Sechs Trends: So entwickelt sich Programmatic Advertising 2020

Für 2020 sind laut dem aktuellen 'Ad Spend Forecast' vom Dentsu Aegis Network   im Bereich Programmatic Advertising große Zuwächse zu erwarten, mit einer prognostizierten Steigerung von 17,7 Prozent. Programmatic bleibt damit der Zukunftstrend schlechthin. So habe beispielsweise Google auf diese Entwicklung schon im letzten Jahr mit der Umstellung auf 1st Price Auktionen reagiert. In Deutschland werden aktuell 63 Prozent der Online-Display-Werbung programmatisch gehandelt. Bis 2021 werden es 84,3 Prozent sein, prognostiziert Zenith  laut 'Programmatic Marketing Forecasts 2019'. Das Gesamtvolumen für programmatisch gehandelte Online-Werbung wird dann bei drei Milliarden Euro liegen, derzeit werden knapp zwei Milliarden Werbeplätze in Deutschland vorzugsweise in Private Deals gehandelt. Darüber erhalten Werbekunden und/oder ihre Agenturen bessere Garantien über Sichtbarkeit und Umfeldsicherheit.

Doch es wird kein einfaches Jahr für programmatisch gehandelte Werbung. Die Debatte um die Abschaffung und Alternativen von Cookies (vgl. iBusiness-Analyse 'Wie das Cookie-Aus die Marketingbranche umkrempeln wird') offenbart diverse Probleme und Baustellen:

• Cookiebasierte Werbung ist noch nicht tot, aber klar ein Auslaufmodell.
  
• Der weitaus größte Teil programmatisch geschalteter Werbung basiert auf Cookies.
  
• Browser-Hersteller blockieren Third-Party-Cookies mit Berufung auf Datenschutz.
  
• Laut EuGH-Urteil muss für Cookie-Nutzung die Einwilligung des Nutzers vorliegen.
  
• Alternative Identifier stehen noch auf dem Prüfstand.

Exkurs: Alternative Identifier

In Kooperation mit den Marketing-Technologieanbietern Active Agent  , Adition Technologies   und Yieldlab    hat der Data-Management-Experte The Adex   eine Lösung für 'Nutzeridentitäts-Management in einer Multi-ID-Welt ohne 3rd-Party- Cookies' entwickelt. The Adex-CEO Dino Bongartz erklärt das Prinzip: Wir haben drei Graphen, also drei Datenbanken entwickelt, die Identifier über Haushalte, Personen und Geräte speichern. Mithilfe künstlicher Intelligenz (KI) werden die entsprechenden Daten miteinander zum benötigten Graphen verbunden. Als einfachstes Beispiel: Wird ein Smartphone regelmäßig an zwei gleichen Standorten erkannt, ist zu erwarten, dass es sich um das Büro und das Zuhause eines Konsumenten handelt. Wechselt die Nutzung an einem der beiden Standorte abends vom ­Smartphone auf das Tablet, so liegt die Vermutung ­nahe, dass es sich um denselben Nutzer auf zwei Geräten handelt. darüber hinaus werden zur Bildung der Graphen mehrere Hundert weitere Datenpunkte zueinander in Bezug gesetzt. Same Device Graph: Hier wird dasselbe Gerät über mehrere Browser sowie Web/App hinweg erkannt. Dazu werden alle deterministischen Daten, die zum selben Gerät gehören, wie die Geräte-ID, 1st-Party-Daten etc., zusammengefasst. Auf Grundlage dieser zuordnungsfähigen Geräteprofile, die etwa 15 bis 20 Prozent ausmachen, werden die zunächst nicht zuordnungsfähigen Geräteprofile mittels einer KI berechneten Wahrscheinlichkeit verknüpft. Cross Device User Graph: Zunächst werden alle (trackbaren/getrackten) IDs wie Cookies, EMail-Adressen, Account-Nutzernamen, Mobile AdIDs, Logins etc. zusammengefasst. Dadurch können etwa 15 bis 20 Prozent aller Nutzerprofile eindeutig mehreren Geräten zugeordnet werden. Zusätzlich zu den deterministischen Profilen, werden die restlichen 80 bis 85 Prozent der Nutzerprofile auf Basis der von einer KI auf Grundlage der deterministischen Daten berechneten Wahrscheinlichkeit zugeordnet. Haushalts-Graph mit/ohne ATV (Adressable-TV)-ID: Hier erfolgt das Matching mittels KI-basierten Algorithmen über eine Vielzahl von Datenpunkten, insbesondere Geo-Informationen (z.B. IP-Adresse). Diese Algorithmen können durch die deterministischen Daten aus dem Same-Device-Graphen und dem Cross-Device-User-Graphen mit sehr hoher Wahrscheinlichkeit bestimmen, welche Geräte, wie z.B. PC, Smartphone, Tablet etc. zu demselben Haushalt gehören, und diese Zuordnung dann auf nahezu alle Haushalte extrapolieren. In einem ersten Schritt geht die Lösung 'partly cookieless' vor. Es werden also Graphen mit dem bisherigen Setup für Third- und First-Party-Cookies in Verbindung mit Identifiern bereit gestellt. Diese Lösung ist ab sofort nutzbar. In einem zweiten Schritt soll die Auswertung 'fully cookieless' auskommen und auf einer probabilistischen Lösung basieren, die auf harten Identifiern und Wahrscheinlichkeiten aufbaut. Diese Lösung soll ab dem 3. Quartal nutzbar sein.

