Targeting-Regeln in Personyze

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Targeting-Regeln entscheiden, für welche Besucher eine Kampagne gilt. Personyze erfasst über 70 Echtzeitsignale zu jedem Besucher — Verhalten, Standort, Gerät, Profil- und CRM-Daten sowie Signale aus Ihren verbundenen Tools — und wertet Ihre Regeln laufend aus; ein passender Besucher sieht das personalisierte Erlebnis also in dem Moment, in dem er die Bedingungen erfüllt.

Die Zielgruppe einer neuen Kampagne ist anfangs leer (sie würde auf alle passen, bis Sie sie eingrenzen). Sie bauen sie, indem Sie auf Targeting-Regel hinzufügen klicken und aus den Kategorien der Auswahl wählen. Jede hinzugefügte Kategorie wird zu einer Regelgruppe auf dem Bildschirm, und Sie kombinieren die Gruppen, wie Sie es brauchen.

Wie Regeln kombiniert werden

Jede Bedingung unterstützt Einschließen oder Ausschließen. Klammern verschachteln die Logik, und Regelgruppen werden mit UND, ODER oder XOR kombiniert. Eine Regel kann so einfach sein wie „ist auf der Preisseite“ oder so vielschichtig wie „hat in den letzten 14 Tagen die Preisseite angesehen UND hat einen bezahlten Tarif UND NICHT in den letzten 7 Tagen ein Support-Ticket eröffnet“.

Viele Regeln haben außerdem einen Bereich: „auf der aktuellen Seite“ prüft die Seite, auf der der Besucher gerade ist, während „irgendwo in dieser Sitzung“ alles prüft, was er bei diesem Besuch getan hat.

Entdeckte Zielgruppen

Die Regelauswahl hat einen Tab Entdeckte Zielgruppen mit den Gruppen, die die Zielgruppen-Erkennung in Ihren eigenen Daten gefunden hat. Jede kommt als einzelne Regelkarte, die die Gruppe in einfachen Worten benennt, und funktioniert zum Einschließen oder Ausschließen wie jede andere Regel — eine Gruppe auszuschließen, die nie konvertiert, ist oft die wertvollere Hälfte. Mit Trennen auf der Karte machen Sie daraus wieder gewöhnliche, bearbeitbare Bedingungen.

Zwei URL-Übergaben öffnen eine neue Kampagne, in der das Targeting bereits eingesetzt ist: ?audience= für eine entdeckte Regel, ?list= für eine Zielgruppenliste. Genau das tun die Buttons In einer Kampagne verwenden auf den Erkennungsbildschirmen.

Besucherkontext & Attribute

Wer und wo der Besucher gerade ist:

• Besuchte Seiten — Abgleich mit der vollständigen URL, einem Pfad oder einem Query-Parameter, für die aktuelle Seite oder die ganze Sitzung. Beispiel: auf einer beliebigen /pricing -URL in dieser Sitzung.
• Anzahl Seitenaufrufe — wie viele Seiten der Besucher in dieser Sitzung gesehen hat. Beispiel: 5+ Seiten angesehen.
• Most-popular Page — die Seite (oder der Seitentyp), auf der ein Besucher die meiste Zeit verbringt oder zu der er am häufigsten zurückkehrt. Beispiel: häufige Besucher einer bestimmten Produktkategorie.
• Länder / Städte — Geolokalisierung bis auf Stadtebene anhand der IP des Besuchers. Beispiel: Besucher in Kanada.
• User / CRM / ABM data — Profilfelder bekannter Besucher, synchronisiert aus Ihrem CRM oder CDP: Lifecycle-Phase, Tarifstufe, Customer Lifetime Value, Branche, eigene Felder. Beispiel: Lifecycle-Phase = SQL.
• Device & System — Gerätetyp, Betriebssystem, Browser, Bildschirmgröße und Browsersprache. Beispiel: mobile Besucher mit kleinem Bildschirm oder Besucher mit Browsersprache Französisch.
• Besuchertyp — neu oder wiederkehrend, plus Anzahl der Sitzungen. Beispiel: wiederkehrende Besucher ab der 3. Sitzung.
• Benutzerlisten — Abgleich mit einer Tabelle/CSV von Nutzern, die Sie hochladen. Beispiel: eine Liste von Testkonten.
• Date & Time — ein Datumsbereich, ein Wochentag oder eine Uhrzeit. Beispiel: nur während eines Wochenend-Sales.
• IP Addresses — bestimmte IPs oder CIDR-Bereiche. Beispiel: Ihre Büro-IP von einer Aktion ausschließen.
• Wetter — die lokalen Bedingungen des Besuchers, per IP oder GPS. Beispiel: Regenschirme zeigen, wenn es regnet.

