Content IDs sind der Schlüssel zur Erschließung von Werten in der programmatischen CTV-Werbung

Angesichts der Verlagerung der TV-Landschaft zum Streaming ist die Attraktivität der ^CTV1-Werbung nicht zu unterschätzen. Die Herausforderung für Vermarkter besteht jedoch darin, dass viele mit der Validierung ihrer Investitionen in diesem Bereich zu kämpfen haben. Ein Großteil der Herausforderung liegt im Ad-Targeting, vor allem angesichts der zunehmenden Datenschutzbestimmungen und der Abschaffung von Cookies.

Die Herausforderungen sind verständlich, vor allem im Zusammenhang mit programmatischen Werbeeinkäufen, die laut IAB 75 % der für dieses Jahr erwarteten 22,7 Mrd. USD an FTV-Werbeausgaben ausmachen werden. Beim programmatischen Werbeeinkauf muss die Werbetechnik wissen, worauf sie bietet, um entscheiden zu können, ob sie ein Gebot abgeben will oder nicht. Und genau da liegt das Problem. Denn in den meisten Fällen gibt es nur sehr wenige Informationen, auf die man sich stützen kann.

In einer kürzlich durchgeführten Studie analysierte Gracenote mehr als 6,8 Milliarden Gebotsanfragen von Verlagen, um herauszufinden, wie viele Informationen (z. B. Genre, Bewertung, Inhaltstyp) über den Videobestand verfügbar waren. Die Analyse ergab, dass der Bestand im Durchschnitt nur 0,73 Gebotskategorien aufwies - Attribute, die ein gewisses Maß an Informationen über den Inhalt liefern, wie z. B. Genre, Inhaltsbewertung oder Programmtyp. Inhalte können eine Reihe von bewerbbaren Kategorien haben, aber der durchschnittliche Titel in dieser Stichprobe hatte nicht einmal 100 % einer einzigen Kategorie. 

Die Daten der Beispielgebotsanfragen machen deutlich, wie wenig Informationen in der Regel für die Entscheidungsfindung in Echtzeit zur Verfügung stehen. Was zum Beispiel das Genre betrifft, so hat jeder FTV-Inhalt im Durchschnitt mindestens 1,6 Genres, und mehr als 50 % haben zwei oder mehr.

Angesichts der wenigen Informationen, auf die sich die meisten Gebote stützen, ist es nicht verwunderlich, dass CTV bei den Vermarktern, die für den jährlichen Marketingbericht 2024 von Nielsenbefragt wurden, in Bezug auf die wahrgenommene Effektivität hinter fast allen anderen digitalen Kanälen rangiert. Aber in der heutigen Medienlandschaft gibt es keinen Grund, dass programmatische Werbeeinkäufe blind erfolgen müssen.

Das lässt sich leicht beheben, zumal die Branche beginnt, kontextbezogene Programmdaten zu nutzen, um Entscheidungen über den Kauf und Verkauf von Werbung zu treffen. Wenn das Content-Inventar eine Gracenote IDenthält, umfasst das Inventar durchschnittlich 5,96 ausbietbare Kategorien, was die Möglichkeiten der Werbeverpackung um 712 % erhöht.

Hier gibt es erhebliche Vorteile. Eine bessere Sichtbarkeit von TV-Inhalten könnte dazu führen, dass die Vermarkter die Effektivität ihrer größten FTV-Investitionen anders einschätzen. Und für die Verlage kann die Nutzung kontextbezogener Daten die zielgerichteten Bestände erweitern, die CTV-Transparenz erhöhen und höhere CPMs erzielen.

Um das Potenzial zu nutzen, sind jedoch mehr Daten in programmatischen Gebotsanfragen erforderlich. Hier können die Verleger helfen. Verlage können sich insbesondere auf Datenunternehmen stützen, um normalisierte und skalierbare Programmdaten in ihre Gebotsanfragen aufzunehmen. Durch die Einbeziehung von transaktionsfähigen Inhalts-IDs, die von nachfrageseitigen Plattformen (DSPs) erkannt werden, erhalten Werbetreibende einen viel besseren Einblick in die Inhalte, in die sie investieren, da die IDs mit einer Fülle von zusätzlichen Inhaltsinformationen verknüpft sind, wie z. B. Genre, Inhaltsbewertung, Inhaltsempfehlungen, Sprache, Stimmung und mehr.

Um besser zu verstehen, wie sichtbar Content-Attribute beim programmatischen Anzeigenkauf sind, hat Gracenote kürzlich die Gebotsanfragen einer Woche auf der Sell-Side-Plattform (SSP) analysiert, um festzustellen, wie viel Prozent des Gesamtvolumens Content-Attribute enthielten. Die Daten umfassten 21,4 Milliarden Gebotsanfragen, von denen nur 32 % ein Genre-Inhaltsattribut enthielten. Insgesamt enthielten 14,6 Milliarden keine Genre-Informationen. Das bedeutet, dass die Werbetreibenden keinen aussagekräftigen Einblick in die Besonderheiten von fast 70 % der für Werbung verfügbaren Inhalte hatten.

Das Vorhandensein von Gracenote IDs in Angebotsanfragen ermöglichte jedoch eine viel größere Transparenz des Inhaltsinventars. So enthielten beispielsweise 2,4 Millionen der 2,7 Millionen Angebotsanfragen, die ein bekannter Smart-TV-Hersteller einreichte, Gracenote IDs. Im Durchschnitt enthielten diese Gebote 10 verschiedene Arten von Kontextinformationen über den Inhalt (hier als "Signale" bezeichnet). Diese Signale können zusätzliche Genres, den Programmtyp, die Altersfreigabe, die Sprache, die Stimmung, das Thema und die Einbeziehung von Besetzungsdaten umfassen.

Betrachten wir nun ein hypothetisches Gebotsanforderungsszenario für ein einzelnes Programm. Das folgende Beispiel zeigt zwei verschiedene Datensätze, die ein Verleger in einem offenen Echtzeitgebotsszenario für ein einzelnes Fernsehprogramm zur Verfügung stellen könnte. Den Daten auf der linken Seite fehlt es an Spezifität, sie enthalten einen Rechtschreibfehler und keinen Inhalt ID. Die Daten auf der rechten Seite wurden normalisiert und verbessert, um eine größere Spezifität und Detailgenauigkeit zu erreichen. Sie enthalten auch eine Gracenote ID , was bedeutet, dass Werbetreibende Zugang zu tieferen Kontextinformationen haben, einschließlich mehrerer Genres und einer Inhaltsbewertung.

Die Abwanderung von Zuschauern zu CTV- und Streaming-Inhalten bietet den Verlagen eine Chance, die viele noch nicht genutzt haben. Aber durch die Umstellung auf Strategien, die sich auf die Inhalte konzentrieren, haben Verlage und Werbetreibende gleichermaßen die Möglichkeit, bessere Ergebnisse zu erzielen, indem sie einfach die vorhandenen Datensätze nutzen. 

Durch die Verfügbarkeit von Attributen auf Sendungsebene, wie z. B. Programmtyp, Genre, Einstufung und Jugendwarnungen, können Marken ein besseres Targeting umsetzen und die Markensicherheit gewährleisten, während Publisher ihre Einnahmen aus dem Inventar mit erweiterten Programmdetails maximieren können.

Hinweis

1. CTV steht für Connected TV und bezieht sich auf jedes Fernsehgerät, das mit dem Internet verbunden ist. Der häufigste Anwendungsfall ist das Streaming von Videoinhalten.