Top-down oder Bottom-up? Auf die richtige Steuerung

Magazin
für Data Driven
Advertising
Hygge-MorningTalks 2016
Die gemütliche
Data Driven Inforunde
Jetzt anmelden!
Infos auf dem
Rücktitel
Auf die richtige
Steuerung
kommt es an
Datengetriebene Kampagnen
im Programmatic Advertising
richtig aufsetzen
4
Top-down oder
Bottom-up?
Durchblick in der verworrenen
Welt des Targetings
10
Umdenken in der
Targetauswahl
Zielgruppen erst einmal
vergessen und Kampagnenziel
in den Vordergrund stellen
12
Februar
2016
Pflicht oder Kür?
Vom Programmatic Buying zum
Data Driven Advertising
Das digitale Marketing ist von jeher eine dynamische Branche. In den letzten Jahren konnte man
jedoch besonders fundamentale Veränderungen beobachten: Der per Fax gesandte IO zum Einkauf
vordefinierter Werbeplatzierungen wurde von programmatischen und datengetriebenen Prozessen abgelöst. Nach diesen Entwicklungen sind es vor allem Daten, mit denen nun die entscheidenden Wettbewerbsvorteile gespielt werden können. Doch obwohl unermüdlich Daten gesammelt
werden und Big Data in aller Munde ist, bleibt Smart Data bis dato Mangelware.
Purchase
Intent
Targets
I am
unique.
Catch me
if you can!
Um Data effektiv und effizient für das Data Driven Advertising
nutzen zu können, müssen die zur individuellen Zielsetzung passgenauen und aktuellen Daten in Echtzeit herausgefiltert und clever eingesetzt werden. Das vorliegende Heft soll Dich dabei mit
praxisnahen Informationen unterstützen. Zusammen mit den Experten vom Trading Desk adlicious haben wir unser Wissen und
unsere langjährigen Erfahrungen zu Papier gebracht. Es ist eine
Sammlung von hands-on Tipps entstanden, die sich an alle richten, die im Online Advertising tätig sind.
In diesem Heft findest Du eine Typologie der unterschiedlichen
Targeting-Ansätze, Tipps für das Aufsetzen datengetriebener Kampagnen im Programmatic Advertising und Empfehlungen zur Auswahl der richtigen Zielgruppensegmente.
Eine Publikation wie diese kann wichtige Impulse geben, aber auch
neue Fragestellungen aufwerfen. Deswegen möchten wir gerne
mit Dir persönlich sprechen und all Deine Fragen beantworten. Du
bist herzlich eingeladen, an einem unserer dänisch angehauchten
Talks in Hamburg, München und Düsseldorf teilzunehmen. Informationen zu unserer garantiert hyggeligen Roadshow findest Du
auf der Rückseite dieses Magazins.
Ich hoffe, wir sehen uns dort!
God læsning!
Gründer & Geschäftsführer Semasio
Inhalt dieser Ausgabe
Basisreichweite
Semasio
Proﬁldatenbank
> 60 Mio.
Unique User in
Deutschland!
Zielgruppen unterteilt
nach 1:1 gezeigten Kaufabsichten
04
Umdenken in der Wahl des
passenden Targetingsegments:
Zielgruppenvorgaben erst einmal vergessen und
das Kampagnenziel in den Vordergrund stellen
12
Einführung:
Semantisches Behavioral Targeting für mehr
Zielgenauigkeit und Reichweite
08
Semasio Targetkataloge:
Unbegrenzte und individuelle TargetingMöglichkeiten für Euer Data Driven Advertising
16
Top-Down oder Bottom-Up:
Einblick in die verworrene Welt des Targetings
10
Termine:
Übersicht Online Marketing Events 2016
22
Auf die richtige Steuerung kommt es an:
Datengetriebene Kampagnen im Programmatic
Advertising richtig aufsetzen
Semantic Behavioral Targeting –
eine Targetingmethode für zielgenauere,
reichweitenstarke Zielgruppen
because we all become more unique
Magazin für
Data Driven Advertising
03
Auf die richtige Steuerung
kommt es an – Datengetriebene
Kampagnen im Programmatic
Advertising richtig aufsetzen
Tipp:
Der eTKP bei
Private Deals ist
oftmals geringer
als bei offenen
Auktionen.
Damit die passende Werbung den richtigen Adressaten erreicht, müssen die Zielgruppendaten
einer programmatischen Kampagne in der DSP (Demand Side Platform) zugeordnet werden. Dem
Werbetreibenden steht dabei eine Vielzahl von Aussteuerungsmöglichkeiten zur Verfügung, deren
Einstellung profundes Fachwissen voraussetzt.
Die RTB-Experten vom unabhängigen Trading Desk adlicious haben für Euch die
wichtigsten Tipps für datengetriebenes Programmatic Advertising zusammengestellt.
Sie sollen helfen, typische Fehler zu vermeiden und das Optimum aus den Onlinemarketing-Maßnahmen herauszuholen. Die Weichen für einen Erfolg oder Misserfolg werden
dabei bereits beim Setup gestellt.
04
Magazin für
Data Driven Advertising
Unterschiedlich ausgesteuerte
Kampagnenbestandteile mit jeweils
individuell festlegbaren Strategien,
wie im Folgenden erklärt.
Empfohlene Gebotshöhen am Beispiel eines E-Commerce-Händlers mit 1 Million UU (Unique User) innerhalb von 30 Tagen:
Tipp: Der eTKP bei Private Deals ist oftmals geringer als bei
offenen Auktionen.
Brand-Safety-Einstellungen –
Advertiser-Ebene
Auf der Advertiser-Ebene ist die Gewährleistung der Brand Safety (Schutz der Marke
vor unangemessener Platzierung) ein wesentliches Ziel. Typischerweise kommen hier
Blacklists (Website-Ausschlüsse) für die
Auslieferung zum Tragen. Die Blacklist sollte
sorgfältig gepflegt werden, da das auktionsKampagneneinstellungen
basierte Programmatic Advertising hochdyin der DSP (Setup)
namisch ist. Trading Desks wie adlicious
Viktor Eichmann, Gründer und
setzen standardmäßig umfangreiche BlackGeschäftsführer adlicious
Aufgrund der technischen Struktur einer DSP
lists ein, die individuell nach Vorgabe des
empfiehlt es sich, die gewünschten KampagWerbekunden angepasst werden können,
neneinstellungen schrittweise zu wählen. Hierbei ist es wichtig,
sowie nach Bedarf zusätzliche Brand- Safety-Tools für die Umfeldsich bereits im Vorfeld darüber im Klaren zu sein, welche unterfilterung und Sicherstellung der Werbemittelsichtbarkeit.
schiedlichen Strategien, z. B. die Ansprache von Usern verschiedeFestlegung Frequency Capping (FC) – IO-Ebene
ner Targeting-Segmente, innerhalb der Kampagne verfolgt werden
und welche Bedingungen übergeordnet gelten sollen.
Auf der IO-Ebene sollte vor Kampagnenstart ein FC definiert werden. Für Branding-Ziele empfehlen sich sechs WerbemittelkontakDie Struktur einer DSP sieht üblicherweise wie folgt aus:
te pro Monat, jedoch muss beachtet werden, dass nicht jede Impression, die man einkauft, auch für den User sichtbar ist. Es
DSP-Ebene
Einstellungsmöglichkeiten
empfiehlt sich daher, ein höheres FC zu setzen, um die gewünschte
Kontaktklasse von 6 zu erreichen.
Advertiser
Übergeordnete Einstellungen, die alle
Kampagnen eines Werbetreibenden
Für Performance-Kampagnen gilt dasselbe, denn wenn ein User
betreffen.
nach mehreren Kontakten mit dem Werbemittel keine Interaktion
ausführt, ist davon auszugehen, dass dieser kein Interesse an der
Insertion Order (IO)
Vorgaben für die Kampagne, die sich
angebotenen Dienstleistung oder Ware hat. Im Prospecting, d. h. in
auf die untergeordneten Line Items
der Ansprache neuer User, die die Website des Advertisers bislang
auswirken.
noch nicht besucht haben, empfehlen sich ähnliche FC-Vorgaben
wie im Branding-Bereich.
Line Item
Bid-Einstellungen – Line-Item-Ebene:
Auch der Bid (TKP-Gebot) sollte an die Phasen im Kaufzyklus angepasst werden. So würde man für Homepage-Besucher einen
deutlich niedrigeren TKP bieten als für Warenkorbabbrecher.
Überschneidungen in der Reichweite (Overlap) einzelner Targets innerhalb der Kampagne berücksichtigen
Richtiger Ausschluss von bestehenden Kunden in
Prospecting-Kampagnen
Wahl der passenden Targeting-Strategie für das jeweilige
Ziel (s. u.)
Korrektes Forecasting des Kampagnenvolumens anhand
des geplanten Setups: Welches Budget ist auf Basis der prognostizierten Unique User mit dem gewählten Targeting anzusetzen?
Werbemittelcheck: Entsprechen die Banner den aktuellen Spezifikationen der DSP? Zahlt die Gestaltung auf die Kampagnenziele ein?
