Magazin für Data Driven Advertising

Hygge-MorningTalks 2016 Die gemütliche Data Driven Inforunde

Jetzt anmelden! Infos auf dem Rücktitel

Auf die richtige Steuerung kommt es an Datengetriebene Kampagnen im Programmatic Advertising richtig aufsetzen

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Top-down oder Bottom-up? Durchblick in der verworrenen Welt des Targetings

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Umdenken in der Targetauswahl Zielgruppen erst einmal vergessen und Kampagnenziel in den Vordergrund stellen

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Februar 2016

Pflicht oder Kür? Vom Programmatic Buying zum Data Driven Advertising Das digitale Marketing ist von jeher eine dynamische Branche. In den letzten Jahren konnte man jedoch besonders fundamentale Veränderungen beobachten: Der per Fax gesandte IO zum Einkauf vordefinierter Werbeplatzierungen wurde von programmatischen und datengetriebenen Prozessen abgelöst. Nach diesen Entwicklungen sind es vor allem Daten, mit denen nun die entscheidenden Wettbewerbsvorteile gespielt werden können. Doch obwohl unermüdlich Daten gesammelt werden und Big Data in aller Munde ist, bleibt Smart Data bis dato Mangelware.

Purchase Intent Targets

I am unique. Catch me if you can!

Um Data effektiv und effizient für das Data Driven Advertising nutzen zu können, müssen die zur individuellen Zielsetzung passgenauen und aktuellen Daten in Echtzeit herausgefiltert und clever eingesetzt werden. Das vorliegende Heft soll Dich dabei mit praxisnahen Informationen unterstützen. Zusammen mit den Experten vom Trading Desk adlicious haben wir unser Wissen und unsere langjährigen Erfahrungen zu Papier gebracht. Es ist eine Sammlung von hands-on Tipps entstanden, die sich an alle richten, die im Online Advertising tätig sind. In diesem Heft findest Du eine Typologie der unterschiedlichen Targeting-Ansätze, Tipps für das Aufsetzen datengetriebener Kampagnen im Programmatic Advertising und Empfehlungen zur Auswahl der richtigen Zielgruppensegmente.

Eine Publikation wie diese kann wichtige Impulse geben, aber auch neue Fragestellungen aufwerfen. Deswegen möchten wir gerne mit Dir persönlich sprechen und all Deine Fragen beantworten. Du bist herzlich eingeladen, an einem unserer dänisch angehauchten Talks in Hamburg, München und Düsseldorf teilzunehmen. Informationen zu unserer garantiert hyggeligen Roadshow findest Du auf der Rückseite dieses Magazins. Ich hoffe, wir sehen uns dort! God læsning!

Gründer & Geschäftsführer Semasio

Inhalt dieser Ausgabe Basisreichweite Semasio Profildatenbank

> 60 Mio. Unique User in Deutschland!

Zielgruppen unterteilt nach 1:1 gezeigten Kaufabsichten

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Umdenken in der Wahl des passenden Targetingsegments: Zielgruppenvorgaben erst einmal vergessen und das Kampagnenziel in den Vordergrund stellen

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Einführung: Semantisches Behavioral Targeting für mehr Zielgenauigkeit und Reichweite

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Semasio Targetkataloge: Unbegrenzte und individuelle TargetingMöglichkeiten für Euer Data Driven Advertising

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Top-Down oder Bottom-Up: Einblick in die verworrene Welt des Targetings

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Termine: Übersicht Online Marketing Events 2016

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Auf die richtige Steuerung kommt es an: Datengetriebene Kampagnen im Programmatic Advertising richtig aufsetzen

Semantic Behavioral Targeting – eine Targetingmethode für zielgenauere, reichweitenstarke Zielgruppen

because we all become more unique

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Auf die richtige Steuerung kommt es an – Datengetriebene Kampagnen im Programmatic Advertising richtig aufsetzen

Tipp: Der eTKP bei Private Deals ist oftmals geringer als bei offenen Auktionen.

Damit die passende Werbung den richtigen Adressaten erreicht, müssen die Zielgruppendaten einer programmatischen Kampagne in der DSP (Demand Side Platform) zugeordnet werden. Dem Werbetreibenden steht dabei eine Vielzahl von Aussteuerungsmöglichkeiten zur Verfügung, deren Einstellung profundes Fachwissen voraussetzt. Die RTB-Experten vom unabhängigen Trading Desk adlicious haben für Euch die wichtigsten Tipps für datengetriebenes Programmatic Advertising zusammengestellt. Sie sollen helfen, typische Fehler zu vermeiden und das Optimum aus den Onlinemarketing-Maßnahmen herauszuholen. Die Weichen für einen Erfolg oder Misserfolg werden dabei bereits beim Setup gestellt.

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Unterschiedlich ausgesteuerte Kampagnenbestandteile mit jeweils individuell festlegbaren Strategien, wie im Folgenden erklärt.

Empfohlene Gebotshöhen am Beispiel eines E-Commerce-Händlers mit 1 Million UU (Unique User) innerhalb von 30 Tagen:

Tipp: Der eTKP bei Private Deals ist oftmals geringer als bei offenen Auktionen.

Brand-Safety-Einstellungen – Advertiser-Ebene

Auf der Advertiser-Ebene ist die Gewährleistung der Brand Safety (Schutz der Marke vor unangemessener Platzierung) ein wesentliches Ziel. Typischerweise kommen hier Blacklists (Website-Ausschlüsse) für die Auslieferung zum Tragen. Die Blacklist sollte sorgfältig gepflegt werden, da das auktionsKampagneneinstellungen basierte Programmatic Advertising hochdyin der DSP (Setup) namisch ist. Trading Desks wie adlicious Viktor Eichmann, Gründer und setzen standardmäßig umfangreiche BlackGeschäftsführer adlicious Aufgrund der technischen Struktur einer DSP lists ein, die individuell nach Vorgabe des empfiehlt es sich, die gewünschten KampagWerbekunden angepasst werden können, neneinstellungen schrittweise zu wählen. Hierbei ist es wichtig, sowie nach Bedarf zusätzliche Brand- Safety-Tools für die Umfeldsich bereits im Vorfeld darüber im Klaren zu sein, welche unterfilterung und Sicherstellung der Werbemittelsichtbarkeit. schiedlichen Strategien, z. B. die Ansprache von Usern verschiedeFestlegung Frequency Capping (FC) – IO-Ebene ner Targeting-Segmente, innerhalb der Kampagne verfolgt werden und welche Bedingungen übergeordnet gelten sollen. Auf der IO-Ebene sollte vor Kampagnenstart ein FC definiert werden. Für Branding-Ziele empfehlen sich sechs WerbemittelkontakDie Struktur einer DSP sieht üblicherweise wie folgt aus: te pro Monat, jedoch muss beachtet werden, dass nicht jede Impression, die man einkauft, auch für den User sichtbar ist. Es DSP-Ebene Einstellungsmöglichkeiten empfiehlt sich daher, ein höheres FC zu setzen, um die gewünschte Kontaktklasse von 6 zu erreichen. Advertiser Übergeordnete Einstellungen, die alle Kampagnen eines Werbetreibenden Für Performance-Kampagnen gilt dasselbe, denn wenn ein User betreffen. nach mehreren Kontakten mit dem Werbemittel keine Interaktion ausführt, ist davon auszugehen, dass dieser kein Interesse an der Insertion Order (IO) Vorgaben für die Kampagne, die sich angebotenen Dienstleistung oder Ware hat. Im Prospecting, d. h. in auf die untergeordneten Line Items der Ansprache neuer User, die die Website des Advertisers bislang auswirken. noch nicht besucht haben, empfehlen sich ähnliche FC-Vorgaben wie im Branding-Bereich. Line Item

Bid-Einstellungen – Line-Item-Ebene: Auch der Bid (TKP-Gebot) sollte an die Phasen im Kaufzyklus angepasst werden. So würde man für Homepage-Besucher einen deutlich niedrigeren TKP bieten als für Warenkorbabbrecher.

Überschneidungen in der Reichweite (Overlap) einzelner Targets innerhalb der Kampagne berücksichtigen Richtiger Ausschluss von bestehenden Kunden in Prospecting-Kampagnen Wahl der passenden Targeting-Strategie für das jeweilige Ziel (s. u.) Korrektes Forecasting des Kampagnenvolumens anhand des geplanten Setups: Welches Budget ist auf Basis der prognostizierten Unique User mit dem gewählten Targeting anzusetzen? Werbemittelcheck: Entsprechen die Banner den aktuellen Spezifikationen der DSP? Zahlt die Gestaltung auf die Kampagnenziele ein? Wahl der Optimierungs-KPIs: Beispielsweise Anzahl von Conversions oder Warenkorbhöhen; bei geringer Conversion- Anzahl Hinzunahme von sogenannten „weichen Conversions“ (z. B. Optimierung auf Warenkorbabbrecher, Download Formularabbrecher usw.)

