Obwohl viele Faktoren zum Erfolg einer Werbekampagne beitragen, ist die Kommunikation mit der richtigen Zielgruppe einer der wichtigsten Faktoren. Wenn Sie Ihre Botschaft an die falschen Personen übermitteln, wird dies wahrscheinlich den Return on Ad Spend (ROAS) eines digitalen Vermarkters beeinträchtigen.
Personalisiertere Marketingkampagnen haben bei Käufern traditionell mehr Anklang gefunden und dank Datenintelligenz ist es für Herausgeber und Vermarkter einfacher geworden, gezieltere Werbung zu schalten. Hier kommt das verhaltensbasierte Targeting ins Spiel.
Beim Behavioral Targeting werden Datenintelligenz und erweiterte Trackingsysteme verwendet, um den Zielgruppen relevante Anzeigen anzuzeigen. Werbetreibende müssen nicht mehr wie in der traditionellen Werbung auf Spekulationen basierende Kampagnen auf Glücksbasis planen, während Publisher für ihre Besucher relevantere und damit ansprechendere Benutzererlebnisse gewährleisten können.
In diesem Artikel führen wir Sie durch die Grundlagen des Behavioral Targeting, damit Sie verstehen, wie es funktioniert und ob es für Ihre Werbekampagnen geeignet ist. Da es außerdem zunehmende Bedenken hinsichtlich der Privatsphäre und der Erfassung privater Daten gibt, diskutieren wir auch, wie der Prozess in die Zukunft der digitalen Werbung passt.
Was ist Behavioral Targeting?
Beim Behavioral Targeting werden bestimmte Kundengruppen anhand ihrer Online-Aktivitäten identifiziert. Dies hilft Werbetreibenden, den richtigen Benutzern die richtigen Anzeigen zu präsentieren.
Beim Behavioral Targeting werden Informationen zum Surfverhalten eines Benutzers genutzt, beispielsweise der Suchverlauf, die besuchten Webseiten, die getätigten Klicks und die Interaktion mit der Website, um zu ermitteln, welche Werbung angezeigt werden soll.
Wenn Sie beispielsweise eine Werbekampagne für Ihre Kosmetikmarke planen, wäre es sinnvoll, diejenigen Personen anzusprechen, die häufig online nach Schönheitsprodukten suchen, da diese wahrscheinlich am leichtesten in Kunden umgewandelt werden können.
Durch verhaltensorientiertes Targeting wird sichergestellt, dass Ihre Werbebotschaften dieser Zielgruppe beim Besuch einer Website zugestellt werden, unabhängig vom Inhalt der Website. Wenn Sie Ihre Anzeigen denjenigen präsentieren, die am wahrscheinlichsten etwas kaufen, ist das eine hervorragende Möglichkeit, Ihre Kampagne in die richtige Richtung zu lenken.
Wie funktioniert Behavioral Targeting?
Beim Behavioral Targeting werden Daten gesammelt, sortiert und individuellen Benutzern personalisierte Marketingbotschaften zugestellt. Normalerweise läuft Behavioral Targeting in drei Schritten ab.
Datensammlung
Benutzerinformationen sind ein entscheidendes Element des Verhaltensmarketings. Bessere Daten aus dem verhaltensorientierten Zielmarkt sorgen für erfolgreichere Targeting-Kampagnen. Daher umfasst der erste Schritt des Verhaltenstargeting-Prozesses die Datenerfassung.
In diesem Schritt werden Daten aus verschiedenen Quellen gesammelt, beispielsweise aus mobilen Apps, Daten mobiler Geräte, Websites, von Drittanbietern, CRM-Systemen, Marketingumfragen usw. Da die Daten aus unterschiedlichen Quellen stammen, können sie auf mehrere Arten gesammelt werden.
Websites verwenden beispielsweise Tracking-Pixel oder Cookies, um das Verbraucherverhalten zu verfolgen, und Apps auf Mobilgeräten verfolgen geografische Standorte über GPS. Diese Daten werden dann auf Datenverwaltungsplattformen (DMP) oder Werbetechnologieplattformen (Adtech) für Marketingautomatisierungssysteme gespeichert.
Segmentierung
Der zweite Schritt umfasst die Datensegmentierung, bei der Benutzer anhand der gesammelten Daten in verschiedene Verbrauchergruppen eingeteilt werden. Anhand des oben genannten Beispiels einer Kosmetikmarkenkampagne können Sie Benutzer je nach der Art von Schönheitsprodukt, nach dem sie suchen, in verschiedene Kategorien unterteilen.
