
Amazon DSP: Der ultimative Guide zu Amazon Display Ads
Martin Saunders, September 29, 2022
Inhalt
Was ist Amazon DSP?
Amazon DSP ist eine Plattform für den Kauf von Werbeanzeigen. Marken können damit Display- und Video-Anzeigen schalten – programmatisch und in großem Umfang.
“Programmatisch” bedeutet, dass DSP den Anzeigenkauf über Tausende von verschiedenen Webseiten automatisiert — im Gegensatz zum manuellen Kauf einzelner Werbeplatzierungen.
Der Vorteil des programmatischen Anzeigenkaufs besteht darin, dass er effizienter ist.
Im Fall von Amazon wird diese Effizienz durch ein innovatives Targeting erreicht.
Anstatt eine einzelne Anzeige bei der Huffington Post zu schalten, kauft ihr über Amazon DSP eine Vielzahl von Anzeigen auf mehreren Webseiten — natürlich mit eurer Zielgruppe im Hinterkopf.
Die DSP-Anzeigen von Amazon sind zudem nicht auf Retargeting-Kampagnen oder gar auf bestimmte Amazon-Produkte beschränkt.
Display- und Video-Anzeigenformate funktionieren auch für Produkte außerhalb von Amazon oder um Dienstleistungen zu bewerben.
Besseres Targeting = Bessere Anzeigenplatzierungen = effektivere Anzeigen = €
Diese Art Plattform gibt es nicht nur bei Amazon. So ist beispielsweise der Facebook Ad Manager auch ein DSP, allerdings lässt er euch nur Platzierungen auf den eigenen Seiten (nämlich auf Facebook und Instagram) schalten.
Insgesamt lohnt sich Amazon DSP besonders für große Marken mit großzügigen Marketingbudgets.
Das Amazon-DSP-Ökosystem: SSP, APS, TAM/UAM
Die dazugehörige Software wird als Supply-Side-Plattform oder SSP bezeichnet und ist für Publisher gedacht, die Anzeigenplatzierungen zur Verfügung stellen.
Hier ist eine vereinfachte Sicht auf die Beziehung:
Eine der SSPs ist Amazon Publisher Services, oder APS. Über ihn ist Amazon in der Lage, Anzeigen außerhalb von Amazon zu schalten, sowie Amazon-Properties an Webseiten von Dritten zu liefern.
Der APS bietet zwei Dienstleistungen für Ad-Publisher an:
Transparent Ad Marketplace (TAM)
Unified Ad Marketplace (UAM)
Der Unterschied besteht darin, dass TAM es Anbietern ermöglicht, sich direkt und individuell mit Amazon und anderen SSPs zu verbinden, während UAM die Anbieter nur direkt mit Amazon verbindet und andere SSPs indirekt verwaltet.
Natürlich sind auch Amazons eigene Anzeigenplatzierungen zu haben. Auf Amazon, aber auch auf Amazon-eigenen Geräten, Apps und Webseiten – von denen es viele gibt.
Wer Anzeigen schaltet, profitiert von Amazons Treffsicherheit beim Targeting der Anzeigen. Genauso profitieren aber auch die Anbieter von Werbeflächen. Denn effektivere Anzeigen sorgen dafür, dass Werbetreibende mehr zu zahlen bereit sind.
Effektivere Anzeigen = Wertvollere Platzierungen = €
Alle diese Anzeigenplatzierungen werden den Werbetreibenden (euch) über eine einheitliche Plattform zur Verfügung gestellt: Amazon DSP.
Was macht Amazon DSP so besonders?
Amazon DSP hebt sich durch die folgenden Alleinstellungsmerkmale von seinen Konkurrenten ab:
Datenqualität
Zugang zu Seiten und Geräten, die von Amazon betrieben werden
Das Amazon DSP ermöglicht es Marken also, die Daten von Amazon zu nutzen, um ein Publikum außerhalb von Amazon zu erreichen. Außerdem können Amazon-eigene Seiten und Geräte mit Werbeanzeigen bespielt werden.
Wir haben das Thema Targeting bereits angesprochen. Doch warum ist Amazon eigentlich so gut darin?
Amazon war einer der Vorreiter bei der Nutzung von Big Data. Das Unternehmen verfeinert seine Datenanalysemethoden bereits seit 2003 und entwickelt seine Technologien kontinuierlich weiter. Die gesammelten Daten bilden das Kaufverhalten der Nutzer*innen ab – das macht sie so wertvoll.
‘Google weiß, was Ihr sucht. Facebook weiß, was Euch gefällt. Aber Amazon weiß, was Ihr kauft.’
Amazon weiß, wer, was, wann, warum (oder warum nicht) und zu welchem Preis gekauft hat.
Ganz konkret verwendet Amazon pixelbasiertes Targeting, d.h. das Tracking von Besucherverhalten auf einer Webseite (Besuche von Webseiten und Aktionen wie Klicks).
Genauso wichtig wie die Quantität und Qualität der Daten ist die Fähigkeit, sie auf sinnvolle und vermarktbare Weise zu interpretieren. Darunter fällt zum Beispiel die Bildung von Lifestyle-Gruppen wie Veganer, Feinschmecker oder Heimwerker.
Diese Analysefähigkeit basiert zumindest teilweise auf der Nutzung der Collaborative Filtering Engine, die Aktivitäten und Datenpunkte zu Gruppen zusammenfasst.
Ein ganz einfaches Beispiel:
Wenn Tom und Jerry beide Interesse an luxuriösem Katzenspielzeug und Premium-Yogamatten zeigen und Tom auch Interesse an einer wiederverwendbaren Bambus-Kaffeetasse zeigt, ist es möglich - sogar wahrscheinlich - dass Jerry diese Kaffeetasse auch gefallen könnte.
Diese Targeting-Methode wird