Warum Podcast-Werbung in einer Welt ohne Cookies ein echter Gewinn ist

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Agenda:

1. Einführung zu Podscribe 
2. Der Wandel zu einer Welt ohne Cookies
3. First-Party Daten und Podscribe´s Ansatz
4. Wirksamkeit
5. Die Zukunft der Podcast Werbung 
6. Schlussgedanken

Da Third-Party-Cookies im digitalen Marketing verschwinden, fragen sich viele Werbetreibende, wie sie sich anpassen können. Diese Cookies waren wichtig, um Nutzer im Web zu tracken und zielgerichtete Werbung mit genauer Attribution und Berichterstattung zu ermöglichen.

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Wie können Werbetreibende also ohne diese Cookies erfolgreich sein? Inmitten dieses Wandels steigt Podcast-Werbung auf und bietet eine Fülle an First-Party-Daten und kontextueller Relevanz, die Marketingexperten begeistert. 

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Wir haben ein ausführliches Interview mit Matt Drengler, Head of Revenue bei Podscribe, geführt. Podscribe ist der führende Anbieter von Mess- und Attributionslösungen für Podcast-, Streaming-, YouTube- und CTV-Werbung. Matt erklärt, wie Podcast-Werbung nicht nur in der Ära ohne Cookies besteht, sondern darin wahrlich aufblüht.

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Erfahren Sie, warum Podcast-Werbung so erfolgreich ist und wie sie das digitale Marketing in einer datenschutzorientierten Welt neu gestalten könnte.

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1. Einführung zu Podscribe

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“Können Sie uns eine kurze Einführung in Podscribe und die Dienstleistungen geben, die Sie im Bereich der Podcast-Werbung anbieten?”

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Podscribe bietet eine Reihe von Dienstleistungen, die Werbetreibenden, Verlagen und Agenturen helfen, ihre Podcast-Werbekampagnen zu optimieren und ihre Marketingziele zu erreichen. Zu unseren fortschrittlichen Messlösungen gehören pixelbasierte Attribution, Tests zur Erhöhung der Conversion Rate und datengestützte Medienplanung. Außerdem bieten wir automatisierte Überprüfungen, Wettbewerbsanalysen und Recherchetools, die genaue Leistungsmessung und strategische Einblicke für effektive Podcast-Werbung gewährleisten.

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Podscribe zeigt nicht nur, was passiert ist, sondern erklärt auch, warum es passiert ist, und liefert umsetzbare Erkenntnisse zur Verbesserung der Podcast-Werbung. Ob Sie die Leistung messen, die Auslieferung überprüfen oder Wettbewerbseinblicke gewinnen möchten, Podscribe hat die Werkzeuge und das Know-how, um Sie im Bereich Podcast-Werbung erfolgreich zu machen.

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“Ihr Produkt hilft Werbetreibenden, die Wirkung ihrer Podcast-Werbekampagnen durch pixelbasierte Attribution zu messen. Können Sie erklären, wie diese Technologie funktioniert?”

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Podscribe's pixelbasierte Attributions-Technologie misst die Auswirkungen von Podcast-Werbekampagnen auf die Website oder App eines Werbetreibenden durch Views, Installationen, Anmeldungen, Leads und Käufe. Die Technologie funktioniert wie folgt:

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1. Datenströme einrichten: Verlage integrieren das Podscribe-Tag und Werbetreibende installieren das Tracking auf ihren Websites oder Apps durch ein Pixel oder eine Mobile Measurement Partner (MMP) Integration.

2. Datensammlung: Mit den eingerichteten Datenströmen sammelt Podscribe IP-Adressen von den Hörern, die der Werbung ausgesetzt waren, sowie IP-Adressen und andere First-Party-Daten der Käufer auf der Website.

3. Haushaltsabgleich: Podscribe gleicht diese IP-Adressen und First-Party-Daten mit Haushalten ab, um zu sehen, welche Anzeigen zu Ergebnissen geführt haben.

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Dieses Vorgehen ermöglicht detaillierte Echtzeit-Berichte mit Metriken, die digitalen Werbetreibenden vertraut sind.

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“Welche Herausforderungen haben Werbetreibende typischerweise bei der Messung der Wirkung von Podcast-Werbung, und wie geht die pixelbasierte Attribution diese Herausforderungen an?”

