WAS STECKT BEI PROGRAMMATISCHER WERBUNG UNTER DER HAUBE?

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1 WAS STECKT BEI PROGRAMMATISCHER WERBUNG UNTER DER HAUBE? DER FÜNF-STUFEN-PROZESS, DER EINE ONLINE-ANZEIGE BLITZSCHNELL VON ZU VERKAUFEN IN VERKAUFT VERWANDELT von Michael Benisch, Director of Artificial Intelligence, Rocket Fuel Inc.

2 WENN MAN DAMALS, IN DEN NEUNZIGERN, verstehen wollte, wie digitale Werbung funktioniert, dann war das so einfach, wie bei einem Ford unter die Motorhaube zu schauen. Man sah alle Teile und wusste sofort, wie sie miteinander verbunden waren. Tatsächlich wurden Werbedeals einfach so zusammengezimmert. Die Prozesse für Anzeigenkäufe und -platzierungen wurden von Menschen erledigt und das oft sogar per Telefon. Die manuellen Aufträge für Anzeigen wurden auf Papier festgehalten und in riesigen Aktenschränken aufbewahrt. Die Mechanik dahinter war alles andere als beeindruckend. Und von Streamlining konnte ohnehin keine Rede sein. Aber man wusste sofort, womit man es zu tun hatte. Heute sieht das allerdings ganz anders aus. Technologie hat das Kommando übernommen. Wenn Sie bei der programmatischen Werbung unter die Haube schauen, dann ist es wie in den Motorraum einer Interstellarrakete zu blicken. Überall funkelnde Bauteile aus Silizium und Metall, die alle in nur einem Wimpernschlag eine erstaunliche Menge komplexer Berechnungen ausführen. Man möchte viel lieber die Motorhaube wieder herunterklappen als zu versuchen, den Motor zu verstehen. Dabei ist die neue Welt der digitalen Werbung gar nicht so kompliziert, wie sie zunächst aussieht. Lassen Sie uns Schritt für Schritt betrachten, was passiert, wenn eine Verbraucherin einen interessanten Link sieht.

3 SCHRITT 1: ANONYME VERBRAUCHERIN KLICKT AUF EINEN LINK Unsere durchschnittliche anonyme Verbraucherin, kurz: AV, sieht einen interessanten Link zu einem Artikel auf faz.net und beschließt ihn anzuklicken, um den Artikel zu lesen. Dadurch wird eine Vielzahl von Aktivitäten in Gang gesetzt, die alle innerhalb weniger Millisekunden geschehen. Um zu verstehen, was als Nächstes passiert, hilft es, wenn man sich vorstellt, dass man ein Video der Vorgänge in Zeitlupe betrachtet. MEHR LESEN

4 SCHRITT 2: HIER KOMMT DER INHALT. ABER WELCHE ANZEIGEN SOLL DIE AV ZU SEHEN BEKOMMEN? AD EXCHANGES FB Y G MS YT Der Inhalt des Publishers wird im Browser der AV geladen. Zu diesem Zeitpunkt befinden sich dort, wo die Anzeigen erscheinen werden, noch leere Flächen. Welches ist die beste Werbung für die AV? Woran ist sie genau in diesem Moment am meisten interessiert? Welche Anzeigen wären interessant genug, dass für den Werbetreibenden die Chance auf eine erfolgreiche Conversion besteht? Die AV ist eine Top-Verbraucherin, der Viele ihre Werbung zeigen wollen. Doch es ist das System, das darüber entscheidet, ob jetzt eine gute Gelegenheit ist ihr eine Werbeanzeige zu zeigen. Werbeanfrage Aus Sicht des Publishers geht es darum, möglichst viel Geld damit zu verdienen, dass sich eine besonders gute Kundin wie unsere AV für ihn interessiert. Doch was ist dafür der ideale Preis? Ein Ad Exchange eignet sich gut dafür, die Bedürfnisse von Käufern und Verkäufern von Werbung aufeinander abzustimmen, um den optimalen Preis zu ermitteln. Nach ein paar schnellen Berechnungen bietet die Nachrichtenwebseite die Impression einer Ad Exchange an. Und das alles passiert schneller, als Sie blinzeln können. Wie viele verschiedene solche Anzeigenbörsen gibt es? Viel mehr, als den meisten Menschen bewusst ist. Wir bei Rocket Fuel arbeiten mit Meta-Börsen zusammen, zu denen wiederum jeweils diverse kleinere Börsen und einzelne Web-Publisher gehören.