Thomas Promny, Gründer der d3con  , Konferenz zum Thema Programmatic Advertising, sieht für Programmatic Advertising vor allem zwei eng miteinander verbundene Entwicklungen: "Zum einen 'Programmatic Omnichannel', also die zunehmende programmatische Aussteuerung aller Medien und Kanäle, die dies technologisch erlauben, und im Zuge dessen der Trend zum verstärkten Insourcing auf Seiten der Advertiser, insbesondere beim Mediaeinkauf. Hier wird spannend sein zu sehen, wer welche Strategien und in welchem Set-up verfolgt."

Trend 1: Öffnung von Plattformen und Wandlung von Geschäftsmodellen

Im Sinne der vielgepriesenen Kundenzentrierung werden sich Unternehmen von innen nach außen richten, also getrennte Abteilungen einreißen und cross-disziplinäre Teams aufbauen, die die Kundenstrategie zu ihrem Produkt oder Service ganzheitlich aufsetzen. Das müssen jetzt auch programmatische Plattformen tun, fordert Dirk von Borstel, CEO von SSP-Anbieter Yieldlab   : "Für Yieldlab bedeutet dies, dass wir uns nicht länger nur als SSP verstehen, sondern uns kontinuierlich zu einem Omnichannel-Marktplatz wandeln, der die Premiuminventare der großen deutschen Medienunternehmen mit dem Programmatic-Steuerungselement Daten an einem Kontaktpunkt vereint." Man wolle einen gemeinsamen Marktplatz für Publisher und Agenturen auf einer Plattform zur Verfügung stellen, bei dem beide Kundenseiten jederzeit wissen, mit wem sie handeln.

Die programmatische Kampagnenabwicklung über Deals stehe für Yieldlab im Fokus, "da die Abwicklung programmatischer Kampagnen über diverse DSP-Seats negative Folgen wie Fehlerquellen, Unübersichtlichkeit und erhöhten Workload sowohl auf Agentur- als auch Publisher-Seite mit sich bringt", erklärt von Borstel. Deshalb habe man mit Yieldlab Direct Connect eine technische Möglichkeit entwickelt, innerhalb unserer Supply-Side-Plattform mit einem Demand Partner eine eigene Supply-Instanz zu schaffen, in der das Inventar des Vermarkters oder Teile davon gespiegelt werden.

