Введение в программную рекламу на мобильных устройствах: руководство для начинающих по DSP

Гостевой пост Галии Лахав, менеджера по цифровому маркетингу @Persona.ly

Привлечение пользователей - одна из важнейших составляющих успешного мобильного приложения. Стратегии привлечения пользователей включают в себя как органические (ASO) и собственные медиа, так и платные (социальные платформы, сети и programmatic).

Будучи мобильным маркетологом, вы наверняка пробовали различные маркетинговые каналы и платформы. Хотя платные социальные сети кажутся самым легким орешком, никогда не стоит класть все яйца в одну корзину, поскольку это приводит к зависимости от одного источника трафика. Хотя нет ничего плохого в работе с сетями (хорошими, конечно), есть и более эффективные способы приобретения трафика. Programmatic-каналы позволяют маркетологам диверсифицировать источники, покупая трафик на различных рекламных биржах умным и прозрачным способом.

Что такое программирование?

Programmatic в adtech означает использование технологий для автоматизации покупки и продажи рекламы. Это включает в себя использование программной платформы - Demand Side Platform (DSP) - для покупки рекламного пространства в режиме реального времени, таргетирования определенных сегментов аудитории и анализа данных для оптимизации рекламных кампаний. 

Программная реклама позволяет сделать рекламу более эффективной и действенной, а также расширить возможности таргетинга для рекламодателей. Люди просто не могут сравниться с этим уровнем эффективности из-за сложности сочетания множества факторов и скорости их изменения.

Экосистема и процесс RTB

Рекламодатели могут приобретать программный трафик через торги в реальном времени (RTB) - открытую торговую площадку на основе аукциона с использованием платформы спроса (DSP).

В экосистеме программной рекламы есть несколько ключевых игроков: издатели, рекламодатели, SSP и DSP.

• <Издатели - это владельцы цифровой недвижимости, например, веб-сайтов или приложений, которые предлагают рекламные места для монетизации своего продукта.
• SSP (Supply-side platforms) выступают в качестве связующего звена между издателями и покупателями, предоставляя издателям платформу для продажи рекламного инвентаря.
• DSP (Demand-side platforms) - это платформы, используемые рекламодателями для покупки рекламного инвентаря в режиме реального времени путем соединения с несколькими SSP и другими биржами объявлений.
• <Рекламодатели ищут свободные рекламные места для проведения своих кампаний и охвата целевой аудитории.

Что выделяет programmatic?

SSP возникли на базе рекламных сетей - компаний, объединяющих несколько издателей (веб-сайтов и приложений) для доступа к их рекламному инвентарю и получения прибыли за счет показа рекламы их аудитории.

Рекламные сети предоставляют доступ к большому инвентарю, однако они требуют много ручной работы и в некоторых случаях недостаточно прозрачны. Рекламные сети в основном основаны на оплате, ориентированной на результат, такой как CPI (стоимость за установку) или CPA (стоимость за действие). (О том, что с этим не так, мы расскажем в следующем параграфе). SSP предоставляют программный (читай “автоматизированный”) инвентарь и работают исключительно по модели CPM (cost per mille, или стоимость за 1000 показов), что позволяет более гибко подходить к таргетингу.

Хотя привлечение пользователей на основе CPA кажется выгодной сделкой (рекламодатели платят за установку/целевое событие), есть случаи, когда результаты слишком хороши, чтобы быть правдой. Отсутствие прозрачности оставляет возможность для манипуляций, поскольку рекламные сети не раскрывают источники трафика, чтобы избежать прямой конкуренции с издателем. В результате рекламодатели могут платить за мошеннические установки или события. Существует множество решений для борьбы с мошенничеством, обеспечивающих безопасность рекламодателей, но ущерб, наносимый мошенничеством, не ограничивается только денежными средствами. Потенциальный ущерб включает в себя вред ASO и каннибализацию органического трафика.

При программной покупке рекламодатели приобретают впечатления у издателей через доверенные SSP. Далее DSP обеспечивают правильный таргетинг на основе прогнозов вероятности событий, разработанных алгоритмами машинного обучения. В то время как KPI устанавливаются в зависимости от производительности (и могут включать eCPI, eCPA или ROAS), рекламодатели платят за количество показов рекламы пользователям.

Секретный соус“ programmatic buying заключается в поиске идеального сочетания характеристик аудитории и отсеивании нерелевантных сегментов аудитории. Такой подход гарантирует, что реклама будет показана в нужное время той аудитории, которая действительно будет заинтересована в продукте и с большей вероятностью совершит целевые действия. Поэтому у программных DSP нет причин скрывать свои источники трафика и издателей.

