Gastbeitrag von Oliver Whitten: Die Daten-Evolution in der Onlinewerbung

19.12.2014
 
 

Ob als Big Data, selbst generiert oder in der Cloud: In der Fachpresse und auf Branchentreffen kommt man um das Thema Daten nicht herum. Daten und automatisierte Anzeigenschaltung sind seit Jahren ein Topthema. Aber wenn man mal die aktuellen Buzzwords außen vor lässt, sind Daten dann wirklich so neu in der Mediabranche?

Ob als Big Data, selbst generiert oder in der Cloud: In der Fachpresse und auf Branchentreffen kommt man um das Thema Daten nicht herum. Daten und automatisierte Anzeigenschaltung sind seit Jahren ein Topthema. Aber wenn man mal die aktuellen Buzzwords außen vor lässt, sind Daten dann wirklich so neu in der Mediabranche?

Verlage verwalten ihre Abos seit Jahrzehnten in Vertriebs- (sprich Daten-) Abteilungen und verdienen mit ihren Adresslisten Geld über Direkt- und E-Mail-Marketing. Und aus der jüngsten Staffel von "Mad Men" konnten wir lernen, dass Werbeagenturen schon in den 60ern mit Computern gearbeitet haben, auch wenn diese damals noch ganze Räume füllten.

Zumindest im Bereich der Werbung ist die Debatte um Daten im letzten Jahr vorangekommen. Immer mehr Handelsplattformen (Sell-Side-Plattformen) binden Daten der Publisher ein und machen damit ein wertvolles Gut der Verlage – nämlich Zielgruppen-Daten – viel besser vermarktbar.

Aber welche Bedeutung haben Zielgruppen-Daten in der Werbung für Käufer und Verkäufer von Media-Inventar? Gibt es Fortschritte seit dem Abonnement-Zeitalter? Wo liegen die Innovationen?

Verkäufer- vs. Käuferdaten

Als erstes lohnt ein Blick auf den Unterschied zwischen Käufer- und Verkäuferdaten. Daten helfen Verlagen (Verkäufern), die Millionen von User-Interaktionen auf einer Website oder App zu verstehen und ihre Bedeutung für das Produkt zu begreifen. Diese Daten können aus Suchabfragen und/oder Account-Informationen stammen oder sich sogar aus dem Content ergeben, den der User betrachtet. Aus Werbesicht liegt der Schlüssel zum Erfolg darin, diese Daten richtig auszuwerten. Es gilt, daraus Formate zu entwickeln, die zwei Voraussetzungen erfüllen: Einerseits müssen sie für Werbekunden interessant sein und für diese einen Wert darstellen, andererseits muss auch die ausgelieferte Werbeanzeige für die Nutzer relevant sein.

Um dies über eine automatisierte Anzeigenschaltung zu erreichen, muss man die Daten vom Ad-Server, den SSPs sowie aus den Auktionsergebnissen analysieren, sowohl auf hohen Abstraktionsebenen, als auch auf Detailniveau – Werbekunde für Werbekunde.

Das Käuferverständnis von nutzbaren Daten für RTA ist viel einfacher: Welche Medialeistung wird versteigert, welche Daten sind hinterlegt oder aus welchem Datenbestand wird geschöpft? Im Wesentlichen geht es darum, welcher Datenbestand mit welchen Auswertungskombinationen dem Kampagnenzweck  am besten dient und welche Werbemittel zu welcher Tageszeit die besten Ergebnisse liefern.

Die Käufersicht auf Daten unterscheidet sich also deutlich von der des Verkäufers. Aber dort, wo beide Interessen aufeinandertreffen, können Publisher Geld verdienen – indem sie ihre selbst generierten Daten (1st Party Data) sicher über Private Marketplaces (PMPs) vermarkten.

Wachsende Bedeutung von Daten im Programmatischen Mediaeinkauf    

Einige Verlage verwenden schon seit geraumer Zeit User-Daten. Mit dem  automatisierten Anzeigenhandel werden diese Daten jetzt noch wertvoller, weil die Struktur der Leser (-Zielgruppen) in Echtzeit übermittelt werden kann. Die Daten sind so aktuell, dass User im Laufe eines einzigen Websitebesuchs in eine bestimmte Zielgruppe (Audience) aufgenommen oder daraus ausgeklammert werden können – je nachdem, wie sie sich verhalten.

