Targeting im Facebook-Werbeanzeigenmanager war viele Jahre lang ein heiß diskutiertes Thema für Online-Marketer. Wie kann ich meine Werbekampagnen für Facebook und Instagram durch Auswahl von Zielgruppen, Anzeigen-Gestaltung und Prozessoptimierungen so erfolgreich wie möglich durchführen? Facebook selbst will dieses Targeting am Liebsten selbst übernehmen und hat nun ab Frühjahr 2021 eine Beschränkung der Werbeanzeigen-Menge pro Seite angekündigt. Wird Facebooks Machine Learning Targeting das händische Targeting komplett ersetzen?
Social Ads sollen so erfolgreich wie möglich sein – logisch
Schon bei dem Skandal um Cambridge Analytica haben wir gelernt, wie spannend es ist, verschiedene Anzeigen-Inhalte für dementsprechend ausgewählte Zielgruppen zu verwenden: Poltische Botschaften wurden bei verschiedenen Wahlkämpfen bzw. Volksabstimmungen gezielt auf Personen ausgerichtet – anhand von Persönlichkeitsanalysen, Verhaltensweisen, politischen Ausrichtungen.
Wikipedia zu Cambridge Analytica
Seitdem ist viel passiert. Zum Beispiel dürfen Zielgruppen in vielen Ländern beim Targeting nicht mehr eingeschränkt werden aufgrund ihrer Rasse oder ihres Alters. Behörden in Deutschland müssen sich etwas einfallen lassen, um ihre Facebook-Aktivitäten an den Regeln der DSGVO auszurichten – ein fast unmögliches Unterfangen, da auf jeden Fall Daten von Nutzern bzw. Fans in die USA weitergeleitet werden.
haufe.de: Datenschutz-Vereinbarung zwischen der EU und den USA ist unzureichend
Online-Marketer haben nur ein Interesse: Ihre Werbekampagnen bei Facebook und Instagram sollen gemäß der unternehmerischen Ziele so erfolgreich wie möglich sein. Außerdem sollen das Werbeanzeigen-Management möglichst wenig Zeit kosten bzw. Ressourcen binden. Wie aufwändig war es doch, ständig verschiedene Test-Anzeigen an den Start zu bringen und wie in einem Pferderennen gegeneinander antreten zu lassen!
Facebook Targeting mit Machine Learning Intelligenz
Egal wie intelligent und erfahren ein Online-Marketing-Experte ist – gegen Künstliche Intelligenz wird er wohl kaum bestehen. Facebook bietet heute seinen Werbekunden Produkte an, die auf maschinelles Lernen ausgerichtet sind. Anhand der vorliegenden umfangreichen Daten von Facebook-Nutzern werden personalisierte Anzeigen ausgespielt. Dabei geht es nicht nur um die Auswahl der Nutzer – sondern auch darum, welche Inhalte in welcher Gestaltung welcher Person zu welchem Zeitpunkt gezeigt werden.
Für Werbetreibende hat das enorme Vorteile: Sie sparen Budgets und menschliche Ressourcen ein und profitieren davon, dass sie nur noch ihre Produktkataloge hochladen müssen, ohne ständig Anpassungen vorzunehmen. Facebooks Algorithmen erkennen Preisdifferenzierungen, Angebote, Lookalikes (Zwillingsgruppen) und persönliche Präferenzen des Konsumenten bzw. B2B-Kunden.
Menge der Werbeanzeigen wird begrenzt
Doch das Ganze hat seinen Preis: Facebooks KI-Programme können keine optimalen Ergebnisse erzielen, wenn die Phase des Learnings zu kurz ist. Durch die vielen Test-Kampagnen der Werbekunden werden vier von zehn laufenden Anzeigen zu kurz geschaltet und beenden ihre Lernphase nicht – was zur Verzerrung der Analysen führt.
Ein angenehmer Nebeneffekt könnte sein, dass die Unternehmen und Organisationen entlastet werden, wenn sie nicht mehr selbst das Targeting durchführen und somit keine zusätzlichen Informationen an Facebook übermitteln.
Thomas Hutter hat einen ausführlichen Überblick zur Werbeanzeigen-Beschränkung bei Facebook und Instagram veröffentlicht. Von Februar 2021 bis zum Sommer 2021 werden die Beschränkungen bindend. Ein wichtiger Schritt hin zu personalisierter Werbung anhand von demografischen, werteorientierten und persönlichkeitsbedingten Präferenzen bei Facebook und Instagram.
Thomas Hutter am 10.9.20: Verbesserung der Werbeleistung anhand von Werbeanzeigen-Beschränkungen