5 WERBEMÖGLICHKEIT AD EXCHANGES BIETER SCHRITT 3: FB Y G MS YT HEY VERMARKTER, WILLST DU EINER AV EINE TOLLE ANZEIGE PRÄSENTIEREN? Die Ad Exchanges senden potenziellen Bietern eine Angebotsanfrage, die ihnen eine Reihe von Informationen darüber zur Verfügung stellt, wie attraktiv ein bestimmter Verbraucher für sie ist: Werbeanfrage Lieber Bieter, folgendes wissen wir über diese anonyme Verbraucherin, aufgrund ihrer Cookies und anderer Daten, die wir über sie besitzen. Zugang zu personenbezogenen Daten erhaltet ihr natürlich nicht, aber dennoch haben wir zahlreiche Informationen für euch. Sie verwendet die aktuelle Version von Firefox für Mac, sie benutzt momentan kein mobiles Gerät, dies ist die URL der Seite, die sie gerade lädt, und du kannst ihr ein schönes 300 x 250 Pixel großes Banner zeigen, falls dein Gebot hoch genug ist.

6 MASCHINENLERNENDE ALGORITHMEN BIETER WERBEMÖGLICHKEIT AD EXCHANGES Werbeanfrage FB G Y MS YT ANONYMES PROFIL SCHRITT 4: MILLISEKUNDEN ZUM ABWÄGEN Die Seite des Bieters (die, welche die Entscheidung trifft, welche Werbetreibenden der AV am liebsten eine Anzeige zeigen wollen), muss herausfinden, wie viel ihm die Aufmerksamkeit der AV wert ist. Die Entscheidung jedes Bieters darüber, wie viel er bieten will, muss innerhalb von 100 Millisekunden erfolgen. Das ist nicht lang, und es werden im programmatischen Ökosystem diverse Technologien eingesetzt, um diese Entscheidung zu treffen. Die primitivsten Technologien bzw. einfache Algorithmen verwenden für die Entscheidung, wie viel geboten wird, in der Regel einen oder mehrere Faktoren. Zum Beispiel: Wir bieten für jeden Automobil-Interessenten genau 15 $. Das ist zwar einfach, aber nicht besonders clever. Die komplexeren Entscheidungssysteme integrieren maschinelle Lernverfahren in den Bietprozess und berücksichtigen Elemente wie die folgenden: Sind wir dieser Verbraucherin schon einmal begegnet? Was haben wir über sie bereits früher einmal erfahren? Auf welche Arten von Anzeigen reagiert sie besonders gut? Welche Arten von Anzeigen ignoriert sie? Wie viele Daten besitzen wir über diese Verbraucherin? Reichen diese Daten für das Biet-Modell aus, oder sollten wir Daten dazukaufen, bevor wir uns entscheiden? Wie sich herausstellt, sind wir dieser speziellen AV bereits begegnet und wissen ein paar Dinge über sie, auf der Grundlage ihrer anonymisierten Aktivitäten im Browser. Sie ist zwischen 20 und 30 Jahre alt. Sie hat sich kürzlich nach einem Import-Auto der Einsteigerklasse umgesehen. Sie plant für Dezember eine Reise nach Portugal. Unsere lernenden Algorithmen wissen, was wir wissen, und sie rechnen diese und andere Faktoren mit ein, um für den Fall, dass wir dieser AV jetzt Werbung zeigen, die Erfolgswahrscheinlichkeit zu bestimmen. Dementsprechend wird dann die Höhe des Gebotes festgelegt. Vorgegebene Gebote gibt es nicht. Jedes Gebot wird individuell ausgewertet, preislich bewertet und analysiert. Dies geschieht mehrere Milliarden Mal am Tag, und keine zwei Gebote sind dabei komplett identisch. Die naheliegende Frage lautet also: Was macht ein gutes Gebot aus? Die Antwort: Das hängt ganz davon ab, was der Auffassung Ihres Systems nach geschehen wird, wenn die AV die Anzeige sieht. Falls Ihr System der Anzeige eine ziemlich geringe Erfolgswahrscheinlichkeit beimisst, sollte es so wenig wie möglich bieten. Dieser Werbetreibende wird das Gebot wahrscheinlich nicht für sich entscheiden. Und falls doch, muss er nicht viel für die Anzeige bezahlen. Dann kostet sie nicht viel, und funktionieren könnte sie ja trotzdem. Falls Ihr System der Anzeige aber eine hohe Erfolgswahrscheinlichkeit beimisst, sollte es so viel bieten, wie es rechtfertigen kann, um diese Verbraucherin zu erreichen. Maschinenlernende Algorithmen können genau entscheiden, wie viel die Aufmerksamkeit der AV wert ist und in manchen Fällen können sie sogar eine personalisierte Anzeige für die AV kreieren und ihr sofort präsentieren. Und da all dies in Echtzeit geschieht, kann es auf einer ganzen Reihe von Faktoren basieren, u. a. Standort, laufenden Preisen (Stichwort Flugtickets oder Hotelzimmer) und überhaupt fast allem, wo Daten vorliegen, die bei der Entscheidung helfen.

