Представители компании GetIntent - технический директор Владимир Климонтович и специалист по анализу данных Юрий Логачев - написали колонку для vc.ru о том, как реализована аукционная закупка рекламы с помощью DSP, какой таргетинг используется и какие алгоритмы используются для определения размера ставки.
Программная структура
Programmatic Purchase — это автоматизированная покупка таргетированной рекламы в формате аукциона для конкретных пользователей с учетом их интересов и потребностей.Для этого существует ряд сервисов и платформ.
Поставщики данных — поставщики данных.
Они делиться на две группы: те, кто предлагает собранные сегменты аудитории на основе обработанных данных (поставщики обработанных данных), и те, кто предоставляет необработанные данные (поставщики необработанных данных).
ССП (Supply Side Platform) — платформы для издателей, позволяющие рекламным сетям и сайтам продавать рекламные места.
Рекламный обмен - рекламный обмен.
Перечисляет показы для продажи посетителям рекламной сети и сайтов издателей, отвечает за прием ставок от DSP и объявление победителя.
Рекламная сеть — рекламная банкетная сеть.
Он содержит баннеры и управляет их показами с помощью рекламного сервера (Ad Server), который передает рекламу на сайт издателя, подсчитывает количество показов, кликов и управляет оптимизацией кампании.
ЦСП (Demand Side Platform) — компании, которые покупают данные у поставщиков и используют их в рекламе.
Материал в первую очередь будет посвящен работе этих платформ.
Технический директор GetIntent Владимир Климонтович 
Специалист по анализу данных GetIntent Юрий Логачев DSP (Demand Side Platform) — инструмент для автоматической покупки онлайн-рекламы, который напрямую взаимодействует с SSP (Supply Side Platform), рекламными сетями (Ad Network), рекламными биржами (Ad Exchange) и веб-сайтами (в терминологии онлайн-рекламы их называют паблишерами).
.
Основная цель DSP — покупать рекламные показы по лучшей цене и показывать рекламу пользователям, которые наиболее точно соответствуют запросам рекламодателей.
DSP работает с различными форматами рекламы: баннерами, видеороликами, рекламой в мобильных приложениях и т.н.
нативная реклама , который маскируется под содержимое веб-сайта или приложения.
О DSP мы поговорим в контексте экосистемы RTB (RTB расшифровывается как Real-time bidding), то есть когда реклама покупается в формате аукциона в реальном времени.
Аукцион происходит во время загрузки страницы сайта.
В момент посещения пользователем сайта информация о нем передается SSP, который, в свою очередь, отправляет аукционные запросы (по-английски bid request) всем подключенным к нему DSP. Подключенные DSP проводят аукцион рекламных показов.
Каждый DSP делает ставку или отказывается от аукциона (в этом случае ставка будет равна нулю).
В результате пользователь видит баннер, за который была сделана самая высокая ставка.
В этом случае аукцион проводится по принципу второй цены.
Это означает, что победитель торгов платит сумму, равную второй по величине ставке за дисплей.
На первый взгляд подход кажется неочевидным, и его смысл неясен.
Однако экономист-математик Уильям Викри доказал, что этот тип акций является наиболее справедливым и заставляет участников делать «честную» ставку, не ориентируясь на возможное поведение других участников аукциона.
За это доказательство и другие работы в области теории игр Викри получил Нобелевскую премию по экономике в 1996 году.
Основная трудность в работе DSP — отказоустойчивость.
Процесс покупки (ответы на аукционные запросы от SSP) должен происходить надежно и очень быстро.
DSP может обрабатывать до миллиона запросов в секунду.
Помимо отказоустойчивости, DSP нужны «мозги» — алгоритмы таргетинга и прогнозной оптимизации.
Подробнее об этом ниже.
Стратегия DSP (таргетинг)
DSP работает с рядом рекламодателей, каждый из которых проводит несколько кампаний (иногда их количество доходит до тысячи).Каждая кампания имеет отдельную стратегию покупки рекламных показов, состоящую из набора таргетингов.
Давайте рассмотрим самые распространенные из них.
Таргетинг по списку доменов (сайтов)
DSP делает предложение только в том случае, если запрос от SSP поступает с определенного сайта.Обычно этот метод используют рекламодатели, которые хотят, чтобы их объявление было в определенном контексте.
Географический таргетинг
DSP делает ставку, если запрос поступил от пользователя, находящегося в определенном городе или даже с определенным почтовым индексом (актуально для таких стран, как США или Великобритания).
Местоположение определяется платформой DSP по IP-адресу, который приходит с запросом SSP.
Частотный таргетинг
Ограничение частоты подразумевает возможность не показывать пользователю один и тот же баннер слишком часто.Суть ограничения в том, что если, например, после 20 показов пользователь не совершил целевое действие (клик, заказ или что-то еще), то продолжать тратить деньги на покупку показов для этого пользователя бессмысленно.
Помимо ограничения количества показов за все время, DSP обычно позволяют устанавливать лимиты на минуту, час, день и неделю.
Потому что «бомбардировать» пользователя всеми 20 отведенными ему показами в первую минуту не очень разумно.
Ретаргетинг
Такой подход позволяет показывать рекламу пользователям, которые посетили сайт рекламодателя, но ушли, не совершив целевого действия (например, совершив покупку, заполнив форму заявки или позвонив).Статистика показывает, что таких пользователей еще можно убедить, напомнив им об их существовании.
RTB дал толчок развитию ретаргетинга.
