In der heutigen, stark umkämpften Welt der programmatischen Werbung reichen traditionelle Methoden der Anzeigenverwaltung nicht mehr aus. Publisher und Werbetreibende stehen vor wachsenden Herausforderungen: übermäßige Lagerbestände, sich veränderndes Verbraucherverhalten und oft unklare Leistungskennzahlen. Herkömmliche Techniken, wie die Gruppierung des Inventars nach breiten Kategorien oder statische, manuelle Prozesse, sind überholt. Daher hat sich die datenbasierte Kuratierung als moderne, praktikable Lösung zur Verbesserung von Anzeigenleistung und -ertrag etabliert.
In diesem Artikel wird erläutert, wie die Nutzung von First-Party-Daten, äußerst detaillierten Zielgruppeninformationen und erweiterten Analysen zur Optimierung der Inventarqualität und zur Erzielung besserer Kampagnenergebnisse beitragen kann.
1. Datengesteuerte Kuratierung verstehen
Datenbasierte Kuration nutzt zuverlässige Datenquellen und Analysetools, um umfangreiche Bestände zu filtern und so Publishern und Werbetreibenden die Zusammenstellung zielgerichteter Werbepakete zu ermöglichen. Im Gegensatz zur traditionellen Inventarkuration, bei der Inhalte oft manuell gruppiert oder breite, vom Publisher definierte Kategorien verwendet werden, nutzt die datenbasierte Kuration First-Party-Daten, Echtzeit-Zielgruppeninformationen und erweiterte Analysen, um in jedem Prozessschritt fundiertere Entscheidungen zu treffen. Der Fokus liegt auf der Identifizierung des besten Inventars anhand messbarer Leistungsindikatoren wie Sichtbarkeit, Engagement und Conversion-Potenzial.
Datenbasierte Kuratierung nutzt First-Party-Daten, die Publisher direkt aus Nutzerinteraktionen auf ihren Websites oder Apps erfassen. Sie integriert verschiedene Datenpunkte, wie Verhaltenssignale und demografische Details, und stellt so sicher, dass jedes kuratierte Paket auf messbaren Leistungsindikatoren basiert. Technologische Fortschritte, wie schnellere Datenaggregationsplattformen und leistungsstarke Analyse-Engines, machen diese Ansätze praktikabel und skalierbar. Dadurch hat sich der Inventarauswahlprozess von einer statischen, einmaligen Aufgabe zu einem kontinuierlichen Prozess entwickelt, der sich an Veränderungen im Publikumsverhalten und den Marktbedingungen anpasst.
Traditionelle vs. datengesteuerte Kuratierung
Bei der traditionellen oder kontextuellen Kuratierung werden Websites oder Inhalte basierend auf wahrgenommener Qualität oder bestehenden Publisher-Beziehungen gruppiert. Diese Methode liefert eine statische Ansicht, die weder an die Echtzeit-Performance angepasst noch Daten zum Publikumsverhalten berücksichtigt wird. Im Gegensatz dazu schafft die datengesteuerte Kuratierung eine dynamische Entscheidungsmaschine, die Live-Daten nutzt. Während ältere Ansätze Websites lediglich in allgemeine Themen kategorisierten, berücksichtigen moderne Methoden Faktoren wie Bildwiederholraten, Sichtbarkeitswerte und kontextuelle Relevanz, die zu einem besseren Verständnis des Anzeigenwerts beitragen. Anstatt beispielsweise einfach eine Anzeige auf einer Sportwebsite zu platzieren, ermitteln datengesteuerte Methoden, welche spezifischen Seiten oder Abschnitte eine höhere Sichtbarkeit und Interaktion erzielen.
