Strategie
Wie funktioniert Targeting ohne Third-Party Cookies?
Das Ender der Third-Party Cookies ist nahe und damit fällt ein vielgenutztes Werkzeug der Onlinewerbung weg. In diesem Artikel stellen wir alternative Targetingmethoden vor. Einige davon sind noch in der Entwicklung. Andere hingegen sind altbekannt.
Firefox, Safari und andere blocken bereits Third-Party Cookies. Chrome folgt 2024. Vor allem die Onlinewerbewirtschaft macht das nervös. Für sie übernehmen diese kleinen Dateien zahlreiche große Aufgaben: die passenden Personengruppen für eine Werbung finden, die Ausspielung eines Werbemittels pro Nutzer deckeln („Frequency Capping“) oder auch über Retargeting jene adressieren, die einen Kauf nicht abgeschlossen haben.
Die große Frage ist: Welche Alternativen gibt es und was leisten sie?
Google Privacy Sandbox
Eine Initiative dazu kommt von Google. Ihre „Privacy Sandbox“ möchte dabei helfen, möglichst viele unterschiedliche Ansätze zu entwickeln. Die Ergebnisse sollen in offene Standards münden. Entsprechend ist das World Wide Web Consortium (W3C) involviert.
Die Liste der Ideen ist lang und umfasst höchst unterschiedliche Konzepte für verschiedene Anwendungsfelder. Größte Herausforderung der Privacy Sandbox: Es kostet sehr viel Zeit, einen allgemein anerkannten Standard zu entwickeln. Hinzu kommen Rückschläge wie beim „FLoC“-Modell („Federated Learning of Cohorts“): Es galt eine Weile als Favorit, wurde aber von zu vielen Datenschützern und Browser-Entwicklern abgelehnt.
Ein Beispiel ist die Topics API. Über sie sollen sich Anzeigen an den Interessen der Internetnutzer ausrichten zu lassen, während gleichzeitig deren Privatsphäre geschützt bleibt. Die Idee: Eine Website ordnet ihre Inhalte generischen Themenlisten zu wie „Fußball“ oder „Unterhaltung“. Der Browser hält fest, für welche fünf Themen sich eine Person gerade am meisten interessiert. Die Nutzer können diese Liste einsehen, ändern oder die Teilnahme an der Topics API ganz ablehnen.
Ein anderer Ansatz ist die FLEDGE API („First Locally-Executed Decision over Groups Experiment“). Hier ist die Idee, das Bieten auf Anzeigenplätze direkt im Browser stattfinden zu lassen und nicht mehr auf zahllosen Servern im Netz. Werbekunden sollen darüber weiterhin bestimmte Nutzergruppen erreichen können. Retargeting und Frequency Capping wären darüber ebenfalls möglich. Die Anzeigen sollen letztlich von „vertrauenswürdigen Servern“ ausgespielt werden.
Zum heutigen Stand ist es offen, welche Ideen sich durchsetzen können und was diese in der Praxis leisten.
Ist Ihnen aufgefallen, dass IKEA uns duzt, wir im Möbelhaus aber mit „Sie“ angesprochen werden, dass die Produkte niemals „preiswert“ sind, sondern immer „günstig“? Das alles ist kein Zufall! Das Dutzen der Zielgruppe liegt an der Positionierung – hauptsächlich jüngere Leute – im Möbelhaus zählt allerdings die Höflichkeit und die Expertise, also werden wir gesietzt. Wenn wir jemanden ansprechen, dann natürlich weil wir etwas suchen, aber vielleicht wollen wir eine Küche planen oder ein PAX-System zusammenstellen. Da steckt einiges an Geld drin und deswegen gebührt sich hier: Respekt vor dem Kunden!
All das ist in Corporate Language Guidelines festgehalten: sprachliche Beispiele, Do’s and Dont’s, Love-Words und No-Words – eben genauso wie Corporate Design Guidelines. IKEA ist zwar nicht perfekt (die Kommunikation auf der Website könnte sich eine Scheibe von der Stringenz aus TV und Radio abschneiden) aber denoch ein gutes Beispiel für eine einheitliche Corporate Language. So kommuniziert eine Marke erfolgreich und spricht die Sprache der Zielgruppe – im wahrsten Sinne des Wortes.
