Content Optimizer
Der Content Optimizer hilft Ihnen dabei, Nachrichteninhalte in großem Umfang zu testen und zu optimieren. Dabei wird KI eingesetzt, um automatisch große Mengen an Inhaltsvarianten zu generieren und zu bewerten.
Der Content Optimizer befindet sich derzeit in der Beta-Phase und ist nur für folgende Kanäle verfügbar: E-Mail, Push-Benachrichtigungen und SMS-/MMS-/RCS-Nachrichten. Für Unterstützung beim Einstieg wenden Sie sich bitte an Ihren CSM.
Über den Otimizador de Conteúdo
Der Content Optimizer wird in einem Canvas-Schritt ausgeführt. Er hilft Ihnen dabei, Nachrichtenkomponenten zum Testen zu definieren, Varianten mithilfe von generativer KI oder manueller Eingabe zu erstellen und automatisch zu optimieren, welche Inhaltskombinationen an Nutzer:innen gesendet werden. Dieses Feature hilft Ihnen bei Folgendem:
- Optimierung von Betreffzeilen, Preheadern, Absendernamen, Kopfzeilen, Textinhalten, primären CTAs und Bildern für E-Mails.
- Optimierung von Titeln und Nachrichten für Push-Benachrichtigungen.
- Optimierung von Hooks, Textkörpern und CTAs für SMS-, MMS- und RCS-Nachrichten.
- Kontinuierliche Verbesserung der Nachrichten-Performance ohne manuelles A/B-Test-Setup.
- Testen großer Mengen von Inhaltsvarianten unter Nutzung von KI für die Ideenfindung.
- Automatisches Ausphasing leistungsschwacher Inhalte und Hochskalierung der Gewinner.
Erfahren Sie, wie Sie einen Content-Optimizer-Schritt erstellen.
Wie werden meine Daten verwendet und an OpenAI gesendet?
Um KI-Ausgaben über BrazeAI-Features zu generieren, die OpenAI nutzen („Output“), sendet Braze bestimmte Informationen („Input“) an OpenAI. Der Input besteht aus Ihren Eingabeaufforderungen und kann die im Dashboard angezeigten Inhalte sowie andere für Ihre Anfragen relevante Workspace-Daten umfassen. Gemäß den Verpflichtungen der API-Plattform von OpenAI werden Daten, die über Braze an die API von OpenAI gesendet werden, nicht zum Trainieren oder Verbessern von OpenAI-Modellen verwendet. OpenAI kann Daten für 30 Tage zur Missbrauchsüberwachung aufbewahren, danach werden sie gelöscht. Zwischen Ihnen und Braze ist der Output Ihr geistiges Eigentum. Braze erhebt keine Urheberrechtsansprüche auf solchen Output. Braze übernimmt keinerlei Garantie in Bezug auf KI-generierte Inhalte, einschließlich Output.
OpenAI und Content Optimizer
Content Optimizer verwendet OpenAI nur dann, wenn Sie ausdrücklich KI-generierte Variantenvorschläge anfordern. OpenAI wird nicht verwendet, um auszuwählen, welche Variante die einzelnen Nutzer:innen erhalten, oder um den Versand-Traffic zuzuweisen.
- Verwendet OpenAI: Wenn Sie KI-Vorschläge generieren für eine Inhaltskomponente auswählen, sendet Braze Ihre Ausgangsvariante, Anweisungen, optionale Markenrichtlinien und (bei gestarteten Schritten mit ausreichend Versanddaten) aggregierten Performance-Kontext an OpenAI, um Variantenideen zu generieren.
- Bandit-Optimierung: Der proprietäre Multi-Armed-Bandit-Algorithmus von Braze übernimmt die Traffic-Zuordnung, die Variantenauswahl zum Sendezeitpunkt und die Performance-basierte Optimierung. Siehe So funktioniert es.
- Manuelle Eingabe: Sie können Varianten definieren, indem Sie sie selbst eingeben, ohne Inhalte an OpenAI zu senden.
