Solche Netzwerke sind in der Lage, aus Daten zu lernen, ohne dass jede einzelne Regel vom Menschen festgelegt werden muss. Sie bilden die Grundlage für viele (KI-)Tools im digitalen Alltag wie ChatGPT, Midjourney, DeepL oder personalisierte Empfehlungen auf Netflix & Co.

Wie funktionieren sie?

Ein neuronales Netzwerk besteht aus mehreren Schichten: einer Eingabeschicht, einer oder mehreren verborgenen Schichten und einer Ausgabeschicht. Jede Schicht enthält Neuronen, die mit den Neuronen der benachbarten Schichten verbunden sind.

Das Netzwerk verarbeitet grosse Datenmengen, erkennt Muster, Zusammenhänge oder Abweichungen und lernt daraus. Der Lernprozess erfolgt in mehreren Schritten:

1. Training: Das Netzwerk erhält viele Beispiele (z. B. tausende Bilder von Katzen und Hunden) und versucht, eine Aufgabe zu lösen (z. B. die richtige Tierart zu erkennen).
2. Fehlerrückmeldung (Backpropagation): Wenn das Ergebnis falsch ist, berechnet das System, wie gross der Fehler war, und passt die Gewichtungen der Verbindungen entsprechend an.
3. Wiederholung: Dieser Prozess wird tausende Male wiederholt, bis das Netzwerk «verstanden» hat, wie die korrekten Ergebnisse erzielt werden.

Je mehr qualitativ hochwertige Daten das Netzwerk erhält, desto besser wird seine Fähigkeit, verallgemeinerbare Muster zu erkennen – es wird sozusagen «intelligenter».

Wie werden neuronale Netzwerke im Marketing eingesetzt?

Im digitalen Marketing eröffnen neuronale Netzwerke neue Möglichkeiten für Effizienz, Relevanz und Personalisierung. Sie kommen unter anderem zum Einsatz bei:

• Generierung und Optimierung von Inhalten
• Vorhersage des Nutzerverhaltens
• Personalisierung von Empfehlungen
• Segmentierung von Zielgruppen auf Basis von Verhalten, Interessen oder demografischen Daten
• Optimierungen im Programmatic Advertising
• U.v.m.

Gibt es Risiken?

Trotz ihrer Leistungsfähigkeit sind neuronale Netzwerke nicht fehlerfrei. Zu den wichtigsten Herausforderungen gehören:

• Datenabhängigkeit: Das Netzwerk lernt nur so gut, wie es die Daten zulassen. Verzerrte, unvollständige oder veraltete Daten können zu Fehleinschätzungen oder Bias führen.
• Black-Box-Problem: Die Entscheidungswege in komplexen Netzwerken sind für Aussenstehende oft schwer nachvollziehbar. Warum eine bestimmte Empfehlung ausgesprochen wurde, kann nicht immer eindeutig erklärt werden.
• Überanpassung (Overfitting): Wird das Netzwerk zu stark auf die Trainingsdaten angepasst, kann es in neuen, realen Szenarien unter Umständen schlechter performen.

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Wie funktioniert ein GAN?

Ein GAN besteht aus zwei Teilen, die miteinander «im Wettstreit» stehen. Daher auch der Name: Adversarial bedeutet so viel wie «gegeneinander» oder «im Wettbewerb». Der eine Teil heisst Generator, der andere Diskriminator.

Der Generator versucht, etwas Neues zu erstellen – zum Beispiel ein künstliches Porträtfoto. Der Diskriminator bekommt sowohl echte als auch vom Generator erstellte Bilder gezeigt und versucht herauszufinden, welche davon echt und welche künstlich sind.

Der Generator lernt daraus: Jedes Mal, wenn der Diskriminator ihn «ertappt», wird der Generator besser. So entstehen im Laufe des Trainings immer realistischere Ergebnisse. Man kann sich das vorstellen wie ein Fälscher (Generator), der lernt, bessere Fälschungen zu machen, und einen Prüfer (Diskriminator), der immer besser darin wird, sie zu erkennen – bis der Fälscher irgendwann so gut ist, dass die Fälschungen kaum noch zu unterscheiden sind.

Wofür werden GANs verwendet?