Empfohlenes Frequency Capping

Homepage User

10/Monat (3/Tag)

Produktdetailseiten User

20/Monat (2/Tag)

Warenkorbabbrecher

30/Monat (4/Tag)

Je näher ein User an der Kaufentscheidung ist, desto mehr Impressions kann man sinnvollerweise ausliefern, um ihn zum Kaufabschluss zu bewegen.

Engagement-Stufe

Empfohlene Gebotshöhen (TKP)

Homepage User

2€

Produktdetailseiten User

5€

Warenkorbabbrecher

20 €

Aus der Praxis – die typischen Fallstricke beim Kampagnensetup Die folgenden Punkte wiederholen sich in der Regel bei allen Kampagnen und sollten im Sinne einer Checkliste (ohne Anspruch auf Vollständigkeit) abgearbeitet werden: Angemessene FCs & Bids – differenziert nach Branding-, Prospecting- & Retargeting-Zielstellungen Berücksichtigung von (Nicht-)Sichtbarkeit in der Auslieferung bei der FC-Bestimmung Korrekte Verpixelungsstrategie – Auswahl/ Verknüpfung der Pixel im Onlineshop

Auch im Retargeting empfiehlt es sich, verhältnismäßig enge FCs zu setzen. Die FCs sollten auf die verschiedenen User-Segmente, die über Pixel im Kundenshop den jeweiligen Engagement-Stufen zugeordnet sind, abgestimmt werden.

User-Engagement-Stufe



Die Targeting-Strategie im Programmatic Advertising: Mit den richtigen Daten zur passenden Zielgruppenansprache Nur wenn die richtigen Daten in die passende Targeting-Strategie eingebunden werden, kann das ideale Setup greifen und mit einer konsequenten Optimierung zum Erfolg geführt werden. Folgende Punkte sollten bei der Auswahl der Targeting-Strategien beachtet werden. Behavioral Targeting (BT) Der Einsatz von Brand-Safety-Tools, sowie einer gut gepflegten Blacklist ist sehr wichtig. Daten von Dritten (3rd Party Data) ermöglichen die reichweitenstarke Ansprache einer Zielgruppe. Allerdings sollte man genau prüfen, wie die Targeting-Segmente erstellt wurden, was genau hinter den Daten steckt und in welchen DSPs sich die Daten nutzen lassen. Retargeting Aufsplittung der User nach Engagement-Stufen entlang des Kaufzyklus Anpassung der Bid-Höhen an die verschiedenen Engagement-Stufen

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Tipp: Bei MobileKampagnen aus Apps heraus ist es wichtig, das Tracking richtig aufzusetzen

Tipp: Darauf achten, dass alle wichtigen Formate vorliegen

Reichweitenerhöhung mit Twinning-Verfahren Die Reichweite und Qualität von Datensegmenten kann über Twinning-Verfahren mithilfe statistischer Algorithmen zur Mustererkennung erhöht werden. Auch Semasio nutzt dieses Verfahren. Mehr zum Thema (Semantic Twinning) findet ihr auf Seite 12. Contextual Targeting (CT) Keyword-Targeting berücksichtigt die Relevanz des Contents einer Internetseite für die ausgespielte Kampagne und spielt deshalb eine große Rolle im auktionsbasierten Mediaeinkauf. Beispiele für CT: Run of Channel (ROC) Targeting: Auswahl individueller Channels, passend zum Thema Run of Site (ROS) Targeting: Buchung einzelner Seiten, die zum Thema passen App Targeting: Bespielung ausgesuchter Apps Tipp: Alle genannten Targetingarten und Buchungsoptionen sind untereinander kombinierbar – jedoch ist dabei immer auf die Reichweite zu achten. Beispiel: Damit die 1.000 UU aus dem User-Segment Warenkorbabbrecher auch tatsächlich erreicht werden, sollte die Reichweite nicht durch ein Contextual-Keyword-Targeting weiter eingeschränkt werden.

Optimierung im Kampagnenverlauf Ist das richtige Kampagnensetup gefunden und in den einzelnen Line Items auf die jeweiligen (Teil-)Ziele ausdifferenziert, hängt der weitere Erfolg der Kampagne von einer proaktiven und agilen Optimierung durch den Trading Desk ab. Unabhängig von den genutzten Optimierungsalgorithmen der DSP-Technologie ist eine Kampagnensteuerung durch Expertenhand entscheidend. Im Kampagnenverlauf ergeben sich häufig bereits in der Startphase erste wichtige Learnings, die bewertet und in Form angepasster Einstellungen in die DSP zurückgespielt werden müssen. Idealerweise werden neben den folgenden Optimierungsmöglichkeiten vom Trading Desk weitere Targetingmöglichkeiten zur Optimierung der Kampagnen angeboten. Die nachfolgenden Maßnahmen sind dabei während der gesamten Kampagnenlaufzeit zu gewährleisten:

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Optimierung auf Inventarbasis: Selektion der Werbeflächen, z. B. Ausschluss von Seiten, die zwar über ausreichend Traffic verfügen, jedoch zu wenig Clicks und Conversions erzeugen; Überprüfung von Deals. Formatoptimierung: Formate, die schlecht performen, werden zurückgenommen (gut performende Formate werden gepusht). Testing der Nutzersegmente: Targets werden getestet und gegebenenfalls abgeschaltet. Keyword-Targetings: Für schlecht performende Keywords besteht die Möglichkeit des Blacklistings. Geo-Targetings: Überdurchschnittlich gut performende Regionen werden gepusht, andere werden abgestellt. Technographische Targetings: Device, Browser, Connection Speed, ISP. Beispiel: Wenn ein Telefonanbieter neue Kunden gewinnen möchte, werden die Kunden dieses Anbieters mithilfe von ISP-Targeting komplett ausgeschlossen. Uhrzeit-Targetings: Zur richtigen Zeit aussteuern. Wenn nachts nicht die richtigen User erreicht werden oder die Kampagne nur zu bestimmten Zeiten optimal performt, sollten bestimmte Uhrzeiten kategorisch ausgeschlossen werden. Language-Targetings: Wenn das Produkt innerhalb eines bestimmten Sprachkontextes beworben wird, sollten nur User angesprochen werden können, die diese Sprache verstehen. Viewability Targeting: Dieses Targeting sollte nur mit Bedacht eingesetzt werden. Da es nur sehr wenige Platzierungen gibt, die eine 100%ige Sichtbarkeit gewährleisten, kann man sich sehr einschränken und in der Folge werden kaum Impressions ausgeliefert. Hyperlocal Targetings: Eine zusätzliche Möglichkeit im Mobile Targeting: Geo-Targetings können über XY-Koordinaten sehr genau ausgesteuert werden. Ein Golfmagazin könnte beispielsweise alle Golfplätze in Deutschland lokalisieren und Werbung über Geo-Targeting gezielt an diese User-Gruppe ausspielen.

Werbemittel: Nicht an der falschen Stelle nachlässig werden Bei aller gebotenen Detailgenauigkeit in der Kampagnenkonzeption und -steuerung dürfen auch die Creatives nicht vernachlässigt werden. An der Kreation und einer sauberen Programmierung der Werbemittel sollte auf keinen Fall gespart werden! Tipp: Darauf achten, dass alle wichtigen Formate vorliegen: IABStandard + idealerweise Großformate (zunehmende Reichweite im Programmatic Advertising).

Werbemittel sollten generell im HTML5-Format und SSL-fähig angeliefert werden, da sie sonst nicht überall ausgeliefert werden können. Die Kreation sollte regelmäßig aktualisiert werden. A/B-Tests sind hilfreich, um die bestperformende Kreation hinsichtlich der Werbemittel und Landingpages zu identifizieren.

Mindestanforderungen an den Adserver – Vielfalt Formatgrößen:

Video: Dos and Don‘ts für das Programmatic Buying von Bewegtbildinventar Für den auktionsbasierten Einkauf von Videoinventar gilt es zu beachten, dass die Steuerung der eigentlichen Impression vom Video Player-Ad Interface Definition-Tag, kurz VPAID-Tag, übernommen wird. In der Folge werden Bids gewonnen, an die das VPAID aber keine Ad ausliefert. Hier muss darauf geachtet werden, dass die gewonnene Impression von der SSP zurückgenommen wird. Aktuelle Standards im Video-Advertising VAST 2.0 oder 3.0. VAST 4.0 ist seit Dezember 2015 bei der IAB Digital Video Technical Standards Working Group in der Entwicklung und wird nach einer Evaluationsphase veröffentlicht. VAST 4.0 – Neue Features: Server-side Support. VAST 4.0 unterstützt „ Ad Stitching“: Eine wichtige Entwicklung, um Adblocking zu unterbinden. Ad Verification und Viewability: Ein kleines Script-Objekt, mit dem das VAST ausgeführt wird. Auf das komplizierte VPAID kann somit vollkommen verzichtet werden. Conditional Ad Declaration: Definition eines Fallback Ads, um Publishern zu helfen verlorene Impressions zu füllen.