Anwendungsfälle
| Optimierungs-Anwendungsfall | Ziel | Beschreibung |
|---|---|---|
| Betreffzeilen-Variationen | Öffnungsrate steigern | Testen Sie Tonalität, Dringlichkeit, Personalisierung und den Einsatz von Emojis. |
| Stile für Header-Nachrichten | Engagement steigern | Vergleichen Sie emotionale, wertorientierte und klare Nachrichten im Body-Header. |
| Format des Textinhalts | Lesbarkeit und Engagement verbessern | Testen Sie Storytelling im Vergleich zu Feature-Listen, Aufzählungen im Vergleich zu Absätzen und unterschiedliche Inhaltslängen. |
| CTA-Text und Tonalität | Click-throughs steigern | Vergleichen Sie handlungsorientierte, nutzenorientierte und in der Ich-Perspektive formulierte CTA-Formulierungen. |
| Thematische Inhaltskombinationen | Leistungsstarke Kombinationen entdecken | Kombinieren und variieren Sie thematisch abgestimmte Betreffzeilen-, Body- und CTA-Komponenten, um die beste Gesamtkombination zu finden. |
Push-Benachrichtigungen
| Optimierungs-Anwendungsfall | Ziel | Beschreibung |
|---|---|---|
| Titel-Variationen | Öffnungsrate steigern | Testen Sie Klarheit, Dringlichkeit, Personalisierung und Tonalität im Push-Titel. |
| Stile für den Fließtext | Engagement verbessern | Vergleichen Sie prägnante, nutzenorientierte und handlungsorientierte Nachrichten im Push-Text. |
SMS-, MMS- und RCS-Nachrichten
| Optimierungs-Anwendungsfall | Ziel | Beschreibung |
|---|---|---|
| Hook-Variationen | Engagement steigern | Testen Sie Dringlichkeit, Personalisierung und Tonalität in der ersten Zeile, die in SMS-Vorschauen, MMS-Bildunterschriften oder RCS-Einleitungen angezeigt wird. |
| Stile für den Fließtext | Engagement verbessern | Vergleichen Sie prägnante und handlungsorientierte Nachrichten im Text, einschließlich Formulierungen, die Medien bei MMS und RCS begleiten. |
| CTA-Text-Variationen | Click-throughs steigern | Vergleichen Sie handlungsorientierte und konversationelle CTA-Formulierungen für Links und Aufforderungen zu nächsten Schritten in SMS, MMS und RCS. |
Funktionsweise
Der Bandit-Algorithmus von Braze übernimmt die in diesem Abschnitt beschriebene Optimierung.
Der Content Optimizer verwendet einen nicht-kontextuellen Multi-Armed-Bandit-Algorithmus, um leistungsstarken Varianten mehr Sendungen zuzuweisen und die Zuweisung an leistungsschwache Varianten zu reduzieren. Im Laufe der Zeit führt dies zu einer kontinuierlichen Verbesserung Ihrer Nachrichteninhalte bei minimalem manuellem Aufwand.
Der proprietäre Bandit-Optimierungsalgorithmus von Braze wurde speziell für die kombinatorische Natur des Content Optimizer-Schritts entwickelt. Da jede Nachricht aus mehreren Komponenten besteht, lernt der Algorithmus gleichzeitig über die Performance jeder einzelnen Komponente (wie Betreffzeile, Textkörper, CTA) sowie über deren Wechselwirkungen, wenn sie zu einer Nachricht kombiniert werden. Konkret bedeutet dies: Wenn eine bestimmte Kombination gesendet wird, profitieren alle Kombinationen, die dieselben Komponenten enthalten, von den Daten dieser Sendung. Dadurch kann der Bandit im Vergleich zu einem Standard-Bandit-Algorithmus mit derselben Datenmenge wesentlich schneller lernen.
Bei der ersten Ausführung des Schritts sendet der Content Optimizer Varianten zufällig, um erste Performance-Daten zu erfassen. Nach dieser anfänglichen Erkundungsphase beginnt der Algorithmus, den Traffic auf leistungsstärkere Inhaltskombinationen umzuleiten und die Zuweisung an leistungsschwächere Optionen schrittweise zu reduzieren. Während der Erkundungsphase wird der Traffic in der Regel auf die verfügbaren Varianten verteilt, damit der Algorithmus aus deren relativer Performance lernen kann.
Der Content Optimizer ähnelt dem Nachricht-Schritt in Canvas und verfügt über Features wie Ruhezeiten, intelligentes Timing und Ereignisprotokollierung. Sie können einen Content Optimizer-Schritt konfigurieren, indem Sie eine Basisnachricht erstellen und festlegen, welche Inhaltskomponenten (wie Betreffzeile, Textkörper oder Call-to-Action) optimiert werden sollen. Varianten für jede Komponente können mit KI generiert oder manuell eingegeben werden. Liquid-Tags müssen zur Basisnachricht hinzugefügt werden, um Komponenten in den Nachrichteninhalt einzubinden.
