Die digitale Werbung verändert sich und damit auch die Verwendung eines der am häufigsten von Vermarktern verwendeten Tools zum Verfolgen der Leistung von Anzeigen auf Mobilgeräten – der Geräte-ID.
Dank der Umstellung auf mobiles Surfen spielen Geräte-IDs in der aktuellen Werbelandschaft eine zentrale Rolle.
Mittlerweile verfügt mehr Mensch über ein Mobilgerät als Mensch mit einem festen Internetanschluss, und dieser Trend wird sich in Zukunft wahrscheinlich noch verstärken.
Einem Bericht zufolge stiegen die Ausgaben für mobile Werbung im Jahr 2021 im Vergleich zum Vorjahr um 23 % auf 295 Milliarden US-Dollar, und in diesem Jahr wird diese Zahl voraussichtlich 350 Milliarden US-Dollar erreichen.
Was ist eine Geräte-ID?
Eine Geräte-ID ist eine eindeutige, anonyme Kennung, die einem Gerät – beispielsweise einem Smartphone, Tablet oder Laptop – zugewiesen wird und von dessen Apps dann darauf zugegriffen werden kann.
Diese Geräte-ID-Nummer wird von Entwicklern nicht nur verwendet, um anonyme Daten zur Leistung ihrer iOS- oder Android-Apps zu sammeln, sondern auch für gezielte Werbung.
Mithilfe der Geräte-ID können Unternehmen das Benutzerverhalten besser verstehen, Feedback zum Anzeigenengagement erhalten und ihren Werbeansatz entsprechend optimieren.
Wie funktioniert eine Geräte-ID?
Wenn eine App zum ersten Mal auf einem Mobilgerät geöffnet wird, kann sie eine Anfrage an das Betriebssystem des Mobilgeräts senden, um auf den Geräte-ID-Code zuzugreifen. Sobald die App die Berechtigung zum Zugriff auf die Geräte-ID erhalten hat, verwendet sie einen einfachen Funktionsaufruf, um den Code abzurufen.
Geräte-IDs funktionieren auf iOS- und Android-Geräten grundsätzlich gleich.
Wenn ein Benutzer beispielsweise auf seinem iOS- oder Android-Gerät durch seinen Facebook-Feed scrollt und auf eine Anzeige klickt, die für eine neue App wirbt, wird er entweder zum Apple App Store oder zu Google Play weitergeleitet.
Nachdem die App heruntergeladen und installiert wurde, zeichnet ein Tool namens Software Development Kit (SDK) die Installation auf und versucht, die ID des Geräts einer Ansichts-ID zuzuordnen, um der Anzeige die Gutschrift für die App-Installation zuzuschreiben.
Verschiedene Arten von Geräte-IDs
Es gibt zwei Haupttypen von Geräte-IDs: die IDFA von Apple, die für iOS-Geräte verwendet wird, und die Google Advertiser ID (GAID), die auf Android-Geräten verwendet wird.
IDFA
The IDFA is an all-uppercase string of letters and numbers that is split into a set of eight digits and then three sets of four digits.
Es sieht so aus: AB1234CD-E123-12FG-J123.
Ab der Veröffentlichung von iOS 14.5 ist eine mit einem Apple-Gerät verknüpfte Geräte-ID für eine App nur dann zugänglich, wenn der Benutzer dem Tracking ausdrücklich zustimmt. Wenn er sich dagegen entscheidet, bleiben die Daten für die App anonym.
GAID
Die GAID ist eine Zeichenfolge aus Kleinbuchstaben und Zahlen, die im gleichen Format wie die IDFA erstellt wird.
Hier ist ein Beispiel: abcd123e-a123-bcFG-d123.
Google ist in dieser Hinsicht dem Beispiel von Apple gefolgt und hat beschlossen, den Zugriff Dritter auf die GAID jedes Geräts einzuschränken.
Der Suchmaschinenriese hat es möglich gemacht, dass Benutzer personalisierte Anzeigen ablehnen können, sodass die Geräte-ID für Apps nicht verfügbar ist.
Google sagte, dies werde am 1. April 2022 für alle auf Google Play verfügbaren Apps eingeführt .
Wie wichtig ist die Geräte-ID?
Während eine Geräte-ID zum Verfolgen des Verhaltens eines einzelnen Geräts verwendet werden kann, können diese Daten auch gebündelt werden, um Benutzerkohorten zu erstellen.
Sobald die Geräte-ID eines Benutzers von einer App abgerufen wird, ist es möglich, durch die Analyse von Details, die andernfalls nur sehr schwer zugänglich wären, ein viel klareres Bild von dessen Verhalten zu erhalten.
