Mark Zuckerberg hat kürzlich eine Debatte befeuert, die unter dem Label post-privacy schon seit längerem durchs Internet wabert. In einem Interview mit Michael Arrington legt er dar wie Facebook sich an die deutlichen Änderung der sozialen Normen seiner User angepasst hat indem die Datenschutz-Einstellungen im grossen Stil von Abschottung hin zu mehr public sharing geändert wurden.

Diese post-privacy Debatte wird in Deutschland auch gerne so geführt dass klassischer Datenschutz als Gegensatz der post-privacy Fraktion dargestellt wird. Ich halte das für ziemlich inadäquat…

…denn die Welt befindet sich auch für den Datenschutz in einem wirklich massiven Wandel. Und der geht nicht etwa so, dass ein paar ahnungslose User Social Networks nutzen und Artikel über Ihre Saufgelage ins Web „hochladen“ und dann irgendwann bei Stern-TV sitzen als schockierende Beispiele für den Datenmissbrauch des neuen Web2.0 – nein. Der Wandel ist wirklich tiefgreifender und deutlich komplizierter zu beschreiben – und er ist sehr intentional und bewusst. Denn die meisten Leute wissen sehr genau, was sie da tun (wie überhaupt die Annahme denkfähiger Individuen immer ganz brauchbar ist). Vor dem Hintergrund klassischer Datenschutzdebatten ist es sogar schlicht unerhört was da permanent passiert. Leute legen sich Profile in Social Networks an – nicht eines, viele. Die Berufsidentität bei Xing und LinkedIn, die Freizeit-Identität bei Facebook, Musik-Präferenzen eher bei Myspace und vorsichtshalber die bürgerliche Identität (für die Nachbarn) bei wkw… Dann wird auch noch getwittert, Bilder auf Flickr hochgeladen, Musik über last.fm gescrobbled und als Profil zugänglich gemacht. Schliesslich wird der Lidl um die Ecke, der Besuch beim Fitness-Studio und selbst der Kaffee zwischendurch bei der Arbeit inkl. Kommentar in Foursquare und Gowalla angelegt. Vielleicht noch 1-2 blogs, ein Account bei posterous und eine Handvoll Spezialdienste wie z.B. dailymile runden das Bild dann ab.

Will ernsthaft noch einer mit den Konzepten des klassischen Datenschutzes operieren in diesem Umfeld? Also mit Datensparsamkeit, Datenvermeidung usw.?

Diese User wollen Ihre Daten zur Verfügung stellen, speichern lassen, öffentlich zugänglich machen, zu Werbezwecken auswerten lassen usw. – s i e  w o l l e n  e s!

Mal konkret am Beispiel der Verkehrs- oder Vorratsdaten über die derzeit wieder viel diskutiert wird – denn man muss sich das am Beispiel vor Augen führen, wie sehr das die Diskussion eigentlich beeinflussen müsste.

Da möchte also ein Geheimdienstmitarbeiter herausfinden was ich in den letzten 5 Tagen getan habe. Jetzt kann er sich eine richterliche Erlaubnis holen und bei meinem Handybetreiber und diversen ISPs meine digitalen Bewegungsdaten holen, klar. Und damit man mich nicht falsch versteht – ich finde diese Speicherung des Staates auf Verdacht verabscheuungswürdig! Aber zurück zu unserem Freund vom Geheimdienst. Jetzt bekommt er also einen Datensatz in dem drinsteht, wann ich in welcher Funkzelle war (was relativ ungenau ist), wen ich von dort angerufen habe usw. Ausserdem erfährt er welche Website ich aufgerufen habe, z.B. 125 mal facebook.com, mehrmals gmail.com, ein bisschen hier und dort und vielleicht auch einmal youporn. Whuuh. Warum soll er sich den Stress für solch limitierte Informationen machen? In jedem meiner tweets lasse ich die GPS-Location-Information mitloggen. Ich nutze Foursquare. Ich speichere meine bevorzugten Websites bei delicious. Er kann mein Freund werden auf Facebook und meine Fotos sehen, meine Updates und meine anderen Freunde. Er kann mich auf Xing connecten und jederzeit automatisch mitgeteilt bekommen wenn sich irgendein berufliches Detail bei mir geändert hat. Er kann – live und in Farbe – mithören welche Musik ich gerade höre. Auf meinem Blog ist eine heatmap eingebunden, die zeigt wo ich mich hauptsächlich aufhalte. Aus meinen tweets kann er sogar sehen, welche Werte meine 24h Blutdruckmessung kürzlich ergeben hat und was ich bei jedem Messpunkt gerade getan habe. Wozu sollte der Geheimdienst sich die Mühe mit den Verkehrsdaten machen?

Ich will das Problem nicht herunterspielen – wie gesagt. Ich will nur deutlich machen, dass die Art wie wir mit persönlichen Daten umgehen sich gerade radikal ändert. Wirklich radikal – keine graduelle Verschiebung oder so. Die Änderung ist absolut fundamental und hat viele Grundannahmen um 180 Grad gewendet.

Diesen Aspekt in der Datenschutzdebatte nicht zu behandeln halte ich nicht nur für unmodern sondern für fahrlässig, weil die so erzielten Ergebnisse der Landschaft in 5 Jahren in keinster Weise mehr standhalten werden.

Und jetzt kommts. Haben wir deshalb weniger Datenschutz? Ich glaube nein. Natürlich speichern wir viele viele Daten, oftmals auch sehr persönliche bei Privatunternehmen ohne auch nur den Hauch einer Kontrolle über diese Daten zu haben. Also verglichen mit den rechtlich einklagbaren Möglichkeiten, die ich habe von der SchuFa Daten einzuholen und ggf. eine Löschung zu beantragen, sind die Möglichkeiten ein unpassendes Bild aus der Google Image-Suche wieder rauszubekommen praktisch inexistent.

Aber – im Zuge dieser neuen Datenverschwendung, die wir uns Schritt für Schritt aneignen schaffen wir uns auch etwas drauf, was man daten-literacy nennen könnte. Also Erfahrung und Reflexion im Umgang mit Daten. 60 Millionen Status-Updates bei Facebook pro Tag. Bei jedem einzelnen Update wird man aufgefordert, eine Entscheidung zu treffen, mit wem man die Tatsache, dass man grad auf dem Klo war teilen möchte. Jedes Mal! Auch Zuckerbergs eigene Gehversuche mit den neuen Sharing-Optionen seines Social Networks sind eine Illustration davon – wir lernen verdammt gut mit unseren Daten umzugehen. Vorsichtig zu sein. Auszuwählen. Daten zu fälschen (aber nur so, dass die wesentlichen Funktionen gesichert sind und der Account nicht gelöscht wird). Identitäten zu erzeugen, die nur bestimmte Eigenschaften von uns teilen aber für Freunde dennoch gut zu erkennen sind – häufig sogar in den ironischen Bezügen und den Auslassungen. Wir wissen damit umzugehen, dass man mehrere Arten hat den Standort in Google Latitude offenzulegen, und nutzen regelmässig die Möglichkeit es nicht zu tun. Ich glaube viele Intensiv-Nutzer sozialer Netzwerke haben heute schon eine Routine und Professionalität im Umgang mit Ihrer eigenen Identität, Ihren Daten und Erkennungsmerkmalen, wie man sie bis vor kurzem ausschliesslich im Geheimdienst hätte erlernen können.

Und das hat gravierende Auswirkungen für den Datenschutz. Denn was wir immer häufiger erzeugen sind bewusste Datenspuren, gelegt um mit Leuten in Kontakt zu kommen, uns zu produzieren, Spass zu haben usw. – aber bewusst und gut überlegt. Für die Kollegen in den Geheimdiensten wird das eine grosse Herausforderung – vielleicht am Ende viel grösser als irgendwelche dämlichen Wanzen in meiner Wohnung zu platzieren. Denn wenn sie anfangen diese Daten wirklich zu nutzen – und sie werden es tun – dann müssen sie unsere Auswahlverfahren kennen, unsere Gewichtungen und Verfälschungen. Sie müssen unsere multiplen Identitäten in eine überführen können. Das wird ihnen sehr sehr schwer fallen.

Wie auch immer – ich glaube, dass wir auf ein Zeitalter des bewussten Umgangs mit Daten zubewegen, eben daten literacy. Und dass die Diskussion um Datenschutz notwendigerweise diese fundamentalen Änderungen auf der Seite der Verbraucher (um mal diese Vokabel zu verwenden) einbeziehen muss – sonst diskutieren alte Herren die Themen der Vergangenheit.

