Programmatische Werbung: Definition und 8 Beispiele zur Inspiration

Programmatische Werbung ist der automatisierte Kauf und Verkauf von digitalem Werbeinventar mithilfe von Software, Daten und Echtzeit-Auktionen innerhalb von Online-Werbeökosystemen. Nach Angaben des Interactive Advertising Bureau (IAB) ersetzt der programmatische Einkauf manuelle Einfügeaufträge durch algorithmische Entscheidungen über Impressionen in großem Umfang.

Programmatische Werbung stützt sich auf Echtzeitgebote (RTB), nachfrageseitige Plattformen (DSP) und angebotsseitige Plattformen (SSP), um Anzeigen mit Nutzern bei jeder Impression abzugleichen. In diesem Artikel wird erklärt, wie programmatische Werbung funktioniert, welche Arten von programmatischer Werbung es gibt, und die Vorteile und Risiken werden anhand von sachlichen Definitionen und operativen Details erläutert. Er hilft Ihnen auch bei der Einschätzung, wann programmatische Werbung in der Praxis sinnvoll ist und welche Fragen typischerweise als nächstes auftauchen, wenn die Grundlagen geklärt sind.

Laut Schätzungen von eMarketer, die in den IAB-Berichten zitiert werden, entfielen im Jahr 2023 72 % der Ausgaben für digitale Display-Werbung in den USA auf programmatische Werbung, und es wird erwartet, dass sich diese Ausgaben bis 2028 weltweit auf 800 Milliarden US-Dollar belaufen werden, da Automatisierung und KI-gestützte Optimierung weiter zunehmen.

Wichtigste Erkenntnisse

• Programmatische Werbung automatisiert den Medieneinkauf auf der Ebene der Impressionen mithilfe von Auktionen und Daten.
• Der programmatische Einkauf erfolgt über DSPs und SSPs, die mit Werbenetzwerken und -börsen verbunden sind.
• Real-Time-Bidding (RTB) ist die gängigste Methode zur Erleichterung programmatischer Werbetransaktionen.
• Echtzeitgebote bestimmen die gewinnende Anzeige für jede Impression in Millisekunden.
• Mess-, Zustimmungs- und Betrugskontrollen definieren die Qualität, Leistung und Zuverlässigkeit von Kampagnen.

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Was ist programmatische Werbung?

Programmatische Werbung ist der automatisierte Kauf und Verkauf von digitalem Werbeinventar über Softwareplattformen. Der Begriff umfasst mehrere Arten von programmatischer Werbung, einschließlich auktionsbasierter und festpreisbasierter Einkaufsmodelle.

Programmatic Advertising wird oft als Kernstück des programmatischen Marketings bezeichnet und führt Medientransaktionen mit Hilfe von RTB-Auktionen anstelle von menschlichen Verhandlungen durch. Diese Transaktionen bestimmen, wie Werbetreibende auf Werbeplätze bei verschiedenen Publishern und Geräten zugreifen.

Programmatische Anzeigen erscheinen, nachdem Algorithmen innerhalb von Millisekunden Kundendaten, Bestandswert und Gebotspreis ausgewertet haben. Mithilfe datengestützter Erkenntnisse können Vermarkter ihre Targeting-Strategien in der programmatischen Werbung verfeinern, die Relevanz verbessern und Streuverluste im Laufe der Zeit reduzieren.

Programmatic Ads erscheinen in Display Ads, Video Ads, Mobile Ads, Native Ads, Audio Ads und Connected TV Inventar. Beim programmatischen Einkauf werden Nutzersignale, Kontext, Budgetregeln und Gebote ausgewertet, bevor für jede Impression ein Kreativmaterial ausgewählt wird.

Programmatische Werbung ist am effektivsten, wenn Skalierung, Automatisierung und Optimierung auf Impressionsebene erforderlich sind. Sie ist weniger geeignet für Kampagnen, die auf feste Platzierungen, begrenztes Inventar oder minimale Dateneingaben angewiesen sind.

Wie funktioniert programmatische Werbung?

Programmatische Werbung funktioniert über eine Echtzeit-Transaktion, die stattfindet, wenn ein Nutzer eine Website oder Anwendung, einschließlich mobiler Apps , lädt. Jeder Seitenaufruf löst eine automatisierte Auktion aus, die entscheidet, welche Anzeige erscheint.

Die Website oder Anwendung sendet eine verfügbare Impression an einen Publisher-Anzeigenserver, der mit einem SSP oder Ad Exchange verbunden ist. Der SSP erstellt eine Gebotsanfrage, die die Impression anhand von Platzierungsdaten, Geräte- und Browsersignalen, ungefährem Standort, Zustimmungsstatus und verfügbaren Zielgruppenattributen beschreibt.

Der Anzeigenmarkt verteilt die Gebotsanfrage an mehrere DSPs, die im Namen von Werbetreibenden handeln. Jeder DSP wertet die Impression anhand aktiver Kampagnen aus, indem er Targeting-Regeln, Zielgruppensegmente, Schwellenwerte für die Frequenzbegrenzung und eine Logik für das Budget-Pacing anwendet.

KI-gestützte Optimierungstools verändern die Kampagnenausführung in der programmatischen Werbung, da DSPs zunehmend auf maschinelle Lernmodelle zurückgreifen, um die Wahrscheinlichkeit und den Wert einer Konversion vorherzusagen. Basierend auf der vorhergesagten Leistung und den Kampagnenzielen generiert der DSP eine Gebotsantwort, die einen Gebotspreis und ein ausgewähltes Motiv enthält.

