Umgang mit den Risiken des Einsatzes von KI in der B2B-Leadgenerierung

Es ist das Schlagwort des Jahres – wahrscheinlich sogar des Jahrzehnts.

KI hat unser persönliches und berufliches Leben grundlegend verändert. Mit ihrem enormen Potenzial, Effizienz zu steigern und Zeit in allen Branchen zu sparen, steht fest: Sie hat die volle Aufmerksamkeit von B2B-Marketerinnen und -Marketern auf sich gezogen.

Gerade im Bereich der Leadgenerierung gibt es zahlreiche Anbieter, die behaupten, KI in ihre Lösungen zu integrieren. Doch ist wirklich alles so, wie es scheint? Und wie können Sie nachvollziehen, wie genau KI eingesetzt wird?

In diesem Blog erfahren Sie:

Was KI im Kontext des B2B-Marketings bedeutet.
Wie KI die Leadgenerierung verändert.
Und warum Sie besonders vorsichtig sein sollten bei Anbietern, die mit vollmundigen KI-Versprechen werben.

Zunächst einmal: Was ist KI – und was ist GenAI?

Bei all dem Hype in der Branche wird Künstliche Intelligenz (KI) im B2B-Marketing auf ganz unterschiedliche Weise interpretiert und vermarktet. Das hat zu einiger Verwirrung darüber geführt, wo KI tatsächlich den größten Einfluss auf Ihre Marketingstrategie haben kann.

KI ist ein Teilgebiet der Informatik, das sich damit beschäftigt, menschliche Intelligenz nachzubilden – also Fähigkeiten wie Denken, Analysieren, Lernen und Kreativität.

Künstliche Intelligenz ist kein neues Konzept: Viele moderne Formen der Datenanalyse fallen bereits unter den Begriff KI. Ob uns das bewusst war oder nicht – wir alle nutzen KI schon seit Jahren im Alltag: von der automatischen Rechtschreibkorrektur auf unseren Smartphones und der Autovervollständigung in Suchmaschinen bis hin zu Sprachassistenten wie Siri, Alexa und Co.

Generative KI im B2B-Marketing

In den letzten Jahren hat die generative KI die Welt des B2B-Marketings grundlegend verändert – und uns Möglichkeiten eröffnet, die zuvor undenkbar waren.

Im Unternehmenskontext, insbesondere im B2B-Marketing, ist ihr Einfluss enorm: KI-gestützte Chatbots, algorithmische Produktempfehlungen, Tools für Keyword-Recherche, GPT-Modelle für Content-Erstellung oder automatisch generierte E-Mail-Vorschläge. All diese Anwendungen sollen Zeit sparen – allerdings mit dem wichtigen Hinweis, diese Technologien als Unterstützung und Ergänzung bestehender Prozesse zu nutzen, nicht als Ersatz.

KI wird als sogenannte General Purpose Technology (GPT) bezeichnet, also als Basistechnologie, die branchenübergreifend in unterschiedlichsten Anwendungsbereichen eingesetzt werden kann.

Die generative KI hat den Einsatz von KI im B2B-Marketing in rasantem Tempo vorangetrieben – vor allem durch ihre Fähigkeit, auf menschliche Sprache und Konversation zu reagieren. Dadurch eignet sie sich hervorragend für Personalisierung, Workflow-Optimierung und Content-Entwicklung.

Ein herausragendes Beispiel für den Einsatz von GenAI im B2B-Marketing sind Plattformen wie ChatGPT von OpenAI. Diese nutzen eine Form des maschinellen Lernens, die als Large Language Model (LLM) bekannt ist. Der große Vorteil von ChatGPT: Man benötigt kein Informatikstudium, um es zu nutzen – ein einfacher Prompt genügt, und das Tool generiert einen Output, sei es Text, Bild oder Code. Seine besondere Stärke liegt dabei in der Erstellung natürlich klingender Texte.