Und für die Anbieter von Tools und Produkten die Datenschutz berühren, wird es auch nicht leichter – es verschieben sich nur die Prioritäten. Früher war das Konzept sozusagen in väterlicher Fürsorge das Beste zu tun im Sinn des Users ohne ihn überhaupt zu fragen – denn man ging davon aus, dass die meisten User es zum einen nicht verstehen würden und noch mehr schlicht nicht an solch spröden Dingen wie Datenschutz interessiert wären. Wenn sich das plötzlich ändert, und User sehr wohl verstehen, was ihre Daten sind und welche Optionen es geben sollte diese zu kontrollieren und auch aktiv zu verteilen, müssen die Systeme auch entsprechend anders designed werden. Statt Datenvermeidung im Hintergrund müssen Transparenz und Kontrolle für den User im Vordergund stehen.
Für die aktuelle Debatte um die E-Privacy-Directive z.b. bedeutet dies, dass man die Fähigkeit der User ernst nehmen sollte mit Cookies umzugehen. Die relativ hohen Löschquoten (etwa 30% der User löschen Ihre cookies innerhalb von 4 Wochen laut comscore) besagen ja, dass viele User bereits sehr bewusst und aktiv mit dem Thema umgehen. Natürlich sollte die Industrie noch mehr dafür tun User aufzuklären, und Transparenz zu schaffen. Auch ein leicht verfügbares und verlässliches Opt-Out aus Targeting-Systemen gehört sicherlich dazu. Aber es wäre verfehlt, wenn sich jetzt ein Gesetzgeber vor den User stellte mit erhobenem Zeigefinger um jedes Mal zu sagen “bist Du dir sicher?”. Ich glaube viel mehr User sind sich sehr sicher, was sie online tun. Der beste Datenschutz besteht demnach darin, diese Bewegung zu unterstützen und durch entsprechende Tools und Massnahmen die Selbstkontrolle der User ins Zentrum zu rücken. Nur so wird es gelingen, die rasante Entwicklung des Internets und die gravierenden Änderungen im Verhalten der User mit einem wirksamen Datenschutz zu begleiten.

“post-privacy is the new privacy”

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Beim Stöbern durch Firefox Add-ons bin ich auf TACO gestoßen: Den „Targeted Advertising Cookie Opt-Out“. Besonders interessant fand ich dabei, neben der Funktionalität des Tools, die damit verbundene Übersicht über 90 unterschiedliche Online Advertising Networks, die Behavioral Targeting anbieten:

Allein diese Wettbewerber-Liste ist schon spannend zu studieren. Ich kannte noch nicht alle.

TACO wird anscheinend von einer Privatperson betrieben. Dabei wird die Grundidee des NAI-Opt-Outs aufgegriffen. Bei dieser US-Anbieterinitiative kann man bekanntlich an zentraler Stelle Opt-Outs für knapp 40 Targeting-Anbieter setzen, darunter auch die GYMs (Google, Yahoo, Microsoft). TACO erweitert die NAI-Liste dann auf 90 Einträge und ersetzt deren Cookies durch permanente Opt-Out-Cookies, die auch nach dem Löschen der Cookies im Browser erhalten bleiben: “By installing TACO, these opt-out cookies are automatically installed into the Firefox browser, and are made permanant. That is, clearing your cookies will delete all regular cookies, but leave the non-identifiable opt-out cookies behind.” Vermutlich steckt die Cookie-Liste im Add-on selbst und ist damit resistent gegen das Cookie-Löschen.

Klickt man sich durch die 90 gelisteten Ad- und/oder Targeting-Networks, dann fällt auf, dass einige wenige über den Opt-Out hinaus auch einen Profile Viewer anbieten: Man kann sich also selber anschauen, was im eigenen Cookies steht bzw. diesem zugeordnet ist. Bei Tradedoubler, eigentlich ja primär ein Anbieter von Affiliate Marketing, sieht mein Profil dann bspw. so aus:

Noch detaillierter zeigt der Anbieter Safecount den Cookie-Inhalt an: Hier kann man sogar per Klick die von Safecount getrackten Werbemittel zur erneuten Ansicht aufrufen, inklusive der Angabe, wie oft man sie zuvor schon gesehen hat:

Bei manchen Anbietern kann man darüber hinaus das eigene Profil nicht nur sehen, sondern sogar auch editieren. Über den Google Ad Preferences Manager hatte ich ja hier schon vor ein paar Wochen berichtet. Eine ähnliche Funktion bietet inzwischen auch Yahoo unter dem Namen „Ad Interest Manager“. Aber auch kleinere Anbieter greifen dies inzwischen auf und bieten dem User die Möglichkeit, sich selber an Hand einer Auswahlliste Themen- bzw. Produktinteressen zuzuordnen und ggf. weitere Angaben bspw. zu Alter und Geschlecht zu machen. So auch bei eXelate, die hier stellvertretend auch für andere genannt werden:

Würde mich nicht wundern, wenn wir in Zukunft noch mehr Profile Viewer und Preference Manager zu sehen bekämen.

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1. Reality-Check: heutige Coverage agenturgesteuerter Targeting-Systeme

Ich habe gemerkt, dass noch mehr gravierende Irrtümer über Predictive Targeting kursieren, als zunächst angenommen und werde deshalb die Serie vom letzten Herbst fortsetzen.

Der neueste Irrtum lautet in etwa so: Weil mit Fragebögen keine Informationen in Echtzeit erhoben werden können, können Targeting-Systeme, die Fragebögen als Datenquelle nutzen, auch keine Echtzeit-Predictions machen.

Nun, damit werden zwei Prozesse in einen Topf geworfen, die tatsächlich getrennt voneinander ablaufen. Nämlich das Lernen einerseits und das Anwenden des Gelernten andererseits.

Bevor man anfangen kann Predictions auf bestimmte Zielgruppen zu machen, muss das System lernen, was die charakteristischen Merkmale dieser Zielgruppen sind: Was zeichnet z.B. einen Autointeressierten aus? Woran erkennt man ein bestimmtes Alter, Geschlecht oder ein hohes Haushaltseinkommen?

Um diese Fragen zu beantworten, werden auf Basis des Surf-Verhaltens einerseits und weiterer Datenquellen (wie z.B. Fragebögen) andererseits generelle Modelle gebildet, die die verschiedenen Zielgruppen beschreiben. Diese Modelle werden regelmäßig aktualisiert, weil sich das Angebot und das Nutzungsverhalten im Internet mit der Zeit ändern. Da sie aber unabhängig vom einzelnen User sind, werden die Modelle nicht in Echtzeit aktualisiert. Die Merkmale, an denen man Frauen erkennt, sind heute die gleichen wie gestern.

Ganz anders sieht es aus, wenn man einzelne User betrachtet. Jemand, der sich gestern noch für Autos interessiert hat, kann sich heute für Beauty&Care oder Home&Garden interessieren. Sogar innerhalb einer Session wechseln die Interessensschwerpunkte häufig. Deshalb muss das System in Echtzeit reagieren, entscheiden, welcher Zielgruppe der User angehört, und in Echtzeit die entsprechende Prediction ausliefern.

Die zwei Prozesse Modellbildung und die dynamische Anwendung des Modells in Echtzeit laufen also unabhängig voneinander ab. Die Frage, welche Datenquellen für die Modellbildung herangezogen werden (z.B. Fragebögen), sagt nichts über die Echtzeitfähigkeit eines Systems aus. Vielmehr ist es so, dass die Echtzeitfähigkeit inzwischen für jedes Predictive Targeting-System selbstverständlich ist.

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1. Die 5 größten Predictive Targeting-Irrtümer – Nr.3: PBT verkauft sich von allein
2. Die 5 größten Predictive Targeting-Irrtümer – Nr.1: Hochwertiger Content und PBT vertragen sich nicht
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Der folgende Artikel ist erstmalig auf dem Blog der OMD 2008 in Düsseldorf veröffentlicht worden – und wurde an ein paar Stellen überarbeitet sowie mit einem weiteren Kapitel am Ende ergänzt.

Targeting war auf der  online-marketing- düsseldorf 2008 eines der zentralen Themen – zurecht, wie ich finde. Denn es spricht vieles dafür, dass Targeting die Werbebranche in den nächsten 10 Jahren vom Kopf auf die Füße stellen wird. Und das nicht nur im Internet! Targeting ist seit etwa drei Jahren ein Mega-Trend. Allgemein ist aber wenig bekannt, dass es Predictive Targeting schon sehr viel länger gibt – die Wurzeln reichen mindestens 20 Jahre zurück und eine der wichtigsten liegt in Deutschland.

