Was ist Behavioral Targeting und wie funktioniert es?

Um die Relevanz und Effektivität von Anzeigen und Marketingbotschaften für das Online-Publikum zu erhöhen, nutzen Herausgeber und Werbetreibende seit Jahren Verhaltensdaten für Werbung und Personalisierung.

In diesem Beitrag werden wir einen genaueren Blick darauf werfen, was Behavioral Targeting ist und wie es funktioniert, und die Folgen erörtern, die die Allgemeine Datenschutzverordnung auf diese Ad-Targeting-Technik haben wird.

Was ist Behavioral Targeting?

Behavioral Targeting (auch bekannt als Online-Verhaltenswerbung) ist eine Methode, die es Werbetreibenden und Verlagen ermöglicht, Nutzern auf der Grundlage ihres Surfverhaltens im Internet relevante Anzeigen und Marketingbotschaften anzuzeigen. Grob gesagt beruht diese Form des Targeting in der Regel auf Daten, die mit dem Verhalten eines Nutzers zusammenhängen, wie z. B.:

  • Aufgerufene Seiten
  • Vorherige Suchbegriffe
  • Die auf einer Website verbrachte Zeit
  • Anzeigen, Inhalte und angeklickte Schaltflächen
  • Letztes Datum des Website-Besuchs
  • Andere Informationen über die Interaktion mit der Website

Was ist der Unterschied zwischen Behavioral Targeting und Online Behavioral Advertising (OBA)?

Einfach ausgedrückt ist verhaltensorientierte Online-Werbung (OBA) eine Form der Online-Werbung, bei der verhaltensorientierte Werbung eingesetzt wird, um bestimmte Anzeigen und personalisierte Inhalte (z. B. Produktempfehlungen) zu zeigen. In gewissem Sinne ist OBA also die Art der Werbung und Behavioral Targeting die Technik.

Arten von Behavioral Targeting

Es gibt zwei Hauptarten von Behavioral Targeting: Onsite und Network.

Onsite Behavioral Targeting

Onsite Behavioral Targeting findet innerhalb einer bestimmten Website statt und wird typischerweise als Teil der Website-Personalisierung eingesetzt. Auf der Grundlage von Verhaltensdaten und/oder anderen Informationen über den Besucher, die auf den Seiten derselben Website gesammelt wurden, wird dem Benutzer Werbung angezeigt. Diese Methode spielt eine wichtige Rolle beim Aufbau einer optimierten und relevanten Erfahrung für die Nutzer.

Weitere Informationen finden Sie in unserem Blogbeitrag über Personalisierung.

Das Behavioral Targeting auf der Website ermöglicht es Werbetreibenden und Verlagen, Nutzern, die die Website besuchen, relevante Inhalte, empfohlene Produkte und Werbeaktionen anzuzeigen. Auf diese Weise sind die Nutzer eher bereit, sich auf die Website einzulassen, länger zu surfen und zu konvertieren (d. h. eine gewünschte Aktion auszuführen, z. B. einen Kauf zu tätigen oder sich für einen Newsletter anzumelden).

Network Behavioral Targeting

Bei verhaltensorientierter Werbung werden implizite Entscheidungen für die Zielgruppe getroffen. Die Zielgruppe wird dann anhand von Faktoren wie Kaufabsicht, Interessen usw. kategorisiert, die sich aus dem nachgewiesenen Webverhalten ergeben. Normalerweise werden die Daten nur auf der Website des Werbetreibenden gesammelt und für Retargeting und Personalisierung verwendet.

Beim Network Behavioral Targeting können solche Daten gesammelt und über mehrere Websites im Internet verteilt werden. Dazu gehören keine Daten wie Namen, E-Mail-Adressen oder Telefonnummern, sondern geräteidentifizierende Informationen wie IP- und MAC-Adressen, Cookies oder andere gerätespezifische IDs. Die Algorithmen werten die Daten aus und ordnen den Benutzer bestimmten Segmenten zu. Der Algorithmus kann dann von Alter, Geschlecht und möglichen Kaufentscheidungen einer Person ausgehen, so dass maßgeschneiderte Anzeigen geschaltet werden können, auf die die Person eher klicken würde.

Ein Beispiel wäre ein Nutzer, der auf einer Reihe von Automobil-, Geschäfts- und Männermode-Websites zu sehen ist. Die Vermutung liegt nahe, dass der Nutzer männlich ist. Der Werbetreibende kann dieses Segment kaufen – in der Regel von Datenverwaltungsplattformen (DMPs), die in nachfrageseitige Plattformen (DSPs) integriert sind und an diese verkaufen -, um die relevante Zielgruppe anzusprechen.

Wie funktioniert Behavioral Targeting?