Moderne datenbasierte Techniken beinhalten zudem Tools, die eine Echtzeitoptimierung ermöglichen. Durch die Integration mit Plattformen wie Google Ad Manager (früher bekannt als DoubleClick for Publishers ) und Tools, die Schlüsselwert-Targeting unterstützen, können kuratierte Angebote in Echtzeit optimiert werden. Dieser integrierte Ansatz liefert ein detaillierteres Bild der Inventarqualität und stellt sicher, dass die Anzeigenplatzierungen sowohl auf das Publikumsverhalten als auch auf die Ziele des Werbetreibenden abgestimmt sind.
Rolle von First-Party-Daten, Zielgruppen-Insights und Advanced Analytics
Im Mittelpunkt der datenbasierten Kuratierung stehen First-Party-Daten, die direkt aus Nutzerinteraktionen gewonnen werden. Da diese Daten aus erster Hand stammen, sind sie oft zuverlässiger und aktueller als Daten aus Drittquellen. Mithilfe von First-Party-Daten können Publisher benutzerdefinierte Zielgruppensegmente erstellen, die das tatsächliche Nutzerverhalten und die Präferenzen widerspiegeln.
Erweiterte Analyseverfahren, darunter maschinelles Lernen und KI-Algorithmen, verarbeiten diese Daten anschließend, um verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen. Diese Tools überwachen kontinuierlich die Performance, passen Segmentierungsparameter an und verfeinern Targeting-Kriterien, um sicherzustellen, dass jede Anzeigenimpression die richtige Zielgruppe erreicht. Das Ergebnis ist ein Kuratierungsprozess, der sowohl proaktiv als auch adaptiv ist und auf Veränderungen im Zielgruppenverhalten und den Marktbedingungen reagieren kann.
2. Nutzung von Zielgruppen-Insights für eine bessere Anzeigenleistung
Bedeutung der granularen Zielgruppensegmentierung
Die Zielgruppensegmentierung ist der Schlüssel zum Erfolg datenbasierter Kuratierung. Durch die Aufteilung einer breiten Zielgruppe in kleinere, detaillierte Gruppen können Publisher und Werbetreibende relevantere und ansprechendere Werbeerlebnisse schaffen. Detaillierte Segmentierung geht über Alter, Geschlecht und Standort hinaus und umfasst das Verständnis von Nutzerverhalten, Präferenzen und dem Kontext, in dem Inhalte konsumiert werden.
Beispielsweise interessiert sich auf einer Lifestyle-Website eine Nutzergruppe eher für Fitness-Inhalte, während eine andere sich eher für Wohndeko interessiert. Datenbasierte Kuratierung hilft, diese Unterschiede zu identifizieren, sodass Werbetreibende ihre Botschaften entsprechend anpassen können. Diese detaillierte Segmentierung führt zu einer verbesserten Zielgruppenansprache, höheren Klickraten (CTRs) und einer besseren Kampagnenleistung.
Methoden zum Sammeln und Analysieren von Publikumsdaten
Es gibt verschiedene Möglichkeiten, die für eine detaillierte Zielgruppensegmentierung erforderlichen Daten zu sammeln und zu analysieren. Zu den wichtigsten Methoden gehören:
- Analyse von Verhaltensdaten: Verfolgung von Benutzerinteraktionen wie Seitenaufrufen, Klicks und der auf Seiten verbrachten Zeit, um Benutzerinteressen und Engagementmuster zu verstehen.
- Demografische Erkenntnisse: Mithilfe von Erstanbieterdaten werden Benutzer nach Alter, Geschlecht, Einkommensniveau oder Standort kategorisiert, was die Grundlage für eine weitere Segmentierung bildet.
- Erweiterte Analysen: Nutzung von Plattformen, die diese Datenpunkte aggregieren und Algorithmen des maschinellen Lernens anwenden, um Muster zu erkennen und Leistungstrends vorherzusagen.
