Eine der Alternativen für die cookiefreie Zukunft: Contextual Advertising. Contextual Advertising macht es heute schon möglich, die Customer Journey ohne Third-Party-Cookies und mit mehr Werbewirkung zu skalieren. Anzeigen werden den Nutzer:innen in Echtzeit im passenden Kontext ausgespielt – ganz ohne persönliche Daten zu nutzen. Dank KI-gesteuerter Artikelinterpretation werden Zusammenhänge sowie Sentiment mit menschenähnlichem Verständnis kategorisiert und das Contextual Targeting ermöglicht. Dies ist gänzlich unabhängig von der Identität der Nutzer:innen, denn Contextual Targeting funktioniert auf Basis von Echtzeit-Signalen und nicht von Personen.

Kontextuelle Anzeigen generieren deutlich mehr Aufmerksamkeit als Anzeigen, die nicht passend zum Kontext platziert werden. Lumen Research, ein Spezialist für Aufmerksamkeitstechnologie, ermittelt mithilfe von Eye-Tracking den Wert der „attentive seconds per thousand impressions“ (APM). Der APM gibt dabei an, wie lange eine Anzeige die Aufmerksamkeit der Nutzer:innen bindet. Analysen stellten einen Anstieg des APM-Wertes um 20 Prozent fest, wenn eine Anzeige im thematisch passenden Kontext gezeigt wurde. Sobald die Anzeige zusätzlich dem Kontext grafisch angepasst wurde, erhöhte sich der Wert sogar um das Zweieinhalbfache. Laut IDC entwickelt sich die Messung von Aufmerksamkeit immer mehr zum neuen Standard – gerade bei der Untersuchung von Werbeeffektivität.

Beim Kampf um Aufmerksamkeit gelten drei Grundregeln:

Der erste Schritt des Contextual Targetings besteht aus einer semantischen und visuellen Analyse der Webseiten, auf denen Werbetreibende Anzeigen schalten können. Aus den gewonnenen Informationen lassen sich Interessen und Affinitäten sowie Trends und Zusammenhänge erkennen.

Fortschrittliche Technologien analysieren mittels maschinellem Lernen Text- und Bildinhalte eines Artikels. So werden Schlüsselwörter, Themen, Phrasen, Tonfall und grafische Muster identifiziert, die auf den semantischen Kontext hinweisen. Das „menschenähnliche Verständnis“ der KI für den Inhalt der Webseite ermöglicht es, diesen tiefergehend zu kategorisieren für ein erweitertes Targeting.

Damit endet das Können der regulären kontextbezogenen Technologien allerdings auch schon. Möchte ein Unternehmen mit einer Anzeige Nutzer:innen ansprechen, die an „Recycling“ interessiert sind, könnte dies bei der Verwendung von Standardkategorien bedeuten, dass die Kampagne auf „Nachhaltigkeit" abzielt, die ihrerseits mit der Kategorie „Nachhaltigkeit" versehen sind und somit auch semantische Kontexte einschließt, die für das Unternehmen im konkreten Fall nicht relevant sind – etwa „Elektroautos“ oder „grüne Energie“. Die Verwendung von benutzerdefinierten Kategorien bedeutet, dass die KI explizit auf Inhalte abzielt, die laut Briefing des Unternehmens relevant sind, sowie jene Artikel berücksichtigt, die über den Kontext erschlossen werden, bei einer Standardisierung aber womöglich ausgeschlossen worden wären. Wie zum Beispiel Artikel, die sich mit „Recycling Technologie“ befassen.

Basierend auf dem Kontextverständnis sowie dem Briefing des Kunden identifiziert die kontextuelle KI geeignete Artikel für die zu platzierende Anzeige. Durch die Analyse auf Netzwerkebene ist die kontextuelle KI auch in der Lage, die Beziehungen und die “Nähe” von redaktionellen Seiten zu bestimmen. Soll heißen: Die kontextuelle KI bewegt sich durch ein riesiges Content-Universum. Die einzelnen Stränge des Universums, basierend auf Unmengen an Content-Daten und Signalen, sind miteinander verbunden und können bei Bedarf für die kontextuellen Anzeigen genutzt werden. Die kontextuelle KI erkennt, wo das Werbemittel passend zum Kontext platziert werden kann. Mehr noch: Die kontextuelle KI erkennt, mit welchen Webseiten die dafür ausgewählte Webseite in Verbindung steht, die wiederum für weitere Platzierungen infrage kommen. Einem riesigen Spinnennetz gleich, das miteinander verwoben ist und zueinander in Beziehung steht.

Dank der KI und des maschinellen Lernens lässt sich anhand einer Affinitätsbewertung die Analyse fortlaufend skalieren und die Suche nach passenden URLs ausweiten oder präzisieren.

Bei Contextual Advertising werden Anzeigen auf jenen Webseiten ausgespielt und eben jenen Nutzer:innen angezeigt, die sich just in dem Moment den passenden Inhalt ansehen. Die Anzeigen können innerhalb des Artikelbildes, als Display-Anzeigen im Fließtext oder in anderen Anzeigenformaten platziert werden. Die Auslieferung der Anzeigen erfolgt in Echtzeit.

Darüber hinaus können die Anzeigen selbst mittels generativer KI dynamisch an den Content der Webseite angepasst werden. Eine Automobil-Anzeige auf einer Urlaubswebseite kann beispielsweise um ein Strandpanorama erweitert werden. Gleichzeitig werden Anzeigen dort geschaltet, wo Nutzer:innen am ehesten aufnahmebereit sind.

Nach der Auslieferung der Anzeigen werden die Reaktionen und Interaktionen analysiert. So werden auch beim Contextual Targeting Insights generiert, die die Zielgruppenansprache kontinuierlich verbessern können. Durch eine zielgenaue Ansprache der Nutzer:innen im passenden kontextuellen Umfeld werden nicht nur Werbebudgets effizienter eingesetzt, sondern es wird gleichzeitig die Nutzererfahrung verbessert und damit mehr Interaktion erzeugt.