GANs werden heute in vielen Bereichen eingesetzt:

• Bildbearbeitung und Fotorestauration: Alte oder beschädigte Bilder können damit rekonstruiert werden.
• Kunst und Design: Künstlerinnen und Designer nutzen GANs, um neue kreative Werke zu schaffen.
• Medizin: GANs helfen, realistische Bilder für die Forschung zu erzeugen, z. B. in der Radiologie.
• Spiele und Filme: Neue Charaktere, Landschaften oder Spezialeffekte können mithilfe von GANs erstellt werden.
• Deepfakes: Dabei werden Videos oder Stimmen täuschend echt verändert – z. B. um jemandem etwas sagen zu lassen, was er oder sie nie gesagt hat.

Tools und Anwendungen

GANs und verwandte KI-Techniken werden heute in vielen kreativen Tools eingesetzt – oft ohne dass die Benutzerinnen und Benutzer es merken. Programme wie Artbreeder ermöglichen es, Gesichter, Landschaften oder Fantasiefiguren durch einfaches Verschieben von Reglern zu verändern. Mit Runway ML können auch Menschen ohne Programmierkenntnisse KI nutzen, um Bilder zu bearbeiten, Videos zu schneiden oder neue Inhalte zu erstellen. Ein weiteres Beispiel ist die Website This Person Does Not Exist, die bei jedem Aufruf ein neues, künstlich erzeugtes Gesicht zeigt. Besonders bekannt ist auch Midjourney, ein Tool, das aus Prompts verblüffend realistische Bilder erzeugt.

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Damit das funktioniert, nutzt man sogenannte künstliche neuronale Netzwerke. Diese bestehen aus vielen kleinen Recheneinheiten, die einfach gesagt so arbeiten wie Nervenzellen im menschlichen Gehirn. Wenn viele dieser «künstlichen Neuronen» in mehreren Schichten hintereinander angeordnet sind, spricht man von Deep Learning.

Begriffserklärung

Deep Learning heisst wörtlich übersetzt tiefes Lernen. Gemeint ist damit, dass ein System mit vielen Verarbeitungsschichten schrittweise lernt, komplexe Muster in grossen Datenmengen zu erkennen – sei es ein Gesicht auf einem Foto oder die Bedeutung eines gesprochenen Satzes. Deep steht dabei für die vielen Schichten, durch die die Informationen im Netzwerk fliessen. Jede Schicht lernt etwas anderes: Die erste erkennt vielleicht einfache Formen wie Linien, die nächste Farben oder Kanten – und ganz am Ende versteht das System zum Beispiel, dass es ein Gesicht sieht.

Wie funktioniert Deep Learning?

Ein Deep-Learning-Modell verarbeitet Informationen in drei Schritten:

• Eingabe: Zum Beispiel ein Bild oder eine Tonaufnahme.
• Verarbeitung: Das System analysiert die Daten Schicht für Schicht und sucht nach Mustern.
• Ausgabe: Das System entscheidet, was es sieht oder hört – z. B. „Hund“, „Katze“ oder ein bestimmtes Wort.

Das System wird mit so vielen Beispielen trainiert, bis es zuverlässig erkennt, was was ist – ähnlich wie ein Mensch durch Übung lernt.

Anwendungsbereiche von Deep Learning

Deep Learning steckt heute in vielen Technologien, die wir täglich nutzen:

• Bilderkennung: Zum Beispiel bei Gesichtserkennung, medizinischen Untersuchungen oder bei der Qualitätskontrolle in Fabriken.
• Spracherkennung: Sprachassistenten wie Siri oder Alexa, automatische Übersetzungen.
• Autonomes Fahren: Fahrzeuge erkennen Strassenschilder, Fussgänger oder andere Autos.
• Empfehlungen: Online-Shops und Streamingdienste schlagen uns passende Produkte oder Filme vor.

Was sind die Herausforderungen und Risiken?

So beeindruckend die Technologie auch ist, bringt sie auch einige Herausforderungen mit sich. Ein grosses Problem ist die sogenannte «Black Box»: Oft lässt sich nicht genau nachvollziehen, wie ein System dieser Art zu seiner Entscheidung kommt. Das kann vor allem in wichtigen Bereichen wie der Medizin kritisch sein. Zudem benötigt es riesige Datenmengen, um gut zu funktionieren. Dies wirft Fragen des Datenschutzes und der Privatsphäre auf. Ein weiteres Risiko besteht darin, dass die Systeme aus den Daten lernen, die man ihnen gibt – und wenn diese Daten Vorurteile oder Ungleichheiten enthalten, übernimmt das System diese ungewollt. Daher ist es wichtig, Deep Learning mit Bedacht und Verantwortung einzusetzen.

