Datengesteuerte Technologie-Trends: Was sich in SEO und Commerce bis 2030 ändert

Welche Interaktiv-Technologien werden das Jahr 2030 prägen? Um dieser Frage näher zu kommen, muss sich der zukunftsgewandte Denker erstmal klar machen, wie fern dieses futuristische Datum noch ist. 2030! Sicher werden wir da mit Hologrammen plauschend im Raketenauto zur nächsten Marsfähre düsen? Oder: Wird sich gar nicht so viel verändert haben. Denn eigentlich ist das futuristisch anmutende Datum ja gar nicht mehr so weit weg: Bis 2030 ist es genauso lange hin, wie der letzte deutsche Gewinn eines WM-Titels im Fußball her ist. 2014 war das. Und so brutal viel hat sich nicht verändert. Eine wichtige Erinnerung daran, dass Prognosen schwierig sind, wenn sie sich auf die Zukunft beziehen. Doch es mangelt nicht an geerdeten, datenbasierten Prognosen dafür, wie die Internet-Wirtschaft 2030 aussehen wird.

So haben einige Großkonzerne dieses Datum als Zielmarke für CO2-Neutralität gewählt, darunter der ECommerce-Gigant Alibaba Group  , Mobilitätsdienste wie Taxi-Apps oder Carsharing sollen laut McKinsey   bis zu zwei Billionen Dollar Umsatz generieren und der Lebensmittelhandel soll sich auf zehn Prozent Online-Anteil hochgeknabbert haben, sagt das IFH  . Besonders die letzte Zahl zeigt, wie langsam Veränderung bisweilen abläuft: Gerade mal ein Zehntel im Foodsektor soll 2030 online gehandelt werden, das ist nicht gerade der unmittelbar bevorstehende Exitus des Supermarktes, den manche Digitalisierungs-Evangelisten mit Lust an der Analog-Apokalypse an die Wand malen.

Einigkeit herrscht darin, dass KI in 2030 eine wichtige Technologie sein wird und die Arbeitseffizienz so stark steigert, dass viele Volkswirtschaften die Auswirkungen auf das Bruttoinlandsprodukt spüren werden (iBusiness berichtete). Analog entsteht besonders in der IT ein so hoher Bedarf, dass Technologie, Medien- und Telekommunikationsfirmen schon heute vor einem Mangel an fast 300.000 Fachkräften warnen. Hier wird deutlich, auf wie viele technologisch motivierte Chancen und daran gekoppelte Herausforderungen die Interaktivwirtschaft in den kommenden Jahren zusteuert.

Acht Technik-Trends für 2030, die Agenturen, Marken und Shops im Auge behalten sollten.

Trend eins: Natural Language Processing

NLP ist ist eine interdisziplinäre Forschungsrichtung aus Linguistik, Informatik und Künstlicher Intelligenz und befasst sich mit den Wechselwirkungen zwischen Computern und menschlicher Sprache. Im Mittelpunkt steht die Frage, wie man Computern beibringt, große Mengen natürlichsprachlicher Daten zu verstehen. Ein großer Schritt in diese Richtung war Googles BERT-Update aus dem Jahre 2018. Künftig werden Suchanfragen und Interaktionen mit Computern noch stärker davon geprägt werden: "Es geht weg vom Cookie, weg von Metadaten und hin zur Frage, was andere NutzerInnen gesucht haben und wie erfolgreich diese Suchen waren - haben sie geklickt, sind sie auf den Zielseiten geblieben?", erklärt Jan Pötzscher, Digital-Marketing-Experte und Head of Account Management bei Semcona   .Damit wandern Marketing-Disziplinen wie etwa SEO weiter in Richtung Datenwissenschaft und erfordern profunde Kenntnisse von Analyse und Auswertung großer Bestände an Erkenntnissen über das Nutzerverhalten. Doch Marketing wird damit nicht zu einer reinen Technikschlacht: Marken sollten einen Begriff davon entwickeln, wie sie wahrgenommen werden, welche Assoziationsfelder sie bei NutzerInnen besetzen, wie die über sie denken und buchstäblich wie über sie sprechen.

Was das (für wen) bedeutet: SEOs und Marken müssen ihre Präsenzen dahingehend optimieren, wie Menschen nach einer Marke suchen, darüber sprechen. Keywords und technische Formalien rücken in den Hintergrund.