3GPP FLV M3U8 MP4 WEBM

320 x 180 426 x 240 640 x 360 854 x 480 1280 x 720 1920 x 1080

Targeting + Video: In Deutschland trifft eine hohe Nachfrage nach Bewegtbildwerbung auf relativ wenig Videoinventar. Wenn bestimmte Zielgruppen erreicht werden sollen, ist die Erstellung einer guten Auswahl an Datentargetings zu empfehlen. Um die größtmögliche Sichtbarkeit in der gewünschten Zielgruppe zu erreichen, sollten Blacklists auf der Inventarseite nicht zu eng gefasst werden.

Mobile: Die stationäre Nutzung digitaler Inhalte stagniert oder sinkt, da die User vermehrt über Smartphones und Tablets auf mobile Inhalte zugreifen. Der programmatische Einkauf von mobilem Inventar hat einige Besonderheiten, die es zu berücksichtigen gilt. Nachstehend eine kleine Übersicht: Mobile-Creatives Smartphone Formate:

300 x 50 320 x 50 300 x 250

Es sollte darauf geachtet werden, dass der Adserver, der das physische File ausliefert, so viele Videoplayer und so viele Formate wie möglich zur Verfügung stellt. Folgende Mindestanforderungen sollten erfüllt sein: Mindestanforderungen an den Adserver – Vielfalt Videoformate:

176 x 144

336 x 280 Interstitial

Tablet-Formate

Alle Display-Formate laufen uneingeschränkt auf dem Tablet.

Tipp: Bei Mobile-Kampagnen aus Apps heraus ist es wichtig, das Tracking richtig aufzusetzen. Es empfiehlt sich Software Development Kits (SDKs) zu nutzen, da die Conversions ansonsten nicht korrekt zugewiesen werden.

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Semantisches Behavioral Targeting für mehr Zielgenauigkeit und Reichweite Erst ohne Klischeevorstellungen und Rasterdenken sieht man wirklich unique.

Die einzige Konstante in unserer modernen Gesellschaft ist die Veränderung. Die Menschen, ihre Lebensgewohnheiten, Interessen und Überzeugungen unterliegen einem stetigen Wandel in einem immer schnelleren Tempo. Der bisherige Weg der Konsumentensegmentierung auf Basis traditioneller Merkmale, die den User oftmals zu früh und zu eng kategorisieren, kann diese Veränderungen nicht erfassen. Die Semasio Targeting-Technologie verzichtet auf übereilte Segmentierung in Form von Vorkategorisierungen. Sie kann das tatsächliche Userverhalten deshalb aktuell und vollständig in der Targetbildung berücksichtigen.

Semantisches Behavioral Targeting fängt die Einzigartigkeit moderner Konsumenten ein Konsumentensegmentierung – der traditionelle Weg Die sofortige Kategorisierung von Nutzerverhalten hat zur Folge, dass das reale Surfverhalten nicht umfänglich berücksichtigt wird. Der Reichtum an Informationen aus den konsumierten Inhalten wird auf nur eine oder wenige Dimensionen reduziert. Um die großen Datenmengen von Milliarden Datenereignissen der Internetnutzer für das Behavioral Targeting überhaupt nutzbar zu machen, werden diese traditionell über die Vorkategorisierung der besuchten Internetseiten erfasst. Dabei wird die Kategorie der besuchten Seite unmittelbar auf den User übertragen – ganz gleich, was den User dort wirklich interessiert. Ein Beispiel: Die von einem User besuchten Internetseiten, die als Reisen, Auto & Motor und Finanzen vorkategorisiert wurden, thematisieren aber alle das Topic Kleinkinder. Der traditionelle Weg der Userprofilierung lässt die tiefe semantische Komplexität einer Internetseite außen vor, wichtige Muster im Surfverhalten – in diesem Fall, dass der Nutzer ein Kind erwartet oder vor kurzem ein Kind bekommen hat.

Konsumentensegmentierung mit Semasio Der Weg der semantischen, vorkategorisierungsfreien und damit ungekürzten Informationserhebung des Nutzerverhaltens hingegen bietet einen maximalen Detailgrad an Informationen für höchste Flexibilität in der Erstellung von Targets mit spezifizierbarer Zielgenauigkeit und maximaler Reichweite. Bei der semantischen Userprofilierung wird der Inhalt jeder besuchten Internetseite analysiert. Die wichtigsten Begriffe und Phrasen der jeweiligen Internetseite werden erhoben und in das Userprofil übertragen. Für jeden User existiert damit eine große, gewichtete Keyword Cloud. Mit dem gezeigten Verhalten über Hunderte konsumierter Internetseiten hinweg wächst diese ständig an und bietet umfassende und detaillierte sowie immer aktuelle Informationen für die Entstehung der gewünschten Targets. Der gesamte Analyseprozess gestaltet sich rein userzentriert über eine Machine-Learning-basierte Sprachverarbeitung. Vorkategorisierungen oder Hypothesen sind nicht erforderlich.

Unbegrenzte und individuelle Targeting-Möglichkeiten mit Semasio

Classic Targets Interests Socio-Demographics Purchase Intents

Custom Targets

Semasio bietet Mediaagenturen und Direktkunden neben der Mietung von Classic Targets – einzeln oder in Kombination, individuelle Custom-Segmentierungen – von der Suche nach den semantischen Zwillingen der eigenen User, die bereits konvertiert haben, bis zu ganz speziellen Zielgruppenwünschen.

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Interest Targets

I am unique. Catch me if you can! Basisreichweite Semasio Profildatenbank

> 60 Mio. Unique User in Deutschland!

Zielgruppen unterteilt nach intensivem themenzentrierten Surfverhalten Semantic Behavioral Targeting – eine Targetingmethode für zielgenauere, reichweitenstarke Zielgruppen

because we all become more unique

Top-Down oder Bottom-Up: Einblick in die verworrene Welt des Targetings Online Marketing Profis, die sich im Dickicht der unterschiedlichen Targeting-Ansätze zu orientieren versuchen, haben es oft schwer. Sie klagen über nebulöse Inhalte und das in der Online-Marketing-Szene übliche, von Akronymen durchsetzte Fachchinesisch. Kasper Skou bringt Licht in das Targeting-Dunkel, indem er die Unterschiede zwischen den methodischen Ansätzen erläutert. Im Rahmen der Top-down-Targetbildung werden spezifische Internetseiten (auf URL-Ebene) in statische Kategorien eingeteilt. Es wird dabei untersucht, ob die jeweilige Seite den Kriterien des gesuchten, vordefinierten Targets (z. B. Sport) entspricht und ob sie somit dieser Kategorie als zugehörig eingestuft wird. Die einzelnen Kategorien bilden dann den Bezugspunkt für die Kampagnenbuchung, sofern das gewünschte Target überhaupt vorkategorisiert wurde. Ausgangspunkt der Bottom-up-TargetgeneKasper Skou, Gründer und Der Nutzerprofilierung und der Bildung von rierung hingegen ist die Zielgruppe, die der Geschäftsführer Semasio Targets liegen zwei grundlegende ParadigWerbetreibende konkret sucht (z. B. aktive men zugrunde: Wassersportler). Die Kategorienbildung erDen Ausgangspunkt für den traditionellen Ansatz, auch das Topfolgt empirisch dynamisch und ermöglicht damit bedürfnisspedown-Prinzip genannt, bilden zumeist Kategoriensysteme oder zifische Targets – auf Basis aller Informationen, die über die Business Rules, die zum Beispiel ein bestimmtes Interesse des Analyse der besuchten Internetseiten unstrukturiert extrahiert Nutzers für Targetingzwecke klassifizieren. Dabei entwickelt ein wurden. Team von Experten eine hypothesengeleitete, an (subjektiven) VorVerhaltensbasiertes Targeting annahmen orientierte Kategorisierung, deren Grundlage alle relevanten Interessen der User abbilden soll. Der Besuch einer Website Bei Ansätzen wie beispielsweise dem Behavioural Targeting werdurch den Nutzer wird somit der jeweilig für diese Website angeden Userprofile und Zielgruppen auf Grundlage des seitenübergreiwandten Kategorie zugeordnet. Um eine Zielgruppe zu bauen, werfenden Surfverhaltens der Nutzer gebildet. Diese Ansätze stellen den die einzelnen Kategorien miteinander verknüpft, durch „und“, also den Nutzer und sein spezifisches Surfverhalten in den Mittel„oder“ oder „nicht“ (boolesche Operatoren). Ein User fällt in die punkt und sind somit nutzerzentriert. Zielgruppe, wenn er allen Kriterien der jeweiligen Kombination entBeim Top-down-Prinzip der verhaltensbasierten Profilbildung werspricht. den die von den Nutzern besuchten Seiten auf Basis eines vordefinierten Kategoriensystems klassifiziert. Die Nutzerprofile ergeben Der empirische Ansatz, auch als das Bottom-up-Prinzip bezeichsich aus der Anzahl der Kontakte der Nutzer mit Internetseiten, die net, rollt das Feld von der anderen Seite auf. Statt subjektiven Hyden jeweiligen Kategorien entsprechen. Targets werden mittels pothesen und darauf basierenden Kategoriensystemen werden boolescher Ausdrücke aus dem Zusammenspiel einzelner Kategounstrukturierte Informationen extrahiert, um daraus statistisch rien zusammengesetzt: Hat der Nutzer in den letzten 30 Tagen fundierte Erkenntnisse abzuleiten – losgelöst von subjektiven Vorzum Beispiel drei als Auto-Content klassifizierte Seiten besucht, annahmen und im Zeitverlauf wandelbar –, dank eines automawird er der Zielgruppe „Auto“ zugeordnet. tisch lernenden Systems. Beim empirischen Bottom-up-Prinzip wiederum wird zunächst Was die Herangehensweise durch das eine oder das andere der die „semantische Essenz“ jeder Internetseite erfasst. Das heißt, beiden Paradigmen für die Target-Generierung bedeutet und welein Machine-learning-Sprachverarbeitungsprogramm identifiziert che qualitativen Unterschiede sich daraus ergeben, wird im Foldie wichtigsten Wörter und Phrasen der jeweilig besuchten Seite, genden anhand fünf unterschiedlicher Targeting-Ansätze erläutert. die dann direkt in das Nutzerprofil gespeichert werden. Über die Kontextuelles Targeting verschiedenen Webseiten, die ein Nutzer besucht, hinweg formt das Zusammenspiel dieser „Seitenessenzen“ das semantische Basiert auf einer seitenbezogenen Inhaltsanalyse. Dieses VerfahProfil des Nutzers. Die Target-Bildung erfolgt durch gute Beispieren ist also seitenzentriert. Liest ein Nutzer beispielsweise einen le: Nutzer, die sich für Probefahrten eines Elektro-Pkw angemelArtikel über Mountain Biking, so wird auch angenommen, dass diedet haben, bilden die empirische Referenz zur Identifikation von se Person ein Interesse an Mountain Biking hat. Nutzern mit semantisch ähnlichen Profilen – sie können also als Beginnen wir mit der Definitionsfrage: Was ist überhaupt Targeting? Der Begriff Targeting beschreibt im Online-Marketing das zielgruppenorientierte Einblenden von Werbung, also eine genaue Zielgruppenansprache. Ist die Rede von einem Target, ist eine spezifizierte Zielgruppe gemeint. Dem Marketinginstrument kommt eine immer größere Rolle im Online-Advertising zu, insbesondere im Zusammenhang mit dem Echtzeit- oder programmatischen Einkauf.

