Literaturanalyse: Effektivität von Online Werbung


Bachelorarbeit, 2012

76 Seiten, Note: 1,3


Leseprobe

Inhaltsverzeichnis

Zusammenfassung

Abbildungsverzeichnis

Tabellenverzeichnis

Abkürzungsverzeichnis

1 Einleitung
1.1 Problemstellung
1.2 Ziel der Arbeit - Forschungsfragen
1.3 Aufbau der Arbeit

2 Begriffliche und theoretische Grundlagen

3 Methode

4 Klassifizierung und Literaturüberblick
4.1 Banner-Werbung
4.2 Search Engine Marketing

5 Resultate
5.1 Banner-Werbung
5.1.1 Forschungsfrage 1: Aktueller Stand der Forschung und historische Entwicklung
5.1.2 Forschungsfrage 2: Wichtige Kriterien zur Messung der Effektivität von Banner-Werbung
5.1.3 Forschungsfrage 3: Beeinflussende Faktoren unterschiedlicher Effektivitätskriterien
5.1.4 Forschungsfrage 4: Zukünftige Forschung
5.2 Search Engine Marketing
5.2.1 Forschungsfrage 1: Aktueller Stand der Forschung und historische Entwicklung Literaturanalyse: Effektivität von Online Werbung III
5.2.2 Forschungsfrage 2: Wichtige Kriterien zur Messung der Effektivität von SEM .
5.2.3 Forschungsfrage 3: Beeinflussende Faktoren unterschiedlicher Effektivitätskriterien
5.2.4 Forschungsfrage 4: Zukünftige Forschung

6 Diskussion

7 Limitationen und Ausblick Literaturverzeichnis

Anhang

Literaturanalyse: Effektivität von Online Werbung

Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1:Vergleich Web of Science & Google Scholar

Abbildung 2: Historischer Verlauf Banner-Werbung

Abbildung 3: Faktorenmodell Behavioral Response Banner-Werbung

Abbildung 4: Faktorenmodell Cognition Banner-Werbung

Abbildung 5: Faktorenmodell Attitude Banner-Werbung

Abbildung 6: Historischer Verlauf SEM

Abbildung 7: Faktorenmodell Behavioral Response SEM

Abbildung 8: Faktorenmodell Efficiency SEM

Abbildung 9: Faktorenmodell Cognition SEM

Abbildung 10: Faktorenmodell Attitude SEM

Abbildung 11: Vergleich Publikationen Banner-Werbung und SEM

Literaturanalyse: Effektivität von Online Werbung V

Tabellenverzeichnis

Tabelle 1: Literaturüberblick Banner-Werbung

Tabelle 2: Literaturübersicht SEM

Literaturanalyse: Effektivität von Online Werbung

Abkürzungsverzeichnis

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Zusammenfassung

In der vorliegenden Bachelor-Thesis wird die Literatur zur Effektivität von Online- Werbung für die Werbeformate Banner-Werbung und Search Engine Marketing analysiert. Ziele der Arbeit sind die Erfassung des aktuellen Standes der Forschung zu Effektivitätskriterien sowie deren historische Entwicklung. Darüber hinaus, die Analyse der gegenwärtig wichtigsten Effektivitätskriterien. Ferner eine Betrachtung von Faktoren ,die Einfluss auf die Effektivität nehmen und eine Aussage über zukünftige Forschungsfragen zum Thema.

Für Banner-Werbung, wurde eine Verschiebung der Forschungsschwerpunkte von kurzfristigen zu langfristigen Effektivitätskriterien, eine Abnahme der Veröffentlichungen sowie der wissenschaftlichen Relevanz festgestellt. Search Engine Marketing zeigt sich als aufstrebendes Forschungsgebiert mit vielen Neuveröffentlichungen und wissenschaftlichem Interesse. Es werden sowohl lang- als auch kurzfristige Effektivitätskriterien untersucht.

Als wichtigste Effektivitätskriterien erwiesen sich für Banner-Werbung Recall, Wiedererkennung und Click-Through und für Search Engine Marketing Click-Through und Conversion Rate.

Nach Analyse der Literatur wurden Faktoren, welche die Effektivität beeinflussen anhand des Hierarchy-of-Effects Modells kategorisiert, sowie in werber- und nutzerabhängig unterteilt. Aus den gewonnenen Erkenntnissen wurden Faktorenmodelle für jede Effekt-Stufe entwickelt.

