Audience Targeting bei advanced store – die richtige Mischung aus gesundem Menschenverstand und Liebe zur Analytik

Unser Audience Targeting ist genau auf die Anforderungen von Performance-Kampagnen ausgerichtet. Anders als bei Branding-Kampagnen ist das reine Erreichen einer bestimmten Demographie nicht das Ziel der Kampagne. Es zählt ausschließlich die Response oder Conversion. Daher helfen nur Methoden, die auch nachhaltig auf die Response wirken.

Zwischen Intent und Interest – die richtigen Nutzer finden

Basierend auf dem Surfverhalten suchen wir nach Ereignissen, die uns ermöglichen, dem Nutzer ein allgemeines Produktinteresse (Interest), eine konkrete Kaufabsicht (Intent) oder ein demographisches Merkmal zuzuweisen. Interest oder Demographie folgen der Annahme, dass Nutzer mit bestimmten Merkmalen besser auf die Werbung reagieren. Wenn wir also Damen-Kosmetika bewerben, so ist die Annahme naheliegend, dass Damen und Nutzer mit Interesse für Kosmetika eine höhere Response erzielen werden. Daher setzen wir gerne Interest- und Demographie-Profile ein, um die Kampagne insbesondere beim Start besser zu fokussieren.

Als deutlich spannender für eine gute Sales-Performance durch Audience Targeting betrachten wir den Aufbau von Intent-Profilen, die zur Kampagne passen.
Marc Majewski, CEO

Der Point of Entry als Ausgangspunkt

Um konkrete Intent-Segmente aufzubauen, arbeiten wir mit einer ganz einfachen, binären Regel: Wir suchen nach dem “Point of Entry” des Nutzers, also nach dem Ereignis, das uns eine konkrete Kaufabsicht offenbart und durch das wir diesen Nutzer einem bestimmten Intent-Segment zuordnen können. Einfach ausgedrückt heißt dies: Er ist drin oder nicht. Dabei orientieren wir uns an der Unterscheidung zwischen “allgemeiner Kaufabsicht” und “aktiver Produktsuche”.

Zeitfenster zum Point of Entry

Ein konkretes Beispiel

Durchschnittlich sucht man alle 2,5 Jahre nach einen neuen Mobilfunktarif. Dabei befindet man sich erfahrungsgemäß 6-10 Wochen in der Phase der allgemeinen Kaufabsicht. In dieser Zeit reift die Erkenntnis, dass man bald einen neuen Tarif kaufen will. Ein Nutzer in dieser Phase hat eine besonders hohe Response auf die passende Produktwerbung. Das sind aber nur 6-10 Wochen alle 2,5 Jahre. Eine Spülmaschine kauft man beispielsweise alle 6-8 Jahre und die allgemeine Kaufabsicht dauert hier nur wenige Tage. Das Intent Targeting folgt dem Ziel, die jeweiligen Nutzer in genau diesem Zeitraum zu erreichen und ist daher die wirksamste und wichtigste Methode des Audience Targetings.

Doch wie lässt sich dieser Zeitraum erkennen?

Der Nutzer ist nur wenige Stunden auf aktiver Produktsuche. In dieser Zeit erkundigt er sich nach Kaufalternativen, indem er entweder in einen Shop läuft oder sich online informiert. Das ist für uns der sogenannte “Point of Entry”. Das heißt, wir müssen irgendwie erfahren, wenn der Nutzer aktiv sucht, denn das tut er in der Regel nur, wenn er auch kaufen will.

Audience Targeting auf den richtigen Umfelder

Markieren wir beispielsweise Nutzer auf einem Mobilfunk-Blog, so reicht das nicht aus, denn dort halten sich auch Nutzer ohne Kaufabsicht auf. Das mag wohl den Interest für Mobilfunk sicherstellen, gewiss ein passendes Keyword, ist aber kein ausreichender Intent-Hinweis. Besser geeignet sind vor allem Shopping- und E-Commerce-Umfelder, Produkttests, Kaufratgeber oder Produkt-Vergleichsseiten und jede Form von Suche. Auf den passenden Produktseiten lässt sich mit gesundem Menschenverstand gut ableiten, dass eine Kaufabsicht vorliegt. Dann können wir z.B. ein Intent “Smartphone” setzen und davon ausgehen, dass der Nutzer sich im Zeitraum der allgemeinen Kaufabsicht befindet. Die Bannereinblendung unseres Smartphone-Angebotes auf der Smartphone-Testseite erreicht darüber hinaus den Nutzer im seltenen Augenblick der aktiven intrinsischen Produktsuche und ist daher perfekt gewählt.

Drei Dinge, die wir bewusst nicht tun

  1. Predictive Targeting
    Predictive Targeting klingt in unseren Ohren wie folgt: “Wir wissen etwas, was noch nicht einmal der Konsument selbst weiß.” Hinter diese Aussage können wir nur ein ironisches Fragezeichen setzen, denn Wahrsagerei gehört nicht zu unserer Geschäftsstrategie.
  2. Statistical Twin
    Dieses Verfahren kann unsere Behaviour-Methodik schlicht nicht ergänzen: Entweder es liegt ein “Point of Entry”-Ereignis vor oder eben nicht. Ein solches Ereignis aufgrund von signifikant ähnlichen Verhaltensmustern prognostizieren zu wollen, ist für uns eine Spielart von Predictive und nach unserer Erfahrung kein belastbares Verfahren für CPO-Performance.
  3. Data Modelling
    Entweder kennen wir das Geschlecht eines Nutzer oder nicht. Das Modelling als eine Annahme über Wahrscheinlichkeiten, lässt zu viele unklare Interpretationsmöglichkeiten offen und liefert nach unserer Erfahrung keinen ausreichenden Performance Uplift.

Fazit

Signifikante Performance Upsides erleben wir vor allem dann, wenn wir nach gesundem Menschenverstand den Point of Entry für die Intent-Segmente an den richtigen Stellen setzen, vorwiegend auf zur Werbung passenden E-Commerce oder Produktinformations-Seiten. Für die Optimierung des Mediaeinkaufs und Streuungsminderung ist das Verfahren mit entsprechender Wirkung auf die effektiven CPOs absolut gewinnbringend. Auch Interest- und Demographie-Daten, sofern belastbar, können vor allem zum Kampagnenstart hilfreich sein. Wer beim Kampagnen-Setup mit klarem Blick Audience Targeting aufsetzt, hat auch die analytischen Ergebnisse im Kampagnenverlauf regelmäßig auf seiner Seite.

Olaf Birkner
Olaf Birkner
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