Der Ad Exchange führt eine Echtzeit-Auktionmit einem First-Price-Modell durch und wählt das höchste zulässige Gebot aus, das die Anforderungen des Publishers erfüllt. Das siegreiche Kreativangebot wird über die SSP an den Anzeigenserver des Publishers weitergeleitet, der die Werbung innerhalb von Millisekunden auf dem Bildschirm des Nutzers ausliefert.

Nachdem die Anzeige ausgeliefert wurde, zeichnen Tracking-Systeme die Auslieferung der Impression, die Sichtbarkeit und die Interaktionssignale auf. Programmatische Werbung ermöglicht es Werbetreibenden, die Effektivität von Kampagnen und kreativen Elementen in der Mitte der Kampagne zu bewerten, indem sie Berichte über Kennzahlen wie CTR, CPC, Gesamtausgaben und Konversionen erstellen und so Optimierungsentscheidungen treffen können, während die Kampagne noch läuft.

Was kommt normalerweise als nächstes? Sobald die Vermarkter den Ablauf der Anzeigenauktion verstanden haben, ist die nächste Entscheidung nicht die Gebotsstrategie, sondern die Frage, welche Teile dieses Prozesses sie tatsächlich kontrollieren – Dateneingaben, Inventarzugang, Werbemittel oder Optimierungslogik.

9 Kernkomponenten des programmatischen Ökosystems

Das programmatische Ökosystem besteht aus spezialisierten Plattformen und Kontrollsystemen, die das Bieten, die Auslieferung, die Überprüfung und die Messung jeder Werbeeinblendung verwalten. Jede Plattform im programmatischen Ökosystem erfüllt eine bestimmte Funktion innerhalb des automatisierten Medieneinkaufs und -verkaufs für aktive Werbekampagnen.

Das Verständnis der Struktur des programmatischen Ökosystems erklärt, wie programmatische Werbung Entscheidungen ausführt, Einschränkungen durchsetzt und Ergebnisse bei der Einrichtung und Bereitstellung von Kampagnen aufzeichnet. Diese Architektur auf Systemebene zeigt auch, wo Daten in den Transaktionsfluss gelangen und wo operative Risiken wie Betrug oder Datenlecks auftreten können.

Nicht jeder Werbetreibende interagiert direkt mit jeder Komponente. Wenn Sie wissen, welche Werbeplattformen Sie aktiv verwalten und welche im Hintergrund arbeiten, können Sie die operative Komplexität und das Risiko bestimmen.

Die folgenden Komponenten ermöglichen den automatischen Kauf, die Auslieferung und die Messung von Ad Impressions:

• Demand-Side Platform (DSP) – eine DSP ermöglicht es Werbetreibenden, auf Impressionen zu bieten und eine programmatische Kauflogik zu verwalten.
• Supply-Side Platform (SSP) – eine SSP ermöglicht es Publishern, Inventar programmatisch zu verkaufen und den Ertrag zu optimieren.
• Ad Exchange – ein Ad Exchange führt RTB-Auktionen zwischen DSP- und SSP-Plattformen durch.
• Anzeigenserver – ein Anzeigenserver liefert Werbemittel wie z. B. Bannerwerbung aus und protokolliert Impressionen und Klicks.
• DMP oder CDP – eine DMP oder CDP speichert Zielgruppendaten, die für Targeting und Segmentierung verwendet werden.
• Consent Management Platform (CMP) – eine CMP verwaltet Datenschutzpräferenzen und Zustimmungssignale.
• Tools zur Anzeigenverifizierung – Verifizierungstools messen die Sichtbarkeit und erkennen IVT und Betrug.
• Supply Path Optimization (SPO) – die Optimierung der Lieferwege reduziert überflüssige Zwischenschritte in der Lieferkette.
• Messung und Attribution – Messplattformen berechnen CPA, ROAS und Conversion-Ergebnisse.

Was sind die Vorteile von Programmatic Advertising?

Programmatische Werbung sorgt für betriebliche Effizienz, Skalierbarkeit und Leistungskontrolle, indem sie automatisiert, wie Werbeeinblendungen gekauft, optimiert und gemessen werden.

Zu den wichtigsten Vorteilen der programmatischen Werbung gehören:

• Umfang und Reichweite
• Automatisierung und Effizienz
• Optimierung in Echtzeit
• Kosteneffizienz
• Budgetkontrolle und Zeitplan
• Segmentierung des Publikums
• Omnikanal-Lieferung
• Berichterstattung und Transparenz

Programmatische Werbung ermöglicht Skalierung, indem sie Zugang zu Millionen von Werbeeinblendungen auf Websites, Anwendungen und vernetzten Geräten bietet und Marken dabei hilft, Zielgruppen ohne manuelle Medienverhandlungen zu erreichen. Mit programmatischer Werbung können Werbetreibende ein riesiges Publikum erreichen, indem sie Anzeigen auf Tausenden von verschiedenen Websites, Apps und Streaming-Diensten schalten, ohne mit einzelnen Publishern verhandeln zu müssen.

Die Automatisierung reduziert den mit dem Medieneinkauf und dem Trafficking verbundenen Arbeitsaufwand. Programmatic Buying ersetzt manuelle Einfügeaufträge durch regelbasierte Gebote, Auslieferung und Optimierung, die von DSPs ausgeführt werden.

Echtzeit-Optimierung verbessert die Leistung durch Anpassung von Geboten, Targeting und Werbemitteln während der Kampagnenauslieferung. Jede Impression informiert zukünftige Gebotsentscheidungen durch kontinuierliche Feedbackschleifen.

