Mit Behavioral Targeting wird im Online-Marketing das Besucherverhalten einer Website erfasst. Cookies sammeln Daten bei jedem Besuch der Seite. Die ermittelten Informationen dienen als Basis für zukünftige Werbemaßnahmen.

Behavioral Targeting ist eine beliebte Form der Zielgruppenansprache bei Werbetreibenden. Unter Befürwortern des Datenschutzes ist das Vorgehen umstritten. Für Marketer kann diese Form der Ausrichtung jedoch Streuverluste reduzieren.

Wie funktioniert Behavioral Targeting?

Das Beispiel eines Ladengeschäfts kann am besten beschreiben, wie Behavioral Targeting auf einer Website funktioniert. Der Kunde ist der Online-Besucher. Die Website ist der Ladenbesitzer, der diese Art der Ausrichtung durchführt.

Kommt der Kunde ins Geschäft, weiß der Eigentümer oft im Voraus, was der Käufer will. Dies liegt daran, dass er seine Kunden schon lange kennt und sich daher ihrer Kaufgewohnheiten bewusst ist. Ebenso weiß er auch ein wenig über ihr Leben und kann ihnen deshalb entsprechende Produkte anbieten.

Während der Ladenbesitzer ein Profil seiner Stammkunden im Kopf hat, verwenden Websites und Werbenetzwerke Cookies. Diese kennzeichnen das Gerät oder die IP-Adresse. So können sie relevante Daten zu Besuchsdauer, Absprungraten oder angesehenen Produkten aufzeichnen. Besucht der Benutzer jetzt andere Seiten, auf denen das gleiche Werbeprogramm verwendet wird, werden ihm zugeschnittene Werbebanner angezeigt. Die Anzeigen sind also an die Surfgewohnheiten des Besuchers angepasst.

In ähnlicher Weise kann ein Onlineshop mit den gesammelten Benutzerdaten sein Produktsortiment individuell zuschneiden und entsprechende Newsletter an seine Kunden senden. Einige Targeting-Programme analysieren das Nutzerverhalten und verleiten Benutzer beispielsweise mithilfe von Gutscheinen dazu, zur Seite zurückzukehren.

Benutzerprofile im Behavioral Targeting

Behavioral Targeting ist effektiver, wenn mehr Daten zum Benutzer verfügbar sind. Zu diesem Zweck werden unterschiedliche Benutzerprofile anonym erstellt und bestimmten Kundengruppen zugeordnet.

Eine eingehende Analyse der Webseitenbesucher erfolgt in der Regel nach der Erstellung der Benutzerprofile. Mit gängigen Analyseprogrammen wie Google Analytics können sehr genaue Referenzpunkte ermittelt werden.

Größere Analysemethoden arbeiten hingegen mit mehreren Varianten, wie beispielsweise die Protokolldateianalyse. Anhand des individuelleren Profils können dann verschiedene Kanäle eingerichtet werden. Für diese erstellen Marketer wiederum spezielle Landingpages oder dynamische Werbung.

Was sind die Ziele im Behavioral Targeting?

Behavioral Targeting soll eine bessere Benutzererfahrung ermöglichen. Für die User Experience ist entscheidend, dass Besucher nur die Inhalte finden, nach denen sie suchen.

Werbetreibende streben mit Behavioral Targeting außerdem eine höhere Zahl von Conversions an. Mit steigenden Ausgaben für Online-Werbung wird das Targeting von Werbekampagnen oder Webinhalten zu einer Frage der Kostenersparnis.

Ein weiteres Ziel des Behavioral Targeting ist, die CPA (Kosten pro Aktion) zu senken.

Behavioral Targeting in Werbenetzwerken

Werbe- und Affiliate-Netzwerke arbeiten nicht mehr mit manuell erstellten Benutzerprofilen. Sie sammeln Daten mithilfe der sogenannten Ad Server und verfügen über selbstlernende Systeme. Mit denen ermitteln sie Profile und richten verschiedene Benutzerkanäle ein. Gleichzeitig führen die Ad Server Tests durch, um den Nutzern die am besten geeignete Werbung anzeigen zu können.

Spezielle Formen:  Predictable Targeting

Das Predictable Targeting verwendet auch gesammelte Datensätze zum Nutzerverhalten. Es verknüpft diese jedoch zusätzlich mit Ergebnissen aus Umfragen oder Kundenmanagementsystemen. Hier können sogenannte Big Data entstehen. Das sind umfangreiche Datenbanken, die zusätzlich soziodemografische Informationen enthalten. Am Ende ermitteln Algorithmen anhand dieses Datensatzes den entsprechenden Zielkunden.

Der Vorteil dieser Methode liegt darin, dass Marketingkanäle und -themen besser miteinander verknüpft werden können. Die Werbetreibenden oder Werbenetzwerke kennen das mögliche Interesse der Nutzer am neuen Angebot. Das Predictable Targeting oder vorhersehbare Verhaltens-Targeting eignet sich daher besonders für Cross-Selling-Kampagnen.

Welche Rolle spielt Behavioral Targeting bei der Online-Suche?

Suchmaschinen wie Google und Bing verwenden ebenfalls Formen des Behavioral Targeting. Insbesondere das Webprotokoll und das Google-Konto sind genau wie Google Mail leistungsstarke Instrumente für die Analyse des Nutzerverhaltens. Sie können regelrecht vorhersagen, was der Nutzer in Zukunft suchen wird.

Google erhält relevante Daten zudem über Google Instant und Google Suggest. Auch hier ist das Gleichgewicht zwischen der verbesserten Nutzererfahrung und höhere Werbeeinnahmen durch gezielteres Werben entscheidend. Die passgenaue Ausrichtung erfolgt mithilfe von Google Ads oder Google Mail gesponserten Werbeaktionen.

Kritik am Behavioral Targeting

Wie fast alle Targeting-Methoden sorgt diese Variante nicht nur für eine bessere User Experience. Gerade wenn Anzeigen ohne Zustimmung an die Bedürfnisse der Nutzer angepasst werden, ist häufig nicht nachvollziehbar, wie dies geschieht.

Für Datenschutzbeauftragte ist das massive Erfassen von Daten durch Werbefirmen ein Hauptkritikpunkt. Die Tatsache, dass benutzerbezogene Informationen theoretisch leicht mit personenbezogenen Daten kombiniert werden können, gilt als schwerwiegende Verletzung der Privatsphäre.

Unternehmen wie Google behaupten ständig, keine personenbezogenen Daten zu erheben, wie beispielsweise durch Anonymisierung der IP-Adresse. Online-Shops hingegen wären in der Lage, die Daten ihrer Kunden mit dem tatsächlichen Nutzerverhalten aus dem Protokoll zu kombinieren.

Neben der Diskussion um den Datenschutz gibt es häufig aktive Debatten über die sogenannte „Netzneutralität“. Hier wird argumentiert, dass der Benutzer die größtmögliche Freiheit haben sollte, um alle verfügbaren Websites aufrufen zu können. Wenn Suchmaschinen wie Google oder Werbenetzwerke den Inhalt jedoch an das Nutzerverhalten anpassen, kann ein Teil der Internet-Diversität verloren gehen, da die Ergebnisse im Voraus gefiltert sind.

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