Geschäftsmodelle des „Web 2.0“: Die Besonderheiten von Werbung im Internet und die Verflechtung von Providern, Suchmaschinen und Werbung

1. Anwendungsbereiche 2. Costumer Relationship Media 3. Entwicklung des Suchmaschinenmarketing 4. Funktionsweise 5. Beispiele 6. Fazit Personalisierte Online-Suche als Datenlieferant des Marketing

1. Anwendungsbereiche - Analyse der Käufergruppen in Nischenmärkten : immer komplexer werdende Konsumptionsmuster werden durch grob strukturierte Marketingsegmente, wie Lebenstile oder Milieus nur noch unzureichend abgebildet -> hohe Streuverluste - Lösung: Suchmaschinenmarketing, Verbindung der Suchanfrage mit einer entsprechenden Werbebotschaft - „long tail“: kleine Kundengruppen können somit kostengünstig angesprochen werden

1. Anwendungsbereiche - Medium zur Aufmerksamkeitssteigerung : Werbeablehnung des Publikums durch physische und psychische Vermeidungsstrategien Pop-up-Blocker und Spamschutz als praktische Vermeidungsstrategien der User - Lösung: Werbestrategie des Costumer Relationship Media

2. Costumer Relationship Media 1. Erreichen der Kunden im Mainstream der Medienaktivitäten - Platzierung der Werbung als Antwort auf die Suchanfrage - Evokation des Verbundenheitsgefühls des Kundens zum Produkt - Stillung des Informationsbedürfnisses und somit Abstimmung auf das individuelle Bedürfnis des Kunden - zukünftige Entwicklungen: Qualitätsverbesserung des Information Retrieval, präziserere Ermittlung des Konsumverhaltens zu Marktforschungszwecken

2. Costumer Relationship Media 2. Informationsangabe der Kunden -> Verkaufstaktiken - Überwachung und Nutzung persönlicher Daten zu kommerziellen Zwecken - „surveillant assemblage“: Übergang von monolithischen zu dezentral organisierten Formen der Überwachung - Technik: Zusammenführung heterogener Datenströme zu digitalen „data doubles“, Untersuchung auf Musterbildungen mit Methoden des Data Minings

2. Costumer Relationship Media - Wertschöpfung: Erschaffung von Konsumentenprofilen, Verbesserung von Serviceleistungen, Anpeilung spezieller Märkte - Schutz persönlicher Daten gelangt somit immer mehr in den Hintergrund 3. Werbebotschaft muss Aufmerksamkeit des Kunden auf sich ziehen

Zeitliche Entwicklung: 1. Bannerwerbung - 1994 durch die Firma Hot Wired eingeführt - anfangs stark an Print- und Tv-Bereich orientiert - geringe Aufmerksamkeit aufgrund kurzer Verweildauer der User - Suchmaschinenbetreiber mit zusätzlichen Angeboten, wie Mail, Chat scheiterten - aufs Suchfeld reduzierte Seite von Google war erfolgreich 3. Entwicklung des Suchmaschinenmarketing

3. Entwicklung des Suchmaschinenmarketing 2. Kontextrelevante Werbung - 1998 Auktionssystem für Suchanfragen bei der Produktsuchmaschine GoTo.com -> direkte Verknüpfung von Informationsbedürfnis und Werbebotschaft - heute Standard bei allen großen Suchmaschinen - cost-per-click-Methode - GoTo wurde 2005 in Yahoo! Search Marketing umbenannt - Google und AdWords Versteigerung kontextrelevanter Anzeigen an Webseitenbetreiber, alleinige Basis für Googles Werbeeinnahmen -> revolutionär: keine Streuverluste, unmittelbare Kommunkiation , da ein spezifisches Informationsbedürfnis als Indikator für ein entsprechendes Konsumtionsbedürfnis

3. Entwicklung des Suchmaschinenmarketing 3. Behavioural Targeting - Methoden, die durch die Analyse von Nutzerverhalten bestimmen, wann ein Nutzer am ehesten für welche Art von Werbung empfänglich ist - rudimentäre Form: Auswertung von Serverlogs im Hinblick auf IP-Adressen, Bandbreite, Browsertyp und Betriebsystem - schon ab 1997 verwedeten Firmen wie DoubleClick Cookies, um diese Daten nach zu verfolgen und die so gewonnen „Clickstreams“ im Interesse der Werbetreibenden auszuwerten - heute: durch den Abgleich des individuellen Nutzerverhaltens mit dem Datenmodell soll es möglich sein, die Werbung genau in dem Moment zu senden in dem die Kaufentscheidung fällt, was eine Steigerung der Effektivität verspricht - Anwendung: auf Firmensites, Einsatz bei großen Netzwerken und Portalen, z.B. T-Online, United Internet Media, Tomorrow Focus, Freenet und Aol in Deutschland Vorreiter der Branche - Bsp.: Yahoo! Deutschland : Auswertung vergangener Suchanfragen, Nutzungsdauer und -intensität sowie Reaktionen auf Anzeigenkampagnen - entscheidend für den Erfolg: Breite des Netzwerks, in welchem das Nutzerverhalten verfolgt werden kann, Tiefe der erhobenen Nutzerdaten

