Ob ihr nun auf der Suche nach geeigneter Retargeting-Technologie seid oder gerade erst anfangt, euch mit digitaler Werbung auseinanderzusetzen, Ausgangspunkt ist oft eine einzelne Frage: ein oder zwei Retargeting-Anbieter?<\/p>\n
Retargeting ist eine popul\u00e4re Marketing-Ma\u00dfnahme, unabh\u00e4ngig davon, ob ihr einen oder zwei Anbieter einsetzt. Die Criteo-Studie \u201eState of AdTech\u201c hat gezeigt: Retargeting und Displaywerbung sind oft die wichtigsten Marketingstrategien. Das ist auch keine \u00dcberraschung: Die meisten Unternehmen wissen um die Effektivit\u00e4t von Display-Werbung. Hyperrelevante Ads, die gezielt jene Web-Besucher ansprechen, die sich bereits interessiert gezeigt haben, generieren in der Regel einen hohen ROI und erm\u00f6glichen zugleich ein effektives Tracking sowie eine gute Steuerung.<\/p>\n
F\u00fcr das Schalten dieser Ads wird zumeist ein Retargeting-Partner eingesetzt. Da die meisten Werbetreibenden in der Regel mit einem Retargeting-Partner beginnen, stellt sich oft eine zentrale Frage: Sollte es bei diesem einen Retargeting-Partner bleiben oder oder sollte man mehrere Retargeting-L\u00f6sungen parallel testen?<\/p>\n
Publishing 2019 <\/strong><\/h3>\nDie verschiedenen Retargeting-Anbieter bieten unterschiedliche Ans\u00e4tze und F\u00e4higkeiten. Zu Beginn dieses Jahrzehnts war es m\u00f6glich, dass ein spezifischer Retargeting-Anbieter den einmaligen oder exklusiven Zugang zum Inventar eines Publishers bot \u2013 und somit zu den entsprechenden Usern.<\/p>\n
Doch jetzt, nach der RTB-Revolution (RTB = Real-Time Bidding), verf\u00fcgt nur noch eine kleine Anzahl der Anbieter \u00fcber einmaliges Inventar und damit \u00fcber einmalige User. Die meisten Anbieter nutzen die RTB-B\u00f6rsen zumindest f\u00fcr den Gro\u00dfteil ihres Ad-Inventars. Diese B\u00f6rsen stehen vielen Bietern offen und bieten daher kein exklusives oder inkrementelles Inventar f\u00fcr die jeweiligen Nutzer.<\/p>\n
Es ist jedoch weiterhin m\u00f6glich, dass ein Retargeting-Anbieter bevorzugt Zugang zu Inventar au\u00dferhalb der RTB-B\u00f6rsen erh\u00e4lt. Der Criteo Direct Bidder ist daf\u00fcr ein gutes Beispiel.<\/p>\n
RTB-B\u00f6rsen: Eine Wissenschaft f\u00fcr sich<\/strong><\/h3>\nEine offene RTB-B\u00f6rse ist eine tolle Sache: Sie erlaubt allen Werbetreibenden die Teilnahme am Bieterwettbewerb um einen Ad Space, der einem spezifischen Nutzer gezeigt wird. Dynamisches Retargeting nutzt diese M\u00f6glichkeit, um den genauen Wert zu bestimmen, den diese Anzeige f\u00fcr einen bestimmten Nutzer hat, und entsprechend zu bieten. Wenn euer Retargeting-Anbieter also RTB-Auktionen gewinnt und eure Ads anzeigt, gewinnt ihr mehr Sales zu eurem Ziel-ROI.<\/p>\n
Beim Einsatz einer einzigen Retargeting-L\u00f6sung werden alle eure Gebote koordiniert und auf einen maximalen ROI optimiert. Euer Retargeting-Anbieter versteht, wie der Wert jeder weiteren Ad-Auslieferung zur\u00fcckgeht, bestimmt genau die richtige Frequenz f\u00fcr jeden User und stellt so eine optimale Nutzererfahrung sicher.<\/p>\n
Was passiert beim Einsatz mehrerer Retargeting-Anbieter?<\/strong><\/h3>\nBeauftragt eine Brand jedoch zwei Retargeting-Anbieter damit, auf den gleichen User zuzugreifen, verkompliziert sich die Angelegenheit. Es gibt zwei prim\u00e4re Probleme, wenn Werbetreibende zwei Retargeting-Anbieter gleichzeitig einsetzen.<\/p>\n
1. Gebotskollision<\/strong><\/h5>\nDa die meisten Retargeting-Ads \u00fcber eine RTB-B\u00f6rse verkauft werden, bieten beide Retargeting-Anbieter (in eurem Namen) auf den gleichen User. Das nennen wir eine Gebotskollision<\/strong>. Und das ist genauso schlecht, wie es sich anh\u00f6rt. Euer Budget wird darauf verschwendet, gegen euch selbst zu bieten. Entsprechend zahlt ihr deutlich mehr f\u00fcr die gleiche Ad-Impression.<\/p>\nDa beide Retargeting-Anbieter die gleiche B\u00f6rse nutzen, bietet ihr im Prinzip gegen euch selbst und m\u00fcsst entsprechend f\u00fcr alle in eurem Namen abgegebenen Gebote den maximalen Preis zahlen<\/p>\n
![\"\"](\"http:\/\/www.criteo.com\/de\/wp-content\/uploads\/sites\/3\/2019\/08\/Bid-Collision-in-Action-min.png\")
<\/h5>\n
<\/p>\n
2. Frequenz-Blindheit<\/strong><\/h5>\nDer Einsatz mehrerer Retargeting-Anbieter f\u00fchrt zudem zu sogenannter Frequenz-Blindheit<\/strong>. Es kommt entscheidend darauf an, dass jedem User genau die richtige Anzahl von Ads gezeigt wird und dass jede dieser Platzierungen genau bewertet wird. Wenn jedoch Retargeting-Anbieter 1 nicht wei\u00df, wie viele Ads Retargeting-Anbieter 2 bereits angezeigt hat (und umgekehrt), ist es f\u00fcr beide Anbieter unm\u00f6glich, die optimale Frequenz f\u00fcr den jeweiligen Nutzer zu treffen. Noch schlimmer: Nutzer bekommen vermutlich zu viele Ads zu Gesicht und werten das als negative Erfahrung mit eurer Brand. Die Gebote beider Retargeting-Anbietern geben also nicht den wahren Wert einer Ad-Impression wieder, da der jeweils bietende Retargeting-Anbieter keinen vollst\u00e4ndigen Einblick in die Zahl der bereits angezeigten Ads hat.<\/p>\nWas sagen die Daten? <\/strong><\/h3>\nWir wissen also: Das Bieten gegen euch selbst verbrennt lediglich Budget und Aufmerksamkeit. Ihr w\u00fcrdet ja auch bei eBay oder anderen Online-Auktionen keine zwei Accounts einrichten, die dann gegeneinander bieten. Doch wie l\u00e4sst sich der negative Einfluss auf den ROI berechnen, den Gebotskollision<\/strong> und Frequenz-Blindheit<\/strong>\u00a0verursachen?<\/p>\nMit der Beantwortung dieser Frage hat Criteo ein interdisziplin\u00e4res Team von Experten f\u00fcr RTB-Auktionen, Data Science und Marketing-Effektivit\u00e4t beauftragt. Wir haben dazu ein Simulationsmodell entwickelt, mit dem wir untersuchen k\u00f6nnen, wie sich der Wert f\u00fcr einen Werbetreibenden \u00e4ndert, wenn er nicht mehr nur einen, sondern zwei (oder sogar drei) Retargeting-Anbieter einsetzt.<\/p>\n
