Quale tecnica di ottimizzazione dei guadagni pubblicitari dovrebbero adottare gli editori web per incrementare il valore dei loro spazi pubblicitari? In questi tempi difficili per l'economia, tutti quelli che lavorano nell'ambito della pubblicità hanno come priorità quella di monetizzare fino all'ultima impression. Ma che cosa si può fare?

Photo credit: Noubigh Ali

Le strategie manuali di ottimizzazione dei guadagni pubblicitari, sia quelle gestite internamente che quelle in outsourcing, contribuiscono spesso ad aumentare le entrate pubblicitarie online, tuttavia, se hai intenzione di pianificare un percorso di crescita di lungo periodo, esse possono non rappresentare la scelta migliore.

Dal momento che il segmento non garantito della pubblicità online è destinato a crescere fino a 11 miliardi di dollari entro il 2013, gli editori devono adottare una strategia specifica per questa porzione di catalogo.

A causa della volatilità dei prezzi degli annunci online, e del fatto che nessun network pubblicitario è in grado di garantire sempre il prezzo più alto per lo spazio pubblicitario di un editore, solo una soluzione di ottimizzazione in tempo reale può garantire che ogni impression venga monetizzata dalla fonte più remunerativa.

Sì, gli editori online possono trarre beneficio dalla diversificazione del numero e della tipologia dei fornitori pubblicitari utilizzati per massimizzare il valore di ogni impression, ma hanno anche bisogno di avere la capacità di far corrispondere in tempo reale il migliore network pubblicitario, o ad exchange, a ogni impression.

Ma come puoi gestire efficacemente l'ottimizzazione degli annunci online in tempo reale?

Questo white paper esamina le sfide degli editori web che hanno intenzione di ottimizzare il valore delle impression, ed esplora una soluzione specifica per l'ottimizzazione dei guadagni pubblicitari in tempo reale sviluppata da PubMatic.

Abbiamo chiesto a PubMatic, che ha scritto questo documento, il permesso per ripubblicarlo in un formato più ricco e più semplice da leggere per i lettori che, come te, sono particolarmente interessati agli argomenti del real time e dell'ottimizzazione. (Non abbiamo nessun accordo commerciale o partnership con PubMatic).

Previsione Del Prezzo Degli Annunci: La 2° Generazione Dell'Ottimizzazione Dei Guadagni Pubblicitari Per Gli Editori

di PubMatic

Il segmento non garantito della pubblicità online è la tipologia di pubblicità con il più alto tasso di crescita, e raggiungerà gli 11 miliardi di dollari entro il 2013, secondo una recente e accurata ricerca di ThinkEquity.

La rapida innovazione da parte delle aziende all'interno dell'ecosistema, in particolare i network pubblicitari e gli ad exchange, sta permettendo agli editori di incrementare sensibilmente i loro guadagni pubblicitari nell'ambito del loro catalogo non garantito. Tuttavia, non è scontato mantenere una crescita sostenibile.

Contemporaneamente alla crescita del catalogo degli annunci non garantito, l'aumento del numero di network pubblicitari e di ad exchange negli ultimi anni ha portato a una loro necessità di diversificarsi, concentrandosi su diversi tipi di pubblico e capacità di targeting.

Per esempio il network pubblicitario "X" potrebbe essere più adatto del network "Y" per monetizzare una specifica impression, mentre il network "Y" potrebbe essere meglio per monetizzare un'altra impression rispetto al network pubblicitario "X".

Gli editori online possono trarre beneficio dalla diversificazione del numero e del tipo di fornitori di pubblicità utilizzati per massimizzare il valore di ogni impression, ma hanno anche bisogno di avere la capacità di far corrispondere in tempo reale il miglior network pubblicitario, o il miglior ad exchange, a ogni impression.

Negli ultimi tre anni, con un team di oltre 40 ingegneri e statistici, PubMatic ha sviluppato una tecnologia di ottimizzazione, e ha inventato una categoria di servizi completamente nuova che permette agli editori di fare proprio questo.