Im Fokus der zukünftigen Forschung im Bereich Banner-Werbung, steht die Verbesserung der Werbestrategie und die Erforschung neuer Effekte die durch Banner erzeugt werden. Im Gebiet des Search Engine Marketings liegt der Schwerpunkt auf einem tiefergehenden Verständnis der Auswirkungen dieses Werbeformats. Die Arbeit liefert außerdem Schlussfolgerungen zur historischen Entwicklung der Forschung, der Verwendung verschiedener Forschungsdesigns sowie Möglichkeiten zur weiteren Verwendung der gewonnenen Erkenntnisse.

1 Einleitung

1.1 Problemstellung

Im Rahmen der vorliegenden Bachelorarbeit wird die Effektivität von Online- Werbung anhand einer Literaturanalyse untersucht. Die Analyse bezieht sich auf Fakto- ren, welche Einfluss auf die gängigsten Effektivitätskriterien nehmen. Die Werbeformen Display- bzw. Banner-Werbung und Suchmaschinenmarketing (SEM) sind Gegenstand dieser Untersuchung.

Die Messung der Effektivität von Online-Werbung ist Bestandteil wissenschaft- licher Diskussion seit Internetwerbung im Jahr 1994 eingeführt wurde (Briggs & Hollis, 1997). Die Literatur untersucht zum Einen, welches Kriterium sich am Besten eignet um die Effektivität zu messen (Chatterjee, Hoffman, & Novak, 2003; Drèze & Hussherr, 2003; Manchanda, Dubé, Goh & Chintagunta, 2006), zum Anderen welche unterschied- liche Faktoren Einfluss auf die verschiedenen Kriterien nehmen. Die Literatur bietet diverse Publikationen, die sich mit der geschilderten Problemstellung befassen. Es fehlt eine systematische Zusammenfassung der aktuellen Forschung zur Effektivität der ge- nannten Werbeformate, die als Grundlage für weitere Untersuchungen dienen kann. Die- se Lücke soll durch diese Arbeit geschlossen werden.

Es stellt sich die Frage nach der Relevanz der Untersuchung der Effektivität von Online-Werbung. Sie ist mit dem erstmaligen Auftreten im Jahr 1994 (Briggs & Hollis, 1997) im Vergleich zu Print- oder TV-Werbung ein verhältnismäßig neues Medium, welches schnell an Varianten gewonnen hat. 1999 wurden in der jährlichen Analyse des Gesamtumsatzes der Online-Werbung durch das Internet Advertising Bureau noch vier unterschiedliche Formate beschrieben (Internet Advertising Bureau, 1999), im aktuellsten Bericht sind es acht (Internet Advertising Bureau, 2011a).

Die Dynamik der Online-Werbung soll im Folgenden anhand ihrer wirtschaftlichen Entwicklung weiter verdeutlicht werden.

Der jährliche Umsatz von Online-Werbung hat sich in den Jahren 2000 bis 2010 in den USA mehr als verdreifacht. Im Jahr 2000 betrug der jährliche Umsatz noch 8,23 Milliarden Dollar während im Jahr 2010 ein Umsatz von 26,04 Milliarden Dollar er- reicht wurde (Internet Advertising Bureau, 2011; Internet AdvetisingBureau, 2001). Dies entspricht einem Umsatzwachstum von 316% innerhalb von 10 Jahren. Anhand Literaturanalyse: Effektivität von Online Werbung 2 einer Metaanalyse des Online Magazins „Business Insider“ lässt sich erkennen, dass Online-Werbung mit Ausnahme der Jahre 2001 und 2002 eine bessere Performance als der Werbemarkt verzeichnen konnte (Business Insider, 2009). Weiter verdeutlicht wird die Relevanz dieses Marktes durch die Gesamtentwicklung der Umsatzzahlen. Während der Werbemarkt in dem relevanten Zeitraum um 3,4% geschrumpft ist, konnte Online- Werbung das oben erwähnte Wachstum verzeichnen und machte im Jahr 2010 10,5 % des Werbemarktes aus. Dieser Anteil lag im Jahr 2000 noch bei 3,2% (Business Insider, 2009). Die zunehmende Wichtigkeit dieses Geschäftsfeldes erscheint aufgrund der wirt- schaftlichen Entwicklung plausibel und dient als Motivation zur Untersuchung der ein- gangs erwähnten Aspekte.

