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PROGRAMMATIC

AI als Motor des Programmatic Advertising: Menschliche Entscheidungen bleiben essenziell

Anna Krauß, 27. November 2024
Bild: Cash Macanaya - Unsplash

Künstliche Intelligenz (KI) hat sich als unentbehrlicher Bestandteil des Programmatic Advertising etabliert. Ihre Algorithmen treffen in Sekundenbruchteilen Entscheidungen darüber, welche Werbung an wen und wo ausgespielt wird. Demand-Side-Plattformen (DSPs) bieten den Werbetreibenden eine zentrale Anlaufstelle, um ihre Kampagnen zu planen, zu verwalten und zu optimieren. Trotz dieser beeindruckenden technologischen Fortschritte bleibt die menschliche Expertise von entscheidender Bedeutung. Es sind Menschen, die die strategische Ausrichtung vorgeben und festlegen, wie KI eingesetzt wird. Die Menschen entscheiden trotz rasanter Entwicklungen im programmatischen Bereich weiterhin in vielen Fällen, welche Inventare, Datenquellen und Formate verwendet werden und geben somit ihren "Prompt" in die AI rein, damit eine erfolgreiche Kampagne am Ende herauskommt. Die vielfältigen und komplexen Möglichkeiten der KI greifen an zahlreichen Stellen der Plattformen ineinander. Dieses Zusammenspiel ist der Schlüssel zum Erfolg.

Worauf es bei der Nutzung von KI im Programmatic Advertising ankommt

1. Ziele und Erfolgsmessung klar definieren

Ein häufiges Problem in der Praxis ist die ungenaue Definition von Zielen und deren Messung. Es mag banal klingen, wird aber in der Praxis oft vernachlässigt.

Zum Beispiel startet ein Unternehmen eine Branding-Kampagne mit dem Ziel, die Markenbekanntheit zu steigern. Am Ende der Kampagne wird jedoch erwartet, dass auch die Klickraten und Conversions signifikant gestiegen sind. Wenn dieses nicht erreicht wird, führt dies zu Enttäuschung und dem Gefühl, dass die Kampagne nicht erfolgreich war.

Hier wäre es sinnvoller, die KPIs wie Reichweite, Sichtbarkeit oder auch View-Through-Rate zu berücksichtigen, um ein umfassenderes Bild der Kampagnenwirkung zu erhalten.

Es ist daher entscheidend, von Anfang an klare und passende Ziele zu definieren und die passende Reihenfolge der KPIs (primäre, sekundäre, etc.) mit der entsprechenden Gewichtung festzulegen, die direkt mit der Kampagnenauslieferung verknüpft sind. Nur so können der Erfolg der Kampagne messbar gemacht und datenbasierte Optimierungen vorgenommen werden.

2. Passgenaue Werbeformate nutzen

Sobald die Ziele und die Gewichtung der KPIs definiert worden sind, sollten bestehende Werbeformate überprüft werden, um sicherzustellen, dass sie für die Ziele geeignet sind. Häufig werden zum Beispiel aus Kostengründen TV-Werbespots in die Online-Banner gezwängt, ohne die ursprüngliche Botschaft anzupassen. Dadurch wird das Marketingbudget unnötigerweise verschwendet, da die Botschaft im neuen Format nicht optimal transportiert wird. Anstatt einen Filmtrailer in ein auf Abverkauf optimiertes Format zu zwängen, sollten Werbetreibende innovative Technologien nutzen, um ihre Videoanzeigen an verschiedene Zielsetzungen und Bildschirmformate anzupassen. Moderne KI-gestützte Lösungen ermöglichen es, bestehende Videos automatisch neu zu gestalten und neue Formate sowie Handlungsstränge zu generieren. So können Werbetreibende die Vielfalt ihrer Werbemittel erhöhen und ihre Videobotschaften automatisiert und kostengünstig personalisieren, ohne auf traditionelle Produktionsmethoden angewiesen zu sein.

3. Feinabstimmung der KI-Einstellungen

Sobald man die passenden Creatives gefunden hat – wobei man nicht unterschätzen sollte, wie aufwendig die eigentliche Kreation ist –, kann man die KI nutzen, die die Auswahl und Optimierung der passenden Werbeformate übernimmt. Ein Beispiel hierfür ist Youtube, wo die KI dynamisch den Mix verschiedener Anzeigenformate anpassen kann, um die maximale Anzahl an Views zum festgelegten Cost-per-View (CPV)-Gebot zu erzielen. Diese automatisierte Optimierung hat sich als besonders erfolgreich erwiesen: Mehrere Video-Assets werden in eine Kampagne geladen, und die KI ermittelt die beste Kombination, um die gewünschten Ergebnisse zu erreichen. Das spart Zeit, vereinfacht die Einbuchung und optimiert die Leistung.

Neben der Wahl der Formate müssen auch die Kampagnenziele (z. B. Views oder TKP), das Targeting und die Reichweite korrekt auf die eingesetzten Formate abgestimmt sein. Häufig führen gerade diese vermeintlichen „Kleinigkeiten“ zu Misserfolgen – etwa wenn für eine Video-Views-Kampagne ein TKP-Ziel gesetzt wird, das nicht zur Formatauswahl passt.

Bei der Abstimmung der KI-Einstellungen ist es auch wichtig zu verstehen, welche Daten in einer DSP verfügbar sind und wo diese eingesetzt werden können. Moderne DSPs bieten heute eine Vielzahl von Möglichkeiten, um die Zielgruppenansprache zu optimieren und zu vereinfachen. Anstatt mühsam einzelne demografische Merkmale, Interessen oder Verhaltensweisen auszuwählen, können Werbetreibende ihre Zielgruppen in vielen DSPs mittlerweile einfach mit natürlicher Sprache beschreiben. Die KI analysiert diese Beschreibungen und findet automatisch die passenden Nutzergruppen innerhalb der Plattform. Diese Funktion ermöglicht es, die Zielgruppendefinition deutlich effizienter und intuitiver zu gestalten. Durch die zusätzliche Integration von eigenen Kundendaten kann die KI die Zielgruppenansprache noch weiter individualisieren und so die Kampagnenperformance verbessern. Die Nutzung aller verfügbaren Möglichkeiten und Best Practices führt schlussendlich zum Kampagnenerfolg.

Fazit

KI bietet im Programmatic Advertising zahlreiche Möglichkeiten, um Marken dabei zu helfen, ihre Ziele zu erreichen und die Arbeit an Werbekampagnen zu erleichtern. Allerdings erfordert der erfolgreiche Einsatz von KI ein tiefes Verständnis dafür, wie die verschiedenen KI-Funktionen aufeinander abgestimmt und miteinander verzahnt werden. Die klare Definition von Kampagnenzielen und die Festlegung, wie der Erfolg gemessen wird, sind dabei die Grundpfeiler jeder erfolgreichen Kampagne.

Tech Finder Unternehmen im Artikel

Bild Anna Krauß Über den Autor/die Autorin:

Anna Krauß ist Programmatic Media Lead bei Google in Deutschland. In dieser Rolle berät sie die weltgrößten globalen Brands zu Werbestrategien mit Fokus auf den programmatischen Einkauf über die Plattform Display & Video 360. Zudem unterrichtet Anna als Gastdozentin an Universitäten und Fachhochschulen zum Thema Programmatic Advertising. Vor Google leitete Anna den Programmatic Sales Bereich bei Yahoo, war als selbständige Beraterin und Moderatorin tätig und gründete elli academy mit, wo sie das Weiterbildungsprogramm für Programmatic Advertising aufgebaut hat.

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