{"id":174,"date":"2020-09-11T09:21:44","date_gmt":"2020-09-11T09:21:44","guid":{"rendered":"https:\/\/hotnewsinworld.com\/de\/kontextuelles-targeting-erfordert-ein-neudenken-adzine\/"},"modified":"2020-09-11T12:20:26","modified_gmt":"2020-09-11T12:20:26","slug":"kontextuelles-targeting-erfordert-ein-neudenken-adzine","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/hotnewsinworld.com\/de\/kontextuelles-targeting-erfordert-ein-neudenken-adzine\/","title":{"rendered":"Kontextuelles Targeting erfordert ein Neudenken – ADZINE"},"content":{"rendered":"
\n

ADZINE: Kurz vorab: Beschreibe Semasio bitte in einem Satz. Was bietet ihr euren Kunden an?<\/strong><\/p>\n

Anna Schenk:<\/strong> Semasio ist ein Anbieter von Unified Semantic Targeting, der aus einer Hand sowohl die M\u00f6glichkeit gibt, Nutzer anhand ihres Profils zu targeten, als auch die Zielgruppe \u00fcber den Inhalt zu erreichen \u2013 also \u00fcber den Kontext, in dem sie sich befindet.<\/p>\n

ADZINE: Ihr verheiratet also nutzerbasiertes mit kontextbasiertem Targeting \u2013 wie funktioniert das? Und was hat das mit Semantik zu tun?<\/strong><\/p>\n

Schenk:<\/strong> Die Basis liefert das, was wir \u2018den semantischen Ansatz\u2019 nennen. Wir versuchen zu verstehen, wie sich jeder Inhalt, den wir im Internet sehen, von anderen Inhalten unterscheidet. Das tun wir anhand der jeweiligen relevanten W\u00f6rter und Phrasen, die damit verkn\u00fcpft sind. Der Ansatz ist rein statistisch: Welche relevanten W\u00f6rter in einem Text kommen mit anderen relevanten W\u00f6rtern zusammen vor?<\/p>\n

Wir erstellen sozusagen eine Keyword-Cloud f\u00fcr jede URL und bringen mithilfe eines statistischen Modells eine Gewichtung f\u00fcr die einzelnen W\u00f6rter ein. Das System, das diese Aufgabe \u00fcbernimmt, stellt die Relevanz jedes Wortes in Bezug auf die anderen fest. Es vergleicht also den entsprechenden Text mit anderen durchschnittlichen Texten in dem Sprachmodell \u2013 in unserem Fall Deutsch. Dadurch kann es identifizieren, was relevant und was irrelevant ist.<\/p>\n

Wir erfassen, wie oft einzelne W\u00f6rter vorkommen, bestimmen, wie relevant jedes Wort im gesamten Sprachmodell ist, und messen, wie oft die Seite aufgerufen wird. Dann extrahieren wird die W\u00f6rter mit der h\u00f6chsten Gewichtung, woraus ein semantisches Seitenprofil entsteht.<\/p>\n

Unsere Nutzerprofile, die auf einem Cookie oder Mobile-Identifier basieren, f\u00fcttern wir mit diesen Seitenprofilen und halten beide st\u00e4ndig aktuell. Auf dieser Grundlage bauen wir beziehungsweise unsere Kunden nutzerbezogene und kontextuelle Segmente zum Targeting.<\/p>\n

ADZINE: Welche R\u00fcckschl\u00fcsse k\u00f6nnt ihr auf Umfeld sowie auf Nutzer ziehen? Was w\u00e4ren Beispiele f\u00fcr Attribute?<\/strong><\/p>\n

Schenk:<\/strong> Wir nennen das, was wir zur Verf\u00fcgung stellen, \u2018die maximale Rohinformation\u2019. Wir attribuieren nicht in Cluster oder Gruppen, sondern wir versuchen die Essenz der Inhalte in Keywords festzuhalten. Pro URL w\u00e4ren das bis zu 128 W\u00f6rter oder Wortkombinationen und im Nutzerprofil die Information, welcher Nutzer welche URL besucht und welche Keywords er konsumiert hat.<\/p>\n

Denn wenn man attribuiert, gehen immer Informationen verloren. Zum Beispiel wei\u00df man dann nicht, dass es in einem Artikel um Kinderautositze der Klasse zwei f\u00fcr Kleinwagen ging, sondern nur um die Kategorie Automotive. Wir liefern Pattern-Informationen, um den Automotive-Content weiter zu klassifizieren. So interessiert sich der User in dem Zusammenhang eben nicht f\u00fcr ein Auto, sondern f\u00fcr einen ganz bestimmten Kindersitz.<\/p>\n

ADZINE: Seid ihr dabei auf die Mithilfe des Publishers angewiesen oder reicht es, wenn ihr \u2013 wie jetzt aktuell bei The Trade Desk \u2013 bei der Einkaufsseite integriert seid?<\/strong><\/p>\n

Schenk:<\/strong> F\u00fcr das kontextuelle Targeting reicht es, wenn wir auf der Einkaufsseite t\u00e4tig sind. Wir h\u00e4ngen direkt an den Demand-Side-Plattformen, in die wir integriert sind. Meistens l\u00e4uft das \u00fcber Prebid, in manchen F\u00e4llen existieren aber auch konkrete Zeiten, etwa einmal pro Nacht, in denen die Daten aktualisiert werden. F\u00fcr das Audience-Targeting hingegen ben\u00f6tigen wir vom Publisher die Information, welcher Nutzer auf der URL war.<\/p>\n

