Referenten:
• Nick Morley, MD EMEA, Integral Ad Science
• Oliver Hulse, MD GmbH, Integral Ad Science

Da sich die Online Marketing-Branche bezüglich Medienqualität zu lange auf die Sichtbarkeit konzentriert hat, gerieten andere Qualitätskriterien wie Ad Fraud und Brand Safety aus dem Fokus.

Nachdem Grosskunden wie P&G und Unilever ihre Budgets für digitale Werbung aufgrund mangelnder Transparenz drastisch kürzten besteht dringender Handlungsbedarf. Gemäss Integral Ad Science (IAS) besteht die grösste Herausforderung darin, dass jede einzelne Werbeeinblendung messbar gemacht werden muss. Stand heute kann Werbung innerhalb von Apps, nur unzureichend überprüft und gemessen werden. Werbetreibenden können somit nur begrenzt vor qualitativ schlechten Umfeldern sowie ungültigem Traffic (Ad Fraud) geschützt werden.

In Bezug auf die Sichtbarkeit haben sich bereits Branchen-Standards durchsetzen können. Sowohl im klassischen Direktgeschäft als auch im Programmatic sind Sichtbarkeitswerte von über 70 Prozent erreichbar. Die durchschnittliche Sichtbarkeit hat sich über die letzten Jahre kontinuierlich verbessert. Dies kann vor allem darauf zurückgeführt werden, dass die Publisher das Problem erkannt haben und Massnahmen zur Verbesserung der Sichtbarkeit ihrer Werbeplätze vorgenommen haben.

IAS teilt heikle Umfelder in sieben Hauptkategorien ein, wie Abbildung 1 zeigt. Im ersten Halbjahr 2017 dominierten die Kategorien Alkohol (Alcohol) sowie Erwachseneninhalte (Adult). Im Vergleich zum klassischen Direktgeschäft, können über Programmatic unerwünschte Umfelder gezielt ausgeschlossen werden. Die Sensitivität der Filterung, also wie gravierend ein Alert ausfallen muss, damit er rausgefiltert wird, kann ebenfalls individuell festgelegt werden.

Das Thema Ad Fraud ist gemäss IAS weiterhin aktuell. Der Anteil an Ad Fraud ist in redaktionell und qualitativ guten Umfeldern wesentlich tiefer. Allerdings lässt sich Ad Fraud durch den Einsatz von Verifizierungsprodukten im Programmatic bereits zu einem grossen Teil vor
der Auktion rausfiltern.

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