Das nahende Ende der Third Party Cookies stellt Marketer vor große Herausforderungen. Immer weniger User-Daten stehen für das Targeting zur Verfügung. Abhilfe verspricht das kontextbezogene Targeting, das ohne personenbezogene Daten eine präzise Zielgruppenansprache ermöglicht und derzeit eine Renaissance erfährt.
Beim kontextuellen Targeting können Werbetreibende in Echtzeit User mit einer Botschaft passend zur Nutzungssituation ansprechen, indem sie entsprechende Signale und Datenpunkte heranziehen. Es bietet den Vorteil, dass Zielgruppen komplett unabhängig von Third Party Cookies, mobilen Identifiern oder anderen ID-Lösungen am Markt effektiv über kontextbezogene Anzeigen erreichbar sind. Kontextuelles Targeting lässt sich zudem auch ohne Consent, also User-Einwilligung für personalisierte Werbung, nutzen, denn hierbei analysieren Marketer den angesehenen Content und Kontext und nicht aber die Nutzer:innne, die ihn konsumieren. Das macht es für Werbetreibende derzeit so interessant. Aber was kann es leisten und wie unterscheidet es sich vom ID-basierten Targeting? Drei Mythen stehen auf dem Prüfstand.
Mythos 1: Kontextbezogene Werbung wird ID-basiertes Targeting ersetzen
Nein, denn beim kontextuellen Targeting handelt sich um eine andere Art des Targetings, die es erlaubt, sehr spezifische Interessen abzubilden. Hierzu werden im Wesentlichen der Website-Inhalt (was steht dort an Inhalten, welche Keywords tauchen in welcher Häufigkeit und in welchem Zusammenhang auf) und die URL (was steht darin, worum geht es) sowie Metadaten analysiert, sprich über welche Geräte werden die Inhalte aufgerufen und welche technischen Daten, beispielsweise über den Browser, sind bekannt. Außerdem können Bild-, Audio- und Videoinformationen ausgelesen und interpretiert werden.
Kontextbezogenes Targeting geht dabei Hand in Hand mit anderen Methoden zur Zielgruppeneingrenzung und -ansprache. Schon jetzt spielen kontextbezogene Signale eine große Rolle beim ID-basierten Targeting. Und selbst soziodemografisches Targeting ist ohne personenbezogene Daten möglich: Auf Basis validierter Trainingsdaten (Hard Facts) wird eine sogenannte Ground Truth gebildet. Machine-Learning-Technologien können nun Muster und Zusammenhänge zwischen Inhalt sowie Nutzer:in erkennen und präzise Vorhersagen zu Alters-Clustern und Geschlecht
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Quelle: https://onlinemarketing.de/performance-marketing/3-mythen-kontextuelles-targeting
