Egal ob auf Webseiten, Facebook oder YouTube – Online Marketing funktioniert nach den Prinzipien eines Marktplatzes. Die Kosten für das Ausspielen einer Anzeige ergeben sich aus dem Verhältnis von Angebot und Nachfrage. Das bedeutet, dass sämtliche verfügbaren Werbeplätze in Echtzeit per Auktion versteigert werden. Beim Programmatic Advertising werden digitale Werbeflächen automatisch eingekauft. Zu Beginn der Kampagne wird die Zielgruppe anhand von Parametern wie Alter, Geschlecht oder Wohnort definiert. Das nennt man Targeting. Erfüllt ein User diese Targeting-Kriterien, wird automatisch ein Gebot für die Werbeimpression abgegeben. Grundsätzlich gilt: Je mehr Nachfrage es gibt, desto teurer wird das Schalten der Anzeigen.
Der CPM werden nicht nur von Targeting-Einstellungen und Werbemitteln beeinflusst, sondern auch von saisonalen Ereignissen. Die Nachfrage nach digitalen Werbeflächen ist zum Beispiel kurz vor Weihnachten, am Black Friday oder am Cyber Monday deutlich höher als sonst. Unternehmen wollen um jeden Preis ihre Produkte und Dienstleistungen auf die Bildschirme potentieller Kunden bringen, um ihre Umsätze zu steigern. Höhere CPMs, schlechtere Performance?
Der Anstieg der Nachfrage bei gleichbleibendem Angebot an Werbeplätzen lässt die CPMs teilweise stark in die Höhe gehen. Aus unseren Erfahrungswerten zeigt sich ein temporärer Anstieg von bis zu 200 %. Was auf den ersten Blick wie der Albtraum der Verantwortlichen für das Targeting, die Performance-Marketer, aussieht, erweist sich oft als Segen. Anzeigen performen an diesen beliebten Werbetagen besonders gut. Das zeigt ein geschulter Blick auf andere qualitative KPIs. Vor allem am Black Friday und am Cyber Monday werden im Online-Handel enorm ansteigende ROIs beobachtet. Am Black Friday werden weltweit durchschnittlich 663 % mehr Kaufabschlüsse getätigt als sonst. Für performanceorientierte Kampagnen werden die höheren CPMs also gerne in Kauf genommen.
Insbesondere in der Urlaubszeit sind Ad Impressions, vor allem programmatisch gekauft, günstiger als sonst. Die Nachfrage wird durch mehrere Faktoren beeinträchtigt: Verglichen mit den anderen Jahreszeiten gibt es hier keine bedeutenden Einkaufsfeiertage Ausgenommen der 4. Juli, der Independence Day in den USA. Dieser entwickelt sich mehr und mehr zum „Shopping Day“. Konsumenten geben im Sommer ihr Geld vermehrt für Urlaub und Reisen aus und kaufen erfahrungsgemäß weniger materielle Dinge.
Aufgrund dieser saisonalen Trends senken Unternehmen ihr Budget für Online-Werbung im Sommer, was wiederum die Nachfrage senkt. In der Regel geht auch im Jänner, nach dem umsatzstarken Weihnachtsgeschäft, der Bedarf an digitalen Werbeflächen zurück. Die CPMs werden wieder günstiger. Diese Zeiten eignen sich aufgrund der günstigen Ad Impressions hervorragend für Awareness- und Brandkampagnen. Bei solchen Kampagnen wird kein spezielles saisonales Produkt beworben, sondern das Unternehmen beziehungsweise die Marke.
Quellen: https://black-friday.global/en-gb/
Programmatische Werbung unterliegt den Prinzipien des Marktes
Die Saisonalität des programmatischen Marktes
Wann sind die CPMs niedriger?
Fazit
Monat: Januar 2020
State Of The Art der Künstlichen Intelligenz
Sprachassistenten. Industrie-Roboter. Face ID.
Künstliche Intelligenz (KI) ist allgegenwärtig. Zahlreiche Technologien und Anwendungsgebiete werden mittlerweile unter dem Schlagwort Künstliche Intelligenz zusammengefasst. Wie können autonome Fahrzeuge Menschen erkennen? Wie und wo kann Künstliche Intelligenz im Online Marketing eingesetzt werden? Warum entwickelt sich das Forschungsgebiet so rasant weiter? Die Antworten auf diese elementaren Fragen habe ich in diesem Artikel zusammengefasst.
Wie Künstliche Intelligenz Bilder erkennt
In selbstfahrenden Autos wird computerunterstütztes Sehen („Computer Vision“) angewandt.
Die Grundlage dafür ist die Bildklassifikation.
