren quantitative Analyse anhand modernster Methoden Sie interessieren würde, freuen wir uns jederzeit auf Ihre Kontaktaufnahme per E-Mail oder telefonisch unter der +49 (0) 6221 – 7198033.

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