Beispiele aus der Praxis
Der Musik-Streaming-Gigant Spotify nutzt maschinelle Lernalgorithmen, um Hörgewohnheiten, Suchanfragen und Playlist-Zusammenstellungen der Nutzer zu analysieren. Diese Daten fließen in personalisierte Empfehlungen ein, wie beispielsweise die Playlist „Discover Weekly“, die Songs basierend auf individuellen Nutzerpräferenzen kuratiert. Dieser personalisierte Ansatz hat das Engagement und die Bindung der Nutzer deutlich gesteigert.
Netflix nutzt datenbasierte Echtzeitstrategien, um Inhaltsempfehlungen zu personalisieren und gezielt auszurichten. 80 % der Netflix-Inhalte basieren auf KI-basierten, personalisierten Empfehlungen, die auf individuelle Sehgewohnheiten und Vorlieben zugeschnitten sind.
3. Auswirkungen auf die Anzeigenleistung und Monetarisierung
Verbesserung der Anzeigenleistungsmetriken
Datenbasierte Kuratierung hat einen erheblichen Einfluss auf die wichtigsten Kennzahlen, die die Anzeigenleistung bestimmen. Durch die Verfeinerung der Inventarauswahl mithilfe von Datenanalysen können Publisher sicherstellen, dass Anzeigen in Umgebungen mit hoher Sichtbarkeit platziert werden. Wenn das Inventar auf Basis präziser Echtzeitdaten ausgewählt wird, steigt die Wahrscheinlichkeit, dass eine Anzeige von einer relevanten Zielgruppe gesehen wird, deutlich.
- Die Sichtbarkeit ist oft der erste Messwert, der sich verbessert. Anzeigen in Premium-Platzierungen, die auf Basis datenbasierter Erkenntnisse ermittelt werden, weisen tendenziell deutlich höhere Sichtbarkeitswerte auf.
- Auch die Klickraten steigen durch präziseres Targeting. Wenn Anzeigen auf die Interessen und Verhaltensweisen eines klar definierten Zielgruppensegments zugeschnitten sind, interagieren Nutzer eher mit ihnen, was die Klickraten und das allgemeine Engagement erhöht.
- Die Conversion-Raten profitieren von einer besseren Abstimmung der Anzeigeninhalte auf die Nutzerabsicht. Wenn Werbekampagnen durch detaillierte Daten und Echtzeitanalysen unterstützt werden, sind die Werbebotschaften besser auf die Bedürfnisse der Zielgruppe abgestimmt, was zu höheren Conversions führt.
Finanzielle Vorteile
Die finanziellen Vorteile der datenbasierten Kuratierung sind erheblich. Für Publisher kann dieser Ansatz höhere CPMs (Cost-per-1000 Impressions) erzielen. Werbetreibende sind bereit, für Anzeigenplatzierungen, die auf zuverlässigen, hochintensiven Zielgruppendaten basieren, einen Aufpreis zu zahlen, da diese in der Regel eine bessere Performance erzielen.
Darüber hinaus erzielen Publisher durch die Optimierung ihres Inventars mithilfe datenbasierter Methoden eine allgemeine Ertragssteigerung. Anstatt sich ausschließlich auf breite, offene Marktangebote zu verlassen, können sie ihr Premium-Inventar in kuratierte Angebote bündeln, die konstant höhere Ergebnisse erzielen. Diese verbesserte Rendite führt zu höheren Einnahmen und einer nachhaltigeren Monetarisierungsstrategie. Für Werbetreibende reduziert verbessertes Targeting die Anzahl verlorener Impressionen. Wenn Anzeigen die richtige Zielgruppe erreichen, wird jeder Werbedollar effizienter eingesetzt, was zu einem besseren ROAS (Return on Ad Spend) führt.
Fallstudien
Die Wirksamkeit der datengesteuerten Kuratierung lässt sich in realen Anwendungen in verschiedenen Branchen beobachten.
