PREDICTIVE BEHAVIORAL ADVERTISING

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1 PREDICTIVE BEHAVIORAL ADVERTISING

2 Inhaltsverzeichnis 3 Was ist Predictive Online Behavioral Advertising (poba)? Wer nutzt Predictive Online Behavioral Advertising? Was sind die Vorteile von Predictive Online Behavioral Advertising? Was ist der Unterschied zwischen Predictive Online Behavioral Advertising und Online Behavioral Advertising? Statistische Verfahren in der Mediaplanung Reichweite, Qualität und Wirtschaftlichkeit von poba Was beeinflusst die Qualität von Predictive Online Behavioral Advertising? Wie kann die Qualität von Predictive Online Behavioral Advertising gemessen werden? Warum lohnt sich der Einsatz von Predictive Online Behavioral Advertising? Experten 9 Bundesverband Digitale Wirtschaft (BVDW) e.v. 10 Impressum 11

3 PREDICTIVE BEHAVIORAL ADVERTISING 4 WAS IST PREDICTIVE ONLINE BEHAVIORAL ADVERTISING (POBA)? poba ist ein Verfahren zur statistischen Modellierung von Nutzergruppen mit ähnlichem Surfverhalten, die gleiche Merkmale (z. B. Soziodemografie, Produktinteressen) zugewiesen bekommen. poba ist kein Reichweiten-Messsystem, sondern eine Methode der Werbeauslieferung, digitale Zielgruppen mit höherer Reichweite zur Verfügung zu stellen. Grundlage für poba ist OBA. Online Behavioral Advertising bezeichnet die Auslieferung digitaler Werbung basierend auf dem vergangenen Surfverhalten (Behavior) der Nutzer. Zum Beispiel wird Werbung für ein Automodell dann angezeigt, wenn ein Nutzer hinreichend oft in einem bestimmten Zeitraum Automobil-Umfelder besucht hat. Aus diesem Verhalten wird abgeleitet, dass der Nutzer sehr an Autothemen interessiert ist. In Ergänzung zu OBA bezeichnet predictive Online Behavioral Advertising die Auslieferung digitaler Werbung an Nutzergruppen, denen anonymisiert bestimmte Attribute (Soziodemografie, Produkt- und Kaufinteressen, psychografische Merkmale etc.) mit Hilfe von statistischen Prognosen basierend auf Surfverhalten, Befragung und ggf. externen Daten zugeschrieben werden. WER NUTZT PREDICTIVE ONLINE BEHAVIORAL ADVERTISING? Predictive Online Behavioral Advertising wird von Agenturen, Werbungtreibenden, Adnetworks, Vermarktern und Publishern betrieben bzw. umfangreich genutzt. WAS SIND DIE VORTEILE VON PREDICTIVE ONLINE BEHAVIORAL ADVERTISING? a) poba besitzt einen Mehrwert, da hiermit bestimmte Zielgruppen online mit höherer Reichweite ansprechbar gemacht werden. b) Zielgruppen können über poba Umfeld-unabhängig (Joghurt-Interessierte, Männer, Haupteinkommensbezieher etc.) adressiert werden.

