Wie Premiuminventar heute Wirkung beweisen kann

ADZINE: Maik, Premiumvermarkter sprechen gerne über Qualitätsumfelder, Vertrauen und journalistische Marken. Reicht das heute noch als Argument für Werbekunden oder muss diese Qualität konkreter belegt werden?

Maik Rogge: Das Argument „journalistische Qualität" allein reicht nicht aus – und das ist auch gut so. Wer nur auf Markenprestige verweist, ohne messbare Wirkung zu liefern, erfüllt weder Markt- noch Kundenanforderungen. Gleichzeitig wäre es ein Fehler, Qualität ausschließlich auf klassische Werbe- oder Performance-KPIs zu reduzieren. Die Stärke unserer Umfelder liegt in der Kombination: Quantitative KPIs wie Sichtbarkeit und Klicks treffen auf qualitative Wirkung. Dank Attention-Metriken und Brand-Lift-Studien können wir Wirkung für Marken belegen. Unsere Aufgabe ist es, diese messbar und nachvollziehbar zu machen.

ADZINE: Woran lässt sich denn der Wert eines journalistischen Umfelds für Werbetreibende festmachen?

Rogge: Der Wert zeigt sich dort, wo Standard-KPIs nicht mehr ausreichen. Impressions, Klicks und Sichtbarkeit sagen nichts über Wirkung oder Markensympathie aus. Daher messen wir Involvement-Signale: Verweildauer, Scrolltiefe, aktive Lesezeit – denn unsere Nutzer:innen befinden sich in einer ganz anderen mentalen Situation und konzentrierteren Aufmerksamkeit bei der Nutzung unserer Medienmarken.

Studien – darunter unsere eigene ‚Reputation Impact 2' – zeigen, dass Werbung in redaktionell vertrauenswürdigen Umfeldern über Zeit hinweg stärker wirkt, der RISE-Effekt,  und höhere Brand-Recall-Werte erzielt. Ein verwandter Effekt: Die Glaubwürdigkeit etablierter Titel strahlt auf die dort platzierten Marken aus. Das unterstützt langfristiges Brandbuilding – unabhängig von kurzfristigen Abverkaufszielen.

ADZINE: Ihr bündelt sehr unterschiedliche Medienmarken und inzwischen auch Special Interest, Newsletter und Podcasts. Wird Premiumvermarktung dadurch breiter oder spezieller?

Rogge: Beides – aber das ist kein Widerspruch. Wir werden breiter in der Reichweite und spezieller in der Zielgruppe, und dennoch eint alle unsere Titel im Portfolio der Anspruch höchster journalistischer Qualität. Eine junge Führungskraft, die morgens einen Morning-Crunch-Finanznewsletter liest, mittags die Spiegel-Schlagzeilen checkt und auf dem Heimweg einen Heise-Tech-Podcast hört, ist für uns über mehrere digitale Touchpoints qualitativ erreichbar – in Umfeldern, die sie aktiv und bewusst gewählt hat. Diese Kombination aus Breite und Tiefe ist strategisch. Wir bieten Advertisern heute über die klassische Reichweitenplanung hinaus die Möglichkeit, relevante Zielgruppen entlang ihrer gesamten Informationsreise zu adressieren.

ADZINE: Publisher-Daten gelten oft als Antwort auf den Wegfall klassischer Identifier. Welche Daten sind in Qualitätsumfeldern wirklich hilfreich und welche klingen eher gut im Produktblatt?

Rogge: Viele First-Party-Datensegmente, die die Branche anbietet, sind dünn. Zahlreiche Ableitungen aus Login-Daten klingen gut, sind aber oft unscharf. Was bei uns tatsächlich funktioniert, sind verhaltensbasierte Segmente, die direkt aus dem Nutzungsverhalten entstehen: Welche Ressorts werden konsumiert und wie intensiv? Welche Themencluster korrelieren mit Kaufabsicht oder Entscheidungskontext? Diese Signale sind valide, weil sie auf echter Interaktion mit echten redaktionellen Inhalten basieren.

Dazu kommt unsere semantische Targeting-Infrastruktur, die Inhaltsebene und Nutzungsverhalten kombiniert. Das ist der Unterschied zwischen Daten, die wirken, und Daten, die im Pitch gut klingen. Weil unsere Daten wirken, erheben wir sie aufwendig und detailliert – mit unserem Adobe Stack über das gesamte Portfolio, für jeden einzelnen User bei jedem einzelnen Artikel. Das bedeutet: Mehr als eine Milliarde Server-Calls laufen täglich in unsere Systeme ein.

ADZINE: Du sagtest, dass ihr mit Involvement-Signalen wie Leseverhalten, Scrolltiefe oder Verweildauer arbeitet. Wann ist ein Nutzer tatsächlich in ein Thema involviert? Überschätzen wir nicht an der Stelle die Signale, die übermittelt werden können?

