Mua có lập trình: mua quảng cáo tự động

2021.06.10 13:08 BY     Affcountry Advertiser   |    Webmaster

Mua có lập trình: mua quảng cáo tự động

Cấu trúc của lập trình

Mua có lập trình là mua tự động các quảng cáo được nhắm mục tiêu theo định dạng đấu giá cho những người dùng cụ thể dựa trên sở thích và nhu cầu của họ. Có một số dịch vụ và nền tảng cho mục đích này.

Data Supplier -

nhà cung cấp dữ liệu. Họ được chia thành hai nhóm: những người cung cấp phân khúc đối tượng được thu thập từ dữ liệu đã xử lý (Nhà cung cấp dữ liệu đã xử lý) và những người cung cấp dữ liệu thô (Nhà cung cấp dữ liệu thô).

SSP (nền tảng Bên cung) -

một nền tảng dành cho các nhà xuất bản cho phép các mạng và trang web quảng cáo bán không gian quảng cáo.

Ad Exchange -

một sàn giao dịch quảng cáo. Địa điểm hiển thị để bán cho khách truy cập mạng quảng cáo và trang web của nhà xuất bản, đồng thời chịu trách nhiệm chấp nhận giá thầu từ DSP và thông báo người chiến thắng.

Mạng Quảng

cáo là một mạng lưới biểu ngữ quảng cáo. Nó chứa các biểu ngữ và quản lý các hiển thị của chúng với sự trợ giúp của Máy chủ Quảng cáo, cung cấp các quảng cáo đến trang web của nhà xuất bản, đếm số lần hiển thị, số nhấp chuột và quản lý việc tối ưu hóa chiến dịch.

DSP (Demand Side Platform) -

các công ty mua dữ liệu từ các nhà cung cấp và sử dụng nó trong quảng cáo. Bài viết này sẽ chủ yếu tập trung vào công việc của các nền tảng này.

DSP (Nền tảng bên cầu) -

một công cụ để mua tự động Quảng cáo trực tuyến, tương tác trực tiếp với SSP (Nền tảng bên cung), mạng quảng cáo (Ad Network), trao đổi quảng cáo (Ad Exchange) và các trang web (theo thuật ngữ của quảng cáo trực tuyến họ được gọi là nhà xuất bản).

Mục tiêu chính của DSP là mua số lần hiển thị quảng cáo ở mức giá tối ưu và hiển thị quảng cáo cho người dùng theo cách đáp ứng tốt nhất nhu cầu của nhà quảng cáo.

DSP hoạt động với nhiều định dạng quảng cáo khác nhau: biểu ngữ, video, quảng cáo trong ứng dụng di động và cái gọi là quảng cáo gốc, được trang web hoặc nội dung ứng dụng ngụy trang.



Chiến lược công việc của DSP (nhắm mục tiêu)

DSP nhắm mục tiêu DSP làm việc với một số nhà quảng cáo, mỗi nhà quảng cáo chạy một số chiến dịch (đôi khi số lượng của họ lên đến hàng nghìn). Mỗi chiến dịch có một chiến lược riêng để mua số lần hiển thị quảng cáo, bao gồm một tập hợp các nhắm mục tiêu. Chúng ta hãy xem xét những cái phổ biến nhất.

Nhắm mục tiêu theo danh sách tên miền (trang web).

DSP chỉ đặt giá thầu nếu yêu cầu từ SSP đến từ một trang web cụ thể. Phương pháp này thường được sử dụng bởi các nhà quảng cáo muốn quảng cáo của họ ở trong một ngữ cảnh nhất định.

Nhắm mục tiêu theo địa lý

DSP đặt giá thầu nếu yêu cầu đến từ người dùng ở một thành phố nhất định hoặc thậm chí ở một mã zip nhất định (có liên quan ở các quốc gia như Hoa Kỳ hoặc Vương quốc Anh). Vị trí được xác định bởi nền tảng DSP bằng địa chỉ IP đi kèm với yêu cầu SSP.

Tần suất hiển thị nhắm mục tiêu

Giới hạn tần suất đề cập đến khả năng tránh hiển thị cùng một biểu ngữ cho người dùng quá thường xuyên. Điểm hạn chế này là, ví dụ: nếu sau 20 lần hiển thị, người dùng không thực hiện hành động mục tiêu nào (một nhấp chuột, một đơn đặt hàng hoặc một cái gì đó khác), thì việc chi tiền để mua lần hiển thị cho người dùng này là vô nghĩa.