Die Nutzer können in solche unterteilt werden, die nach Nachtcremes suchen, und solche, die Lippenstifte brauchen. Sie können die Nutzer auch nach denen gruppieren, die Ihr Produkt bereits gekauft haben.
Zielen
Targeting ist der dritte und letzte Schritt des Prozesses. In diesem Schritt wählen die Werbetreibenden eine bestimmte Zielgruppe aus, die sie ansprechen möchten, sobald die Daten erfasst und die Benutzer entsprechend segmentiert wurden.
Das Hauptziel dieses Schritts besteht darin, dem relevantesten Benutzer maßgeschneiderte Werbung zu präsentieren. Erfolgreiches Behavioral Targeting berücksichtigt die Interessen und das Verhalten der Besucher bei ihrem nächsten Besuch der Website. Dies trägt letztendlich dazu bei, die Conversion-Rate von Unternehmen zu verbessern.
Arten von Behavioral Targeting
Behavioral Targeting wird im Allgemeinen innerhalb einer bestimmten Website oder über mehrere Websites und Plattformen hinweg durchgeführt und kann daher in zwei Typen unterteilt werden: Onsite- und Netzwerk-Behavioral-Targeting.
Verhaltensorientiertes Targeting vor Ort
Beim Onsite Behavioral Targeting wird die Methode des Behavioral Targeting innerhalb einer bestimmten Site verwendet und der Schwerpunkt liegt auf der Bereitstellung eines maßgeschneiderten Online-Erlebnisses für Benutzer.
Der Sitebesitzer kann den Benutzern Werbung und Produktvorschläge basierend auf sitespezifischen Verhaltensdaten anzeigen. Mit dieser Strategie können Unternehmenssites für Besucher interessanter gestaltet werden, sodass sie mehr Zeit dort verbringen.
Beim Onsite Behavioral Targeting werden Daten wie häufig besuchte Seiten, die Seite, auf der sich Ihr Besucher gerade befindet, woher Ihr Besucher kommt, die Traffic-Quelle, wie viel Zeit er auf Ihrer Website verbringt und die Art des Geräts, mit dem er Ihre Website besucht hat, analysiert, um personalisiertere Werbeerlebnisse für wiederkehrende Besucher zu schaffen. Personalisierte Erlebnisse tragen zu einer verbesserten Benutzerinteraktion bei und führen letztendlich zu einer besseren Konversionsrate.
Netzwerk-Verhaltens-Targeting
Onsite Behavioral Targeting liefert möglicherweise nicht immer ausreichende Datenanalyse. In diesem Fall müssen Werbetreibende auf die Erfassung und Weitergabe von Daten von mehreren Plattformen zurückgreifen – oder auf Network Behavioral Targeting.
Netzwerkbasiertes Targeting basiert auf Benutzerdaten, die über mehrere Plattformen hinweg erfasst werden.
Bei dieser Methode werden Onlinedaten über Cookies und IP-Adressen gesammelt und die Benutzer dann anhand ihrer Daten in verschiedene Kategorien eingeteilt, ohne dass ihre persönlichen Daten wie Name, Adresse und Telefonnummer erfasst werden. Algorithmen können das Alter, das Geschlecht und die potenzielle Kaufentscheidung eines Benutzers bestimmen.
Warum sind Verhaltensdaten wichtig?
Das Kundenverhalten zu verstehen ist für Werbetreibende eine bewährte Methode. Es hilft ihnen, die Kaufmuster ihrer Kunden zu verstehen und dann verbesserte Marketingstrategien zu entwickeln.
Die Identifizierung des idealen Kundenverhaltens kann eine entscheidende Rolle bei der Verbesserung von Konversionen, Engagement und Bindung spielen.
Verhaltensdaten können eine entscheidende Rolle für das Wachstum Ihres Unternehmens und seine langfristigen Beziehungen zu den Kunden spielen. Sobald Sie Zugriff auf die Daten Ihrer Kunden haben, haben Sie Antworten auf viele Fragen, die über die Interaktion eines Verbrauchers mit Ihrem Unternehmen hinausgehen. Mit Verhaltensdaten können Sie:
Bessere Einblicke in Ihre Kunden gewinnen
Verhaltensdaten liefern Ihnen detaillierte Informationen über Ihre Kunden und ermöglichen Ihnen, sie sowie ihre Probleme, Motivationen und Überzeugungen besser zu verstehen.