Nel 2006 PubMatic ha sviluppato la prima e unica soluzione di ottimizzazione real-time. Da allora, PubMatic ha raccolto centinaia di miliardi di punti di riferimento grazie all'approccio dell'apprendimento automatico, e ha introdotto nel 2009 due nuove tecnologie che hanno abilitato l'ingresso in una nuova e accurata fase di ottimizzazione in tempo reale: Ad Price Prediction.

La tecnologia Ad Price Prediction crea, per l'editore, una corrispondenza in tempo reale tra il network pubblicitario, o l'ad exchange ottimale, con ogni impression. Grazie ad Ad Price Prediction gli editori possono aumentare sensibilmente le loro entrate, e gestire volumi crescenti del loro catalogo non garantito.

Per i grandi editori online con milioni di annunci visualizzati al giorno, questo vuol dire che tutti i loro annunci pubblicitari vengono ottimizzati, rispetto alla situazione precedente in cui essi praticavano degli approcci manuali sugli annunci lavorando con i network pubblicitari.

Questo white paper descrive in dettaglio:

• Perché PubMatic ha sviluppato i sofisticati algoritmi per abilitare la tecnologia Ad Price Prediction
• Come essa aumenta i guadagni pubblicitari dell'editore, e
• Alcuni casi di studio di editori online.

1. La Necessità dell'Ottimizzazione In Tempo Reale Dei Guadagni Pubblicitari

Gli editori che stanno cercando di aumentare i loro guadagni pubblicitari del catalogo di annunci non garantito vanno incontro a sfide molto difficili.

Anche se da una parte è possibile aumentare i guadagni eseguendo operazioni limitate sugli annunci con cadenza giornaliera o settimanale, la soluzione basata sulla tecnologia in tempo reale non solo aiuta a gestire i network pubblicitari, ma inoltre assicura che l'editore incassi il massimo guadagno possibile per ogni singola impression, se necessario.

Ecco cinque motivi che giustificano l'adozione di una soluzione in tempo reale per gli editori che vogliono assicurarsi i massimi guadagni pubblicitari:

1. I network pubblicitari con meccanismi di daisy chains statici sono inefficaci: i prezzi degli annunci provenienti dalle reti cambiano continuamente durante il giorno, quindi gli editori dotati di una soluzione manuale quasi mai riescono a calibrare il network pubblicitario con il prezzo più alto in cima della loro daisy chain statica.
2. Ogni singola impression deve essere contesa da più reti di annunci: gestire più reti di annunci con una soluzione manuale è davvero proibitivo. Il risultato è che spesso gli editori non sono a conoscenza delle reti di annunci che sono specializzate nella monetizzazione di porzioni differenti del loro pubblico. Quindi, anziché scegliere un network pubblicitario che avrebbe la possibilità di ottimizzare ogni specifica tipologia di pubblico, gli annunci vengono spesso forniti da network che stimano valori più bassi per le impression.
3. Spesso i network pubblicitari hanno il problema del defaulting, ed è un grosso problema: PubMatic ha scoperto che le reti pubblicitarie soffrono di defaulting in media per il 56% del tempo, e addirittura dell'87% del tempo secondo uno studio condotto nel'Aprile del 2008. Il problema del defaulting si verifica maggiormente all'aumentare della dipendenza del target degli annunci dall'utente e dal contesto di annunci.
4. Gli annunci di bassa qualità hanno una bassa percentuale di clic: gestire più reti pubblicitarie con una soluzione completamente manuale è difficile. Diminuire il numero di reti pubblicitarie vuol dire servire un minore numero di annunci, e questo può portare alla visualizzazione di annunci meno appetibili per gli utenti, il che ha una conseguenza negativa sulla percentuale di click.
5. Una soluzione è necessaria per gli obblighi di informazione, per i network pubblicitari e per gli ad exchange non garantiti: gli editori hanno sempre più bisogno di gestire tutta la loro domanda non garantita, sia che si tratti dei network pubblicitari, degli ad exchange, o degli ordini di inserzione dagli inserzionisti diretti, dallo stesso calderone del catalogo non garantito.