Ngoài việc giới hạn số lần hiển thị mọi lúc, DSP thường cho phép bạn đặt giới hạn cho một phút, một giờ, một ngày và một tuần. Vì không hợp lý lắm khi “oanh tạc” người dùng bằng cả 20 show trong phút đầu tiên.

Nhắm mục tiêu lại

Cách tiếp cận này cho phép bạn hiển thị quảng cáo cho những người dùng đã truy cập trang web của nhà quảng cáo, nhưng đã rời đi mà không thực hiện hành động mục tiêu (ví dụ: mua, điền vào biểu mẫu hoặc gọi điện). Như thống kê cho thấy, những người dùng như vậy vẫn có thể bị thuyết phục bằng cách nhắc nhở họ về sự tồn tại của họ.

RTB đã thúc đẩy sự phát triển của nhắm mục tiêu lại. Được kết nối với một số lượng lớn SSP và có quyền truy cập vào hàng tỷ lần hiển thị quảng cáo, DSP có khả năng "tiếp cận" hầu hết mọi khách truy cập vào trang web của nhà quảng cáo.

Cần nhắc đến một trong những tiện ích mở rộng nhắm mục tiêu lại - dynamic retargeting (DCO - tối ưu hóa quảng cáo động). Trong trường hợp này, người dùng được hiển thị biểu ngữ được cá nhân hóa dựa trên lịch sử truy cập vào trang web của nhà quảng cáo. Ví dụ: một người dùng đã xem mười đôi giày sẽ được hiển thị một biểu ngữ có giá.

Nhắm mục tiêu theo phân khúc đối tượng

Nhắm mục tiêu theo phân khúc đối tượng Loại nhắm mục tiêu này cho phép bạn hiển thị thông điệp có liên quan đến những người dùng quan tâm đến một chủ đề nhất định (ví dụ: ô tô hoặc thể thao), cũng như những người thuộc một nhóm nhân khẩu học nhất định (ví dụ: nam giới từ 25-40 tuổi).

Thông thường, DSP mua dữ liệu DMP (Nền tảng quản lý dữ liệu) về người dùng. DMP thường xuyên (ví dụ: một lần mỗi ngày) tải cơ sở dữ liệu người dùng lên DSP, được sử dụng để xử lý yêu cầu đấu giá và đưa ra quyết định về quảng cáo sẽ cung cấp cho người dùng này.

Một tùy chọn nâng cao hơn cũng có thể thực hiện được khi DSP học thông tin từ DMP trong thời gian thực, tức là nó sẽ gửi một yêu cầu đến DMP sau mỗi yêu cầu từ SSP.

Tối ưu hóa dự đoán

Tất cả các nhắm mục tiêu ở trên chỉ xác định logic để chọn người dùng hiển thị quảng cáo. Tuy nhiên, chúng không ảnh hưởng đến định nghĩa về kích thước giá thầu.

Làm việc với DSP, chỉ có nhắm mục tiêu được mô tả ở trên, liên quan đến công việc thủ công - nhà tiếp thị hoặc người quản lý lưu lượng phải tự mình chọn tỷ lệ và ch thay đổi nhắm mục tiêu tùy thuộc vào kết quả của chiến dịch quảng cáo (giá hiệu quả cho mỗi nhấp chuột hoặc chuyển đổi). Nhưng trong xã hội hậu công nghiệp, lao động đắt đỏ, và khả năng sai sót cao do yếu tố con người.

Với mục đích này, một số DSP thực hiện các thuật toán tối ưu hóa dự đoán (đôi khi thuật toán này được gọi là "bộ dự báo" hoặc "bộ dự đoán"). Hãy xem xét công việc của họ trên một ví dụ:

Hãy tưởng tượng rằng một giám đốc tiếp thị ngân hàng đã quyết định khởi động một chiến dịch quảng cáo cho một sản phẩm mới. Để làm điều này, anh ấy đã chọn hàng chục trang web có đối tượng an toàn (nhắm mục tiêu theo tên miền) và chọn các thành phố lớn nơi có các chi nhánh ngân hàng (nhắm mục tiêu theo địa lý).

Thông thường, các thuật toán tối ưu hóa dự đoán là phổ biến và cũng có thể dự đoán khả năng xảy ra một hành động mục tiêu khác, chẳng hạn như mua hàng (chuyển đổi).