Tim Conley , Director of Customer Service Europe bei IPONWEB, spricht über den Austausch von Daten in Reinräumen und innerhalb von Verlagsverbänden bis hin zu kontextbezogener Werbung und AI- gestützten Lösungen darüber, was uns in einer Welt ohne Cookies erwartet.
Die Nachricht, dass Google die Unterstützung für Cookies von Drittanbietern in seinem beliebten Browser Chrome beenden wird, machte viel Lärm. Diese Nachricht überrascht diejenigen nicht, die sich mit dem Thema gut auskennen und wissen, dass Cookies für die langfristige Verfolgung und Ausrichtung der Benutzeraktivität schlecht geeignet sind. Und doch gibt es immer noch Debatten darüber, was uns als nächstes erwartet.
Wie sieht die Zukunft ohne Cookies aus?
PPC-Lösungen
In den frühen Tagen des digitalen Zeitalters spielten Inhalte neben dem Kontext eine Schlüsselrolle. Werbetreibende kauften Werbeflächen basierend auf der Zielgruppe des Publishers, was wiederum von den auf der Website veröffentlichten Inhalten abhing. Das heißt, Werbung bezog sich auf die direkten Interessen des Benutzers und nicht auf seine früheren Aktivitäten, die mithilfe von Cookies verfolgt wurden.
Mit der Entwicklung des Cookie-basierten Retargetings und seiner höheren Leistung ist das Publikum im Laufe der Zeit in den Vordergrund gerückt. Es wurde nicht so wichtig, wo die Werbung platziert werden soll - Hauptsache, sie wird von genau dem Benutzer gesehen, den der Werbetreibende anziehen wollte.
Jetzt, da das Ende der Cookies unmittelbar bevorsteht, hat sich das Zielpendel wieder in Richtung kontextbezogener Werbung bewegt. Es scheint, dass Werbetreibende bereit sind, (erneut) zu erkennen, dass Relevanz wichtig ist und dass es sinnvoll ist, ihre Inhalte an den richtigen Stellen zu platzieren. Anstatt zu versuchen, einem Benutzer einen Laufschuh zu verkaufen, während er seinen Stammbaum auf einer Genealogie-Website recherchiert, ist es viel effektiver, ihm dieselbe Anzeige zu zeigen, wenn er Informationen über Laufrouten betrachtet.
Das kontextbezogene Targeting ist auch nicht stehen geblieben. Hier konnte insbesondere eine schnellere und detailliertere Inhaltsklassifizierung erreicht werden. Auf diese Weise können Werbetreibende beispielsweise Nachrichtenzyklen und beliebte Inhalte nutzen.
Es bleibt noch viel zu tun, um zu lernen, wie man den Kontext mit den richtigen Emotionen ergänzt und einen differenzierteren Ansatz bietet, der unterschiedliche Nuancen berücksichtigt. Zum Beispiel können Werbetreibende, die mit Inhalten zum Thema Basketball in Verbindung treten möchten, ohne in Nachrichten über den jüngsten tragischen Tod von Kobe Bryant zu erscheinen, diese Platzierung automatisch und skalierbar anpassen.
Publisher- und Advertiser-Initiativen
Ohne Cookies von Drittanbietern erhöhen sich der Wert und die Bedeutung der Daten, die direkt beim Herausgeber eingehen. Wenn jetzt Werbetreibende bestimmen, welche Publisher-Benutzer für ihre Zielgruppe geeignet sind, werden sich Publisher in Zukunft mit dieser Aufgabe befassen: Auf der Grundlage ihrer Daten werden sie ihre Benutzer mit der Zielgruppe des Werbetreibenden vergleichen.
Dies führt zu folgenden Trends:
Neudefinition der Zielgruppensegmente .Für die Skalierung muss sich der Herausgeber auf die Bezeichnungen der aktuell definierten Zielgruppen einigen. Eine Möglichkeit besteht darin, die vorhandene Liste der IAB-Branchenkategorien zu verbessern. Gleichzeitig ist es wahrscheinlich, dass Drittunternehmen zusammen mit Publishern und Werbetreibenden nach anderen Wegen suchen, um Zielgruppen anzusprechen.
Konsolidieren Sie Ihre eigenen Daten. Publisher arbeiten mit Werbetreibenden und Technologiepartnern zusammen, um eine konsistente, konsistente Zielgruppe zu schaffen, die über alle Netzwerke hinweg verfolgt wird und auf ihren eigenen (derzeit nicht ausreichend genutzten) Cookies sowie anderen vom Benutzer bereitgestellten Daten basiert.
