Social Media im Business-Kontext (Teil 3): Anforderungen ans Social Media Monitoring

On 2. Mai 2010, In Social Media, By Abdi Scheybani

Immer mehr Fachverantwortliche im Unternehmen möchten gerne wissen, was Nutzer in Social Media-Quellen über ihr Unternehmen und ihre Produkte verbreiten. Nun ist es äußerst mühselig, händische Auswertungen vorzunehmen, insbesondere wenn dies zeitnah und in hoher Frequenz geschehen soll. Vor diesem Hintergrund begeben sich immer mehr Unternehmen auf die Suche nach technischen Social Media-Monitoring-Lösungen. Nicht selten wird dabei erwartet, dass die Monitoring-Tools automatisiert auf jeden relevanten Beitrag hinweisen, der irgendwo im Social Media-Dschungel auftaucht – und zwar nicht nur zu definierten Fragestellungen, sondern auch zu neuen Themen. Außerdem soll jeder Beitrag automatisch auf Tonalität (positiv, negativ, neutral) hin ausgewertet und nach Inhalten klassifiziert werden. Das Ganze sollte möglichst Real-Time erfolgen, also idealerweise unmittelbar nach dem Erscheinen des Beitrags.

Technologieanbieter neigen dazu, diesen Maximalanforderungen eins zu eins genügen zu wollen, aus Furcht sonst im Ausschreibungsverfahren nicht berücksichtigt zu werden. So kommen dann Marketingaussagen zustande, die suggerieren, dass es ähnlich wie bei Suchmaschinen einen unmittelbaren Zugriff auf Hunderttausende von relevanten Social Media-Quellen gäbe oder dass maschinell verstanden werden könne, was ein Beitrag zu bedeuten habe oder wann ein relevantes Thema aufkommt, auch wenn dieses begrifflich noch gar nicht eingegrenzt wurde. Dass die Realität aus guten Gründen anders aussieht, erfahren die Kunden meist erst später. Ihre legitimen, aber unter Machbarkeitsgesichtspunkten überzogenen Erwartungen werden häufig nicht erfüllt.

Es gibt auch Alternativen zu diesem leider nicht seltenen Szenario. Unternehmen könnten z.B. zunächst einmal die Frage aufwerfen, auf welchen Business Case bzw. welche Nutzendimensionen (siehe den vorhergehenden Beitrag) das Monitoring überhaupt einzahlen soll, um dann die Anforderungen an den Technologieprovider entsprechend zu spezifizieren. Geht es z.B. primär darum, generelle Meinungsverteilungen und -trends zu erfassen? Oder soll tatsächlich Issue Management betrieben und jede noch so kleine Quelle kontinuierlich beobachtet werden, um ja nicht zu verpassen, wenn „Problem“-Themen aufkommen, und ggf. direkt Stellung zu nehmen?

Beide Use Cases implizieren ganz unterschiedliche Monitoring-Anforderungen: Im ersten Fall genügt ein in regelmäßigen Abständen durchgeführtes Sampling relevanter Quellen, wobei die Relevanz in einem initialen Quellenscreening zu ermitteln ist. Dieses Stichprobenverfahren kann im Extremfall sogar händisch durchgeführt worden, obwohl auch hier in der Regel technische Unterstützung sinnvoll ist. Der entscheidende Vorteil des Stichprobenansatzes ist, dass menschliche anstatt maschinelle Intelligenz die Relevanz und Bedeutung der Quellen bewertet.

Stichproben machen offensichtlich keinen Sinn, wenn tatsächlich der Anspruch besteht, möglichst jeden Beitrag zu einem Thema zu entdecken, um z.B. öffentlichkeitswirksam Customer Service-Support anzubieten oder aber zu verhindern, dass falsche oder unerwünschte Aussagen unwidersprochen verbreitet werden. Aber auch hier stellt sich die Frage, ob das Pareto-Prinzip greifen soll, d.h. ob man sich begnügt, 70 bis 80% aller Beiträge in Foren und Blogs abzudecken, oder ob man ehrgeizigere Ziele hegt. Letzteres kann den Aufwand deutlich erhöhen, insbesondere mit Blick auf die technische Verfügbarkeit von relevanten Quellen.
Um eine Quelle sauber abzuziehen sowie Autorennamen und Zeitpunkt des Postings exakt zu erfassen, muss der Parser entsprechend angepasst werden. Das bedeutet z.T. signifikanten manuellen Aufwand. Alle anderen Verfahren sind entweder unvollständig oder ungenau. Viele Anbieter, die vorgeben, das gesamte Soziale Web im Zugriff zu haben, gehen über diesen wesentlichen Punkt gerne hinweg.

Auch bezüglich der semantischen Fähigkeiten sollten sich die Anforderungen an das Monitoring-Tool in realistischem Rahmen bewegen. Das gilt z.B. für das Thema automatische Tonalisierung. Natürlich kann über moderne Textmining-Verfahren mit einer bestimmten Güte ein Beitrag als Neutral, Positiv oder Negativ eingestuft werden. Bei mehreren Themen pro Beitrag ist das allerdings schon wesentlich schwieriger. Der Unterschied zur Qualität menschlicher Tonalisierer ist hier noch beträchtlich, vor allem wenn es um Feinheiten geht wie zum Beispiel, ob eine negative Äußerung nur zitiert wurde oder tatsächlich als Meinungsäußerung des Autors zu verstehen ist.

Mit anderen Worten: Käufer von Monitoring-Lösungen und -Services sollten nicht zu leichtgläubig sein, wenn ihnen ubiquitärer Quellenzugriff oder maschinelle Tonalisierung versprochen wird. Außerdem sollten sie sich zunächst selbst darüber klar werden, welchen Qualitätslevel sie eigentlich benötigen. Das gilt auch für das automatisierte Erkennen neuer relevanter Themen jenseits der vorgegebenen Suchbegriffe. Das setzt normalerweise umfangreiche Thesauri und Ontologien voraus, die man zwar erstellen kann, was aber in der Regel mit Aufwand einhergeht, den das Anwendungsunternehmen bezahlen muss.

Ein weiteres weit verbreitetes Missverständnis der Monitoring-Anwender betrifft den Ressourcenaufwand und die erforderlichen prozessualen Maßnahmen für eine effektive Nutzung von Monitoring-Tools. Die einfachste Form der Nutzung ist der Blick auf ein Monitoring-Cockpit sowie die Lektüre vom standardisierten Reports. Beide basieren auf vorher festgelegten Suchtermen und zeigen deren quantitative Veränderungen auf. Monitoring-Tools können jedoch bei richtiger Anwendung viel mehr: So lassen sich über Tag Clouds Begrifflichkeiten anzeigen, die überdurchschnittlich häufig auftauchen. Um zu interpretieren, welche dieser aufpoppenden Begriffe tatsächlich relevant ist, bedarf es des Sachverstands der Fachabteilungen, also z.B. des Produktmarketings. Eine „Maschine“ kann nicht entscheiden, ob es sich lohnt diesem oder jenem Begriff nachzugehen. Auch einem fachfremden Analysten dürfte dies schwer fallen. Daher sollten die Fachabteilungen in der Anwendung des Monitoring-Tools geschult und gleichzeitig Prozesse aufgesetzt werden, die regelmäßige Analysen in den Fachfunktionen vorsehen und die gewonnenen Erkenntnisse verwertbar machen. Vor dem damit verbundenen personellen und organisatorischen Aufwand scheuen bisher viele Anwender zurück, häufig mit dem Argument, dass der Nutzen nicht klar sei. Dieser kann jedoch erst nachgewiesen werden, wenn das Monitoring-Tool vernünftig benutzt wird – das klassische Henne-Ei-Dilemma also.

Die Liste der Erfolgs- und Misserfolgsfaktoren für die Beschaffung und den Einsatz von Monitoring-Lösungen ließe sich fortsetzen. Als generelles Fazit lässt sich festhalten: Bevor ein Unternehmen in Monitoring-Technologie investiert, sollte es zunächst eine empirische Bestandaufnahme dazu machen, wie häufig es überhaupt in Social Media vorkommt und welche inhaltlichen Diskussionen es zu seiner Marke oder seinen Produkten gibt. Basierend auf diesen Ergebnissen ist zu bestimmen, welche Business Cases (Reputation Management, Customer Service, Trenderkennung etc.) im Vordergrund stehen. Hieraus sind dann die Anforderungen ans Monitoring abzuleiten und die entsprechenden Implementierungsbedingungen zu schaffen. Außerdem sollten die Business-Anforderungen idealerweise gleich für mehrere Unternehmensfunktionen definiert werden (also z.B. Marketing, Unternehmenskommunikation, Mafo, Customer Service). damit eine ausbaufähige Plattformlösung als Shared Service aufgesetzt werden kann. Das erleichtert dann auch die Finanzierung eines solchen Tools, weil ja die Budgets mehrerer Unternehmensbereiche genutzt werden können.

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Social Media im Business-Kontext (Teil 2): Nutzendimensionen und Branchenrelevanz

On 1. Mai 2010, In Social Media, By Abdi Scheybani

Social Media wird in der Fachöffentlichkeit derzeit stark unter den Aspekten Werbung und PR diskutiert. Dabei geht es zum einen um die Frage, wie Werbung möglichst effektiv in Sozialen Netzwerken, Foren und sonstigen sozialen Medien platziert werden kann. Zum anderen sorgen sich viele PR- und Marketingverantwortliche um negative virale Effekte, also um die rasche Verbreitung kritischer Nutzeräußerungen mit negativen Folgen für Image und Vertrieb.

