Ich kenne keinen Vermarkter, der mit seinem Adserver-Reporting nicht für jede einzelne Kampagne auch die entsprechende Klickrate an die Agentur bzw. den Advertiser berichtet. Eine Messgröße mit minimaler Aussagekraft, die aber regelmäßig als Waffe gegen die Vermarkter eingesetzt wird: “Die Klickrate war schlecht, also geht ihr entweder mit dem Preis runter oder wir buchen woanders!” Das ist insbesondere für Qualitätsvermarkter ärgerlich, weil die wirklich wichtigen Faktoren wie Markenwirkung und Relevanz verdrängt werden. Trotzdem spielen die Vermarkter dieses Spiel mit und reporten brav weiter Klickraten!

Dabei lassen sie sich unnötigerweise in doppelter Hinsicht schlecht rechnen. Was sind die zwei größten Assets eines Qualitätsvermarkters? 1. Hochwertiger Content und 2. hochwertige Zielgruppen. Ersterer kann zu sehr viel mehr benutzt werden, als nur Klickraten zu steigern. Klickraten können weitgehend unabhängig vom Content optimiert werden. Das geht auch mit billigem Content, solange er nur besucht wird. Wenn aber der Advertiser bzw. die Agentur den Anspruch hat, eine Marke hochwertig zu positionieren und die Markenwirkung zu optimieren – und das ist schließlich das Ziel der meisten Advertiser – dann geht das nur mit hochwertigem Content und dann ist die Klickrate schlicht die falsche Messgröße. Wenn sich also ein Qualitätsanbieter an der Klickrate messen lässt, verkauft er eines seiner zwei größten Assets definitiv unter Wert.

Genauso die Zielgruppen: Es ist inzwischen hinlänglich bekannt, dass nur maximal 20% aller Nutzer überhaupt auf Werbung klicken. Ein Vermarkter, der sich an der Klickrate messen lässt, nimmt also a priori 80% Streuverlust in Kauf. Was für eine Verschwendung wertvoller Reichweite! Auf diese Weise wird auch das zweite Asset weit unter Wert verkauft.

Es gibt Alternativen zur Klickrate. So kann z.B. der Brand Impact einer Kampagne – wahlweise auf die Markenbekanntheit, -sympathie und/oder Kaufabsicht – in Echtzeit gemessen und reportet werden (L’Oréal-Case Study, pdf). Aber selbst wenn es diese Alternativen nicht gäbe, wäre es für die Vermarkter immer noch besser, nichts zu reporten als ausgerechnet die Klickrate.

Ich frage mich, wann der erste Vermarkter merkt, dass er sich dadurch mehr schadet als nützt. Und ich frage mich, wann der erste Vermarkter die Konsequenzen zieht und endlich aufhört Klickraten zu reporten!

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Über die Relevanz sozialer Netwerke streiten sich Matthias Ehrlich (United Internet Media) und Nico Lumma (Scholz & Friends). Beide vertreten naturgemäß Positionen, die ihren Häusern entsprechen.

So stellt Ehrlich im HORIZONT fest: “Es gibt Bereiche, in denen klassische Onlinewerbung einfach schlecht funktioniert. In sozialen Netzwerken wird selten ein konkretes Thema verfolgt. In einer Welt, wo hauptsächlich ‘gequatscht’ wird, ist keine gezielte Markenführung möglich. Facebook-Fanseiten und Co werden maßlos überschätzt”.

Lumma antwortet darauf in seinem BLOG, dass soziale Netwerke Werbeformen bieten, “die den User nicht stören, sondern sogar zielgerichtet ausgeliefert werden können und noch dazu aufzeigen, welche Freunde die Werbung bereits gut finden. […] Klar, wenn man nichts als klassische Online-Vermarkung hat und eigene Ideen wie unddu.de massiv gefloppt sind, dann muß man natürlich versuchen, die alten Ladenhüter als das probate Mittel für gezielte Markenführung anzupreisen.”

Nun, beide haben recht, beide liegen falsch!

Nein! Facebook wird in der Markenkommunikation nicht die klasssische Online-Werbung ersetzen – denn große Markenkampagnen benötigen tatsächlich eine kontrolliertere und massentauglichere Kommunikation als eine Fangruppe auf Facebook sie jemals bieten kann. Hier hat Ehrlich recht.

Und noch mal nein! Wenn tausende Fans einer Marke sich auf Facebook und anderen Social Networks einer Marke engagieren ist das natürlich nicht nur “Gequatsche” sondern vielmehr eine nie vorher dagewesene Chance für Marken mit Ihren Kunden zu interagieren und sich Feedback zu holen. Da hat natürlich Lumma recht.

Beide haben also ein bisschen recht und liegen gleichzeitig in der Absolutheit Ihrer Konsequenz falsch. Das wissen sie natürlich auch selbst, denn schon heute ist es ganz normal, einen Mediaplan mit Social-Network Aktionen und normalen Banner-Schaltungen zu gestalten.

Schade ist natürlich, dass beide Herren diese Herausforderung ähnlich angehen, als ginge es um eine Neuauflage des kalten Krieges.

Was würde Gorbatschow tun?

Beides kombinieren! Ehrlich liefert schon heute seine Online-Werbung mit intelligenten Algorithmen gesteuert aus, also kleine, maschinell trainierte Modelle die sozusagen wissen, welche Werbung an welche Leute ausgeliefert werden sollte.

Wenn aber jetzt ein Markenverantwortlicher von Nike wissen will, wie seine Fans ticken oder wie ein neues Produkt angenommen wird, liefern die Reaktionen in den Social Networks vermutlich wirklich die besten und schnellsten Antworten – bis dahin, dass die Community sogar direkt auf bestimmte Werbemaßnahmen reagiert – das Social Network produziert also hochkonzentriertes Know-how und Feedback zur Steuerung einer guten Kampagne.

Was man machen müsste, ist diesen Usern die Kontrolle über Ehrlichs Auslieferungsalgorithmus zu geben. Das wäre Perestrojka!

Wenn die beiden Herren sich jetzt gedanklich vor einer Mauer stehen sehen und denken – na ja, irgendwann wird diese Mauer fallen sei ihnen gesagt:

Das geht schon heute!