Online-Werbung umfasst mehrere Werbeformate. Nach dem Internet Advertising Bureau (2011) wird der Markt in folgende Segmente aufgeteilt: Search (Suchmaschi- nenmarketing), Display/Banner, Classifieds (Verkaufsanzeigen, meist von privat), Lead Generation (Generierung von Datensätzen zur Neukundengewinnung), Digital Video (digitale Videos), Rich Media (durch verschiedene Medien angereicherte Werbeinhalte), Sponsorship (Sponsoring) und E-Mail. Nach Li und Leckenby (Li & Leckenby, 2007) kann der Begriff Banner-Werbung und Display-Werbung synonym verwendet werden, es soll daher im Folgenden nur der Begriff Banner-Werbung verwendet werden.

Traditionell belegt die Banner-Werbung einen großen Anteil am Werbemarkt (Internet Advertising Bureau, 2001, 2002, 2003, 2004, 2005, 2006, 2007, 2008, 2009, 2010, 2011b). Im Jahr 2000 machte Banner-Werbung mit 48% (Internet Advertising Bureau, 2001) den größten Anteil am Online-Werbeumsatz in den USA aus. In den Jah- ren 2000 - 2010 wurde dessen dominierende Stellung durch das noch neue Format des Suchmaschinenmarketings abgelöst. Betrug der Anteil von Suchmaschinenmarketing am Online-Werbeumsatz im Jahr 2000 noch 1 % (Internet Advertising Bureau, 2001), liegt dieser heute bei 46 % (Internet Advertising Bureau, 2011). Banner-Werbung belegte in diesem Zeitraum den zweiten Platz nach Umsatzzahlen, zuletzt mit 24% Anteil (Internet Advertising Bureau, 2001-2011).

In Anbetracht der geschilderten Entwicklung wird die Literatur zu den Formaten Suchmaschinenmarketing und Banner-Werbung untersucht. Eine Untersuchung aller Werbeformate würde den Umfang einer Bachelor-Thesis überschreiten.

1.2 Ziel der Arbeit - Forschungsfragen

Ziel dieser Arbeit ist es, eine Übersicht zum aktuellen Stand der Forschung zur Messung der Effektivität von Banner-Werbung und Suchmaschinenmarketing zu geben. Darüber hinaus wird eine Analyse der maßgeblichen Faktoren für die Effektivität gege- ben. Um nur aktuelle Ergebnisse zu berücksichtigen, wurde für die untersuchten Publi- kationen eine zeitliche Einschränkung auf die Jahre 2000 bis 2011 vorgenommen.

Als Kriterium hierfür dienen die zeitliche Entwicklung der Themenschwerpunk- te, die Häufigkeit der Untersuchung der Effektivitätskriterien, die Relevanz der Ergeb- nisse gemessen an bibliographischen Kennzahlen und die Neuheit der untersuchten Ef- fektivitätsmetriken.

Abgeleitet aus der Zielsetzung stellen sich folgende Forschungsfragen:

1. Wie ist der aktuelle Stand der Forschung zur Messung der Effektivität von Online Werbung? Wie hat sich die Forschung in den Jahren 2000 bis 2011 entwickelt?
2. Welches sind die wichtigsten Kriterien zur Messung der Effektivität von Online- Werbung?
3. Welche Faktoren beeinflussen die unterschiedlichen Kriterien?
4. Welche zukünftige Forschung wird in der Literatur als sinnvoll beschrieben?

Die Beantwortung dieser Fragen ist Gegenstand des Abschnitts „Resultate“.

1.3 Aufbau der Arbeit

Im Anschluss an die Einleitung soll eine Einführung in die begrifflichen und theoretischen Grundlagen gegeben werden. Nachdem die Zielsetzung und die begrifflichen Grundlagen definiert sind, wird die Vorgehensweise zur Literaturrecherche im Abschnitt „Methode“ beschrieben.

Der Abschnitt „Klassifizierung und Literaturüberblick“ beinhaltet die themati- sche und qualitative Klassifizierung der Literatur zu Banner-Werbung und SEM sowie eine tabellarische Übersicht der Publikationen. Im Anschluss werden im Kapitel „Resul- tate“ die Ergebnisse zu den Forschungsfragen präsentiert. Im abschließenden Abschnitt Literaturanalyse: Effektivität von Online Werbung 4 „Diskussion“ werden die Ergebnisse zusammengefasst und reflektiert, des Weiteren wird auf limitierende Aspekte der Arbeit und der zugrundeliegenden Literatur eingegan- gen.

Der Aufbau der Arbeit ist an den „Leitfaden zur Erstellung wissenschaftlicher Arbeiten“ im Studienschwerpunkt „Marketing, Strategy & Leadership“ angelehnt (Fakultät für Wirtschaftswissenschaften TU München, 2011).