Damit sind zwei wesentliche Anwendungsfelder benannt. Es gibt aber noch eine Reihe anderer wichtiger Use-Cases, bei denen Social Media im Unternehmenskontext eine zentrale Rolle spielen kann. Im folgende eine kurze Übersicht:

- Reputationsmanagement & PR:
Wie häufig und mit welcher Tonalität in Sozialen Medien über ein Unternehmen oder eine Marke geschrieben wird, betrachten immer mehr PR-Abteilungen als wichtigen Gradmesser ihrer Öffentlichkeitsarbeit. Auch die virale Verbreitung von kritischen Äußerungen in Social Media gilt mittlerweile als Top-Thema bei Kommunikationsverantwortlichen.
- Produktmarketing & Marktforschung:
Was für die Wahrnehmung des Unternehmens und der Marke gilt, trifft auch auf das Feedback zu einzelnen Produkten zu – insbesondere im Kontext von Produktneueinführungen. Wie reagieren Nutzer auf das neue Produkt, welche Produktmerkmale kommen gut an, welche nicht? Natürlich können viele dieser Aspekte auch traditionelle Mafo-Methoden geklärt werden, allerdings meist nicht so schnell und mit mehr Aufwand. Zudem bietet klassische Marktforschung nicht die Möglichkeit der öffentlichkeitswirksamen Intervention in die Kundendialoge (dazu später mehr).
-Customer Service & Issue Management:
Es gibt eine Vielzahl von Foren, in denen Nutzer klassische Customer Service-Problem lösen und damit de facto den Kundenservice der Unternehmen entlasten. Darüber hinaus werden Produktprobleme in der Regel sehr früh von Nutzern in Foren und Blogs thematisiert. In diesem Zusammenhang wird häufig vom „Tsunami-Effekt“ gesprochen: Das Problem, das es frühzeitig zu entdecken gilt, bevor größerer Schaden für das Unternehmen entsteht.
-Werbung & Vertrieb:
Social Media-Aktivisten (damit sind die aktiv Beitragenden gemeint) gelten als Multiplikatoren, deren zielgenaue Ansprache positive Hebelwirkungen für die Produkt- und Servicewahrnehmung zeitigen kann. Des weiteren qualifiziert bereits der Besuch von Social Media ein Interesse für das dort verhandelte Thema. Im Idealfall wirkt das wie eine Art Targeting-Filter.
-Produktentwicklung & Innovation:
Hier liegt der potenzielle Nutzen in dem Aufspüren von relevanten Produktideen, die in Social Media von Nutzern formuliert werden. Eine Ausbaustufe hierzu stellen von Unternehmen oder Dritten veranstaltete Ideenwettbewerbe dar, in der die Nutzer z.T. auch selbst als Juroren tätig werden (siehe Ideastorm von Dell).
- HR/ Recruiting:
Von Privatpersonen öffentlich gemachte Informationen über sich selbst werden bereits heute genutzt um z.B. Bewerbungsunterlagen zu validieren bzw. zu ergänzen, um nur einen Use Case zu nennen.

Diese Überblicksliste, die sicherlich noch vervollständigt werden kann, zeigt eines sehr deutlich: Social Media ist grundsätzlich ein unternehmensübergreifendes Thema und sollte daher nicht nur unter PR- und Marketingsgesichtspunkten diskutiert werden.

Die Relevanz der vorgestellten Use Cases und von Social Media insgesamt hängt sehr stark von der Branche ab. Vereinfacht lässt sich sagen: Das Thema Social Media ist überall dort von besonderem Interesse, wo sich Nutzer über Ihnen bekannte Marken oder Produkte austauschen. Klassische B2B-Branchen (z.B. technische Komponentenhersteller) werden von Endverbrauchern häufig gar nicht wahrgenommen und tauchen daher in Konsumentendiskussionen in der Regel nicht auf. Allerdings kann es hier durchaus professionelle Diskussionen z.B. in spezialisierten Fachforen geben, die dann zwar vom Traffic-Volumen vergleichsweise klein sein mögen, aber in der spezialisierten Fachcommunity durchaus relevante Spuren hinterlassen können

Bei Unternehmen, deren Produkte von Endkunden wahrgenommen werden, ist grundsätzlich zwischen Low- und High-Involvement-Produkten zu unterscheiden. Über komplexe Produkte mit hohem Kaufwert wird in Social Media im Allgemeinen häufiger gesprochen als über einfache Commodity-Produkte mit niedrigem Kaufwert. Dennoch können auch zu FMCG-Produkten (also zum sprichwörtlichen Schokoriegel oder zum Erfrischungsgetränk) durchaus signifikante Diskussionen im Netz stattfinden.

Die Frequenz, über die Branchenthemen in Social Media diskutiert werden, ist natürlich nur ein Relevanzkriterium unter mehreren. Mit Blick auf die vorgestellten Nutzenhebel lassen sich im B2C-Sektor zwei Branchentypen unterscheiden: Branchen, die direkt an Konsumenten verkaufen und die daher mit diesen über unterschiedliche Kanäle (Call-Center, Vertriebspersonal, e-Commerce) im Dialog stehen sowie Branchen, bei denen das Produkt oder der Service zwar gegenüber dem Verbraucher gebrandet ist, die direkte Endkundenbeziehung aber beim Handel liegt.

Ein Beispiel für den letztgenannten Fall sind Automobilhersteller. Für diese bietet Social Media die Möglichkeit, den „Customer Disconnect“ zu überwinden und direkt mit Endkunden in einen Dialog zu treten. Damit wird Social Media zu einem strategischen Thema, auch wenn natürlich noch zu klären ist, wie werthaltig dieser Dialog werden kann. Für Produktmanager eröffnet Social Media die konkrete Möglichkeit, Marktgesprächen zu lauschen und zwar nicht über den Umweg der klassischen Marktforschung oder über Händlerberichte, sondern direkt, d.h. „unverfälscht“, und zeitnah.

Anders stellt sich die Situation z.B. für Telekommunikationsanbieter dar, die bereits über ihre Shops und Call-Center direkt mit dem Kundenunternehmen kommunizieren und über umfangreiche Auswertungsmechanismen verfügen (z.B. systematische Erfassung und Analyse von „Call Reasons“). Sicher, häufig bleiben diese Informationen im Customer Service hängen und erreichen das Produktmarketing nicht, dennoch wird man hier schwerlich argumentieren können, dass Social Media neue „Customer Insights“ generiert. Der interessantere Business Case ist hier das Einsparen von Kosten durch gezielte Verlagerung von Customer Service-Support in öffentliche Foren – mit der Beantwortung einer Frage im Forum fallen viele Anrufe weg. Insbesondere im IT-Bereich gibt es Hersteller, die aufgrund dieser Logik eigene Nutzer-zu-Nutzer-Support-Foren aufgebaut haben, die initial von internen Mitarbeitern (meistens aus dem Customer Service) angefüttert werden, bis die kritische Masse an aktiv Postenden erreicht ist und die Support-Community sich selbst trägt. Der Bedarf für solche Lösungen nimmt im Zeichen der technischen Konvergenz und zunehmenden Komplexität der Endgeräte immer mehr zu.

Der Aufbau unternehmensinterner Support-Foren ist allerdings auch mit Risiken verbunden. Zwar lassen sich für die Nutzung der Foren Kommunikationsspielregeln festlegen, aber natürlich sind Nutzeräußerungen nicht vollends zu kontrollieren. Große, durch eine Fehlervermeidungskultur geprägte Unternehmen, die möglicherweise ohnehin schon in der öffentlichen Kritik stehen, scheuen sich daher häufig davor, entsprechende Maßnahmen zu ergreifen. Zu groß erscheint das Risiko eines Kommunikationsgaus und zu unsicher ist die Aussicht für die verantwortlichen Manager, hiermit Karriere-fördernde kurzfristige Erfolge zu erzielen – zumindest hierzulande, in den USA ist man da weniger risikoavers.

Immerhin wird hier und da schon experimentiert, als Unternehmen innerhalb von Foren Stellung zu öffentlichen Produktdiskussionen zu beziehen. Natürlich ist bei dieser Art von Social Media-Intervention äußerste Vorsicht geboten. Auf keinen Fall darf über eine falsche, zu aggressive Tonalität der Unmut der Social Media-Nutzer geweckt werden. Interventionen sollten sich inhaltlich zwischen faktischer Richtigstellung von nachweislichen falschen Aussagen und nützlichen, als Mehrwert wahrgenommenen Hinweisen zu Dienstleistungen und Produkten bewegen.

An dieser Stelle ein kurzes Zwischenfazit: Die genannten Beispiele zeigen, wie sehr die Relevanz der Social Media-Nutzendimensionen von den Branchenbedingungen sowie den spezifischen Voraussetzungen der einzelnen Unternehmen abhängt. „One size fits all“ gibt es also leider nicht. Der Mehrwert der Social Media-Nutzendimensionen ist unternehmensspezifisch zu ermitteln.