Die Anfänge: Benutzermodellierung und Personalisierung

Der Ursprung des Predictive Targeting liegt in der Forschung zur Benutzermodellierung – die übrigens nach Meinung vieler Forscher in Deutschland ihren Anfang nahm. Schon in den 80er Jahren fanden sich zahlreiche Publikationen zu diesem Thema in der Fachöffentlichkeit. Eine der entscheidenden Personen ist dabei Prof. Alfred Kobsa, Mitgründer der Zeitschrift bzw. der Konferenzreihe „User Modeling“ und Autor zahlreicher Fachbeiträge, u.a. auch des Standardwerks über die “Benutzermodellierung in Dialogsystemen”.

Kobsa war damals Leiter eines Instituts der GMD (heute Fraunhofer Gesellschaft), die in einem Projekt unter Leitung von Dr. Josef Fink (heute Professor an der FH Frankfurt) gemeinsam mit anderen Forschungs- Einrichtungen (insb. dem European Media Laboratory des SAP-Mitgründers Klaus Tschira) ein System zur Benutzermodellierung entwickelte. Mit diesem System sollte im Rahmen einer Stadtbesichtigung von Heidelberg analysiert werden welche Sehenswürdigkeiten, Gebäude bzw. Orte Besucher interessieren. Zu diesem Zweck wurden die Bewegungen von Touristen aufgezeichnet und basierend auf Ähnlichkeiten in Profilen wurden Empfehlungen für weitere interessante Orte (i.S.v. „andere Besucher fanden auch interessant“) präsentiert.

Vom Prinzip her also eines der ersten Targeting-Systeme überhaupt – schon damals konnte man von “Predictive Targeting” sprechen, denn das System war ja in der Lage über das konkrete Verhalten hinaus Empfehlungen auszusprechen, die der Algorithmus zuvor generiert hatte.

Erste Anwendungen im Internet Hype um 2000

Zur Vermarktung von Technologie aus diversen Forschungsgruppen gründeten Fink und Kobsa mit anderen Forschern der GMD zusammen die Firma humanIT. Eine Technologie war der “Dynamic Personalization Server (DPS)”, der später als „ValueProfiler“ vermarktet wurde. Dahinter verbarg sich ein zur Marktreife entwickeltes System aus der Forschergruppe um Fink und Kobsa – also im Kern dem System, mit dem schon die Heidelberger Touristen seinerzeit gelotst wurden. Im Gegensatz zu den früheren Forscherzeiten verfolgte die Gruppe nun aber kommerzielle Interessen und richtete das Produkt am neuen Hype-Thema Internet aus. Wir erinnern uns zurück: 1998-2001, New Economy, alles ging, nichts war unmöglich.

So wurde auch mit viel Energie das Thema Targeting angegangen und es gab eine Vielzahl an Firmen und Projekten mit entsprechenden Anwendungen. Bekannt war die Technologie damals unter dem Begriff “Personalisierung”, seinerzeit vornehmlich von Content, mehr und mehr aber auch von Werbung, über deren Anpassung an den User zunehmend mehr die Rede war. Neben zahlreichen Web-Sites, die sich ganz dem vornehmlich durch User selbst anpassbaren Content widmeten (z.B. MyYahoo, „Mein T-Online“, usw.) stellte humanIT die Technologie für eines der fortschrittlichsten Personalisierungsprojekte seinerzeit im deutschen Internet zur Verfügung: die neue Website des Newsportals N24. Hier wurde erstmalig bei einem volumenstarken Endkunden-Portal mit echter “Predictive-Technologie” gearbeitet, die sowohl Content als auch Werbung an die Interessen der User anpasst.

Dazu analysierte das System permanent worauf die User klickten, legte daraus Benutzerprofile an und ergänzte diese mit entsprechenden Algorithmen (Lesetipp). Auch das Thema Datenschutz war damals schon heiß – bei N24 hatte man sich für eine im Kirch-Konzern überraschende Variante im Umgang mit diesem Thema entschieden: konsequente Pseudonymisierung, Transparenz und Offenheit. Denn die User wurden nicht nur über ihr Profil informiert, sie konnten die Mess- und Prediction-Daten auch einsehen und sogar ändern.

Kurz nach Fertigstellung der neuen N24-Website brach die Kirch-Gruppe dann in der herannahenden Internet-Eiszeit Stück für Stück auseinander. Damals versuchte auch ein anders großes Internet-Portal noch auf den Zug der Personalisierung aufzuspringen – T-Online wollte ähnlich den großen amerikanischen Portalen mit personalisierten Content-Bereichen (Mein T-Online) und Teasern die Bindung der User an das Portal erhöhen. Außerdem dachte man, dass “paid content” eine der erfolgversprechendsten Umsatzquellen werden würde. Der Zuschlag für die Lieferung der Technologie erhielt damals eine Firma namens „7d“ AG aus Hamburg – heute besser bekannt als WunderLoop.

Nicht alle der spannenden Projekte und Technologien von damals haben überlebt. Eine der fortgeschrittensten Varianten stammte von Martina Pickhardt mit Ihrer Cocus AG – die schon lange vor openID und Open-Social die Idee hatte User Ihre Profile von A nach B transportieren zu lassen – wobei B eine E-commerce Seite sein konnte die sich dann an die Interessen des Nutzers anpasste. Auch Ideen der “attention economy”, also dass User Geld dafür bekommen wenn sie Ihre Profile zur Verfügung stellen, waren damals schon implementiert. Im Vergleich dazu wirkt selbst manches was heute noch als brandneu announced wird old-fashioned.

Wiederauferstanden aus Ruinen: Die ersten Targeting-Systeme in Deutschland

Mit der Internet-Eiszeit verschwanden ab 2001 auch die Personalisierungs-Technologien fast vollständig vom Markt – weltweit. Einige wenige Technologien überlebten, wechselten aber mehrfach den Besitzer. So die Personalisierungstechnologie der 7d AG, die heute als WunderLoop-System wieder verfügbar ist und bei T-Online unter dem neuen Label “Targeting 2.0” vermarktet wird. Und auch die ehemalige Fink-/Kobsa-Technologie, die für die Personalisierung des N24 News-Portals verwendet wurde und im Gegensatz zum WunderLoop-System immer schon mit Predictive-Ansätzen ausgestattet war. Nach einigen Irren und Wirren landete diese Technolgie schließlich samt Personal beim Marktforscher TNS Emnid in Bielefeld. Ein schöner Ort um zu überwintern.

Und wie der Weltgeist so will, kam das System dann schnell wieder mit der Online-Forschung in Kontakt. Im Herbst 2002 wurde die AGOF gegründet mit dem Ziel dem Markt in schwierigen Zeiten eine Online-Währung zu geben. Die AGOF suchte dazu nach einer Möglichkeit Messdaten mit Befragungsdaten zu kombinieren und mittels Prognoseverfahren daraus einen Planungsdatensatz zu erstellen. Konsequenterweise kam dafür die Forschungsgruppe um das Profiling-System in Bielefeld wieder ins Spiel.

Ich war damals der Verantwortliche dieses Teams und erinnere mich noch genau an den Tag, als wir die Anfrage auf dem Konferenztisch in Bielefeld liegen hatten. Eine sehr attraktive Anfrage, soviel war klar. Aber faktisch unlösbar, so schien sie uns damals. Ich weiß nicht was mich dennoch dazu verleitet hat seinerzeit zu sagen “man könne es ja doch mal versuchen” – vielleicht war es der Kollege Pfeiffer aus der Statistik, der fortwährend (mehr oder weniger leicht?) den Kopf nur schüttelte — ich weiß es nicht mehr. Jedenfalls wollten wir alle mit unserem Algorithmus und dem dahinter liegenden Personalisierungssystem versuchen einen entsprechenden Datensatz hinzubekommen. Was dann kam war eine sehr harte, lehr- und entbehrungsreiche Zeit. Die zwei Jahre bis zur Auslieferung des ersten Datensatzes haben alle Beteiligten bestimmt zehn Jahre und mehr altern lassen. Aber das Ergebnis konnte standhalten und die internet facts der AGOF sind inzwischen als Marktstandard etabliert. Wow!