Die Kosteneffizienz der programmatischen Werbung ergibt sich aus der auktionsbasierten Preisgestaltung und dem Bieten auf Impressionsebene. Werbetreibende zahlen marktgerechte Preise für jede Impression anstelle von festen Platzierungen. Budgetkontrolle und Pacing sorgen für vorhersehbare Ausgaben während der gesamten Kampagnenlaufzeit. DSP-Regeln setzen Tagesbudgets, Gebotslimits und Frequenzobergrenzen für aktive Werbekampagnen durch.

Zielgruppensegmentierung erhöht die Relevanz durch die Verwendung von Verhaltens-, Kontext- und First-Party-Daten. Targeting-Regeln richten Impressionen auf definierte Zielgruppensegmente aus, statt auf breite Platzierungen.

Die Omnichannel-Bereitstellung verbindet Display-, Video-, Mobil-, Audio- und Connected-TV-Inventar innerhalb eines einzigen Einkaufs-Workflows. Die einheitliche Ausführung unterstützt konsistentes Messaging über alle Touchpoints hinweg.

Reporting und Transparenz sorgen für Transparenz auf Impressionsebene bei der Bereitstellung und Leistung. Messsysteme verfolgen Impressionen, Klicks, Conversions, CPA und ROAS kanalübergreifend.

Wann sind diese Vorteile am wichtigsten?

Programmatische Werbung bietet den größten Nutzen, wenn Kampagnen eine kontinuierliche Optimierung, flexible Budgets und häufige kreative oder zielgruppenbezogene Anpassungen erfordern. Bei statischen Kampagnen mit festen Platzierungen und begrenzten Messanforderungen rechtfertigen diese Vorteile möglicherweise nicht die zusätzliche Komplexität.

Was sind die Risiken und Grenzen von programmatischer Werbung?

Zu den Risiken und Einschränkungen der programmatischen Werbung gehören operative, datenbezogene und messtechnische Faktoren, die die Kosteneffizienz, Markenkontrolle und Leistungsgenauigkeit beeinträchtigen.

Die wichtigsten Risiken und Grenzen der programmatischen Werbung sind:

• Anzeigenbetrug und ungültiger Traffic
• Sicherheit der Marke
• Komplexe Lieferkette
• Einschränkungen der Datenqualität
• Einhaltung von Datenschutz und Einwilligung
• Cookie- und Adressierbarkeitsbeschränkungen
• Zwänge des ummauerten Gartens
• Kreative Müdigkeit
• Ungenauigkeiten bei der Zuschreibung

Anzeigenbetrug und ungültiger Traffic erhöhen die Ausgabenverschwendung durch nicht-menschliche Eindrücke und trügerische Platzierungen. Tools zur Betrugserkennung reduzieren das Risiko, beseitigen es aber nicht.

Die Markensicherheit wird gefährdet, wenn Anzeigen neben unangemessenen oder minderwertigen Inhalten erscheinen. Die Aufrechterhaltung der Markensicherheit durch den Ausschluss ungeeigneter Websites ist eine Schlüsselstrategie in der programmatischen Werbung, die in der Regel durch Blocklisten, Erlaubnislisten und Verifizierungstools durchgesetzt wird. Der Anstieg der KI in der programmatischen Werbung hat zu neuen Risiken für die Markensicherheit geführt, da qualitativ minderwertige Websites Algorithmen ausnutzen, die für Viewability-Metriken optimiert sind, was strengere Qualitätskontrollen erfordert.

Eine komplexe Lieferkette verringert die Transparenz zwischen den Zwischenhändlern. Mehrere Wiederverkäufer und Börsen verschleiern Gebühren, Bestandsquellen und Lieferwege.

Einschränkungen bei der Datenqualität beeinträchtigen die Genauigkeit von Targeting und Optimierung. Ungenaue oder unvollständige Daten verhindern eine zuverlässige Abstimmung zwischen Auslieferungslogik, Zielgruppe und programmatischen Werbezielen.

Die Einhaltung von Datenschutz- und Einwilligungsbestimmungen schränkt die Datennutzung im Rahmen von Vorschriften wie der DSGVO und ähnlichen Regelungen ein. Fehlende oder ungültige Einwilligungen blockieren Targeting und Messungen auf Benutzerebene. Cookie- und Adressierbarkeitsbeschränkungen schränken die Möglichkeiten des Cross-Site-Trackings ein. Cookie-Beschränkungen von Drittanbietern schwächen das Retargeting und die Häufigkeitskontrolle im offenen Webinventar.

Walled Garden“-Zwänge schränken den Datenzugang und die Interoperabilität ein. Geschlossene Plattformen schränken die Transparenz auf Impressionsebene und die kanalübergreifende Attribution ein.

Kreative Ermüdung senkt das Engagement, wenn Nutzer wiederholt Anzeigen sehen. Eine eingeschränkte Kreativrotation verringert mit der Zeit die Klick- und Konversionsraten.

Ungenauigkeiten bei der Zurechnung verzerren die Leistungsanalyse über alle Kanäle hinweg. Multi-Touch-Attributionsmodelle hängen von unvollständigen Signalen und inkonsistenten Identifikatoren ab.

Praktische Auswirkung:

Die meisten programmatischen Risiken disqualifizieren den Kanal nicht, aber sie verlagern den Aufwand vom Kauf von Impressionen auf die Verwaltung von Kontrollen, Datenqualität und Überprüfung. Teams ohne diese Sicherheitsvorkehrungen erleben in der Regel mit der Zeit sinkende Erträge.

Wie implementiert man programmatische Werbung in eine Marketingstrategie?

Um programmatische Werbung in eine Marketingstrategie zu implementieren, müssen Sie Ziele definieren, das Tracking konfigurieren, Daten- und Inventarquellen auswählen und die Bereitstellung mithilfe messbarer Feedbackschleifen optimieren.