So unklar der Mehrwert von Social Media-Nutzung im Einzelfall auch sein mag, so ist nahezu unstrittig, dass Unternehmen „mitbekommen“ sollten, was draußen über sie gesprochen wird. Kaum ein Marketing- oder PR-Manager, der es dieser Tage nicht für eine gute Idee hält, Online Media Monitoring zu betreiben. Was es hierbei zu bedenken gilt, werde ich im nächsten Beitrag aufzeigen.

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Social Media im Business-Kontext (Teil 1): Modethema, Götterdämmerung oder einfach nur ein weiterer Kanal? (Einführung)

On 30. April 2010, In Social Media, By Abdi Scheybani

Marketing- und Kommunikationsverantwortliche stehen zurzeit vor großen Herausforderungen: Die Digitalisierung klassischer Massenmedien wie Fernsehen und Radio und die damit einhergehende größere Programmvielfalt führt ebenso wie die zunehmende Online-Nutzung zu einer Fragmentierung der Zielgruppenansprache. Oder positiv formuliert: Es gibt plötzlich viele Möglichkeiten, Streuverluste zu reduzieren. Die entsprechenden Technologien und Werbemechaniken hierzu bilden sich derzeit gerade heraus. Hierbei spielt Online-Werbung eine Vorreiterrolle. Man muss kein Prophet sein, um vorherzusagen, dass sich im Zuge der zunehmenden Verschmelzung von Fernsehen und Internet diese Targeting-Technologien über die verschiedenen Kanäle hinweg ausbreiten werden, also auch im TV, wenn man das dann noch so nennen kann.

Eine Herausforderung komplett neuen Typs stellt das Thema Social Media dar. Das Push-Prinzip, demzufolge Kommunikation im wesentlichen als Einbahnstraße in Richtung Konsument funktioniert, wird hier ad absurdum geführt, weil Konsumenten nun selbst öffentlich Meinung machen und damit die Werbeversprechen der Unternehmen öffentlichkeitswirksam einem knallharten Realitätscheck unterziehen. Die Ursprünge hierzulande reichen mehr als zehn Jahre zurück, als mit Meinungsverbraucherportalen wie doyoo oder ciao sowie unabhängigen Foren zu allen möglichen Themen und Produkten das unmittelbare Feedback von unten institutionalisiert wurde. Diese Phänomene ließen sich gefahrlos ignorieren, solange die Online-Nutzung noch kein Breitenphänomen in älteren Konsumentengruppen und die Social Media-Nutzung überdurchschnittlich online-affinen Verbrauchern vorbehalten war. Viele Marketing-Manager betrachteten daher den Niedergang der New Economy und das Scheitern der frühen Communities mit Zufriedenheit. Aus ihrer Sicht war der Spuk nicht nur vorerst, sondern hoffentlich für immer vorbei.

In den letzten Jahren hat sich das Bild dramatisch verändert. Unter den Top-Internet-Destinationen befinden sich seit einigen Jahren große Social Networks (siehe hierzu eine aktuelle Reichweitenübersicht zu deutschen Social Networks) und in den Ergebnislisten von Produktsuchen tauchen immer häufiger Social Media-Beiträge weit vorne auf – Beiträge, die vielleicht nur in Foren mit wenigen Tausend-Mitglieder gepostet und nur von einigen Dutzend Community-Mitgliedern dort gelesen wurden, aber dank der Suchmaschinen plötzlich massenhaft Nutzer in Entscheidungssituationen erreichen und beeinflussen.

Allerdings: Über die tatsächlichen Hebelwirkungseffekte ist bisher wenig bekannt. In den Business-Case-Argumentationen der meisten Berater und Werbeagenturen dominieren anekdotenhafte Beweisführungen. Das hängt vor allem damit zusammen, dass die Effekte nur schwer messbar sind und die Foren- und Netzwerkbetreiber selbst sehr spät angefangen haben, sich mit dem Thema Werbewirkung professionell auseinanderzusetzen. Es gibt große Soziale Netzwerke in Deutschland, die z.B. erst jetzt Brand Impact-Studien aufsetzen und andere die nach wie vor gänzlich darauf verzichten. Hinzu kommt, dass Industriestandards bezüglich Erscheinungsbild und Messverfahren noch in den Kinderschuhen stecken. Lange Zeit galt auch das Argument als stichhaltig, dass die Nutzer von Social Media keine Werbung akzeptieren würden. Sieht man sich dagegen die tatsächlichen Opt-Out-Raten auf großen Sozialen Netzwerken an, so entpuppt sich dies als Fehleinschätzung.

Dem temporären Managementversagen auf der Social Media-Betreiberseite stehen die großen Consumer-Brands mehr oder weniger verunsichert gegenüber. Zusätzliche Irritationen gehen von den Interessen-geleiteten Argumentationen der Publisher und sonstigen Ad-Impression-Vermarktern aus, die in Social Media eine unliebsame Konkurrenz sehen, weil hierdurch Druck auf die Preise ausgeübt und damit die Verdienstmöglichkeiten der Premium-Vermarkter einschränkt werden.

Die meisten B2C-Markenunternehmen scheinen dennoch verstanden zu haben, dass Social Media keine Mode ist, die vorbei gehen wird. Unklar aber ist die Business-Relevanz und wie sich diese in konkrete Maßnahmen umsetzen lässt.

Bevor wir zu der Nutzenbetrachtung übergehen, ist genauer zu definieren, was eigentlich unter dem Schlagwort „Social Media“ zu verstehen ist. Gelegentlich wird Social Media nämlich mit Sozialen Netzwerken wie Facebook, studiVZ oder Lokalisten und der Real-Time-Kommunikationsplattform Twitter gleichgesetzt und ganz vergessen, dass auch Foren, Blogs u User Generated Content-Sites wie z.B. youtube, MyVideo etc. dazu zählen.

Es ist hier nicht der Ort für eine umfassende Typologie, aber einige wesentliche Charakteristika der einzelnen Social Media-Formen sollten erläutert werden: Grundsätzlich ist zwischen Plattformen zu unterscheiden, auf denen die Kommunikation und Beziehungsstiftung bzw. –festigung im Vordergrund steht, und Plattformen, bei denen der primäre Use-Case die Verteilung von Inhalten, also das Publizieren sowie die Diskussion dieser Inhalte ist (diese idealtypische Unterscheidung hat Marcel Weiss sehr schön herausgearbeitet).

Unternehmensrelevante Diskussionen zu Produkten und Dienstleistungen finden derzeit überwiegend in Themen-, Brand- und Produkt-bezogenen Foren statt. Der publizierte Content ist in diesem Fall häufig ein fachliches Thema, zu dem der Autor des Beitrags von der Community Hilfe erbittet oder einfach nur Feedback möchte. Der lesende Zugang zu den Inhalten ist dabei in der Regel offen. Es geht bei diesen Fachforen also primär um die Klärung von Fragen und das Austauschen von Fachmeinungen, weniger um die Anbahnung von privaten oder beruflichen Beziehungen Der Realname ist daher als Authentifizierungsmechanismus von geringer Bedeutung. Ganz anders stellt sich das bei Sozialen Netzwerken dar, bei denen Registrierung bzw. Anmeldung Zugangsvoraussetzung ist, die Inhalte vom Publizierenden freigegeben werden müssen und die Identität des Nutzers als beziehungsstiftender Ankerpunkt in der Regel real ist (deswegen auch der Schutz via Privacy-Einstellungen).

Soziale Netzwerke a la Facebook werden für Unternehmen als Branding-Plattform immer wichtiger. Einige Marktbeobachter sprechen davon, dass Facebook eine zentrale Plattform für Display Advertising werden könnte und bereits in 2010 eine deutliche Steigerung der Werbeausgaben auf Social Networks zu verzeichnen sein wird (letztere Prognose bezieht sich auf die USA). Darüber hinaus werden vermehrt Performance-Kampagnen geschaltet und e-Commerce-Angebote integriert. Der Trend ist allerdings noch viel fundamentaler: Mit seinen kürzlich eingeführten Produktinnovationen zeigt Facebook, dass es zur zentralen sozialen Infrastruktur im Web werden könnte. Unternehmen kämen dann an Facebook als Kommunikationskanal und Targeting-Plattform nicht mehr vorbei. Also doch Götterdämmerung? Wir werden sehen…

Werbung im engeren Sinne ist allerdings aus Unternehmenssicht nicht der einzige Use Case und in den meisten Branchen wahrscheinlich nicht einmal der entscheidende – womit wir bei der Gretchenfrage nach dem Business-Nutzen von Social Media angelangt sind. Dazu mehr im nächsten Beitrag.

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Targeting – Quo Vadis? Summary of Methodological Key Insights & Hypotheses

On 27. April 2010, In Online Advertising, By Abdi Scheybani

Over the past few weeks I have published a series of posts on targeting related innovations and their impact on the German online display advertising industry. My intention was to bridge the gap between a business view and a more technical understanding of this key area of the internet evolution. For an international audience the German ecosystem might be less interesting, therefore I focus my summary primarily on methodological considerations and insights. As I will argue the latest innovation wave looks promising with regard to the infrastructural side of the targeting conundrum, but leaves some key methodological aspects in the dark – aspects which need to be solved in order to make display advertising more effective.

