Programmatic Ads per Klick – mit datenbasierten Personas Ihre Zielgruppe aktivieren

Für Performance-Marketing braucht es mehr als datenbasierte Personas. Es braucht Personas, die schnell und präzise detaillierte Targeting-Optionen für Kampagnen liefern. Die Persona Sedcard und Zielgruppenmatrix des Persona Instituts ermöglichen jetzt Zielgruppenaktivierung per Klick. Mit einem neuen Feature überführt das Tool datenbasierte Personas automatisch in buchbare Zielgruppensegmente. Wie das geht? Zeigen wir am Beispiel unserer Persona “Frank”, IT- Mitarbeiter eines Versorgungsunternehmens.

Auszug der Candidate Persona “Frank”.

Von der Persona Sedcard zum Kampagnen-Leitfaden

Während digitale Marketer normalerweise viel Zeit und Ressourcen aufwenden müssen, um Insights zu analysieren und daraus sinnvolle Targeting-Optionen für jede Zielgruppe abzuleiten, reicht bei der Zusammenarbeit mit dem Persona Institut ein Klick auf den Button am Ende einer jeden Persona-Sedcard: “Kampagnen-Leitfaden erstellen” und wenige Sekunden Wartezeit.

Ob Meta, Google oder DSPs: Unsere KI berechnet innerhalb weniger Sekunden das optimale Targeting für alle wichtigen Kanäle. Dafür wurde die KI des Persona Instituts mit allen Targeting-Parametern der wichtigsten Plattformen trainiert, darunter:

• Google: Affinity & In-Market Audiences, App Categories, Detailed Demographics, Life-Events, Topics, Video-LineUps
• Meta: Placements, Locations, Demographics, Interests, Behaviours, etc.
• Audience- und Content-Taxonomien des Interactive Advertising Bureau (IAB)

Unsere KI gleicht die datenbasierten Personas mit allen Targeting Parametern von Google und Meta ab. Für DSPs läuft ein Abgleich mit den Taxonomien des Interactive Advertising Bureaus. Das Ergebnis: Ein detailliertes Kampagnenbriefing mit konkreten Targeting-Vorgaben – zugeschnitten auf die jeweilige Plattform und direkt umsetzbar im Kampagnen Setup.

Praxisbeispiel: IT-Mitarbeitende eines Versorgungsunternehmen

Zurück zu Frank: Als datenbasierte Persona repräsentiert er die Zielgruppe „IT-Mitarbeitende in Versorgungsunternehmen“.

Die Persona Sedcard umfasst …

• Demografie & Soziografie: Alter, Bildung, Beruf, Lebensstil, Familienstand, regionale Schwerpunkte
• Werte, Bedürfnisse, Pain Points: Was treibt die Zielgruppe an, was hemmt sie?
• Kaufmotive & Entscheidungslogik: Worauf achtet sie bei Angeboten – Preis, Marke, Nachhaltigkeit?
• Mediennutzung & Touchpoints: Welche Kanäle nutzt sie wann und wie intensiv?
• Tonalitätsprofil & Do’s & Don’ts: Was kommt an – was schreckt ab?
• Typische Aussagen („O-Töne“): Was sagt diese Persona – wie spricht sie?

Mit nur einem Klick lässt sich daraus ein vollständiger Kampagnen-Leitfaden generieren – mit spezifischen Empfehlungen – sowohl für B2B- als auch für B2C Unternehmen.

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B2B-Beispiel: SaaS-Anbieter für IT-Security-Lösungen

Ein Unternehmen im Bereich IT-Security möchte Entscheider wie Frank mit digitalen Werbeanzeigen auf seine neue Plattform für automatisierte Sicherheitsprüfungen aufmerksam machen. Über die Persona Sedcard erstellt das Unternehmen ein Kampagnenbriefing und setzt dieses in einer passgenauen Strategie um.

In Google Ads spricht das Unternehmen Frank über Interessen an, die für seine Rolle als IT-Experte relevant sind: Zielgruppensegmente wie „Cybersecurity Professionals“, „Enterprise IT“ oder „Cloud-Lösungen“ liefern die passende Reichweite. Individuelle Keyword-Cluster ergänzen das Targeting – etwa zero trust architektur, sso lösung oder endpoint security – um Frank in der aktiven Recherchephase abzuholen. Regionale Aspekte spielen ebenfalls eine Rolle: Da der Datensatz in unserem Beispiel zeigt, dass IT-Mitarbeitende wie Frank häufig in Ballungsräumen leben, erfolgt die geografische Aussteuerung bevorzugt in urbanen Gebieten – etwa Hamburg, München oder Stuttgart sowie einem Fokus auf Berlin. Die Kampagne wird deshalb bevorzugt in diesen Regionen ausgespielt, optional kombiniert mit einem Radius-Targeting rund um urbane Randgebiete sowie um weitere Standorte von Tech- und Versorgungsunternehmen. Da Frank überwiegend mobil surft und berufliche Inhalte auch unterwegs konsumiert, erfolgt eine mobile-first Optimierung mit Fokus auf iOS-Nutzer. Die Bidding-Strategie zielt auf Leadgenerierung – etwa durch Demo-Anfragen oder Whitepaper-Downloads.

