Zuerst kamen Datenschutzbestimmungen für Verbraucher wie die DSGVO und der CCPA. Dann kam die Ankündigung von Google, dass Third-Party-Cookie im Jahr 2022 aus Chrome verschwinden werden, gefolgt von der Ankündigung von Apple, dass Nutzer von iOS 14 sich bewusst für ein Opt-In für die IDFA (den Identifikator für Werbung) entscheiden müssen. Dadurch entstanden viele neue Herausforderungen für die Werbung im offenen Internet.

Digitale Werbetreibende benötigen Daten, um ihre Kampagnen zu personalisieren und zu optimieren. Sie haben viel Zeit und Energie investiert, um die Datenschutzbestimmungen einzuhalten und ihre First-Party-Datensätze aufzubauen. Dennoch suchen sie nach weiteren Antworten darauf, wie die Zukunft der Werbung ohne den Zugriff auf Daten von Drittanbietern aussehen wird.

Noch gibt es Third-Party-Cookie und die Werbetreibenden hoffen, ihren Kunden so viel Mehrwert zu bieten, dass diese sich für die Weitergabe ihrer persönlichen Daten entscheiden. Das wird jedoch nicht für jeden der Fall sein. Für Werbekampagnen, die Zielgruppen möglichst reichweitenstark ansprechen sollen, betrachten Advertiser und Publisher Contextual Targeting als die Antwort auf Werbung ohne Cookies.

Dabei handelt es sich jedoch nicht um das Contextual Targeting aus den frühen Tagen der digitalen Werbung. In diesem Artikel erläutern wir, wie kontextbezogene Werbung Vorteile für Werbetreibende, Publisher und Verbraucher bietet, warum sie anspruchsvoller ist als früher und auf welche Funktionen ihr bei einer Contextual-Targeting-Lösung achten solltet.

Contextual Targeting: Vorteile für alle

Werbelösungen in einer Post-Cookie-Welt müssen einen ausbalancierten Wertaustausch zwischen dem Werbetreibenden, dem Publisher und dem Konsumenten ermöglichen. Im Folgenden stellen wir euch vor, wie Contextual Targeting die Erwartungen aller Stakeholder erfüllt:

Vorteile für Konsumenten

Nicht umsonst stehen die Verbraucher an erster Stelle auf unserer Liste: Alle Regelungen und Änderungen der Werbeindustrie haben aktuell das Ziel, den Verbrauchern die größtmögliche Kontrolle und Transparenz darüber zu geben, wie ihre Daten von Unternehmen genutzt werden.

Doch Verbraucher wünschen sich nicht nur besseren Datenschutz, sondern auch ein gewisses Maß an Personalisierung. Die Mehrheit (82 Prozent) der Befragten in der DISQO Ad Relevance Survey wünscht sich für sie relevante Werbung.1

Contextual Targeting liefert relevante Werbung, indem es den konsumierten Content analysiert und nicht die spezifische Person, die ihn konsumiert. Daher sind in diesem Fall Third-Party-Cookie völlig unnötig. Die Werbepersonalisierung basiert auf kontextbezogenen Signalen einer Webseite. Zudem nutzen Werbetreibende in zunehmendem Umfang auch Commerce-Signale aus ihren First-Party-Daten. Um Konsumenten mit Contextual Targeting anzusprechen, müssen diese nicht unbedingt ihr explizites Einverständnis gegeben haben.

Vorteile für Werbetreibende

Das „neue“ Contextual Targeting bietet Werbetreibenden zahlreiche Vorteile. Konzentrieren wir uns hier aber zunächst einmal darauf, dass Werbetreibende auch weiterhin Verbraucher erreichen müssen, während diese im offenen Internet surfen. Contextual Targeting ist hierzu eine der besten Lösungen.

