Das AI Outcomes Framework – neue Targeting-Präzision im digitalen Marketing

Targeting jenseits der Demografie: die neue Marketing-Realität

Die hohe Kunst in unserer Branche bleibt die treffsichere Prognose des Verbraucherverhaltens. Jahrelang galt demografisches Targeting in Marketing und Werbung als das Maß der Dinge. Doch die Realität ist komplexer: Wer Menschen wirklich erreichen will, muss ihr Verhalten verstehen – und vorhersagen. Genau hier setzt ein neues KI-basiertes Framework an, das mithilfe psychologischer Muster präzise berechnet, mit welcher Wahrscheinlichkeit Nutzer:innen tatsächlich klicken, kaufen oder konvertieren – mit Erfolgsquoten von über 85 Prozent.

Demografische Daten verraten uns, wer die Zielgruppe ist. Verhaltensdaten zeigen, was sie tut. Aber erst psychologische Erkenntnisse erschließen uns das warum. Genau diese psychologische Motivation hinter dem Verhalten blieb bislang allerdings oft unsichtbar. Das Behavioral Prediction Framework, ein psychologisch fundiertes Modell zur Verhaltensprognose, schließt diese Lücke: Es kombiniert psychologische Schlüsseldimensionen wie Intelligenz, Rationalität, Bindungsstil, Persönlichkeit und Temperament – und integriert sie in ein Rahmenmodell zur KI-gestützten Vorhersage von Nutzer:innenreaktionen. So können Werbetreibende Kampagnen entwickeln, die präzise auf kognitive und emotionale Trigger ausgerichtet sind.

Das psychologische Fundament – Nutzer:innen verstehen

Das Behavioral Prediction Framework entwickelt das Targeting im Marketing so erfolgreich weiter, weil es auf einer Reihe kognitiver und psychologischer Dimensionen basiert:

1. Allgemeine Intelligenz: Beeinflusst, wie Nutzer:innen Werbeinhalte kognitiv verarbeiten.

• Fluide Intelligenz: Unterstützt das Verstehen komplexer und abstrakter Inhalte.
• Arbeitsgedächtnis: Bestimmt, wie nachhaltig Werbeinhalte und -botschaften behalten und genutzt werden.
• Sprachverständnis: Beeinflusst die Fähigkeit, Argumente oder Storytelling nachzuvollziehen.
• Verarbeitungsgeschwindigkeit: Beeinflusst, wie effizient visuelle Reize verarbeitet werden.

2. Rationalität – wie Entscheidungen getroffen werden

• Instrumentelle Rationalität: Handlungsorientierte Nutzer:innen, die zielgerichtet auf Botschaften reagieren.
• Epistemische Rationalität: Faktenbasierte, transparente und nachvollziehbare Informationen werden bevorzugt.
• Reflexives Denken: Inhalte und Kontexte werden differenziert und in die Tiefe gehend analysiert.
• Heuristische Muster: Entscheidungen werden schnell und auf Basis vereinfachter Reize („Cognitive Shortcuts“) getroffen.

3. Bindungsstil – Orientierung in der Markenbeziehung:

• Sicherheitsorientiert: Stabiles Vertrauen und hohe Markenloyalität.
• Vermeidend: Eher skeptisch, distanziert sich bei zu persönlicher Ansprache.
• Ängstlich: Regelmäßige Bestätigung wirkt stabilisierend.
• Desorganisiert: Unregelmäßiges, nur schwer prognostizierbares Engagement.

4. Psychologie der Persönlichkeit (Big-Five-Modell):

• Offenheit für Erfahrungen: Affinität zu neuartigen bis innovativen Werbeformaten.
• Gewissenhaftigkeit: Reagiert positiv auf strukturierte Inhalte mit klarem Nutzenversprechen.
• Extraversion: Spricht besonders gut auf interaktive und zwischenmenschlich ausgerichtete Inhalte an.
• Empathisch-kooperativ und gemeinschaftsorientiert: Bevorzugt wertebasierte Botschaften mit empathischem Tonfall.
• Neurotizismus: Spricht auf Signale der Dringlichkeit oder Knappheit an.