1. KI-gestütztes Marketing von Yum Brands: Yum Brands (Muttergesellschaft von Taco Bell, Pizza Hut und KFC) nutzte KI und Datenanalyse, um die Anzeigenauslieferung über digitale Kanäle zu personalisieren. Durch die Kuratierung von Zielgruppensegmenten basierend auf Verhaltensdaten – wie Kaufhistorie und bevorzugten Bestellzeiten – steigerte das Unternehmen die Kundenbindung und reduzierte die Abwanderung. Dieser datengestützte Ansatz stellte sicher, dass Anzeigen den richtigen Kunden zum optimalen Zeitpunkt präsentiert wurden, was zu einer besseren Kampagnenleistung führte.
Quelle: WSJ
2. Omnicom und Interpublics datenbasierte Werbestrategie: Die kürzlich erfolgte 30-Milliarden-Dollar-Fusion zwischen der Omnicom Group und der Interpublic Group unterstreicht, wie Agenturen zunehmend auf datenbasierte Kuratierung setzen. Anstatt sich ausschließlich auf breite, traditionelle Anzeigenkäufe zu verlassen, konzentriert sich das fusionierte Unternehmen auf die Nutzung von KI, programmatischer Automatisierung und Zielgruppenanalysen zur Kuratierung hochwertiger Anzeigenplatzierungen. Indem sie Daten gegenüber Massenmarktansätzen priorisieren, definieren sie die Monetarisierungsstrategien großer Marken neu.
Quelle: WSJ
3. Personalisierte Anzeigenausrichtung von Osphere Digital: Osphere Digital nutzte für eine mittelgroße E-Commerce-Marke im Bereich Wohndekor datenbasierte Kuratierung und kuratierte dabei hochwertige Kundensegmente anhand historischer Kaufdaten, Verhaltensanalysen und Kontextsignalen. Das Ergebnis? Eine Steigerung der E-Mail-Öffnungsraten um 30 %, der Klickraten um 25 % und der Conversion-Raten um 20 %. Durch die Kuratierung des Anzeigenbestands auf Grundlage umfassender Zielgruppenanalysen maximierte das Unternehmen die Effizienz jeder Anzeigenplatzierung .
Quelle: Medium
4. Praktische Strategien zur Implementierung datengesteuerter Kuratierung
Für eine erfolgreiche datenbasierte Kuratierung sollten Publisher und Werbetreibende einen strukturierten, schrittweisen Ansatz verfolgen. Nachfolgend finden Sie die Schritte, die Publisher und Werbetreibende befolgen sollten, um diese Strategie effektiv umzusetzen.
Investieren Sie in robuste Tools zur Datenerfassung und -analyse
Die Grundlage datenbasierter Kuration ist eine leistungsstarke Dateninfrastruktur. Publisher sollten ihre aktuellen Datenerfassungssysteme evaluieren und gegebenenfalls aktualisieren. Tools wie fortschrittliche Ad-Server und Analyseplattformen wie Google Ad Manager 360 (einschließlich der Google MCM- Funktion) und Google PPID ermöglichen die Erfassung detaillierter First-Party-Daten. Diese Tools erfassen nicht nur Nutzerinteraktionen, sondern ermöglichen auch die Echtzeitanalyse von Daten.
Erwägen Sie zusätzlich zu Ad-Servern und Analyseplattformen die Einführung einer Customer Data Platform (CDP) oder Data Management Platform (DMP). Eine CDP fasst alle Ihre First-Party-Daten, wie Website-Besuche, Käufe und Newsletter-Anmeldungen, in einheitlichen Nutzerprofilen zusammen, die die Personalisierung verbessern. Eine DMP hingegen organisiert anonymisierte Third-Party-Datensegmente, wodurch Sie Ihre Zielgruppenreichweite plattformübergreifend erweitern können. Für Märkte, in denen eine Opt-in-Zustimmung erforderlich ist, implementieren Sie eine Consent Management Platform (CMP). Eine CMP zeigt klare Zustimmungsbanner an, protokolliert die Präferenzen jedes Nutzers und speichert Einwilligungsdaten sicher. Dies trägt zur Einhaltung von Datenschutzbestimmungen wie DSGVO und CCPA bei und sorgt gleichzeitig für genaue und zuverlässige Targeting-Daten.