Rogge: Die Frage ist absolut berechtigt. Einzelne Signale sind interpretationsfreudig. Ein langer Scroll kann auch Desinteresse bedeuten, eine kurze Verweildauer echte Effizienz. Der Wert entsteht erst durch die Kombination: Wenn Scrolltiefe, aktive Lesezeit und Themenauswahl gemeinsam ein Muster ergeben, sprechen wir von echtem Involvement. Die Gefahr besteht, wenn Signale isoliert betrachtet oder ihnen Kausalitäten unterstellt werden, die nicht belegbar sind. Unser Ansatz ist deshalb modellbasiert: Wir kombinieren mehrere Parameter zu einem Score, der deutlich valider ist als ein einzelner Proxy-Wert. Und wir sind transparent darüber, wo die Grenzen liegen.

ADZINE: Insbesondere Nachrichtenumfelder werden aus Brand-Safety-Gründen schnell ausgeschlossen. Kann modernes Contextual Targeting hier differenzierter arbeiten, gerade wenn semantische KI der Disziplin neuen Rückenwind gibt?

Rogge: Pauschale Brand-Safety-Ausschlüsse für Nachrichtenumfelder sind eines der teuersten Missverständnisse in der Mediaplanung. Wer das gesamte Segment „Nachrichten" blockiert, verliert den wertvollsten Teil – nämlich aufmerksame, entscheidungsstarke Leser im Moment ihrer höchsten Informationsbereitschaft. Es gibt nach meinem Kenntnisstand keine belastbare Studie, die negative Abstrahleffekte von Nachrichtenumfeldern wissenschaftlich belegt. Im Gegenteil: Werbung in seriösen, vertrauenswürdigen Umfeldern erzeugt nachweislich positive Abstrahleffekte. Dennoch hält sich dieses Vorurteil hartnäckig bei Kunden und Mediaplanern. Semantische KI kann hier endlich differenzieren, wie es Keyword-Listen nie konnten: nicht nur was in einem Artikel steht, sondern welchen Kontext und welche Relevanz er hat. Das Ergebnis: deutlich granularere Steuerung, weniger Fehlausschlüsse und eine saubere Trennung von echten Brand-Safety-Risiken und reinen Berührungsängsten.

ADZINE: Premiuminventar wird schon lange programmatisch gehandelt. Wie verhindert man, dass hochwertige Umfelder im automatisierten Einkauf am Ende doch wieder nur nach Preis und Reichweite bewertet werden?

Rogge: Das ist weniger eine Technologie- als vielmehr eine Systemfrage. Programmatic ist erst einmal neutral – entscheidend ist, welche Signale einfließen. Wer ausschließlich auf TKP und Reichweite optimiert, landet zwangsläufig beim günstigsten Inventar. Wir setzen deshalb auf einen anderen Ansatz: Wir arbeiten eng mit unseren Direktkunden und Agenturen zusammen und entwickeln für jedes Kampagnenziel das passende Setup. Dabei spielen neben klassischen KPIs auch Qualitätsfaktoren wie Attention-Metriken und Viewability eine wichtige Rolle. Private Marketplaces und Guaranteed-Modelle bieten dafür einen Rahmen, weil Qualität und Wirkung im Vordergrund stehen – nicht der niedrigste Einkaufspreis. Gleichzeitig ist der Open Market für uns ein sinnvoller Bestandteil der Vermarktung. Entscheidend ist, die Balance bewusst zu steuern. Am Ende sollte nicht der günstigste TKP den Ausschlag geben, sondern die größte Wirkung für den Werbekunden.

ADZINE: Wo kann Künstliche Intelligenz einem Vermarkter wie euch heute konkret helfen?

Rogge: Wir nutzen KI-gestützte Systeme in der Kampagnenauslieferung, etwa um Inventar kontextuell präziser einzuordnen, Targeting-Entscheidungen in Echtzeit zu verbessern und Werbemittel kontinuierlich in enger Abstimmung mit dem Kunden zu optimieren. Durch die Analyse größerer Datenmengen und intelligenter Prediction-Modelle sind wir in der Lage, individuellere Angebote auf aktuelle Kundenbedürfnisse anzupassen – bei gleichzeitiger Reduzierung von Durchlaufzeiten und Abstimmungsschleifen. Und natürlich entwickeln wir KI-optimierte Produkte, um die Sichtbarkeit von Werbetreibenden in KI-Assistenten zu erhöhen.

Was KI bei uns nicht ersetzt: das menschliche Urteil und die menschliche Entscheidung. Wir verstehen KI als Unterstützung und folgen konsequent dem Grundsatz „Human in the loop". Am Ende sind es echte Menschen, die Entscheidungen treffen und dafür einstehen – Menschen, mit denen unsere Kunden direkt sprechen können.

ADZINE: Danke für das Gespräch, Maik.