Third-Party-Cookies sind ausschließlich in Google Chrome nutzbar. Über diesen Browser lassen sich im Durchschnitt nur rund 40 Prozent der Internet-Nutzerinnen und -Nutzer erreichen – abzüglich jener, die Ad-Blocker installiert oder Cookies deaktiviert haben. Safari und Firefox blockieren Third-Party-Cookies ohnehin bereits seit Langem.

BCN bereitet sich deshalb schon seit Jahren auf ein Szenario ohne Cookies vor. Ziel ist es, unabhängig von den Vorgaben großer Tech-Konzerne jederzeit leistungsfähige Targeting-Lösungen anbieten zu können. Drei Ansätze sind dabei besonders vielversprechend:

First-Party-Data: Das wichtigste Kapital

Mit seinen digitalen Angeboten erreicht BCN monatlich über 48,7 Millionen Menschen in Deutschland. Die eigenen Nutzerdaten sind deshalb ein zentraler Baustein der Targeting-Strategie.

Aber welche First-Party-Daten stehen zur Verfügung? Bei jedem Aufruf einer Website aus dem BCN-Netzwerk – etwa einfachbacken.de – werden mehr als 100 Datenpunkte erfasst. Diese werden zu einem Großteil aus dem Artikel-Kontext erfasst, wie die besuchte Kategorie (Backen), das Gericht (Dessert), die Art der Küche (Deutsch), Anzahl der Portionen (Single oder Haushalt) oder auch das Nutzungsverhalten (liest eine Person einen Artikel bis zum Ende). Zusätzlich werden weitere Datenquellen genutzt, wie Ergebnisse von Umfragen, Abo-Daten der Leserinnen und Leser oder Infos über Gewinnspiel-Teilnahmen.

Alle Informationen werden in einer Data Management Platform (DMP) gebündelt und zu Zielgruppen-Segmenten verdichtet. Neben Standard-Segmenten wie Alter und Geschlecht entstehen so sehr spezifische Zielgruppenprofile. Sucht beispielsweise jemand auf einfachkochen.de nach schnellen Rezepten oder stöbert auf tvspielfilm.de nach Filmtipps, lassen sich daraus passende Kontexte für einen Food-Lieferdienst ableiten.

Interne Analysen zeigen deutliche Vorteile des First-Party-Data-Targetings gegenüber externen Anbietern:

• bis zu 1,5-fach höhere CTR
• im Schnitt 30 Prozent mehr Reichweite (vor allem wegen Safari und Firefox)
• bis zu 15 Prozent höhere Viewability

Contextual Targeting: Vielfalt durch Inhalte

Beim kontextuellen Targeting werden Anzeigen nicht anhand von Nutzerdaten ausgespielt, in einem redaktionellen Kontext platziert – völlig unabhängig von Cookies.

Dank der inhaltlichen Breite des BCN-Portfolios gibt es für nahezu jede Zielgruppe passende Umfelder. Mithilfe von semantischer Analyse und KI-basierter Texterkennung werden die Inhalte der Webseiten automatisch kategorisiert. Zum Einsatz kommt hier „Sugarless“, das Semantic-Intelligence-System von BurdaForward. Grundlage der Kategorisierung ist die internationale „IAB Content Taxonomy“ mit mehr als 700 Themenfeldern – von „Beauty“ über „Home & Garden“ bis „Sports“. Individuelle Sonderkategorien sind ebenfalls möglich.

Contextual Targeting eignet sich besonders für Reichweitenaufbau in cookielosen Browsern. Wie gut das insbesondere im Hinblick auf die qualitativen Klicks funktioniert, zeigen interne Untersuchungen einer Kampagne für den Kunden Breuninger:

• +12 Prozent Conversion Rate im Vergleich zum Third-Party-Cookie-Targeting
• +290 Prozent Conversion Rate gegenüber gar keinem Targeting
• bis zu 6-fach mehr Impressions in Browsern ohne Cookies als mit klassischem Third-Party-Cookie-Tracking

ID-Lösungen: Nutzerwiedererkennung im gesamten BCN-Netzwerk

First-Party-Daten und Contextual Targeting sind starke, cookie-unabhängige Ansätze, um die passende Zielgruppe für Anzeigenkampagnen zu finden. Bisher ermöglichte der Third-Party-Cookie jedoch, Nutzerinnen und Nutzer im Chrome-Browser über verschiedene Websites hinweg zu identifizieren. Die Wiedererkennung war allerdings zeitlich stark begrenzt – je nachdem, wie oft Cookies vom Browser oder von den Usern selbst gelöscht wurden, lag die durchschnittliche Erkennungsdauer meist nur bei wenigen Tagen.

Damit Personen auch in Zukunft über längere Zeiträume, geräte- und browserübergreifend erkannt werden können, braucht es eine zusätzliche Technologie: ID-Lösungen. Sie treten an die Stelle des Third-Party-Cookies und ermöglichen weiterhin eine eindeutige Zuordnung. So wird sichergestellt, dass User, die aufgrund von Daten für eine bestimmte Werbebotschaft relevant sind, passende Anzeigen im gesamten BCN-Netzwerk erhalten. Gleichzeitig erlaubt dieses Verfahren ein wirksames Frequency Capping, also die Begrenzung der Werbeausspielung pro Nutzer oder Nutzerin innerhalb des Vermarkternetzwerks.

Abgerundet wird die Datenstrategie von BCN durch gezielte Datenpartnerschaften. Denn klar ist: Die Zukunft ohne Cookies basiert nicht auf einer einzelnen, sondern auf einer Kombination verschiedener Technologien.

Weitere Informationen zu diesem Thema finden Sie hier.