2022-12-05 | Fact sheet | Insights
Als Reaktion auf die wachsende Nachfrage nach Datenschutz wurden neue Vorschriften erlassen und die Verwendung von Cookies in Browsern eingeschränkt. Die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) und der California Consumer Privacy Act (CCPA) sind zwei Beispiele für Regularien, die die Erhebung und Verwendung von Daten im Europäischen Wirtschaftsraum und in den Vereinigten Staaten steuern. Darüber hinaus wirken sich technische Änderungen wie z. B. verstärkte Browser-Einschränkungen auf herkömmliche Datenerfassungsmethoden wie Cookies von Drittanbietern und Gerätekennungen aus. Durch diese wachsende Komplexität regularischer und technischer Natur entstehen neue Anforderungen an Werbung und damit die Notwendigkeit, dass diese ihre Methoden weiterentwickelt. Nur so kann eine gemeinsame Basis zwischen Nutzern, Vermarktern und Marketingverantwortlichen aufrechterhalten und der allgemeine Zugang zu hochwertigen Informationen im Internet gewährleistet werden.
In diesem Artikel werden vier Strategien beschrieben, wie man DV360 in einem datenschutzfokussierten Werbeökosystem verwenden kann, um zukunftssicher und effizienzorientiert zu arbeiten. Um eine Anleitung für Media Activation bereitzustellen, werden konkrete Beispiele für Features und Einstellungen bereitgestellt.
Tagging
Eine First-Party-Tagging-Lösung kann die Messmöglichkeiten in Zeiten abnehmender Cookie-Mengen von Drittanbietern aufrechterhalten. First-Party-Tagging-Lösungen setzen Cookies in der Domain des Werbetreibenden. Diese sind weniger anfällig für Änderungen, die sich auf Third-Party-Cookies auswirken. Es wird erwartet, dass sich die zukünftigen Features von DV360 mehr und mehr auf Daten stützen, die von First-Party-Tagging-Lösungen stammen. Floodlight-Activities sollten mit dem Global Site-Tag oder Google Tag Manager unter Verwendung des Conversion Linker implementiert werden. Wenn man Enhanced Attribution aktiviert, sichert man Post-Click-Conversions für Floodlights, indem die Attributionssignale in der gesamten Google Marketing-Plattform verbessert werden. Ein DCLID-Wert wird automatisch an die URL der Zielseite angehängt, wenn ein Nutzer auf eine Anzeige klickt.
Conversion Modeling
Da Cookies von Third-Party-Anbietern und weitere Identifikatoren abnehmen, werden andere Attributionsmethoden immer wichtiger. Hier kommt das Conversion Modeling ins Spiel. Dabei handelt es sich um eine Methode zur Schätzung von Online-Conversions. Die beste Schätzung der tatsächlichen Kampagnenleistung ergibt sich aus der Kombination von gemessenen Daten und Conversion Modeling. Google nutzt die dem Anbieter zur Verfügung stehenden Daten, um Conversions zu ermitteln, die auf herkömmliche Weise nicht gemessen werden konnten. Dies sind nicht zugewiesene Conversions. Um die Messlücken zu schließen, setzt Google Machine Learning ein, um die Zurechnung vorherzusagen. In DV360 ist die Conversion-Modellierung standardmäßig für alle Attributionsmodelle aktiviert.
Consent Mode
Ein weiteres Feature, das man anfangen sollte zu verwenden, wenn dies noch nicht der Fall ist, ist Consent Mode. Consent Mode wird in die Consent Management Plattform (CMP) integriert und sorgt dafür, dass die Tracking Entscheidung des Nutzers richtig verarbeitet wird. Consent Mode empfängt die Einwilligungsentscheidungen der Nutzer vom Cookie-Banner oder -Widget und passt das Verhalten von Google Analytics, Ads und Tags von Drittanbietern, die Cookies erstellen oder lesen, dynamisch an. Mit dem Consent Mode werden die Google-Tags entsprechend der Consent Entscheidung der Nutzer angepasst, sodass Google Conversion-Lücken modellieren kann, um Conversion-Daten wiederherzustellen. Auf dieser Grundlage kann angezeigt werden, ob ein Consent für Google Analytics- und Google Ads-Cookies erteilt wurde. Die Tags von Google werden dynamisch angepasst und verwenden Cookies nur dann für die angegebenen Zwecke, wenn der Nutzer seine Einwilligung erteilt hat. In diesem Artikel wird der Consent Mode näher erläutert. Der Consent Mode kann mit Floodlights für das Conversion Tracking und für Datensegmente genutzt werden.