2 Begriffliche und theoretische Grundlagen

Zum Verständnis der Thematik sollen die untersuchten Werbeformate und die theoretischen Grundlagen zur Kategorisierung der Effektivitätskriterien und Faktoren erläutert werden.

Banner-Werbung wird durch Raman und Leckenby (1998) folgendermaßen definiert: „[...] “a small rectangular graphic image that is linked to a target advertisement“, and mainly serves as a lead-in to the visitor to find out more.“.

Ein Banner kann als digitales Äquivalent zu Werbeplakaten in der realen Welt gesehen werden. Der Unterschied liegt darin, dass sich mit Bannern interaktive Elemente in die Anzeige integrieren lassen. Interaktiv bedeutet in diesem Fall, dass die betrachtende Person durch Anklicken des Banners eine Rückmeldung des Werbenden in Form der Weiterleitung auf eine andere Webseite oder ähnliches erzeugen kann.

Suchmaschinemarketing (SEM) kann nach Rutz et al. (2011), folgendermaßen beschrieben werden: „In paid search advertising, marketers select specific keywords and create text ads to appear in the sponsored results returned by search engines such as Google or Yahoo!.“. Ergänzend soll eine Definition von Ghose und Yang (2009) ange- führt werden: „...Sponsored Search Advertising - where advertisers pay a fee to Internet search engines to be displayed alongside organic (nonsponsored) Web search results - ...“. Im Bereich des Suchmaschinenmarketings gibt es neben der in den Definitionen erläuterten Variante eine weitere. Die Search Engine Optimization (SEO) beschreibt den Versuch des Betreibers einer Internetseite, seine Homepage durch den Einsatz einer Vielzahl von Techniken (beispielsweise dem Verändern der Struktur der Seite) an einer höheren Position in den organischen Suchergebnissen erscheinen zu lassen (Delaney, 2006).

In Anbetracht der Forschungsfragen wurde eine Kategorisierung der unterschiedlichen Effektivitätskriterien und Faktoren vorgenommen.

Zur Reduzierung von Komplexität und der besseren Übersichtlichkeit wurden die einzelnen Kriterien drei Gruppen zugeordnet: „Cognition“, „Attitude“ und „Behavioral Response“. Diese drei Begriffe sind abgeleitet aus dem von Lavidge und Steiner (1961) postulierten „Hierarchy of Effects“ Modell. Dem Modell liegt die Annahme zugrunde, dass das Kaufverhalten als ein hierarchischer Prozess beschrieben werden kann. Der Prozess beginnt mit Aufmerksamkeit für ein Objekt durch das Individuum. Ausgehend von diesem ersten Schritt kann Interesse an dem Objekt entstehen, dieses kann dazu füh- ren, dass der Konsument durch die Eigenschaften des Objekts überzeugt wird und ein Verlangen geweckt wird. Dieses Verlangen kann sich in einer Handlung wie dem Kauf manifestieren. Die Elemente dieses Prozesses wurden den Kategorien „Cognition“, „Af- fection“ und „Conation“ zugeordnet. Im Laufe der Zeit wurde „Conation“ von dem Be- griff „Behavior“ abgelöst (Li & Leckenby, 2007).

Die Bedeutung der Kategorien wird durch Li und Leckenby (2007) wie folgt erklärt „Cognition is a word that is hard to define but vaguely means “knowing“. It concerns the knowledge in a person’s mind and how that is obtained“, „Affection refers to both emotional and attitudinal aspects of meaning, liking and disliking, for example.“, „[...], behavior refers to observable acts on the part of people or, at minimum, their stated intentions to act (behavioral intentions).“

Die Kategorisierung der aus der Literatur ermittelten Effektivitätskriterien soll mittels des erweiterten CAB-Modells von Li und Leckenby (2007) erfolgen. CAB steht für Cognition, Attitude und Behavior. Hier wird der Begriff „Affection“ durch „Attitu- de“ ersetzt und das Modell um den Aspekt „Control Ownership“ ergänzt. Dieser Aspekt berücksichtigt, durch wen bestimmte Faktoren, die Einfluss auf die Effektivität haben, beeinflusst werden.