7 MASCHINENLERNENDE ALGORITHMEN BIDDER ADVERTISING OPPORTUNITY ANONYMES PROFIL BEWERTUNG = GEBOT AD EXCHANGES Werbeanfrage FB G YT Y MS Gebot bestátigt Werbung ausgespielt SCHRITT 5: ZUSCHLAG! DIE ANZEIGE, DIE DEN ZUSCHLAG ERHALTEN HAT, IST FÜR DIE AV AUSGEWÄHLT WORDEN UND ERSCHEINT AUF DER WEBSITE, UND AV KLICKT AUF DIE ANZEIGE In unserer Zeitlupen-Version der Ereignisse haben wir gesehen, wie hunderte potenzielle Werbetreibende im Bruchteil einer Sekunde hunderte Entscheidungen getroffen haben, um zu entscheiden, welche Anzeige sie der AV zeigen wollen. In diesem Fall gibt es gute Nachrichten für den Werbetreibenden: Die AV war guter Laune, als sie die Anzeige gesehen hat. In Kauflaune. Nachdem sie die Auto- Anzeige gesehen hatte, ist sie zum Autohändler gegangen und hat einen Kaufvertrag abgeschlossen aus der Auto- Interessentin ist eine Neuwagenbesitzerin geworden. Dennoch sollten Sie daran danken, dass die meisten Anzeigen egal wie brillant sie gemacht sind einen Verbraucher wahrscheinlich nicht beim ersten Sehen überzeugen. Bereits im 19. Jahrhundert beschrieb Hermann Ebbinghaus die sogenannte Lernkurve, und die gilt auch für den Verbraucher. Die Werbeforschung zeigt, dass ein Verbraucher eine Anzeige in der Regel mehrmals sehen muss, bevor er die Botschaft verinnerlicht und eine Reaktion erfolgen kann. Und bei größeren Investitionen mit langem Einkaufszyklus wie beispielsweise Autos werden besonders viele Expositionen über einen besonders langen Zeitraum hinweg benötigt. EINE TESTFAHRT BUCHEN Daran liegt es (zumindest teilweise), dass es so wichtig ist, durch programmatische Werbung die Targeting- Möglichkeiten zu verbessern. Man muss die AV so oft erreichen, dass man ihr etwas verkauft, aber wiederum nicht so oft, dass sie sich über den Automobilhersteller ärgert (und man Geld zum Fenster hinauswirft).

8 FÜNF EINFACHE SCHRITTE IN WENIGEN MILLISEKUNDEN Damals, zur Zeit der Mad Men (und eigentlich noch bis vor Kurzem), dauerte es Monate oder sogar Jahre, bis eine Entscheidung darüber getroffen wurde, welche Anzeige ein Vermarkter dem Verbraucher präsentieren sollte. EINE TESTFAHRT BUCHEN Mit der heutigen programmatischen Werbung werden dieselben Entscheidungen binnen Millisekunden gefällt, Milliarden Mal am Tag, auf der ganzen Welt. Es ist eine Strategie, die der Mensch ganz buchstäblich nicht ohne Computer erledigen könnte bis man eine Anfrage verstanden hätte, wäre es schon zu spät, noch dafür zu bieten.

9 WAS IST SO WICHTIG DARAN, UNTER DIE HAUBE ZU GUCKEN? Ich hoffe, Sie konnten nun bei der programmatischen Werbung ein wenig unter die sprichwörtliche Motorhaube blicken und es ist ein wenig einfacher für Sie geworden, zu verstehen, wie sie den Verkauf ankurbeln kann. Deshalb ist es so wichtig, unter die Haube zu gucken. Am Ende gewinnt immer der beste Algorithmus. Welche Ergebnisse eine programmatisch gekaufte Anzeige bringt, hängt fast ausschließlich davon ab, wie gut die Entscheidungen sind, die die Algorithmen treffen können. Wir bei Rocket Fuel haben festgestellt, dass ein System umso intelligenter ist, je mehr Datenpunkte ein Algorithmus bewerten und je mehr er von jeder Möglichkeit zu bieten lernen kann. Und ein System, das intelligentere Entscheidungen trifft, liefert die besseren Ergebnisse. Jetzt, wo Sie mehr wissen, können Sie auch schwierigere Fragen stellen: Wie gut kennt Ihr Partner für programmatische Werbung Verbraucher wie die AV wirklich? Benutzt er Modelle mit Festpreis-Geboten, um sie zu erreichen? Wie viele Faktoren integriert Ihr Bieter in sein Modell, um die Höhe eines Gebots zu bestimmen? Bildet die Gebotsverteilung Ihres Partners für programmatische Werbung eine glatte Kurve, oder sind Gebots-Bündel um runde Zahlen herum zu sehen? Schauen Sie unter der Haube, bevor Sie sich für einen Partner entscheiden. So können Sie von vorneherein feststellen, wer Sie ans Ziel bringen wird und wer eher planlos unterwegs ist.