Enchanced Conversions
Durch die Aktivierung von Enhanced Conversions (EC) kann die Grundlage für die Conversion-Modellierung zusätzlich verbessert werden. In diesem Falle erfasst das Conversion-Tag ein vom Advertiser angegebenes Feld, z. B. eine E-Mail-Adresse, wenn bei Google angemeldete Nutzer eine Anzeige des Advertisers sehen und anschließend auf der Website konvertieren. Dieses Feld wird dann mit den von Google gehashten Nutzerdaten abgeglichen und eine Conversion wird im Advertiser Account registriert. Auf diese Weise wird eine genauere Messung der Conversions erreicht, dadurch dass die Menge der direkt beobachteten Daten erhöht und die Qualität der Conversion-Modellierung insgesamt verbessert wird. Hierbei muss die Einwilligung der Nutzer für die Weitergabe und Verwendung von PII eingeholt werden, die über EC mittels eines Floodlights an Google gesendet werden.
EC können auch über ein verknüpftes GA4-Konto genutzt werden.
Frequency Management
Mit Frequency Management wird DV360-Kunden eine weitere Lösung angeboten, die alle digitalen Identitätsszenarien unterstützt: angemeldete Nutzer, abgemeldete Nutzer und Nutzer mit eingeschränkten Signalen einschließlich Publisher-Informationen. Für Google Ad Manager Inventar bietet Google eine modellierte Frequenz, wenn die tatsächliche Frequenz begrenzt messbar ist. Auf diese Weise werden die Auswirkungen einer potenziellen Überreizung von Nutzern durch Kampagnen aufgrund von Tracking-Beschränkungen verringert und das Kampagnenbudget der Werbetreibenden wird in das Erreichen weiterer Nutzer in ihren Zielgruppen investiert (auch bei anonymem Inventar, einschließlich Impressions für Safari 12+). Letztlich verbessert dies die Effizienz und die Reichweite von Kampagnen und erfolgt ebenfalls durch Machine Learning.
Eine weitere Lösung, die Werbetreibende mit konsollidierten Kampagnen bei der Verwaltung von Kampagnenkontakten mit Nutzern unterstützt, ist das Tool “Frequency Management Value Quantification”. Dieses Feature befindet sich in der kombinierten Ansicht auf Kampagnenebene. Es analysiert die Anzahl der zusätzlichen Nutzer, die aufgrund der Konsolidierung unterschiedlicher Kampagnenarten in einer Kampagne und des Frequenzmanagements im Rahmen dieser erreicht wurden.
Diese Funktionen reduzieren die Streuverluste und verbessern die Reichweite, insbesondere wenn sie mit einer Aktivierungsstrategie zur Media Unification auf DV360 über alle Formate, Inventartypen und Inventarkaufoptionen hinweg eingesetzt werden, während sie zugleich konstanten Schutz der Privatsphäre der Nutzer gewährleisten.
Target Frequency
Üblicherweise werden Frequency Caps verwendet, um die Anzahl der Kontakte von Nutzern mit Kampagnen zu kontrollieren. Diese Einstellung soll somit zu viele Kontakte verhindern, stellt aber nicht sicher, dass Nutzer, die bereits einmal mit einer Kampagne erreicht wurden, einen Folgekontakt mit dieser bekommen - sei es mit demselben oder einem anderen Werbemittel. Dies ist jedoch erforderlich, um eine nachhaltige Wirkung zu erzielen. Der Effekt einzelner Kontakte verpufft. Aus diesem Grund hat Google vor kurzem die Funktion "Target Frequency" (Zielfrequenz) eingeführt - eine Optimierungslösung, die eine bestimmte (höhere) Anzahl von Anzeigenkontakten herbeiführen soll. Hierbei wird die gewünschte Anzahl Kontakte eingegeben und DV360 optimiert auf dieses Ziel hin, wobei alle verfügbaren und modellierten Informationen verwendet und die Privatsphäre der Nutzer dabei geschützt werden. Dieses Feature ist für Bumper Ads, skippable und non-skippable YouTube-Videoanzeigen verfügbar.