ADZINE: Funktioniert das kontextuelle Targeting in Echtzeit?<\/strong><\/p>\n

Schenk:<\/strong> Jein. The Trade Desk fragt in einem Prebid-Request bei uns mit einer URL an, die wir in Echtzeit klassifizieren k\u00f6nnen. Wenn wir die URL nicht kennen, k\u00f6nnen wir aber nicht den Inhalt in Echtzeit crawlen. Wir stellen sie dann in unsere Warteschlange f\u00fcr die n\u00e4chste Anfrage.<\/p>\n

ADZINE: Zur\u00fcck zu den Nutzerprofilen \u2013 woher stammen die Daten eurer Profile?<\/strong><\/p>\n

Schenk:<\/strong> Wir haben je nach Land verschiedene Kooperationen, die in drei S\u00e4ulen m\u00fcnden. Zum einen arbeiten wir mit Publishern direkt zusammen undzum anderen haben wir Kooperationen mit den Anbietern g\u00e4ngiger Publisher-Optimierungstools. Die letzte S\u00e4ule sind unsere Kunden, wenn sie unsere Technologie als \u2018Profiling-Service\u2019 nutzen und ihre eigenen Daten mitbringen.<\/p>\n

ADZINE: Was wird davon auch zuk\u00fcnftig verf\u00fcgbar sein? Es stehen ja einige \u00c4nderungen bevor, denn sowohl Browser-Hersteller als auch die Politik wirken auf die zul\u00e4ssigen Methoden f\u00fcr Tracking und Targeting ein.<\/strong><\/p>\n

Schenk:<\/strong> Ich sehe hier zwei Aspekte: Zum einen die Frage, wie wir die Nutzer in Zukunft \u00fcberhaupt noch identifizieren k\u00f6nnen, sei es \u00fcber Third-Party-Cookie oder eine alternative Methode. Der zweite Punkt ist das Thema Consent. Selbst wenn wir Nutzer identifizieren k\u00f6nnen, ist immer noch der Consent n\u00f6tig, um ihn gezielt zu adressieren.<\/p>\n

Im Schnitt werden wir mindestens 30 Prozent der Nutzer in Deutschland nur \u00fcber die Consent-Thematik verlieren. Nicht nur durch den Consent selbst, den der User vorne gibt, sondern auch beim Weiterreichen durch die Kette. ID-L\u00f6sungen werden eine Alternative zum Third-Party-Cookie sein. Aber auch hier werden wir nicht 100 Prozent derer, die uns den Consent geben, wiederfinden. Realistisch k\u00f6nnten wir insgesamt bei circa 50 Prozent landen.<\/p>\n

ADZINE: Was kann die Werbeindustrie deiner Meinung nach jetzt tun, um auch in Zukunft intelligente und pers\u00f6nliche Werbung zu gew\u00e4hrleisten?<\/strong><\/p>\n

Schenk:<\/strong> Einerseits m\u00fcssen sich alle mit ID-L\u00f6sungen besch\u00e4ftigen. Ein Anbieter wie wir muss zuk\u00fcnftig in der Lage sein, verschiedene IDs handeln zu k\u00f6nnen. Das gilt aber nicht nur f\u00fcr uns, sondern f\u00fcr alle Marktteilnehmer.<\/p>\n

Eine Idee k\u00f6nnte sein, die restliche H\u00e4lfte der Zielgruppe, die mangels ID verloren geht, mit kontextuellem Targeting \u2018aufzuf\u00fcllen\u2019. Daf\u00fcr ben\u00f6tigt kontextuelles Targeting aber noch viel Aufkl\u00e4rungsarbeit. Ich war selber lange Zeit als Planerin bei Pilot t\u00e4tig und habe auch schon vor zehn Jahren mit kontextuellem Targeting gearbeitet. Das war aber nicht das gleiche wie heute. Es hat sich weiterentwickelt, ist deutlich besser geworden und hat sich vom klassischen Umfeld-Targeting entfernt. Der Schritt hin zum kontextuellem Targeting ist also kein R\u00fcckschritt, wie viele denken. Wir holen hier nichts Altes wieder hervor. Ein Reiseveranstalter geht jetzt nicht mehr stumpf ins Reiseumfeld, sondern bekommt eine neue M\u00f6glichkeit, seine Zielgruppe zu erreichen.<\/p>\n

ADZINE: Was ist heute anders?<\/strong><\/p>\n

Schenk:<\/strong> Das Targeting hat sich technologieseitig verbessert und ist auch in der programmatischen Werbung angekommen. Vor zehn Jahren wurden Inhalte in die n\u00e4chste Box, beispielsweise Automotive, gesteckt. Damit wurde viel an Information und Kontext zerst\u00f6rt und Nutzer waren nur in diesen vorgefertigten Boxen adressierbar. Wir sind jetzt in der Lage Inhalte deutlich granularer zu lesen und den richtigen Kontext zu erkennen. Um wieder zum Kindersitz-Beispiel zur\u00fcckzukommen: Bei der Einordnung in die Kategorie Automotive w\u00fcrden wichtige Informationen im Kontext verloren gehen und das kann somit zu Fehlentscheidungen sowie schlechter Kampagnen-Performance f\u00fchren.<\/p>\n

Kontextuelles Targeting kann sogar besser funktionieren als nutzerbasiertes Targeting. Es ist eben eine andere Strategie, f\u00fcr die wir im Gegensatz zu damals mittlerweile viel mehr Learnings generiert haben, was aus Performance-Sicht funktioniert und was nicht. Das erfordert ein Neudenken von kontextuellem Targeting.<\/p>\n

ADZINE: Danke f\u00fcr deine Zeit, Anna!<\/strong><\/p>\n<\/div>\n

\u0421\u0441\u044b\u043b\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u0438\u0441\u0442\u043e\u0447\u043d\u0438\u043a <\/a><\/p>\n

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