Multi-ID-Targeting ist ein Ansatz im Digital Advertising, bei dem verschiedene Identifikationsmethoden kombiniert werden, um personalisierte Werbung an Nutzer zu richten.
Google wird 2024 Third-Party-Cookies im Browser Chrome nicht mehr zulassen. Auch andere Browser-Hersteller unterstützen schon länger keine Third-Party-Cookies mehr. In diesem Zusammenhang rücken alternative Targeting-Ansätze in den Fokus der Advertiser. Einer ist das Multi-ID-Targeting. Hierbei werden verschiedene IDs auf Basis von First- und Second-Party-Cookies sowie andere Daten genutzt, um umfassende Nutzerprofile zu erstellen. Diese IDs werden mit Hilfe von Graph-Lösungen datenschutzkonform zusammengeführt, um die zugehörigen Daten für gezieltes Targeting einzusetzen. Dieser Ansatz erfordert eine große Menge an Trainingsdaten sowie First-Party-IDs.
Maximierte Reichweite und treffsichere Zielgruppen: Das Potenzial von Multi-ID-Targeting
Die Vorteile von Multi-ID-Targeting liegen vor allem in der hohen skalierbaren Reichweite und der guten Qualität der Zielgruppenansprache. Durch die Kombination verschiedener IDs können Werbetreibende ihre gewünschten Zielgruppen präzise erreichen. Ein Beispiel für einen Multi-ID-Ansatz kommt von Utiq, einem Joint Venture der Telekommunikationsanbieter Vodafone, Telekom, Telefónica und Orange, das die Nutzung von starken First-Party-IDs für personalisierte Werbung ermöglicht. Utiq generiert hierbei pseudonymisierte Tokens, um Nutzer pseudonymisiert zu erkennen und Werbung für spezifische Zielgruppen auszuspielen.
Kooperation, Kontrolle und präzise Ansprache: Die Herausforderungen des Multi-ID-Targetings
Der Einsatz von Multi-ID-Targeting macht die Zusammenarbeit zwischen Unternehmen notwendig, um Daten zusammenzuführen und auszutauschen. Zudem spielt die Datensouveränität eine entscheidende Rolle, um sicherzustellen, dass jede Partei die Kontrolle über ihre Informationen behält. Ein weiterer vielversprechender Ansatz im Rahmen des Multi-ID-Targetings ist das multivariate Targeting. Hierbei werden verschiedene Faktoren wie Uhrzeit, User Agent und Standort berücksichtigt, um die Zielgruppenansprache zu verbessern.
Im Allgemeinen wird Multi-ID-Targeting als vielversprechende Alternative zum Targeting auf Grundlage des Third-Party-Cookie angesehen.
