Semantisches Targeting – auch ohne YouTube
Google rollt aktuell (Mai 2020) einen speziellen Service mit den Namen ‚YouTube Select‘ aus. Mit dieser neuen Lösung, die auf semantischem Targeting beruht, verspricht YouTube Werbetreibenden eine gesteigerte Markensicherheit und eine höhere Relevanz des Zielpublikums.
In diesem Artikel wird gezeigt, was tatsächlich unter der Haube von ‚YouTube Select‘ steckt und warum andere – auch heimische – Lösungen bereits ausgereiftere Ansätze im semantischen Targeting anbieten.
Warum ist Targetierung so wichtig?
Gute Werbung basiert darauf, dass der richtigen Zielgruppe zur passenden Zeit eine treffende Werbeanzeige vorgelegt wird. Targetierungsansätze helfen Werbetreibenden dabei herauszufinden, ob eine bestimmte Person zur richtigen Zielgruppe gehört und ob es gerade die passende Zeit ist, der Person eine Werbeanzeige vorzulegen.
Dieser Ansatz gilt für jegliche Form von Werbung – sowohl online als auch offline. Während solch eine gezielte Ansprache in der Offlinewelt sehr schwierig umzusetzen ist, gibt es verschiedene Ansätze im Onlinemarketing die solch eine scharfe Targetierung ermöglichen. Ein sehr vielversprechender Ansatz ist dabei das semantische Targeting.
Was ist semantisches Targeting?
Klassische Targetierungsansätze zur Eingrenzung der Zielgruppe orientieren sich an geographischen oder demographischen Profilen. Dabei wird eine Werbeanzeige nur in einer bestimmten Region geschalten oder nur einer bestimmten Altersgruppe angezeigt.
Beim semantischen Targeting werden hingegen die Inhalte, mit denen sich eine Person beschäftigt, analysiert. Darauf aufbauend wird dann die Entscheidung getroffen, ob die Person zu der gewünschten Zielgruppe gehört und ob gerade der richtige Zeitpunkt für das Ausspielen einer Werbeanzeige ist.
Diese Targetierung anhand des Inhaltes bringt einige technische Schwierigkeiten mit sich, da Worte und Begriffe mehrdeutig sein können. So bedeutet das Wort ‚Mutter‘ im Kontext von ‚Baby‘, ‚Babynahrung‘ und ‚Windel‘ ganz etwas anderes als im Kontext von ‚Schraube‘, ‚Balken‘ und ‚Bohrmaschine‘.
Um eine saubere semantische Targetierung durchzuführen gibt es verschiedene Ansätze, die sich in zwei große Kategorien einordnen lassen (a) manuelle Selektion, (b) KI-gestützte Selektion.
Manuelles semantisches Targeting
Wie der Name bereits sagt, wird bei beim manuellen semantischen Targeting die Analyse der Inhalte von Menschen durchgeführt. Das ist auch der Ansatz der bei ‚YouTube Select‘ eingesetzt wird. Verantwortliche Personen analysieren verschiedene YouTube-Kanäle und ordnen diesen Kategorien zu (‚Auto‘, ‚Fitness‘, ‚Unternehmertum‘, etc.). Zusätzlich dazu werden dem Kanal Kategorien für potentielle Ausschlusskriterien zugeteilt (‚Politik‘, ‚Dating‘, etc.). Diese Ausschlusskriterien vermeiden, dass ein Werbemittel vor einem nichtgewollten Video angezeigt wird und so die Zielgruppe die Unternehmensmarke mit einem negativen Thema assoziiert.
KI-gestütztes semantisches Targeting
Das KI-gestützte semantische Targeting folgt denselben Prinzipien – auch hier wird der Inhalt analysiert und darauf aufbauend werden Positiv- und Negativkategorien geschaffen.
Der große Unterschied besteht jedoch darin, dass diese Kategorisierung nicht händisch durch eine Person, sondern automatisiert durch einen Computer mit einer künstlichen Intelligenz erfolgt. Da ein Computer einen Inhalt viel schneller kategorisieren kann als ein Mensch, bringt dieser Ansatz den Vorteil mit sich, dass nicht nur Kanäle analysiert und großen Kategorien zugeordnet werden können, sondern dass jedes einzelne Video bzw. jeder einzelne Inhalt individuell analysiert und kategorisiert wird. Als Werbetreibender erhält man so eine viel detailliertere semantische Targetierung und eine noch stärkere Markensicherheit als bei der manuellen Selektion. Das ist der Ansatz, den wir auch bei media4more wählen.
Möchten Sie ebenfalls semantisches Targeting für Ihr Unternehmen einsetzen? Kontaktieren Sie uns einfach und wir beraten Sie gerne.