Mit heutigen Mitteln des intelligenten Targetings ist es durchaus möglich, Algorithmen anhand der Verhaltensweisen von Fans zu trainieren. Denn die Herausforderung liegt zum einen darin, Facebook und die dort aktiven User als riesige Recommendation-Maschine zu sehen. Zum anderen – und hier wird es besonders spannend – sollte man Möglichkeiten finden das Wissen skalierbar und übertragbar zu machen. Die Markenkampagne käme also daher mit einer integrierten Social-Media Komponente. Das ist erstmal nicht überraschend. Überraschend aber wäre es, wenn der Mediaplan der Flächenkampagne (das was Nico Lumma als „alte Ladenhüter“ bezeichnet) von den Aktionen der Fans lernen würde – und zwar noch während die Kampagne läuft!

Denn was ist ein Mediaplan? Eine Sammlung von Annahmen über Webseiten und Umfelder die Menschen wohl besuchen würden die man für das neue Produkt oder die Marke gewinnen könnte. Und was ist Targeting? Ein maschineller, von Algorithmen generierter Mediaplan. Und so ein Algorithmus bekommt üblicherweise irgendwelche Lerndaten vorgesetzt die ihm Ansatzpunkte zu geben um herauszufinden wie der potentielle Fan einer Marke online wohl tickt.

Was man machen müsste, ist schlicht den Algorithmus mit den Fans füttern und nach deren Verhalten und Präferenzen zu trainieren. Und mit diesem Algorithmus dann die Display-Kampagne steuern.

Wir sind davon überzeugt, dass so etwas heute schon geht – wenn man will. Und wir glauben, dass damit eine unglaublich innovative Antwort auf das Gezeter von beiden Seiten gefunden werden könnte – eine mit Innovation, Technologie, dem besten aus beiden Welten usw.

Und so sagen wir: Mr. Gorbatschow, tear down this wall!

nugg.ad stellt den Algorithmus, Lumma soll den Social-Part erledigen, Ehrlich den Banner-Part. Und zur dmexco präsentieren wir gemeinsam die Ergebnisse.

Herr Lumma, Herr Ehrlich – nehmen Sie die Herausforderung an?

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Schon seit Jahren begleitet uns in der Online-Media-Branche die Debatte „Performance versus Branding“. Zugleich wird damit oft die Debatte „CpX- vs. TKP-Abrechnungsmodelle“ vermengt. Beide Debatten beziehen sich natürlich auf Scheingegensätze – denn die Performance kann Branding sein, das X von CpX können Kontakte sein (Cost per Mille (CpM)).

Bei den Abrechungsmodellen kann daher bspw. jeder TKP in einen Cost per Click umgerechnet werden und umgekehrt. Bei einer durchschnittlichen Klickrate von derzeit grob 0,1% (für Standardwerbemittel) ergibt sich dann eine CpM-CpC-Parität: 1.000 Kontakte bringen einen Klick und dann gilt tatsächlich “Cost per Click = Tausend-Kontakte-Preis“.

Das ist mathematisch korrekt aber dennoch nicht immer zielführend. So wurde denn auch unlängst von Comscore auf der Interact 2010 in Barcelona wieder festgestellt: „84% of internet users will never click on any ad!“ und „You get big impacts from online advertising even if there are no clicks“.

Mit den „big impacts“ sind in der Regel Branding-Effekte gemeint, also bspw. die Steigerung der Markenbekanntheit oder der Kaufabsicht. Auch diese Effekte lassen sich erfassen. Umso verblüffender ist es, wie wenig Aufmerksamkeit bislang dem „Cost per Branding“ beigemessen wird. Dieses Konzept ist fast so alt wie die Performance-vs.-Branding-Debatte, scheint aber etwas in Vergessenheit geraten zu sein. Wenn man bspw. nach „Cost per Branding“ googelt, erhält man nur 178 Suchergebnisse – aber 657.000 für „Cost per Click“, 461.000 für „Cost per Sale“ und 58.900 für „Cost per Lead“.

Dabei gibt es wunderbare Vorarbeiten zu „Cost per Branding“. Sie stammen vom amerikanischen IAB aus dem Jahr 2003 und sind dort ziemlich versteckt in der Forschungsreihe zu Cross Media Optimization Studies (XMOS) zu finden. Um eine Vergleichbarkeit zwischen der Werbeleistung von Print, TV und Online herzustellen, wurde von Rex Briggs diese supersimple Formel verwendet:

Also einfach die Kampagnenkosten dividieren durch die Anzahl der durch die Kampagne „gebrandeten“ Personen. Wenn also bspw. das Kampagnenziel die Steigerung der Brand Awareness ist, und man aus Befragungen weiß, dass ohne Kampagnenkontakt 50 Prozent der User die Marke kennen, nach Kampagnenkontakt aber 55 Prozent, und dass die Kampagne 100.000 Personen erreicht hat, dann kennen dank der Kampagne 5.000 Personen mehr als vor der Kampagnen die beworbene Marke.

Aber man ahnt auch schon, warum ein so berechnetes „Cost per Branding“ sich allen theoretischen Überzeugungen zum Trotz in der Praxis noch nicht durchgesetzt hat: Erstens muss man Befragungen durchführen und kann sich nicht mit automatisch anfallenden Adserver-Zahlen begnügen, zweitens möchte man ggf. das Ganze pro Mensch und nicht pro Maschine berechnen.

Beide Hürden sind nun aber überwindbar. nugg.ad hat ja gerade erst am Beispiel L’Oréal demonstriert, wie man mit sehr schlanken Befragungen Branding-Werte so schnell erfassen kann, dass diese fast schon so simpel verfügbar sind wie die Klickzahlen des Adserver-Reportings.

Und da inzwischen auch jeder Adserver reportet, wie viele Clients durch die Kampagne erreicht wurden, kann man auch ohne Probleme den „Cost per branded client“ berechnen. Inwieweit man dann noch Clients (Maschinen) zu Usern (Menschen) verrechnet, ist eine andere Baustelle, die die Online-Media-Branche ebenfalls schon seit Jahren begleitet. Eine pragmatische Lösung können die Österreicher verfolgen, in dem sie einfach das Verhältnis Clients zu Usern bei der ÖWA (die österreichische IVW) nachschlagen und so dann den „Cost per branded User“ berechnen können. In Deutschland veröffentlichen bedauerlicherweise weder die AGOF noch die IVW Client-Zahlen – was aber hier wirklich hilfreich wäre.