Wenn Sie Ihre Kunden auf individueller Ebene verstehen, können Sie maßgeschneiderte Anzeigen für sie erstellen. Wenn Sie wissen, wonach sie suchen, kann dies die Planung Ihrer Marketingkampagnen und die Art und Weise, wie Sie mit ihnen interagieren, revolutionieren.
Treffen Sie fundierte Marketingentscheidungen
Indem Sie die Macht der Daten nutzen, um die Vorlieben und Absichten jeder Person vorherzusehen, können Sie auf der Grundlage des individuellen Kaufverhaltens Ihrer Kunden genaue Prognosen erstellen.
Sie können beispielsweise anhand von Verhaltensdaten vorhersagen, welches Segment Ihre Schönheitsprodukte am wahrscheinlichsten kaufen wird. Auf diese Weise können Sie das Segment zu einer gezielten Kampagne für Ihr Produkt hinzufügen.
Ergreifen Sie wirksame Maßnahmen
Wenn Sie als Vermarkter oder Geschäftsinhaber Ihre Botschaften sicher an Ihre Zielkunden übermitteln können, ist das bereits eine beeindruckende Leistung. Die Bedeutung von Verhaltensdaten geht jedoch darüber hinaus. Verhaltensdaten helfen Ihnen, bei Bedarf die richtigen Maßnahmen zu ergreifen.
Verhaltensdaten helfen Ihnen auch dabei, zukünftige Aktivitäten vorherzusagen, indem Sie die Wünsche und Bedürfnisse Ihrer Kunden vorhersehen. Auf diese Weise können Sie effektive langfristige Marketingstrategien planen.
Mit den Daten, die Ihnen zur Verfügung stehen, können Sie Ihren Kunden auch auf der nächsten Ebene dienen, indem Sie ihre Probleme identifizieren und lösen. Schließlich bevorzugen moderne Kunden Geschäfte mit Unternehmen, die sie wertschätzen (PDF-Download) .
Vorteile von Behavioral Targeting
Von der effektiveren Bereitstellung von Anzeigen bis hin zur Vereinfachung des Online-Kaufprozesses der Benutzer bietet verhaltensbasierte Online-Werbung sowohl Werbetreibenden als auch Verbrauchern viele Vorteile. Einige dieser Vorteile sind:
Bessere Benutzereinbindung
Verhaltensdaten informieren Werbetreibende darüber, mit welchen Marketingmaterialien sich Kunden häufiger beschäftigen. Sie helfen Vermarktern, personalisierte Anzeigen für Online-Benutzer zu erstellen und bereitzustellen, was zu einer besseren Einbindung beiträgt.
Höhere Anzeigen-Klickraten
Benutzer, die an personalisierten Anzeigen interessiert sind, klicken eher, um weitere Informationen zu erhalten. Einer aktuellen Studie von Emerald Publishing zufolge weist verhaltensbasierte Werbung viel höhere Klickraten (CTRs) auf als nicht zielgerichtete Werbung.
Verbesserte Konversionsraten
Verhaltensbasierte Werbung zeigt gezielt Anzeigen an, die bei einzelnen Personen Anklang finden. Wenn beispielsweise jemandem, der online danach gesucht hat, eine Anzeige für eine Nachtcreme angezeigt wird, ist die Wahrscheinlichkeit höher, dass er auf die Anzeige klickt. Dies verbessert die Chancen auf eine erfolgreiche Konvertierung.
Ein effizienterer Kaufprozess für Benutzer
Verhaltensbasierte Online-Werbung kann zur Verbraucherorientierung beitragen, indem sie den Kaufprozess vereinfacht.
Da Anzeigen auf der Grundlage der Online-Aktivitäten eines Benutzers ausgeliefert werden, können diese Anzeigen einen bequemeren Kaufweg darstellen als die Suche nach Waren oder Dienstleistungen über Suchmaschinen. Für Verbraucher mit wenig Zeit ist dies eine noch attraktivere Option.
Nachteile von Behavioral Targeting
Obwohl verhaltensbasierte Werbung zu effektiveren Werbekampagnen beiträgt, ist sie Gegenstand von Kritik, insbesondere im Hinblick auf die Art und Weise der Datenerfassung.
Angesichts der wachsenden Sorge um den Datenschutz steht verhaltensbasierte Werbung seit einigen Jahren im Mittelpunkt der öffentlichen Diskussion. Einige der häufig genannten Probleme der verhaltensbasierten Werbung sind:
Datenschutzbedenken
Obwohl verhaltensbasierte Werbung hochgradig personalisierte Anzeigen liefert, bereitet die Art und Weise, wie sie private Daten sammelt, manchen Leuten Sorge. Dies hat zu dem wachsenden Vorwurf geführt, dass die Privatsphäre Einzelner verletzt werde.
