Wolfgang Bscheid

Leider entspricht diese These nicht den Erfahrungen, die viele User bis heute gemacht haben. Vielmehr fühlen sie sich oft eher verfolgt, statt gut beraten. Denn wer hat das nicht schon erlebt: Da sucht man im Netz nichts ahnend neue Reifen für sein Auto, ein Hotel in der Türkei oder ein Paar Schuhe und schon geht es los: Egal auf welcher Seite man sich bewegt, man sieht nur noch mehr oder weniger aufdringlich gestaltete Kaufaufforderungen für genau das Produkt, das man kurz zuvor angesehen hat. Und das nicht nur zwei oder drei Mal täglich, sondern über Wochen hinweg. Teilweise werben sogar mehrere Anzeigen auf einer Seite für ein und dasselbe Produkt, das man nun doch endlich zu kaufen hat. Nach solch einem Erlebnis kann ich sehr gut verstehen, dass schon alleine das Wort Re-Targeting bei vielen Nutzern unbeliebt ist (so sie es denn kennen!).

Aber nicht nur User bauen zunehmend mehr Aversion gegen diese nervige Angebotspenetration auf. Auch immer mehr Kunden stellen sich die Frage, ob die wirtschaftlichen Vorteile dieser Technik nicht sehr teuer erkauft sind. Gerade Markenartikler und grosse Reseller befürchten zu Recht, dass die auftretende Reaktanz der Kunden am Ende an der eigenen Marke hängen bleibt. Daher macht sich nach anfänglicher Euphorie mehr und mehr Skepsis breit.

Bevor wir nun aber Re-Targeting grundsätzlich verdammen, sollten wir uns die Frage stellen: Lässt sich dieses Instrument nicht auch intelligenter einsetzen? Und hier wären wir wieder bei meiner Ausgangsthese: Gutes (Re-)Targeting sieht man nicht!

Um die Einsatzmöglichkeiten von Re-Targeting zu veranschaulichen, stellt man sich am besten die klassische Verkaufssituation im “realen” Shop vor: Haben Sie hier schon einmal einen “guten” Verkäufer erlebt, der Ihnen so lange dasselbe Produkt vorlegt, bis Sie genervt den Laden verlassen? Sicher nicht! Ein guter Verkäufer reagiert situativ und individuell auf jeden Kunden. Gleichzeitig versucht er ein Gespür dafür zu entwickeln, was den Kunden am Kauf hindert:  Ist er gedanklich einfach noch nicht soweit, hat er Schwierigkeiten mit dem Preis oder fehlt ihm das Vertrauen in die Garantie und Serviceleistung des Herstellers? In jedem Fall wird er versuchen, eine passende Alternative anzubieten – sowohl was die Produktauswahl als auch die entsprechende Verkaufsargumentation betrifft. Und er wird vor allem eines tun: Er wird kontinuierlich aus dem jeweiligen Kundenverhalten lernen. Und je schneller er lernt, desto mehr hat der Kunde das Gefühl im richtig  Shop zu sein und verstanden zu werden.

Genau so kann intelligentes Re-Targeting funktionieren: Individuell und situativ, aber vor allem lernend.

Dazu genügt es jedoch nicht, das zuletzt gesehene Produkt abzuspeichern, aus dieser Information ein Werbemittel zu generieren und es anschliessend so lange auszuspielen bis der Arzt kommt. Wer seine Kunden auch im Netz wie ein guter Verkäufer bedienen möchte, muss zuerst verstehen und dokumentieren, wie dieser das macht. Das bedeutet im übertragenen Sinne, dass alle Kundenreaktionen erfasst und anschliessend für jede dieser Reaktionen eine entsprechende Erwiderung bereitgestellt werden muss. Natürlich ist nicht gesagt, dass alle diese Erwiderungen auch aus Kundensicht richtig oder passend sind. Genau hier kommt das “Lernen” ins Spiel. Am Anfang sind die Kundenreaktion und die darauffolgende Erwiderung eine reine Hypothese. Da sich im Online Marketing jedoch alle Hypothesen detailliert messen bzw. auf ihre Stimmigkeit und  Leistungsfähigkeit hin überprüfen lassen, zeigt sich sehr schnell mit welcher kommunikativen Erwiderung man das Kundeninteresse weckt. So ergibt sich sukzessive ein stimmiges und relevantes Regelwerk für das Steuern individueller Kommunikationsbausteine.

Auf diese Art läßt sich aber nicht nur die Kampagneneffizienz signifikat steigern, sondern man lernt seine Kunden immer besser verstehen. Nur leider wurde dem “lernenden System” Re-Targeting bisher viel zu wenig Aufmerksamkeit geschenkt. Denn am Ende ist auch hier nicht die Technik entscheidend, sondern die Intelligenz, mit der man sie bedient. Sollten Sie also zukünftig wieder einmal von platten Produktangeboten “verfolgt” werden, denken Sie immer daran: “Gutes Re-Targeting sieht man nicht!”