Wahl der Optimierungs-KPIs: Beispielsweise Anzahl von Conversions oder Warenkorbhöhen; bei geringer Conversion- Anzahl Hinzunahme von sogenannten „weichen Conversions“ (z. B. Optimierung auf Warenkorbabbrecher, Download Formularabbrecher usw.)
Empfohlenes Frequency Capping
Homepage User
10/Monat (3/Tag)
Produktdetailseiten User
20/Monat (2/Tag)
Warenkorbabbrecher
30/Monat (4/Tag)
Je näher ein User an der Kaufentscheidung ist, desto mehr Impressions kann man sinnvollerweise ausliefern, um ihn zum Kaufabschluss zu bewegen.
Engagement-Stufe
Empfohlene Gebotshöhen (TKP)
Homepage User
2€
Produktdetailseiten User
5€
Warenkorbabbrecher
20 €
Aus der Praxis – die typischen Fallstricke
beim Kampagnensetup
Die folgenden Punkte wiederholen sich in der Regel bei allen Kampagnen und sollten im Sinne einer Checkliste (ohne Anspruch auf
Vollständigkeit) abgearbeitet werden:
Angemessene FCs & Bids – differenziert nach Branding-, Prospecting- & Retargeting-Zielstellungen
Berücksichtigung von (Nicht-)Sichtbarkeit in der Auslieferung bei der FC-Bestimmung
Korrekte Verpixelungsstrategie – Auswahl/ Verknüpfung
der Pixel im Onlineshop
Auch im Retargeting empfiehlt es sich, verhältnismäßig enge FCs
zu setzen. Die FCs sollten auf die verschiedenen User-Segmente,
die über Pixel im Kundenshop den jeweiligen Engagement-Stufen
zugeordnet sind, abgestimmt werden.
User-Engagement-Stufe
Die Targeting-Strategie im Programmatic
Advertising: Mit den richtigen Daten zur passenden
Zielgruppenansprache
Nur wenn die richtigen Daten in die passende Targeting-Strategie
eingebunden werden, kann das ideale Setup greifen und mit einer
konsequenten Optimierung zum Erfolg geführt werden. Folgende
Punkte sollten bei der Auswahl der Targeting-Strategien beachtet
werden.
Behavioral Targeting (BT)
Der Einsatz von Brand-Safety-Tools, sowie einer gut
gepflegten Blacklist ist sehr wichtig.
Daten von Dritten (3rd Party Data) ermöglichen die
reichweitenstarke Ansprache einer Zielgruppe. Allerdings sollte man genau prüfen, wie die Targeting-Segmente erstellt wurden, was genau hinter den Daten steckt und in welchen DSPs sich die Daten nutzen lassen.
Retargeting
Aufsplittung der User nach Engagement-Stufen entlang
des Kaufzyklus
Anpassung der Bid-Höhen an die verschiedenen
Engagement-Stufen
Magazin für
Data Driven Advertising
05
Tipp:
Bei MobileKampagnen aus
Apps heraus ist
es wichtig, das
Tracking richtig
aufzusetzen
Tipp:
Darauf achten,
dass alle wichtigen Formate
vorliegen
Reichweitenerhöhung mit Twinning-Verfahren
Die Reichweite und Qualität von Datensegmenten kann über Twinning-Verfahren mithilfe statistischer Algorithmen zur Mustererkennung erhöht werden. Auch Semasio nutzt dieses Verfahren. Mehr
zum Thema (Semantic Twinning) findet ihr auf Seite 12.
Contextual Targeting (CT)
Keyword-Targeting berücksichtigt die Relevanz des Contents einer Internetseite für die ausgespielte Kampagne und spielt deshalb eine große Rolle im auktionsbasierten Mediaeinkauf.
Beispiele für CT:
Run of Channel (ROC) Targeting: Auswahl individueller Channels, passend zum Thema
Run of Site (ROS) Targeting: Buchung einzelner Seiten,
die zum Thema passen
App Targeting: Bespielung ausgesuchter Apps
Tipp: Alle genannten Targetingarten und Buchungsoptionen sind
untereinander kombinierbar – jedoch ist dabei immer auf die Reichweite zu achten.
Beispiel: Damit die 1.000 UU aus dem User-Segment Warenkorbabbrecher auch tatsächlich erreicht werden, sollte die Reichweite
nicht durch ein Contextual-Keyword-Targeting weiter eingeschränkt
werden.
Optimierung im Kampagnenverlauf
Ist das richtige Kampagnensetup gefunden und in den einzelnen Line Items auf die jeweiligen (Teil-)Ziele ausdifferenziert,
hängt der weitere Erfolg der Kampagne von einer proaktiven
und agilen Optimierung durch den Trading Desk ab. Unabhängig
von den genutzten Optimierungsalgorithmen der DSP-Technologie ist eine Kampagnensteuerung durch Expertenhand entscheidend.
Im Kampagnenverlauf ergeben sich häufig bereits in der Startphase erste wichtige Learnings, die bewertet und in Form angepasster
Einstellungen in die DSP zurückgespielt werden müssen.
Idealerweise werden neben den folgenden Optimierungsmöglichkeiten vom Trading Desk weitere Targetingmöglichkeiten zur Optimierung der Kampagnen angeboten. Die nachfolgenden Maßnahmen sind dabei während der gesamten Kampagnenlaufzeit
zu gewährleisten:
06
Magazin für
Data Driven Advertising
Optimierung auf Inventarbasis: Selektion der Werbeflächen,
z. B. Ausschluss von Seiten, die zwar über ausreichend Traffic verfügen, jedoch zu wenig Clicks und Conversions erzeugen; Überprüfung von Deals.
Formatoptimierung: Formate, die schlecht performen, werden zurückgenommen (gut performende Formate werden gepusht).
Testing der Nutzersegmente: Targets werden getestet und gegebenenfalls abgeschaltet.
Keyword-Targetings: Für schlecht performende Keywords besteht die Möglichkeit des Blacklistings.
Geo-Targetings: Überdurchschnittlich gut performende Regionen werden gepusht, andere werden abgestellt.
Technographische Targetings: Device, Browser, Connection Speed, ISP. Beispiel: Wenn ein Telefonanbieter neue Kunden gewinnen möchte, werden die Kunden dieses Anbieters mithilfe von ISP-Targeting komplett ausgeschlossen.
Uhrzeit-Targetings: Zur richtigen Zeit aussteuern. Wenn
nachts nicht die richtigen User erreicht werden oder die Kampagne nur zu bestimmten Zeiten optimal performt, sollten bestimmte Uhrzeiten kategorisch ausgeschlossen werden.
Language-Targetings: Wenn das Produkt innerhalb eines bestimmten Sprachkontextes beworben wird, sollten nur User angesprochen werden können, die diese Sprache verstehen.
Viewability Targeting: Dieses Targeting sollte nur mit Bedacht eingesetzt werden. Da es nur sehr wenige Platzierungen gibt, die eine 100%ige Sichtbarkeit gewährleisten, kann man sich sehr einschränken und in der Folge werden kaum Impressions ausgeliefert.
Hyperlocal Targetings: Eine zusätzliche Möglichkeit im Mobile Targeting: Geo-Targetings können über XY-Koordinaten sehr genau ausgesteuert werden. Ein Golfmagazin könnte beispielsweise alle Golfplätze in Deutschland lokalisieren und Werbung über Geo-Targeting gezielt an diese User-Gruppe ausspielen.
Werbemittel: Nicht an der falschen Stelle
nachlässig werden
Bei aller gebotenen Detailgenauigkeit in der Kampagnenkonzeption und -steuerung dürfen auch die Creatives nicht vernachlässigt
werden. An der Kreation und einer sauberen Programmierung der
Werbemittel sollte auf keinen Fall gespart werden!
Tipp: Darauf achten, dass alle wichtigen Formate vorliegen: IABStandard + idealerweise Großformate (zunehmende Reichweite im
Programmatic Advertising).
Werbemittel sollten generell im HTML5-Format und SSL-fähig angeliefert werden, da sie sonst nicht überall ausgeliefert werden können.
Die Kreation sollte regelmäßig aktualisiert werden. A/B-Tests sind
hilfreich, um die bestperformende Kreation hinsichtlich der Werbemittel und Landingpages zu identifizieren.
Mindestanforderungen an
den Adserver –
Vielfalt Formatgrößen:
Video: Dos and Don‘ts für das Programmatic
Buying von Bewegtbildinventar
Für den auktionsbasierten Einkauf von Videoinventar gilt es zu beachten, dass die Steuerung der eigentlichen Impression vom Video
Player-Ad Interface Definition-Tag, kurz VPAID-Tag, übernommen
wird. In der Folge werden Bids gewonnen, an die das VPAID aber
keine Ad ausliefert. Hier muss darauf geachtet werden, dass die
gewonnene Impression von der SSP zurückgenommen wird.
Aktuelle Standards im Video-Advertising
VAST 2.0 oder 3.0.
VAST 4.0 ist seit Dezember 2015 bei der IAB Digital Video Technical Standards Working Group in der Entwicklung und wird nach einer Evaluationsphase veröffentlicht.
VAST 4.0 – Neue Features:
Server-side Support. VAST 4.0 unterstützt „ Ad Stitching“:
Eine wichtige Entwicklung, um Adblocking zu unterbinden.