In einer Umfrage von Criteo unter 1.000 leitenden Marketing-Führungskräften aus der ganzen Welt zeigt sich ein Drittel besorgt, dass ihre Kampagnen zu stark von Facebook, Google und Amazon abhängig sind.2

Werbetreibende wissen, wie wichtig es ist, Verbraucher an jedem Touchpoint anzusprechen, der ihre Kaufentscheidung beeinflussen kann. Mit Contextual Targeting können Werbetreibende Verbraucher über ihre bevorzugten Websites erreichen und gleichzeitig relevante Werbung ausliefern. Wie das geht, erklären wir weiter unten.

Vorteile für Publisher

Wie die Werbetreibenden sind auch die Publisher in der Pflicht, Lösungen für die Cookie-freie Werbung zu finden, mit der sie den Traffic auf ihren Websites weiterhin monetarisieren können. Mithilfe von Contextual Targeting können Publisher auch ohne Third-Party-Cookie effektive Werbeplatzierungen anbieten.

Ein weiterer Vorteil des Contextual Targeting für Publisher: Es erfordert weniger Keyword-Ausschlüsse. Mit dem richtigen Maß an automatisierter Analyse kann Contextual Targeting über Keywords hinausgehen, um die Stimmung einer Seite zu verstehen und ihre Relevanz und Sicherheit zu bestimmen. Damit entfällt die Notwendigkeit, ganze Inhaltskategorien zu sperren (zum Beispiel Eilmeldungen).

Mit Contextual Targeting können auch kleine Special-Interest-Publisher Werbeeinnahmen erzielen. Denn sie verfügten über Inhalte, die für sehr spezifische Zielgruppen kontextuell relevant sind.

Contextual Targeting der nächsten Generation

Um kontextbezogene Kampagnen zu erstellen, die vergleichbare Ergebnisse liefern wie die heutige Cookie-basierte Werbung, geht die Branche über das traditionelle Keyword-Targeting hinaus. Der Fokus liegt auf der Zusammenführung von First-Party-Daten und kontextbezogenen Signalen, die dabei helfen, aktuell kaufbereite Verbraucher anzusprechen. So sieht das Upgrade von Contextual Targeting im Jahr 2021 aus:

Genaue Text- & Bildanalyse

Heute ermöglicht die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) eine tiefgehendere Analyse des Kontexts und der Stimmung jeder Webseite. Machine Learning hilft Werbetreibenden, sich von Schlüsselwörtern und Aufnahmelisten zu lösen. Stattdessen nutzen sie künstliche Intelligenz, um die relevantesten Inhalte zu finden, was ihren Kampagnen mehr Reichweite verschafft.

Wenn euer Angebot z. B. auf ein Lifestyle-Keyword ausgerichtet ist, aber einige der Inhalte mit diesem Keyword diesem Lebensstil kritisch gegenüberstehen, würdet ihr ja nicht wollen, dass eure Werbung ausgerechnet auf diesen Websites ausgespielt wird. Anstatt eine ganze Content-Kategorie auszuschließen, kann KI das Sentiment jeder Webseite verstehen und daraus ableiten, wo eure Werbung besser nicht platziert werden sollte.

Neben der Textanalyse kann maschinelle Bildverarbeitung auch Bilder, Video und Audio scannen und deren Bedeutung erfassen. Dies trägt zum Gesamtverständnis einer Webseite bei und eröffnet Werbetreibenden weitere Inventaroptionen, z. B. Video- und Connected TV (CTV) und Over-the-Top-Video (OTT)-Anzeigen.

Media Lookalikes

Werbetreibende nutzen ihre First-Party-Daten für Contextual Targeting, um die inhaltlichen Interessen ihres Kundenstamms besser zu verstehen und Zielgruppen über Media Lookalikes anzusprechen.

Ihr benötigt also eine Lösung für Contextual Targeting, die eure First-Party-Daten zu den letzten Transaktionen analysieren und ermitteln kann, welche Webseiten und kontextbezogenen Kategorien diesen Transaktionen vorausgegangen sind. Diese Daten werden als Commerce-Signale bezeichnet.

