Warum die QPS-Optimierung wichtig ist
Die Programmatic-Branche hat in den letzten zehn Jahren ein bemerkenswertes Wachstum und eine bemerkenswerte Größe erreicht. Das offene Internet ist riesig und Verbraucher sind zunehmend mit Bildschirmen in ihren Taschen, auf ihren Schreibtischen und an ihren Wänden zu Hause verbunden.
SSPs sind im Auftrag der Media Owner dafür verantwortlich, die Gesamtheit des offenen Internets zu absorbieren und täglich Hunderte Milliarden Anfragen zu verarbeiten. Dieses Ausmaß nimmt immer weiter zu, wodurch es immer wichtiger wird, die Effizienz aufrechtzuerhalten und einen Mehrwert zu schaffen.
Um dieses Wachstum besser zu bewältigen, legen DSPs Grenzwerte für die QPS (queries per second oder Abfragen pro Sekunde) die sie erhalten fest, was zur Verwaltung der Effizienz, Nachhaltigkeit und Cloud-Computing-Kosten beiträgt. Wenn die QPS jedoch nicht effektiv für die dynamischen Bedingungen auf dem heutigen Markt für Programmatic Advertising optimiert ist, können DSPs und Werbetreibende Geschäftschancen verpassen.
Lassen Sie uns einen Blick auf die QPS-Optimierung werfen und wie sie dazu beiträgt, den Wert im programmatischen Ökosystem zu maximieren.
Was sind QPS-Limits?
Zunächst zu den Grundlagen: Was bedeutet QPS? QPS steht für „Queries per Second“ (Abfragen pro Sekunde). In programmatischer Hinsicht ist dies insbesondere die Anzahl der Bid Requests, die SSPs innerhalb einer bestimmten Sekunde an einen DSP senden.
Denken Sie nur einmal an all die Aktivitäten, die jede Sekunde im Internet stattfinden. Gehen wir allgemein davon aus, dass es etwa 10 Millionen QPS gibt. Das ist viel zu viel für einen einzelnen DSP, vor allem, wenn man bedenkt, dass sie mit mehreren SSPs arbeiten.
Also legen DSPs QPS-Limits fest, die die Gesamtmenge des verfügbaren Inventars, das sie über das offene Internet sehen, zu jeder Sekunde begrenzen. Von diesen universellen 10 Millionen QPS im Internet wird jeder DSP eine viel niedrigere Grenze festlegen, die seinen geschäftlichen Anforderungen entspricht, beispielsweise etwa 1 bis 3 Millionen QPS. Alles, was darüber hinausgeht, werden sie nicht sehen.
Letztendlich möchten DSPs die relevantesten Angebote mit dem geringsten Streuverlust erhalten, damit sie ihren Buyern so effizient wie möglich den größtmöglichen Mehrwert bieten können.
Wie legen DSPs QPS-Limits fest?
Wie ein DSP seine QPS-Limits festlegt, ist komplex und je nach Geschäftsbereich unterschiedlich. Lassen Sie uns einige allgemeine Faktoren betrachten, die es zu berücksichtigen gilt.
Erstens gibt es eine begrenzte Infrastruktur. Die Kapazitäten und der Umfang variieren je nach DSP und es werden Limits als Barriere verwendet, um sicherzustellen, dass ein DSP nicht mehr QPS erhält, als er verarbeiten kann.
Zweitens arbeiten DSPs mit vielen SSPs zusammen, von denen jeder unterschiedliche Variationen in Bezug auf Angebot, Wert, Effizienz und Leistung mitbringt. DSPs werden verschiedenen SSPs unterschiedliche QPS-Limits basierend auf diesen Faktoren zuweisen, wobei die leistungsstärksten und effizientesten SSPs in der Regel höhere erhalten.
Warum eine dynamische QPS-Optimierung so wichtig ist
Mit dem Aufkommen neuer Channels wie Streaming-TV, die unterschiedliche Muster im Traffic mit sich bringen, müssen die Faktoren, die zur Festlegung und Bestimmung von QPS-Limits verwendet werden, und die Art und Weise, wie diese Limits verwendet werden, weiterentwickelt werden. Nie war die dynamische QPS-Optimierung wichtiger als heute.