Gleichzeitig birgt die breite Zugänglichkeit von ChatGPT Risiken: etwa minderwertige Inhalte oder ungenaue Daten.

ChatGPT ist ein sich ständig weiterentwickelndes System, das täglich durch Rückmeldungen aus unterschiedlichsten Quellen dazulernt. Seit seiner Einführung entstehen fortlaufend neue KI-Modelle – viele davon sind auf spezifische Anwendungsfälle ausgerichtet, etwa Bildgenerierung, Anzeigenerstellung, E-Mail-Kampagnen oder die Optimierung von Werbetexten.

Eine umfangreiche Liste solcher spezialisierter Tools finden Sie hier.

What Does AI Mean for the Lead Generation Industry?

Should you be wary when a prospective lead generation supplier offers to “use AI” to generate your leads, or to increase the number of leads they can generate for you? Let’s dive into it…

The secret to successfully using AI is in the data the tool learns from. It must be high quality, accurate, compliant, regulated, unbiased and of a large scale, otherwise the AI tool can develop hallucinations, poor outputs and even bias.

AI is a fantastic tool for segmentation, trend mapping, collating data and producing recommendations, but it isn’t magic, and doesn’t currently have the ability to create anything completely new, and it certainly can’t conjure up new contacts for you to sell to.

AI uses information that is already out there – so what is your lead generation supplier getting from it? What AI solutions are they really offering you? And what are the benefits of an AI enhancement for you?

The answer is usually intent data targeting and personalized marketing, normally on an automated basis.

But the sheer breadth of what AI encompasses, alongside the infancy of understanding of AI itself means suppliers can brand any data-driven solution or machine learning tool as ‘AI’, with little to no explanation of exactly how they are using AI.

Within technology lead generation, we’re seeing a rise in new offers to “enhance lead generation efforts with AI.”

But, What Does “Enhance Lead Generation Efforts With AI” Really Mean?

Some suppliers are simply rebranding their existing data-harvesting tools as ‘AI’ to get on the bandwagon.

As an example, we’ve seen claims being made about using AI tools for intent data, identifying “unique signals” to help technology marketers find quality leads. To us, this seems like an existing intent data model, which likely uses some elements of AI, but is being rebranded as AI to join the hype.

Some lead generation suppliers are also positioning themselves as AI disruptors in the sector but if you scratch beneath the surface the same red flags appear. If AI only works successfully by learning from data that already exists, and they’re outsourcing your lead generation toanonymous subcontractors,how are they gathering additional AI intelligence to further enhance your campaign?

It’s the Garbage In, Garbage Out concept, or GIGO: if you only have garbage data to start with, AI isn’t going to magically transform it into valuable insights.

The Rise of New AI Lead Generation Providers

Aside from the existing suppliers that are rebranding their solutions as AI, you also need to be cautious of the emergence of any new lead generationproviders.

Just like the anonymous subcontractors we’ve just spoken about,AI has made it easier than ever for new B2B lead generationprovidersto appear on the scene. On the surface, they might have built an impressive-looking website and promise you high-end AI lead generation solutions, but then fail to deliver the quality you need; feeding you high volumes of low-quality, outsourced data.

This makes the industry even more saturated and confusing for B2B tech marketers to navigate. Finding the right, genuine suppliers and being able to trust them is harder than ever.

The key is, as always, to check where your supplier is getting their data and challenge the source – preferably from their own 1st party audiences. And to then ask for an example journey of your leads for extra reassurance before you commit to a partnership.

For example, Headley Media’s Methodology gives you a breakdown of exactly how our leads are generated. The process showcases how our readers become leads from downloading your content through to lead validation and delivery. As you’ll see your content is hosted on real websites, instead of microsites or landing page extensions with no breadcrumbs.