4 PREDICTIVE BEHAVIORAL ADVERTISING 5 WAS IST DER UNTERSCHIED zwischen PREDICTIVE ONLINE BEHAVIORAL ADVERTISING UND ONLINE BEHAVIORAL ADVERTISING? a) poba erreicht bei vielen Zielgruppen signifikant höhere Reichweiten im Vergleich zu klassischem OBA, weil durch statistische Hochrechnungen Zielgruppenpotenziale ansprechbar gemacht werden, die über das klassische OBA nicht verfügbar wären. b) poba ermöglicht die Ansprache auf Basis von umfeldunabhängigen Eigenschaften wie z. B. soziodemografischen Merkmalen oder Interessen, für die es keine entsprechenden Umfelder gibt. c) Oftmals wird klassisches Online Behavioral Advertising als Instrument für Direktmarketing eingesetzt, Predictive Online Behavioral Advertising wird als Instrument zur Markenkommunikation verwendet. STATISTISCHE VERFAHREN IN DER MEDIAPLANUNG In sämtlichen Mediengattungen werden statistische Verfahren als Planungsgrundlage eingesetzt. Nicht nur online, sondern auch in Print oder TV dienen statistische Verfahren zur Hochrechnung zwecks Rezipientenanalyse. Sämtlichen statistischen Verfahren gemein sind Erhebungsungenauigkeiten, die zu Abweichungen im Vergleich zu einer Vollerhebung führen können. Auch die klassische Online-Mediaplanung unterliegt solch systemischen Varianzen, da sie wie predictive Online Behavioral Advertising auf der Kombination von Marktforschung und statistischen Hochrechnungen beruht. Präzisionsvergleiche mit Paneldaten sind hierbei aufgrund unterschiedlicher Datengrundlagen nur schwer möglich. Studien zu Messungen von kampagnenspezifischen Zielgruppengenauigkeiten mit Hilfe von Marktforschungspanels sind nur unter bestimmten Bedingungen valide. Erstens muss sowohl in der Kampagne als auch im Panel eine Mindestfallzahl für die Gewährleistung statistischer Validität gegeben sein, was oft nicht der Fall ist. Zudem müssen alle anderen Parameter wie z. B. Laufzeit mit der Kampagne übereinstimmen. Darüber hinaus müssen solche Präzisionsvergleiche gegen ein gültiges Benchmark gemessen werden, idealerweise gegen einen identischen Vergleichsflight, der ohne poba bzw. jegliche Formen nutzungsbasierter Online-Werbung ausgeliefert wird unter sonst gleichen Bedingungen.

5 PREDICTIVE BEHAVIORAL ADVERTISING 6 REICHWEITE, QUALITÄT UND WIRTSCHAFTLICHKEIT VON POBA Als Erfolgsfaktoren für poba können die Reichweite, die Genauigkeit der adressierten Zielgruppe sowie die Wirtschaftlichkeit herangezogen werden. a) Effizienz (Wirtschaftlichkeit): Um die Effizienz zu messen, ist das korrekte Vergleichskriterium der Strukturanteil in der Zufallsauslieferung. Beim Vergleich von Zielgruppenanteilen oder TKPs sollten daher immer der jeweilige Zielgruppenanteil in der Grundgesamtheit sowie der entsprechende Zielgruppen-TKP herangezogen werden: etkp und Zielgruppenanteil an jährigen Frauen mit Interesse an Musik ZG-Anteil TKP (brutto) ZG-TKP (brutto) Effizienzvorteil Zufall 10 % poba 20 % % b) Reichweite versus Präzision: Eine zusätzliche Erhöhung der Präzision des Predictive Online Behavioral Advertising ist grundsätzlich durch eine gleichzeitige Reduktion der Reichweite möglich. c) Spezifität der Zielgruppen: Auch die Anzahl der miteinander kombinierten Merkmalsausprägungen hat einen Effekt auf die Präzision der Zielgruppenansprache. Je mehr Merkmale UND-verknüpft werden, desto geringer wird die Präzision. Gleiches gilt allerdings auch für die Zielgruppe in der Zufallsauslieferung. Der Effizienzzuwachs bleibt also grundsätzlich erhalten. Soll allen methodischen Unterschieden zum Trotz ein Vergleich der poba-zielgruppengenauigkeit im Vergleich mit AGOF-Daten vorgenommen werden, sind bei einer poba- Reichweite von 50 % der AGOF-Reichweite folgende Beispiele mit unterschiedlicher Granularität in der Regel in der Zielgruppe realistisch: Effizienzgewinne im Verhältnis zur Zufallsauslieferung Zielgruppe Anteil AGOF Anteil poba (Trefferquote) Effizienzgewinn (Index) Frauen 60 % 75 % - 80 % 125 % % jährige Frauen 30 % 45 % - 60 % 150 % % jährige Männer 20 % 35 % - 45 % 175 % % jährige Frauen 10 % 15 % - 20 % 150 % % mit Interesse an Musik