PubMatic ha individuato le difficoltà incontrate dagli editori nel costruire le proprie tecnologie di ottimizzazione dei guadagni pubblicitari, e continua a lavorare sulle esigenze degli editori e sulla crescita del mercato.

L'ottimizzazione dei guadagni pubblicitari fornita da PubMatic evolve con la crescita del mercato: la tecnologia in tempo reale fornisce una strategia di monetizzazione di lungo periodo per il catalogo di annunci non garantito.

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L'approccio dell'apprendimento automatico di PubMatic: l'apprendimento automatico si basa su algoritmi che migliorano automaticamente con l'esperienza. Esso include dei meccanismi di data mining che elaborano più di 100.000 operazioni al secondo.

PubMatic ha oltre 6.000 editori che usano la piattaforma di ottimizzazione, i quali contribuiscono continuamente a fornire preziose informazioni agli algoritmi di apprendimento automatico. Tali algoritmi più tempo lavoreranno e più precisi e accurati diventeranno. I dati raccolti attraverso l'apprendimento automatico vengono utilizzati per la modellazione predittiva e sono alla base della tecnologia Ad Price Prediction di PubMatic.

2. Tre Livelli di Ottimizzazione

Nessun'altra azienda offre l'ottimizzazione in tempo reale.

L'ottimizzazione è necessaria per fare in modo che i grandi editori possano massimizzare realmente i loro guadagni pubblicitari, grazie ai network pubblicitari e agli ad exchange. Gli editori possono ottimizzare in tre modi principali con vari gradi di successo:

1. Operazioni manuali sugli annunci gestite internamente (ottimizzazione settimanale o mensile): la maggior parte dei grandi editori hanno un team dedicato alle operazioni sugli annunci che lavora direttamente all'ottimizzazione manuale dei network pubblicitari. Essi eseguono l'ottimizzazione collegandosi direttamente ai network pubblicitari, ed eseguendo le ricerche dei prezzi storici, e di conseguenza impostano i loro "daisy chain". La frequenza delle ottimizzazioni varia generalmente da settimanale a mensile, a seconda della disponibilità delle risorse umane.

   Questo tipo di ottimizzazione permette nella maggior parte dei casi un aumento dei guadagni, ma il problema in questa situazione è che gli editori utilizzano dati storici, e che essi possono basare tutto il processo di ottimizzazione su pochissimi punti di riferimento.

   All'aumentare delle relazioni tra i network pubblicitari, di conseguenza aumenta il numero delle persone richieste per portare a compimento il processo di ottimizzazione.





2. Operazioni manuali sugli annunci gestite esternamente (ottimizzazione settimanale o mensile): nel tentativo di fuggire dalla trappola della gestione manuale interna delle operazioni sugli annunci, alcuni editori esternalizzano la gestione dei rapporti tra i network pubblicitari e le terze parti.

   Spesso il fornitore esterno del servizio dispone delle risorse, della conoscenza, delle pratiche consigliate, di relazioni consolidate con i network pubblicitari, e quindi può fornire ore uomo di lavoro a un prezzo più conveniente.

   

   Tuttavia, nonostante la riduzione dei costi che si ottiene grazie alle forniture esterne, di solito il miglioramento sul fatturato è marginale. Di fatto questi fornitori devono prendere le decisioni sugli annunci pubblicitari basandosi sugli stessi dati storici, e sugli stessi pochi punti di riferimento, e di conseguenza non sono in grado di incrementare significativamente i guadagni dell'editore.





3. Algoritmi automatizzati + Supporto sulle operazioni (ottimizzazione in tempo reale): questa soluzione è l'unica che può monetizzare al meglio ogni singola impression.