Eine programmatische Werbestrategie beginnt mit klar definierten Zielen und Leistungskennzahlen. Die Festlegung klarer Kampagnenziele ist für erfolgreiche programmatische Werbung unerlässlich, da KPIs wie CPA, ROAS, Reichweite oder Häufigkeit die Gebotslogik, Optimierungssignale und Berichtsstruktur bestimmen.

Sobald Ziele und KPIs definiert sind, konfigurieren Sie die Gebotslogik, Optimierungssignale und die Berichtsstruktur für die Kampagnenausführung.

Richten Sie nach der Konfiguration Tracking- und Conversion-Ereignisse vor dem Start ein. Implementieren Sie Post-Click-Aktionen, Engagement-Ereignisse und Conversion-Signale, um eine zuverlässige Optimierung und Attribution zu unterstützen.

Erstellen Sie dann Zielgruppensegmente anhand von First-Party-Daten, kontextbezogenen Signalen und Verhaltenskriterien. Stimmen Sie die Auslieferung von Impressionen auf die definierte Zielgruppe und die Kampagnenabsicht ab.

Wählen Sie Inventarquellen und Geschäftsarten je nach Kontroll- und Größenanforderungen. Wählen Sie zwischen offenem Börseneinkauf, privaten Marktplatzgeschäften, bevorzugten Geschäften, programmatischem Direktverkauf und garantiertem programmatischem Inventar.

Entwicklung mehrerer kreativer Varianten zur Unterstützung von Rotation und Tests. Abstimmung der kreativen Botschaften auf den Kontext der Zielgruppe und das Platzierungsformat.

Festlegung von Gebotsstrategien und Budgetregeln zur Kontrolle der Ausgaben. Wenden Sie Gebotsobergrenzen, Pacing-Logik und Frequenzlimits an, um die Lieferung im Laufe der Zeit zu stabilisieren.

Wenden Sie Markensicherheits- und Betrugspräventionskontrollen auf das gesamte Inventar an. Verwenden Sie Erlaubnislisten, Blocklisten und Verifizierungstools, um die Gefährdung durch unsichere Platzierungen und ungültigen Traffic zu reduzieren.

Analysieren Sie schließlich Leistungsberichte auf Impressions- und Kampagnenebene. Verwenden Sie Leistungsdaten, um Gebote, Zielgruppensegmente, Werbemittel und Budgetzuweisung zu verfeinern.

Nach der Implementierung zeigen Leistungslücken in der Regel, ob das Hauptproblem in der Datenqualität, der Bestandsauswahl oder der Erfahrung nach dem Klick liegt – und nicht in der Gebotslogik selbst.

8 Beispiele erfolgreicher programmatischer Werbung

Beispiele für programmatische Werbung zeigen, wie der automatisierte Medieneinkauf unter realen Kampagnenbedingungen funktioniert. Jedes der folgenden Beispiele demonstriert einen bestimmten Ausführungshebel (z. B. Aktivierung von Einzelhandelsdaten, Echtzeit-Kontextsignale, dynamische kreative Optimierung oder Kontrolle auf Bestandsebene) und wird durch messbare Ergebnisse unterstützt.

Der Schwerpunkt liegt darauf, wie die Kampagnen durchgeführt wurden. In jedem Beispiel wird erläutert, wie Datenquellen, Gebotslogik, Werbemittel und Inventarauswahl zusammenwirkten, um die von den Kampagneneigentümern oder Technologiepartnern angegebenen Ergebnisse zu erzielen.

Diese Beispiele sind keine Vorlagen zum direkten Kopieren. Sie veranschaulichen, welcher Ausführungshebel in jedem Szenario am wichtigsten war: Daten, Kontext, Sequenzierung oder Lieferkontrolle.

1. Amazon: First-Party-Datenaktivierung für den Prime Day in großem Maßstab

Amazon nutzte programmatische Display-Werbung zur Unterstützung des Prime Day, indem es seine eigenen First-Party-Einkaufs- und Browsing-Daten aktivierte. Die Anzeigen wurden auf der Grundlage der früheren Produktansichten und des Kaufverhaltens der Nutzer im Amazon-Ökosystem personalisiert.

Das programmatische Setup ermöglichte einen dynamischen Abgleich zwischen den Werbemitteln und den Nutzerabsichten und erhöhte die Relevanz über großflächige Display-Platzierungen. Anstatt auf Reichweite zu optimieren, konzentrierte sich die Kampagne auf Relevanz, die durch Einzelhandelssignale bestimmt wurde.

Amazons Ansatz trug zu einer rekordverdächtigen Prime Day-Beteiligung, hohen Werbeeinnahmen und einem deutlichen Anstieg der Verkäufe bei. Die Personalisierungsebene trug auch dazu bei, die Vorfreude auf das Ereignis zu steigern und die Leistung während des Prime Day-Fensters zu erhöhen.

Schlüsselmechanismus: Aktivierung von First-Party-Shopping-Verhalten, um programmatische Display-Anzeigen in großem Umfang zu personalisieren und irrelevante Impressionen zu reduzieren.

2. McDonald’s: Kontextuelles OOH-Messaging in Echtzeit auf Basis der Verkehrslage

McDonald’s führte eine programmatische Out-of-Home (OOH)-Kampagne durch, bei der die Plakatwerbung auf der Grundlage von Live-Verkehrsdaten dynamisch geändert wurde. Die Kampagne wurde in die Google Traffic API integriert, um Verkehrsüberlastungen in Echtzeit zu erkennen.

