ADZINE: Stephan, ihr arbeitet jeden Tag mit Unmengen von Daten. Was ist eure Erfahrung: Wo schlummern im Open Web noch unerschlossene Reichweitenpotenziale?

Stephan Jäckel: Grundsätzlich ist das Bild zweigeteilt: Einerseits geht es um zusätzliche inkrementelle Reichweiten im Media Mix, andererseits um Datenlücken im Markt. Besonders deutlich wird das Potenzial im Bereich CTV, da hier die Kombination aus Big Screen, Bewegtbild und Sound eine hohe Werbewirkung verspricht, aber ID-basiertes Targeting von Zielgruppen dort bislang schwierig ist. Darüber hinaus liegen relevante Reichweitenreserven im klassischen Online-Video-Umfeld – insbesondere in Browsern wie Safari und Firefox, in denen datengetriebene Aktivierung aufgrund fehlender IDs ebenfalls eingeschränkt ist. Ein dritter Bereich ist DOOH, das zwar keine One-to-One-Adressierbarkeit bietet, aber als One-to-Many-Kanal einen wichtigen inkrementellen Beitrag leisten kann. Insgesamt bleibt festzuhalten, dass Werbetreibende sich weiterhin mehr zusätzliche Reichweite wünschen, als derzeit datenbasiert erschlossen werden kann.

ADZINE: Ist diese zusätzliche Reichweite mit einem Targeting auf die üblichen Standard-Merkmale realisierbar?

Jäckel: Nein. Im Markt werden nach wie vor sehr viele Kampagnen über Alter und Geschlecht geplant, insbesondere im Open Web. Diese Merkmale greifen oft zu kurz. In Briefings geht es meistens gar nicht nur darum, ob jemand männlich, weiblich oder divers ist oder in eine bestimmte Altersgruppe fällt. Es geht vielmehr um Lebensrealitäten, Interessen und Verhaltensmuster. Ein Werbetreibender möchte zum Beispiel Menschen erreichen, die gesundheitsbewusst leben, sich für Sport interessieren oder eine hohe Affinität zu Fußball haben. Solche Zielgruppen lassen sich über rein demografische Merkmale nur sehr grob abbilden. Hier entsteht der Bedarf nach zusätzlichen Datenquellen.

ADZINE: Ihr habt in den vergangenen Monaten intensiv an einer neuen Plattform gearbeitet, um einen Teil dieses zusätzlichen Bedarfes abzudecken. Auf welche Daten fokussiert ihr euch?

Jäckel: Unsere Plattform integriert vier zentrale Datenquellen. Erstens: Anonymisierte App-Nutzungsdaten aus dem Mobilfunknetz, die Aufschluss über Interessen und Lebensrealitäten von Zielgruppenclustern geben. Zweitens: Unseren Datenpool mit konsentierten Profilen, unter anderem auf Basis von Webbewegungsdaten und Telco Login-Daten für eine Ableitung von Soziodemografien und Interessen. Drittens fließen TV-Nutzungsdaten ein, die datenschutzkonforme Einblicke in das Sehverhalten auf dem Big Screen liefern – unter anderem für die Ableitung von Targetings für inkrementelle Nettoreichweite. Und viertens werden Geo- und Location Intelligence-Daten genutzt, die es ermöglichen, Zielgruppen in Raum und Zeit wiederzufinden. Sie dienen als Aktivierungsebene für die anderen Datenquellen.

ADZINE: Handelt es sich ausschließlich um ‚echte‘ Daten oder auch um synthetische Daten, die hier für das Targeting bereitgestellt werden?

Jäckel: Die Grundlage bilden reale Daten, etwa aus dem Telekommunikationsnetz, zu TV-Sehverhalten oder aus unserem konsentierten Datenpool. Sensible Daten wie App-Nutzungsdaten werden anonymisiert und auf Kohorten- und Geoebene aggregiert. Dadurch verlieren sie ihren direkten Personenbezug, behalten aber ihre statistische Aussagekraft. Das ist kein synthetisches Datenmodell im technischen Sinne, sondern eine konsequente Anonymisierungs- und Aggregationsschicht zwischen Rohdaten und Aktivierung. So stellen wir sicher, dass eine Re-Personalisierung technisch ausgeschlossen ist.

ADZINE: Wie werden diese verschiedenen Daten für Werbezwecke aktiviert?

Jäckel: Zunächst stellen wir sicher, dass diese App-Nutzungsdaten und die daraus gebildeten Kohorten- und Geoebenen wirklich anonym sind. Wir gewinnen daraus statistische Muster über Verhaltensweisen und Interessen, die in spezifischen Zielgruppenclustern gehäuft auftreten.

