Targeting Karin Wundsam über ihre Alternative zu Third-Party-Cookies

Wir haben viele Inhalte, hochwertig redaktionell recherchiert; dementsprechend können wir aus einem großen Portfolio schöpfen, wenn es darum geht, Zielgruppen zu segmentieren.

Nun gilt es, auf neue Daten zurückzugreifen

Karin Wundsam, Prokuristin austria.com/plus, über die Möglichkeiten der neuen DMP von Piano, mit der man künftig targeten will.

••• Von Dinko Fejzuli

Cookieless Targeting ist aktuell ein Thema, das die Branche beschäftigt. Beim Vermarkter austria.com/plus hat man sich für eine DMP (Data Management Platform)-Lösung von Piano entschieden. Was dahintersteckt und was das Tool kann, erklärt Karin Wundsam, Prokuristin und Geschäftsstellenleiterin Wien.

medianet: Frau Wundsam, die Branche nähert sich mit großen Schritten der Post-Cookie-Ära, und es braucht Alternativen. Sie haben sich für die DMP von Piano entschieden, ein Unternehmen, zu dessen Kunden unter anderem Air France, BBC, CBS, IBM, Kirin Holdings, Jaguar Land Rover, Nielsen und The Wall Street Journal zählen und nun auch die austria.com/plus. Karin Wundsam: Wir wissen schon lange, dass wir bald eine Alternative brauchen, wenn es nicht mehr möglich ist, auf fremde Daten zuzugreifen und diese für unsere Zielgruppenansprache zu nutzen. Wir führen eines der größten Vermarktungsnetzwerke des Landes mit austria.

com/plus und verfügen über 67 Prozent Reichweite und dabei hauptsächlich Nachrichtenmedien – von Tiroler Tageszeitung, über Salzburger Nachrichten bis hin zu unseren eigenen Portalen wie VOL.at und vienna.at. Für uns geht es in erster Linie darum, dass wir unseren Kunden weiterhin die Möglichkeit geben wollen, Zielgruppen im Rahmen einer Werbeaussteuerung anzubieten.

medianet: Mit wem haben Sie bisher kooperiert? Wundsam: Wir arbeiten seit acht Jahren sehr erfolgreich mit unserem Targeting-Partner emetriq zusammen. Über 1.500 deutschsprachige Publisher, Premium-Vermarkter und Datenanbieter liefern Hard Facts und Behavioural Data der User zur Modellierung von Datensätzen. Die Machine Learning-Algorithmen sind damit in der Lage, eigenständig Muster in Rohdaten zu erkennen. Mithilfe dieser Technologie wird das Konsumverhalten der gewünschten Zielgruppe identifiziert. Streuverluste werden durch die exakte Zielgruppenansprache stark reduziert.

medianet: Und diese Möglichkeit der Targetingaussteuerung wird über kurz oder lang wegbrechen. Wundsam: Richtig, fremde Daten können nicht mehr ausreichend über Third-Party-Cookies genützt werden, unter anderem, weil die Browser selbst einen Riegel vorschieben. Es gibt die unterschiedlichsten Ansätze am Markt, um das zu kompensieren. Die wichtigste Aufgabe für uns Publisher an sich ist es, die eigenen Daten zu identifizieren, zu speichern und zu segmentieren. Jeder Publisher hat vermutlich ein Potpourri an First-Party-Daten, die man aber auch identifizieren muss …

medianet: … weil der Umstand allein, über Daten zu verfügen diese nicht automatisch nutzbar macht?

Das Wichtigste für die Publisher an sich ist es, die eigenen Daten zu identifizieren, zu speichern und zu segmentieren.

Wir sind gerade in der OnboardingPhase, also wir fahren parallel. Wir nutzen solange Third-Party-Cookies wie sie nutzbar sind – auch, um Learnings zu generieren.

Karin Wundsam austria.com/plus

Wundsam: Ja, das Ganze muss in einem Pool stattfinden, in dem man sinnvolle Segmente bilden kann. Das ist die erste Hausaufgabe, die die Publisher in den letzten Jahren hoffentlich gemacht haben. Steigerung der User-Logins durch eine Paywall, Newsletteranmeldungen, Gewinnspiele oder durch Loyality-Programme zum Beispiel. Letzteres machen wir auf VOL. at und vienna.at sehr erfolgreich mit den ‚Ländlepunkten‘ oder den ‚Zuckerln‘ in Wien. Wir animieren unsere Leser mit einem spielerischen Ansatz – sprich, je mehr Artikel man liest, desto mehr Punkte sammelt man, die man dann wiederum gegen Preise eintauschen kann.

medianet: Welchen Nutzen hat man da? Wundsam: Das hat auf der einen Seite einen sehr hohen Impact bei den Lesern, weil sie immer wieder kommen. Auf der anderen Seite bringt uns das als Vermarkter und Publisher natürlich sehr viel in unserer Datenstrategie.

Wir wissen, was den User interessiert. Bei VOL.at sind bis zu 35 Prozent der User zeitgleich eingeloggt. Der durchschnittliche Wert bei anderen Nachrichtenportalen liegt zwischen 0,5 Prozent und drei Prozent – je nachdem, welcher Anreiz dem User geboten wird, sich einzuloggen. Ist der User eingeloggt, existiert eine Identifikation, z.B. eine E-Mail Adresse oder Telefonnummer – also einen Identifikator. Neutrale ID-Systeme ermöglichen dann die Nutzung von First-Party-Daten für adressierbare Marketingaktivitäten, unabhängig von Third-PartyCookies.

Diese Systeme nutzen je nach Vorgehensweise unterschiedliche Modelle: probabilistische oder deterministische Daten. Deterministische Daten sind Daten, die identifizierbar sind, wie eine E-Mail-Adresse oder Telefonnummer, also eine eindeutig erkennbare Information des Users. Das probabilistische Vorgehen basiert stattdessen auf vollständig anonymisierten Profilen, die durch statistische oder maschinelle Lernverfahren generiert werden. Die Technologie hat sich in den letzten Jahren stark weiterentwickelt, ist aber in ihrer Qualität nicht mit deterministischen Daten vergleichbar.

medianet: Das wäre etwa …? Wundsam: Zum Beispiel Tageszeit, Endgerät, Browser-Informationen, Sprache, Geolocation

medianet: Welche Rolle spielt dabei eine Data Management Plattform, in Ihrem Fall Piano? Wundsam: Wir haben mit Piano eine Data Management Plattform im Einsatz, mit der die unterschiedlichsten Daten, die ausschließlich auf europäischen Datenservern in Frankfurt und den Niederlanden gespeichert, verarbeitet, interpretiert und segmentiert werden können.

Durch den Konsum von Inhalten auf den Pulishersites, können z.B. interessenspezifische Segmente gebildet und dies für eine zielgruppengenaue Werbeausspielung genutzt werden. Wichtig dabei ist, dass die Daten anonymisiert und ausschließlich auf den eigenen Plattformen als Zero- und First-Party-Daten