KI in der programmatischen Werbung

Wenn eine Seite oder App mit Anzeigenflächen geladen wird, sendet die angebotsseitige Plattform des Herausgebers eine Gebotsanfrage, häufig im OpenRTB-Format, das vom IAB Tech Lab verwaltet wird, an Anzeigenbörsen und nachfrageseitige Plattformen. Die Anfrage beschreibt die Impression: Website oder App, Anzeigengröße, Gerätetyp, ungefährer Standort und alle verfügbaren Benutzerkennungen. Die gesamte Auktion hat normalerweise ein Zeitbudget von etwa 100 Millisekunden und die Gewinneranzeige wird gerendert, bevor der Nutzer eine Verzögerung bemerkt. KI übernimmt die meisten Entscheidungen. DSPs führen Modelle aus, die die Klickrate, die Conversion-Rate oder die Sichtbarkeit für jede Impression vorhersagen und diese Vorhersagen dann in Gebote umwandeln. Als die Branche zwischen etwa 2017 und 2019 von Zweitpreis-Auktionen zu Erstpreis-Auktionen überging (Google Ad Manager wechselte 2019), fügten DSPs Gebotsschattierung hinzu: Modelle schätzen den niedrigsten Preis, der wahrscheinlich noch gewinnen wird, damit Käufer nicht zu viel bezahlen. Auf der Verkäuferseite legen SSPs dynamische Untergrenzen fest und entscheiden, welche Nachfragepartner sie anrufen. Die Zielgruppenmodellierung hing in der Vergangenheit von Cookies von Drittanbietern ab, die Benutzern über Websites hinweg folgen. Safari blockiert sie standardmäßig und Firefox schränkt sie ein, und App Tracking Transparency (2021) von Apple schränkt mobile Werbe-IDs ein. Google plante jahrelang, Drittanbieter-Cookies in Chrome über seine Privacy Sandbox auslaufen zu lassen, kehrte dann im Jahr 2024 den Kurs um und sagte, man werde deren Entfernung nicht erzwingen. Dennoch hat sich die Branche auf First-Party-Daten, Kontext-Targeting, Datenreinräume und alternative Identifikatoren verlagert. Anzeigenbetrug ist ein ständiges Problem. Bots, versteckte Werbung und gefälschte Domains belasten Ihr Budget; Die Methbot-Operation deckte 2016 gefälschte Videoaufrufe auf gefälschten Versionen von Premium-Websites auf. Erkennungsmodelle suchen nach nichtmenschlichem Verhalten, und mit den Standards „ads.txt“ und „sellers.json“ können Käufer überprüfen, wer berechtigt ist, das Inventar einer Website zu verkaufen. Ein weit verbreitetes Missverständnis ist, dass Werbe-KI Einzelpersonen „kennt“. Die meisten Modelle arbeiten mit probabilistischen Signalen und ein großer Teil des Targetings erfolgt kontextbezogen oder wird auf Gruppenebene modelliert.