Deshalb installieren immer mehr Menschen Software zum Blockieren von Werbung, um zu verhindern, dass Cookies personenbezogene Daten erfassen.
Angst vor Datenmissbrauch
Das Sammeln personenbezogener Daten im großen Stil kann viele mögliche Risiken mit sich bringen, beispielsweise Sicherheitsverletzungen oder den groß angelegten Handel mit privaten Daten.
Daher hat der Ansatz der verhaltensbasierten Werbung zur Erfassung personenbezogener Daten weltweit Bedenken hinsichtlich der Cybersicherheit ausgelöst.
Was hält die Zukunft für Behavioral Targeting bereit, wenn es keine Cookies mehr gibt?
Safari und Firefox blockieren bereits Drittanbieter-Cookies und Chrome plant, demnächst nachzuziehen . In der Zukunft des Verhaltens-Trackings – und der Online-Werbung insgesamt – stehen uns also große Umbrüche bevor.
Viele Jahre lang haben Tracking-Cookies und die von ihnen gesammelten Daten Werbetreibenden geholfen, personalisierte Werbekampagnen für ihr Publikum zu erstellen. Doch angesichts des wachsenden öffentlichen Drucks stehen Cookies kurz vor der Abschaffung. Die Frage ist: Wie wird die digitale Marketingbranche mit dieser Veränderung umgehen?
Google arbeitet seit 2019 an seiner Open-Source- Initiative Privacy Sandbox, um genau dieses Problem zu lösen. Nachdem der Suchgigant zunächst Federated Learning of Cohorts ( FLoC ) getestet hat, erkundet er nun die Anwendungsprogrammierschnittstelle (API) von Topics.
FLoC wurde entwickelt, um Webbenutzer basierend auf ihren individuellen Browsing-Aktivitäten in Gruppen zu gruppieren. Dies würde sowohl die Privatsphäre des Einzelnen schützen als auch Herausgebern und Werbetreibenden die Möglichkeit geben, gezielte Werbung zu schalten.
Die Entwicklung von FLoC ist abgeschlossen und Google arbeitet nun an Topics , das im Januar 2022 vorgestellt wurde. Der neue Vorschlag sieht vor, dass Chrome eine Handvoll Themen basierend auf Ihrem Surfverhalten der letzten Woche bestimmt. Diese Themen werden drei Wochen lang gespeichert, bevor sie verworfen und neue ausgewählt werden. Die Themen verbleiben auf Ihrem lokalen Computer und werden nicht von einem Server verarbeitet.
Topics, das in Chrome als Opt-out-Einstellung dienen soll, ist nur eine der Strategien, die derzeit entwickelt werden, um Tracking-Cookies ein Ende zu bereiten. Publisher könnten auch gezielte E-Mail-Kampagnen in Betracht ziehen, traditionelle Fragebögen wiederbeleben oder Marketingalternativen wie kontextbezogene Werbung einführen.
Wird Contextual Targeting Behavioral Targeting ersetzen?
Cookies von Drittanbietern sind auf dem Rückzug . Wenn Ihre Werbekampagnen auf Daten von Drittanbietern basieren, sollten Sie daher in Zukunft über die Implementierung einer anderen Werbestrategie nachdenken.
Der Vergleich zwischen kontextbezogenem und verhaltensbezogenem Targeting ist seit langem ein Diskussionsthema unter Vermarktern. Aber in einer Zukunft ohne Cookies wird kontextbezogenes Targeting wahrscheinlich die Oberhand behalten.
Wird es also das Behavioral Targeting ersetzen? Das ist durchaus möglich.
Was ist Contextual Targeting?
Beim Contextual Targeting wird eine Anzeige auf einer Website basierend auf deren Inhalt platziert. Bei dieser Methode ist der Inhalt der Anzeige eng mit dem der Website verknüpft.
Um noch einmal auf das Beispiel der Kosmetikmarke zurückzukommen: Mit kontextbezogener Werbung könnten Sie Ihre Anzeige auf Gesundheitsseiten oder Beauty-Blogs platzieren. Suchmaschinen verwenden diesen Ansatz ebenfalls, um Anzeigen auf ihren Ergebnisseiten anzuzeigen, indem sie die Schlüsselwörter der Suchanfrage mit dem Inhalt der Anzeige abgleichen.