Schon heute gilt: Auch in Deutschland lässt sich nun ohne große Probleme der „Cost per Branding“ als „Cost per branded client“ berechnen. Und dieser KPI wird dem Online-Media-Markt wichtige Impulse geben auf der Jagd nach den großen Branding-Budgets.

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Manchmal arbeitet man wirklich lange auf einen Punkt hin, manchmal sogar sehr lange. Und ich meine jetzt nicht “Internet-sehr-lange” (also 2-3 Wochen) sondern eher einen Zeitraum von Monaten und Jahren. Man hat ein Ziel vor Augen und verfolgt dieses trotz zahlreicher Hürden, Bedenken, diverser Engpässe, Rückschläge und Warnungen.

nugg.ad hat heute eine Case-Study veröffentlicht und zugleich den Start seiner Open Targeting Platform bekanntgegeben.

Was steckt dahinter? Die Open Targeting Platform ist ein Bündel von Lösungen, an denen wir seit langem gearbeitet haben.

1. Eine kooperative, offene Plattform für Vermarkter und Agenturen

Mit der Open Targeting Platform sind verschiedene Möglichkeiten gegeben, Targeting-Kampagnen über mehrere Vermarkter hinweg zu steuern – wahlweise koordinieren mehrere Vermarkter eine Kampagne selbst über Ihr Portfolio, indem sie z.B. übergreifendes Frequency Capping anbieten – oder eine Agentur bucht eine vermarkterübergreifende Kampagne und bezieht mehrere Vermarkter ein.

Das Besondere am nugg.ad Ansatz besteht dabei im föderalen Prinzip der Plattform, d.h. es ist immer ein loser Zusammenschluss starker lokaler Partner (=Vermarkter), über deren Ad-Server die Kampagne auch üblicherweise läuft (d.h. es ist kein zentraler Ad-Server nötig). Das ist wichtig, weil nur so der Vermarkter die Hoheit über sein Inventar und die Buchung behält, was bekanntlich bei anderen Arten des Agenturtargetings nicht immer der Fall ist. Die Agentur hat aber auch erhebliche Vorteile von dieser Art des Targetings. Zum einen muss sie natürlich kein eigenes System bauen, keine eigenen Tags einbauen lassen (was dem Vermarkter wiederum missfallen würde) usw. – vor allem aber wird der Vermarkter in dieser kooperativen Lösung, wo er als Partner der Agentur am Tisch sitzt, sein Inventar und seine Werbeplätze ganz anders ins Spiel bringen. Zum Beispiel schlicht indem er höherwertiges Inventar zur Verfügung stellt. Oder indem er bestimmte Platzierungen ermöglicht, die bei einer Netzwerkbuchung durch die Hintertür nicht verfügbar wären. Oder indem er hochwertige, interaktive Streaming-Werbemittel zulässt, die aufwändig in sein Portfolio integriert werden müssen. Viele Beschränkungen des klassischen Agentur-Targeting, die wir in einem früheren Beitrag beschrieben haben, fallen so weg.

Es ist ganz einfach – derartige Targeting-Kampagnen werden schlicht besser funktionieren. Und der heute publizierte L’Oréal Case mit der Agentur Zed digital beweist ja genau, dass man mit so einer Infrastruktur eine hochwertige Branding-Kampagne mit hoher Reichweite trotz aufwändiger Werbemittel realisieren kann!

“Es kam wesentlich mehr Reichweite in der Zielgruppe zustande, als vorher angenommen.” (Lothar Prison, Zed digital)

Wir halten diese Lösung für die beste Möglichkeit, alle Partner für eine Agentur mit Ihren Daten und Steuerungsmöglichkeiten an einen Tisch zu bringen. Agenturen werden so beeindruckende Targeting-Kampagnen realisieren können (übrigens auch mit eigenen Zielgruppen) – vor allem aber beweisen die beteiligten Vermarkter so, dass sie in der Lage sind, Ihre hochwertigen Portfolios gebündelt und flexibel an den Markt zu bringen, ohne dass die Agentur dafür Google oder andere übergreifende Plattformen nutzen müsste (mit all den bekannten Nachteilen).

Und wir nehmen damit natürlich auch Anregungen im Online Behavioral Advertising Manifest der FOMA (Verband der Media-Agenturen) auf, welches prominent dezentrale Lösungen fürs Targeting eingefordert hat mit freiem Zugang für alle Marktpartner – genau das ist die Idee hinter der Open Targeting Platform!

2. Eine Plattform für Branding-Kampagnen mit völlig neuartigen Metrics und Optimierungsmöglichkeiten

Auf dem dmmk 2007 haben wir erstmals die Idee vorgestellt, den allseits gehassten Klick als Metrik insbs. für Brandingkampagnen durch etwas Neues abzulösen. Warum überhaupt? Es gibt methodische und wirtschaftliche Gründe dafür. Methodisch ist es einfach so, dass für viele – insbesondere Brandingkampagnen – die Tatsache, dass jemand auf ein Werbemittel klickt, nur relativ wenig und bestenfalls indirekt etwas darüber aussagt, ob das Kampagnenziel erreicht wurde. Denn häufig zielt die Kampagne ja auf den “Klick im Kopf”, der User soll sich also an eine Marke/ein Produkt erinnern, es toll finden und viel später im Supermarkt dann intuitiv ins Regal greifen. Ob eine Kampagne dieses Ziel erreicht hat, lässt sich nicht besonders gut über Klicks messen – dafür benötigt man vielmehr klassische Marktforschungsmittel, die explizit die Branding-Wirkung erfassen, also Brand-Awareness, Brand-Sympathie und Purchase-Intention.

Damit können Marketiers viel mehr anfangen, wenn es um die Beurteilung der Wirkung Ihrer Kampagne geht.

Die Aufgabe bestand jetzt also darin, diese marktforscherische Wirkungsmessung so verfügbar zu machen, dass wirklich der technische Klick abgelöst werden konnte. Dies ging nur über eine sehr konsequente Standardisierung des Marktforschungs-Elementes. Hier haben wir mit den Kollegen von d.core zusammengearbeitet und herausgekommen ist ein extrem schlankes und automatisierbares Befragungswerbemittel, das nahezu vollautomatisch mit einer Kampagne mitlaufen kann.

