Gastbeitrag

Auf die Performance kommt es an: Zielgruppen-Targeting im Open Web

Andrew Milk, TaboolaZielgruppen auf Suchmaschinen- und Social-Media-Plattformen zu erreichen ist dank der enormen Reichweite und der riesigen Datenmenge geschlossener Kanäle wie Google und Facebook, relativ einfach. Im Open Web ist das allerdings nicht so leicht. Hier kann das Targeting nach Kontext, Branchen, Gerätetyp oder Standort verteilt werden, aber das reicht oft nicht, um eine Veränderung zu erzielen.

Um die richtige Zielgruppe zu erreichen, werden eigene Daten oder die Daten Dritter eingesetzt. Da Daten aus dem Open Web von verschiedenen Quellen kommen, die alle ihre eigene Methodik und Kosten haben, können oft komplizierte und unklare Ergebnisse auftreten. Noch komplizierter wird es, wenn nicht hundertprozentig sicher ist, wer die Zielgruppe eigentlich ist. Wer Daten genau segmentieren möchte, sollte die eigenen Daten oder die Daten Dritter auf skalierbare Weise testen.

Wie erfolgreich die richtige Zielgruppe erreicht wird
Manchmal weiß man zu Beginn einer Kampagne nicht, welche User am ehesten auf Anzeigen reagieren und – ehrlich gesagt – ist es ziemlich wahrscheinlich, dass man ohne Hilfe großer Datenmengen nicht weit kommt. Der erste Schritt beim Targeting einer Zielgruppe besteht daher darin, Daten über eigene Kampagnen zu sammeln. Sobald diese Daten gesammelt wurden, besteht die nächste Aufgabe darin, Zielgruppen mit einer interessanten Reichweite zu finden. Zudem muss eine zuverlässige Methode zur Segmentierung dieser Zielgruppe entwickelt werden.

Schritt 1: Sammeln von Daten zum Konsumentenverhalten. Soviel wie möglich!
Um das Verbraucherverhalten, wie z.B. Interessen, Kaufabsichten und demografischen Merkmalen, zu verstehen, ist der Zugriff auf Daten von führenden Datenanbietern erforderlich - dies ist die einzige Möglichkeit, um eine größere Reichweite zu erreichen. Es gibt verschiedene Datenanbieter wie Oracle Data Cloud - diese bieten Demografie- und Interessensdaten. Der Datenanbieter Neustar kann Online-Verhalten mit Offline-Verhalten verbinden, Bombora kann Benutzer zielgerichtet ansprechen und Acxiom präsentiert Echtzeit-Datentrends.

Schritt 2: Identifiziere Zielgruppen
Wenn die erste Kampagne im Open Web startet, erliegen viele Markentingverantwortliche der Versuchung, mit dem Budget und dem Targeting so konservativ und genügsam wie möglich umzugehen, da dies im Social Media- und Suchmaschinenmarketing gut funktioniert. Es ist wichtig, im Discovery-Marketing einen anderen Ansatz zu wählen. Hier werden die Nutzer darauf vorbereitet, etwas Neues zu entdecken – unsere Kunden sind oft überrascht zu sehen, welche Zielgruppensegmente in einer Kampagne schlussendlich am besten ankommen.

Gestartet werden sollte mit einem möglichst breiten Publikum und mit moderaten Zielen. Sobald die User mit der Kampagne interagiert, kann versucht werden, die Segmentierung einzugrenzen und auf Zielgruppen zu beschränken, von denen man annimmt, dass sie für die Kampagnenziele am besten geeignet sind. Idealerweise sollten die Kampagnendaten mit Zielgruppen von Datenanbietern abgeglichen werden, für die entsprechende CPAs, CPCs oder andere Performance-Metriken verfügbar sind. A/B-Tests sind hier das A und O.

Wissen, welche Daten den besten Echtzeit-ROI liefern
Die gesammelten Daten zur Segmentierung der Zielgruppe können interessante, oft auch unerwartete Ergebnisse bringen. Zum Beispiel erfuhr einer unser Werbetreibenden - dessen Produktpalette auf eine männliche Kundschaft ausgerichtet ist - durch Taboolas Echtzeit-Performancedaten, dass vorrangig Frauen seine Produkte kauften. Basierend auf dieser Erkenntnis begann der Kunde, weibliche Zielgruppendaten einzusetzen und diese mit maßgeschneiderten Motiven und Landing Pages anzusprechen. Die Möglichkeit zu sehen, wie Kampagnen bei verschiedenen Zielgruppen ankommen, ist von unschätzbarem Wert, denn Werbetreibende müssen in der Lage sein, fundierte Entscheidungen zu treffen, anstatt Annahmen über ihre Zielgruppen zu treffen.

Um Zielgruppen zuverlässig zu segmentieren, stehen Tools zur Verfügung. Ziel dieser Services ist es, mehr Transparenz in die Kundenakquisition im Open Web zu bringen. Über Marktplätze wird es Datenanbietern von Drittdaten ermöglicht, ihre Dienste für Werbetreibende auf einer integrierten Plattform anzubieten. Es verbessert die dem Werbetreibenden zur Verfügung stehenden Hilfsmittel und lässt die Leistung des Anbieters und seiner Segmente für sich sprechen. So kann das Open Web - wenn datengesteuert – Werbetreibenden und Verbrauchern genau das bieten, was bislang nur in Walled Gardens zur Verfügung stand.

Der Autor Andrew Milk unterstützt die Discovery-Plattform Taboola seit 2012 in den Bereichen Account Management, Creative Strategy, Operations, Policy und Product.