Das Ansprechen von Nutzern und die Messung der Performance hat sich von der Verwendung von Nutzer-IDs und Cookies auf die Nutzung von First-Party-Daten, Browser-APIs und kontextbezogenen Signalen verlagert. Da immer weniger Daten auf Nutzer- und Event-Ebene vorliegen, hängt die Effektivität einer digitalen Strategie mehr denn je von Algorithmen und Machine Learning ab. Angesichts der kontinuierlichen Verlagerung von Budgets von TV und Radio in den digitalen Bereich wird es immer wichtiger, den konsolidierten Einkauf und die Auslieferung über alle Kanäle und Formate hinweg durch Mediakonsolidierung zu ermöglichen - unabhängig von den verfügbaren Identitätssignalen, um die digitalen Marketingaktivitäten von Advertisern zukunftssicher zu machen.
Google Audiences
Google Audiences wurden mit dem Ziel entwickelt, Stabilität zu bieten und in jeder Umgebung zu bestehen, indem die beste Kombination von Signalen genutzt wird. Wann immer Nutzersignale verfügbar sind, verwendet Google diese zusammen mit kontextbezogenen Signalen, um mit Machine Learning Techniken zu arbeiten und Google Audiences zu bilden. Wenn keine Nutzersignale vorhanden sind, z. B. wenn sich jemand abmeldet oder Cookies eingeschränkt sind, verwendet Google stattdessen behavioristische Gruppensignale und kombiniert sie mit dem Kontext der Seite, auf der die Anzeige erscheint, als Input. Auf diese Weise können die Algorithmen die Relevanz bestimmen und eine Vielzahl von Google Audiences erstellen. Vor kurzem ist Google Audiences in eine neue Phase der Entwicklung der interessenbasierten Werbung eingetreten, die darauf abzielt, die Auswirkungen der neuesten Entwicklungen auf dem Markt zu verstehen. Dazu gehört ein Update der Simulation der öffentlich zugänglichen Topics API von Chrome.
In Google Audiences werden Einblicke in die Nutzeraktivität auf Google-eigenen und Partner-Seiten verwendet, um die Präferenzen der Nutzer zu verstehen und diese auf der Grundlage dieser Präferenzen gezielt anzusprechen. Advertiser können aus vorgefertigten In-Market- oder Affinity-Segmenten wählen oder ihre eigene Custom Intent (Display, Video) Audiences, Custom Intent (YouTube) Audiences oder Custom Affinity Audiences erstellen oder Strategien rund um Live Events oder Demo-Targeting implementieren, um ihre Awareness- und Consideration-Ziele zu erreichen.
Auto und Custom Bidding
Custom Bidding ermöglicht die Hinzunahme von Advertiser-spezifischen Metriken in das Auto Bidding. So können beispielsweise Margendaten genutzt werden, um Kampagnen im Hinblick auf Kundenrentabilität zu optimieren. Im Artikel "Steigerung der Kampagneneffizienz anhand von Custom Bidding" gehen wir näher darauf ein. Mit “Experiments and Lift” können A/B-Tests durchgeführt werden, um den besten Weg zur Kampagnenoptimierung zu finden, indem verschiedene Optimierungsoptionen gegeneinander getestet werden.
YouTube Floodlight Tracking
Die Floodlight-Attributionsmethodik ist jetzt in Display & Video 360 auch für Conversion-optimierte YouTube-Kampagnen verfügbar. Mit dieser Einführung verwenden YouTube- und Nicht-YouTube-Line Items nun dieselbe Optimierungs- und Attributionsmethodik. Dies gewährleistet einen mediaartübergreifenden Ansatz für die Attribution und reduziert mögliche Unsicherheiten beim Reporting und bei der Optimierung. Aufgrund von Unterschieden in den Cookie- und Geräte-ID-Einstellungen verwendet DV360 in einigen Situationen auch hier Machine Learning und historische Daten zur Modellierung von Conversions.