Dadurch, dass die Branding-Messung nun einfach mitläuft und sofort als standardisierter Index zur Verfügung steht, können wir zum einen auch standardisierte Wirkungsreports für die Kampagne liefern (womit man Kampagnen auch untereinander vergleichen kann usw.), zum anderen ist es sogar möglich, die Kampagne noch während der Laufzeit auf maximale Branding-Wirkung zu optimieren. Dafür wird einfach der Algorithmus mit den Branding-Werten gefüttert und trainiert.

Zusätzlich haben wir mit einer neuartigen Kontaktklassenoptimierung, die vor allem auch ermöglicht zu niedrige Kontaktdosen zu vermeiden (sog. Frequency Boosting), die Voraussetzungen geschaffen, um die Branding-Kampagnen im gewünschten Kontaktkorridor von häufig mindestens 3 bis 8 oder 10 Kontakten z.B. auszuliefern. Dies ist extrem bedeutsam, da insbs. bei Branding-Kampagnen üblicherweise Kontaktdosen unterhalb einer Schwelle von 2-3 Kontakten als völlige Verschwendung gelten (hier ein ausführlicher Artikel zu diesem Aspekt).

Wir sind davon überzeugt, dass man mit diesen beiden Bausteinen in Zukunft eine ganz neue Generation von Online-Kampagnen wird fahren können, und zwar mit Fokus auf Branding-Wirkung bei gleichzeitiger hoher Reichweite und in optimaler Ausnutzung der hochwertigen Umfelder der beteiligten Vermarkter. Die Ergebnisse der ersten Kampagnen geben uns recht und wir sind natürlich glücklich mit L’Oréal und Zed digital gleich so einen extrem passenden Case gefunden zu haben, um alles auszuprobieren! Und natürlich sind wir den beteiligten Vermarktern für ihr Vertrauen in diesen kooperativen Ansatz dankbar und ihren Support bei der Durchführung der Kampagne.

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Am Dienstag war ich zu einem spannenden politischen Abend mit der Bundesjustizministerin Leutheusser Schnarrenberger eingeladen. Es ergab sich eine hochinteressante Gesprächsrunde der Ministerin mit Vertretern der Medienwirtschaft – die Runde war nämlich von medianet einberufen worden.

Neben diversen Fragen insbs. zum Urheberrecht (ja, die Musikindustrie war natürlich vertreten), wo es vor allem um die Frage eines angepassten Three-Strikes Modell ging, und der Providerhaftung (ebay war da), konnte ich auch die fürs Online-Marketing und inbs. fürs Targeting derzeit hochrelevante Frage nach der Umsetzung der e-Privacy Directive stellen.

Diese Directive ist ja bekanntlich etwas schwierig zu lesen, vor allem weil im Text scheinbar zunächst ein Opt-In für Cookies gefordert wird, in den Amendments und diversen Verlautbarungen auch z.B. vom Haupt-Initiator Alvaro jedoch deutlich gemacht wird, dass die geforderte Zustimmung des Users zum Einsatz von Cookies durchaus auch auf anderem Wege – z.B. über die Cookie-Einstellungen des Browsers -  geholt werden kann.

Diese EU-Directive wurde ja verabschiedet, und derzeit schaut die Industrie gebannt darauf, in welcher Weise die 27 Mitgliedsstaaten den Sachverhalt in nationales Recht umsetzen werden.

Natürlich ist es auch kein Geheimnis, dass im Hintergrund eifrig daran gearbeitet wird, die Anforderungen an die Industrie die in der Directive implizit enthalten sind – nämlich für deutlich mehr Aufklärung und Transparenz zu sorgen – möglichst bald zu erfüllen.

Jedenfalls habe ich die Ministerin am Ende der Veranstaltung fragen können, was Ihre Position zur Umsetzung der Directive in Deutschland ist. Habe auch darauf hingewiesen, dass unsere Industrie etwas in Sorge bzgl. einer Überregulierung ist, weil dann nicht nur Targeting beeinträchtigt würde (trotz mehrfach mustergültig umgesetzter Datenschutz-Kompatibilität) sondern auch zahlreiche andere Geschäftsmodelle des Online-Marketings (z.B. zig essentielle Features des Ad-Servings) leiden würden.

Leutheusser-Schnarrenberger antwortete in erstaunlicher Klarheit:

“Es wird kein striktes Opt-In geben, da kann ich Sie beruhigen.”

Sie machte in der Folge aber auch klar, dass Sie sich von der Industrie deutlich mehr Anstrengungen erwartet, was die Aufklärung der User über den Einsatz derartiger Technologien anbelangt und die Möglichkeiten sich über ein Opt-Out ggf. dagegen zu entscheiden.

Ich bin mir sicher, dass diese Aufforderung von der Industrie verstanden wurde und entsprechende Massnahmen schon bald erfolgen werden. Bessere und leichter zugängliche Datenschutzhinweise, leichter erreichbare (und evtl. zentralisierte) Opt-Out Mechanismen, mehr Aufklärung und Transparenz – das sind alles legitime Forderungen, die auch das Vertrauen der User in die Technologien fördern werden.

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Viele Leute sehen PBT nur als ein Tool an, um Klickraten (CTR) und Konversionsraten (CR) zu steigern. Darauf aufbauend machen sie dann entsprechende Milchmädchenrechnungen um vermeintlich zu beweisen, dass es für PBT kein funktionierendes Geschäftsmodell gäbe. Dabei ist das einzige, was dieser Ansatz beweist, dass sie das volle Potenzial von PBT noch nicht erkannt haben.

Natürlich kann PBT Klick- und Konversionsraten signifikant steigern. Das hat nugg.ad mit ausreichend vielen Case Studies bewiesen. Wenn das alles wäre, wäre es aber in der Tat traurig. Schließlich wissen wir, dass nur ein geringer Anteil aller User überhaupt jemals auf Werbung klickt. Wer sich also auf die Klickrate als Performance Indikator fixiert, lässt von vornherein schon mal 80% der User außen vor. Potenzialausschöpfung sieht anders aus. Auch was die Konversionsrate betrifft, sieht es nicht besser aus. Hat doch nur ein Bruchteil aller Kampagnen eine Online-Konversion zum Ziel.

