Schwenken Sie Ihre Publikumsstrategie von Cookies bis hin zu Inhalten.

Hier sind vier Schritte für Werbetreibende und Publisher, um eine GDPR-sichere, kontextbezogene Zielgruppenstrategie zu etablieren und umzusetzen.

Die Allgemeine Datenschutzverordnung der Europäischen Union (GDPR) aus dem Jahr 2018 hat den Schneeball der Datenverfolgungs- und Datenschutzverordnung in den Vereinigten Staaten ausgelöst und damit das, was wir als verhaltensbasiertes “zielgruppengerechtes” Targeting bezeichnen, praktisch abgeschafft. Diese regulatorischen Gegenwinde befähigen Inhaltsersteller und Publisher jedoch, ihren Werbetreibenden neue, innovative Targeting-Strategien anzubieten.
Content-Ersteller können Werbetreibenden ein GDPR-sicheres “kontextbezogenes Zielgruppen-Targeting” als Alternative zum traditionellen Cookie-basierten Behavioral Targeting anbieten. Aber zuerst, lassen Sie uns über ein paar Dinge klar sein.

Ändere deine Annahmen: Verbraucher wollen keine Werbung.
Behavioral Targeting, gepaart mit RTB und programmatischer Technologie, hat Vermarktern eine falsche Realität gegeben: Sie gehen davon aus, dass Nutzer ihre Anzeigen und Angebote sehen wollen. Bricht in Wirklichkeit eine eng fokussierte, selbstsüchtige Botschaft durch den Lärm, um das Leben eines Verbrauchers zu verbessern? Normalerweise nicht. Tut mir leid, dass ich die Nachrichten überbringe, aber die Verbraucher wollen keine Werbung: Anzeigen sind häufiger, häufiger, lästiger, irrelevanter und aufdringlicher geworden.

Nicht nur, dass die Nutzer Ihre Anzeigen nicht sehen wollen, über 40 Prozent der Nutzer denken, dass es zu aggressiv geworden ist, ihnen im Web zu folgen. Es wird als Verletzung der Privatsphäre angesehen. Mit zunehmendem Angebot an Werbung wuchs auch das Tracking und die Datennutzung. “Audience Targeting” wurde zunächst als “Behavioral Profiling” bezeichnet, bis man dachte, dass es zu invasiv klang. Im Interesse der Selbstregulierung wurde die Praxis in “interessenbezogene Werbung” umbenannt.

Aber unabhängig vom Farbton des Lippenstiftes haben die Verbraucher Notiz genommen und abgestimmt: Sie blockieren Anzeigen in Millionenhöhe. Allein in den USA ermöglichen ab 2019 über 75 Millionen – oder 26,4% der Internetnutzer – Werbeblocker.

Verbraucher wollen Inhalte (es ist wieder König)

Inhalte nehmen viele Formen an und bieten den Verbrauchern zahlreiche Möglichkeiten wie Digital, Print, Audio, Video, Mobil, Heim, Arbeit und sogar im Auto.

Marketingspezialisten betrachteten einst 500 Kabelkanäle als fragmentiert. Das Internet hat die Medienfragmentierung neu definiert und Konsumnischen in Massenmärkte verwandelt.

Der Journalismus, der früher den Fachleuten vorbehalten war, ist heute dezentral und sozial organisiert. Deine Freunde sind Autoren.

Das traditionelle Werbemodell steht am Ende der Wertschöpfungskette der meisten Nutzer.

Wenn die Botschaft eines Werbetreibenden korrekt, informativ, einfach, unterhaltsam und interaktiv ist – dann könnte sie als großartiger Inhalt angesehen werden. Aber die meisten Anzeigen sind traditionell und erfüllen diese Kriterien nicht. Die Verbraucher begrüßen personalisierte, zeitnahe und wertschöpfende Inhalte von Marken.

Die Herausforderung für diese “persönlichen” Formate besteht jedoch darin, Inhalte in ihrer Größe relevant zu machen und gleichzeitig aufwändige Personalisierungskosten zu vermeiden. Aber wenn Content Marketing funktioniert, treibt es die Rendite wie ein annuitätisch generierter ROI weit über das Datum der Investition hinaus. Wie die Verlage wissen, brauchen gute Inhalte Zeit und Arbeit.