С одной стороны, такой подход позволяет рекламодателям снизить расходы. С другой стороны, он исключает риск любых мошеннических действий, поскольку как в SSP, так и в DSP задействованы многочисленные методы защиты от мошенничества.

Типы цифровых процессоров

В то время как programmatic - это просто более разумный способ покупки трафика, DSP позволяют рекламодателям устанавливать определенные KPI для достижения успеха. Различные типы DSP включают DSP на основе правил и DSP на основе ML. 

ЦОС, основанные на правилах

В DSP, основанных на правилах, торги проводятся на основе простых правил (чаще всего установленных экспертом), которым следует платформа. Хотя такой способ приобретения трафика вполне приемлем, он недостаточно эффективен и требует много ручной настройки.

Большинство самообслуживаемых DSP основаны на правилах, поскольку управление алгоритмом на основе ML требует глубоких знаний платформы и алгоритма (и много науки о данных).

Вот пример настройки DSP на основе правил:

ЦОС на основе машинного обучения

В DSP, основанных на машинном обучении, таргетинг основан на выводах, которые алгоритм сделал на основе изучения больших данных. Платформа учитывает множество факторов, обрабатывая миллионы комбинаций, чтобы предсказать вероятность определенного события для определенного сегмента аудитории.

Как только SSP сигнализирует о наличии нового аукциона, у DSP есть всего около 200 мс, чтобы обработать информацию о том, стоит ли делать ставку и сколько ее делать в зависимости от ожидаемого результата.

Прогнозы кликов, установок и событий основаны на предыдущем поведении аудитории и происходят практически одновременно, сразу после того, как SSP отправляет данные о доступном инвентаре. Затем алгоритм решает, стоит ли делать ставку, и если да, то по какой цене.

Затенение ставки - еще одна отличительная особенность DSP на основе ML. Основываясь на прогнозируемой ценности пользователя и данных прошлых аукционов (миллионы рекламных аукционов в секунду), алгоритм определяет цену предложения и размещает ставку. Это позволяет рекламодателю получить более сбалансированную цену и гарантирует, что рекламодатель не переплачивает в сфере аукционов первой цены. 

Вот очень упрощенная структура процесса торгов для DSP на основе ML:

Ниже перечислены основные различия между DSP, основанными на правилах и ML:

Обмен данными в programmatic - проблема холодного старта

Совместное использование данных при привлечении мобильных пользователей предполагает предоставление партнеру UA доступа к списку аудитории. 

DSP на основе ML, имея доступ к большому набору данных, может генерировать похожие сегменты аудитории, чтобы решить проблему "холодного старта" (и значительно снизить стоимость исследования). Такой подход позволяет рекламодателю с самого начала убедиться, что он нацелен на нужную аудиторию. Одновременно список аудитории служит в качестве списка подавления, чтобы не нацеливаться на существующих пользователей. 

Еще одна особенность DSP на основе ML заключается в том, что они способны распознавать поведенческие модели различных аудиторий, классифицировать сегменты и даже предлагать различные креативы в зависимости от сегментации. Таким образом, кампании фокусируются на привлечении новых и релевантных пользователей, а не тратят бюджет рекламодателя на таргетинг существующих пользователей или тех, кто не будет конвертироваться.

Начало работы с программным каналом

1) Проведите исследование.

Помните, что programmatic - это технология и качественный инвентарь. Некоторые игроки могут позиционировать себя как DSP и при этом быть рекламной сетью. Чтобы избежать путаницы, обязательно ознакомьтесь с кейсами, изучите компанию и задайте правильные вопросы об источниках трафика и методологии.  

2) Поделитесь своими целями и KPI.

Для того чтобы алгоритм машинного обучения выполнял правильное таргетирование, ему требуется очень конкретная настройка кампании, в которой четко определены цели. 

3) Обменивайтесь данными.

Как уже говорилось, обмен данными - важнейший шаг в мобильной рекламе. Существует множество безопасных и отвечающих требованиям конфиденциальности данных способов обмена данными (и это не файл .csv). 

4) Будьте терпеливы, но осторожны.

В зависимости от вертикали приложений, ML может потребоваться разное время и бюджет, чтобы создать надежную систему сжатия событий в воронке установки. Обязательно свяжитесь с менеджером по работе с клиентами платформы для оценки прогресса.

О гостевом авторе

Галия Лахав, менеджер по цифровому маркетингу в Persona.ly, mobile-first DSP, работающей по всему миру. Имея доступ к более чем 2,5 миллионам рекламных аукционов в секунду, собственные алгоритмы формирования ставок и машинного обучения, Persona.ly предлагает прозрачные, ориентированные на производительность, высокотаргетированные UA и ретаргетинговые решения в масштабе. Компании доверяют Rapido, Games24x7, Papaya Gaming, Ubisoft, Tilting Point и многие другие.