Unique Identifier vs. ID-Bridging: Die wichtigsten Unterschiede, die jeder Publisher kennen sollte

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Aufgrund der immer strengeren Datenschutzbestimmungen und der zunehmenden Abschaffung von Third-Party-Cookies verlagern Advertiser ihre Budgets, um wertvolle Zielgruppen zu erreichen – Zielgruppen, die sich mithilfe von First-Party-Daten, die von Publishern gesammelt und verschlüsselt an sie weitergegeben werden, effektiv targeten lassen. Diese Verlagerung bedeutet, dass Identity-Lösungen für Publisher unverzichtbar geworden sind, da sie es ermöglichen, die Einnahmen aus dem Programmatic Advertising aufrechtzuerhalten und sogar zu steigern, während gleichzeitig die Privatsphäre der Nutzer in einer Cookie-freien Welt gewährleistet wird.

Wenn Publisher nach Möglichkeiten suchen, ihr Publikum für Advertiser wertvoller zu machen, werden oftmals Begriffe wie ID Bridging und Unique Identifier erwähnt. Die beiden Konzepte werden jedoch manchmal verwechselt, was zu Verwirrung über ihre jeweiligen Funktionen, ihre Effektivität und insbesondere ihre Bedeutung für die Publisher-Seite der Programmatic Advertising-Branche führt. Es ist jedoch von entscheidender Bedeutung, die Unterschiede zwischen diesen Konzepten zu verstehen – insbesondere für Publisher, die den Wert ihres Publikums maximieren und gleichzeitig den Datenschutzstandards gerecht werden möchten.

In diesem Artikel werden wir die Unterschiede zwischen diesen beiden Konzepten aufschlüsseln und erklären, warum Unique Identifier, insbesondere solche, die auf realen Daten wie gehashten E-Mails basieren, sowohl für Publisher als auch für Werbetreibende eine bessere Lösung darstellen.

Was ist ID-Bridging? (Probabilistisch)

ID Bridging ist ein Prozess, bei dem versucht wird, verschiedene Informationen über einen Nutzer – wie Gerätetyp, Browser oder IP-Adresse – miteinander zu „bridgen“ (verknüpfen), um sie auf verschiedenen Webseiten identifizieren zu können. Dabei ist es wichtig zu verstehen, dass ID Bridging in etwa 99 % der Fälle probabilistisch ist, d. h. es stützt sich hauptsächlich auf Signale und Annahmen und nicht auf solide, direkte Daten des Nutzers. Mit anderen Worten: Man stellt eine gut begründete Annahme darüber auf, wer der Nutzer sein könnte.

Stellen Sie sich zum Beispiel vor, ein Nutzer in Hamburg hat zu einer bestimmten Zeit an einem Montagmorgen über ein iPhone 13 Pro im Telekom-Netzwerk von der IP-Adresse X aus Zugang zu Webseite 1 (E-Commerce) und kauft ein Produkt. Dann erfolgt ein Besuch auf Webseite 2 (Inhalt/Blog) mit denselben Parametern – ein iPhone 13 Pro, Telekom-Netzwerk, IP-Adresse X und eine ähnliche Tageszeit. Basierend auf diesen ähnlichen Datenpunkten könnte ID Bridging davon ausgehen, dass es sich um denselben Nutzer handelt, der beide Webseiten besucht, obwohl diese Annahme lediglich auf Rückschlüssen beruht.

In einigen Fällen kann ID Bridging deterministische Daten (wir erklären im nächsten Absatz, was das ist) – wie z. B. eine gehashte E-Mail – als Anker zur Verbesserung der Genauigkeit mit einbeziehen. In den meisten Fällen verlassen sich Ad-Tech-Anbieter jedoch ausschließlich auf probabilistische Indikatoren, was die Zuverlässigkeit von ID Bridging beeinträchtigt. Dies gilt insbesondere, weil die Datenschutzbestimmungen strenger werden und die Arten von Tracking-Daten einschränken, die verwendet werden können, ohne dass eine zusätzliche Zustimmung des Besuchers der Webseite eingeholt werden muss. Ohne eine verlässliche Grundlage von First-Party-Daten wird es in der heutigen datenschutzorientierten Welt immer schwieriger, ID Bridging effektiv einzusetzen.