6 PREDICTIVE BEHAVIORAL ADVERTISING 7 WAS BEEINFLUSST DIE QUALITÄT VON PREDICTIVE ONLINE BEHAVIORAL ADVERTISING? Güte der beschreibenden Merkmale und der Zielgröße (bedingt durch Herkunft z. B. Registrierungsdaten vs. Befragung) Anzahl der beschreibenden Merkmale Umfang der gesamten Stichprobe (z. B. begrenzt durch ausgefüllte Fragebögen) Modellierungskomplexität (kombinierte, abgeleitete oder zeitlich zukünftige Zielgruppen sind schwerer zu prognostizieren) Verteilung in der Zufallsauslieferung (z. B. Geschlechterverteilung bei Nachrichtennutzung versus Geschlechterverteilung bei speziellem Sportinteresse) WIE KANN DIE QUALITÄT VON PREDICTIVE ONLINE BEHAVIORAL ADVERTISING GEMESSEN WERDEN? Präzisionswerte (z. B. absolute Trefferraten) für sich genommen sagen wenig über die Qualität der Profildaten aus, da immer eine Vergleichsmessung für die Benchmark erforderlich ist. Das Benchmarking erfolgt stets vs. Zufallsauslieferung und auf Basis des Zielgruppen-TKP. Ein valider Vergleich ist die Messung der Strukturanteile in der Zufallsauslieferung mit identischen Methoden (gleicher Zeitraum, gleiche Auslieferungslogik). Benchmark Fallgröße Platzierung Messung gegen die richtige Größe Mindeststandards müssen erfüllt sein, um valide Aussagen treffen zu können Nur Platzierungen, die tatsächlich mit Targeting liefen, können auch ausgewertet werden.

7 PREDICTIVE BEHAVIORAL ADVERTISING 8 WARUM lohnt SICH DER EINSATZ VON PREDICTIVE ONLINE BEHAVIORAL ADVERTISING? poba-systeme stellen eine unentbehrliche Mechanik zur Verfügung, mit der ein Werbetreibender und seine Agentur seine Maßnahmen planen und aussteuern kann, beziehungsweise stellen ein alternatives Instrument für die Optimierung der Agentur-Planungsarbeit und der Medienleistung dar. Targeting funktioniert! Und wenn man die Erwartungen in realistischen Bahnen hält, sind die Erfolge durchaus beeindruckend nicht selten schlägt die Treffergenauigkeit des Targetings die entsprechende Channel-Rotation des Vermarkters oder spielt auf einem ähnlichen Qualitätslevel bei gleichzeitig hervorragenden Ergebnissen in Bezug auf Branding-Wirkung oder andere Leistungsmerkmale der Kampagne. Auf den Punkt gebracht 40 Prozent Männeranteil durch Targeting kann nicht gut sein, oder? Was aber, wenn die 40 Prozent in einem Umfeld getroffen wurden, in dem ohne Hilfsmittel nur 5 Prozent erreicht worden wären? Der Streuverlust also um den Faktor acht reduziert werden konnte? Wie man sieht, bedarf ein Leistungswert immer eines Benchmarks, um beurteilt werden zu können das kann ein Zufallswert im gleichen Umfeld sein oder eine Channel-Buchung mit dem gleichen Ziel.

8 EXPERtEn 9 EXPERtEn EXPERtEn Meike Arendt, Media als head of Product Management Video, SevenOne Media Meike Arendt leitet seit 2011 die Vermarktung des Digitalen InStream Video-Portfolios der SevenOne Media als head of Product Management Video. zuvor war sie als Senior Product Manager verantwortlich für die Steuerung der targeting Aktivitäten der SevenOne Media und die Vermarktung verschiedener Plattformen der ProSieben Sat.1 Media AG. Im BVDW engagiert sie sich seit mehreren Jahren in der Unit targeting. Uli heimann, Director Data Solutions, nugg.ad, leiter der Unit targeting im BVDW Uli heimann verantwortet als Director Data Solutions Business Development der nugg.ad Data Management Platform und das strategische Partnermanagement. Ab 2007 baute er das nugg.ad consulting auf und leitete es, danach war er tätig als Director International consulting. neben seiner tätigkeit bei nugg.ad engagiert sich Uli heimann als leiter der Unit targeting beim Bundesverband Digitale Wirtschaft (BVDW). thomas Schauf, Senior Fachgruppenmanager, Bundesverband Digitale Wirtschaft (BVDW) e.v. thomas Schauf ist seit Mai 2006 beim Bundesverband Digitale Wirtschaft (BVDW) e.v. Der 33-jährige studierte Politikwissenschaftler nimmt in seiner Funktion als Senior Fachgruppenmanager eine Schnittstelle zwischen Industrie, Politik und Öffentlichkeitsarbeit ein. zudem fungiert er als Projektleiter Selbstkontrolle Online-Datenschutz im BVDW. Schon Ende der 90er-Jahre eignete er sich umfassende Kenntnisse über politische Prozesse und deren Gestaltung sowie die Funktionsweise von Verbänden und Interessengruppen an. zuvor war Schauf als Berater im Verbandsmanagement tätig. Fred türling, leiter Bereich Media Information & technology, United Internet Media Fred türling leitet seit 2009 bei der United Internet Media den Bereich Media Information & technology (targeting und Business Intelligence). Fachlicher Schwerpunkt sind Social Media & Web Analytics, targeting & Kampagnen Management und Data Warehousing für die Branchen Medien, Handel und Internet & Telekommunikation. Bisherige berufl iche Stationen waren SHS VIVEOn, AOl, OttO GROUP und Siemens.

