Targeting-Strategien im Online-Marketing

Das Targeting bezeichnet die genaue Ausrichtung der Zielgruppenansprache im bezahlten Online-Marketing. Grundlage sind die erhobenen Daten zum Online-Verhalten des Nutzers und das daraus resultierende Nutzerprofil. Über moderne Technologien ist es im Internet möglich, eine Onlinekampagne zielgruppengenau und auf Grundlage der klassifizierten Informationen über den Nutzer auszusteuern. Wichtigste Voraussetzung dafür ist die Zielgruppenbestimmung im Vorfeld einer Werbekampagne. Je nach Werbenetzwerk stehen dem Werbenden verschiedene Möglichkeiten der Zielgruppeneingrenzung zur Verfügung.  Dabei gibt es je nach genutztem Werbenetzwerk verschiedene Targeting-Strategien, die genutzt werden können um bezahlte Online-Werbung in den gewünschten Umfeldern bzw. für die gewünschten Nutzer zu platzieren. Die wichtigsten Targeting-Strategien werden im Folgenden vorgestellt.

Semantisches Targeting

Ausgangspunkt des sogenannten semantischen Targetings ist das Kontext-Targeting. Das Kontext-Targeting ermöglicht die Auslieferung bezahlter Anzeigen auf Basis von Keywords innerhalb redaktioneller Umfelder. Taucht das vorab definierte Keyword auf einer Webseite bzw. Subpage auf, wird hier die entsprechende Anzeige platziert. Ziel ist, Nutzer in einem thematisch zum Angebot passenden Umfeld zu erreichen. So können Werbeanzeigen eines Automobilherstellers beispielsweise neben „Formel 1”-Berichten platziert werden.

Beim Kontext-Targeting besteht allerdings das Risiko, dass Anzeigen möglicherweise auch in einem negativen Kontext platziert werden. So könnten Anzeigen eines Automobilherstellers bei dieser Ausrichtung auch in Artikeln platziert werden, in denen über dramatische Unfälle berichtet wird. Die Werbeanzeige kann so im schlimmsten Fall eine negative Reaktion des Nutzers auslösen.

Eine Weiterentwicklung des Kontext-Targetings ist das semantische Targeting, das Inhalte semantisch analysiert und die enthaltenen Schwerpunktthemen bestimmt. Im Gegensatz zum Kontext-Targeting sucht dieses Verfahren nicht nach Keywords, sondern analysiert den gesamten sichtbaren Text einer einzelnen Seite, und platziert dann themenspezifisch passende Online-Werbung.  Bewegt sich ein beliebiger Nutzer im genutzten Werbenetzwerk auf einer Website bzw. Sub-Page, die den festgelegten Einstellungen entspricht, wird er mit Werbung erreicht. Ziel ist es auch hier, den Nutzer genau dann mit der Werbung zu erreichen, wenn er sich mit dem jeweiligen Thema beschäftigt. Diese Art des Targetings erlaubt eine genauere Bestimmung des Zusammenhangs. So können Werbende versuchen, Schlüsselwörter mit Doppelbedeutung klarer zu definieren und Seiten, die ein ausgewähltes Keyword in negativer Form behandeln, für die Werbemittelplatzierung ausschließen.

Predictive Behavioral Targeting

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.

Retargeting

Die Targeting-Strategie Retargeting hat zum Ziel, Besucher der eigenen Website erneut zu erreichen. Hierbei werden Nutzer beim Besuch bestimmter Webseiten i.d.R. durch Cookies markiert. Beim Besuch einer anderen Website wird der Nutzer erneut mit Werbung der besuchten Website konfrontiert. Somit kann z.B. derjenige, der die vom Werbenden beabsichtigte Aktion auf dessen Website nicht durchgeführt hat, dazu animiert werden, dies nachzuholen. Zusätzlich kann auch der Wiedererkennungswert der Webseite eines Werbenden sowie dessen Werbedruck gesteigert werden.

Abbildung: Ablauf des Retargeting

Für den Nutzer erscheint das Retargeting oft sehr undurchsichtig. Ebenso könne sie sich beim falschen Einsatz von Retargeting-Maßnahmen von der Werbung gestört fühlen. In der Reichweite ist das Retargeting begrenzt auf Nutzer, die die Webseite bereits besucht haben. Trotz dieser Kritikpunkte ist das Retargeting vor allem aufgrund der Möglichkeit, Nutzer, die bereits ein konkretes Interesse an den Produkten oder Dienstleistungen eines Unternehmens gezeigt haben, erneut zu erreichen, eine häufig gewählte Targeting-Strategie. (Vgl. Stern 2014: S.68)

Das Retargeting basiert technisch auf sogenannten Retargeting-Listen in denen i.d.R. die IP-Adressen der Website Besucher hinterlegt sind. Für die Erstellung solcher Listen müssen Web-Analytics Tools wie Google Analytics herangezogen werden. Retargeting für Website Besucher funktioniert nur, wenn der Retargeting-Tag auf der Website integriert wird. Retargeting-Listen bieten Werbenden darüber hinaus die Möglichkeit, Nutzer anhand Ihres Verhaltens auf der Website zu kategorisieren. (Vgl. support.google a) 2018: Web.) Auf diese Möglichkeit wird in der Strategieentwicklung in Kapitel 5.3.1 genauer eingegangen.