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Werbetreibende stehen bei der Messung der Auswirkungen von Podcast-Werbung vor mehreren Herausforderungen:

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• Nutzerabhängigkeit: Traditionelle Methoden verlassen sich auf das Erinnerungsvermögen und die Teilnahmebereitschaft der Hörer, was zu Verzerrungen und Fehlern führen kann.
• Promo-Code- und URL-Fehler: Promo-Codes können missbraucht werden und Hörer können sich URLs falsch merken oder eingeben, was zu Tracking-Verlusten führt.
• Verzögerte Einblicke: Traditionelle Methoden liefern keine Echtzeitdaten, was die Anpassung von Kampagnen verzögert.
• Begrenzte Zugänglichkeit: Nicht alle Werbetreibenden können diese Methoden implementieren oder davon profitieren, aufgrund technischer oder Geschäftsmodell bedingter Einschränkungen. 
• Unvollständiges Tracking: Viele Methoden überwachen nicht den gesamten Verlauf des Zuhörers von der Anzeigenschaltung bis zur Handlung und berücksichtigen dabei nicht andere Anzeigen, die den Kauf beeinflusst haben könnten.

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Die pixelbasierte Attribution löst diese Herausforderungen durch umfassendes Tracking, IP-Abgleich und Echtzeitdaten, wodurch eine genauere und vollständige Erfolgsmessung ermöglicht wird.

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• Umfassendes Tracking: Erfasst Web- und In-App-Ereignisse wie Ansichten, Installationen, Anmeldungen und Käufe, um ein vollständigeres Bild des Engagements zu gewährleisten.
• IP-Abgleich: Verknüpft IP-Adressen von Impressionen zu Conversions, was eine präzise Zuordnung sicherstellt und benutzerabhängige Fehler minimiert.
• Integration von Device Graph: Nutzt gehashte E-Mails und MAIDs, um verschiedene IP-Conversions mit Impressions zu verknüpfen, wodurch die Genauigkeit und Vollständigkeit verbessert werden.
• Echtzeitdaten: Bietet Echtzeit-Einblicke, die zeitnahe Kampagnen Anpassungen ermöglichen und ein besseres Verständnis des Marketing Funnels schaffen.
• Verfolgung der gesamten Customer Journey: Verfolgt die gesamte Journey des Zuhörers von der Anzeigenschaltung bis zur Handlung, berücksichtigt den Einfluss anderer Anzeigen und bietet eine ganzheitlichere Sicht auf den Kampagnenerfolg.
• Integration von First-Party-Daten: Kombiniert Daten aus der Einlösung von Promo-Codes, der Verwendung von Vanity-URLs und post-purchase Surveys, um das Leistungsbild zu vervollständigen und die Einschränkungen traditioneller Methoden zu überwinden.
• Pixelbasierte Zuordnung bietet eine genauere, zuverlässigere und umfassendere Methode zur Messung der Wirkung von Podcast-Anzeigen und bewältigt die Hauptprobleme traditioneller Attributions Techniken.

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2. Der Wandel zu einer Welt ohne Cookies

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Die Branche entfernt sich von Geräte-IDs und Third-Party-Cookies aufgrund wachsender Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes und der Nachfrage nach mehr Kontrolle über persönliche Daten. Wichtige Gründe sind:

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• Datenschutzbedenken
• Gesetzliche Änderungen wie die DSGVO und CCPA
• Verbraucherwunsch nach mehr Datenkontrolle
• Änderungen der Browser-Richtlinien
• Vertrauen und Transparenz

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Diese Veränderungen zielen darauf ab, ein datenschutzfreundlicheres digitales Ökosystem zu schaffen, das die Rechte und das Vertrauen der Verbraucher in den Vordergrund stellt.

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“Hat die Abschaffung von Geräte-IDs und Third-Party-Cookies die digitale Werbung insgesamt und speziell die Podcast-Werbung beeinträchtigt?”

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Der Wegfall von Third-Party-Cookies hat die digitale Werbung insgesamt erheblich beeinflusst. Hier sind die wichtigsten Punkte:

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• Reduzierte Zuverlässigkeit und Genauigkeit: Ohne Geräte-IDs und Third-Party-Cookies können klassische digitale Marketingplattformen nicht mehr dasselbe tun wie früher, z. B. Retargeting, plattformübergreifendes kontextuelles Targeting und 1:1-Attribution.
• Erhöhte Abhängigkeit von First-Party-Daten: Der Anstieg von Retail Media Networks ist hauptsächlich auf den Rückgang von Third-Party-Daten in der digitalen Werbung zurückzuführen. Dies führt manchmal zu isolierten Messergebnissen, die die Arbeit von digitalen Vermarktern erschweren.
• Verschiebung der Messmethoden: Die Branche bewegt sich weg von der Erwartung einer perfekten 1:1-Verfolgung und -Attribution und konzentriert sich mehr auf Haushalts-Attribution sowie bewährte Methoden wie Media-Mix-Modellierung, Match-Market-Tests und Inkrementalität.

