Heute besteht die Notwendigkeit, neue Ans\u00e4tze zur Zielgruppenbildung zu verfolgen, die erheblich von den Strategien der vergangenen Jahre abweichen. Diese Notwendigkeit ist in regulatorischen \u00c4nderungen begr\u00fcndet, insbesondere in der Einf\u00fchrung des Digital Markets Act, einer von der Europ\u00e4ischen Kommission initiierten Verordnung, die am 6. M\u00e4rz 2024 in Kraft getreten ist. <\/p>\n
Der DMA ist nicht direkt mit Methoden zur Zielgruppenbildung verkn\u00fcpft, beeinflusst diese jedoch. In den folgenden Abschnitten werden wir sehen, wie.<\/p>\n
Der DMA zielt einerseits darauf ab, die Privatsph\u00e4re der Nutzer zu sch\u00fctzen, und andererseits darauf, einen faireren und gleichberechtigteren Wettbewerb auf den digitalen M\u00e4rkten zu gew\u00e4hrleisten. <\/strong><\/p>\n Eine der relevantesten Neuerungen, die der DMA einf\u00fchrt, betrifft die Figur der Gatekeeper: W\u00e4chter, die den Zugang zu digitalen Funktionalit\u00e4ten regulieren und spezifische Anforderungen erf\u00fcllen m\u00fcssen, um als solche eingestuft zu werden. Zu den Kriterien geh\u00f6ren: eine signifikante Gr\u00f6\u00dfe mit Einnahmen von \u00fcber 7 Milliarden Euro in den letzten drei Jahren; umfassender Zugang zu Nutzerdaten; und eine solide Marktposition. <\/p>\n Die derzeit als Gatekeeper identifizierten Unternehmen sind: Alphabet (Googles Holdinggesellschaft), Amazon, Apple, ByteDance (die Holdinggesellschaft, die TikTok kontrolliert), Meta und Microsoft. Diese sechs Giganten verwalten insgesamt 22 \u201eCore Platform Services\u201c, die verschiedene Sektoren abdecken: Marktpl\u00e4tze, soziale Netzwerke, Online-Werbedienste, Betriebssysteme, Suchmaschinen und Browser. <\/p>\n F\u00fcr den DMA liegt die Bedeutung der Gatekeeper in ihrer F\u00e4higkeit, die Marktdynamik erheblich zu beeinflussen, da ihre Kontrolle \u00fcber bestimmte Plattformen den Zugang f\u00fcr kleinere Wettbewerber einschr\u00e4nken kann. <\/strong>Um diesem Trend entgegenzuwirken und ein faireres Marktumfeld zu f\u00f6rdern, m\u00fcssen Gatekeeper bestimmte Verpflichtungen erf\u00fcllen, n\u00e4mlich:<\/p>\n Google hat im Hinblick auf die Einhaltung des DMA angek\u00fcndigt, dass es ab 2024 unerl\u00e4sslich sein wird, eine explizite Zustimmung einzuholen, bevor Daten an Plattformen gesendet werden. Zu diesem Zweck hat Google begonnen, Technologien zur Einwilligungsverwaltung zu verbessern und zu aktualisieren, die, obwohl bereits vor 2024 entwickelt, f\u00fcr die Einhaltung der neuen Vorschriften entscheidend geworden sind: Dies ist der Fall beim Consent Mode. <\/p>\n Der Consent Mode ist eine im September 2020 eingef\u00fchrte Technologie, deren Einf\u00fchrung nicht zwingend, aber dringend empfohlen wurde. Mit dem Inkrafttreten des Digital Markets Act hat er jedoch neue Bedeutungen und Anforderungen erhalten. <\/p>\n Der Consent Mode erm\u00f6glicht das Senden von cookieless-Signalen an Google, d. h. ohne den Einsatz von Cookie-basierten Technologien, f\u00fcr Nutzer, die ihre Zustimmung nicht erteilt haben. Dies f\u00fchrt sowohl zu beobachteten als auch zu modellierten Conversions. Im zweiten Fall modelliert Google zustimmungsfreie und anonymisierte Daten durch die Anwendung von Machine-Learning-Techniken, um die Anzahl der Nutzer zu sch\u00e4tzen, die tats\u00e4chlich eine Conversion abgeschlossen haben. <\/p>\n Die Schl\u00fcsselparameter, die die Struktur des Consent Mode unterst\u00fctzen, sind \u201ead_storage\u201c, das die Speicherung von werbebezogenen Informationen verwaltet, und \u201eanalytics_storage\u201c, das Informationen zur Datenanalyse handhabt.