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Online Marketing Programmatic Advertising: 9 Tipps für Digitalmarketer

shutterstock.com/Michael_R_Ross
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Programmatic Advertising ist längst "the new normal" im Online Marketing. Das heißt aber nicht, dass entsprechendes Fachwissen überall vorhanden ist. Wir klären auf und nennen neun Spielregeln, die jeder Digitalmarketer kennen sollte.

Mit einem Anteil von 70 Prozent aller Display-Werbung im vergangenen Jahr ist Programmatic Advertising längst "the new normal" im Online Marketing. Das heißt aber nicht, dass entsprechendes Fachwissen überall vorhanden ist. Digitalmarketer, die Programmatic Advertising inhouse oder auch über eine Agentur umsetzen wollen, müssen dafür sorgen, dass sie mit allen Playern auf Augenhöhe sprechen können. Nur so können sie sicher sein, wirklich die besten Ergebnisse zu erzielen.

Die Datenexperten der Telekom-Tochter emetriq geben neun Tipps, die jeder Digitalmarketer kennen sollte:

1. Datensouveränität mitdenken: Immer mehr Firmen setzen auf eine neue Datenstrategie und Inhousing der Datenkompetenz. Neben Kontrolle und Hoheit über die eigenen Daten hat das einen weiteren Vorteil: Wer intern Daten-Know-how aufbaut, ist den sich schnell wandelnden Trends nicht hilflos ausgeliefert und macht sich unabhängiger von externen Dienstleistern.

2. Datenqualität beachten: Unbedingt Herkunft und Aktualität beim Datenprovider prüfen, denn diese Faktoren sind wichtige Indizien für die Qualität der Daten.

3. Von der Hard-Data-First-Devise verabschieden: Der Gedanke liegt nahe, dass Daten, die Nutzer selbst angegeben haben, zum Beispiel ihr Alter und Geschlecht, das Nonplusultra für das Targeting sind. Eine gesunde Skepsis ist trotzdem geboten. Vielmehr kommt es auf eine stimmige Zusammenstellung von harten Daten und einer großen Menge (tagesaktueller) Bewegungsdaten an.

4. Maßgeschneiderte Segmente testen: Um die richtigen Zielgruppen zu erreichen, lohnt es sich, neben dem demografischen Targeting nach Alter und Geschlecht auch Interessensgebiete zu berücksichtigen. Die Kür ist, nicht nur die angebotenen Standard-Segmente zu buchen, sondern verschiedene Parameter zu kombinieren und sich eigene Segmente zusammenzubauen.

5. Reichweite und Präzision ausbalancieren: Das Targeting-Modell "Gießkanne" hat lange ausgedient. Gute und flexible Data-Provider sind in der Lage, die Reichweite beziehungsweise Präzision eines Targetings kundenindividuell einzustellen und so die Effizienz der Kampagne zu steigern.

6. Programmatic Data für Awareness nutzen: Data-driven Advertising kann mehr als Performance. User verlassen vermehrt den klassischen Weg durch den Funnel und sind schwerer zu erreichen. Um diese aber dennoch mit Branding-Maßnahmen zu erreichen, sollte strategisch und budgetär auch in Programmatic Branding investiert werden.

7. Intent-Daten verwenden: Intent-Daten helfen dabei, mit den Nutzern zu interagieren, die ein Kaufvorhaben im Internet signalisieren. Bestimmte Verhaltensmuster deuten auf starkes Interesse hin - und können mithilfe von Third-Party-Daten (in Form von Cookies) quantifiziert und für den Kampagnenerfolg genutzt werden. Wenn das Kampagnenziel Abverkauf heißt, gehören Intent-Daten unbedingt in den Targeting-Mix.

8. Den Uplift evaluieren: Der so genannte Uplift sollte eine der zentralen KPIs sein, denn nur dieser gibt tatsächlich Auskunft, ob sich der Einsatz der Targeting-Daten ausgezahlt hat. Der Uplift weist nämlich aus, wie viele User, mit denen man bisher nicht interagiert hat, durch die Kampagne erreicht wurden. Und es gilt, diesen Wert immer wieder von unabhängigen Instanzen prüfen zu lassen.

9. Cookies nutzen: Für eine mögliche cookie-lose Zukunft ist es wichtig, den Cookie, solange es ihn gibt, noch zu nutzen. Aus den Cookie-Historien der Nutzer ergeben sich Gesetzmäßigkeiten und Muster, die Vorhersagen für die Merkmale cookie-freier User zulassen.

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