Arbeiten Sie mit Technologieplattformen zusammen, die Zielgruppeneinblicke unterstützen
In Fällen, in denen die internen Kapazitäten begrenzt sind, kann die Zusammenarbeit mit externen Technologieplattformen einen erheblichen Vorteil bieten. Viele moderne SSPs und Ad-Tech- Anbieter bieten mittlerweile integrierte Kurationsplattformen an, die Key-Value-Targeting und Echtzeit-Datenverarbeitung unterstützen. Diese Partnerschaften können die Integration verschiedener Datenquellen erleichtern und die Targeting-Präzision insgesamt verbessern.
Um tiefere Einblicke in Ihre Zielgruppe zu gewinnen, nutzen Sie Messtools wie Quantcast Measure und SQREEM. Quantcast Measure hilft Ihnen, das Besucherverhalten, wie Seitenaufrufe, Verweildauer auf der Website und Navigationsmuster, zu verstehen und daraus demografische und interessenbasierte Erkenntnisse zu gewinnen. SQREEM hingegen nutzt KI, um anonyme Verhaltensdaten im gesamten offenen Web zu analysieren. Es identifiziert Absichtssignale und Zielgruppenmuster ohne Cookies oder persönliche Kennungen und ist daher in datenschutzorientierten Umgebungen effektiv. Indem Sie diese Tools in Ihren bestehenden Analysemix integrieren, erhalten Sie einen umfassenderen Überblick über Ihre Zielgruppe und können Ihre kuratierten Angebote basierend auf den tatsächlichen Performance-Faktoren optimieren.
Bauen Sie internes Fachwissen auf oder nutzen Sie externe Spezialisten
Der Aufbau eines Teams mit Expertise in Datenanalyse und programmatischer Werbung ist entscheidend. Ob durch die Einstellung interner Fachkräfte oder die Einbindung externer Spezialisten – der Zugang zu Experten, die sich mit datenbasierten Strategien auskennen, ist der Schlüssel zur erfolgreichen Umsetzung. Diese Experten helfen bei der Interpretation komplexer Datensätze, der Erkennung von Trends und der entsprechenden Kampagnenoptimierung.
Publift Media ist ein solcher Partner, der Publishern dabei helfen kann, ihr Publikum zu analysieren und in Paketen zusammenzustellen, die sie an Werbetreibende verkaufen können. Im Jahr 2024 verzeichneten Publift-Publisher durch die Teilnahme an kuratierten Deals CPM-Steigerungen von bis zu 660 %.
Testen und iterieren Sie kuratierte Pakete basierend auf Leistungsmetriken
Kontinuierliches Testen ist unerlässlich. Beginnen Sie mit Pilotkampagnen, in denen kuratierte Inventarangebote mit traditionellen Modellen verglichen werden. Beobachten Sie Leistungsindikatoren wie Sichtbarkeit, Klickrate, Conversion-Raten und CPM. Nutzen Sie diese Erkenntnisse, um Ihre kuratierten Pakete zu iterieren und zu verfeinern. Ein datenbasierter Testprozess stellt sicher, dass sich Ihre Strategie an verändertes Zielgruppenverhalten und Markttrends anpasst.
Datenbasierte Kuratierung ist keine einmalige Einrichtung; sie erfordert kontinuierliche Messungen und Anpassungen. Legen Sie klare Leistungskennzahlen fest und nutzen Sie Echtzeitanalysen, um die Kampagnenergebnisse kontinuierlich zu überwachen. Regelmäßige Überprüfungen und iterative Verbesserungen stellen sicher, dass sowohl Publisher als auch Werbetreibende ihre Leistungsziele einhalten und auftretende Probleme schnell beheben können.
