Mehrmals verschoben, nun soll es doch nicht kommen: Das Aus für die Third-Party-Cookies. Google hat Neuerungen in Chrome angekündigt, die den Nutzern eine informierte Wahl darüber ermöglichen sollen, ob sie Cookies blockieren oder nicht. Das führt zu mehr Kontrolle durch Google und ähnelt der Situation mit Apple ATT (App Tracking Transparency) auf iOS. Die zentrale Frage für Werbetreibende lautet: Wie lässt sich in dieser unsicheren Lage dennoch erfolgreich werben?

Mehr als die Hälfte der Werbeinteraktionen findet inzwischen ohne Drittanbieter-Cookies statt, mit steigender Tendenz. Die Adressierbarkeit durch Third Party-Cookies liegt browserübergreifend bei nur noch 30 Prozent. Akzeptable Zustimmungsraten in Chrome werden vermutlich nur schwer zu erreichen sein, denn der Druck von Regulierungsbehörden und datenschutzbewussten Verbrauchern wächst. Angesichts dieser Entwicklungen wird klar: Auch wenn Google den Third-Party-Cookie weiterhin unterstützt, bleiben alternative Targeting-Technologien notwendig, um reichweitenstarke Kampagnen zu schalten.

Lösungsansatz: Flexibilität durch Multi-ID

Statt sich auf den Cookie zu verlassen, sollten Marketer auf einen Multi-ID-Ansatz setzen, der Targetings mit verschiedenen Identifikationslösungen und Werbe-IDs für den Markt ermöglicht. So bleibt die präzise Ansprache von Zielgruppen auch in einer Welt ohne Third-Party-Cookies gewährleistet. Trotzdem ist die Reichweite von einem reinen ID-Targeting begrenzt. Hier bietet Contextual Targeting eine sinnvolle Ergänzung, insbesondere weil es heute viel mehr kann als ein reines Keyword-Targeting.

Fakt ist: Alternativen zum Third-Party-Cookie wie Contextual oder Multi-ID-Ansätze sind jetzt und auch künftig von Bedeutung, da Browser wie Safari und Firefox Cookies schon lange standardmäßig blockieren. Targeting findet heute zudem auf zahlreichen Endgeräten statt und nicht mehr nur im Browser. Relevant bleibt aber immer, dass der Nutzer seine Einwilligung gegeben haben muss, egal anhand welcher ID das Targeting stattfindet.

Der Advertising-Markt steht vor einem Paradigmenwechsel. Geänderte Nutzererwartungen und der Druck der Regulatoren sind hier die entscheidenden Treiber. Aus diesem Grund bleiben alternative Ansätze zum Cookie wie Contextual in Zukunft wichtig, auch wenn sich etablierte Unternehmen wie Oracle zuletzt aus dem Advertising-Markt und damit von der Disziplin Contextual verabschiedet haben. Das bringt weitere Unsicherheiten mit sich. Marketer müssen sich schnell anpassen und neue Partner finden, um ihre Kampagnen erfolgreich fortzuführen. Die zentrale Frage: Wie können Marketer in diesem dynamischen Umfeld ihre Kampagnen weiter erfolgreich steuern?

Lösungsansatz: Verbundeffekte nutzen, um Contextual Advertising präziser zu gestalten

Contextual Targeting bleibt eine tragende Säule des modernen Marketings – gerade, weil es auch ohne Nutzer-ID funktioniert. Allerdings können auf ID-basierende Informationen dabei hilfreich sein und zielgerichtet genutzt werden, um kontextuelles Targeting zu verbessern.

Fortschrittliche Technologien finden tiefere Zusammenhänge zwischen Nutzerinformationen und kontextuellen Signalen. Sie liefern wertvolle Erkenntnisse zu den kontextuell erreichbaren und tatsächlich erreichten Nutzern. Diese Insights helfen, Zielgruppen besser zu verstehen und zukünftige Kampagnen präziser auszurichten. So kann beispielsweise analysiert werden, ob die Zielgruppe im Kontext "Automotive" eher männlich oder weiblich ist oder welche weiteren Interessen diese Zielgruppe ausmachen.

Künstliche Intelligenz (KI) ist ein Gamechanger im Marketing und hat das Potenzial, die Art und Weise, wie wir Zielgruppen im Marketing ansprechen, komplett zu verändern. Sie hilft, das Verhalten und die Vorlieben von Kunden besser zu verstehen und Werbestrategien gezielter auszurichten. Aber die Technologie ist noch nicht am Ziel. Oftmals basiert KI-gestütztes Targeting auf unvollständigen oder verzerrten Daten, was zu ungenauen Ergebnissen führt. Das bedeutet, dass bestimmte Zielgruppen nicht optimal angesprochen werden – und hier gibt es noch deutliches Verbesserungspotenzial.

Um das volle Potenzial von KI auszuschöpfen, müssen die Herausforderungen der Datenaktivierung zunächst überwunden werden. Trotz der wachsenden Datenmengen kämpfen viele Unternehmen mit der Aktivierung, da die technischen Anforderungen der verschiedenen Plattformen uneinheitlich sind und es an etablierten Standards mangelt. Laut einer Studie von Deloitte vermeiden 55 Prozent der Unternehmen bestimmte Anwendungsfälle von KI aufgrund von Datenproblemen, und drei von vier investieren in die Verbesserung ihrer Datenmanagement-Technologien, um diese Herausforderungen zu bewältigen. KI kann bei der Analyse von Daten unterstützen, jedoch ist die tatsächliche Nutzung dieser Erkenntnisse der entscheidende Schritt.

Lösungsansatz: Verbesserungen mit KI

Die wahre Stärke der KI liegt in der Kombination aus Datenanalyse und menschlichem Urteilsvermögen. KI kann Contextual Targeting und die Bildung von Interessen-Clustern stark verbessern, ohne personenbezogene Daten zu verwenden. Dies reduziert das Risiko von Fehlallokationen und erhöht die Flexibilität in dynamischen Märkten.

Die aktuellen Unsicherheiten sind unbestreitbar, aber Marketer müssen ihnen nicht hilflos gegenüberstehen. Die beschriebenen Lösungsansätze bieten eine Möglichkeit, diese Herausforderungen nicht nur zu bewältigen, sondern daraus neue Chancen zu schöpfen. Ob es um den Umgang mit dem schwindenden Cookie, kontextbezogenes Targeting oder den Einsatz von KI geht: Flexibilität und Innovationsbereitschaft sind die entscheidenden Faktoren, um im Jahresendspurt und darüber hinaus erfolgreich zu sein.