Trotz der vielfältigen Möglichkeiten von Online-Werbung, zögern viele Werbetreibende davor, mehr Budgets in Internetwerbung zu investieren. Ein Grund dafür ist die häufig als mangelhaft bezeichnete Transparenz der Auslieferungen. Speziell bei automatisierten Einkaufsverfahren landen nicht alle Auslieferungen auf gewünschten Umfeldern oder werden von regulären Internetnutzern betrachtet. So berichtete Mercedes beispielsweise 2014 davon, dass eine Online-Kampagne von mehr Bots als von menschlichen Internetnutzern aufgerufen wurde. Auch Zahlen zur Sichtbarkeit der Werbemittel zeigen starke Unterschiede zwischen den verschiedenen Publishern auf. In seinem Vortrag zeigt Felix Badura, wie Werbetreibende und Publisher angesichts dieser Themen sicherstellen können, dass ihre Werbeschaltungen optimal wirken.
2. Der Weg zur Werbewirkung
Werbekontakt(e)
Ergebnis
(z.B. Conversion)
Direct Response Kampagne
Branding Kampagne (research online, purchase offline)
Werbekontakt(e) Ergebnis?
3. Impact-Nachweis bei Branding Kampagnen
Verkäufe
Werbedruck
Modellierung Befragung
Recall
Awareness
Analyse der Auswirkungen des Werbedrucks
auf die Umsätze auf Basis von (z.B.)
Regressionsmodellen
Werbewirkungsbefragung von Usern mit
dokumentiertem Kampagnenkontakt und
vergleich mit Kontrollgruppe.
Möglichkeit zur Ableitung von KPIs,
welche mit den gewünschten Parametern korrelieren
4. Mögliche KPIs zur Bewertung von Branding Kampagnen
Impact
Hygienefaktoren (Grundbedingungen)
• Die Werbung kommt technisch korrekt im Client des Users an
• Die Werbung wird sichtbar
• Die Auslieferung erfolgt auf einem akzeptablen Umfeld (brand safe)
• Auslieferung im gewünschten geographischen Gebiet
• Kein Non-Human Traffic bzw. Fraud
Leistungsfaktoren (je mehr desto besser)
• Dauer der Sichtbarkeit
• Zielgruppengenauigkeit
Begeisterungsfaktoren
• Format oder Seite schaffen außergewöhnliche Aufmerksamkeit (z.B. geringer Clutter)
6. 6
6 7
5 8
1 2
9
Auslieferungsprozess bei Ausspielen
des Ad-Tags durch die Agentur (Redirect)
3 4
Seitenaufruf auf Publisherseite
Server von dem das Creative geladen wird
Ggf. Tracking Server
Vermarkter Ad-Server
Agentur Ad-Server
1. Ad-Call Script der
Publisher-Seite
fordert Ad-Tag an
2. Vermarkter-
Adserver liefert
Redirect Tag aus
5. Browser fordert
das Creative an
9. Das Werbemittel ist
in der Seite
angekommen
6. Browser fordert
Tracking Scripte an
7. Tracking Scripte
werden ausgeliefert
8. Das Ad Creative
(ca. 100kb) wird
ausgeliefert
3. Redirect-Tag
fordert Agentur Ad-
Tag an
4. Agentur-Adserver
liefert Ad-Tag aus
7. 7
Nicht alle angeforderten Ads kommen
tatsächlich im Browser des Users an –
dennoch werden sie meist verrechnet
Schematische Darstellung
Vom Vermarkter-Adserver
ausgelieferte Redirect-
Tags Vom Agenturserver
ausgelieferte Ad-Tags
Beim User gerenderte
Ad-Tags (inkl. Tracking
Script) => extern
validierbare Ad
Impressions Fertig geladene Ads
=> Received Ad
Impressions Sichtbar gewordene
Ads
Mögliche Verluste
durch:
• zeitliche
Verzögerung
(Aufruf wird
vorher beendet)
Mögliche Verluste
durch:
• zeitliche
Verzögerung
(Aufruf wird
vorher beendet)
• Ad-Blocker
• Fehlende
Javascript-
Unterstützung bei
ca. 1% der User
(kann tlw. zu
Problemen
führen)
Mögliche Verluste
durch:
• zeitliche
Verzögerung
(Aufruf wird
vorher beendet)
• Aufrufe durch
Bots
• Flash Werbemittel
trotz fehlendem
Flash-Plugin
Mögliche Verluste
durch:
• zeitliche
Verzögerung
(Aufruf wird
vorher beendet)
• Schlechte
Positionierung
des Ads
8. 8
Ladezeiten: In AT wurde die Internetpenetration
vor allem durch mobile Anschlüsse gesteigert
Quelle: RTR (Telekom
Regulierungsbehörde)
11. 63% aller AIs werden sichtbar => 37% nicht!
