Hirnforschung: Warum wir Werbung ablehnen - und was dagegen zu tun ist

Erkenntnisse aus der Gehirnforschung geben eindeutige Hinweise darauf, dass Menschen vor allem das wahrnehmen, was sie erwarten. Unerwartetes produziert Verwirrung und führt reflexartig zu einer erst einmal ablehnenden Haltung. Die Aufnahmebereitschaft fällt schlagartig ab. Für die Werbung hat das irreversible Folgen: Einmal weggeklickt, ist die Chance für das Unternehmen vorbei.

Neuro-kontextuelle Werbung macht sich dies zunutze und blendet sich nur dort ein, wo sie zur Stimmung, den Interessen sowie der Motivation der UserInnen passt. Sprich: Sie entspricht den Erwartungen, die durch das thematische Umfeld geweckt werden. Statt UserInnen aus ihrer Gefühlslage herauszureißen, in die sie durch das Lesen eines Artikels oder das Anschauen eines Videos geraten, passt sie sich ihr an. Der Effekt: UserInnen sind eher geneigt, den Werbebotschaften Folge zu leisten.

Erfunden hat diese neue Form der Werbeausspielung die spanische Adtech-Firma Seedtag  , die nach der Übernahme der deutschen Agentur Recognified vor einigen Jahren jetzt auch ein Büro in München hat.

Wissenschaftlich belegt hat Seedtag die Wirkung ihrer Methode zusammen mit Moran Cerf , Professor für Neurowissenschaften und Wirtschaft an der Columbia University   in New York, mit der kürzlich veröffentlichten Studie "Tapping Into the Brain's Design"  .

Die Ergebnisse sind durchaus beeindruckend: Die neuronale Aktivierung, Voraussetzung für körperliche und seelische Reaktionen, ist um das 3,5-fache höher, wenn Menschen während ihres Content-Konsums mit neuro-kontextueller Werbung konfrontiert werden als bei nicht-kontextuellen Anzeigen oder Spots. Die Handlungswahrscheinlichkeit im Sinne der Werbung wird dabei um 26 Prozent erhöht, am meisten, wenn sie auf dem Handy betrachtet wird. Selbst der gefürchtete Fatigue-Effekt stellt sich bei neuro-kontextueller Werbung nicht ein, so die Studie.

Drei Faktoren führen zu der beabsichtigten Wirkung: Gefühlslage, Interessen und Absichten. Stimmen sie bei Umfeld und Werbung überein, sind Menschen aufnahmebereit und Unternehmen können ihre Botschaften mit einer weit höheren Wahrscheinlichkeit ans Ziel führen als bei traditioneller Kontextwerbung.

Erkenntnisse aus der Neurowissenschaft lassen sich bereits im Content Marketing gewinnbringend einsetzen, wie iBusiness berichtete. Und im Handel sind damit die richtigen Preise leichter und sicherer herauszufinden. Jetzt soll also auch die Online-Werbung davon profitieren.

Wie die Technologie hinter neuro-kontextuellen Platzierungen im Detail aussieht, darüber sprachen wir mit Johannes Paysen , Managing Director DACH bei Seedtag, und klären dabei unter anderem die Frage, wie die zuständige KI namens Liz   die richtigen Inhalte im Web denn eigentlich aussucht.

Werbung wirkt dann besser, wenn Menschen dafür aufnahmebereit sind. Und das sind sie, wenn Werbung und inhaltliches Umfeld in die gleiche Richtung gehen, wie Sie kürzlich in einer Studie belegt haben. Wo liegt Ihre Aufgabe dabei: Suchen Sie die passenden Umfelder heraus oder produzieren Sie Werbung für bestimmte Umfelder?

Johannes Paysen: Beides. Passgenaue Umfelder und die Optimierung der Creatives gehen Hand in Hand. Bei Seedtag geschieht dies auf Basis unserer Technologie Liz, unserer Neuro-Contextual AI. Liz besteht aus rund 30 KI-Modellen, die CTV-, Video- und Open-Web-Umgebungen in Echtzeit analysieren. Liz erkennt, in welchen Umfeldern Menschen gerade welches Interesse, welche Emotion und welchen Intent haben. Auf dieser Grundlage wählt sie die passenden Umfelder aus und platziert die Ads per Dynamic Placement Optimization (DPO) in der optimalen Position innerhalb einer Website oder eines anderen digitalen Kanals. Im zweiten Schritt passt Liz die Werbemittel per Dynamic Creative Optimization (DCO) diesen Umfeldern an. Seedtag produziert keine generischen Creatives für "das Internet", sondern Varianten, die genau zu den entsprechenden Umfeldern passen. In einem sportaffinen Kontext würde ein Joghurt-Creative beispielsweise nicht die Sortenvielfalt betonen, sondern den Proteingehalt.

