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Das Online Targeting Kompendium für RTB

von Siegfried Stepke

25. Januar 2016

Lesedauer: 12 Minuten

Management Summary

Modernes Display Advertising kann auf eine Vielzahl von Online Targeting Methoden und Techniken zurückgreifen. Dieser Artikel gibt einen Überblick der mittlerweile unglaublich vielen Möglichkeiten in RTA (Realtime Advertising) und RTB (Realtime Bidding). Wir beginnen mit den einfachen, schon länger bekannten Online Targeting Optionen und arbeiten uns immer mehr zu den modernen, spezifischen Methoden durch.

Programmatic Display, Video & Everything

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Disclaimer: Machbarkeit ≠ Sinnhaftigkeit

Ganz wichtig ist an dieser Stelle, dass nicht alles was beim Online Targeting möglich ist, auch automatisch sinnvoll ist. Anfangs neigen viele dazu, zu euphorisch zu targeten, was dann zu einem Schuss nach hinten führt. Viel Expertise und vor allem laufende Kontrolle und Optimierung bringt die besten Ergebnisse.

Der größte Fehler aber ist, gar nicht zu targeten!

Geographisches Targeting

GEO-Targeting / Standort-Targeting

Je nach System werden die IP-Adressen von Usern von Land, Bundesland bis auf Stadt-Ebene aufgelöst. Manche bieten auch Stecknadel-Umkreis-Regionen oder selbst definierbare Polygone ab. Bei Mobilen Endgeräten kann dies je nach Freigabe des Users durch GPS noch genauer erfolgen.

Tipp: Obwohl das die Basis zu sein scheint, wird bei vielen Kampagnen vergessen, zumindest das Ziel-Land einzustellen – wirklich! Überprüfen Sie mal Ihre Kampagnen – nur die Selektion des Publishers bucht oft unnötigen Cross-Border-Traffic…

Business Chain Targeting

Je nach gewähltem Umkreis (0.5km – 2km), kann auf unterschiedliche Unternehmen und deren Filialen getargetet werden. So ist es z.B. möglich, im Umkreis von allen Desigual Stores aktuelle Angebote des Unternehmens auszuspielen – oder als Mitbewerber auf sich selbst aufmerksam zu machen. Verfügbare Unternehmen sind z.B. H&M, Hofer, Nordsee, Shell, McDonald´s uvm. …

Hyperlocal Targeting

Hyperlocal Targeting bezeichnet ein besonders punktgenaues geographisches Online Targeting, das zumeist auf mobilen Devices unter Zuhilfenahme von GPS und Mobilfunkpositionierung funktioniert.

Proximity Targeting

Erste DSPs (Demand Side Platforms) bieten mittels Proximity Targeting besonders genaue geographische Targeting-Möglichkeiten. Dabei kann man beispielsweise aus einer Liste von Kaufhausketten auswählen oder auch Adress-Listen bzw. Latitude/Longitude Koordinaten hochladen. Dies ist besonders hilfreich um Menschen in der Umgebung von zu bewerbenden Lokalitäten darauf aufmerksam zu machen, oder in Kombination mit Moment Marketing beispielsweise bei Events.

Technisches Targeting

Betriebssystem Targeting

Von Android über Windows bis hin zu Macintosh kann den Nutzern die passende Werbung gezeigt werden. Klassisches Beispiel: Meine iOS-App brauche ich keinen Windows- oder Android-Geräten anbieten. Erweitert: Manchmal wird vom Betriebssystem auch die Kaufkraft der Besitzer antizipiert…

Browser

Wie effektiv und zielführend die Möglichkeit des Browsertargetings sein kann, veranschaulicht das nachstehende Beispiel: Ein Nutzer besucht eine Website mit Firefox und bekommt die neuesten Chrome Extensions angeboten… das ließe sich vermeiden.

Device

Das Gerät selbst kann erkannt und getargeted werden, von PC über Apple und natürlich alle Hersteller und Modelle der Mobiltelefone und Tablets.

