Achat programmatique : achat d'annonces automatisé
La structure de l'achat programmatique
L'achat programmatique est l'achat automatisé d'annonces ciblées dans un format d'enchères pour des utilisateurs spécifiques en fonction de leurs intérêts et de leurs besoins. Il existe un certain nombre de services et de plateformes à cet effet.
Fournisseurs de données -
fournisseurs de données. Ils se divisent en deux groupes : ceux qui proposent des segments d'audience collectés à partir de données traitées (Fournisseurs de données traitées), et ceux qui fournissent des données brutes (Fournisseurs de données brutes).
SSP (Supply Side platform) -
une plateforme destinée aux éditeurs pour permettre aux réseaux et sites publicitaires de vendre des espaces publicitaires.
Ad Exchange -
un échange de publicité. Il place des affichages à vendre aux visiteurs des sites des réseaux publicitaires et des éditeurs, et se charge d'accepter les offres des DSP et d'annoncer le gagnant.
Ad Network
est un réseau de bannières publicitaires. Il contient des bannières et gère leurs affichages avec l'aide de l'Ad Server, qui délivre les publicités sur le site de l'éditeur, compte le nombre d'affichages, de clics et gère l'optimisation des campagnes.
DSP (Demand Side Platform) -
entreprises qui achètent des données aux fournisseurs et les utilisent dans la publicité. Cet article se concentrera principalement sur le travail de ces plateformes.
DSP (Demand Side Platform) -
outil d'achat automatisé de publicité en ligne, interagissant directement avec la SSP (Supply Side Platform), les réseaux publicitaires (Ad Network), les échanges publicitaires (Ad Exchange) et les sites web (dans la terminologie de la publicité en ligne, ils sont appelés éditeurs).
L'objectif principal de la DSP est d'acheter des impressions publicitaires à un prix optimal et de montrer les publicités aux utilisateurs de la manière qui répond le mieux aux besoins des annonceurs.
Le DSP fonctionne avec différents formats publicitaires : bannières, vidéos, annonces dans les applications mobiles et la publicité dite native, qui est déguisée par le contenu du site ou de l'application.
La stratégie de travail de la DSP (ciblage)
Le DSP travaille avec un certain nombre d'annonceurs, chacun d'entre eux gérant plusieurs campagnes (leur nombre atteint parfois des milliers). Chaque campagne a une stratégie distincte pour l'achat d'impressions publicitaires, consistant en un ensemble de ciblages. Examinons les plus courants.
Ciblage par liste de domaines (site).
La DSP n'enchérit que si la requête de la SSP provient d'un site particulier. Cette méthode est généralement utilisée par les annonceurs qui veulent que leur publicité soit dans un certain contexte.
Ciblage géographique
Le PSD fait des offres si la requête provient d'un utilisateur situé dans une certaine ville ou même dans un certain code postal (pertinent dans des pays comme les États-Unis ou le Royaume-Uni). La localisation est déterminée par la plateforme DSP par l'adresse IP qui accompagne la requête SSP.
Ciblage de la fréquence des impressions
Le plafonnement de la fréquence fait référence à la possibilité d'éviter de montrer trop souvent la même bannière à l'utilisateur. L'intérêt de cette restriction est que si, par exemple, après 20 affichages, l'utilisateur n'a effectué aucune action cible (un clic, une commande ou autre chose), il est insensé de dépenser de l'argent pour acheter des impressions pour cet utilisateur.
En plus de limiter les impressions pour tout le temps, les DSP vous permettent généralement de fixer une limite pour une minute, une heure, un jour et une semaine. Car il n'est pas très raisonnable de "bombarder" l'utilisateur avec les 20 émissions dès la première minute.
Reciblage
Cette approche vous permet de montrer des publicités aux utilisateurs qui ont visité le site de l'annonceur, mais qui sont partis sans commettre l'action ciblée (par exemple, acheter, remplir des formulaires ou appeler). Comme le montrent les statistiques, ces utilisateurs peuvent encore être convaincus en leur rappelant leur existence.
Le RTB a donné un élan au développement du reciblage. Connectée à un très grand nombre de SSP et ayant accès à des milliards d'impressions publicitaires, la DSP a la capacité d'"atteindre" presque tous les visiteurs du site de l'annonceur.
Il convient de mentionner l'une des extensions du reciblage - le reciblage dynamique (DCO - dynamic creative optimization). Dans ce cas, l'utilisateur se voit présenter une bannière personnalisée en fonction de son historique de visites sur le site de l'annonceur. Par exemple, un utilisateur qui a consulté dix paires de chaussures se verra présenter une bannière avec les prix.
Ciblage par segment d'audience
Ce type de ciblage permet de montrer un message pertinent aux utilisateurs qui s'intéressent à un certain sujet (par exemple, les voitures ou le sport), ainsi qu'aux personnes appartenant à un certain groupe démographique (par exemple, les hommes âgés de 25 à 40 ans).
En général, le PSD achète des données DMP (Data Management Platform) sur les utilisateurs. La DMP télécharge régulièrement (par exemple, une fois par jour) une base de données d'utilisateurs vers le DSP, qui est utilisé pour traiter la demande d'enchère et prendre des décisions sur la publicité à proposer à cet utilisateur.
Une option plus avancée est également possible lorsque le DSP apprend des informations de la DMP en temps réel, c'est-à-dire qu'il envoie une requête à la DMP après chaque requête du SSP.
Optimisation prédictive
Tous les ciblages ci-dessus ont uniquement défini la logique de sélection d'un utilisateur pour la diffusion d'une publicité. Cependant, ils n'affectent pas la définition de la taille de l'enchère.
Travailler avec la DSP, qui ne dispose que du ciblage décrit ci-dessus, implique un travail manuel - un marketeur ou un gestionnaire de trafic doit lui-même sélectionner le taux et modifier le ciblage en fonction des résultats de la campagne publicitaire (le prix effectif par clic ou par conversion). Or, dans la société post-industrielle, la main d'œuvre est chère, et la probabilité d'erreur due à des facteurs humains est élevée.
À cette fin, certains DSP mettent en œuvre des algorithmes d'optimisation prédictive (cet algorithme est parfois appelé "prédicteur" ou "prédicteur"). Examinons leur travail sur un exemple :
Imaginons qu'un responsable marketing d'une banque ait décidé de lancer une campagne publicitaire pour un nouveau produit. Pour ce faire, il a sélectionné plusieurs dizaines de sites ayant une audience sécurisée (ciblage par domaines), et choisi les grandes villes où sont représentées les agences bancaires (ciblage géographique).
Généralement, les algorithmes d'optimisation prédictive sont universels et peuvent également prédire la probabilité d'une autre action de la cible, comme un achat (conversion).