Möchte ein Hersteller User erreichen, die sich für ein bestimmtes Produkt interessieren, dann ist es sehr wirkungsvoll, diese Gruppe in Echtzeit anzusprechen. Diese Art des Targetings ist zwar nur ein Glied einer ganzen Kette, aber sehr wirkungsvoll sowohl für Käufer als auch für Verkäufer. Obwohl über private Marktplätze  sehr intensiv Inventar gebucht wird, sind diese Buchungen meist nur Teil einer größer angelegten Kampagne. Daher ist es sinnvoll, noch weitere Kontakte (Impressions) mit den gleichen Merkmalen auf anderen Websites und Geräten zu buchen. Dies wird über Automation im Advertising nun immer einfacher.

In größerem Maßstab

An dieser Stelle kommt das genaue Verständnis der Auktionsergebnisse ins Spiel: Der Publisher kann Käufer informieren, welche Auktionen sie gewinnen, und erhält Feedback dazu, welche Formate aus Kundensicht funktionieren. Diese Erkenntnisse helfen, die Inventar-Angebote der Publisher und App-Betreiber in den PMPs anzupassen, von breit gestreuten bis zu sehr spezifischen "Paketen" zu unterschiedlichen Preisen.

Mit der Zeit wächst das Verständnis dafür, welche Mediapakete welche Resonanz erzielen. Auf dieser Basis können Verlage ein Preismodell entwickeln, das sich stärker als bisher an Angebot und Nachfrage orientiert.

Die Nutzung selbst generierter Daten in der automatisierten Anzeigenschaltung steht immer noch am Anfang. Um die damit verbundenen Möglichkeiten in größerem Maßstab zu nutzen, müssen wir erstens darüber nachdenken, wie wir mehr Reichweite auf den PMPs schaffen. Zweitens müssen wir die gewünschte Zielgruppe zusätzlich über weitere PMPs (und im Idealfall noch andere Kanäle) erreichen, um eine stärkere Werbewirkung zu erzielen.

Digitale Ausschreibungsfunktionen wie auf unserer Plattform können Teil der Lösung sein. Aus Verkäuferperspektive werden Strategien zur Reichweitensteigerung wichtig.  Beispielsweise können Publisher den Zugang zu ihrem eigenen Website- und App-Publikum technisch mit dem anderer Publisher zusammenführen. Eine solche Kombination ermöglicht interessantere Produkte als viele kleinere separate Zielgruppen-Bestände.

Zukünftiges Wachstum

Soll datengetriebene Werbung sich weiterentwickeln und der Markt dafür wachsen, gibt es noch einiges zu tun:

1. Mehr Reichweite für Käufer schaffen – bei konstanter Qualität
2. Die Schnittstellen weiter automatisieren
3. Die Angebote der Private Marketplaces weiterentwickeln

Zum Schluss bliebt eine letzte Frage: Wird es in Zukunft gelingen, nicht nur Perfomance-, sondern auch Marken-Budgets über diesen Kanal sinnvoll einzusetzen? Brand-Manager fordern, dass die Algorithmen noch weiter verfeinert werden, bevor automatisierte Anzeigenschaltung auch nach Branding-Maßstäben ausgerichtet und optimiert werden kann. Die zunehmende Diskussion zum Thema Viewability und die neuen Messmöglichkeiten in diesem Bereich werden diese Entwicklung wohl voranbringen. Der nächste große Schritt im Bereich Advertising Automation ist es dann, die Branding-Messgrößen standardisiert und universell anwendbar abzubilden – sowohl im automatisierten Bereich, als auch für den breiteren digitalen Markt.

Ein Gastbeitrag von Oliver Whitten, Senior Vice President Europe bei Rubicon Project

Hintergrund: Rubicon Project hat mit der "Advertising Automation Cloud" ein Real-Time-Cloud- und Big-Data-System entwickelt. Die Mission der Firma ist es, den Kauf und Verkauf von Werbung zu automatisieren, indem sie weltweit Käufer und Verkäufer über Produkte zusammenbringt. 

 

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