Targeting (Online-Marketing)

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Targeting oder Online-Targeting (Deutsch: Zielgruppenansprache) ist ein Marketinginstrument und bezeichnet das zielgruppenorientierte Einblenden von Werbung auf Webseiten, in Apps und - in Zukunft - Smart-TVs. Ziel des Targeting ist es, durch eine möglichst genaue Definition der Zielgruppe dem User entsprechende Werbung einzuspielen. Je präziser das Targeting ist, desto höher ist die Chance, die richtige Zielgruppe anzusprechen.

Für fast alle in diesem Artikel beschriebenen Online-Targeting-Formen werden HTTP-Cookies verwendet. Cookies dienen nicht nur als lokaler Speicher für Zugangs- und Vorgangsdaten. Durch die Analyse von Cookies kann das Nutzerverhalten im Web analysiert und in einem der profitabelsten Segmente der Wirtschaft nutzbar gemacht werden, dem Werbesegment.

Formen[Bearbeiten]

Es gibt verschiedene Formen des Targeting. Man unterscheidet zwischen:

Content-Targeting[Bearbeiten]

Content-Targeting bildet die einfachste Form des Targeting. Dabei wird Werbung in einem passenden Umfeld geschaltet. Beispielsweise wird auf einer Seite für Autotuning Werbung für Autos verschiedener Hersteller gemacht.

Semantisches Targeting[Bearbeiten]

Der nächste Schritt ist das sogenannte semantische Targeting. Hier wird ebenfalls Werbung in einem dazu passendem Umfeld geschaltet, jedoch wird dabei versucht, innerhalb einer Inhaltsrubrik Unterschiede auszumachen. Wurde oben noch Fahrzeugwerbung gleich welchen Anbieters auf inhaltlich passenden Seiten gezeigt, wird beim semantischen Targeting beispielsweise versucht, Werbung für Kleinbusse auf einer Website zu schalten auf der sich der User gerade große, familienfreundliche Autos anschaut. Solche einfachen Online-Targeting-Formen ermöglichen nur die auf den User abgestimmte Werbung auf der Seite, auf der er sich gerade befindet. Hierfür werden meist nur Cookies genutzt. Dazu wird ein vorhandener Cookie ausgelesen, die Historie analysiert und passende Werbung ermittelt.

Behavioral-Targeting[Bearbeiten]

Die logische Weiterentwicklung der beiden zuvor beschriebenen Online-Targeting-Formen nennt sich Behavioral-Targeting. Auch hier werden technische Daten ausgelesen, jedoch werden zusätzlich verschiedene Merkmale herangezogen und berücksichtigt. So können zum Beispiel auch installierte Schriftarten oder Plug-Ins Rückschlüsse auf ein potenzielles Kaufverhalten eines Users zulassen. Mittels der IP-Adresse kann man User geographisch einordnen. Die Gesamtheit dieser Merkmale und technischen Daten ergibt ein dynamisches Verhaltensprofil, welches kontinuierlich wächst und angepasst wird. Nicht nur das aktuelle, sondern auch das längerfristige Interesse von Surfern kann beim Behavioral-Targeting berücksichtigt werden.

Predictive-Behavioral-Targeting[Bearbeiten]

Eine weiterentwickelte Form des Behavioral-Targetings ist das Predictive-Behavioral-Targeting. Dabei werden User-spezifische Daten durch statistische Daten ergänzt. Dadurch ergibt sich eine gewisse Vorhersagbarkeit des Nutzerverhaltens. Durch diese umfassenderen Nutzerprofile können Werbeanbieter aus einem größeren Pool an Werbung schöpfen.

Retargeting[Bearbeiten]

Beim Retargeting versuchen die Dienstleister, verloren gegangene Kunden im Internet zu finden und Produkte anzubieten, welche die Kunden sich vorher bei Onlineportalen angeschaut haben. Hier werden die gleichen Techniken wie beim Behavioral-Targeting angewendet. So wird versucht, das gleiche Produkt über Wochen hinweg an den User zu vermitteln.

Social-Media-Targeting[Bearbeiten]

Die neuste Targeting Form stellt das Social-Media-Targeting (auch Social Targeting genannt) dar. Dieses kombiniert sämtliche Formen des Targeting und ermöglicht somit eine noch detailliertere Zielgruppen-Identifikation, wodurch jeder User nur die für ihn relevante Werbung eingeblendet bekommt. Facebook nutzte als erstes großes Soziales Netzwerk eine eigens entwickelte Social Media Targeting Technologie und ermöglichte somit das Einblenden von personalisierter Werbung.

Nutzen und Gefahren für Werbeanbieter[Bearbeiten]

Nutzenaspekte Gefahren
Anpassung von Marketplaces Daten können in falschen Händen ungeahnt
wertvoll sein
Gezielte, effiziente Werbung Zu viele Daten
Insgesamt günstigere Werbekampagnen

Nutzen und Gefahren für User[Bearbeiten]

Nutzenaspekte Gefahren
Anwender wird über interessante
Produkte informiert ohne
lange danach zu recherchieren
Interessen, Vorlieben und Neigungen
des Anwenders werden ausspioniert
Keine störende, ungewünschte Werbung Jeder Schritt wird verfolgt,
fehlende Privatsphäre
Übersicht über weiterführende
Angebote
Wirkt unheimlich auf den
unerfahrenen Nutzer
Der Werbetreibende weiss nicht wer am PC sitzt,
sondern nur wie sich der unbekannte User verhält
Das Internet macht den Anschein, den User
besser zu kennen als er selbst
Verwirrung bei Familien PCs

Literatur[Bearbeiten]

  • Leitfaden Online Marketing, ISBN 3-00-020904-2
  • The online advertising playbook: proven strategies and tested tactics from The Advertising Research Foundation ISBN 978-0-470-05105-4
  • Berthold H. Hass u. Klaus W. Willbrandt: "Targeting von Onlinewerbung: Grundlagen, Formen und Herausforderungen", in: MedienWirtschaft: Zeitschrift für Medienmanagement und Kommunikationsökonomie 08 (01/2011), S. 12-21, PDF.