Verhalten & Interaktion

Was der Besucher tatsächlich getan hat, in dieser Sitzung oder über die Zeit:

• E-Commerce — angesehene, in den Warenkorb gelegte oder gekaufte Produkte, mit feineren Filtern für Warenkorbwert, Anzahl gekaufter Produkte, gesamten Kaufwert sowie Filtern nach Marke oder Preisspanne. Beispiel: Warenkorbwert über 100 € mit einer bestimmten Marke.
• Produktinteraktionen — Zählungen über Produkte hinweg (verschiedene, dieselben oder insgesamt). Beispiel: 3+ verschiedene Produkte angesehen.
• Letzte Produktinteraktion — das jüngste Ereignis Anzeige / Warenkorb / Kauf, für „dort weitermachen, wo Sie aufgehört haben“. Beispiel: zuletzt eine bestimmte SKU in den Warenkorb gelegt.
• Inhaltsinteraktion — Artikelaufrufe, Favoriten, Abonnements und Lesetiefe. Sie können auch nach den Attributen des Inhalts ansprechen — Autor, Tags, Kategorie oder Thema —, die aus Ihrem Inhalts-Feed stammen. Beispiel: 2+ Artikel mit dem Tag „Preise“ gelesen.
• Sitzungsattribute — Cookies, JavaScript-Variablen, Formular-/Eingabewerte, Meta-Tags, DOM-Werte und Ihr Google-Tag-Manager-Data-Layer — alle clientseitigen Daten, die Sie bereitstellen. Beispiel: ein dataLayer -Wert, den Ihre Website pusht.
• Verweildauer — die Gesamtzeit in der aktuellen Sitzung. Beispiel: 2+ Minuten aktiv.
• Landingpage — die erste (Einstiegs-)Seite der Sitzung. Beispiel: über eine Kampagnen-Landingpage eingestiegen.
• Traffic Source — Referrer, Suchmaschine, soziales Netzwerk oder Kampagne. Beispiel: über eine bezahlte Anzeige gekommen (UTM).
• Search Keywords — die Begriffe, mit denen ein Besucher gesucht hat, um anzukommen, oder die er in Ihrer Websitesuche eingegeben hat. Beispiel: nach „Kopfhörer mit Geräuschunterdrückung“ gesucht.
• Interessen — Themen, die Personyze per KI-Themenkennzeichnung aus dem Surfverhalten ableitet, jeweils mit einem Stärkewert, plus ausdrücklich angegebene Interessen. Beispiel: starkes Interesse an „Laufschuhen“.

Integrationen

Signale, die live aus verbundenen Tools kommen. Daten bekannter Besucher fließen über Integrationen mit HubSpot, Salesforce, Pardot, Zoho, Tealium, Segment und Zeotap ein; für anonyme B2B-Besucher können ABM- und Intent-Anbieter — etwa 6sense, Clearbit, Leadfeeder, ZoomInfo und Albacross — Firmenname, firmografische Daten und Kaufabsicht ableiten, sodass Sie nach Account ansprechen können, bevor jemand ein Formular ausfüllt.

Regeln schneller bauen mit dem KI-Targeting-Assistenten

Wenn Sie die gewünschte Zielgruppe schon in Alltagssprache kennen, beschreiben Sie sie dem KI-Targeting-Assistenten, und er erzeugt einen passenden Regelsatz. Sie prüfen, bearbeiten und verfeinern vor dem Speichern — er ist ein Ausgangspunkt, keine Blackbox.

