Das programmatische Ökosystem befindet sich inmitten einer Entwicklung, die durch bedeutende Fortschritte in der KI-Technologie in Verbindung mit einem Wandel hin zu Sell-Side-Entscheidungen vorangetrieben wird. Dieser Wandel ermöglicht eine intelligentere, dynamischere Curation, bei der sich sowohl Sell-Side- als auch Demand-Side-Entscheidungen nahtlos miteinander verbinden lassen, um echte Performance-Steigerungen zu erzielen.
Um zu untersuchen, wie Sell-Side-Entscheidungen programmatische Strategien verändern, habe ich mit Ryan Lammela, Group Director of Channel Activation bei Butler/Till, und Andrew Altersohn, Co-Founder and President, SWYM.ai, gesprochen.
Andrew Altersohn, Co-Founder and President, SWYM.ai, und Ryan Lammela, Group Director of Channel Activation bei Butler/Till
1. Als performance-orientierte Agentur hat sich Butler/Till darauf konzentriert, die Effektivität von programmatischen Kampagnen zu verbessern, von der Reduzierung leistungsschwacher Medien über die Entfernung von Made-for-Advertising (MFA) Websites bis hin zur Optimierung von Supply Paths. Wie gehen Sie heute vor?
Ryan Lammela: Wir verfolgen einen vielschichtigen Ansatz, bei dem wir das Ethos „Direktheit ist wichtig“ auf die Optimierung von Supply Path (SPO) anwenden. Wir arbeiten mit hochgradig vertrauenswürdige SSPs wie Index Exchange und hochgradig vertrauenswürdige Curators wie SWYM zusammen, um sowohl Effizienz als auch Qualität sicherzustellen. Wir nutzen auch Drittanbieter wie Jounce, um bei der agenturweiten MFA-Minderung, der sorgfältigen DSP-Auswahl und den Handelsbemühungen unserer Hands-on-Keys-Mitarbeiter zu helfen.
Dadurch entwickeln wir uns kontinuierlich mit den Veränderungen in unserem Ökosystem weiter. Heute bedeutet dies, dass KI immer wichtiger wird, zum Beispiel bei der Art und Weise, wie wir Curation einsetzen, um den Kauf von Medien zu optimieren.
2. Lassen Sie uns mehr darüber sprechen – wir haben in letzter Zeit viele Beispiele gesehen, die zeigen, wie transformativ Algorithmen sein können, um bessere Ergebnisse effizienter zu erzielen, insbesondere wenn sie auf der Sell-Side angewendet werden. Wie sehen Sie KI? Wie beeinflusst KI Ihre Arbeit im Bereich Curation?
RL: Wir sehen KI-Tools als eine bessere Möglichkeit, mehr Daten schneller zu verarbeiten, indem wir ein lernbasiertes Modell verwenden, das sich aktualisiert, je mehr Signale verarbeitet werden. KI ist der nächste große Sprung, der in den Bereichen Medien und Werbung möglich ist.
So wie programmatische Werbung es Werbetreibenden ermöglicht, mehr Inventar in kürzerer Zeit zu erreichen, indem sie Insertion Orders überflüssig macht, bietet KI ein Gegengewicht zu dieser Effizienz und stellt sicher, dass wir nur an den richtigen Stellen und in angemessenem Umfang einkaufen.
Andrew Altersohn: Heutzutage haben die meisten Agenturen und Marken eine definierte SPO-Strategie, die sich oft auf eine Untergruppe bevorzugter SSP-Partner konzentriert. Das ist ein guter Anfang. Aber dieser Ansatz ist nur ein Ausgangspunkt, um den effizientesten, kostengünstigsten und transparentesten Weg zum Inventar zu finden.
Traditionelle SPO-Lösungen berücksichtigen oder korrigieren nicht den wichtigsten Teil – das fehlende Leistungssignal zwischen einer DSP und den SSPs, mit denen er verbunden ist.
SSPs wissen in der Regel nicht, welche Bid Requests zu einer besseren Leistung führen, was für eine optimierte Curation von entscheidender Bedeutung ist. Selbst mit einer SPO-Strategie sind KI-gesteuerte Curation und Automatisierung von entscheidender Bedeutung, um die Lücke zu schließen und sicherzustellen, dass die an Ihre DSP gesendeten Bid Requests mit höherer Wahrscheinlichkeit die Performance steigern.
3. Um dieses Problem zu lösen, hat SWYM eine algorithmische Lösung für die Curation entwickelt, die sowohl von Buy-Side- als auch von Sell-Side-Signalen lernt, und einen Index Marketplace geschaffen. Was hat Sie dazu bewogen, die Entscheidungsfindung auf der Sell-Side zu verankern?
AA: Wir haben festgestellt, dass die grundlegende Chance programmatische Ineffizienz zu reduzieren nicht in der Art und Weise liegt, wie wir programmatische Medien kaufen, sondern in der Art und Weise, wie sie bereitgestellt werden. Konkret können Werbetreibende nur auf das QPS-limitierte Angebot an Ad Requests bieten, die über ihre DSP zur Verfügung gestellt werden. Und den SSPs, die das Angebot an DSPs übermitteln, fehlt eine entscheidende Information – sie wissen nicht, welche Bid Requests tatsächlich die KPIs der Kampagne erfüllen.
Ohne ein solches Signal zur Performance-Rückmeldung zwischen DSP und SSP ist das Angebot an Bid Requests oft nicht optimal.
