Jeder Eintrag definiert einen Begriff in einem Satz, erläutert seine Bedeutung für die Mediaplanung und verweist auf weiterführende Grundlagen, Methodenblätter oder Informationen für Marken. Begriffe mit eigener Seite sind verlinkt; die anderen sind Abschnitte dieser Seite.
Ein A/B-Test in der Werbung teilt ein Publikum zufällig in zwei Gruppen und vergleicht ihre Ergebnisse unter zwei Anzeigenvarianten oder mit und ohne Werbung.
Ein A/B-Test vergleicht zwei Varianten in zufällig zugeteilten Gruppen; der Unterschied in der Zielgröße schätzt ihre unterschiedliche Wirkung. Ein Holdout, bei dem eine Gruppe keine Werbung sieht, ist eine Form dieses Designs. Er beantwortet eine enge Frage, den Wirkungsunterschied zwischen den getesteten Varianten in der untersuchten Zielgruppe bei den getesteten Ausgaben, und eine Plattform, die den Test durchführt, misst innerhalb ihres eigenen Publikums und ihrer Regeln. Ist die Einheit eine Region statt eines Nutzers, wird dieselbe Logik zum Geo-Lift-Experiment, das ohne Nutzerdaten auskommt und die Wirkung der getesteten Werbeänderung auf die Verkäufe in dieser Region misst.
Brand Lift ist die von einer Kampagne verursachte Veränderung einer Markenkennzahl wie Bekanntheit oder Markensuchen, gemessen gegen eine Kontrollgruppe.
Budgetallokation im Marketing ist die Verteilung eines Budgets auf Kanäle und Zeiträume; auf Belegen gestützt folgt sie dem Ertrag des nächsten Euro je Kanal.
Eine Crossmedia-Strategie plant und misst Online- und Offline-Kanäle gemeinsam, damit das Budget danach verteilt wird, was jeder Kanal zum Ganzen beiträgt.
Eine Crossmedia-Strategie behandelt Fernsehen, Radio, Außenwerbung und Print zusammen mit Search und Social, in einem Plan und einer Messung. Plattform-Reporting allein reicht dafür nicht aus: Jede Plattform misst für sich und bildet die Wirkung von Offline-Medien nicht ab, sodass eine TV-Kampagne als unerklärter Anstieg der Markensuchen erscheint. Crossmediale Messung kommt aus einem Media-Mix-Modell, das Online- und Offline-Kanäle auf Basis aggregierter Wochendaten gemeinsam berücksichtigt, und aus Experimenten, die messen, was ein Kanal verursacht hat. Der Media Planner baut den Plan auf dieser Grundlage, mit plattformübergreifender Messung für Online- wie Offline-Kanäle.
Datengetriebenes Marketing ist Marketing, dessen Entscheidungen auf Belegen beruhen, gemessen oder modelliert, wobei jede Zahl zeigt, woher sie kommt.
Inkrementalität ist der Teil eines Ergebnisses, den die Werbung verursacht hat: die Verkäufe, die ohne sie nicht stattgefunden hätten.
KI in der Kampagnensteuerung unterstützt Erstellung, Überwachung und Anpassung von Kampagnen, bis zum Agenten, der in vom Team gesetzten Grenzen handelt.
KI in der Kampagnensteuerung reicht vom Schreiben von Anzeigentexten bis zum Steuern von Geboten. Bei der agentischen Mediaplanung übernimmt ein Software-Agent diese Aufgaben: Er verfolgt die Ziele des Plans, überwacht den Kampagnenverlauf, die nächste Aktion innerhalb der vom Team gesetzten Grenzen vorschlägt oder ausführt, das Ergebnis prüft und weitermacht. Woraus die Zahlen gemacht sind, zählt dabei so viel wie die Automatisierung: Im Media Planner beruhen sie auf einem Media-Mix-Modell, Inkrementalitätsexperimenten und geprüften Benchmarks statt auf Plattform-Attribution, und jede Zahl ist als gemessen, projiziert oder Benchmark gekennzeichnet. Die Grundlagen und die drei Autonomiestufen beschreibt die Seite zur agentischen Mediaplanung.
Marketing Science setzt statistische Modelle und Experimente ein, um zu messen, was das Marketing verursacht, und zu entscheiden, wohin der nächste Euro geht.
Der Marketing-ROI setzt den inkrementellen Deckungsbeitrag, den das Marketing verursacht hat, nach Abzug der Marketingkosten ins Verhältnis zu diesen Kosten.
Der Media Mix umfasst die Werbekanäle einer Marke und ihre jeweiligen Anteile am Mediabudget; Media Mix Modeling schätzt, was jeder Kanal beigetragen hat.
MMM, Marketing Mix Modeling, ist eine statistische Methode, die Verkäufe als Basis plus Beitrag jedes Marketingkanals erklärt, aus aggregierten Wochendaten.
ROAS, Return on Ad Spend, ist der einem Kanal zugeschriebene Umsatz geteilt durch seine Werbeausgaben: ein Durchschnitt, der die Vergangenheit beschreibt.
Werbewirkungsmessung untersucht, wie Werbung Markenkennzahlen, Kaufverhalten oder Umsatz verändert, mit Modell, Experimenten und Benchmarks.