Trend 2:Geschäftsfeld "Connected TV" und Programmatic Video

Das Feld mit dem größten Potenzial für Programmatic ist aus Sicht von Dominik Laudage, Senior Director of Client Services beim DSP-Anbieter The Trade Desk  , Connected TV (CTV). Die Nutzungsgewohnheiten der Zuschauer vor dem Fernseher verändern sich bereits seit geraumer Zeit. Laudage: "Zwar bleibt lineares TV ein reichweitenstarker Kanal, doch bestimmte (und insbesondere die jüngeren) Zielgruppen erreicht man damit heute kaum mehr. Sie konsumieren Lieblingssendungen und -filme lieber on demand über mit dem Internet verbundene Geräte."

Sender wie auch Streaming-Plattformen sehen sich deshalb vor dieselbe Herausforderung gestellt: Um die Nutzer zu halten und auch die junge Zielgruppe wieder zu erreichen, müssen sie in hochwertigen, einzigartigen Content investieren und diesen on demand verfügbar machen. Dieser Content ist zwar teuer, doch lässt er sich refinanzieren - mithilfe von Abo-Formaten und durch Werbung. CTV bietet für Werbetreibende die Option, ihre Zielgruppe gezielt anzusprechen. TV-Werbung wird dank digitaler TV-Technologien erstmals datenbasiert aussteuerbar, wodurch für die Nutzer relevantere Spots ausgespielt werden können, argumentiert Laudage: "In Zukunft werden Zuschauern voraussichtlich weniger, dafür individuell interessantere Werbeinhalte angezeigt. Diese sind entsprechend auch für den Werbetreibenden von größerem Wert." Dank CTV könnten es sich Sender also leisten, ein positives Werbeerlebnis mit weniger und dafür relevanterer Werbung zu bieten.

Die Kampagnenkonzepte und die Umsätze mit Programmatic Advertising im Adressable TV seien zwar noch deutlich ausbaufähig, räumt Alen Nazarian, Geschäftsführer von Programmatic-Video-Anbieter d-force  , ein. Aber die relevanten Online-Mechaniken und -Systematiken seien gelernt und etabliert - und würden inzwischen auch in anderen Mediengattungen erwartet. Das gelte auch für TV. Nazarian: "Der Zugang zu digitalem Inventar und zu digital erreichbaren Zielgruppen mittels Programmatic-Technologien wird sich weiter ausweiten. Mit ATV-Spots, die den linearen TV-Spot überblenden, lässt sich nicht nur die Big-Screen-Ausspielung von zielgruppenspezifischem Bewegtbildcontent umsetzen, sondern auch ein Spot-Retargeting als intelligente und wirkungsverstärkende Ergänzung zum linearen TV-Flight."

Den Trend zu programmatischer Videowerbung beobachtet auch der Video-Advertising-Spezialist Smartstream.tv  . Treiber dieser Entwicklung sind aus Sicht von Geschäftsführer Bernd Weber vor allem drei Faktoren:

1. Programmatic Video wird generell immer wichtiger, da Kunden ihre klassischen TV-Budgets aufgrund der Effektivitäts- und Effizienzzuwächse aus der automatisierten, datengetriebenen Aussteuerung mehr und mehr in digitale Videowerbung shiften.
   
2. Insbesondere der InApp-Video-Bereich boomt, hier spielen die in den letzten Jahren extrem veränderten Nutzungsgewohnheiten der Konsumenten eine entscheidende Rolle.
   
3. Die gezielte Verknüpfung von Instream- und Outstream-Werbung erlaubt eine systematische inkrementelle Reichweitenoptimierung ('Smart Video Reach'). So kann bei Smartstream bspw. Outstream-Werbung auf Instream-Wenigseher getargetet werden, um damit gezielt Nutzer anzusprechen, die über reine Instream-Werbung nicht erreichbar wären. Die seit Oktober 2019 bestehende Möglichkeit, dieses Stand-Alone-Targeting als buchbares Datensegment für die programmatische Ausspielung zu nutzen und damit automatisiert eine inkrementelle Reichweitenoptimierung im Bereich Video erzielen zu können, gibt programmatischer Videowerbung einen zusätzlichen Schub.