Wo also liegen die großen Potenziale, wenn nicht in CTR und CR? Um diese Frage zu beantworten, hilft ein Blick auf die klassischen Medien, auf die immer noch der Löwenanteil der gesamten Werbebudgets entfällt. In TV und Print gibt es weder CTR noch CR. Hier sind die entscheidenden Performance-Indikatoren:

• Zielgruppenanteil
• Reichweite
• Kontaktklassen
• Brand-Wirkung

Wenn es gelingt, diese vier Größen online messbar, steuerbar und optimierbar zu machen, liegt darin ein um ein Vielfaches größeres Potenzial als in der Steigerung von CTR und CR. Und genau das macht PBT:

• Eine bestimmte Zielgruppe zu erreichen, ist nicht nur in den meisten Fällen das primäre Ziel der Werbekunden, sondern auch der Sinn von Mediaplanung schlechthin. Und die messbare Steigerung des Zielgruppenanteils durch direktes Zielen auf soziodemografische Eigenschaften und Produktinteressen – auch wenn kein entsprechender Content zur Verfügung steht – ist seit jeher eine Kernleistung von PBT.

• Dass PBT die adressierbare Reichweite für jede verfügbare Zielgruppe innerhalb eines Vermarkterportfolios optimiert, ist auch bekannt. Spannend wird es, wenn man die Möglichkeit von Targeting nutzt, Reichweiten vermarkterübergreifend verfügbar zu machen. Diesen Ansatz verfolgt bspw. AdAudience und auch nugg.ad wird in Kürze eine Lösung lancieren, auf der bereits erste Kampagnen erfolgreich vermarkterübergreifend gelaufen sind.

• Dabei wurde auch die Fähigkeit von PBT genutzt, Kontaktklassen zu optimieren: Die vermarkterübergreifende (!) Kombination von Frequency Capping (zur Vermeidung der Überlieferung einzelner Nutzer) und Frequency Boosting (zur Vermeidung der Unterlieferung einzelner Nutzer).

• Zur Optimierung der Brand-Wirkung gibt es den im Herbst 2009 vorgestellten nugg.ad Branding Optmiser, mit dem der klassische Markendreiklang Bekanntheit – Sympathie – Kaufabsicht gemessen und wahlweise eine der Größen gezielt optimiert wird.

• Hinzu kommen die Möglichkeiten der Live-Marktforschung, wie z.B. der soziodemografischen Beschreibung von Usergruppen auf Basis ihres Verhaltens.

Es braucht also nicht viel Phantasie um zu erkennen, dass das Potenzial von PBT nicht nur in der Steigerung von CTR und CR liegt, sondern zum weitaus größeren Teil in der digitalen Markenkommunikation der Zukunft. Wir sprechen nicht mehr von den 20% Klickern, auf die sich Targeting-Kampagnen bisher häufig beschränkt haben, sondern von 100% der Internet-User. Und wir sprechen auch nicht von TKPs auf CPC-Niveau, sondern von Preisen, die hochwertigen Branding-Kampagnen inkl. Erfolgsnachweis gerecht werden. Das ist eine ungleich bessere Basis für erfolgreiche PBT-Geschäftsmodelle als es uns die Unkenrufe weismachen wollen.

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Im Zuge der Wunderloop-Insolvenzanmeldung gab es eine ganze Reihe von aufgeregten Wortmeldungen, die gleich das gesamte Targeting von unabhängigen Dienstleistern auf Publisher-Seite am Ende sehen wollten.

Das ist natürlich Unsinn und die Eifrigkeit, mit der da bisweilen zu Werke gegangen wurde, könnte eher nahelegen, dass so manches andere Geschäftsmodell unter Druck steht derzeit – aber lassen wir das …

Jedenfalls muss man erstmal sagen, dass eine Insolvenz üblicherweise nichts über den Markt aussagt, in dem ein Unternehmen operiert, sondern in aller Regel auf innere Faktoren, also meist Management und Investoren, zurückzuführen ist. Das wird ja offenbar auch in diesem Fall selbst von Leuten so gesehen, die deutlich tiefer hineinschauen können als andere.

Tatsächlich ist es nämlich so, dass sich Targeting seit einigen Monaten in einem sehr substantiellen Wachstum befindet – und zwar so deutlich, wie wir es seit der Gründung von nugg.ad noch nie gesehen haben.

Zur Illustration mal eine Kurve der Targeting-Buchungen unserer Kunden über die letzten 15 Monate.

Wie man sieht, hat nach dem Sommer 2009 eine starke Aufwärtsbewegung stattgefunden, die nach einem leichten Jahresanfangsknick in 2010 fortgesetzt werden konnte. Im letzten Monat dieser Aufzeichnungen haben wir die höchste Zahl von Targeting-Kampagnen überhaupt registriert!

Da fällt es mir schon relativ schwer, ein Ende dieser Technologie zu erkennen.

Diesen Punkt kann man also getrost abhaken.

Nun wurde zum Ausgleich versucht, das Hohelied des Agentur-Targetings anzustimmen. Das ist ja auch richtig – Agenturen sollten am Targeting teilnehmen und alle Marktteilnehmer freuen sich, dass die Agenturen inzwischen den Wert derartiger Technologien erkannt haben. Ich halte es allerdings für einen groben Fehler, die Technologie-Hoheit jetzt einfach „auf die andere Seite“ herüber ziehen zu wollen, indem man sagt, Targeting sollte eigentlich bei der Agentur liegen. Weil es einfach nicht stimmt.

Targeting ist datengetriebenes Marketing und funktioniert dann am besten, wenn alle relevanten Daten ins Spiel kommen. Und Vermarkter haben eben sehr relevante Daten über die Kundschaft. Außerdem sind es ihre Webseiten, die das ganze Spiel überhaupt erst ermöglichen, weil User diese aufrufen und den Content konsumieren. Und man sollte bei der Gelegenheit auch immer mal wieder darauf hinweisen, dass es die Vermarkterseite war, die Targeting in Deutschland entwickelt und in den Markt gebracht hat.

Was mich allerdings am meisten aufregt an dem Gezetere der letzten Tage – neben der Tatsache, dass schon am Tag der Insolvenzanmeldung Kunden mit Auffanglösungen behelligt wurden – ist dieses Heruntergeschreibe, wie es vermutlich uns Deutschen irgendwie sehr zu eigen ist.

