Haus vs Lifesight

Funktionieren YouTube Ads noch?

Tyler Horner, Head of Strategic Insights bei Haus, analysiert in diesem Bericht, welche Erkenntnisse seit unserer letzten YouTube-Untersuchung Bestand haben, wie sich die Situation in der Ära der Demand-Gen-Kampagnen verändert hat und welche Best Practices für YouTube im Jahr 2026 gelten. Angesichts sich wandelnder Verbrauchergewohnheiten, fragmentierter Bewegtbildbudgets und technologischer Weiterentwicklungen im Bereich Connected TV und Video-Advertising müssen Werbetreibende ihre Strategien kontinuierlich anpassen. Der Beitrag beleuchtet, wie Marken ihre Performance maximieren, Budgets effizienter steuern und die volle Wirkung von YouTube als zentralem Werbekanal im Media-Mix ausschöpfen können. Dabei werden sowohl messbare Leistungskennzahlen als auch qualitative Faktoren für den Kampagnenerfolg im kommenden Jahr detailliert bewertet.

Haus entwickelt Causal MMM zu einem agentenbasierten Marketing-Entscheidungssystem weiter

Das Unternehmen Haus hat per Pressemitteilung die Einführung von 'Architect' bekannt gegeben, einer neuartigen Lösung, die das kurbelbasierte Marketing-Mix-Modelling (MMM) in ein autonomes, agentenbasiertes Entscheidungssystem für das moderne Marketing überführt. Diese technologische Weiterentwicklung zielt darauf ab, Werbetreibenden präzisere, datengestützte Einblicke in ihre Kampagnenperformance zu geben und die Budgetallokation über verschiedene Kanäle hinweg zu automatisieren und zu optimieren. In einer zunehmend fragmentierten Medienlandschaft, in der traditionelle Attributionen an Grenzen stoßen, adressiert Haus den wachsenden Bedarf an zukunftssicheren Messmethoden und strategischer Automatisierung. Die Integration agentenbasierter Ansätze in das Causal MMM markiert einen wichtigen Schritt hin zu proaktiven, KI-gesteuerten Steuerungsinstrumenten im Bereich der Marketing-Technologie, die strategische Planungs- und Optimierungsprozesse für Enterprise-Kunden signifikant beschleunigen und präzisieren können.

• Haus stellt mit 'Architect' ein neues agentenbasiertes System vor
• Das System transformiert traditionelles Causal MMM in eine automatisierte Entscheidungslösung
• Fokus liegt auf der Optimierung der Budgetallokation und der Kampagnenperformance

Modellgestützte Inkrementalität: Interview mit Stanford-Professor Brett Gordon über Marketing-Measurement

Stanford-Professor Brett Gordon erörtert in einem Fachgespräch mit Joe Wyer, Olivia Kory und Phil Erickson von Haus die Möglichkeiten und methodischen Grenzen prädiktiver Modelle zur Bestimmung von Inkrementalität im Marketing. Basierend auf seinen wissenschaftlichen Arbeiten analysiert Gordon, wie moderne Measurement-Frameworks kausale Werbewirkungen präzise von reinen Korrelationen trennen können. Vor dem Hintergrund des Wegfalls von Third-Party-Identifiers und zunehmender Signalverluste gewinnt die methodisch saubere Modellierung des tatsächlichen inkrementellen Uplifts massiv an Bedeutung für datengestützte Allokationsentscheidungen. Das Gespräch beleuchtet zentrale Herausforderungen bei der Kalibrierung von Modellen anhand von Experimenten, die Validierung von Kausalitätsannahmen sowie die Integration von Incrementality-Testing in holistische Marketing-Mix-Modeling-Ansätze (MMM). Werbetreibende und Plattformen stehen vor der strategischen Notwendigkeit, rigorose statistische Verfahren mit agilen Optimierungsprozessen im Media-Einkauf zu synchronisieren, um Fehlallokationen bei der Performance-Messung und Budgetverteilung systematisch zu minimieren.

• Stanford-Professor Brett Gordon diskutiert mit dem Haus-Team über methodische Ansätze zur Modellierung von Inkrementalität.
• Fokus auf der Unterscheidung zwischen kausalem Werbeeffekt und reiner Korrelation bei der Kampagnenbewertung.
• Bedeutung der Kombination von empirischen Experimenten (Incrementality Testing) und fortgeschrittenem Marketing-Mix-Modeling.