Ad Verification und Viewability: Ein kleines Script-Objekt, mit dem das VAST ausgeführt wird. Auf das komplizierte VPAID kann somit vollkommen verzichtet werden.
Conditional Ad Declaration: Definition eines Fallback Ads,
um Publishern zu helfen verlorene Impressions zu füllen.
3GPP
FLV
M3U8
MP4
WEBM
320 x 180
426 x 240
640 x 360
854 x 480
1280 x 720
1920 x 1080
Targeting + Video: In Deutschland trifft eine hohe Nachfrage nach Bewegtbildwerbung auf relativ wenig Videoinventar. Wenn bestimmte Zielgruppen erreicht werden sollen, ist die Erstellung einer guten Auswahl
an Datentargetings zu empfehlen. Um die größtmögliche Sichtbarkeit in der gewünschten Zielgruppe zu erreichen, sollten Blacklists
auf der Inventarseite nicht zu eng gefasst werden.
Mobile:
Die stationäre Nutzung digitaler Inhalte stagniert oder sinkt, da
die User vermehrt über Smartphones und Tablets auf mobile Inhalte zugreifen. Der programmatische Einkauf von mobilem Inventar hat einige Besonderheiten, die es zu berücksichtigen gilt.
Nachstehend eine kleine Übersicht:
Mobile-Creatives
Smartphone
Formate:
300 x 50
320 x 50
300 x 250
Es sollte darauf geachtet werden, dass der Adserver, der das physische File ausliefert, so viele Videoplayer und so viele Formate
wie möglich zur Verfügung stellt. Folgende Mindestanforderungen sollten erfüllt sein:
Mindestanforderungen an
den Adserver –
Vielfalt Videoformate:
176 x 144
336 x 280
Interstitial
Tablet-Formate
Alle Display-Formate laufen
uneingeschränkt auf dem Tablet.
Tipp: Bei Mobile-Kampagnen aus Apps heraus ist es wichtig, das
Tracking richtig aufzusetzen. Es empfiehlt sich Software Development Kits (SDKs) zu nutzen, da die Conversions ansonsten nicht
korrekt zugewiesen werden.
Magazin für
Data Driven Advertising
07
Semantisches Behavioral
Targeting für mehr Zielgenauigkeit
und Reichweite
Erst ohne
Klischeevorstellungen
und Rasterdenken sieht
man wirklich
unique.
Die einzige Konstante in unserer modernen Gesellschaft ist die Veränderung.
Die Menschen, ihre Lebensgewohnheiten, Interessen und Überzeugungen unterliegen einem stetigen Wandel in einem immer schnelleren Tempo. Der
bisherige Weg der Konsumentensegmentierung auf Basis traditioneller
Merkmale, die den User oftmals zu früh und zu eng kategorisieren, kann
diese Veränderungen nicht erfassen. Die Semasio Targeting-Technologie
verzichtet auf übereilte Segmentierung in Form von Vorkategorisierungen. Sie kann das tatsächliche Userverhalten deshalb aktuell und vollständig in der Targetbildung berücksichtigen.
Semantisches Behavioral Targeting fängt die Einzigartigkeit moderner Konsumenten ein
Konsumentensegmentierung – der traditionelle Weg
Die sofortige Kategorisierung von Nutzerverhalten hat zur Folge,
dass das reale Surfverhalten nicht umfänglich berücksichtigt wird.
Der Reichtum an Informationen aus den konsumierten Inhalten wird
auf nur eine oder wenige Dimensionen reduziert.
Um die großen Datenmengen von Milliarden Datenereignissen der
Internetnutzer für das Behavioral Targeting überhaupt nutzbar zu
machen, werden diese traditionell über die Vorkategorisierung der
besuchten Internetseiten erfasst. Dabei wird die Kategorie der besuchten Seite unmittelbar auf den User übertragen – ganz gleich,
was den User dort wirklich interessiert. Ein Beispiel: Die von einem
User besuchten Internetseiten, die als Reisen, Auto & Motor und Finanzen vorkategorisiert wurden, thematisieren aber alle das Topic
Kleinkinder. Der traditionelle Weg der Userprofilierung lässt die tiefe semantische Komplexität einer Internetseite außen vor, wichtige
Muster im Surfverhalten – in diesem Fall, dass der Nutzer ein Kind
erwartet oder vor kurzem ein Kind bekommen hat.
Konsumentensegmentierung mit Semasio
Der Weg der semantischen, vorkategorisierungsfreien und damit
ungekürzten Informationserhebung des Nutzerverhaltens hingegen
bietet einen maximalen Detailgrad an Informationen für höchste Flexibilität in der Erstellung von Targets mit spezifizierbarer Zielgenauigkeit und maximaler Reichweite.
Bei der semantischen Userprofilierung wird der Inhalt jeder besuchten Internetseite analysiert. Die wichtigsten Begriffe und Phrasen
der jeweiligen Internetseite werden erhoben und in das Userprofil
übertragen. Für jeden User existiert damit eine große, gewichtete
Keyword Cloud. Mit dem gezeigten Verhalten über Hunderte konsumierter Internetseiten hinweg wächst diese ständig an und bietet
umfassende und detaillierte sowie immer aktuelle Informationen für
die Entstehung der gewünschten Targets. Der gesamte Analyseprozess gestaltet sich rein userzentriert über eine Machine-Learning-basierte Sprachverarbeitung. Vorkategorisierungen oder Hypothesen
sind nicht erforderlich.
Unbegrenzte und individuelle Targeting-Möglichkeiten mit Semasio
Classic Targets
Interests
Socio-Demographics
Purchase Intents
Custom Targets
Semasio bietet Mediaagenturen und Direktkunden neben der Mietung von Classic Targets – einzeln oder in Kombination, individuelle
Custom-Segmentierungen – von der Suche nach den semantischen Zwillingen der eigenen User, die bereits konvertiert haben, bis zu ganz
speziellen Zielgruppenwünschen.
08
Magazin für
Data Driven Advertising
Interest
Targets
I am
unique.
Catch me
if you can!
Basisreichweite
Semasio
Proﬁldatenbank
> 60 Mio.
Unique User in
Deutschland!
Zielgruppen unterteilt nach intensivem
themenzentrierten Surfverhalten
Semantic Behavioral Targeting –
eine Targetingmethode für zielgenauere,
reichweitenstarke Zielgruppen
because we all become more unique
Top-Down oder Bottom-Up:
Einblick in die verworrene
Welt des Targetings
Online Marketing Profis, die sich im Dickicht der unterschiedlichen Targeting-Ansätze zu orientieren versuchen, haben es oft schwer. Sie klagen über nebulöse Inhalte und das in der Online-Marketing-Szene übliche, von Akronymen durchsetzte Fachchinesisch. Kasper Skou bringt Licht in das
Targeting-Dunkel, indem er die Unterschiede zwischen den methodischen Ansätzen erläutert.
Im Rahmen der Top-down-Targetbildung werden spezifische Internetseiten (auf URL-Ebene) in statische Kategorien eingeteilt. Es
wird dabei untersucht, ob die jeweilige Seite
den Kriterien des gesuchten, vordefinierten
Targets (z. B. Sport) entspricht und ob sie
somit dieser Kategorie als zugehörig eingestuft wird. Die einzelnen Kategorien bilden
dann den Bezugspunkt für die Kampagnenbuchung, sofern das gewünschte Target
überhaupt vorkategorisiert wurde.
Ausgangspunkt der Bottom-up-TargetgeneKasper Skou, Gründer und
Der Nutzerprofilierung und der Bildung von
rierung hingegen ist die Zielgruppe, die der
Geschäftsführer Semasio
Targets liegen zwei grundlegende ParadigWerbetreibende konkret sucht (z. B. aktive
men zugrunde:
Wassersportler). Die Kategorienbildung erDen Ausgangspunkt für den traditionellen Ansatz, auch das Topfolgt empirisch dynamisch und ermöglicht damit bedürfnisspedown-Prinzip genannt, bilden zumeist Kategoriensysteme oder
zifische Targets – auf Basis aller Informationen, die über die
Business Rules, die zum Beispiel ein bestimmtes Interesse des
Analyse der besuchten Internetseiten unstrukturiert extrahiert
Nutzers für Targetingzwecke klassifizieren. Dabei entwickelt ein
wurden.
Team von Experten eine hypothesengeleitete, an (subjektiven) VorVerhaltensbasiertes Targeting
annahmen orientierte Kategorisierung, deren Grundlage alle relevanten Interessen der User abbilden soll. Der Besuch einer Website
Bei Ansätzen wie beispielsweise dem Behavioural Targeting werdurch den Nutzer wird somit der jeweilig für diese Website angeden Userprofile und Zielgruppen auf Grundlage des seitenübergreiwandten Kategorie zugeordnet. Um eine Zielgruppe zu bauen, werfenden Surfverhaltens der Nutzer gebildet. Diese Ansätze stellen
den die einzelnen Kategorien miteinander verknüpft, durch „und“,
also den Nutzer und sein spezifisches Surfverhalten in den Mittel„oder“ oder „nicht“ (boolesche Operatoren). Ein User fällt in die
punkt und sind somit nutzerzentriert.
