Wenn ihr in eurer Online-Werbung bereits dynamische Creatives einsetzt, dann solltet ihr euch unbedingt mit den Prinzipien der dynamischen Optimierung von Creatives (Dynamic Creative Optimization \u2013 DCO) auseinandersetzen. So gestaltet ihr eure Creatives noch schlagkr\u00e4ftiger.<\/p>\n
So funktioniert es:<\/p>\n
Dynamische Optimierung von Creatives \u2013 ein Grundkurs<\/strong><\/h3>\nWerfen wir zun\u00e4chst einmal einen Blick auf den nicht immer ganz leicht zu verstehenden Unterschied zwischen dynamischen Creatives und dynamischer Optimierung von Creatives:<\/p>\n
\u201eDynamische Creatives\u201c bezieht sich auf die Integration von grafischen Komponenten in das Creative einer Ad auf Basis von k\u00e4uferspezifischen Daten: angesehene Produkte, Standort, Zeitpunkt der Anzeige usw. Die grafischen Komponenten werden bei der Einrichtung der Kampagne manuell definiert; der dynamische Anteil der Informationen wird in Echtzeit erg\u00e4nzt, bevor das Creative an den jeweiligen K\u00e4ufer ausgeliefert wird.<\/p>\n
![\"\"](\"http:\/\/www.criteo.com\/de\/wp-content\/uploads\/sites\/3\/2018\/09\/Travel1.png\")
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Abbildung 1:<\/strong>\u00a0Kampagne mit dynamischen Daten (Produkt und Standort), aber statischem Erscheinungsbild<\/p>\nDie \u201edynamische Optimierung von Creatives\u201c geht jedoch den entscheidenden Schritt weiter. Es wird nicht einfach nur eine Vorlage mit personalisierten Daten bef\u00fcllt; diese Technologie setzt\u00a0Machine Learning\u00a0ein, um die relevantesten visuellen Komponenten zu bestimmen und so sowohl den Content als auch das Creative zu optimieren \u2013 in Echtzeit und ma\u00dfgeschneidert auf den K\u00e4ufer sowie den jeweiligen Kontext.<\/p>\n
Ziel einer solchen Optimierung ist, die Performance einer Kampagne zu verbessern: Klickrate, Conversion-Rate, Sales usw.<\/p>\n
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Abbildung 2:\u00a0<\/strong>Kampagne mit dynamischen Daten und dynamisch optimiertem Erscheinungsbild (Standort und Bewertung)<\/p>\nDer Optimierungsprozess gliedert sich in zwei Aufgaben: Die Engine muss zum einen die passenden grafischen Komponenten ausw\u00e4hlen und zum anderen das grunds\u00e4tzliche Design des Creatives bzw. der Komponenten bestimmen.<\/p>\n
Bei der effektiven Auswahl der grafischen Komponenten hat es in letzter Zeit gro\u00dfe Fortschritte gegeben. In einem Retargeting-Szenario kann zum Beispiel die Anzahl der angezeigten Produkte auf den einzelnen K\u00e4ufer optimiert werden.<\/p>\n
Diese Aufgabe ist \u00e4u\u00dferst komplex: Daher ist ein langfristiges Ziel von DCO, alle kreativen Bestandteile in Echtzeit auszuw\u00e4hlen, einschlie\u00dflich der f\u00fcr einen bestimmten K\u00e4ufer m\u00f6glicherweise relevanten Informationen wie zum Beispiel den Standort.<\/p>\n
Es gibt viele Untersuchungen und Entwicklungen zur Optimierung der Gestaltung der einzelnen Komponenten; so konnte die Performance bereits deutlich gesteigert werden.<\/p>\n
Machine Learning kann zum Beispiel die Farbpalette des Creatives bestimmen, den Text des Calls-to-Action \u2013 selbst die Proportionen der Komponenten, die am wahrscheinlichsten zu einer Conversion f\u00fchren.<\/p>\n
In Zukunft stehen den Machine Learning Tools noch mehr Daten zur Verf\u00fcgung; das erm\u00f6glicht ein noch gr\u00f6\u00dferes Spektrum der m\u00f6glichen Creative-Optimierungen. So werden wir zum Beispiel in der Lage sein, Animationen, Markenbotschaften und vieles mehr zu optimieren.<\/p>\n