Da wird mit Begeisterung ein Anlass gefunden, das Thema – offenbar wider besseren Wissens – zu diskreditieren. Kein Wort über die große Leistung der Kollegen von Wunderloop, die über viele Jahre neben anderen dafür gesorgt haben, dass wir in Deutschland überhaupt so eine Technologie haben. Auch natürlich kein Wort über den feinen Unterschied, ob ein Unternehmen bereits vom Markt verschwunden ist oder eben Insolvenz beantragt hat. Der Unterschied ist nämlich erheblich, vor allem für die Kollegen, die jetzt – vielleicht unter neuem Management und neuer Eignerstruktur – versuchen Ihren Laden und ihre Idee zu retten und die Sache nicht aufgeben wollen. Selbst als Wettbewerber ist es ein Gebot der Fairness, den Kollegen diese Luft zu lassen und nicht schon Nachrufe zu schreiben, während in Hamburg noch um die Jobs gerungen wird.

Vor allem aber ist diese Haltung schädlich für unsere Branche. Jetzt haben wir es endlich geschafft– nach wirklich langen Jahren der Entwicklung, Evangelisierung, unzähligen Meetings, Vorträgen, Veranstaltungen, Case-Studies usw. – dass Targeting ein wirklich substantieller Business-Faktor im Online-Marketing geworden ist. Agenturen haben den Mehrwert verstanden und vermitteln diesen Ihren Kunden. Vermarkter haben Ihre Sales-Leute geschult und intelligente Produkte geschnürt, die Kannibalisierungseffekte vermeiden. AdAudience wurde gegründet – eine in der europäischen Verlagslandschaft bemerkenswerte und mutige Initiative.

All dies ist erreicht und das Rad hat begonnen sich zu drehen. Die Targeting-Buchungen nehmen seit Monaten deutlich zu und immer mehr Kunden sagen uns, dass Targeting mittlerweile unverzichtbarer Bestandteil und ein „Umsatzkatalysator“ ihres Geschäftes ist.

Für unsere Branche steckt in dieser Entwicklung eine große Chance, denn mittlerweile gelingt es immer besser Targeting nicht nur als Pseudo-Veredelung von Ramsch-Reichweiten sondern als state-of-the-art Steuerungstechnologie gerade auch für hochwertige Kampagnen zu etablieren. Es mehren sich die Targeting Buchungen der FMCG-Kunden (hier eine gerade erst veröffentlichte Case-Study mit Knorr). Mit standardisierten Zielgruppen und vermarkterübergreifender Steuerung stehen erstmals Möglichkeiten zur Verfügung, flächenweite Zielgruppenkampagnen in definierten Kontakt-Korridoren zu fahren – was uns immer gefehlt hat um die TV-Budgets substantiell anzugraben …

Und da sollten wir das Thema plötzlich runterschreiben? Weil ein Targeting-Unternehmen in Zahlungsschwierigkeiten ist? Ohne jede weitere Evidenz?

Dass der Aufbau von neuen Technologien nicht automatisch von Anfang an zu unkontrollierbaren Erlös-Strömen führt, dürfte aus vielen anderen Beispielen bekannt sein – doch Targeting richtig gedacht ist ein langwieriger Prozess, der einiges in der Branche verändern kann und wird. Und da sind wir schon sehr weit gekommen heute – aber auch noch nicht am Ziel.

Ich würde mich freuen, wenn wir deshalb die etwas kleinkrämerische „hab doch immer schon gesagt, dass das nicht funktioniert“ Haltung mal für ein paar Monate gegen die „Wow, welche Möglichkeiten stecken da für unsere Zukunft drin“-Haltung eintauschen würden.

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Akademisch fundierte Forschung zur Wirkung von Online-Werbung ist rar, erst Recht zu Behavioral Targeting. Etwas verspätet hier nun eine Zusammenfassung der “first systematic study for BT on real world ads click-through log in academia”.

Der Artikel „How much can Behavioral Targeting Help Online Advertising?” stammt von den chinesischen Microsoft-Forschern Jun Yan, Ning Liu, Gang Wang und Zheng Chen sowie deren beiden Universitätskollegen Wen Zhang und Yun Jiang. Der Artikel ist akademisch und liest sich somit etwas sperrig, daher hier der Versuch einer verständlichen Zusammenfassung:

Die Forscher überprüfen die Grundannahmen und Potenziale von Behavioral Targeting (BT) am Beispiel von Textanzeigen in einer „commercial search engine“ (ob das wohl die Microsoft Suchmaschine war?). Datenbasis ist ein Logfile für die Woche vom 1. bis 7. Juni 2008. Nach einigen Bereinigungen verbleiben darin über sechs Millionen Unique User und 17.901 Anzeigen.

Die Forschungsfrage lautet dann im Kern: Können mit Behavioral Targeting die Klickraten für diese Anzeigen (und damit der Umsatz für den Suchmaschinenbetreiber) gesteigert werden?

Die Antwort vorweg: ja.

Die User wurden dazu zunächst mittels Clusteranalysen gruppiert. Eine Clusteranalyse versucht, User so zu gruppieren, dass sich die User innerhalb einer Gruppe möglichst ähnlich, die Gruppen untereinander aber möglichst verschieden sind. Für dieses Clustern haben die Forscher verschiedene Ansätze miteinander verglichen, v.a. wurde unterschieden zwischen

• Long vs. Short Term User Behavior
  • Logfiledaten von allen sieben Tagen
  • vs. nur von einem Tag
• Page Views vs. Query Terms
  • die angeklickten Suchergebnisse
  • vs. die Begriffe, nach denen gesucht wurde

Ein zentraler Befund der Studie ist nun, dass die Kombination von Short Term und Query am besten funktioniert, egal, wie viele Gruppen man bildet.

wobei:

LP: Long Term + Page Views
LQ: Long Term + Query Terms
SP: Short Term + Page Views
SQ: Short Term + Query Terms

Hier die Lesehilfe zum Chart: Wenn man mit einer sog. k-means-Clusteranalyse 160 Gruppen bildet, und für diese Gruppenbildung die Kombi aus Short Term Daten und Query Terms nimmt (SQ), dann ist die Klickrate in der besten der 160 Gruppen um 670 Prozent höher (schwarzer Balken ganz rechts) als im Durchschnitt aller User.

Generell wird die Klickrate umso besser, je mehr Gruppen man bildet. In anderen Worten: je kleiner die Gruppen sind – also ein Präzisionsgewinn auf Kosten der Reichweite.

Spannend ist auch, dass Gruppen auf Basis der Logdaten des letzten Tages immer deutlich besser abschneiden als auf Basis der aller sieben Tage. Hier zeigt sich möglicherweise eine Besonderheit im Suchmaschinenmarketing, wo es oft um situative, kurzfristige Informationsbedürfnisse geht – und die sich somit nicht auf bspw. Branding-Kampagnen übertragen lassen.

