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PROGRAMMATIC

Programmatic: Das Fundament wackelt

Von Sacha Berlik, 21. Juni 2016
Bild: Erik Schumann, Adobe Stock

Wir sind sehr weit gekommen. Mit programmatischen Technologien können wir bereits alle Display-Formate buchen: Mobile-, Video- und Native-Advertising sind in den relevanten Omnichannel-DSPs vollständig integriert. Das digitale Radio ist ansteuerbar und in den USA ist bereits das lineare regionale Fernsehen über eine DSP buchbar. Out-of-Home und Kino ist in Reichweite gerückt, dabei ist die Industrie noch keine zehn Jahre alt.

Um den richtigen Nutzer zum richtigen Zeitpunkt im richtigen Umfeld zu erreichen, stehen uns nahezu unendliche Targetingmöglichkeiten zur Verfügung. Weit über hundert Third-Party-Anbieter mit diversen Channel-Spezialisierungen. Cookiebasiert, Device-ID-basiert. Lat/Long- und umfeldbasiertes Targeting, und die Liste lässt sich lange fortführen. Die Möglichkeiten, einen Nutzer in einer DSP granular als Zielgruppe zu definieren, sind ins Unendliche gestiegen. Die Vision von hunderttausenden von Mikrozielgruppen ist inzwischen Realität.

Die Realität der Planung und Exekution hingegen hat sich kaum verändert

Der Mediaplan wird in nahezu allen DSPs mittels Line-Items exekutiert. Hierfür wird für jedes Targetingkriterium ein Line-Item erstellt bzw. für jede Modifikation des Targetings im Kampagnenverlauf ein weiteres. Kampagnen mit 50–200 Line-Items über einen Kampagnenzeitraum von 4 bis 6 Wochen sind bei weitem keine Seltenheit und bei großen Flights Realität. Der Aufwand, eine granulare programmatische Kampagne auf Basis der zur Verfügung stehenden Targetingmöglichkeiten zu erstellen, steht in keiner Weise im Verhältnis zum Ergebnis.

Der programmatische Traum der Prozessoptimierung durch Automatisierung ist zum Albtraum der Trafficmanager geworden

Wir stehen in der digitalen Real-Time-Werbewelt am Scheideweg: Die Grundarchitektur unserer schönen neuen Welt ist zutiefst ineffektiv und der Workload der wichtigsten Mitarbeiter im Maschinenraum hat sich im Bereich der einfachen, manuellen Tätigkeiten massiv verschlechtert und nicht, wie erhofft, auf ein höheres, analytischeres Niveau bewegt. Für tiefe, fundierte Analysen ist im täglichen Line-Item-Rausch oft schlichtweg keine Zeit.

Line-Item-basierte System sind nicht zukunftsfähig und Relikte einer alten Zeit

Die Grundarchitektur moderner Demand-Side-Plattformen muss flexibel und vor allem nutzerorientiert aufgebaut sein. Komplexität muss wählbar sein – und zwar im Reporting. Und nur dort. Ein Kampagnensetup darf nicht dadurch limitiert werden, dass Targetingkriterien nicht eingesetzt werden, da hierfür einfach keine Zeit ist.

Bidfaktoren ermögliche detailliertes Targeting ohne ein einziges Line-Item!

Bidfaktorenbasierte Systeme ermöglichen den Einsatz aller Targetingkriterien in einer Strategie und ersetzen Dutzende von Line-Items in einem Arbeitsschritt. Mit Bidfaktoren können hunderttausende von Targetingoptionen gegeneinander getestet und mit einem Fingerstreich auf das jeweilige Kampagnenziel hin optimiert werden.

Das Vorgehen ist relativ einfach: Einer Kampagnenstrategie werden alle relevanten Targetingkriterien hinzugefügt und diese werden dann einzeln gemäß ihrer Relevanz gewichtet. Dieses ersetzt einerseits Dutzende von Line-Items, ermöglicht anderseits eine Granularität im Gebot, welche Line-Item-basierte Technologien schlichtweg nicht beherrschen.

Wird beispielsweise ein Gebot auf 1,-- Euro für männliche Nutzer im Großraum Berlin gesetzt, wird es sicherlich schwierig, eine relevante Reichweite, qualitativ hochwertige Ad Impressions und dabei die Performance-Ziele zu erreichen. Wenn Bidfaktoren genutzt werden, kann die Strategie dahingehend geöffnet werden, dass doppelt so viel für „above the fold“ und die andere Hälfte des Budgets für Nutzer mit geringem Einkommen geboten wird. Oder es wird zudem dreimal soviel mittags und ab 20 Uhr geboten. Es kann eingesetzt werden, was man möchte, was einem einfällt und sinnvoll erscheint. Die Strategie kann in jeder Detailtiefe modifiziert werden, ohne ein einziges zusätzliches Line-Item aufsetzen zu müssen.

Darüberhinaus kann jede Strategie auf andere Kampagnen übertragen werden und die anfängliche Komplexität im Kampagnensetup ist mit einem Klick sehr einfach multiplizierbar.

In bidfaktorbasierten Systemen ist die Komplexität durch den Einsatz von Machine Learning sehr einfach reduzierbar. Jede Form der Targetingmodifikation kann vollkommen transparent entweder manuell oder vom System übernommen werden. Der Nutzer entscheidet über den Grad der gewünschten Komplexität. Machine Learning übernimmt die Optimierung der Bidfaktoren auf Wunsch automatisch und lenkt die Gebote auf Targetingsegmente, die die besten Ergebnisse erzielen.

Featureexzesse in Verbindung mit einer veralteten, von Adservern übernommenen Grundarchitektur führen langfristig zur programmatischen Apathie

Die Zukunft erfordert ein massives und konsequentes Umdenken der Grundarchitektur des Großteils der am Markt befindlichen DSP-Systeme, um den wachsenden Anforderungen von Kundenseite und Targetingmöglichkeiten gerecht zu werden. Das bloße Integrieren von neuen Targeting- und Inventaroptionen reicht nicht aus.

Wir haben den Kindergarten gerade erst verlassen. Die Industrie ist gerade mal acht Jahre alt. Wir haben eine Industrie von Grund auf neu erfunden und müssen nun bereit sein, das Gelernte regelmäßig über Bord zu werfen. Nur so können wir sicherstellen, dass Programmatic Marketing nicht als Fortführung des Adservings mit neuen Mitteln betrachtet wird, sondern als eigenständige Disziplin.

Bidfaktoren sind der erste Schritt auf dem langen Weg, die Grundarchitektur des programmatischen Marketings den wachsenden Ansprüchen der Nutzer anzupassen.

Sacha Berlik Über den Autor/die Autorin:

Sacha Berlik ist Managing Director bei The Trade Desk und für die Unternehmensentwicklung und Kundenbeziehungen in den Gebieten Europa, dem Nahen Osten und Afrika (EMEA) verantwortlich.