Tippen Sie zum Beispiel „wiederkehrende Besucher aus den USA, die die Preisseite angesehen, sich aber in den letzten 30 Tagen nicht angemeldet haben“, entsteht ein Regelsatz wie: Besuchertyp ist wiederkehrend UND Länder ist Vereinigte Staaten UND Besuchte Seiten enthält /pricing (diese Sitzung) UND NICHT ein Anmeldeereignis in den letzten 30 Tagen — jeweils als bearbeitbare Regelgruppe.

Der Assistent hat zwei Modi: Anfügen ergänzt die erzeugten Regeln zu dem, was Sie schon haben, während Ersetzen einen frischen Regelsatz einsetzt. Nutzen Sie „Anfügen“, um eine zusätzliche Bedingung aufzusetzen, und „Ersetzen“, um aus einer Beschreibung neu zu beginnen.

Die Zielgruppe mit der Live-Prognose vorab ansehen

Während Sie Regeln bearbeiten, aktualisiert sich die Zielgruppenprognose laufend und zeigt, wie viel einer laufenden Stichprobe Ihres jüngsten Traffics passen würde und wie viel nicht passen würde. Die Zähler sind nur die Zusammenfassung — der eigentliche Wert liegt darin, die Prognose zu öffnen und die tatsächlichen Besucher hinter den Zahlen zu sehen.

Klappen Sie sie auf, erhalten Sie zwei Listen: die Besucher, die zu Ihren aktuellen Regeln passen würden, und die, die es nicht würden. Klicken Sie einen Besucher an, um seine Attribute zu sehen und genau, welche Bedingungen er erfüllt oder nicht — so ist eine überraschende Zahl (zu hoch, zu niedrig oder null) schnell diagnostiziert. Die Prognose hat außerdem einen Live-Traffic-Modus, der Ihre Regeln an Besuchern prüft, die in Echtzeit ankommen — eine letzte Plausibilitätsprüfung vor dem Veröffentlichen.

Zielgruppen-Persistenz & Frequency Cap

Die Zielgruppen-Persistenz steuert, wie lange ein Besucher nach dem ersten Treffer in der Zielgruppe bleibt. Die Optionen reichen von „nur dieser Seitenaufruf“ (Neubewertung auf jeder Seite) über „diese Sitzung“, „für N Stunden“ und „für N Sitzungen“ bis „dauerhaft nach dem ersten Treffer“.

• Für die meisten Akquise-Kampagnen ist die Persistenz pro Sitzung richtig — der Besucher wird bei jedem Besuch neu bewertet.
• Für Bindungs- oder Treue-Kampagnen ist eine dauerhafte Mitgliedschaft oft sinnvoll, damit das Erlebnis dem Besucher in künftige Sitzungen folgt.

Ein Frequency Cap steht neben der Persistenz und begrenzt, wie oft die Kampagne angezeigt wird — zum Beispiel höchstens dreimal pro Sitzung oder einmal pro Besucher und Tag —, damit ein passender Besucher nicht auf jeder Seite dasselbe Pop-up sieht.

Überschneidungen zwischen Kampagnen auflösen

Wenn mehrere Kampagnen auf denselben Besucher passen können, stapelt Personyze sie nicht stillschweigend. Fügen Sie die sich überschneidenden Zielgruppen einer gemeinsamen Zielgruppengruppe hinzu und geben Sie jeder eine Priorität; die Konfliktregel der Gruppe entscheidet dann, welche gewinnt, sodass ein gemeinsamer Besucher nur das beabsichtigte Erlebnis sieht.

