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Targeting

In dem Wort „Targeting“ steckt der englische Begriff „target“ (zu Deutsch: Ziel) und kann auch mit „Zielgruppenansprache“ übersetzt werden. Es ist ein Teilbereich des Online Marketings und hat das Ziel, Werbung so exakt wie möglich auf die entsprechende Zielgruppe auszurichten. Targeting ist insbesondere im Bereich SEA (Search Engine Advertising) und bei der Display-Werbung vertreten, um Werbung ohne große Streuverluste auszuspielen.

Voraussetzungen des Targetings

Targeting setzt immer eine genaue Zielgruppendefinition voraus, denn man möchte nur Nutzer ansprechen, die sich für das jeweilige Produkt oder die jeweilige Dienstleistung interessieren. Je genauer die Zielgruppe definiert worden ist, desto weniger Streuverluste verzeichnet eine Kampagne.

Ursprünglich basierte das Online-Targeting meist auf der Verwendung von Cookies, die dem Werbetreibenden nützliche Informationen über das Surfverhalten der User übermittelten. Aufgrund der starken Diskussion um den Datenschutz und den sich häufenden Regelungen nutzen viele Anbieter nun andere Methoden der User-Markierung.

Die wichtigsten Methoden und Techniken des Targetings

Name Targeting-Methode Beispiel
Behavioral Targeting & Predictive Behavioral Targeting Hierbei wird das Surfverhalten eines Nutzers analysiert. Das Predictive Behavioral Targeting geht noch einen Schritt weiter und kombiniert die Daten des Nutzerverhaltens mit Informationen aus anderen Datenquellen, wie beispielsweise Registrierungsdaten. So entstehen statistische Profile, welche das Nutzerverhalten für eine genaue Ansprache voraussagen. Ein Nutzer bekommt auf der Suche nach einem Produkt ähnliche Produkte vorgeschlagen. Er erhält also Cross-Selling oder Up-Selling Angebote: „Diese Produkte könnten Ihnen auch gefallen.”
Content Targeting/Contextual Targeting Bei dieser Form richtet sich die Art der Werbe-Einblendung nach dem Thema und den jeweiligen Keywords, welche sich auf der Seite befinden, die der User in diesem Moment nutzt. Handelt es sich auf der geöffneten Seite um Haarpflege Tipps, so können entsprechende Banner mit Werbung zu Haarpflegeprodukten erscheinen.
CRM-Targeting Customer-Relationship-Management-Targeting, kurz CRM-Targeting, wird genutzt, indem Daten über die Zielgruppe aus der Kundendatenbank des Unternehmens bezogen werden. Google kann über das aktivierte Webprotokoll oder seinen Mail-Dienst Gmail die vorhandenen Nutzerdaten zur besseren Aussteuerung von Werbung nutzen.
IP-Targeting/Geotargeting Dieses Targeting beschränkt sich auf die User einer bestimmten Region. Das bedeutet, dass die IP-Adressen der User genutzt werden, um sie zu lokalisieren. So wird nur an User der entsprechenden Region Werbung geschaltet. Lokale Unternehmen – wie beispielsweise ein Friseur – können so Werbung angepasst an ihre Region schalten.
Keyword Targeting Hier werden die Keywords bei Suchanfragen in Suchmaschinen genutzt, um entsprechende Werbung zu schalten. Ein User gibt über Google das Keyword „Kaffee“ ein und erhält dadurch Werbung von Cafés, oder Online-Kaffeeshops.
Retargeting Ist eine Sonderform des Targetings. Sie richtet sich an Kunden, welche eine gewünschte Interaktion (beispielsweise einen Kauf) auf einer Webseite nicht durchgeführt haben. Ein Kunde überlegt, ein Parfum online zu kaufen, legt dieses in den Warenkorb, aber beendet den Kaufprozess nicht, sondern schließt die Webseite. Nun würde dieser Nutzer durch Retargeting  Werbung zu diesem Parfum auf anderen Webseiten erhalten.
Semantisches Targeting Mittels einer Software wird hier die Bedeutung des Contents analysiert. Dabei nutzt sie nicht nur Keywords, sondern sie erkennt auch Sinnzusammenhänge. Auf einem Blog über komfortables Reisen mit dem Auto, wird Werbung für einen Oberklassewagen geschaltet.
Social Media Targeting Werbetreiber können ihre Zielgruppe anhand der Profildaten und ihrer Aktivitäten auf Social Media Plattformen ansprechen. Zudem können hier mehrere Targeting-Methoden kombiniert werden. Die Werbetreiber können im Facebook Werbeanzeiger ihre gewünschte Zielgruppe genau definieren. Zum Beispiel nach Alter, Geschlecht, Land, Interessen und vielen weiteren Aspekten. So bekommen Nutzer eine passende Werbung ausgespielt.
Soziodemografisches Targeting Werbeanzeigen richten sich hier nach soziodemografische Daten, wie Geschlecht, Alter oder sozialem Status. Der Werber nutzt dafür eine Datenbasis durch Umfragen oder von entsprechenden Werbenetzwerken. Werbetreiber beziehen zum Beispiel von Google Daten über Nutzer, mithilfe derer sie dann Werbung über Google Ads schalten können.
Technisches Targeting Für diese Methode werden die Daten von dem verwendeten Betriebssystem oder der installierten Software der Nutzer miteinbezogen. Ein Display-Banner wird in zwei Versionen geschaltet, als animiertes GIF und als Flash. Wenn Nutzer nun eines der beiden, zum Beispiel Flash deaktiviert haben, dann bekommen sie nun den GIF Banner ausgestrahlt.