Wie bereits erwähnt, besteht Behavioral Targeting darin, Informationen über einen Besucher zu sammeln und relevante Anzeigen zu schalten, die dem Profil dieser Person entsprechen. Das Sammeln von Verhaltensdaten – eine Voraussetzung für effektive verhaltensorientierte Anzeigen – kann auf verschiedene Weise erfolgen, aber in der Regel wird eine DMP benötigt, um die Verhaltensdaten über die Besucher der Website zu sammeln. DMPs sind für das Sammeln, Speichern und Organisieren von Daten für Werbetreibende zuständig.

Die Daten, die für das Behavioral Targeting verwendet werden, können aus einer Reihe von Quellen stammen, darunter Websites, mobile Apps, CRM-Systeme und andere Marketing-Automatisierungssysteme, und können Folgendes umfassen:

  • Benutzer-Login-Informationen (für registrierte Benutzer)
  • IP-Adresse und Geolocation
  • Seiten (oder Produkte), die auf der Website angesehen wurden
  • Dauer des Besuchs
  • Klicks
  • Häufigkeit des Besuchs
  • Interaktion mit Elementen der Website
  • Vorherige Käufe
  • Demografische Daten
  • Gelesener Inhalt
  • Abschnitte der Seite, die ein Nutzer regelmäßig besucht
  • Suchen innerhalb der Website
  • Websites, die sie besucht haben

Nahezu alle Werbetreibenden und Herausgeber sind in der Lage, einige Daten über ihre Kunden und Besucher vor Ort zu sammeln. Für ein effektives Behavioral Targeting ist es wichtig zu wissen, wie diese Informationen für die Erreichung bestimmter Marketingziele genutzt werden können. Die Nutzung dieser Methode ist ein einfacher Weg, um die Konversionsraten zu erhöhen.

Der Behavioral Targeting Prozess

1. Sammlung und Analyse von Daten

Nutzerdaten werden aus einer Reihe von Quellen gesammelt, aber in der Regel über Tracking-Pixel (auch bekannt als Cookies von Drittanbietern) und in einer DMP oder einer anderen AdTech-Plattform wie einer DSP gespeichert. Je mehr Daten, desto genauer das Targeting. Die gesammelten Daten werden dann analysiert und zur Erstellung von Nutzersegmenten verwendet.
Sammlung und Analyse von Daten für Behavioral Targeting

2. Segmentierung

Nutzer werden nach ihrem Verhalten in Segmente eingeteilt (z. B. Personen, die viel reisen, Personen, die Fahrräder mögen, Personen, die häufig zur gleichen Produktkategorie zurückkehren usw.).
Segmentierung von Daten für Behavioral Targeting

3. Anwendung von Daten

Werbekampagnen werden so implementiert, dass sie einem bestimmten Nutzersegment entsprechen, wodurch die Werbung für bestimmte Nutzergruppen relevanter wird und die Wahrscheinlichkeit von Konversionen und Reaktionen steigt.
Anwendung von Daten für Behavioral Targeting

Neben der Verwendung von Daten, die von DMPs und anderen AdTech-Plattformen gesammelt werden, kann Behavioral Targeting mit Daten aus den Profilen registrierter Nutzer angereichert werden.

Registrierte Nutzer tätigen einen Kauf in einem Online-Shop. Diese Verkäufe werden zusammen mit dem Navigationsverlauf des Nutzers häufig gespeichert und analysiert, um dem Nutzer beim nächsten Onlinebesuch gezielte Angebote zu machen.

Nicht registrierte Nutzer können mithilfe von Cookie-Informationen, die im Browser des Kunden gespeichert sind, gezielt angesprochen werden. Wenn der Benutzer die Website erneut besucht, wird das Cookie (sofern es nicht vom Benutzer gelöscht wurde) an den Webserver gesendet, wodurch es möglich ist, den Benutzer gezielt anzusprechen.

Es gibt auch eine Möglichkeit, Daten über Internetdienstanbieter (ISPs) zu sammeln und zu verfolgen, die Methoden wie Deep Packet Inspection anwenden, um den Datenverkehr ihrer Kunden zu analysieren und die Arten von Websites zu bestimmen, die sie besuchen.

Die Daten werden dann an Marketing- und Werbeunternehmen verkauft, um personalisiertere Werbung zu liefern. Dies ist eine gängige Praxis, da viele Werbefirmen die Verhaltensdaten von Dritten wie Nielsen (früher eXelate) und dataLogix (jetzt Teil von Oracle) kaufen.

Was ist der Unterschied zwischen Behavioral Targeting und Contextual Targeting?

Beim Contextual Targeting wird Werbung angezeigt, die für den Inhalt der Seite relevant ist. Bei dieser Targeting-Methode werden in der Regel keine Informationen über die Nutzer verwendet, sondern nur der Kontext der Anzeige genutzt. Mit Hilfe von Verhaltensdaten kann jedoch die Relevanz kontextbezogener Anzeigen verbessert werden.