Darum spielt DCO bereits heute eine wichtige Rolle<\/strong><\/h3>\nDie dynamische Optimierung von Creatives bietet Werbetreibenden viele Vorteile.<\/p>\n
Zun\u00e4chst einmal: Die im Hintergrund t\u00e4tige Engine lernt schnell und von jeder Kampagne. Welches Design passt f\u00fcr eine bestimmte Demographie am besten? Welche Art von Call-to-Action bringt die besten Ergebnisse? Welche Ad-Umgebung bietet die st\u00e4rkste Performance?<\/p>\n
Es gibt eine praktisch unendliche Anzahl solcher Fragen; und die dynamische Optimierung von Creatives kann Werbetreibenden dabei helfen, die effektivsten Antworten zu finden.<\/p>\n
Au\u00dferdem erm\u00f6glicht DCO personalisiertes Marketing \u2013 so perfekt, wie es aktuell m\u00f6glich ist.<\/p>\n
Die Technologie arbeitet k\u00e4uferzentriert; daher ist ein gro\u00dfer Teil des Creatives auf den jeweiligen K\u00e4ufer ma\u00dfgeschneidert. Es werden nur Elemente angezeigt, die f\u00fcr den jeweiligen K\u00e4ufer relevant sind; und zwar in bestm\u00f6glicher Form \u2013 zum Beispiel bei Gr\u00f6\u00dfe, Position und Farbe.<\/p>\n
Darum liefert die dynamische Optimierung von Creatives eine gro\u00dfartige Performance, insbesondere in Lower-Funnel-Kampagnen wie zum Beispiel beim Retargeting<\/a>.<\/p>\nDer Optimierungsprozess reduziert zudem den Zeitaufwand und die Komplexit\u00e4t des Kampagnen-Setups, ohne dabei Relevanz bzw. Markenrichtlinien zu vernachl\u00e4ssigen. DCO bietet nicht nur Personalisierung; es \u00fcbernimmt auch die Aufbereitung, Analyse und Auslieferung der Daten in gro\u00dfen Ma\u00dfstab. Diese Arbeiten mussten vorher manuell verrichtet werden.<\/p>\n
Das schafft den kreativen Mitarbeitern den Freiraum f\u00fcr das, was sie am besten k\u00f6nnen: die Entwicklung von originellem Content als Basis f\u00fcr die Marketingkampagnen. Im Gegenzug basieren diese Kampagnen auf einem kontinuierlichen Strom von relevanten, verhaltensbezogenen Echtzeit-Daten, die via Machine Learning gesammelt und aufbereitet werden.<\/p>\n
Darum wird DCO in Zukunft eine noch gr\u00f6\u00dfere Rolle spielen<\/strong><\/h3>\nAuch wenn DCO heute bereits in der Lage ist, die Performance deutlich zu steigern: Diese Technologie steckt eigentlich noch in den Kinderschuhen. In Zukunft wird sie h\u00f6chstwahrscheinlich zu einem zentralen Werkzeug der Werbeindustrie werden.<\/p>\n
Die Technologie wird im Laufe der Zeit immer mehr Aspekte bei der dynamischen Optimierung von Creatives einbeziehen. Ein Ende ist noch lange nicht in Sicht. Mehr Informationen dazu findet ihr in unserem Whitepaper\u00a0\u201eK\u00f6nnen Maschinen kreativ sein?\u201c<\/a>.<\/p>\nIm Ergebnis werden die Leistungsunterschiede zwischen dynamischen und dynamisch optimierten Creatives immer weiter zunehmen.<\/p>\n
![\"Why](\"http:\/\/www.criteo.com\/de\/wp-content\/uploads\/sites\/3\/2018\/09\/Retail1.png\")
Abbildung 3:<\/strong>\u00a0Ideen zu den Parametern f\u00fcr ein vollst\u00e4ndig dynamisch optimiertes Creative<\/p>\nEin weiterer wichtiger Aspekt von DCO ist der Fokus auf den K\u00e4ufer. Die Creatives werden auf jede einzelne Impression optimiert; damit bleibt die Marketing-Kommunikation relevant f\u00fcr die K\u00e4ufer auf den Websites der einzelnen Publisher; gerade dort ist es aufgrund der weiten Verbreitung von Ad-Blockern besonders schwierig, K\u00e4ufer anzusprechen.<\/p>\n
