Mit Programmatic Marketing automatisieren und optimieren Sie Ihre Werbemaßnahmen im Online-Bereich. Der Suchmaschinenriese Google setzt bereits seit dem Jahr 2016 konsequent auf dieses Verfahren und Branchenriesen wie Amazon oder eBay tun es ihm gleich. Doch was steckt überhaupt hinter diesem Ansatz und wie sorgt er für minimale Streuverluste bei der Online-Werbung?
Das größte Problem im Marketing sind und bleiben die sogenannten Streuverluste. Was nützen Ihnen die innovativste Kampagne, das beste Produkt und ein zufriedener Kundenstamm, wenn Ihre Werbemaßnahmen bei der Neukundengewinnung weitgehend an der Zielgruppe vorbei gehen? Der Programmatic Marketing-Ansatz verspricht hier deutliche Verbesserungen und setzt gezielt auf die Auswertung großer Datenmengen ("Big Data") zur noch fokussierteren Ausspielung digitaler Kampagnen. Außerdem laufen die Buchung und Verbreitung der Werbekampagnen weitgehend automatisiert ab.
Wie aus einer Umfrage seitens des Branchenverbands Bitkom im ersten Quartal 2018 hervorgeht, investieren deutsche ITK-Unternehmen knapp fünf Prozent ihres Gesamtumsatzes in Marketingmaßnahmen. Davon entfallen etwa 28% auf die sogenannte Online-Promotion. Doch nur jedes fünfte Unternehmen setzt überhaupt Software zur Automatisierung seiner Kampagnen ein. Vielfach werden diese weiterhin von Hand erstellt, in einzelnen Medien geschaltet und nur ansatzweise während der Laufzeit optimiert. Hier gibt es eine Menge Nachholbedarf.
Beim Programmatic Marketing geht es im Wesentlichen um die Festlegung von Regeln zur Automatisierung von Vermarktungsvorgängen sowie deren Durchführung und Auswertung. Der Begriff des Programmatic Advertising wird hierbei häufig synonym zu Programmatic Marketing verwendet – streng genommen umfasst Programmatic Marketing jedoch mehr als das Schalten von Online-Werbung. Er umfasst sämtliche Vermarktungsaktivitäten, die auf Basis von Regeln und Algorithmen gesteuert werden.
Der Ansatz, der dem Programmatic Advertising zugrundeliegt, entstammt ursprünglich dem Real Time Bidding. Dabei übernahmen im Jahr 2009 bei Google erstmals Maschinen den Einkauf von Werbeplätzen und nicht Menschen. Das Prinzip dahinter läuft so ab, dass Werbetreibende wie Werbeplatzanbieter (sogenannte "Publisher") einen gewünschten Preis für die Schaltung von Anzeigen festlegen. Anschließend ermittelt die Real Time Bidding-Plattform auf Grundlage eines Adservers die passende Online-Umgebung und den passenden Werbeplatz, um die Anzeige zu lancieren. Der Vorgang läuft vollautomatisch ab und ohne aufwendigen Austausch von E-Mails oder das Einpflegen von Werbematerialien in unterschiedliche Plattformen.
Ein wesentlicher Nachteil herkömmlicher Real Time Bidding-Systeme besteht jedoch darin, dass Werbeplatzanbieter ohne weiteres Zutun und Analyse der Nutzer digitale Anzeigen häufig an Zielgruppen ausspielen, die sich überhaupt nicht für das Angebot interessieren. In der Folge entstehen hohe Streuverluste und letztlich fällt der Tausenderkontaktpreis für Sie als Werbetreibenden unnötig hoch aus.
Hierbei kommen gemäß IAB-Modell verschiedene, sogenannte programmatische Transaktionsarten zum Einsatz:
Automated Guaranteed oder Private Deal: Werbeflächen werden ähnlich wie im klassischen Werbeeinkauf direkt an einen Käufer ausgespielt.
Unreserved Fixed Rate: Kampagnen werden zu einem vorgegebenen Tausenderkontakt- oder Klickpreis abgewickelt, was für mehr Planungssicherheit bei Werbetreibenden sorgt.
Invitation-Only Auction: Die Auktionsteilnehmer für die Werbeplätze sind vorher festgelegt. Dies wird beispielsweise genutzt, um unerwünschte Werbung von einer Plattform fernzuhalten.
Open Auction: Dieses Transaktionsmodell ist auch als Echtzeit-Bieterverfahren oder Real Time Bidding bekannt. Das Werbeinventar ist frei zugänglich und der Markt regelt den Preis.