Wenn sich der Verkehr verlangsamte, wurden auf den Plakatwänden kontextabhängige Meldungen angezeigt, wie z. B. „Stehen Sie im Stau?“, die direkt auf die aktuelle Situation der Fahrer eingingen. Die Meldungen änderten sich automatisch, wenn sich die Verkehrsbedingungen änderten.

Diese Umsetzung ermöglichte es McDonald’s, das Durcheinander der Straßenwerbung zu durchbrechen, indem situative Relevanz anstelle von statischen Botschaften eingesetzt wurde. Durch die Verwendung externer Echtzeitdaten wirkten die Anzeigen zeitnah und menschlich, was die Aufmerksamkeit und den Erinnerungswert bei den Autofahrern erhöhte.

Schlüsselmechanismus: Externe Daten in Echtzeit (Google Traffic API) lösen kontextbezogene kreative Änderungen im programmatischen OOH-Inventar aus.

3. Coca-Cola: Retail Media Data Collaboration sorgt für 189% Umsatzsteigerung

Coca-Cola hat seine programmatische Strategie in Singapur durch eine Datenpartnerschaft mit der FairPrice Group, einer der größten Supermarktketten des Landes, erweitert. Die Kampagne wurde mit The Trade Desk DSP durchgeführt.

Coca-Cola wandte sich an FairPrice-Kunden, die innerhalb der letzten ein bis drei Monate Coca-Cola oder ähnliche Produkte gekauft hatten. Die Werbung wurde während des Mondneujahrs (2022-2023) über das Internet, OTT, digitales Audio und digitale Out-of-Home-Anzeigen ausgeliefert.

Die Konversionen wurden direkt auf der FairPrice-Website und in der App-Umgebung nach der Schaltung von programmatischen Display-Anzeigen verfolgt. Die Kampagne erzielte eine Umsatzsteigerung von 189 % mit einer durchschnittlichen Zeit bis zur Konversion von nur 12 Stunden nach der ersten Anzeigenschaltung.

Schlüsselmechanismus: Aktivierung von First-Party-Verkaufsdaten von Einzelhändlern über einen DSP zur Durchführung von programmatischen Full-Funnel-Kampagnen mit geschlossener Schleife.

4. Nike: Wetterbasierte Programmatic Ads, die Echtzeitbedingungen mit Produkten verbinden

Nike hat sich mit der mobilen App The Weather Channel zusammengetan, um programmatische Anzeigen zu schalten , die auf den aktuellen Wetterbedingungen der Nutzer basieren. Die Produktempfehlungen änderten sich dynamisch in Abhängigkeit von lokalen Wettersignalen.

So wurden beispielsweise bei Regen Anzeigen für Regenjacken geschaltet, während bei sonnigem Wetter atmungsaktive Kleidungsstücke aktiviert wurden. Die Nutzer konnten sich direkt zur Nike-Website durchklicken, um die empfohlenen Produkte zu entdecken oder zu kaufen.

Diese Ausführung verband reale Bedingungen mit unmittelbaren Produktbedürfnissen und verkürzte so die Distanz zwischen Kontext und Konversion. Die Kampagne generierte Engagement-Raten, die über den Benchmarks lagen, und übertraf die Effizienz statischer Anzeigen bei der Konversion.

Schlüsselmechanismus: Durch Echtzeit-Wetterdaten ausgelöste dynamische Produktempfehlungen im programmatischen mobilen Inventar.

5. ABC Stout Beer: Programmatische In-Game-Werbung erreicht 86 % Viewability

ABC Stout Beer, das zu Heineken gehört, führte in Myanmar eine programmatische Werbekampagne im Spiel durch, um ABC Extra Stout bei einer jüngeren Zielgruppe zwischen 18 und 34 Jahren neu zu positionieren.

Anstelle von Standard-In-Game-Werbung verwendete die Marke In-Game-Plakate, die so gestaltet waren, dass sie sich natürlich in die Spielumgebung einfügten. Die Platzierung der Werbung wurde so gewählt, dass sie möglichst lange sichtbar ist, ohne das Spiel zu stören.

Die Kampagne erzielte eine Sichtbarkeit von 86 %, erreichte 68 % der Zielgruppe, erzielte eine CTR von 0,27 % und 10 % der Anzeigen wurden angeklickt. Die Ergebnisse zeigen, dass programmatische Platzierungen in der Umgebung die Aufmerksamkeit erhöhen können, ohne auf persönliche Daten angewiesen zu sein.

Schlüsselmechanismus: Programmatische Auswahl des Inventars im Spiel mit Schwerpunkt auf gut sichtbaren, kontextuell integrierten Platzierungen.

6. Procter & Gamble: Hyper-Targeted Programmatic Ads zur Reduzierung von Streuverlusten

Procter & Gamble nutzte programmatische Werbung, um bestimmte Zielgruppen wie junge Mütter und umweltbewusste Verbraucher mit zielgerichteten Botschaften anzusprechen.

Die Kampagne basierte auf detaillierten Zielgruppendaten, um die kreativen Botschaften auf die segmentspezifischen Bedürfnisse und Werte abzustimmen. Diese Präzision verringerte irrelevante Eindrücke und verbesserte sowohl das Engagement als auch die Konversionsraten.

Das Ergebnis: P&G steigerte die Effizienz seiner Kampagnen und verringerte gleichzeitig die Verschwendung von Werbeausgaben. Der Wert ergab sich aus der Zielgenauigkeit, nicht aus dem erhöhten Medienvolumen.

Schlüsselmechanismus: Zielgruppendaten auf Segmentebene ermöglichten ein präzises Targeting und verringerten die Ineffizienzen bei groß angelegten programmatischen Kampagnen.

