Kommen jetzt die individualisierten Websites?

Es gibt zwar noch keine Projekte, aber personalisiertes Webdesign mithilfe von künstlicher Intelli­genz wird nicht mehr lange auf sich warten lassen. Vor allem im E-Commerce ermitteln wir optimale Lay­outs bisher über klassisches A/B-Testing, indem wir tracken, wo die User hinklicken. Das Template oder Mo­dul, das am besten ­ab­schneidet, verwenden wir dann. KI könn­te mehr Variationen generieren und abprüfen. So ließen sich Ver­sionen zusammenstellen, die speziell zu den Bedürfnis­sen und Vorlieben die­ses einen Users passen. Dazu erhebt man zunächst die Daten und zeigt dem User beim ersten Besuch Layout eins. Kehrt er wieder, bekommt er Layout zwei zu sehen, dann Layout drei und so weiter. Im Hintergrund sammelt die KI Informationen, wie er sich durch die Site bewegt, wonach er sucht und welche Artikel er in den Warenkorb packt. So könnte man das De­sign der Website für diesen speziellen Kunden immer weiter personalisieren und optimieren. Wenn ein Kunde auf einen Button mit dem Textlabel »Jetzt kaufen« besser reagiert als ohne, bekommt er diesen.

Um eine Pattern Library darauf vorzubereiten, muss man im Vorfeld mit möglichen Layouts experimentieren und alle Eventualitäten durch­denken. Anhand von Wireframes probiert man aus, welche Varianten überhaupt Sinn machen. Da die KI-Technolo­gie noch nicht sehr schlau ist, muss man all diese Layoutmöglichkeiten vor­konfigurieren. Die künstliche Intelligenz soll ja nicht auf Knopfdruck x-beliebige Layouts raushauen, sondern auf Basis der Erkenn­tnisse aus Kundendaten und -feedback das passende erzeugen. Es funktioniert nicht, wenn man einfach zig Atome und Moleküle produziert und hofft, dass die KI diese schon richtig zusammensetzt.

»Auf die Personalisierung des Layouts mit KI müssen wir uns vorbereiten«

Marko Hemmerich, Art Director Digital bei der Digitalagentur BOOM in Hamburg

Auch ich sehe Individualisierung als Trend, aber eher eine Personalisierung des Contents. Mir ist niemand bekannt, der personalisierte Layouts anstrebt, aber dass dies möglich ist, kann ich mir vorstellen. Bisher führen wir A/B-Testings durch, um zu sehen, welches Layout bes­ser performt. Aber wenn man etwa weiß, dass der Seiten­einstieg mit Headervideo mehr Conversion bringt, weiß man noch lange nicht, ob für Paul nicht Text besser funktioniert. Dies ist auf Ebene der Person sehr schwer herauszufinden. Man weiß nur, dass für das Kun­den­seg­ment A ein Video besser performt.

Auf Content-Ebene dagegen kann man wirklich auf die einzelne Person ausgerichtet individualisieren. Meist hat der Auftrag­geber viele Daten zu seinen Kunden, da diese schon bei ihm kaufen. Er weiß, ob sie Kinder haben, wie alt diese sind, also kann man ihm auch andere Inhal­te anzeigen. Um so etwas zu ermitteln, muss man ent­weder Kun­dendaten besitzen oder mittels Cookies das Nutzerverhalten tracken. Solche Kennt­nisse sind eine Entscheidungsgrundlage für die Individualisierung, und dazu ist etwa IBM Watson Campaign, ein Tool zur Individualisierung auf Content-Marketing-Ebene, durchaus in der Lage, allerdings nach vorde­fi­nier­ten Regeln.

Während wir bei der Content-Personalisierung konkrete Projekte verfolgen, ist Lay­out-Per­so­na­li­sie­rung durch KI wie IBM Watson erst der nächs­te Step. Daher sehen wir keinen Anlass, die Pattern Libraries unserer Kunden darauf auszurichten. Mit der Personalisierung von Inhalten haben wir auch erst einmal mehr als genug zu tun.

»Mit der Personalisierung des Contents haben wir erst mal genug zu tun«

Daniel Kränz, Head of Inter-action Design bei der Digital­agentur deepblue networks in Hamburg

Mehr zum Thema »Pattern Libraries« lesen Sie in PAGE 08.2018.