Auf Meta-Plattformen wie Facebook und Instagram spricht der SaaS-Anbieter Frank über Interessensegmente wie „Softwarearchitektur“, „Digitale Transformation“ oder „IT-Management“ an. Mit einem Lookalike-Seeding auf Basis vorhandener B2B-Kundenprofile lässt sich die Reichweite qualitativ erweitern. Advantage+ unterstützt dabei, Kampagnenstrukturen skalierbar und dynamisch auszuspielen.

In programmatischen Umfeldern (z. B. über DV360) greifen IAB-Taxonomien wie „Enterprise Software“, „Cybersecurity Buyers“ oder „Tech Professionals“, um potenzielle Nutzer:innen wie Frank zu erreichen. Kontextbezogene Ausspielungen auf Tech-Blogs, Entwickler-Communities oder Security-Magazinen stellen sicher, dass die Ads in thematisch passenden Umfeldern erscheinen. Das minimiert Streuverluste und stärkt die Glaubwürdigkeit des Unternehmens.

B2C-Beispiel: Smart-Home-Anbieter für energiesparende Heizlösungen

Menschen wie Frank lassen sich nicht nur beruflich, sondern auch privat für technische Lösungen begeistern. In folgendem Beispiel möchte ein Smarthome Anbieter Frank für ein intelligentes Heizsystem mit App-Steuerung gewinnen.

In Google Ads macht der Anbieter über Interessen wie „Smart-Home“, „Technologieprodukte“ oder „Energieeffizienz“ auf sich aufmerksam. Keyword-Cluster wie heizkosten sparen app, smart thermostat oder smart home kompatibel sorgen für eine präzise Ansprache während der aktiven Suche. Die datenbasierte Persona und der Kampagnenleitfaden geben Aufschluss darüber, dass Frank häufig auf Technik- und Produktvergleichsportalen unterwegs ist – durch kontextuelles Targeting baut das Unternehmen dort zusätzliche Relevanz auf. 

Auch über Meta Ads möchte das Unternehmen Frank gezielt adressieren – mit Interessen wie „Technik-Gadgets“, „DIY-Heimtechnik“ oder „Smart Living“. Kurze Produkt-Demos im Story-Format oder Carousel-Ads mit Vorher-Nachher-Beispielen sprechen Franks rationales und lösungsorientiertes Mindset an. Mobile Optimierung ist essenziell, da Frank bevorzugt auf dem Smartphone recherchiert.

Im programmatischen Bereich erfolgt die Ausspielung über Segmente wie „Smart Home Tech Enthusiasts“, „Eco-Conscious Shoppers“ sowie „Home Automation Users“. Werbemittel erscheinen in Kontexten wie Produkttests, Energie-Blogs oder Foren für vernetzte Haussteuerung – genau dort, wo Frank relevante Informationen erwartet.

Der Kampagnen-Leitfaden im Detail

Entwickelt für digitale Marketingverantwortliche, Media-Agenturen und Kampagnenmanager, vereint der Kampagnen-Leitfaden psychografische Insights mit buchbaren Segmenten – und übersetzt qualitative Zielgruppenarbeit in konkrete Targeting-Maßnahmen. Jeder Leitfaden ist in Plattform-spezifische Abschnitte gegliedert. Was jeder Abschnitt im Detail bedeutet – und wie die zugrunde liegende Persona entscheidende Daten liefert: Ein Überblick.

Kampagnenbriefing für Google Ads

Google Ads bietet eine Vielzahl von Targeting-Möglichkeiten. Die Herausforderung liegt darin, diese sinnvoll miteinander zu kombinieren. Der Kampagnen-Leitfaden des Persona Profilers übernimmt genau das: Er übersetzt psychografische Merkmale, Medienverhalten und Interessensmuster der Persona automatisiert in konkrete Einstellungen für Affinity Audiences, In-Market Segmente, Geräteziele oder Content-Taxonomien. So entstehen direkt aktivierbare Empfehlungen für das Google Ads Setup – datenbasiert und plattformkonform.

Kampagnenbriefing für Google Ads zur Persona ”Frank”, IT-Mitarbeitender eines Versorgungsunternehmens.