Unser Modell erlaubt uns zudem, den spezifischen Effekt sowohl von Gebotskollision<\/strong> als auch von Frequenz-Blindheit<\/strong>\u00a0zu ermitteln.<\/p>\nUnser Team simulierte zu diesem Zweck die Ausspielung von mehr als 150 Millionen Ads. Wir haben verschiedene Szenarien erstellt: ein Szenario mit einem Retargeter, ein Szenario mit zwei Retargetern und ein Szenario mit drei Retargetern.<\/p>\n
Auf dieser Basis haben wir bestimmt, wie viel Wert jede Option einem Werbetreibenden bieten w\u00fcrde. Wir haben unterschiedliche Parameter angepasst, zum Beispiel die Aufteilung der Ausspielungen zwischen den beiden Retargeting-Anbietern, um so zu verstehen, wie \u00c4nderungen am System den ROI beeinflussen w\u00fcrden.<\/p>\n
Unsere Ergebnisse<\/strong><\/h3>\n![\"\"](\"http:\/\/www.criteo.com\/de\/wp-content\/uploads\/sites\/3\/2019\/08\/One-Retargeter-vs-Two-chart-min.png\")
<\/p>\n
Wenn Werbetreibende zwei Retargeting-Anbieter, anstelle von einem einsetzen, geht der ROI um 22 % zur\u00fcck. Kommen noch mehr Retargeting-Anbieter ins Spiel, verschlechtert sich das Ergebnis noch weiter.<\/p>\n
Die Methodik\u00a0<\/strong><\/h3>\nUnsere Studie bestand aus zwei Hauptmodellen: einem Modell zur spezifischen Bestimmung der negativen Auswirkungen von Frequenz-Blindheit<\/strong> und einem zweiten Modell, mit dem wir den Effekt von Frequenz-Blindheit zugrunde legen und darauf zus\u00e4tzlich Gebotskollisionen anwenden.<\/p>\nTeil I: Frequenz-Blindheit<\/strong><\/h5>\nWie berechnen wir also den genauen Effekt der Frequenz-Blindheit?<\/p>\n
Wir begannen mit der Betrachtung von drei Hauptfaktoren, die bestimmen, wie stark die Verschlechterung des ROI ausf\u00e4llt, die durch den Einsatz von zwei Retargetern entstehen k\u00f6nnte:<\/p>\n
\n- Welcher Anteil aller Ads wird vom jeweiligen Retargeter geschaltet?<\/li>\n
- Wie schnell sinkt der Wert einer Ad-Impression, wenn eine Ad f\u00fcr das gleiche Produkt erneut dem gleichen Nutzer gezeigt wird?<\/li>\n
- Wie hoch ist die durchschnittliche Frequenz von Ads f\u00fcr einen bestimmten Benutzer?<\/li>\n<\/ul>\n
Wir haben auch mit einem grundlegenden Marketing-Fakt begonnen: Jedes Marketing nutzt sich ab. Besonders, weil wir wissen, dass die X-Plus-1te Begegnung mit einem Marketing-Werkzeug im Allgemeinen weniger wirkungsvoll ist als die Xte Begegnung mit dem gleichen Marketing-Werkzeug. Bei dynamischem Retargeting verf\u00fcgt Criteo \u00fcber fundierte Erkenntnisse, die eine Abnahme der Wirkung zwischen 10 Prozent und 20 Prozent f\u00fcr jeden zus\u00e4tzlichen Kontakt annehmen lassen.<\/p>\n
Wir sind dabei von einer durchschnittlichen Frequenz von zehn ausgegangen. W\u00e4hrend die tats\u00e4chliche Frequenz je nach Benutzer variiert, haben wir ermittelt, dass diese Durchschnittswerte \u00fcber einen mittelfristigen Zeitraum von sieben bis zehn Tagen angemessen sind und bei vielen Produkten den Zeitraum des gr\u00f6\u00dften Kaufinteresses darstellen.<\/p>\n
Schlie\u00dflich haben wir den \u201eSchlimmstfall\u201c betrachtet, in dem jeder Retargeter 50 Prozent der Ads ausspielt, und den weniger schlimmen Fall, in dem der prim\u00e4re Retargeter 80 Prozent der Ads ausspielt.<\/p>\n
F\u00fcr jeden dieser F\u00e4lle haben wir Ausspielung f\u00fcr Ausspielung das wahrscheinliche Ergebnis simuliert.<\/p>\n
\n- F\u00fcr jeden Benutzer haben wir eine Chance von 80% angenommen, eine weitere Ad zu sehen. Eine solche Regel erlaubt es uns, eine realit\u00e4tsnahe Frequenzverteilung zu simulieren, w\u00e4hrend wir eine durchschnittliche Frequenz von zehn Anzeigen beibehalten.<\/li>\n
- Wenn ein Benutzer eine weitere Ad sieht, haben wir zuf\u00e4llig (mit 50% oder 80% Wahrscheinlichkeit) bestimmt, ob die Anzeige vom prim\u00e4ren Retargeter oder vom sekund\u00e4ren Retargeter angezeigt wurde.<\/li>\n
- Jeder Retargeter bewertet die Ad nur auf der Grundlage der Ads, die von ihm selbst geschaltet wurden. Wenn es sich beispielsweise um die dritte Ad f\u00fcr Benutzer #1 handelt und diese von Retargeter #2 ausgespielt wird, w\u00e4re dennoch wie eine erste Ad gewichtet (wenn Retargeter #1 die Ads 1 und 2 angezeigt h\u00e4tte).<\/li>\n
- Wir berechnen die durch die Frequenz-Blindheit verursachte \u00dcberbewertung als Summe aller Bewertungen im Vergleich zur Summe der tats\u00e4chlichen Bewertungen. Daher sind unsere Ergebnisse bewertungsgewichtet und spiegeln die tats\u00e4chlichen Ausgaben f\u00fcr den Kauf von Inventar wider.<\/li>\n<\/ul>\n
Ein Beispiel f\u00fcr die Simulation der Frequenz-Blindheit finden Sie in der folgenden Tabelle:<\/p>\n
![\"\"](\"http:\/\/www.criteo.com\/de\/wp-content\/uploads\/sites\/3\/2019\/08\/Frequency-Blindness-chart-min.png\")
<\/p>\n
Anmerkungen dazu:<\/p>\n
\n- Bei den Ausspielungen 1 und 2 sehen wir noch keine Verzerrung. Retargeter 1 liefert beide Ads aus und erfasst daher korrekt, dass diese die Ads #1 und #2 f\u00fcr diesen Benutzer sind. Somit sind der wahre und der wahrgenommene Wert der Anzeige (durch den ausspielenden Retargeter) gleich.<\/li>\n
- Das Problem tritt bei der Ad #3 auf. Da Retargeter 2 diese Ad anzeigt \u2013 und denkt, dass dies Ad #1 ist \u2013 bewertet Retargeter 2 die Ad mit 1,00 \u20ac. Der wahre Wert liegt aber bei 0,64 \u20ac, denn f\u00fcr den Nutzer ist es Ad #4. Dabei ist zu beachten, dass der wahre Wert der Ad mit jeder zus\u00e4tzlichen Ausspielung um 20 % sinkt, um den zur\u00fcckgehenden Wirkungsgrad zu ber\u00fccksichtigen.<\/li>\n
- Mit Ausspielung #4 sind wir wieder bei Retargeter 1. Da die Ad #3 jedoch von Retargeter 2 ausgespielt wurde, kann Retargeting-Anbieter 1 den Wert der Impression nicht mehr richtig bestimmen.<\/li>\n
- Dieser Prozess setzt sich so lange fort, bis keine weiteren Ads an Benutzer 1 ausgeliefert werden. Dann beginnen wir mit Benutzer 2 erneut.<\/li>\n<\/ol>\n
Die oben erl\u00e4uterten Ergebnisse zeigen, dass beim Einsatz von zwei Retargeting-Anbietern in der Regel um 19 % \u00fcberboten wird.<\/p>\n
