Medienfragmentierung, Datenschutz und die Erosion klassischer Identifier verändern die Grundlagen, auf denen Audience-Modelle gebaut werden. Im gleichen Atemzug wächst jedoch aufseiten der Advertiser der Anspruch an Messbarkeit und Skalierung ihrer Zielgruppenansprache. Welche Audience-Konzepte können diesen Ansprüchen genügen? Worauf kann sich das Targeting der Zukunft stützen? Im Vorfeld der ADZINE CONNECT werfen sieben Expertinnen und Experten einen Blick auf die sich wandelnde Targeting-Landschaft. »

Bislang galt Media-Qualität zwar durchaus als wichtiger Aspekt einer Werbekampagne, aber wichtiger war eben doch, dass am Ende die reinen Performance-Zahlen stimmen. Mit dem Vormarsch der Künstlichen Intelligenz (KI) und einem stärkeren Fokus auf Wirkungsmetriken verschiebt sich jedoch diese Wahrnehmung. Der Zusammenhang zwischen Qualität und Performance wird nicht nur sichtbarer, sondern zunehmend mess- und steuerbar. Denn einerseits hilft KI unter anderem bei der Optimierung auf Kennzahlen wie Attention. Andererseits wird das Web von KI-generierten Inhalten überschwemmt, die qualitativ zu wünschen übrig lassen. Media-Qualität entwickelt sich damit vom Kontrollinstrument zum Steuerungsmechanismus im Mediaeinkauf und wird zunehmend als Wettbewerbsfaktor verstanden. Marija Lux, Director Customer Success CEE bei Integral Ad Science (IAS), beleuchtet im Interview, wie sich die Qualitätsmessung verändert und welche Konsequenzen das für die Wahl von KPIs und den Umgang der Einkäufer:innen mit Reichweite hat. »

Automatisierung gilt als Hebel für Effizienz und Skalierbarkeit im Media-Business. Doch damit verschwindet die Fehleranfälligkeit von Kampagnen nicht, denn die Fehler verschieben sich lediglich ins System. Gerade in komplexen Setups mit mehreren Märkten, Marken und Plattformen zeigt sich, dass Qualität nur durch Kontrolle und saubere Prozesse gewährleistet werden kann. Im Interview erklärt Lucas Roosen, Director Programmatic & Operations von Adnomaly, warum Fehler im Media-Betrieb selten isoliert auftreten, wo der „Tipping Point“ manueller Kontrolle liegt und welche Rolle lernende Systeme künftig im Kampagnen-Setup spielen. »

Künstliche Intelligenz hält zunehmend Einzug in den Online-Handel. Retailer implementieren eigene Chatbots und LLM-Plattformen entwickeln sich zu “KI-Shopping-Assistenten”. Diese Systeme beeinflussen, wie Konsumentinnen und Konsumenten Produkte entdecken, vergleichen und kaufen. Das Adtech-Unternehmen Criteo wittert hier eine Chance und hat eine Lösung vorgestellt, die Produktempfehlungen für KI-Shopping-Assistenten bereitstellen soll. Das Produkt versorgt Large-Language-Model-Plattformen und Retailer-eigene Chatbots mit transaktionsnahen Commerce-Daten und soll so die Relevanz von Empfehlungenerhöhen. »

Künstliche Intelligenz ist eigentlich kein neues Thema für Adtech. Machine-Learning-Modelle optimieren seit Jahren Gebote, erkennen Fraud oder steuern Creatives entlang definierter Regeln. Allerdings verändern sich trotzdem aktuelle nahezu alle Abläufe. Denn mit Large Language Models (LLMs) und agentenbasierten Systemen verschiebt sich der Einsatz von KI von punktuellen Optimierungen hin zu einer tiefergehenden Automatisierung ganzer Prozesse. Das betrifft die sowohl die Planung als auch die Ausführung und Auswertung von Kampagnen und stellt damit gewachsene Strukturen im Media-Ein- und Verkauf auf den Prüfstand. »