Was sind Unique Identifier? (Deterministisch)

Ein Unique Identifier (UID) ist eine Zahlen- oder Buchstabenreihe, die einem einzelnen Nutzer innerhalb eines Systems zugeordnet ist. UIDs sind Teil von Identity-Lösungen, die Publishern und Werbetreibenden dabei helfen, Nutzer über verschiedene Webseiten und Geräte hinweg genau zu erkennen. Im Gegensatz zu den geschlussfolgerten Zuordnungen, die beim ID-Bridging üblich sind, basieren UIDs auf deterministischen Daten aus direkten Nutzerinformationen, wie z. B. gehashten E-Mails oder Telefonnummern. Dadurch sind sie weitaus zuverlässiger und gewährleisten gleichzeitig durch verschiedene Verschlüsselungsalgorithmen die Privatsphäre der Nutzer.

Beispielsweise kauft ein Nutzer über seinen Desktop-PC zu Hause Schuhe in einem Online-Shop. Um den Kauf abzuschließen, gibt er seine E-Mail-Adresse ein, um eine Bestellbestätigung zu erhalten. Die E-Mail wird automatisch zur Kundenliste des Shops hinzugefügt. Anschließend wird diese Kundenliste mit Plattformen wie Google Ads synchronisiert, um eine Display-Werbekampagne für ehemalige Käufer zu schalten, sodass der Shop sie mit Anzeigen für seine neuesten Bestseller-Schuhe retargeten kann.

Eine Woche später besucht derselbe Nutzer unterwegs auf seinem Smartphone eine Content-Webseite (hier kommt der Publisher ins Spiel), z. B. eine Online-Zeitung. Um exklusive Artikel lesen zu können, meldet er sich mit derselben E-Mail-Adresse an. Die Seite hat ID-Lösungen implementiert, die die E-Mail verschlüsseln und sie an eine UID anhängen, wodurch die Daten des Nutzers geschützt bleiben. Diese UID signalisiert, dass es sich bei dem Nutzer um dieselbe Person handelt, die auf der E-Commerce-Seite einen Kauf getätigt hat.

Wenn die Retargeting-Display-Ad-Kampagne des Online-Shops diese UID über die Ad-Plattform abgleichen kann, wird automatisch ein höheres Gebot abgegeben, um diesem Nutzer, der mit hoher Wahrscheinlichkeit wieder im Shop einkaufen wird, die Werbung für den neuen Schuh anzuzeigen. Es ist dabei wichtig zu verstehen, dass die Ad-Plattform weder die tatsächliche E-Mail-Adresse des Nutzers noch andere persönliche Daten einsehen kann – sie erhält lediglich ein Signal, das darauf hinweist, dass dieser Nutzer zur Zielgruppe des Advertisers gehört. Dieser vollständig automatisierte, datenschutzkonforme Prozess stellt sicher, dass Nutzerdaten geschützt bleiben, während gleichzeitig eine effektive, zielgerichtete Werbung in einer Cookie-freien Umgebung ermöglicht wird.

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Der Wert für Publisher wird deutlich: Durch die Implementierung von ID-Lösungen wie ezID, die UIDs auf der Grundlage von gehashten Daten verwenden, können Publisher ihr Publikum ohne zusätzlichen Aufwand für Advertiser wertvoller machen. Dies führt zu höheren Geboten und mehr Einnahmen, da Advertiser bereit sind, mehr zu zahlen, um verifizierte, wertvolle Nutzer anzusprechen. Der gesamte Prozess läuft reibungslos und datenschutzkonform ab, sodass alle beteiligten Parteien davon profitieren.

Es ist schlichtweg eine Win-win-Situation: Nutzer sehen relevante Anzeigen, die ihr Erlebnis verbessern, Werbetreibende erreichen effektiv ihre Zielgruppe und Publisher verzeichnen höhere Einnahmen dank Premium-Geboten.