Teil II: Gebotskollision kombiniert mit Frequenz-Blindheit<\/strong><\/h5>\nUm die Auswirkungen von Gebotskollision und Frequenz-Blindheit auf den ROI der Werbetreibenden zu ermitteln, simulieren wir Millionen von Gebotsanfragen.<\/strong> Eine Gebotsanfrage entsteht, wenn eine RTB-B\u00f6rse mehrere Bieter kontaktiert, um zu fragen, wie viel jeder Bieter zahlen w\u00fcrde, um eine Ad f\u00fcr einen bestimmten Benutzer zu platzieren. Die meisten RTB-B\u00f6rsen verwenden eine so genannte Erstpreisauktion (First-Price-Auction), bei der der H\u00f6chstbietende die M\u00f6glichkeit erh\u00e4lt, dem Nutzer eine Ad zu zeigen, f\u00fcr die er den gebotenen Preis zahlt. Unsere Studie verwendet deshalb gleichfalls ein Erstpreisauktions-Modell.<\/p>\nJeder Gebotsanfrage steht der Wert gegen\u00fcber, den das Ausspielen einer bestimmten Ad an einen bestimmten Benutzer f\u00fcr den jeweiligen Werbetreibenden hat. Dieser Wert ist jedoch eine Vorhersage und daher nicht mit hundertprozentiger Genauigkeit ermittelbar. Im Bereich des Performance Retargeting h\u00e4ngt der Erfolg davon ab, wie genau ein Teilnehmer die Wahrscheinlichkeit zuk\u00fcnftiger Ereignisse vorhersagen kann. Leistungsstarkes Retargeting prognostiziert die genaue Wahrscheinlichkeit, dass ein bestimmter Nutzer auf eine Ad klickt und dann auf der Website eines Werbetreibenden kauft. Benutzer, die eher auf Werbung reagieren, haben einen h\u00f6heren Wert, und erstklassige Retargeting-L\u00f6sungen erh\u00f6hen oder verringern das Gebot, um diese Unterschiede widerzuspiegeln.<\/p>\n
Wir bezeichnen den wahren Wert der Impression als eCPM<\/strong>.<\/p>\nDie Bewertung der einzelnen Retargeter simulieren wir wie folgt:<\/p>\n
\n- Wir beginnen mit dem realen Wert der Impression (eCPM).<\/li>\n
- Anschlie\u00dfend passen wir den eCPM mit einem auf Basis der Normalverteilung zuf\u00e4llig ermittelten Wert nach oben oder unten an, um so der Tatsache Rechnung zu tragen, dass alle Retargeting-Anbieter in ihren Berechnungen nicht hundertprozentig akkurat sind (da sich die Zukunft nicht perfekt vorhersagen l\u00e4sst).<\/li>\n
- Dann passen wir den eCPM nach oben an, um so das im Abschnitt \u201eFrequenz-Blindheit\u201c beschriebene \u00dcberbieten zu simulieren. Dieser Fehler ist exponentiell verteilt (da er 0% oder gr\u00f6\u00dfer sein muss) mit einem Mittelwert von 19%, den unsere Untersuchung der Frequenzblindheit ergeben hat.<\/li>\n<\/ul>\n
Sobald die Bewertungen f\u00fcr jeden Retargeter berechnet wurden, m\u00fcssen die Angebote „schattiert“ (oder reduziert – wir kennen das als Bid Shading) werden, um der Tatsache Rechnung zu tragen, dass f\u00fcr den Werbetreibenden nur dann Wert entsteht, wenn der f\u00fcr die Impression gezahlte Betrag niedriger ist als der tats\u00e4chliche Wert dieser Impression. Wir gehen konservativ davon aus, dass alle Retargeter optimale Bid-Shading-Strategien anwenden (was aufgrund der Datenmenge, die f\u00fcr die Erstellung optimaler Bid-Shading-Berechnungen ben\u00f6tigt wird, eher unwahrscheinlich ist).<\/p>\n
Zuletzt k\u00f6nnen wir mit den so ermittelten tats\u00e4chlichen Geboten der einzelnen Retargeting-Anbieter die Auktion selbst simulieren.<\/p>\n
\n- Alle Gebote der Retargeter werden in die Auktion eingespeist.<\/li>\n
- Der Retargeter mit dem h\u00f6chsten Gebot tritt gegen alle anderen „Hintergrund“-Bieter in der Auktion an.<\/li>\n
- Wir spiegeln die Realit\u00e4t des Marktes wider, indem wir tats\u00e4chliche „Win Rates“ verwenden, die auf dem Angebot basieren.\n
\n- Wenn beispielsweise das h\u00f6chste Gebot des Retargeters 2,15 \u20ac betr\u00e4gt, wissen wir vielleicht, dass ein Gebot von 2,15 \u20ac die Auktion in 22% der F\u00e4lle gewinnt.<\/li>\n
- \u201eWin Rates\u201c verhalten sich „logarithmisch normal“. Das bdeutet, dass sie zun\u00e4chst langsam steigen, anschlie\u00dfend beschleunigen und dann wieder abbremsen. Man nennt das auch eine S-Kurve.<\/li>\n
- Die Erh\u00f6hung eines niedrigen Gebots von beispielsweise 0,10 \u20ac auf 0,30 \u20ac wirkt sich wahrscheinlich nicht sonderlich stark aus, da beide Gebote kleine Win Rates haben. Die Steigerung eines Gebots von 1,30 \u20ac auf 1,50 \u20ac wirkt sich jedoch st\u00e4rker aus, da die Win Rates in der Mitte der Kurve schneller ansteigen.<\/li>\n
- Am oberen Ende sehen wir den gleichen Effekt wie am unteren Ende. Eine Erh\u00f6hung eines Gebots von 10 \u20ac auf 10,20 \u20ac hat keinen gro\u00dfen Effekt, da die Win Rate bereits recht hoch ist.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n
- Wenn ein Retargeter die Auktion gewinnt, wird diesem Retargeter der gebotene Betrag in Rechnung gestellt und wir k\u00f6nnen den Wert ermitteln, der f\u00fcr den Werbetreibenden geschaffen wird.<\/li>\n<\/ul>\n
Wir k\u00f6nnen diese Gebotsanfragen dann millionenfach wiederholen, um zu simulieren, was passiert, wenn ein realer Werbetreibender mit mehreren Retargeting-Partnern zusammenarbeitet. Wir haben Code erstellt, um zu sehen, was beim Einsatz von einem, zwei oder drei Retargeting-Anbietern passiert. Das Ergebnis haben wir euch oben gezeigt.<\/p>\n
Wenn ihr nur einen einzelnen Retargeting-Anbieter einsetzt: ausgezeichnet! Stellt aber sicher, dass ihr auf eine marktf\u00fchrende L\u00f6sung setzt. Wenn ihr mehrere Retargeting-Anbieter einsetzt, m\u00fcsst ihr die beste Methode herausfinden, mit der ihr die Anbieter testen und so die f\u00fcr euch beste L\u00f6sung ausw\u00e4hlen k\u00f6nnt. Diese L\u00f6sung sollte bei gleichen Ausgaben einen h\u00f6heren ROI generieren.<\/p>\n
Dazu k\u00f6nnt ihr eine Pre-Post-Analyse durchf\u00fchren, die zeigt, was beim Einsatz eines Retargeters passiert und was beim Einsatz von zwei Retargetern. Teilt einen Cookie-Pool in A- und B-Populationen auf und weist jedem Retargeting-Anbieter eine dieser Gruppen zu. Eure Ausgaben pro Cookie f\u00fcr beide Gruppen sollten identisch sein. Dann solltet ihr alle Sales (nicht nur die attribuierten Sales) in jeder Population messen.<\/p>\n