Reale und potenzielle Einsatzmöglichkeiten von KI in der Leadgenerierung

Werfen wir einen Blick auf einige der wichtigsten Anwendungsfelder, in denen KI heute bereits in der Leadgenerierung eingesetzt wird – und wie sie künftig genutzt werden könnte. Außerdem betrachten wir die Chancen und Risiken dieser Einsatzbereiche.

Intent-Data-Targeting

Viele Leadgenerierungsunternehmen behaupten, ihre Intent-Data-Services, Listen-Segmentierung und Personalisierung mithilfe von KI verbessert zu haben – durch den Einsatz von Big Data, Machine Learning, umsetzbaren Insights und prädiktiver Intelligenz.

Oft bedeutet das in der Praxis, dass KI eingesetzt wird, um bestehende Prozesse zu automatisieren und zu beschleunigen – und so die interne Effizienz zu steigern.

Einige Anbieter werben zudem damit, dass KI es ihnen ermögliche, diese Prozesse „in großem Maßstab“ durchzuführen.

Für Qualität und Transparenz ist jedoch nach wie vor menschliche Kontrolle erforderlich – insbesondere bei der Validierung der generierten Leads, um sicherzustellen, dass die erhobenen Daten korrekt sind.

Denn KI steckt nach wie vor in den Kinderschuhen und benötigt kontinuierliches Feedback und menschlichen Input – entsprechend sollte ihr Einsatz streng überwacht werden.

Account-Based Marketing (ABM)

Ebenso bieten viele Anbieter an, Ihr Account-Based Marketing mithilfe von KI zu verbessern.

Das reicht von der automatisierten Datenanalyse innerhalb von Buying Committees über das Aggregieren von Informationen bis hin zur Erkennung von Mustern und Insights, um Leads besser zu verstehen und zu priorisieren. (Alles Tätigkeiten, die ein guter Leadgenerierungs-Spezialist ohnehin erledigen sollte – nur eben automatisiert, beschleunigt oder als KI-Lösung vermarktet.)

Zudem wird generative KI zunehmend eingesetzt, um personalisierte Inhalte und Botschaften für ABM-Leads zu erstellen. Wie bei jeder Form der Content-Erstellung gilt auch hier: KI sollte unterstützen, nicht ersetzen – um Qualität und Markenreputation zu sichern.

Content-Erstellung für Syndication

Derzeit ist Effizienz eines der Hauptziele im Marketing – und Tools wie ChatGPT werden genutzt, um Briefings, Content-Ideen oder E-Mail-Texte zu erstellen.

In der Marketingbranche gibt es jedoch gewisse Vorbehalte gegenüber KI-generierten Artikeln. Zwar ist es technisch möglich, komplette Texte zu erstellen, doch solche Inhalte führen selten zu guten SEO-Ergebnissen und sind für hochwertige, syndizierte Leadgenerierungsinhalte ungeeignet.

Wenn Sie Inhalte für Content-Syndication bereitstellen, sollten diese hochwertig und originell sein.

Generative KI kann insbesondere zu Beginn des kreativen Prozesses hilfreich sein – etwa, wenn Sie Schwierigkeiten beim Einstieg in einen Text haben oder eine Idee prüfen oder weiterentwickeln möchten.

Ein besonders sinnvoller Einsatzbereich liegt jedoch am Ende des Prozesses: bei der Erstellung von Meta-Beschreibungen und Content-Zusammenfassungen. So lassen sich Artikel schnell und effektiv für die Suchmaschinenoptimierung und Syndication vorbereiten.

Auch hier gilt: Jegliche von KI erstellte Inhalte sollten vor der Veröffentlichung von einem Menschen überprüft werden – um die Qualität zu sichern und Ihre Markenreputation zu schützen.

Vorhersage des zukünftigen Verhaltens Ihrer Leads

Durch die Analyse bestehender Datensätze – sowohl aus dem bisherigen Verhalten Ihrer Leads als auch aus dem Verhalten ähnlicher Zielgruppen – kann KI potenziell genutzt werden, um künftige Kaufmuster vorherzusagen.

