ADZINE: Hallo Phil, kannst du Gum Gum in zwei S\u00e4tzen beschreiben?<\/p>\n
Phil Schraeder: Gum Gum ist ein Contextual-Technologie-Unternehmen, das Advertiser in die Lage versetzt, Konsumenten ohne personenbezogenen Daten zu erreichen. Wir liefern kreative Werbel\u00f6sungen, skalierbar \u00fcber alle heutigen und zuk\u00fcnftigen digitalen Umgebungen hinweg.<\/p>\n
ADZINE: Ihr habt gerade erst verk\u00fcndet, dass ihr Just Premium \u00fcbernommen habt \u2013 magst du uns erkl\u00e4ren, warum die zwei Unternehmen gut zusammenpassen, insbesondere mit Blick auf den deutschen Markt?<\/p>\n
Schraeder: Die \u00dcbernahme ist ein bedeutender Baustein unserer \u00fcbergeordneten, globalen Strategie. Wir haben im vergangenen Jahr 75 Millionen US-Dollar von Goldman Sachs eingesammelt und wollen sehr schnell wachsen. Wir wurden f\u00fcr unsere Contextual-Technologie k\u00fcrzlich in den USA akkreditiert, nach einem Audit-Verfahren \u00fcber drei Jahre. In schwierigen Zeiten, in denen die Cookies verschwinden und der Fokus auf Datenschutz liegt, m\u00f6chten wir der Werbeindustrie unsere L\u00f6sung weltweit zug\u00e4nglich machen.<\/p>\n
Just Premium erlaubt uns im deutschen Markt Fu\u00df zu fassen und liefert uns direkt die Top 50 Publisher. Au\u00dferdem kommen so zwei Offices in Hamburg sowie D\u00fcsseldorf mit insgesamt neun Personen vor Ort hinzu, inklusive sehr erfahrener Adtech-Veteranen, die den Markt kennen.<\/p>\n
Im nordamerikanischen Markt, UK und Japan sind wir bereits f\u00fchrend, jetzt folgt der Rest von Europa. Insbesondere in Deutschland sehen wir viel Potenzial, denn der Firefox-Anteil ist sehr hoch und die Deutschen sorgen sich extrem um ihre Privatsph\u00e4re.<\/p>\n
ADZINE: Soweit zum strategischen Anteil, wie sieht\u2019s technologisch aus?<\/p>\n
Schraeder: Wir wurden aufgrund unserer Methodologie akkreditiert. Diese versetzt uns dazu in die Lage, unsere Technologie in jedem Land in jeder Sprache und in jeder digitalen Umgebung weltweit einzusetzen.<\/p>\n
Konkret liefern wir dem Markt neue kreative Werbeprodukte. Just Premium hat verschiedene Skins und Takeovers entwickelt und wir steuern weitere High-Impact-Formate bei. Unsere Formate sitzen zum Beispiel im Content selbst oder gehen in Richtung Connected-TV. Wir bieten auch Video-L\u00f6sungen und haben sogar eine API gebaut, die Agenturen oder Publisher dazu nutzen k\u00f6nnen, um ein eigenes Contextual-Produkt zu entwickeln.<\/p>\n
ADZINE: Denkst du, dass die besten Jahre in der Online-Werbung schon vorbei sind, wenn man die Pr\u00e4zision des Targetings als Gradmesser nimmt?<\/p>\n
Schraeder: Das glaube ich nicht. Ich denke, dass das Targeting zu genau wurde. Die Konsumenten haben nicht mehr verstanden, was da passiert. <\/p>\n
Die Werbeindustrie besa\u00df ohne das Wissen der Konsumenten den Security-Code f\u00fcr deren Haust\u00fcr. Wir konnten also einfach ins Haus gehen, Fr\u00fchst\u00fcck machen und alles perfekt arrangieren, aber die Bewohner wussten nicht, was daf\u00fcr an Daten \u00fcbertragen und genutzt wurde.<\/p>\n
Ja, wir hatten Pr\u00e4zision in der Online-Werbung, aber jetzt geht es um Wahlfreiheit. Und die n\u00e4chste Generation an Technologie verschafft den Konsumenten genau das. <\/p>\n
ADZINE: Wie sieht die Nachfrage nach cookielosen Targeting-Alternativen in den USA aus?<\/p>\n
Schraeder: Immens. Stell dir eine gro\u00dfe Farm mitten in der Wildnis vor. Jeder war dort auf die Cookie-Party eingeladen und alle haben zusammen gefeiert. Dann hat jemand ein Streichholz darauf geworfen und alle sind zu unserer Contextual-Farm gerannt. Vorher mussten wir die Leute davon \u00fcberzeugen, mit uns zu feiern. Jetzt rennen sie uns mit offenen Armen entgegen.<\/p>\n