Wenn ihr seid wie wir (und die Kunden, mit denen wir zusammenarbeiten), dann werdet ihr herausfinden, dass ein Retargeting-Anbieter immer besser ist als zwei.<\/p>\n
Wollt ihr weitere Informationen zum Thema Retargeting? Dann besucht unseren <\/strong>Retargeting Hub <\/strong><\/a>oder ladet euch die vollst\u00e4ndige \u201e<\/strong>Kurzanleitung: ein oder zwei Retargeter<\/strong><\/a>\u201c herunter.\u00a0<\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" \u201eEs geh\u00f6rt zu unserer Strategie, nicht mehrere Retargeting-Anbieter im gleichen Markt einzusetzen. Andernfalls bietet man gegen sich selbst und kannibalisiert sich. Das endet damit, dass man zweimal f\u00fcr das gleiche Inventar zahlt.\u201c \u2013 Wojciech Soltys, Leiter Performance Marketing, Remix Ob ihr nun auf der Suche nach geeigneter Retargeting-Technologie seid oder gerade erst anfangt, euch […]<\/p>\n","protected":false},"author":9,"featured_media":11058,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[42],"coauthors":[],"class_list":{"0":"post-11053","1":"post","2":"type-post","3":"status-publish","4":"format-standard","5":"has-post-thumbnail","7":"category-criteo-updates"},"acf":{"stae_popup_enable":false,"hide_featured_image":false,"has_download":false,"has_embed":false,"podcast_audio_length":""},"yoast_head":"\n
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Eine offene RTB-B\u00f6rse ist eine tolle Sache: Sie erlaubt allen Werbetreibenden die Teilnahme am Bieterwettbewerb um einen Ad Space, der einem spezifischen Nutzer gezeigt wird. Dynamisches Retargeting nutzt diese M\u00f6glichkeit, um den genauen Wert zu bestimmen, den diese Anzeige f\u00fcr einen bestimmten Nutzer hat, und entsprechend zu bieten. Wenn euer Retargeting-Anbieter also RTB-Auktionen gewinnt und eure Ads anzeigt, gewinnt ihr mehr Sales zu eurem Ziel-ROI.<\/p>\n
Beim Einsatz einer einzigen Retargeting-L\u00f6sung werden alle eure Gebote koordiniert und auf einen maximalen ROI optimiert. Euer Retargeting-Anbieter versteht, wie der Wert jeder weiteren Ad-Auslieferung zur\u00fcckgeht, bestimmt genau die richtige Frequenz f\u00fcr jeden User und stellt so eine optimale Nutzererfahrung sicher.<\/p>\n
Was passiert beim Einsatz mehrerer Retargeting-Anbieter?<\/strong><\/h3>\nBeauftragt eine Brand jedoch zwei Retargeting-Anbieter damit, auf den gleichen User zuzugreifen, verkompliziert sich die Angelegenheit. Es gibt zwei prim\u00e4re Probleme, wenn Werbetreibende zwei Retargeting-Anbieter gleichzeitig einsetzen.<\/p>\n
1. Gebotskollision<\/strong><\/h5>\nDa die meisten Retargeting-Ads \u00fcber eine RTB-B\u00f6rse verkauft werden, bieten beide Retargeting-Anbieter (in eurem Namen) auf den gleichen User. Das nennen wir eine Gebotskollision<\/strong>. Und das ist genauso schlecht, wie es sich anh\u00f6rt. Euer Budget wird darauf verschwendet, gegen euch selbst zu bieten. Entsprechend zahlt ihr deutlich mehr f\u00fcr die gleiche Ad-Impression.<\/p>\nDa beide Retargeting-Anbieter die gleiche B\u00f6rse nutzen, bietet ihr im Prinzip gegen euch selbst und m\u00fcsst entsprechend f\u00fcr alle in eurem Namen abgegebenen Gebote den maximalen Preis zahlen<\/p>\n
<\/h5>\n
<\/p>\n
2. Frequenz-Blindheit<\/strong><\/h5>\nDer Einsatz mehrerer Retargeting-Anbieter f\u00fchrt zudem zu sogenannter Frequenz-Blindheit<\/strong>. Es kommt entscheidend darauf an, dass jedem User genau die richtige Anzahl von Ads gezeigt wird und dass jede dieser Platzierungen genau bewertet wird. Wenn jedoch Retargeting-Anbieter 1 nicht wei\u00df, wie viele Ads Retargeting-Anbieter 2 bereits angezeigt hat (und umgekehrt), ist es f\u00fcr beide Anbieter unm\u00f6glich, die optimale Frequenz f\u00fcr den jeweiligen Nutzer zu treffen. Noch schlimmer: Nutzer bekommen vermutlich zu viele Ads zu Gesicht und werten das als negative Erfahrung mit eurer Brand. Die Gebote beider Retargeting-Anbietern geben also nicht den wahren Wert einer Ad-Impression wieder, da der jeweils bietende Retargeting-Anbieter keinen vollst\u00e4ndigen Einblick in die Zahl der bereits angezeigten Ads hat.<\/p>\nWas sagen die Daten? <\/strong><\/h3>\nWir wissen also: Das Bieten gegen euch selbst verbrennt lediglich Budget und Aufmerksamkeit. Ihr w\u00fcrdet ja auch bei eBay oder anderen Online-Auktionen keine zwei Accounts einrichten, die dann gegeneinander bieten. Doch wie l\u00e4sst sich der negative Einfluss auf den ROI berechnen, den Gebotskollision<\/strong> und Frequenz-Blindheit<\/strong>\u00a0verursachen?<\/p>\nMit der Beantwortung dieser Frage hat Criteo ein interdisziplin\u00e4res Team von Experten f\u00fcr RTB-Auktionen, Data Science und Marketing-Effektivit\u00e4t beauftragt. Wir haben dazu ein Simulationsmodell entwickelt, mit dem wir untersuchen k\u00f6nnen, wie sich der Wert f\u00fcr einen Werbetreibenden \u00e4ndert, wenn er nicht mehr nur einen, sondern zwei (oder sogar drei) Retargeting-Anbieter einsetzt.<\/p>\n
Unser Modell erlaubt uns zudem, den spezifischen Effekt sowohl von Gebotskollision<\/strong> als auch von Frequenz-Blindheit<\/strong>\u00a0zu ermitteln.<\/p>\nUnser Team simulierte zu diesem Zweck die Ausspielung von mehr als 150 Millionen Ads. Wir haben verschiedene Szenarien erstellt: ein Szenario mit einem Retargeter, ein Szenario mit zwei Retargetern und ein Szenario mit drei Retargetern.<\/p>\n
Auf dieser Basis haben wir bestimmt, wie viel Wert jede Option einem Werbetreibenden bieten w\u00fcrde. Wir haben unterschiedliche Parameter angepasst, zum Beispiel die Aufteilung der Ausspielungen zwischen den beiden Retargeting-Anbietern, um so zu verstehen, wie \u00c4nderungen am System den ROI beeinflussen w\u00fcrden.<\/p>\n
Unsere Ergebnisse<\/strong><\/h3>\n<\/p>\n
Wenn Werbetreibende zwei Retargeting-Anbieter, anstelle von einem einsetzen, geht der ROI um 22 % zur\u00fcck. Kommen noch mehr Retargeting-Anbieter ins Spiel, verschlechtert sich das Ergebnis noch weiter.<\/p>\n