Geräteklasse: Mobile, Tablet, Desktop, Smart TV, …

Hier werden die zuvor genannten Devices in Kategorien zusammengefasst. Hiermit kann man ganz gezielt etwa Mobile Kampagnen und Landingpages anders bespielen als Desktop-Umgebungen.

Internet Provider, IP-Netzwerke, Firmen – Carrier, ISP

Jeder User surft mit einer IP-Adresse im Internet, die einer Organisation zugeordnet ist. Das kann einerseits der Internet-Provider sein, über den man online ist – das betrifft hauptsächlich private User und mobile Internetzugriffe. Hier sehen wir etwa Telekom, Vodafone, UPC und viele andere.

Andererseits surfen Mitarbeiter mittlerer und größerer Firmen oft aus dem betriebseigenen Netzwerk und sind damit zuordenbar: So lassen sich etwa Siemens-Mitarbeiter genauso targeten wie Beamte von Ministerien und Behörden.

Anbindungsgeschwindigkeit – Connection Speed

Für statische Banner, animierte GIF´s sowie animierte Banner mit geringen Größen, ist eine hervorragende Internetanbindung nicht zwingend erforderlich. Möchte man dem Nutzer jedoch mit Werbung mittels Videobotschaften erreichen, sollte eine gute Anbindung vorhanden sein. Bei dieser Targetingoption ist in einigen Abstufungen, von unter 56 kbps bis hin zu größer als 2mbps wählbar. Wenn der Nutzer auf der Website eine bestimmte Handlung ausführen soll, für die eine gute Anbindung von Nöten ist, eignet sich diese Option ideal, um ausreichend Geschwindigkeit sicherzustellen.

Tag und Uhrzeit

Oft übersehen, weil es zu banal scheint – aber es spielt eine Rolle, zu welcher Uhrzeit an welchem Tag welche Botschaft wie wirkt! Ein Tipp ist, am Anfang der Kampagne durchzuschalten und in der Analyse die besten Tageszeiten herauszufinden und danach die Einstellungen nachzuziehen.

Content Targeting

Placement / Channel / URLs / Apps

In der klassischen (alten) Mediaplanung wurden hauptsächlich Publisher-Websites oder Networks gewählt und gebucht; manchmal auch Channels. Beispiel DiePresse/Wirtschaft. Aus (veralteten) Analysen hat man die Hoffnung gezogen, dort die richtigen User zu erreichen, also auf Frauenzeitschriften auch Frauen. Zwar mag das letzte Beispiel naheliegend sein, wie wir jedoch zunehmend erkennen, ist es wichtig, die Frau im richtigen Moment zu erreichen, nicht auf einer Frauenwebsite. Schließlich sind nicht alle Frauen ständig bzw. überhaupt auf solchen Sites unterwegs…

Sinn macht solch ein Online Targeting u.a. in zwei Szenarien:

Blacklisting: Aus bestimmten Gründen will man bewusst nicht auf bestimmten Plattformen / Umfeldern werben.

Whitelisting: Ein paar Platzierungen will man bewusst einschließen oder in einem zweiten Line Item (Buchungszeile mit eigenen Parametern) für bestimmte Umfelder einen höheren oder niedrigeren TKP bieten.

Mehrere Placements und URLs können zu sogenannten Channels zusammengefasst werden.

Kontextuelles Targeting / Keyword Targeting

Je nachdem, welche DSP (Demandside Platform – Buchungstool) man einsetzt, bietet sie auch die Möglichkeit, einzelne Artikel aufgrund der vorhandenen Keywords ein- oder auszuschließen.

So könnte beispielsweise gezielt auf allen Seiten Werbung platziert werden, die vom Thema “Urlaub” handeln, jedoch bitte nicht, wenn es auch um Terrorgefahr oder Umweltverschmutzung geht.