Lifesight stellt neues Produktupdate für beschleunigte Entscheidungsfindungen vor

Lifesight hat ein umfassendes Produktupdate angekündigt, das gezielt auf eine beschleunigte Entscheidungsfindung ausgelegt ist. Die neue Lösung soll Marketer und Datenanalysten dabei unterstützen, komplexe datengestützte Prozesse effizienter zu steuern und Reaktionszeiten im modernen Marketingumfeld deutlich zu verkürzen. Diese Neuerung ersetzt die zuvor veröffentlichte Ankündigung bezüglich einer Integration mit RTB House im offiziellen Unternehmensblog. Das Update unterstreicht die strategische Ausrichtung des Anbieters, seine Plattformarchitektur kontinuierlich an die steigenden Anforderungen an Geschwindigkeit und Transparenz im Bereich der Marketing-Technologie anzupassen. Durch optimierte Datenströme und verbesserte Analysefunktionen erhalten Unternehmen tiefere Einblicke in ihre Kampagnenperformance, ohne Kompromisse bei der Verlässlichkeit eingehen zu müssen. Die Maßnahme verdeutlicht den anhaltenden Branchentrend hin zu schlankeren, geschwindigkeitsfokussierten Tools in der AdTech- und MarTech-Landschaft.

• Lifesight kündigt ein neues Produktupdate zur Beschleunigung von Entscheidungsprozessen an
• Das Update ersetzt die vorherige Ankündigung zur RTB House-Integration im Unternehmensblog
• Fokus liegt auf höherer Effizienz und optimierten Datenanalysen für Marketer

Lifesight macht Prognose-Engine Horizon als Open Source verfügbar

Die Marketing-Messplattform Lifesight hat ihr Prognosetool Horizon als Open Source veröffentlicht. Die Veröffentlichung umfasst Code, Methodik, Dokumentation und Benchmarks, die jetzt auf GitHub verfügbar sind. Mitgründer Rajeev Nair erklärte, dass der Schritt Vertrauen schaffen und Forecasting als Standardpraxis in Messsystemen etablieren soll. Horizon nutzt Ensemble-Forecasting, das mehrere Modelle kombiniert, um die Genauigkeit zu verbessern, und ist als Ergänzung zu bestehenden MMM-Setups wie Googles Meridian oder Inhouse-Modellen konzipiert. Das Unternehmen hat außerdem einen Scientific Advisory Council gebildet, dem Dr. Ron Berman von Wharton als erstes Mitglied angehört, um Methoden zu überprüfen. Der Open-Source-Schritt folgt dem Trend zu transparenteren Messtools, nach Googles Meridian und Metas Robyn.

• Lifesight hat seine Prognose-Engine Horizon auf GitHub als Open Source veröffentlicht.
• Horizon nutzt Ensemble-Forecasting, um mehrere Vorhersagemodelle zu kombinieren.
• Rajeev Nair, Mitgründer und CPO, sagt, der Schritt ziele darauf ab, Vertrauen aufzubauen und Forecasting als Standardpraxis zu etablieren.

Lifesight integriert ChatGPT Ads als ersten Werbekanal in Large Language Models

Lifesight hat die Integration von ChatGPT Ads angekündigt und erschließt damit den ersten dedizierten Werbekanal, der direkt innerhalb eines Large Language Models operiert. Vor dem Hintergrund der zunehmenden Bedeutung generativer KI im Such- und Konsumverhalten ermöglicht diese Anbindung Advertisern eine frühzeitige Erfassung und datengestützte Attribution von Werbeplatzierungen im LLM-Umfeld. Unternehmen stehen vor der Herausforderung, neue Messmethoden für Konversationsschnittstellen zu etablieren, um den ROI dieser Werbeformate präzise zu steuern. Die Integration zielt darauf ab, First-Movern belastbare Performance-Daten zur Verfügung zu stellen, bevor sich LLM-gestützte Werbeinventare flächendeckend im Markt etablieren. Durch die Verknüpfung von Lifesight-Measurement mit generativen Werbeflächen können Marken Nutzerinteraktionen in dialogbasierten Systemen granular nachverfolgen und Werbeausgaben effizient allokieren.

• Lifesight führt eine native Integration für ChatGPT Ads ein.
• ChatGPT Ads stellt das erste Werbeformat dar, das direkt in einem Large Language Model ausgespielt wird.
• Die Lösung fokussiert sich auf die sofortige Messbarkeit und Performance-Attribution für Werbetreibende ab Tag eins.