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die semantischen Zwillinge derer herangezogen werden, die bereits konvertiert haben. Hypothesen sind hierfür nicht erforderlich. Anstelle des „Trial and Error“-Prinzips wird empirische ‚Action Market Research‘ praktiziert.

3rd Party Diese Targeting-Ansätze nutzen „harte“ Daten aus unterschiedlichen Quellen. Nutzer werden auf Basis spezifischer Ereignisse einzelnen Zielgruppen zugeordnet. Solch ein Ereignis kann beispielsweise die Suche nach einer bestimmten Produktkategorie auf einer Preisvergleichsseite oder der Aufruf einer Produktansicht innerhalb dieser Kategorie sowie der Klick auf einen entsprechenden Link zum Shop sein. Die hypothesenbasierte Top-down-Target-Bildung erfolgt hier über die Verknüpfung von Ereignistypen mittels boolescher Ausdrücke. Stimmen Userprofil und Target-Definition überein, wird der Nutzer der jeweiligen Zielgruppe zugeordnet. Ein Beispiel: Der Nutzer hat sich in den vergangenen vier Wochen drei Produkte der Kategorie Tablets angeschaut – ergo wird er der Zielgruppe ‚Kaufabsicht Tablets‘ zugeordnet. Empirisch ermittelte 3rd Party Targets werden auf Basis von Zielbzw. Beispielprofilen gebildet, für die dann statistische Zwillinge identifiziert werden. Dieses Vorgehen ähnelt dem Bottom-up-Prinzip – mit dem Unterschied, dass die hierfür verwendeten „harten“ Basisdaten häufig vorkategorisiert sind.

Retargeting Nutzerprofile entstehen aus der Interaktion von Usern mit den digitalen Touchpoints der Werbetreibenden: Der Nutzer sieht sich beispielsweise ein Produkt im Online-Shop an oder legt es in den Warenkorb. Diese Profile werden genutzt, um den einzelnen Nutzer zu bewerten und den Inhalt der Banner zu steuern, die an ihn ausgespielt werden. Neuere Formen des Retargetings nutzen zudem Daten, die unabhängig von Advertiser-Touchpoints entstehen, um die Profilqualität zu verbessern und Prospecting-Dienste anbieten zu können. Bei der hypothesengeleiteten Top-down-Target-Generierung gilt ein Nutzer, der beispielsweise ein Produkt in den Warenkorb gelegt hat, als doppelt so wertvoll wie ein anderer, der sich das Produkt nur angeschaut hat. Daher sollte auch das Warenkorbprodukt häufiger und prominenter im Banner angezeigt werden als das nur angesehene Produkt. Die Hypothesen werden in Form von ‚Business Rules‘ abgebildet, die den Bidding-Preis im Programmatic Buying für den Nutzer sowie die Bannergenerierung steuern. Andersrum werden beim Bottom-up-Prinzip im Rahmen des Retargetings Zielgruppen auf Basis von beispielhaften Referenzprofilen und ihren statistischen Zwillingen gebildet. Dieser Ansatz kann dazu führen, dass, wenn zum Beispiel ein Warenkorb nicht konvertiert wird, auch andere, nicht enthaltene Produkte im Banner angezeigt werden, wenn sich statistisch zeigt, dass genau diese Inhalte in der aktuellen Situation gut konvertieren. Tausende von Business Rules werden so empirisch aus den konkreten Nutzerverhalten ermittelt.

CRM-gestützt Hier handelt es sich um eine Generalisierung des Retargetings. Während klassisches Retargeting primär darauf abzielt, aus Webseitenbesuchern Kunden zu machen, geht es beim CRM-gestützten Ansatz vor allem darum, Bestandskunden besser auszuschöpfen – zum Beispiel im Rahmen des Up-, Cross- oder auch Plus-Selling. Die Top-down-Generierung CRM-gestützter Targets erfolgt durch Hypothesen: Der Nutzer hat zum Beispiel vor zwei Wochen eine Spielekonsole gekauft, jetzt wird er voraussichtlich die dazu passende Fitness-Applikation kaufen wollen. Solche Hypothesen werden als Business Rules formalisiert herangezogen, um sowohl den Preis einer Werbeanzeige als auch die Botschaft festzulegen, die einem spezifischen Nutzer im Banner angezeigt wird. Bottom-up-CRM-gestützte Zielgruppen werden auf Basis von beispielhaften Referenzprofilen als deren statistische Zwillinge gebildet. Das Up-, Cross- oder Plus-Selling gegenüber Bestandskunden erfolgt mit Hilfe statistischer Analysen, wie beispielsweise dem Collaborative Filtering. Auf diese Weise können Tausende von Business Rules empirisch aus konkretem Nutzerverhalten ermittelt werden. Dem aufmerksamen Leser wird nicht entgangen sein, dass es sich bei der Darstellung der vorgestellten Targeting-Ansätze de facto um eine Taxonomie handelt. Die gewählte Darstellung leidet somit unter denselben drei Problemen wie jeder andere Topdown-Ansatz dieser Art: Sie ist subjektiv – das heißt hierin drückt sich meine persönliche Sicht aus, wie sich die im Markt angebotenen Targeting-Lösungen kategorisieren lassen. Sie ist statisch – der Targeting-Markt befindet sich im grundlegenden und steten Wandel, was bedeutet, dass es wahrscheinlich bereits Targeting-Ansätze gibt, die hier nicht erfasst wurden. Sie ist informationszerstörend – die Realität ist immer komplexer als eine Kategorisierung, die sie abzubilden versucht. Daher werden nicht alle vermarkteten Targeting Ansätze genau einem Paradigma zuzuordnen sein. Im Gegenteil, viele der Targeting-Technologien sind Hybridlösungen und vereinen sowohl den Top-down- als auch den Bottom-up-Ansatz.

