Werbetreibende werden in Zukunft auf Third-Party-Cookies verzichten müssen. Nach der Anpassung der Datenschutzgesetze haben Tech-Giganten wie Google verkündet, Third-Party-Cookies abzuschaffen und damit seitenübergreifendes Tracking einzuschränken. Die Unsicherheit, wie Retargeting in Zukunft funktionieren wird, wächst. Google verkündete zwar einen Aufschub. Für digitale Akteure wird es aber höchste Zeit, sich den neuen Gegebenheiten anzupassen und neue Wege zu finden, um User zu erreichen. Daniel Volož, Country Manager DACH bei RTB House, erklärt was bisher bekannt ist und worauf sich die Branche in Zukunft einstellen kann.
Cookies sind Datenpakete, die von Webbrowsern und Internetseiten erzeugt werden, um individuelle Nutzerdaten zu speichern. Sie bilden bisher einen wesentlichen Bestandteil der Online-Werbung. Sie werden eingesetzt, um Verbraucher zu identifizieren und Ads auf die entsprechende Zielgruppe auszurichten. Passgenaue Werbung ist von entscheidender Bedeutung, damit Endkunden vom Produkt bzw. der Dienstleistung überzeugt und schlussendlich zum Kauf bewogen werden. Third-Party-Cookies, die seitenübergreifendes Tracking der Nutzer ermöglichen, sind eine Schlüsseltechnologie für Ad-Tech-Anbieter – und das bis heute.
Als Big Player der Branche arbeitet Google gemeinsam mit Werbetreibenden daran, eine datenschutzkonforme Lösung nach Abschaffung der Third-Party-Cookies zu finden. Das Ergebnis ist die Privacy Sandbox, eine Testumgebung für neue Datenschutztechnologien. RTB House arbeitet seit 2020 daran, seine Plattform vollständig mit der Privacy Sandbox-Vision kompatibel zu machen. Die Vision ist eine vielversprechende, nachhaltige Lösung, die legitime Werbe-Use Cases unterstützt und gleichzeitig die Privatsphäre der Nutzer respektiert.
Retargeting auf Gruppenbasis
Mit FLEDGE (First Locally-Executed Decision over Groups Experiment) bietet Google eine In-Browser-API, die es Werbetreibenden und Ad-Tech-Unternehmen ermöglichen soll, interessensgruppen-spezifisches Retargeting zu betreiben, ohne von Third-Party-Cookies abhängig zu sein. So ließen sich Nutzer vor Cross-Site-Tracking schützen. Der Ansatz basiert auf einem Interest Group-Gedanken. Anstatt die Daten eines einzigen Nutzers als Grundlage der Retargeting-Strategie zu verwenden, liegt der Schlüssel in der Beobachtung von Nutzergruppen, die ähnliche Interessen haben und häufig bestimmte Websites besuchen. Mithilfe von Deep Learning-Technologien können auf Basis dieser Interessensgruppen die bisherigen Third-Party-Cookies ersetzt werden.
FLEDGE integriert in vollem Umfang das produkt- sowie ergebnisbasierte TURTLEDOVE von RTB House. PLTD (Product-level Turtledove) ermöglicht es Marketern, relevante Produktempfehlungen anzuzeigen, Werbemittel dynamisch zu optimieren und die Personalisierung der Anzeigen zu bewahren. Um den Nutzerwert innerhalb der Gruppen zu bestimmen, wurde das Outcome-basierte TURTLEDOVE eingeführt, dass es Marketern erlaubt, die Möglichkeiten der Bidding-Funktionen zu erweitern, jeden Nutzer individuell zu bewerten und Marketingbudgets effizient einzusetzen.
Als erster DSP bewies RTB House, dass sich die FLEDGE-Simulation von Privacy Sandbox erfolgreich nutzen lässt. Weltweit konnten echte Werbe-Impressions für fast 500 Werbetreibende gekauft werden. Die Tests waren Teil einer laufenden Simulation in Übereinstimmung mit den Vorgaben von Google. Sie beweisen, dass die Infrastruktur der Unternehmensplattform für die anstehenden Veränderungen bereit ist.
Mit der FLEDGE-API-Simulation können RTB House-Partner jetzt schon mit der vorgeschlagenen FLEDGE-API von Chrome experimentieren. Die Simulation soll auch Google Einblicke in die Wirksamkeit des FLEDGE-ähnlichen Ablaufs geben und dabei helfen, relevantes Feedback zu potenziellen API-Verbesserungen in öffentlichen Foren zu generieren und die Transformation zu erleichtern.
Neukundenansprache via Surfverhalten
Während FLEDGE den Bereich des Retargeting abdeckt, fokussiert sich FLoC (Federated Learning of Cohorts) auf die Ansprache von Neukunden. Der FLoC-Ansatz basiert auf der Idee, dass der Browser Personen mit ähnlichem Surfverhalten gruppiert und sie einer Kohorte zuordnet, die Werbetreibenden gezielt ansprechen können.
Die Kohortenbildung durchläuft drei Phasen: Zunächst speichert der Browser den seitenübergreifenden Browserverlauf des Nutzers, darunter auch die Websites, die an der FLoC-Kalkulation teilnehmen. Der Nutzer wird zu einer Gruppe mit mehreren tausend Nutzern hinzugefügt, die ein möglichst ähnliches Surfverhalten aufweisen. Wenn der Nutzer dann eine Website besucht, die an der Kohortenbildung teilnimmt, teilt der Browser nur eine zugewiesene FLoC-ID.
Mithilfe von Algorithmen können Werbetreibende dann auf Basis dieser Kohorten-IDs nach Verhaltensübereinstimmungen suchen und ihre Kampagnen optimieren. Je leistungsfähiger die Algorithmen sind, desto präziser ist die Bewertung der relevanten Kohorte. Deep Learning-Technologien werden demnach nicht mehr nur einen technologischen Vorteil bieten, sondern sich zu einem unverzichtbaren Element in der täglichen Arbeit eines jeden Marketers entwickeln.
Vorbereitung muss jetzt starten
Ab dem Jahr 2023 werden keine Third-Party-Cookies mehr in Google Chrome unterstützt. Werbetreibende dürfen sich trotz des Aufschubs von Google nicht ausruhen, sondern müssen jetzt beginnen, sich an die neuen Gegebenheiten anzupassen, Ressourcen zu verlagern und die richtigen Ad-Tech-Partner für die Zukunft zu wählen, um datenschutzfreundliche Werbung zu ermöglichen. Denn Fakt ist: Die Unternehmen mit dem besten Algorithmus werden in Zukunft erfolgreich und wettbewerbsfähig sein. Der Timer läuft ab, ob sie bereit sind oder nicht.
