Marketing Cloud: Adobe verfolgt Nutzer über unterschiedliche Geräte

Mit einer neuen Kooperationssoftware will Adobe Nutzer identifizieren, auch wenn sie ein anderes Gerät nutzen. Partnerunternehmen sollen ihren Nutzern dazu eine ID zuordnen.

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Marketing Cloud: Adobe verfolgt Nutzer über unterschiedliche Geräte

(Bild: Adobe)

Lesezeit: 4 Min.
Von
  • Torsten Kleinz

Es ist die Quadratur des Kreises für die Online-Werbebranche: Wie lässt sich ein Nutzer identifizieren, wenn dieser mal vom Arbeitsplatz-Rechner, mal vom Smartphone, mal vom Laptop zu Hause online geht? Auf der Konferenz Adobe Summit in Las Vegas hat das Unternehmen ein neues System vorgestellt, das Nutzer über Device-Grenzen hinweg verfolgen kann und so gezieltere Werbung ermöglicht.

Adobe schildert den Fall einer Nutzerin namens Sam, die auf ihrem Tablet per App eine Reise nach San Francisco plant, das Hotelzimmer aber schließlich über die Webseite des Anbieters von ihrem PC aus bucht. "Die meisten Unternehmen würden versuchen, der Nutzerin weiter Werbung für Hotelzimmer zu unterbreiten und irritieren Sam womöglich", schreibt Adobe. Mit Adobes Co-Op-Technik könnten die Onlinewerber erkennen, dass das Hotel bereits gebucht sei und statt dessen Werbung für Wellness-Behandlungen vor Ort oder Sehenswürdigkeiten wie Alcatraz ausliefern.

Damit das funktioniert, baut Adobe auf eine breite Allianz. Mitgliedsunternehmen sollen Hashwerte der Login-ID eines Kunden und der HTTP Header an die Adobe Marketing Cloud übermitteln, so dass ein Nutzer eindeutig zuzuordnen ist – auch wenn keine Nutzerdaten selbst übertragen werden. So kann ein Versandhändler einen seiner Kunden anhand der Daten eines Reiseanbieters wiedererkennen, auch wenn Adobe weder den Namen des Nutzers noch seine Telefonnummer oder E-Mail-Adresse übermittelt hat. Die Geräte eines Nutzers werden zu Clustern zusammengefasst, die gezielt angesprochen werden können.

Die technischen Details des Systems stehen noch aus. So garantiert Adobe, dass sich die Nutzer daraus ausloggen können – wie diese Information aber festgehalten werden soll, ist jedoch noch unklar. Adobe will das Produkt zuerst in den USA und Kanada vermarkten. Langfristig will Adobe 1,2 Milliarden Geräte verknüpfen und könnte so Google und Facebook Konkurrenz machen, die schon heute ihre Nutzer über Gerätegrenzen hinweg tracken können. Auch Mobilfunkbetreiber versuchen über so genannte Super-Cookies ähnliche Daten bereitszustellen, können aber naturgemäß nicht alle Geräteklassen abdecken.

In Las Vegas hat Adobe ebenfalls eine Allianz mit dem Statistik-Spezialisten ComScore verkündet. Anhand der Daten der beiden Unternehmen sollen Werbekunden bessere Daten darüber erhalten, welche Videoinhalte angesehen werden und welche Kampagnen beim Kunden gut angkommen. Seine Omnipräsenz bei der Ausspielung von Online-Videos will Adobe zusätzlich dafür nutzen, den Zuschauern über Plattformgrenzen hinweg Empfehlungen zu geben, welche Videos noch für sie noch sehenswert sind – mitsamt der passenden Werbung.

Hier erwartet Adobe enormes Umsatzpotenzial. "Industriestatistiken legen nahe, dass bis 2019 die Hälfte der Werbeplätze programmatisch verkauft wird", schreibt Adobe -Manager Pete Kluge. Das heißt: Werbekunden buchen keine Spots für bestimmte TV-Serien oder Websites, sondern lassen ihre Werbung in Echtzeit an ein zielgenau definiertes Publikum quer über alle Geräte- und Plattformgrenzen ausliefern. Die Ausgaben dafür sollen laut Adobes Schätzungen bis 2019 auf 56 Milliarden Dollar ansteigen. Besonders Mobil- und Videowerbung soll von der Entwicklung profitieren.

Diese Personalisierung ist laut Adobe ganz im Sinne des Nutzers: So legten Werbetreibende oft fest, wie oft einem Nutzer eine bestimmte Werbung angezeigt werden darf – nutzten sie verschiedene Geräte, bekämen sie jedoch oft die zwei- oder dreifache Dosis dieser speziellen Werbung. Um den Nutzern immer die richtige und profitabelste Werbung zeigen zu können, bietet Adobe seinen Kunden eine breite Palette an Datenauswertungs-Tools an. So soll der neue "Lifetime Value" Algorithmus die Interaktionen von Nutzern über lange Zeit auswerten, um Verhaltensmuster zu erkennen. So könnte dem Käufer eines neuen PCs zum Beispiel anschließend Werbung für einen neuen Monitor oder Drucker unterbreitet werden. (anw)