Content Creators besitzen den Kunden.

In einer Welt, in der Inhalte König sind, besitzt der Publisher das Nutzungsverhältnis und nicht der Werbetreibende. Während es in einigen Fällen ideal für Verlage sein kann, im Namen eines Werbetreibenden eine “consent”-Kampagne durchzuführen, ist es unwahrscheinlich, dass Verlage bereit sind, ihre Nutzer so einfach zu “verkaufen”. Schließlich wollen die Publisher, dass die Nutzer zurückkehren und eine tiefere Beziehung pflegen, die auf Qualität und Vertrauen der Inhalte basiert. Publisher können dann den “Zugang” verkaufen, damit Werbetreibende mit den Nutzern in Kontakt treten können (alias Werbung).
Schwenken Sie Ihre Publikumsstrategie von Cookies bis hin zu Inhalten.

Das gesamte ad tech Ökosystem wurde um den Benutzer und das Cookie herum aufgebaut. Attribution ist nicht mehr möglich, wie wir sie kennen. Obere Trichteraussichten sind unbekannt. Es gibt keine Möglichkeit, sie zu verfolgen, zu messen oder zu profilieren.

Cookies, Geräte-IDs, E-Mails und andere persönliche Identifikatoren sind ideal, wenn Sie die Kundenbeziehung direkt besitzen. Werbetreibende kennen ihre Kunden und was sie kaufen. Werbetreibende können Kunden direkt oder durch Retargeting erreichen. Kunden wollen eine Beziehung zu Werbetreibenden, weil der Werbetreibende einen Mehrwert bringt.

Für anonyme Benutzer und potenzielle Kunden haben die Werbetreibenden eine eingeschränkte Sichtbarkeit ohne Opt-in. Aber die Verlage kennen ihren Leser und wissen, wie Benutzer Inhalte konsumieren. Publisher haben einen perfekten Überblick über ihre Website. Unter GDPR ist die URL eines Publishers der neue anonyme Identifikator.

Das Kundenkontinuum

Werbung wurde von Marketingspezialisten verwendet, um Kennzahlen wie Kaufabsicht und Markenbekanntheit zu ermitteln. Werbung wird auch verwendet, um potenzielle Kunden in den CRM-Verkaufstrichter zu schieben. Customer Relationship Management (CRM) ist in der Regel eine Business-to-Business oder Consumer-Direct-Marketing-Strategie. Nach dem oberen Trichtereindruck werden Konversion und Bindung oft von einem anderen Team, einer anderen Abteilung oder Agentur gesteuert. Diese Praxis wird bald unwirksam werden, was eine Vereinheitlichung um den Brauch erfordert.

Profil-URL, nicht Cookie

Erwägen Sie die Profilerstellung um eine URL (Inhalt) herum und nicht um ein Cookie (Benutzer). Dies könnte ein unangenehmes neues Konzept sein, da URLs nicht als Identifikatoren für potenzielle Kunden oder Kunden angesehen werden. Bis ein Werbetreibender jedoch die Zustimmung des Nutzers eingeholt hat, ist die Inhalts-URL eines Publishers die einzige GDPR-konforme Kennung, die ein Werbetreibender benötigt, um das anonyme, trichterförmige Nutzerverhalten zu verstehen.

Die Verwendung von etwas, das ich eine Strategie des “kontextuellen Publikums” nenne, beruht auf der Zusammenarbeit der Publisher bei der Erstellung von “Profilen” von Inhalten, die von Werbetreibenden als Alternative zu verhaltensorientierten Zielgruppensegmenten genutzt werden können. Das bedeutet, dass Inhaltstaxonomien von Verlagen tiefer und transparenter sein müssen als je zuvor.

 

Hier sind vier wichtige Schritte, die Publisher und Werbetreibende unternehmen müssen, um die Alternative zum Cookie-basierten Behavioral Targeting umzusetzen.

