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Liebe ADZINE-Community,

wer optimiert, braucht ein Ziel. Das ist zunächst nur eine Binsenweisheit und klingt banal, wird in der Digitalwerbung aber auf einmal kompliziert. Denn ein günstiger Kontakt kann wertlos sein und ein teurer Kontakt sehr gut – und eine exzellent laufende KI kann hervorragend auf die falsche Kennzahl hinarbeiten.

Unser Stück zur Videoqualität nimmt sich dieses Problems an. Noch vor dem Gebot liefern Umfeld, Screen, Supply Path oder historische Performance Hinweise darauf, was ein Kontakt wert sein könnte. Ob sich ein höherer Preis am Ende bezahlt macht, lässt sich allerdings oft erst hinterher beurteilen. Unsere Expertinnen und Experten nehmen daraufhin im Artikel den Status quo des Bewegtbild-Inventars und die beste Herangehensweise beim Mediaeinkauf unter die Lupe.

Der Agenturler Marcus Liprecht schaut in seinem Gastbeitrag auf dieselbe Frage aus der Perspektive des Performance Marketings. Hier optimieren Plattformen konsequent auf die Signale, die Advertiser ihnen geben. Ist das Ziel schlecht gewählt oder die Conversion falsch definiert, wird eben auch dieser Fehler effizienter verarbeitet. Die Arbeit beginnt deshalb schon beim Aufsetzen des Trackings und bei der Definition, welche Daten überhaupt in die Optimierung einfließen dürfen.

Im Interview mit Tom Laband von Adsquare endet diese Suche schließlich im stationären Handel. Digitale Impressions lassen sich super zählen, doch für viele Händler fällt die relevante Entscheidung weiterhin offline im Geschäft. Die Verbindung von Store-Visits und Transaktionsdaten soll zeigen, was nach dem Werbekontakt tatsächlich passiert.

Dieses Mal war die Suche nach der Klammer unseres Weeklys dankbar, weil sie so offensichtlich ist: Optimierung ist nur so sinnvoll wie das Ziel, auf das sie zuläuft.

Wir wünschen trotz der Binsenweisheit eine spannende Lektüre!

Anton Priebe, Chefredakteur ADZINE

Bild: Eric Terrade – Unsplash | bearbeitet mit KI (ChatGPT), Bild: Eric Terrade – Unsplash | bearbeitet mit KI (ChatGPT)
Sichtbarkeit, Content, Kontext, Ad Experience, Aufmerksamkeit, Supply Path, technische Auslieferung – die Liste für die Bewertungskriterien von Videoinventar ist ellenlang. Für den Mediaeinkauf lässt sich das Ganze gut herunterbrechen: Welche dieser Informationen verändern eine Inventarauswahl, ein Gebot oder die Budgetverteilung? Sechs Expertinnen und Experten aus Agenturen, Streaming und Adtech erklären im Vorfeld der ADZINE CONNECT VIDEO, wie aus einem Qualitätsmerkmal eine Einkaufsentscheidung wird. Dabei wird deutlich, dass hochwertiges Inventar technisch überhaupt erst einmal als solches erkennbar sein muss. »
Bild: Alec Favale – Unsplash | bearbeitet mit KI (ChatGPT), Bild: Alec Favale – Unsplash | bearbeitet mit KI (ChatGPT) Wer heute ein Google-Ads-Konto öffnet, arbeitet nicht mehr mit einem Werkzeug, sondern mit einem Gegenüber. Performance Max entscheidet, wo die Anzeige läuft, Smart Bidding, was der Klick wert ist. Bei Meta hat das Andromeda-Update die Anzeigenauswahl so grundlegend umgebaut, dass viele Stellschrauben, an denen Performance-Marketer jahrelang gedreht haben, spürbar an Wirkung verlieren. In Gesprächen höre ich deshalb immer öfter dieselbe Frage: „Wozu braucht es euch dann noch?“ Die Antwort ist unbequem, aber einfach: mehr denn je, nur an anderer Stelle. Während die Plattformen die Kampagnensteuerung automatisieren, verlagert sich die Wertschöpfung dorthin, wo die Automatisierung blind ist: in die Daten. »
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 Bild: Clem Onojeghuo – Unsplash | bearbeitet mit KI (ChatGPT),  Bild: Clem Onojeghuo – Unsplash | bearbeitet mit KI (ChatGPT) Digitale Kampagnen lassen sich bis ins Detail messen, doch sobald der Kauf im Geschäft stattfindet, wird die Zuordnung schwieriger. Store-Visits, Transaktionsdaten und Inkrementalitätsmodelle sollen diese Lücke verkleinern und zeigen, welchen Effekt Werbung auf das Verhalten außerhalb der digitalen Welt hat. Im Interview erklärt Tom Laband, Gründer und CEO von Adsquare, wie Offline-Signale in Planung und Optimierung einfließen, wie inkrementelle Besuche modelliert werden und wo die Grenzen solcher Messverfahren liegen. »
Bild: John Tuesday – Unsplash | bearbeitet mit KI (ChatGPT), Bild: John Tuesday – Unsplash | bearbeitet mit KI (ChatGPT) Mit der wachsenden Zahl an Streaming-Angeboten, Werbeformaten und Einkaufswegen wird CTV für Advertiser vielfältiger, aber auch schwerer zu bewerten. Reichweite und Targeting allein sagen wenig darüber aus, in welchem Umfeld ein Werbekontakt stattfindet, wie hochwertig das Inventar ist und wie häufig Menschen über mehrere Plattformen erreicht werden. Im Interview erklärt Jan Gräwen, COO von YOC, warum Umfeld und Inventarqualität stärker in die CTV-Planung einfließen sollten, welche Messlücken noch bestehen und welche Rolle KI bei der kontextuellen Aussteuerung spielen kann. »
Bild: Nathan Dumlao – Unsplash | Bearbeitet mit KI (ChatGPT), Bild: Nathan Dumlao – Unsplash | Bearbeitet mit KI (ChatGPT)
In den meisten Unternehmen wird das Media-Budget noch immer einmal im Jahr verteilt – auf Basis von Vorjahreswerten, Agenturempfehlungen und Erfahrung. Gleichzeitig ändern sich Preise, Reichweiten und Nachfrage im Tagesrhythmus. Datengetriebene Modelle und KI-Agenten versprechen, diese Lücke zu schließen. Doch bevor Agenten Budgets verschieben können, müssen Werbungtreibende ein älteres Problem lösen: Sie wissen oft nicht genau, was ihre Werbung wirklich kostet und was sie bewirkt. »
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