Themenumfelder / Kategorien

Etwas weiter gefasst ist das Online Targeting nach Content-Categories, wie etwa

/Hobbies & Leisure/Water Activities/Surf & Swim
/Shopping/Green & Eco-Friendly Shopping
/Travel/Specialty Travel/Ecotourism

Die Kategorisierungen fassen Themenumfelder zusammen.

Semantisches Targeting

Beim Semantischen Targeting untersuchen Algorithmen nicht nur das Vorkommen einzelner Keywords oder die Bedeutung der Titel, sondern versuchen den gesamten Text durch linguistische Methoden zu deuten und richtig einzuordnen – auch was Stimmungslagen und Kontext betrifft. Hier soll statt der einfachen Begriffserkennung “Urlaub” & “Ägypten” zusätzlich erkannt werden, ob es sich um eine positive Erwähnung oder um Reisewarnungen im Zusammenhang mit Anschlägen handelt. Ein bei uns verfügbarer Anbieter dieser Methodik ist beispielsweise Semasio.

Brand Safety

Gerade bei automatisiert platzierten Werbebuchungen ist die menschliche Skepsis oft groß, ob die eigene Marke nur ja nicht in einem zweifelhaften Umfeld erfolgt. Wenn die folgenden Möglichkeiten genutzt werden, ist dies mittlerweile besser gewährleistet, als dies oft bei statischen Buchungen der Fall ist! (Googlen Sie doch mal nach Display Ad Fail)

Digital Content Labels

Es gibt eine allgemeine Klassifizierung von Content nach den abgebildeten Digital Content Labels, mit deren Hilfe entschieden werden kann, in welchen Umfeldern die Kampagne laufen soll.
Da nicht alle Inhalte klassifiziert sind, steht bei Abwahl von “Not yet labeled” bei manchen Publishern oder Netzwerken dann wenig bzw. kein Inventar zur Verfügung.

Sensitive Categories

Darüberhinaus kann noch der spezifische Inhalt aus- oder abgewählt werden. Im Beispiel rechts dürfte die Kampagne im Umfeld von “Downloads & Sharing” sowie “Gambling” laufen, nicht jedoch bei “Weapons” und “Violence”. Unsere DSP bietet uns hier 16 spezifische Klassifizierungen zur Auswahl.

Weitere Verification Services

Es stehen eine Vielzahl weiterer sogenannter Verification Services optional zur Absicherung zur Verfügung, die u.a. nach “Hate Speech”, “Offensive Language” oder “Suspicious Activity” filtern lassen.

Zusammenfassend wird klar, dass via RTB genug Sicherheitsmaßnahmen für sichere Werbeplatzierungen bestehen – wenn man sie nutzt…

Viewability - Sichtbarkeit

Ein absoluter Grund für die Überlegenheit von programmatischen Buchungen gegenüber klassischem Reservation Buying ist, dass im Vorfeld nur auf Impressionen geboten werden kann, die die Qualitätskriterien hinsichtlich Viewability des Werbemittels erfüllen.

Je nach System werden unterschiedliche Metriken verwendet – wir arbeiten mit Active View (dem IAB Standard folgend), wonach eine Impression dann gezählt wird, wenn das Werbemittel mindestens für eine Sekunde zu mindestens 50% für den User am Bildschirm sichtbar war. Eine Viewability von 75% bedeutet dann, dass von 100 Einblendungen 75 dieses Kriterium erfüllt haben.

Auch das Online Targeting auf “above-the-fold” oder “beyond-the-fold” ist nach wie vor möglich, verliert aber an Bedeutung.

Moment Marketing - Ereignisbasiertes Targeting

Das “Realtime” in RTA und RTB ermöglicht uns heute fast jeden Tag neue, faszinierende und ausgezeichnete datengetriebene Möglichkeiten von Online Targeting. Da sie sich auf den Moment beziehen, sprechen wir auch von “Moment Targeting“.

