Contextual Targeting als Retter in der Not?.

Die Unsicherheiten im Zuge der neuen Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) sind sowohl auf Seiten der Werbetreibenden, als auch von Mediaagenturen in der internationalen Presse deutlich zu vernehmen. Kommt die Abmahnwelle? Wie kann ich vorbeugen ohne Effizienz meiner Kampagnen einzubüßen? Ein Gastkommentar von Jürgen Galler, CEO und Co-Founder 1plusX

© 1plusx

Wenn Unternehmen davon sprechen, dass sie der richtigen Person die richtige Anzeige zum richtigen Zeitpunkt ausliefern möchten, dann tun sie das in den meisten Fällen programmatisch und unter Verwendung personenbezogener Daten. Ohne die Informationen über Surfverhalten, Demografie und Interessen eines Nutzers scheint eine für ihn passende Auslieferung eines Werbemittels daher zunächst schwierig. Da die Menge an verfügbaren Daten und auch deren Weitergabe an Dritte nach der Einführung der DSGVO enorm eingeschränkt ist, findet derzeit eine Art Rückbesinnung auf andere Targetingmethoden statt, die en vogue waren, bevor die Verarbeitung personenbezogener Daten im großen Stil eingesetzt wurde.

Kontexte versprechen alles, was der Werbetreibende braucht - theoretisch

Besonders das Contextual Targeting, welches - Nomen est Omen - den Kontext einer jeden Website als Basis für die Auslieferung eines Werbemittels verwendet, findet derzeit viel Zuspruch. Werbetreibende können hier bestimmte Kontexte oder Schlagworte vorgeben, nach denen die redaktionellen Inhalte auf allen Seiten mit verfügbarem Inventar durchsucht werden. Ein Werbetreibender, der seine Anzeige also gern dort platziert sehen möchte, wo über BMW geschrieben wird (unabhängig davon, wer gerade auf dieser Seite surft), ist mit dieser Form des Targetings gut bedient.

Die Kehrseite der Medaille ist, dass der Werbetreibende sich über diesen Weg gewissermaßen künstlich selbst verknappt. Interessant an der Impression ist nämlich nicht die Seite, auf der über BMW berichtet wird, sondern der Leser, der mit dem Stichwort interagiert hat, egal wo er sich im Netz bewegt. Das kann bei einer Vielzahl von Geboten auf einen besonders beliebten Kontext, wie es zum Beispiel bei großen namhaften und vertrauensvollen Marken der Fall ist, bares Geld einsparen. Wenn fünf kaufkräftige Werbetreibende auf ein und dieselbe Impression auf einer Website bieten, können die Kosten schnell ins Unermessliche steigen. Für diesen Fall bietet das sogenannte Keyword-Targeting eine valide Alternative.

Keywords erweitern den Horizont

Der Werbetreibende kann auf diesem Weg Schlagworte festlegen, die er targeten will und solche, die er konsequent ausschließen möchte. Wenn er zum Beispiel einen Nutzer ansprechen möchte, der mehr als dreimal Seiten besucht hat, auf denen das Schlagwort “BMW” gefallen ist, dann kann dieser Nutzer auf anderen Seiten im Netz wiedergefunden und dort mit einem Werbemittel angesteuert werden. Das kann gegebenenfalls auf der Seite mit dem BMW-Artikel sein, aber auch auf jeder anderen Internetseite. Das Targeting erfolgt hierbei nicht auf der Basis personenbezogener Daten, sondern ist an Präferenzen und Interessen anonymer Nutzergruppen geknüpft.

So funktionell und valide beide Optionen - je nach Zielsetzung eines Werbetreibenden - mit Sicherheit sind, lässt sich die altbekannte “German Angst” eindeutig als Urheber des Shifts zu Contextual benennen, wenn man sich den aktuellen Diskurs zu dem Thema zu Gemüte führt. Das ist nur einer der Gründe, warum ich nicht davon ausgehe, dass dieser Trend das Jahr 2018 in der Form überleben wird. Die Kombination aus Contextual- und Keyword-Targeting mit aussagekräftigen personenbezogenen Daten, ist der eingleisigen Lösung weit überlegen. Trotz dieser etwas pessimistischen Einstellung bin ich der festen Überzeugung, dass der “Reset-Button” DSGVO mehr als überfällig war. Alle Parteien sind nun dafür sensibilisiert, wie Daten verarbeitet werden sollten, was der Nutzer für Rechte hat und welchen Wert jeder Datensatz für den Unternehmenserfolg haben kann. Dieser Umstand kann uns auf dem Weg in eine transparentere und sicherere Werbewelt nur zugutekommen.

Jene Unternehmen, die auf diesem (konformen) Weg nicht genug eigene Daten erhalten, können sich mithilfe von Machine Learning-Algorithmen behelfen. Diese errechnen bereits aus kleinen Datensätzen größere Audiences, die uneingeschränkt legal nutzbar sind. Auch kleinere Unternehmen haben somit die Möglichkeit im großen Stil mit personenbezogenen Daten zu arbeiten, ohne Bußgelder zu riskieren.

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