5. Herausforderungen und Überlegungen
Unserer Erfahrung nach bietet die datengesteuerte Kuratierung zwar zahlreiche Vorteile, es müssen jedoch auch einige Herausforderungen bewältigt werden, um ihr Potenzial voll auszuschöpfen.
Datenschutz und Compliance
Eines der dringendsten Anliegen ist der Datenschutz. Angesichts geltender Vorschriften wie der DSGVO der Europäischen Union und des CCPA der USA ist ein verantwortungsvoller Umgang mit First-Party-Daten unerlässlich. Publisher und Werbetreibende müssen Transparenz bei der Datenerhebung, sichere Speicherung und ordnungsgemäße Anonymisierung von Nutzerinformationen gewährleisten. Der Einsatz von Tools wie Google PPID hilft bei der Anonymisierung von Daten und liefert gleichzeitig verwertbare Erkenntnisse, um Compliance und Performance in Einklang zu bringen.
Integrationskomplexität
Die Integration mehrerer Datenquellen und Technologieplattformen kann eine Herausforderung sein. Viele Unternehmen tun sich schwer damit, verschiedene Systeme in einem einzigen Setup zu vereinen, das Echtzeitanalysen unterstützt. Investitionen in Technologien, die auf Interoperabilität ausgelegt sind, wie integrierte SSP-Plattformen und fortschrittliche Analysetools, können diesen Prozess vereinfachen und betriebliche Probleme reduzieren.
Ressourcenbeschränkungen und Betriebseffizienz
Die Implementierung eines datengesteuerten Ansatzes erfordert Investitionen nicht nur in Technologie, sondern auch in Humankapital. Kleinere Verlage und Werbetreibende mit begrenztem Budget haben möglicherweise Schwierigkeiten, die notwendige Infrastruktur aufzubauen oder die erforderlichen Fachkräfte einzustellen. Ein schrittweiser Ansatz, der mit Pilotprojekten beginnt und bei positiven Ergebnissen schrittweise ausgeweitet wird, kann helfen, Ressourcenengpässe zu bewältigen und gleichzeitig eine umfassende datengesteuerte Strategie voranzutreiben.
Ausgleich zwischen Vermittlern und direkten Beziehungen
Datenbasierte Kuratierung erfordert häufig die Zusammenarbeit mit externen Kuratoren, die Inventar für den Verkauf bündeln. Diese Partnerschaften können zwar die Reichweite und die Betriebseffizienz steigern, können aber auch zusätzliche Gebühren verursachen und die direkte Kontrolle über das Inventar einschränken. Verlage müssen die Vorteile der Einbindung externer Dienstleister sorgfältig gegen potenzielle Umsatzeinbußen abwägen. Klare Vertragsbeziehungen und transparente Gebührenstrukturen tragen zum Schutz direkter Einnahmequellen bei.
Publisher können zudem mit kommerziellen Partnern wie Publift Media zusammenarbeiten, die ihnen bei der Sicherung und Einrichtung von Verträgen mit Werbetreibenden und Ad Exchanges helfen. Diese Partner fungieren als Vermittler, verwalten Kurationspartnerschaften und verhandeln bessere Deals, indem sie umfangreiche Zielgruppendaten für Kuration und Paketierung nutzen.
Jedes Unternehmen steht bei der Einführung datenbasierter Kuratierung vor individuellen Herausforderungen. Die Abwägungen zwischen verbesserter Zielgruppenansprache und erhöhter operativer Komplexität müssen sorgfältig abgewogen werden. Branchenexperten weisen darauf hin, dass die anfänglichen Investitionen zwar hoch sein können, die langfristigen Vorteile – höheres Engagement, verbesserte Monetarisierung und bessere Bestandskontrolle – diese Herausforderungen jedoch überwiegen. Kontinuierliches Monitoring, Transparenz im Datenmanagement und die Bereitschaft zur Iteration auf Basis von Leistungsdaten sind der Schlüssel zur Bewältigung dieser Herausforderungen.