Du möchtest verstehen, wie du Künstliche Intelligenz und Deep Learning sinnvoll für dein Unternehmen einsetzen kannst – zum Beispiel für bessere Datenanalysen, Automatisierungen oder personalisierte Kundenerlebnisse? Oder bist du unsicher, welche Möglichkeiten KI in deinem konkreten Fall überhaupt bietet? Als LLMO-Agentur aus Zürich stehen wir dir mit unserem Know-how zur Seite und zeigen dir praxisnah, wie du Deep Learning strategisch nutzen kannst. Nimm gerne Kontakt mit uns auf – wir beraten dich persönlich und unverbindlich.

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Wie funktionieren Reels?

• Sie sind im 9:16-Format produziert und auf mobile Nutzung optimiert.
• Die App bietet Schnittwerkzeuge, Filter, Sticker, Text und eine grosse Musik- und Soundbibliothek.
• Sie werden nicht nur an Follower*innen ausgespielt, sondern stark über den Algorithmus verbreitet (mehr dazu im Glossarbeitrag zu Content Graph). Dadurch können auch Accounts mit kleiner Reichweite virale Erfolge erzielen.
• Sie sind fest in die Meta-Plattformen eingebettet – Creators können Inhalte gleichzeitig auf Facebook und Instagram teilen.

Welche Vorteile bietet das Format?

Reels sind derzeit eines der am stärksten vom Algorithmus bevorzugten Formate auf Instagram und Facebook. Sie ermöglichen es, ein grosses Publikum zu erreichen – selbst wenn ein Account nur wenige Follower:innen hat. Das liegt daran, dass die Videos stark über den Content Graph ausgespielt werden. Für Marken und Creators bedeutet das: Mit kreativen, relevanten Reels lassen sich schnell Reichweite und Sichtbarkeit aufbauen.

Best Practices für erfolgreiche Reels

• Schnell starten: Die ersten 3 Sekunden entscheiden, ob Zuschauer:innen weiterschauen oder weiterwischen.
• Authentizität vor Perfektion: Nutzer:innen reagieren oft besser auf echte, nahbare Inhalte als auf polierte Werbespots.
• Trends nutzen: Beliebte Sounds, Memes oder Challenges können die Reichweite stark erhöhen – sofern sie zur Marke passen.
• Interaktion fördern: Mit Call-to-Actions steigt die Chance auf mehr Engagement.
• Regelmässigkeit: Wer kontinuierlich Reels postet, wird vom Algorithmus bevorzugt und baut schneller Reichweite auf.

Willst du mit Reels mehr Reichweite erzielen? Wir unterstützen dich bei der Konzeption und Umsetzung professioneller Videoproduktionen – von der Idee bis zum fertigen Reel. So stellst du sicher, dass deine Inhalte algorithmusgerecht aufbereitet werden und Reichweite sowie Engagement erhöhen. Erfahre nachfolgend mehr zu unseren Angeboten im Bereich Content Marketing & Production.

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Wie funktioniert der Content Graph?

Der Content Graph entsteht durch die Auswertung zahlreicher Signale:

• Welche Inhalte werden angesehen – und wie lange?
• Welche Posts oder Videos werden geliked, kommentiert, gespeichert oder geteilt?
• Welche Hashtags, Sounds, Orte oder Themen tauchen regelmässig im Konsum auf?
• Welche Art von Creators und Formaten werden wiederholt bevorzugt?

So entsteht ein dynamisches Interessenprofil, das sich ständig anpasst. Je mehr eine Person interagiert, desto präziser wird ihr Content Graph – und desto genauer können Plattformen passende Inhalte empfehlen.

Beispiele

• TikTok: Die „For You Page“ basiert fast ausschliesslich auf dem Content Graph. Inhalte werden empfohlen, weil sie zum individuellen Interesse passen – nicht, weil sie von Freunden geteilt wurden.
• Instagram: Mit Reels und dem „Entdecken“-Bereich nutzt Instagram ebenfalls einen starken Content-Graph-Ansatz.
• YouTube: Empfehlungen und „Autoplay“ stützen sich auf Interaktionen, Sehdauer und Themeninteressen.

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