Die Künstliche Intelligenz dahinter erkennt Objekte in Bildern und ordnet diese Objektklassen zu. Dadurch kann zum Beispiel ein Mensch von einem Tier unterschieden werden.
Die Bildklassifikation ist bereits ein sehr gut untersuchtes Aufgabenfeld.
Lösungsansätze werden mithilfe von Testaufgaben auf ihre Leistungsfähigkeit untersucht.
Die Datensätze für die Testaufgaben bestehen aus einer Vielzahl von Bildern unterschiedlichster Objekte.
Die Aufgabe für die Anwendung besteht darin, möglichst vielen dieser Bilder die richtige Objektklasse zuzuordnen.
Je mehr Bilder richtig zugeordnet werden, umso höher ist die Erfolgsrate der Künstlichen Intelligenz.
Ein solcher Datensatz ist beispielsweise „Image-Net“.
Er besteht aus Millionen von Bildern mit tausenden verschiedenen Objektkategorien. Teilweise sind Objekte sogar für Menschen nur schwer zu unterscheiden, wie beispielsweise bei Bildern von Hunderassen. Nichtsdestotrotz liegt die Erfolgsrate der Künstlichen Intelligenz bei „Image-Net“ bei 87,8 Prozent.
„CIFAR-10“ ist ein weiterer Datensatz für Testaufgaben in der Bildklassifikation. Dabei müssen lediglich zehn unterschiedliche Objekttypen unterschieden werden. Der Bestwert liegt hier sogar bei 99,3 Prozent.
Hirntumore im MRT-Bild eines Gehirns erkennen
Auch in der Medizin wird Künstliche Intelligenz eingesetzt.
Sie hilft zum Beispiel durch die Analyse von MRT-Bildern Tumore zu erkennen.
Die Fortschritte dieser Technologie sind durch Testergebnisse belegt. In den letzten vier Jahren stieg die Erkennungsrate beim „BRATS2013“-Test von 88 Prozent auf 92,5 Prozent.
Vorhersage von Klickraten auf Werbebanner
Künstliche Intelligenz wird auch im Online-Marketing eingesetzt.
Mithilfe von Künstlicher Intelligenz wird zum Beispiel versucht, die Click-Through-Rate von Inhalten vorherzusagen.
Gute Vorhersagen sollen dabei helfen, den Inhalt und die Platzierung zu optimieren. In den letzten vier Jahren kam es hierbei zu Leistungssteigerungen, wie sich an den Ergebnissen des „CRITEO“-Datensatzes zeigt.
Die Steigerungen sind in diesem Bereich jedoch nicht so deutlich, wie im Bereich der Bildverarbeitung. Das hier verwendete Qualitätsmaß „AOC“ wird im Artikel https://towardsdatascience.com/understanding-auc-roc-curve-68b2303cc9c5 näher beschrieben.
Weitere Aufgabenstellungen
Noch größere Fortschritte gelangen in den letzten 2-3 Jahren im Bereich der Sprachverarbeitung („Natural Language Processing – NLP“). Das automatische Übersetzen hat durch Dienste wie Google Translate oder DeepL eine Qualität erreicht, welche im täglichen Einsatz verwendet werden kann.
Neueste Ansätze bringen erstaunliche Resultate bei der Erzeugung digitaler Inhalte, wie Texte, Videos oder Bilder, hervor. Beispiele hierfür findet man unter anderem in meinen Blogbeiträgen „Website zur Texterzeugung“ oder „Erzeugung von Fake Videos“.
OFFENHEIT ALS ANTRIEB DER WISSENSCHAFT
Eine umfassende Auflistung der derzeitigen Forschungsgebiete und Problemstellungen der Künstlichen Intelligenz, mitsamt spannenden Ranglisten, ist unter Papers With Code zu finden.
Die Website liefert Zugriff auf die aktuellsten wissenschaftlichen Arbeiten („Papers“) und den Quellcode („Code“) hinter den Implementierungen.
So können die Ergebnisse von jedem nachvollzogen werden, oder die Technologie kann für eigene Lösungen und Produkte verwendet werden.
Fazit
Im Bereich Künstliche Intelligenz ist es durchaus üblich, nicht nur die Ergebnisse, sondern auch den Programmiercode offen zu legen. Diese Offenheit ist eine wichtige Voraussetzung für die schnelle Weiterentwicklung, die das Wissensgebiet derzeit erfährt.
Ich schreibe hier und auf meinem persönlichen Blog www.stoeckl.ai ab sofort zu den Themen Data Science, Künstliche Intelligenz und Machine Learning.
