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Contextual statt Cookies: So erreichst Du auch morgen Deine Zielgruppen

von Daniel Renggli

Eine Marketingstrategie ist nur dann erfolgreich, wenn wir unsere Zielgruppen oder Buyer Personas auch erreichen – und aktivieren können. In einer Welt konstanter Informationsüberflutung und immer kürzer werdender Aufmerksamkeitsspannen ist das allerdings leichter gesagt als getan. Dazu kommt, dass sich Marketing- und Werbefachleute heute nicht mehr auf Cookies verlassen können, die das Verhalten potenzieller Konsumenten, Kundinnen und Kunden ausspionieren.

Was hingegen bleibt als Grundvoraussetzung für eine erfolgreiche Aktivierung der Zielgruppen, sind Personalisierung und Relevanz. Denn: 66 Prozent der Kundinnen und Kunden erwarten von Unternehmen gemäss einer global angelegten Studie von Salesforce, dass diese ihre individuellen Bedürfnisse und Erwartungen verstehen. Und 52 Prozent erwarten zudem, dass Angebote immer personalisiert sind.

Werbung empfinden viele nur dann als lästig, wenn sie nicht zu einem passt. Ein Klimaaktivist will keine Werbung für schnelle Sportwagen sehen – und eine Veganerin keine für Steaks. Doch brauchen wir dazu wirklich möglichst viele Daten unserer Zielgruppen, die wir mithilfe von Cookies beschaffen?

Wer hat unsere Cookies aufgegessen?

Lange gehörte die Verwendung von Cookies zu den gängigsten Methoden, Zielgruppen möglichst personalisiert zu erreichen und zu aktivieren. Seit der Ankündigung von Google, ab dem zweiten Halbjahr 2024 die Verwendung von Third-Party-Cookies im Chrome-Browser zu unterbinden, hat sich unter Marketingexperten, Werbetreibenden und Website-Betreibern Nervosität breitgemacht. Microsoft mit dessen Browser Edge, Mozilla mit Firefox und Apple mit Safari unterbinden den Einsatz von Drittanbieter-Cookies bereits seit einiger Zeit. Aber erst die Ankündigung von Google mit einem Marktanteil von weltweit über 65 Prozent (in Deutschland aktuell etwas mehr als 47 Prozent) – und damit die unangefochtene Nummer 1 im Browsermarkt – hat die Advertising- und Marketing-Community in Aufruhr versetzt.

Google bietet zwar eine proprietäre Lösung an, die sogenannte Privacy Sandbox. Getarnt als Initiative zur Definition von Standards für Websites, um auf Benutzerinformationen zuzugreifen, ohne die Privatsphäre zu gefährden, funktioniert die Lösung aber exklusiv für Chrome und Android. Ebenso geschlossen ist das Ökosystem von Facebook, Fachleute reden deshalb von «Walled Gardens». Ziel der beiden Giganten ist es, andere Anbieter ausserhalb der Mauern des eigenen Gartens zu halten. Nicht umsonst vereinen die beiden Anbieter zusammen über 50 Prozent des Umsatzes im digitalen Werbemarkt auf sich, gefolgt von Alibaba, Amazon und Tencent, die zusammen keine 20 Prozent Marktanteil haben.

Targeting ohne Cookies: konventionelle Ansätze haben Probleme

Mit dem Verschwinden der Cookies werden verschiedene bisherige Methoden des Targetings schwierig bis unmöglich. Dazu gehören das «Behavioral Targeting», also das Targeting aufgrund von individueller, personenscharfer Personenprofile, aber auch das Targeting auf Basis psychografischer Daten oder datenvalidierter Personas. Was ausser dem Targeting auf Basis von First-Party-Daten bleibt, sind Methoden mit hohen Streuverlusten wie das demographische Targeting, Geo-Targeting, «Device Targeting» oder auch das Targeting auf Basis nicht validierter Personas.