Trend zwei: Passive Suche und Assistenz

Einen Schritt weiter als das Verständnis von Sprache geht die passive von Assistenten getriebene Suche: Sie macht der Nutzerin oder dem Nutzer Vorschläge dazu, was diese/r eventuell suchen könnte. Persönliche Assistenten lernen etwa aus dem Verhalten ihrer Besitzer, gewisse Anfragen vorwegzunehmen und zu beantworten, bevor diese sie überhaupt stellen. In Ansätzen zeigte sich so etwas bei Googles Assistenten, der etwa (je nach Einstellung) lernen kann, wenn jemand regelmäßige Bahnfahrten unternimmt und dann proaktiv über Verspätungen informiert oder Autofahrern mitteilt: "Sie müssten jetzt losfahren, um bei gegenwärtiger Verkehrslage pünktlich zum 15-Uhr-Termin zu kommen."

Was das (für wen) bedeutet: SEO muss künftig einen gewaltigen Schritt früher ansetzen: Nämlich vor der Suche. Es lässt sich nicht mehr auf Begrifflichkeiten optimieren, die der Nutzer oder die Nutzerin suchen könnte, wenn Agenten diese Begrifflichkeiten aussparen. Stattdessen muss SEO seine KundInnen auf die Endgeräte und in die Köpfe der NutzerInnen bringen, bevor diese suchen: Will ein SEO einen Künstler oder einen Kinofilm vermarkten, muss er dafür sorgen, dass diese Dinge beim Öffnen eines Agenten auf dem Endgerät der Nutzerin bzw. des Nutzers präsent sind.

Trend drei: Datenagnostik

Mit dem von iBusiness ausführlich analysierten MUM-Update erschließt Google bislang nicht oder nur unter bestimmten Voraussetzungen durchsuchbares Territorium: Video, Bilder und Audio sind nun keine dunklen Territorien für die Suchmaschine mehr, sondern lassen sich (wie von iBusiness 2011 prognostiziert) ebenso durchsuchen wie Texte, sie müssen nicht einmal mehr vertaggt oder speziell ausgezeichnet sein. "Wir erleben heute erste Ansätze, wie der der Datenquelle gesucht wird", sagt Ricardo Büttner, Inhaber des Lehrstuhls für Wirtschaftsinformatik & Data Science an der Universität Bayreuth  . Bis 2030 werde das zu einem "vorher vollkommen undenkbaren Datenverständnis führen." Möglich macht diese 'Datenagnostik' ein weiterer Techniktrend.

Was das (für wen) bedeutet: Nicht durchsuchbare Regionen des Webs werden auffindbar: Podcasts, Videos - und damit natürlich für Markenaufbau und Ads spannender als bisher.

Trend vier: Transformer-Architekturen

Sie sind das 'T' im BERT-Update von Google (siehe Trend eins), das ein Akronym für 'Bidirectional Encoder Representations from Transformers' ist: Bei Künstlichen Intelligenzen, die auf der Transformer-Technologie basieren, müssen keine Datenlabel mehr mitgeschickt werden. Bedeutet: Man muss der KI nicht mehr erklären, welche grammatikalischen Grundlagen eine Sprache hat, sondern sie lernt nur anhand von Übersetzungen aus dem reinen Datenfeed, wie genau das funktioniert. Ein Beispiel für eine solche Architektur ist DeepL  , ein Online-Übersetzer, der sich die Sprachen, die er übersetzt, selbst beigebracht hat und als einer der besten seiner Art gilt.

Was das (für wen) bedeutet: Idealerweise wird das Tagesgeschäft einfacher: Sobald Lösungen auf den Markt kommen, die Daten sortieren, packen und kontrollieren können, sollten aufatmende Seufzer durch die PIM-Abteilungen dieser Welt gehen.

Trend fünf: VR-Alltag

Virtuelle Realität hält bereits seit einigen Jahren einen langsamen Einzug im E-Leaning, vor allem in Ausbildungsszenarien: Man kann ja mal nicht eben einen Flugzeugmotor auseinandernehmen oder Azubis ans Steuer eines 320er Airbus lassen, um sie einzuweisen. Hier haben sich VR-Brillen etabliert und weniger immersive Lernmethoden am Computerbildschirm abgelöst. Dieser Trend wird weitergehen - um 2030 ist zu erwarten, dass VR-Brillen zum festen Inventar in Berufsschulen gehören.

Was das (für wen) bedeutet: Im Learning stellt sich die Frage, inwiefern neue Konkurrenzen und Gefahren entstehen, wenn Lernen noch digitaler wird: Wird ein Konzern wie Meta etwa versuchen, die Hoheit über Markt und Inhalte bei Lerninhalten an sich zu reißen.

