Wer sich mit Trends im Online-Werbemarkt beschäftigt, ist dem Begriff „Contextual Targeting“ sicherlich schon einmal begegnet. Doch was steckt hinter diesem Verfahren und wie unterscheidet es sich von anderen Targetingmethoden?
Nachdem SOPHY vergangene Woche aus dem KI-Labor von Prof. Watson entkommen ist, hat sie sich heute mit den bisherigen Ad-Auslieferungsverfahren, dem keywordbasierten Targeting und dem Behavioral Targeting, beschäftigt. Schnell erkannte SOPHY mittels Smart Data Analysen, dass diese Verfahren so gar nicht smart sind. Von Künstlicher Intelligenz, Cognitive Computing oder Machine Learning sind sie weit entfernt. Doch einen Hoffnungsschimmer sah SOPHY am Horizont: das Contextual Targeting!
Contextual Targeting: Definition
Als „Contextual Targeting“ werden Auslieferungsverfahren für Online-Ads bezeichnet, welche mithilfe semantischer Verfahren versuchen, in Sekundenbruchteilen die aktuelle Stimmung sowie das Interesse eines Users zu verstehen und ihm gezielt zum jeweiligen betrachteten Kontext passende, relevante Werbung auszuliefern. Streuverluste werden so minimiert.
Contextual Targeting: Funktionsweise
Dafür ist es essenziell, dass die semantische Technologie, welche das Verfahren durchführt, in der Lage ist, den Text, welchen der User gerade betrachtet und auf dem der Bannertag eingebaut ist, selbst zu lesen und zu verstehen. Dazu gehört unter anderem eine semantische Analyse, welche es der Maschine ermöglicht, den inhaltlichen Bedeutungszusammenhang des Textes sowie den Kontext zu erschließen. Dafür kommen verschiedene linguistische Verfahren zur Anwendung, beispielsweise die Disambiguierung. Nur so kann sichergestellt werden, dass das Werbemittel von Volkswagen für den neuen Golf 7 in einem Automobilumfeld ausgeliefert wird und nicht dann, wenn ein User gerade einen Artikel über die Sportart „Golf“ oder den „Golf von Mexiko“ liest.
Zusätzlich zur Kontextanalyse wird beim kontextuellen Targeting auch das Sentiment der erkannten Schwerpunktthemen (so genannte „Konzepte“) analysiert. So wird vermieden, dass ein Autobanner ausgeliefert wird, wenn das Sentiment des Textes bzw. der Konzepte negativ ist. Zum Beispiel bei einem Bericht über einen tödlichen Autounfall.
Auf der anderen Seite muss die Künstliche Intelligenz, welche das Contextual Targeting steuert, mit den gleichen Methoden auch die Inhalte der Werbemittel verstehen um sie dann mit den relevanten Umfeldern zu matchen.
Contextual Targeting: Vorteile
Contextual Targeting, teilweise auch synonym als Semantisches Targeting / Semantic Targeting bzw. Kontext-Targeting bezeichnet, zielt darauf ab, den Nutzer genau dann mit Werbung zu erreichen, wenn er sich mit dem jeweiligen Thema beschäftigt. Durch diese thematische Relevanz wird sichergestellt, dass Streuverluste so gering wie möglich sind und der Werbetreibende tatsächlich die Zielgruppe erreicht, welche er erreichen möchte. Inhalt und Werbung passen sehr gut zueinander und verschmelzen immer mehr. Darüber hinaus werden durch die Sentimentanalyse und durch das Erkennen von Sinnzusammenhängen Fehlplatzierungen, so genannte „Bad Ads“, vermieden. Dadurch, dass die Werbung an den IST-Zustand des Users angepasst ist und zum Inhalt passt, werden Werbemittel stärker vom User akzeptiert und weniger als störend empfunden. Der User erhält einen Mehrtwert durch die Werbung.
Eine Studie, welche innerhalb eines A/B-Kampagnentests Kontextuelles Targeting mit Behavioral Targeting verglichen hat, kam zu dem Ergebnis, dass Contextual Targeting
- bessere CTRs erzielt,
- zu geringeren TKPs führt
- Banner Blindness entgegenwirkt und
- geringere CPOs erwirkt.
Contextual Targeting: Unterschiede zum Keyword- und Behavioral Targeting
Beim Keyword Targeting erfolgt die Aussteuerung der Banner nur über einzelne Schlagwörter. Sentiment, Kontext und Mehrdeutigkeiten werden nicht betrachtet, sodass es zu Fehlplatzierungen und Bad Ads kommen kann, weil ein Werbemittel in einem nicht passenden, negativen Umfeld ausgesteuert wird. Erst kürzlich wurde bekannt, dass in Großbritannien namhafte Advertiser wie HSBC, Lloyds Bank und die Royal Bank of Scotland ihr Ad-Budget von Google bzw. YouTube zurückziehen, weil deren Ads neben zweifelhaftem Content, wie pornografischen oder extremistischen Inhalten, erschienen ist. Weitere Marken wie Vodafone, Sky oder Barclay denken darüber nach, ebenfalls ihr Budget von YouTube abzuwenden. Google entschuldigte sich und will zukünftig seine Algorithmen und Checks optimieren, sodass keine Ads mehr neben unangemessenem Content erscheinen. Im Unterschied zum keywordbasierten Targeting erkennt kontextuelles Targeting die Mehrdeutigkeit der Wörter sowie den Sinnzusammenhang.