• Zielgruppensegmentierung (Audience Taxonomy): Die KI gleicht Persona-Merkmale mit Googles Affinity- und In-Market-Audiences ab. Sie basieren auf demografischen Daten zu Wohnort, Alter, sozialem- und beruflichem Umfeld. Daten aus der Persona Sedcard ermöglichen dabei etwa ein gezieltes regionales Targeting – bei Bedarf bis auf Metropol- und Postleitzahl-Ebene.
• Ad Produkt Taxonomy: Die Persona zeigt, wie sich die Zielgruppe online bewegt – und welche Anzeigenformate auf welchen Plattformen wirklich relevant sind. In unserem Beispiel etwa Responsive Search Ads, YouTube In-Stream Formate oder Shoppinganzeigen für Kleidung und Unterhaltungselektronik.
• Lebensstil und Interessen: Psychografische Daten, etwa zu Technikaffinität, Wissbegierde oder Unterhaltungsvorlieben übersetzt der Persona Profiler in Interessenscluster.
• Contextual Targeting (Content Taxonomy): Themenbasierte Platzierungen (z. B. „IT & Innovation“) basieren auf der Mediennutzung und inhaltlichen Präferenzen der Persona. Sie sorgen dafür, Anzeigen auf den Webseiten einzubinden, welche die Zielgruppe wirklich interessieren.
• Technologische und Device-Bezogene Targetings: Mobile oder Desktop? Android oder iOS? Die KI zieht das Mediennutzungsverhalten der Persona heran und definiert daraus geeignete Geräte- und Browser-Zielgruppen.

Kampagnenbriefing für Meta Ads

Meta ist einer der leistungsfähigsten Werbekanäle – vorausgesetzt, die Zielgruppe ist detailliert definiert. Genau hier setzt der Kampagnen-Leitfaden an: Aus der datenbasierten Persona generiert der Profiler ein Targeting-Briefing für Meta, das alle relevanten Parameter abdeckt – von Interessen und demografischen Merkmalen bis zu Custom Audiences und Placement-Vorschlägen. Basierend auf Verhaltensdaten, psychografischen Clustern und der digitalen Routine der Persona folgt ein Abgleich mit den entsprechenden Taxonomien.

Kampagnen-Briefing für Meta Ads zur Persona ”Frank”, IT-Mitarbeitender eines Versorgungsunternehmens.

• Custom Audiences (Interessen + Suchbegriffe): Die wichtigsten Interessen und typischen Suchanfragen der Persona bereitet das Feature Meta-kompatibel auf – für präzises Audience Building.
• Location, Alter, Geschlecht, Sprache, Beziehungen, Demographie: Soziodemografische Daten der Persona lassen sich direkt in die Plattform-Filter einbinden.
• Interessen und Verhaltensweisen: Ob technikaffin, fortschrittsorientiert oder markenloyal – relevante Verhaltensmerkmale werden aus dem Persona-Profil extrahiert und mit Meta-Zielgruppen verknüpft.
• Placements: Aus der Mediennutzung geht hervor, welche Platzierungen performen: Instagram Reels, Facebook Stories, Messenger und Co…

Programmatic Targeting Strategie in der DSP

Damit Targeting-Strategien nicht ins Leere laufen, braucht es Zielgruppensegmente, die auf echten Daten basieren – nicht auf Annahmen. Der Persona Profiler übersetzt psychografische und verhaltensbasierte Merkmale der Persona automatisiert in programmatische Einstellungen.

Programmatic Targeting Strategie in der DSP zur Persona ”Frank”, IT-Mitarbeitender eines Versorgungsunternehmens.