Und: Gruppen auf Basis von Suchbegriffen (Queries) funktionieren bezüglich der Klickrate besser als auf Basis der angeklickten Suchergebnisse. Das dürfte hier auch intuitiv plausibel sein, denn die Suchbegriffe hat ja der User von sich aus bewusst eingegeben, während er beim Klick auf ein Ergebnis noch nicht genau wissen kann, was ihn nach dem Klick erwartet. Also sollten Suchbegriffe auch mehr über einen User aussagen als seine Klicks. Aber: Aus der Datenschutzperspektive bedeutet das auch umgekehrt, dass Suchbegriffe relativ leicht personenbeziehbar sind. Man denke an den berühmten Fall der „gläsernen Mrs. Arnold“:

„Sag mir, wonach du suchst, und ich sage dir, wer du bist: Ein Reporter der „New York Times“ identifizierte eine Surferin allein anhand der Begriffe, die sie in den vergangenen Monaten in eine Internet-Suchmaschine eingegeben hatte. Die Kundin des Providers AOL mit der Benutzernummer 4417749 interessierte sich beispielsweise für „60-jährige Single-Männer“ und litt unter „tauben Fingern“ und einem „Hund, der überall hinpinkelt“. Sie suchte einen „Gärtner in Lilburn, Georgia“ und „zum Verkauf stehende Häuser im Stadtteil Shadow Lake“. Später gab sie den Namen ihres Sohnes in die AOL-Suchmaschine ein: Er heißt Arnold mit Nachnamen. In Shadow Lake leben elf Arnolds. Nur wenige Anrufe führten den Reporter zur 62-jährigen Thelma Arnold.“

Aber zurück zu den akademischen BT-Forschungsergebnissen aus China: Wenn man also User gruppiert nach ihren Suchbegriffen des letzten Tages, dann kann man die Klickraten in den Ergebnisseiten einer Suchmaschine um – bestenfalls – bis zu 670 Prozent steigern. Die Forscher verheimlichen keinesfalls, dass dieser Wert „nur“ für die beste von 160 Gruppen erreicht wird. Entsprechend wird am Ende des Artikels der Tradeoff zwischen Präzision und Recall thematisiert. Diese beiden Begriffe sind zentral für alle statistischen Vorhersagemodelle (und gehören natürlich auch bei nugg.ad zum täglich Brot, vgl. bspw. einen Blogbeitrag vom mir zur OMD 2008).

-          Die Präzision gibt an, wie viele der vorhergesagten (hier:) Klicker auch tatsächlich klicken.

-          Der Recall gibt an, wie viele der tatsächlichen Klicker auch als Klicker vorhergesagt werden (und gibt somit eine Form der Reichweite an).

Generell gilt die Faustregel, dass die Präzision umso höher ist, je kleiner/spitzer die vorhergesagte Gruppe ist, desto geringer also der Recall ist. Das gilt auch hier:

Hier wieder die Lesehilfe: Wenn man nur die eine beste aller 160 Gruppen ansteuert, dann deckt man damit etwa 15 Prozent (=Recall, grüner Punkt ganz links) aller Klicker ab. Und: Von den Usern in dieser einen besten Gruppe klicken dann tatsächlich etwa 30 Prozent (=Precision, schwarzer Punkt ganz links (damit kann man jetzt auch in etwa die durchschnittliche Klickrate über alle User hinweg herleiten: 30 Prozent sollen ja 670 Prozent mehr sein als der Durchschnitt, also liegt der Durchschnitt bei etwa 3,9 Prozent)).

Wenn man die 20 besten aller 160 Gruppen nimmt, dann deckt man damit 80 Prozent aller Klicker ab (grüner Punkt ganz rechts), aber die Klickrate sinkt von 30 auf etwas über 10 Prozent (schwarzer Punkt ganz rechts).

Ich habe mich sehr gefreut, diese akademisch fundierte Case Study zu Behavioral Targeting zu lesen: Auch in China sucht man also den idealen Tradeoff zwischen Präzision und Reichweite. Hoffentlich gibt es auch bald akademisch fundierte Beiträge zu Behavioral Targeting außerhalb von Suchmaschinen!

Allen weitergehend Interessierten sei natürlich die Lektüre des vollständigen Artikels empfohlen – meine Zusammenfassung hier kann und soll nicht vollständig sein…

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1. Wer macht dem Klickraten-Wahn ein Ende?

Data is Money

Wir stehen am Beginn der Data-Economy – zumindest was Internet und Werbung anbelangt. Ein immer grösser werdender Anteil der Online-Display-Werbung wird anhand von qualifizierenden Daten gesteuert, Zielgruppen werden über gemessene Daten ermittelt und neu justiert, Websites werden anhand von Nutzungsdaten neu gestaltet und optimiert.

Einige der erfolgreichsten Online-Companies sind Daten-Companies – Google ist dabei sicherlich an erster Stelle zu nennen, aber auch Facebook, Twitter, Yahoo usw. Hinzu kommt, dass viele Firmen die bisher Ihre Datenschätze nicht beachtet und teilweise unbedarft verschleudert haben langsam den Goldschatz erkennen, auf dem sie sitzen – und beginnen über Monetarisierungsmodelle nachzudenken. Dies ist zum Beispiel bei Online-Vermarktern der Fall, die in der Krise zu realisieren beginnen, dass sie online etwas generieren können, wozu es in klassischen Medien Heerscharen von Marktforschern bedurfte: Daten über die Zielgruppe. Ein Managing Director einer grossen Media-Agentur sagte kürzlich in einem Gespräch:

„Vermutlich wird unser zukünftiges Geschäftsmodell das Arbeiten mit Daten sein und nicht mehr Media-Einkauf und Planung“.