Die von euch genutzte Lösung sollte in der Lage sein, Werbung für die richtigen Produkte oder Dienstleistungen auf Media-Lookalikes anzuzeigen – Seiten und Kategorien, die denen ähnlich sind, auf denen die Kunden waren, bevor sie diese Artikel gekauft haben, basierend auf den neu identifizierten Commerce-Signalen sowie weiteren kontextbezogenen, in Echtzeit erfassten Signalen.

Dies ermöglicht es Werbetreibenden, Verbraucher zu erreichen, die wahrscheinlich etwas kaufen werden, ohne dass Third-Party-Cookie erforderlich sind.

Der Schlüssel zum Erfolg bei diesem Ansatz ist die Zusammenarbeit mit einem Partner, der Zugang zu einem großen Bestand von Commerce-Daten hat, die Transaktionen aus dem gesamten Web repräsentieren.

Brand Safety

Mit ausgefeilter Technik kommt eine eingebaute Brand Safety. Da Machine Learning jedes Element einer Webseite analysiert, stellt es sicher, dass eure Werbung nur neben relevanten Inhalten ausgespielt wird. Unpassender Content wird vermieden. Dies ermöglicht die Nutzung von noch mehr Werbeinventar, steigert die Kampagnenreichweite und gibt Werbetreibenden die notwendige Sicherheit.

Ihr solltet mit einem Partner zusammenarbeiten, der über genügend Premium-Publisher-Beziehungen verfügt, um eure Kampagnen weiter skalieren zu können, und der auch die First-Party-Commerce-Daten bereitstellt, die ein leistungsstärkeres Targeting ermöglichen.

Creative-Optimierung in Echtzeit

Creatives für Contextual Targeting sollten in Echtzeit optimiert werden, um für jede Webseite die kontextuell relevantesten Produktempfehlungen auszuspielen. Die in eurer Werbung angezeigten Produkte oder Dienstleistungen können auf Commerce-Signalen, kontextbezogener Relevanz oder den beliebtesten Produkten aus eurem Sortiment basieren. Darüber hinaus solltet ihr die Möglichkeit haben, die in den Ads angezeigten Produkte aus eurem Katalog nach Verfügbarkeit, Standort oder Unterkategorie zu filtern.

Checkliste Contextual Targeting

Hier ist eine einfache Checkliste mit Dingen, auf die ihr achten solltet, wenn ihr einen Partner für den Einsatz von Contextual Targeting sucht:

  1. Genaue Text- und Bildanalyse: Ihr solltet sicherstellen, dass Machine Learning Text, Bilder und sogar Video und Audio scannt, um den gesamten Kontext einer Webseite zu erfassen.
  2. Media Lookalikes: Nutzt eure First-Party-Daten, um Media Lookalikes zu erstellen und kaufbereite Verbraucher auch ohne den Einsatz von Third-Party-Cookie zu erreichen.
  3. Brand Safety: Erweitert die Reichweite eurer Kampagnen, indem ihr mittels Machine Learning unangemessenen Content vermeidet.
  4. Real-Time Creative Optimization: Zeigt die kontextuell relevantesten Produkte oder Dienstleistungen für jede Webseite in Echtzeit an

Ist eure Werbestrategie zukunftssicher?

Contextual Targeting gehört zu den wenigen Werbelösungen, die Unternehmen in diesem Jahr testen müssen, um für die Zukunft der Werbung gerüstet zu sein. Ladet euch jetzt das „Handbuch digitale Werbung 2021: Budgets und Kanäle richtig auf die neue Customer Journey abstimmen“ herunter, um eure Werbestrategie jetzt noch zukunftssicherer zu gestalten.

1DISQO Ad Relevance Survey, USA, Mai 2020, n=999
2Criteo COVID-19 Impact on Marketing Survey, Global, Oktober 2020, n=1.039

So werden eure Ziele zu Resultaten.

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