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16.09.2013
18:28
Uhr

Semantisches Targeting: Hauptsache Nebensache

verfasst von Martin Gross-Albenhausen am 16.09.2013
Semantische Analyse kann gute, zielgruppen-affine Werbetexte zum Targeting von Online-Ads in relevanten Medienumfeldern nutzen.

Dass im E-Commerce die Anbieter-Auswahl nach der Produktwahl erfolgt, stellt die Profis der Push-Werbung vor einige Probleme. Die Inspiration findet ihre Erfüllung immer seltener in der sofortigen Conversion, die Response auf Print-Werbemittel sinkt kontinuierlich.

Umgekehrt gilt, dass für gutes Ranking die Produktdaten so optimiert werden müssen, dass sie den Transaktions-orientierten Suchen entsprechen. Die klassische Kunst des Werbetextens ist davon denkbar weit entfernt. Sie kommt vom Kontext der Zielgruppe her, in der Sprachfärbung, den Bildern, den Adjektiven...

Parallel hat sich die alte Form des Bookings geändert. Performance Marketing in einer Produktsuche-getriebenen Handelswelt setzt nicht mehr das Zielgruppen-Sortiment an die Spitze, wie denn auch die Platzierung von Bannern in vermeintlich passenden Werbeumfeldern obsolet geworden ist. Targeting erfolgt im Jahr 2013 nach einem Score aus mehreren hundert Datenpunkten, die über Conversion-Wahrscheinlichkeit den Gebotspreis für eine Display-Ausspielung bestimmen.

Welches Produkt und welches Bannermotiv aber ausgespielt wird, ist weiterhin eine Frage der Zielgruppen-Passung. Beim Inkubator Axel Springer Plug & Play ist rund um diese kontextuelle Zuordnung unter dem Namen asuum ein neuartiger Aggregator entstanden, der sich mit semantischer Technologie zwischen den redaktionellen Content einerseits und die Produktdaten andererseits legt. Aus dem Sortiment der teilnehmenden Händler werden die am besten passenden Produkte in Banner direkt im Artikelumfeld eingesteuert.

Nur: die üblichen Produktdaten helfen asuum gar nichts. "Wir brauchen eher die nebensächlichen Informationen als die harten Beschreibungen wie Farbe oder Material, " beschreibt Co-Founder Nico Kutschenko. Relevant sind dagegen Stilattribute, Referenzen von Ort, Zeit, korrespondierenden Celebrities oder Arbeitsumfeldern. Eben solche Daten, die sich auf den Moodboards guter Kreativer finden.

Semantische Analysen haben heute die Chance, nicht nur passende Produkte besser in Umfeldern zuzusteuern, sondern auch falsche Produkte aus Umfeldern fernzuhalten. So kann ein Banner im Umfeld einer Motorzeitschrift kein Autozubehör, sondern eher Babyzubehör oder auch Umstandsmode bewerben – unter zwei bzw. drei Bedingungen:

  1. Der Artikel beschäftigt sich mit der Fixierung von Babyschalen, oder den besten Kindersitzen „ab 0 Jahre“, oder dem Auto für die große Familie, und
  2. zusätzlich weist das Profil des Lesers ein Interesse am Thema „Neugeborenes“ aus.
  3. Müssen die Produktdaten außerdem nach weiteren Aspekten attributisiert werden, die den semantischen Kontext liefern. Welche das sind, ist eigentlich unerheblich – wenn ein Händler die besonderen Hygieneaspekte im Text aufgrund seiner generellen Positionierung hervorhebt (antiallergen, Bezug aus Bio-Material o.ä.), ein anderer die eher technischen Vorzüge, werden sie bei unterschiedlichen Texten bevorzugt angezeigt. 

Die Attribute selbst können unstrukturiert im Werbetext vorliegen. Das ist ein Vorzug der semantischen Technologie.

Targeted Banner haben in der Vergangenheit unter CPC wie CPO Abrechnung für Händler eigentlich nur im Rahmen von Retargeting funktioniert.  Damit die neuen Banner funktionieren, wird die semantische Analyse von asuum allein nicht genügen.

Erste Erfahrungen zeigen nämlich, dass besonders Amazon-Werbung gut konvertiert – allerdings weniger mit dem ursprünglich gezeigten, semantisch zugeordneten Produkt, als mit dem im Shop selbst zugesteuerten recommendation-Artikel. Die Daten-Exzellenz von asuum bringt derzeit noch wenig, wenn der Shop nicht eigene Web-Kompetenz mitbringt. Ob am Ende genügt, einen an sich undifferenzierten Shop durch entsprechende Produkt-Attribute in verschiedene Richtungen zu "impfen", wird die Praxis zeigen.