9 Bundesverband Digitale Wirtschaft (BVDW) e.v. 10 Bundesverband Digitale Wirtschaft (BVDW) e.v. Der Bundesverband Digitale Wirtschaft (BVDW) e.v. ist die Interessenvertretung für Unternehmen im Bereich interaktives Marketing, digitale Inhalte und interaktive Wertschöpfung. Der BVDW ist interdisziplinär verankert und hat damit einen ganzheitlichen Blick auf die Themen der digitalen Wirtschaft. Er hat es sich zur Aufgabe gemacht, Effizienz und Nutzen digitaler Medien transparent zu machen und so den Einsatz in der Gesamtwirtschaft, Gesellschaft und Administration zu fördern. Im ständigen Dialog mit Politik, Öffentlichkeit und anderen Interessengruppen stehend, unterstützt der BVDW ergebnisorientiert, praxisnah und effektiv die dynamische Entwicklung der Branche. Die Summe aller Kompetenzen der Mitglieder, gepaart mit den definierten Werten und Emotionen des Verbandes, bilden die Basis für das Selbstverständnis des BVDW. Wir sind das Netz

10 Impressum 11 PREDICTIVE BEHAVIORAL ADVERTISING Erscheinungsort und -datum Düsseldorf, 9. Mai 2012 Herausgeber Bundesverband Digitale Wirtschaft (BVDW) e.v. Berliner Allee Düsseldorf Telefon: Telefax: Internet: Geschäftsführerin Tanja Feller Präsident Arndt Groth Vizepräsidenten Christoph N. v. Dellingshausen, Matthias Ehrlich, Harald R. Fortmann, Ulrich Kramer, Burkhard Leimbrock Kontakt Unit Targeting im BVDW Thomas Schauf, Senior Fachgruppenmanager Titelgrafik Ferdinand Schulte-Bockholt Vereinsregisternummer Vereinsregister Düsseldorf VR 8358 Rechtshinweise Alle in dieser Veröffentlichung enthaltenen Angaben und Informationen wurden vom Bundesverband Digitale Wirtschaft (BVDW) e.v. sorgfältig recherchiert und geprüft. Diese Informationen sind ein Service des Verbandes. Für Richtigkeit, Vollständigkeit und Aktualität können weder der Bundesverband Digitale Wirtschaft (BVDW) e.v. noch die an der Erstellung und Veröffentlichung dieses Werkes beteiligten Unternehmen die Haftung übernehmen. Die Inhalte dieser Veröffentlichung und/oder Verweise auf Inhalte Dritter sind urheberrechtlich geschützt. Jegliche Vervielfältigung von Informationen oder Daten, insbesondere die Verwendung von Texten, Textteilen, Bildmaterial oder sonstigen Inhalten, bedarf der vorherigen Zustimmung durch den Bundesverband Digitale Wirtschaft (BVDW) e.v. bzw. die Rechteinhaber (Dritte). Ausgabe Erstausgabe ISBN-Nummer ISBN

11 Herausgegeben vom Bundesverband Digitale Wirtschaft (BVDW) e.v. Berliner Allee Düsseldorf Tel Fax ISBN

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