<\/p>\n Diese Parameter zeigen an, ob der Nutzer der Verfolgung zu Marketingzwecken zugestimmt hat oder nicht. Wenn der Nutzer die Erlaubnis erteilt, lautet der Wert \u201egranted\u201c; andernfalls lautet er \u201edenied\u201c. <\/p>\n Im Jahr 2024 wurden mit der Einf\u00fchrung des DMA zwei weitere werbebezogene Parameter eingef\u00fchrt:<\/p>\n Diese beiden Parameter k\u00f6nnen nicht von \u201ead_storage\u201c getrennt werden, da sie als dessen Untermenge betrachtet werden. Ihre Implementierung hat erhebliche Auswirkungen auf das Tag-Management sowie die Erstellung und Bereitstellung von Zielgruppen f\u00fcr Plattformen. Wenn ein Nutzer seine Zustimmung erteilt, funktionieren Tags normal und aktivieren First-Party-Tracking-Cookies, die vom cookieless-Kontext unber\u00fchrt bleiben. Dies erm\u00f6glicht ein effektives Tracking: Die erzielten Conversions sind die tats\u00e4chlich von den Werbemessplattformen beobachteten. Wenn andererseits die Zustimmung verweigert wird, werden Tags aktiviert, die keine Cookies speichern und lediglich Signale senden, die den Status der verweigerten Zustimmung anzeigen. Im Falle einer Conversion wird ein Signal gesendet, das anonyme Informationen sammelt, z. B. \u00fcber die vom Nutzer verwendete Technologie, jedoch ohne weitere granulare Details. Was Analytics betrifft, werden Signale bez\u00fcglich besuchter Seiten und aufgezeichneter Ereignisse gesendet, ebenfalls ohne Cookies. Diese Daten werden dann von Google modelliert, um den Plattformen eine Sch\u00e4tzung zu liefern, die, obwohl nicht vollst\u00e4ndig pr\u00e4zise, den tats\u00e4chlichen Conversion-Raten der Plattformen nahekommt.<\/strong> Eine Nicht-Implementierung des Consent Mode f\u00fchrt zu: <\/p>\n Es gibt zwei M\u00f6glichkeiten, den Consent Mode zu implementieren:<\/p>\n Vor diesem Hintergrund ist es f\u00fcr Unternehmen entscheidend geworden, effektive Strategien zu identifizieren und umzusetzen, die nicht nur den aktuellen Vorschriften entsprechen, sondern es ihnen auch erm\u00f6glichen, in diesem neuen, offeneren und wettbewerbsintensiveren Marktumfeld zu profitieren.<\/p>\n Der Prozess der Verwaltung von Nutzerzustimmungen wurde durch strenge Vorschriften wie die DSGVO vorangetrieben, die obligatorische Cookie-Banner einf\u00fchrte. Diese Vorschriften haben oft zu umfassenden Diskussionen und \u00dcberlegungen bei Datenschutzbeauftragten (DSB) und Rechtsabteilungen von Unternehmen gef\u00fchrt, was die Notwendigkeit mit sich brachte, die rechtliche Compliance mit den gesch\u00e4ftlichen Auswirkungen in Einklang zu bringen. In einigen F\u00e4llen umfasste dies Kosten-Nutzen-Bewertungen, die dazu f\u00fchrten, dass einige Unternehmen das Risiko eingingen, die Vorschriften zur Cookie- und Einwilligungsverwaltung nicht vollst\u00e4ndig einzuhalten. <\/p>\n Derzeit ist das Ignorieren der Zustimmungseinholung gleichbedeutend mit dem Verzicht auf digitale Werbung. Es ist daher entscheidend, konform zu sein und zu verstehen, wie Zustimmungen, die auf unterschiedliche Weise in verschiedenen Kontexten ausgedr\u00fcckt werden, gehandhabt werden. Zum Beispiel im Fall von Nutzern, die Marketing- und Messzustimmung \u00fcber eine Kundenkarte erteilen, aber die Zustimmung auf der Unternehmenswebsite verweigern. <\/p>\n Dies ist die Herausforderung f\u00fcr moderne Unternehmen: dynamisch und resilient zu sein, insbesondere f\u00fcr diejenigen, die sowohl in der physischen als auch in der digitalen Welt mit unterschiedlichen Nutzerinteraktionspunkten agieren.<\/p>\n Eine L\u00f6sung besteht darin, das Datenmanagement in einem zentralen Cloud Data Warehouse zu b\u00fcndeln. Dieser Ansatz erm\u00f6glicht es, Transaktions- und Verhaltensdaten zu sammeln und mit Zustimmungsdaten zu integrieren, wodurch eine Plattform entsteht, die stets auf dem neuesten Stand der Nutzerzustimmung ist und angemessen reagieren kann. <\/strong><\/p>\n Ein einziger, zentralisierter Punkt f\u00fcr die Einwilligungsverwaltung versetzt das Unternehmen in eine vorteilhafte Position hinsichtlich der durch die digitalen Rechtsakte auferlegten Verpflichtungen.