Wolfgang Bscheid

Im Performance-Marketing hat sich in den letzten Jahren eine Kenngröße als dominierend heraus kristallisiert: der CPO (Cost per Order). Direkt verbunden mit diesem Leistungswert ist die zentrale Frage, wem bzw. welcher Disziplin soll oder kann die entsprechende Order zugerechnet werden?

Anfangs haben die unterschiedlichen Disziplinen wie Display, Affiliate oder Search vorwiegend auf ihre eigenen Trackingsysteme gesetzt.

Da diese Vorgehensweise aber immer zu einem mehr oder weniger großen Anteil an „Doppelzählungen“ – und damit meist auch „Doppelvergütungen“ – führt, haben sich in der Zwischenzeit viele Kunden zu einem übergreifenden Tracking mittels einer so genannten Cookie-Weiche entschieden. Die entsprechende Zuweisungsregel lautet dabei „Last Cookie wins“. Damit bekommt immer der letzte Klick vor dem anschließenden Kauf die Order zugesprochen. Im Prinzip eine saubere und transparente Lösung. Zumal der Kunde das zentrale Problem der Doppelvergütung gelöst sieht.

Bei genauerer Betrachtung birgt die Regelung „Last Cookie wins“ jedoch einige schwerwiegende Schwachpunkte.

Neben der Möglichkeit, diese „Last Clicks“ technisch zu erzeugen (siehe auch Affiliate-Betrug) ist vor allem die sehr einseitige Gewichtung der Kommunikationsleistung ein zentrales Problem dieser Bewertungssystematik. So finden zum Beispiel Sichtkontakte, die eventuell einen maßgeblichen Anteil am Aufbau der Markenbekanntheit, der Sympathie und nicht zuletzt der Kaufbereitschaft haben, keinerlei Berücksichtigung. Aber auch der Tatsache, dass unterschiedliche Kommunikationsangebote typischerweise  an unterschiedlichen Positionen innerhalb des Kaufentscheidungsprozesses genutzt werden, wird bei einer „Last Cookie wins“ Regelung nicht berücksichtigt. Dies führt zum Beispiel dazu, dass Search bei den „Last Clicks“ überproportional  stark vertreten ist, da die meisten User Google vor dem Kauf als Navigationshilfe nutzen. Das Problem stellt sich also wie folgt dar: Mit „Last Cookie wins“ verfügt der Markt zwar über eine einfache und durchaus praktikable Lösung für die Zuweisung der Orders. Leider ist diese Systematik jedoch nicht in der Lage, eine wirkliche Dokumentation der benötigten Kommunikationsleistung zu erbringen.

In der Diskussion um einen Lösungsweg taucht ein Begriff immer häufiger auf: Die Customer Journey. Sie umfasst  den gesamten elektronischen Weg des Konsumenten – vom ersten Sichtkontakt mit einem Banner bis zur Kaufbestätigung und evtl. sogar noch darüber hinaus. Aber nicht nur die vollständige Erfassung aller so genannten Tuchpoints versteckt sich hinter der Vision einer „Customer Journey“, sondern gleichzeitig soll endlich auch eine Leistungsbewertung jedes einzelnen Kommunikationsbeitrags entstehen. Damit wäre Online gelungen, was alle anderen Medien seit Jahren vergeblich versuchen: ein individueller, kampagnenbezogener Leistungsnachweis, der alle nur denkbaren Kommunikationsbausteine innerhalb eines Bewertungssystems vergleichbar macht.

Das Ergebnis für den Kunden: Maximale Transparenz, optimale Planungsgrundlagen, sichere Budgetverteilung.

Tobias Wegmann

In den ersten beiden Folgen unseres Targetinglexikons haben wir uns  mit  Technischem Targeting und Umfeldtargeting beschäftigt.  Die meisten  Ausprägungen dieser Targetingtypen  existieren schon lange, manche davon erfüllen wichtige Aufgaben, sind aber wenig spektakulär. Wo immer jedoch über das Thema Targeting heiß und teilweise auch kontrovers diskutiert wird, dort  wird über Profiltargeting gesprochen. Profil? Welches Profil ist hier gemeint? Bereits bei dieser Frage gibt es viele Missverständnisse.