Zielgruppe, wenn er allen Kriterien der jeweiligen Kombination entBeim Top-down-Prinzip der verhaltensbasierten Profilbildung werspricht.
den die von den Nutzern besuchten Seiten auf Basis eines vordefinierten Kategoriensystems klassifiziert. Die Nutzerprofile ergeben
Der empirische Ansatz, auch als das Bottom-up-Prinzip bezeichsich aus der Anzahl der Kontakte der Nutzer mit Internetseiten, die
net, rollt das Feld von der anderen Seite auf. Statt subjektiven Hyden jeweiligen Kategorien entsprechen. Targets werden mittels
pothesen und darauf basierenden Kategoriensystemen werden
boolescher Ausdrücke aus dem Zusammenspiel einzelner Kategounstrukturierte Informationen extrahiert, um daraus statistisch
rien zusammengesetzt: Hat der Nutzer in den letzten 30 Tagen
fundierte Erkenntnisse abzuleiten – losgelöst von subjektiven Vorzum Beispiel drei als Auto-Content klassifizierte Seiten besucht,
annahmen und im Zeitverlauf wandelbar –, dank eines automawird er der Zielgruppe „Auto“ zugeordnet.
tisch lernenden Systems.
Beim empirischen Bottom-up-Prinzip wiederum wird zunächst
Was die Herangehensweise durch das eine oder das andere der
die „semantische Essenz“ jeder Internetseite erfasst. Das heißt,
beiden Paradigmen für die Target-Generierung bedeutet und welein Machine-learning-Sprachverarbeitungsprogramm identifiziert
che qualitativen Unterschiede sich daraus ergeben, wird im Foldie wichtigsten Wörter und Phrasen der jeweilig besuchten Seite,
genden anhand fünf unterschiedlicher Targeting-Ansätze erläutert.
die dann direkt in das Nutzerprofil gespeichert werden. Über die
Kontextuelles Targeting
verschiedenen Webseiten, die ein Nutzer besucht, hinweg formt
das Zusammenspiel dieser „Seitenessenzen“ das semantische
Basiert auf einer seitenbezogenen Inhaltsanalyse. Dieses VerfahProfil des Nutzers. Die Target-Bildung erfolgt durch gute Beispieren ist also seitenzentriert. Liest ein Nutzer beispielsweise einen
le: Nutzer, die sich für Probefahrten eines Elektro-Pkw angemelArtikel über Mountain Biking, so wird auch angenommen, dass diedet haben, bilden die empirische Referenz zur Identifikation von
se Person ein Interesse an Mountain Biking hat.
Nutzern mit semantisch ähnlichen Profilen – sie können also als
Beginnen wir mit der Definitionsfrage: Was
ist überhaupt Targeting? Der Begriff Targeting beschreibt im Online-Marketing das zielgruppenorientierte Einblenden von Werbung,
also eine genaue Zielgruppenansprache. Ist
die Rede von einem Target, ist eine spezifizierte Zielgruppe gemeint. Dem Marketinginstrument kommt eine immer größere Rolle
im Online-Advertising zu, insbesondere im
Zusammenhang mit dem Echtzeit- oder programmatischen Einkauf.
10
Magazin für
Data Driven Advertising
die semantischen Zwillinge derer herangezogen werden, die bereits konvertiert haben. Hypothesen sind hierfür nicht erforderlich. Anstelle des „Trial and Error“-Prinzips wird empirische ‚Action Market Research‘ praktiziert.
3rd Party
Diese Targeting-Ansätze nutzen „harte“ Daten aus unterschiedlichen Quellen. Nutzer werden auf Basis spezifischer Ereignisse einzelnen Zielgruppen zugeordnet. Solch ein Ereignis kann beispielsweise die Suche nach einer bestimmten Produktkategorie auf
einer Preisvergleichsseite oder der Aufruf einer Produktansicht innerhalb dieser Kategorie sowie der Klick auf einen entsprechenden
Link zum Shop sein.
Die hypothesenbasierte Top-down-Target-Bildung erfolgt hier über
die Verknüpfung von Ereignistypen mittels boolescher Ausdrücke.
Stimmen Userprofil und Target-Definition überein, wird der Nutzer
der jeweiligen Zielgruppe zugeordnet. Ein Beispiel: Der Nutzer hat
sich in den vergangenen vier Wochen drei Produkte der Kategorie
Tablets angeschaut – ergo wird er der Zielgruppe ‚Kaufabsicht Tablets‘ zugeordnet.
Empirisch ermittelte 3rd Party Targets werden auf Basis von Zielbzw. Beispielprofilen gebildet, für die dann statistische Zwillinge
identifiziert werden. Dieses Vorgehen ähnelt dem Bottom-up-Prinzip – mit dem Unterschied, dass die hierfür verwendeten „harten“
Basisdaten häufig vorkategorisiert sind.
Retargeting
Nutzerprofile entstehen aus der Interaktion von Usern mit den digitalen Touchpoints der Werbetreibenden: Der Nutzer sieht sich beispielsweise ein Produkt im Online-Shop an oder legt es in den Warenkorb. Diese Profile werden genutzt, um den einzelnen Nutzer zu
bewerten und den Inhalt der Banner zu steuern, die an ihn ausgespielt werden. Neuere Formen des Retargetings nutzen zudem Daten, die unabhängig von Advertiser-Touchpoints entstehen, um die
Profilqualität zu verbessern und Prospecting-Dienste anbieten zu
können.
Bei der hypothesengeleiteten Top-down-Target-Generierung gilt
ein Nutzer, der beispielsweise ein Produkt in den Warenkorb gelegt
hat, als doppelt so wertvoll wie ein anderer, der sich das Produkt
nur angeschaut hat. Daher sollte auch das Warenkorbprodukt häufiger und prominenter im Banner angezeigt werden als das nur angesehene Produkt. Die Hypothesen werden in Form von ‚Business
Rules‘ abgebildet, die den Bidding-Preis im Programmatic Buying
für den Nutzer sowie die Bannergenerierung steuern.
Andersrum werden beim Bottom-up-Prinzip im Rahmen des Retargetings Zielgruppen auf Basis von beispielhaften Referenzprofilen
und ihren statistischen Zwillingen gebildet. Dieser Ansatz kann dazu
führen, dass, wenn zum Beispiel ein Warenkorb nicht konvertiert
wird, auch andere, nicht enthaltene Produkte im Banner angezeigt
werden, wenn sich statistisch zeigt, dass genau diese Inhalte in der
aktuellen Situation gut konvertieren. Tausende von Business Rules
werden so empirisch aus den konkreten Nutzerverhalten ermittelt.
CRM-gestützt
Hier handelt es sich um eine Generalisierung des Retargetings.
Während klassisches Retargeting primär darauf abzielt, aus Webseitenbesuchern Kunden zu machen, geht es beim CRM-gestützten Ansatz vor allem darum, Bestandskunden besser auszuschöpfen – zum Beispiel im Rahmen des Up-, Cross- oder auch
Plus-Selling.
Die Top-down-Generierung CRM-gestützter Targets erfolgt
durch Hypothesen: Der Nutzer hat zum Beispiel vor zwei Wochen eine Spielekonsole gekauft, jetzt wird er voraussichtlich
die dazu passende Fitness-Applikation kaufen wollen. Solche
Hypothesen werden als Business Rules formalisiert herangezogen, um sowohl den Preis einer Werbeanzeige als auch die Botschaft festzulegen, die einem spezifischen Nutzer im Banner
angezeigt wird.
Bottom-up-CRM-gestützte Zielgruppen werden auf Basis von
beispielhaften Referenzprofilen als deren statistische Zwillinge
gebildet. Das Up-, Cross- oder Plus-Selling gegenüber Bestandskunden erfolgt mit Hilfe statistischer Analysen, wie beispielsweise dem Collaborative Filtering. Auf diese Weise können Tausende
von Business Rules empirisch aus konkretem Nutzerverhalten
ermittelt werden.
Dem aufmerksamen Leser wird nicht entgangen sein, dass es
sich bei der Darstellung der vorgestellten Targeting-Ansätze de
facto um eine Taxonomie handelt. Die gewählte Darstellung leidet somit unter denselben drei Problemen wie jeder andere Topdown-Ansatz dieser Art:
Sie ist subjektiv – das heißt hierin drückt sich meine
persönliche Sicht aus, wie sich die im Markt angebotenen
Targeting-Lösungen kategorisieren lassen.
Sie ist statisch – der Targeting-Markt befindet sich im
grundlegenden und steten Wandel, was bedeutet, dass
es wahrscheinlich bereits Targeting-Ansätze gibt, die
hier nicht erfasst wurden.
Sie ist informationszerstörend – die Realität ist immer
komplexer als eine Kategorisierung, die sie abzubilden
versucht. Daher werden nicht alle vermarkteten Targeting Ansätze genau einem Paradigma zuzuordnen sein. Im
Gegenteil, viele der Targeting-Technologien sind
Hybridlösungen und vereinen sowohl den Top-down- als
auch den Bottom-up-Ansatz.
Welchen Nutzen hat also die vorgestellte Targeting-Kategorisierung in Anbetracht dieser drei grundlegenden Probleme?