<\/p>\n Die digitalen Rechtsakte beeinflussten den Prozess der Verkn\u00fcpfung von Diensten gro\u00dfer digitaler Akteure, wodurch es unm\u00f6glich wurde, Nutzerverhalten zwischen verschiedenen Eigenschaften ohne explizite Nutzerzustimmung zu verkn\u00fcpfen.<\/p>\n Die Entkopplung f\u00fchrt nicht zwangsl\u00e4ufig zu einer Verschlechterung der Zielgruppen, aber es ist unter Analysten und digitalen Plattformen selbst weithin anerkannt, dass die Qualit\u00e4t interner Zielgruppen, wie sie beispielsweise innerhalb von YouTube oder sogenannte \u201eLife Events\u201c-Zielgruppen gesammelt werden k\u00f6nnten, abnehmen wird. Dieses Ph\u00e4nomen wird durch das Auslaufen von Drittanbieter-Cookies noch verst\u00e4rkt. <\/p>\n Um qualitativ hochwertige Zielgruppen zu erhalten, ist es unerl\u00e4sslich, die Zustimmung der Nutzer einzuholen und First-Party-Zielgruppen zu erstellen. Bei der Online-Suche nach Best Practices f\u00fcr digitale Rechtsakte und wie auf die Entkopplung reagiert werden kann, findet man First-Party-Zielgruppen unter den ersten Strategien. Google hat beispielsweise zahlreiche Webinare zu diesem Thema organisiert. <\/p>\n Um First-Party-Zielgruppen effektiv aufzubauen, ist neben der Zustimmung ein robuster Datenaggregationspunkt entscheidend. Dar\u00fcber hinaus spielen KI-Algorithmen eine Schl\u00fcsselrolle in diesem Prozess, indem sie die dynamische Anreicherung und Segmentierung der Kundenbasis erm\u00f6glichen. Ein Beispiel ist der RFM-Algorithmus zur Identifizierung der wichtigsten Kunden. Oder spezifische Algorithmen zur Analyse von Nutzerinteressen. Diese Daten k\u00f6nnen, sobald sie angereichert und modelliert sind, dann verwendet werden, um \u201eSeed Audiences\u201c zu bilden, die als Grundlage f\u00fcr Lookalike-Kampagnen dienen. <\/p>\n In der Vergangenheit gab es einige Verwirrung bez\u00fcglich Lookalike-Kampagnen aufgrund von Googles Entscheidung, \u201e\u00e4hnliche Zielgruppen\u201c einzustellen. Tats\u00e4chlich wurden diese durch einen neuen Satz von Algorithmen ersetzt, die \u00c4hnlichkeiten auf unterschiedliche Weise nutzen. <\/p>\n Die Bytek Prediction Platform nutzt k\u00fcnstliche Intelligenz und First-Party-Daten, um Nutzer zu clustern und klar definierte Zielgruppen zu erstellen, die kontinuierlich an Werbeplattformen gesendet werden k\u00f6nnen, um sie optimal in Kampagnen einzusetzen.<\/p>\n Customer Matching ist eine Methode, die es Unternehmen erm\u00f6glicht, First-Party-Daten, wie eine gehashte E-Mail-Adresse, zur Identifizierung von Nutzern zu verwenden und diese an Werbeplattformen wie Google, Meta oder TikTok zu senden. Diese pr\u00fcfen dann, ob die gehashte E-Mail-Adresse in ihren Systemen vorhanden ist, ohne die spezifische Identit\u00e4t des Einzelnen preiszugeben, um die Privatsph\u00e4re zu wahren. Wird die E-Mail erkannt, erm\u00f6glichen sie Unternehmen, Retargeting-Kampagnen durchzuf\u00fchren. <\/p>\n Diese Technik wurde als wegweisende Strategie f\u00fcr digitales Marketing angesehen, da sie den Einsatz von Drittanbieter-Cookies vermeidet und von einer direkten 1:1-Beziehung zwischen Plattformen und Nutzern profitiert. Wie wir jedoch gesehen haben, hat die Einf\u00fchrung des DMA neue Herausforderungen mit sich gebracht: Google und andere Plattformen ben\u00f6tigen eine explizite Zustimmung, um personalisierte Werbung \u00fcber Customer Match anzuzeigen. <\/p>\n Um Customer Match zu implementieren, verlangt die Plattform, wenn man sich entscheidet, Daten \u00fcber eine CSV-Datei an Google zu \u00fcbertragen, dass Werbetreibende best\u00e4tigen, dass sie eine spezifische Zustimmung zur Personalisierung von Anzeigen haben. Dies erfordert eine doppelte Best\u00e4tigung \u00fcber ein Banner. Die Verantwortung f\u00fcr die Einhaltung liegt daher bei den Werbetreibenden. Wenn die Daten hingegen \u00fcber APIs \u00fcbertragen werden, muss die Zustimmung zur Anzeigenanpassung f\u00fcr jeden Nutzer spezifisch angegeben werden, wobei zu vermerken ist, ob und f\u00fcr welche Arten von Daten der Nutzer seine Zustimmung erteilt hat. <\/p>\n Es ist daher notwendig, die Handhabung der Zustimmung selbst zu \u00fcberdenken. Durch den Einsatz von Tools wie BigQuery zur Zentralisierung von Daten k\u00f6nnen Zielgruppen dynamisch entsprechend den \u00c4nderungen der Nutzerzustimmung aktualisiert werden.