Targeting Guide - Power für programmatische Kampagnen

von Iris Handlsberger

25. März 2020

Lesedauer: 3 Minuten

Management Summary

Seit mittlerweile 2 Jahren bin ich als Programmatic Consultant bei e-dialog tätig, heute möchte ich mit euch die besten Tipps zu einem der wichtigsten Themen im Programmatic Marketing teilen: Targeting. Für eine erfolgreiche, programmatische Kampagne ist es entscheidend, unterschiedliche Targeting-Optionen zu testen. In diesem Beitrag habe ich deshalb einige unserer Best Practices für euch zusammengefasst:

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Zuallererst: Keine Angst vor Testing! Lieber zu Beginn mehr und vor allem unterschiedliche Targetings (wie zB Affinities, InMarkets, Categories, Keywords, Custom Audiences, etc.) testen und nach einer bestimmten Laufzeit optimieren und Targetings, die nicht funktionieren, stoppen. Oftmals zeigt sich erst nach einer Zeit, welche Targetings für die Kampagne gut funktionieren und welche weniger. (Wichtig für die Beurteilung: ein Targeting pro Line Item.)

Nutzen von 1st Party Daten

User, die sich bestimmte Produkte ansehen oder vielleicht sogar schon im Warenkorb hatten oder User, die bestimmte Aktivitäten (Soft Conversions) auf der Website durchgeführt haben, sind besonders wichtig für den Erfolg einer Kampagne. Auch hier gilt: lieber mehr Audiences testen! Remarketing ist nicht gleich Remarketing – man kann mit eigenen Daten viele spannende Zielgruppen bilden und für diese dann auch andere Strategien in Bezug auf Bidding, Frequency, Botschaft usw. wählen.

Custom Audiences

Gerade wenn es sich um eine sehr spitze Zielgruppe handelt, die durch Standard-Targetinggruppen schwer erreichbar ist, setzt man gerne auf Custom Audiences. Diese eignen sich bestens für eine granulare Ansprache. Details zu Custom Affinites inkl. Case Study & Tutorial finden sich in diesem Blogbeitrag.

Combined Audiences

Diese können aus mehreren 1st Party, Google Daten, aber beispielsweise auch 3rd Party Audiences gebildet werden . Diese Funktion haben sonst nur DMPs zur Verfügung. Was nach Data Science und komplexen Modellen klingt, lässt sich via DV360 sehr leicht umsetzen: Mit wenigen Klicks ist die Wunsch-Audience kombiniert. Sobald die Audience erstellt wurde, kann sie in unterschiedlichen Line Items genutzt werden.

Audience Analyzer von DV360 nutzen

Die nächste DMP Funktion in DV360. Der Analyzer hilft dabei zu ermitteln, welche Überschneidungen es zwischen einer 1st Party Audience zu anderen Zielgruppen in DV360 gibt, zB Google-Daten, aber auch 3rd Party Daten. So können ähnliche Zielgruppen und Überschneidungen erkannt werden. Auf Basis dieser Erkenntnisse könnt ihr entweder eine optimale Audience gebilden oder neue Targetings finden und so die Reichweite der Kampagne insgesamt steigern.

Similar Audiences

Durch das Targeting von Usern, die bestimmten Zielgruppen ähnlich sind, steigt die Möglichkeit, weitere potentielle Kunden oder Interessenten zu erreichen, die ein ähnliches Verhalten wie die ausgewählten Zielgruppen aufweisen (zB Käufer). Dabei werden die ausgewählten Zielgruppendaten mit umfangreichen Daten von Google und einem intelligenten Look-Alike-Modellieralgorithmus kombiniert, um eine benutzerdefinierte Zielgruppe mit Nutzern zu erstellen, die vermutlich an den Anzeigen interessiert sind, darauf klicken oder Conversions durchführen.

Beim Erstellen einer Look-Alike-Audience kann man außerdem einstellen, wie ähnlich die Similar Audience der ursprünglichen Zielgruppe sein soll – je ähnlicher, desto weniger groß die Reichweite:

Generell gilt: Zu Beginn kein zu spezifisches Targeting einstellen. Dadurch schränkt man sich die Ausspielung der Kampagne und auch die Arbeit des Algorithmus zu stark ein, wodurch die Möglichkeit verringert wird, potentiell relevante User zu erreichen. Im Laufe der Kampagne kann man dann verstärkt adaptieren und anpassen. Wichtig ist: testen, testen und testen und keine Angst zu haben, mal ein neues Targeting auszuprobieren. Jede Kampagne ist anders und sowohl System als auch Anwender lernen täglich dazu.

& zu guter Letzt: Nicht auf Geo-Targeting vergessen! 😉