• Geografische Ausrichtung: Die Persona-Daten lassen sich bis auf PLZ-Ebene auslesen und damit für hyperlokales Targeting nutzen.
• Demografie-Settings: Demografische Merkmale wie Alter, Geschlecht, Bildungsgrad oder Haushaltstyp lassen sich direkt aus den Persona-Daten ableiten. Der Vorteil: Statt auf grobe Cluster zurückzugreifen, arbeitet die KI mit realitätsnahen Verteilungen aus quantitativen Daten – etwa: „überdurchschnittlich hoher Anteil an männlichen Fachkräften zwischen 30 und 44 Jahren mit Hochschulabschluss“. Diese Informationen werden in präzise DSP-Targeting-Vorgaben übersetzt.
• Geräte-/Zeit- und Bidding-Strategie: Wann und wie die Zielgruppe digital unterwegs ist, bildet der Persona Profiler durch Mediennutzung, Tagesroutinen und Technikaffinität ab. Daraus ergeben sich drei entscheidende Stellschrauben:
  • Device-Strategie: Fokus auf Desktop, Mobile oder Cross-Device – abhängig von Arbeitskontext und digitalem Verhalten.
  • Tageszeitsteuerung: Ob Business-Zeitfenster (z. B. 08:00–17:00 Uhr) oder abendliche Nutzungsphasen – die KI identifiziert die idealen Ausspielzeiten.
  • Bidding-Strategie: Basierend auf Wettbewerb und Nutzungsverhalten empfiehlt der Profiler CPC- oder CPM-basierte Ansätze mit realistischen Budgetempfehlungen.
• Google Audience Segmente: Der Persona Profiler matcht automatisch relevante Google Audiences (z. B. „Affinity“, „In-Market“, „Custom Intent“) mit dem psychografischen Profil der Persona. Diese Zuordnung erfolgt datenbasiert und spart Zeit bei der Segmentauswahl im Google Ads- oder DSP-Interface. Im Fall der IT-Zielgruppe ergeben sich z. B. Segmente wie:
  • Affinity: „Technologie-Enthusiasten“, „Business Professionals“
  • In-Market: „Business Software“, „IT Services“
• Custom Audiences (Interessen + Suchbegriffe): Die Persona-Insights liefern eine solide Grundlage für individuelle Zielgruppensegmente auf Basis von Interessen, Werten und typischem Suchverhalten. Der Profiler generiert automatisiert passende Interest-Sets und Keyword-Cluster – abgestimmt auf den Kontext der Kampagne. Diese Daten lassen sich direkt in Custom Audience-Logiken für DSPs oder Google Custom Segments übertragen. Beispiel aus der IT-Persona:
  • Interessen: „Cloud-Infrastruktur“, „DevOps“, „Künstliche Intelligenz“
  • Keywords: „Open Source Software“, „IT-Zertifizierung“, „Linux-Administration”
• Keyword-Cluster: Aus den inhaltlichen Interessen, Weiterbildungszielen und dem digitalen Konsumverhalten der Persona generiert der Profiler thematisch relevante Keyword-Gruppen. Neben Hauptbegriffen berücksichtigt die Analyse auch verwandte Longtail-Keywords berücksichtigt – wichtig für semantisches Targeting. Diese Cluster sind hilfreich für Kontext-Targeting, Search Ads oder thematische Umfelder. Beispielhafte Cluster für die IT-Zielgruppe:
  • Software & Tools: „Docker“, „Kubernetes“, „Jenkins“
  • Karriere & Weiterbildung: „Scrum Zertifikat“, „Python Fortbildung“, „Remote Work IT“
  • Technologietrends: „KI-Ethik“, „Machine Learning Use Cases“
• Placement & Topics: Welches digitale Umfeld eignet sich am besten, um die Zielgruppe zu erreichen? Der Profiler analysiert die Medienpräferenzen der Persona – z. B. Fachportale, Tech-Blogs, E-Learning-Plattformen – und ordnet sie IAB-Topics und Placement-Kategorien zu. Wichtig, um das Werbemittel nicht nur technisch auszuliefern, sondern auch inhaltlich einzubetten. Beispielhafte Empfehlungen:
• Themenumfelder: „Information Technology“, „Careers & Education“, „Cloud Computing“
• Placements: Technologie-Magazine, Business-Netzwerke, Developer-Communities
• Ausschlüsse & Negatives: Ebenso wichtig wie die richtige Auswahl ist das gezielte Ausschließen irrelevanter Segmente. Die KI des Persona Profilers identifiziert Umfelder, Keywords oder Interessensgebiete, die nicht zur Zielgruppe passen – und verhindert Streuverluste und Reaktanz. Ausschlüsse lassen sich als Negative Targeting oder Blocklisten in die DSP übernehmen. Beispielhafte Ausschlüsse bei der IT-Persona:
  • Lifestyle-Themen wie „Beauty“ und „Kindererziehung“
  • IAB-Kategorien wie „Home & Garden“ oder „Cooking & Recipes“
  • Keywords wie „Diät“, „Haushaltsgeräte“, „Mode-Trends“

Fazit: Valide Daten. Weniger Aufwand. Erfolgreiches Targeting.

Sie möchten Ihre nächste Kampagne direkt auf den Punkt ausspielen? Ob Performance-Kampagne, Awareness oder B2B-Leadgenerierung: Der Schlüssel liegt in datenbasierten Personas, übersetzt in präzise Targeting-Logiken. Agenturen und Unternehmen sparen mit dem Kampagnen-Leitfaden des Persona Profilers wertvolle Zeit im Kampagnen-Setup, reduzieren Streuverluste und sparen Budget.
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