Wenn man darüber nachdenkt, sind Marketingkampagnen und große Hollywood-Studios gar nicht so verschieden: Stellen Sie sich vor, Sie arbeiten für ein Filmstudio und Ihr neuestes Projekt ist bei den Testscreenings nicht gut angekommen. Das Publikum kann der Handlung nicht folgen, sie lachen an Stellen, an denen sie eigentlich weinen sollten, und im Großen und Ganzen ist klar, dass der Film eigentlich noch kein fertiges Produkt ist. Deswegen setzen sie als nächstes ein Treffen mit dem Regisseur an, aber dieser weigert sich, irgendwelche Änderungen vorzunehmen, denn das Publikum blieb bis zum Ende des Abspannes. Er hat seiner Ansicht nach genau das geliefert, was gefordert war. Ist der Regisseur des Films in diesem Fall keine Ikone wie Spielberg, dann wird das Studio sehr wahrscheinlich nicht zufrieden mit dieser Einstellung sein. Unter Umständen würde sogar in Betracht gezogen werden, den aktuellen Regisseur durch jemanden zu ersetzen, dessen kreative Vision über das Wesentliche hinaus geht.

So wie das Hollywood-Studio, wissen auch Marketingverantwortliche, die auf Videowerbung setzen, dass sie, um den Erfolg ihrer Kampagnen beurteilen zu können, über die bloße Laufzeit einer Video-Ad hinausgehen müssen.

Video Completion, also ob ein Video vollständig angesehen wurde oder nicht, ist mehr oder weniger ein Hygienefaktor: Notwendig, damit aussagekräftige Ergebnisse gemacht werden können, aber nicht allein ausschlaggebender Faktor für den Erfolg einer Kampagne. Letztlich ist Video Completion ein Anzeichen dafür, dass eine Videoanzeige ein interessiertes Publikum erreicht hat. Wenn Video Completion als Metrik garantiert ist, dann können sich die Einkäufer von Videoinventar auf das konzentrieren, was für ihre Arbeit und Kunden wirklich wichtig ist: die Optimierung in Richtung Performance und Markenziele.

Hier stehen wir aber noch vor einem Problem, denn der Markt ist in Sachen Video Completion zu fragmentiert, um überhaupt eine Garantie dafür aussprechen zu können. Sowohl die Kosten als auch die Definition variieren stark zwischen den unterschiedlichen Plattformen. Das stellt nicht nur einen erheblichen Nachteil für Käufer von Werbeinventar dar, sondern führt zusätzlich auch zu Verwirrungen. Wenn sich Plattformen dafür entscheiden, ihr Inventar nach einer beliebigen zeitbasierten Video-Metrik zu verkaufen und einen Videospot schon nach drei Sekunden, zehn Sekunden oder 30 Sekunden als gesehen bewerten, dann verschiebt sich der Fokus auf die Monetarisierung und liegt nicht mehr auf dem Gesamterfolg einer Kampagne.

Darüber hinaus ist die Abrechnung auf Basis von beliebigen zeitbasierten Metriken weniger effizient als der Kauf von Impressions. Da keine Einigkeit darüber besteht, ab wann ein Video als gesehen eingestuft wird, müssen Einkäufer nicht nur unterschiedliche Preisbenchmarks für jede Plattform nutzen, sondern zusätzlich auch noch manuelle Berechnungen im Backend durchführen. Nur so lässt sich die Perfomance der Kampagne vergleichen und die Ergebnisse mit den Kunden teilen. Das ist eine Menge Arbeit für einen Hygienefaktor. Da die meisten Marketingverantwortlichen mittlerweile auf Video Completion hin optimieren, ist es Aufgabe der Technologieplattformen es für sie leichter und nicht schwieriger zu machen.

Aus diesem Grund sollte der erste Schritt zur Reduzierung des Aufwands für die Einkäufer darin bestehen, sich als Branche darauf zu einigen, ab wann eine Video Ad als gesehen gilt und hierfür eine universelle Definition finden. Da eine Werbebotschaft nur wirklich bei den Konsumenten ankommt, wenn sie diese komplett sehen, sollte eine Videoanzeige auch nur bei 100 Prozent als gesehen zählen – egal wie lang ein Spot ist.

Als nächstes muss die Video Completion dann auch gewährleistet sein, was bedeutet, dass die Technologieplattformen das Risiko der Transaktion tragen, um das Vertrauen in Kampagnen zu erhöhen. Es darf nur dann etwas für eine Video Ad berechnet werden, wenn sie zu 100 Prozent gesehen wird – nicht zu 50 Prozent, nicht zu 75 Prozent und auch nicht zu 97 Prozent. Nur so können die Kosten für Anzeigen, die nicht gesehen werden, minimiert, und der Gewinn maximiert werden.

Neben der Vermeidung von unnötigen Ausgaben sparen konsistente Messungen und garantierte Video Completion auch Zeit. Zusätzlich kann der manuelle Einrichtungsprozess von Kampagnen durch Machine Learning unterstützt werden, um Video Completion effizient umzusetzen. Das schafft Käufern von Werbeinventar sowie auch deren Team die Freiheit, sich auf andere wichtige Ziele zu konzentrieren.

Da Werbetreibende zunehmend Video-Kampagnen bevorzugen, wird es für Technologieplattformen immer wichtiger, auf Innovationen wie Machine Learning zu setzen, um ihre Arbeit leichter und effizienter zu machen. Nur so lassen sich gemeinsam die Prozesse optimieren, wodurch letzten Endes auch die Endkonsumenten profitieren.