Autor · Senior Data Scientist
Dr. Yang Qi
Senior Data Scientist, SOMIN · 13 Artikel im SOMIN-Blog
Über Yang
Dr. Yang Qi is Senior Data Scientist at SOMIN, the Singapore AI marketing-intelligence company. Yang writes on the SOMIN blog about digital advertising, performance advertising, insights.
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Artikel von Dr. Yang Qi
13 Artikel
AIDA-Modell-Beispiele: Wie sieht jede Stufe in einer echten Kampagne aus?
Sieben Beispiele für das AIDA-Modell aus B2B, Handel, Dienstleistungen und APAC zeigen, wie Aufmerksamkeit, Interesse, Verlangen und Handlung in Anzeige, E-Mail oder Seite aussehen.
Wie sieht der Marketingkalender 2027 für Korea von Seollal bis Chuseok aus?
Koreas Marketingkalender 2027: Seollal am 7. Februar, Chuseok am 15. September, Pepero Day am 11. November, dazu Feiertagspausen und Shopping-Events.
Meta Werbebibliothek: Wie analysieren Sie Wettbewerber-Anzeigen in Deutschland und der EU?
Mit der Meta Werbebibliothek durchsuchen Sie die Anzeigen eines Wettbewerbers in Deutschland. Auf die EU zielende Anzeigen bleiben ein Jahr samt Targeting-Details. So gehen Sie vor.
Wie sieht der Marketingkalender für Ramadan und Eid al-Fitr 2027 in MENA und Südostasien aus?
Der Ramadan 2027 beginnt voraussichtlich am 8. Februar, Eid al-Fitr am 9. oder 10. März, je nach Mondsichtung. Mit Terminen für die VAE, Saudi-Arabien und Südostasien.
Was ist Shadow-AI-Governance, und was sollte die einseitige Richtlinie eines Marketingteams enthalten?
Shadow AI ist nicht genehmigte KI-Nutzung bei der Arbeit. Steuern Sie sie mit einer einseitigen Marketing-Richtlinie: freigegebene Tools, Datenklassen, Prüfung, Protokoll und Vorfallsschritte.
Warum misstrauen Marketer KI-Insights, und wie macht man sie überprüfbar?
Marketer misstrauen KI-Insights, weil sie nicht sehen können, woher die Schlussfolgerungen stammen. Machen Sie sie überprüfbar, indem Sie jede Aussage auf Stichprobe und Beleg zurückführen.
Was ist Creative-Klickstärke, und lässt sie sich vor dem Budgeteinsatz vorhersagen?
Creative-Klickstärke ist die vorhergesagte Chance einer Anzeige, vergleichbare Anzeigen bei Klicks zu schlagen, bewertet vor dem Budgeteinsatz. Wie die Modelle funktionieren, wo sie versagen und wie man sie testet.
Was bringt B2B-Martech-Content auf LinkedIn Engagement?
B2B-Martech-Posts gewinnen auf LinkedIn, wenn ein Mensch sie schreibt, sie ein einziges Bild nutzen und Menschen oder Events zeigen. Erkenntnisse aus 734 Anbieter-Posts, Juli–Okt. 2026.
Kreativ-Pretest: So sagen Sie die Anzeigenleistung vorher, bevor Sie Budget einsetzen
Um die Anzeigenleistung vor dem Budgeteinsatz vorherzusagen, bewerten Sie jedes Creative mit einem auf gelabelten Anzeigen trainierten Modell, streichen Sie das schwache Segment und testen Sie nur die knappen Fälle live.
So messen Sie Social-Media-Einfluss jenseits von Follower-Zahlen in 2026
Messen Sie Social-Media-Einfluss an Engagement pro Post, Shares, Saves, Retention, Themenanteil und Umsatz, nicht an Follower-Zahlen. Eine Kennzahlentabelle und Creator-Fälle.
Homogenisierung von KI-Content: Warum alle Marken gleich klingen
Die Homogenisierung von KI-Content entsteht, wenn Marken ähnlichen Modellen ähnliche Briefings geben. Warum alle Marken anfangen, gleich zu klingen, und wie Kontextdaten das beheben.
So bauen Sie Marktpersonas aus Zielgruppendaten und Wettbewerbsanzeigen auf
Bauen Sie Marktpersonas aus Zielgruppendaten auf, indem Sie Paneldaten mit Wettbewerbsanzeigen in jedem Markt kombinieren und die Cluster anschließend validieren. Erkenntnisse aus zwei SOMIN-Fällen.
Wie unterscheiden sich die Smart-Bidding-Algorithmen von Google und Meta?
Googles Target ROAS bietet auf Conversion-Wert auf Basis von Kampagnendaten; Metas Smart Bidding rankt Anzeigen nach vorhergesagtem Engagement auf Basis von Nutzerdaten. Wie sie sich vergleichen.