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Apple und Mozilla haben es bei ihren Browsern längst getan, Google wird 2023 folgen und Third Party Cookies in Chrome blockieren, dem weltweit meistgenutzten Browser. Die Folgen? Ohne Third Party Cookies (3P-Cookies) werden klassische Instrumente des Online-Marketings wie Tracking und Targeting nicht mehr wie bisher funktionieren. Um die vielbeschworene „Cookiecalypse“ abzuwenden, müssen Alternativen für Werbetreibende her. Die wichtigsten stellen wir Ihnen hier vor – im zweiten Teil unserer Cookie-Serie.

Hier geht's zu den anderen Artikel der Serie: 

Teil 1: Datenschutz: Third Party Cookies vs. First Party Cookies

Teil 3: 3 Ideen für zukunftsfähiges Marketing ohne Cookie-Tracking.

 

Das Wichtigste in Kürze

  • Third Party Cookies sind heutzutage fast immer der Grund dafür, dass wir auf Webseiten Produktvorschläge von Produkten erhalten, die wir zuvor auf einer anderen Webseite gesucht haben.
  • Als Grundlage für ein Cookie-basiertes Targeting sollte immer die Einwilligung sein. Dabei helfen kann ein Cookie-Consent Manager. 
  • Grundsätzlich steuern wir nicht auf eine cookieless Zeit ohne Online-Werbung zu, allerdings auf eine, in der viele Browser-Anbieter Drittanbieter-Cookies abschalten. 
  • Durch das Abschalten von Third-Party-Cookies ergeben sich viele neue Möglichkeiten für Werbetreibende. 
  • Wir stellen 5 alternative Targeting-Methoden vor: Kohorten-Targeting, Contextual Targeting, Semantisches Targeting, KI- und Predictive- Lösungen und ID-geschütztes Targeting

 

In diesem Beitrag

„Ich weiß, dass du willst, was ich anbiete“

Die meisten von uns kennen das: Wer im Internet beispielsweise nach einer neuen Winterjacke gesucht hat, sieht plötzlich auf allen möglichen Websites Winterjacken-Angebote. Unheimlich, mag der ein oder andere denken. Richtig nervig wird es, wenn die neue Winterjacke online schon längst bestellt ist und trotzdem noch überall Anzeigen mit entsprechenden Angeboten aufploppen.

Hinter den Werbe-Versuchungen sowie dem Fluch unnützen Re-Targetings – Werbung für eine Jacke, die längst im Besitz des Angesprochenen ist, lohnt sich wirklich für niemanden – stecken heute fast immer Third Party Cookies. Dabei handelt es sich um browserseitig gespeicherte Code-Schnipsel von Drittanbietern, die das Surfverhalten einzelner Personen über verschiedene Websites hinweg tracken, individuelle Interessenprofile erstellen und an die Drittanbieter übermitteln. Diese nutzen die Profile dann, um Zielkunden zu erkennen und diese mit passgenauer Werbung anzusprechen.

Cookieless Tracking statt Consent-Management

Wichtig aus datenschutzrechtlicher Sicht: Cookie-basiertes Targeting erfordert in jedem Fall die Einwilligung (Consent) der Website-Besucher. Die Website-Betreiber sind verpflichtet, ein datenschutzkonformes Consent-Management zu etablieren. Das ist aufwendig und wird von den Usern in der Praxis zudem oftmals als störend empfunden. Stichwort Privacy Paradox: Die Menschen fordern einerseits den bestmöglichen Schutz ihrer persönlichen Daten, möchten dafür aber andererseits nicht regelmäßig diverse Opt-in-Häkchen bei den Einwilligungs-Abfragen setzen müssen. Website-Betreibern erleichtert es allerdings das Verwalten von Datenschutz-Einwilligungen.

Das Verbannen aller 3P-Cookies erscheint daher nur konsequent und folgerichtig. Doch was bedeutet diese Entscheidung am Ende für werbetreibende Unternehmen und Content-Anbieter, die ihre Services mit dem Verkauf von Werbeplätzen finanzieren?

Steuern wir auf eine cookieless Zeit ohne Online-Werbung zu?