Die Methodik\u00a0<\/strong><\/h3>\nUnsere Studie bestand aus zwei Hauptmodellen: einem Modell zur spezifischen Bestimmung der negativen Auswirkungen von Frequenz-Blindheit<\/strong> und einem zweiten Modell, mit dem wir den Effekt von Frequenz-Blindheit zugrunde legen und darauf zus\u00e4tzlich Gebotskollisionen anwenden.<\/p>\nTeil I: Frequenz-Blindheit<\/strong><\/h5>\nWie berechnen wir also den genauen Effekt der Frequenz-Blindheit?<\/p>\n
Wir begannen mit der Betrachtung von drei Hauptfaktoren, die bestimmen, wie stark die Verschlechterung des ROI ausf\u00e4llt, die durch den Einsatz von zwei Retargetern entstehen k\u00f6nnte:<\/p>\n
\n- Welcher Anteil aller Ads wird vom jeweiligen Retargeter geschaltet?<\/li>\n
- Wie schnell sinkt der Wert einer Ad-Impression, wenn eine Ad f\u00fcr das gleiche Produkt erneut dem gleichen Nutzer gezeigt wird?<\/li>\n
- Wie hoch ist die durchschnittliche Frequenz von Ads f\u00fcr einen bestimmten Benutzer?<\/li>\n<\/ul>\n
Wir haben auch mit einem grundlegenden Marketing-Fakt begonnen: Jedes Marketing nutzt sich ab. Besonders, weil wir wissen, dass die X-Plus-1te Begegnung mit einem Marketing-Werkzeug im Allgemeinen weniger wirkungsvoll ist als die Xte Begegnung mit dem gleichen Marketing-Werkzeug. Bei dynamischem Retargeting verf\u00fcgt Criteo \u00fcber fundierte Erkenntnisse, die eine Abnahme der Wirkung zwischen 10 Prozent und 20 Prozent f\u00fcr jeden zus\u00e4tzlichen Kontakt annehmen lassen.<\/p>\n
Wir sind dabei von einer durchschnittlichen Frequenz von zehn ausgegangen. W\u00e4hrend die tats\u00e4chliche Frequenz je nach Benutzer variiert, haben wir ermittelt, dass diese Durchschnittswerte \u00fcber einen mittelfristigen Zeitraum von sieben bis zehn Tagen angemessen sind und bei vielen Produkten den Zeitraum des gr\u00f6\u00dften Kaufinteresses darstellen.<\/p>\n
Schlie\u00dflich haben wir den \u201eSchlimmstfall\u201c betrachtet, in dem jeder Retargeter 50 Prozent der Ads ausspielt, und den weniger schlimmen Fall, in dem der prim\u00e4re Retargeter 80 Prozent der Ads ausspielt.<\/p>\n
F\u00fcr jeden dieser F\u00e4lle haben wir Ausspielung f\u00fcr Ausspielung das wahrscheinliche Ergebnis simuliert.<\/p>\n
\n- F\u00fcr jeden Benutzer haben wir eine Chance von 80% angenommen, eine weitere Ad zu sehen. Eine solche Regel erlaubt es uns, eine realit\u00e4tsnahe Frequenzverteilung zu simulieren, w\u00e4hrend wir eine durchschnittliche Frequenz von zehn Anzeigen beibehalten.<\/li>\n
- Wenn ein Benutzer eine weitere Ad sieht, haben wir zuf\u00e4llig (mit 50% oder 80% Wahrscheinlichkeit) bestimmt, ob die Anzeige vom prim\u00e4ren Retargeter oder vom sekund\u00e4ren Retargeter angezeigt wurde.<\/li>\n
- Jeder Retargeter bewertet die Ad nur auf der Grundlage der Ads, die von ihm selbst geschaltet wurden. Wenn es sich beispielsweise um die dritte Ad f\u00fcr Benutzer #1 handelt und diese von Retargeter #2 ausgespielt wird, w\u00e4re dennoch wie eine erste Ad gewichtet (wenn Retargeter #1 die Ads 1 und 2 angezeigt h\u00e4tte).<\/li>\n
- Wir berechnen die durch die Frequenz-Blindheit verursachte \u00dcberbewertung als Summe aller Bewertungen im Vergleich zur Summe der tats\u00e4chlichen Bewertungen. Daher sind unsere Ergebnisse bewertungsgewichtet und spiegeln die tats\u00e4chlichen Ausgaben f\u00fcr den Kauf von Inventar wider.<\/li>\n<\/ul>\n
Ein Beispiel f\u00fcr die Simulation der Frequenz-Blindheit finden Sie in der folgenden Tabelle:<\/p>\n
<\/p>\n
Anmerkungen dazu:<\/p>\n
\n- Bei den Ausspielungen 1 und 2 sehen wir noch keine Verzerrung. Retargeter 1 liefert beide Ads aus und erfasst daher korrekt, dass diese die Ads #1 und #2 f\u00fcr diesen Benutzer sind. Somit sind der wahre und der wahrgenommene Wert der Anzeige (durch den ausspielenden Retargeter) gleich.<\/li>\n
- Das Problem tritt bei der Ad #3 auf. Da Retargeter 2 diese Ad anzeigt \u2013 und denkt, dass dies Ad #1 ist \u2013 bewertet Retargeter 2 die Ad mit 1,00 \u20ac. Der wahre Wert liegt aber bei 0,64 \u20ac, denn f\u00fcr den Nutzer ist es Ad #4. Dabei ist zu beachten, dass der wahre Wert der Ad mit jeder zus\u00e4tzlichen Ausspielung um 20 % sinkt, um den zur\u00fcckgehenden Wirkungsgrad zu ber\u00fccksichtigen.<\/li>\n
- Mit Ausspielung #4 sind wir wieder bei Retargeter 1. Da die Ad #3 jedoch von Retargeter 2 ausgespielt wurde, kann Retargeting-Anbieter 1 den Wert der Impression nicht mehr richtig bestimmen.<\/li>\n
- Dieser Prozess setzt sich so lange fort, bis keine weiteren Ads an Benutzer 1 ausgeliefert werden. Dann beginnen wir mit Benutzer 2 erneut.<\/li>\n<\/ol>\n
Die oben erl\u00e4uterten Ergebnisse zeigen, dass beim Einsatz von zwei Retargeting-Anbietern in der Regel um 19 % \u00fcberboten wird.<\/p>\n
Teil II: Gebotskollision kombiniert mit Frequenz-Blindheit<\/strong><\/h5>\nUm die Auswirkungen von Gebotskollision und Frequenz-Blindheit auf den ROI der Werbetreibenden zu ermitteln, simulieren wir Millionen von Gebotsanfragen.<\/strong> Eine Gebotsanfrage entsteht, wenn eine RTB-B\u00f6rse mehrere Bieter kontaktiert, um zu fragen, wie viel jeder Bieter zahlen w\u00fcrde, um eine Ad f\u00fcr einen bestimmten Benutzer zu platzieren. Die meisten RTB-B\u00f6rsen verwenden eine so genannte Erstpreisauktion (First-Price-Auction), bei der der H\u00f6chstbietende die M\u00f6glichkeit erh\u00e4lt, dem Nutzer eine Ad zu zeigen, f\u00fcr die er den gebotenen Preis zahlt. Unsere Studie verwendet deshalb gleichfalls ein Erstpreisauktions-Modell.<\/p>\nJeder Gebotsanfrage steht der Wert gegen\u00fcber, den das Ausspielen einer bestimmten Ad an einen bestimmten Benutzer f\u00fcr den jeweiligen Werbetreibenden hat. Dieser Wert ist jedoch eine Vorhersage und daher nicht mit hundertprozentiger Genauigkeit ermittelbar. Im Bereich des Performance Retargeting h\u00e4ngt der Erfolg davon ab, wie genau ein Teilnehmer die Wahrscheinlichkeit zuk\u00fcnftiger Ereignisse vorhersagen kann. Leistungsstarkes Retargeting prognostiziert die genaue Wahrscheinlichkeit, dass ein bestimmter Nutzer auf eine Ad klickt und dann auf der Website eines Werbetreibenden kauft. Benutzer, die eher auf Werbung reagieren, haben einen h\u00f6heren Wert, und erstklassige Retargeting-L\u00f6sungen erh\u00f6hen oder verringern das Gebot, um diese Unterschiede widerzuspiegeln.<\/p>\n