Aus meiner Sicht hilft sie, die wachsende Komplexität der Targeting-Landschaft zu strukturieren – analog der Art und Weise, wie
die Farben Blau und Grün uns helfen, die komplexere Farbe Türkis
zu verstehen und zu beschreiben. Der Marketingprofi erhält somit
einen Bezugsrahmen, um die Lösungsansätze der Targeting-Anbieter zu unterscheiden, und zwar nicht, indem sie einer Kategorie
zugeordnet werden, sondern durch gezielte Fragen in dem dargestellten Bezugsrahmen.
Magazin für
Data Driven Advertising
11
Umdenken in der Wahl des
passenden Targetingsegments:
Zielgruppenvorgaben erst einmal
vergessen und das Kampagnenziel
in den Vordergrund stellen
Denke bei der Targetauswahl in Themen und Inhalten und nicht in Mediazielgruppen, das ist die
klare Empfehlung von Anna Arnold, Head of Client Development bei Semasio.
Dabei rät sie, das Kampagnenziel von Anfang an fest im Blick zu behalten und etwaige Zielgruppenvorgaben darauf abzuklopfen, ob diese überhaupt mit dem Kampagnenziel vereinbar sind.
Schnellstart Anleitung
Übersicht der Segmenttypen
Purchase Intent Targets
Alle Purchase Intent Targets leiten sich 1:1 aus den gezeigten
Kaufabsichten der jeweiligen User ab. Die Informationen generieren sich beispielsweise aus deren Warenkörben oder durch
deren konkrete Interaktion mit einer speziellen Produktkategorie auf einer oder mehreren Websites. Für unsere Purchase Intent Targets findet keine Modellierung statt. Die Qualität dieser
Targets ist deshalb außerordentlich hoch.
Interest Targets
Ein Userprofil bei Semasio ist eine große gewichtete Keyword
Cloud der wichtigsten Begriffe und Phrasen, der vom jeweiligen User konsumierten Internetseiten. Wenn ein neues Interest Target gebaut wird, erstellen wir dafür ebenfalls eine gewichtete Keyword Cloud. Dazu füttern wir die Semasio
Targetingtechnologie mit eindeutigen Beispielen von Themen-Channels und Webseiten, die ausschließlich das gewünschte Interesse widerspiegeln. Aus den gegebenen Bei-
Zur Erstellung Ihrer Wunschzielgruppe sind
zwei Herangehensweisen möglich:
Top-down-Ansatz: Du benennst uns einfach die User, die Du erreichen willst, und wir modellieren das gewünschte Target für Dich.
Bottom-up-Ansatz: Auf Basis einer definierten Usergruppe, die exemplarisch für die User steht, die Du erreichen willst (positives
Sample), finden wir weitere User.
Ein Beispiel: Für eine Probefahrt mit Eurem neuen Automodell
hast Du bereits Online-Anmeldungen erhalten. Nun möchtest Du
schnell und kostengünstig weitere Registrierungen generieren.
12
Magazin für
Data Driven Advertising
spielen extrahiert das System eine gewichtete Keyword Cloud,
den sogenannten semantischen Kern des gewünschten Interest Targets. Im zweiten Schritt identifiziert die Targetingtechnologie Deckungsgleichheiten zwischen den Keyword
Clouds der mehr als 60 Mio. User in der Semasio Profildatenbank und dem semantischen Kern des Targets. Der Grad der
Übereinstimmung wird dabei als Affinitätslevel ausgewiesen.
Zielgenauigkeit und Reichweite können nach Bedarf flexibel
geregelt werden.
Custom Targets
Beim Semantic Twinning finden wir in der Semasio Profildatenbank User, die sich ähnlich verhalten wie eine definierte Gruppe
von Usern, die eine gewünschte Aktion bereits durchgeführt haben. Sie könnten ebenfalls an Deinem Produkt „interessiert“
sein, sogar ohne sich dessen bisher bewusst zu sein.
Mit Interest Targets und Semantic Twinning
machst Du die User auf Dein Unternehmen
oder Produkt aufmerksam, die sich potenZiele & Attribution
ziell dafür interessieren könnten.
Interest oder Custom Targets können auch
Zum Erreichen bestimmter Ziele sind bebei Response-Kampagnenzielen zum Einstimmte Segmenttypen geeigneter als andesatz kommen. In diesem Fall ist es wichtig,
re. Um eine optimale Wahl treffen zu können,
den Kampagnenerfolg mit Hilfe eines geeigist es wichtig, sich der eigenen Kampagnenneten Attributionsmodells zu bewerten.
ziele frühzeitig bewusst zu sein. Die folgenEine Last-Klick-Attribution funktioniert für
Anna Arnold, Head of Client
de Abbildung zeigt, wann welche SegmenttyPurchase Intent Targets, da sich der User
Development Semasio
pen zum Einsatz kommen:
hier bereits sehr nahe an der Umsetzung einer Kaufentscheidung befindet. Wenn Du ein
Purchase Intent Targets
Semantic Twinning oder Interest Target wählst, erreicht Deine
Kampagne ein breiteres Publikum am Anfang des Marketing-FunWenn Du Response-Kampagnenziele verfolgst, ist es oft ratsam,
nels. Dabei ist die Wahrscheinlichkeit hoch, dass dies der erste
ein Purchase Intent Target zu wählen. Damit findest Du User mit
Kontakt des Nutzers sein wird. Eine Last-Klick-Attribution zur Ereiner aktuellen Kaufabsicht oder einem tatsächlichen Interesse.
folgskontrolle der Kampagne wäre daher nicht sinnvoll.
Dies funktioniert wie beim Retargeting: User, die bestimmte Internet- und Produktdetailseiten besucht haben, fallen in die ZielgrupMit Hilfe des sogenannten Affinitätslevels, das die Kongruenz eipe. Durch die Auswahl von Websites, die eine spezifische Kaufabnes Nutzers mit den bereits konvertierten Usern anhand eines Sco-
Mit dem Semantic Twinning kannst Du nahezu jede Wunschzielgruppe mit maximaler Reichweite ansprechen. Durch den
semantischen Profilierungsansatz können wir auf einen einmaligen Detailgrad an Informationen von über 60 Mio. Userprofilen
in unserer Profildatenbank zurückgreifen.
Alles, was wir dafür brauchen, ist Deine frühzeitige Entscheidung
mit uns zusammenzuarbeiten, denn wir benötigen nur 300 registrierte User. Über 90 % dieser Profile sind automatisch eine Teilmenge der über 60 Mio. Userprofile in der Semasio Profildatenbank, da Semasio über 90 % der deutschen Internetbevölkerung
in seiner Profildatenbank abbildet. Deswegen existieren auch für
diese User große gewichtete Keyword Clouds der wichtigsten Begriffe und Phrasen der vom jeweiligen User besuchten Internetseiten. So kann unsere Targetingtechnologie identifizieren, wie
sich die Keyword Clouds dieser User von denen der 60 Mio. anderen User aus unserer Profildatenbank unterscheiden und wie sie
sich in dieser Unterscheidung ähneln. Der Grad der Übereinstim-
Interest und Custom Targets
mung wird von unserer Targetingtechnologie als Affinitätslevel ausgewiesen, Zielgenauigkeit und Reichweite können also nach
Bedarf flexibel geregelt werden.
AUFMERKSAMKEIT
ÜBERLEGUNG
PURCHASE
INTENT
TARGE TS
INTEREST
TARGETS &
SEMANTIC
TWINNING
KAUF
sicht repräsentieren, wie Marktplätze, Vergleichsseiten etc., wirst
Du in die Lage versetzt, User zu erreichen, die bereits auf den Kauf
eines bestimmten Produkts abzielen. Es handelt sich dabei um
den unteren Teil des Marketing-Funnels, so erreichst Du weniger,
aber dafür hoch interessierte User.
Wirkungsraum der
verschiedenen
Semasio Segmente im
Marketing-Funnel
res beschreibt, kannst Du Deine Zielgruppe flexibel auswählen. Die
Höhe des Affinitätslevels beeinflusst die Größe des Segments,
also die Reichweite. Du kannst selbst entscheiden, ob Du weniger
User mit einer höheren Affinität oder mehr User mit einer geringeren Affinität erreichen willst.
Magazin für
Data Driven Advertising
13
Affinitätslevel: Beispielhaftes Verhältnis
von Affinität und Reichweite
Wähle eine geringere Reichweite um weniger User mit einer besonders hohen Affinität
oder eine höhere Reichweite um mehr User mit einer geringeren Affinität zu erreichen.
Hohe Affinität
Index 300
Index 100
Schwache Affinität
Niedrige Reichweite
Hohe Reichweite
Interest Target
Die Übertragung Deiner Zielgruppenvorgaben
auf die Semasio Segmente – das Kampagnenziel
immer im Blick haben
Deine Vorgehensweise in der Auswahl passender Targetingsegmente fußt vermutlich zunächst einmal auf der Dir vorliegenden
Beschreibung der Media- oder Marketingzielgruppe. Diese beinhaltet beispielsweise soziodemographische Merkmale, Interessen
oder ein bestimmtes Surfverhalten – Aspekte, die Du in Deinem
Online-Target berücksichtigen möchtest. Diese Anforderungen
können mit den Semasio Segmenten über soziodemographische
Targets und eine Vielzahl von Interessen- und Kaufabsicht-Targets
abgedeckt werden.
