Du kaufst eine Zielgruppe ein: Frauen zwischen fünfunddreißig und vierundvierzig. Wie viele der Leute, die deine Anzeige dann sehen, sind wirklich Frauen? Der Wert aus der besten Untersuchung dazu ist 42,3 Prozent. Beim reinen Raten wärst du bei fünfzig.

Paul und Paula stellen zwei Hebel gegeneinander: das Werbemittel und die Zielgruppenauswahl. Eine Auswertung von rund vierhundertfünfzig Umsatzwirkungsstudien gibt dem Werbemittel neunundvierzig Prozent des Umsatzeffekts und der Zielgruppenauswahl elf. Eine zweite Rechnung, sechs Jahre früher und an fünfhundert Kampagnen, kommt auf siebenundvierzig und neun.

Befragte Marketingleute und Agenturen schätzen es genau andersherum ein. Außerdem: warum interessenbasierte Zielgruppen deutlich besser treffen als demografische, warum der größte Hebel in den meisten Modellen gar nicht vorkommt – und eine begutachtete Studie ohne Auftraggeber aus der Branche, zum ersten Mal in dieser Reihe.

Quellen
NCSolutions und Nielsen: „Five Keys to Advertising Effectiveness" (August 2023), via Westwood One
Nielsen (2017): Analyse von 500 Kampagnen
Advertiser Perceptions (Februar 2024): Befragung von 122 Werbungtreibenden und 184 Agenturen
Neumann, Tucker & Whitfield: „How Effective Is Third-Party Consumer Profiling?", Marketing Science (2019)
Recast: Creative performance drives 47% of sales

Marketing Fact Podcast – Relevante Marketing-Themen in 10 Minuten kompakt erklärt. Ein Podcast von Paul Höser.

Weitere Podcasts von Paul Höser:

Biohacking Kompakt – Longevity und Biohacking, evidenzbasiert in zehn Minuten: https://open.spotify.com/show/033JO82L47Sg4YSmPYas0z · www.biohackingkompakt.de

Topf & Tempo – schnelle Alltagsküche mit Mira und Jonas: https://open.spotify.com/show/4b9mKGp43hKHWoVJnmaYRd · https://phoeser.github.io/topf-und-tempo

Es gibt eine Markenkennzahl, die nichts kostet, die jeder in Google Trends abrufen kann – und die deinem Marktanteil bei Autos bis zu einem Jahr vorausläuft. Nicht der Verkauf treibt die Suche. Die Suche kommt zuerst.

Paul und Paula nehmen Share of Search auseinander: woher der Befund kommt, wie breit er getestet ist (drei Kategorien bei Binet, dreißig Fallstudien in zwölf Kategorien bei der Folgearbeit), und warum in derselben Arbeit ausdrücklich steht, dass es sich um Korrelationen handelt und nicht um Ursachenbeziehungen.

Außerdem der Befund, der die Kennzahl für eine ganze Branche wertlos macht: Bei Finanzinstituten stammte der größte Teil der Markensuchen von Bestandskunden, die sich einloggen wollten. Und eine saubere Anleitung in vier Schritten, mit der du in einer halben Stunde weißt, ob die Zahl bei dir überhaupt etwas bedeutet.

Quellen
IPA / Les Binet: Share of Search, EffWorks Global (Oktober 2020)
James Hankins, Vizer Consulting, für die Share-of-Search-Denkfabrik der IPA (via Marketing Week)
Robert af Klintberg Ryberg: „Share of Search is not always the saviour many brands hope for"
Kantar: „Demystifying share of search"

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Das ist der zweite Podcast von Paul und Paula. Den ersten gibt es hier: Biohacking Kompakt – https://open.spotify.com/show/033JO82L47Sg4YSmPYas0z · www.biohackingkompakt.de

Der offizielle Sichtbarkeitsstandard sagt: die halbe Anzeige, eine Sekunde lang. Er sagt ausdrücklich nicht, dass jemand hingeschaut hat – das steht sogar so in der Definition. Zwei Millionen „sichtbare" Einblendungen sind zwei Millionen Gelegenheiten.

Paul und Paula rechnen nach, wie groß die Lücke wirklich ist: Blickmessungen finden vier Prozent der Displaywerbung, die länger als zwei Sekunden angeschaut wird. Die durchschnittliche echte Aufmerksamkeit je Kontakt liegt digital bei drei Zehntelsekunden – gemessen allerdings von jemandem, der Kinowerbung verkauft.

Der härteste Befund kommt von einer Prüforganisation der Werbungtreibenden selbst: Zwölf Anbieter von Aufmerksamkeitsmessung bewerteten dieselben zweiunddreißig Werbemittel – und vergaben dafür fast die gesamte Skala von eins bis fünf. Außerdem: der Anderthalb-Sekunden-Test, den du heute Nachmittag selbst machen kannst.

Quellen
Media Rating Council: Viewability-Standard (via PPC Land)
Lumen / Aimia: Eye-Tracking-Studie zu Displaywerbung (via Marketing Week)
Brightfish, Profacts und Lumen: „From viewable to viewed" (2018)
Advertising Research Foundation: Attention Measurement Validation Initiative, Phase zwei (Mai 2024)
VCCP Media und Amplified / Karen Nelson-Field: 1,5-Sekunden-Studie (via The Media Leader)

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Sechzig Prozent in die Marke, vierzig in die Aktivierung. Die meistzitierte Budgetaufteilung im Marketing – und in Les Binets eigener Auswertung schneiden die Fälle mit mehr als siebzig Prozent Markenanteil am besten ab. Die berühmte Zahl ist der vorsichtige Wert, nicht der beste.