Since last year Real-Time-Bidding (RTB) as well as Demand Side (DSP) and Supply Side Platforms (SSP) have dominated the technology debate about the future of the online display ad space. The RTB proposition to value and buy each ad impression separately in real time is in fact a huge step forward towards a more efficient market place. However, the RTB discussion is full of silent assumptions regarding the quality of the bidding input. Most expert blogs convey the impression that getting the valuation of an ad impression right for a specific campaign is just a matter of algorithms – a mathematical problem so to speak. Unfortunately it is a little more complex. Let me be clear: RTB is worthless when the information on which the valuation of the ad impression is based is either incorrect or irrelevant for a proper prediction of ad related human perception and behavior.

The key question is: What indicates ad relevant interest and receptivity? Most targeting solutions base their profiling on interest taxonomies which mirror more or less product categories such as automotive, finance, health etc. These top-level items are then broken down into sub-categories (usually in a hierarchical, mutually exclusive ways). Websites are then tagged accordingly – usually page by page. To cut a long story short: This kind of categorization is pretty imprecise with regard to users’ motivations. It is difficult to determine why someone visits a content site; a visitor of a car content site could be just generally interested in luxury cars (although he/she would never be able to afford one) or actually be in a buying decision mode. Sure, data mining methodologies like RFM (recence, frequency, monetary value) help to detect when someone intensifies his or her interest, or enters in a product search phase. However, these methods require sufficient observation data per user, ideally across websites which is a real hurdle for most of the profiling systems still.

Another issue is that content categorization usually ignores the context of the content – a finance channel within a portal might reflect a different type of interest and attract a different type of visitor than a stand-alone finance destination. Nevertheless both carry the very same interest label. Thus, my hypothesis is that URLs often carry contextual information which goes beyond content categorization. Good examples for this are “intent” indicating environments such as e-commerce sites. A visitor of such a site has most likely a more vibrant interest than a visitor of an analogue content channel within a portal for example. Companies like eXelate and Bluekai have built their business on this profiling advantage. Using e-Commerce sites for profiling seems effective for performance campaigns, but does not help in higher regions of the consumer decision funnels. A branding or product awareness campaign can’t be based entirely on e-commerce-profiles which are close to transactions. Thus, an improved profiling approach for non-transaction content sites is required.

But how should a profiling approach look like which eliminates or diminishes at least human bias and lack of precision? How can the context of a site’s content be captured? The most granular approach would be a direct use of URLs as input parameters. On this basis, however, pattern recognition would be quite difficult since a URL as such cannot be generalized. Only high traffic URLs would be part of discovered rules.

Human categorizations of contexts carry the same risk of inducing a bias as the described taxonomy approach. Nevertheless – I think – it could be worthwhile annotating content with meta-information such as “OEM website”, “e-commerce environment”, “information portal”, “stand-alone interest site addressing xyz”. Of course this meta-categorization system needs to be thought through and then tested in order to see whether this additional information on the nature of the site really helps to capture the visitor’s motivation more appropriately.

Another approach could be a machine driven bottom up classification of URLs. Methods like “latent semantic indexing” or – as an enhancement – “latent Dirichlet allocation” could be used to shift the classification decision from humans to machines – this time on an entirely semantic basis. Whether such an approach really reflects the contextual aspect effectively is entirely unclear, but should be clarified.

All these ideas and considerations have one hypothesis in common: There is still space for improvement with regard to profiling methodologies. Whoever makes significant progress on this front, will be able to estimate the value of any given ad impression more accurately then the seller and – ideally – any other competing buyer, thereby realizing arbitrage profits. This brings us back to the ecosystem level. The outcome of the display advertising battle depends heavily on customer knowledge which in turn is the result of customer intelligence. Media agencies and premium publishers are working on these systems while large brands are still waiting at the side lines. It is an interesting question to what extent brands and OEMs could build customer intelligence systems themselves. An important prerequisite would be a broad profiling base. The key question is: Which brands have sufficient digital touch points for profiling their existing and potential customers? But even if they lack these touch points, can big consumer brands afford to let agencies build these customer intelligence systems on their own, thereby occupying the strategic pole position in the online advertising and sales market? May be not…

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Targeting – Quo Vadis? Teil 8: Business as Usual oder Neuausrichtung des Ökosystems?

On 22. April 2010, In Online Advertising, By Abdi Scheybani

Nach knapp vier Jahren intensiver Behavioral Targeting-PR proklamieren deutsche Targeting-Technologieanbieter, dass Targeting nun bald aus der Nische heraustreten werde und in naher Zukunft vielleicht 20 bis 30% aller Kampagnen mit entsprechender Mechanik ausgesteuert würden. US amerikanische Marktbeobachter und –teilnehmer sprechen sogar mit Blick auf Real Time Bidding (siehe den letzten Beitrag in dieser Reihe) von einer Revolution, die unmittelbar bevorstünde.

Der Einwand liegt nahe, dass derartige Ansagen schon vor einigen Jahren die Runde machten und alljährlich gebetsmühlenartig wiederholt würden. Selbst im Vorreiterland USA lag der Marktanteil von DSP Ende 2009 lediglich in der Dimension von 3 bis 5%. Und dennoch: Es gibt handfeste Indizien, dass sich in den kommenden Jahren zunächst Unique Client-Targeting und dann mit hoher Wahrscheinlichkeit auch Real-Time-Bidding (RTB) durchsetzen werden
- Fast alle großen internationalen Media-Agenturen (Group , MHavas, Isobar etc.) bauen Customer Intelligence-Systeme inklusive Demand Side Platform mit RTB-Funktionalität sowie eigener Kundenprofilierung und Analytik auf.
- Auch Ad Networks und Ad Exchanges haben das Thema für sich entdeckt, allen voran Google mit ihrem im vergangenen Jahr eingeführten „Interest based Advertising“ und dem kürzlich gelaunchten Retargeting.
- Der Reifegrade der Targeting-Systemlandschaft (Profilierung, AdServer, RTB) nimmt nach langen Lehrjahren immer mehr zu
Haupttreiber dieses Trends sind – in dieser Reihenfolge – die Verlagerung von Werbegeldern von Print und TV in den Online-Kanal sowie der insbesondere von Google und den VC finanzierten kleineren US-Technologieanbietern ausgehende Innovationsschub.
Zunächst zur wachsenden Bedeutung des Internets als Werbekanal: Das Werbegeld folgt ihrer Audience und die hält sich nun mal zunehmend im Web auf (siehe dazu den ersten Beitrag aus unserer Targeting-Reihe). Dadurch erhält Online-Werbung auch hierzulande für B2C-Marken strategische Relevanz und wird zur Chef-Sache. Das Thema ist mittlerweile einfach zu wichtig, als das man es „blind“ Online-Media-Agenturen überlassen könnte. Zumindest schaut man jetzt genauer hin und fordert mehr. Dies zwingt Agenturen und Ad Networks dazu, transparenter und technisch versierter zu agieren als dies bis vor wenigen Jahren der Fall war (z.B. bezüglich Plattform-übergreifenden Kontaktmanagement). Die gesteigerte Aufmerksamkeit der Brands gegenüber dem Online-Werbekanal und seinen Möglichkeiten eröffnet Mediaagenturen allerdings auch neue Einnahmemöglichkeiten, weil große Brands künftig das Internet verstärkt für Branding-/Awareness-Kampagnen nutzen (wollen).

„Google ante Portas“ ist der zweite Faktor, der die bestehenden Strukturen des Online-Werbemarkts ins Wanken bringt. Google schickt sich an, mit seiner „Interest-based Double Click AdExchange“ den Status Quo des Ökosystems Online-Werbung nunmehr auch im Display Ad-Bereich in Frage zu stellen. Was sich da unter einem Dach zusammenbraut, ist in seiner Struktur einmalig: Google hat nunmehr die Möglichkeit einen Nutzer durch den gesamten Kaufentscheidungstrichter zu begleiten – von der Image- über die Produktkampagne bis zu Search. Bei der Reichweite seines Content Networks und des immensen Marktanteils im Bereich Search bringt dies Google in den Driver Seat für Online-Advertising insgesamt. Das Google gewillt ist diese Position weiter auszubauen, zeigte sich – nach der Akquisition von Doubleclick in 2007 – zuletzt an dem Kauf des Creative-Optimierers Teracent vor wenigen Monaten. Hier wird systematisch gedacht und konsequent gehandelt. Beobachter der Szene spekulieren, dass auf dem Akquisitionszettel von Google sehr wohl einige DSP-Anbieter stehen könnten. Wie dem auch sei – klar ist, dass Google die Advertising-Szene vor sich hertreibt. Der Google-Vorteil ist dabei nicht mehr seine Innovationskraft per se, sondern sein großes, für die Nutzerprofilierung immens wichtiges Content-Network in Verbindung mit State-of-the-Art-Technik. Was Google aus einer High-Level-Ökosystem-Perspektive besonders und aus Sicht von Premium Publishern und Media Agenturen brandgefährlich macht, ist Googles direkter Zugang zu den großen Brands, mit denen sie bereist über Search spricht und in Zukunft eben auch verstäkrt über Display.