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Podcast-Werbung ist jedoch weniger betroffen, da sie nie auf diese Cookies angewiesen war. Podscribe nutzt First-Party-Daten, IP-Abgleich und Gerätegraphen, um die Leistung zu messen und bleibt daher trotz des Wegfalls von Third-Party-Cookies stabil.

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3. First-Party Daten und Podscribe´s Ansatz 

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“Nicht alle Cookies sind gleich, kannst du den Unterschied zwischen Third-Party-Cookies (3P-Cookies) und First-Party-Cookies (1P-Cookies) erklären?”

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3P-Cookies:

• Umfang: Diese Cookies werden von anderen Domains gesetzt als der, die der Nutzer gerade besucht.
• Funktion: Sie können die Aktivität eines Nutzers über mehrere Websites hinweg verfolgen und Verhaltensweisen von verschiedenen Seiten miteinander verknüpfen. Diese Fähigkeit ermöglichte es Unternehmen, auf Absichten basierende Zielgruppen zu erstellen, indem sie die Journey der Nutzers im Internet beobachteten.
• Verwendung: Sie bieten umfangreiche kontextbezogene Informationen über die Nutzer, die für detailliertes Tracking und zielgerichtete Werbung nützlich sind. Dies kann jedoch als aufdringlich und datenschutzverletzend angesehen werden.

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1P-Cookies:

• Umfang: Diese Cookies werden von der Domain der Website gesetzt, die der Nutzer gerade besucht.
• Funktion: Sie verfolgen das Nutzerverhalten nur innerhalb dieser spezifischen Website, ohne die Möglichkeit, Aktionen auf verschiedenen Seiten zu verknüpfen.
• Verwendung: Sie werden hauptsächlich verwendet, um die Benutzererfahrung auf der Website zu verbessern, wie z. B. das Erinnern an Anmeldedaten, Präferenzen und Sitzungsinformationen. Sie bieten eine datenschutzfreundliche Möglichkeit, Daten zu sammeln, da sie nicht über das gesamte Internet hinweg tracken.

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Zusammenfassend bieten 3P-Cookies umfassendere Trackingfähigkeiten im gesamten Web, die oft für zielgerichtete Werbung genutzt werden, aber als invasiv angesehen werden. 1P-Cookies sind auf einzelne Websites beschränkt und verbessern die Benutzererfahrung, ohne Datenschutzgrenzen zu überschreiten.

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“Was ist der Unterschied zwischen einer Geräte-ID und einem Cookie?”

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Ein Cookie wird von einem Webbrowser gesetzt und kann nur von dem Webbrowser abgerufen werden, der das Cookie gesetzt hat. Im Gegensatz dazu wird eine Geräte-ID vom Betriebssystem eines mobilen Geräts gesetzt und kann, solange der Benutzer zugestimmt hat, von In-App-Aktivitäten gesendet werden. Eine Geräte-ID kann über Apps hinweg verknüpft werden und funktioniert ähnlich wie ein Third-Party-Cookie, jedoch für In-App-Ereignisse anstelle von Browser-Ereignissen.

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“Warum sind First-Party-Daten in der Werbelandschaft wichtiger?”

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Hier ist der Grund, warum sie in der Werbung immer wichtiger werden:

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• Genauigkeit und Zuverlässigkeit: First-Party-Daten gelten als genauer und zuverlässiger, weil sie direkt aus den Interaktionen zwischen dem Nutzer und der Plattform des Unternehmens stammen. Diese direkte Erhebung gewährleistet eine höhere Datenqualität und Relevanz.
• Datenschutzkonformität: Angesichts wachsender Datenschutzbedenken und strengerer Vorschriften (z. B. DSGVO, CCPA) gelten First-Party-Daten als datenschutzkonformer. Sie werden mit Zustimmung des Nutzers gesammelt und bieten Transparenz über die Datennutzung, was das Vertrauen der Kunden stärkt.
• Personalisierte Ergebnisse: Sie ermöglichen es Unternehmen, tiefere Einblicke in das Nutzerverhalten auf ihrer spezifischen Website oder App zu gewinnen. Dieses Verständnis hilft, personalisierte und relevante Nutzererlebnisse zu schaffen, was die Kundenzufriedenheit und -bindung verbessert.
• Unabhängigkeit von Third-Party-Daten: Da Third-Party-Cookies abgeschafft werden, können Werbetreibende und Vermarkter nicht mehr auf standortübergreifendes Tracking zur Sammlung von Nutzerdaten zurückgreifen. First-Party-Daten werden unverzichtbar für das Targeting und die Messung der Werbewirksamkeit innerhalb der eigenen digitalen Eigenschaften.
• Bessere Datenkontrolle: Unternehmen haben die volle Kontrolle über ihre First-Party-Daten, was es ihnen ermöglicht, sie nach ihren spezifischen Bedürfnissen und Strategien zu verwalten, zu analysieren und zu nutzen, ohne auf externe Datenanbieter angewiesen zu sein.

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Zusammenfassend sind First-Party-Daten in der heutigen Werbelandschaft entscheidend, weil sie genau, datenschutzkonform sind und eine bessere Personalisierung und Kontrolle ermöglichen, insbesondere da die Abhängigkeit von Third-Party-Cookies abnimmt.

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“Wie nutzt Podscribe First-Party-Daten zur Messung der Auswirkungen von Podcast-Werbekampagnen?”

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First-Party-Daten wie beispielsweise Rabattcode-Einlösungen, gehashte E-Mails und Vanity-URL-Besuche ermöglichen es Podscribe, über das einfache IP-zu-IP-Adress-Matching hinauszugehen, um die Wirksamkeit einer bestimmten Kampagne zu messen. Ohne diese First-Party-Daten müssten wir uns auf Signale aus Haushalten beschränken, was die Wirksamkeit einer Podcast-Kampagne unterbewerten würde.

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“Warum empfehlen Sie Kunden, First-Party-Daten, insbesondere gehashte E-Mails, zu senden?”

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Der Empfang gehashter E-Mails von Kunden verbessert die Effektivität der Messwerkzeuge von Podscribe erheblich, indem die Datenabgleichung und Zuordnungsgenauigkeit verbessert werden:

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• Präzise Nutzerabgleichung: Gehashte E-Mails dienen als einzigartige Kennungen, die mit Website-Conversions verbunden sind und gegen gesammelte Daten von Podcast Ad Impressions abgeglichen werden können. Dies ermöglicht eine bessere Messung, indem Conversions genau bestimmten Ad Impressions zugeordnet werden können, selbst wenn Nutzer Geräte wechseln oder ihre Wohnungen verlassen.
• Reduzierung von Fehlzuordnungen: Gehashte E-Mails helfen Podscribe, Nutzeraktionen über verschiedene geografische Standorte hinweg zu verknüpfen. Beim Mapping von Conversions zu Impressionen nur anhand von IP-Adressen erfordert es, dass sowohl die Impression als auch die Conversions unter derselben IP-Adresse stattfinden. Dies bedeutet, dass beide Aktionen stattfinden müssten, während ein Zuhörer zu Hause ist. Ohne First-Party-Signale können einige Methoden attributierte Conversions übersehen.
• Datenschutzkonforme Datenverarbeitung: Gehashte E-Mails sind anonymisiert, wodurch die Privatsphäre der Nutzer gewahrt bleibt, während sie wertvolle Daten für die Zuordnung liefern. Dieser Ansatz entspricht den Datenschutzbestimmungen und baut Vertrauen bei den Nutzern auf, da ihre persönlichen Informationen geschützt sind.
• Umfassende Leistungsübersichten: Durch die Kombination von gehashten E-Mails mit anderen First-Party-Daten, wie Rabattcode-Einlösungen und Vanity-URL-Nutzungen, kann Podscribe eine detaillierte und ganzheitliche Sicht auf die Kampagnenleistung bieten. Diese Integration ermöglicht es Kunden, die volle Wirkung ihrer Podcast-Werbung zu verstehen.

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Zusammengefasst ermöglicht der Empfang gehashter E-Mails Podscribe, die Genauigkeit und Zuverlässigkeit seiner Messwerkzeuge zu verbessern, und bietet den Kunden genauere Ergebnisse und umfassende Einblicke in die Wirksamkeit ihrer Podcast-Werbekampagnen.