7. Audi: Dynamisches Retargeting mit mehr als 6.000 kreativen Variationen aus einem Autokonfigurator

Audi startete eine programmatische Kampagne, um die Markteinführung des hochgradig individualisierbaren Audi Q2 zu unterstützen. Die Marke nutzte Daten aus ihrem Online-Autokonfigurator, in dem Nutzer ihre bevorzugten Fahrzeugversionen zusammenstellten.

Nutzer, die mit dem Konfigurator interagierten und zuvor die Website besucht hatten, wurden mit Anzeigen erneut angesprochen, die die von ihnen erstellten spezifischen Konfigurationen widerspiegelten. Über 6.000 kreative Variationen wurden dynamisch generiert, um den Präferenzen der Nutzer und der Trichterstufe zu entsprechen.

Dieser Ansatz führte zu einer viermal höheren Konversionsrate als die früheren, eher traditionellen Kampagnen von Audi. Die Personalisierung fühlte sich individuell an, ohne unendlich viele kreative Varianten zu erfordern.

Schlüsselmechanismus: Dynamische kreative Optimierung auf der Grundlage von Konfigurator-Daten und Retargeting auf der Trichterstufe.

8. Slalom und iProspect: Lower-Funnel-Signal-Optimierung für eine US-Telekommunikationsmarke

Slalom und iProspect unterstützten eine große US-amerikanische Telekommunikationsmarke, die Kabelfernsehen und Breitbanddienste für mehr als 6 Millionen Haushalte und 335.000 Unternehmen in 18 Bundesstaaten anbietet. Die Marke verfügte über umfangreiche Offline- und Online-First-Party-Daten, doch häufige Veränderungen im Kundenstamm erschwerten eine genaue Zielgruppenunterdrückung und Signalaktivierung. Die zentrale Herausforderung bestand darin, neue, nicht abonnierte Zielgruppen im unteren Bereich des Trichters zu erreichen und gleichzeitig bestehende Kunden auszuschließen und die Verschwendung von Medienausgaben zu reduzieren.

Um dieses Problem zu lösen, strukturierten die Teams um, wie Signale von Erstanbietern in programmatischen Kampagnen abgeglichen und aktiviert wurden. Offline-Kundendaten wurden hochgeladen und deterministisch mit Signalen auf Plattformebene abgeglichen, was die Adressierbarkeit und Zielgruppengenauigkeit deutlich verbesserte. Dadurch konnte die Marke die Abdeckung der nutzbaren First-Party-Signale auf 80 % ihrer gesamten Kundendaten erhöhen und die Abgleichsqualität von 60 % auf 90 % verbessern, was ein präziseres Targeting und einen zuverlässigeren Ausschluss aktueller Abonnenten ermöglicht.

Das optimierte Setup verringerte die Ineffizienzen bei den Medien im unteren Trichter und ermöglichte eine prädiktive Modellierung auf der Grundlage von Online- und Offline-Konversionen, einschließlich Call-Center- und In-Store-Verkäufen. Verglichen mit dem vorherigen Ansatz der Marke im unteren Trichter konnte die Kampagne die Kosten pro Aktion um 40 % senken und gleichzeitig die Reichweite bei hochinteressanten Interessenten verbessern. Die Closed-Loop-Analyse ermöglichte eine kontinuierliche Optimierung während des Kampagnenverlaufs und stärkte die Verbindung zwischen der Qualität der Zielgruppe, den Konversionsergebnissen und der Medieneffizienz.

Schlüsselmechanismus: Die Optimierung von First-Party-Signalen und der deterministische Abgleich ermöglichten eine präzise Aktivierung der Zielgruppe, reduzierten Streuverluste und verbesserten die Effizienz im unteren Bereich des Trichters.

5 bewährte programmatische Werbestrategien und Best Practices

Programmatische Werbestrategien definieren, wie Daten, Gebote und Werbemittel zusammenarbeiten, um Kampagnenziele zu erreichen. Jede Strategie konzentriert sich auf die Steuerung einer anderen Leistungsvariablen, z. B. Relevanz, Kosteneffizienz oder Reihenfolge der Botschaften. Die folgenden Praktiken gelten für alle Branchen und Medienkanäle.

1. Präzise Zielsetzung

Präzises Targeting verwendet klar definierte Zielgruppensegmente, die auf Datensignalen und nicht auf allgemeinen demografischen Daten basieren. Effektives Targeting kombiniert First-Party-Daten, kontextbezogene Signale und Verhaltensindikatoren, die auf die Kampagnenziele abgestimmt sind.

Segmentdefinitionen sollten die Absichtsebene und das Trichterstadium widerspiegeln. Enge Segmente reduzieren Streuverluste und verbessern die Gebotseffizienz.

Wann zu verwenden: Wenden Sie präzises Targeting an, wenn Budgeteffizienz und Relevanz wichtiger sind als maximale Reichweite.

2. Dynamische kreative Optimierung (DCO)

Die dynamische Kreativoptimierung passt die Anzeigenelemente auf der Grundlage von Nutzer-, Kontext- und Platzierungssignalen an. Kreative Komponenten wie Überschriften, Bildmaterial und CTAs ändern sich auf Impressionsebene.

DCO verbessert die Relevanz ohne manuelle kreative Vervielfältigung. Leistungssteigerungen ergeben sich aus der Anpassung von Nachrichtenvarianten an den situativen Kontext.

Wann zu verwenden: Verwenden Sie DCO, wenn Kampagnen mehrere Botschaften für verschiedene Zielgruppen, Produkte oder Standorte erfordern.