6. Zukünftige Trends
Quelle: ErklärenMit Blick auf die Zukunft werden verschiedene Trends die datenbasierte Kuratierung weiter verändern. Ein wichtiger Trend ist die zunehmende Nutzung KI-gestützter Erkenntnisse. Mit zunehmender Ausgereiftheit von KI-Tools ermöglichen sie eine noch präzisere Zielgruppensegmentierung und automatisieren viele Aspekte der Inventaroptimierung. Echtzeitoptimierung wird zur Standardanforderung, da sich die Datenverarbeitungsgeschwindigkeit verbessert und Werbetreibende sofortige Kampagnenanpassungen fordern.
Ein weiterer wichtiger Trend ist die Weiterentwicklung von Techniken zur Publikumsmessung. Mit dem Ausstieg aus Drittanbieter-Cookies gewinnen First-Party-Daten an Bedeutung. Publisher und Werbetreibende müssen neue Wege finden, das Engagement ihrer Zuschauer zu messen, ohne sich auf veraltete Tracking-Methoden verlassen zu müssen. Die Transparenz in Berichten und Gebührenstrukturen nimmt zu, da die Branche nach klaren und nachvollziehbaren Praktiken verlangt.
Darüber hinaus ermöglicht Augmented Analytics , die menschliches Urteilsvermögen mit maschineller Dateninterpretation kombiniert, ein tieferes Verständnis des Publikumsverhaltens. Diese Integration hilft, das „Was“ und „Warum“ hinter dem Publikumsverhalten zu verstehen und ermöglicht so eine strategischere Anzeigenplatzierung.
In einer Zeit, in der programmatische Werbung ständig unter dem Druck steht, messbare Ergebnisse zu liefern, ist datenbasierte Kuratierung nicht nur eine optionale Erweiterung, sondern ein strategisches Muss. Für Publisher bedeutet dieser Ansatz, die Kontrolle über ihr Inventar zurückzugewinnen, höhere CPMs zu erzielen und letztendlich den Ertrag zu steigern. Werbetreibende profitieren von einem effizienteren Kampagnenmanagement, höheren Engagement-Raten und einem besseren ROI.
Publift ist dabei, KI zu integrieren, um Werbetreibenden Automatisierung, Effizienz und datengesteuerte Erkenntnisse zu ermöglichen und ihnen so die Erstellung wirkungsvoller, leistungsstarker Kampagnen zu ermöglichen.
Abschluss
Datenbasierte Kuratierung markiert eine neue Ära im programmatischen Advertising. Detaillierte Daten, fortschrittliche Analysen und kontinuierliche Optimierung sorgen gemeinsam für eine überragende Anzeigenperformance. Dieser Ansatz bietet Vorteile wie höhere Sichtbarkeit, verbesserte Klick- und Conversion-Raten sowie höhere Einnahmen für Publisher. Werbetreibende profitieren von einem effizienteren Kampagnenmanagement, weniger Streuverlusten und einer besseren Abstimmung kreativer Inhalte auf die Nutzerabsicht.
Jetzt ist es an der Zeit, dass Publisher und Werbetreibende datenbasierte Kuratierung als zentralen Bestandteil ihrer Werbestrategie etablieren. Durch Investitionen in Datenerfassungstools, die Zusammenarbeit mit Technologieanbietern und den Aufbau interner Expertise können Unternehmen sich in einem zunehmend wettbewerbsorientierten digitalen Ökosystem die Nase vorn behalten.
Wenn Sie als Publisher an kuratierten Inventar-Deals teilnehmen möchten, wenden Sie sich an Publift und besprechen Sie mit uns, wie wir einen neuen Einnahmekanal für Ihre Website erschließen können. Die Zukunft der Werbung ist datengesteuert. Wer sie nutzt, wird die Branche in puncto Leistung und Rentabilität anführen.