Mitten in dieser arbeitsreichen AGOF-Zeit kam eine nicht weniger spannende Anfrage aus Karlsruhe auf unseren Tisch: “man habe gehört, dass das eingesetzte System in der Lage wäre mehr oder weniger in Echtzeit das Profil eines Internet-Surfers zu schätzen. Ob man denn darüber mal sprechen könne?”. Und schon waren wir wieder in einem der spannendsten Targeting-Projekte dieser Zeit involviert. Der technische Projektmanager und väterliche Betreuer dieses Projektes war übrigens der Josef Fink, von dem oben schon einmal die Rede war…

Wir waren natürlich froh nach der langen Eiszeit die faszinierenden Anfänge aus der N24-Zeit wieder aufleben lassen zu können – denn eigentlich war das System ja für den Online-Betrieb konzipiert gewesen und es erschien uns manchmal fast schon absurd es für Offline-Modellierungen zu verwenden. Das Projekt mit web.de war dann auch eine faszinierende Herausforderung, war doch eines der führenden Portale im deutschen Internet mit Userinteressen quasi in Echtzeit zu versorgen. Die ursprünglichen Lasttests für unser Profiling-System waren mit 12.500 Usern gemacht worden – hier hatten wir es mit der hundertfachen Menge zu tun! Der Schwerpunkt lag jetzt ausschließlich auf Onlinewerbung, auch die Darmstädter Kollegen hatten ihren Fokus in diese Richtung geändert.

Der Grund warum web.de – später dann unter dem Dach von UIM/1&1 – bisweilen als Erfinder des Targeting für Online-Werbung gilt liegt wohl darin, dass das Team um Matthias Ehrlich von Anfang an mit voller Energie und exzellentem Marketing auf das Thema gesetzt hat. Da waren wir wirklich beeindruckt – manchmal hatte das fast schon etwas Furchterregendes, denn im Prinzip waren all diese Technologien über die Jahre immer als Addons zum Einsatz gekommen. Hier wollte es einer tatsächlich wissen und setzte mit seinem ganzen Geschäft auf den Erfolg dieser Technologie. Aus heutiger Sicht war das eine bemerkenswerte Weitsicht, die Matthias Ehrlich damals an den Tag legte.

Es war noch ein recht junger Markt, und die verfügbaren Systeme wurden anfangs nur zum Teil als Technologien zur Verminderung von Streuverlusten betrieben – viele Buchungen erfolgten auch weil das Versprechen des Targetings so verlockend war. Denn der Markt hatte noch nicht vollends verstanden worum es dabei ging und wie man die Wirksamkeit derartiger Ansätze messen kann. Auch die zahlreichen Probleme mit dem Einsatz derartiger Technologien im Buchungsalltag kamen erst nach und nach ans Licht. Zum Beispiel die notorische Reichweitenimplosion, weil einfach zu wenig „behavior“ zur Verfügung stand. Oder Schwierigkeiten mit dem Inventory Management, weil es plötzlich gar kein Inventory mehr gab, sondern nur noch frei flottierende “predictive”-Variablen. Aber die Systeme waren da und setzten einen Prozess des Umdenkens in der ganzen Branche in Gang.

Die zweite Hype-Phase: Predictive Targeting in den letzten 2 Jahren

Zur OMD06 war Targeting dann das Thema schlechthin, drei starke Anbieter waren auf dem Markt: WunderLoop, nugg.ad und UIM/TGP. Jeder sprach von der Einsatzreife und der Wirksamkeit seiner Technologie, Testprojekte begannen, es hagelte Pressemitteilungen und Finanzierungsrunden. Der zweite Hype ums Targeting, das vorher Personalisierung hieß, hatte begonnen. Immer noch völlig zu Recht, natürlich.

Wir bei nugg.ad dachten anfangs, wir würden jetzt nur noch unser ganzes Know-How in einem von Grund auf neu entwickelten System “auf die Straße bringen” müssen… aber ganz so einfach war es dann doch nicht. Die Revolution der Online-Werbung findet nun einmal nicht über Nacht statt. Ich erinnere mich noch gut an eines der allerersten Meetings mit Jochen Rabe von Interactive Media. Er fragte wie wir denn den Ad-Server anzusprechen gedächten. Wir waren ratlos. Das Konzept Ad-Server war uns schon bekannt, bei bisherigen Projekten gab es diese Schnittstelle ja auch. Allerdings meist in Form einer komplexen Backend-Integration. Wie man einen anderen Ad-Server ansprechen sollte war uns schlicht nur theoretisch klar. Andere Probleme kamen später hinzu, z.B. das Forecasting für Targeting-Kampagnen, garantierte Buchungen, Reporting, usw. Und wir mussten lernen, dass zwar jeder von Targeting sprach, im Buchungsalltag aber so gut wie keiner Ahnung davon hatte (wir ja auch nicht). Also starteten wir wieder einen langen Marsch.

Und lange Zeit – heute kann man das ja sagen – waren wir nicht wirklich sicher ob alles so funktionieren würde, wie wir uns das dachten: also eine Zielgruppe zu schätzen auf der Basis des Online-Klickverhaltens in Verbindung mit einer Befragung. Die Idee war wie oben geschildert schon ziemlich alt und auf eine Art auch gut erprobt. Auch die eingesetzten Algorithmen waren der scientific community schon längst bekannt. Aber ob es wirklich funktionierten würde, also am Ende bessere Kampagnen mit geringeren Streuverlusten herauskommen würden, war lange Zeit nur eine Hoffnung. Und wir hatten uns auch weit aus dem Fenster gelehnt, ganz zu schweigen von den vielen Fragen, die indirekt damit zusammenhängen, beispielsweise nach dem Geschäftsmodell.

In unserer anfänglichen Überzeugung und Naivität hatten wir zuerst einen echten Revenue-Share vorgeschlagen. Wir mussten dann aber schnell lernen, dass alle von der Idee begeistert waren, aber keiner offenlegen wollte, welcher Umsatz mit Targeting-Kampagnen überhaupt gemacht wurde. Auch mussten wir lernen, dass unsere akademische Argumentation bezüglich des Effizienzgewinns durch Targeting häufig durch simple Preisnachlässe am point of sale ausgehebelt wurde.

Auch nahm die Komplexität des Themas nicht ab. Nachdem wir uns nach kurzer Zeit bereits im Schlafe durch die verschiedenen Ad-Server bewegen konnten, wurde uns plötzlich klar, dass mit Ad-Networks nochmal ganz neue Probleme auf uns zukamen. Es war auf einmal nicht mehr trivial einen “Tag” auf eine Seite einzubauen, weil diese dem Vermarkter gar nicht gehörte. Außerdem waren es plötzlich nicht zwei oder drei Portale, sondern durchaus auch einmal tausend Webseiten und mehr. Und viele davon wurden nicht exklusiv beschaltet – wie sollte Targeting nur unter diesen Umständen funktionieren? Und wie mit dem Content umgehen, ganz ohne AGOF-/InfONline-Kategorien, oder ähnliches? Nun sind wir zwei Jahre weiter und wieder einen großen Schritt voran gekommen. Die Technik ist erprobt und deren Wirksamkeit auch in Ad-Networks bewiesen. Auch mit einem für alle Seiten akzeptablem Geschäftsmodell.

Mit viel Training, Schulung und Überzeugungsarbeit – immer noch und immer wieder. Die Targeting-Revolution wird kommen, davon bin ich heute überzeugter als jemals zuvor. Wir sind mittendrin! Aber sie wird weder einfach kommen, noch schnell. Es wird harte Arbeit sein, die Technologie muss noch besser werden und wir werden wahrscheinlich auch in 2 Jahren noch Überzeugungsarbeit leisten. Insofern freue ich mich heute schon auf die online-marketing-düsseldorf 2010, egal ob in Köln oder Düsseldorf, ehrlich. Targeting wird wieder ein heißes Thema sein, soviel ist sicher.

Anfang 2010 – Targeting wird zum Standard

Zur Entwicklung des Targetings in 2009 und den Aussichten für 2010 haben wir uns ja hier in diesem Blog schon verschiedentlich geäussert, deshalb hier nur im Abriss: Inzwischen wurde das TGP-System von United Internet Media in WunderLoop eingebracht und soll mit deren System verschmolzen werden. Es wird schon gemunkelt dass Torsten Ahlers bzw. sein CTO dafür den Preis für das IT-Projekt des Jahre erhalten wird (welches Jahr das sein wird muss man sehen ). Vor dem Hintergrund der oben dargestellten Geschichte stimmt diese Entwicklung ein klein wenig melancholisch – verabschiedet sich doch eines der erfahrensten und lange Zeit auch mutigsten Teams aus dem Thema – Kollegen mit denen wir sehr gerne zusammengearbeitet haben.