Bei der Übertragung Deiner Zielgruppendefinition auf die Semasio
Segmente ist es wichtig, dass Du neben der Zielgruppenbeschreibung auch das Kampagnenziel von Anfang an im Blick hast und
abwägst, ob dieses mit den definierten Media- oder Marketingzielgruppenvorgaben optimal erreicht werden kann – oft wird
dies nicht der Fall sein.
Ein Beispiel: Du möchtest einen neuen Animationsfilm bewerben.
Die vordefinierte Mediazielgruppe umfasst Frauen zwischen 24 bis
49 Jahren. Das Kampagnenziel ist es, möglichst viele Trailer-Views
zu generieren:
In diesem Fall solltest Du darüber nachdenken, User mit einem
Interesse für Animationsfilme anzusprechen oder zumindest die
in der Mediazielgruppe vordefinierten soziodemographischen Attribute mit einem Interesse an Animationsfilmen zu kombinieren.
Du wirst so mit einer höheren Wahrscheinlichkeit User finden, die
ein Interesse daran haben, den Trailer anzusehen, als wenn Du
nur auf das Target Frauen in der gewünschten Altersklasse gesetzt hättest.
Beispiele aus der Praxis:
Die nachfolgenden Beispiele geben einen kurzen Überblick über
verschiedene Möglichkeiten Mediazielgruppen unter Berücksichtigung Deiner Zielsetzung in Segmente zu überführen:
Beispiel 1: Kaufinteresse für Luxusuhren – wen interessiert am
Ende schon Alter und Einkommen, Hauptsache der User kauft.
Für einen Onlineshop, der hochwertige Herrenruhren verkauft, wurden Männer im Alter von 35 bis 59 Jahren mit einem hohen Ein-
14
Magazin für
Data Driven Advertising
kommen, die sich für Uhren interessieren, gesucht. Um diese zu
finden, wählten wir gezielt passende Onlinehändler, Hersteller und
Juweliere aus, die Luxusherrenuhren anbieten. Diese Shops sind
auf Männeruhren spezialisiert oder verfügen über eine entsprechende Shopkategorie, die wir für die Targetbildung heranziehen
konnten. Durch diese Herangehensweise wurden zwar nicht alle
zuvor definierten Ziele eindeutig erfüllt, da die soziodemographischen Attribute etwas von den exakten Vorgaben abwichen. Aber
entscheide selbst – wen hättest Du lieber in der Zielgruppe?
Einen Mann, 42, mit hohem Einkommen, der vor 21 Tagen einen
Artikel über die Funktionalität von Automatikuhren gelesen hat?
Oder einen Mann, 32, mit unbekanntem Einkommen, der in den
letzten zwei Wochen zweimal einen Onlineshop für Luxusuhren besucht hat?
Beispiel 2: Zielgruppenabgleich für Internet Service Provider –
Familiensegment sticht Gamer und Video-/Film-Streamer.
Wir wurden gebeten, für einen Internet Service Provider, der seine
Breitbandverbindung bewerben will, Targets zu bauen. Zusammen
mit dem Kunden haben wir Hypothesen darüber gebildet, wer einen Breitbandinternetanschluss brauchen könnte. Auf dieser Basis erstellten wir verschiedene Segmente, die bestimmte Zielgruppen abdecken: Gamer, Video-/Film-Streamer und Familien. Als wir
diese drei Segmente gegeneinander getestet haben, kamen wir zu
einem unerwarteten Ergebnis: Das Familien-Segment performte
mit Abstand am besten.
Schlussbemerkung: In vielen Fällen wird es mehr als eine Möglichkeit geben, Deine Wunschzielgruppe zu erreichen. Daher empfiehlt
es sich, stets unterschiedliche Ansätze und Strategien gegeneinander auszutesten, um den individuell Besten zu finden.
Zusammenfassung
Prüfe die Vereinbarkeit Deiner Kampagnenziele mit den Zielgruppenvorgaben.
Denke bei der Targetauswahl in Themen und Inhalten und nicht in Mediazielgruppen.
Teste verschiedene Ansätze und Strategien gegeneinander aus.
I am
unique.
Catch me
if you can!
SocioDemographic
Targets
Basisreichweite
Semasio
Proﬁldatenbank
> 60 Mio.
Unique User in
Deutschland!
Maximale Qualitätsreichweite für
alle soziodemograﬁschen Merkmale
Semantic Behavioral Targeting –
eine Targetingmethode für zielgenauere,
reichweitenstarke Zielgruppen
because we all become more unique
Liebe Leser,
Purchase Intent Targets
Katalog Semasio Classic Targets
Intents
Reichweite*
Unterhaltungs- &
Haushaltselektronik
Mode & Accessoires
Semasio bietet mit den Classic Targets ein breites Portfolio an reichweitenstarken Standardsegmenten, die wir Euch auf den nachfolgenden Seiten vorstellen:
Interest Targets – Zielgruppen unterteilt nach intensivem themenzentriertem Surfverhalten
Socio-Demographic Targets – Zielgruppen unterteilt nach soziodemographischen Attributen
Purchase Intent Targets – Zielgruppen unterteilt nach 1:1 gezeigten Kaufabsichten
2.254.696
Auto-Konﬁguratoren von Herstellern, Suchergebnisse oder Detailseiten in
Autobörsen und Kleinanzeigen-Seiten, Produktübersichts- oder Detailseiten für
Autoteile und Autozubehör, Prospekte oder Preislisten von Autoherstellern
Versicherungen
112.900
Versicherungsvergleiche, Versicherungsrechner (Krankenversicherung, Hausrat,
Reiseversicherung, Altersvorsorge, Berufsunfähigkeit, Haftpﬂicht), Produktdetailseiten von Versicherungsagenturen und Versicherungen
Reisen
Immobilien
Mein Tipp für die Auswahl eines Segments: Vergesst erst einmal die vorhandenen Zielgruppenvorgaben und stellt das Kampagnenziel in den Fokus. Mehr Informationen und Beispiele zur Auswahl des richtigen Zielgruppensegments findet Ihr in diesem Magazin ab Seite 12 in der Schnellstart Anleitung.
1.393.386
Suchergebnisse, Angebots-Übersicht- oder Detail-Seiten für Pauschalreisen,
Flüge, Hotels, Kreuzfahrten, Ferienwohnungen oder Last Minute Angebote in
Flugsuchen, Online-Reisebüros oder auf Seiten von Reiseveranstaltern, Hotels
und Fluggesellschaften
162.554
Suchergebnisse, Angebots-Übersicht- oder Detail-Seiten für Wohnungen oder
Häuser zum Kauf oder Miete von Immobilienbörsen, Kleinanzeigen im Bereich
Immobilien, oder Online-Immobilienmaklern
Beinhaltet nicht Gewerbeimmobilien
1.133.445
Suchergebnisse, Angebots-Übersicht-, oder Detail-Seiten für Theater-, Musik und
Sport-Tickets von Ticketbörsen, Webseiten, Veranstaltern oder Veranstaltungslocations
Telko & ISP
411.886
Vergleichsseiten für Mobilfunk- und Internettarife, Angebots-Übersicht- oder
Detail-Seiten von Mobilfunk Providern
Baby- & Kinderbedarf
356.908
Produkt-Übersicht-, Produkt-Detail- oder Checkout-Seiten von Produktvergleichern
oder Shops für Kindermode, Spielzeug, Kinderwagen, Autositze, Windeln, etc.
Geldanlagen
162.554
Suchergebnisse, Angebots-Übersicht- oder Detail-Seiten von Tagesgeld-, Fondund Depotvergleichs-Seiten, Trading-Plattformen und Fondsvermittlungen von
Investmentfonds, Aktienfonds, Rentenfonds, Kapitalanlagen, Geldanlagen und
geschlossenen Fonds, Trading-Plattformen
Sportartikel
347.220
Produkt-Übersicht-, Produkt-Detail- oder Checkout-Seiten von Produktvergleichern,
Retailern und Marken-Shops im Bereich Sport-Mode, -Geräte und -Zubehör
Beinhaltet nicht Street-Wear, nur Bedarf für aktive Sportler
Herzliche Grüße
Anna
Head of Client Development
Magazin für
Data Driven Advertising
Produkt-Übersicht-, Produkt-Detail- oder Checkout-Seiten von Produktvergleichern,
Retailern, Marken-Shops im Bereich Mode und Accessoires (Taschen, Tücher,
Schmuck, etc.)