Warum es für Publisher wichtig ist, First-Party-Daten mithilfe Unique Identifier zu verwerten

Publisher verschaffen sich durch die Nutzbarmachung von First-Party-Daten über Unique Identifier (UIDs) einen klaren Vorteil. Im Gegensatz zu probabilistischen Methoden wie ID Bridging basieren UIDs auf verifizierten, deterministischen Daten, wie z. B. gehashten E-Mails. Dadurch können Publisher Advertisern ein zuverlässigeres und präziseres Zielgruppen-Targeting bieten, was zu höheren Auktionsgeboten und höheren Einnahmen aus dem Progammatic Advertising führt. UIDs gewährleisten außerdem die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen und bieten eine nahtlose, sichere Möglichkeit, den Wert der Zielgruppe zu maximieren, ohne dass das Vertrauen der Nutzer darunter leidet.

Das bestmögliche Setup kombiniert UIDs und ID Bridging. Während ID Bridging dazu beitragen kann, die Einnahmen in einigen Fällen wieder auf das Niveau wie bei Third-Party-Cookies zu bringen, gehen UIDs noch einen Schritt weiter, indem sie es Publishern ermöglichen, ihre CPMs weit über diesen Punkt hinaus zu erhöhen. Wenn eine UID auf der Grundlage von Hash-Daten vorhanden ist, geben Werbetreibende aufgrund der Sicherheit der Zielgruppenansprache höhere Gebote ab.

Wenn UIDs nicht verfügbar sind, weil sich der Nutzer nicht anmeldet oder nicht über einen Newsletter auf die Webseite kommt, ermöglicht ID Bridging es Werbetreibenden dennoch, effektiver zu bieten, als wenn sie überhaupt keine Daten hätten, sodass sie Nutzer in einer Cookie-losen Umgebung besser targeten können. End-to-End-Identity-Lösungen wie ezID ermöglichen es Publishern, von diesen Innovationen zu profitieren, und machen sie wettbewerbsfähig und bestens positioniert in einer dynamischen digitalen Landschaft.

Fazit: Schluss mit der Verwirrung – Machen Sie Ihre Monetarisierungsstrategie zukunftssicher

Während diese beiden Konzepte – ID-Bridging und Unique Identifier (UIDs) – in einigen Fällen immer noch verwechselt werden, ist es wichtig zu verstehen, dass ID-Bridging auf probabilistischen Daten beruht, die auf der Grundlage von Nutzersignalen wie Gerätetyp und IP-Adresse fundierte Vermutungen anstellen. Im Gegensatz dazu basieren UIDs auf deterministischen Daten aus verifizierten Quellen wie gehashten E-Mails und bieten eine präzise und zuverlässige Möglichkeit, Nutzer plattformübergreifend eindeutig identifizieren zu können.

UIDs bieten erhebliche Vorteile, da sie Advertisern mehr Gewissheit über die Zielgruppe geben, die sie ansprechen möchten. Dies führt zu höheren Geboten für Anzeigen, da Advertiser die Garantie zu schätzen wissen, dass ihre diese spezifische, hochwertige Nutzer erreichen, die mit größerer Wahrscheinlichkeit interagieren oder eine Konversion durchführen. Das Ergebnis sind höhere Einnahmen für Publisher, die Identity-Lösungen implementieren, die UIDs auf der Grundlage von gehashten Nutzerdaten unterstützen.

ID Bridging kann zwar weiterhin eine Rolle spielen, indem der Datenbedarf bei Nichtverfügbarkeit von UIDs gedeckt wird, aber es ist klar, dass UIDs einen effektiveren und wertvolleren Ansatz bieten. Umfassende Identity-Lösungen wie ezID ermöglichen es Publishern, ihre programmatischen Einnahmen zu maximieren und gleichzeitig die Datenschutzbestimmungen einzuhalten, wodurch sie in einer Welt ohne Third-Party-Cookies langfristig erfolgreich sein werden.

Von Simon Wilken

Simon ist International Marketing Specialist bei Ezoic und befasst sich primär mit der Entwicklung des programmatischen Werbemarktes in der DACH-Region. Mit einem Hintergrund in Medienwissenschaft und Anglistik kombiniert er theoretisches Wissen mit praxisnahen Ansätzen. Besonders wichtig ist ihm die Verbindung von Technologie und kreativem Ausdruck.