Durch die Korrelation ihres Kaufverhaltens mit den ID-Daten des Geräts können Sie Segmente erstellen und Benutzer wirklich differenzieren – indem Sie beispielsweise die Merkmale derjenigen identifizieren, die Ihre App herunterladen, und derjenigen, die zu aktiven Benutzern werden.
Geräte-IDs in einer Zukunft, in der der Datenschutz an erster Stelle steht
Nach einer Reihe spektakulärer Datenlecks in den letzten Jahren haben Regierungen und Technologieunternehmen damit begonnen, Maßnahmen zum Schutz der Privatsphäre von Internetnutzern zu ergreifen.
The most high-profile of regulatory moves was the EU’s introduction of the General Data Protection Regulation (GDPR) in 2018.
Google hat angekündigt, dass es die Unterstützung für Cookies von Drittanbietern in Chrome ab 2023 einstellen wird, und hat Maßnahmen ergriffen, um den GAID-Zugriff einzuschränken. Apple hat unterdessen 2020 standardmäßig alle Cookies von Drittanbietern blockiert und seine Geräte-IDFA bereits mit iOS 14.5 zu einer Opt-in-Funktion gemacht.
Diese Entwicklungen werden sich auf alle Werbetreibenden auswirken, die auf diese Dienste angewiesen sind.
Alternativen zu Geräte-IDs
Unternehmen müssen Benutzer im Internet unterscheiden und identifizieren, aber wenn sich die Vorschriften ändern, müssen sich auch die Marketingstrategien ändern. Hier sind einige Lösungen, mit denen Vermarkter experimentieren, um eine ausschließliche Abhängigkeit von Geräte-IDs zu vermeiden.
Das Erstellen von Anzeigen ohne die Notwendigkeit personenbezogener Daten über eine Geräte-ID mag altmodisch erscheinen, doch in unserer Zeit in der Datenschutz an erster Stelle steht, erlebt kontextbezogenes Targeting ein Comeback.
Kontextbezogene Zielgruppen können entwickelt werden, indem man sich auf den Inhalt der von ihnen besuchten Websites konzentriert und nicht auf den Browserverlauf oder die Geräteaktivität der Zielgruppe.
Moderne Datenverarbeitungstechnologie und künstliche Intelligenz (KI) ermöglichen heute die sofortige Generierung von Zielgruppen auf der Grundlage von Informationen, die direkt auf der Zielwebseite zu finden sind.
Media-Mix-Modelle
Bei der Media-Mix-Modellierung wird versucht, die Effektivität von Werbeausgaben zu messen, indem ein ganzheitlicher oder Top-down-Ansatz zur Analyse breiter Inputs verfolgt wird. Zu diesen Inputs gehören die Medienausgaben pro Kanal und Verkaufszahlen sowie zeitbasierte, wirtschaftliche und externe Faktoren.
Media-Mix-Modelle gibt es schon seit den 1960er Jahren. Sie bezwecken die Gewinnung von Erkenntnissen über den Return on Advertising Spend (ROAS) durch die Analyse historischer Werbe-, Marketing- und Kontrollvariablen (PDF-Download) .
While the approach is decades-old now, the slow march towards the end of individual tracking has reestablished the importance of revisiting this method.
Kohortenbasierte Zielgruppen
Anfang 2021 gab Google bekannt, dass es im Rahmen seiner Privacy Sandbox-Initiative das Modell Federated Learning of Cohorts (FLoC) entwickelt.
Das System nutzte intelligente Algorithmen, um automatisch anonymisierte Gruppen auf der Grundlage gemeinsamer Interessen zu entwickeln. Google hat die Entwicklung von FLoC zwar eingestellt, aber ein Großteil der dort geleisteten Arbeit ist in die neueste Initiative „ Topics “ eingeflossen.
Google möchte, dass sein Chrome-Browser jedem Benutzer eine Handvoll Themen zuweist, die auf seinem Surfverhalten in der letzten Woche basieren. Die Themen haben eine Lebensdauer von drei Wochen und werden lokal und nicht auf einem Server gespeichert.
Abschließende Gedanken
Es ist deutlich geworden, dass es bei der Entwicklung von Marketingstrategien immer wichtiger wird, die Bedürfnisse und Erwartungen der Benutzer zu berücksichtigen und besser zu verstehen.
In diesem Zusammenhang scheint es kaum einen Unterschied zwischen Benutzern von Apple- und Android-Geräten zu geben.
Die Welt der digitalen Werbung scheint sich einem kompletten Neustart zu unterziehen. Das Verfolgen von Daten über die ID eines Mobilgeräts wird schwierig, da wir in eine Welt eintreten, in der Datenschutz an erster Stelle steht. Doch da sich dieses Zeitfenster der Möglichkeiten schließt, versuchen Vermarkter, schnell wirksame Lösungen für Werbestrategien mit hohen Konversionsraten zu finden.
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