Paul und Paula nehmen die Regel auseinander: woher sie kommt, warum die Datenbank aus eingereichten Wettbewerbsbeiträgen besteht, wer mit im Boot saß – und wie stark die Aufteilung je nach Kontext schwankt. Von 58 Prozent Marke offline bis 84 Prozent beim Eintritt in eine neue Kategorie.

Außerdem: warum Marktführer laut den Daten mehr in Marke stecken sollten als Herausforderer, warum die überall zitierte B2B-Zahl auf weniger als fünfzig Fällen beruht – und Binets neuester Befund, dass die Höhe des Budgets rund neunmal mehr erklärt als die Rendite je Euro.

Quellen
Les Binet & Peter Field: „The Long and the Short of It" (IPA, 2013, in association with Thinkbox)
Les Binet: „Effectiveness in Context – Preliminary Findings" (Screenforce Zürich, 2018)
PHD Media: Interview mit Les Binet, „60/40 is not an iron rule"
LinkedIn B2B Institute / Peter Field: „The 5 Principles of Growth in B2B Marketing"
The Media Leader: Binet and Davis warn of marketing 'death spiral' over focus on ROI (IPA Effectiveness Conference 2026)

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Kleine Marken haben die treueren Käufer. Das glauben fast alle, und die Daten sagen seit sechzig Jahren das Gegenteil: Die kleinere Marke wird doppelt bestraft. Sie hat weniger Käufer, und diese kaufen sie zusätzlich etwas seltener.

Paul und Paula nehmen das Double-Jeopardy-Gesetz auseinander: woher es kommt, warum eine Arbeit von 2017 mit 32 Replikationen von Instantkaffee bis Flugzeugkauf für Marketingverhältnisse außergewöhnlich belastbar ist, und was daraus für Loyalitätsprogramme folgt.

Außerdem: das Gegenbeispiel aus derselben Auswertung, bei dem das Muster kippt, warum das Ganze beschreibend und nicht ursächlich ist, und wem eine Theorie nützt, die sagt, groß sein hilft.

Quellen
Graham, Bennett, Franke, Henfrey, Nagy-Hamada: Double Jeopardy – 50 years on, Australasian Marketing Journal 25(4), 2017
Ehrenberg-Bass Institute zur Double-Jeopardy-Gesetzmäßigkeit in B2B
Sharp & Sharp zum australischen FlyBuys-Programm, International Journal of Research in Marketing 1997
Romaniuk & Sharp: How Brands Grow Part 2, Oxford University Press
Kritik: David Taylor (brandgym) und Mark Ritson

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Eine Milliarde Dollar mit Werbung in ChatGPT, in weniger als zweihundert Tagen. Die Zahl stand Ende August in jeder Schlagzeile. Sie ist echt, und sie bedeutet etwas anderes, als die meisten verstanden haben: Es ist eine annualisierte Umsatzrate, keine Einnahme.

Paul und Paula rechnen nach, was eine Run-Rate ist und was nicht, warum dieselbe Meldung bei genauem Hinsehen eher darauf hindeutet, dass OpenAI sein eigenes Jahresziel verfehlt, und was von den Leistungszahlen übrig bleibt, die gerade durch die Branche gehen.

Außerdem: warum fast zwei von drei Befragten sagen, Werbung würde ihr Vertrauen in KI-Antworten senken, wo diese Zahl an ihre Grenze kommt, und drei Dinge, die ein Marketingteam am Montag konkret tun kann.

Quellen
OpenAI: Expanding access to AI with ChatGPT Ads (31.08.2026)
MediaPost und CNBC zur Meldung vom 31.08.2026, inklusive der Einordnung von eMarketer-Analyst Nate Elliott
eMarketer nach Axios zu OpenAIs Werbeprognosen bis 2030
Ipsos, Februar 2026, 1.085 US-Erwachsene, zum Vertrauen in KI-Antworten mit Werbung

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Nur fünf Prozent deiner Zielkunden wollen gerade kaufen. Die Zahl steht auf jeder Konferenzfolie, aber sie wurde nie gemessen. Sie ist eine Überschlagsrechnung: fünf Jahre Kaufzyklus, geteilt durch Quartale.

Paul und Paula nehmen die 95:5-Regel auseinander: woher sie kommt, wer die Studie bezahlt hat, was sie trotzdem richtig macht, und warum drei konkurrierende Zahlen alle von jemandem stammen, der etwas verkauft.

Außerdem: warum selbst Marktführer in jeder zweiten Kaufsituation im Kopf nicht vorkommen, und die Dreißig-Sekunden-Rechnung, mit der du deinen eigenen Wert bestimmst.

Quellen
John Dawes, Ehrenberg-Bass Institute: Advertising effectiveness and the 95-5 rule (Mai 2021, im Auftrag des LinkedIn B2B Institute)
Forrester: The 95-5 Rule Is Not A Rule, But It's Not A Myth Either
NetLine: Challenging the 95-5 Rule

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Das ist der zweite Podcast von Paul und Paula. Den ersten gibt es hier: Biohacking Kompakt – https://open.spotify.com/show/033JO82L47Sg4YSmPYas0z · www.biohackingkompakt.de