Predictive Behavioral Targeting – Der Nutzer im Mittelpunkt

Grundlage und Ausgangspunkt des Predictive Behavioral Targeting ist das Behavioral Targeting. Dieses versucht, aus der Beobachtung des Surferhaltens der Nutzer Rückschlüsse auf Ihre Interessen zu ziehen, und ihnen darauf ausgerichtete Werbenazigen auszuliefern, unabhängig davon, auf welcher Website sie sich bewegen.

Das Behavioral Targeting konzentriert sich auf die Analyse des Surfverhaltens eines Internetnutzers. Dazu werden u.a. die Klickpfade eines anonymisierten Nutzerprofils analysiert und ausgewertet. Auf Basis seines Surfverhaltens wird dem Nutzer anschließend gezielt eine bestimmte Werbung angezeigt. Hält sich der Nutzer vermehrt auf Websites auf, die sich mit dem Thema „Autos” beschäftigen, können ihm auf dieser Grundlage  Werbeanzeigen von Automobilherstellern präsentiert werden.

Das Predictive Behavioral Targeting (PBT) ist eine Weiterentwicklung des Behavioral Targeting und kombiniert Informationen aus dem Surfverhalten von Nutzern mit den Informationen aus anderen Datenquellen wie Registrierungs- und Standortdaten. PBT bezeichnet die Auslieferung digitaler Werbung an Nutzergruppen, denen anonymisiert bestimmte Attribute wie soziodemographische und psychographische Merkmale zugeschrieben werden. Dies geschieht auf Grundlage von statistischen Prognosen basierend auf dem Surfverhalten und diverser externer Daten. Ausgangspunkt im PBT ist der Nutzer, der verschiedenste Aktivitäten im Internet ausführt und so entsprechende Informationen und Daten hinterlässt. Diese Daten werden von Datenanbietern und Werbenetzwerken evaluiert und der Nutzer bestimmten Verhaltens- und Interessenskategorien zugeordnet. Auf Grundlage dieser Kategorien können Werbende Ihre Anzeigen-Ausrichtung festlegen. Sobald der Nutzer sich nun im Werbenetzwerk bewegt, wird er mit der entsprechenden Werbung erreicht. Besonders soziodemografische Daten und Prognosen zur Kaufkraft sind ausschlaggebende Zielgruppenmerkmale, die für Werbende von großem Nutzen sind. Bei der Erzeugung solcher Daten sind die algorithmische Verfahren des Predictive Behavioral Targeting von großem Nutzen.

Ahlemeyer-Stubbe 2011: Predictive Targeting – The potential of Automatic Behavioral Targeted Adverising. Wiesbaden: Springer Gabler.

Kopp, G. 2014: Behavioral Targeting: Identifizierung verhaltensorientierter Zielgruppen im Rahmen der Online-Werbung. Hamburg: disserta.