Ein Profil, das durch ein Targetingsystem angelegt wird, ist immer ein anonymes Profil. Es basiert auf Zielgruppen, nicht auf Zielpersonen. Das bedeutet, dass die Informationen in einem Profil nicht einer Person zugeordnet werden, sondern  sie sind lediglich an die Identifkationsnummer eines Cookies gebunden, das im Browser des Internetusers abgelegt wird. Es geht beim Profiltargeting also darum, Verhaltensmuster im Netz zu erkennen und daraus Profile für zielgruppengerechte Werbung abzuleiten. Der User kann das Cookie jederzeit löschen und somit auch jede Verbindung zwischen dem Browser und den Profilinformationen.

Welche Informationen im Profil gesammelt werden, hängt  von der Form des Profiltargetings ab. Beim Re-Targeting werden die User beim Besuch einer E-Commerce-Webseite markiert. Wenn sie sich dort über Angebote informieren oder einen Kaufvorgang begonnen, dann aber abgebrochen haben, werden sie mit einem Cookie versehen. Solche Interessenten versucht man dann über eine auf das Produktprofil zugeschnittene Saleskampagne, häufig verbunden mit einer zusätzlichen Incentivierung, als Käufer zu gewinnen. Je nach Branche und Sortiment können die auf der Shop-Webseite gewonnenen Informationen natürlich auch für Cross- und Upsalekampagnen genutzt werden. Aufgrund der Vielzahl an Profilmöglichkeiten und des umfangreichen Sortiments entwickelt bei größeren Shops ein Re-Targetingsystem seine optimale Wirkung erst im Zusammenspiel mit einem dynamischen Werbemittelgenerator. Dieser stellt in Echtzeit bei der Werbemittelanforderung das zum Profil passende Produktbanner zusammen.

Einen anderen Schwerpunkt bei der Profilbildung setzt das Behavioural Targeting. Hier geht es darum, aus dem Verhalten eines Users auf einer oder vielen Webseiten, Rückschlüsse auf seine Zugehörigkeit zu einer medialen Zielgruppe zu gewinnen.

Dazu zwei grob vereinfachte Beispiele: Ein User, der sich häufig auf Inhalten bewegt, die sich mit der Band Tokio Hotel beschäftigen, wird mit erhöhter Wahrscheinlichkeit der Altersgruppe der unter 25jährigen angehören, während das Profil eines Surfers, der sich über Golf informiert und Börseninhalte studiert nur in seltenen Ausnahmefällen mit einem Haushaltsnettoeinkommen im Bereich des Existenzminimums korreliert.

Das Profil dient also dazu, Usergruppen so zu qualifizieren, dass die Kampagnenansprache möglichst zielgruppengenau und streuverlustfrei ist. Manche Zielgruppe lässt sich im Netz sogar nur durch ein Targetingprofil eingrenzen, da sich über eine konventionelle Umfeldplanung die Streuverluste nicht ausreichend reduzieren lassen.

In der Informationsaufnahme überschneiden sich Re-Targeting und Behavioural Targeting in der Praxis natürlich häufig. So kann das Verhalten eines Users auf einer Webseite, etwa das Durchführen eines Preisvergleichs, wichtige Informationen für die Re-Targeting-Ansprache liefern. Auf der anderen Seite  gibt die zu Re-Targeting-Zwecken im Shop aufgenommene Produktliste unter Umständen Hinweise auf die Soziodemographie des Profils. Re-Targeting und Behavioural Targeting unterscheiden sich also weniger im Verfahren, als in der Zielsetzung: Hier Abverkauf, dort punktgenaue Zielgruppenansprache.

Einige Targetinganbieter bieten Behavioural Targeting auch als sogenanntes Predictive Behavioural Targeting an. „Predictive“ bedeutet, dass das Zielgruppenprofil eines Users nicht mehr in jedem Einzelfall real erhoben wird. Anhand von prototypischen  Einzelprofildaten werden  für die Masse der User über Ähnlichkeitsalgorithmen die Zielgruppenzughörigkeiten prophezeit, ohne sie tatsächlich zu kennen. Der Vorteil einer solchen Vorhersage liegt darin, dass die targetbare Reichweite für ein Merkmal sich deutlich erhöht. Voraussetzung ist allerdings, dass das gewählte Verfahren ausreichend seriös ist, die Vorhersage also geglaubt wird.

In der Onlinepraxis haben sich Profiltargetingformen bis jetzt unterschiedlich entwickelt. Re-Targeting-Kampagnen setzen sich rasant durch und werden das weiter tun, da der Performanceanstieg den sie gegenüber einer ungetargeten Kampagne erzielen, in fast allen Fällen beeindruckend ist.

