Programmatic Buying: Automatisierter Anzeigenverkauf
Die Struktur von Programmatic
Programmatic Buying ist der automatisierte Kauf von zielgerichteten Anzeigen in einem Auktionsformat für bestimmte Nutzer auf Basis ihrer Interessen und Bedürfnisse. Hierfür gibt es eine Reihe von Diensten und Plattformen.
Data Suppliers -
Datenlieferanten. Sie werden in zwei Gruppen unterteilt: diejenigen, die gesammelte Zielgruppensegmente aus verarbeiteten Daten anbieten (Processed Data Suppliers), und diejenigen, die Rohdaten zur Verfügung stellen (Raw Data Suppliers).
SSP (Supply Side Platform) -
eine Plattform für Publisher, die es Werbenetzwerken und Websites ermöglicht, Werbeplätze zu verkaufen.
Ad Exchange -
eine Werbebörse. Bietet den Besuchern der Werbenetzwerke und Websites von Publishern Anzeigen zum Verkauf an und ist für die Annahme von Geboten von DSPs und die Bekanntgabe des Gewinners verantwortlich.
Ad Network -
ein Werbebannernetzwerk. Es enthält Banner und verwaltet deren Anzeigen mit Hilfe des Ad-Servers, der die Anzeigen an die Website des Publishers liefert, die Anzahl der Anzeigen und Klicks zählt und die Kampagnenoptimierung verwaltet.
DSP (Demand Side Platform) -
Unternehmen, die Daten von Lieferanten kaufen und sie für die Werbung nutzen. Dieser Artikel wird sich hauptsächlich auf die Arbeit dieser Plattformen konzentrieren.
DSP (Demand Side Platform) -
ein Tool für den automatisierten Einkauf von Online-Werbung, das direkt mit der SSP (Supply Side Platform), Ad Networks (Ad Network), Ad Exchanges (Ad Exchange) und Websites (in der Terminologie der Online-Werbung werden sie Publisher genannt) interagiert.
Das Hauptziel der DSP ist es, Ad Impressions zu einem optimalen Preis einzukaufen und den Nutzern die Werbung so zu zeigen, dass sie den Bedürfnissen der Werbetreibenden am besten entspricht.
Die DSP arbeitet mit verschiedenen Werbeformaten: Banner, Videos, Anzeigen in mobilen Anwendungen und die sogenannte native Werbung, die durch den Inhalt der Website oder der Anwendung getarnt ist.
Die Arbeitsstrategie des DSP (Targeting)
Der DSP arbeitet mit einer Reihe von Werbetreibenden zusammen, von denen jeder mehrere Kampagnen betreibt (manchmal erreicht ihre Zahl Tausende). Jede Kampagne hat eine eigene Strategie für den Kauf von Ad-Impressions, die aus einem Satz von Targeting besteht. Werfen wir einen Blick auf die gängigsten davon.
Targeting nach Domain-Liste (Standort).
Der DSP bietet nur, wenn die Anfrage vom SSP von einer bestimmten Site stammt. Diese Methode wird in der Regel von Werbetreibenden verwendet, die ihre Anzeige in einem bestimmten Kontext sehen wollen.
Geografisches Targeting
DSP bietet, wenn die Anfrage von einem Nutzer kommt, der sich in einer bestimmten Stadt oder sogar in einer bestimmten Postleitzahl befindet (relevant in Ländern wie den USA oder Großbritannien). Der Standort wird von der DSP-Plattform anhand der IP-Adresse bestimmt, die mit der SSP-Anfrage kommt.
Frequency of Impressions-Targeting
Frequency Capping bezieht sich auf die Möglichkeit, zu vermeiden, dass dem Nutzer das gleiche Banner zu oft gezeigt wird. Der Sinn dieser Einschränkung liegt darin, dass es sinnlos ist, Geld für den Kauf von Impressionen für diesen Benutzer auszugeben, wenn der Benutzer z. B. nach 20 Anzeigen keine Zielaktion (einen Klick, eine Bestellung oder etwas anderes) durchgeführt hat.