Davon abgesehen wird 2010 die extrem gute Entwicklung des Targetings in 2009 fortsetzen und Zielgruppenbuchungen zum Standard in der Online-Mediaplanung machen. Auf der Basis dieser soliden Entwicklung werden wir darüberhinaus weitere Produkte und Erweiterungen sehen die auf den Grund-Errungenschaften des Predictive Targetings aufsetzen – wie z.B. die Buchbarkeit nach GRP.

Die Geschichte ist jedenfalls noch lange nicht zu Ende – sie hat nur mehr Fahrt aufgenommen, und inzwischen sehr deutlich das Laborstadium verlassen. Seien wir gespannt auf das nächste Update dieses Textes…

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Derzeit ist viel von site- oder gar vermarkterübergreifenden Targeting-Systemen die Rede, durch Adnetworks, den neuen Vermarkterverbund Ad Audience und durch Agenturen.

Zu den agenturgesteuerten Systemen sagt bspw. Klaus Ahrens von Pilot 1/0: „Agenturgesteuerte Targeting-Systeme stehen vor dem Durchbruch und bescheren dem Medium Online einen weiteren, deutlich spürbaren Effizienz-Schub. Denn erstmals steht ein einheitliches Targeting und Frequency Capping über alle Schaltungen eines Mediaplans zur Verfügung.“ (horizont.net)

Die Agenturgruppe GroupM bietet sogar schon eine Info- und Opt-Out-Site für ihr eigenes Targeting-System „targ.ad“ an.

Wie groß ist die Verbreitung solcher  Systeme schon heute? Ich habe dazu testweise die Sites der AGOF-TOP-50 mit einem Microsoft Internet Explorer 8 aufgerufen (zuvor Browserverlauf inkl. aller Cookies gelöscht), auf jeder Site fünf Klicks gemacht und dann geschaut, welche Cookies ich dabei bekommen habe.

Den IE8 habe ich gewählt, weil er mit der „InPrivate-Filterung“ ein sehr praktisches Tool bietet um zu sehen, welcher Domainserver auf wie vielen Sites Cookies setzt. Und die Cookies kann man sich unter C:\Dokumente und Einstellungen\[Benutzername]\Cookies als txt-Dateien kopieren und weiterverarbeiten.

Hier die Ergebnisse meines kleinen Tests:

Wenn man die 50 größten Sites der AGOF-Liste aufruft und je 5 Klicks macht, dann erhält man 605 Cookies.

Diese 605 Cookies stammen von 226 unterschiedlichen Domainservern.

106 von diesen 226 unterschiedlichen Domainservern sind First-Party-Domainserver im engeren Sinne, d.h. der cookiesetzende Server stimmt namentlich mit dem der aufgerufenen Website überein (bzw. sind eine Subdomain davon).

Bleiben also 121 cookiesetzende 3rd-Party-Domainserver. Darin enthalten sind u.a.

• 20 Webanalytics wie Omniture (2o7.net), webtrekk und natürlich die ivwbox.de der AGOF (Google Analytics setzt seine Cookies bekanntlich kunstvoll unter der jeweiligen 1st-Party-Domain der Google-Analytics-Kunden, der ubiquitäre Cookie-Name lautet „__utma“)
• und natürlich auch Vermarkter-Server (4) wie quality-channel.de und uimserv.net
• die ganzen Adserver  (18) wie adition, adtech, doubleclick…
• 23 Advertiser, die eigene Cookies setzen (bspw. albamoda, eprimo, schlecker…)
• die vermutlich größtenteils von den (11) Affiliate-Networks kommen (affili.net (=webmasterplan.com),tradedoubler, zanox…)
• 10 Adnetworks wie advertising.com, Fox Audience Network und specific media
• 6 cookiesetzende Server von MArktplätzen wie adscale, adjug und right media
• 7 von Targeting-Dienstleistern wie Audience Science, nugg.ad, Wunderloop
• und schließlich 14 von Agenturen, darunter Mediascale (hoc-technology.de), Quisma, newtention, Mindshare, M,P,NEWMEDIA (mp-sucess.com) und eben auch das eingangs erwähnte targ.ad (gmads.net) der GroupM

Die spannende Frage für den Aspekt „vermarkterübergreifend“ ist aber nicht die Anzahl der Cookies, sondern  die Anzahl der Sites, über die hinweg ein Cookie arbeitet. Eben dieses lässt sich recht bequem mit der InPrivate-Filterung des IE8 betrachten.  Diese IE8-Funktion sammelt per Default, welche Drittanbieter auf wie vielen der besuchten Websites ein Cookie gesetzt haben. Dieses Sammeln erfolgt nicht lokal im Rechner des Users, sondern die Daten werden an Microsoft übertragen. Die Übertragung ist per Default aktiviert und kann in den Datenschutz-Einstellungen abgeschaltet werden. Interessanterweise erfolgt das Feedback der Datensammlung durch Microsoft an den User nicht in Echtzeit, sondern mit einer Zeitverzögerung von ca. einer Stunde. Auf Basis der so gesammelten Daten kann der User dann Inhalte von Drittanbietern blockieren.

Das Ergebnis der Datensammlung nach je fünf Klicks auf die AGOF-Top-50-Sites ist unten in drei Screenshots abgebildet. Die Liste wird – logischerweise – angeführt von der ivwbox (die ja für die AGOF die Daten sammelt, der anzeigbare Höchstwert ist in dieser IE8-Funktion 30, eigentlich sind es natürlich 50 für die AGOF-Top-50). Danach folgt Google/Doubleclick mit diversen Domains. Und es zeigt sich auch, dass zumindest zwei Agenturen bereits siteübergreifend agieren: newtention auf sechs von 50 Sites und GroupM (gmads.net) auf vier Sites. Das klingt noch nicht nach einer immens hohen Coverage – wobei es auch nur je fünf Klicks auf nur 50 Sites waren.

***½~ (3.5/5)

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1. Alles Taco: Opt Outs, Profile Viewer und Preference Manager

Was weiß der „Der Konzern, der mehr über Sie weiß als Sie selbst“ (Der Spiegel, Heft Nr. 2/2010) über mich, wenn ich gar keinen Google-Account habe? Mal schauen.

Ich surfe los und stoße gleich wieder auf einen Artikel über Google: spiegel.de meldet, dass das Bundeskartellamt ein Verfahren gegen Google eingeleitet hat. Aber darum soll es hier ja gar nicht gehen. Unter dem spiegel.de-Artikel finden sich Google-Anzeigen. Darin wirbt u.a. wer-kennt-wen.de aus dem Hause RTL. Aber auch das nur am Rande.

Hier soll es vielmehr um Google´s Interest Based Advertising (IBA) gehen. Seit einigen Wochen kann man sich als normaler User anschauen, welche Interessen Google einem zugewiesen hat. Dazu einfach http://www.google.com/ads/preferences aufrufen. Dort finde ich nun folgendes:

Ich muss dazu sagen, dass dort vor meiner spiegel.de-Lektüre gar nix stand – keinerlei Interessen. Der Kartellamt-vs.-Google-Artikel wird also nicht unplausibel als Rechtswesen, Strafrecht, Aufsichtsbehörden, Nachrichtensender, Zeitungen verschlagwortet, in Echtzeit. Durchaus beeindruckend.

Ich surfe weiter, google nach „wandern kanaren“, rufe ein paar Wander-Sites auf (wobei ich staune,  dass auf fast allen Sites Google-Anzeigen zu finden sind), und mein Interessenprofil wird entsprechend ergänzt:

Jetzt google ich noch nach „rezept sauerbraten“, lande gleich bei chefkoch.de aus dem Hause G+J, auch wieder mit Google-Anzeigen – und dann das:

„Der Konzern, der mehr über Sie weiß als Sie selbst“ hat vergessen, dass ich mich auch für Rechtswesen, Strafrecht, Aufsichtsbehörden, Nachrichtensender und Zeitungen interessiere? Ich habe mir aber auch sehr viel Zeit gelassen beim Surfen, den Kartell-Artikel hatte ich vor etwa einer halben Stunde aufgerufen.