Schwieriger gestaltet sich die Lage bei den von Vermarktern angebotenen Zielgruppen, die auf (Predictive) Behavioural Targeting bauen. Hier müssen teure Systeme refinanziert werden und deshalb werden die Profilreichweiten mit entsprechend hohen Aufschlägen gelistet. Die zielgruppengenauere Ansprache bringt im Regelfall keine ausreichend hohe Mehrleistung in Richtung Klickrate oder Abverkauf, um die höheren Kosten  direkt zu kompensieren.

Den Vorteil einer streuverlustfreien Ansprache führen auch namhafte Vermarkter ad Absurdum, indem sie sich auf der Jagd nach der Erreichung der Quartalszahlen völlig gegen ihr ureigenstes Interesse verhalten. Beispielsweise wird sich kaum ein Kunde finden, der für ein Zielgruppentargeting  für Tausend Kontakte einen deutlich zweistelligen Eurobetrag  bezahlt. Vor allem nicht,  sobald er mitbekommen hat, dass der Vermarkter das identische Inventar ohne Targeting für einen Bruchteil der Kosten über Drittvermarkter anbieten lässt. Das gewaltige Preisgefälle macht die  Streuverlustvermeidung unwirtschaftlich, selbst  die engste Zielgruppe wird in diesem Fall ohne Targeting billiger angesprochen. Und seine Planzahlen erreicht der Vermarkter auf diesem Weg vermutlich erst recht nicht. Aber das ist dann schon nicht mehr Teil dieser Geschichte.

Wolfgang Bscheid

Vor einigen Tagen hat Dr. Bernd Henning von Nugg.ad einen interessanten Beitrag über agenturgesteuertes Targeting veröffentlicht. Darin ging es um die Targeting-Systeme der Agenturen und deren seitenübergreifendes Sammeln von Profilinformationen. Dabei hat Bernd Henning jedoch eine wichtige Facette vergessen, die ich gern ergänzen möchte.

In seinem Beitrag dokumentiert er auf sehr transparente Art und Weise die derzeitigen Targeting-Aktivitäten deutscher Online-Agenturen. Er erklärt auch für Laien verständlich die Targeting-Technik und wie diese funktioniert.  Das Ergebnis: Targeting ist kein „Geheimnis“, in das nur Experten Einblick haben. Vielmehr kann jeder User ganz einfach über seinen Browser nachverfolgen, wer auf seinem Rechner ein Cookie ablegt. Ich hoffe, sein Beitrag versachlicht  die gelegentliche “Big Brother”-Diskussion etwas.

Aber funktioniert agenturgesteuertes Targeting tatsächlich so einfach? Um die Ergebnisse der Recherche von Bernd Henning richtig interpretieren zu können, muss man sich die Arbeitsweise von Agenturen genauer ansehen. Die Dotierung – also das Setzen und Beschreiben von Cookies – findet in der Regel während der normalen Kampagnenauslieferung statt. Wird ein Werbemittel angezeigt, wird gleichzeitig immer ein Cookie gesetzt oder mit neuen Informationen beschrieben. Dabei wird z.B. auch vermerkt, wie oft ein User eine Kampagne oder ein Werbemittel bereits gesehen hat. Diese Information dient dann zum entsprechenden Aussteuern der Kontaktdosis und verhindert unter anderem, dass der User ein und dieselbe Kampagne unnötig oft angezeigt bekommt. Natürlich können hier auch Informationen zum redaktionellen Umfeld aufgenommen werden. Aber das war´s dann auch schon mit der ach so gefährlichen Überwachung. Denn mehr relevante Informationen sind im Cookie beim besten Willen nicht zu finden. Zumal die Information, auf welcher Seite der Leser gerade unterwegs ist, auch nur bedingte Aussagekraft bzgl. seiner Produkt- oder Markenpräferenzen hat. Und nur das interessiert Agenturen und Kunden.

Was die Quote betrifft: Man muss berücksichtigen, dass viele der Buchungen so genannte Rotationsbelegungen sind. Das bedeutet, dass die eigene Kampagne  gleichzeitig im Karussell mit vielen anderen Kampagnen läuft. Und wer schon mal versucht hat, innerhalb einer Rotationsbelegung sein eigenes Werbemittel zu finden, kann ein Lied davon singen, wie oft man die Seite „reloaden“ muss, bis man endlich einen Treffer landet.
Hinzu kommt ein zweiter Aspekt: Da auf einem Cookie nur eine begrenzte Menge Daten gespeichert werden kann, kann auch nur eine begrenzte Anzahl an Aspekten pro User erfasst werden. Daher geht es im Profiling immer auch darum, möglichst effizient zu arbeiten. Natürlich ist es interessant zu wissen, für welche Inhalte sich ein Leser interessiert. Aber es macht keinen Sinn, hundertmal zu vermerken, dass der User ein und dieselbe Seite besucht hat. Diese Information kann üblicherweise vernachlässigt werden. Viele Agenturen verzichten aus diesem Grund darauf, mehrfache Seitenbesuche zu tracken.

