Spitzes Targeting bei großer Reichweite ist im Programmatic Advertising möglich
Grundsätzlich ist eine hohe Reichweite ein wichtiger Indikator für die Qualität der angebotenen Zielgruppendaten. Nur wenn man mit seiner Kampagne auch eine angemessene Menge an Nutzern überhaupt erreichen kann, hat man auch die Chance, gute Ergebnisse zu erzielen. Bietet ein Datenpartner nun aber ein Zielgruppensegment mit mehreren Millionen Usern, bei gleichzeitig sehr spitzem Targeting an, so weckt das auf den ersten Blick Misstrauen. Sind so hohe Reichweiten innerhalb einer engen Zielgruppe überhaupt realistisch? Durchaus.
Sehr hohe Reichweiten lassen sich unter anderem damit erklären, dass Zielgruppensegmente nicht die Bevölkerung abbilden. Im Gegenteil. Man unterscheidet zwischen Wohnbevölkerung und Internetbevölkerung. Letztere bezeichnet alle Deutschen, die das Internet nutzen, sogenannte Unique User. Nach Erhebungen der Arbeitsgemeinschaft Online Forschung (agof) waren das im vierten Quartal 2017 rund 60 Millionen Menschen ab zehn Jahren (daily digital facts, 2017). Das entspricht wiederum 82 Prozent der Wohnbevölkerung. Zwar ist die Internetbevölkerung kleiner als die Einwohnerzahl Deutschlands, aber viele Onliner besitzen mehr als nur ein internetfähiges Gerät und die Systeme erkennen Profile anhand von Identifikatoren wie Cookies.
So ist beispielsweise ein Zielgruppensegment mit fünf Millionen Studenten im Alter von 20 bis 22 Jahren trotz eng gefasster Targeting-Kriterien plausibel, denn die von den Demand-Side-Plattformen (DSPs) angegebenen Reichweiten von Segmenten beziehen sich in aller Regel auf Nutzer-IDs, nicht auf einzelne Personen. Jedes Endgerät besitzt eine eigene ID und da 90 Prozent der deutschen User mehr als ein Gerät nutzen, 47 Prozent sogar auf drei verschiedenen Devices durchs Netz surfen, fallen die ausgewiesenen Reichweiten mitunter sehr hoch aus. Gute Datenanbieter können Nutzer geräteübergreifend identifizieren und sie über Cross-Device-Targeting ansprechen. Der Daten-Provider sollte zudem erklären können, wie und mit welchen Methoden er die Reichweite vergrößert. Wenn das plausibel erscheint, spricht nichts gegen hohe Reichweiten.
Die Datenquelle hinterfragen
Je mehr Datenpunkte einem Datenanbieter zur Verfügung stehen, um Profilen bestimmte Charakteristika zuzuordnen, desto präziser ist das Targeting – das ist kein Geheimnis. Daneben sollte aber jeder Anbieter auch ausweisen können, wie sich seine Segmente zusammensetzen und woher er die Daten bezieht. Mediaplaner können sich anhand von Informationen über Herkunft und Aktualität der Daten ein Bild über deren Qualität machen. Für ein gutes Targeting ist es ideal, wenn das Zielgruppensegment aus Hard-Fact-Daten zum einen und Behavioral Daten zum anderen besteht. Hard-Fact-Daten meinen Informationen, die Nutzer selbst eingegeben haben. Das können beispielsweise Angaben aus Online-Umfragen oder Registrierungsprozessen sein. Mit Hilfe dieser Daten lässt sich ein Targeting präzisieren, sie tragen jedoch nicht zu einer größeren Reichweite bei. Das bilden hingegen Behavioral Daten ab, denn diese beinhalten Informationen, anhand derer sich Bewegungsprofile von Zielgruppen erstellen lassen. Der Datenpartner kann dann nachvollziehen, wie häufig, wie lange und wo sich ein Besucher auf einer Seite bewegt hat. Es kommt auf den richtigen Daten-Mix an.
Präzision und Reichweite in Balance bringen
Gute und flexible Daten-Provider sind in der Lage, sowohl Reichweite als auch Präzision des Targetings kundenindividuell einzustellen. Auf diese Weise können Kampagnenziele bestmöglich erreicht werden. Präzision und eine hohe Reichweite gehen Hand in Hand. Meist bilden die in den DSPs voreingestellten Zielgruppensegmente zwar schon einen soliden Kompromiss zwischen Reichweite auf der einen und Treffgenauigkeit auf der anderen Seite ab, es kann jedoch sinnvoll sein, Segmente auf kampagnenspezifische Anforderungen hin zu modifizieren. Für einen guten Datenanbieter ist das kein Problem.
Beim Targeting gilt grundsätzlich: Je mehr Profil-Informationen zur Verfügung stehen, desto besser lassen sich zielgruppenspezifische Merkmale und Eigenschaften berechnen. Und je mehr Mediaplaner über ihre anvisierten Zielgruppen und deren Nutzungsverhalten wissen, desto präziser können sie das Targeting aufsetzen. Ein Dienstleister sollte also nicht nur umfassende Datensets zu verschiedenen Audiences bieten, sondern auch stets Angaben zu Herkunft und Struktur seiner Daten machen können. Das sind verlässliche Indikatoren für die Qualität der Zielgruppensegmente.