Schauen wir uns ein Beispiel aus dem Bereich Streaming-TV an, das dies veranschaulicht – in diesem Fall ein mit Spannung erwartetes Live-Sportevent.
Sie sehen, dass es einen drastischen Anstieg bei den Bid Requests gibt, um alle Werbeblöcke dieses Senders während der Halbzeitberichterstattung zu füllen, wenn die Werbung läuft. Und dann einen drastischen Rückgang der Anfragen, wenn das Spiel ohne Werbeunterbrechungen fortgesetzt wird. Stellen Sie sich eine durchgehende Linie im unteren Zehntelbereich vor, die das QPS-Limit eines DSP darstellt. Mit diesem Cap würde der DSP in der Halbzeit nie mehr als 90 % der Bid Requests sehen.
Sie wären im Wesentlichen in der Anzahl der Impression-Möglichkeiten, die sie sehen, eingeschränkt, was die Anzahl der Haushalte und Zuschauer verringert, die ihre Buyer in dieser Spitzenzeit erreichen können. Am Ende der Halbzeit sehen Sie, dass sie mehr als genug Toleranz innerhalb ihres QPS-Limits haben, um alle Bid Requests zu verarbeiten, aber es ist zu spät. Der DSP hätte die Gelegenheit verpasst, alle Bid Requests für diese Sendung zu bewerten.
Hier kommt die Bedeutung der QPS-Optimierung ins Spiel.
Durch die Möglichkeit, den QPS effektiv zu optimieren und Anfragen mit dem höchsten Wert und der höchsten Qualität zu filtern, kann ein DSP einen größeren Anteil relevanter Bid Requests aufnehmen und auswerten, wodurch letztendlich bessere Entscheidungen getroffen und die bestehenden QPS-Limits besser genutzt werden.
Wie Werbetreibende ihre Effizienz steigern und eine höhere Rendite erzielen können
Während sich unser Ökosystem verstärkt auf die Optimierung des Supply Path konzentriert, stellt sich die Frage, wo es Möglichkeiten gibt, die Effizienz zu verbessern und die Rendite für Werbetreibende zu steigern.
Insgesamt sollte die Branche versuchen, die Sichtbarkeit und Genauigkeit von Signalen zu verbessern und gleichzeitig die Metadaten von Content-Objekten – wie Genre oder Sprache – in großem Umfang verfügbar und transparent zu machen. Dies wird dazu beitragen, bessere Inputs für Machine-Learning-Modelle zur Verfügung zu stellen, um eine große Menge an Traffic zu kuratieren. Dadurch wird die Fähigkeit zur Optimierung von QPS erhöht.
Je transparenter eine bestimmte Gelegenheit ist, desto besser können Buyer, DSPs und SSPs ihren Wert verstehen und effektiv optimieren. Das bedeutet, dass DSPs gegenüber SSPs offenlegen sollten, welche Metadaten für sie wichtig sind. Und Media Owner sollten Signale in Bid Requests transparent und sichtbar machen, um SSPs und DSPs bei der richtigen Bewertung und Bestimmung ihres Werts zu unterstützen.
Wir müssen auch überdenken, wie QPS-Limits verwaltet werden, da ihre statische Natur heutzutage nicht ideal für die massiven programmatischen Spitzen während Live-Events im Streaming-TV ist.
In der Zukunft werden QPS-Limits wahrscheinlich dynamischer werden.
SSPs spielen hier eine entscheidende Rolle. Aufgrund ihrer Beziehung zu Medienbesitzern haben sie in der Regel die Aufgabe, die Gesamtheit dessen zu sehen, was das offene Internet zur Verfügung hat. Und da QPS-Limits für DSPs innerhalb von SSPs festgelegt werden, sind sie in der Lage, DSPs den Zugang zum offenen Internet zu ermöglichen, ohne die vollen Kosten dafür tragen zu müssen. Gleichzeitig werden sie nicht benachteiligt, wenn es darum geht, Zielgruppen zu erreichen, die für ihre Buyer am besten geeignet sind.
Eine effektive QPS-Optimierung sorgt für ein effizienteres und nachhaltigeres programmatisches Ökosystem, das letztlich für alle Beteiligten einen Mehrwert generiert.
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