meetrics.com/
benchmarks
63percent
visibility rate (50/1)
17,7seconds
Ø view time (all ads)
12. 12
Die vier Hauptgründe für die
(Un-)Sichtbarkeit von Werbemitteln
User
scrollt nicht
Ad rendert
nicht vollständig
User scrollt zu
schnell nach unten
User klickt sofort weiter und
verlässt die Seite
15. 15
Bei Brand-Safety Überprüfungen wird sichergestellt,
dass Ads nicht in einem unerwünschten Umfeld laufen
• Vor allem bei programmatischer Medienbuchung ist oft unklar, wo genau eine Werbung läuft
• Eingesetzte Methoden:
Whitelist-Abgleich (Auslieferungen nur auf „guten“ Domains)
Blacklist-Abgleich (keine Auslieferung auf bereits bekannten problematischen Domains)
Keyword Scan des Seiteninhalts
17. 17
Auf Basis von IP-Range Daten kann die Geographie eines
Users bereits VOR der Auslieferung geprüft werden
Dennoch zeigt sich auch bei
dynamischen Schaltungen (RTA,
Rotationen, Targetings) häufig ein
signifikanter Auslandstraffic-Anteil
21. 21
Um Traffic auf unattraktive Webseiten zu lenken, werden
tlw. automatisierte Surfbars eingesetzt
Testlink verfügbar z.B. unter http://www.crunchingbaseteam.com/ajaxtabs/1.htm
Seiten wie Ebesucher.de oder
Autovisitor.de bieten Webmastern
Aufrufe der Surfbar Community zu
extrem günstigen TKPs an.
Diese werden anteilig an die User
weitergereicht, welche dazu lediglich
ihren Browser im Hintergrund laufen
lassen müssen während er automatisch
Seiten aufruft.
24. 24
Botnets nutzen die Rechner von echten Usern um im
Hintergrund unsichtbare Zusatzbrowser zu starten
• Die Infektion eines Rechners erfolgt beispielsweise über die Installation eines
Browser-Addons durch einen User
• Die Applikation startet immer wenn der User Internetzugang hat einen unsichtbaren
Hintergrundprozess (headless browser)
• Dieser verbindet sich mit einem Steuerungsserver um zu erfahren, welche Seiten
aufgerufen werden sollen
• Neben der menschlichen Internetnutzung kann auf diese Weise von einer
unverdächtigen IP-Adresse auch „non-human Traffic“ ausgehen
• Die Betrüger verdienen auch hier daran, dass sie den Traffic entweder selbst
monetarisieren oder weiterverkaufen
25. Zur Infektion werden häufig ungeprüfte Add-
Ons oder vermeintliche Plug-Ins genutzt
26. 26
Zur Erkennung von Bots können Verification Anbieter
auf statistische bzw. Seitenaufrufspezifische Verfahren setzen
Ein Weg zur Identifikation von irregulärem Traffic
ist der Vergleich von erwarteter und
vorgefundener Verteilung bestimmter Merkmale.
Meetrics nutzt zusätzlich auch
seitenaufrufspezifische Verfahren und biometrische
Methoden zur Erkennung von Fraud.
Meetrics setzt u.a. auf eine
zum Patent angemeldete
Methode zur Erkennung des
Leseverhaltens um auf
unnatürliche Lesemuster zu
schließen.