Bei der vorgenommenen Analyse der Effektivitätskriterien stellte sich heraus, dass nicht alle Kriterien den bisher verwendeten Kategorien zuzuordnen sind. Ange- sichts der Charakteristika der betreffenden Kriterien wurden die bisherigen Kategorien um die Kategorie „Efficiency“ ergänzt. In dieser Kategorie finden sich Kriterien, die die Effizienz der Werbemaßnahmen beeinflussen, das heißt, den optimalen Ressourceneinsatz zur Erreichung des Ziels. Dazu gehören beispielsweise „Cost per Click“ oder „Ranking“ als Erfolgsmaßstab.

Des Weiteren wurde eine Analyse der verwendeten Forschungsdesigns durchge- führt. Als Grundlage der Zuordnung dienen die Definitionen des Buches „Wissenschaft- liches Arbeiten für Wirtschafts- und Sozialwissenschaftler“ (Ebster & Stalzer, 2008). Es wird zwischen drei Forschungsdesings unterschieden: Deskriptives Design, exploratives Design und experimentelles Design. Deskriptives Design wird folgendermaßen definiert: „Unter Beobachtung versteht man das systematische Erfassen von wahrnehmbaren Ver- haltensweisen zum Zeitpunkt ihres Auftretens.“, exploratives Design: „[...]konzentriert sich die qualitative Inhaltsanalyse auf eine mehr oder weniger subjektive Bewertung des zu analysierenden Inhalts.“, experimentelles Design: „Das Experiment ist die einzige Untersuchungsform, mit deren Hilfe Kausalzusammenhänge überprüft werden können.“, „Durch systematische Variation der unabhängigen Variablen wird überprüft, welchen Effekt diese Veränderungen auf die abhängige Variable haben.“.

Die theoretischen Grundlagen finden in dem Abschnitt „Resultate“ Anwendung.

3 Methode

Zur Beantwortung der genannten Forschungsfragen erscheint eine umfassende Analyse der existierenden Fachliteratur als die geeignete Methode. Sie dient der Syste- matisierung und Bewertung und soll helfen, die Themen zu identifizieren, die einer ge- naueren Betrachtung bedürfen und der Fragestellung Rechnung tragen (Hogreve & Gremler, 2008). Cooper beschreibt verschiedene Möglichkeiten der Systematisierung der Literatur, beispielsweise die Kategorisierung nach Forschungsergebnissen, For- schungsmethoden, Theorien oder Anwendung von Resultaten (Cooper, 2009).

Zur Beantwortung der ersten Forschungsfrage hat es sich als zielführend erwie- sen, eine Kategorisierung zunächst nach Werbeformat, nach wissenschaftlicher Rele- vanz, nach den untersuchten Forschungsthemen und schließlich eine historische Einord- nung vorzunehmen. Des Weiteren wurden die Themen in übergeordnete Themenschwerpunkte subsumiert.

Die Betrachtung der zweiten Forschungsfrage wurde mit Hilfe der Kategorisie- rung nach Werbeformaten, einer Aufstellung der untersuchten Effektivitätskriterien nach Häufigkeit sowie einer Eingliederung der Kriterien in übergeordnete Gruppen vorge- nommen.

Die Analyse im Rahmen der dritten Forschungsfrage basiert auf den Ergebnissen der zweiten Forschungsfrage, welche um eine Zuordnung der Forschungsergebnisse bezüglich der beeinflussenden Faktoren nach positiven, negativen oder neutralen Ein- flüssen auf die Effektivität ergänzt wurden. Auch in diesem Fall wurde eine Gruppie- rung der Faktoren vorgenommen. Weiterhin wurden zu jeder Kategorie grafische Mo- delle erstellt.

Zur Beantwortung der vierten Forschungsfrage wurden Empfehlungen zur zukünftigen Forschung wichtiger Publikationen ausgewertet.

Der Methode zur Identifizierung und Auswertung der Publikationen liegt das Buch „Research Synthesis and Meta-Analysis: A Step-By-Step Approach“ zugrunde (Cooper, 2009). Sie basiert auf einem siebenstufigen „research synthesis process“, die einzelnen Schritte sind folgende: 1. Problemdefinition 2. Literaturrecherche 3. Samm- lung der Informationen aus der Literatur 4. Evaluierung der Qualität der Studien 5. Ana- lyse und Integration der Studienergebnisse 6. Interpretation der Aussagen 7. Präsentation der Resultate (Cooper, 2009) .

