Multi-ID-Targeting

Multi-ID-Targeting bezeichnet eine Methode des digitalen Marketings. Dabei werden mehrere Nutzeridentifikatoren – sogenannte IDs – gleichzeitig oder kombiniert eingesetzt. Ziel ist es, Zielgruppen plattform- und geräteübergreifend präzise anzusprechen. Das Verfahren reagiert auf den Rückzug des Third-Party-Cookies und die Fragmentierung des digitalen Werbeökosystems.

Hintergrund und Entstehung

Über viele Jahre bildete der Third-Party-Cookie das Rückgrat der digitalen Werbeaussteuerung. Er ermöglichte es Werbetreibenden, Nutzer domainübergreifend zu verfolgen, Zielgruppen aufzubauen und Kampagnen zu messen. Verschärfte Datenschutzanforderungen – insbesondere durch die DSGVO – sowie die Entscheidung mehrerer Browser-Hersteller, Drittanbieter-Cookies zu blockieren, haben dieses Fundament erodiert.^[1]

Parallel entstanden zahlreiche alternative Identifikationslösungen. Dazu zählen hashed E-Mail-Adressen (etwa RampID von LiveRamp oder Unified ID 2.0 des Trade Desk), gerätespezifische Kennungen wie die Mobile Advertising ID (MAID) sowie Publisher-eigene First-Party-IDs. Keine dieser Lösungen erreicht für sich genommen die Reichweite des klassischen Cookies. Multi-ID-Targeting kombiniert sie daher, um Abdeckungsverluste auszugleichen.

Funktionsweise von Multi-ID-Targeting

Im Kern verknüpft Multi-ID-Targeting verschiedene Identifikatoren auf Ebene der Bidstream-Daten oder innerhalb einer Demand Side Platform. Bei jeder Werbeauktion wird geprüft, welche IDs für den jeweiligen Nutzer verfügbar sind. Die Kampagne wird dann mit dem am besten verfügbaren Identifikator ausgesteuert.

Typische Multi-ID-Targeting-Methoden im Überblick

Die folgende Tabelle zeigt häufig kombinierte Identifikationstypen und ihre wesentlichen Merkmale:

ID-Typ	Datenbasis	Verfügbarkeit	Datenschutz-Einordnung
Third-Party-Cookie	Browser-seitig, domainübergreifend	stark eingeschränkt	einwilligungspflichtig (DSGVO)
Hashed E-Mail (HEM)	First-Party-Login	eingeloggte Nutzer	einwilligungspflichtig
Unified ID 2.0	E-Mail, opt-in-basiert	wachsend, Open-Source	opt-in-basiert
MAID	Betriebssystem (iOS/Android)	App-Umgebungen	opt-in (iOS) / opt-out (Android)
First-Party-Publisher-ID	Login-Daten des Publishers	walled-garden-ähnlich	je nach Einwilligungsstatus
Kontextuelles Signal	Seiteninhalte, Keywords	universell	cookiefrei, DSGVO-konform

Die technische Koordination übernimmt häufig eine sogenannte ID-Spine oder ein Identity Graph. Dabei handelt es sich um ein Datensystem, das verschiedene Kennungen einem gemeinsamen Nutzerprofil zuordnet. Dieses Profil kann auf pseudonymen oder aggregierten Signalen basieren – eine personenbezogene Speicherung ist nicht zwingend erforderlich. Das Transparency and Consent Framework (TCF) von IAB Europe stellt dabei sicher, dass nur Identifikatoren verarbeitet werden, für die eine Einwilligung vorliegt.^[2]

Einsatzbereiche und Anwendungsfälle

Multi-ID-Targeting findet primär im programmatischen Werbemarkt Anwendung. Über Real Time Bidding-Systeme wird für jeden Werbeaufruf ermittelt, welche Identifikatoren vorhanden sind. Die Kampagnenaussteuerung wird entsprechend adaptiert. Dabei lassen sich drei Hauptszenarien unterscheiden:

Reichweitenmaximierung: Kampagnen erreichen auch Nutzer in cookiefreien Umgebungen, weil mehrere Kennungen kombiniert werden.
Frequenzkontrolle: Werbetreibende vermeiden übermäßige Wiederholung einer Anzeige – auch dann, wenn Nutzer verschiedene Browser oder Geräte verwenden.
Cross-Device-Messung: Conversions lassen sich geräteübergreifend zuordnen, etwa wenn eine Recherche am Smartphone zu einem Kauf am Desktop führt.