Aussagen wie „Agenturen am Drücker“ (so der Titel eines kürzlich erschienen Kommentars auf Adzine) treffen daher nur partiell zu. Damit lässt sich das Verhältnis zwischen Agenturen und Publishern charakterisieren, nicht aber das Verhältnis zwischen Google und Mediaagenturen. Letztere müsse erst noch beweisen, wie „techy“ sie wirklich werden können. Strategische Kooperationen wie z.B. zwischen Havas und dem Realtime Bidding (RTB)-Spezialisten DataXu müssen erst noch umgesetzt werden.

Und was wird mit den Publishern und Vermarktern? Deren Markposition hat sich in den vergangen zusehends abgeschwächt, parallel zu der voran schreitenden Preiserosion beim Premium-Inventar. Daran haben nicht zuletzt die Deals mit Adnetworks beigetragen, bei denen es primär um die Vermarktung des sogenannten Remnant Inventories ging – mit der Folge, dass sich ein Teil der Nachfrage vom höherpreisigen auf das niederpreisige Inventar verlagerte und die Premium-TKPs sich nach unten bewegten. Die Bezeichnung „Eigentor“ erscheint hier nicht völlig unangebracht. Kurzfristige Einnahmenerhöhungen sind im Zweifelsfall eben wichtiger als strategisch konsequentes Handeln, aber das ist ein anderes, grundsätzlicheres Thema („Agency costs“ of management als Innovationsproblem – das ist zweifellos einen eigenen Beitrag wert).

Das strukturelle Problem speziell der deutsche Publisher-Szene ist bis zum heutigen Tage ihre relative Fragmentierung bezüglich der Reichweite je Vermarkter. Die diesbezüglich stärker konzentrierte Mediaagentur-Szene befand sich am längeren Hebel (Stichwort Kickbacks). Durch Google hat sich das Problem verschärft, weil plötzlich technische Fähigkeiten gefragt sind. Eine aufziehende Online-Werbe-Welt, in der Targeting anstatt Kontext-Vermarktung sowie Real-Time-Bidding anstatt Dining & Wining-Deals angesagt sind, stellt eine echte Herausforderung für traditionelle Medienunternehmen dar. Die BT-Anbieter, die in den letzten Jahren versuchten, Targeting-Technologie und –Prozesse in Publisher-Organisationen einzuführen, haben sich hierüber ein Bild machen können. Der Fairneß halber sei angemerkt, dass die methodisch-technischen Herausforderungen von allen Beteiligten unterschätzt wurden. Die tatsächlichen Anforderungen an Profilierungsbreite und –tiefe des Inventars sowie an erzielbare Reichweite je Target traten häufig erst während der Implementierungsphase zutage.

Nach längerem Zögern haben die Premium Publisher und ihre Vermarktungsorganisationen nun erkannt, dass sie den Tech-Trend wohl nicht werden aussitzen können und daher beschlossen, mit AdAudience, einer gemeinsamen Plattform von IP, Sevenone, EMS und Tomorrow Focus zur Vermarktung von Premium-Inventar, selbst in die Offensive zu gehen. Für diesen Schritt sprechen sowohl strategische als auch methodisch-technische Argumente:
• Die Allianz führt zur größerer Reichweite und damit mehr Marktmacht gegenüber der Nachfrageseite, also v.a. gegenüber Mediaagenturen
• Auch spitzere Targeting-, d.h. Zielgruppen werden größer und damit für Kampagnen relevanter
• Die Fokussierung auf Premium-Content verhindert, dass Remnant-Inventar unmittebar mit Premium Inventar konkurriert und damit den Preisdruck auf Premium TKPs weiter erhöht
• Internetnutzer werden Vermarkter-übergreifend profiliert, das bedeuet vollständigere Profilierung je Nutzer-Cookie – eine wichtige Voraussetzung für effektives Targeting (siehe Teil 1 und 2 dieser Beitragsserie)
• Durch die Zusammenarbeit mit einem spezialisierten Targeting-Anbieter (in diesem Fall wunderloop) entfällt der mühselige Aufbau einer eigenen Technologieplattform

Offenbar ist zunächst geplant, nur einen Teil des Inventars der oben genannten Gründungsmitglieder über AdAudience zu vermarkten. Es wird sich zeigen wie gut hier die Zusammenarbeit zwischen den Partnern klappt. Aber grundsätzlich ist der Versuch einer Supply Side-Konsolidierung sicher sinnvoll. Wie in unserem letzen Post beschrieben, versuchen Technologiefirmen wie Rubicon Project und Pubmatic die Publisher mittel RTB-Anbieter-Plattformen stark zu machen. Neben dem Auktionsmechanismus ist hier vor allem der Konsolidierungsaspekt wichtig, weil er Macht konzentriert, vorausgesetzt die Publisher sind sich einig und geben nicht ihren Partikularinteressen nach.

Interessant ist auch Yahoos nur wenige Monate zurückliegende Repositionierung von Right Media als Marktplatz für Premium-Inventar. Hierin reflektiert sich nämlich die Weigerung vieler Premium Publisher, Ihr werthaltiges Inventar auf einen Marktplatz zu stellen, auf dem nur einen Klick entfernt Billiginventar verramscht wird. Yahoo erkennt damit existenzielle Interessen der Publisher an und bildet damit gleichzeitig ein Gegengewicht zu Google, die noch keinen weitgehenden Zugriff auf Premium-Inventar haben.

Aber warum ist Premium-Inventar überhaupt wichtig? Bei der Diskussion der Publisher-Marktposition kommt die Funktion, die das Premium- Inventar für die Nutzerprofilierung spielt, häufig zu kurz. Wie in Teil 1 und 2 dieser Artikelserie erläutert, lebt Targeting nämlich von werthaltiger Cookie-Profilierung. Beim Premium-Inventar gibt es häufig eine reichhaltige und damit für Interessen-Profilierung aussagekräftige Channel-Welt (Autochannel, Finanzchannel, Sportchannel etc.) sowie eine gewisse „Kohärenz“ der Profilierung im Sinne von zusammenhängender Beobachtung von Nutzerpräferenzen. Hinzu kommt natürlich noch das traditionelle Argument, dass Premium-Inventar auch eine gewisse Wertigkeit wegen des kontrollierten Kontextes hat (also kein Thema Brand-Kampagnen, aber insbesondere für Perfomancekampagnen. Man darf also darauf gespannt sein, wie sehr sich e-Commerce-Anbieter auch hierzulande als Profillieferanten betätigen billige oder gar abschreckende Kontextanmutung). Aber das ist tatsächlich nur ein zusätzliches Argument.

Abgeschwächt wird die Bedeutung des Premiuminventars als Profilierungsbasis durch e-Commerce-Anbieter, die immer mehr realisieren, wie werthaltig sie als Profilierungsbasis sind: Ein Nutzer, der eine e-Commerce-Seite aufsucht, hat in der Regel ein überdurchschnittlich hohes Interesse an den dort angebotenen Produkte und Dienstleistungen sowie in vielen Fällen sogar eine konkrete Kaufabsicht. Das sind überaus wertvolle Profilierungsinformationen. In der Regel hat natürlich der e-Commerce-Betreiber selbst ein Interesse an der Auswertung der Informationen. Inwieweit er über Retargeting hinaus bereit ist, diese Informationen Dritten zur Verfügung zu stellen, gehört zu den Fragen, die derzeit den Markt beschäftigen.

In dem ganzen Gerede über SSP/DSP-/RTB-Entwicklungen kommt aus meiner Sicht eine wesentliche Frage zu kurz: Wie lassen sich Nutzerinteressen besser erkennen und Werbeaffinitäten valider vorhersagen? Hier wird – gerade in der US-Diskussion – pauschal von Algorithmen gesprochen, als ginge es primär um eine mathematische Fragestellung. Die Algorithmen benötigen Input in Form von relevanten Profilinformationen. Die methodische Frage, wie am besten profiliert werden sollte, ist noch nicht gelöst (siehe hierzu meine Ausführungen in Teil 2). Ein weiteres Delayering des Ökosystem, bei der spezialisierte Profilierungsplattformen entstehen, könnte daher eine spannende Alternative zur bisherigen Struktur sein.

Die Bestandsaufnahme wäre unvollständig, wenn nicht die Sozialen Netzwerke und Foren erwähnt würden. Immerhin haben sie das Erscheinungsbild des Internet in den letzten Jahren sowie die Traffic-Ströme entscheidend verändert. Bisher schienen Social Media aufgrund des eingeschränkten Contentangebotes weniger als Profilierungs- denn als Retargeting-Plattformen relevant. Aber auch hier macht der technische Fortschritt nicht halt: Derzeit versuchen einige der größeren Netzwerke Nutzer über öffentlich zugängliche Kommunikation werberelevant zu profilieren. Wenn dies funktioniert, könnte wahr werden, was viele Auguren schon mit Blick auf Facebook prognostizieren: Soziale Netzwerke als neue Megaplattformen für Display-Advertising. Wir dürfen gespannt sein.
Damit ist auch schon das Thema für die nächste Beitragsserie formuliert: Social Media und was sich damit anfangen lässt…

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Targeting – Quo Vadis? Teil 7: Here comes Real-Time-Bidding…

On 21. April 2010, In Online Advertising, By Abdi Scheybani

Das neue Zauberwort der Targeting-Experten heißt Real-Time Bidding , RTB abgekürzt. Insbesondere die Fachdiskussionen in den USA kreisen seit ca. einem Jahr um dieses Thema. Was verbirgt sich dahinter? Hier der Versuch einer vereinfachten Erklärung: Während bisher Ad Impression-Preise auf CPM- oder CPC-Basis, also für Einheiten von 1.000 Ad Impressions („Run-off-site“ oder für ein bestimmtes Target) vorverhandelt werden, ermöglicht RTB die Verhandlung in Echtzeit für jede einzelne Ad Impression. Das hat man sich konkret wie folgt vorzustellen: Ein Nutzer löst ein Ad Request aus, der jeweilige RTB-Plattform-Anbieter identifiziert den Cookie und das damit verknüpfte Targeting-Profil und ermöglicht den Interessenten (Ad Networks, Mediaagenturen etc.) für diese Ad Impression zu bieten. Der Höchstbietende erhält die Ad Impression zugesprochen und darf sein Werbemittel ausliefern. Das alles geschieht in weniger als 75 Millisekunden. Willkommen im Cyber-Targeting-Zeitalter!