3. Real-Time Bidding (RTB) und Optimierung

RTB ermöglicht Gebotsentscheidungen auf Impressionsebene auf der Grundlage des prognostizierten Leistungswerts. Die Gebotslogik bewertet den Preis, die Konversionswahrscheinlichkeit und den Wettbewerbsdruck.

Die kontinuierliche Optimierung passt die Gebote anhand von Live-Feedback zur Leistung an. Effektive Setups verhindern überhöhte Ausgaben für geringwertige Impressionen.

Wann zu verwenden: Setzen Sie RTB ein, wenn der Konversionswert zwischen den einzelnen Impressionen erheblich schwankt.

4. Retargeting und sequenzielles Messaging

Retargeting stellt die Verbindung zu Nutzern wieder her, die zuvor mit Anzeigen oder Landing Pages interagiert haben. Sequentielles Messaging steuert die Reihenfolge der Nachrichten auf der Grundlage früherer Kontakte.

Die strukturierte Abfolge unterstützt den schrittweisen Übergang von der Aufmerksamkeit über die Überlegung bis zur Umsetzung. Frequenzkontrollen verhindern eine Überbeanspruchung.

Wann zu verwenden: Aktivieren Sie Retargeting und Sequencing, wenn Kampagnen längere Entscheidungszyklen beinhalten.

5. A/B-Tests und Omnichannel

Bei A/B-Tests werden Werbemittel, Zielgruppen und Gebotsstrategien unter kontrollierten Bedingungen miteinander verglichen. Bei strukturierten Tests werden Variablen isoliert, um Leistungstreiber zu identifizieren.

Omnichannel-Ausführung gewährleistet eine konsistente Darstellung über alle Geräte und Formate hinweg. Eine einheitliche Messung verbindet Leistungsdaten über alle Kanäle hinweg.

Wann zu verwenden: Wenden Sie Tests und Omnichannel-Ausführung an, wenn Sie Kampagnen über mehrere Formate und Geräte hinweg skalieren.

Was sind die beliebtesten Plattformen für programmatische Werbung?

Beliebte Plattformen für programmatische Werbung lassen sich in funktionale Kategorien einteilen, die darauf basieren, wie sie Werbeeinblendungen kaufen, verkaufen, ausliefern, verifizieren oder messen. Jede Plattformkategorie unterstützt eine andere Phase der programmatischen Transaktion.

DSP-Plattformen steuern die Nachfrage, indem sie Werbetreibenden ermöglichen, auf Impressionen zu bieten, Budgets zu kontrollieren, Targeting-Regeln zu definieren und die Auslieferung zu optimieren. Die Auswahl des DSP bestimmt den Zugang zum Inventar, die Flexibilität bei der Gebotsabgabe, die Datennutzung und die Tiefe der Berichterstattung.

SSP-Plattformen steuern das Angebot, indem sie es Verlagen ermöglichen, Inventar anzubieten, Mindestpreise festzulegen und Nachfragequellen zu kontrollieren. SSP-Funktionen beeinflussen Füllraten, Ertragsoptimierung und Bestandstransparenz.

Anzeigenserver liefern Werbemittel aus und setzen Auslieferungsregeln durch. Ad-Server steuern Frequency Capping, Kreativrotation und Impression Logging kanalübergreifend.

Medienplattformen für den Einzelhandel erweitern den programmatischen Einkauf auf handelsgesteuerte Umgebungen. Das Medieninventar des Einzelhandels nutzt First-Party-Shopper-Daten, um leistungsorientierte Kampagnen zu unterstützen.

Überprüfungs- und Messplattformen validieren die Sichtbarkeit, erkennen ungültigen Traffic und bewerten die Markensicherheit. Diese Tools schützen die Medienqualität und unterstützen eine zuverlässige Berichterstattung.

Bewerten Sie programmatische Werbeplattformen anhand der folgenden Kriterien:

• Zugang zum Inventar und Umfang
• Datenintegration und Nutzungskontrolle
• Technologie-Integrationen
• Gebührenstruktur und Transparenz
• Granularität der Berichterstattung
• Qualitäts- und Sicherheitskontrollen

Sollte ich als Marketingexperte programmatische Werbung einsetzen?

Marketingexperten sollten programmatische Werbung einsetzen , wenn Skalierung, Automatisierung und datengesteuerte Optimierung erforderlich sind. Programmatische Werbung unterstützt eine komplexe Medienausführung, die durch manuellen Einkauf nicht effizient aufrechterhalten werden kann.

Der programmatische Anzeigeneinkauf passt zu leistungsorientierten Strategien, die von kontinuierlichen Tests, der Verfeinerung der Zielgruppe und messbaren Ergebnissen abhängen. Teams ohne Tracking-Infrastruktur oder Analysekapazitäten sind einem höheren operativen Risiko ausgesetzt.

Welche Unternehmen bieten Programmatic Advertising Services an?

Programmatische Werbedienste werden von Technologieanbietern, Mediaagenturen und Hybridanbietern angeboten. Der Leistungsumfang reicht vom Plattformzugang bis zum vollständigen Kampagnenmanagement.

Technologieanbieter bieten einen Selbstbedienungs- oder verwalteten Zugang zu DSPs, Datentools und Berichtssystemen. Agenturen liefern Strategie, Ausführung, Optimierung und kreative Koordination. Hybridanbieter kombinieren Plattformtechnologie mit verwalteten Dienstleistungen.

Was ist der Unterschied zwischen programmatischer Werbung und Display-Werbung?

Der Unterschied zwischen programmatischer Werbung und Display-Werbung liegt im Kaufmechanismus und nicht im Anzeigenformat. Programmatische Werbung bezieht sich auf die automatisierte Kaufmethode, während Display-Werbung ein visuelles Anzeigenformat ist.