Ergänzend kann dieser Ansatz mit psychografischen Targetings kombiniert werden. So lässt sich neben der Erreichbarkeit auch die inhaltliche Relevanz der Botschaft steigern.

Vorteile und Grenzen

Der zentrale Vorteil ist die Resilienz gegenüber dem Wegfall einzelner Identifikatoren. Statt auf eine einzige technische Lösung zu setzen, wird die Abhängigkeit auf mehrere Systeme verteilt. Das erhöht Reichweite und Messstabilität zugleich.

Gleichwohl bestehen strukturelle Grenzen. Erstens erfordert ein funktionierender Identity Graph erhebliche technische Investitionen. Kleinere Marktteilnehmer können diese oft nicht stemmen. Zweitens hängt die ID-Verknüpfungsqualität stark von eingeloggten Nutzern ab. Auf offenen Webseiten ohne Login-Pflicht ist diese Quote deutlich geringer als in geschlossenen Ökosystemen – sogenannten Walled Gardens. Drittens fragmentiert die Vielzahl konkurrierender ID-Standards den Markt.^[3]

Auch die Rechtslage bleibt ein kritischer Faktor. Jeder eingesetzte Identifikator unterliegt eigenen datenschutzrechtlichen Anforderungen. Hashed E-Mail-Adressen gelten nach europäischer Rechtspraxis weiterhin als personenbezogene Daten im Sinne der DSGVO. Sie bedürfen daher einer informierten Einwilligung als Rechtsgrundlage.

Abgrenzung zu verwandten Konzepten

Multi-ID-Targeting ist von ähnlichen Konzepten abzugrenzen. Das Cookie-Matching bezeichnet lediglich die technische Synchronisation von Cookie-IDs zwischen zwei Plattformen. Es ist ein Einzelbaustein innerhalb eines Multi-ID-Systems, aber keine eigenständige Multi-ID-Strategie.

Federated Learning of Cohorts (FLoC) und vergleichbare browser-interne Ansätze gruppieren Nutzer zu anonymen Kohorten – ohne individuelle IDs zu vergeben. Sie sind daher keine ID-basierte Lösung, sondern eine komplementäre Methode des datenschutzfreundlichen Targetings.

Geotargeting basiert auf geografischen Signalen und kann parallel eingesetzt werden. Es ersetzt dieses Verfahren jedoch nicht, da es keine nutzerindividuelle Identifikation über Sessions oder Geräte hinweg ermöglicht.

Ein Identity Graph ist die datenbankseitige Infrastruktur, die verschiedene IDs einer gemeinsamen Entität zuordnet. Multi-ID-Targeting ist der übergeordnete strategische Ansatz. Er kann sich eines solchen Graphen bedienen – ist aber nicht zwingend auf ihn angewiesen.^[4]

Bedeutung im Post-Cookie-Ökosystem

Multi-ID-Targeting hat sich als dominierendes Paradigma der Adtech-Branche etabliert. Es ist die wichtigste Antwort auf den schrittweisen Rückzug des Third-Party-Cookies. Der Bundesverband Digitale Wirtschaft (BVDW) hat hierfür den Begriff der „Advertising Identity“ geprägt. Darunter werden Multi-ID-Ansätze, First-Party-Datenstrategien und einwilligungsbasierte Systeme zusammengefasst.

In der Praxis setzen Werbetreibende und Agenturen zunehmend auf ID-Abstraktionsschichten. Diese Technologien erlauben eine einheitliche Kampagnenplanung und -steuerung. Im Hintergrund wird dabei automatisch auf den jeweils verfügbaren Identifikator zurückgegriffen. Das macht Multi-ID-Targeting zu einem Standardbestandteil moderner Mediaplanung im digitalen Werbemarkt.

Literaturempfehlungen

Ralf Strauß: Marketingplanung mit Plan. Was erfolgreiche Marketer anders machen. Springer Gabler, Wiesbaden 2018, ISBN 9783799263580.
Torsten Schwarz (Hrsg.): Leitfaden Digitales Marketing. marketing-BÖRSE, Waghäusel 2021.