Anstatt im Laufe der Zeit gesammelte und analysierte Benutzerdaten zu nutzen, nutzt Contextual Targeting Sitzungsdaten, um Benutzerinteressen zu bewerten. Diese Form des Targetings berücksichtigt Datenschutzbedenken und Vorschriften, da sie Daten verwendet, die aus aktuellen Benutzeraktivitäten generiert werden, und nicht aus historischen Verhaltensweisen.
Vorteile von Contextual Targeting
Keine Notwendigkeit für persönliche Informationen
Da Contextual Targeting auf Schlüsselwörtern und anderen Faktoren und nicht auf den persönlichen Daten eines Benutzers basiert, sind für die Platzierung von Anzeigen relevanter Produkte weder Cookies noch persönliche Daten eines Benutzers erforderlich. Dies bedeutet, dass die Veröffentlichung einer Anzeige effizienter ist und Datenschutzbestimmungen wie der Datenschutz-Grundverordnung der EU entspricht..
Einfachere und effizientere Implementierung
Kontextbezogene Werbung erfordert keine Unmengen an Nutzerdaten. Daher ist sie einfacher umzusetzen als verhaltensbezogenes Targeting.
Darüber hinaus benötigen Sie mit dieser Methode kein ganzes Team oder erweiterte Tools, um Ihre Anzeige zu veröffentlichen, was Ihnen möglicherweise Zeit und Geld spart.
Kontextbezogene Daten können effektiver sein
Durch den technologischen Fortschritt gehen Verbraucher heute schneller ins Einkaufen und ihr Verhalten in der Vergangenheit spiegelt nicht immer ihren aktuellen Bedarf wider.
Darüber hinaus beeinflussen auch externe Faktoren wie Wetter und Veranstaltungen die Kaufentscheidung eines Käufers. In diesen Szenarien können kontextbezogene Anzeigen viel effektiver sein als verhaltensbezogenes Targeting.
Fortschrittliche KI kann den Unterschied machen
KI ist intelligenter als je zuvor und kann im Hinblick auf kontextbezogenes Targeting nun Seiteninhalte effektiv analysieren und Ihre Anzeige der Zielgruppe präsentieren.
KI trägt dazu bei, das Konversationsmarketing zu verbessern und ermöglicht es Marketingfachleuten, die Anforderungen der Kunden besser zu verstehen. Dies wiederum kann die Entwicklung genauerer Trendprognosen unterstützen.
Darüber hinaus ist zu erwarten, dass Chatbots im Zuge ihrer Weiterentwicklung irgendwann einen vollständigen End-to-End-Kundendienst bieten werden.
Darüber hinaus hat KI die manuelle Arbeit, die mit der Datenerfassung und Segmentierung von Zielgruppen auf der Grundlage früherer Aktivitäten verbunden ist, effektiv eliminiert.
Abschließende Gedanken
Im Laufe der Jahre hat sich Behavioral Targeting als effektive Methode erwiesen, um Markenbotschaften in der digitalen Welt an das richtige Publikum zu übermitteln. Das Ende der Drittanbieter-Cookies wird die digitale Werbelandschaft jedoch verändern.
Sowohl Vermarkter als auch Herausgeber sollten nach alternativen Möglichkeiten suchen, um potenziellen Kunden relevante Anzeigen zu liefern.
Dank der Automatisierung ist es einfacher denn je, Marketingprognosen zu erstellen und fundierte Marketingentscheidungen zu treffen. Dies könnte einer der Gründe sein, warum immer mehr Werbetreibende planen,kontextbezogene Werbung in ihre zukünftigen Kampagnen einzubinden .
Vielleicht ist für Sie der perfekte Zeitpunkt, auf eine neue Werbemethode umzusteigen, die nicht auf personenbezogenen Daten basiert.
Publift hilft digitalen Publishern, das Beste aus den Anzeigen auf ihren Websites herauszuholen. Durch den Einsatz modernster programmatischer Werbetechnologie in Verbindung mit unparteiischer und ethischer Beratung hat Publift seinen Kunden seit 2015 zu einer durchschnittlichen Steigerung der Werbeeinnahmen um 55 % verholfen.
Wenn Ihr monatlicher Werbeumsatz mehr als 2.000 US-Dollar beträgt, kontaktieren Sie uns noch heute, um mehr darüber zu erfahren, wie Publift Ihnen dabei helfen kann, Ihren Werbeumsatz zu steigern und den auf Ihrer Website oder App verfügbaren Werbeplatz optimal zu optimieren.