Für das Ausspielen von Werbemitteln taugen nicht validierte Buyer Personas nämlich wenig bis nichts. Aus Befragungen, teilnehmenden Beobachtungen und Experimenten mögen wir wissen, dass die 35-Jährige, modebewusste, nach Erfolg strebende und linkswählende Architektin mit zwei Kindern und einem Mann, der Teilzeit arbeitet, damit sie sich selbstverwirklichen kann, die optimale Empfängerin unserer Werbung und letztlich unseres Produktes ist. Allerdings ist es unmöglich, sie halbwegs zielgerichtet zu erreichen. Ohne Cookies bzw. bereits auch schon mit den durch die DSGVO durchgesetzten Einschränkungen personenscharfer Profilbildung haben wir haben nur Daten, die wir von einem Werbevermarkter oder einem Publisher selbst erhalten  (mit oft fragwürdiger Methodik), oder Daten zufällig ausgewählter Rezipienten, die wir über Befragungsinstitute mit viel Zeitversatz ermittelt haben – und die uns Wahrscheinlichkeiten über eine Grundgesamtheit geben, nicht aber Informationen über die konkreten Zielpersonen. Was nützt uns also eine Persona, die wir gar nicht selektieren und erreichen können?

Die Lösung: Kontextuelles Targeting mit KI

Wie erreichen wir also unsere Zielgruppen effektiv und datenschutzkonform? Die einfachste Methode besteht darin, sich von der Vorstellung zu verabschieden, dass Individuen „ausgehorcht“ werden müssen (durch Cookies) oder dass starre Konstrukte einer typischen Zielperson (Personas) benötigt werden, um Personalisierung zu ermöglichen. Das Gebot der Stunde heisst «Contextual Targeting».

Hinter dem kryptischen Wort “contextual” verbirgt sich eine einfache, überzeugende Idee: Wir müssen eigentlich nicht wissen, ob unsere potenzielle Kundin eine junge, modebewusste und linkswählende Architektin mit zwei Kindern ist, oder unser potenzieller Kunde 50 Jahre alt und Metallica-Fan ist, die WELT liest und ein Custom Bike fährt. Wir müssen nur zur richtigen Zeit am richtigen Ort sein, um sie oder ihn mit etwas anzusprechen, was für diese Person tatsächlich relevant und attraktiv ist. Wenn unser Metallica-Fan oder unsere Architektin munter klickt, «liked», «shared» oder kauft, kann es uns völlig egal sein, ob er der anspruchsvolle Minimalist und sie die karrierebewusste Frau ist.

«Cookieless Contextual Targeting» nutzt die anonymen Verhaltensdaten sehr vieler Menschen um zu sehen, wo und wann sich typischerweise eine Zielgruppe aufhält, die sich für unsere Produkte begeistern lässt, und was ihr wichtig ist. Auf dieser Basis spielen wir dann unseren Content und unsere Werbung aus – mit den Argumenten, in den Medien und zu den Zeiten, die zu dieser Zielgruppe und ihrem Verhalten passen. Dazu kommen wir nicht nur ohne Personas aus, sondern auch ohne soziodemographische oder psychographische Daten.

Ein weiterer Vorteil: Wir benötigen für diese Art des Targetings auch keine First-Party-Daten. Nicht, dass First-Party-Daten nicht nützlich wären, im Gegenteil, aber oft scheitert eine First-Party-Daten-Strategie an der Bereitschaft der Kunden, ihre Daten mit einem Unternehmen in hinreichender Menge und Qualität zu teilen.   

