Das Tagging-Dilemma im Digital-Asset-Management

Was nützt ein DAM, wenn die benötigten Assets nicht oder schlecht auffindbar sind?

Aus diesem Grund ist Metadaten-Tagging eine so wichtige Funktion. Mit den richtigen Tags können Sie ganz einfach die benötigten Assets abrufen und nach Autor:in oder Freigabedatum sortieren. Mit Schlüsselwörtern als Tags stellen Sie sicher, dass in Ihre wichtigsten Kampagnen auch die richtigen Assets integriert werden.

Allerdings kostet das Hinterlegen von Metadaten eine wertvolle Ressource: Zeit. Jemand muss sich hinsetzen und sicherstellen, dass jedem Asset die richtigen Tags zugewiesen werden. Diese Aufgabe kann bereits beim ersten Hochladen der Assets erfolgen oder aber im Rahmen einer regelmäßigen Überprüfung und Kennzeichnung der Assets in bestimmten Ordnern. Denkbar ist auch ein Workflow, der mehrere Reviews umfasst. In jedem Fall bedeutet ein ordentliches Tagging einen Arbeitsaufwand von vielen Stunden. Und genau darin liegt das Problem.

Ist ein sauberes Tagging den Aufwand auch wert? Gibt es eine bessere, effizientere Methode, um Assets zu kennzeichnen oder sie zu katalogisieren, damit sie leicht gefunden und sortiert werden können?

Beginnen wir mit der ersten Frage.

Fehlerhafte oder fehlende Tags haben negative Folgen für das gesamte Unternehmen:

• frustrierte Benutzer:innen, die nicht erkennen, was genehmigt ist oder welche Assets aktuell sind

• zusätzliche E-Mails, wenn nach dem Speicherort eines bestimmten Assets gefragt wird

• Gefahr von Markeninkonsistenz, wenn jemand die falschen Daten veröffentlicht oder syndiziert

• nachgelagerte Ineffizienz, denn ohne ein klares Datenmodell ist es deutlich schwieriger, die Weiterentwicklung zu automatisieren.

Darüber hinaus erschwert ein fehlendes Tagging die Wiederverwendbarkeit der Assets.

Assets werden in der Regel für einen bestimmten Einsatzzweck erstellt. Möglicherweise werden sie erst dann in das DAM geladen, wenn dieser Zweck erfüllt ist. Das bedeutet jedoch nicht, dass das Asset nur dieses eine Mal verwendet werden sollte.

Das Problem dabei: Um das Asset für einen späteren Bedarf wiederzuverwenden, müssen Sie es abrufen können.

Genau das ermöglicht Metadaten-Tagging. Angenommen, Sie benötigen ein Bild von zwei Personen, die im Freien sitzen. Dieses Bild wurde für Ihre Brand wahrscheinlich bereits erstellt. Wenn es im DAM richtig getaggt ist, können Sie es einfach abrufen und erneut verwenden. So sparen Sie den Aufwand und die Zeit, die für die Neuerstellung dieses Assets angefallen wären. Auf diese Weise ziehen Sie mehr Nutzen aus den bereits erstellten Assets und verhindern, dass Ihr Team dafür Ressourcen aufwenden muss.

Expert:innen schätzen, dass alle US-Unternehmen 32.967 Dollar pro Jahr einsparen könnten, wenn sie bereits erstellte Dokumente wiederfinden würden, während große Unternehmen jährlich 9,7 Millionen Dollar einsparen könnten.

Es gibt kaum Daten über die gesteigerte Effizienz bei der Suche nach Assets mit Tags – zumindest noch nicht. Aber je mehr Unternehmen DAM-Tools einsetzen und Personal mit Metadaten-Tagging beauftragen, desto besser lässt sich der ROI des Tagging-Aufwands messen.

Starten Sie ein Pilotprogramm, um zu entscheiden, ob sich das Tagging für Ihr Unternehmen lohnt. Testen Sie das Tagging für ein paar Wochen und überprüfen Sie dann im Laufe des nächsten Jahres, ob diese Assets häufiger verwendet werden als jene ohne Tags. Wetten, dass dies der Fall sein wird?

Wahrscheinlich ist es nicht unbedingt nötig, Assets zu taggen, die leicht und schnell erstellt sind. Doch wenn Sie sich schon die Mühe machen und ein Asset erstellen, erzielen Sie einen deutlich besseren ROI, wenn es mehrfach verwendet wird. Und dafür sorgen Tags.

Manuelles Tagging mag für den Moment funktionieren, ist aber keine nachhaltige Lösung. Viele Anbieter haben bereits KI-basierte Tagging-Funktionen integriert und setzen ML ein, um diesen Prozess für Sie zu beschleunigen. Mit KI-basiertem Smart Tagging entfällt der Aufwand für das manuelle Zuordnen der Metadaten – zumindest bis zu einem gewissen Grad.

Die Tag-Vergabe durch KI ist noch nicht so präzise wie die eines Menschen, da die KI sich hauptsächlich auf die visuelle Erkennung stützt. Nicht-visuelle Metadaten fehlen deshalb. Noch kann KI-Tagging die menschliche Arbeitskraft nicht ersetzen. Allerdings kann sie Ihnen schon heute einen Großteil der Arbeit abnehmen.

Wenn Sie sich näher über KI-gestütztes Tagging informieren möchten, finden Sie bei unserem Partner Aprimo einen Leitfaden zu diesem Thema.

• Verwenden Sie Tags, die die wichtigsten Informationen abdecken: wer, was, wo und wann.

• Nutzen Sie Taxonomien und erstellen Sie ein kontrolliertes Vokabular. Verwenden Sie keine Wörter, deren Bedeutung in Ihrem Unternehmen nicht klar und eindeutig festgelegt ist.

• Vergewissern Sie sich, dass die Tags richtig geschrieben sind.

• Führen Sie Richtlinien zur Benennung ein. Geben Sie z. B. vor, dass alle Tags in der Einzahl und im Präsens stehen oder dass Namen ausgeschrieben oder abgekürzt werden.

• Taggen Sie Assets ggf. mit der Marketingkampagne, für die sie ursprünglich erstellt wurden. Wenn Sie in Zukunft ähnliche Kampagnen entwickeln, können Sie so leicht auf die bereits erstellten Assets zugreifen.

Wenn Sie in Ihrem Unternehmen Best Practices für das Tagging anwenden möchten, unterstützen wir Sie gern. Wenden Sie sich einfach an unser Team von DAM-Expert:innen.