{"id":1914,"date":"2018-01-15T15:29:00","date_gmt":"2018-01-15T14:29:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www2.gap.consulting\/?p=1914"},"modified":"2020-03-26T10:28:15","modified_gmt":"2020-03-26T09:28:15","slug":"advanced-programmatic-advertising-plaedoyer-fuer-eine-intelligentere-form-des-programmatic-advertising-2","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/gap.consulting\/en\/advanced-programmatic-advertising-plaedoyer-fuer-eine-intelligentere-form-des-programmatic-advertising-2\/","title":{"rendered":"Advanced Programmatic Advertising: Pl\u00e4doyer f\u00fcr eine intelligentere Form des Programmatic Advertising."},"content":{"rendered":"

Seit etwa 10 Jahren ist nun Programmatic Advertising<\/strong> \u2013 manchmal auch Real-Time-Advertising genannt \u2013 in seiner heutigen Form Realit\u00e4t. Zeit also, einen Blick auf die aktuelle Praxis des individualisierten Real-Time-Marketings zu werfen. Im Folgenden m\u00f6chte ich darum \u00fcberlegen, in welche Richtung sich dieser Bereich des Online- und Mobile-Marketings entwickelt hat, was nach wie vor noch fehlt und wohin die Reise in den kommenden Jahren gehen wird.<\/p>\n\n\n\n

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Status quo beim Programmatic Advertising<\/h1>\n\n\n\n
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Betrachten wir zun\u00e4chst die aktuelle Praxis des Programmatic Advertising. Im Moment bestimmen hier im Wesentlichen vor allem zwei Mechanismen dar\u00fcber, was ein Kunde letzten Endes zu sehen bekommt. Auf der einen Seite ist da der Preis f\u00fcr eine Anzeige oder eine Produktempfehlung, wobei die Auktions-Prozesse weitestgehend automatisiert sind. Auf der anderen Seite l\u00e4sst sich das sogenannte \u201eInvitation-Only-System\u201c, bei dem es nur bestimmten Brands m\u00f6glich ist bei einer Auktion teilzunehmen, von einer f\u00fcr alle Anbieter offenen Auktion unterscheiden.<\/p>\n\n\n\n

\u201cBeim #Programmatic #Advertising bleiben wir im Moment weit hinter dem technisch M\u00f6glichen zur\u00fcck. #AdvancedProgrammaticAdvertising.\u201c Twittern<\/a><\/p><\/blockquote>\n\n\n\n

Bei der aktuellen Praxis des Programmatic Advertisings f\u00e4llt auf, dass wir im Moment weit hinter dem technisch M\u00f6glichen zur\u00fcckbleiben. Die zahlreichen M\u00f6glichkeiten beim Targeting werden beispielsweise noch viel zu wenig genutzt. Der Effekt ist, dass den Kunden sinnvolle, n\u00fctzliche und gewinnbringende Optionen vorenthalten werden. Mir f\u00e4llt das beispielsweise beim Besuch bestimmter Online-Shops auf. Diese sind in sich geschlossene \u00d6kosysteme, die damit den gro\u00dfen Vorteil haben, dass sie vergleichsweise viele Informationen (z.B. E-Mailadresse, Verkaufshistorie, Newsletter-Anmeldung) \u00fcber ihre Nutzer haben. Dennoch gelingt es vielen kaum, f\u00fcr die Besucher individuell zugeschnittene Produkte<\/strong>, passende Brands<\/strong> oder Angebote<\/strong> anzuzeigen. Insbesondere die Option, die vorhandenen Daten nutzen zu d\u00fcrfen, wenn Kunden damit einverstanden sind, muss meines Erachtens unbedingt vorhanden sein.<\/p>\n\n\n\n

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Ansatzpunkt: Targeting und Analyse der Nutzerdaten<\/h1>\n\n\n\n
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Beim Programmatic Advertising geht es ganz allgemein gesagt darum, auf Basis der vorliegenden Nutzerdaten gezielt die Interessen der Nutzer zu erkennen<\/strong> und dadurch gezielt Werbe- und andere Anzeigefl\u00e4chen in Echtzeit ansteuern <\/strong>zu k\u00f6nnen. Optimierungspotential sehe ich vor allem darin, die Datenpunkte entlang der Customer Journey st\u00e4rker und intelligenter miteinander zu verbinden. Sowohl der Kontext als auch das individuelle Verhalten von Nutzern liefert Informationen \u00fcber die Customer Journey. Das enorme Potential, das beispielsweise im Bereich Mobile Marketing in Geotargeting oder auch im Online-Marketing in Re-targeting steckt, wird noch zu wenig genutzt.<\/p>\n\n\n\n