Wir bezeichnen den wahren Wert der Impression als eCPM<\/strong>.<\/p>\nDie Bewertung der einzelnen Retargeter simulieren wir wie folgt:<\/p>\n
\n- Wir beginnen mit dem realen Wert der Impression (eCPM).<\/li>\n
- Anschlie\u00dfend passen wir den eCPM mit einem auf Basis der Normalverteilung zuf\u00e4llig ermittelten Wert nach oben oder unten an, um so der Tatsache Rechnung zu tragen, dass alle Retargeting-Anbieter in ihren Berechnungen nicht hundertprozentig akkurat sind (da sich die Zukunft nicht perfekt vorhersagen l\u00e4sst).<\/li>\n
- Dann passen wir den eCPM nach oben an, um so das im Abschnitt \u201eFrequenz-Blindheit\u201c beschriebene \u00dcberbieten zu simulieren. Dieser Fehler ist exponentiell verteilt (da er 0% oder gr\u00f6\u00dfer sein muss) mit einem Mittelwert von 19%, den unsere Untersuchung der Frequenzblindheit ergeben hat.<\/li>\n<\/ul>\n
Sobald die Bewertungen f\u00fcr jeden Retargeter berechnet wurden, m\u00fcssen die Angebote „schattiert“ (oder reduziert – wir kennen das als Bid Shading) werden, um der Tatsache Rechnung zu tragen, dass f\u00fcr den Werbetreibenden nur dann Wert entsteht, wenn der f\u00fcr die Impression gezahlte Betrag niedriger ist als der tats\u00e4chliche Wert dieser Impression. Wir gehen konservativ davon aus, dass alle Retargeter optimale Bid-Shading-Strategien anwenden (was aufgrund der Datenmenge, die f\u00fcr die Erstellung optimaler Bid-Shading-Berechnungen ben\u00f6tigt wird, eher unwahrscheinlich ist).<\/p>\n
Zuletzt k\u00f6nnen wir mit den so ermittelten tats\u00e4chlichen Geboten der einzelnen Retargeting-Anbieter die Auktion selbst simulieren.<\/p>\n
\n- Alle Gebote der Retargeter werden in die Auktion eingespeist.<\/li>\n
- Der Retargeter mit dem h\u00f6chsten Gebot tritt gegen alle anderen „Hintergrund“-Bieter in der Auktion an.<\/li>\n
- Wir spiegeln die Realit\u00e4t des Marktes wider, indem wir tats\u00e4chliche „Win Rates“ verwenden, die auf dem Angebot basieren.\n
\n- Wenn beispielsweise das h\u00f6chste Gebot des Retargeters 2,15 \u20ac betr\u00e4gt, wissen wir vielleicht, dass ein Gebot von 2,15 \u20ac die Auktion in 22% der F\u00e4lle gewinnt.<\/li>\n
- \u201eWin Rates\u201c verhalten sich „logarithmisch normal“. Das bdeutet, dass sie zun\u00e4chst langsam steigen, anschlie\u00dfend beschleunigen und dann wieder abbremsen. Man nennt das auch eine S-Kurve.<\/li>\n
- Die Erh\u00f6hung eines niedrigen Gebots von beispielsweise 0,10 \u20ac auf 0,30 \u20ac wirkt sich wahrscheinlich nicht sonderlich stark aus, da beide Gebote kleine Win Rates haben. Die Steigerung eines Gebots von 1,30 \u20ac auf 1,50 \u20ac wirkt sich jedoch st\u00e4rker aus, da die Win Rates in der Mitte der Kurve schneller ansteigen.<\/li>\n
- Am oberen Ende sehen wir den gleichen Effekt wie am unteren Ende. Eine Erh\u00f6hung eines Gebots von 10 \u20ac auf 10,20 \u20ac hat keinen gro\u00dfen Effekt, da die Win Rate bereits recht hoch ist.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n
- Wenn ein Retargeter die Auktion gewinnt, wird diesem Retargeter der gebotene Betrag in Rechnung gestellt und wir k\u00f6nnen den Wert ermitteln, der f\u00fcr den Werbetreibenden geschaffen wird.<\/li>\n<\/ul>\n
Wir k\u00f6nnen diese Gebotsanfragen dann millionenfach wiederholen, um zu simulieren, was passiert, wenn ein realer Werbetreibender mit mehreren Retargeting-Partnern zusammenarbeitet. Wir haben Code erstellt, um zu sehen, was beim Einsatz von einem, zwei oder drei Retargeting-Anbietern passiert. Das Ergebnis haben wir euch oben gezeigt.<\/p>\n
Wenn ihr nur einen einzelnen Retargeting-Anbieter einsetzt: ausgezeichnet! Stellt aber sicher, dass ihr auf eine marktf\u00fchrende L\u00f6sung setzt. Wenn ihr mehrere Retargeting-Anbieter einsetzt, m\u00fcsst ihr die beste Methode herausfinden, mit der ihr die Anbieter testen und so die f\u00fcr euch beste L\u00f6sung ausw\u00e4hlen k\u00f6nnt. Diese L\u00f6sung sollte bei gleichen Ausgaben einen h\u00f6heren ROI generieren.<\/p>\n
Dazu k\u00f6nnt ihr eine Pre-Post-Analyse durchf\u00fchren, die zeigt, was beim Einsatz eines Retargeters passiert und was beim Einsatz von zwei Retargetern. Teilt einen Cookie-Pool in A- und B-Populationen auf und weist jedem Retargeting-Anbieter eine dieser Gruppen zu. Eure Ausgaben pro Cookie f\u00fcr beide Gruppen sollten identisch sein. Dann solltet ihr alle Sales (nicht nur die attribuierten Sales) in jeder Population messen.<\/p>\n
Wenn ihr seid wie wir (und die Kunden, mit denen wir zusammenarbeiten), dann werdet ihr herausfinden, dass ein Retargeting-Anbieter immer besser ist als zwei.<\/p>\n
Wollt ihr weitere Informationen zum Thema Retargeting? Dann besucht unseren <\/strong>Retargeting Hub <\/strong><\/a>oder ladet euch die vollst\u00e4ndige \u201e<\/strong>Kurzanleitung: ein oder zwei Retargeter<\/strong><\/a>\u201c herunter.\u00a0<\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" \u201eEs geh\u00f6rt zu unserer Strategie, nicht mehrere Retargeting-Anbieter im gleichen Markt einzusetzen. Andernfalls bietet man gegen sich selbst und kannibalisiert sich. Das endet damit, dass man zweimal f\u00fcr das gleiche Inventar zahlt.\u201c \u2013 Wojciech Soltys, Leiter Performance Marketing, Remix Ob ihr nun auf der Suche nach geeigneter Retargeting-Technologie seid oder gerade erst anfangt, euch […]<\/p>\n","protected":false},"author":9,"featured_media":11058,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[42],"coauthors":[],"class_list":{"0":"post-11053","1":"post","2":"type-post","3":"status-publish","4":"format-standard","5":"has-post-thumbnail","7":"category-criteo-updates"},"acf":{"stae_popup_enable":false,"hide_featured_image":false,"has_download":false,"has_embed":false,"podcast_audio_length":""},"yoast_head":"\n