Nicht zuletzt: Aktuell wird DCO zwar vor allem in Lower-Funnel-Kampagnen eingesetzt; die Technologie bietet jedoch das Potenzial f\u00fcr weitere Einsatzbereiche. Ob nun in anderen Kampagnenarten, zum Beispiel in der\u00a0Kundengewinnung<\/a>\u00a0oder beim Omnichannel, oder bei Werbeformen jenseits von HTML-Bannern (zum Beispiel Native oder\u00a0Video<\/a>): Das Potenzial von DCO ist noch lange nicht ausgesch\u00f6pft.<\/p>\nCreative-Optimierung in Echtzeit mit der Criteo Engine<\/strong><\/h3>\nCriteos L\u00f6sung f\u00fcr die dynamische Optimierung von Creatives nennt sich Real-Time Creative Optimization (RTCO): Diese innovative, auf Machine Learning basierende Technologie nutzt Echtzeit-Kontextdaten sowie Verhaltensinformationen von mehr als 1,2 Milliarden aktiven K\u00e4ufern im Monat, um das passende Creative auszuw\u00e4hlen und zu optimieren \u2013 und zwar auf jeden einzelnen K\u00e4ufer in seinem individuellen Kontext.<\/p>\n
<\/p>\nDie \u201edynamische Optimierung von Creatives\u201c geht jedoch den entscheidenden Schritt weiter. Es wird nicht einfach nur eine Vorlage mit personalisierten Daten bef\u00fcllt; diese Technologie setzt\u00a0Machine Learning\u00a0ein, um die relevantesten visuellen Komponenten zu bestimmen und so sowohl den Content als auch das Creative zu optimieren \u2013 in Echtzeit und ma\u00dfgeschneidert auf den K\u00e4ufer sowie den jeweiligen Kontext.<\/p>\n
Ziel einer solchen Optimierung ist, die Performance einer Kampagne zu verbessern: Klickrate, Conversion-Rate, Sales usw.<\/p>\n
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Abbildung 2:\u00a0<\/strong>Kampagne mit dynamischen Daten und dynamisch optimiertem Erscheinungsbild (Standort und Bewertung)<\/p>\n Der Optimierungsprozess gliedert sich in zwei Aufgaben: Die Engine muss zum einen die passenden grafischen Komponenten ausw\u00e4hlen und zum anderen das grunds\u00e4tzliche Design des Creatives bzw. der Komponenten bestimmen.<\/p>\n Bei der effektiven Auswahl der grafischen Komponenten hat es in letzter Zeit gro\u00dfe Fortschritte gegeben. In einem Retargeting-Szenario kann zum Beispiel die Anzahl der angezeigten Produkte auf den einzelnen K\u00e4ufer optimiert werden.<\/p>\n Diese Aufgabe ist \u00e4u\u00dferst komplex: Daher ist ein langfristiges Ziel von DCO, alle kreativen Bestandteile in Echtzeit auszuw\u00e4hlen, einschlie\u00dflich der f\u00fcr einen bestimmten K\u00e4ufer m\u00f6glicherweise relevanten Informationen wie zum Beispiel den Standort.<\/p>\n Es gibt viele Untersuchungen und Entwicklungen zur Optimierung der Gestaltung der einzelnen Komponenten; so konnte die Performance bereits deutlich gesteigert werden.<\/p>\n Machine Learning kann zum Beispiel die Farbpalette des Creatives bestimmen, den Text des Calls-to-Action \u2013 selbst die Proportionen der Komponenten, die am wahrscheinlichsten zu einer Conversion f\u00fchren.<\/p>\n In Zukunft stehen den Machine Learning Tools noch mehr Daten zur Verf\u00fcgung; das erm\u00f6glicht ein noch gr\u00f6\u00dferes Spektrum der m\u00f6glichen Creative-Optimierungen. So werden wir zum Beispiel in der Lage sein, Animationen, Markenbotschaften und vieles mehr zu optimieren.<\/p>\n Die dynamische Optimierung von Creatives bietet Werbetreibenden viele Vorteile.<\/p>\n Zun\u00e4chst einmal: Die im Hintergrund t\u00e4tige Engine lernt schnell und von jeder Kampagne. Welches Design passt f\u00fcr eine bestimmte Demographie am besten? Welche Art von Call-to-Action bringt die besten Ergebnisse? Welche Ad-Umgebung bietet die st\u00e4rkste Performance?<\/p>\n Es gibt eine praktisch unendliche Anzahl solcher Fragen; und die dynamische Optimierung von Creatives kann Werbetreibenden dabei helfen, die effektivsten Antworten zu finden.<\/p>\n Au\u00dferdem erm\u00f6glicht DCO personalisiertes Marketing \u2013 so perfekt, wie es aktuell m\u00f6glich ist.