Es gibt zahlreiche Targeting-M\u00f6glichkeiten, die noch st\u00e4rker ausgenutzt werden k\u00f6nnen. Allen voran, wenn es um Mobiles Marketing geht spielen das bereits genannte geografisches Targeting und Ger\u00e4te-Targeting eine herausragende Rolle. Daneben gibt es klassische Bereiche wie Keyword Targeting und semantisches Targeting sowie das Placement-Targeting. Sofern individuelle oder gruppenspezifische Nutzerdaten vorhanden sind, bietet sich als sinnvolle Erg\u00e4nzung das Audience-Targeting an. Beispielsweise lassen sich so durch die Analyse von Nutzergruppen die Zuordnung zu K\u00e4uferschichten vornehmen. Zus\u00e4tzlich erweitern lassen sich Tracking-M\u00f6glichkeiten, indem die Anreicherung von vorhandenen Daten durch externe Daten. Diese Daten entfalten jedoch nur dann das in ihnen steckende Potenzial, wenn entsprechend Erkenntnisse durch Advanced Data Analytics <\/strong>zutage gef\u00f6rdert werden.<\/p>\n\n\n\n

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AI bringt einen Boost ins Programmatic Advertising<\/h1>\n\n\n\n
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Das Programmatic Advertising befindet sich heute in einem Spannungsfeld zwischen der Analyse der Customer Joureny<\/strong> und der Frage, welche Marken Nutzer ausgehend von den daraus gewonnenen Erkenntnissen noch interessant finden. Dabei handelt es sich um zum Teil hochkomplexe Analysevorg\u00e4nge, die technisch bzw. algorithmisch l\u00f6sbar sind. Ein wichtiger Aspekt dabei ist Artificial Intelligence (AI)<\/strong>. Durch Cluster-Verfahren k\u00f6nnen beispielsweise einzelne Nutzer besser einer bestimmten K\u00e4uferschicht zugeordnet werden. Allein durch dieses Feintuning, mit dem sich Kunden exakter passenden Marken zuordnen lassen, entsteht f\u00fcr Programmatic Advertising ein enormes Optimierungspotential.<\/p>\n\n\n\n

\u201cMit #AI l\u00e4sst sich der Weg beschreiten von der bisherigen Praxis des #ProgrammaticAdvertising hin zu #AdvancedProgrammaticAdvertising.\u201c Twittern<\/a><\/p><\/blockquote>\n\n\n\n

Programmatische Wege, Kunden auf anderen Portalen abzuholen (Re-Targeting), lassen sich auf diese Weise noch sehr viel st\u00e4rker ausbauen. Die Customer Journey st\u00e4rker in die Analyse einbeziehen durch die Nutzung von AI. So kann im Programmatic Advertising der Paradigmenwechsel hin zu einer intelligenteren, AI-basierten Form gelingen: Von einem reinen Input Model<\/strong> und der Analyse von \u201eWas ist?\u201c hin zu einer Analyse von \u201eWas wird sein?\u201c (Prediction<\/strong>):<\/p>\n\n\n\n

\u201eAI is what is known as a forward model in computer science, meaning it is a computer model that makes decisions based on the input into the model, such as data that can be in the form of pictures, numbers, and really anything that is mathematically quantifiable. Thus, this type of model is able to modify its prediction based on the dynamic flow of input. So, the longer that the model receives input, the \u2019smarter\u2018 it becomes and the better guesses it can make about future behavior.\u201c (Quelle: Anna Powers, Forbes.com)<\/em><\/p>\n\n\n\n

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Advanced Programmatic Advertising: Product Placement & Price & Promotion<\/h1>\n\n\n\n
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Aus Kundenperspektive kann es heute nur nerven, wenn angesichts des technologisch M\u00f6glichen irrelevante Angebote erscheinen oder sinnvolle Angebote nicht. Viele Nutzer zeigen gro\u00dfes Interesse daran, dass ihnen zur richtigen Zeit das richtige Angebot angezeigt wird. Die Kombination von Targeting und Advanced Data Anlytics beziehungsweise AI bieten eine ideale Grundlage, dass wir von der bisherigen Form des Programmatic Advertising hin zu einem Advanced Programmatic Advertising<\/strong> kommen. Das leitende Ziel muss meiner \u00dcberzeugung nach dabei ist, die Kunden in ihrem Verhalten und ihren W\u00fcnschen besser zu verstehen. Nur so kann es in Zukunft auch gelingen, sie durch das Advanced Programmatic Advertising<\/strong> zu begeistern und st\u00e4rker an Marken zu binden.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Seit etwa 10 Jahren ist nun Programmatic Advertising \u2013 manchmal auch Real-Time-Advertising genannt \u2013 in seiner heutigen Form Realit\u00e4t. Zeit also, einen Blick auf die aktuelle Praxis des individualisierten Real-Time-Marketings zu werfen. 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