Zusätzlich zur Begrenzung der Impressionen für alle Zeiten erlauben DSPs in der Regel, ein Limit für eine Minute, eine Stunde, einen Tag und eine Woche zu setzen. Denn es ist nicht sehr sinnvoll, den Nutzer in der ersten Minute mit allen 20 Anzeigen zu "bombardieren".
Retargeting
Dieser Ansatz ermöglicht es Ihnen, Anzeigen für Nutzer zu schalten, die die Website des Werbetreibenden besucht haben, sie aber verlassen haben, ohne die angestrebte Aktion (z. B. Kauf, Ausfüllen von Formularen oder Anruf) auszuführen. Wie Statistiken zeigen, können solche Nutzer immer noch überzeugt werden, indem man sie an ihre Existenz erinnert.
RTB gab der Entwicklung von Retargeting einen Anstoß. Durch die Verbindung mit einer großen Anzahl von SSPs und den Zugriff auf Milliarden von Ad Impressions hat DSP die Möglichkeit, fast jeden Besucher der Website des Werbetreibenden zu "erreichen".
Es ist erwähnenswert, eine der Erweiterungen des Retargeting - dynamisches Retargeting (DCO - dynamic creative optimization). In diesem Fall wird dem Benutzer ein personalisiertes Banner angezeigt, das auf seiner Historie der Besuche auf der Website des Werbetreibenden basiert. Zum Beispiel wird einem Nutzer, der zehn Paar Schuhe angesehen hat, ein Banner mit Preisen angezeigt.
Targeting nach Zielgruppensegment
Mit dieser Art von Targeting können Sie Nutzern, die sich für ein bestimmtes Thema (z. B. Autos oder Sport) interessieren, sowie Personen aus einer bestimmten demografischen Gruppe (z. B. Männer im Alter von 25-40 Jahren) eine relevante Botschaft zeigen.
Typischerweise kauft die DSP DMP (Data Management Platform) Daten über Benutzer. Die DMP lädt regelmäßig (z. B. einmal am Tag) eine Datenbank mit Nutzern in den DSP hoch, die zur Verarbeitung der Auktionsanfrage und zur Entscheidungsfindung, welche Werbung diesem Nutzer angeboten werden soll, verwendet wird.
Eine weitergehende Option ist auch möglich, wenn der DSP Informationen von der DMP in Echtzeit erfährt, d. h. er sendet nach jeder Anfrage des SSP eine Anfrage an die DMP.
Prädiktive Optimierung
Alle oben genannten Targeting-Möglichkeiten definieren nur die Logik für die Auswahl eines Benutzers, dem eine Anzeige gezeigt werden soll. Sie haben jedoch keinen Einfluss auf die Definition der Gebotsgröße.
Die Arbeit mit der DSP, die nur über das oben beschriebene Targeting verfügt, ist mit manueller Arbeit verbunden - ein Vermarkter oder Traffic Manager muss selbst die Rate auswählen und das Targeting in Abhängigkeit von den Ergebnissen der Werbekampagne (dem effektiven Preis pro Klick oder der Konversion) ändern. Aber in der postindustriellen Gesellschaft ist Arbeit teuer, und es besteht eine hohe Fehlerwahrscheinlichkeit aufgrund menschlicher Faktoren.
Zu diesem Zweck implementieren einige DSPs prädiktive Optimierungsalgorithmen (manchmal wird dieser Algorithmus als "Prädiktor" oder "Prädiktor" bezeichnet). Lassen Sie uns deren Arbeit an einem Beispiel betrachten:
Stellen wir uns vor, ein Marketingleiter einer Bank hat beschlossen, eine Werbekampagne für ein neues Produkt zu starten. Dazu wählt er mehrere Dutzend Websites mit einer gesicherten Zielgruppe aus (Targeting nach Domains) und wählt Großstädte, in denen die Bankfilialen vertreten sind (geografisches Targeting).
Normalerweise sind prädiktive Optimierungsalgorithmen universell einsetzbar und können auch die Wahrscheinlichkeit einer anderen Zielaktion, wie z. B. eines Kaufs (Conversion), vorhersagen.