Targeting-Beispiele aus der Praxis

Die meisten nützlichen Zielgruppen kombinieren einige Regeln. Hier sind gängige Muster und die Regeln dahinter:

E-Commerce & Handel

• Mobile Käufer auf Kategorieseiten — eine fixierte Leiste zum App-Download nur dort, wo sie hingehört. Device & System = mobil UND Besuchte Seiten Pfad enthält /category.
• Warenkorbabbrecher mit hochwertigem Warenkorb — ein Rabatt bei Absprungabsicht, der sich lohnt. E-Commerce = in den Warenkorb gelegt, nicht gekauft UND Warenkorbwert > 150 €.
• Wiederholungskäufer einer Marke — Cross-Selling innerhalb dieser Marke. E-Commerce = gekauft UND Filter by brand = Acme UND Anzahl gekaufter Produkte ≥ 2.
• Stöbernde, die nie gekauft haben — ein Anreiz für die erste Bestellung. Produktinteraktionen = 3+ Produkte angesehen UND NICHT ein Kauf in dieser Sitzung.
• Preisbewusste Käufer — mit Angeboten beginnen. Filter by price range = unter 50 € ODER Search Keywords enthält „günstig“ / „Rabatt“.

B2B & SaaS

• Testnutzer mit hoher Kaufabsicht auf der Preisseite — ein Hinweis „mit dem Vertrieb sprechen“. User / CRM data Lifecycle = Trial UND Besuchte Seiten = /pricing in dieser Sitzung UND Besuchertyp = wiederkehrend.
• Namentlich bekannte Accounts, noch anonym — ein ABM-Banner, bevor sie je ein Formular ausfüllen. Integrationen (6sense / Clearbit) Firma = Liste der Ziel-Accounts.
• Besucher aus Großunternehmen — zum Enterprise-Tarif leiten. User / CRM data Firmengröße > 500 ODER Customer Lifetime Value > 10.000 €.
• Engagierte Blogleser — ein CTA für Newsletter oder Demo. Inhaltsinteraktion = 2+ Beiträge gelesen UND Verweildauer > 2 Min.

Geografie, Timing & Kontext

• Wochenend-Sale, ein Land — Date & Time = Sa–So UND Länder = Kanada.
• Aktion für Regentage — Wetter = Regen UND Besuchte Seiten = Kategorie Outdoorbekleidung.
• Landing-Erlebnis für bezahlten Traffic — die Botschaft der Anzeige aufgreifen. Traffic Source = bezahlt (UTM) UND Landingpage = die Kampagnenseite.
• Begrüßung für neue und wiederkehrende Besucher — ein Einstieg für Erstbesucher gegenüber einem „Willkommen zurück“. Besuchertyp = neu für die eine Kampagne, wiederkehrend für die andere (nutzen Sie eine Zielgruppengruppe, damit sie nicht kollidieren).

Ausschlüsse & QA

• Das eigene Team ausschließen — internen Traffic aus den Statistiken heraushalten. NICHT IP Addresses = Bürobereich.
• Bestehende Kunden von einem Akquise-Angebot ausschließen — NICHT Benutzerlisten = CSV der aktuellen Kunden.
• Reichhaltiges Erlebnis nur auf dem Desktop — ein Layout, das den Platz braucht. Device & System = Desktop UND Screen size ≥ groß.

Tipps für präzises Targeting

• Breit beginnen, dann eingrenzen. Fügen Sie eine Regel hinzu, beobachten Sie die Zielgruppenprognose und ziehen Sie dann an — das ist leichter, als einen riesigen Regelsatz auf einmal zu debuggen.
• Nutzen Sie die Bereichsauswahl bewusst. „Aktuelle Seite“ und „diese Sitzung“ beantworten verschiedene Fragen; sie zu verwechseln ist der häufigste Targeting-Fehler.
• Mit echten Besuchern prüfen. Mit der Prognose und dem QA-Simulator bestätigen Sie, dass Sie die richtigen Menschen erfassen, nicht nur die richtige Anzahl.

Verwandte Themen

• Targeting und Personalisierung — der vollständige Lebenszyklus einer Kampagne.
• Überschneidungen und Konflikte von Zielgruppen auflösen — wenn Kampagnen Besucher teilen.
• Seitengruppen — wiederverwendbare Gruppierungen von URLs für Regeln.
• Personyze-QA-Simulator — Targeting vor dem Start testen.