Acquisto programmatico: acquisto automatizzato di annunci
La struttura del programmatico
L'acquisto programmatico è l'acquisto automatizzato di annunci mirati in un formato d'asta per utenti specifici in base ai loro interessi e bisogni. Esistono diversi servizi e piattaforme per questo scopo.
Fornitori di dati -
fornitori di dati. Si dividono in due gruppi: quelli che offrono segmenti di pubblico raccolti da dati elaborati (Processed Data Suppliers), e quelli che forniscono dati grezzi (Raw Data Suppliers).
SSP (Supply Side platform) -
una piattaforma per gli editori che permette alle reti e ai siti pubblicitari di vendere spazi pubblicitari.
Ad Exchange -
uno scambio pubblicitario. Mette in vendita i display ai visitatori delle reti pubblicitarie e dei siti degli editori, ed è responsabile dell'accettazione delle offerte da parte delle DSP e dell'annuncio del vincitore.
Ad Network
è una rete di banner pubblicitari. Contiene i banner e gestisce la loro visualizzazione con l'aiuto dell'Ad Server, che consegna le pubblicità al sito dell'editore, conta il numero di visualizzazioni, i clic e gestisce l'ottimizzazione della campagna.
DSP (Demand Side Platform) -
aziende che acquistano dati dai fornitori e li utilizzano nella pubblicità. Questo articolo si concentrerà principalmente sul lavoro di queste piattaforme.
DSP (Demand Side Platform) -
uno strumento per l'acquisto automatizzato di pubblicità online, interagendo direttamente con la SSP (Supply Side Platform), le reti di annunci (Ad Network), gli scambi di annunci (Ad Exchange) e i siti web (nella terminologia della pubblicità online sono chiamati editori).
L'obiettivo principale della DSP è quello di acquistare impressioni pubblicitarie a un prezzo ottimale e mostrare gli annunci agli utenti in modo da soddisfare al meglio le esigenze degli inserzionisti.
La DSP lavora con vari formati pubblicitari: banner, video, annunci in applicazioni mobili e la cosiddetta pubblicità nativa, che è mascherata dal contenuto del sito o dell'applicazione.
La strategia di lavoro della DSP (targeting)
La DSP lavora con un certo numero di inserzionisti, ognuno dei quali gestisce diverse campagne (a volte il loro numero raggiunge le migliaia). Ogni campagna ha una strategia separata per l'acquisto di impressioni pubblicitarie, che consiste in un insieme di targeting. Diamo un'occhiata ai più comuni.
Targeting per elenco di domini (sito).
La DSP fa offerte solo se la richiesta della SSP proviene da un particolare sito. Questo metodo è di solito utilizzato dagli inserzionisti che vogliono che il loro annuncio sia in un certo contesto.
Targeting geografico
La DSP fa delle offerte se la richiesta proviene da un utente situato in una certa città o anche in un certo codice postale (rilevante in paesi come gli Stati Uniti o il Regno Unito). La posizione è determinata dalla piattaforma DSP dall'indirizzo IP che arriva con la richiesta SSP.
Targeting della frequenza delle impressioni
Il frequency capping si riferisce alla possibilità di evitare di mostrare troppo spesso lo stesso banner all'utente. Il senso di questa restrizione è che se, per esempio, dopo 20 visualizzazioni l'utente non ha eseguito alcuna azione di destinazione (un clic, un ordine, o altro), non ha senso spendere soldi per comprare impressioni per questo utente.
Oltre a limitare le impressioni per tutto il tempo, le DSP di solito ti permettono di impostare un limite per un minuto, un'ora, un giorno e una settimana. Perché non è molto ragionevole "bombardare" l'utente con tutti i 20 show nel primo minuto.
Retargeting
Questo approccio permette di mostrare annunci agli utenti che hanno visitato il sito dell'inserzionista, ma se ne sono andati senza commettere l'azione target (ad esempio, comprare, compilare moduli, o chiamare). Come mostrano le statistiche, tali utenti possono ancora essere persuasi ricordando loro la loro esistenza.
RTB ha dato un impulso allo sviluppo del retargeting. Essendo collegata a un numero enorme di SSP e avendo accesso a miliardi di impressioni di annunci, la DSP ha la capacità di "raggiungere" quasi tutti i visitatori del sito dell'inserzionista.
Vale la pena menzionare una delle estensioni del retargeting - il retargeting dinamico (DCO - dynamic creative optimization). In questo caso, all'utente viene mostrato un banner personalizzato basato sulla sua storia di visite al sito dell'inserzionista. Per esempio, un utente che ha visto dieci paia di scarpe sarà mostrato un banner con i prezzi.
Targeting per segmento di pubblico
Questo tipo di targeting permette di mostrare un messaggio pertinente agli utenti che sono interessati a un certo argomento (ad esempio, auto o sport), così come le persone di una certa demografia (ad esempio, gli uomini di 25-40 anni).
Tipicamente, la DSP compra i dati DMP (Data Management Platform) sugli utenti. La DMP carica regolarmente (per esempio, una volta al giorno) un database di utenti alla DSP, che viene utilizzato per elaborare la richiesta d'asta e prendere decisioni su quale pubblicità offrire a questo utente.
Un'opzione più avanzata è anche possibile quando la DSP apprende informazioni dalla DMP in tempo reale, cioè invia una richiesta alla DMP dopo ogni richiesta della SSP.
Ottimizzazione predittiva
Tutto il targeting di cui sopra ha definito solo la logica di selezione di un utente per mostrare un annuncio. Tuttavia, non influenzano la definizione della dimensione dell'offerta.
Lavorare con la DSP, che ha solo il targeting descritto sopra, comporta un lavoro manuale - un marketer o un traffic manager deve lui stesso selezionare il tasso e cambiare il targeting a seconda dei risultati della campagna pubblicitaria (il prezzo effettivo per clic o conversione). Ma nella società post-industriale, il lavoro è costoso, e c'è un'alta probabilità di errore dovuta a fattori umani.
A questo scopo, alcune DSP implementano algoritmi di ottimizzazione predittiva (a volte questo algoritmo è chiamato "predittore" o "predictor"). Consideriamo il loro lavoro su un esempio:
Immaginiamo che il direttore marketing di una banca abbia deciso di lanciare una campagna pubblicitaria per un nuovo prodotto. Per fare questo, ha selezionato diverse decine di siti con un pubblico assicurato (targeting per domini), e ha scelto le principali città dove le filiali della banca sono rappresentate (targeting geografico).
Di solito gli algoritmi di ottimizzazione predittiva sono universali e possono anche prevedere la probabilità di un'altra azione del target, come un acquisto (conversione).