Behavioral Targeting

Die Technik des Behavioral Targeting ist eine Methode im Online-Marketing, um Werbung anhand des Nutzerverhaltens auszusteuern. Die relevanten Daten hierfür werden üblicherweise über Cookies gesammelt, die zuvor auf dem Rechner des Users beim Besuchen einer Website übergeben werden.

Behavioral Targeting ist eine bei Advertisern beliebte wie bei Datenschützern z.T. ebenso umstrittene Teilvariante des allgemeinen Targetings. Für Werbetreibende kann diese Form der Zielgruppenansprache für eine enorme Minimierung an Streuverlusten sorgen.

Funktionsweise

Ein treffender Begriff zur Funktionsweise von Behavioral Targeting ist der „Tante-Emma-Laden“,[1] denn ebenso funktioniert Behavioral Targeting auf einer Website. Der Kunde ist der Online-User, der Betreiber des Tante-Emma-Ladens die Website, welche diese Targetingform einsetzt.

Kommt der Kunde in den Tante-Emma-Laden, weiß der Besitzer meist schon vorher genau, was der Kunde wünscht. Und das, weil er seinen Kunden schon viele Jahre und aus diesem Grund dessen Kaufgewohnheiten kennt. Ebenso weiß er ein wenig über dessen Lebensumstände Bescheid und kann ihm passende Produkte aus seinem Sortiment anbieten.

Während der Ladenbesitzer ein eigenes Profil über den Stammkunden in seinem Kopf anlegt, arbeiten Websites und Werbenetzwerke mit Cookies, die entweder das entsprechende Gerät oder die IP markieren und relevante Daten zur Besuchsdauer, zu Absprungraten, zu betrachteten Produkten etc. aufzeichnet. Surft der User nun auf anderen Seiten, die ebenfalls an einem Werbeprogramm teilnehmen, erhält er entsprechende Werbeeinblendungen, die zu seinem Surfverhalten passen.

Ebenso kann ein Shop sein Angebot anhand der gesammelten Datensätze noch stärker an die Bedürfnisse seiner Kunden anpassen und z.B. auch entsprechende Newsletter an seine Kunden versenden. Manche Programme wie z.B. Sticky analysieren das Nutzerverhalten bereits auf der Website und können abspringende User mit entsprechenden Coupons zum erneuten Besuch anregen.

Nutzerprofile

Behavioral Targeting funktioniert umso effizienter, je mehr Daten über einen Nutzer vorhanden sind. Hierfür werden anonymisiert verschiedene Nutzerprofile angelegt, die wiederum bestimmten Konsumentengruppen zugeordnet werden können.

Üblicherweise geht dem Anlegen von Nutzerprofilen eine eingehende Analyse der Besucher einer Website voraus. Gängige Analyseprogramme wie Google Analytics können hierfür schon sehr genaue Anhaltspunkte liefern. Gröbere Analysemethoden wie die Logfile Analyse bieten sich ebenfalls an. Anhand der Einzelprofile können schließlich einzelne Kanäle erstellt werden, für die dann z.B. spezielle Landingpages oder dynamische Webangebote geschaffen werden.

Ziele des Behavioral Targeting

Behavioral Targeting sollte für eine bessere User Experience sorgen. Dabei spielt vor allem eine große Rolle, dass der User online genau die Inhalte findet, die er auch gesucht hat. Advertiser zielen wie meist im Online-Marketing auf eine Erhöhung der Conversions ab. Im Zuge steigender Ausgaben für Online-Werbung ist die gezielte Aussteuerung von Werbekampagnen oder Webinhalten per Behavioral Targeting eine Frage der Kostenersparnis. Ein Ziel von Behavioral Targeting kann es demnach auch sein, die CPA (Costs Per Action) zu minimieren.

Behavioral Targeting in Werbenetzwerken

Werbenetzwerke bzw. Affiliate Netzwerke arbeiten nicht mehr mit manuell erstellten Nutzerprofilen, sondern sie sammeln Daten über sogenannte Ad Server und verfügen dann über selbstlernende Systeme, die Profile und einzelne Nutzerkanäle anlegen können. Zugleich werden hier auch Tests durchgeführt, um Usern das bestmögliche Werbemittel zu zeigen.

Sonderform Predictable Behavioral Targeting

Das Predictable Behavioral Targeting verwendet ebenfalls gesammelte Datenbestände über das Nutzerverhalten, verknüpft diese jedoch zusätzlich mit Ergebnissen aus Umfragen oder Kundenverwaltungssystemen. Dabei kann sogenannte Big Data entstehen, also massive Datenbanken, die zusätzliche soziodemographische Angaben enthalten können. Aus dem gesamten Datenbestand ermitteln schließlich Algorithmen entsprechende Beispiel-User.

Die Vorteile dieser Methode liegen darin, dass Marketingkanäle und Themen miteinander verknüpft werden können, weil der Advertiser bzw. das Werbenetzwerk weiß, welche Interessen die User über das aktuelle Angebot hinaus haben könnten. Somit ist Predictable Behavioral Targeting z.B. für Cross-Selling-Kampagnen geeignet.

Suchmaschinen und Behavioral Targeting

Suchmaschinen wie Google und Bing nutzen ebenfalls Formen des Behavioral Targeting. Vor allem das Webprotokoll sowie das Google-Konto sind ebenso wie Gmail mächtige Instrumente, um das Nutzerverhalten zu analysieren und vorauszuahnen, was der User z.B. suchen möchte. Google erhält zusätzlich relevante Daten über Google Instant sowie Google Suggest. Auch hier ist es die Balance zwischen einerseits großem Nutzen für die Anwender und zum anderen einer Steigerung der Werbeeinnahmen durch noch gezieltere Werbeeinblendungen. Das konkrete Targeting wird mit Hilfe von Google AdWords oder Gmail Sponsored Promotions festgelegt.

Kritik

Wie nahezu jede Form des Targetings kann diese Methode der Aussteuerung von Werbung ebenfalls bei Konsumenten nicht nur zur erwünschten Verbesserung der User Experience führen. Vor allem dann, wenn Werbung oder Webinhalte nahezu ohne die Einwilligung des Nutzers und für den Laien nicht nachvollziehbar an dessen Bedürfnisse angepasst werden.

Bei Datenschützern steht vor allem das massive Datensammeln von Werbeunternehmen und Konzernen im Fokus der Kritik. Dass sich dabei nutzerbezogene Daten theoretisch leicht mit personenbezogenen Daten kombinieren lassen, gilt vielfach als großer Eingriff in die Privatsphäre der Internetuser. Auch wenn Konzerne wie Google gebetsmühlenhaft behaupten, keine personenbezogenen Daten z.B. durch die Anonymisierung der IP-Adresse zu sammeln, könnten dies aber z.B. Online-Shops tun, wenn sie die Datenbestände ihrer Kunden mit dem tatsächlichen Nutzerverhalten aus den Logfiles sowie Daten aus Web Analytics in Verbindung bringen.

Neben der Diskussion um den Datenschutz ist es auch immer wieder die Debatte über die sogenannte „Netzneutralität“, die lebhaft geführt wird. Hier soll der User die größtmöglichen Freiheiten haben, um z.B. alle verfügbaren Websites zu besuchen, die er möchte. Wenn Suchmaschinen wie Google oder Werbenetzwerke jedoch die Inhalte nach dem Nutzerverhalten ausrichten, könnte ein Teil der Netzvielfalt dadurch verloren gehen, da Ergebnislisten im Voraus gefiltert werden.

Einzelnachweise

  1. Interview des Geschäftsführers von nugg.ad in der Zeit. Abgerufen am 08.11.2013.

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