Optimized Targeting
DV360 bietet nun auch Optimized Targeting - die nächste Entwicklungsstufe der Audience Expansion Lösungen. Dieses Feature ermöglicht es Kampagnen, neue Kundenpotentiale zu erkunden, die die höchste Wahrscheinlichkeit aufweisen, über die manuell ausgewählten Zielgruppensegmente hinaus Interesse zu zeigen (bspw. Klick/ Conversion/ View). Google verwendet auch dabei Machine Learning, um neue Kunden auf Grundlage von erkannten gemeinsamen Merkmalen und Web-Browsing-Verhaltensweisen zu identifizieren.
Aufgrund von Änderungen bei den Third-Party-Cookies wird die Implementierung einer datenschutzfreundlichen First-Party-Datenstrategie immer wichtiger, da sie dazu beitragen kann, die Kundentreue und damit letztlich den Customer Lifetime Value zu steigern.
Customer Match
PAIR
PAIR (Publisher Advertiser Identity Reconciliation) ist eine weitere Lösung, die kürzlich eingeführt wurde. Durch die Verwendung fortschrittlicher Datenverschlüsselungsmethoden können Advertiser ihre First-Party-Daten mit denen von Publishern auf sichere und datenschutzfreundliche Weise abgleichen, ohne sich auf Third-Party-Cookies von Dritten stützen zu müssen. Der Publisher kann dabei die Supply-Side-Plattform frei wählen und Werbetreibende können unterschiedliche Activation Anwendungsfälle auf der Grundlage der abgeglichenen Daten in DV360 verwirklichen. Werbetreibende und Publisher behalten mit dieser Funktion die volle Kontrolle über ihre Nutzerdaten, da kein Datenpooling möglich ist.
In einer Zeit, in der Cookies immer knapper werden, bietet Google Analytics 4 (GA4) Lösungen an, die diesen Entwicklungen Rechnung tragen und sich an das veränderte Ökosystem anpassen. Gleichzeitig stellt GA4 eine direkte Integration mit DV360 bereit, die sowohl für GA4- als auch für GA4 360-Kunden verfügbar ist. Hiermit werden Predictive Audiences, Channel Attribution und erweiterte Optimierungsmöglichkeiten unterstützt.
Predictive Audiences
Predictive Audiences sind Zielgruppen mit mindestens einer Bedingung, die auf einer prädiktiven Metrik basiert. Durch die Anwendung von Machine Learning auf einen Datensatz reichert Google Analytics diese automatisch an, um das zukünftige Verhalten der Nutzer vorherzusagen. Prädiktive Metriken bieten Einblicke in die Kunden des Werbetreibenden auf der Grundlage von strukturierten Event Daten. So kann zum Beispiel eine Zielgruppe für "likely 7-day purchasers" erstellt werden, die Nutzer umfasst, die voraussichtlich innerhalb der nächsten 7 Tage einen Kauf tätigen werden. Nutzer der kostenlosen GA4-Version können bis zu 100 Zielgruppen erstellen, während Nutzern von GA4 360 bis zu 400 Zielgruppen zur Verfügung stehen, die mit jedem verknüpften Produktkonto verwendet werden können.
Cross-Channel Reporting & Optimierung
Durch die Integration des GA4-Accounts mit dem DV360-Partner können Werbetreibende DV360 auch als Traffic-Quelle im kanalübergreifenden GA4-Bericht zur Kampagnenoptimierung sehen und DV360-Kampagnen- und Kostendaten nutzen, um programmatische Kampagnen nutzerorientierter zu optimieren. Darüber hinaus können GA4-Events für Custom Bidding und Echtzeit-Optimierung verwendet werden.
Auf dem Weg durch das sich verändernde Werbeökosystem bietet DV360 viele Funktionen, die eine Aktivierungsstrategie unter Wahrung der Privatsphäre unterstützen. Der Einsatz dieser und ihre Anpassung an die Merkmale und Bedürfnisse des jeweiligen Unternehmens erfüllt nicht nur die gestiegenen Anforderungen der Nutzer an Transparenz, Auswahl und Kontrolle, sondern kann auch einen Wettbewerbsvorteil für das Unternehmen darstellen, wenn sie richtig eingesetzt werden.