Publisher, die ihren Content über Werbung finanzieren, haben das Ziel eine möglichst hochpreisige Vollauslastung ihrer Werbeflächen. Die Preisbildung erfolgt bei Online-Werbeflächen ebenso wie bei anderen Handelsgütern über Angebot und Nachfrage. Insofern wirkt das gesetzte Ziel der Vollauslastung, also der aktiven Schaffung großen Angebots, der hochpreisigen Veräußerung als direkt preissenkende Maßnahme entgegen. Verknappung des Angebots wirkt sich positiv auf den Preis aus, das kennen wir von Rohstoffen Gold, Silber oder auch Silizium, um im Bereich Online zu bleiben. Das eine künstliche Verknappung im Markt geschaffen wird oder vermutlich sogar von selbst einsetzt, ist naiv zu glauben.

An dieser Stelle haben wir vor kurzem daher über einen interessanten Weg gelesen, wie Publisher unter Verwendung eines automatisierten Systems dem Preisverfall die Stirn bieten können.Indem sie einem automatischen System die Kontrolle über die Restplätze auf Ihrer Seite überlassen, welches eigenständig anhand von nicht beeinflussbaren Faktoren den "besten" Platz und die "beste" Kampagne für den User, der gerade die Seite besucht, aus einem Angebot an Kampagnen und Netzwerken auswählt, kann man das Problem einfach lösen. In Realtime selbstverständlich.

Das hört sich kompliziert an, aber auch irgendwie gut. Ohne Aufwand den bestmöglichen TKP für die Restplätze zu erzielen; wir haben ein Problem weniger. Sicher ist der Einsatz einer solchen Technologie sehr sinnvoll. Es ist definitiv besser als die bestehende Praxis, sie ist leicht zu implementieren und mit einem einmaligen Aufwand administriert.

Dennoch, der Ansatz ist weder richtig noch nachhaltig.Was genau machen diese Systeme? Sie vergleichen aus einer aktuell verfügbaren aber limitierten Anzahl von Kampagnen, Preisen und Preismodellen und wählen die Kampagne aus, die den besten Erlös zu versprechen scheint. Der verwendete Algorithmus ist dabei genau so geheim wie durch mich nicht nachvollziehbar und auch in keiner Weise änderbar.

Ein solcher Algorithmus muss, damit er massentauglich funktioniert, viele Cases und Szenarien nivellieren, sonst würde er für den einen Teilnehmer extrem gute für den anderen Teilnehmer aber extrem schlechte Ergebnisse liefern. Das bedeutet wir reden hier nicht über Effizienz, sonder über Durchschnitt.

Meiner Meinung nach sieht ein optimales System so aus: Es betrachtet den User, es vergleicht automatisiert Profil-Daten sowie Bewegungsmuster der Customer-Journey und wählt dann anhand einer beeinflussbaren Logik (Business Rule) eine Kampagne aus einem Pool aus, die dem User dynamisch ein Werbemittel in Realtime erzeugt und so eine Werbung ausspielt, die den Interessen und Bedürfnissen des Users entspricht, aus Performance-Gesichtspunkten optimal platziert ist und auf diese Weise nachhaltig und aufgrund der hohen Response-Quoten auch aus Sicht der Publisher für hohe eTKPs und gute Laune sorgt.

Ein solches System muss natürlich über all diese Daten verfügen, diese zusammenführen, aussteuern und auswerten können. Mit einer modernen AdServing-Technologie lässt sich dies sicher abbilden. Vielleicht gibt es ja in naher Zukunft eine Plattform auf Basis dieser Technologie, die für jeden zugänglich ist. In Realtime.

Andreas Schwibbe ist seit 14 Jahren im Bereich Online-Marketing tätig. Als Geschäftsführer der adnologies GmbH verantwortet er die Entwicklung der AdServing- und Re-Targeting Technologie HEIAS und anderer Technologien & Plattformen für die Online-Marketing-Branche.

Um den Beitrag von Thomas Promny zu lesen, abonnieren Sie bitte hier den kostenlosen ADZINE Newsletter Ausgabe 25 / 2010.