Validierung von Kennungen ohne Verwendung von Cookies.Heutige Nicht-Cookie-Kennungen verlieren häufig sehr schnell an Gültigkeit. In Verbindung mit den geschützten proprietären Daten der Publisher erhöht sich jedoch deren Nützlichkeit für die Erstellung eines zielgerichteten Benutzerprofils - eine Art "Nikotin-Patch" für Werbetreibende, die nicht ohne Namensnennung leben können.
Datenaustausch über "Reinräume"
Das Konzept der "Reinräume" für die Datenverarbeitung ist nicht neu. In solchen „Räumlichkeiten“ in einer sicheren Umgebung können die eigenen Daten der Werbetreibenden mit anderen Datensätzen kombiniert werden, normalerweise aus geschlossenen Ökosystemen, um Einblicke zu gewinnen und die Anzeigenleistung zu messen. Keine Partei hat das Recht, die Rohdaten der anderen Partei außerhalb dieses Bereichs zu verwenden.
Publisher (oder ihre Verbände) und Werbetreibende könnten Reinräume auf ähnliche Weise nutzen, um Erkenntnisse und Erkenntnisse aus Benutzerdaten zu gewinnen. Dies könnte möglicherweise das individuelle Targeting, die markenübergreifende und Publisher-Zuordnung sowie die Erkenntnisse aus aggregierten Informationen auf mehreren Geräten verbessern - ohne die Datensicherheit zu beeinträchtigen.
In Zukunft wird es möglich sein, aktuelle Probleme zu lösen, beispielsweise im Zusammenhang mit dem Datenschutz, aufgrund derer Werbetreibende keine detaillierten Transaktionsdaten austauschen können. Die Hauptprioritäten in Reinraumprojekten sind daher die Datenverwaltung und die Schaffung von Einschränkungen, wer auf welche Daten zugreifen kann.
KI- und maschinelle Lernalgorithmen
In diesem Thema gibt es viel Raum für Theorie und Spekulation, aber es ist klar, dass ein ständig weiterentwickeltes Selbstlernmodell, das anonyme Signalisierungsdaten wie die Häufigkeit der Besuche auf der Website oder die verwendeten Geräte analysiert, das Lernen ermöglicht viel über Benutzer. Die Verarbeitung großer Arrays solcher Daten ermöglicht es, Benutzerkohorten zu bilden und auf dieser Grundlage allgemeine Prognosen zu erstellen.
Beispielsweise erhalten und empfangen Personen in einem bestimmten Stadtteil mit einem Apple-Gerät mit iOS 13 oder höher, die Forbes.com besuchen, mit fünfmal höherer Wahrscheinlichkeit als der Durchschnitt Kreditkarten. Das heißt, anstatt Werbung auf der Grundlage von Cookies auf bestimmte Benutzer auszurichten, können Anzeigenkaufmodelle erstellt werden, die gezielt und optimiert sind, um die auf diese Weise identifizierten Zielgruppen zu erreichen.
Es gibt offensichtliche Fragen zur Zuschreibung, insbesondere im Zusammenhang damit, wie Verlage von diesem Ansatz profitieren werden. In der Welt ohne Cookies, die uns erwartet, ist dies ein vielversprechender Ansatz für die Zielgruppenansprache. Um zu verhindern, dass das Last-Click-Attributionsmodell zur Norm wird, gibt es eine neue Methode zur Messung der Anzeigenleistung.
Die Zukunft basiert auf Identifikatoren
Für eine Weile war dieser Header für Cookies von Drittanbietern relevant, dies bedeutet jedoch keineswegs, dass es möglich sein wird, schnell und einfach Alternativen zu finden. Eines ist klar: Das Interesse der Akteure am Werbemarkt am Handel auf digitalen Plattformen wird die Suche nach nicht personalisierten Lösungen auf der Grundlage von Kennungen anregen.
Solche Projekte können in verschiedenen Teilen des AdTech-Ökosystems auftreten. Sie werden sich bemühen, ebenso wichtige Anforderungen zu erfüllen: Gewährleistung des Return on Investment für Werbetreibende, Gewinn für Publisher und Datenschutz für Nutzer.
Ich kann mir schon vorstellen, wie ich einige Jahre später beim Treffen mit Kollegen im Geschäft fragen werde: „Erinnerst du dich, als wir dachten, wir bräuchten Kekse?“.