Trend sechs: 3D-Druck

Der 3D-Druck durchdringt mittlerweile alle Wirtschaftsbereiche: Im Maschinenbau hilft er, spezielle Bauteile und Kleinserien zu fertigen; in Medizin und Forschung liefert er Implantate und anatomische Modelle des Operationsgebietes und reduziert so das Komplikationsrisiko. Von diesen Anwendungsgebieten findet 3D-Druck immer weiter den Weg in den Endkundenmarkt und zu alltäglichen Produkten: Rahmen hochklassiger Fahrräder werden bereits mittels 3D-Druck kundenindividuell maßgeschneidert und auf die Körpergröße zugeschnitten, auf das Gewicht, die Arm- und Beinlänge oder die Sitzposition. 3D-Druck kann hochspezialisierte Ausrüstungsgegenstände wie Taucher-Spezialausrüstung erschwinglicher machen, mittels Betondruck lassen sich ganze Wohnhäuser in kurzen Zeitfenstern, mit einfachen Produktionsabläufen deutlich billiger errichten. 2030 wird definitiv nicht jeder Mensch einen 3D-Drucker daheim haben, aber die kommerziellen Anwendungsszenarien sind dann so vielfältig, dass von einer Mainstream-Technologie zu reden ist (eine ausführliche Analyse mit weiteren Anwendungen gibt es hier bei iBusines).

Was das (für wen) bedeutet: Dateien bereitzustellen, mit denen sich KundInnen Ersatzteile ausdrucken können, wird aktive Kundenbindung für Hersteller und Marken.

Trend sieben: Neue Displays und Interfaces

Von Mixed-Reality-Brillen wie der HoloLens über Avatare bis zu Hologrammen und Holoportationen: 2030 werden diese Technologien zwar noch nicht Alltag geworden sein, doch einen großen Schritt von Science Fiction in Richtung geerdeter Anwendungsszenarien getan haben. Zum einen werden die Avatare in Virtuellen Konferenzen und Meetings einen gewaltigen Schritt vom rudimentären Comicfigürchen zum realistischen Alter-Ego tun, inklusive überzeugender Gestik, Mimik, genauer Blickrichtungen und realistischer Erscheinungsbilder.

Zum anderen werden Hologramme und Holoportationen  , holografische Lösungen ohne Brille also, einen großen Schritt nach vorne machen. Denn um 2030 sollen unter anderem die Bandbreiten verfügbar sein, die für deren Darstellungen benötigt sind. Zum anderen arbeiten verschiedene Hersteller an neuartigen Displays, die weder eine Projektionsfläche noch eine 'Wand' aus Rauch oder Nebel benötigen, auf die man die Abbilder projiziert. Schon für 2025 erwartet Samsung eine Marktgröße von 26 Milliarden US-Dollar für diese heute noch utopisch erscheinende Technik (mehr dazu in der iBusiness-Analyse zum Thema Hologramme).

Was das (für wen) bedeutet: Neue Werbeformate werden entstehen - und NutzerInnen neue Wege suchen, diesen (nervigen) Unterbrechungen zu entgehen.

Trend acht: GANs

In GANs, Generative Adversarial Networks, stehen sich zwei neuronale Netze, also künstliche Nachbildungen menschlicher Intelligenz, gegenüber: Das eine versucht etwas Künstliches zu erschaffen - quasi eine Fälschung zu generieren. Das andere neuronale Netz geht diskriminierend vor - das heißt, es ist eine Art Fälschungsdetektor, der versucht, das Geschöpf des ersten Netzes als Fälschung zu enttarnen. Die Netzwerke werden mit bestehenden Daten angefüttert - etwa personenbezogenen Daten, die man sauber mittels Double-Opt-In gesammelt hat. Mit diesem Treibstoff fangen die beiden Netze, der Fälscher und der Detektor, an, sich gegenseitig zu trainieren. Das erste Netzwerk wird zunächst plumpe Fälschungen produzieren, einen künstlichen Nutzer etwa. Dabei werden dann zunächst primitive, lückenhafte Profile herauskommen. Netzwerk zwei wird sie aufgrund der authentischen Vorlagen als billige Kopien enttarnen.

Doch nach und nach werden beide Netzwerke so intelligent werden, dass das eine die perfekten Kopien produziert - und das andere ein hochtrainierter Fälschungsfachmann ist. Das ist der Zeitpunkt, an dem man sie voneinander entkoppeln kann. Nun lässt sich das eine Netz nutzen, um ohne Cookies oder Tracking künstliche Daten zu generieren, auf die aber authentische Schlussfolgerungen anwendbar sind. So könnte eine Marke ihr Marketing aufgrund künstlich generierter Profile personalisieren. Und da künstliche Profile keine reale Person hinter sich stehen haben, greift auch die DSGVO nicht.

Was das (für wen) bedeutet: Lassen sich Kundenprofile artifiziell generieren, eröffnet KI einen Ausweg aus DSGVO und Cookie-Verdruss. Extrem spannend für alle Parteien im Marketing.