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程序化廣告
程序化廣告是指使用自動化技術進行即時媒體購買和銷售。與涉及人工談判、時間和報價的傳統買賣方式不同,程序化廣告可以立即提供媒體購買,並使用數據洞察和演算法的成果在數碼廣告位置中,在適合的時間向目標用戶播放廣告。
程序化廣告市場價值
根據Statista統計,2023年程序化廣告市場價值已有5,460億美元,預計到2028年將高達到7,790億美元。
如何組成程序化廣告?
程序化廣告是由什麼組成?程序化廣告涉及透過人工智慧驅動(Artificial Intelligence)的平台進行自動化廣告交易。以下是整個程序化廣告流程的關鍵組成部分:
需求方平台(Demand-Side Platform)
一個允許廣告商在多個網路上以程式方式購買數碼廣告展示位置的平台,使他們能夠設定目標受眾群體,根據人口統計、興趣和性別等,同時提供更進階的再行銷售策略 (Re-targeting),廣告主可以使用展示頻率上限(Frequency capping)、內容相關廣告定位(Contextual advertising)、URL 追蹤等功能進行細分設定。
供應方平台(Supply-Side Platform)
它是一個使發布商透過自動拍賣模式,將其廣告庫存出售給廣告商的平台。在人工智慧的支援下,供應方平台可以管理庫存預測,優化廣告空間銷售,並以程式設計方式跨越不同廣告渠道、裝置和格式投放廣告。
資料管理平台(Data Management Platform)
資料管理平台可收集和分析來自多個來源的數據,使廣告主能夠更了解其廣告受眾並優化不同廣告目標,以實現更有效的廣告活動。相似建模(Look-alike modelling) 是先進的AI機器學習技術,可分析受眾屬性以識別相似的特徵,從而擴大目標受眾。
廣告交易平台(Ad Exchanges)
廣告交易平台是連接 DSP 和 SSP 的平台,可以提供即時買賣廣告庫存的市場。它們促進了交易過程,允許自動拍賣廣告位置。這種效率確保廣告在正確的時間投放至目標受眾的介面中。
廣告網絡(Ad network)
一個連結廣告商與發布商的中介平台,聚合和轉售來自各個發布商的數碼廣告庫存,並將該庫存出售給廣告商。它使廣告商能夠在多個網站和應用程式中存取更廣泛的廣告展示位置,而無需與每個發布商單獨協商。
程序化廣告的 7 個步驟
廣告商設置
廣告主在需求方平台 (DSP) 中設定他們的廣告活動要求。他們根據廣告目標受眾、預算、廣告格式和出價策略而設定廣告計劃, DSP 使用數據來預測及確定最有效接觸目標受眾的時間及機會。
發布商庫存
發布商使用供應方平台 (SSP) 來管理和銷售其廣告庫存。 SSP 透過將發布商與多個廣告交易平台和廣告商聯繫起來,幫助發布商賣出最大化利益的廣告位置及庫存。
即時競價(RTB)
當使用者造訪網站時,廣告請求即時會傳送到廣告交易平台。此請求包括有關使用者的信息,例如人口統計、瀏覽行為和網頁內容。廣告交易使有興趣接觸特定受眾的廣告商,可即時拍賣廣告位置。
拍賣流程
廣告主透過 DSP 對展示次數進行競價。 DSP 評估出價並根據出價金額和與用戶的相關性等因素選擇成功投標的廣告,整個過程只需幾毫秒內。
廣告投放
當確定得標,廣告就會即時投放給目標用戶。廣告透過發布商的 SSP 投放,SSP 與廣告伺服器通訊以在網站或應用程式上顯示廣告。
績效追蹤
顯示廣告後,會收集效果指標。這些數據包括展示次數、點擊次數、轉換次數和用戶參與等。廣告主可以透過 DSP 分析這些數據,以優化未來的廣告活動,根據需要調整目標、創意和出價策略。
持續優化
程序化流程允許持續優化。廣告主可根據效果數據即時完善策略,調整出價和定位參數,以提高廣告活動的效果。
程序化廣告中使用的人工智慧技術
程序化廣告利用各種人工智慧技術來提高流程效率,能針對整體活動效果。
預測分析
人工智慧演算法(Algorithm)分析歷史數據以預測未來趨勢和用戶行為。這有助於廣告主預測哪些受眾更有可能參與他們的廣告,從而進行更有針對性和更有效的活動。
即時競價(RTB)優化
人工智慧透過即時分析大量數據,瞬間決定對哪些展示次數出價以及出價多少,從而增強了 RTB 流程。這確保廣告主透過定位最相關的展示來最大化投資報酬率。
相似建立模式 (Look-alike Modelling)
此技術透過分析現有客戶的屬性來識別新的潛在客戶。人工智慧演算法可以在現有的受眾群體中找到相似的個人用戶屬性,從而使廣告商能夠將其覆蓋範圍擴大至有可能轉換的用戶。
動態創意優化(Dynamic Creative Optimization)
