Dezember 4, 2018
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Die fünf wichtigsten Targeting-Methoden

 

Es gibt eine Vielzahl von Targeting-Strategien für Werbekampagnen. Doch im Frontend sieht man selten, wie die eingesetzte Technologie eigentlich arbeitet. Es ist jedoch wichtig, die Nuancen der wesentlichen Targeting-Methoden zu verstehen. Nur so lässt sich eine Kampagne strategisch richtig planen.

Wir haben zuvor schon über die verschiedenen Methoden des Targeting gesprochen, und zwar hier. Doch wir wollten noch einmal die fünf populärsten Targeting-Methoden auf einer Seite zusammenstellen.

1. Verhaltensorientiertes Targeting (aka Zielgruppen-Targeting)

Beim verhaltensorientierten Targeting segmentiert man die Kunden auf Basis ihres Surf-Verhaltens, zum Beispiel anhand der besuchten Seiten, der durchgeführten Suchen, der geklickten Links oder der gekauften Produkte. Wenn man noch Mobile-Daten sowie Informationen aus dem stationären Handel hinzunimmt, fließen zudem Faktoren wie Standort und Käufe im Geschäft mit ein. Besucher mit ähnlichen Verhaltensmustern werden dann in Zielgruppensegmente aufgeteilt. So können Werbetreibende sie mit spezifischen, für sie relevanten Ads und Inhalten ansprechen, die auf ihr Surf- und Kaufverhalten abgestimmt sind. Ein oft zitiertes Beispiel für verhaltensorientiertes Targeting sind die Retargeting-Ads.

Bildquelle: Boomtrain.com

 

2. Kontextbezogenes Targeting

Beim kontextbezogenen Targeting werden Ads an den Content der Website angepasst, auf der sie geschaltet werden. Beispiele: eine Anzeige für Geschirr auf einer Website mit Kochrezepten oder eine Ad für Sportschuhe in einem Forum für Langstreckenläufer. Im Prinzip handelt es sich dabei um die digitale Version einer Printanzeige in einem themenorientierten Magazin. Diese Form des Targeting basiert auf der Annahme, dass jemand, der zum Beispiel eine Website zum Thema Laufen liest, möglicherweise auch an Sportschuhen interessiert ist.

Contextual Targeting Example

 

3. Suchmaschinen-Retargeting

Beim Suchmaschinen-Retargeting erhalten die User Ads auf Basis ihrer Keyword-Suchen angezeigt. Keywords, die man selber bestimmt und die relevant für das eigene Geschäft bzw. die angebotenen Produkte sind, bilden die Basis solcher Kampagnen. Beispiel: Ein Möbelhändler könnte zum Beispiel jenen Usern seine Ads zeigen, die zuvor nach „Ledersofa“ oder „Sitzgruppe Leder“ gesucht haben. Diese Art der Werbung ist erfolgreich, denn sie nutzt das jeweilige Interesse eines Käufers, um ihn anzusprechen. Der Käufer kennt euer Unternehmen zwar noch nicht, ist aber zumindest schon mal an den Produkten und/oder Lösungen interessiert, die ihr anzubieten habt. Dies ist eine klassische Upper-Funnel-Strategie zur Lead-Generierung.

Search retargeting example
Bildquelle: SearchEngineLand

 

4. Website-Retargeting

Website-Retargeting (oder kurz „Retargeting“) zeigt gezielt jenen Usern Display-Ads, die eure Website besucht und sie ohne Kauf verlassen haben, um anderswo weiter zu surfen. Es gibt zwei große Unterschiede zum Suchmaschinen-Retargeting: Website-Retargeting ist nicht Keyword-basiert. Und es spricht spezifisch Personen an, die bereits mit eurer Brand vertraut sind: Sie haben ja zumindest einmal eure Website besucht und somit Interesse an eurem Angebot gezeigt. Da die User eure Marke wiedererkennen, ist der ROI von Website-Retargeting oft sehr hoch. Dies ist eine klassische Lower-Funnel-Strategie mit dem Schwerpunkt auf der eigentlichen Conversion.

Static vs. Dynamic Retargeting

5. Predictive Targeting

Predictive Targeting setzt auf die gleichen Browsing-Daten wie das verhaltensorientierte Targeting, nutzt jedoch, wenn möglich, noch zusätzliche Daten aus externen Quellen. Mithilfe von KI und Machine Learning werden diese Daten analysiert und auf Basis des bisherigen Verhaltens die zukünftigen Kaufmuster vorhergesagt. Die Künstliche Intelligenz hinter Predictive Targeting ist in der Lage, Verhaltensmuster zu erkennen, ähnliche und verwandte Produkte für das Upselling und Cross-Selling zu identifizieren sowie genau die Käufer mit der höchsten Kaufbereitschaft anzusprechen – und all das praktisch in Echtzeit. Und je mehr Daten das System analysiert, desto mehr lernt es und desto besser werden die eingesetzten Modelle.

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