Für alle die Tiefer in die Thematik eintauchen wollen, gibt es Antworten auf wichtige Fragen und Begriffserklärungen aus der Data Welt.
Antworten auf oft gestellte Fragen
Warum ist es problematisch, wenn Zielgruppenerreichung von zwei verschiedenen Dienstleistern gemessen wird?
Messdienstleister haben häufig unterschiedlich Panels und eine unterschiedliche Datenbasis, auf die sie ihre Auswertung stützen. Dadurch kann es vorkommen, dass der Überschnitt zwischen dem Ad Alliance Portfolio und Panel 1 bzw. Panel 2 unterschiedlich ausfällt, also bei der Auswertung bei Panel 1 andere User betrachtet werden als bei Panel 2.
Wie kann es sein, dass ein männlicher User einen Spot zu sehen bekommt, bei dem ein Targeting auf Frauen eingestellt ist, oder andersherum?
Da ein Predictive Behavioural Targeting eingesetzt wird - also eine hochgerechnete Zielgruppe auf Basis von Umfragedaten und Bewegungsdaten - kann es passieren, dass bspw. ein Mann durch das Targeting als Frau deklariert wird. Es kann z. B. passieren, dass ein Mann der in der Vergangenheit häufiger auf frauenaffinen Umfeldern unterwegs war, durch sein Bewegungsmuster und seine Ähnlichkeit zum Bewegungsmuster einer vom Targetingsystem bekannten Frau, als Frau eingestuft wird.
Warum bietet Ad Alliance regulär kein Targeting auf Kombi-Buchungen an?
Beim Targeting sollte das größtmögliche Umfeld, also die Netzwerkrotation, herangezogen werden. Wenn z. B. ein Männertargeting auf einer Männer-Kombi gebucht wird, kann es vorkommen, dass es zu Reichweitenproblemen kommt, da die Grundgesamtheit eingeschränkt ist. Zudem wird beim Targeting ausschließlich auf den Nutzer geschaut und nicht auf das Umfeld. Ein männlicher Nutzer kann somit bei einer Netzwerkrotation auch auf frauenaffinen Seiten gefunden werden. Die Möglichkeit würde bei einer Kombi-Buchung ausgeschlossen.
Wann macht ein Vergleich von Targeting-Güte Sinn?
Eine Messung der Zielgruppe macht nur bei Kampagnen Sinn, die über einen längeren Zeitraum und mit einem entsprechendem Volumen geschaltet werden. Nur so kann auch eine ausreichende Menge an Nutzern gefunden werden, auf denen der Abgleich der Zielgruppe durchgeführt wird. Eine Kampagne sollte im Optimalfall mindestens vier Wochen laufen und ein Volumen von 5 Mio. Impressions haben.
Wie oft werden Umfragen im Ad Alliance Netzwerk geschaltet um Targeting-Zielgruppen zu erstellen (z. B "Technik-Interessierte")?
Diese Umfragen werden nicht im Ad Alliance Portfolio geschaltet. Es handelt sich also nicht um On-Site Befragungen, sondern um Umfragen innerhalb einer App oder auf der Seite des jeweiligen Panels. Die Einladung zur Umfrage erhält der Panalist jeweils per Mail. Jeder Panalist hat sich dafür im Vorhinein angemeldet.
Wie wird die Targetingqualität bei Facebook und Google eingeschätzt?
Facebook und Google sind die Ausnahme zur Regel in der Annahme, dass User Declared Targeting nur geringe Reichweiten produziert. Dies liegt daran, dass beide Marktteilnehmer zum Einen eine sehr große Online-Nutzerschaft haben und zum Anderen dem einzelnen Online-Nutzer einen hohen Mehrwert bei der Angabe von eigenen Daten bieten. Das führt dazu, dass diese sehr viele Online-Nutzerdaten direkt angeben. Dies gilt insbesondere für Alter, Geschlecht und Geo-Informationen.
Facebook und Google haben somit einen unbestreitbaren Vorteil bei allen Zielgruppen, die durch direkte Nutzerangaben generierbar sind.
Wirft man aber einen genaueren Blick auf Facebook und Google, so stellt man schnell fest, dass die Informationslage außerhalb von diesen Soziodemographika ähnlich beschaffen ist wie bei den meisten Mitbewerbern. Will man seine Online-Nutzer also wirklich maßgeschneidert erreichen, wird ein reines User Declared Targeting nicht ausreichen und muss durch PBT ergänzt werden. Hierbei setzen Google und Facebook ähnliche Methoden wie Ad Alliance ein und sind in der Qualität wieder vergleichbar.
Data Glossar
Targeting bezeichnet die automatisierte, zielgerichtete Aussteuerung digitaler Werbemittel anhand bestimmter Parameter – und dient der optimierten und streuverlustreduzierten Auslieferung von digitaler Werbung an vorab definierte Zielgruppen.
Intent-Daten sind mittels Cookies auf Websites erhobene und gesammelte Kaufabsichtsdaten. Als userspezifische Daten bilden sie das Nutzerverhalten ab – und zeigen, ob und wann ein Konsument Kaufinteresse für ein bestimmtes Produkt zeigt. Intent-Daten sind für Marken und Werber besonders wertvoll, da sie es erlauben, die gewünschte Zielgruppe sehr präzise und zeitlich nah an der Kaufentscheidung anzusprechen.
Audience Verification beschreibt den Abgleich der in Hinblick auf soziodemographische als auch andere Zielgruppeneigenschaften vereinbarten Attribute einer Kampagnenaussteuerung bzw. des Werbeinventars mit den tatsächlich erreichten Usern.
Ad Verification ist das systematische Monitoring der Online-Werbeaussteuerung. Dabei werden diverse Eigenschaften der Werbeplatzierung daraufhin überprüft, ob sie den in den Buchungs bedingungen spezifizierten oder anderen zuvor vereinbarten Aspekten entsprechen.
Predictive Behavioral Targeting bezeichnet die gezielte Auslieferung digitaler Werbung an Nutzergruppen, denen mit Hilfe statischer Prognosen – basierend z. B. auf dem Surfverhalten, einer Befragung oder externen Daten – anonymisiert bestimmte Attribute zugeschrieben werden. Das können soziodemographische oder psychologische Merkmale sowie Produkt- oder Kaufinteressen sein.
Uplift beschreibt die prozentuale Steigerung der Zielgruppenerreichung bei einer ausgelieferten Targeting-Kampagne im Vergleich zu einer Werbemittelauslieferung ohne Targeting an eine zufällige Kontrollgruppe.