Unter diesen Gesichtspunkten ist die Erhebung von Bernd Henning nur bedingt aussagekräftig. Idealerweise sollte man die entsprechenden Stichproben beim nächsten Mal deutlich erhöhen, um einen wirklich realistischen Eindruck der wirklichen Trageting-Aktivitäten zu erlangen. Sollte ein zweiter Durchlauf geplant sein, bieten wir gerne unsere Unterstützung bei der Berechnung an.

Dominik Frings

Eine neue Studie zum Thema Behavioural Targeting bewegt die Branche und klärt uns auf, was der User von neuen Targetingmodellen hält. Ich habe noch ein paar andere Schlagzeilen:

Erotikindustrie geht Pleite! Nur 2,57% aller Männer konsumieren laut neuster Studie pornografische Inhalte.

Tempolimit überflüssig! 97%  Autofahrer wollen der Umwelt zu Liebe nur noch an ungeraden Tagen Vollgas geben.

Reichtum für alle! 100% aller Nichtmillionäre wären gerne welche.

Fällt Ihnen was auf? Die Headline sorgt für die Aufmerksamkeit, die Erklärung ist banal. Wenn nun eine Studie den User fragt: “Wie finden Sie personalisierte Werbung”, ist es doch nur logisch, dass der User mehrheitlich mit „finde ich uncharmant“ antwortet. Was wäre auch anderes zu erwarten in Zeiten von Datenschutzskandalen und fröhlichem Google-Bashing. Eigentlich müsste es heißen: “50% stört die profilierte Werbung nicht und geben es auch noch zu”. Das wäre aber sicherlich nicht so auflagenträchtig gewesen. Letzen Endes läuft die Befragung auf folgende Quintessenz hinaus: “Sind Sie für die totale Überwachung oder nicht?”. Analog würde es für die obenstehenden Headlines heißen: „Sind sie ein notgeiler Tropf, der bei Frauen nicht ankommt?“, „Sind Sie ein Umweltarsch?“ oder „Wollen Sie immer armer Schlucker bleiben?“ Solche Fragestellung drängen den Befragten immer automatisch in eine Ecke, in der man nicht mehr wahrheitsgemäß antworten wird. Ob im Zuge dessen dann auch wirklich 50% der Befragten personalisierte Werbung wahrgenommen haben oder dies nur fälschlicherweise annehmen, stünde dann noch auf einem anderen Blatt. Was kann man also nun über den Mehrwert dieser Studie sagen?

Ich bin jedenfalls so schlau wie vorher und ich finde profilierte Werbung sowieso unter aller Kanüle. Für 2010 habe ich mir deshalb vorgenommen, ALLE Cookies zu löschen, nur noch im Internetcafé zu surfen und mit einer falschen Identität online zu bestellen. Sollte das alles nicht helfen, ziehe ich ins Google Opt Out Village.

Sie haben an Wolfgang Bscheid noch Fragen zum Thema Targeting, Online Behavioral Advertising oder Online-Mediaplanung? Schreiben Sie uns doch einfach an info@mediascale.de.

Julian Simons

Heute wurde von der FOMA und damit von den führenden deutschen Onlinemediaagenturen ein Manifest über die Nutzung von OBA  veröffentlicht.

Endlich!

In den letzten 18 Monaten glich das Thema Behavioral Advertising in der öffentlichen Wahrnehmung einem Weltraumflug, dessen Shuttle recht langsam und von der Öffentlichkeit weitgehend unbemerkt startete. Heute jedoch wird jedes Lenkmanöver dieses Fluges sowohl bei Agenturen, Publishern oder werbetreibenden Unternehmen aber auch politischen Institutionen und Datenschützern mit Skepsis, Verwirrung, teilweise fatalem und schädlichem Halbwissen, auf jedem Fall aber mit einer mehr oder weniger laut gebrüllten Meinung kommentiert.
Wir befinden uns sozusagen in der Schwerelosigkeit des Gossips. Es wurde höchste Zeit, dass diejenigen, die sich neben den Publishern und Technikanbietern am Tiefsten mit Behavioral Advertising beschäftigen und v.a. die Sicht des Kunden am Besten beurteilen können, endlich gemeinsam zu Wort melden und versuchen, die allgemeine Hysterie zu entschärfen.

Bis jetzt wurde OBA v.a. durch Vermarkter sowohl im politischen Zusammenspiel als auch in der Presse teilweise sehr subjektiv gespielt, was v.a. zu Unwissenheit und Vorbehalten unter den Usern und potentiellen Käufern unserer Kunden führte. In Zukunft brauchen wir alle klare Spielregeln, wir brauchen mehr Sicherheit im Umgang mit dem Thema auf allen Seiten und wir müssen unseren Kunden verbindlich erklären können, wie sie mit dem Thema umzugehen haben.