Beinhaltet nicht Sportbekleidung (siehe Kaufabsicht „Sport“)
499.866
Event-Tickets
16
Produkt-Übersicht-, Produkt-Detail- oder Checkout-Seiten von Produktvergleichern,
Retailern und Marken-Shops im Bereich Unterhaltungs- & Haushaltselektronik
Unterhaltungs- & Haushaltselektronik umfasst: TV, Tablet, Handy, Smartphone,
PC, Laptop, Camcorder, Video, DVD & Blue Ray, Lautsprecher, MP3 Player, Radio,
Drucker, Telefon, Scanner, Digitalkamera, HIFI-Anlage & Boxen, Waschmaschine,
Trockner, Spülmaschine, Küchengeräte, Reinigungsgeräte, Bügeleisen, Herd,
Mikrowelle, Kühlschrank, Gefrierschrank
Auto & Motor
Alle Targetkataloge sind mit stets aktuellen Reichweiten auch auf unserer Website www.semasio.de
unter der Rubrik Kataloge Classic Targets einsehbar. Zusätzlich findet Ihr dort einen Katalog für
britische Purchase Intents Targets.
Damit Ihr Eure ganz spezielle Wunschzielgruppe mit maximaler Reichweite ansprechen könnt,
erstellen wir Euch gerne auch ein individuelles Custom Target.
Alle Targets sind untereinander sowie mit 3rd Party Targets kombinierbar. So stehen Euch unbegrenzte und individuelle Targeting-Möglichkeiten für Euer Data Driven Advertising zur Verfügung.
Gerne beraten wir Dich persönlich! Du erreichst uns unter:
[email protected] oder +49 40 350 175 77
1.960.168
Umfelder
Purchase Intent
Targets
17
Magazin für
Data Driven Advertising
*) Unique User auf Basis Semasio Proﬁldatenbank – August/September 2015
*) Unique User pro Monat auf Basis Semasio Profildatenbank – August/September 2015
Unbegrenzte
und individuelle
Targeting-Möglichkeiten
für Euer Data
Driven Advertising
Interest Targets
Katalog Semasio Classic Targets
Reichweite*
10.362.452
Inhalte von Autoherstellern und Autohändlern, Automagazine, Shops für
Autozubehör
Beinhaltet nicht Motorsport
10.879.029
Wirtschafts- und Finanz-Nachrichten, Wirtschaftsmagazine,
Business-Netzwerke
9.340.077
Foren, Seiten und Artikel zum Thema Familie und Erziehung, Online-Shops
für Kinder- und Babybedarf, Haushaltstipps
Online-Spiele
6.764.795
Browsergames, Online-Strategie und Rollenspiele, Foren zum Thema
Online-Gaming
Beinhaltet nicht Wetten oder Lotto
Gossip & Stars
9.054.712
Auto und Motor
Business & Wirtschaft
Familie & Erziehung
Wellness
Beruf & Karriere
Mode & Beauty
Finanzen
9.010.670
8.500.606
8.084.058
Essen & Trinken
6.743.417
Gesundheit
8.502.804
Immobilien
7.785.349
Unterhaltungs- &
Haushaltselektronik
18
4.924.735
Magazin für
Data Driven Advertising
8.783.402
Interests
Beispiele semantischer Kern
Vergleichsseiten, Foren, Artikel und Magazine zum Thema Entspannung,
Massagen, Wellness-Anwendungen, Sauna und Solarium, Fitness und Yoga,
Wohlbefinden, Wellness-Essen, Wellness-Urlaub
Stellenbörsen, Karrierejournale, Karriereseiten- und Stellenbörsen von einzelnen
Firmen oder Personalberatungen, Online-Bewerbungsberatung
Mode-Magazine, Beauty-Magazine, Webseiten und Online-Shops von
Modemarken, Mode-Retailer, Mode- und Beauty-Kategorien von Online-Portalen
Portale und Foren zum Thema Versicherung, Kredite, Aktien und Geldanlage,
Trading-Plattformen, Finanzmagazine, Versicherungs-, Kredit- und
Kontovergleichsseiten
Koch-Magazine, Rezept-Portale, Supermarkt- und Discounter-Vergleichsseiten,
Webseiten von Discountern, Supermarktketten und Lebensmittel-Herstellern
Gesundheitsportale (Diagnose, Therapie, Symptome), Foren zum Thema
Gesundheit, Gesundheitstipps
Immobilien-Portale, Immobilienbörsen, Kleinanzeigen zum Thema Immobilien,
Informationsseiten zum Thema Mieten und Kaufen
Webseiten von Herstellern, Online-Shops für Unterhaltungs- und Haushaltselektronik, Magazine und Artikel zum Thema Unterhaltungs- und Haushaltselektronik
Unterhaltungs- und Haushaltselektronik umfasst: TV, Tablet, Handy, Smartphone,
PC, Laptop, Camcorder, Video, DVD & Blue Ray, Lautsprecher, MP3 Player, Radio,
Drucker, Telefon, Scanner, Digitalkamera, HIFI-Anlage und Boxen, Waschmaschine,
Trockner, Spülmaschine, Küchengeräte, Reinigungsgeräte, Bügeleisen, Herd,
Mikrowelle, Kühlschrank, Gefrierschrank
Reichweite*
Beispiele semantischer Kern
Content Streaming
8.380.435
Mediatheken von TV-Sendern, Streaming-Portale, Video-Plattformen
Haus & Garten
9.467.183
Garten- und Wohn-Magazine, Shops für Möbel, Wohnaccessoires, Hauszubehör, Gartenzubehör und Pflanzen, Informationsseiten zum Thema Hausbau und
Renovierung
Gesellschaft & Politik
7.606.768
Kategorien Politik und Gesellschaft von Nachrichtenseiten, Artikel zum Thema
Politik und Gesellschaft, Politik-Magazine
Beinhaltet nicht die Themen Stars und Gossip
Sport
10.132.265
Reisen
10.804.963
Reisemagazine, Online Reisebüros für Flug-, Hotel- und Pauschalreisen, Webseiten
von Fluggesellschaften, Hotels und Reiseveranstaltern, Seiten von Tourismusverbänden, Online-Reiseführer
Unterhaltung
6.894.291
Musikportale, Radio- und TV-Sender, Lifestyle-Magazine, Bewertungen und Trailer
von Kino- und TV-Filmen, Streaming Dienste im Bereich Video und Radio (siehe
auch „Content Streaming“)
LOHAS
7.780.435
Nachrichten
9.575.488
Shopping
8.556.069
Klatsch und Boulevard-Magazine, Boulevard-Kategorien von Portalen und
Lifestyle-Magazinen, Foren zum Thema Promis und Stars
*) Unique User pro Monat auf Basis Semasio Profildatenbank – August/September 2015
Interests
Portale und Foren für aktive Sportler, Webseiten von Sportvereinen, OnlineTrainingspläne, Kategorien für Sportzubehör und -Mode in Online-Sport-Shops
oder Hersteller-Shops
Beinhaltet die Sportarten: Fussball, Tennis, Reiten, Golf, Handball, Basketball,
Laufen, Fitness, Aerobic, Radfahren, Volleyball, etc.
Beinhaltet nicht Sport-News
Informationsseiten von Umweltschutz-, Tierschutz- und Wohltätigkeits-Organisationen, Portale und Foren zum Thema Nachhaltigkeit, Umwelt und Klimawandel
Seiten, Forenbeiträge und Artikel zum Thema gesund und bewusst Leben
(Kochen, Sport, Wellness, etc.)
Beinhaltet nicht den Nachhaltigkeits-Bereich von Unternehmens-Webseiten
Nachrichten-Portale, News Rubriken von Portalen und Magazinen, lokale
Nachrichten, Nachrichten-Stream von Radiosendern
Online-Shops für verschiedenste online erwerbbare Produkte: Reisen, Mode, Schuhe,
Technik, Spielsachen, Lebensmittel, Tickets, Möbel, Wohnaccessoires, Bücher, etc.
Beinhaltet nicht Preisvergleichsseiten
Erst wenn ein User eine 3 Mal so hohe Affinität für ein bestimmtes Interest hat wie
die Userpopulation generell, wird er als Unique User für dieses Target berücksichtigt.