Und es sind nicht nur kleinere innovative Firmen wie Pubmatic, Media Math, Invite Media, AppNexus, Data Xu, Rubicon Project, AdMeld, Triggit usw. die diese Technologie (oder Teile davon) vorantreiben bzw. anwenden. Google bietet Real-Time-Bidding auf seiner DoubleClick Ad Exchange bereits an. Yahoo testet RTB auf seinem Right Media-Marktplatz und Microsoft auf seiner AdECN exchange.

Unterschieden wird zwischen DSPs (Demand Side Plattform), die dem Buchenden RTB-Funktionalität sowie häufig auch Targeting-Intelligenz bereit stellen sowie Supply Side-Plattformen, die das Inventar der Publisher RTB-kompatibel machen und den Bidding-Prozess unter deren Kontrolle ablaufen lassen. DSPs stellen sich vor allem als Frontend für Mediaagenturen auf. Der Trend geht dahin, Zugriff auf möglichst viel Inventar zu ermöglichen.

Was bewirkt RTB aus ökonomischer Sicht? Zunächst einmal steigert sich hierdurch die Markteffizienz wegen der „Third Degree Price Discrimination“-Mechanik, die zu einer wesentlich differenzierteren Bepreisung des Inventars und damit zu einer vollständigeren Markträumung führt. RTB-Anbieter wie Pubmatic argumentieren darüber hinaus, dass insbesondere Publisher von RTB profitieren würden. Dahinter steckt die „silent assumption“, dass jede Form von Paketierung z.B. die Bepreisung eines Automotive-Segment-TKPs, nur einen Teil der Informationen berücksichtigt, die in dem Nutzerprofil enthalten sind. Bietet man aber für die einzelne AdImpression, so bildete die gesamte Information die Basis für das Pricing. Mehr Information übersetzt sich also in mehr Wert. M.E. ist diese Argumentation nicht logisch zwingend. „Wert“ kann auch über Informations-Asymmetrien entstehen, also wenn es einem Publisher gelingt, dem Markt bei unvollständiger Information einen höheren Wert zu suggerieren als es bei näherer Kenntnis zu rechtfertigen wäre. Intransparenz kann für das Premium-Inventar der Publisher vorteilhaft sein. Das erklärt m.E. die exorbitant hohen TKPs auf einigen Landing Pages von renommierten Publikumszeitschriften sowie die lange Zeit zurückhaltende Haltung dieser Premium Publisher gegenüber Targeting, das dem Prinzip des Brandkontextes ja grundsätzlich entgegenwirkt bzw. es deutlich abschwächt.

Informations-Asymmetrien wird es aber auch in der aufkommenden RTB-Welt geben. Derjenige mit den meisten Profilinformationen über die Ad Impression und die beste Targetinganalytik wird versuchen, mittels dieses exklusive Wissens den Bietprozeß in seinem Sinne zu gestalten und damit Arbitrage-Gewinne zu realisieren. Wie sich das auf das Online-Ad-Ökosystem auswirken könnte, werde ich in meinem nächsten Blog-Beitrag diskutieren.

Zurück zur Methodik: Der sinnvolle Einsatz von RTB ist an wesentliche, aber nicht hinreichend diskutierte Voraussetzungen geknüpft:
- die Existenz relevanter Profilierungsinformationen und die wertindizierende Verarbeitung . Schließlich setzt der Bidding-Prozess auf genau diesen Daten auf. Nur wenn klar ist, welche Profilmerkmale für eine gegebene Kampagne erfolgssteigernd wirken, kann die Bepreisung effizient durchgeführt werden. Wird aber falsch oder unvollständig profiliert, funktioniert nach dem Prinzip „Garbage-in-Garbage-out“ das gesamte System und damit auch das RTB nicht.
- RTB verlangt den Buchenden auch deutliche Änderungen des Kampagnenbuchungsprozesses ab: Im Display-Geschäft herrschte bisher das Paradigma der garantierten Buchung bzw. Auslieferung. Forecasting für, also die Bestimmung der Adimpression-Reichweite, ist wegen den Unwägbarkeiten des Bidding-Prozesses in der herkömmlichen Form nicht möglich. An dieser Stelle ensteht also für das Kampagnenmanagement zunächst mehr Arbeit (manuelles Nachsteuern).

Zwei Thesen zum Abschluss:
- RTB ohne „richtige“ Profilierung und Analytik zur Targetermittlung ist wie ein Gebiss ohne Zähne.
- Nicht die Angebotsseite wird RTB in Zukunft treiben, sondern die Nachfragenden, allen voran große Brands, Mediaagenturen und Ad Networks, die – bildlich gesprochen- nicht mehr die Katze im Sack kaufen, sondern Conversion-steigerndes Cherry Picking von Ad Impressions sowie optimiertes „Yield Management“ betreiben wollen. Erst wenn dieser „Business Case“ geschaffen und der Druck groß genug geworden ist, werden RTB und andere Prozess-ändernde Verfahren sich durchsetzen. Ob das schon in 2010 der Fall sein wird? Mich würde es nicht wundern, wenn es hierzulande länger dauern würde…

Damit enden zunächst einmal meine technisch-methodischen Betrachtungen: Einige wichtige Aspekte sind noch offen, z.b. die Entwicklungen im Ad Server-Bereich oder die Bedeutung soziodemographischer Nutzerdaten fürs Targeting. Dazu vielleicht später einmal mehr.

Im nächsten und damit vorläufig letzten Teil dieser Targeting-Serie werde ich wieder stärker die ökonomisch-strategische Brille aufsetzen, um die Triebkräfte der Online-Advertising-Evolution zu beschreiben, die „Cui-Bono“-Frage zu stellen und Machtverschiebungen im Ökosystem zu prognostizieren.

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Targeting – Quo Vadis? Teil 6: Reichweite vs Reagiererrate?

On 19. April 2010, In Online Advertising, By Abdi Scheybani

Die Erzielung einer relevanten Reichweite ist eine Basisanforderung bei der Kampagnen- und Mediaplanung, insbesondere bei Brand- und Awarenesskampagnen. Mit Targeting verlagert sich diese Anforderung auf eine bestimmte Zielgruppe, d.h. die Kampagne soll möglichst viele potenzielle Konsumenten erreichen.

In der Targeting-Praxis gibt es dabei einen Trade-off zwischen Zielgenauigkeit und Reichweite, d.h. mit zunehmender Reichweite nimmt die Passgenauigkeit der Zielgruppe ab und damit der Streuverlust zu. Hier die richtige Balance zu finden, ist eine Herausforderung.

Bei Abverkaufskampagnen stellt sich die Reichweitenanforderung insofern härter, als der Business Case sich leicht bereichnen lässt, wie am folgenden leicht abgewandelten Praxisbeispiel deutlich wird: Ein Travel-Website profiliert Destinations-bezogene Interessen der Nutzer und schlägt ihnen genau dieselben Reisewünsche über ein entsprechend gestaltetes Banner auf, sobald sie eine andere in Reichweite des Adservers befindliche Webseite aufrufen. Es handelt sich hierbei also um klassisches Re-Targeting – in diesem Fall sogar noch mit einer Smart-Ad-Komponente. Im Ergebnis bringt diese Kampagne etwa eine Verzehnfachung der Klickrate. Eigentlich toll. Allerdings wurden nur wenige Tausend Nutzer auf anderen Webseiten via Cookie wieder gefunden.

Dieses Beispiel illustriert einige wichtige Sachverhalte:
- Hohe Reaktionsraten und damit erfolgreiches Targeting ist nur dann wertvoll, wenn die Reichweite stimmt
- Erfolgreiches Re-Targeting – und darüber wird häufig geschwiegen – setzt voraus, dass man erhebliche Teile der vorher profilierten User zeitnah wiedertrifft und das können eigentlich nur große AdExchanges oder sehr große AdNetworks sicherstellen.
Aber zurück zur grundlegenden Betrachtung von Reichweite und Reaktionsrate bzw. Wirkungsgrad: Bei Performance-Kampagnen, die zu direkten Käufen führen, lässt sich der Break-Even relativ leicht berechnen, bei Branding-Kampagnen viel schwieriger wegen der stark hypothetischen Monetarisierungszusammenhänge. In der Praxis der Mediaplaner kommt noch eine weitere Restriktion hinzu: Eine Kampagnenbuchung darf nur wenige Minuten dauern, deswegen soll sich die Zielgruppenbeschreibung der Werbetreibenden möglichst leicht übersetzen lassen in das Buchungsangebot der Publisher, so dass sich dann in kurzer Zeit möglichst viele Adimpressions „unterbringen“ lassen, am besten noch mit validem Forecasting abgesichert, so dass kein Nachsteuerungsaufwand für die Mediaagentur entsteht.