Suchen Sie die passenden Umfelder direkt auf Artikelebene? Themen und Tonalität ändern sich innerhalb einer Website ja schnell...

Eine Analyse nur auf Publisher-Ebene wäre viel zu ungenau. Wir bewerten Inhalte auf Artikel-, Absatz- und Motivebene und ordnen sie in einen kontextuellen Graphen ein, der auf den Daten unserer mehr als 18.000 Publisher-Partner basiert. Auch wenn sich Tonalität oder Thema innerhalb eines Artikels verändern, erkennt unsere Technologie das in Echtzeit, damit Werbung nur dort erscheint, wo NutzerInnen wirklich empfänglich dafür sind.

Können Sie eine neuro-kontextuelle Filterung auch nach Reichweiten- und Zielgruppenvorgaben clustern?

Wir arbeiten wesentlich flexibler, als es mit klassischen Kontextkategorien möglich wäre. Also nicht mit festen Keyword-Listen oder starren Themenclustern, stattdessen erstellt Liz Zielgruppen dynamisch auf Grundlage der Signale Interessen, Emotion und Intent. Dadurch können Marketer Zielgruppen deutlich nuancierter bilden, über verknüpfte Interessennetzwerke, emotionale Profile oder unterschiedliche Stufen der Kaufbereitschaft. Zielgruppen lassen sich dabei jederzeit erweitern oder verfeinern, je nach Reichweitenzielen und Funnel-Phase. Wir können diese Zielgruppencluster in Echtzeit anpassen, also beispielsweise erweitern, um die Reichweite zu erhöhen, oder feinjustieren für spezielle Anforderungen. Skalierung und Präzision sind damit kein Widerspruch mehr - anders als beim klassischen kontextuellen Targeting.

Welche Erfolgskontrolle bieten Sie im Nachgang an?

Mithilfe des Ad-Servers können wir die wichtigsten Auslieferungs- und Performance-Indikatoren wie CTR, VTR, Videoaufrufe, Engagement-Metriken, Frequency, CPC und CPM nachvollziehen. Diese Metriken geben Aufschluss darüber, wie NutzerInnen mit den Ads interagieren und wie wirksam Impressions und Klicks ausgeliefert werden. On-Site messen wir außerdem CPS (Cost per Session), CPQV (Cost per Qualified Session), Bounce Rate, Connect Rate, Verweildauer auf der Seite, Cost per Lead, Cost per New User und Cost per Acquisition. Diese KPIs geben Aufschluss über die Qualität der NutzerInnen und ihr Conversion-Verhalten nach dem Klick.

Wie messen Sie Veränderungen in der Markenwahrnehmung?

Dabei setzen wir auf Brand-Lift-Studien in Zusammenarbeit mit Kantar. Für das Tracking der Customer Journey arbeiten wir mit panelbasierten Lösungen wie Bonsai. Damit lässt sich nachvollziehen, welche Seiten NutzerInnen nach Kontakt mit der Kampagne besuchen, ob sie weiter zum Thema recherchieren und wie sich ihr Verhalten im Vergleich zur vor einer Kampagne verändert. Ergänzend können über weitere Partner Messungen zu Attention, Creative-Effectiveness und Emissionen integriert werden. So entsteht ein Gesamtbild, das vom ersten Touchpoint bis hin zur tatsächlichen Conversion reicht.

Mit welcher Methode sucht Liz nach passenden Umfeldern? Verstehen kann eine KI Texte ja nicht.

Liz arbeitet tiefgehender als klassische Keyword- oder Kategorieansätze. Sie übersetzt jeden Inhalt - Text, Bild oder Video - in sogenannte Embeddings, also semantische Vektoren. Sie erkennt neben dem Thema auch die emotionale Tonalität und den Aktivierungsgrad: Ist ein Umfeld eher beruhigend, inspirierend oder aufreibend? Liest jemand einen erklärenden Artikel über langfristige Geldanlagen, erkennt Liz ein Umfeld mit positiver, vertrauensvoller Stimmung, ein ideales Umfeld für ein Versicherungsunternehmen. Ein alarmierender Börsenartikel würde für dieses Unternehmen dagegen eher gemieden. So sorgt Liz dafür, dass Werbung nicht nur inhaltlich passt, sondern sich auch emotional stimmig anfühlt. Dies verknüpfen wir technisch mit neurowissenschaftlichen Erkenntnissen darüber, wie das Gehirn Reize verarbeitet. Statt oberflächlich Begriffe zu zählen, ordnet Liz Inhalte in emotionale und kognitive Cluster ein. So kann die Neuro-Contextual AI zum Beispiel unterscheiden, ob ein Artikel über Aktienbewegungen nüchtern-analytisch, panikgetrieben oder optimistisch geschrieben ist, und nur dort Werbung platzieren, wo die emotionale Tonalität wirklich zur Marke und zum Kampagnenziel passt.