Example for reading pattern
Expected
InternetExplorer
Chrome
Firefox
Safari
Irregular pattern
InternetExplorer
27. 27
Neben der Art des Traffics, kann auch die Seite selbst
betrügerisch aufgebaut sein – Beispiel Referrer Fraud
28. 28
Beim „Referrer Forging“ geben Publisher beim Verkauf
ihrer Werbeplätze falsche Domainnamen an um
domainbezogene Black-/Whitelists zu umgehen
Die besuchte Domain ist
sopranodrum.info
Auf dem Ad-Exchange (im Beispiel adnxs = Appnexus) wird im Rahmen des gleichen
Seitenaufrufs bei einer Ad Impression als Absenderadresse (Referrer) vox.com, bei der
nächsten Ad Impression dann way2sms.com angegeben.
29. 0x0 Iframes: Einige Seiten packen
Werbeauslieferungen in unsichtbare Iframes
29
Beispiel: fairytail-tube.org
Mehrere hundert Ad-Server Calls (und
Responses) bei einem Seitenaufruf obwohl
sich nur ein Ad-Slot auf der Seite befindet
30. Oft werden verschiedene Fraud-Methoden kombiniert
(Bsp. Ad Farm mit Auto-Refresh und falschem Refererrer)
32. 32
Source: Google GDN analysis, 2013: http://adwords.blogspot.co.at/2013/04/the-importance-of-being-seen.html
Beispiel Google Display Network: Starke
Korrelation zwischen View Time und Klickraten
33. Zahlreiche Studien zeigen, dass sich erst mit längeren
Sichtbarkeitsdauern Werbewirkung einstellt
Erfolgsfaktoren (z.B.):
Conversion
Clicks
Werbeerinnerung
5 Sec. 20 Sec.0 Sec.
Sichtbarkeits-
dauer
Effekt!
Schematische Darstellung basierend auf mehreren Erhebungen aus 2014. Quellen: Branding: Auswertung von 3 (UAP) Kampagnen im UIM
Netzwerk, n=2731 , CTRs: http://www.werbeplanung.at/news/marketing/2014/05/meetrics-analysiert-visibility-im-orf-at-netzwerk
Conversions: http://www.exchangewire.com/blog/2014/01/13/moneysupermarket-invests-in-viewability-tech-over-opaque-trading-desks/
Kein Effekt
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In Kooperation mit Panelanbietern kann analysiert werden,
welche Personen auf bestimmten Seiten erreicht wurden
1. Panel-Teilnehmer
besucht Werbeträger
4. Prüfung ob Cookie mit User ID
vorhanden ist. Falls ja: ID +
Kontaktqualität aufzeichnen
Werbeträger Ad-Server
3. Meetrics erfasst
Kontaktqualität der
Auslieferung
2. Ad Server übermittelt
Werbung inkl. Tracking-
Code
Meetrics
In Kooperation mit
36. 36
Die verschiedenen Merkmale der Zielgruppenerreichung
können bereits zur Kampagnenlaufzeit auf Placementebene
analysiert und zur Optimierung verwendet werden
Variablen:
• Haushaltseinkommen
• Haushaltsgröße
• Alter
• Geschlecht
• Bildung/Beschäftigung
• Geographie
sowie daraus kombinierte Zielgruppen.
41. 41
Zahlreiche Advertiser, Agenturen und Vermarkter
benutzen Ad Verification Dashboards um die Qualität der
Werbeauslieferung zu bestimmen
Ad Attention Tag wird in
den Browser geladen
Aufmerksamkeitsaten werden
an den Server übertragen
Ergebnisse werden im Meetrics
Ad Attention Monitor in Echtzeit
dargestellt und zum
Download angeboten
A A
sichtbar
nicht sichtbar
42. 42
Für jede Metrik wird analysiert, welche
Umfelder diese besser oder schlechter erreichen
43. Durch Anpassung von Mediaplänen bzw. im RTA-Bereich
durch Domain-Black oder Whitelists können die Ergebnisse
schon zur Laufzeit den Impact der Kampagne erhöhen
Example Interface (Appnexus)
44. Many thanks for your kind attention!
felix.badura@meetrics.com