Ich surfe weiter, google nach „garten blumenwiese“, wieder stoße ich fast sofort auf Sites mit Google-Anzeigen, mein Profil wächst wieder:

Ich mache eine Kunstpause, will wissen, nach wie vielen Minuten Google meine Interessen vergisst und ob andere Suchmaschinen mir auch fast nur Sites mit Google-Anzeigen auflisten. Dazu wechsle ich auch den Browser – natürlich nicht Safari, denn da ist ja voreingestellt, dass Cookies von Dritten nicht akzeptiert werden, mir Google also nicht das für sein Interest Based Advertising nötige Cookie namens „id“ von der Domäne doubleclick.net setzen kann. Zum Glück ist Google so userfreundlich, das Deaktivieren des Cookies direkt über http://www.google.com/ads/preferences anzubieten. Denn würde man manuell über die Browser-Optionen nur alle Google-Cookies blocken, dann wäre das Google-IBA-Cookie noch immer da – denn es ist ja ein Doubleclick-Cookie, kein Google-Cookie.

Ich bin mutig und nehme den IE8, obwohl ich XP habe und das Bundesamt für Sicherheit in der Informationstechnik mich davor warnt, weil Chinesen Google angegriffen haben. Auch hier ist  mein Profil zunächst wieder jungfräulich. Aber auch im IE8 mit Yahoo als Suchmaschine und denselben Suchbegriffen stoße ich sofort auf Sites mit Google-Anzeigen.

Inzwischen ist eine dreiviertel Stunde vergangen, in der ich den Firefox nicht angerührt habe, ich reloade http://www.google.com/ads/preferences/ und staune erneut:

Ich bin nicht nur nicht mehr Kartell-interessiert, sondern auch kein Wandersmann mehr, dafür aber ein Tierfreund. Das wusste ich noch gar nicht. Ich habe keinerlei Tier-Content angeklickt und vor weniger als einer Stunde hatte ich noch kein Interesse für “Tiere”. Google macht Predictions!

Jetzt bin ich irgendwie beruhigt: „Der Konzern, der mehr über Sie weiß als Sie selbst“ is not evil, sondern vergesslich und macht falsche Predictions. Und: „Google weist keine sensiblen Interessenkategorien zu, etwa Kategorien, die auf Rasse, Religion, sexueller Orientierung, Gesundheit oder Finanzen basieren.“ Na dann.

Und was sagt Google sonst noch zu „Werbung und Datenschutz“ (http://www.google.com/intl/de/privacy_ads.html)? Da steht u.a.:

Aha. Hat Google wirklich meine Interessen vergessen? Die kennen eine IP-Adresse und wissen für das gesamte Google-Adnetwork, wann ein Rechner mit dieser IP-Adresse auf welcher Webpage (nicht Website!) welche Werbung gesehen und angeklickt hat.

Update: Während ich die Google-Datenschutzbestimmungen gelesen habe, hat Google alle meine Interessen vergessen:

Google weiß, welche IP-Adresse wann auf welcher Webpage im Google-Adnetwork war. Über die Personenbeziehbarkeit von IP-Adressen wird in Deutschland schon lange gestritten (vgl. bspw. http://www.datenschutz-praxis.de/fachwissen/fachartikel/ist-eine-dynamische-ip-adresse-personenbezogen-oder-nicht/, übrigens auch mit Google-Anzeigen).

Zu dieser Frage gibt es ein aktuelles Beispiel aus den USA, die „Pussy“-Affäre: Ein User schrieb eben dieses Wörtchen in ein Forum.

„Natürlich wurde der Eintrag wieder gelöscht. Aber diesmal ging der zuständige Redakteur Kurt Greenbaum der Sache nach. Er prüfte die IP-Adresse des Nutzers, also die Adresse, mit der sich ein Computer im Internet anmeldet. Greenbaum fand heraus, dass sie zu einer Schule in St. Louis gehörte, und rief den Schulleiter an. Der wiederum alarmierte seinen Computerfachmann, und anhand der Netzwerkdaten in der Schule fanden sie heraus, an welchem Computer die bösen fünf Buchstaben eingegeben wurden. Der Mann, der zur Tatzeit an dem Rechner gearbeitet hatte, musste zum Vieraugengespräch ins Büro des Schulleiters. Am Ende der Unterredung reichte er seine Kündigung ein.“ (http://www.welt.de/webwelt/article5326910/Ein-Wort-zu-viel-im-Internet-kostet-den-Arbeitsplatz.html).

BTW: Auch auf welt.de finden sich Google-Anzeigen. Und auch nugg.ad Cookies. Aber nugg.ad betreibt einen aufwändigen Anonymizer, damit erst gar keine IP-Adressen ins nugg.ad-System kommen können (http://www.nugg.ad/de/produkte/datenschutz.html). Bei dynamischen IP-Adressen, wie sie in der Regel beim privaten Surfen von zu Hause aus vergeben werden, ist der Personenbezug ohne Kollaboration des Internet-Zugangsproviders allerdings nicht möglich.

Back again: Google speichert also die IP-Adresse und hat ein wirklich beeindruckend großes Adnetwork. Das kann man sich anschauen u.a. im Google Adwords Programm. Dazu muss man zunächst einen Google-Account anlegen, wozu man neuerdings auch seine Mobil-Telefonnummer angeben muss. Dann aber kann man sich mit dem sog. Placement Tool URLs auflisten lassen: „Finden Sie heraus, ob bestimmte Websites im Google-Werbenetzwerk zur Auswahl stehen und ähnliche Placements verfügbar sind.“ Ich will es herausfinden und teste im Placement Tool „spiegel.de“.

Im Google-Adnetwork finden sich dann Online-Angebote von so ziemlich allen namhaften deutschen Medienhäusern, u.a. spiegel.de, sueddeutsche.de, t-online, bild.de, faz.net, derwesten.de, focus.de, zeit.de, rtl.de, pro7.de – um nur einige besonders namhafte zu nennen. Teilweise scheinen es nur vergleichsweise kleine PI-Mengen zu sein, mit denen vielleicht nur getestet wird. Aber es sind eben auch Angebote von Medienhäusern, deren Branchenverbände derzeit eine Kartellklage gegen Google anstreben.

Auch im IE hat Google inzwischen meine Interessen wieder vergessen. Zumindest auf der für den User sichtbaren Oberfläche. Offensichtlich standen meine scheinbar vergessenen Interessen aber nicht im Cookie (dessen Inhalt hat sich nicht verändert), sondern in einer Datenbank, auf die das Cookie referenziert. Was in dieser Datenbank (noch) steht, das weiß ich nicht.

Mir war vor dieser kleinen Versuchsreihe nicht klar, dass Googles Interessen dynamisch bzw. kurzlebig sind und um Predictions angereichert werden.

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7.    Targeting goes AGOF

Je relevanter Targeting im Kampagnen-Alltag wird, desto wichtiger ist die Kompatibilität zu den etablierten Reichweiten-Studien. Bisher wurde dieser Punkt häufig sträflich vernachlässigt – von beiden Seiten wohlgemerkt. Wenn wir aber auf eine Situation zusteuern in der 20-30% aller Kampagnen unter Nutzung von Targeting gebucht werden, stellt sich diese Frage mit aller Dringlichkeit. 2010 wird dies erstmals spürbar werden, denn Targeting verlässt die Nische und wird zum Normalfall im Mediaplanungsalltag. Die Kompatibilitätsfrage stellt sich vor allem in zwei Dimensionen:

a. Zielgruppen: standardisierte Zielgruppen im Targeting sollten weitgehend zu den gängigen Zielgruppen der Reichweiten-Systeme (wie z.B. AGOF internet facts in Deutschland) kompatibel sein. Stichwort “süße und salzige Snacks”… Hierfür wird es allerdings nicht genügen, die gleichen Beschriftungen zu verwenden – vielmehr ist eine tiefe Übereinstimmung bis hin zur Erhebungsmethodik und den Prinzipien der Hochrechnung usw. erforderlich. Der Mediaplaner muss das Gefühl haben, weitgehend die gleiche Zielgruppe, die er im AGOF-Tool plant, auch in einem Targeting-System buchen zu können.

b. Messgrößen: “5 Mio. Uniques mit 4 Durchschnittskontakten in der Zielgruppe” – sicherlich eine der häufigsten Anforderungen eines typischen Mediaplans. Für die Kompatibilität von Targeting- und Audience-Systemen steckt dahinter aber eine überaus knackige Anforderung, nämlich die gleichen Mess- und Zählverfahren (zumindest weitgehend) einzusetzen. Der Mediaplaner muss auch hinsichtlich dieser Messgrössen eine einfache Übersetzbarkeit zwischen den Systemen angeboten bekommen.