Um allen einen Rahmen zu geben, sind die folgenden neun Punkte essentiell, um OBA richtig zu verstehen und zu nutzen. Im Detail nochmal hier:

1.    Erlösquelle für alle Partner
2.    Datenschutz in allen Bereichen
3.    Dezentrale Datenerfassung der Player
4.    Wahlfreiheit für jeden User
5.    Transparenz in dem, was wir erheben
6.    Relevanz für den User
7.    Wettbewerbsfähigkeit aller im internationalen Vergleich
8.    Keine Diskriminierung einzelner Partner
9.    Selbstregulierung und Aufklärung gegenüber allen Playern

Tobias Wegmann

Werbetreibende finden ihn anziehend und je mehr er in Mode kommt, möchten sie am liebsten direkt und nur noch direkt mit ihm  sprechen.  Gemeint ist der Unique User, von Insidern und Adabeis auch gerne kennerisch UU, gesprochen „JuJu“, abgekürzt. Was  der Begriff  genau  meint ist vielen, die ihn verwenden, dennoch nicht wirklich klar.  Eingebürgert hat sich die Vorstellung, dass der Unique User eine Messgröße für die Anzahl menschlicher Individuen ist, die sich auf Webangeboten bewegen und die man mit  einer Werbemaßnahme dann persönlich  erreichen kann.  Das ist aber bestenfalls  eine sehr  grobe Beschreibung der Wirklichkeit. Der Begriff Unique User, neben der Page Impression (Einzelseiteneinblendung) und dem Visit (Webseitenbesuch), eine der drei ursprünglichen Messgrößen des Webcontrollings,  versucht zwar wirklich die Zahl der eindeutigen Nutzer von Angeboten zu bestimmen. Das Problem ist nur: Was ist eigentlich ein Nutzer? Technisch gesehen, trennen die Systeme die einzelnen Sitebesuche in erster Linie mit Hilfe von Cookies, also kleinen Textdateien, die auf dem Rechner des Internetsurfers abgelegt werden. Die in einem Cookie abgelegte Nummer macht den Besucher zum JuJu. Solche Cookies sind natürlich anonym und nicht an eine Person, aber  auch nicht an einen Rechner, sondern an den jeweils gerade verwendeten Internetbrowser gebunden.  Auf dem PC, an dem ich gerade sitze, sind vier  Browser installiert, mit dreien davon gehe ich regelmäßig ins Internet. Zuhause warten zwei weitere Browser und auf dem Tisch liegt ein Smartphone, mit dem ich ebenfalls täglich im Internet unterwegs bin. Der Mensch, der hier tippt, existiert für die Werbeansprache also in mindestens sechs unterschiedlichen Persönlichkeiten zwischen denen sich keine Verbindung herstellen lässt. Somit ist der Unique User, Grundlage jeder dosierten Kampagnenauslieferung mit Frequency Capping oder Kontaktklassen, zwar näher am Individuum als alle vergleichbaren Messgrößen anderer Werbekanäle. Man sollte sich aber bewusst machen, dass er nicht mit einem Menschen aus Fleisch und Blut gleichzusetzen ist.

Darüber hinaus gilt: Jedes Cookie ist König in seiner Domain und das macht den JuJu noch schwieriger im Umgang. Ein fundamentaler und höchst notwendiger Sicherheitsgrundsatz des Internets verhindert, dass eine Website, die Cookies einer anderen Domain in irgendeiner Form mitbenutzt, also lesen oder beschreiben, kann. Deshalb nummeriert zwangsläufig jedes Angebot seine Nutzer einzeln durch. Schon ein kurzer Surfausflug über Newsseite, Freemailer und Auktionsseite, macht aus mir eine multiple Persönlichkeit. Wie viele unterschiedliche Unique-User-Kennungen ein Surfer mit sich herumträgt, lehrt ein kurzer Blick in den Cookie-Ordner des Browsers. Das ist auch der Grund, warum eine Kampagnenaussteuerung nach Kontaktklassen mit konventioneller Mediaplanung so schwierig ist. Zwar kann ich Website A, B und C jeweils drei Kontakte pro Unique User (Browser!) buchen und ausliefern lassen. Da jede Website aber eigene Cookies schreibt, habe ich keinerlei Gewähr, dass am Schluss auch neun Werbemittel pro Browser verteilt wurden. Ich weiss nur, dass der Browser bei keinem Angebot mehr als drei Kontakte erhalten hat. Hierfür freilich gibt es Abhilfe: Vermarkterübergreifendes Targeting mit mediascale arbeitet mit einem einheitlichen Cookie und erlaubt das saubere Aussteuern der Kontaktmenge über die Werbeträger hinweg.