Nein, lautet die Antwort – ganz sicher nicht! Bei optimistischer Betrachtung könnte ohne die Drittanbieter-Cookies manches sogar besser werden. Zielkunden fühlten sich in einem freien Cookieless Web vermutlich weniger ausgespäht und verfolgt als bisher. Ihnen wie den Werbenden blieben beim Tracking ohne Cookies zudem unnütze Re-Targetings und dadurch fehlgeleitete Marketinginvestitionen erspart. Ohnehin gilt: Marketing mithilfe von 3P-Cookies ist zwar weit verbreitet, aber keineswegs die Ideallösung. So ermitteln die Cookies auf Grundlage des Surfverhaltens zwar ein Profil, allerdings nur ein gerätespezifisches. Profile von Desktop, Tablet und Smartphone lassen sich derzeit nämlich nicht so ohne Weiteres zusammenführen – berücksichtigt werden immer nur individuelle Verhaltensausschnitte.

Womöglich eröffnet der Abschied von den Drittanbietercookies (Third-Party Cookies) die Chance, in Zukunft alternative Targeting-Methoden so intelligent miteinander zu verknüpfen, dass völlig neue Möglichkeiten entstehen. In diesem Sinne kann es niemandem schaden, sich frühzeitig mit alternativen Targeting- und cookiesless Tracking-Methoden auseinanderzusetzen und deren Einsatzmöglichkeiten für das eigene Marketing auszuloten. Anregungen dafür geben wir mit einer Kompakt-Übersicht über die wohl wichtigsten Alternativen.

 

Alternative Targeting-Methoden für eine cookieless-Ära

Kohorten-Targeting

Die Idee ist simpel: Statt personenbezogene Informationen zu sammeln, um Individuen gezielt mit Werbung ansprechen zu können, werden bei dieser Targeting-Methode Gruppen von Personen mit ähnlichem Interesse gebildet. Eine solche Gruppe wird Kohorte genannt, sie sollte aus Tausenden Personen bestehen, sodass einzelne Nutzer in der Menschenmenge anonym bleiben.

Technisch wird Werbetreibenden vom Browser nur noch eine Kohorten-ID angezeigt, Informationen zum Browserverlauf und andere personen- bzw. gerätebezogene Daten werden nicht übermittelt. Nicht der einzige, aber sicher der bekannteste Lösungsansatz dieser Art wird aktuell von Google selbst entwickelt. Das Projekt läuft unter dem Namen „Federated Learning of Cohorts“, kurz FLoC.

Datenschützer sehen den Ansatz kritisch. Kriterien für die Kohortenbildung könnten so spezifisch gewählt werden, dass aufgrund der geringen Trefferzahl durchaus Rückschlüsse auf Einzelpersonen möglich würden. Etwa bei kombinierten Kohortenkriterien wie: alle aktiven Profifußballer mit Interesse für Pferde.

Noch ein Kritikpunkt: Nur wer wie Google Zugang zu einer riesigen Menge von Browserdaten hat, kann werberelevante Kohorten bilden. Dies könnte die ohnehin führende Position von Google im Werbemarkt zu einem Monopol ausweiten. Ob FLoC umgesetzt wird, bleibt schon deshalb fraglich.

Contextual Targeting

Contextual Targeting (Kontextbasiertes Targeting) ist eigentlich ein alter Hut im digitalen Marketing. Das Prinzip: Werbetreibende definieren Keywords und verbinden diese mit ihren Ads. Ausgespielt wird die Werbung dann auf Publisherseiten, die zu den definierten Keywords passen. Beispiel: User bekommen eine DataGuard Werbung dann zu sehen, wenn sie online einen Text lesen, in dem die Keywords „Datenschutz“ und „Informationssicherheit“ vorkommen.

Ungünstig beim klassischen Contextual Targeting: Das Umfeld, in dem die Keywords auftauchen, wird nicht weiter analysiert. Es kann also passieren, um ein weiteres Beispiel zu bringen, dass die mit dem Keyword „Kalifornien“ verknüpfte Anzeige eines Reiseanbieters ausgerechnet neben einem Bericht über die jüngsten Waldbrände im Sequoia-Nationalpark erscheint. Eine Fehlplatzierung, die sicherlich nicht die gewünschten Reaktionen hervorruft.

Semantisches Targeting

Semantisches Targeting ist eine Weiterentwicklung des Contextual Targetings. Mithilfe eines Algorithmus wird der Sinnzusammenhang analysiert, in dem ein Keyword auftaucht. Der Algorithmus des Ad-Servers erkennt, ob ein Begriff in positiv oder negativ konnotiertem semantischen Umfeld auftaucht und entscheidet auf dieser Basis, ob eine Werbung eingespielt wird oder nicht.

