Deepseek

Deepseek Fallstudie

Kosten Pro Akquisition

Gesamtkonversionen

Konversionsrate

Return on Ad Spend

Firma

Deepseek

Industrie

Künstliche Intelligenz (KI)

Dauer

90 Tage

Haushaltsplan

$189,000

Zielsetzung

Blockchain-Ads verband DeepSeek mit KI-interessierten Zielgruppen durch gezielte interessenbasierte und verhaltensorientierte Targeting-Segmente. Die Kampagne priorisierte technikaffine Early Adopters und KI-Tool-Nutzer, die nach kosteneffizienten Alternativen suchten.

Kampagnenübersicht

DeepSeek, der kosteneffiziente KI-Assistent, versuchte, sich gegen etablierte Konkurrenten wie ChatGPT und Claude am Markt zu positionieren. Mit Gesamtwerbeausgaben von 189.000 $ über 90 Tage richtete sich die Kampagne an KI-Enthusiasten und Early Adopters, die nach erschwinglichen Alternativen zu Premium-KI-Tools suchten.

Strategie

Die Kampagne setzte strategisches Zielgruppen-Targeting über verhaltens- und interessenbasierte Segmente ein:

Zielgruppen-Targeting: Richtete sich an KI-Tech-Nutzer und SaaS-Abonnenten, die aktiv Produktivitätstools verwenden und an KI-Enthusiasten, Generativer KI und KI für Business-Segmenten interessiert sind, die nach innovativen KI-Lösungen suchen.
Werbekreativ-Strategie: Die Botschaft betonte Kosteneffizienz und Open-Source-Zugänglichkeit, um DeepSeek von Premium-KI-Konkurrenten zu differenzieren.
Retargeting-Strategie: Sequenzielle Nachrichten führten Nutzer durch progressive Aufklärung über KI-Fähigkeiten von der Wahrnehmung zum App-Download.
Kampagnenoptimierung: Echtzeit-Performance-Monitoring passte Targeting-Parameter an, um Konversionsraten über diverse Nutzersegmente zu maximieren.

Ergebnisse

Gesamtkonversionen: 45.000 neue registrierte Nutzer auf Web- und Mobilplattformen während des Kampagnenzeitraums
Gesamtreichweite: 8,2 Millionen qualifizierte Impressionen an KI-interessierte und technikaffine Zielgruppensegmente geliefert
Konversionsrate: 3,8% von Impression bis abgeschlossener Registrierung, übertraf Branchenbenchmarks für App-Adoption
Return on Ad Spend: 14×-Rendite gemessen durch Nutzer-Lifetime-Value-Prognosen und Abonnement-Konversionsschätzungen

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Inaktiver Zustand

Aktiver Zustand

Hinrichtung

Präzises Zielgruppen-Targeting: KI-Enthusiasten und Generative KI-Segmente lieferten hochqualifizierte Nutzer, die bereits mit KI-Tools vertraut waren
Strategische Marktpositionierung: Auf Kosteneffizienz fokussierte Botschaften resonieren mit budgetbewussten Nutzern, die während Preisbedenken nach ChatGPT-Alternativen suchten
Verhaltens-Targeting-Vorteil: KI-Tech-Nutzer und SaaS-Abonnenten zeigten höhere Engagement-Raten und schnellere Adoption
Interessenbasierte Reichweite: KI für Business-Targeting verband sich mit Unternehmensnutzern, die KI-Lösungen für Produktivität evaluierten
Plattform-Timing: Der Kampagnenstart war abgestimmt mit wachsendem Marktinteresse an Open-Source-KI-Alternativen und kosteneffizienten Lösungen

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Einblicke und Erkenntnisse

DeepSeeks Nutzerakquise-Kampagne demonstriert die Effektivität der Kombination von Behavioral Targeting und interessenbasiertem Targeting für KI-Produkte. Die Segmente KI-Enthusiasten, Generative KI und KI-Tech-Nutzer lieferten hochqualifizierte Nutzer mit starker Konversionsabsicht. Dieser Targeting-Ansatz erwies sich als besonders effektiv für aufstrebende KI-Plattformen im Wettbewerb mit etablierten Marken. Der Erfolg der Kampagne validiert die Strategie, technikaffine Early Adopters durch präzise Zielgruppensegmentierung zu erreichen. DeepSeek kann diesen Ansatz auf zusätzliche Märkte skalieren und dabei effiziente Kosten-pro-Akquisition-Metriken beibehalten.