[Forschung] Darum solltet ihr nur einen Retargeting-Anbieter einsetzen | DE - Criteo.com<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Ob ihr nun auf der Suche nach geeigneter Retargeting-Technologie seid oder gerade erst anfangt, euch mit digitaler Werbung auseinanderzusetzen: Ausgangspunkt ist oft eine einzelne Frage: Ein oder zwei Retargeting-Anbieter?\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/www.criteo.com\/de\/blog\/darum-solltet-ihr-nur-einen-retargeting-anbieter-einsetzen\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"de_DE\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"[Forschung] Darum solltet ihr nur einen Retargeting-Anbieter einsetzen | DE - Criteo.com\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Ob ihr nun auf der Suche nach geeigneter Retargeting-Technologie seid oder gerade erst anfangt, euch 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Da die meisten Retargeting-Ads \u00fcber eine RTB-B\u00f6rse verkauft werden, bieten beide Retargeting-Anbieter (in eurem Namen) auf den gleichen User. Das nennen wir eine Gebotskollision<\/strong>. Und das ist genauso schlecht, wie es sich anh\u00f6rt. Euer Budget wird darauf verschwendet, gegen euch selbst zu bieten. Entsprechend zahlt ihr deutlich mehr f\u00fcr die gleiche Ad-Impression.<\/p>\n Da beide Retargeting-Anbieter die gleiche B\u00f6rse nutzen, bietet ihr im Prinzip gegen euch selbst und m\u00fcsst entsprechend f\u00fcr alle in eurem Namen abgegebenen Gebote den maximalen Preis zahlen<\/p>\n <\/p>\n Der Einsatz mehrerer Retargeting-Anbieter f\u00fchrt zudem zu sogenannter Frequenz-Blindheit<\/strong>. Es kommt entscheidend darauf an, dass jedem User genau die richtige Anzahl von Ads gezeigt wird und dass jede dieser Platzierungen genau bewertet wird. Wenn jedoch Retargeting-Anbieter 1 nicht wei\u00df, wie viele Ads Retargeting-Anbieter 2 bereits angezeigt hat (und umgekehrt), ist es f\u00fcr beide Anbieter unm\u00f6glich, die optimale Frequenz f\u00fcr den jeweiligen Nutzer zu treffen. Noch schlimmer: Nutzer bekommen vermutlich zu viele Ads zu Gesicht und werten das als negative Erfahrung mit eurer Brand. Die Gebote beider Retargeting-Anbietern geben also nicht den wahren Wert einer Ad-Impression wieder, da der jeweils bietende Retargeting-Anbieter keinen vollst\u00e4ndigen Einblick in die Zahl der bereits angezeigten Ads hat.<\/p>\n Wir wissen also: Das Bieten gegen euch selbst verbrennt lediglich Budget und Aufmerksamkeit. Ihr w\u00fcrdet ja auch bei eBay oder anderen Online-Auktionen keine zwei Accounts einrichten, die dann gegeneinander bieten. Doch wie l\u00e4sst sich der negative Einfluss auf den ROI berechnen, den Gebotskollision<\/strong> und Frequenz-Blindheit<\/strong>\u00a0verursachen?<\/p>\n Mit der Beantwortung dieser Frage hat Criteo ein interdisziplin\u00e4res Team von Experten f\u00fcr RTB-Auktionen, Data Science und Marketing-Effektivit\u00e4t beauftragt. Wir haben dazu ein Simulationsmodell entwickelt, mit dem wir untersuchen k\u00f6nnen, wie sich der Wert f\u00fcr einen Werbetreibenden \u00e4ndert, wenn er nicht mehr nur einen, sondern zwei (oder sogar drei) Retargeting-Anbieter einsetzt.<\/p>\n Unser Modell erlaubt uns zudem, den spezifischen Effekt sowohl von Gebotskollision<\/strong> als auch von Frequenz-Blindheit<\/strong>\u00a0zu ermitteln.<\/p>\n Unser Team simulierte zu diesem Zweck die Ausspielung von mehr als 150 Millionen Ads. Wir haben verschiedene Szenarien erstellt: ein Szenario mit einem Retargeter, ein Szenario mit zwei Retargetern und ein Szenario mit drei Retargetern.<\/p>\n Auf dieser Basis haben wir bestimmt, wie viel Wert jede Option einem Werbetreibenden bieten w\u00fcrde. Wir haben unterschiedliche Parameter angepasst, zum Beispiel die Aufteilung der Ausspielungen zwischen den beiden Retargeting-Anbietern, um so zu verstehen, wie \u00c4nderungen am System den ROI beeinflussen w\u00fcrden.<\/p>\n Wenn Werbetreibende zwei Retargeting-Anbieter, anstelle von einem einsetzen, geht der ROI um 22 % zur\u00fcck. Kommen noch mehr Retargeting-Anbieter ins Spiel, verschlechtert sich das Ergebnis noch weiter.<\/p>\n Unsere Studie bestand aus zwei Hauptmodellen: einem Modell zur spezifischen Bestimmung der negativen Auswirkungen von Frequenz-Blindheit<\/strong> und einem zweiten Modell, mit dem wir den Effekt von Frequenz-Blindheit zugrunde legen und darauf zus\u00e4tzlich Gebotskollisionen anwenden.<\/p>\n Wie berechnen wir also den genauen Effekt der Frequenz-Blindheit?<\/p>\n Wir begannen mit der Betrachtung von drei Hauptfaktoren, die bestimmen, wie stark die Verschlechterung des ROI ausf\u00e4llt, die durch den Einsatz von zwei Retargetern entstehen k\u00f6nnte:<\/p>\n Wir haben auch mit einem grundlegenden Marketing-Fakt begonnen: Jedes Marketing nutzt sich ab. Besonders, weil wir wissen, dass die X-Plus-1te Begegnung mit einem Marketing-Werkzeug im Allgemeinen weniger wirkungsvoll ist als die Xte Begegnung mit dem gleichen Marketing-Werkzeug. Bei dynamischem Retargeting verf\u00fcgt Criteo \u00fcber fundierte Erkenntnisse, die eine Abnahme der Wirkung zwischen 10 Prozent und 20 Prozent f\u00fcr jeden zus\u00e4tzlichen Kontakt annehmen lassen.<\/p>\n Wir sind dabei von einer durchschnittlichen Frequenz von zehn ausgegangen. W\u00e4hrend die tats\u00e4chliche Frequenz je nach Benutzer variiert, haben wir ermittelt, dass diese Durchschnittswerte \u00fcber einen mittelfristigen Zeitraum von sieben bis zehn Tagen angemessen sind und bei vielen Produkten den Zeitraum des gr\u00f6\u00dften Kaufinteresses darstellen.