Dem Schritt der Problemdefinition wurde durch die Aufgabenstellung, der in der Einleitung erwähnten thematischen Eingrenzung und der Formulierung der Forschungs- fragen Rechnung getragen. Im Rahmen der Literaturrecherche (Schritt zwei) wurden die Suchmaschine des Datenbankanbieters EBSCO Publishing, Google Scholar und die Quellenangaben identifizierter Publikationen zur Ermittlung relevanter Literatur genutzt. Folgende Suchbegriffe wurden für die Suche nach Publikationen zum Thema Banner- Werbung verwendet: advertising effectiveness, banner advertising, internet banner ad- vertising, online advertising effectiveness, online marketing, display, display adverti- sing, advertising efficiency, banner und internet advertising. Für die Suche zum Thema SEM wurden zusätzlich folgende Suchwörter verwendet: search engine, search engine optimization, web searching, sponsored links, search engine marketing, sponsored search, paid search.

Die Suche führte zur Ermittlung von 29 thematisch relevanten Publikationen zu Banner-Werbung und 13 Publikationen zu Suchmaschinenmarketing. Nach der inhaltli- chen Analyse der Literatur (Schritt drei), wurde eine qualitative Evaluierung (Schritt vier) nach bibliographischen Daten anhand des VHB Journal Rankings sowie des Social Science Citation Index (SSCI) vorgenommen. Im Rahmen dieser Einschränkung wurden alle Journale mit einem schlechteren VHB Ranking als C und solche, die im VHB nicht aufgeführt sind, ausgeschlossen. Bei der Einordnung wurde das Ranking des VHB Ran- kings stärker berücksichtigt, da es in Deutschland stärker verbreitet ist. Nach Anwen- dung dieser Restriktionen verblieben für das Thema Banner-Werbung zwanzig und für SEM zwölf Publikationen. Um die wissenschaftliche Relevanz der einzelnen Artikel einschätzen zu können, wurde zusätzlich die Anzahl der Zitationen der Publikationen bei Google Scholar und dem Web of Science hinzugezogen. Diese Daten fließen in den Ab- schnitt „Resultate“ zur Gewichtung der Forschungsthemen und Ergebnisse aus der Lite- ratur ein. Um dem fünften Schritt des „research synthesis process“ (Analyse und Integra- tion der Studienergebnisse) Rechnung zu tragen, wurden die bisher erarbeiteten inhaltli- chen Aspekte (s. Schritt drei) zur Beantwortung der Forschungsfragen angewandt (s. oben). Zur Verarbeitung der Ergebnisse (Schritt sechs), wurde das Tabellenkalkulations- programm „Excel“ zu Hilfe gezogen. Die Ergebnisse der Analyse wurden tabellarisch aufbereitet, um eine Weiterverarbeitung zu vereinfachen und sie dem Leser anschaulich darzustellen. Die erstellten Tabellen sind entweder in den Hauptteil der Arbeit integriert oder finden sich, wenn sie dem Textverständnis nicht direkt dienen, im Anhang. Die Präsentation der Ergebnisse (Schritt sieben) wird mit dieser Arbeit abgedeckt.

4 Klassifizierung und Literaturüberblick

4.1 Banner-Werbung

Die Klassifizierung der ermittelten Literatur fand zunächst nach der im Abschnitt „Methode“ beschriebenen Vorgehensweise anhand ihrer methodischen Qualität mit Hil- fe des VHB und SSCI Rankings statt. Hierbei wurde hauptsächlich das VHB-Ranking berücksichtigt.

Zwei der Publikationen erschienen in Journalen, welche eine A+-Bewertung aufweisen konnten (Journal of Marketing Research, Marketing Science), darauf folgen sieben Artikel aus Journalen mit der Note B (Journal of Interactive Marketing, Journal of International Marketing) und neun weitere Veröffentlichungen aus Journalen mit ei- ner C-Bewertung (Journal of Advertising Research, Journal of Advertising). Zwei weite- re Artikel aus wissenschaftlichen Zeitschriften, die nicht durch den VHB klassifiziert sind, wurden aufgrund ihres thematischen Schwerpunktes und ihrer Aktualität mit in die Analyse einbezogen (Chatterjee, 2008; Hervet, Guérard, Tremblay, & Chtourou, 2011). Die genannten Artikel sind in Zeitschriften erschienen die einen Impact Factor des SSCI von 1,626 und 0,552 aufweisen.

Zur Einschätzung der wissenschaftlichen Bedeutung wurde die Anzahl der Zitationen der einzelnen Publikationen bei Google Scholar verwendet. Bei zwanzig Publikationen aus den Jahren 2001 bis 2011 liegt der Mittelwert der Zitationen bei 65,55, der Median bei 54 und die Standardabweichung bei 62,52. Es liegen ebenfalls Daten über Zitationen aus der Datenbank Web of Science (WoS) vor, diese sind unvollständig und berücksichtigen nicht alle untersuchten Publikationen. Anhand der folgenden Grafik soll gezeigt werden, dass eine Gewichtung anhand der Ergebnisse von Google Scholar nicht stark von der anhand der Daten des Web of Science abweicht.