An dieser Stelle sei eine Prognose gewagt: Mit der steigenden Bedeutung des Online-Werbekanals werden in Zukunft die Werbetreibenden mehr über die Kampagnenrezeption wissen wollen:
- Wie gut wurde die Zielgruppe getroffen? Haben tatsächlich diejenigen Nutzer reagiert, die die Zielgruppenmerkmale (Interessen, Soziodemographie) auswiesen oder Nutzer mit ganz anderen Merkmalen?
- War die Zielgruppenbeschreibung des Produktmanagement überhaupt korrekt?
- War das Creative irreführend, so dass „falsche Zielgruppen“ sich angesprochen fühlten (z.B. Männer bei Damenoberbekleidungswerbung)
Mit anderen Worten, die Kampagnenresponseanalyse wird wichtiger werden. Infolgedessen werden sich analytischen Anforderungen an Kampagnenplaner und –durchführende deutlich erhöhen.

Im nächsten Artikel schwenken wir von der in den letzten Posts doch recht methodischen und Business-bezogenen Betrachtungsweise zu einer technisch-infrastrukturellen: Es wird um RTB, also Real-Time-Bidding gehen. Und wie immer stellt sich auch hier wieder die Frage: Hype oder substanzieller Trend?

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Targeting – Quo Vadis? Teil 5: Kampagnenziele & –metriken – Licht am Ende des Tunnels?

On 16. April 2010, In Online Advertising, By Abdi Scheybani

Seit ca zwei Jahren geistert ein Gespenst durch die Online-Advertising-Szene: die „Natural Born Clickers“. Comscore hatte Anfang 2008 eine Studie veröffentlich, derzufolge 50% aller Display Ad-Klicks auf nur 6% der US-Online-Nutzer entfallen und dass diese Gruppe der „Heavy Clicker“ soziodemographisch weniger repräsentativ für die Online Nutzer insgesamt sei (tendenziell jünger und weniger wohlhabend). Außerdem war laut dieser Erhebung ein Zusammenhang zwischen Banner-Klickrate und Marken-bezogener Werbewirkung nicht nachweisbar. Im May 2009 führte Comscore eine Folgestudie durch, die diese Ergebnisse im wesentlichen bestätigte und darüber hinaus noch, ein Rückgang der monatlich auf Display-Werbung klickenden Nutzern von 32% auf 16% konstatierte.

Der Abwärtstrend der Klickraten manifestiert sich zudem in dessen niedrigem Niveau, das in Deutschland mittlerweile bei 0,13% und in UK bei 0,08% liegt.

Gespenstisch daran sind nicht die Erkenntnisse an sich, sondern die Tatsache, dass die Online-Advertising-Szene (und damit meine ich Werbetreibende, Mediaagenturen und Publisher) nur zögerlich auf diesen Befund reagiert und Click-Through Raten (CTR) vielerorts nach wie vor die entscheidende Währung für den Erfolg von Bannerkampagnen darstellen. Ausgenommen sind natürlich Performance-Kampagnen, deren Erfolg an „Conversions“, also Käufe, Registrierungen etc., gemessen wird.

Ein Grund für die immer noch starke Verbreitung der CTR als Metrik ist sicher ihre leichte Messbarkeit (was natürlich die Sache inhaltlich nicht besser macht) sowie der Mangel an pragmatischen und methodisch überlegenen Alternativen. Sicher, es gibt die Möglichkeit, „Brand Impact“-Studien durchzuführen, bei denen Nutzer im Wege des Online Panels systematisch vor und nach Auslieferung der Werbemittel hinsichtlich dessen Wirkung befragt werden. Allerdings: Wie repräsentativ sind diese Studien wirklich? Schließlich beruhen sie auf einer Selbstauswahl der Teilnehmer und die Bereitschaft von Internetnutzern sich befragen zu lassen, nimmt tendenziell ab. Ungeachtet dieser Problematik bietet sich dieses Verfahren insbesondere bei größeren Branding-Kampagnen an.

Eine weitere Alternative sind Post-View- bzw. View-Through-Metriken. Das Grundprinzip ist simple: Nicht der Klick auf das Werbemittel wird getracked, sondern das Auftauchen eines „cookifizierten“ (mit Cookie belegten) Nutzers auf der Webseite des Werbetreibenden innerhalb eines definierten Zeitrahmens. Über die Cookie-Auslieferung beim Werbemittel-Kontakt wird sichergestellt, dass der Nutzer vor dem Besuch Sichtkontakt mit dem Werbemittel hatte. Und Post-View ist eine interessante Alternative für Social Media-Seiten mit niedrigem CTR. Kein Wunder also, dass Facebook seit kurzem dieses Verfahren unter der Bezeichnung „Conversion Tracking“ anbietet. Im November 2009 hat auch Google die „View Through -Metric“ für sein Content Network eingeführt. Die Metrik wird also von zwei Zentralen Playern im Markt gepusht, jetzt bleibt abzuwarten, wie sie sich im Markt durchsetzt. Das hat natürlich nicht nur mit der Qualität der Metrik, sondern mit den wirtschaftlichen Interessen der Publisher zu tun. Die Premium Publisher, die heute zumindest auf den Traffic-starken Seiten noch hohe TKPs abrechnen, können nicht unbedingt daran interessiert sein, dass Social Media mit dieser Metrik relativ mehr gewinnt als sie selbst…

Natürlich gibt es auch methodische Bedenken gegen den Post-View-Ansatz. Potenziell problematisch an diesem Verfahren sind z.B. Doppelzählungen, die insbesondere dann auftauchen, wenn der Werbetreibende mit mehreren AdNetworks zusammenarbeitet. Affiliate-Vertreter rügen teilweise das Prinzip, dass nur der Publisher mit dem letzten Sichtkontakt bezahlt wird, obwohl möglicherweise bereits frühere Werbemittelkontakte den Nutzer dazu veranlasst haben, die Webseite des Werbetreibenden aufzusuchen. Des Weiteren ist bei Cross-Media-Kampagnen nicht auszuschließen, dass der Besuch auf der Advertiser-Webseite nicht durch die Online-Werbung, sondern z.B. durch die TV-Werbung ausgelöst wurde. Außerdem gibt es viele Werbetreibende, die die Zahl der Tracking-Cookies auf ihren Seiten möglichst klein halten wollen, was zunächst gegen Post Impression-Verfahren spricht.

In der Tat lässt das Last-Cookie-Prinzip alle vorangehenden Werbemittelkontakte des Nutzers unter den Tisch fallen, was der realen Wirkung dieser Kontakte nicht entspricht. Ein sehr unbefriedigender Zustand. Google könnte – wenn sie im Display-Bereich ihren Marktanteil weiter steigern – der erste Anbieter sein, der Metriken wie Display-Search Konvertierung anbietet und damit einen wichtigen Teil der Wirkungskette abbilden. Aber das ist noch Zukunftsmusik.

Zurück zur Gegenwart Meines Erachtens lassen sich diese oben beschriebenen „Kröten“ allesamt leichter schlucken als die Nachteile der CTR-basierten Erfolgsmetriken. Und mit der zunehmenden Bedeutung der Online-Werbung werden sich zumindest große Marken solchen Metriken in Zukunft stärker öffnen, vor allem wenn es um Brand-/Awareness-Kampagnen geht.

Darüber hinaus gibt es noch eine rege Debatte, um die Verweildauer als zentrales Erfolgsmaß von Werbung. Hierzu werde ich in im Kontext eines künftigen Beitrags über Werbewirkung und Metriken im Social Media-Kontext näher zu sprechen kommen.

Am Schluss dieses Beitrags über Metriken noch ein Anmerkung zum Thema Frequency Capping und Contact Management. Solange das Abrechnungsmodell primär auf Anzahl ausgelieferte Ad Impressions abstellt, legen Werbetreibenden natürlich Wert darauf, dass der einzelne Nutzer nicht mit Werbung überschwemmt wird, also nicht 20 mal das gleiche Banner sieht. Darüber hinaus gibt es immer wieder Versuche, die optimale Kontaktfrequenz zu bestimmen. Die kürzlich veröffentliche „Online-Visions Studie 2010“ kommt z.B. zu dem Schluss, dass die getesteten Branding-Kampagnen die beste Werbewirkung bei vier bis sechs Kontakten erzielen. Schaut man genauer hin, erkennt man allerdings, dass der Wirkungsunterschied gegenüber ein bis zwei Kontakten gar nicht so groß ist: 30 vs 36 Indexpunkte für unaided recall und 40 vs 44 für aided recall. Das entspricht einem Delta von 10 bis 20%. Was man also eigentlich braucht, ist eine ROI-Betrachtung aus der hervorgeht, ob das Invest in zusätzliche Adimpressions pro Nutzer tatsächlich den gewünschten Mehrwert erzielt. Die Online Vision-Ergebnisse lassen jedenfalls vermuten, dass 1 bis 2 Kontakte sich möglicherweise am besten rechnen, es sei denn das sich die zusätzlichen 10 bis 20% Brand Impact tatsächlich signifikant monetarisieren lassen.