Es ist Zeit für neue Lösungen
Diese Fragen sind nicht neu, aber die dafür notwendigen Antworten verändern sich rasend schnell und basieren mittlerweile zur Gänze auf anonymen oder persönlichen Kundendaten. Gerade durch die Digitalisierung unserer Kommunikation und die DSGVO entwickelt sich dieser Bereich in bisher ungeahnter Geschwindigkeit. Um dieser Entwicklung Rechnung zu tragen, haben wir die 506 Data & Performance GmbH gegründet. 506 bietet durch den speziellen Daten-Fokus Lösungen an, die Ihnen helfen, erfolgreicher zu sein.
„AI-powered, data-driven marketing &
service solution provider”
Unsere Spezialisten entwickeln gemeinsam mit Unternehmen und Partnern durchgängige Datenstrategien. Dafür analysieren wir alle gesammelten Kundendaten, von Websitedaten bis hin zum Kassenzettel aus dem ERP-System. Darauf basierend treffen wir Entscheidungen, wie das Geschäft verbessert werden kann. Bei 506 bündeln wir die Lösungen der Bereiche Data Analytics und Digital Paid Media Campaigning. Wir verknüpfen sie mit Marketing-Technologien wie Lead Nurturing, Landing Pages oder automatischen digitalen Dialogen.
Durch diese Kombination können wir Werbung effizienter ausspielen. Die Botschaft erreicht die Zielgruppe zum richtigen Zeitpunkt und über den richtigen digitalen Kanal. Die Erkenntnisse aus den Kundendaten werden verwendet, um jedem Kontakt eine personalisierte, ideale User Experience zu bieten. Wie oft geben Sie online Ihr Geburtsdatum an? Und wie viele wirklich emotionale, in Erinnerung bleibende Gratulationen erhielten Sie zu Ihrem letzten Geburtstag? Selbst eine der einfachsten Möglichkeiten, die Beziehung zu den hart erarbeiteten Leads zu beleben, wird häufig nicht ausreichend genützt.
Brand-as-a-Service auf dem Vormarsch
Vor allem im B2B-Bereich ist es eine große Herausforderung, einmal gewonnene Kontakte zu gewinnbringenden Geschäftsbeziehungen zu konvertieren. Um dies möglichst effizient und automatisiert zu schaffen, benötigt es datengetriebene Trigger-Prozesse und sinnvolle Leadqualifizierungen. Brand-as-a-Service gewinnt an Bedeutung. In den nächsten Jahren werden sich Marken, die interaktive Dienste für ihre Produkte entwickeln können, auf dem Markt durchsetzen. Das wird den Marketingbereich massiv verändern. Die gesamte Customer Journey rückt stärker in den Mittelpunkt. Infolgedessen werden Bereiche wie das Kundenservice oder das Kundenerlebnis immer wichtiger. Es benötigt umfassende Datenstrategien, um den Kunden die optimale User Experience bieten zu können und das eigene Unternehmen als Service zu positionieren.
First Party-Daten gewinnen an Bedeutung
Google, Facebook und Co. gewähren Dritten keinen Zugriff auf Ihre Daten. Die Möglichkeiten, selbst Daten durch Cookies zu erhalten, sinken. Das Thema Consent Management wird 2020, auch aufgrund der DSGVO, immer relevanter. Unternehmen benötigen die Einwilligung von Nutzern, um Daten sammeln und verwenden zu dürfen.
Aufgrund dieser Entwicklungen wird die Bedeutung von First Party-Daten rasch wachsen. Darunter versteht man jene Daten, die ein Unternehmen selbst erhebt.
Fazit
Wer ist 506?
In den nächsten Jahren werden große Veränderungen im digitalen Bereich auf uns zukommen. Kundendaten helfen dabei, die richtigen Entscheidungen zu treffen. Eines der besten Managementteams mit jahrelanger Erfahrung in den jeweiligen Spezialdisziplinen steht Ihnen zur Verfügung:
(v.l.n.r)
NICOLA HELEKAL, die bereits bei der Lunik2 Marketing Services GmbH den Performance Bereich geleitet hat, verantwortet die Operations des gesamten Unternehmens und leitet in Personalunion den Programmatic Advertising-Bereich.
Mit PROF. (FH) DR. ANDREAS STÖCKL ist es uns gelungen, einen renommierten Artificial Intelligence-Spezialisten zu gewinnen. Als Professor an der FH OÖ Campus Hagenberg hat er die Leitung des Data Science-Bereichs übernommen.
HANS-PETER MANZENREITER, als einer der anerkanntesten Spezialisten im Online Marketing, ist für die Produktentwicklung sowie für den Lead- und Demand-Bereich von 506 verantwortlich.
Mit freundlichen Grüßen und viel Erfolg für das neue Jahr!
Gerhard Kürner
CEO 506