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Abbildung 1:Vergleich Web of Science & Google Scholar

In dem Diagramm werden auf der x-Achse die Erscheinungsjahre der Publikatio- nen und auf der y-Achse die Gesamtzahl der Zitationen der jeweiligen Publikation abge- tragen. Ein Quadrat bzw. eine Raute repräsentiert eine Publikation. Die grauen Quadrate stehen für die Anzahl der Zitationen der jeweiligen Publikation bei Google Scholar, die schwarzen Rauten für die Anzahl der Zitationen im Web of Knowledge. Zwischen die Punkte für Google Scholar und WoK wurde jeweils eine Modellfunktion gelegt. Es gibt weniger Rauten als Quadrate, da in Google Scholar mehr Daten zu den Publikationen vorliegen.

Die Abbildung zeigt, dass, sofern ein Artikel in beiden Datenbanken vorhanden ist, die Anzahl der Zitationen zwar stark voneinander abweicht, aber in einem ähnlichen Verhältnis steht. Im Mittel liegt das Verhältnis der Daten des WoS zu denen von Google Scholar bei 1:3 bei einer Standardabweichung von 0,86. Der Einfluss der verschiedenen Datenbanken auf eine Gewichtung der Publikationen ist demnach gering. Diese Einschätzung wird durch einen ähnlichen Verlauf der Modellfunktionen unterstützt. Die Klassifizierung anhand der Zitationsdaten und den Journal Rankings soll Einfluss auf die Beantwortung der ersten Forschungsfrage nehmen.

Basierend auf den Definitionen von Cognition, Attitude und Behavior wurden die insgesamt 18 Kriterien folgendermaßen zugeordnet. Der Kategorie „Cognition“ wurden Erinnerung (aided recall, unaided recall), Wiedererkennung, Aufmerksamkeit und Brand Awareness untergeordnet. Die Einstellung gegenüber der Marke, der Websi- te, der Anzeige und dem Anzeigenformat, die Glaubwürdigkeit der Anzeige, die durch die Anzeige verursachte emotionale Erregung, Neuheit, Gefallen und Überzeugung wur- den als zu „Attitude“ gehörend kategorisiert. Als „Behavior“ bzw. „Beavioral Response“ werden Click-Through, Kauf und Klick- oder Kaufintention betrachtet.

Im Rahmen der Analyse der Forschungsdesigns können neun Publikationen ei- nem deskriptiven Design zugeordnet werden. Hier wurden Untersuchungen, basierend auf vorhandenen Datensätzen von Werbefirmen oder Internetplattformen, zum Besu- cher- oder Konsumentenverhalten durchgeführt. Zehn Publikationen können als experi- mentell beschrieben werden. Eine weitere Publikation umfasst zwei Studien, eine expe- rimentelle und eine deskriptive (Drèze & Hussherr, 2003). Einige Studien enthalten ex- plorative Elemente wie Fokusgruppenbefragungen oder Experteninterviews, die den Experimenten in Form von Pretests vorgeschaltet wurden (Ritu Lohtia, Donthu, & Hershberger, 2003; R S Moore, Stammerjohan, & Coulter, 2005; Shamdasani, Stanaland, & Tan, 2001; Xie, Donthu, Lohtia, & Osmonbekov, 2004).

Es folgt eine tabellarische Auflistung der klassifizierten Literatur. Die Reihenfol- ge der Publikationen in der Tabelle erfolgt chronologisch, beginnend mit der ältesten Publikation. Des Weiteren enthält die Aufstellung Informationen zum Erscheinungsjahr, dem Titel der Publikation, dem Autor bzw. den Autoren, dem Thema und den untersuch- ten Effektivitätskriterien. Des Weiteren Ranking- und Titel-Angaben zu dem Journal in dem der Artikel erschienen ist sowie die Anzahl der Zitate in Google Scholar. Die An- gaben zur Bewertung des Journals stammen aus dem VHB-Ranking und dem SSCI.

Tabelle 1: Literaturüberblick Banner-Werbung

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

4.2 Search Engine Marketing

Die Klassifizierung der Literatur zu Search Engine Marketing (SEM) erfolgt nach denselben Kriterien wie zuvor.