Welchen Nutzen hat also die vorgestellte Targeting-Kategorisierung in Anbetracht dieser drei grundlegenden Probleme? Aus meiner Sicht hilft sie, die wachsende Komplexität der Targeting-Landschaft zu strukturieren – analog der Art und Weise, wie die Farben Blau und Grün uns helfen, die komplexere Farbe Türkis zu verstehen und zu beschreiben. Der Marketingprofi erhält somit einen Bezugsrahmen, um die Lösungsansätze der Targeting-Anbieter zu unterscheiden, und zwar nicht, indem sie einer Kategorie zugeordnet werden, sondern durch gezielte Fragen in dem dargestellten Bezugsrahmen. Magazin für Data Driven Advertising

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Umdenken in der Wahl des passenden Targetingsegments: Zielgruppenvorgaben erst einmal vergessen und das Kampagnenziel in den Vordergrund stellen Denke bei der Targetauswahl in Themen und Inhalten und nicht in Mediazielgruppen, das ist die klare Empfehlung von Anna Arnold, Head of Client Development bei Semasio. Dabei rät sie, das Kampagnenziel von Anfang an fest im Blick zu behalten und etwaige Zielgruppenvorgaben darauf abzuklopfen, ob diese überhaupt mit dem Kampagnenziel vereinbar sind. Schnellstart Anleitung Übersicht der Segmenttypen Purchase Intent Targets Alle Purchase Intent Targets leiten sich 1:1 aus den gezeigten Kaufabsichten der jeweiligen User ab. Die Informationen generieren sich beispielsweise aus deren Warenkörben oder durch deren konkrete Interaktion mit einer speziellen Produktkategorie auf einer oder mehreren Websites. Für unsere Purchase Intent Targets findet keine Modellierung statt. Die Qualität dieser Targets ist deshalb außerordentlich hoch. Interest Targets Ein Userprofil bei Semasio ist eine große gewichtete Keyword Cloud der wichtigsten Begriffe und Phrasen, der vom jeweiligen User konsumierten Internetseiten. Wenn ein neues Interest Target gebaut wird, erstellen wir dafür ebenfalls eine gewichtete Keyword Cloud. Dazu füttern wir die Semasio Targetingtechnologie mit eindeutigen Beispielen von Themen-Channels und Webseiten, die ausschließlich das gewünschte Interesse widerspiegeln. Aus den gegebenen Bei-

Zur Erstellung Ihrer Wunschzielgruppe sind zwei Herangehensweisen möglich: Top-down-Ansatz: Du benennst uns einfach die User, die Du erreichen willst, und wir modellieren das gewünschte Target für Dich. Bottom-up-Ansatz: Auf Basis einer definierten Usergruppe, die exemplarisch für die User steht, die Du erreichen willst (positives Sample), finden wir weitere User. Ein Beispiel: Für eine Probefahrt mit Eurem neuen Automodell hast Du bereits Online-Anmeldungen erhalten. Nun möchtest Du schnell und kostengünstig weitere Registrierungen generieren.

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spielen extrahiert das System eine gewichtete Keyword Cloud, den sogenannten semantischen Kern des gewünschten Interest Targets. Im zweiten Schritt identifiziert die Targetingtechnologie Deckungsgleichheiten zwischen den Keyword Clouds der mehr als 60 Mio. User in der Semasio Profildatenbank und dem semantischen Kern des Targets. Der Grad der Übereinstimmung wird dabei als Affinitätslevel ausgewiesen. Zielgenauigkeit und Reichweite können nach Bedarf flexibel geregelt werden. Custom Targets Beim Semantic Twinning finden wir in der Semasio Profildatenbank User, die sich ähnlich verhalten wie eine definierte Gruppe von Usern, die eine gewünschte Aktion bereits durchgeführt haben. Sie könnten ebenfalls an Deinem Produkt „interessiert“ sein, sogar ohne sich dessen bisher bewusst zu sein.

Mit Interest Targets und Semantic Twinning machst Du die User auf Dein Unternehmen oder Produkt aufmerksam, die sich potenZiele & Attribution ziell dafür interessieren könnten. Interest oder Custom Targets können auch Zum Erreichen bestimmter Ziele sind bebei Response-Kampagnenzielen zum Einstimmte Segmenttypen geeigneter als andesatz kommen. In diesem Fall ist es wichtig, re. Um eine optimale Wahl treffen zu können, den Kampagnenerfolg mit Hilfe eines geeigist es wichtig, sich der eigenen Kampagnenneten Attributionsmodells zu bewerten. ziele frühzeitig bewusst zu sein. Die folgenEine Last-Klick-Attribution funktioniert für Anna Arnold, Head of Client de Abbildung zeigt, wann welche SegmenttyPurchase Intent Targets, da sich der User Development Semasio pen zum Einsatz kommen: hier bereits sehr nahe an der Umsetzung einer Kaufentscheidung befindet. Wenn Du ein Purchase Intent Targets Semantic Twinning oder Interest Target wählst, erreicht Deine Kampagne ein breiteres Publikum am Anfang des Marketing-FunWenn Du Response-Kampagnenziele verfolgst, ist es oft ratsam, nels. Dabei ist die Wahrscheinlichkeit hoch, dass dies der erste ein Purchase Intent Target zu wählen. Damit findest Du User mit Kontakt des Nutzers sein wird. Eine Last-Klick-Attribution zur Ereiner aktuellen Kaufabsicht oder einem tatsächlichen Interesse. folgskontrolle der Kampagne wäre daher nicht sinnvoll. Dies funktioniert wie beim Retargeting: User, die bestimmte Internet- und Produktdetailseiten besucht haben, fallen in die ZielgrupMit Hilfe des sogenannten Affinitätslevels, das die Kongruenz eipe. Durch die Auswahl von Websites, die eine spezifische Kaufabnes Nutzers mit den bereits konvertierten Usern anhand eines Sco-

Mit dem Semantic Twinning kannst Du nahezu jede Wunschzielgruppe mit maximaler Reichweite ansprechen. Durch den semantischen Profilierungsansatz können wir auf einen einmaligen Detailgrad an Informationen von über 60 Mio. Userprofilen in unserer Profildatenbank zurückgreifen.

Alles, was wir dafür brauchen, ist Deine frühzeitige Entscheidung mit uns zusammenzuarbeiten, denn wir benötigen nur 300 registrierte User. Über 90 % dieser Profile sind automatisch eine Teilmenge der über 60 Mio. Userprofile in der Semasio Profildatenbank, da Semasio über 90 % der deutschen Internetbevölkerung in seiner Profildatenbank abbildet. Deswegen existieren auch für diese User große gewichtete Keyword Clouds der wichtigsten Begriffe und Phrasen der vom jeweiligen User besuchten Internetseiten. So kann unsere Targetingtechnologie identifizieren, wie sich die Keyword Clouds dieser User von denen der 60 Mio. anderen User aus unserer Profildatenbank unterscheiden und wie sie sich in dieser Unterscheidung ähneln. Der Grad der Übereinstim-

Interest und Custom Targets

mung wird von unserer Targetingtechnologie als Affinitätslevel ausgewiesen, Zielgenauigkeit und Reichweite können also nach Bedarf flexibel geregelt werden.

AUFMERKSAMKEIT ÜBERLEGUNG PURCHASE INTENT TARGE TS

INTEREST TARGETS & SEMANTIC TWINNING

KAUF

sicht repräsentieren, wie Marktplätze, Vergleichsseiten etc., wirst Du in die Lage versetzt, User zu erreichen, die bereits auf den Kauf eines bestimmten Produkts abzielen. Es handelt sich dabei um den unteren Teil des Marketing-Funnels, so erreichst Du weniger, aber dafür hoch interessierte User.

Wirkungsraum der verschiedenen Semasio Segmente im Marketing-Funnel

res beschreibt, kannst Du Deine Zielgruppe flexibel auswählen. Die Höhe des Affinitätslevels beeinflusst die Größe des Segments, also die Reichweite. Du kannst selbst entscheiden, ob Du weniger User mit einer höheren Affinität oder mehr User mit einer geringeren Affinität erreichen willst.

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Affinitätslevel: Beispielhaftes Verhältnis von Affinität und Reichweite Wähle eine geringere Reichweite um weniger User mit einer besonders hohen Affinität oder eine höhere Reichweite um mehr User mit einer geringeren Affinität zu erreichen.