First-Party Daten
Klarer scheint dagegen eine Rückbesinnung auf First-Party Daten. Denn alles, was Website-Betreiber selbst über ihre Nutzerschaft herausfinden können, ist von den kommenden Änderungen nicht betroffen. Dazu gehören Informationen aus der Web-Analyse, Daten aus Bestellungen und Kontaktaufnahmen oder freiwillig bereitgestellte zusätzliche Informationen der Kunden und Nutzer.
Alles das muss natürlich gemäß der datenschutzrechtlichen Vorschriften erhoben und verarbeitet werden. Zudem muss den eigenen Nutzern klar sein, welche Informationen erfasst werden, wie sie gegen unbefugte Zugriffe gesichert sind und welchen Zwecken sie dienen.
Eine andere Herausforderung: Die Nutzer dazu zu motivieren, mehr über sich preiszugeben. Typische Ansätze dafür sind Gewinnspiele, Gated Content, Newsletter oder auch Events.
Customer Data Platforms and Data Clean Rooms
Im nächsten Schritt geht es darum, diese Daten sinnvoll auswerten zu können. Hier braucht es beispielsweise eine Customer Data Platform (CDP), die Informationen aus unterschiedlichen Quellen vereint und aufbereitet.
Data Clean Rooms wiederum helfen dabei, Informationen zu aggregieren. Sie sorgen dafür, dass die Daten nicht mehr einzelnen Personen zugeordnet sind, sondern nur noch Kohorten. In dieser Form lassen sich die Informationen mit anderen Anbietern austauschen und abgleichen, beispielsweise für eine Lookalike Audience.
Klassische Targetingmethoden wiederentdeckt
Darüber hinaus erleben altbekannte Methoden einen zweiten Frühling. Dazu gehört das Contextual Targeting, bei dem die Werbung an den Inhalten der jeweiligen Seite ausgerichtet wird. Google Ads arbeitet seit vielen Jahren erfolgreich damit.
„Affinitäten“ sind ein weiterer Ansatz: Sie drehen sich nicht um passende Keywords, sondern um allgemeinere Interessen und Eigenschaften. Beispiel: Wer sich über Rennräder informiert, ist wahrscheinlich auch an gesunder Ernährung interessiert. Weitere Daten wie die Altersgruppe lassen sich je nach Angebot ebenfalls in gewissen Grenzen ableiten.
In diesen Themenbereich gehören außerdem „universelle IDs“ wie Unified ID 2.0. Hier dreht sich alles darum, die Nutzer zur Anmeldung bei einer Seite zu motivieren. Sie würden sich also freiwillig zu erkennen geben. Im Gegenzug können sie Einstellungen zur Werbung vornehmen, die automatisch von jeder Seite übernommen werden, die ebenfalls auf diesen ID-Anbieter setzen. Manche Analysten gehen allerdings davon aus, dass sich so nur rund 20 Prozent der Nutzer erreichen lassen.
Schlusswort
Um auf eine Zukunft ohne Third-Party Cookies vorbereitet zu sein, müssen Unternehmen sehr genau verstehen, wer zu ihrer Zielgruppe gehört, was diese Personen umtreibt und über welche Websites, Plattformen und Kanäle sie am besten erreichbar sind. First-Party Daten spielen wie erwähnt eine zentrale Rolle.
Stehen Tools wie Retargeting nicht mehr wie gewohnt zur Verfügung, werden außerdem Fragen rund um die eigene Website wieder wichtiger: Was führt zu Absprüngen? Wie lassen sich die von vornherein vermeiden?
Hier kommt also in den nächsten Jahren einerseits zusätzlicher Aufwand auf alle Beteiligten zu. Andererseits könnte der sich mehrfach lohnen, wenn Unternehmen dadurch ihre eigenen Daten erheben, ihre Kundschaft noch besser verstehen und ihre Angebote entsprechend optimieren.
Kai Vorhölter ist Gründer und Geschäftsführer der port-neo Group. In seiner Arbeit strebt er immer danach, die Customer Experience der eigenen Kundinnen und Kunden ganzheitlich zu optimieren. Dabei bringt er stets eine globale Perspektive an den Tisch, die er sich in mehreren mehrjährigen Auslandsaufenthalten erworben hat.