Sechs Publikationen erschienen in Journalen mit einer A+-Bewertung durch den VHB (Journal of Marketing Research, Management Science, Marketing Science), je- weils ein Artikel erschien im MIS Quarterly (A-Ranking) und in Decision Support Sys- tems (B-Ranking). Weitere drei Veröffentlichungen erschienen in Communications of the ACM (C-Ranking), Electronic Markets (C-Ranking) und dem Journal of Advertising Research (C-Ranking). Ein Artikel aus einem nicht im VHB-Ranking aufgeführten Journal wurde wegen der hohen SSCI Bewertung 1 des Journals (Journal of the American Society for Information Science and Technology) mit aufgenommen. Insgesamt werden somit zwölf Publikationen analysiert.

Betrachtet man die Anzahl der Zitationen der Artikel liegt der Mittelwert bei 31,5, der Median bei 27 und die Standardabweichung bei 34,44. Daten des Web of Science liegen lediglich für vier von dreizehn Publikationen vor, sind daher unvollständig und werden nicht berücksichtigt. Daraus folgt, dass nur die Zitationsangaben von Google Scholar betrachtet werden. Anhand der Standardabweichung ist eine große Heterogenität in der Anzahl der Zitationen zu erkennen.

Es soll analog zur Klassifizierung der Effektivitätskriterien für Banner-Werbung verfahren werden. Insgesamt wurden 15 unterschiedliche Effektivitätskriterien unter- sucht. Sieben dieser Kriterien fallen in die Kategorie Behavioral Response. Es handelt sich um die Klickraten für sponsored Links, organische Suchergebnisse und markenspe- zifische Suchanfragen, re-click auf gesponserte Links, Conversion Rate, erste Betrach- tung auf der Ergebnisseite, Betrachtung gesponserter oder organischer Suchergebnisse und re-visits (wiederholter Besuch der Homepage). Zur Kategorie Cognition ließen sich Wiedererkennung, Relevanz und spill-over-Effekte zuordnen. Der Kategorie Attitude wurde Markenbewertung zugeordnet.

Unter den untersuchten Kriterien konnten fünf Kriterien nicht den genannten Kategorien zugeordnet werden: das Preisgebot für den Suchbegriff, Suchwort Effektivität, CPC, Ranking innerhalb der Suchergebnisse, die Übereinstimmung der Banner mit dem Suchkontext und der Wert von SEM. Die Kriterien wurden einer neuen Kategorie, der „Efficiency“, untergeordnet.

Innerhalb der untersuchten Literatur verwendeten acht Studien ein deskriptives Design, eine Studie kombinierte eine deskriptive Analyse mit einem anschließenden Experiment (Yang & Ghose, 2010). Drei Studien (Agarwal, Hosanagar, & Smith, 2011; W Dou, Lim, Su, & Zhou, 2010; Jansen & Resnick, 2006) verwendeten ein experimentelles Design. Zur deskriptiven Forschung wurden vorhandene Datensätze von Werbefirmen oder Internetplattformen genutzt.

Es folgt eine tabellarische Auflistung der klassifizierten Literatur. Die Reihenfol- ge der Publikationen in der Tabelle erfolgt chronologisch, beginnend mit der ältesten Publikation. Des Weiteren enthält die Aufstellung Informationen zum Erscheinungsjahr, dem Titel der Publikation, dem Autor bzw. den Autoren, dem Thema und den untersuch- ten Effektivitätskriterien. Des Weiteren Ranking- und Titel-Angaben zu dem Journal in dem der Artikel erschienen ist sowie die Anzahl der Zitate in Google Scholar. Die An- gaben zur Bewertung des Journals stammen aus dem VHB-Ranking und dem SSCI.

[...]


1 2,137; zum Vergleich: Management Science = 2,221

Ende der Leseprobe aus 76 Seiten

Details

Titel
Literaturanalyse: Effektivität von Online Werbung
Hochschule
Technische Universität München
Note
1,3
Autor
Jahr
2012
Seiten
76
Katalognummer
V195794
ISBN (eBook)
9783656217602
ISBN (Buch)
9783656217848
Dateigröße
728 KB
Sprache
Deutsch
Schlagworte
Banner Werbung, Display, SEM, Online Werbung, Online Marketing, Effektivität, Faktoren, Erfolgsfaktoren, Faktorenmodell, search enginge marketing
Arbeit zitieren
Philipp Masekowitz (Autor), 2012, Literaturanalyse: Effektivität von Online Werbung, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/195794

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