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4. Wirksamkeit

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“Warum ist Podcast-Werbung eine effektive Strategie für Unternehmen, die Zielgruppen erreichen möchten, insbesondere im Kontext des Wegfalls von Third-Party-Cookies?”

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Podcasts können sich nicht auf Third-Party-Cookies zur Verfolgung von Ad Impressions verlassen, da die meisten Podcast-Inhalte in einer App-Umgebung gehört werden. Daher hat Podscribe in unserer Methodik niemals Third-Party-Cookies verwendet. Wir waren von Anfang an auf den Wegfall von Third-Party-Cookies vorbereitet.

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Für Podscribe und andere Anbieter, die niemals Third-Party-Cookies verwendet haben, bedeutet dies, dass wir besser auf das „Ende der Cookies“ vorbereitet sind. Wir haben die Attribution in einer cookielosen Welt von Anfang an perfektioniert und gewährleisten eine genaue und zuverlässige Messung der Wirksamkeit von Podcast-Werbung ohne den Einsatz von Third-Party-Cookies.

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5. Die Zukunft der Podcast Werbung

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“Was sehen Sie als die Zukunft der Messung von Podcast-Werbung in einer cookielosen Welt?”

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Für Podscribe wird sich nichts ändern, da wir keine Third-Party-Cookies verwenden. Andere Anbieter, die auf 3P-Cookies angewiesen sind, um Gerätegraphen zu erstellen oder Conversions auf Haushalte zurückzuführen, werden jedoch auf Herausforderungen stoßen. Sie werden wahrscheinlich feststellen, dass sie weniger Conversions zu Impressionen abgleichen können, was zu weniger genauen Ergebnissen und einer geringeren Wirksamkeit führt.

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6. Schlussgedanken 

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“Welchen Rat würden Sie Werbetreibenden geben, die zögern, in Podcast-Werbung zu investieren, weil sie die Messung und Attribution als schwierig wahrnehmen?”

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Die pixelbasierte Attribution für Podcast-Werbung existiert und floriert. Während traditionelle Methoden wie Rabattcodes, Vanity-URLs und Nachkaufumfragen immer noch wichtig sind, hat sich die Branche weiterentwickelt, um umfassende Daten-, Tracking- und Messlösungen bereitzustellen, die den Erwartungen von Performance- und Digitalvermarktern entsprechen.

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Hier sind einige Punkte, die zu berücksichtigen sind:

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• Fortschrittliche Messlösungen: Moderne Attributionswerkzeuge, wie die von Podscribe bereitgestellten, bieten detaillierte Einblicke in die Leistung von Podcast-Anzeigen, ähnlich wie bei digitalen Kanälen wie Facebook oder Google Ads.
• Einzigartige Vorteile: Podcast-Werbung bietet einzigartige Vorteile, wie das Erreichen neuer, inkrementeller Zielgruppen und die Kombination von Direct-Response-Werbung mit Markenbekanntheit. Das Vertrauen und die Loyalität, die die Zuhörer zu den Podcast-Moderatoren haben, können zu höherem Engagement und Conversion Rates führen.
• Skalierbarkeit: Obwohl der Start von Podcast-Anzeigen zunächst komplexer erscheinen mag, ist das Potenzial zur Skalierung Ihrer Kampagnen und zur Erreichung hoch engagierter Zielgruppen erheblich.
• Autorität und Vertrauen: Podcast-Moderatoren werden von ihren Zuhörern als Autoritäten angesehen und oft als Freunde betrachtet. Diese Beziehung kann die Wirksamkeit Ihrer Anzeigen verbessern, da die Zuhörer Empfehlungen von ihren Lieblingsmoderatoren eher vertrauen.
• Nahtlose Integration: Sobald Sie den Schritt wagen, werden Sie feststellen, dass die Messung der Podcast-Kampagnenleistung gut mit den Leistungsmetriken digitaler Kampagnen übereinstimmt. Die Integration in Ihre bestehenden Abläufe und Verfahren ist nahtlos, was den Onboarding-Prozess schnell und effizient macht.

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Zusammengefasst mag Podcast-Werbung zunächst abschreckend erscheinen, aber die fortschrittlichen Messmöglichkeiten und einzigartigen Vorteile machen sie zu einer lohnenden Investition. Mit den richtigen Werkzeugen und Strategien können Sie Ergebnisse erzielen, die denen traditioneller digitaler Werbekanäle entsprechen oder diese sogar übertreffen.

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