]]> http://www.mediascale-klartext.de/2010/01/der-schwierige-herr-juju/feed/ 3 http://www.mediascale-klartext.de/2010/01/was-sie-schon-immer-uber-targeting-wissen-wollten-teil4/ http://www.mediascale-klartext.de/2010/01/was-sie-schon-immer-uber-targeting-wissen-wollten-teil4/#comments Tue, 19 Jan 2010 08:47:41 +0000 Wolfgang Bscheid| http://www.mediascale-klartext.de/?p=647

Wolfgang Bscheid

…jetzt wissen Sie es bald. Denn im vorerst letzten Beitrag unserer kleinen Targeting-Reihe schauen wir uns an,  wie Unternehmen und Marken sinnvoll Nutzerinteressen auf Ihrer Webseite sammeln und auswerten:

Teil 4: Die Marken-Site als Analyse-Instrument nutzen

Die Webseite der Marke ist der entscheidende Bereich, wenn es um das Gewinnen von wichtigen und vor allem für den Kauf relevanten Nutzerinformationen geht. Jeder User, das haben unsere Erfahrungen gezeigt, besucht im Rahmen seiner Kaufentscheidung auch mindestens einmal die Sites aller Marken, die sich in seinem Relevant-Set befinden. Dabei geht es nicht immer zwingend um eine direkte Kaufabsicht, sondern vielmehr um die Suche nach wichtigen Informationen: wie beispielsweise Produktvideos, Datenblätter, Zubehör oder Servicefragen. Und Marken-Sites können oft einen wahren Fundus an Informationen bereit halten. Unternehmen können wiederum die hohe Besucherfrequenz auf ihren Seiten dazu nutzen, um sich die Profile der Website-Besucher genauer anzusehen und darauf aufbauend ihre Kommunikation besser auszusteuern. Denn sie können nicht nur registrieren, wer sich mit ihren Produkten beschäftigt, sondern auch für welche Produkte er/sie sich im Detail interessiert und welche Informationsinteressen und Motivationen ihn/sie dabei am stärksten treiben. Das hilft, um die eigene Seite zu optimieren sowie für die Kommunikation auf externen Seiten.

Leider zeigt die Erfahrung, dass es jedoch für viele Unternehmen noch immer nicht selbstverständlich ist, diese Informationen zugänglich zu machen, zu sammeln und als Basis für eine Zielgruppenanalyse zu nutzen. Dabei ist die technische Umsetzung gar nicht so schwer: Als erstes sollte man eine detaillierte Site-Analyse erstellen, die genau aufzeigt, an welcher Stelle sich welche Informationen erheben lassen. Hilfreich ist dabei auch jegliche Form von Käufertypologien. So lassen sich unterschiedliche Einzelinformationen zu kompletten Käufertypen zusammenfassen und anschliessend mit zielgerichteten Angeboten ansprechen.

Die Schwierigkeit für Agenturen? Das Einbinden eines Zählpixel: Wer schon einmal versucht hat, einen Shop komplett zu “verpixeln”, wird darauf sofort eine passende Antwort finden. Nichts lieben Systemadministratoren mehr als das Einbinden von Zählpixeln. Hier können schon mal ein paar Monate ins Land gehen, bevor jedes Pixel dort sitzt, wo es hin gehört. Ein zeitaufwändiges Unterfangen. Ist das endlich geschafft, geht die Arbeit jedoch erst richtig los. Denn jetzt muss das entsprechende Regelwerk erstellt werden, anhand dessen letztendlich “getargeted” werden soll. Das Problem dabei: Jeder User ist unterschiedlich. Hat ein User beispielsweise Attribut A, aber nicht B und C, dann erhält er Motiv x. Nicht nur, dass es sehr schnell eine fast unüberschaubar Vielfalt an Kombinationen geben kann, all zu oft ist die Information im Cookie zudem auch noch sehr heterogen. Unsere Empfehlung lautet daher: Klein anfangen. Hier sollte man sich nicht gleich übernehmen, denn sonst sieht man schnell den Wald vor lauter Bäumen nicht mehr und am Ende hat keiner mehr einen Überblick, welche Logik hinter den unterschiedlichen Attributkombination steckt. Und die zweite Empfehlung: Je detaillierter die anschliessende Analyse ausfällt, desto leichter läßt sich die Spreu vom Weizen trennen. Untersucht werden soll vor allem, welcher Aspekt oder welche Profilinformationen wirklich zu einem nennenswerten Absatzeffekt führen. Meist gilt auch beim Targeting die 80:20 Regel: diese 20 Prozent für die Vertriebsleistung relevanten Informationen ergeben 80 Prozent des Umsatzeffekts. Berücksichtig man mehr, teilweise weniger relevante  Profilaspekte, desto geringer wird die Reichweite und damit auch die Chance auf Erlöse.