   Per l'editore è fondamentale avere un supporto continuo sulle operazioni sugli annunci, in modo da agevolare la gestione delle reti pubblicitarie, e da evitare la visualizzazione nel suo sito di annunci non desiderati; tuttavia solo gli algoritmi in tempo reale sono in grado di predire quale network pubblicitario pagherà la quota più alta per ogni impression, 24 ore al giorno e 7 giorni su 7.

   Gli algoritmi in tempo reale possono usare un numero molto maggiore di punti di riferimento per prendere decisioni sulle forniture degli annunci, tra cui le informazioni geografiche, i dati di frequenza, i dati di contesto, le informazioni demografiche ecc... In aggiunta, questi algoritmi possono prendere una decisione univoca in tempo reale per ogni impression.

   Gli editori possono avere dei guadagni molto più elevati grazie a questa maggiore quantità di dati e alle decisioni in tempo reale.

3. Ad Price Prediction: Come Funziona

La tecnologia Ad Price Prediction di PubMatic decide, in tempo reale, quale network pubblicitario, quale ad exchange, o quale ordine di inserzione non garantita è quello che garantisce la migliore monetizzazione delle impression per gli editori.

Descrizione dettagliata del flusso:

1. L'utente apre una pagina sul sito dell'editore. L'impression dell'utente viene analizzata dal sistema sulla base di decine di punti di riferimento diversi, tra cui il contesto, la frequenza, la disposizione geografica, la parte del giorno, il browser, la demografia degli utenti, e altro ancora.





2. A questo punto, si applicano di conseguenza dei filtri sulle entità di fornitura degli annunci, tra cui i network pubblicitari, gli ad exchange, e l'ordine di inserimento non garantito. Il processo di filtraggio prende in considerazione l'impression analizzata e i dati dell'utente, nonché la politica creativa della casa editrice.

   Per esempio, i network pubblicitari che forniscono annunci suggestivi o arditi non riusciranno a superare il filtro, se le regole dell'editore non permettono la visualizzazione sul suo sito web di questo genere di annunci pubblicitari.





3. Gli algoritmi determinano i prezzi dai network pubblicitari, dagli ad exchange e dalle entità non garantite.

   Gli algoritmi di PubMatic, partendo dagli annunci ammissibili che riescono a superare il primo livello di filtro, elabora oltre 100.000 punti di riferimento al secondo per decidere quale opzione di fornitura pubblicitaria sia quella per monetizzare maggiormente l'impression.

   Gli algoritmi di apprendimento automatico di PubMatic raccolgono le informazioni e prendono le decisioni in tempo reale, sulla base delle oscillazioni e della dinamicità dei prezzi forniti dai network pubblicitari attraverso le API real time (Interfaccia di Programmazione di un'Applicazione).

Un vantaggio fondamentale per gli editori in questo processo è la capacità di PubMatic di determinare il prezzo degli annunci in base a quante volte l'utente ha visualizzato un particolare annuncio.

Normalmente le prime impression che un utente visualizza vengono valutate maggiormente rispetto alle seconde dai network pubblicitari, e così via. Successivamente esse allocano la campagna pubblicitaria che paga maggiormente, e così via. Gli algoritmi analizzano questa frequenza di prezzo, e scelgono di non mostrare un annuncio se è già stato visto più volte dallo stesso utente, e se di conseguenza il suo prezzo è sceso troppo.

Dal momento che al giorno d'oggi la frequenza di riduzione rappresenta una porzione consistente delle campagne pubblicitarie, questa tecnologia è incredibilmente utile, e fornisce un significativo aumento dei guadagni nel lungo periodo.


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4. Le entità pubblicitarie più remunerative vengono selezionate, quindi gli annunci vengono mostrati all'utente.