Будучи подключенным к огромному количеству SSP и имея доступ к миллиардам рекламных показов, DSP имеет возможность «охватить» практически любого посетителя сайта рекламодателя.
Одним из расширений ретаргетинга, о котором стоит упомянуть, является динамический ретаргетинг (DCO – динамическая креативная оптимизация).
В этом случае пользователю показывается персонализированный баннер на основе его истории посещений сайта рекламодателя.
Например, пользователь, просмотревший десять пар обуви, увидит на баннере обувь с ценами.
Таргетинг по сегментам аудитории
Этот тип таргетинга позволяет показывать актуальное сообщение пользователям, интересующимся определенной темой (например, автомобили или спорт), а также людям определенной демографической категории (например, мужчинам 25-40 лет).Обычно DSP покупает пользовательские данные у DMP (платформы управления данными).
DMP регулярно (например, раз в день) загружает в DSP базу данных пользователей, которая используется при обработке запроса на аукцион и принятии решения о том, какую рекламу предложить данному пользователю.
Возможен и более продвинутый вариант, когда DSP узнает информацию о пользователе от DMP в реальном времени, то есть отправляет запрос в DMP после каждого запроса от SSP.
Прогнозная оптимизация
Весь вышеперечисленный таргетинг лишь определял логику выбора пользователя для показа рекламы.Однако они не влияют на определение размеров ставок.
Работа с DSP, имеющим исключительно тот таргетинг, который мы описали выше, требует ручного труда — маркетолог или трафик-менеджер должен сам выбирать ставку и менять таргетинг в зависимости от результатов рекламной кампании (эффективной цены за клик или конверсии).
Но в постиндустриальном обществе рабочая сила дорогая, и велика вероятность ошибки из-за человеческого фактора.
Чтобы добиться этого, некоторые DSP реализуют алгоритмы прогнозной оптимизации (иногда этот алгоритм называют «предсказателем» или «предсказателем»).
Рассмотрим их работу на примере: Представим, что менеджер по маркетингу банка решил запустить рекламную кампанию нового продукта.
Для этого он отобрал несколько десятков сайтов с обеспеченной аудиторией (доменный таргетинг) и отобрал крупные города, где представлены отделения банков (географический таргетинг).
Менеджер также установил ставку 100 рублей CPM (Cost Per Mille — стоимость за тысячу показов) или 10 копеек за показ.
Но оказывается, что средний CTR (рейтинг кликов или процент кликов по отношению к показам) составляет 0,1%.
Это значит, что каждый посетитель сайта стоит 100 рублей (эта сумма называется CPC — стоимость клика): 
Цена в 100 рублей слишком высока для менеджера.
Он согласен платить за посещение не более 20 рублей, поэтому снижает цену CPM до этой суммы.
Стоимость клика становится приемлемой, но из-за низкой ставки DSP редко выигрывает аукцион, а общий объем трафика недостаточен.
Что делать? Значение CTR не является постоянным.
Более того, оно не является постоянным на разных сайтах.
Например, на одном и том же сайте аудитория из разных городов будет кликать с разной скоростью.
Пользователи из Москвы и Санкт-Петербурга гораздо охотнее кликают по рекламе интернет-магазина, поскольку знают, что курьер доставит товар на следующий день.
В то же время житель Магадана, у которого доставка может занять до трех недель, будет гораздо менее охотно реагировать на рекламу о новогодних скидках.
Но это еще сложнее.
Аудитория разных сайтов по-разному реагирует на разную рекламу.
Очевидно, что посетитель автомобильного сайта с большей вероятностью нажмет на рекламу нового внедорожника, чем посетитель онлайн-ресурса с рецептами.
Допустим, у нас есть способ узнать ожидаемый CTR объявления на конкретном сайте для конкретного пользователя.
В этом случае размер ставки CPM можно рассчитать динамически по формуле: CPM = (ожидаемый CTR) x CPC x 100. То есть DSP будет одновременно покупать дешевые показы с ожидаемо низким CTR (например, показы по 20 рублей CPM с ожидаемым CTR 0,1%), и дорогие показы с высоким CTR (например, по 60 рублей с CTR).
0,3%).
DSP одновременно выполнит цели кампании как по стоимости посещения, так и по максимальному количеству привлеченных пользователей.
Алгоритм прогнозной оптимизации отвечает за расчет ожидаемого CTR. Его задача — посчитать ожидаемый CTR, равный вероятности клика, для каждой пары (запрос от SSP плюс подходящая по таргетингу рекламная кампания).
Эта, казалось бы, простая цель решается с помощью довольно сложных алгоритмов машинного обучения.
Обычно алгоритмы предиктивной оптимизации универсальны и могут также прогнозировать вероятность другого целевого действия: например, покупки (конверсии).
*** Многие до сих пор считают RTB и программатик загадочными технологиями, суть которых понятна лишь узкому кругу технических специалистов.
Надеемся, что этот материал ответит на многие вопросы о работе DSP, которые возникают у маркетологов.
А если вы только планируете начать работу с платформой DSP, то сейчас обязательно спросите представителей платформы: «Как работает ваш предикторЭ»
-
Игра Для Улучшения Качества Википедии
19 Oct, 24 -
Wwdc17: Главные Анонсы С Презентации Apple
19 Oct, 24 -
Набор Драйверов Для Гостей Windows Под Kvm
19 Oct, 24 -
Semrush Vs Likeweb — Кто Точнее?
19 Oct, 24 -
Python, Pitch Shift И Фортепиано
19 Oct, 24
