Algorithmus Definition: Was ist ein Algorithmus?

Du hast sicherlich schon einmal den Begriff „Algorithmus“ gehört, aber was genau ist das eigentlich? In diesem Artikel werden wir uns auf eine Reise durch die faszinierende Welt der Algorithmen begeben. Wir werden ihre Geschichte erkunden, ihre Definition und Eigenschaften verstehen und schließlich ihre Anwendung in unserem täglichen Leben entdecken.

Was ist ein Algorithmus?

Ein Algorithmus ist eine eindeutige Handlungsvorschrift zur Lösung eines Problems oder einer Klasse von Problemen. Er besteht aus endlich vielen, wohldefinierten Einzelschritten. Mit einem Algorithmus kann eine bestimmte Eingabe in eine bestimmte Ausgabe überführt werden.

Algorithmen können in einem Computerprogramm implementiert, aber auch in menschlicher Sprache formuliert werden.

Die Geschichte des Algorithmus

Der Begriff „Algorithmus“ stammt aus dem Arabischen und leitet sich vom Namen des persischen Gelehrten al-Chwarismi ab, der einer der bedeutendsten Mathematiker des Mittelalters war.

Seit der Antike wurden schrittweise Verfahren zur Lösung mathematischer Probleme entwickelt. Dies umfasst babylonische, ägyptische, indische, griechische und arabische Mathematik.

Eigenschaften eines Algorithmus

Ein Algorithmus hat bestimmte Eigenschaften, die ihn definieren:

• Finitheit: Das Verfahren muss in einem endlichen Text eindeutig beschreibbar sein.

• Ausführbarkeit: Jeder Schritt des Verfahrens muss tatsächlich ausführbar sein.

• Dynamische Finitheit: Das Verfahren darf zu jedem Zeitpunkt nur endlich viel Speicherplatz benötigen.

• Terminierung: Das Verfahren muss nach endlich vielen Schritten enden.

Algorithmen im Alltag

Algorithmen sind überall in unserem täglichen Leben zu finden. Hier sind einige Beispiele:

• Navigationsgeräte nutzen den Dijkstra- oder Kürzeste-Pfade-Algorithmus, um die schnellste Route zu berechnen.

• Suchmaschinen wie Google verwenden den PageRank-Algorithmus, um die Ergebnisse nach Kompetenz, Verlinkungsstruktur und Relevanz für die Suchanfrage zu sortieren.

• Jede Ampel folgt einem Algorithmus, der das genaue Schaltverhalten definiert.

• In Social Media werden Algorithmen als Filter verwendet, die Postings nach Inhalten und Hashtags auslesen und diese entweder einem breiten Publikum ausspielen oder nur wenigen Menschen anzeigen.

Anwendung von KI im Performance-Marketing: Ein tiefer Einblick mit Beispielen

Performance-Marketing ist ein dynamischer Mix aus bezahlter Werbung und Markenpromotion, bei dem Affiliates, Werbeverlage und Marketingagenturen nur dann bezahlt werden, wenn bestimmte Aktionen wie Leads, Verkäufe, Buchungen oder Downloads erreicht werden.

In der heutigen digitalen Welt, in der jeder Klick, jede Impression und jede Conversion zählt, tritt ein neuer Held auf den Plan des Performance-Marketings: die Künstliche Intelligenz (KI).

Automatisierung von Gebotsstrategien

Erinnerst du dich an die Zeiten, als Gebote manuell abgegeben wurden, basierend auf Bauchgefühl und vergangenen Erfahrungen? Diese Tage neigen sich dem Ende zu.

Moderne KI-Systeme übernehmen das Steuer, analysieren in Echtzeit Datenströme und passen Gebote automatisch an, um den besten ROAS (Return on Advertising Spend) zu erzielen. Was bedeutet das für Marketer? Weniger Rätselraten, mehr Effizienz.

Werbekampagnen auf Steroiden

Wenn du denkst, deine Werbekampagnen sind bereits top-optimiert, denke noch einmal nach. KI-Tools tauchen tief in die Daten ein, erkennen Muster, die für das menschliche Auge unsichtbar sind, und optimieren Kampagnen für höchste Conversion-Raten.

Dynamic Ads und automatisierte Ausspielung mit Data Feeds

Dynamic Ads sind Werbemittel, deren Inhalt sich automatisch verändert, um jedem User den für ihn besten Content auszuspielen. So könnte sich etwa das Bild (oder auch Video) je nach Geschlecht und Altersgruppe verändern oder je nach Fortschritt in der Customer Journey der CTA angepasst werden.

Wenn Kampagnen auf Data Feeds aufbauend erstellt werden, kann man in der Automatisierung der Ausspielung sogar noch einen Schritt weitergehen. Hier können ähnlich zum Dynamic Product Retargeting auch New Audience Kampagnen automatisiert werden.

Hierzu müssen die richtigen Trigger und Regeln definiert, der Data Feed für die gewählte DSP entsprechend aufgebaut werden und voilà – die Kampagne passt automatisch das Produkt an den User an.

Beispiele für KI-Anwendungsfälle im Performance-Marketing

1. E-Commerce-Unternehmen: Ein E-Commerce-Unternehmen möchte den CLV (Customer Lifetime Value) für seine Kunden prognostizieren, um personalisierte Marketingstrategien zu entwickeln und so die Kundenbindung zu verbessern. Es können verschiedene Algorithmen eingesetzt werden, um den CLV vorherzusagen.

2. Streaming-Service-Anbieter: Ein Streaming-Service-Anbieter möchte mithilfe von künstlicher Intelligenz Kundenidentifikations- und Präventionsstrategien entwickeln, um Kunden zu halten, die eine Kündigung in Erwägung ziehen.

3. Online-Reisebüro: Ein Online-Reisebüro möchte seine Preisstrategie für Flugtickets optimieren, um den Umsatz zu maximieren. Ein möglicher Ansatz besteht darin, ein Machine Learning Modell zu trainieren, das die Preiselastizität der Nachfrage analysiert.

Verbesserung der Algorithmus-Ethik

Angesichts der wachsenden Bedeutung von Algorithmen ist es wichtig, Wege zur Verbesserung der Algorithmus-Ethik zu finden und einen bewussteren Umgang mit persönlichen Daten zu fördern. Dazu gehören Transparenz und Erklärbarkeit von Algorithmen, Vielfalt und Inklusion bei der Algorithmus-Entwicklung und Regulierung und Governance von Algorithmen.

Häufige Fragen (FAQs):