   Dopo che PubMatic ha scelto la migliore entità per monetizzare l'impression, viene inviata una richiesta di annuncio a tale entità. L'annuncio viene fornito direttamente da essa, che si tratti di un network pubblicitario, di un ad exchange o di un ordine di inserimento.





5. Se l'entità di annunci scelta cade nel defaulting, vengono ripetuti i passaggi precedenti, e verrà selezionata la successiva entità maggiormente remunerativa.

I prezzi delle reti pubblicitarie cambiano costantemente, quindi gli adeguamenti statici delle daisy chain settimanali, o anche giornalieri, non sono sufficienti per massimizzare la resa. L'ottimizzazione dinamica aggiorna le daisy chain in tempo reale, per ogni impression, e ciò assicura che l'impression venga assegnata al network pubblicitario più remunerativo.

4. Casi di Studio di Editori Che Adottano l'Ad Price Prediction

Gli editori che stanno utilizzando abitualmente l'ottimizzazione in tempo reale, stanno rilevando dei guadagni pubblicitari superiori rispetto a quelli che adottano ancora soluzioni manuali, siano essi gestiti internamente che esternamente.

I seguenti casi di studio si basano su tre grandi editori, ed evidenziano l'aumento dei prezzi (eCPM) generato dalla soluzione di ottimizzazione in tempo reale offerta da PubMatic, grazie ai suoi algoritmi automatici.

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Conclusione

Man mano che i cataloghi pubblicitari continueranno a crescere, i grandi editori dovranno adottare sempre nuovi metodi di ottimizzazione dei guadagni pubblicitari, se vogliono proteggere e migliorare il valore dei loro spazi pubblicitari.

Le operazioni manuali sugli annunci, sia gestite internamente che esternamente, nella maggior parte delle situazioni migliorano e aumentano i guadagni pubblicitari, ma non è pensabile affidarsi solo a essi, se si vogliono aumentare i guadagni nel lungo periodo.

Gli editori non possono evitare di adottare una strategia specifica per il segmento non garantito del catalogo dei loro annunci online, dal momento che tale segmento è previsto in forte crescita, fino ad arrivare a 11 miliardi di dollari di valore entro il 2013.

A causa della volatilità dei prezzi degli annunci on-line, e del fatto che nessun network pubblicitario è in grado di garantire per sempre il prezzo più alto per lo spazio di annunci di un editore, solo una soluzione di ottimizzazione in tempo reale può assicurare che ogni impression venga monetizzata dalla fonte più remunerativa.

PubMatic offre agli editori il più avanzato metodo di ottimizzazione dei guadagni pubblicitari disponibile sul mercato: la tecnologia Ad Price Prediction (algoritmi automatici), in aggiunta alla disponibilità completa del gruppo di supporto per le operazioni sugli annunci degli editori. Gli editori che stanno già utilizzando la soluzione di PubMatic stanno rilevando degli aumenti dei guadagni pubblicitari del 30-300%.

Note su PubMatic

PubMatic è un'azienda internazionale di Ad Revenue Optimization che fornisce un servizio completo agli editori online per gestire e monetizzare il loro catalogo di annunci pubblicitari non garantito. La tecnologia ad price prediction in tempo reale di PubMatic garantisce agli editori online la massima monetizzazione dai loro spazi pubblicitari, grazie alla sua capacità di decidere in tempo reale quale network pubblicitario o ad exchange può monetizzare al meglio ogni impression. Attualmente circa 6.000 grandi editori lavorano con PubMatic. PubMatic è supportata da Draper Fisher Jurvetson, Nexus India Capital, e Helion Ventures.

Photo credits:
La Necessità dell'Ottimizzazione In Tempo Reale Dei Guadagni Pubblicitari - Jakub Krechowicz
Tre Livelli di Ottimizzazione - Adistock
Ad Price Prediction: Come Funziona - Alexia Bannister
Casi di Studio di Editori Che Adottano l'Ad Price Prediction - Howard Grill
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