TV Sync, TV Targeting

Immer noch hat lineares Fernsehen eine ansehnliche Reichweite und damit Impact. Allerdings genießt der Fernsehapparat schon lange nicht mehr die ungeteilte Aufmerksamkeit der Zuschauer – der Second Screen in Form von Handy, Tablet oder Laptop ist immer verfügbar. Triggert nun eine Botschaft im TV (egal ob Werbung oder Programm) das Interesse der Zuseher, wird sofort online recherchiert. Wer diese Aufmerksamkeit beim Online Targeting nutzt, holt den ganzen Werbedruck für sich ab. Welche Wirkung TV-Werung auf den Online Traffic hat, haben wir schon an anderer Stelle in diesem Blog erklärt.

TV Boost

Advertiser, die selbst TV-Werbung schalten, sollten tunlichst die Aufmerksamkeit, die sie um (teures) Geld aufbauen, dann auch zu 100% abholen. Die Verlängerung der Kampagne sowohl in Display als auch Search(!) ist ein Muss. Nichts vernichtet mehr Werbegeld, als wenn User aufgrund der Werbung dann nur Inserate des Mitbewerbs finden.

Bitte nutzen Sie dafür nicht die veraltete Methode, die TV-Mediapläne für das Timing zu hinterlegen: Diese werden in der Regel nicht genau genug eingehalten, der Aufwand ist hoch und automatisch geht es viel einfacher. Zudem geht so auch:

TV Competitor Sync

Baut ein freundlicher Mitbewerber ein Thema mit viel TV-Budget gut auf, vergisst aber selbst auf Online Targeting, lässt sich ganz leicht auf dessen Spots targeten. Genauso lässt sich ganz einfach auch auf alle Spots einer Branche targeten, und so beispielsweise wann immer ein Lebensmitteldiskonter wirbt, selbst Werbung schalten.

TV Sendung / TV-Programm / Umfeld

Gleichermaßen kann auf Sendungen, Serien, Formate und Themen gebucht werden, etwa bei allen Kochsendungen oder immer wenn der Tatort läuft oder zum 10. Mal Titanic.

Werbepause

Wir wissen, dass in der den Werbepausen die Aufmerksamkeit auf den TV-Schirm dramatisch sinkt, aber vermehrt zum Handy gegriffen wird. Somit könnte beispielsweise das Bidding genau im Prime-Time Werbefenster von Pro7, RTL & Co erhöht werden.

TV Live – Ereignis

Inzwischen kann auch schon Online Targeting auf bestimmte Ereignisse definiert werden, z.B. wenn tatsächlich einmal Leonardo DiCaprio den Oscar gewinnt…

Radio Sync

Was bei TV möglich ist, geht natürlich auch bei Radio-Werbung, nämlich Display- und Search-Werbung dazu auszusteuern.

Wetter Targeting

Wir wir schon vor Jahren mit unserer Wetterdaten-Studie (gemeinsam mit dem Ottoversand) nachgewiesen haben, hat das Wetter einen großen Einfluss auf das (online) (Kauf-) Verhalten der User.

Wettersituation

Die oben gezeigten, lokalen Wettersituationen können sowohl nach aktueller Wetterlage aber auch nach der Vorhersage gewählt werden. Klassisches Beispiel: Wenn der erste Schnee fällt, Werbung für den Skiurlaub boosten. Wir wissen auch, bei welchem Wetter mehr beim Online-Shopping investiert wird und wann sich das Online Targeting bezahlt macht…

Temperatur

Natürlich kann auch die Temperatur als Trigger gewählt werden. Sowohl die absolute Temperatur als auch Temperatur-Schwankungen, zum Beispiel ein Temperatursturz.

Umweltsituation: Pollen Belastung, CO2 Belastung, Smog

Inzwischen können auch Umweltsignale wie Pollenbelastung oder die Smog-Situation Kampagnen auslösen.