Hohe Affinität Index 300 Index 100 Schwache Affinität Niedrige Reichweite

Hohe Reichweite

Interest Target

Die Übertragung Deiner Zielgruppenvorgaben auf die Semasio Segmente – das Kampagnenziel immer im Blick haben Deine Vorgehensweise in der Auswahl passender Targetingsegmente fußt vermutlich zunächst einmal auf der Dir vorliegenden Beschreibung der Media- oder Marketingzielgruppe. Diese beinhaltet beispielsweise soziodemographische Merkmale, Interessen oder ein bestimmtes Surfverhalten – Aspekte, die Du in Deinem Online-Target berücksichtigen möchtest. Diese Anforderungen können mit den Semasio Segmenten über soziodemographische Targets und eine Vielzahl von Interessen- und Kaufabsicht-Targets abgedeckt werden. Bei der Übertragung Deiner Zielgruppendefinition auf die Semasio Segmente ist es wichtig, dass Du neben der Zielgruppenbeschreibung auch das Kampagnenziel von Anfang an im Blick hast und abwägst, ob dieses mit den definierten Media- oder Marketingzielgruppenvorgaben optimal erreicht werden kann – oft wird dies nicht der Fall sein. Ein Beispiel: Du möchtest einen neuen Animationsfilm bewerben. Die vordefinierte Mediazielgruppe umfasst Frauen zwischen 24 bis 49 Jahren. Das Kampagnenziel ist es, möglichst viele Trailer-Views zu generieren: In diesem Fall solltest Du darüber nachdenken, User mit einem Interesse für Animationsfilme anzusprechen oder zumindest die in der Mediazielgruppe vordefinierten soziodemographischen Attribute mit einem Interesse an Animationsfilmen zu kombinieren. Du wirst so mit einer höheren Wahrscheinlichkeit User finden, die ein Interesse daran haben, den Trailer anzusehen, als wenn Du nur auf das Target Frauen in der gewünschten Altersklasse gesetzt hättest. Beispiele aus der Praxis: Die nachfolgenden Beispiele geben einen kurzen Überblick über verschiedene Möglichkeiten Mediazielgruppen unter Berücksichtigung Deiner Zielsetzung in Segmente zu überführen: Beispiel 1: Kaufinteresse für Luxusuhren – wen interessiert am Ende schon Alter und Einkommen, Hauptsache der User kauft. Für einen Onlineshop, der hochwertige Herrenruhren verkauft, wurden Männer im Alter von 35 bis 59 Jahren mit einem hohen Ein-

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kommen, die sich für Uhren interessieren, gesucht. Um diese zu finden, wählten wir gezielt passende Onlinehändler, Hersteller und Juweliere aus, die Luxusherrenuhren anbieten. Diese Shops sind auf Männeruhren spezialisiert oder verfügen über eine entsprechende Shopkategorie, die wir für die Targetbildung heranziehen konnten. Durch diese Herangehensweise wurden zwar nicht alle zuvor definierten Ziele eindeutig erfüllt, da die soziodemographischen Attribute etwas von den exakten Vorgaben abwichen. Aber entscheide selbst – wen hättest Du lieber in der Zielgruppe? Einen Mann, 42, mit hohem Einkommen, der vor 21 Tagen einen Artikel über die Funktionalität von Automatikuhren gelesen hat? Oder einen Mann, 32, mit unbekanntem Einkommen, der in den letzten zwei Wochen zweimal einen Onlineshop für Luxusuhren besucht hat? Beispiel 2: Zielgruppenabgleich für Internet Service Provider – Familiensegment sticht Gamer und Video-/Film-Streamer. Wir wurden gebeten, für einen Internet Service Provider, der seine Breitbandverbindung bewerben will, Targets zu bauen. Zusammen mit dem Kunden haben wir Hypothesen darüber gebildet, wer einen Breitbandinternetanschluss brauchen könnte. Auf dieser Basis erstellten wir verschiedene Segmente, die bestimmte Zielgruppen abdecken: Gamer, Video-/Film-Streamer und Familien. Als wir diese drei Segmente gegeneinander getestet haben, kamen wir zu einem unerwarteten Ergebnis: Das Familien-Segment performte mit Abstand am besten. Schlussbemerkung: In vielen Fällen wird es mehr als eine Möglichkeit geben, Deine Wunschzielgruppe zu erreichen. Daher empfiehlt es sich, stets unterschiedliche Ansätze und Strategien gegeneinander auszutesten, um den individuell Besten zu finden.

Zusammenfassung Prüfe die Vereinbarkeit Deiner Kampagnenziele mit den Zielgruppenvorgaben.



Denke bei der Targetauswahl in Themen und Inhalten und nicht in Mediazielgruppen.



Teste verschiedene Ansätze und Strategien gegeneinander aus.

I am unique. Catch me if you can!

SocioDemographic Targets

Basisreichweite Semasio Profildatenbank

> 60 Mio. Unique User in Deutschland!

Maximale Qualitätsreichweite für alle soziodemografischen Merkmale Semantic Behavioral Targeting – eine Targetingmethode für zielgenauere, reichweitenstarke Zielgruppen

because we all become more unique

Liebe Leser,

Purchase Intent Targets Katalog Semasio Classic Targets

Intents

Reichweite*

Unterhaltungs- & Haushaltselektronik

Mode & Accessoires

Semasio bietet mit den Classic Targets ein breites Portfolio an reichweitenstarken Standardsegmenten, die wir Euch auf den nachfolgenden Seiten vorstellen:

Interest Targets – Zielgruppen unterteilt nach intensivem themenzentriertem Surfverhalten Socio-Demographic Targets – Zielgruppen unterteilt nach soziodemographischen Attributen Purchase Intent Targets – Zielgruppen unterteilt nach 1:1 gezeigten Kaufabsichten

2.254.696

Auto-Konfiguratoren von Herstellern, Suchergebnisse oder Detailseiten in Autobörsen und Kleinanzeigen-Seiten, Produktübersichts- oder Detailseiten für Autoteile und Autozubehör, Prospekte oder Preislisten von Autoherstellern

Versicherungen

112.900

Versicherungsvergleiche, Versicherungsrechner (Krankenversicherung, Hausrat, Reiseversicherung, Altersvorsorge, Berufsunfähigkeit, Haftpflicht), Produktdetailseiten von Versicherungsagenturen und Versicherungen

Reisen

Immobilien

Mein Tipp für die Auswahl eines Segments: Vergesst erst einmal die vorhandenen Zielgruppenvorgaben und stellt das Kampagnenziel in den Fokus. Mehr Informationen und Beispiele zur Auswahl des richtigen Zielgruppensegments findet Ihr in diesem Magazin ab Seite 12 in der Schnellstart Anleitung.

1.393.386

Suchergebnisse, Angebots-Übersicht- oder Detail-Seiten für Pauschalreisen, Flüge, Hotels, Kreuzfahrten, Ferienwohnungen oder Last Minute Angebote in Flugsuchen, Online-Reisebüros oder auf Seiten von Reiseveranstaltern, Hotels und Fluggesellschaften

162.554

Suchergebnisse, Angebots-Übersicht- oder Detail-Seiten für Wohnungen oder Häuser zum Kauf oder Miete von Immobilienbörsen, Kleinanzeigen im Bereich Immobilien, oder Online-Immobilienmaklern Beinhaltet nicht Gewerbeimmobilien

1.133.445

Suchergebnisse, Angebots-Übersicht-, oder Detail-Seiten für Theater-, Musik und Sport-Tickets von Ticketbörsen, Webseiten, Veranstaltern oder Veranstaltungslocations

Telko & ISP

411.886

Vergleichsseiten für Mobilfunk- und Internettarife, Angebots-Übersicht- oder Detail-Seiten von Mobilfunk Providern

Baby- & Kinderbedarf

356.908

Produkt-Übersicht-, Produkt-Detail- oder Checkout-Seiten von Produktvergleichern oder Shops für Kindermode, Spielzeug, Kinderwagen, Autositze, Windeln, etc.

Geldanlagen

162.554

Suchergebnisse, Angebots-Übersicht- oder Detail-Seiten von Tagesgeld-, Fondund Depotvergleichs-Seiten, Trading-Plattformen und Fondsvermittlungen von Investmentfonds, Aktienfonds, Rentenfonds, Kapitalanlagen, Geldanlagen und geschlossenen Fonds, Trading-Plattformen

Sportartikel

347.220

Produkt-Übersicht-, Produkt-Detail- oder Checkout-Seiten von Produktvergleichern, Retailern und Marken-Shops im Bereich Sport-Mode, -Geräte und -Zubehör Beinhaltet nicht Street-Wear, nur Bedarf für aktive Sportler

Herzliche Grüße

Anna

Head of Client Development

Magazin für Data Driven Advertising

Produkt-Übersicht-, Produkt-Detail- oder Checkout-Seiten von Produktvergleichern, Retailern, Marken-Shops im Bereich Mode und Accessoires (Taschen, Tücher, Schmuck, etc.) Beinhaltet nicht Sportbekleidung (siehe Kaufabsicht „Sport“)

499.866

Event-Tickets

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Produkt-Übersicht-, Produkt-Detail- oder Checkout-Seiten von Produktvergleichern, Retailern und Marken-Shops im Bereich Unterhaltungs- & Haushaltselektronik Unterhaltungs- & Haushaltselektronik umfasst: TV, Tablet, Handy, Smartphone, PC, Laptop, Camcorder, Video, DVD & Blue Ray, Lautsprecher, MP3 Player, Radio, Drucker, Telefon, Scanner, Digitalkamera, HIFI-Anlage & Boxen, Waschmaschine, Trockner, Spülmaschine, Küchengeräte, Reinigungsgeräte, Bügeleisen, Herd, Mikrowelle, Kühlschrank, Gefrierschrank

Auto & Motor

Alle Targetkataloge sind mit stets aktuellen Reichweiten auch auf unserer Website www.semasio.de unter der Rubrik Kataloge Classic Targets einsehbar. Zusätzlich findet Ihr dort einen Katalog für britische Purchase Intents Targets. Damit Ihr Eure ganz spezielle Wunschzielgruppe mit maximaler Reichweite ansprechen könnt, erstellen wir Euch gerne auch ein individuelles Custom Target. Alle Targets sind untereinander sowie mit 3rd Party Targets kombinierbar. So stehen Euch unbegrenzte und individuelle Targeting-Möglichkeiten für Euer Data Driven Advertising zur Verfügung.

