Wenn es um gute Werbung geht, kann Personalisierung ausschlaggebend sein. Doch wie gestaltet man bei einem Tabuthema personalisierte Videoanzeigen für verschiedene Zielgruppen? Abreva hat bewiesen, dass es möglich ist: Ihre Kampagne für ein Lippenherpesprodukt erzielte bei unterschiedlichen Zielgruppen einen großen Erfolg.
Bisher präsentierte das Unternehmen Abreva einer Zielgruppe von über 35-Jährigen vor allem TV-Spots, um seine Arzneimittel gegen Lippenherpes bekannt zu machen. Dann fand man aber heraus, dass die meisten Betroffenen schon als Teenager das erste Mal mit dieser Krankheit konfrontiert werden. Das Team entwickelte daher eine neue Marketingstrategie, um eine jüngere Zielgruppe anzusprechen.
"Jungen Menschen ist das Thema Lippenherpes unangenehm. Sie haben das erste Mal in ihrem Leben damit zu kämpfen und möchten nicht wirklich darüber reden", erklärt Rishi Mulgund, Brand Director bei GSK Consumer Healthcare. "Wie sollten wir unser Produkt also einer Zielgruppe näherbringen, die am liebsten gar nichts darüber hören möchte?"
Der Ansatz
Da die Generation Z und die Millennials bekanntermaßen weniger fernsehen,1 entschied man sich bei Abreva für YouTube als Werbekanal. Das Marketingteam setzte auf maschinelles Lernen, um Zielgruppen zu identifizieren und anzusprechen. Die Werbebotschaft wurde in einer sechs Sekunden langen Pre-Roll-Anzeige übermittelt, die direkt vor dem eigentlichen Video abgespielt wurde.
Vier Videos dienten als Grundlage, um mit Director Mix insgesamt 119 Anzeigen zu erstellen. Dabei waren die ausgespielten Texte auf verschiedene Interessen abgestimmt. Das Ergebnis: Nutzern wurde jeweils die Anzeige präsentiert, die am besten zu den aufgerufenen Inhalten passte. Bei einem Video zu Promiklatsch sah die Werbung zum Beispiel so aus:
Nutzer, die gerade ein Beauty-Tutorial aufgerufen hatten, bekamen stattdessen eine Anzeige wie die folgende zu sehen:
Mit dieser Strategie der Personalisierung konnte Abreva die Markenbekanntheit und die Kaufbereitschaft erheblich steigern: Die Anzeigenerinnerung stieg insgesamt um 41 Prozent. Auf Google und YouTube wurden bei der Zielgruppe außerdem 342 Prozent mehr Suchanfragen verzeichnet.
Drei Tipps für eigene personalisierte Kampagnen
Individuelle Anzeigen können für Ihre Zielgruppe entscheidend sein. Doch wie lässt sich das effizient realisieren, ohne an Reichweite einzubüßen? Die folgenden Tipps von Abreva könnten hilfreich sein.
1. Nicht nur demografische Merkmale berücksichtigen
Jüngere potenzielle Kunden waren eine ganz neue Zielgruppe für Abreva. Es wäre also verlockend gewesen, eine allgemein gehaltene Kampagne zu entwickeln und damit alle Themen abzudecken, die für die Generation Z und für Millennials interessant sein könnten. "Früher war es üblich, einer breiten demografischen Gruppe ein und dasselbe Video zu präsentieren", erklärt Mulgund.
Bei dieser Kampagne wurde deutlich, dass wir unsere Werbebotschaft mit Zielgruppenlösungen nicht nur effektiv, sondern erheblich effizienter übermitteln können.
Stattdessen konzentrierte sich das Team aber auf das, was der Zielgruppe wirklich wichtig ist. So wurden die Anzeigen beispielsweise gemäß den Interessen der potenziellen Kunden – etwa Beauty, Fitness oder soziale Medien – personalisiert. Anhand des "Zielgruppen"-Berichts konnte das Team von Abreva sehen, wonach die Nutzer zuvor bei Google gesucht hatten – und so eine relevante Anzeige schalten. "Bei dieser Kampagne wurde deutlich, dass wir unsere Werbebotschaft mit Zielgruppenlösungen nicht nur effektiv, sondern auch erheblich effizienter übermitteln können", so Mulgund.
2. Nicht stören, sondern Inhalte ergänzen
Als Werbetreibende möchten wir es schaffen, dass potenzielle Kunden unser Produkt oder unsere Dienstleistung in Betracht ziehen und sich schließlich dafür entscheiden. Wenn wir uns aber zu sehr in den Mittelpunkt drängen, laufen wir Gefahr, Nutzer zu nerven, anstatt zu überzeugen. Dank neuer Tools wie Director Mix ist es einfacher denn je, personalisierte Kampagnen mit großer Reichweite zu entwickeln, die Inhalte eher ergänzen, als davon abzulenken.
Das ist gut so, denn Studien zufolge werden relevante Anzeigen aufmerksamer betrachtet als allgemeine.2 "Darin liegt die Zukunft der Werbung: potenziellen Kunden Inhalte anzubieten, nach denen sie wirklich suchen", meint Mulgund.
3. Immer weiter testen
Das Marketingteam von Abreva nutzte maschinelles Lernen nicht nur, um die Zielgruppe zu identifizieren und die Werbung entsprechend auszurichten, sondern auch, um die Kampagne in Echtzeit zu optimieren.
"Bei mehr als 100 verschiedenen Varianten konnten wir nicht vorhersehen, was zusammen mit bestimmten Inhalten in welchen Momenten besonders gut ankommen würde", so Mulgund. Nachdem aber immer mehr Nutzer eine Anzeige gesehen haben, konnte mithilfe von maschinellem Lernen schnell ermittelt werden, welche Creative-Assets unter bestimmten Bedingungen leistungsstark sind. Durch Smart Bidding wird dann zum richtigen Zeitpunkt die beste Anzeige bei relevanten Inhalten ausgeliefert. "Dank maschinellem Lernen konnten wir so unsere Botschaft optimieren und richtig platzieren. Das überzeugt die Nutzer."