Allgemeine Ereignisse via API

Generell können betriebseigene oder offene Daten mit geringem Aufwand via API zum Auslösen von Online Targeting Kampagnen genutzt werden. Die folgenden Beispiele sind bereits fix verfügbar:

Sport Ereignisse

Am Beispiel von Fußball: Spiele der Bundesliga, wenn eine bestimmte Mannschaft spielt, oder gewinnt (oder eben nicht) oder Messi ein Tor schießt. Das gibt es auch für andere Sportarten.

Finanzkennzahlen & Börsenkurse

Naheliegenderweise sind Börsen- und Devisenkurse auf absolute oder relative Schwellwerte wählbar.

Praktisches Beispiel: Flugausfälle

Die amerikanische Motel Kette “Red Roof” hat eine vielbeachtete programmatische Kampagne geschaltet, die immer dann lokal an Flughäfen ausgespielt wurde, wenn dort ein Abend-Flug ausgefallen ist – und die gestrandeten Passagiere unbedingt ein Zimmer für die Nacht brauchten. Einmal aufgesetzt läuft diese Kampagne bis heute höchst erfolgreich bei gleichzeitiger Einsparung des Gesamtbudgets (das hohen Streuverlust hatte).

Nutzerzentriertes Targeting

Alle folgenden Online Targeting-Methoden basieren auf der Auswertung von Profildaten, in der Regel anonymisiert. Das heißt, dass kein direkter Personenbezug herstellbar ist. Anbieter dieser Targeting-Methoden setzen in der Regel Domain-übergreifende Cookies und schließen aus dem Surf-Verhalten auf Eigenschaften der User. Da aufgrund des Verhaltens der User auf ihre Eigenschaften geschlossen wird, spricht man von Behavioral Online Targeting; wenn zusätzliche Datenquellen wie etwa Umfragen und Erhebungen verknüpft werden, spricht man von Predictive Behavioral Targeting.

Demographisches Targeting nach Alter und Geschlecht

Naheliegend und besonders wertvoll ist es, nach Alter und Geschlecht der User targeten zu können.
Wie bei allen datenbasierten Methoden hier ein großes Achtung: Oft sind User (bei bestimmten Publishern) nicht nach den gewünschten Kriterien identifizierbar, also “unknown”; Ein Ausschluss dieser “Unknown”-Gruppe kann die Reichweite dramatisch verringern. Gute DSPs zeigen, wie sehr sich die Zielgruppe einschränkte, wenn unknown weggelassen wird.

Audience Lists

Audience Lists sind Listen von Usern mit bestimmten Eigenschaften. Sie werden entweder selbst gesammelt, dann handelt es sich um 1st Party Data, oder von Dritten gesammelt und zugekauft, dann handelt es sich um 3rd Party Data.

Third Party Data

Dienstleister, die Userprofile sammeln und als Targeting-Listen zur Verfügung stellen, wollen damit etwas verdienen. Oft bietet die eigene DMP schon eine Vielzahl an Listen kostenfrei an; Drittanbieter wie eXelate, Eyeota, Lotame, Bluekai und viele andere haben sich auf eigene Datenerhebungen und Algorithmen spezialisiert. Es gibt eine unglaubliche Menge an solchen Listen – die Kunst ist, die richtigen mit der richtigen Qualität zu finden.

Ein paar Beispiele:

Mercedes Benz owners and fans
Intent > Travel > Weekend Travellers
Interest > Animals > Pets > Dogs
Real Estate > Mortgage Amount > 60-120.000,-
Family Position > Grandfather
Affinity Categories > Music Lovers > Blues Fans
In-Market Categories > Sporting Goods > Winter Sport

Bevor jetzt die kühnsten Online Targeting-Phantasien mit den spitzesten Zielgruppen entstehen sei gewarnt: Viele der Listen sind vor allem in den USA gut mit Daten bestückt, hierzulande aber eher dünn. Die Kunst ist, die richtigen zu kennen.

