While many factors contribute to the success of an ad campaign, one of the most crucial parts is communicating with the right audience. Conveying your message to the wrong people will likely undermine a digital marketer’s return on ad spend (ROAS).
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.
Behavioral targeting uses data intelligence and advanced tracking systems to help display relevant ads to target audiences. Advertisers no longer need to plan hit-or-miss campaigns based on speculation as in traditional advertising, while publishers can ensure more relevant and therefore engaging user experiences for their visitors.
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.
Behavioral targeting relies on information about a user's web browsing behavior, such as search history, web pages visited, clicks made, and website interaction, to identify which advertising to display.
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.
People can be segmented into those looking for night creams and those in need of lipsticks. You will also group people based on those who have already purchased your product.
Targeting
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 is generally done within a particular website or across multiple websites and platforms and, as such, can be divided into two types: Onsite and network behavioral targeting.
Onsite Behavioral Targeting
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.
Onsite behavioral targeting analyzes data, such as frequently visited pages, what page your visitor is currently on, where your visitor is from, traffic source, how much time they spend on your website, and the type of device they used to visit your website to help create more personalized ad experiences for returning visitors. Personalized experience contributes to improved user engagement and ultimately leads to a better conversion rate.
Netzwerk-Verhaltens-Targeting
Onsite behavioral targeting may not always provide sufficient data analysis. In that case, advertisers need to turn to the collection and sharing of data from multiple platforms — or 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.
Understanding clients on an individual level means you can create customized ads for them. When you know what they are looking for, it can revolutionize how you plan your marketing campaigns and the way you interact with them.
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.
Take Effective Actions
As a marketer or a business owner, being assured of conveying your messages to your targeted customers is already an impressive achievement. Nevertheless, the importance of behavioral data is beyond that. Behavioral data helps you to take the right action when needed.
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.
Because ads are delivered based on a user’s online activity, these ads may present a more convenient purchasing route than using search engines to search for a good or service. This is an even more attractive option for time-poor consumers.
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.
With the growing concern over data privacy, behavioral advertising has been at the center of public discussion for a number of years. Some of the commonly cited problems of behavioral advertising include:
Privacy Concerns
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.
As a result, more people are installing ad-blocking software to prevent cookies from collecting personal data.
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?
With Safari and Firefox already blocking third-party cookies and Chrome planning to follow soon, the future of behavioral tracking—and online advertising as a whole—is set for a major disruption.
For many years, tracking cookies, and the data they collected, have helped advertisers create personalized ad campaigns for their audience. But with cookies on the verge of retiring in the face of growing public pressure, the question is: How will the digital marketing industry cope with this change?
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.
Instead of leveraging user data that has been collected and analyzed over time, contextual targeting uses session data to evaluate user interests. This form of targeting addresses privacy concerns and regulations since it uses data generated from in the moment user activity rather than historical behaviors.
Vorteile von Contextual Targeting
Keine Notwendigkeit für persönliche Informationen
Since contextual targeting relies on keywords and other factors rather than a user’s personal information, it doesn’t require cookies or a user’s personal information to place ads of relevant products. This means that publishing an advert is more efficient and compliant with privacy regulations such as the EU’s General Data Protection Regulation.
Einfachere und effizientere Implementierung
Kontextbezogene Werbung erfordert keine Unmengen an Nutzerdaten. Daher ist sie einfacher umzusetzen als verhaltensbezogenes Targeting.
Furthermore, you don’t need a whole team or advanced tools to publish your ad with this method, potentially saving you time and money.
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.
Additionally, external factors, such as weather and events, also influence a buyer’s purchasing decisions. In these scenarios, contextual ads can be much more effective than behavioral 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.
Both marketers and publishers should be looking to incorporate alternative ways to deliver relevant ads to potential customers.
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.
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