Durch die so erreichte thematische Relevanz wird sichergestellt, dass Zielkunden eine Werbung zu dem Zeitpunkt erhalten, in dem sie sich mit einem Thema beschäftigten. Durch diese gezielte Ansprache können Streuverluste vermieden und die Performance einer Kampagne erhöht werden.

Auf den Punkt: Das klassische Behavioral Targeting mit Hilfe von 3P-Cookies blickt stets zurück und orientiert sich am Surfverhalten eines Users in der Vergangenheit. Sematisches Targeting verfolgt eine Gegenwarts-Strategie: Der Zielkunde wird in dem Moment angesprochen, in dem er sich für die Welt interessiert, in der das beworbene Angebot zuhause ist.

KI- und Predictive-Lösungen

Künstliche Intelligenz und Big Data-gestützte Vorhersagemodelle (Predictive-Modelle) sind im Marketing seit langem ein Trend. Auch nach dem Aus für Third-Party Cookies werden große Werbenetzwerke und Ad-Server noch über genug Daten verfügen, mit denen immer intelligentere KI-Lösungen immer präzisere Wahrscheinlichkeitsberechnungen durchführen können.

Geodaten sowie Informationen über Jahres- und Uhrzeiten, Verweildauern, die Device-Art und das Betriebssystem lassen sich weiterhin vollautomatisch auslesen und intelligent mit Drittinformationen kombinieren.  Die Möglichkeiten sind nahezu unbegrenzt. Dennoch werden auch hier Einwilligungen von den Betroffenen notwendig sein.

Beispiel: Ein Wellness-Anbieter an der Nordsee könnte bei anhaltendem Regen gezielt Werbung an Mobile Devices ausspielen, deren Besitzer sich angesichts der Standort- und Nutzungsdaten aller Wahrscheinlichkeit gerade im Sommerurlaub an der norddeutschen Küste befinden.

ID-gestütztes Targeting

Interessant für größere Publisher und Werbenetzwerke werden künftig auch ID-gestützte Targeting-Lösungen sein. Die Idee: Um an besonders relevanten Content zu kommen, loggen sich die User freiwillig ein oder identifizieren sich anonymisiert beispielsweise über eine Mobile- oder Device-ID.

Unverzichtbar ist für ID-gestütztes Targeting eine Einwilligung des Users in rechtssicherer Consent-Form. Wichtig: Dies gilt auch für die neuesten Machine-Learning-Lösungen, die eine ID ohne vorherigen Login oder andere eindeutige Identifikationshilfen vergeben können. Bei der Verwaltung von Datenschutz-Einwilligungen kann ein Consent Management Tool helfen.

Aktuell bringen sich ID-Anbieter in Stellung, welche mit vielen verschiedenen Publishing-Partnern zusammenarbeiten und so eine sehr hohe Relevanz bekommen. Diese Identity-Anbieter nutzen das Single-Sign-on-Prinzip, um es den Endverbrauchern leicht zu machen: Diese registrieren sich einmal, verwalten ihre Authentifizierungen und Einwilligungen zentral über das Privacy Center des ID-Anbieters und haben Zugang zu allen Partner-Websites.

Genial für Werbetreibende: Die neuen ID-gestützten Ansätze erlauben erstmals ein Cross-Device-Tracking und damit die gezielte Nutzeransprache über verschiedene Geräte hinweg.

 

Fazit: cookieless macht kreativ

Die Reihe der hier vorgestellten Targeting-Alternativen ist alles andere als vollständig. Sie vermittelt allenfalls einen ersten Eindruck davon, wie kreativ Online-Marketer und Publisher jetzt werden, um bestmöglich vorbereitet auf cookieless Tracking in die Nach-Cookie-Ära zu starten.

Die Suche nach alternativen, datenschutzkonformen und nachhaltig transparenten Tracking- und Targeting-Konzepten ist nur ein Anfang. Noch ein paar Schritte weiter gehen innovative, cookiesless Marketingkonzepte, die von Haus keine Datenschutzfragen aufwerfen. Neue Strategien beim Tracking ohne Cookies sowie zum organischen Traffic-Aufbau können beispielsweise Native Advertising-Konzepte und Influencer-Kampagnen sein. Dazu erfahren Sie mehr im nächsten Beitrag unserer Cookie-Trilogie.

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