Jede:r Nutzer:in erhält eine Nachricht pro Eintritt in den Content Optimizer-Schritt. Wiedereintritte werden als neu behandelt, ohne Berücksichtigung früherer Varianten.
Canvas-Entry-Einrichtung
Für optimale Ergebnisse sollten Sie den Content Optimizer in Canvases verwenden, in denen Nutzer:innen den Schritt schrittweise und regelmäßig über einen Zeitraum hinweg erreichen, beispielsweise in wiederkehrenden oder dauerhaft aktiven Canvases mit gleichmäßigem täglichen Volumen. Wenn alle Nutzer:innen den Schritt gleichzeitig erreichen, hat der Content Optimizer keine Zeit, aus frühen Ergebnissen zu lernen. Der Schritt verhält sich dann eher wie ein statischer A/B-Test als wie eine Live-Optimierungseinheit.
Am besten eignet sich der Content Optimizer für Canvases mit täglichem wiederkehrendem Entry sowie für Event-getriggerte und API-getriggerte Canvases mit relativ gleichmäßigem täglichen Nutzer:innen-Entry. Falls Sie den Content Optimizer in Einmalversand-Canvases oder Canvases mit „sprunghaftem“ Entry (z. B. monatlich wiederkehrend) verwenden, sollten Sie Entry-Kontrollen nutzen, um den Nutzer:innen-Entry über mehrere Tage zu verteilen.
Schlüsselkonzepte
| Begriff | Beschreibung |
|---|---|
| Basisnachricht | Das Hauptnachrichten-Template, auf dem die Varianten aufgebaut werden, einschließlich aller Versandeinstellungen. |
| Inhaltskomponenten | Elemente innerhalb einer Nachricht (z. B. Betreffzeile oder primärer CTA), die getestet und optimiert werden können. Marketer müssen den entsprechenden Liquid-Tag in die Nachricht einfügen, an der Stelle, an der die Komponente erscheinen soll. |
| Inhaltsvarianten | Die verschiedenen Werte, die eine Inhaltskomponente annehmen kann. |
| Inhaltskombinationen | Einzigartige Nachrichten, die durch Mischen und Kombinieren von Inhaltsvarianten erstellt werden. |
| Optimierungsereignis | Bestimmt, wie der Content Optimizer die Performance bewertet und den Traffic über die Zeit auf Inhaltskombinationen verteilt, z. B. Klicks oder Öffnungen bei E-Mails. Gilt für alle Inhaltskomponenten in einem Schritt. Der Content Optimizer lernt kontinuierlich aus diesem Ereignis und verlagert die Zustellung automatisch auf leistungsstärkere Inhaltskombinationen. |
Überlegungen
- Der Content Optimizer befindet sich derzeit in der Beta-Phase und ist nur für diese Kanäle verfügbar: E-Mail, Push-Benachrichtigungen und SMS-/MMS-/RCS-Nachrichten.
- Für E-Mail kann der Content Optimizer bis zu 625 Kombinationen pro Schritt generieren:
- Bis zu vier Komponenten pro Schritt
- Bis zu fünf Varianten pro Komponente
- Für Push-Benachrichtigungen kann der Content Optimizer bis zu 25 Kombinationen pro Schritt generieren:
- Bis zu zwei Komponenten pro Schritt
- Bis zu fünf Varianten pro Komponente
- Für SMS-, MMS- und RCS-Nachrichten kann der Content Optimizer bis zu 125 Kombinationen pro Schritt generieren:
- Bis zu drei Komponenten pro Schritt
- Bis zu fünf Varianten pro Komponente
- Pro Nutzer:in und Entry wird nur eine Nachricht gesendet. Für erneute Eintritte gibt es keine Speicherung vorheriger Sendungen.
- Marketer müssen Liquid-Tags für jede Komponente manuell in den Nachrichten-Editor einfügen, an der Stelle, an der die definierten Inhaltskomponenten-Varianten gerendert werden sollen.
Nächste Schritte
- Wenden Sie sich an Ihren Customer-Success-Manager, um am Beta-Programm teilzunehmen oder Unterstützung beim Onboarding zu erhalten.
- Erfahren Sie, wie Sie einen Content-Optimizer-Schritt erstellen.