<\/p>\n Die Technologie arbeitet k\u00e4uferzentriert; daher ist ein gro\u00dfer Teil des Creatives auf den jeweiligen K\u00e4ufer ma\u00dfgeschneidert. Es werden nur Elemente angezeigt, die f\u00fcr den jeweiligen K\u00e4ufer relevant sind; und zwar in bestm\u00f6glicher Form \u2013 zum Beispiel bei Gr\u00f6\u00dfe, Position und Farbe.<\/p>\n Darum liefert die dynamische Optimierung von Creatives eine gro\u00dfartige Performance, insbesondere in Lower-Funnel-Kampagnen wie zum Beispiel beim Retargeting<\/a>.<\/p>\n Der Optimierungsprozess reduziert zudem den Zeitaufwand und die Komplexit\u00e4t des Kampagnen-Setups, ohne dabei Relevanz bzw. Markenrichtlinien zu vernachl\u00e4ssigen. DCO bietet nicht nur Personalisierung; es \u00fcbernimmt auch die Aufbereitung, Analyse und Auslieferung der Daten in gro\u00dfen Ma\u00dfstab. Diese Arbeiten mussten vorher manuell verrichtet werden.<\/p>\n Das schafft den kreativen Mitarbeitern den Freiraum f\u00fcr das, was sie am besten k\u00f6nnen: die Entwicklung von originellem Content als Basis f\u00fcr die Marketingkampagnen. Im Gegenzug basieren diese Kampagnen auf einem kontinuierlichen Strom von relevanten, verhaltensbezogenen Echtzeit-Daten, die via Machine Learning gesammelt und aufbereitet werden.<\/p>\n Auch wenn DCO heute bereits in der Lage ist, die Performance deutlich zu steigern: Diese Technologie steckt eigentlich noch in den Kinderschuhen. In Zukunft wird sie h\u00f6chstwahrscheinlich zu einem zentralen Werkzeug der Werbeindustrie werden.<\/p>\n Die Technologie wird im Laufe der Zeit immer mehr Aspekte bei der dynamischen Optimierung von Creatives einbeziehen. Ein Ende ist noch lange nicht in Sicht. Mehr Informationen dazu findet ihr in unserem Whitepaper\u00a0\u201eK\u00f6nnen Maschinen kreativ sein?\u201c<\/a>.<\/p>\n Im Ergebnis werden die Leistungsunterschiede zwischen dynamischen und dynamisch optimierten Creatives immer weiter zunehmen.<\/p>\n Ein weiterer wichtiger Aspekt von DCO ist der Fokus auf den K\u00e4ufer. Die Creatives werden auf jede einzelne Impression optimiert; damit bleibt die Marketing-Kommunikation relevant f\u00fcr die K\u00e4ufer auf den Websites der einzelnen Publisher; gerade dort ist es aufgrund der weiten Verbreitung von Ad-Blockern besonders schwierig, K\u00e4ufer anzusprechen.<\/p>\n Nicht zuletzt: Aktuell wird DCO zwar vor allem in Lower-Funnel-Kampagnen eingesetzt; die Technologie bietet jedoch das Potenzial f\u00fcr weitere Einsatzbereiche. Ob nun in anderen Kampagnenarten, zum Beispiel in der\u00a0Kundengewinnung<\/a>\u00a0oder beim Omnichannel, oder bei Werbeformen jenseits von HTML-Bannern (zum Beispiel Native oder\u00a0Video<\/a>): Das Potenzial von DCO ist noch lange nicht ausgesch\u00f6pft.<\/p>\n Criteos L\u00f6sung f\u00fcr die dynamische Optimierung von Creatives nennt sich Real-Time Creative Optimization (RTCO): Diese innovative, auf Machine Learning basierende Technologie nutzt Echtzeit-Kontextdaten sowie Verhaltensinformationen von mehr als 1,2 Milliarden aktiven K\u00e4ufern im Monat, um das passende Creative auszuw\u00e4hlen und zu optimieren \u2013 und zwar auf jeden einzelnen K\u00e4ufer in seinem individuellen Kontext.<\/p>\nDarum spielt DCO bereits heute eine wichtige Rolle<\/strong><\/h3>\n
Darum wird DCO in Zukunft eine noch gr\u00f6\u00dfere Rolle spielen<\/strong><\/h3>\n
Abbildung 3:<\/strong>\u00a0Ideen zu den Parametern f\u00fcr ein vollst\u00e4ndig dynamisch optimiertes Creative<\/p>\nCreative-Optimierung in Echtzeit mit der Criteo Engine<\/strong><\/h3>\n
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