<\/strong> Ohne diese spezifischen Zustimmungsdaten in Google wird die entsprechende Datenzeile von der Plattform ignoriert.<\/p>\n Dieser Aspekt erh\u00e4lt oft nicht die Aufmerksamkeit, die er verdient: Um die Verwaltung des Consent Mode zu optimieren, ist es unerl\u00e4sslich, auch an der Consent Management Platform zu arbeiten. Eine unzureichende Konfiguration dieser Elemente kann nicht nur Auswirkungen auf die Zielgruppe, sondern auch auf die Conversions selbst haben. In einem Kontext, in dem Werbekampagnen zunehmend von k\u00fcnstlicher Intelligenz gesteuert werden und von Conversions f\u00fcr die Pflege und das Training von Algorithmen abh\u00e4ngen, kann eine schlechte Kampagnenleistung direkt auf ein suboptimales Einwilligungsmanagement zur\u00fcckgef\u00fchrt werden. <\/p>\n Google hat zwei L\u00f6sungen eingef\u00fchrt, um diesen Herausforderungen zu begegnen. Die erste, die wir bereits gesehen haben, ist der Consent Mode, der Conversions an F\u00e4lle anpasst, in denen keine Nutzerzustimmung vorliegt. Die zweite L\u00f6sung ist Enhanced Conversion<\/strong>, eine Technologie, die es erm\u00f6glicht, ein Conversion-Signal zu senden, selbst wenn der Nutzer nicht \u00fcber traditionelle Pixel verfolgt wird, indem pers\u00f6nliche Daten genutzt werden. Diese Technologie kann \u00fcber APIs implementiert werden, wodurch Betreiber Daten, die in ihrem Cloud Data Warehouse gesammelt wurden, wie die E-Mail-Adresse des Nutzers, das Conversion-Datum und den Transaktionswert, nutzen k\u00f6nnen, um diese Informationen an Werbeplattformen zu \u00fcbermitteln. Da Nutzer oft verschiedene Dienste mit derselben E-Mail-Adresse nutzen, k\u00f6nnen Plattformen die Anzeige einer Werbung mit einer spezifischen Conversion verkn\u00fcpfen und so der entsprechenden Werbekampagne die Gutschrift zuweisen.<\/strong> <\/p>\n Dieser Attributionsprozess, einst vorherrschend in Branchen wie der Automobilindustrie \u2013 wo der Kauf Monate nach dem ersten Kontakt, nach einer Probefahrt, erfolgen kann \u2013 wird heute f\u00fcr alle Arten von Unternehmen als unerl\u00e4sslich angesehen. Ohne diese Praxis k\u00f6nnte eine erhebliche Anzahl von Conversions verloren gehen. Die Modellierung von Conversions allein durch den Consent Mode ist m\u00f6glicherweise nicht effektiv genug. <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Heute besteht die Notwendigkeit, neue Ans\u00e4tze zur Zielgruppenbildung zu verfolgen, die erheblich von den Strategien der vergangenen Jahre abweichen. Diese Notwendigkeit ist in regulatorischen \u00c4nderungen begr\u00fcndet, insbesondere in der Einf\u00fchrung des Digital Markets Act, einer von der Europ\u00e4ischen Kommission initiierten Verordnung, die am 6. M\u00e4rz 2024 in Kraft getreten ist. Der DMA ist nicht direkt […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":1966,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[42],"tags":[],"class_list":["post-1965","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-regulierung"],"yoast_head":"\n\n
Consent Mode: Was er ist und wie er funktioniert<\/h2>\n
\n
\n
\n
L\u00f6sungen f\u00fcr die Herausforderungen durch digitale Rechtsakte<\/h2>\n
Dynamische Zustimmung mit dem Modern Data Stack<\/h3>\n
Fokus auf First-Party-Zielgruppen<\/h3>\n
Customer Match<\/h3>\n
Conversion Push<\/h3>\n