Aus diesem Grund haben wir unsere SmartCurate-Lösung entwickelt. Unser Ansatz hebt die Bedeutung und Rolle von Supply-Partnern und Sell-Side-Entscheidungen hervor und verändert die Art und Weise, wie Marken und Agenturen über ihre eigenen Einkaufs- und Optimierungsprozesse denken.
Unsere Lösung identifiziert und kuratiert nicht nur das leistungsstärkste Inventar. Sie erhöht auch von Anfang an das verfügbare Angebot an besserem Inventar, indem sie der SSP signalisiert, dass die DSP wahrscheinlich darauf bieten wird. Dies ist ein wichtiges Signal, das das bessere Angebot beschleunigt.
4. Ryan, wie hat diese Verlagerung hin zu Sell-Side-Entscheidungen Ihre Kampagnenstrategie bei Butler/Till beeinflusst? Wie hat sie sich auf die Kampagnenabläufe oder Ihre Teams bei der Navigation durch ein neues Paradigma ausgewirkt?
RL: Indem wir sicherstellen, dass wir nur die richtigen Anfragen von der Sell-Side senden, können wir die „Unordnung“, die unser DSP auflösen muss, effektiv reduzieren. Dies hilft unseren Kunden letztendlich dabei, mehr Bid Requests zu sehen, die sie wirklich wollen und die zu den gewünschten Ergebnissen führen. Gleichzeitig ermöglicht es unseren Sell-Side-Partnern, besser zu verstehen, welche Arten von Inventar wir nicht wollen, damit es anderweitig monetarisiert werden kann.
Wir lieben Win-Win-Win-Lösungen und Sell-Side-Entscheidungen helfen allen Beteiligten.
5. Welche Ergebnisse konnten Butler/Till für Kunden erzielen, seit sie die Entscheidungsfindung weiter oben im Bid Stream ermöglicht haben?
RL: Wir haben diesen Ansatz der algorithmischen Curation zusammen mit SWYM bei einer Reihe von Kampagnen und Kunden umgesetzt. Ein Beispiel: Eine Kampagne, die wir für einen unserer Kunden im Bereich Finanzdienstleistungen durchgeführt haben, führte zu einer deutlichen Vereinfachung und Bereinigung der programmatischen Supply Chain, wodurch die Anzahl der SSPs und Lieferanten um 90% und die der Domains um 52% reduziert werden konnte (die vollständige Fallstudie finden Sie hier).
Dadurch wird nicht nur die Komplexität der Supply Chain reduziert und die Transparenz verbessert, sondern eine solche Vereinfachung und Konsolidierung erhöht auch die Markensicherheit, indem die Anzahl und Vielfalt der Websites, auf denen die Kampagne geschaltet wird, auf die effektivsten beschränkt wird.
Noch wichtiger ist, dass dieser Ansatz der algorithmischen Sell-Side-Entscheidungsfindung einen deutlichen Einfluss auf die Konversionen hatte, wobei dieser primäre KPI um 56 % stieg, während die Kosten pro Konversion um 26 % sanken.
6. Das ist bereits ein beachtlicher Erfolg und wir stehen noch ganz am Anfang, wenn es darum geht, das Potenzial von KI und Sell-Side-Entscheidungen im programmatischen Handel zu nutzen. Welche Chancen sehen Sie für die Zukunft?
RL: Wir sind der Meinung, dass die beste Werbung dann entsteht, wenn Anzeigen nicht nur an die richtige Person, sondern auch zur richtigen Zeit und im richtigen Kontext geschaltet werden. Da die Sell-Side immer mehr Einblicke in die Wünsche der Marken erhält, ist es spannend, über die Rolle nachzudenken, die KI nicht nur bei der Curation, sondern auch bei der Erstellung von Inhalten spielen könnte.
Nehmen wir zum Beispiel eine Anwendung, die fast wie Dynamic Creative Optimization (DCO) funktioniert, außer dass sie auf den Seiten der Publisher stattfindet. Inhalte könnten in Echtzeit so aktualisiert werden, dass der Verbraucher die Anzeige versteht und sich daran erinnert, und zwar basierend auf der Buyer Propensity.
AA: Wir stehen noch am Anfang der algorithmischen Angebotsgestaltung, und das Potenzial, sie über grundlegende Optimierungen hinaus weiterzuentwickeln, ist enorm. Die wahre Erschließung liegt in der Integration umfangreicherer Datensätze – wie z. B. Zielgruppendaten – direkt in die Curation des Angebots, wodurch skalierte, mehrdimensionale Bid-Strategien ermöglicht werden, die die Lücke zwischen Supply und Demand in Echtzeit schließen.
Durch die Nutzung sowohl angebotsseitiger Signale (Gewinnraten, Verfügbarkeit und Effizienz des Supply Path) als auch nachfrageseitiger Performance-Daten können wir zu einer wirklich intelligenten Gebotsgestaltung übergehen, bei der jede Impression-Opportunity dynamisch bewertet wird, um sicherzustellen, dass Buyer immer zum effizientesten Preis bieten.
Aber die Entwicklung geht noch weiter. Die nächste Phase wird von verbesserten Modellen für die Gebotseffizienz innerhalb von DSPs angetrieben, die präziseres Bid Shading, Adaptive Pacing und Echtzeit-Optimierung gegenüber dynamischen Supply-Bedingungen ermöglichen. Während KI die Branche weiter prägt, bewegen wir uns auf eine Welt zu, in der sowohl die Sell-Side- als auch die Demand-Side-Entscheidungen nahtlos miteinander verbunden werden, was zu mehr Effizienz, Performance und Skalierbarkeit führt.
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