Im weiteren Kontext sind solche semantisch arbeitenden Werbemodelle für die Zeitschriftenbranche enorm spannend, wie der 5. VDZ-Dialogmarketing-Tag vergangene Woche in Hamburg gezeigt hat. Generell gehen die Abozahlen der Zeitschriften zurück, allerdings lösen häufig die Vertriebserlöse die Anzeigenerlöse dennoch als wichtigste Säule ab. Und: Nutzer digitaler Abos zeigen sich als stabilere Abonnenten. Gleichwohl sind sie nur dann bereit, die nicht unbeträchtlichen Investitionen der Verlage in digitale Ausgaben mit höherem Abopreis zu honorieren, wenn sie mehr erhalten als eine PDF-Version der Print-Ausgabe.

Das wiederum hat für die Konzeption der Apps einige spannende Perspektiven. Der britische Future-Verlag setzt inzwischen stark darauf, neue Titel rein digital vorzutesten oder auch nur für diesen Markt zu produzieren. Eine eigene Software erlaubt inzwischen, sehr interaktive Zeitschriften zu entwickeln. Diese setzen auf Container-Apps, die Content dynamisch beziehen.

Damit lösen sich auch in den Magazinen die Booking-Modelle auf – wenn das Nutzerprofil eine bestimmte Anzeige Conversion-relevanter erscheinen lässt, kann diese zugesteuert werden. Natürlich ändert sich damit auch das Abrechnungsmodell. Und die Anzeigen an sich müssen sich ändern – wobei gerade die Werbekunden anfangs laut Future-CEO Mark Wood die interaktiven Möglichkeiten nicht gesehen haben.

Das aber scheint sich zu ändern. Targeting wird eine der großen Stärken eines inspirierenden E-Commerce-Unternehmens sein. Bei einschlägigen Berliner Vorzeige-Unternehmen laufen derzeit intensive Tests mit solcher semantischen Profilbildung. Leider also wieder ein Skill mehr, den die Händler aufbauen müssen. Vielleicht aber eine der wesentlichen Chancen, als differenziert positionierter Spezialist gegenüber den Category Killern noch reüssieren zu können, die sich heute besser als alle anderen in der Parametrisierung der harten Produktdaten auskennen.

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08.05.2012
09:02
Uhr

Performance, Scoring und die Arbeit am Angebot

verfasst von Martin Gross-Albenhausen am 8. Mai 2012


Am vergangenen Donnerstag zeigte der Fernsehsender 3Sat die Dokumentation „Bedingungslos gehorsam - der ferngesteuerte Krieger“. Darin stellte u.a. der amerikanische Waffenforscher Ronald Arkin vor, wie künftig Drohnen mit künstlicher Intelligenz ausgestattet aufgrund von Myriaden von Informationsdaten selbständig entscheiden, ob ein Ziel angegriffen wird oder nicht.

Die Überzeugung des Forschers war ebenso ernsthaft wie erschreckend naiv: Die Maschinen könnten besser als Menschen entscheiden, ob ein „Target“ vorliege oder nicht. Deshalb sei es besser, ihnen die Entscheidung zu überlassen.

Cum grano salis ist dies die gleiche Einstellung, die im modernen Performance-Marketing den Algorithmen die Entscheidung überlässt, ein Werbemittel online auszuspielen oder nicht, oder im Bidmanagement den Preis „real-time“ zu steigern. Auf welcher Basis? Auf der der Klicks und im Idealfall der Wandlung im Checkout bzw. der Werthaltigkeit oder des zu erwartenden Customer Lifetime Value.

Angefangen hat diese Entwicklung schon weit früher: Das moderne Database-Marketing und Data-Mining hat die ehemals wichtigsten Parameter des Direct Marketing, nämlich Recency, Frequency und Monetary Ratio (RFM), durch Scorewerte ersetzt. Ein Kunde, der schwache RFM-Werte ausweist, kann so dennoch mit Print- oder Onlinewerbung ausgestattet werden, sofern andere Kriterien (Alter, Geschlecht, soziodemographische Daten, Aktivitäts-Niveau in Social Media o.ä.) den schwächeren Transaktions-Score ausgleichen.

Einfacher gesagt: Dem System ist es egal, wie das Target einen Scorewert von z.B. 80 Punkten erreicht. Dadurch kann der Kundenstamm in manchen Feldern tiefer ausgeschöpft werden, in anderen Fällen Fehlinvestitionen vermieden werden.

Allerdings hat die Welt des Data-Mining einen problematischen Nebeneffekt: Der Marketer verliert das Ziel aus den Augen. So scheinbar grobschlächtig früher auch die Werbung im Push-Marketing vorgegangen ist, so hart wurde doch um das eigentliche Angebot gerungen. Der Werbegrund war noch fassbar: Ein Kunde mit kurz zurückliegendem Letztkauf wurde anders adressiert als ein Value-Kunde mit hohem kumuliertem Jahresumsatz, der gerade in der „Recency“ oder Kauf-Frequenz abzurutschen drohte. Oder: Eine im Vorfeld definierte Zielgruppe A wurde anders adressiert als eine Zielgruppe B.