Gerne beraten wir Dich persönlich! Du erreichst uns unter: [email protected] oder +49 40 350 175 77

1.960.168

Umfelder

Purchase Intent Targets

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Magazin für Data Driven Advertising *) Unique User auf Basis Semasio Profildatenbank – August/September 2015

*) Unique User pro Monat auf Basis Semasio Profildatenbank – August/September 2015

Unbegrenzte und individuelle Targeting-Möglichkeiten für Euer Data Driven Advertising

Interest Targets

Katalog Semasio Classic Targets

Reichweite*

10.362.452

Inhalte von Autoherstellern und Autohändlern, Automagazine, Shops für Autozubehör Beinhaltet nicht Motorsport

10.879.029

Wirtschafts- und Finanz-Nachrichten, Wirtschaftsmagazine, Business-Netzwerke

9.340.077

Foren, Seiten und Artikel zum Thema Familie und Erziehung, Online-Shops für Kinder- und Babybedarf, Haushaltstipps

Online-Spiele

6.764.795

Browsergames, Online-Strategie und Rollenspiele, Foren zum Thema Online-Gaming Beinhaltet nicht Wetten oder Lotto

Gossip & Stars

9.054.712

Auto und Motor

Business & Wirtschaft

Familie & Erziehung

Wellness

Beruf & Karriere

Mode & Beauty

Finanzen

9.010.670

8.500.606

8.084.058

Essen & Trinken

6.743.417

Gesundheit

8.502.804

Immobilien

7.785.349

Unterhaltungs- & Haushaltselektronik

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4.924.735

Magazin für Data Driven Advertising

8.783.402

Interests

Beispiele semantischer Kern





Vergleichsseiten, Foren, Artikel und Magazine zum Thema Entspannung, Massagen, Wellness-Anwendungen, Sauna und Solarium, Fitness und Yoga, Wohlbefinden, Wellness-Essen, Wellness-Urlaub



Stellenbörsen, Karrierejournale, Karriereseiten- und Stellenbörsen von einzelnen Firmen oder Personalberatungen, Online-Bewerbungsberatung



Mode-Magazine, Beauty-Magazine, Webseiten und Online-Shops von Modemarken, Mode-Retailer, Mode- und Beauty-Kategorien von Online-Portalen

Portale und Foren zum Thema Versicherung, Kredite, Aktien und Geldanlage, Trading-Plattformen, Finanzmagazine, Versicherungs-, Kredit- und Kontovergleichsseiten



Koch-Magazine, Rezept-Portale, Supermarkt- und Discounter-Vergleichsseiten, Webseiten von Discountern, Supermarktketten und Lebensmittel-Herstellern



Gesundheitsportale (Diagnose, Therapie, Symptome), Foren zum Thema Gesundheit, Gesundheitstipps



Immobilien-Portale, Immobilienbörsen, Kleinanzeigen zum Thema Immobilien, Informationsseiten zum Thema Mieten und Kaufen

Webseiten von Herstellern, Online-Shops für Unterhaltungs- und Haushaltselektronik, Magazine und Artikel zum Thema Unterhaltungs- und Haushaltselektronik Unterhaltungs- und Haushaltselektronik umfasst: TV, Tablet, Handy, Smartphone, PC, Laptop, Camcorder, Video, DVD & Blue Ray, Lautsprecher, MP3 Player, Radio, Drucker, Telefon, Scanner, Digitalkamera, HIFI-Anlage und Boxen, Waschmaschine, Trockner, Spülmaschine, Küchengeräte, Reinigungsgeräte, Bügeleisen, Herd, Mikrowelle, Kühlschrank, Gefrierschrank

Reichweite*

Beispiele semantischer Kern

Content Streaming

8.380.435

Mediatheken von TV-Sendern, Streaming-Portale, Video-Plattformen

Haus & Garten

9.467.183

Garten- und Wohn-Magazine, Shops für Möbel, Wohnaccessoires, Hauszubehör, Gartenzubehör und Pflanzen, Informationsseiten zum Thema Hausbau und Renovierung

Gesellschaft & Politik

7.606.768

Kategorien Politik und Gesellschaft von Nachrichtenseiten, Artikel zum Thema Politik und Gesellschaft, Politik-Magazine Beinhaltet nicht die Themen Stars und Gossip

Sport

10.132.265



Reisen

10.804.963



Reisemagazine, Online Reisebüros für Flug-, Hotel- und Pauschalreisen, Webseiten von Fluggesellschaften, Hotels und Reiseveranstaltern, Seiten von Tourismusverbänden, Online-Reiseführer

Unterhaltung

6.894.291



Musikportale, Radio- und TV-Sender, Lifestyle-Magazine, Bewertungen und Trailer von Kino- und TV-Filmen, Streaming Dienste im Bereich Video und Radio (siehe auch „Content Streaming“)

LOHAS

7.780.435



Nachrichten

9.575.488

Shopping

8.556.069

Klatsch und Boulevard-Magazine, Boulevard-Kategorien von Portalen und Lifestyle-Magazinen, Foren zum Thema Promis und Stars

*) Unique User pro Monat auf Basis Semasio Profildatenbank – August/September 2015

Interests

Portale und Foren für aktive Sportler, Webseiten von Sportvereinen, OnlineTrainingspläne, Kategorien für Sportzubehör und -Mode in Online-Sport-Shops oder Hersteller-Shops Beinhaltet die Sportarten: Fussball, Tennis, Reiten, Golf, Handball, Basketball, Laufen, Fitness, Aerobic, Radfahren, Volleyball, etc. Beinhaltet nicht Sport-News

Informationsseiten von Umweltschutz-, Tierschutz- und Wohltätigkeits-Organisationen, Portale und Foren zum Thema Nachhaltigkeit, Umwelt und Klimawandel Seiten, Forenbeiträge und Artikel zum Thema gesund und bewusst Leben (Kochen, Sport, Wellness, etc.) Beinhaltet nicht den Nachhaltigkeits-Bereich von Unternehmens-Webseiten





Nachrichten-Portale, News Rubriken von Portalen und Magazinen, lokale Nachrichten, Nachrichten-Stream von Radiosendern

Online-Shops für verschiedenste online erwerbbare Produkte: Reisen, Mode, Schuhe, Technik, Spielsachen, Lebensmittel, Tickets, Möbel, Wohnaccessoires, Bücher, etc. Beinhaltet nicht Preisvergleichsseiten

Erst wenn ein User eine 3 Mal so hohe Affinität für ein bestimmtes Interest hat wie die Userpopulation generell, wird er als Unique User für dieses Target berücksichtigt.

Hohe Affinität Index 300

Index 100 Schwache Affinität Niedrige Reichweite

Hohe Reichweite

Interest Target

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*) Unique User pro Monat auf Basis Semasio Profildatenbank – August/September 2015