<\/p>\n Schlie\u00dflich haben wir den \u201eSchlimmstfall\u201c betrachtet, in dem jeder Retargeter 50 Prozent der Ads ausspielt, und den weniger schlimmen Fall, in dem der prim\u00e4re Retargeter 80 Prozent der Ads ausspielt.<\/p>\n F\u00fcr jeden dieser F\u00e4lle haben wir Ausspielung f\u00fcr Ausspielung das wahrscheinliche Ergebnis simuliert.<\/p>\n Ein Beispiel f\u00fcr die Simulation der Frequenz-Blindheit finden Sie in der folgenden Tabelle:<\/p>\n Anmerkungen dazu:<\/p>\n Die oben erl\u00e4uterten Ergebnisse zeigen, dass beim Einsatz von zwei Retargeting-Anbietern in der Regel um 19 % \u00fcberboten wird.<\/p>\n Um die Auswirkungen von Gebotskollision und Frequenz-Blindheit auf den ROI der Werbetreibenden zu ermitteln, simulieren wir Millionen von Gebotsanfragen.<\/strong> Eine Gebotsanfrage entsteht, wenn eine RTB-B\u00f6rse mehrere Bieter kontaktiert, um zu fragen, wie viel jeder Bieter zahlen w\u00fcrde, um eine Ad f\u00fcr einen bestimmten Benutzer zu platzieren. Die meisten RTB-B\u00f6rsen verwenden eine so genannte Erstpreisauktion (First-Price-Auction), bei der der H\u00f6chstbietende die M\u00f6glichkeit erh\u00e4lt, dem Nutzer eine Ad zu zeigen, f\u00fcr die er den gebotenen Preis zahlt. Unsere Studie verwendet deshalb gleichfalls ein Erstpreisauktions-Modell.<\/p>\n Jeder Gebotsanfrage steht der Wert gegen\u00fcber, den das Ausspielen einer bestimmten Ad an einen bestimmten Benutzer f\u00fcr den jeweiligen Werbetreibenden hat. Dieser Wert ist jedoch eine Vorhersage und daher nicht mit hundertprozentiger Genauigkeit ermittelbar. Im Bereich des Performance Retargeting h\u00e4ngt der Erfolg davon ab, wie genau ein Teilnehmer die Wahrscheinlichkeit zuk\u00fcnftiger Ereignisse vorhersagen kann. Leistungsstarkes Retargeting prognostiziert die genaue Wahrscheinlichkeit, dass ein bestimmter Nutzer auf eine Ad klickt und dann auf der Website eines Werbetreibenden kauft. Benutzer, die eher auf Werbung reagieren, haben einen h\u00f6heren Wert, und erstklassige Retargeting-L\u00f6sungen erh\u00f6hen oder verringern das Gebot, um diese Unterschiede widerzuspiegeln.<\/p>\n Wir bezeichnen den wahren Wert der Impression als eCPM<\/strong>.<\/p>\n Die Bewertung der einzelnen Retargeter simulieren wir wie folgt:<\/p>\n Sobald die Bewertungen f\u00fcr jeden Retargeter berechnet wurden, m\u00fcssen die Angebote „schattiert“ (oder reduziert – wir kennen das als Bid Shading) werden, um der Tatsache Rechnung zu tragen, dass f\u00fcr den Werbetreibenden nur dann Wert entsteht, wenn der f\u00fcr die Impression gezahlte Betrag niedriger ist als der tats\u00e4chliche Wert dieser Impression. Wir gehen konservativ davon aus, dass alle Retargeter optimale Bid-Shading-Strategien anwenden (was aufgrund der Datenmenge, die f\u00fcr die Erstellung optimaler Bid-Shading-Berechnungen ben\u00f6tigt wird, eher unwahrscheinlich ist).<\/p>\n Zuletzt k\u00f6nnen wir mit den so ermittelten tats\u00e4chlichen Geboten der einzelnen Retargeting-Anbieter die Auktion selbst simulieren.<\/p>\n Wir k\u00f6nnen diese Gebotsanfragen dann millionenfach wiederholen, um zu simulieren, was passiert, wenn ein realer Werbetreibender mit mehreren Retargeting-Partnern zusammenarbeitet. Wir haben Code erstellt, um zu sehen, was beim Einsatz von einem, zwei oder drei Retargeting-Anbietern passiert. Das Ergebnis haben wir euch oben gezeigt.<\/p>\n Wenn ihr nur einen einzelnen Retargeting-Anbieter einsetzt: ausgezeichnet! Stellt aber sicher, dass ihr auf eine marktf\u00fchrende L\u00f6sung setzt. Wenn ihr mehrere Retargeting-Anbieter einsetzt, m\u00fcsst ihr die beste Methode herausfinden, mit der ihr die Anbieter testen und so die f\u00fcr euch beste L\u00f6sung ausw\u00e4hlen k\u00f6nnt. Diese L\u00f6sung sollte bei gleichen Ausgaben einen h\u00f6heren ROI generieren.<\/p>\n Dazu k\u00f6nnt ihr eine Pre-Post-Analyse durchf\u00fchren, die zeigt, was beim Einsatz eines Retargeters passiert und was beim Einsatz von zwei Retargetern. Teilt einen Cookie-Pool in A- und B-Populationen auf und weist jedem Retargeting-Anbieter eine dieser Gruppen zu. Eure Ausgaben pro Cookie f\u00fcr beide Gruppen sollten identisch sein. Dann solltet ihr alle Sales (nicht nur die attribuierten Sales) in jeder Population messen.<\/p>\n Wenn ihr seid wie wir (und die Kunden, mit denen wir zusammenarbeiten), dann werdet ihr herausfinden, dass ein Retargeting-Anbieter immer besser ist als zwei.<\/p>\n Wollt ihr weitere Informationen zum Thema Retargeting? Dann besucht unseren <\/strong>Retargeting Hub <\/strong><\/a>oder ladet euch die vollst\u00e4ndige \u201e<\/strong>Kurzanleitung: ein oder zwei Retargeter<\/strong><\/a>\u201c herunter.\u00a0<\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" \u201eEs geh\u00f6rt zu unserer Strategie, nicht mehrere Retargeting-Anbieter im gleichen Markt einzusetzen. Andernfalls bietet man gegen sich selbst und kannibalisiert sich. Das endet damit, dass man zweimal f\u00fcr das gleiche Inventar zahlt.\u201c \u2013 Wojciech Soltys, Leiter Performance Marketing, Remix Ob ihr nun auf der Suche nach geeigneter Retargeting-Technologie seid oder gerade erst anfangt, euch […]<\/p>\n","protected":false},"author":9,"featured_media":11058,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[42],"coauthors":[],"class_list":{"0":"post-11053","1":"post","2":"type-post","3":"status-publish","4":"format-standard","5":"has-post-thumbnail","7":"category-criteo-updates"},"acf":{"stae_popup_enable":false,"hide_featured_image":false,"has_download":false,"has_embed":false,"podcast_audio_length":""},"yoast_head":"\n<\/h5>\n2. Frequenz-Blindheit<\/strong><\/h5>\n
Was sagen die Daten? <\/strong><\/h3>\n
Unsere Ergebnisse<\/strong><\/h3>\n
<\/p>\nDie Methodik\u00a0<\/strong><\/h3>\n
Teil I: Frequenz-Blindheit<\/strong><\/h5>\n
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Teil II: Gebotskollision kombiniert mit Frequenz-Blindheit<\/strong><\/h5>\n
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