Das interessante an der Online-Visions-Studie ist die Kooperation zwischen Media Agenturen, Werbetreibenden und Publishern, was interessenpolitisch ein vergleichsweises neutrales Setup darstellt (wenn man davon absieht, dass Google nicht dabei war). Sonst stammen Werbewirkungsanalysen ja häufig von Vermarktern (z.B. von TOFO) oder Technologieanbietern selbst und haben daher leider in vielen Fällen eher die Anmutung von Marketingbroschüren als von neutralen Studienergebnissen (leider auch oder gerade auf den zweiten Blick). Hier erfährt man nur einen Teil der Wahrheit. Ein neutrales Media-Auditing mit tiefer technischer Kompetenz im Bereich Online-Advertising tut daher aus Sicht der großen Hersteller und Marken bitter not. Die Media Agenturen werden diese Rolle aufgrund ihrer starken Eigeninteressen im Online Advertising Ecosystem nur partiell spielen können – aber dazu mehr am Ende dieser Artikelserie. Voher werde ich noch meine Sicht auf das Reichweitenthema und neueren technischen Trends (RTB) erläutern.

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Targeting – Quo Vadis? Teil 4: Werbemittel – Letzte Meile oder des Pudels Kern?

On 15. April 2010, In Online Advertising, By Abdi Scheybani

Der Kampagnenerfolg hängt zu einem wesentlichen Teil von der Zielgruppen-gerechten Gestaltung des Werbemittels ab. Je spezifischer also der Zielgruppenfokus, desto angepasster sollte auch das Werbemittel sein. Das klingt logisch. In der Realität hat sich dieser Gedanke bei Targeting-Kampagnen bisher allerdings nicht in der Breite durchsetzen können. Selbst ein großer Player wie Yahoo hatte in den vergangenen zwei Jahren mit seinen „Smart Ads“, das sind variabel anpassbare Banner, keinen durchschlagenden Erfolg am Markt. Und selbst bei Targeting-Kampagnen ist zur Zeit der Einsatz von Zielgruppenspezifischen Creatives eher die Ausnahme als die Regel.

Für diesen kontraintuitiven Befund gibt es eine Reihe von Gründen:
- Es gibt heute überwiegend keinen durchgängigen, eng abgestimmten Rückkopplungsprozess von Kampagnenbriefing, Creative-Design, operative Zielgruppenbuchung und Kampagnenergebnissen. Wenn eine Kampagne nicht gut „funktioniert“, dann weiß man im Allgemeinen nicht so recht, woran es lag und welchen Anteil das Creative daran hatte.
- Das ist insofern nicht verwunderlich, als in den meisten Fällen noch nicht einmal klar ist, welche Nuterzprofile eigentlich primär reagiert haben und ob diese auch nur im Entferntesten dem Kampagnenbriefing entsprachen.

Unter Targeting-Praktikern ist allerdings bekannt, dass Creatives extrem verzerrende Wirkungen entfalten können, man denke an die Frauenunterwäsche-Werbung, die bei zuviel erotischer Ausstrahlung eben auch von Männern angeklickt wird – mit der Folge massiver Streuverluste.

US-Firmen wie Tumri oder Teracent, die kürzlich von Google gekauft wurden, haben den Braten gerochen und bieten automatisierte Optimierung von Creatives an. Das funktioniert grob wie folgt: Auf Basis von Creative-Templates, die ein Banner oder was immer als Display-Werbung gezeigt werden soll, in einzelne Bestandteile zerlegt und dann in unterschiedlichen Konfigurationen so lange aussteuert, bis klar ist welche Kombination die höchste Klickrate erzielt. Eigentlich ein nahe liegender Gedanke, auch wenn manchem Ad-Designer die Haare zu Berge stehen mögen angesichts solch kreativer Blasphemie…

Aber wie vertragen sich nun solche Ansätze mit den verschiedenen Targeting-Methoden (siehe den letzten Post zu diesem Thema):
Der Standard-Target-Ansatz erscheint vereinbar: Hier gibt es eine Kampagnen-übergreifende Zielgruppenregel, auf die verschiedene Creative-Varianten getestet werden können. Schwieriger wird es bei der Kampagnen-bezogenen Zielgruppenexploration, weil das Creative hier der Teil der Testkonfiguration ist. Die Ermittlung der optimalen Zielgruppe und des optimalen Creatives verschmelzen somit untrennbar. Aber warum eigentlich nicht. Werbemittel- und Zielgruppenoptimierung verfolgen das gleiche Optimierungsziel, die Erzielung einer möglichst hohen Reaktionsrate. Außerdem ist ex-Post anhand der Reagiererprofile immer noch erkennbar, wer geklickt bzw. konvertiert hat.

Fazit: So und so, automatisierte Creative-Optimierung erscheint extrem sinnvoll und wird eigentlich nur noch sinnvoller durch die Kombination mit Targeting-Verfahren – wenn man davon ausgeht, dass die Erstellungskosten für das Creative nicht deutlich steigen und über die Zielgruppenfokussierung nicht zu unerwünschten Rechweitenverlusten führt.

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Targeting – Quo Vadis? Teil 3: Erfolg qua Zielgruppe oder Zielgruppe qua Erfolg?

On 13. April 2010, In Online Advertising, By Abdi Scheybani

In Insiderkreisen immer wieder diskutiert wird die Frage, wie denn eigentlich Targets, d.h. Zielgruppen, gebildet werden sollten. Dabei kreist die Debatte um zwei Ansätze: Feste Zielgruppendefinitionen, idealerweise angelehnt an gelernte Werbetaxonomien, vs über das Reaktionsverhalten empirisch ermittelte „Erfolgsgruppen“, die eine individuelle Kampagnen-optimierung ermöglichen.
Letzteres Verfahren, das ich im folgenden als Zielgruppen-Explorationsansatz bezeichne, sieht in der Praxis wie folgt aus: Ein Kampagne wird in einer kurzen Testphase „run-off-site“, also ohne Targeting, ausgesteuert, die Reagiererprofile werden auf typische Ausprägungen hin analysiert und die Kampagne dann auf Nutzer mit entsprechenden Zielgruppenmerkmalen ausgeliefert. Dieser analytisch getriebene Ansatz kann durchaus zu kontra-intuitiven Zielgruppen führen, z.B. erweisen sich plötzlich überdurchschnittlich Mobilfunkinteressierte nicht als diejenigen, die auf Mobilfunkangebote reagieren oder überdurchschnittlich Mode-interessierte nicht auf Kleidungswerbung.
Solche Befunde sind nicht zwangsläufig, aber auch nicht selten. So ganz unplausibel sind sie jedenfalls nicht: So geht es insbesondere bei Branding-Kampagnen ja häufig gar nicht darum, nur die sehr interessierten Nutzer zu erreichen. Vielmehr ist bei Massenprodukten, wie sie z.B. im FMCG-Sektor, eine gewisse Streuung über die „Heavy-User“ hinaus durchaus erwünscht (die Betonung liegt hier auf „gewisse“).

Der alternative Vorschlag gelernte Taxonomien zu nutzen (in Deutschland z.B. die AGOF-Taxonomie), ist natürlich sehr sinnvoll, insbesondere mit Blick auf die Anforderungen der Media Planer, die ihre Prozesse nur sehr ungern umstellen und im Übrigen sehr wenig Zeit für Kampagnenbuchungen haben. Das war in der Vergangenheit vielleicht die größte Hürde für die erfolgsbasierte Zielgruppenermittlung.
Weil aber – wie soeben argumentiert – werberelevante Taxonomie-Klassen für den gelernten Taxonomie-Ansatz häufig suboptimal sind, ist ein dritter Weg in Erwägung zu ziehen: Kampagnen werden zunächst Werbeklassen zugeordnet und dann die Reagiererprofile systematisch auf Muster untersucht. Im Ergebnis hält man eine Regel, die die Zielgruppe beschreibt.
Problematisch an diesem Ansatz ist natürlich die mehr oder weniger willkürliche Zuordnung einer Kampagne zu einer Taxonomieklasse – diese Henne-und-Ei-Problem löst sich somit nicht auf. Die Taxonomie entwickelt sich in diesem Prozess von einer Zielgruppen- zu einer Kampagnenklassifikation. Der Vorteil dieses Verfahrens ist, dass dem Markt „Standard-Targets“ angeboten werden können.
Meine Einschätzung wäre, dass die Kampagnen-bezogene Zielgruppenexploration der erfolgreichste Ansatz ist, weil am wenigsten „voreingenommen“ ist: Die Zielgruppen denkt man sich nicht aus, sondern bestimmt sie empirsch qua Test. Fragt sich nur, wie lange es dauert bis sich dieser Ansatz auch prozessual bei den buchenden Parteien durchsetzt. Und wie er sich mit anderen Optimierungsverfahren (z.B. Creativ-bezogenen) verträgt, aber dazu mehr im nächsten Post.

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