Heute behauptet jede AdTech-Plattform, über eine intelligentere KI zu verfügen, die eine bessere Optimierung, ein tieferes Lernen und mehr Vorhersagekraft ermöglicht. In einer von Algorithmen geprägten Branche verlassen sich Marketer zunehmend auf automatisierte Entscheidungen, um Ergebnisse zu erzielen. Dieser Erfolgsdruck hat zu einer verlockenden Idee geführt: Wenn eine KI-gestützte Retargeting-Engine gut ist, müssen doch zwei noch besser sein, oder?
Oft wird die Kombination von Partnern als clevere Strategie angepriesen, um die Reichweite zu erhöhen und die Ergebnisse durch das Kombinieren verschiedener Algorithmen zu verbessern. Doch diese Logik ist nicht praxistauglich.
Wir haben Tests durchgeführt, um dies zu beweisen. Die Ergebnisse sind eine klare Warnung für Marketer, die immer noch versuchen, Performance zu kaufen, indem sie mehrere Retargeter kombinieren.
Die Fata Morgana einer Multi-Retargeter-Strategie
Auf den ersten Blick erscheint das Modell mit zwei Retargetern verlockend. Und auf dem Papier klingt es logisch: mehr Partner = mehr User. Richtig?
Um diese Idee zu überprüfen, haben wir ein Zwei-Szenarien-Modell mit echten Kampagnendaten großer Advertiser durchgespielt.
Das erste Szenario ging von idealen Bedingungen aus: Es gab keine Zielgruppenüberschneidungen, keine Bid-Inflation bei First-Price-Auktionen und Zugang zu exklusivem Supply. Tatsächlich zeigte die Strategie mit zwei Partnern unter diesen Laborbedingungen einen Performance-Anstieg von 15 Prozent. Dieser war auf die theoretische Reichweitensteigerung und das Fehlen von Störungen zurückzuführen.
Dieses Dual-Partner Szenario ignoriert jedoch, wie programmatische Auktionen und Attribution tatsächlich funktionieren. In der Realität führen mehrere Retargeter zu Ineffizienz und einer irreführenden Erfolgsmessung.
Was wirklich passiert, wenn ihr Retargeter kombiniert
Um zu verstehen, was Multi-Retargeting in der Praxis bedeutet, haben wir ein zweites Szenario unter realen Bedingungen getestet, mit denen Marketer täglich konfrontiert sind. Dabei hat sich Folgendes gezeigt:
Große Überschneidung der Zielgruppe
Wenn mehrere DSPs parallel laufen, konzentrieren sich ihre KI-Modelle oft auf dieselben hochwertigen Nutzer. Diese werden dann zu stark angesprochen, was zu Impression-Fatigue, verschwendetem Budget und sinkenden Erträgen führt. Selbst wenn einige exklusive Nutzer erreicht werden, handelt es sich dabei meist um Ausreißer mit geringem Kaufinteresse, die den allgemeinen Effizienzverlust nicht ausgleichen.
Bid-Inflation bei First-Price-Auktionen
Bei modernen Auktionen wird eine Duplizierung nicht belohnt. Jeder neue Partner, der einer Auktion hinzugefügt wird, erhöht den internen Wettbewerb. Da DSPs mithilfe von Machine Learning den Wettbewerbsdruck einschätzen, erhöht sich durch das Hinzufügen von Bietern die wahrgenommene Nachfrage und damit der Wert des Gebots. Ihr überbietet euch sozusagen selbst. Weitere Informationen dazu findet ihr im aktuellen Research Paper des Criteo AI Labs, in dem untersucht wird, wie Side-by-Side-Bidding zu Ineffizienzen in First-Price-Auktionen führen kann. Zudem stellt das Paper ein Modell zur Quantifizierung dieser Effekte vor.