Nennen Sie bitte ein Praxisbeispiel?

In der Praxis bedeutet Neuro-Contextual Advertising, dass Werbung genau in den Momenten ausgespielt wird, in denen Menschen emotional und inhaltlich empfänglich für die jeweilige Botschaft sind. Für eine Marke im deutschen Automobilsektor bestand die Herausforderung zum Beispiel darin, mit einem klar begrenzten Budget Kaufinteressierte auf eine SUV-Produktseite zu lenken. Als so ein Engaged Visitor galten dabei nur NutzerInnen, die länger als zehn Sekunden auf der Seite blieben, mindestens zwei Seitenaufrufe erzeugten oder eine Conversion auslösten - bei einem Zielwert von maximal fünf Euro pro Engaged Visitor. Dafür identifizierte Liz jene Umfelder, in denen sich NutzerInnen intensiv mit Autothemen beschäftigen - etwa bei Testberichten, Modellvergleichen oder Ratgeberartikeln. In diesen Kontexten wurden dynamisch unterschiedliche Fahrzeugvarianten ausgespielt, abgestimmt auf Interesse, Emotion und Intent. In zwei Monaten konnten so mehr als 150.000 Engaged Visitors gewonnen werden - zu jeweils 2,30 Euro und damit deutlich unter dem ursprünglichen Benchmark.

Funktioniert neuro-kontextuelle Werbung für alle Zielvorgaben?

Neuro-Contextual Advertising wirkt entlang des gesamten Funnels, weil wir anhand echter Signale zu Interesse, Emotion und Intent passende Momente identifizieren und entsprechende Werbemittel ausspielen. Wenn jemand sich gerade intensiv mit einem Thema beschäftigt - egal ob er oder sie zunächst nach allgemeiner Inspiration sucht oder bereits konkrete Produkte vergleicht - erkennt Liz diesen kognitiven Zustand. Ein Umfeld mit hohem Intent, etwa Produktvergleiche, Testberichte oder How-to-Guides, wird von Liz automatisch anders bewertet als ein rein inspirierendes Umfeld. Branding-Kampagnen können so eine höhere Aufmerksamkeit, einen höheren Recall und ein stimmigeres Markenerlebnis erzeugen, weil Umfeld und Botschaft zusammenpassen. Im Performance-Marketing führt das zu weniger Streuverlusten, weil Werbung genau dort erscheint, wo NutzerInnen bereits eine hohe thematische und emotionale Aktivierung haben. Unsere Studie zeigt, dass Neuro-Contextual Advertising kognitive Reibung reduziert, und genau das hilft sowohl Branding als auch Performance gleichermaßen.

Ist das ein Durchbruch hin zu besser angenommener Werbung? Oder eher eine neue Nische für besondere Zwecke?

Unsere Studie belegt, dass Neuro-Contextual Advertising wirkt. Neuro-Contextual ist der nächste Schritt für klassische kontextuelle Werbung. Statt Inhalte nur zu verstehen, erfasst es menschliche Interessen, Emotionen und den Intent. Kombiniert mit einem Full-Funnel-Ansatz und einer Omnichannel-Umgebung kann Neuro-Contextual ein echter Durchbruch sein. Die weitere Entwicklung von Neuro-Contextual hängt vor allem vom Mut im Markt ab, Neues und Innovatives zu erproben.

Wie hoch sind die Kosten für Kunden im Vergleich zu anderen Werbeformen?

Die Kosten lassen sich nicht pauschal beziffern, weil sie stark von Zielsetzung, Laufzeit, Reichweite und den gewählten Formaten abhängen. Die Analyse passender Umfelder durch Liz ist dabei Teil des Media-Investments und kein separater Tool-Kostenblock. Das kreative Komplettpaket von der Analyse und Optimierung bestehender Assets bis hin zur Erstellung kontextabhängiger Creatives ist modular aufgebaut und richtet sich nach Umfang und Tiefe der Zusammenarbeit. Das Spektrum reicht von schlanken Optimierungsprojekten bis hin zu umfassender Begleitung über mehrere Kampagnen hinweg. Außerdem unterstützen wir Marken auch strategisch, etwa bei der Entwicklung langfristiger Content- und Audience-Strategien.