Später kommt auch noch die Aufnahme von Targeting-Kennziffern in die gängigen Audience-Measurement Systeme als Anforderung hinzu. Aber das ist Stufe II…

2010 werden wir für die ersten beiden Probleme erste Lösungen sehen und vermutlich wird ein spannender Dialog zwischen den Reichweitenwährungen und den Targeting-Systemen beginnen.

8.    Advertiser verlangen Targeting

Targeting wurde bisher – bis auf wenige Ausnahmen – praktisch nur zwischen Vermarktern und Agenturen gespielt. Dies wird sich in 2010 nachhaltig ändern. Aufgeschreckt und wachgerüttelt durch die Krise, angefüttert durch Targeting-Bestrebungen der Agenturen selbst und nicht zuletzt aus ganz eigenem Interesse: Advertiser entdecken das Targeting für sich. In 2010 werden wir auf unterschiedlichen Ebenen Effekte sehen, indem Advertiser nach mehr Targeting verlangen als je zuvor. Es wird mehr Forderungen nach Leistungsnachweisen und Transparenz geben. Es wird immer mehr Versuche geben, spezifische Advertiser-Zielgruppen buchbar zu machen. Und vor allem wird es ein unumkehrbarer Trend sein. Ein Advertiser der einmal mit überzeugenden Leistungsnachweisen seine Zielgruppe direkt buchen konnte, wird keine andere Buchungsform mehr akzeptieren.

9.    Standards etablieren sich, aber nicht „von oben“

Targeting ist derzeit zu kompliziert und zu heterogen umgesetzt. Ein und dieselbe Zielgruppendefiniton kann am Markt in 25 Varianten eingekauft werden, die nicht selten völlig unterschiedlich zustande gekommen sind. Dies ist unbefriedigend und behindert das Wachstum von Targeting erheblich. Also werden wir 2010 auch eine Konsolidierung der Targeting-Systeme und Mechaniken sehen. Allerdings wäre es falsch zu glauben, dass sich ein Standard über eine Marktvereinbarung z.B. der Vermarkter etablieren wird. Zudem ist fraglich, ob es wirklich nur ein einziger Standard sein wird. Vielmehr werden sich die besten und leistungsfähigsten Targeting-Systeme und Mechaniken als de-facto Standard durchsetzen. Diese Entwicklung wird in 2010 noch nicht zum Abschluss kommen – aber wesentliche Weichenstellungen sind zu erwarten. Neben der Leistungsfähigkeit (gemessen am realen Einsatz, also “welches Targeting-System wird am meisten gebucht?”) werden Kriterien wie Offenheit, Transparenz und Datenschutz dabei eine große Bedeutung haben.

10.    Content-Targeting und Paid-Content erleben Revival – User zahlen für Relevanz

Was vielen nicht bewusst ist – Targeting-Systeme sind ursprünglich aus Systemen für Content-Personalisierung entstanden (siehe hier: Geschichte des Predictive Targetings). Und da 2010 auch das Jahr des Revivals von Paid Content sein wird, werden wir ebenso ein Revival von Content-Targeting aka “Personalisierung” sehen. Denn es wird nicht einfach sein, User dazu zu bewegen für bisher frei verfügbaren Content plötzlich zu zahlen – Relevanz-Filterung nach Interessen und intelligente Systeme, welche die Präferenzen des Users erlernen, werden dabei wieder eine wichtigere Rolle spielen. Anders als vor 10 Jahren können die Betreiber nun auf den Erfahrungsschatz und die Innovationen aus jahrelanger Relevanz-Filterung für Online-Werbung zurückgreifen. Insofern werden wir eine Verschmelzung von Targeting für Content und Werbung sehen. Wer relevantere Werbung für die richtigen Zielgruppen ausliefern kann, wird diese Möglichkeit auch zunehmend für die Aussteuerung von relevanterem Content nutzen – nicht nur im Zusammenhang mit Paid Content.

11.    Targeting goes 2.0 – User übernehmen den Algorithmus

Eine Sache wird nicht in 2010 (noch nicht) passieren – aber die Anfänge werden unübersehbar sein: Mit dem Siegeszug von Facebook und Twitter wird eine epochale Wende in der Online-Industrie eingeleitet, die auch und gerade an den Targeting-Systemen nicht spurlos vorbeigehen wird. Der User übernimmt die Kontrolle.

Facebook ist eine riesige soziale Recommendation-Engine, ein Filter und Empfehlungs-System für Medien unterschiedlichster Art. User konsumieren über Ihre Twitter-Timeline eine Mixtur aus aktuellen Nachrichten, Produktempfehlungen, Neuigkeiten aus Ihrer Peergroup und erstklassigem Entertainment. Die Relevanz einer Produktempfehlung eines Freundes kann von keinem Targeting-Algorithmus geschlagen werden. Eine Coke-Werbung auf Spiegel-Online die nur Usern angezeigt wird, bei denen mindestens ein Freund Fan der Marke auf Facebook ist (derzeit sind dies 4.1 Mio User), wird mit Sicherheit exzellente Performance-Werte aufweisen.

Facebook hat zwar mit dem Beacon-Projekt schon einmal in einer Kombination aus visionärem Geist und Naivität vorgeführt, wie man dieses Potenzial nicht heben kann und sollte – allerdings ist das Thema damit längst noch nicht gestorben.

2010 wird in jedem Fall ein weiteres Jahr sein, in dem mehr Kontrolle über das Medium an die User geht – mehr als es je ein anderes Medium gesehen hat. Dies wird auch und gerade für Werbung langfristig von großer Bedeutung sein. Zum einen werden User immer anspruchsvoller was die Leistungsfähigkeit von Relevanzfiltern anbelangt. Zum anderen wird es immer selbstverständlicher werden, wieder mehr Empfehlungen anstelle von klassischer Werbung zu erhalten.

Die Herausforderung für die Targeting-Industrie besteht darin, sich diesen Entwicklungen zu öffnen und Ihre Infrastruktur zur Verfügung zu stellen, ohne dabei die hohen Standards im Datenschutz zu untergraben.

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4.    Agentur-Targeting erhält Dämpfer und wird smart
2009 war auch das Jahr der Agentur-Targeting Systeme, Ankündigungen und Gehversuche. Grundsätzlich hat dies dem Thema sehr geholfen, wenngleich auch einige neue Probleme hinzugekommen sind.

2010 wird für Agentur-Targeting-Systeme von drei wichtigen Entwicklungen geprägt sein:

a. Intransparente Arbitrage-Modelle kommen unter Druck: je aufgeklärter der Markt mit dem Thema umgeht, desto weniger werden Kunden akzeptieren, dass der Mediaeinkauf durch Targeting einfach nur weniger transparent wird. Wenn Targeting für etwas glasklar steht, dann ist es Messbarkeit und Transparenz – und natürlich ein nachweislicher Leistungs- und Effizienzgewinn. Systeme die diesen Nachweis nicht bringen können und nur vordergründige wirtschaftliche Vorteile “erwirtschaften”, werden zunehmend unter Druck geraten.

b. Statt Abschottung und Einzelkampf ist Teamplay der Systeme gefragt: das beste Targeting für die Zielstellungen des Werbekunden wird letztlich durch eine intelligente Kombination verschiedener Targeting-Systeme entstehen. Agenturen tragen Ihren Teil bei (insbs. durch Ihr Kundenwissen und dazugehörige Daten), Vermarkter qualifizieren mit Ihren Lesekontakten die Audience und ggf. kommen sogar Dritte hinzu, die weitere qualifizierende Daten beisteuern können. 2010 wird deshalb auch das Jahr der Schnittstellen und Kooperationen sein. Smarte Agenturen werden Ihre Systeme vernetzen und das Beste aus allen Welten zusammentragen.  Smarte Targeting-Systeme und Vermarkter werden sich dieser Entwicklung nicht verschließen, sondern das Heft in die Hand nehmen und diese Kooperationen aktiv gestalten.

c. Agenturen benötigen kein eigenes Targeting-System, um sich in diesem Feld zu positionieren: eine ganze Reihe von Media-Agenturen haben in 2009 noch kein eigenes Targeting-System aufgebaut. In 2010 wird deutlich, dass eine Agentur nicht notwendigerweise eigene Tags beim Vermarkter installieren muss, um eine gute Positionierung in diesem Bereich zu erlangen. Eine Öffnung und Vernetzung bestehender Systeme bedeutet nämlich auch, dass nicht jeder, der Targeting anbieten will, ein eigenes System betreiben muss. Vielmehr wird in 2010 eine Konzentration auf die eigenen Stärken – insbesondere bei den Agenturen – die Agenda prägen. Software-Entwicklung und Betreuung von Rechenzentren gehören vielleicht nicht dazu, sehr wohl aber die exzellente Umsetzung von Kundenwissen in eine state-of-the art Kampagnensteuerung.