Behavioral Targeting ermöglicht es Werbetreibenden und Vermarktern, einzelne Nutzer anzusprechen. Die Methode basiert auf der Prämisse, dass die Werbung nicht für die Seite, sondern für den Nutzer, der die Seite besucht, relevant sein sollte. Behavioral Targeting ist in der Online-Werbung und im Marketing seit über einem Jahrzehnt aufgrund der zunehmenden Verfügbarkeit von Nutzerdaten weit verbreitet.

Um effektiv zu sein, muss Behavioral Targeting über ausreichende Informationen über den Nutzer verfügen.

Vorteile von Behavioral Targeting

Die Menge an Daten, die den Vermarktern über die Nutzer zur Verfügung steht, ermöglicht es ihnen, sehr detaillierte Profile zu erstellen und dementsprechend für jedes Nutzersegment relevante Werbung anzuzeigen. Die Prämisse hinter dem Behavioral Targeting ist, dass der Besucher ebenso davon profitiert wie die Website, auf der die Anzeigen geschaltet werden.

Das Website-Erlebnis wird dadurch für den Benutzer relevanter und interessanter (lesen Sie hier mehr über die Personalisierung von Inhalten), und die Benutzer sind im Allgemeinen engagierter, wenn die Anzeigen und Inhalte gut auf sie zugeschnitten sind. Die Implementierung von Behavioral Targeting bietet einen hohen Return on Investment in Form von hohen Click-Through-Rates (CTRs) und besseren Konversionsraten.

Heute geht es beim Behavioral Marketing nicht nur um explizite Nutzerinformationen, sondern auch darum, Daten sinnvoll auszuwerten und die richtigen Schlüsse zu ziehen.

Herausforderungen des Behavioral Targeting und die Auswirkungen der GDPR

Mit dem Inkrafttreten der General Data Protection Regulation (GDPR) könnte diese Targeting-Methode durch strengere Regeln bezüglich der Speicherung von Cookies im Browser eines Nutzers in Frage gestellt werden. Die GDPR könnte Vermarkter dazu zwingen, einen Großteil ihrer Abhängigkeit von Verhaltensdaten aufzugeben und nach neuen Targeting-Methoden zu suchen.

Was sollte in einer Welt nach der GDPR an die Stelle der Verhaltensdatenerfassung treten? Wie werden digitale Vermarkter die richtigen Botschaften zur richtigen Zeit den richtigen Zuschauern zeigen? Für viele liegt die Antwort in kontextbezogener Werbung.

Wir haben in einem anderen Artikel im Clearcode-Blog über kontextbezogenes Targeting geschrieben.

Die Stärke von echtem kontextbezogenem Targeting ist die Einhaltung der GDPR, da es nur in geringem Maße auf personenbezogene Daten zurückgreift.

Mit kontextbezogenem Targeting können Unternehmen die GDPR fast vollständig umgehen, sofern sie keine personenbezogenen Daten erheben oder verwenden. Viele Unternehmen nutzen bereits die Vorteile kontextbezogener Targeting-Methoden.

AccuWeather zum Beispiel ist kürzlich eine Partnerschaft mit Comprendi eingegangen, einem Unternehmen, das kontextbezogene Werbeautomatisierung anbietet. Ziel der Zusammenarbeit ist die Bereitstellung von Algorithmen zur Personalisierung von Werbung in Echtzeit. Durch die Nutzung von Informationen über Allergien, Migräne, Autofahren sowie Rasen- und Gartenvorhersagen können Werbetreibende, die mit AccuWeather zusammenarbeiten, Anzeigen für bestimmte Zielgruppen und Orte schalten, die mögliche Kaufentscheidungen und Interessen beeinflussen (z. B. Gartenarbeit, Sonnenbaden, Regenmäntel, Trekking usw.).

Ein weiteres Beispiel ist Quora, das Werbetreibenden derzeit neue Optionen für GDPR-sicheres kontextbezogenes Targeting bietet. Das Targeting basiert entweder auf Fragen (Anzeigen können auf der Grundlage von Antworten auf bestimmte Fragen eingeblendet werden) oder auf bestimmten Themen.

Methoden wie diese werden sich in den kommenden Monaten sicherlich ausbreiten und weiterentwickeln. Wir dürfen auch nicht vergessen, dass die Datenschutz-Grundverordnung in Europa in Kraft ist und für EU-Bürgerinnen und -Bürger gilt. In anderen Teilen der Welt ist Behavioral Targeting jedoch nach wie vor erlaubt und wird von großen Akteuren der Online-Marketing-Branche, darunter Facebook und Google, genutzt.

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