4. Funktionsweise a) Datenerfassung : durch Interaktion des Nutzers oder durch die automatische Auswertung des Nutzerverhaltens Bsp. Google Suchprotokoll schließt durch ein implizites Relevance Feedback aus dem Klickverhalten in den Ergebnislisten auf die Interessen der Nutzer, die Suchmschine Snap bietet auch ein explizites Relevance Feedback an, indem sie Nutzern die Möglichkeit gibt über individuelle Suchergebnisse abzustimmen b) Speicherung des persönlichen Profils : um die erfassten Daten über mehrere Suchabläufe verwenden zu können, müssen sie als persönliches Profil gespeichert werden, dies kann entweder serverseitig b eim Suchmaschinenbetreiber oder in Form von Cookies geschehen c) Personalsierungsmethode : wie werden die im persönlichen Profil gespeicherten Daten in die Suche miteinbezogen? Ergänzung oder Veränderung der Suchanfrage (Query Expansion/ Query Modification) oder Neusortierung der Ergebnisliste auf Basis der persönlichen Präferenzen (Re-Ranking)‏

5. Beispiele – Recommender Systems - Idee : Texte, auf die der Nutzer zugreift und Auswertungen der Programmnutzung von Outlook, Word und Powerpoint werden für die Generierung von Suchanfragen verwendet - Ablauf: aus den abgerufenen Texten werden automatisch Suchanfragen generiert, Zusammenfassung unter Kategorien und Anzeige im Programmfenster - Beispiel Watson : über Suchmaschinen soll Werbung angezeigt werden, die über das Unternehmen Intelext gebucht werden kann, erfüllt alle 3 Kriterien des Customer Relationship Media - Forschung : Microsoft “Psearch”: Möglichkeit Desktopsuche und Websuche miteinander zu verbinden denkbar wäre Identifikation von bestimmten Verhaltensmustern (sog. Episoden) - Datenschutzproblematik : da sämtliche Personalisierungsmaßnahmen auf den Rechnern des Nutzers statt finden kann die Datenschutzproblematik umgangen werden (Google Desktop Search oder Google Text und Tabellen) -> „Interessante Artikel“ innerhalb des Google Suchprotokolls

5. Beispiele – Social Search - Ausdehnung der Personalierungsmethoden auf Gruppen über Empfehlungssysteme wie Digg und Reddit - Swickis: Suchmaschinen, die für den Einsatz themenbasierter Websites oder Weblogs geeignet sind - Suchparameter können beeinflusst werden, bei der Erstellung eines Swickis werden Präferenzen des Betreibers explizit abgefragt - auch Blogsuche oder eine allgemeine Websuche können spezifiziert werden, indem jedes Suchwort mit einer vom Betreiber gewählten Query Expansion versehen wird - Ergebnis: Einblendung von Anzeigen bei der Präsentation der Suchergebnisse, die direkt über Eurekster gebucht werden können – URLs die oft angeklickt werden rücken in zukünftigen Ergebnislisten auf höhere Plätze - wöchentliche Statistiken der Suchgewohnheiten der Nutzer geben eine Aufstellung über die Wertentwicklung der Swickis

6. Fazit - Online-Suche und Online-Werbung sind verbunden in einem gemeinsamen technischen und ökonomischen System zu sehen - Gewinnung von Nutzerinformationen durch personalisterte Suche via Recommender Systems und Social Search - Erfüllung der Customer Relationship Media-Kriterien: personalisierte Suche schafft eine besonders gute Verbundenheit der Kunden mit dem Produkt - Ausweitung der Überwachung im Dienste kommerzieller Anbieter, erweiterte Speicherung und Verarbeitung von Nutzerdaten - Konsumentenverhalten wird trotz zunehmender gesellschaftlicher Differenzierung berechenbar

Quellen - Röhnle, Theo.“Think of it first as an advertising system“: Personalisierte Online-Suche als Datenlieferant des Marketings“. In: [email_address] [PDF (http://www.soz.uni-frankfurt.de/K.G/B1_2007_Roehle.pdf)]