5.    Professionalisierung im Datenschutz – Vertrauen kehrt ein

Bedenken im Datenschutz sind nach wie vor eine der Haupt-Bremsen für die Entwicklung des Targetings. Viele Werbekunden fühlen sich bei der Buchung von Zielgruppen unsicher, aber auch Medien-Verantwortliche scheuen eine Konfrontation mit offiziellen Stellen und der kritischen Öffentlichkeit. Durch die zahlreichen Initiativen die bis 2009 diesbezüglich angestoßen wurden, werden wir in diesem Jahr hier jedoch eine deutliche Änderung der Szenerie erleben. Sauberes Targeting setzt sich durch und wird auch als solches wahrgenommen. Targeting-Systeme werden transparenter, kontrollierbarer und binden den User mit ein. Politische Initiativen, Verbandsaktivitäten (wie z.B. die DIR-Initiative des BVDW, Aktivitäten im IAB Europe usw.) und nicht zuletzt die aus Eigeninitiative der Betreiber vorangetriebenen Datenschutz-Zertifizierungen (ULD und EuroPriSe) sorgen für den nachhaltigen Aufbau von Vertrauen in diese Industrie.

6.    Intelligente Datenpartnerschaften und Ad-Hoc Allianzen

Targeting steht wie keine andere Online-Technologie dafür, bestehende Grenzen von Vermarktern, Webseiten oder Netzwerken zu überschreiten. Daher sind Targeting-Optionen auch starke Katalysatoren der Konsolidierungstrends in der Vermarkterlandschaft. Wenn aber Grenzen, für die es bisher gute Argumente gab, durch die neuen Buchungsmöglichkeiten im Targeting nicht mehr notwendig sind und aufgehoben werden können, wird es schwierig werden neue Grenzen einzuziehen. 2010 wird auch zeigen, dass vermarkterübergreifende Kampagnen nicht notwendigerweise eine eigene Organisation und eine dedizierte Infrastruktur benötigen. Übergreifende Kampagnen können “über Nacht” und nach Anforderungen der Kampagne bei Nutzung bestehender Infrastruktur realisiert werden. Weder Agenturen noch Vermarkter sollten also versuchen, die Silos einzureißen um dann einen Silo 2.0 aufzustellen. Vielmehr sollten die unabwendbaren Veränderungen produktiv genutzt und gestaltet werden.

Eine weitere Konsequenz dieser stärkeren Orientierung an den Zielgruppen anstelle von Umfeldern wird in der Hinzunahme von Datenpartnern bestehen. Datenpartner sind Player, die relevante Daten zur Qualifizierung einer Zielgruppe beisteuern können, aber evtl. keine eigenen Kontakte mit dieser Zielgruppe produzieren (und insofern auch keine AIs ausliefern können). An einem Beispiel lässt sich das schön verdeutlichen: wenn es z.B. für eine DSL-Kampagne darum geht herauszufinden, welches die stärksten Daten-Trigger sind um DSL-Wechsler zu identifizieren, könnte der Besuch eines Immobilienportals eine wesentlich höhere Aussagekraft haben als jeder Besuch eines redaktionellen Inhaltes – selbst wenn es dabei explizit um WLAN-Router ginge. Also kann der Vermarkter eine ad-hoc Partnerschaft mit dem Immobilienportal eingehen, um die Zielgruppe so besser zu qualifizieren. Die Werbung liefert der Vermarkter wie bisher auf seinem Inventar aus – wer die Werbung allerdings sieht, wird aus dem Besuch des Immobilienportals gelernt. Da das Immobilienportal an der Auslieferung der Kampagne nicht direkt profitiert, muss es eine entsprechende Kompensationszahlung erhalten. Die Wahrung des Datenschutzes ist auch hier eine der Kernanforderungen, um derartige Datenpartnerschaften auf tragfähigen Boden zu stellen. 2010 wird es erste Beispiele derartiger Partnerschaften geben – inkl. intelligenter Verrechnungsmodelle und Auslieferungsmechanismen.

Teil 3 erscheint am Freitag.

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1.    Targeting-Volumen wird sich verdreifachen
Im Jahresverlauf 2009 hat sich das Targeting-Volumen bereits sehr dynamisch entwickelt – von Nov08 bis Nov09 haben die Kunden mit nugg.ad Installation den Anteil der Targeting-Kampagnen um mehr als 150% gesteigert.

Entwicklung des Targeting-Kampagnen-Volumens in 2009 (Quelle: nugg.ad)
Eine Reihe von unabhängigen Faktoren werden dafür sorgen, dass dieser Trend sich 2010 eher noch beschleunigen wird. Zu nennen sind u.a. das Agentur-Targeting, Initiativen zum vermarkterübergreifenden Targeting, zunehmende Nachfrage von Advertisern und natürlich auch zahlreiche Innovationen auf der Seite der Targeting-Systeme.
Wir sind vor allem davon überzeugt, dass Targeting aus der Tool-Ecke herausgeholt und als wirklicher Game-Changer positioniert wird – insbesondere was hochwertige Brandingkampagnen anbelangt. Je ernster die Werbewelt das Internet zur Verbreitung Ihrer Botschaften nimmt, desto klarer werden Forderungen nach Targeting-Systemen aufkommen.

2.    GRP-Buchbarkeit bringt TV-Budgets online
TV-Zielgruppen befinden sich – insbesondere was jüngere Zielgruppen anbelangt – im permanenten Sinkflug. Einer der Hauptgründe, warum TV-Budgets bisher nur zögerlich nach online wandern, liegt in den komplett inkompatiblen, print-orientierten Buchungsmechaniken der Online-Medien. Konkret fehlt der im TV gängige Mechanismus der GRP-Buchung komplett. Hinter GRP-Buchungen (GRP=gross rating points) steckt die Idee, eine qualifizierte Reichweite in der gewünschten Zielgruppe mit einer definierten Kontaktdosis zu buchen – und nicht ein Umfeld. Mit heutigen Targeting-Systemen können alle relevanten Punkte für Online-GRP-Buchungen zur Verfügung gestellt werden. Es gibt übergreifende, standardisierte Zielgruppen, ausreichend Reichweiten über Vermarktergrenzen hinweg (unabhängig davon wer diese organisiert). Inzwischen existieren sogar elaborierte Möglichkeiten der Kontaktklassenoptimierung insbs. für das Problem der zu niedrigen Dosen (sog. Frequency-Boosting). Zusätzlich bieten Online-Targeting-Systeme die unvergleichliche Möglichkeit aus dem Feedback-Kanal zu lernen, d.h. es ist möglich aus den Reagierern auf eine Kampagne das Auslieferungsmodell dynamisch anzupassen und die Kampagne so selbstlernend zu gestalten. Dieses Feedback-Learning wurde ursprünglich für Performance-Kampagnen entwickelt, ist aber mittlerweile auch für Branding-Kampagnen einsetzbar.
In 2010 werden wir also sehen, dass substantielle Anteile von TV-Budgets auf speziell dafür zugeschnittene Targeting-Kampagnen umgebucht werden.

3.    Revival von Branding-Kampagnen
Das Internet wurde in den letzten 2-3 Jahren vor allem als ein Response-Medium positioniert – die Vorteile für Response-Kampagnen sind ja auch unübersehbar. In 2010 wird allerdings ein Gegentrend einsetzen, welcher nicht nur der zunehmenden Bedeutung dieses Mediums in der Realität der Nutzer sondern auch der Buchungsrealität gerecht wird. Das Internet wird in 2010 wieder mehr als intelligentes Medium zum Aufbau und Pflege von Marken gesehen werden – neben einer starken Nutzung als Response-Medium. In 2009 waren dies einsame Leuchttürme wie z.b. die spektaktuläre Chanel Kampagne – in 2010 beginnt ein unumkehrbarer Trend, der diese Nutzung des Online-Kanals zum Normalfall für viele Marken machen wird.

Der nächste Teil folgt am Mittwoch.

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