 

1. Ausrichtung von Akquisition und Bindung als Teil eines einzigen Kundenkontinuums

Mit der erforderlichen Zustimmung von GDPR haben Werbetreibende einen Einblick in ihre Kunden für die traditionelle verhaltensorientierte Zielgruppenansprache. Typischerweise sind dies nicht die Nutzer, die eine Herausforderung im Rahmen von GDPR oder des bevorstehenden CCPA darstellen. Es ist die verbleibende Mehrheit der Nutzer in der oberen und mittleren Reihe des Trichters eines Werbetreibenden, die Herausforderungen für Cookie-basiertes Behavioral Targeting darstellen. Diese anonymen warmen Leads sind die Nutzer, die Inhalte konsumieren, bei denen die Publisher eine enge Beziehung haben, um den Mehrwert mit den Werbetreibenden zu überbrücken. Wenn Publisher ihre Nutzer, Daten und Anzeigenverkäufe ganzheitlich verwalten, haben Publisher einen einfacheren Weg, die kontextuelle Betrachtung als praktisches Mittel zur Bereitstellung von Zielgruppen-Targeting für Werbetreibende zu nutzen.

 

2. Erstellen von kontextabhängigen Zielgruppen-Profiling-Segmenten

Die meisten Werbetreibenden sind immer noch der Meinung, dass eine erweiterte Benutzerführung nur mit Cookies möglich ist. Kontextdaten können jedoch, wenn sie geplant und verwaltet werden, ein starkes Signal für das traditionelle Nutzerverhalten sein – und das ohne GDPR-Risiken. Beachten Sie jedoch, dass in Fällen, in denen Cookie-basierte Datensignale eine Mischung aus expliziten und impliziten Daten sind, kontextabhängige Publikumsprofile ausschließlich auf Inferenz basieren.

Kontextbezogene Klassifizierungsdienste liefern kategorische Taxonomien als Grundlage für Erkenntnisse. Seiten, Apps, Videos oder eine ganze Website werden in eine oder mehrere Kategorien aus einer Liste von Hunderten klassifiziert. Oft kommt die Kategorie mit einer Gewichtung des Vertrauens in das Spiel.

Mit einer anderen Interpretation werden kontextuelle Taxonomien zu einer Technik zum Verständnis der Benutzerinteressen. Interessen sind mehrjährige Aktivitäten für einen bestimmten Benutzer – Hobbys, Berufe oder auch flüchtige Gelegenheitsgedanken. Nur wenn die Aktivität eines Benutzers einen plötzlichen Anstieg oder Trend innerhalb eines Interesses erfährt, zeigt er Absicht. Wenn jemand beispielsweise über Wochen oder Monate hinweg Reiseinhalte durchsucht, kann er nur auf Reisen gehen. Wenn die Häufigkeit dieser Aktivität stärker komprimiert, fokussiert (z.B. ein bestimmtes Hotel an einem bestimmten Ort) oder mit anderen Signalen des unteren Trichters gekoppelt wird (z.B. Suche), klassifizieren benutzerbasierte Cookie-Datenanbieter den Benutzer als “reiseabsichtlich”.

Das gleiche Interesse an der Intentionsmethodik kann für anonyme und GDPR-konforme kontextuelle Publikumsprofile mit Inhalten gelten. Interesse wird zur Absicht, wenn und wie Sie ein zusätzliches Signal auf die kontextuelle Kategorie des Interesses anwenden. Das Geheimnis der Identifizierung von Absichten ist eine Analyse des Seitentyps oder bestimmter Absichts-Keywords innerhalb des Inhalts. Beispielsweise sind Warenkorb- und Buchungsseitenbesucher die Intentionen des unteren Trichters im Markt. Aber nur wenn Sie die Seitenkategorie (z.B. Hotels) mit hochinteressanten Keywords koppeln (wie “wo kann ich kaufen”, “Gutscheincode”, “kostenloser Versand” oder jedes Wort, das mit einem Preis wie “bester Preis” oder “niedriger Preis” kombiniert wird), werden Sie URLs identifizieren, die die Absicht signalisieren. Bei einigen kontextabhängigen Anbietern können Sie diese URL+Keyword-Kombinationen als benutzerdefinierte Kategorien in Ihrer Taxonomie vordefinieren.

Vergleichen Sie die potenzielle Größenordnung und Präzision einer kontextabhängigen Publikumstechnik mit der traditionellen Cookie-basierten Zielgruppensegmentierung:

14 Drittanbieter von Cookie-basierten Zinsdaten bieten 17 bis 6.000 Basiszinssegmente an.
Fünf dieser 14 Datenverkäufer bieten ein Reiseinteresse- oder Absichtssegment für insgesamt 170 einzigartige Merkmale.