First Party Data

First Party Data wird immer selbst an eigenen Usern gesammelt. In der Regel haben diese Listen die höchste Qualität, fischen aber natürlich immer nur in der eigenen Zielgruppe. Hervorragend für advanced Retargeting-Strategien, aber alleine eben nicht für den Neukundengewinn geeignet.

An dieser Stelle möchte ich eine Lanze für professionelles Remarketing brechen: Retargeting richtig gemacht, bringt enorme Ergebnisse und verstört auch Benutzer nicht. Die Kunst liegt darin, frühzeitig sehr granulare Daten zu sammeln, d.h. also nicht einfach nur Besucher vs Kunden, sondern auch noch spezifischere Segmente zu erfassen: Kundenstatus und Attribute sowie Lebenszyklus-Informationen.

Gute Systeme lassen bei Eintritt eines Attributs ab sofort bis 1 Minute (in Minutenschritten) targeten. Das zeigt wieder, wie genau die Botschaften abgestimmt werden können und dass eine Remarketing-Kampagne/Werbemittel für alles bei weitem nicht die höchste Kunst ist.

First Party Daten aus der Webanalyse

Eine hervorragende Quelle für hochwertige Zielgruppensegmente ist das eigene Webanalyse-System (sofern es gut konzipiert und implementiert ist). So bietet beispielsweise Google Analytics 360 eine ganz einfache Möglichkeit, komplexe User-Segmente für den DBM (DoubleClick Bidmanager) bereitzustellen. Gleiches geht in anderen Digital Marketing Suites.

Offline Daten

Gibt es ein fundiertes Konzept für First Party Daten, lässt sich das leicht durch weitere Daten aus dem Unternehmen erweitern: CRM und BI bieten hier zumeist extrem wertvolle Klassifizierungsattribute, die sich mit den Online-Daten für Targetingzwecke joinen lassen.

Second Party Data

Zusätzlich zu den eigenen First Party Daten und den von Dritten aggregiert bereitgestellten Third Party Daten, entwickelt sich ein Markt für Second Party Daten. Hierbei stellen einander zum Beispiel nicht konkurrierende Unternehmen Targeting-Listen zur Verfügung. So könnte ein Automobilunternehmen seine Kundenlisten im Herbst einem Reifenhändler für eine Winterreifen-Kampagne zur Verfügung stellen.

Oft werden auch von Publishern über ihre User gesammelten und Advertisern bereitgestellte Daten als Second Party Data bezeichnet.

Similar Audiences – Audience Extension – Statistische Zwillinge

Ein riesiger Vorteil der vorhandenen Daten, Algorithmen und Rechenpower ist es, aus vorhandenen Informationen hochzurechnen, Predictions zu erstellen. Eines dieser Verfahren nutzt sogenannten Statistische Zwillinge, um aus einer bekannten Gruppe von Usern ähnliche in der großen weiten Welt zu finden.

Damit lassen sich etwa aus der Gruppe “Top-Kunden” via dem Feature Similar Audience ähnliche User finden und ansprechen. Je nach Tool und Qualität der First Party Liste funktioniert dies mittelmäßig bis hervorragend.

Personenbezogenes Targeting

Hier sprechen wir erstmals und ausdrücklich über Online Targeting, das eine individuelle, identifizierbare Person meint. Alle bisherigen Methoden waren anonymisiert, aggregiert & geclustered. Ab dieser Stufe kommen wir selbst (!) und die technischen Dienstleister in eine ganz andere rechtliche Verantwortung – leider ist das nicht immer bewusst… und noch lange nicht restlos geklärt.

Eigene Userlisten synchronisieren und targeten

Was bei facebook schon lange möglich ist, bietet nun auch Google: Eigene Userlisten können mit dem Schlüssel “E-Mail Adresse” zum Anbieter hochgeladen werden. Im Inventar des Anbieters können diese Audiences dann speziell angesprochen, ausgeschlossen oder Similar Audiences gesucht werden.
Anmerkung: Bei Google kann die Liste vorab verschlüsselt werden.