Hohe Affinität
Index 300
Index 100
Schwache Affinität
Niedrige Reichweite
Hohe Reichweite
Interest Target
Magazin für
Data Driven Advertising
19
*) Unique User pro Monat auf Basis Semasio Profildatenbank – August/September 2015
Interest Targets
Socio-Demographic Targets
Katalog Semasio Classic Targets
Demographics
Reichweite*
Reichweite*
Datenquelle
14.005.814
Auf Basis harter Registrierungsdaten extrapoliert
Berufsgruppe
IT Professionals
4.481.652
Auf Basis harter Registrierungsdaten extrapoliert
Geschlecht
Weiblich
14.438.492
Auf Basis harter Registrierungsdaten extrapoliert
Berufsgruppe
Management & Business
3.368.828 Auf Basis harter Registrierungsdaten extrapoliert
Einkommen
HH-Netto-Einkommen
≤ 2.000 €
7.104.990
Auf Basis harter Registrierungsdaten extrapoliert
Berufsgruppe
Immobilien &
Hausverwaltung
486.953
Auf Basis harter Registrierungsdaten extrapoliert
Einkommen
HH-Netto-Einkommen
>2.000 € bis ≤ 4.000 €
13.394.534
Auf Basis harter Registrierungsdaten extrapoliert
Berufsgruppe
Entscheider in Wissenschaft
270.027 Auf Basis harter Registrierungsdaten extrapoliert
Einkommen
HH-Netto-Einkommen
> 4.000 €
5.682.185 Auf Basis harter Registrierungsdaten extrapoliert
Berufsgruppe
Student
1.856.094
Auf Basis harter Registrierungsdaten extrapoliert
Haushaltsführer
14.954.463
Auf Basis harter Registrierungsdaten extrapoliert
Berufsgruppe
Transport & Logistik
1.320.881
Auf Basis harter Registrierungsdaten extrapoliert
Alter
20-49
15.299.476
Auf Basis harter Registrierungsdaten extrapoliert
Bildung
FH- oder Hochschulabschluss
4.311.809
Auf Basis harter Registrierungsdaten extrapoliert
Alter
20-29
5.348.086
Auf Basis harter Registrierungsdaten extrapoliert
Bildung
FH-Reife oder Abitur
2.985.873 Auf Basis harter Registrierungsdaten extrapoliert
Alter
30-39
8.021.014
Auf Basis harter Registrierungsdaten extrapoliert
Bildung
Haupt- oder Realschule
5.466.599 Auf Basis harter Registrierungsdaten extrapoliert
Alter
40-49
6.136.778
Auf Basis harter Registrierungsdaten extrapoliert
Bildung
Haushalt mit Kindern
2.909.611
Auf Basis harter Registrierungsdaten extrapoliert
Alter
50-59
6.401.868
Auf Basis harter Registrierungsdaten extrapoliert
Bildung
Haushalt ohne Kinder
7.944.675
Auf Basis harter Registrierungsdaten extrapoliert
Alter
60+
3.222.863
Auf Basis harter Registrierungsdaten extrapoliert
Berufsgruppe
Gesundheitswirtschaft
Magazin für
Data Driven Advertising
2.182.355
2.904.546
Auf Basis harter Registrierungsdaten extrapoliert
Auf Basis harter Registrierungsdaten extrapoliert
*) Unique User pro Monat auf Basis Semasio Profildatenbank – August/September 2015
Geschlecht
Männlich
Berufsgruppe
Rechnungswesen &
Finanzen
20
Demographics
Datenquelle
*) Unique User pro Monat auf Basis Semasio Profildatenbank – August/September 2015
Socio-Demographic Targets
Erst wenn ein User eine Deckungsgleichheit von mindestens 70% mit dem Modell
des soziodemographischen Merkmals aufweist, wird er diesem zugeordnet.
Hohe Deckungsgleichheit
70%
Niedrige Deckungsgleichheit
Niedrige Reichweite
Hohe Reichweite
Socio-Demographic Target
Magazin für
Data Driven Advertising
21
Übersicht Online Marketing Events | 2016
Die Frage, welche Veranstaltungen, Messen und Kongresse Du besuchen möchtest, stellt sich
vermutlich auch Dir jedes Jahr aufs Neue. Deshalb haben wir Dir die wichtigsten Veranstaltungen
im digitalen Marketing auf einen Blick zusammengefasst.
Februar
März
April
Mai
22
Magazin für
Data Driven Advertising
11.02.
| DIGITAL MEDIA CONFERENCE | Hamburg
11.02.
| PPC Masters | Berlin
16.02.
| Big Data Marketing Day | München
25.02.
| Semasio Hygge-Morning-Talks | Hamburg (Information und Anmeldung - siehe Rücktitel)
25.02.
| Big Data Summit | Hanau
25.-26.02.
| Online Marketing Rockstars | Hamburg
Juni
01.-02.06.
| DMX Austria | Wien
02.06.| Adtrader Conference | Berlin
07.06.| Smart Data Summit | München
20.06.| Online Marketing Forum | Hamburg
29.-30.06.| Co-Reach | Nürnberg
30.06.| Online Marketing Forum | Frankfurt am Main
Juli
04.-05.07.
| Online B2B Conference | München
11.07.
| Online Marketing Forum | München
August
30.-31.08.
| SuisseEMEX | Zürich
September
14.- 15.09.
| Dmexco | Köln
22.-23.09.
| Next Conference | Hamburg
01.-02.03.
| Internet World | München
01.-02.03
| CMCX | München
02.03.
| Semasio Hygge-Morning-Talks | München (Information und Anmeldung - siehe Rücktitel)
08.-10.03.
| eTail Germany | Berlin
14.-18.03.
| CeBIT | Hannover
15.-16.03.
| MobileTechCon | München
15.03.
| d3con | Hamburg
17.-18.03.
| SMX München | München
26.-27.09.
| Social Media Conference | Hamburg
20.-22.03.
| Digital Innovators’ Summit | Berlin
29.09.
| OMK | Lüneburg
| IT & Business | Stuttgart
| Online Marketing Konferenz Bielefeld | Bielefeld
Oktober
04.-06.10.
08.04.
12.-13.10.
| NEOCOM | Düsseldorf
13.04.
| e-marketingday Rheinland | Wuppertal
13.-14.04. | Swiss Online Marketing & Swiss eBusiness Expo | Zürich
| ecommerce conference | München
| Semasio Hygge-Morning-Talks | Düsseldorf (Information und Anmeldung - siehe Rücktitel)
November
07.11.
18.04. 09.11.
| Affiliate Conference | München
21.04. | Mobile Advertising Summit | Berlin
14.11.
| ecommerce conference | Hamburg
26.04. | TactixX | München
17.11.
| OMX | Salzburg
29.04. | e-Commerce Day | Köln
21.11.
| ecommerce conference | Frankfurt am Main
24.11.
| DEUTSCHER MARKETING TAG | Leipzig
01.-02.12.
| Marketing Management Kongress | Berlin
09.-10.05.
| Conference | Hamburg
29.05.-02.06. | e-marketingday Rheinland | Wuppertal
Dezember
Magazin für
Data Driven Advertising
23
Magazin produced by keycomm GmbH,
Fotos: C. Wimmer, keycomm GmbH
Hygge-Morning-Talks – die
gemütliche Data Driven Inforunde von und mit Semasio
Wie finde ich die optimale Zielgruppe für meine
Kampagnenziele?
Wie nutze ich Data wirklich effektiv und effizient?
Wie setze ich datengetriebene Kampagnen bestmöglich für das Programmatic Advertising auf?
Wenn Du Dir diese und ähnliche Fragen gelegentlich auch schon am frühen Morgen stellst, sind
die Hygge-Morning-Talks die richtige Anlaufstelle für Dich.
Hier dreht sich alles um die datengetriebene, programmatische Gegenwart und Zukunft des digitalen Marketings. Unsere dänisch angehauchte Roadshow setzt dort an, wo dieses Heft aufhört und
der brancheninterne Austausch Stärkung benötigt.
Die Termine im Überblick:
25.02.2016 Hamburg | Juwelier Studio (Eppendorfer Weg 87a)
02.03.2016 München | Kustermann (Viktualienmarkt 8)
Diskutiere mit uns im kleinen Kreis die Themen des Data Driven
Advertisings, die Dich im Alltag beschäftigen. Wir stellen uns den
Fragen und Schwierigkeiten, die Dir Kopfzerbrechen bereiten, und
liefern Antworten.
Neben guten Gesprächen und einem regional inspirierten Lunch
servieren wir Dir in garantiert hyggeliger Atmosphäre unsere gesammelte Erfahrung gepaart mit wertvollen hands-on Tipps.
Der offene Austausch wird durch zwei Vorträge angefeuert: Zuerst
gewähren Dir unsere Profis der Zielgruppenansprache einen Einblick in die verworrene Welt des Targetings, indem sie die Unterschiede zwischen den methodischen Ansätzen erläutern und klare
Handlungsempfehlungen für die Wahl des optimalen Targetingsegments aufzeigen. Im Anschluss erklären Dir die Kollegen vom Trading Desk adlicious step by step worauf es beim Aufsetzen datengetriebener Kampagnen im Programmatic Advertising ankommt.
Genieße, lerne und networke auf den Hygge-Morning-Talks in Hamburg, München und Düsseldorf.
Wir freuen uns auf Dich!
Semasio GmbH
Eppendorfer Weg 285
20251 Hamburg
Germany
Visiting address:
Semasio GmbH
Bäckerbreitergang 75
20355 Hamburg / Germany
T.: +49 40 350 175 77
[email protected]
www.semasio.com
18.04.2016 Düsseldorf | na und? (Worringer Str. 70)
Wir starten um 9:30 Uhr mit einem gemeinsamen Kaffee und
Brötchen auf die Hand.
Nach dem Lunch werden wir ab 13:30 Uhr langsam die Segel
streichen.
Unsere Experten vor Ort:
Kasper Skou, CEO & Co-Founder, Semasio
Anna Lena Arnold, Head of Client Development, Semasio
Viktor Eichmann, Managing Director & Co-Founder, adlicious
Daniel Skoda, Managing Partner, adlicious
Die Teilnahme am Event ist für Dich kostenlos. Eine verbindliche
Anmeldung ist allerdings notwendig.
Melde Dich per E-Mail unter [email protected] oder telefonisch unter +49 40 350 175 77 für die Hygge-Morning-Talks an.
Das Platzangebot ist begrenzt. Der Einlass kann daher nur erfolgen, wenn Du die durch uns versandte Bestätigungsmail vorzeigen kannst.

Download Report