Diese Technologie steckt allerdings noch in den Anfängen. Die bisherigen Anwendungen ähneln eher einer automatisierten Leadbewertung und Intent-Data-Analyse als einer echten Verhaltensprognose.

Persönlichkeitsprofile

Einige Anbieter behaupten, mithilfe von KI Persönlichkeitsprofile von Leads zu erstellen – basierend auf Social-Media-Aktivitäten, Surfverhalten oder Kaufhistorie.

Ohne klassische Persönlichkeitstests oder Beobachtungen soll KI so nicht nur Kauf- und Intent-Signale, sondern auch Persönlichkeitsmerkmale erfassen, um diese für gezielteres Marketing zu nutzen.

Diese Form des KI-Einsatzes ist bislang noch wenig verbreitet – und das aus gutem Grund: Sie birgt erhebliche Datenschutzrisiken.

Wie kann ein Anbieter nachweisen, dass die betroffenen Leads der Nutzung ihrer Daten auf diese Weise zugestimmt haben? Laut DSGVO (und ähnlicher internationaler Gesetze) dürfen personenbezogene Daten im B2B-Kontext nur erhoben und verarbeitet werden, wenn sie relevant sind. Sind Sie sicher, dass Persönlichkeitsmerkmale und Charaktereigenschaften Ihrer Zielpersonen als „relevant“ gelten würden?

In einer Zeit, in der Datenschutz im Internet immer stärker in den Fokus rückt, ist dies ein Bereich, in dem Vorsicht geboten ist.

Der Schlüssel zu hochwertigen Daten und Personalisierung

Viele dieser KI-Lösungen klingen auf den ersten Blick beeindruckend, denn:

– sie werden als einzigartige, proprietäre Tools vermarktet,
– sie steigern zweifellos die Effizienz,
– und vor allem sind sie datengetrieben.

Doch wie bereits erwähnt: KI kann Datenanalyse und Datenmanagement nur dann wirklich verbessern, wenn die zugrunde liegenden Daten von hoher Qualität sind.

Wir wissen, dass viele Leadgenerierungsanbieter die Leadgenerierung ihrer Kunden an anonyme Subunternehmer oder undurchsichtige Drittanbieter auslagern – was häufig zu minderwertigen, nicht validierten Leads führt, die sich später als nicht erreichbar herausstellen.

Um qualitativ hochwertige, Marketing Qualified Leads (MQLs) zu gewährleisten – mit oder ohne KI – sollte Ihr Anbieter eigene Leadgenerierungsplattformen nutzen und die Leads intern validieren. Wenn keine eigenen First-Party-Websites verwendet werden, ist die Wahrscheinlichkeit groß, dass Drittanbieter im Spiel sind – und meist fehlt es dann an Transparenz.

Ihr Anbieter sollte Ihnen den gesamten Leadgenerierungsprozess zeigen können – aus Sicht des Leads.

Unser Rat: Hinterfragen Sie stets die Quelle. Denken Sie an das Prinzip Garbage in, garbage out – insbesondere, wenn KI im Spiel ist.

Bei Headley Media verfügen wir über 265 Content-Syndication-Plattformen, auf denen wir die Inhalte unserer Kunden veröffentlichen und so gezielte, branchenspezifische Zielgruppen in 60 Ländern ansprechen.

Wir nutzen First-Party-Intent-Daten, die wir mit vertrauenswürdigen Third-Party-Daten von Bombora abgleichen, um unseren Kunden ein Höchstmaß an Personalisierung und Zielgenauigkeit zu bieten.

Wählen Sie einen Leadgenerierungsanbieter, dem Sie vertrauen können – achten Sie auf nachweislich hochwertige Daten statt auf vage Versprechungen.

Tipp: Nutzen Sie unsere Lead Generation Quality Checklist, um potenzielle Anbieter zu bewerten.