Ergänzt wird dieses Modell durch die Dimension Temperament – darunter fallen Eigenschaften wie emotionale Reaktivität, Selbstregulation und Kontaktfreudigkeit. Sie erlauben eine noch feinere Abstimmung des richtigen Timings, Tonfalls und Rhythmus von Werbeinhalten.

KI im Einsatz – so operationalisieren MCP und A2A das Framework

Für die praktische Umsetzung des Behavioral Prediction Framework kommen zwei leistungsstarke KI-Komponenten zum Einsatz:

• Das Model Context Protocol (MCP) reichert jede Nutzer:inneninteraktion in Echtzeit mit psychologischen Kontextdaten an. Dabei werden kognitive Belastung und emotionale Resonanz dynamisch analysiert, um die Relevanz und Wirkung von Werbeinhalten punktgenau vorherzusagen.
• Agent-to-Agent (A2A) ermöglicht die intelligente Zusammenarbeit zwischen KI-Agenten auf Marken- und Nutzer:innenseite. Inhalte werden situativ auf das psychografische Nutzer:innenprofil abgestimmt und die optimale Ausspielung dynamisch verhandelt.

Von der Theorie zur Anwendung – Implementierung und Integration

Das Behavioral Prediction Framework lässt sich nahtlos in ein auf JSON basierendes AI Outcomes Framework überführen, das sich unmittelbar in bestehende Systeme integrieren lässt und in Echtzeit umsetzbare Aussagen zur Nutzer:innenneigung bzw. Vorhersagen zu Interaktion, Engagement und Konversion generiert:

Anwendungsfälle: Verbesserte Anzeigen-Performance durch psychologische Präzision

Ein psychologisch fundiertes AI Outcomes Framework eröffnet neue Potenziale in der gezielten Zielgruppenansprache, der Personalisierung deines Marketings und Optimierung deiner Kampagnen-Performance:

• Dynamische CDP-Segmentierung: Echtzeit-Segmentierung auf Basis psychologischer Profile statt ausschließlich vergangenheitsbezogener Verhaltensdaten – für eine differenziertere und wirkungsvollere Personalisierung.
• Optimierte DSP-Gebotsstrategien: Prädiktive Intelligenz steuert Gebote situativ und maximiert Relevanz, indem Nutzer:innen genau dann adressiert werden, wenn ihre kognitive Aufnahmefähigkeit am höchsten ist.
• Adaptives Testen: Psychografische Segmentierung ermöglicht präzises Testen unterschiedlicher Kreativ-Varianten – und erhöht das Engagement, indem Botschaften präzise auf kognitive und emotionale Resonanzmuster abgestimmt werden.

Fazit: Prädiktive Präzision: Targeting im Marketing neu definiert

Targeting im Marketing wird aktuell neu definiert: Mit dem in das Rahmenmodell zur KI-gestützten Vorhersage von Nutzer:innenreaktionen integrierten Behavioral Prediction Framework raten Werbetreibende nicht mehr, sondern sagen voraus. Auf Basis psychologischer Erkenntnisse, kontextsensitiver Bewertung durch das Model Context Protocol (MCP) und intelligenter A2A-Interaktion zwischen KI-Agenten entsteht ein völlig neues Maß an Zielgenauigkeit, das Kund:innenbeziehungen vertieft und messbare Ergebnisse erzielt.

In der wettbewerbsintensiven Landschaft des digitalen Marketings ist das Verständnis des „Warum“ hinter dem Nutzer:innenverhalten nicht mehr optional, sondern Voraussetzung für Relevanz, Resonanz – und nachhaltigen Erfolg. Willkommen in der Zukunft präziser Markenkommunikation.