Eine Werbebotschaft, die ihr Ziel nicht erreicht, ist verloren. Mit Programmatic Marketing erhöhen Sie Ihre Trefferquote deutlich.
Effizienter werben dank Big Data-Einsatz
An dieser Stelle kommen Big Data-Verfahren zum Einsatz. Sie halten jeweils fest, wie "erfolgreich" eine Anzeige war (beispielsweise, indem festgehalten wird, welcher Prozentsatz diese angeklickt hat: die sogenannte Klickrate). Dies wird nun im großen Stil für sämtliche Werbeeinblendungen durchgeführt und anschließend per Künstlicher Intelligenz ausgewertet. Schon während der Kampagne und im Grunde genommen für jede einzelne Ausspielung wird deren Erfolgschance bewertet und diese entsprechend platziert.
In der Folge erscheinen Anzeigen nicht einfach nur auf der Website mit dem günstigsten Tausenderkontakt- oder Klickpreis, sondern werden genau jenem Nutzer eingeblendet, der gemäß der errechneten Wahrscheinlichkeit am ehesten auf die Anzeige (positiv) reagieren wird.
Hierdurch sinken nicht nur die viel diskutierten Tausenderkontaktpreise – auch die Kunden sind froh, wenn sie – ohne allzu viele Daten preiszugeben – in der Folge relevantere Werbung sehen.
Voraussetzung für Big Data-Verfahren sind riesige Datenmengen, die ausgewertet werden können. Insofern kommen sie bislang eher bei Big Playern wie Google und Co. zum Einsatz. Bei kleineren Internet-Unternehmen hängt der mögliche Auswertungs- und Optimierungserfolg direkt mit der verfügbaren Datenmenge, aber auch mit der beworbenen Produktpalette und der Aufbereitung der Werbeanzeige selbst zusammen.
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Das Grundprinzip: Die richtige Anzeige zur richtigen Zeit einblenden
Allen Programmatic Marketing-Ansätzen gemein ist, dass sie darauf abzielen, den geeigneten Nutzer im richtigen Moment mit dem richtigen Angebot zu versorgen. Die Implementierung eines intelligenten Adservers beim Programmatic Advertising als untergeordnetem Prinzip ergibt also auf jeden Fall Sinn, wenn Sie neue Kunden auf unterschiedlichen Wegen für sich gewinnen wollen.
Die Publisher-Branche wiederum profitiert durch Programmatic Advertising von einer optimalen Ausnutzung ihrer vorhandenen Werbeflächen und somit den maximal möglichen Gesamteinnahmen für ihre Website(s). Für 2018 sagt eMarketer für diesen Bereich ein Marktvolumen von immerhin 1,44 Milliarden Euro allein in Deutschland voraus.
Es liegt auf der Hand, dass Anzeigen, die dem Betrachter einen Mehrwert in der aktuellen Situation bieten, von ihm eher angeklickt werden als generische Werbung für Produkte, die er ohnehin niemals kaufen wird. Befindet sich ein Kunde also auf einer Website, die sich mit dem Thema Reisen beschäftigt, wird eine Anzeige für Rücktrittsversicherungen oder Strandkleidung (je nach gewähltem Reiseziel) deutlich mehr Erfolg haben als eine für ein beliebiges Produkt.
Große Handelsplattformen wie Ebay, Amazon oder der Otto-Versand nutzen darüber hinaus schon jetzt sogenannte "Recommendation Engines", um ihren Websitebesuchern und Kunden gezielt verwandte Produkte aus dem eigenen Hause als Ergänzung zur möglicherweise gerade bestellten oder angesehenen Ware anzubieten. Dass diese Empfehlungen manchmal auf den ersten Blick gar nichts mit dem Ausgangsprodukt zu tun haben, ist unter anderem ein Verdienst von Big Data-Analyseverfahren.
Das zentrale Stichwort heißt somit also auch bei Programmatic Marketing-Verfahren wie so häufig: Relevanz.
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Mit Programmatic Marketing-Verfahren können Sie die Effizienz Ihrer Online-Werbemaßnahmen erheblich steigern.
Die Begriffe Programmatic Marketing und Programmatic Advertising werden häufig synonym verwendet, da es sich beim Schalten von automatisierten Werbeanzeigen um die Hauptanwendungsform des Programmatic Marketing handelt.
Analysieren Sie das Verhalten und die Interessen sowie die aktuelle Situation Ihrer (potenziellen) Kunden mit Hilfe von Big Data-Verfahren und blenden Sie ihnen relevantere Werbung ein.
Verwenden Sie Recommendation Engines, um Besucher auf Ihrer Website zu halten und zu Zusatzkäufen zu animieren.
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