Frequenz & Sichtbarkeitslücken
Jeder Partner ist blind für die Impressions der anderen. Ohne gemeinsame Frequency Caps riskiert ihr, dieselben Nutzer mit konkurrierenden Creatives zu überfluten. Stellt euch vor, ihr besucht eure Lieblingswebsite und werdet unablässig mit sich wiederholenden Banner-Ads konfrontiert. Das untergräbt unweigerlich das Markenerlebnis und führt zu höheren CPMs mit wenig bis gar keinem Ergebnis.
Exklusives Inventar ist meist ein Mythos
Einige Plattformen behaupten, Zugang zu „exklusivem“ Supply zu haben. Für hochwertige Nutzer gilt diese Exklusivität jedoch nur selten. In der Regel tauchen diese Nutzer innerhalb weniger Stunden im gemeinsamen Inventar wieder auf. Dank der direkten Integration von Criteo mit über 1.300 Premium-Publishern und mehreren SSPs haben Werbetreibende bereits jetzt Zugang zu den bedeutendsten Impressions.
Kosten der Duplizierung
In dieser realen Testumgebung führte das Dual-Retargeter-Setup aufgrund von sich kannibalisierenden Geboten, verschwendeten Impressions und verlorener Attributionsklarheit zu einer um 10–15 Prozent geringeren Performance.
Das ist für Marketer eine entscheidende Erkenntnis – vor allem, wenn andere Retargeting-Plattformen nur ausgewählte Tests präsentieren, die eine Steigerung suggerieren. Simulationen können so gestaltet werden, dass sie jedes gewünschte Ergebnis begünstigen. Deshalb ist es wichtig, Bedingungen zu modellieren, die der Realität entsprechen.
Fragt einfach SNCF Connect. Das Unternehmen hat seine Akquisitionskosten um 55 Prozent gesenkt, indem es seine Partner konsolidiert und einer einzigen KI-Engine die volle Kontrolle über die Performance überlassen hat. Die ganze Success Story findet ihr hier.
Der Vorteil eines einzigen Commerce AI Partners
In der fragmentierten Media-Landschaft von heute sind Retargeting-Kampagnen nur dann erfolgreich, wenn ihr die richtige Plattform auswählt. Der ausgewählte Partner ist entscheidend dafür, wie intelligent eure Daten genutzt, wie konsistent eure Botschaft übermittelt und wie effizient euer Budget eingesetzt wird.
Die Plattform von Criteo stützt sich auf eine umfassende KI, die speziell für den Commerce entwickelt wurde. Sie ist auf Transaktionen in einem Gesamtumfang von über 1 Billion US-Dollar, 720 Millionen aktiven Nutzern pro Tag und 4,5 Milliarden Produkt-SKUs trainiert. Sie deckt alle Ebenen des Performance-Marketings ab: von maschinellem Lernen für die Skalierung über Deep Learning für komplexe Intent-Muster bis hin zu generativer KI zur Personalisierung der Creatives.
Diese einheitliche Intelligenz bietet vier große Vorteile:
- Prädiktive Genauigkeit: Ihr identifiziert High-Intent-Shopper, bevor sie ihre Suche starten.
- Effizienz im Real-Time Bidding: Ihr optimiert die Gebote auf Display-Granularität, um die gesamte Performance des Partners zu maximieren.
- Creative-Personalisierung: Passt Eure Botschaft dynamisch an den Moment an
- Frequenz- und Attributionssteuerung: Verhindert zu hohe Ausgaben und verschafft euch ein klares Bild der Performance
Wenn eine Plattform diese Informationen vereinheitlichen und nutzen kann, erhöhen sich Effizienz und Genauigkeit, ohne Fragmentierung.
Die Stärke eines Partners richtig nutzen
Im heutigen Performance-Marketing werden Koordination und datengestützte Präzision belohnt. Die Zusammenarbeit mit dem richtigen Partner, der über die nötige Intelligenz und Größe verfügt, um auf die tatsächlichen Absichten der Shopper einzugehen, führt zu messbaren Ergebnissen, auf denen ihr aufbauen könnt.
Optimiert eure Strategie und setzt für eure Kampagnen auf einen Partner, der auf die heutigen Einkaufsgewohnheiten der Menschen zugeschnitten ist. Startet mit Criteo.