Mit der kontextabhängigen Publikumstechnik, die 27 IAB-Reisekategorien mit den fünf oben genannten Absichts-Keywords verbindet, erstellen Sie 135 einzigartige Absichtssegmente.
Je mehr Absichts-Keywords Sie definieren, desto mehr Absichtssegmente können Sie erstellen. Als zusätzliche Schicht der Einsicht, Analyse oder Segmentierung sollten Sie erwägen, eine Schicht der Sentiment, Emotion oder Entitätsidentifikation auf jede URL von spezialisierten Inhaltsanalysediensten anzuwenden.

Wie bei jeder benutzerbasierten Cookie-Segmentierungsmethode müssen Sie mit Kategorien und Keywords experimentieren, um die optimale Kombination von Inhalten zu verstehen, die eine stärkere Absicht des Werbetreibenden als das Zielgruppen- oder Channel-Targeting ergibt.

 

3. Definieren Sie Ihre kontextabhängigen Zielgruppenkennzahlen.

Cookie-basiertes Targeting hat viele benutzerbezogene Datenpunkte zum Messen und Analysieren, wie z.B. betrachtete Seiten, verbrachte Zeit, Schwebe- oder Eingriffszeit, Klicks und Konvertierungen. S

Wenden Sie diese Metriken auf eindeutige URLs an, die Sie mit Zins- und Absichtssignalen (Kategorie + Schlüsselwort) klassifiziert haben, um mit der Formulierung und Analyse Ihrer kontextbezogenen Zielgruppenprodukte zu beginnen.

 

4. Erweiterung der kontextabhängigen Zielgruppenansprache auf “look-alikes”.

Wenn Sie mit der Implementierung der kontextabhängigen Zielgruppenprofilierung und Targeting-Methodik beginnen, werden Sie breit angelegt sein und ineffizient erscheinen. Um die Optimierung zu beschleunigen, sollten Publisher in Betracht ziehen, ihre Inhaltsdaten auf den Werbetreibenden auszudehnen und eine ähnliche Modellierung durchzuführen. Werbetreibende können das URL-Konsumverhalten von Inhalten mit den gewählten Nutzern des Werbetreibenden analysieren (das sind die Nutzer, die den Werbetreibenden ausdrücklich gesagt haben, dass es in Ordnung ist, sie unter GDPR zu verfolgen, zu messen oder zu überwachen). Durch die Co-Passing von URL-Metadaten vom Publisher an den Werbetreibenden können Werbetreibende eine typische Analyse der Benutzerumwandlungspfade ihrer angemeldeten Benutzer durchführen und die Inhalts-URLs eines Publishers identifizieren, die zum gewünschten Umwandlungsereignis des Werbetreibenden führen. Werbetreibende können dann die Ausgaben für diese URLs auf einer Website, einer App oder anderen Inhalten “stark erhöhen”.

Wenn das Ziel des Werbetreibenden beispielsweise darin besteht, Reisebuchungen zu verkaufen, betrachtet ein Werbetreibender das URL-Konsumverhalten von Kunden, die in der Vergangenheit gekauft haben. Zuerst wird der Werbetreibende feststellen, welche URLs die Benutzer vor dem Kauf (falls vorhanden) in die GDPR-Zustimmung treiben. Dann identifiziert der Werbetreibende die URLs auf dem Weg zur Konvertierung, der am häufigsten vorkommt. Erwägen Sie, die Kennzahlen in Schritt vier im Rahmen der Analyse mit den Werbetreibenden zu teilen. Dies sind die wichtigsten Kennzahlen, die sie benötigen, um in der anonymen kontextuellen Welt für Ihre Inhalte zu werben und sie zu optimieren.

Werbetreibende sollten in ihrem Mediaplan mehr Gewicht auf URLs, Websites, Domains, Videos oder Apps legen, die eine Korrelation mit Benutzerkonvertierungen aufweisen. Dazu ist keine fortgeschrittene Datenwissenschaft erforderlich – allerdings würde das die Bemühungen eines jeden überfordern. Ein Tabellenkalkulationsdatenanalytiker kann diese grundlegende Modellierung für Sie durchführen.