Daten sind vor allem nicht etwa nur ein neues Gut, das ins Spiel kommt, sondern in der Regel eher ein Katalysator für das bestehende Geschäftsmodell. Ein Vermarkter kann plötzlich zur ausgelieferten Kampagne einen passenden Zielgruppenreport liefern, der detaillierte Informationen über die innere Zusammensetzung der Zielgruppe enthält. Eine Media-Agentur beginnt aus dem, was sie eh jeden Tag tut, Insights abzuleiten und generalisierbare Modelle zu bilden und wird darüber zum Strategieberater des Kunden. Einfache Websites die sich bisher mühevoll mit lustlosen Vermarktungsverträgen über Wasser halten konnten sind plötzlich hochgeschätzte Datenpartner, weil sie an anderer Stelle helfen können, Werbung effizienter auszuliefern. Kreativ-Agenturen entdecken die Möglichkeit Kundenwebsites intelligent auf Besucher reagieren zu lassen, indem sie mit Datenpartnern zusammen arbeiten.

Die Kette der Beispiele liesse sich nahezu beliebig verlängern – Daten werden in Zukunft eine Art Treibstoff der digitalen Ökonomie werden. Welches ungeheure Momentum darin liegt, sieht man übrigens, wenn man versucht den Erfolg von Google en detail zu analysieren. Dabei spielen sicherlich eine ganze Reihe von Faktoren eine Rolle, unter anderem ein kluges Bidding-System, ein paar wichtige Design-Entscheidungen usw. – aber ohne Zweifel ist die uneinholbare Stärke dieses Anbieters im wesentlichen auf die hocheffiziente Generierung und Nutzung von Daten zurückzuführen – übrigens nicht nur über das Nutzungsverhalten und die Präferenzen der Internet-User, sondern in allen Geschäftsbereichen (wie z.B. in der intelligenten Organisation von Rechenleistung, so dass Rechenzentren plötzlich ohne Kühlung auskommen).

Zunehmend wird der Wert digitaler Daten erkannt, und es entstehen explizite Geschäftsmodelle die dem auch Rechnung tragen. So hat z.B. bluekai in den USA ein schnell wachsendes Geschäft als Daten-Marktplatz etabliert, bei dem Partner Daten einspeisen können und andere sich aus dem Pool gegen Nutzungsgebühren bedienen können.

Natürlich spielt dabei – insbesondere in Europa – die konsequente Einhaltung des Datenschutzes eine ganz besondere Rolle. Allerdings ist das leichter gesagt als getan – denn das Konzept des Datenschutzes muss auch ständig auf die neuen technischen Möglichkeiten angepasst werden – der Datenschutz muss mitwachsen und idealerweise in den Geschäftsmodellen der Anbieter selbst direkt als ein zentraler Parameter mitgedacht werden. Aber nicht nur das – auch die Haltung der User im Hinblick auf Ihre Daten ändert sich rasant. Social Networks sind nichts anderes als Datenmarktplätze von User zu User – häufig auch schon von Advertiser zu User. Die Datenschutzkonzepte müssen auch diesem Umstand Rechnung tragen, also der Tatsache, dass User nicht mehr nur geschützt werden müssen sondern auch bereit sind aktiv mit Ihren Daten umzugehen.

Money is data

Wired hat in der letzten Ausgabe getitelt „Money wants to be free“. Die Autoren legen dar, dass die bestehenden, bankzentrierten Zahlungssysteme im Internet zunehmend obsolet werden und digitale Geschäftsprozesse nach neuen Möglichkeiten verlangen Geld von A nach B zu transferieren. Dies sollte auch mit kleinen und kleinsten Beträgen funktionieren, nicht an Landes- und Währungsgrenzen scheitern und auch so schnell funktionieren wie die digitale Gesellschaft es erfordert. Zugleich gibt es schon seit längerem die Entwicklung, dass Geld immer virtueller, letztlich digitaler wird. Das ist natürlich im Inter-Banken-Geschäft (auch so ein Wort, dass man vor 2 Jahren noch nicht gekannt hat) schon längst der Fall. Aber auch der Endkunde beginnt sich an EC-Cash, Kreditkartenzahlung, Paypal usw. zu gewöhnen. Mit der Digitalisierung des Geldes sinken naturgemäss die Transaktionskosten, aber auch Kosten für Geldtransport, Sicherheitsfirmen usw. – ohne dass das bisher wirklich beim User ankommt, denn wenn Anbieter wie itunes nicht Kunstgriffe machen würden indem sie mehrere Micro-Payments bündeln, wäre die Kreditkarte nach wie vor ein völlig inadäquates Bezahlmittel im Internet.
Aber es passiert etwas an dieser Front, die Macht der Banken und Kreditkartenkonzerne beginnt zu bröckeln. Nur zwei faszinierende Beispiele seien genannt:

1. flattr

flattr ist ein Service zur freiwilligen Bezahlung von Content im Internet – der User führt einen Fixbetrag mit sich herum und verteilt über den Monat verteilt Punkte auf Angeboten und Texten die ihm gefallen. Am Ende wird der eingezahlte Betrag auf die angeschlossenen Angebote verteilt. Spannend ist dabei dass es sich um ein hybrides Zahlungs-System handelt das klassische Geldströme mit einer digitalen Währung verbindet. Vor allem aber ist die digitale Währung eigenständig – ein flattr-Klick kann 10cent aber auch 10 EUR bedeuten. Es gibt keine Zinsen und keine Bereitstellungsgebühren. Es ist persönlich und social. Irgendetwas zwischen cash und smileys.

2. x.com

Etwas klassischer im Ansatz, aber vielleicht mit umso vielmehr Sprengkraft kommt dieser Service. Hinter x.com verbirgt sich die Developer-Community von Paypal. Denn Paypal hat sich – vergleichbar mit der Öffnung von Facebook im Rahmen der F8-Initiative – den Entwicklern geöffnet und eine API veröffentlicht inkl. Entwicklertools etc.
Entwickler können also mit x.com eigene Anwendungen entwickeln die Bezahlpunktionen und virtuelle Währungen enthalten. Wow.

Die Überweisung der Zukunft: ein http-link

Was mit diesen Services – insbs. flattr – sehr deutlich wird, wenn man sich mal kurz zurücklehnt, ist die Tatsache dass „data is money“ und „money is data“ wirklich zunehmend aufeinander konvergieren. Denn was ist der Unterschied, ob ich für einen http-link der die Information enthält, dass ich mich für einen Kleinwagen interessiere digitales Geld erhalte, oder ob ich mit einem http-link einem Angebot mitteile, dass ich ihm Geld „überweisen“ möchte wie es bei flattr der Fall ist? Richtig. Es ist kein Unterschied.
Geld ist in der neuen Data-Economy einfach nur ein bestimmter Datentyp. Nicht mehr und nicht weniger.

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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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