Das Performance-Marketing bringt eine selten gekannte Effizienz in das (Online-)Marketing. Mit der alten Schule des RFM kann man Performance-Marketing nicht verstehen, geschweige denn steuern. Der langjährige blume200.de-Vorstand Erik Siekmann hat den Paradigmenwechsel auf der bvh 2.012 sehr klar beschrieben:

„Das Nutzerinteresse und nicht die Reichweite oder das Umfeld sind die entscheidenden Kennzahlen für die Werbemittel/-Content-Auslieferung. Das Umfeld ist nicht mit der Zielgruppe gleichzusetzen. Ein Zusammenhang zwischen Reichweite und Umfeld ist nicht mehr zwingend erforderlich. Buchungen unter Berücksichtigung des Umfelds – wenn auch gestützt durch Targeting – garantieren keine exakte Zielgruppenaussteuerung.“

Der Direktmarketer wählt das Werbeumfeld - also z.B. die Zeitschrift, in der er seinen Akquisitions-Katalog beilegt - bewusst aufgrund der Beschaffenheit der Leserschaft. Im Performance-Marketing wird z.B. in der Restplatz-Buchung zwar definiert, in welchen Umfeldern man nicht erscheinen möchte. Im übrigen aber ist es Sache der Algorithmen, wie oft und welchem Leser bei welchem Publisher wann eine Display-Anzeige ausgespielt wird.

Das ist ein Quantensprung gegenüber dem Direktmarketing, denn diese kalkulierte Blindheit gegenüber dem Umfeld erlaubt erst, so günstig erfolgreich zu werben. Freilich um den Preis der nicht mehr auf das Umfeld ausgerichteten - und damit unpersönlicheren Werbung.

Die neue Disziplin gaukelt deshalb auch Wissen vor, das in Wirklichkeit verloren geht. Denn die Algorithmen berechnen nur, dass die Wahrscheinlichkeit eines Klicks bei einem bestimmten Werbemittel, Umfeld und Nutzer hoch ist - ohne Anschauung des Angebots an sich. Die Angebote für so disparate Zielgruppen werden dabei - wie von Erik Siekmann beschrieben - notwendigerweise pauschaler. Das ist zunächst kein Manko, verlagert aber lediglich die Bildung von Zielgruppen und die Schärfung des Angebots nach hinten.

Retargeting macht dieses Defizit im sog. Frequency-Capping deutlich. Dem Nutzer, der sein Interesse ohne Kaufabschluss signalisiert hat, wird das Produkt wieder und wieder gezeigt, zuweilen mit einem Rabatt garniert. So lange, bis es lästig zu werden droht und daher die Ausspielung der Werbung eingestellt wird - um den Kunden nicht zu verärgern.

Warum der Nutzer vom Angebot nicht überzeugt war, spielt dabei keine Rolle. Der US-Direktmarketer Denny Hatch hat dies gerade am Beispiel von Zappos und Zalando erläutert. Den Algorithmen war nicht aufgefallen, dass Hatch eine spezielle Größe benötigte, die selten auf Lager ist. Stattdessen wurden lediglich Marken oder Modelle wieder und wieder in Displays abgebildet. Das ist kein Angebot - das ist eine nette Liste und damit um Meilen hinter den Standards, die das klassische Direktmarketing im vergangenen Jahrhundert aufgebaut hat.

Mich begeistert Performance Marketing, und mich begeistert Customer Journey-Analyse. Auch im klassischen Direktmarketing gilt die eine Regel: Es geht darum, „was“ funktioniert, nicht „warum“ es funktioniert. Der Direktmarketer verlässt sich auf Tests, die in harten Zahlen zeigen, welcher Wurm dem Fisch schmeckt - warum es dieser und nicht der andere Wurm war, ist zunächst erst Mal unerheblich.

Auch für einen Interaktiven Händler, der auf Hundeartikel spezialisiert ist, macht Re-Targeting Sinn - weil er ja nur denjenigen adressiert, der schon einmal bei ihm im Shop gewesen ist und sich für ein bestimmtes Produkt interessiert hat. Entscheidend ist für ihn deshalb, dass das Publisher-Netzwerk genügend attraktive Seiten hat, auf denen der „Interessent ohne Kauf“ und das Angebot des Händlers einander wieder begegnen können.

Um wirklich erfolgreich mit den einmal gewonnen Kunden weiterzuarbeiten, muss der Händler dann aber am Inhalt der Werbung, am Angebot arbeiten. Und hier helfen ihm Algorithmen allein nicht mehr weiter. Angebote zu machen, das ist Kernkompetenz des Händler. Angebot und Zielgruppe müssen miteinander verklammert werden, nicht Produkt und Cookie. Eine Zielgruppe wiederum muss beschreibbar sein - ein Score-Wert liefert diese Beschreibung nicht.

Die Konzentration auf Produkte statt Angeboten liegt im Kern des Performance-Marketings und führt dazu, dass (mit Alexander Grafs Worten) „E-Commerce doof ist“. Ob Targeting, Retargeting, Behavioural Targeting oder Predictive Behavioural Targeting: Sie alle führen zu keiner Verbesserung der Haltbarkeit und des Customer Lifetime Value, wenn nicht das nachfolgende Angebot einzigartig und unmittelbar zwingend ist.

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