RTB House——如何在100毫秒內完成個性化廣告投放?
大約30年前,第一個可點擊的橫幅廣告(banner ad)出現在互聯網上。數字和營銷行業雖歷經多年發展,但橫幅廣告仍然是屹立不倒的廣告渠道之一。通過支持廣告購買自動化和基於用戶行為提供個性化展示,程序化廣告(尤其是在再營銷方面)正引領著數字廣告行業的潮流,而再營銷就是其中轉化威力最強大的方式之一。
對此,作為一家專註於再營銷優化的技術提供商RTB House,其中國市場負責人Oliwia Jankowska以再營銷廣告為例,為我們解釋了從發起bid(競價)請求到完成廣告投放之間的短短100毫秒內,其RTB(Real Time Bidding,實時競價)技術如何實現準確的個性化廣告投放。
據了解,再營銷廣告能夠發揮全部潛力的時間非常之短。在這段時間內,系統必須做出大量的分析和決策:從審查特定用戶歷史、估算購買潛力、決定購買廣告投放位置的價格,到最後使用哪些廣告創意以及應該展示哪些獨特產品。
然而,RTB House所提供的RTB技術不僅可以用於再營銷廣告,通常還能用於在線廣告的實時買賣。這個過程是基於拍賣的形式,由廣告商來「決定」他們願意為特定廣告位支付多少費用。這一自動化bid過程在web頁面載入到用戶屏幕之前——大約僅需100毫秒。因此,要想在這麼短的時間內實現高效的再營銷,擁有創新的廣告技術無疑對你而言是至關重要的。
RTB House的RTB技術如何運作?在展示一個廣告之前會發生多個進程,銷售和購買廣告位的整個過程會從用戶開始訪問發布商的網站開始,這將激活對特定廣告位的bid請求。
為了啟動「拍賣」,發布商會分享有關用戶的重要信息(地理位置、設備類型等)。在下一步中,發布商會向廣告交易平台(ad exchange)提供廣告位,然後由廣告交易平台通知DSP(廣告主需求方)平台可訪問的展示位置。
首先,DSP平台會根據所有可用數據和有關庫存的歷史數據(CTR和可見性等)評估購買特定廣告位的價值和風險。然後,他們會審查廣告商所運營的廣告活動,並評估哪個廣告活動最適合此特定用戶。
Brand Safety篩選功能也是評估中的一大重要部分,這一篩選功能可以站在廣告商的品牌安全政策角度考慮,防止廣告出現在某一網站上,也能避免廣告出現在具有冒犯性或潛在負面內容旁邊。
經過評估之後,DSP平台會將特定用戶和可用廣告位告知已選定的廣告商,然後由廣告商決定他們願意為拍下的廣告位支付的價格。與此同時,廣告商也需要準備好他們的廣告創意——選擇合適的格式、決定具體的設計模板和產品優惠。
在完成價格預估和廣告創建準備工作之後,就到了進行供應路徑優化的時候。現今的市場標準是發布商會與大約6個平台進行合作,而這就是為什麼廣告買家需要決定在哪裡購買特定的廣告位,即公開交易市場或私有交易市場,從而優化他們的成本。
經過一輪決策之後,DSP平台將會代表廣告商進行bid。連同bid報價一起,他們會發送準備就緒的廣告創意。
最後,在發出bid請求大約100毫秒之後,這場「拍賣」就完成了,並且獲勝者的廣告創意將在用戶訪問的整個頁面載入出來。
RTB技術的閃光點——效率儘管RTB模式為廣告商帶來了一些挑戰,但它在成本和時間效率上都取得了很大的效果。首先,廣告商對於定位目標擁有了更多的控制權。每個廣告位都是被單獨評估的,這讓廣告商可以更有效地分配預算。在此過程中,廣告商可以從數千家發布商提供的廣告位進行選擇並決定哪些位置具有最大的潛力。Brand Safety篩選功能也有助於避免廣告商選擇到可能有損品牌形象的廣告位。
對於營銷人員的日常工作來說,RTB模式是一種減少與發布商談判時間和管理各種合同的明智方法。此外,自動化的自學習演算法還能夠嘗試各種場景和格式、分析整體結果並自動調整或優化廣告活動。
根據RTB House的數據,在實施其自行構建的深度學習演算法之後,廣告活動效率平均提高了50%。這也恰好說明,為了充分發揮RTB模式的潛力並在每次「拍賣」期間嚴格遵守最後期限,DSP平台需要配備現有的先進技術,從而確保快速高效的運作。
總結根據數據統計資源網站Statista的預測,2019年全球將花費近850億美元在程序化廣告上。市場研究機構eMarketer的報告則顯示,到2020年,美國86%以上的數字展示廣告將通過自動化渠道購買。由於大部分預算都將花費在自動化環境中,廣告活動的效果無疑成為品牌的重中之重。在每一天即將結束的時候,廣告商都會根據他們的整體效果來對其廣告活動進行審核。
在RTB模式下,廣告商只有大約100毫秒的時間來完成特定廣告投放——從接收bid請求到展示帶有個性化信息和優惠的廣告。在這個時候,要在如此短的時間內做出如此多的關鍵決策,擁有一個值得信賴的、能夠利用先進技術並能帶來可觀廣告成效的合作夥伴就顯得十分必要。顯然,RTB House值得你一試,他們不僅減輕了廣告商做出決策的負擔,而且將任務承接給了能夠不斷分析大量數據、根據用戶需求制定相應決策並最終完成廣告投放的自主演算法。到頭來,只用最少的工作,就能帶來最好的結果,何樂而不為呢?
(編譯/雨果網 陳小如)
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