Direkt personenbezogene Attribute für Online Targeting verwenden

Hier werden Second Party Daten des Partners genutzt. Am bekanntesten (und berüchtigsten) ist hier facebook, bei dem man Beziehungsstatus, sexuelle Neigung, Interessen und 3000 Attribute mehr wählen kann. Diese Targetings sind bei Direktbuchung oder via facebooks Atlas auch mit externem Inventar verknüpfbar.
Extra Disclaimer: Ich sehe einen gewaltigen Unterschied zwischen der Nutzung von anonymisierten, aggregierten Daten und direkt personenbezogenen Daten. Wenn dies über Drittanbieter geschieht, ist das weitgehendst nicht geklärt…

Cross Device Targeting

Wir wissen, dass der typische User in seiner Customer Journey eben leider nicht immer am gleichen Gerät bleibt, sondern öfter mal von Mobile auf Desktop und Tablet (und gemeiner Weise auch in die Offline-Welt) wechselt. Es bringt also relativ wenig, einem User, der auf dem Weg zur Arbeit Gefallen an unserem Produkt via Mobile Kampagne gefunden hat, den ganzen Tag im gleichen Kanal zu retargeten. Ich muss ihn auf allen (bzw. den richtigen) Devices wieder erreichen.

Da die Cookies nicht nur Geräte- sondern sogar Browser-spezifisch sind, genügt uns dieses Hilfsmittel nicht; wir brauchen Systeme und Algorithmen, die alle (möglichst viele) verschiedene Devices ein und desselben Users erkennen und verknüpfen können.

Dies kann einerseits durch eigene Erhebung (etwa bei Stammkunden) erfolgen – dann hätten wir wieder hochwertige First Party Daten. Oder wir greifen auf Datenlieferanten zurück, die genau dies für uns erledigen und uns zur Verfügung stellen.

Targeting Strategie

Wie eingangs erklärt: Methoden und Daten alleine machen kein gutes Targeting. Es braucht eine klare Strategie, Know-How, die richtigen Tools und (Arbeits-)Zeit, um das Beste aus den enormen Möglichkeiten herauszubekommen.

In Kürze erscheint unser Online Targeting Guide – melden Sie sich gleich jetzt zum Newsletter an, damit Sie ihn nicht versäumen!

Kosten und ROI von Online Targeting

In der Praxis sehen wir, wie effizient Targeting ist und welchen Impact die oben gezeigten Methoden – in der richtigen Kombination! – bringen können.

Vor allem Third Party Audience Listen haben oft einen Preiszettel, zwischen € 0,05 TKP-Aufschlag bis hin zu € 2,- je nach Komplexität und Qualität der Daten. Ob sich die Mehrkosten rentieren, lässt sich sehr einfach durch einen A/B-Test ermitteln: Wir feuern die Kampagne kurze Zeit parallel mit und ohne dem zugekauften Targeting und ermitteln den ROI beider Kampagnen: Bringt die Kampagne mit Targeting trotz Mehrkosten einen höheren ROI, ist der Zukauf gerechtfertigt.

Am allermeisten profitiert man von einer eigenen Daten- und Tracking-Strategie: Damit lassen sich nicht nur die hochwertigen First Party Daten sammeln, sondern auch alle Targeting-Experimente leicht auf ihre Erfolge überprüfen.

Vergessen wir hier nicht, dass wir nicht singulär auf Last-Click oder einfaches Post-View , sondern den Einfluss unserer Maßnahmen in der gesamten Customer Journey mittels Attributionsmodellierung analysieren wollen.

Zu all dem finden Sie in unserem Blog eine Fülle an Informationen und Know-how. Fragen Sie uns, wenn Sie diesen Bereich für sich aufbauen oder professionalisieren wollen!

PS: Haben wir eine Möglichkeit übersehen? Bitte um Kommentar oder Mail.
Ansonsten freuen wir uns, wenn Sie den Artikel teilen!

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