Grenzen und Fehlerquellen des Targetings

Targeting ist im Grunde das, was gutes Marketing ausmacht: zielgerichtete Werbung. Dennoch hat Targeting, ebenso wie jede andere Methode im Marketing, seine Grenzen und Fehler. Eine der größten Fehlerquellen ist False Drops, genauer gesagt: Falsch platzierte Inhalte. Der häufigste Auslöser hierfür sind mehrdeutige Begriffe. Keywords können manchmal mehr als nur eine Bedeutung haben, weshalb Anzeigen mitunter an falscher Stelle geschaltet werden. Sucht ein Nutzer etwa nach dem Begriff „Bienenstich“, schlägt die Suchmaschine ihm überwiegend Rezepte und Produkte zum Bienenstichkuchen vor. Tatsächlich wollte er jedoch etwas über den Stich einer Biene erfahren. Werbung für den fertig zu kaufenden Kuchen wäre hier fehl am Platz, wenn der Nutzer sich gerade mit der Heilung eines Bienenstichs beschäftigt.

Genaue Targeting Ausrichtung auf potenziellen Kunden.

Irrelevante Keywords

 Zudem ist die Nutzung von irrelevanten oder abträglichen Keywords schädlich für eine Werbekampagne. Die beiden hauptsächlichen Gründe hierfür sind:

  • Die Keywords erscheinen in einem negativen Kontext
  • Die Keywords sprechen nicht die gewünschte Zielgruppe an

Es sollte also vorher geprüft werden, ob Keywords in einem passenden Kontext erscheinen und zielgruppengerecht sind. Wird diese Absicherung unterlassen, wirken sich die Streuverluste negativ auf das Budget aus oder Nutzer könnten negative Assoziationen mit der Werbung entwickeln. Würde beispielsweise ein Kosmetikverkäufer die Keywords „Kosmetik“, „Apotheke“ und „sensitiv“ für seine Werbung wählen, könnte seine Anzeige neben einem Beitrag mit dem Thema: „Gefährliche Kosmetik aus der Apotheke“ auftauchen. Um diese Methode zu verfeinern, könnte eine semantische Content-Analyse vorgeschaltet werden.

Targeting und die Privatsphäre der User

Auch das Behavioral Targeting und Retargeting haben ihre Schwächen. So kann es vorkommen, dass geschaltete Anzeigen zu einem Produkt den Kunden durch das Netz verfolgen, obwohl er den Kauf bereits getätigt hat. Es kommt hier auf das Timing der Methode an – ansonsten könnte die Werbung als störend empfunden werden.

Aus diesem Grund versucht das Predictive Behavioral Targeting einen Schritt weiter zu gehen und ergänzt bereits vorhandene Kundeninformationen zu Surfverhalten, Registrierungsdaten und Umfragewerten für eine sofortige Analyse. Dennoch sollten auch hier Grenzen vom Werbetreiber gewahrt bleiben, um ein als penetrant wahrgenommenes „Ad-Spamming“ zu vermeiden, das insbesondere beim Behavioral Targeting und beim Retargeting vorkommen kann. Gerade bei der aktuellen Debatte um die Privatsphäre der User kann eine aggressive Retargeting-Strategie zu einem gegenteiligen Effekt führen.

Zu spezifisches/zu allgemeines Targeting

Das Social Media Targeting hält ebenfalls Fehlerquellen bereit: Denn eine Zielgruppe kann sowohl zu allgemein als auch zu spezifisch gefasst werden. Möchte etwa ein Werbetreibender gezielt Einsteiger-Kurse für Yoga bewerben und wählt als Zielgruppe Yoga-Enthusiasten aus, dann wird die Werbeanzeige von Yoga-Fans gesehen. Die Anmeldezahlen werden aller Wahrscheinlichkeit nach jedoch geringer ausfallen als gehofft, da die Anzeige von allen Yoga-Enthusiasten gesehen wird und nicht nur von Einsteigern. Eine optimale Werbestrategie für Yoga-Anfänger müsste somit an Nutzer ausgespielt werden, die sich etwa für Themen wie Stressbewältigung, Gesundheit und Fitness interessieren. Ein zu allgemeines Targeting ist natürlich auch nicht das Richtige. Möchte man einen 1.FC Köln-Schal verkaufen, sollte man nicht die ganze Bundesliga bewerben, sondern nur potenzielle Köln-Fans.

Entwicklung des Targeting

Für erfolgreiches Marketing ist Targeting unerlässlich. Nur durch eine gute Kenntnis der Zielgruppe und maßgeschneiderte Werbemittel kann Streuverlust vermieden werden. Die Targeting-Methoden werden immer feiner: Durch tägliche Analysen der Effizienz ihrer Targeting-Filter passen sie sich diesen an und reagieren sofort auf Marktveränderungen.

Besonders wichtig ist die aktuelle Debatte um den Datenschutz und Privatsphäre der Nutzer. Werbetreiber müssen deswegen neue Methoden finden und nutzen. Ein Beispiel hierfür war das Konzept von Google: Federated Learning of Cohorts“ (FLoC). Google wollte damit zielgerichtete Werbung mit der Privatsphäre der Nutzer vereinen. Dieses Konzept wurde jedoch im Jahr 2021 nach heftiger Kritik von Datenschützern, Browser-Herstellern und Webseiten-Betreibern aufgegeben. Stattdessen setzt Google nun auf „Topics“, eine neue Methode, die Nutzer anhand ihrer Interessen in Gruppen einteilt. Diese Gruppen sollen anonym genug sein, um die Privatsphäre zu schützen, aber auch relevant genug, um personalisierte Werbung zu ermöglichen. Topics soll ab 2023 in Google Chrome eingeführt werden [Stand: 2023] . Dabei soll auch das Conversion Modeling genutzt werden, um auf aggregierte und anonymisierte Daten zuzugreifen, die den Datenschutz-Richtlinien vollkommen entsprechen.

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