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DATA

Leserschaftsdaten – Ein Puzzlestück der Cookieless Future

Markus Frank, 24. April 2024
Bild: Julius Drost – Unsplash

Die Zeit des Third-Party-Cookies neigt sich dem Ende zu und neue Vorgehensweisen zur Zielgruppenansprache liegen auf dem Tisch. Als oberstes Gesetz gilt nun der Schutz der Privatsphäre der Nutzer:innen. Die Werbebranche erlebt damit einen längst überfälligen Wandel. Denn nicht nur an Datenschutz mangelte es in der Vergangenheit, sondern auch an passenden Targeting-Strategien abseits des Cookies.

So kam es häufiger vor, dass Targeting auf pauschalen Schlussfolgerungen in Form einer Stereotypisierung basierte. „Umweltbewusste Frauen im Alter von 25 bis 40 Jahren mit einem mittleren bis höheren Einkommen haben auch ein Interesse an nachhaltiger Mode“. Dies ist natürlich kein angemessenes Instrument, um die individuellen Interessen und Vorlieben der Menschen abzubilden und ihnen zugleich Neues bieten zu können. Was Googles Sandbox bringen wird, steht weiter in den Sternen. Und auch wie, ob und welche Identifier sich durchsetzen, ist noch immer nicht klar – von Single-Sign-In-Lösungen und ihrer mangelnden Reichweite ganz zu schweigen. Die meisten Puzzleteile der Cookieless Future liegen auf dem Tisch. Das endgültige Bild einer zeitgemäßen und treffsicheren Alternative zur Ansprache von Nutzer:innen muss sich jedoch erst noch zusammenfügen. Eines dieser Puzzleteile ist aktuell Contextual Targeting und in diesem Zusammenhang auch Leserschaftsdaten.

Funktionsweise der Leserschaftsdaten

Bei Amazon, Meta, Google, TikTok und Co. gibt man bei der Registrierung die eigenen Personendaten wie Name, Alter und Geschlecht an und abonniert möglicherweise auf den Plattformen Personen, Seiten oder Angebote, die den eigenen Interessen entsprechen, zum eigenen Selbstbild passen oder Neugier wecken. Durch alle Angaben erfassen die Plattformen bedeutende Basisinformationen, welche Werbetreibende dann für ihre Zielgruppenansprache verwenden können.

Leserschaftsdaten wiederum entstehen Session-basiert beim Klicken und Lesen von Artikeln, die Menschen wirklich interessieren. Dadurch sind die Datenquellen jeweils auf dem neuesten Stand und vermutlich sogar ehrlicher als bei jeder anderen Erhebung. Es wäre denkbar, dass jemand eine Reise plant und daher Artikel über den CO2-Ausgleich bei Flugreisen liest. Oder jemand plant zu heiraten und informiert sich daher über entsprechende Locations. Diese Informationen werden eher selten auf Social Media geteilt – spiegeln aber das tatsächliche, aktuelle Interesse wider.

Werbungtreibende können durch Leserschaftsdaten neue Erkenntnisse über ihre Leser:innen gewinnen, die sie nutzen können, um Kampagnen zu optimieren oder auch Creatives genau auf diese Vorlieben und Interessen der Zielgruppen anzupassen. Die Leser:innen haben dadurch das Gefühl, dass auf ihre Interessen eingegangen wird und Werbetreibende erzielen ein höheres Kampagnen-Engagement. Auch Publisher können anhand der Daten ableiten, welche Themen gerade besonders gefragt sind und ihre Inhalte dementsprechend gestalten.

Verknüpfung mit Contextual Targeting

Schon heute erfreut sich kontextuelles Targeting steigender Beliebtheit als eine Alternative zum Third-Party-Cookie. Anzeigeninhalte werden kuratiert entlang organischer oder redaktioneller Inhalte ausgespielt. Hierfür werden Informationen über die Nutzung von Inhalten und KI-basierte Tools eingesetzt. Ein KI-Algorithmus entscheidet datenbasiert, ob eine Anzeige zu einem bestimmten Produkt auch im Empfehlungs-Feed eines Artikels angezeigt wird, also beispielsweise die „grünen Flugangebote“ auf der Seite über den Emissionsausgleich in der Luftfahrt.

Die Personalisierung von Online-Inhalten ist dabei mittlerweile zum Branchenstandard geworden, und Nutzer:innen haben sich daran gewöhnt, bei jedem Besuch einer Website neue und relevante Inhalte entdecken zu können. Für die jeweilige Zielgruppe sind die so ausgespielten Anzeigen von höherer Relevanz, ohne dass sich Marketer bei deren Ausspielung auf Third-Party-Cookies oder Stereotypen stützen müssen. Was zählt, ist die aktuelle Lesehistorie.

Wir sind, was wir lesen

Der Third-Party-Cookie wird (voraussichtlich) in diesem Jahr endgültig abgeschaltet. Alte Strategien, wie die demografische Zielgruppenansprache nach Kriterien wie Alter, Einkommen, Familienstand, Bildungsstand oder Geschlecht, gehören ebenso wie die Cookies bald zum alten Eisen und genügen nicht mehr, um gute Kampagnenergebnisse zu erzielen. Kontextbezogenes Targeting in Kombination mit Leserschaftsdaten kann ein Puzzlestück sein, um die Kampagneneffizienz hochzuhalten. Was wir lesen, sagt viel darüber aus, was wir denken und was uns bewegt. Das Wissen um die Interessen der Leserschaft gibt Werbungtreibenden das nötige Rüstzeug an die Hand, um mit ihrer Zielgruppe erfolgreich in Kontakt zu treten und Leser:innen profitieren von den kuratierten Anzeigen, die genau auf ihre persönlichen Interessen zugeschnitten sind.

Tech Finder Unternehmen im Artikel

Bild Markus Frank Über den Autor/die Autorin:

Markus Frank ist Regional Director Central Europe von Taboola. Vor seiner Zeit beim Native Advertising-Spezialisten bekleidete er verschiedene Führungspositionen im digitalen Media-Business, u.a. als Managing Director DACH bei Verizon Media (ehemals Oath, heute Yahoo), als Mitglied der Geschäftsleitung und als Director Advertising & Online bei der Microsoft Deutschland GmbH oder als Head of Agency & Regional Sales für das Agenturgeschäft von Yahoo.

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