Sind diese Regeln alle berücksichtig, gilt nur noch Testen, Testen und noch mal Testen. Nur so läßt sich der optimale Mix aus leistungssteigernder Fokussierung und Reichweitenrelevanz ermitteln. Und spätestens damit steht einem erfolgreichen Targeting nichts mehr im Wege.

Haben Sie die ersten drei Folgen unserer kleinen Targeting-Reihe verpasst? Kein Problem. Hier gehts lang:

Teil 1:  Zielgruppenanalyse oder Was einen kaufwilligen User auszeichnet

Teil 2: So spielen Suche und Display-Werbemittel zusammen

Teil 3: Warum man Special Interest-Seiten meist kombiniert

Haben Sie eine Frage zu Targeting, die wir im Rahmen der Serie noch nicht beantwortet haben? Schreiben Sie einen kurzen Kommentar oder Ihre Frage unter diesen Artikel, wir kümmern uns darum!

Wolfgang Bscheid

… stellen wir Ihnen an dieser Stelle in unserer kleinen Reihe vor:  In Teil 1 stellten wir fest, dass erfolgreiches Targeting von der Qualität der Informationen über das Profil und die Kaufabsicht des einzelnen Users abhängt. In Teil 2 haben wir uns damit beschäftigt, wie man das Zusammenspiel von Suche und Display-Werbemitteln am besten gestaltet. Die beiden nächsten Folgen widmen sich der Marken-Website selbst und solchen Seiten, die ein klares Themenprofil auszeichnet.

Teil 3: Die Special Interest-Sites

Hobbysportler und Radfans kennen das Phänomen: Die guten Vorsätze vom Jahreswechsel (mehr Sport!!!) sind fast schon wieder verdrängt, da naht der Frühling und ein Drang bricht sich Bahn: Ein neues Bike muss her! Und schon finden wir uns auf der Suche nach dem richtigen Modell auf allen möglichen Bike-Seiten im Internet wieder. Viele davon sind reine Affiliate-Seiten, die wir weder zuvor noch danach jemals wieder besuchen werden. Einige sind Online-Versender oder professionelle Radseiten und -angebote, die uns wahrscheinlich wegen ihrer Produkttests oder Empfehlungen interessieren. Wo auch immer wir unsere Schwerpunkte bei der Suche nach dem richtigen Rad legen, die Informationsnutzung ist immer zu 100 Prozent auf den anschliessenden Kauf ausgerichtet. Wer hier als Unternehmen geschickt vorgeht, kann jede Menge über die Produktpräferenzen und Kaufabsichten seiner potentiellen Kunden erfahren – und strampelt damit der Konkurenz davon.

Aus Unternehmenssicht heißt demnach die Frage: Wie können diese Informationen für das anschliessende Targeting nutzbar gemacht werden? Wir bei mediascale nennen das die “Dotierungsplanung”. Dazu werden gezielt entsprechende Special Interest-Sites mit Kampagnen belegt, so dass jede Nutzung dokumentiert werden kann. Surft ein Interessent beispielsweise auf einer professionellen Mountainbike-Website und sieht die Werbung eines Radherstellers, wird diese Information mittels Cookie hinterlegt.  Nun kann man sich fragen, warum man nicht gleich nur auf diesen Seiten und Umfeldern Werbung schalten. Ganz einfach: Erstens ist die Kontaktleistung dieser Sites in der Regel nicht ausreichend, um die nötige Kontaktfrequenz zu erreichen. Und zweitens, fällt es der eigenen Produkt-Kampagne in diesen fokussierten Umfeldern schwer, wirklich Aufmerksamkeit zu generieren. Deshalb sprechen wir den Kaufinteressenten für das Mountainbike auf anderen Seiten an, die er nutzt:  Sehen wir beispielsweise, dass sich der Interessent bzw. sein Cookie seine Mails im Web abruft oder sich auf einer großen Nachrichtenseite informiert, entscheidet sich der Algorithmus für das Ausliefern von Bannern an Nutzer, die sich nah an oder in einer Kaufentscheidung befinden. Im vorliegenden Fall wird das Banner eines Mountainbike-Herstellers ausgeliefert.

Der Mix macht es also in diesem Fall tatsächlich und will wohl überlegt sein.

Ich wünsche Ihnen immer gutes Zielwasser und einen Traumstart ins neue Jahr!