Für das Behavioral Targeting (auch Retargeting oder cookie-basiertes Targeting) werden Cookies eingesetzt, um die Online-Aktivität eines Nutzers aufzuzeichnen und ihm darauf aufbauend Online-Werbemittel auszusteuern. Die Aussteuerung der Ads basiert also auf der Annahme, dass sein Verhalten in der Vergangenheit, sein Verhalten in der Zukunft beeinflusst. Betrachtet der Nutzer beispielsweise in einem Online-Schuhshop rote Pumps, kauft diese jedoch nicht, so wird er, wenn Behavioral Targeting eingesetzt wird, auch in den nächsten Tagen online immer wieder Werbemittel mit genau diesen roten Pumps sehen. Dabei wird nicht berücksichtigt, dass der User beispielsweise die Schuhe bereits in einem lokalen Geschäft gekauft hat oder statt der Ehefrau nun der Ehemann vor dem gemeinsamen PC sitzt. Nutzer fühlen sich „verfolgt“ und mit irrelevanter Werbung belästigt. Dazu kommen neue gesetzliche Rahmenbedingungen wie das 2018 in Kraft tretende GDPR (EU General Data Protection Regulation) bzw. die ePrivacy Verordnung, welche Unternehmen dazu verpflichtet, von jedem einzelnen User einen Opt-In zum Setzen von Cookies einzuholen, was noch weitreichende Konsequenzen für den Online-Werbemarkt haben wird. Im Gegensatz zum Behavioral Targeting werden beim Contextual Targeting nicht die Interessen des Users in der Vergangenheit mit seinen gegenwärtigen gleichgesetzt, sondern er wird exakt in dem Moment angesprochen, in dem er sich mit einem bestimmten Thema beschäftigt. Auch die neue ePrivacy Verordnung stellt für Contextual Advertising kein Problem dar.
Contextual Targeting: Zusammenfassung
Contextual Targeting ist noch eine relativ junge Targetingdisziplin, die durch das Aufkommen von Big Data Analyseverfahren sowie von Künstliche Intelligenz einerseits sowie neuen rechtlichen Rahmenbedingungen (GDPR) momentan enorm an Aufmerksamkeit und Bedeutung gewinnt. Auch wir setzen für unser Smart Relevance Advertising auf kontextuelles bzw. semantisches Targeting.
[…] Einen nennen sowas Contextual Targeting, andere Semantisches Targeting. Aber egal welchen Namen man SRA auch gibt, es bleibt die Lösung […]
[…] Chancen für disruptive Innovationen geschaffen. Wir sind uns sicher: Neue, mutige Technologien wie kontextuelles Targeting werden die Branche wieder zum Strahlen bringen. Und darauf freuen wir uns, weil wir die eine oder […]
[…] akzeptieren“ klicken?], sind neue Werbeformen unumgänglich. An erster Stelle steht dabei das kontextuelle Targeting bzw. das semantische Targeting. Da jeweils nur der Inhalt sowie die Stimmung des vom Nutzer aktuell […]
[…] fehlt dem Nutzer einfach der relevante Mehrwert. Hier müssen neue, innovative Lösungen, wie das kontextuelle Targeting geschaffen werden, die auch ohne den Einsatz von Cookies ein datenschutzkonformes Targeting […]
[…] mit Hilfe von Künstlicher Intelligenz ist dies jedoch alles kein Problem mehr. Denn mit unserem kontextuellen Targeting – dem Smart Relevance Advertising – können Online-Werbeanzeigen auch ohne den Einsatz von […]
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[…] liegt die Lösung auf der Hand: Contextual Targeting oder Semantic Advertising. Das bedeutet, Anzeigen werden mit dem Inhalt einer Website […]
[…] Gleiches gilt auch für die Online-Branche. Vermarkter sehen das riesige Potenzial von smarten Targeting-Lösungen, welche ohne Cookies und Verhaltensdaten arbeiten, nicht. Mit dem innovativen Lösungsansatz von relemind, dem Cognitive Targeting, sind die oben beschriebenen Probleme nicht mehr relevant. Es ist bei dieser Targeting-Form völlig egal, nach welchen Suchbegriffen der User in der letzten Zeit gesucht hat und welche Präferenzen vorhanden sind. Es ist lediglich der Content relevant, welcher just in dem Moment konsumiert wird. […]