Bevor sich Qualitätsmerkmale gegeneinander gewichten lassen, muss die Basis stimmen. Elisa Schwuchow von Scene Context spricht in Sachen Sichtbarkeit und technischer Auslieferung von „Table Stakes“. Impressions, die gar nicht gesehen werden können oder auf Invalid Traffic zurückgehen, sollten ihrer Ansicht nach standardmäßig herausgefiltert und nicht berechnet werden.

Die Aussage von César Masumbuku von Pubmatic mutet ähnlich an. Brand Safety, betrugsfreies und autorisiertes Inventar, saubere technische Auslieferung und eine vernünftige Ad Experience bilden demnach zunächst die Mindestanforderung. Erst darauf beginnt die eigentliche Gewichtung, abhängig vom Kampagnenziel und der Position im Funnel.

Schwuchow sieht Content und Kontext anschließend als qualitative Merkmale, die bestimmen, ob Umfeld und Nutzungssituation zur Marke und zum Spot passen. Dazu gehören neben Sendung und Genre beispielsweise Uhrzeit, Gerät oder weitere situative Faktoren. Werbetreibende sollten ihrer Ansicht nach solche Informationen standardmäßig einfordern können.

Mit Blick auf Attention wird es bereits kontroverser. Pubmatic nimmt das Thema ernst und arbeitet mit Partnern, die Umfeld-, Kontext- und Platzierungssignale zu Aufmerksamkeitswerten bündeln. Schwuchow ist deutlich skeptischer: „Aufmerksamkeit würde ich als Messgröße gerne loswerden.“ Solange nicht direkt im Wohnzimmer gemessen werde, ob jemand tatsächlich auf den Bildschirm schaut, fehle ihr eine überzeugende skalierbare Methode.

Ein weiterer Unterschied liegt darin, wann Mediabuyer welche Informationen überhaupt erhalten. Steffen Hopf von Index Exchange nennt Umfeld, Format, Gerät, Publisher, geografische Region, Audience-Signale und Informationen über den Supply Path als Beispiele für Daten, die je nach Setup bereits vor dem Kauf verfügbar sein können. Was sich daraus nicht sicher ableiten lässt, ist die tatsächliche Performance einer einzelnen Impression. Ob jemand aufmerksam war, die Anzeige gesehen hat oder später konvertiert, zeigt sich erst nach der Ausspielung. Dabei helfen unter anderem Informationen über Viewability, Completion Rates, Attention, Conversions oder Brand-Lift-Daten. Hopf bringt das auf eine einfache Formel: „Vor der Impression gibt es zahlreiche Indikatoren, danach kommt die Quittung.“

Ähnlich beschreibt Stackadapt die Situation aus DSP-Sicht. Vor dem Einkauf kennt die Plattform im Wesentlichen das, was der Bid Request liefert: App oder Domain, Player-Größe, deklarierte Content-Kategorien sowie Informationen aus Sellers.json und Supplychain Object. Hinzu kommen historische Daten aus früheren Ausspielungen. Für Omid Madani Rascado verändern dabei vor allem drei Signale den tatsächlichen Einkauf: Kontext und Screen, historische Placement-Performance sowie die Transparenz des Supply Paths. Ein hochwertiges Big-Screen-Umfeld werde anders bewertet als ein Autoplay-Player im Feed, ein direkter und valider Lieferweg senke wiederum das Risiko für Invalid Traffic und versteckte Kosten. “Ob der Kontakt am Ende tatsächlich sichtbar war, ob der Ton an war, ob das Umfeld gepasst hat und wie zuverlässig Reichweite und Frequenz gemessen wurden, erfährt der Buyer meist erst nach der Ausspielung, wenn überhaupt”, so Rascado.

Damit entsteht ein Problem für hochwertigen Supply. „Programmatischer Einkauf bewertet nicht das Inventar selbst, sondern die Signale, die es beschreiben“, erklärt César Masumbuku. Fehlt beispielsweise eine korrekte Kennzeichnung als In-Stream oder sind Content-Informationen nicht vorhanden, kann hochwertiges Inventar aus relevanten Deals oder Targetings herausfallen. Auch ein journalistisches Premiumumfeld hilft wenig, wenn das Buying-System seine Qualität nicht erkennen kann.

