RTB House: 67% din reclamele digitale vor fi programatice până în 2019

Cumpărarea și vânzarea programatică au fost punctele-cheie pentru această evoluție tehnologică, potrivit experților RTB House. Înainte de publicitatea programatică, procesul de cumpărare digitală a spațiilor publicitare presupunea un efort uman care consuma timp și resurse, adesea fără rezultate concrete. Metodele programatice au înlocuit factorul uman în acest proces, utilizând algoritmi care iau decizii automat în locul oamenilor. Cumpărarea spațiului publicitar devine astfel mai eficientă, mai ieftina și mai rapidă. Mașinăriile pot executa procese întregi în câteva microsecunde, oriunde pe glob.

„Domeniul publicității programatice a evoluat semnificativ într-o perioadă de doar câțiva ani. Retargetingul personalizat a susținut puternic creșterea rapidă a acestui segment al publicității  digitale. Automatizarea poate aduce oamenii de advertising mai aproape de atingerea rapidă a targeturilor, iar retargetingul bazat pe deep learning poate duce la rezultate remarcabile”, a precizat Cătălin Emilian, Country Manager RTB House.

Publicitatea programatică, din ce în ce mai populară

De asemenea, publicitatea programatică aduce oamenii de marketing mai aproape de publisher. În zilele noastre, nu este necesar un om care să facă negocieri între cele două părți. Modelul programatic permite oamenilor de marketing să obțină un control mai bun asupra campaniilor pe care le desfășoară, oferind flexibilitatea prețului și alte avantaje care să îi ajute să atingă țeluri specifice.

Automatizarea a dat un avânt și mai mare publicității programatice. Tehnologiile precum inteligența artificială permit analizarea utilizatorilor în mod individual, mai degrabă decât să se bazeze pe segmentarea tradițională. Aceasta din urmă permite doar stabilirea unor grupuri generice, adesea inexacte. În loc să pună accentul pe poziționarea bannerului, mașinăriile stabilesc mai ușor cui ar fi cel mai bine să îl afișeze.

Automatizarea avansată permite stabilirea unui grup țintă și adaptarea reclamelor pentru preferințele și comportamentul acestuia, într-un mod ultra-precis, inaccesibil oamenilor. În plus, procesul durează câteva milisecunde.

Modelele de licitare au avantaje diferite, îmbunătățind flexibilitatea și stabilind prețuri realiste, bazate pe cerere și oferă. Principalul model de achizitie sunt licitațiile second-price, în cadrul cărora câștigătorul plătește al doilea cel mai mare preț oferit. Acest model oferă un avantaj celor care liciteaza prețuri mai mari, economisind bani în cazul supraestimării valorii de licitare și oferind controlul total asupra achiziției.

Astfel, marketerii își pot consuma timpul mai eficient, concentrându-se mai mult pe partea de strategie si de conținut al campaniilor.

Automatizarea și mesajele creative personalizate

Utilizarea automatizării în mesajele creative oferă flexibilitatea ajustării conținutului  bannerelor în mod dinamic. Din întreaga plajă de resurse disponibile pentru o campanie dată, fiecare utilizator va primi conținutul cel mai relevant pentru el. Pe lângă acest lucru, algoritmul arată reclamele cu cel mai mare potențial de click – cu cât este mai de efect template-ul, cu atât va primi mai mult spațiu de afișare. Optimizarea spațiului publicitar în timp real este unul dintre principalele avantaje ale automatizării.

În e-commerce, inteligența artificială și deep learningul în special reprezintă instrumentele perfecte pentru anticiparea dorințelor utilizatorilor. Aceste tehnologii ne ușurează viețile și ne îmbunătățesc experiența de cumpărare, afișându-ne produse care se află în aria noastră de interes.

Inteligența artificială și deep learningul pentru automatizare avansată

Inteligența artificială permite brandurilor să răspundă nevoilor clienților într-un mod fără precedent. Interfețele standard au fost deja adaptate astfel încât să se potrivească intereselor utilizatorilor la un nivel personal, dar deep learningul va oferi și mai multe oportunități.

Utilizarea algoritmilor deep learning permite realizarea unor profiluri mai precise și detaliate pentru fiecare client și pentru potențialul acestuia de cumpărare, fără să fie necesară expertiza umană. RTB House este prima companie de retargeting care a implementat această tehnologie la toate nivelurile proceselor sale.

Anticiparea comportamentelor utilizatorilor folosind activitățile anterioare permite retargeterilor să realizeze recomandări mai bune. Astfel, brandurile pot crește valorile CTR și reachul cu exact același buget alocat anterior. Algoritmii de self-learning permit accesarea reclamelor într-un mod mai precis, crescând clickurile cu o medie de 16,5% în aceleași limite de buget.

Predicția ratei și a valorii de conversie permite algoritmilor să crească performanța cu până la 29%. De asemenea, eficiența selecției produselor crește cu până la 41% în raport cu campaniile care nu folosesc aceleași metode. În general, algoritmii self-learning oferă recomandări care fac activitățile publicitare cu 50% mai eficiente.

Header bidding cu ads.txt (Programmatic avansat)

Oamenii de marketing trebuie să acorde atenție la zona de header bidding. Această tehnică programatică avansată permite publisherilor și advertiserilor să sporească monetizarea spațiului publicitar și să ofere acces la un inventar mai bun. Procesul devine mai transparent datorită ads.txt (Authorized Digital Sellers). Este un instrument care permite publisherilor să declare companiile autorizate în vânzarea inventarului lor digital, lucru foarte important pentru consumatorii digitali. Astfel, utilizatorii văd reclame de la surse sigure și de încredere.

Header bidding-ul tinde să promoveze licitațiile first price, unde câștigătorul plătește cel mai mare preț oferit. Există numeroase discuții pe acest subiect, dar e important că fiecare jucător vrea să crească transparența ecosistemului și să îl facă mai ușor de gestionat.

“Introducerea automatizării în lumea modernă este un trend la care trebuie să ne adaptăm. În curând, aceasta va fi o parte normală a ecosistemelor publicitare digitale. Atunci când algoritmii puternici sunt capabili să învețe din datele noastre, aceștia le permit oamenilor de marketing să înțeleagă și să se adapteze mai ușor preferințelor utilizatorilor. Anii următori se vor concentra pe dezvoltarea instrumentelor programatice, făcându-le și mai eficiente, dar în același timp mai ușor de utilizat și mai transparente atât pentru cumpărători, cât și pentru publisheri. Un lucru este sigur, progresele în achiziționarea și automatizarea programată sunt doar la început”, a mai precizat Cătălin.