Hier erfahren Sie, wie Sie Einwände gegen die kontextbezogene Publikumsstrategie adressieren können, sowie einige Tipps zum Erfolg.

Forschung zeigt Anzeigen-als-Inhalt funktioniert
Damals wie heute versuchten einige Seiten in Zeitungen und Zeitschriften, dem Inhalt sehr ähnlich zu wirken, aber nicht genau. Dieses “Advertorial” war eine getarnte Anzeige. Ein paar Jahrzehnte vorwärts und ein ähnlicher Ansatz wurde auch in der “nativen” Werbung verfolgt. Dieses Anzeigenformat sieht weniger wie ein “Hard-Sell” aus, sondern eher wie Informationen über den anvisierten Inhalt. In jüngster Zeit ersetzt Content Marketing das, was wir als “Anzeige” bezeichnen, durch Content und es funktioniert. Die Idee bleibt die gleiche – lassen Sie die Anzeige wie den Inhalt aussehen. In einem breiteren Kontext ist es einfach die Personalisierung der Botschaft des Werbetreibenden. Schon seit den Anfängen der digitalen Werbung zeigen Forschungsstudien, dass kontextbezogenes Messaging sehr effektiv ist, sei es die Botschaft selbst oder die Integration von Elementen der Benutzeroberfläche Ihrer Inhalte.

Genaues Targeting ist ein Mythos.
Es kann für einige schwierig sein, ihr traditionelles Denken zu brechen und ihren Kopf um etwas so Radikales wie kontextuelles Zielgruppen-Targeting zu wickeln. Sie werden wahrscheinlich die Genauigkeit dieses “Targeting”-Ansatzes in Frage stellen und ihn als nichts anderes als traditionelles kontextbezogenes Targeting abweisen. Sie können nicht nur die Alternativen im Zeitalter der GDPR in Frage stellen (wie z.B. die Größenbeschränkungen von First-Party-Daten und die Einholung der Zustimmung), sondern Sie können auch darauf hinweisen, dass die Cookie-basierte Behavioral Intent Targeting Segmentierung häufiger falsch ist als sie genau ist[pdf]. Der Balken für die Ausrichtung auf “genau sein” ist niedrig.

Frequenzbegrenzung ist ein Mythos.
Für jeden, der vorschlägt, dass Frequenzbegrenzung mit kontextabhängiger Zielgruppenansprache unmöglich ist, antworte ich, dass Frequenzbegrenzungen in der Cookie-Welt eine Farce sind. Ad-Server und DSPs von Drittanbietern haben unvollkommene Messungen der Messaging-Frequenz über einen Medienkauf, insbesondere in den ummauerten Gärten, in denen die Daten knapp sind. Noch wichtiger ist, dass die Kontrolle der Frequenz in dieser Welt aufgrund der Fragmentierung über Plattformen, Gärten, Geräte und Datensätze unmöglich ist. Die Möglichkeit, die Frequenz innerhalb eines programmatischen Kaufs zu kontrollieren, ist auf das OTT-Gerät, den Browser oder das Mobiltelefon beschränkt – es gibt keine universelle ID, die eine Benutzererfahrung in diesen Ökosystemen miteinander verknüpft (besonders wenn der Benutzer anonym ist). Verbinden Sie dies mit den ummauerten Gärten, wo die Frequenz nur innerhalb des Silos selbst gesteuert werden kann, unabhängig davon, was Sie außerhalb des ummauerten Gartens tun können. Letztendlich wird die Häufigkeit nur davon bestimmt, wer die Benutzerbeziehung besitzt, sowohl in der Cookie-Welt als auch in der GDPR-Cookieless-Welt. Publisher besitzen die Benutzerbeziehung, den Inhalt und das Anzeigeninventar und haben die Kontrolle über ihre Benutzer. Die Kontrolle der Häufigkeit durch eine eindeutige URL gibt Werbetreibenden ohne Zustimmung des GDPR eine gewisse Obergrenzenkontrolle.

Die kontextbezogene Technologie hat sich erheblich weiterentwickelt.
Die kontextuelle Analyse hat sich in den letzten Jahren aus der allgemeinen Kategorisierung der Website “Kanal” entwickelt. Computer Vision hat die Analyse von statischen Bildern und Videos durchgeführt.

 

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  1. Kontextuelle Zielgruppenansprache

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