Was ist Gebotsoptimierung im Programmatic Advertising?
Gebotsoptimierung (Bid Optimization) ist die Praxis auf der Buy-Side, festzulegen und laufend anzupassen, wie viel ein Werbetreibender für jede einzelne Ad Impression bietet, damit jeder Dollar in die Impressions fließt, die das Kampagnenziel am wahrscheinlichsten zum niedrigsten tragfähigen Preis erreichen. Im Programmatic Advertising umfasst sie die Wahl der Gebotsstrategie, manuelles oder algorithmisches Bidding, Bid Shading in First-Price-Auktionen und den Umgang des Käufers mit den Mindestpreisen der Publisher.
So funktioniert Gebotsoptimierung im Programmatic Advertising
Jede programmatische Impression wird in einer Auktion verkauft, die Millisekunden dauert. Die Demand-Side-Plattform des Käufers erhält einen Bid Request, die die Impression beschreibt (Website oder App, Platzierung, Gerät, Standort, Zielgruppensignale), und muss zwei Dinge entscheiden: ob sie überhaupt bietet und wie viel.
Gebotsoptimierung ist die Logik hinter dieser Entscheidung. Sie wägt ab, was die Impression im Verhältnis zum Kampagnenziel voraussichtlich wert ist, sei es Reichweite, Viewability, ein Ziel für die Kosten pro Aktion oder ein Ziel für den Return on Ad Spend. Sie ist das Spiegelbild der Yield-Optimierung, bei der der Publisher versucht, für dieselbe Impression den höchsten Preis zu erzielen.
Manuelles vs. algorithmisches Bidding
Es gibt zwei grundsätzliche Ansätze.
- Manuelles (festes) Bidding: Der Käufer legt das Gebot fest, etwa einen festen TKP für ein Line Item oder einen maximalen Preis pro Klick. Google Ads beschreibt manuelle CPC-Gebote als Möglichkeit, Ihre maximalen CPC-Gebote selbst zu verwalten, mit unterschiedlichen Geboten für jede Anzeigengruppe, jedes Keyword oder jede Platzierung. Das schafft Kontrolle und planbare Preise und eignet sich für Käufer, die bereits wissen, welches Inventar performt.
- Algorithmisches (automatisiertes) Bidding: Die Plattform setzt für jede Impression ein eigenes Gebot auf Basis der vorhergesagten Performance. Google definiert Smart Bidding als Strategien, die Google AI nutzen, um in jeder Auktion auf Conversions oder Conversion-Wert zu optimieren, mit Ziel-CPA, Ziel-ROAS, Conversions maximieren und Conversion-Wert maximieren als Kernoptionen. Display & Video 360 bietet automatisierte Strategien, die einen KPI maximieren und dabei das volle Budget ausgeben, oder einen Ziel-KPI über die Ausgaben stellen, mit einer optionalen Obergrenze für den durchschnittlichen TKP.
Algorithmisches Bidding ist nur so gut wie das Signal, auf das es optimiert. Richten Sie es auf billige Klicks aus, findet es billige Klicks. Richten Sie es auf schlecht getrackte Conversions aus, optimiert es auf Rauschen.
Bid Shading in First-Price-Auktionen
Programmatic lief früher überwiegend über Second-Price-Auktionen, bei denen der Gewinner nur knapp mehr zahlte als das zweithöchste Gebot. Die meisten Exchanges sind inzwischen auf First-Price-Auktionen umgestiegen; Google Ad Manager vollzog den Wechsel zu einer einheitlichen First-Price-Auktion im September 2019. In einer First-Price-Auktion zahlt der Gewinner, was er geboten hat. Wer sein wahres Maximum bietet, zahlt also bei jedem Zuschlag zu viel.
Bid Shading ist die Antwort darauf. Die DSP schätzt den Preis, zu dem die Impression voraussichtlich zugeschlagen wird, und senkt das Gebot in diese Richtung, um den Zuschlag trotzdem zu bekommen und weniger zu zahlen. Senkt die DSP zu wenig ab, zahlen Sie zu viel. Senkt sie zu stark ab, verlieren Sie Impressions, die Sie wollten. Digiday hat das Transparenzproblem benannt: Käufer müssen sich darauf verlassen, was der Anbieter als richtigen Preis bezeichnet, weil das Shading-Modell nicht prüfbar ist.
Mindestpreise (Floors) und Gebotsoptimierung
Publisher legen einen Mindestpreis für ihr Inventar fest. Im OpenRTB-Bid-Request kommt er als Feld bidfloor an, das Mindestgebot für diese Impression, ausgedrückt als TKP. Floors können auch dynamisch sein: Die Einstellung Ziel-TKP in Google Ad Manager passt den Floor-Preis auf entsprechendem Inventar dynamisch an, um den Ertrag zu maximieren.
Für den Käufer ist der Floor eine Eingangsgröße, kein Ziel. Eine gute Gebotsstrategie fragt, ob die Impression für diese Kampagne mehr wert ist als der Floor, und lässt sie andernfalls aus. Verhandelte Deals sind bei Premium-Inventar, wo die Floors in der offenen Auktion hoch liegen, oft der bessere Weg.
Wenn ein höheres Gebot die falsche Antwort ist
Gebotsoptimierung innerhalb einer Plattform kann eine größere Frage verdecken: Ist das überhaupt der richtige Ort, um zu konkurrieren? Wenn alle Wettbewerber auf dieselbe Zielgruppe bieten, steigen die Zuschlagspreise für alle.
Criterion Global hat das beim Lebensmittel-Lieferdienst Gorillas in New York erlebt, wo programmatische TKPs durch ein Wettrüsten unter konkurrierenden Lieferdiensten aufgebläht waren. Statt die Wettbewerber zu überbieten, verlagerten wir Budget in hyperlokale Kanäle, die diese vernachlässigt hatten. Klassische Außenwerbung erwies sich als effizienter, weil die Wettbewerber deren Kosten nicht in die Höhe getrieben hatten, und lineares TV lieferte Conversions in einem Bereich, den die anderen Apps links liegen gelassen hatten.
Das ist die Logik des Criterion Global Budget Blueprint℠: erst entscheiden, wo das Budget in den Wettbewerb gehen soll, dann, wie aggressiv man bietet. Die Gebotsstrategie wird dann zu einem Baustein der internationalen Mediaplanung und des Mediaeinkaufs, neben Entscheidungen im Programmatic Advertising wie Programmatic-Direct-Deals, die Impressions ganz aus der offenen Auktion herausnehmen.