Scene Context beobachtet nach eigenen Angaben bereits wirtschaftliche Folgen. Transparente Inventare erzielten teilweise deutlich höhere Bid-Rates, laut Elisa Schwuchow bis zu 40 Prozent. Publisher, die Informationen wie Genre oder Sendung mitliefern, erleichtern dem Einkauf damit eine fundiertere Bewertung. Intransparenter Supply könnte dagegen Budget verlieren.

Masumbuku zieht daraus die Forderung, Qualität maschinenlesbar zu machen. Standards wie Ads.txt, Sellers.json und das Supplychain Object bilden dafür einen Teil der technischen Grundlage. Hinzu gesellen sich vollständige Angaben zu Platzierung, Videoformat und Content-Kontext. Kuratiertes Inventar kann anschließend auf solchen Informationen aufbauen. Pubmatic bündelt beispielsweise Supply mit definierten Qualitätsmerkmalen in sogenannten Auction Packages. Das ist letztlich die operative Übersetzung – aus beschriebenen Qualitätsmerkmalen wird etwas, das ein Buying-System gezielt auswählen kann.

Mehr Informationen allein lösen allerdings das Problem nicht. „Ein weiteres Dashboard mit 17 zusätzlichen Spalten macht den Einkauf nicht automatisch besser. Dann ist es schlicht Reporting mit Krawatte“, sagt Steffen Hopf. Transparenz verändert den Einkauf erst, wenn sie Teil der Entscheidungskette wird – also Gebote, Targeting, Supply Path oder Budget beeinflusst. Maschinenlesbare Informationen können dann bereits vor der Auktion berücksichtigt werden, statt Wochen später im Reporting aufzutauchen.

An der Stelle pflichtet Jannis Poestges von Netflix bei. Der Streaminganbieter investiert nach eigenen Angaben stark in Measurement und arbeitet dabei sowohl mit eigener First-Party-Messung als auch mit externen Partnern. Der eigentliche Anspruch lautet aber: „Transparenz muss zu besseren Entscheidungen führen, nicht nur zu besserem Reporting.“ Dass Netflix über die DSPs buchbar ist, die Agenturen und Werbetreibende bereits nutzen, gehört für das Unternehmen dazu. Erkenntnisse sollen direkt dort verfügbar sein, wo auch eingekauft und optimiert wird, sagt Poestges.

Spätestens beim Preis zeigt sich, ob Qualitätsargumente valide sind. Nico Heiland von Omnicom Media formuliert die Buy-Side-Perspektive: „Qualität rechtfertigt einen höheren Preis nur dann, wenn sie sich auch in besseren Outcomes niederschlägt.“ Aus seiner Sicht zählen vor allem Umfeldqualität und Adressierbarkeit. Klassische Kennzahlen wie die View-Through-Rate seien inzwischen eher Hygienefaktoren. Premium-Long-Form-Content auf dem Big Screen könne bessere Voraussetzungen für Aufmerksamkeit und Werbewirkung schaffen. Der Nachweis bleibt allerdings schwierig. Hochwertige Umfelder lassen sich bislang nicht in jedem Fall standardisiert, kanalübergreifend und eindeutig mit besseren Ergebnissen verknüpfen. Wer einen Qualitätsaufschlag verlangt, muss seinen Mehrwert deshalb nachvollziehbar belegen.

Jannis Poestges argumentiert erwartbar aus der anderen Richtung. Der Anbieter verweist auf engagierte Abonnenten, einen niedrigeren Ad Load als im klassischen TV, eigene Content-Umfelder und Formate wie Pause Ads. Am Ende zählt für Netflix aber ebenfalls der Nachweis: „Erkennen kann der Buyer diese Qualität nicht am TKP, sondern an den Ergebnissen.“

Damit schließt sich der Kreis. Ein Premiumlabel macht noch kein hochwertiges Inventar. Die Qualität muss vor dem Kauf erkennbar, technisch verarbeitbar und anschließend in Wirkung übersetzbar sein. Dann verändert sie auch die Einkaufsentscheidung.

Wie Trust, Transparenz und Qualität den Einkauf von Bewegtbild verändern, gehört auch zu den Themen der ADZINE CONNECT VIDEO am 12. November 2026 in Hamburg. Unter dem Leitmotiv „From Reach to Results“ diskutiert die Branche dort unter anderem, wie sich Video- und TV-Buying künftig steuern lassen und welche Qualitätsinformationen dafür im Markt ankommen müssen.