Contextual ist gekommen, um zu bleiben, und die Leute haben das verstanden. Shared IDs beispielsweise versuchen den Tag des Cookies zu retten, aber jede hat ihre eigene Limitierung, was Skalierbarkeit oder Adaption betrifft.<\/p>\n
ADZINE: Werden sich die internationalen M\u00e4rkte hinsichtlich User Privacy ann\u00e4hern, sodass sich auch die Produkte vereinheitlichen lassen?<\/p>\n
Schraeder: Das ist gerade der Punkt bei Contextual. Es muss nicht \u00fcberall adaptiert werden. Wir verstehen die Umgebung und fragen, wie du das nutzen m\u00f6chtest, um den Konsumenten zu erreichen. Das kann \u00fcberall angewandt werden.<\/p>\n
L\u00f6sungen f\u00fcr Audiences, die global funktionieren m\u00fcssen, stehen hingegen vor Problemen. Beispielsweise muss auch FLoC mit personenbezogenen Daten arbeiten, um Personen in Kohorten einzusortieren. Die Frage ist, in welchem Ma\u00dfe das wo erlaubt ist. Und was ist mit L\u00f6sungen, die mit E-Mail-Adressen arbeiten? <\/p>\n
Nehmen wir einen Arztbesuch als Beispiel. Hier in den USA gilt der HIPAA, der sehr genau festschreibt, wie mit pers\u00f6nlichen Daten der Patienten umzugehen ist. Wenn ich nun als Amerikaner nach Deutschland komme, dr\u00e4ngt die USA Deutschland nicht dazu, HIPAA anzuwenden. Der deutsche Staat hat seine eigenen Regeln, die genau auf die Bed\u00fcrfnisse der Deutschen abgestimmt sind. Das wird auch mit Audience-Produkten geschehen \u2013 an dem Punkt sind wir nur noch nicht. Verordnungen wie CCPA oder DSGVO sind sehr neu. Jeder Staat wird also seine eigenen Bestimmungen haben. Es wird keine globale L\u00f6sung geben.<\/p>\n
ADZINE: Welche wesentlichen Verbesserungen weist das kontextuelle Targeting heute im Vergleich mit dem vor zehn Jahren auf?<\/p>\n
Schraeder: Diese Frage w\u00fcrde ich gerne an Sanja weitergeben, unsere Senior Data Scientist.<\/p>\n
Sanja Stegerer: Vor zehn Jahren hat man sich vor allem an einzelnen W\u00f6rtern orientiert \u2013 etwa wie oft ein Wort im gesamten Dokument vorkommt. Jetzt k\u00f6nnen wir Deep Learning nutzen, um den gesamten Text besser zu verstehen. Mit Deep Learning versuchen wir ein Gehirn zu imitieren, das komplexe Interaktionen vollzieht und einen Text holistisch sieht. Dies hat auch gro\u00dfe Fortschritte f\u00fcr Natural Language Processing mit sich gebracht. <\/p>\n
Au\u00dferdem stehen mehr Daten f\u00fcr die Modelle zur Verf\u00fcgung, die sie ben\u00f6tigen, weil sie sehr komplex sind. Deep Learning existiert schon seit den Achtzigern, aber es gab lange Zeit nicht genug Daten, um die Modelle zu trainieren. Jetzt haben wir genug Daten und Computing-Power, um das Potenzial zu nutzen. Wir k\u00f6nnen heute auch Bilder, Videos oder Audio besser analysieren. <\/p>\n
Schraeder: Aus der Business-Perspektive sieht es so aus: Wenn man heute in einer Demand-Side-Plattform Contextual Targeting einkauft, findet man im Men\u00fc dieselben Optionen, die dort auch schon vor f\u00fcnf Jahren standen. Es hat keine Innovation stattgefunden. Wir versuchen das zu \u00e4ndern.<\/p>\n
ADZINE: In welchen Kan\u00e4len seht ihr das meiste Potenzial f\u00fcr euer Wachstum in den kommenden Jahren?<\/p>\n
Schraeder: In Smart-TVs und weiteren Connected Devices. Wir werden Partner bei der Monetarisierung von vielen k\u00fcnftigen digitalen Umgebungen sein. Nehmen wir Peloton. Ich bin mit deren Business-Modell nicht im Detail vertraut, aber sollten sie jemals an eine werbefinanzierte Version denken, st\u00fcnden wir weit oben auf der Liste. Wir wollen Thought Leader bei der Monetarisierung solcher neuen digitalen Umgebungen sein.<\/p>\n
ADZINE: Vielen Dank f\u00fcr das Interview!<\/p>\n