Brand Awareness und User Engagement mit Video-Ads steigern

Videos sind ein zunehmend wichtiger Bestandteil von Branding-Maßnahmen. Sie vermitteln effektiv Marketingbotschaften, verbessern die Kundeninteraktion und unterstützen ein konsistentes und spannendes Markenimage. Laut einer Studie von Wyzowl gaben zwei Drittel der Befragten (66 %) an, dass sie sich am liebsten über ein Produkt oder eine Dienstleistung informieren, indem sie sich ein kurzes Video ansehen. Weitere 84 % wurden durch ein Video schon einmal zum Kauf eines Produktes oder einer Dienstleistung überzeugt. Aber wie können Marketer Videos einsetzen, um gezielt die für sie relevanten Konsumenten zu erreichen und anzusprechen? Vier Tipps, wie dies gelingt.

Dynamische Videos basierend auf Deep Learning

Passgenau personalisierte Videos sind ein wirkungsvolles Tool, um Kampagnenziele zu erreichen. Dabei ist es egal, ob Marketer Reichweite, Impressions, Sichtbarkeit und Post Viewings Sessions steigern möchten oder erreichen wollen, dass Videos vollständig angesehen werden. Deep Learning-Technologie kann erheblich dazu beitragen, das Nutzerverhalten basierend auf selbstlernenden Algorithmen genauer und in Echtzeit vorauszusagen und dadurch Videos maßgeschneidert zu personalisieren. Mehr Berechnungen mit mehr Daten, die vor jeder einzelnen Gebotsabgabe durchgeführt werden, steigern die Kampagnenleistung. Deep Learning kann mehr Variablensätze in Echtzeit analysieren, einschließlich Platzierungen und deren Kontext. Dabei sind die Algorithmen selbstlernend und passen sich an die jeweilige Kampagne, das Land, die Benutzergruppen, die Saisonalität, die Uhrzeit und das Datum usw. an.

Die geeignete Art der Videoplatzierung wählen

Marketer erzielen bessere Ergebnisse, wenn sie verschiedene Arten der Videoplatzierung verwenden. Dabei ist es entscheidend zu wissen, welche Platzierung sich für welches Ziel besonders eignet. Online-Video-Ads werden in zwei Kategorien eingeteilt - Instream und Outstream. Instream-Videos sind, wie der Name schon sagt, im Stream vor einem Video, in der Mitte oder nach dem Video platziert. Outstream-Videos hingegen laufen innerhalb von klassischen Bannern oder sind eingebettet in redaktionelle Inhalte und werden dort automatisch beim Scrollen einer Seite aktiviert. Instream-Videos eigenen sich besonders, um die Aufmerksamkeit der Nutzer zu gewinnen. So können sich dem IAB Video Advertising Spend Report 2019 zufolge 80 % der Internetnutzer daran erinnern, in den letzten 30 Tagen eine Videowerbung auf einer von ihnen besuchten Website gesehen zu haben. Outstream-Placements erzielen stattdessen besonders hohe Reichweite.

Hochwertige, personalisierte Video-Ads steigern den Erfolg

Alle Video-Creatives sollten anhand des Brand Books erstellt werden, um die Markenbotschaft optimal zu präsentieren. Dafür eignet sich ein flexibler Ansatz zur Erstellung der Video-Ads, basierend auf TV-Spots, Branding-Videos, Animationen und Produktpräsentationen. Die Anzeige sollte zudem eine persönliche, individuelle Botschaft an die potenziellen Kunden bieten und 1:1 an deren Bedürfnisse angepasst sein. Um eine dauerhafte Verbindung mit Verbrauchern zu schaffen, ist ein tiefes Verständnis des Nutzerverhaltens erforderlich. Auch hier kann Deep Learning wertvolle Hilfe leisten, um basierend auf Details zum Bid Request (Kontext-Kategorie, Art der Platzierung, Standort, etc.) mit Details zum User-Verhalten (Clicks, Interaktionen mit Ads und Videos, etc.) und mit Daten zum allgemeinen Kontext (Zeit, Datum, Wetter, etc.) abzugleichen. So sehen Nutzer jeweils die für sie geeigneten Ads. Jede Customer Journey ist einzigartig, denn jede Kundin und jeder Kunde ist anders und hat eigene persönliche Umstände, Bedürfnisse, Vorlieben und Verhaltensweisen. Deep Learning liefert mit diesen hoch personalisierten Streaming Video Ads eine effektive Lösung für digitale Marketingstrategien, die einen nutzerzentrierten Ansatz verfolgen. Zusätzlich sollten Marketer die Wirksamkeit der Ads fortlaufend bewerten und die weniger erfolgreichen durch neue Varianten ersetzen.

Ads mit Deep Learning optimal platzieren

User empfinden unangemessene Werbung als hochgradig störend. Um Anzeigen passgenau zu platzieren, müssen Marketer die grundlegenden Fragen immer im Blick behalten: was, wo, wann, an wen und warum. Selbst ein ideales Produkt, das in der falschen Phase des Funnels angezeigt wird, kann sich negativ auf die Entscheidung potentieller Kunden auswirken. Daher sollte eine effektive Marketingkampagne die Nutzer in allen Phasen des Sales Funnel korrekt identifizieren und dynamisch die passende Botschaft, das passende Produkt und das passende Medium auswählen. Bei all diesen Entscheidungen leistet Deep Learning wertvolle Hilfe und kann basierend auf Analysen von Millionen von Websites die Kommunikationsstrategie eines bestimmten Produkts oder der gesamten Marke präzise umsetzen. Geeignete Tools helfen dabei und platzieren die Ads in Echtzeit an dem Ort und in dem Kontext, in dem das Ziel für eine bestimmte Stufe des Sales-Funnel am besten erreicht wird.