Das Fundament besteht aus Daten verschiedener Quellen – im Grunde werden alle Spuren ausgelesen, die Menschen und Unternehmen bei ihrem digitalen Verhalten hinterlassen. Dazu gehören neben Media Monitoring unter anderem Search Analytics, Ad Tracking, E-Commerce Intelligence sowie der Auswertung von App- und Mobil-Daten, Geo-Daten oder öffentlich verfügbaren statistischen Daten. Führt man diese Daten nicht nur zusammen, um darin die gemeinsamen Muster zu erkennen, sondern verbindet sie auch mit First-Party-Daten aus CRM-, ERP- und eigenen Commerce-Systemen, lässt sich fundiert die Ansprache vorhersagen, die dem Business am meisten dient. Mit diesen aggregierten und anonymisierten Daten können wir somit unsere Zielgruppen in Verbindung mit gutgemachtem und relevantem Content effektiv aktivieren – und dem Verschwinden der Cookies gelassen entgegenblicken.  

Nicht schnacken, machen: Beispiele aus der Praxis:

AIKA, die Allianz inhabergeführter Kommunikationsagenturen, will in der Öffentlichkeit eine prägnante Stimme ihrer Mitglieder sein und die Diskussion in der Branche mitprägen. Doch was sind die Themen, zu denen sich Verband und Mitglieder sinnvoll positionieren lassen – und wo gibt es aktuell Chancen, durch die Lawine ständiger Kommunikation hindurchzudringen?

Rund um sämtliche Themen, die Agenturen und ihre Verbände betreffen, erheben die Algorithmen des NEUTRUM KI TARGETER von Hase & Igel kontinuierlich alle öffentlichen Beiträge und Reaktionen über eine per API (Programmierschnittstelle) angeschlossene Media Monitoring-Lösung und eigene Web Scraper. Die Algorithmen erkennen Muster zu Beiträgen und analysieren, zu welchen Themen Menschen im relevanten Umfeld besonders stark reagieren, wie sich dies über die Zeit ändert und wie stark derzeit der kommunikative Wettbewerb ist. So wird kontinuierlich – und nicht erst in einer nächsten Befragungswelle – transparent, was die Branche bewegt. Das System erkennt auch, zu welchen Aspekten mit guter Aktivierung derzeit die Chancen am besten sind, eigene Inhalte zu platzieren – und wo und wann. Durch die «Send-Time Optimization» zeigt der Neutrum KI Targeter je Thema auf, in welchem Medium und zu welcher Zeit eigener Content am aussichtsreichsten platziert ist, um möglichst viel Reichweite oder möglichst viele Reaktionen zu erzielen.

Ein weiteres Beispiel aus der Praxis ist die Success Story von WhatzDogs: Der App- und Content-Anbieter für Hundebesitzer möchte wissen, wann und welche Inhalte die Zielgruppe wirklich umtreiben. So soll der Ratgeber für jeden Kontext die passenden Inhalte bereithalten und das Leben mit Hund stressfreier gestalten und glücklicher machen. Ebenfalls soll die Mediastrategie für die Leadgenerierung auf die Big Data Erkenntnisse aufbauen.

Mit dem NEUTRUM THEMENNAVIGATOR von Hase & Igel werden dafür die wichtigsten Themen und Anlässe im Informationsverhalten der Zielgruppen ermittelt – wie sieht die mentale Landkarte rund um den Hund aus, was beschäftigt die Menschen und in welchem Zusammenhang wird das relevant? So werden relevante Interessengruppen identifiziert und auf dieser Basis mit dem NEUTRUM KI TARGETER die Trends, die besten Kanäle und Zeitpunkte für die Ansprache und und die optimalen Budgets ermittelt. Das alles passiert im kontinuierlichen Monitoring und erlaubt passgenauen Content-Channel-Mix mit maximaler Aktivierung.

Ein weiteres Anwendungsbeispiel ist die passgenaue Verteilung von Media-Budgets ohne Nutzung von First-Party-Daten. So kann eine Hochschule über KI-gestützte Analyse mit dem NEUTRUM KI TARGETER feststellen, welche Studiengänge zukünftig verstärkt gefragt sind und wo sich die Interessenten für die jeweilige Fachrichtung informieren. Damit lassen sich die Werbeausgaben entsprechend zuteilen, um die Studiengänge optimal auszulasten und dem Budget den maximalen Effekt zu entlocken.

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