Programmatische Werbung beschreibt, wie Anzeigen gekauft werden, nicht wie sie aussehen. Display-Anzeigen können manuell oder programmatisch gekauft werden.

Programmatic Media Buying kann Display-, Video-, Native-, Audio- und Connected-TV-Formate ausliefern. Diese Unterscheidung bedeutet, dass Display-Werbung das kreative Erscheinungsbild und die Art der Platzierung definiert, während programmatische Werbung die Transaktion und die Entscheidungslogik hinter der Auslieferung definiert.

Eine einzelne Display-Anzeige kann je nach Kaufmethode sowohl in programmatischen als auch in nicht-programmatischen Kampagnen erscheinen.

Was ist der Unterschied zwischen Programmatic Advertising und Real-Time Bidding (RTB)?

Der Unterschied zwischen programmatischer Werbung und Echtzeitgeboten liegt im Umfang und in der Ausführung. Programmatische Werbung istder breitere Automatisierungsrahmen, während Echtzeitgebote eine Transaktionsmethode innerhalb dieses Rahmens sind.

RTB führt Auktionen auf Impressionsebene in Echtzeit durch und nutzt die Dynamik offener Börsen. Programmatische Werbung umfasst auch Angebote auf privaten Marktplätzen und programmatische garantierte Einkäufe, die nicht auf offenen Auktionen beruhen.

Diese Unterscheidung bedeutet, dass RTB immer mit einer Auktion verbunden ist, während programmatische Werbung über Festpreis- oder vorverhandelte Vereinbarungen funktionieren kann. RTB ist eine Kaufoption innerhalb des programmatischen Einkaufs und kein eigenständiges Werbemodell.

Was ist der Nutzen von Landing Pages in der programmatischen Werbung?

Landing Pages dienen als Post-Click-Conversion-Ebene in der programmatischen Werbung. Programmatische Anzeigen erzeugen Nachfrage und Klicks, während Landing Pages bestimmen, ob diese Nachfrage in messbare Ergebnisse umgewandelt wird.

Verbinden Sie die Ausführung der Medien mit den Ergebnissen, indem Sie Impressionen und Klicks mit Konversionen verknüpfen und eine genaue Analyse der Kampagnenleistung unterstützen.

Landing-Page-Plattformen wie Landingi unterstützen diese Ausrichtung, indem sie eine schnelle Vervielfältigung und Bearbeitung von Seiten für verschiedene programmatische Segmente ermöglichen. Auch Landing Page passen das Angebot an den Kontext der Zielgruppe an. Segmentiertes Messaging stimmt den Inhalt auf die Zielgruppe, die Kampagnenabsicht und die Traffic-Quelle ab, ohne die Medieneinrichtung zu ändern.

Testen verwandelt Landing Pages in Optimierungswerte. A/B-Experimente für Überschriften, Layouts und Formulare identifizieren Varianten, die die Konversionsraten und Kosteneffizienz verbessern. In Landingi können Teams A/B-Tests direkt auf Landing Pages durchführen, um Varianten zu vergleichen, ohne Seiten neu zu erstellen oder die laufende programmatische Bereitstellung zu unterbrechen.

Die Messung schließt den Kreis zwischen Medien und Ergebnissen. Das Landing-Page-Tracking verbindet Impressionen und Klicks mit CPA und ROAS und ermöglicht eine genaue Bewertung der programmatischen Leistung.

Ohne eine konversionsorientierte Landing-Page-Ebene bleibt die programmatische Optimierung unvollständig. Media-Entscheidungen können die Ergebnisse nur dann verbessern, wenn das Post-Klick-Verhalten in die Logik der Zielgruppe, der Kreation und der Gebote einfließt.

Erstellen Sie wirksame Landing Pages für Ihre programmatischen Anzeigen

Programmatische Werbung entscheidet, wer die Anzeige sieht und wann, während Landing Pages entscheidet, was nach dem Klick passiert. Diese Post-Click-Ebene übersetzt automatisierte Medienentscheidungen in echte Geschäftsergebnisse.

Gut gestaltete Landing Pages erweitern die Logik des programmatischen Anzeigenkaufprozesses. Die Übereinstimmung von Werbemitteln und On-Page-Inhalten sorgt für Relevanz und rechtfertigt das Gebot für jede Impression.

Auf Konversion ausgerichtete Seiten schützen auch den Wert des programmatischen Verkehrs. Schnelle Ladezeiten, eine klare Struktur und eine einheitliche Absicht verhindern, dass der Abbruch durch Reibung und nicht durch mangelndes Interesse verursacht wird.

Die Optimierung hört nicht beim Bieten auf. Das Testen von Landing-Page-Varianten offenbart, wie verschiedene Zielgruppen nach dem Klick reagieren, und zeigt Möglichkeiten auf, die die Media-Metriken allein nicht zeigen können.

Wenn die Landing-Page-Leistung in die Auswahl der Zielgruppe, die kreativen Entscheidungen und die Gebotslogik einfließt, wird programmatische Werbung zu einem geschlossenen Optimierungskreislauf und nicht zu einer einseitigen Traffic-Quelle.

Wenn Sie eine praktische Möglichkeit suchen, programmatische Anzeigen mit schneller Seitenerstellung, Tests und Optimierung an einem Ort zu verbinden, sollten Sie Landingi als Post-Click-Layer verwenden.

Von der Strategie zu den Ergebnissen

Erstellen, starten und optimieren Sie Landing Pages, die Ihren digitalen Werbezielen entsprechen.

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