Nutzer hört über ein iPhone zu
Aufgrund der verfügbaren Daten ist bekannt, dass iPhone-Käufer ein höheres Einkommen als Android-Nutzer besitzen.
Bei einem Targeting wird durch verschiedene Merkmale eine Wahrscheinlichkeit ermittelt, ob eine Person zur Zielgruppe der Kampagne gehört oder nicht. Dadurch lässt sich die Werbung gezielter an Personen aussteuern, die zur Zielgruppe gehören, und das Budget effizienter einsetzen.
Im folgenden Beispiel wird gezeigt, wie verschiedene Signale kombiniert werden, um die Wahrscheinlichkeit zu erhöhen, dass Werbung bei der richtigen Hörerin oder dem richtigen Hörer ankommt.
Aufgrund der verfügbaren Daten ist bekannt, dass iPhone-Käufer ein höheres Einkommen als Android-Nutzer besitzen.
Aus amtlichen Daten ist bekannt, dass in München das Durchschnittseinkommen deutlich höher als im Rest von Deutschland ist.
Somit steigt die Wahrscheinlichkeit, dass der Hörer ein hohes Einkommen besitzt.
Generell ist aus Studien bekannt, dass Nutzer klassischer Musik über ein deutlich höheres Einkommen als die Gesamtbevölkerung verfügen.
Somit steigt erneut die Wahrscheinlichkeit, dass der Hörer ein hohes Einkommen besitzt.
Aufgrund der verschiedenen Eigenschaften liegt es nahe, dass der Nutzer ein hohes Einkommen besitzt. Die Werbung wird daher an diesen ausgesteuert.
Besonders im Online-Audio-Bereich findet ein Großteil der Nutzung über Endgeräte oder Software statt, bei denen sich keine Cookies setzen lassen. Durch die spezielle Technologie wird erstmalig ein Targeting im gesamten Inventar möglich und somit lassen sich deutlich mehr Personen aus der Zielgruppe durch die Kampagne erreichen.
Das Targeting kommt komplett ohne personenbezogene Daten aus, da andere Datenmerkmale, wie der Musikgeschmack, zum Verknüpfen von Datenpunkten verwendet werden. Dadurch erfüllt die Technologie alle GDPR-Anforderungen und ist zukunftssicher für eine Welt ohne Third-Party-Cookies.