Trend 3: Mobile und In-App-Werbung

Die Zeiten sind vorbei, in denen Werbung auf mobilen Geräten ausschließlich relevant für die Entwickler von Gaming-Apps war, die in ihren Applikationen wiederum für andere Gaming-Apps warben, ist Dominik Laudage überzeugt: "Ein erheblicher Teil des Werbebudgets für Programmatic Advertising wird künftig in den Mobile- und, im Speziellen den In-App-Bereich fließen." Die Adressierung der Zielgruppe ist dank Technologie deutlich leichter geworden. Zudem böte der Kanal effektive reichweitenstarke Formate.

Zudem werde dieser Bereich durch erhebliche Einschränkungen auf Seiten der Browseranbieter (Einschränkungen Cookietracking für Desktop und Mobile Websites) gepusht, in deren Folge sich die Spendings in Richtung valide und reichweitenstarke Datenbasis (InApp) verlagern, ergänzt Weber.

Trend 4: Offenes Web vs. Walled Gardens

Warum nur einige wenige der passenden Nutzer über eingeschränkte Kanäle ansprechen, wenn man die Zielgruppe im gesamten digitalen Werbe-Ökosystem erreichen könnte? Warum wertvolle Daten in ein geschlossenes System einspeisen, ohne im Gegenzug um Insights angereicherte Daten zurückzubekommen? Warum auf Messungen von Anbietern mit hohem Eigeninteresse vertrauen, anstatt unabhängige, und daher objektive Partner zur Werbewirkungsmessung zu nutzen und so Vergleichbarkeit zu schaffen? Diese Fragen stellen sich immer mehr Werbetreibende. Aus diesem Grund sieht Laudage für die Zukunft einen Übergang zum breiten Werben im offenen Internet und zu einem bewussteren Umgang mit der beschränkten Reichweite in den Walled Gardens.

Nutzer verbringen im Schnitt täglich vier Stunden online mit digitalen Services: Sie surfen beispielsweise im Web oder nutzen News- und andere Apps, streamen Musik und Serien. Nur eine Stunde verbringt der Durchschnitts-Nutzer davon auf Social Media. "Im Gegensatz zu den vorigen Jahren buchen Werbetreibende, die bereits ihre Erfahrungen mit Programmatic gesammelt haben, inzwischen zuerst im offenen Web, wo die Nutzer den Großteil ihrer Zeit verbringen und erst im zweiten Schritt auch in den Walled Gardens. Dieser Trend wird sich 2020 noch verstärken", schlussfolgert Laudage.

Trend 5: Kontextuelles Targeting

Die Mehrheit der Konsumenten geht heute direkt auf Retail-Seiten, wenn sie nach Produkten sucht. Für Werbetreibende sei es laut Björn Wolak, Geschäftsführer des Retail Media Anbieters Kairion  , also sinnvoll, den Nutzer mit der eigenen Marke und dem eigenen Angebot dort zu adressieren, wo sich der Kaufprozess konkretisiere. Gleichzeitig zwingen die Verschärfungen beim Datenschutz alle Beteiligten, mit weniger personenbezogenen Daten zu arbeiten. Damit gewinnt der Faktor Umfeld und insbesondere die Nähe zum digitalen Point of Sale wieder mehr an Bedeutung im Targeting. "Programmatisch buchbare innovative kontextuelle Werbung jenseits von simplen Keywords wird daher in den kommenden Monaten und Jahren zulegen", schlussfolgert er.

Trend 6: Retail-Media-Daten

First-Party-Daten der Publisher gewinnen künftig an Bedeutung. Unter den First-Party-Daten wiederum nehmen laut Wolak Retail-Daten eine besondere qualitative Rolle ein: "Online-Shops haben den Vorteil, dass sie über harte Login-Daten verfügen - nicht nur soziodemografische, sondern auch im Hinblick auf das konkrete Kaufverhalten. Geht der Login zudem mit einem entsprechenden Consent einher, stehen hochwertige und nicht zuletzt auch performancetreibende Daten zur programmatischen Aussteuerung zur Verfügung." Retail-Media-Daten würden daher in den kommenden Jahren eine steigende Nachfrage erfahren und erheblich an Wert zunehmen.