Oliver Kampmeier
Cybersecurity Content Specialist
Daten lügen nicht. Wenn du dir das folgende Reporting einer In-Ad-Kampagne genauer anschaust, findest du Erkenntnisse, die gängige Annahmen in Frage stellen.
Wir haben mit einem Kunden eine programmatische Test-Kampagne aufgesetzt und dabei 1,4 Millionen Ad Impressions analysiert. Die Anzeigen liefen nur auf Webseiten, nicht in Apps. Das Ziel: Überprüfung und Bewertung der Validität, Sichtbarkeit und Qualität der Placements. Die Ergebnisse? Ein Mix aus positiven Entwicklungen, Warnsignalen und (wenig überraschend) auch Fällen von Ad Fraud.
Hier sind die wichtigsten Erkenntnisse.
Zu Beginn der Kampagne waren 41% der Impressions ungültig, sodass fast die Hälfte des Budgets verpufft. Durch gezielte Optimierungen sank die Invalid-Rate innerhalb von 23 Tagen auf 12%. Das zeigt: Aktives Monitoring und Optimierung wirken.
Ohne kontinuierliche Kontrolle könnten diese Zahlen aber schnell wieder steigen. Die wichtigste Erkenntnis? Junk-Platzierungen gibt es überall. Wenn du sie nicht aktiv herausfilterst, fressen diese dein Budget auf.
Die Viewability-Rate der Kampagne lag bei 61%. Während des Tests steigerte sich diese, aber liegt noch unter der Benchmark von 65% – 75%.
Es wurde also ein erheblicher Teil der Anzeigen technisch ausgeliefert, aber wahrscheinlich nicht von einem echten Nutzer gesehen. Wenn nur 61% der Impressions sichtbar sind, dann trägt fast 40% des Budgets nicht direkt zu deinen Zielen bei.
50% der Impressions wurden auf Made-for-Advertising (MFA)-Seiten ausgeliefert. Diese Websites sind darauf ausgelegt, Werbeeinnahmen zu generieren und stellen oft Werbung über Inhalte.
Allerdings werden auch Premium-Publisher manchmal als MFA klassifiziert, da es sich hierbei lediglich um eine Messgröße handelt, nicht automatisch um ein Zeichen für fragwürdige Praktiken. Deshalb sollten Werbetreibende diese Seiten individuell prüfen und entscheiden, wie sie damit umgehen.
Eine Option wäre, minderwertige MFA-Seiten auszuschließen. Eine andere Strategie könnte sein, zu prüfen, ob der Traffic konvertiert. Wenn eine MFA-Seite echte, engagierte User bringt, ist ein Ausschluss vielleicht nicht die beste Wahl.
Letztlich können MFA-Seiten menschlichen Traffic haben, genauso wie Premium-Publisher von Bots betroffen sein können. Deshalb reicht es nicht, sich nur auf automatische Filter zu verlassen. Die Qualität der Platzierungen muss aktiv überprüft werden.
Etwa 4% der Impressionen wurden als Pixel-Stuffing ausgespielt. Das bedeutet, dass Anzeigen in 0x0 oder 1×1 Pixel großen iFrames ausgeliefert wurden. Sie werden technisch gezählt, aber für Nutzer unsichtbar.
Dieser Betrug ist schwer zu erkennen, doch er verschwendet Werbebudget. Wer keine aktiven Filtermechanismen einsetzt, bezahlt für Anzeigen, die niemand jemals sehen kann.
Das Geo-Targeting war zu 98% korrekt, nur 2% der Impressionen wurden in nicht-relevanten Regionen ausgespielt. Ein starkes Ergebnis, aber diese 2% verteilten sich auf über 100 verschiedene Länder.
Für Werbetreibende mit strengen Targeting-Vorgaben zeigt sich hier, dass selbst geringe Abweichungen ins Geld gehen können.
Die Kampagne lief über 100 verschiedene SSPs (Supply-Side Platforms). Das sind zu viele. Mehr SSPs bedeuten nicht automatisch bessere Performance. Oft sorgen sie nur für minderwertiges Inventar und erhöhen das Risiko für Invalid Traffic.
Mehr als 11.000 Placements lieferten über 50% Invalid Impressions. Die Hälfte davon sogar 100% Invalid Impressionen.
Um die Kampagnen Performance zu optimieren und das Werbebudget effizienter einzusetzen, sollte auf Folgendes geachtet werden:
Diese Kampagne verdeutlicht, warum Transparenz und Echtzeit-Insights für Werbetreibende unerlässlich sind. Ohne eine klare Kontrolle besteht das Risiko, dass Fake Impressionen, unsichtbare Anzeigen und fragwürdige Platzierungen dein Budget auffressen.
Wenn 50% der Anzeigen auf MFA-Seiten landen, 40% der Impressions nicht sichtbar sind und manche Anzeigen in winzigen Pixeln verschwinden, dann bleibt nur eine Frage: Wie viel deines Werbebudgets erreicht tatsächlich echte Menschen?
Und das war nur eine kleine Kampagne mit 1,4 Millionen Ad Impressions. Stell dir vor, wie viele Invalid Impressions und wie viel verschwendetes Budget das bei den wirklich großen Kampagnen bedeuten würde.
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