Interest Targets

Socio-Demographic Targets

Katalog Semasio Classic Targets

Demographics

Reichweite*

Reichweite*

Datenquelle

14.005.814

Auf Basis harter Registrierungsdaten extrapoliert

Berufsgruppe IT Professionals

4.481.652

Auf Basis harter Registrierungsdaten extrapoliert

Geschlecht Weiblich

14.438.492

Auf Basis harter Registrierungsdaten extrapoliert

Berufsgruppe Management & Business

3.368.828 

Auf Basis harter Registrierungsdaten extrapoliert

Einkommen HH-Netto-Einkommen ≤ 2.000 €

7.104.990

Auf Basis harter Registrierungsdaten extrapoliert

Berufsgruppe Immobilien & Hausverwaltung

486.953

Auf Basis harter Registrierungsdaten extrapoliert

Einkommen HH-Netto-Einkommen >2.000 € bis ≤ 4.000 €

13.394.534

Auf Basis harter Registrierungsdaten extrapoliert

Berufsgruppe Entscheider in Wissenschaft

270.027 

Auf Basis harter Registrierungsdaten extrapoliert

Einkommen HH-Netto-Einkommen > 4.000 €

5.682.185 

Auf Basis harter Registrierungsdaten extrapoliert

Berufsgruppe Student

1.856.094

Auf Basis harter Registrierungsdaten extrapoliert

Haushaltsführer

14.954.463

Auf Basis harter Registrierungsdaten extrapoliert

Berufsgruppe Transport & Logistik

1.320.881

Auf Basis harter Registrierungsdaten extrapoliert

Alter 20-49

15.299.476

Auf Basis harter Registrierungsdaten extrapoliert

Bildung FH- oder Hochschulabschluss

4.311.809

Auf Basis harter Registrierungsdaten extrapoliert

Alter 20-29

5.348.086

Auf Basis harter Registrierungsdaten extrapoliert

Bildung FH-Reife oder Abitur

2.985.873  

Auf Basis harter Registrierungsdaten extrapoliert

Alter 30-39

8.021.014

Auf Basis harter Registrierungsdaten extrapoliert

Bildung Haupt- oder Realschule

5.466.599  

Auf Basis harter Registrierungsdaten extrapoliert

Alter 40-49

6.136.778

Auf Basis harter Registrierungsdaten extrapoliert

Bildung Haushalt mit Kindern

2.909.611

Auf Basis harter Registrierungsdaten extrapoliert

Alter 50-59

6.401.868

Auf Basis harter Registrierungsdaten extrapoliert

Bildung Haushalt ohne Kinder

7.944.675

Auf Basis harter Registrierungsdaten extrapoliert

Alter 60+

3.222.863

Auf Basis harter Registrierungsdaten extrapoliert

Berufsgruppe Gesundheitswirtschaft

Magazin für Data Driven Advertising

2.182.355

2.904.546

Auf Basis harter Registrierungsdaten extrapoliert

Auf Basis harter Registrierungsdaten extrapoliert

*) Unique User pro Monat auf Basis Semasio Profildatenbank – August/September 2015

Geschlecht Männlich

Berufsgruppe Rechnungswesen & Finanzen

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Demographics

Datenquelle

*) Unique User pro Monat auf Basis Semasio Profildatenbank – August/September 2015

Socio-Demographic Targets

Erst wenn ein User eine Deckungsgleichheit von mindestens 70% mit dem Modell des soziodemographischen Merkmals aufweist, wird er diesem zugeordnet.

Hohe Deckungsgleichheit

70%

Niedrige Deckungsgleichheit Niedrige Reichweite

Hohe Reichweite

Socio-Demographic Target

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Übersicht Online Marketing Events | 2016 Die Frage, welche Veranstaltungen, Messen und Kongresse Du besuchen möchtest, stellt sich vermutlich auch Dir jedes Jahr aufs Neue. Deshalb haben wir Dir die wichtigsten Veranstaltungen im digitalen Marketing auf einen Blick zusammengefasst.

Februar

März

April

Mai

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Magazin für Data Driven Advertising

11.02.

| DIGITAL MEDIA CONFERENCE | Hamburg

11.02.

| PPC Masters | Berlin

16.02.

| Big Data Marketing Day | München

25.02.

| Semasio Hygge-Morning-Talks | Hamburg (Information und Anmeldung - siehe Rücktitel)

25.02.

| Big Data Summit | Hanau

25.-26.02.

| Online Marketing Rockstars | Hamburg

Juni

01.-02.06.

| DMX Austria | Wien

02.06. | Adtrader Conference | Berlin 07.06. | Smart Data Summit | München 20.06. | Online Marketing Forum | Hamburg 29.-30.06. | Co-Reach | Nürnberg 30.06. | Online Marketing Forum | Frankfurt am Main

Juli

04.-05.07.

| Online B2B Conference | München

11.07.

| Online Marketing Forum | München

August

30.-31.08.

| SuisseEMEX | Zürich

September

14.- 15.09.

| Dmexco | Köln

22.-23.09.

| Next Conference | Hamburg

01.-02.03.

| Internet World | München

01.-02.03

| CMCX | München

02.03.

| Semasio Hygge-Morning-Talks | München (Information und Anmeldung - siehe Rücktitel)

08.-10.03.

| eTail Germany | Berlin

14.-18.03.

| CeBIT | Hannover

15.-16.03.

| MobileTechCon | München

15.03.

| d3con | Hamburg

17.-18.03.

| SMX München | München

26.-27.09.

| Social Media Conference | Hamburg

20.-22.03.

| Digital Innovators’ Summit | Berlin

29.09.

| OMK | Lüneburg

| IT & Business | Stuttgart

| Online Marketing Konferenz Bielefeld | Bielefeld

Oktober

04.-06.10.

08.04.

12.-13.10.

| NEOCOM | Düsseldorf

13.04.

| e-marketingday Rheinland | Wuppertal

13.-14.04.

| Swiss Online Marketing & Swiss eBusiness Expo | Zürich

| ecommerce conference | München

| Semasio Hygge-Morning-Talks | Düsseldorf (Information und Anmeldung - siehe Rücktitel)

November

07.11.

18.04.

09.11.

| Affiliate Conference | München

21.04.

| Mobile Advertising Summit | Berlin

14.11.

| ecommerce conference | Hamburg

26.04.

| TactixX | München

17.11.

| OMX | Salzburg

29.04.

| e-Commerce Day | Köln

21.11.

| ecommerce conference | Frankfurt am Main

24.11.

| DEUTSCHER MARKETING TAG | Leipzig

01.-02.12.

| Marketing Management Kongress | Berlin

09.-10.05.

| Conference | Hamburg

29.05.-02.06. | e-marketingday Rheinland | Wuppertal

Dezember

Magazin für Data Driven Advertising

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Magazin produced by keycomm GmbH, Fotos: C. Wimmer, keycomm GmbH

Hygge-Morning-Talks – die gemütliche Data Driven Inforunde von und mit Semasio Wie finde ich die optimale Zielgruppe für meine Kampagnenziele? Wie nutze ich Data wirklich effektiv und effizient? Wie setze ich datengetriebene Kampagnen bestmöglich für das Programmatic Advertising auf? Wenn Du Dir diese und ähnliche Fragen gelegentlich auch schon am frühen Morgen stellst, sind die Hygge-Morning-Talks die richtige Anlaufstelle für Dich. Hier dreht sich alles um die datengetriebene, programmatische Gegenwart und Zukunft des digitalen Marketings. Unsere dänisch angehauchte Roadshow setzt dort an, wo dieses Heft aufhört und der brancheninterne Austausch Stärkung benötigt.

Die Termine im Überblick: 25.02.2016 Hamburg | Juwelier Studio (Eppendorfer Weg 87a) 02.03.2016 München | Kustermann (Viktualienmarkt 8)

Diskutiere mit uns im kleinen Kreis die Themen des Data Driven Advertisings, die Dich im Alltag beschäftigen. Wir stellen uns den Fragen und Schwierigkeiten, die Dir Kopfzerbrechen bereiten, und liefern Antworten. Neben guten Gesprächen und einem regional inspirierten Lunch servieren wir Dir in garantiert hyggeliger Atmosphäre unsere gesammelte Erfahrung gepaart mit wertvollen hands-on Tipps. Der offene Austausch wird durch zwei Vorträge angefeuert: Zuerst gewähren Dir unsere Profis der Zielgruppenansprache einen Einblick in die verworrene Welt des Targetings, indem sie die Unterschiede zwischen den methodischen Ansätzen erläutern und klare Handlungsempfehlungen für die Wahl des optimalen Targetingsegments aufzeigen. Im Anschluss erklären Dir die Kollegen vom Trading Desk adlicious step by step worauf es beim Aufsetzen datengetriebener Kampagnen im Programmatic Advertising ankommt. Genieße, lerne und networke auf den Hygge-Morning-Talks in Hamburg, München und Düsseldorf. Wir freuen uns auf Dich!

Semasio GmbH Eppendorfer Weg 285 20251 Hamburg Germany

Visiting address: Semasio GmbH Bäckerbreitergang 75 20355 Hamburg / Germany

T.: +49 40 350 175 77 [email protected] www.semasio.com

18.04.2016 Düsseldorf | na und? (Worringer Str. 70) Wir starten um 9:30 Uhr mit einem gemeinsamen Kaffee und Brötchen auf die Hand. Nach dem Lunch werden wir ab 13:30 Uhr langsam die Segel streichen. Unsere Experten vor Ort: Kasper Skou, CEO & Co-Founder, Semasio Anna Lena Arnold, Head of Client Development, Semasio Viktor Eichmann, Managing Director & Co-Founder, adlicious Daniel Skoda, Managing Partner, adlicious Die Teilnahme am Event ist für Dich kostenlos. Eine verbindliche Anmeldung ist allerdings notwendig. Melde Dich per E-Mail unter [email protected] oder telefonisch unter +49 40 350 175 77 für die Hygge-Morning-Talks an. Das Platzangebot ist begrenzt. Der Einlass kann daher nur erfolgen, wenn Du die durch uns versandte Bestätigungsmail vorzeigen kannst.