Um diese Muster aktivieren zu können, gleichen wir sie mit unserem eigenen, konsentierten Datenpool ab. Daraus entsteht eine Seed Audience, die wir geographisch verorten. Anschließend gehen wir der Frage nach, wie sich diese Zielgruppe im Open Web verhält. Also welcher Kontext zu welchen Tageszeiten überdurchschnittlich präsent ist. Daraus entwickeln wir eine Vielzahl an Bidding-Logiken, mit deren Hilfe wir die jeweils geforderte geographische Granularität abbilden können und übersetzen dies automatisiert in unsere Plattform.

Der Geo-Raum wird so zur eigentlichen Aktivierungsebene. An die Stelle des individuellen ID-Matchings tritt die regionale Zielgruppendichte – sichtbar und buchbar, ohne direkten Personenbezug. Diese Technik wirkt auch dann, wenn gar keine ID im Bid Request enthalten ist.

ADZINE: Das klingt nach einem Bruch mit klassischem ID-basierten Targeting...

Jäckel: Es ist eher eine Erweiterung. ID-basierte Reichweite bleibt ein wichtiger Bestandteil des digitalen Werbemarkts. Aber es gibt Bereiche, in denen IDs nicht oder nur eingeschränkt verfügbar sind – etwa in bestimmten Browsern oder in CTV. Deshalb braucht es ein zweites Standbein. Wenn das Umfeld kein ID-basiertes Targeting zulässt, stellt sich die Frage, welche Aktivierungslogik stattdessen funktionieren kann. Der Ansatz ist, stärker über Zeit, Raum und Kontext zu arbeiten. Damit wird nicht die einzelne Person adressiert, sondern eine Situation, in der mit hoher Wahrscheinlichkeit eine relevante Zielgruppe erreicht wird.

ADZINE: Welche Rolle spielt der Raum, also die Geokomponente dabei?

Jäckel: Geodaten werden von uns bewusst als weitere Säule neben ID-basierten Ansätzen positioniert. Klassische Geolokalisierung basiert oft auf ungenauen oder fehleranfälligen IP-Zuordnungen. Wir arbeiten mit einer verfeinerten Methodik. Dazu filtern wir zum Beispiel unsaubere Geosignale, wie etwa VPN-Traffic, Zentroid-Koordinaten oder ungenaue Lat/Long-Werte. Ergänzt wird das durch eine Plausibilisierung gegen historische Bid Request-Muster und eine Aggregation über längere Zeiträume, um stabile Standortmuster zu identifizieren. Die Relevanz von Geodaten liegt vor allem darin, dass sie neue Reichweiten erschließen – insbesondere in Umfeldern ohne ID und auch in DOOH. Damit werden sie zu einem zentralen Hebel, um inkrementelle Reichweiten im Open Web zu generieren. Das ist das Upgrade für Geodaten.

ADZINE: Daten sind das eine, Kampagnenabwicklung das andere. Wie funktioniert der Link zum Programmatic Advertising?

Jäckel: Der Link ist eigentlich gar kein Link – über die Plattform erfolgt auch direkt die programmatische Aktivierung. Für die Messung nutzen wir Smart Holdout Groups – ein patentiertes, geobasiertes Measurement-Framework. Dabei wird ein Teil der Zielgruppe bewusst nicht angesprochen, um im Vergleich zur exponierten Gruppe den Kampagneneffekt sauber zu quantifizieren, ohne auf ein Attributionsmodell angewiesen zu sein.

ADZINE: Euer Ziel ist es, das Open Web zu stärken – sind neue Werbeplattformen, die Daten zusammenführen, nicht eher neue Walled Gardens?

Jäckel: Nein, im Gegenteil. Unser Ansatz zielt darauf ab, die Wettbewerbsfähigkeit des Open Web gegenüber geschlossenen Plattformen zu erhöhen. Dafür sind zwei Faktoren entscheidend: bessere Datenqualität im Targeting sowie eine nachvollziehbare Messung des ROI. Die Plattform versteht sich als offene Infrastruktur, die im Open Web operiert und offen für weitere Datenquellen ist. Der gewählte geozentrierte Ansatz stellt einen zusätzlichen Aktivierungsweg dar, insbesondere für hochregulierte Daten. Um das Open Web zu stärken, braucht es neue Modelle um Reichweite, Präzision und Messbarkeit nachhaltig zu verbessern, die Plattform ist dabei ein Baustein.

ADZINE: Vielen Dank für das Interview, Stephan!