人工智慧可以根據用戶數據和行為自動創建和提供個人化廣告創意。透過測試標題、圖片和號召性用語的各種組合,DCO 確保向每個使用者展示最有效的廣告版本。
情緒分析
人工智慧可分析社交媒體和線上內容,以評估公眾對品牌或產品的看法。這些訊息有助於廣告商調整其策略和訊息傳遞,以更全面地與目標受眾產生共鳴。
受眾細分
人工智慧技術根據複雜的數據模式對受眾進行細分,從而實現更準確的廣告定位。這種細分可以基於人口統計、興趣、線上行為等,確保廣告投放到目標受眾。
詐欺檢測
人工智慧演算法監控和分析流量模式,以識別和減少廣告詐欺。透過偵測用戶行為的異常情況,例如:機器人流量,廣告主可以保護其預算並確保其廣告顯示給真實用戶。
績效預測
人工智慧模型根據歷史數據預測廣告活動的效果,使廣告主能夠更有效地分配預算並調整策略以改善成效。
程序化廣告的好處
- 效率:自動化廣告購買流程,減少人力協商,節省時間。精準定位:利用數據和演算法接觸目標受眾,確保廣告顯示給目標用戶。即時優化:允許的根據以往及即時的成效數據及預測,進行即時調整,從而提升廣告活動效果。
- 可擴充性:有利於跨各種平台和渠道,進行輕鬆擴展廣告工作。
- 成本效益:透過準確的定位和優化的出價策略,最大限度地減少廣告支出的浪費。
- 增強的洞察力:提供詳細的分析報告,幫助廣告商做出明智的決策。
- 更大的覆蓋範圍:覆蓋多個渠道和裝置,存取廣泛的廣告資源機會。
- 動態創意優化:能夠根據使用者行為和偏好投放個人化廣告。
- 防止詐欺:包含偵測和減輕廣告詐欺的工具,保護廣告商的預算。
- 改善使用者體驗:提供使用者更相關的廣告,提高參與度並減少廣告疲勞。
程序化廣告面臨的挑戰
第三方Cookie的消亡
包括 Apple、Google 和 Firefox 在內的龍頭企業和瀏覽器已宣布決定逐步淘汰其第 三 方 cookie。如果沒有第 三方 cookie,個人化廣告和接觸特定受眾就會變得困難。
數據延遲率高
高數據延遲率會延遲即時洞察的傳遞,從而阻礙程序化廣告的有效性。這種滯後會影響決策過程,導致錯失在最佳時間投放廣告的機會。
可見度
許多廣告已投放,但用戶從未真正看到,這可能是由於位置不佳或用戶滾動介面時的限制。廣告商只為曝光率付費,這引發了關於可見度標準和衡量標準的爭論。
資料品質和隱私
有效的定位需要用戶數據,但 GDPR 等隱私法規限制數據收集。平衡個人化與隱私限制而增加了挑戰性。數據品質不佳會導致定位無效和浪費廣告支出。
透明度
程序化供應鏈複雜,涉及多個中介。廣告主往往缺乏對其廣告出現位置的透明度,並且不清楚其支出有多少能達到出版商。這種現象可能會導致不信任和低效率。
跨裝置定位
使用者在多個裝置之間切換,導致難以一致地追蹤和定位他們。在不侵犯隱私的情況下連接跨裝置連結使用者身分是一項重大挑戰,會影響頻率上限和歸因。
廣告資源品質
低品質或詐騙網站可能會滲透到廣告網路中。確保廣告僅出現在信譽良好的網站上,對於品牌安全和活動成效至關重要。持續監控和更新白名單/黑名單是必要的。
技術複雜性
程序化廣告涉及複雜的技術和演算法。許多行銷人員缺乏技術專業知識來充分理解或優化他們的行銷活動。這種知識差距可能會導致效率低和錯失交易機會。
成本效率
雖然程序化保證了效率,但它需要仔細管理以避免超支。即時競價可能會提高競爭市場中的成本。平衡多個行銷活動和平台的覆蓋範圍、頻率和預算具有挑戰性。
我們如何解決它?
Datawise (HK) Limited 提供由人工智慧驅動的旗艦產品,包括 AiDATA、AiAD 和 AiMGR,旨在增強程序化廣告生態系統。這些解決方案結合了技術專業知識,利用低延遲率、即時出價和 AI 機器學習,確保平穩運作並提供市場上高效能的選擇。
1. AiDATA (DMP)
我們的資料管理平台 AiDATA 採用先進的偵測演算法,專注於提升廣告可見度和品牌安全。根據用戶行為優化展示位置,顯現高廣告效果。平台為每個受眾創建獨特且可重置的廣告 ID,以確保用戶隱私合規性,安全保護個人資料。
2. AiMGR (DSP)
AiMGR 是我們的需求方平台,專注於簡化程序化購買流程並提升成本效率。它透過豐富的受眾定位功能、簡易的操作介面,以及 AI 驅動的預測與優化策略,大幅減少行銷人員在活動計劃執行中的複雜性。AiMGR 整合多個資料來源,基於預測技術實現精準定位,同時不斷優化購買流程,從而有效降低整體成本並提升投放效果。
3. AiAD (SSP)
AiAD 是供應方平台,專為程序化領域的發布商提供支援。通過先進技術和低延遲率,配合AiDATA增強庫存預測,即時提高產量和填充率,使出版商能夠接觸更廣泛的需求池,增加收入。
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