Pourquoi l’optimisation des QPS est-elle importante ?
L’industrie programmatique a connu une croissance et une expansion remarquable au cours de la dernière décennie. L’open web est vaste, avec des consommateurs de plus en plus connectés aux écrans dans leurs poches, sur leurs bureaux, et sur leurs murs de leur maison.
Les SSP au nom des propriétaires de médias sont responsables d’absorber l’intégralité de l’open web, en traitant des centaines de milliards de requêtes quotidiennement. Cette échelle ne cesse de croître, renforçant l’importance de maintenir l’efficacité et de fournir de la valeur.
Pour mieux gérer cette croissance continue, les DSP fixent des limites sur les QPS, ou Queries Per Second, qu’ils reçoivent, ce qui contribue à gérer l’efficacité, la durabilité, et les coûts liés au cloud computing. Mais si les QPS ne sont pas efficacement optimisées pour les conditions dynamiques du marché programmatique actuel, cela peut entraîner des opportunités manquées pour les DSP et les marketeurs.
Explorons l’optimisation des QPS et comment cela contribue à maximiser la valeur dans l’écosystème programmatique.
Qu’est-ce que sont les QPS ?
Commençons par les bases. Qu’est-ce que sont les QPS ? QPS signifie Queries Per Second. En programmatique, c’est spécifiquement le nombre de bid requests que les SSP envoient à un DSP chaque seconde.
Pensez à toute l’activité qui se passe sur internet chaque seconde de la journée. Universellement, disons qu’il y a environ 10 millions de QPS. C’est beaucoup trop pour qu’un seul DSP puisse tout écouter, surtout quand on considère qu’ils travaillent avec plusieurs SSP.
Donc les DSP fixent des limites de QPS, ce qui plafonne le montant total d’inventaire disponible qu’ils voient sur l’open web chaque seconde. Donc, sur ces 10 millions de QPS sur internet, chaque DSP fixera une limite bien inférieure pour correspondre à leurs besoins commerciaux, disons autour de 1 à 3 millions de QPS. Au-delà, ils ne regarderont pas.
Au final, les DSP veulent recevoir les opportunités les plus pertinentes avec le moins de gaspillage possible afin qu’ils puissent offrir le plus de valeur à leurs acheteurs aussi efficacement que possible.
Comment les DSP fixent-ils les limites de QPS ?
La façon dont un DSP décide de fixer les limites de QPS est un peu plus complexe et nuancée en fonction de leur activité spécifique. Alors, examinons quelques facteurs communs qui sont pris en considération.
Tout d’abord, il y a des limitations d’infrastructure. Les capacités et l’échelle varient selon le DSP et les limites sont utilisées comme une barrière pour garantir qu’un DSP ne reçoive pas plus de QPS qu’il ne peut en gérer. Deuxièmement, les DSP collaborent avec de nombreux SSP, chacun apportant différentes variations en termes d’offre, de valeur, de niveaux d’efficacité et de performance. Les DSPs donneront aux différents SSPs des limites de QPS variées basées sur ces facteurs, les SSPs les plus performants et les plus efficaces recevant généralement des limites plus élevées.
L’importance de l’optimisation dynamique des QPS
L’émergence de nouveaux canaux comme la télévision en streaming amène différents modèles de trafic, et les facteurs utilisés pour définir et déterminer les limites de QPS et comment ces limites sont utilisées doivent évoluer. L’importance de l’optimisation dynamique des QPS n’a jamais été aussi grande.
Prenons un exemple dans la TV en streaming qui le démontre, ici, un événement sportif en direct très attendu.
Vous pouvez voir qu’il y a un pic notable de bid requests pour remplir toutes les coupures publicitaires du diffuseur pendant la mi-temps lorsque les publicités sont diffusées, puis une chute drastique des demandes lorsque le jeu reprend sans coupure publicitaire. Maintenant, imaginez une ligne stable au 10e percentile inférieur représentant la limite de QPS d’un DSP. Avec ce plafond, le DSP ne verrait jamais plus de 90% de toutes les bid requests pendant cette mi-temps.
Il serait essentiellement limité dans le nombre d’opportunités d’impression qu’ils voit, réduisant le nombre de foyers et de téléspectateurs que leurs acheteurs peuvent atteindre pendant cette période de pointe. À la fin de la mi-temps, on constate que le DSP dispose d’une marge suffisante dans sa limite de QPS pour traiter toutes les bid requests , mais c’est trop tard. Le DSP a manqué les opportunités d’évaluer toutes les bid requests pour cette diffusion. C’est là que l’importance de l’optimisation des QPS entre en jeu. En étant capable d’optimiser efficacement les QPS et de filtrer les demandes qui ont la plus grande valeur et qualité, un DSP peut traiter et évaluer une plus grande partie des bid requests pertinentes, prenant au final de meilleures décisions et utilisant les limites de QPS qu’ils ont en place.
Comment améliorer l’efficacité et le retour sur investissement des marketeurs ?
Alors que notre écosystème priorise l’optimisation des voies d’approvisionnement (SPO), comment peut-on aider les marketeurs à améliorer leur efficacité et générer un ROI plus élevé ? Globalement, l’industrie devrait chercher à améliorer la visibilité des signaux et la précision tout en rendant les métadonnées des objets de contenu telles que le genre ou la langue disponibles et transparentes à grande échelle. Cela permettra de founir de meilleures données aux modèles de machine learning pour traiter un grand volume de trafic, améliorant ainsi la capacité à optimiser les QPS.
Plus il y a de transparence sur une opportunité donnée, mieux les acheteurs, DSP et SSP peuvent en comprendre la valeur et optimiser efficacement. Cela signifie que les DSP doivent être transparents avec les SSP concernant quelles métadonnées sont importantes pour eux, et les propriétaires de médias doivent rendre les signaux transparents et visibles dans les bid requests pour aider les SSP et les DSP à les évaluer correctement et à déterminer leur valeur. Nous devons également repenser la gestion des limites de QPS car leur nature statique actuelle n’est pas idéale pour les pics programmatiques importants lors des événements en direct sur la TV en streaming.
L’avenir des limites de QPS va probablement devenir beaucoup plus dynamique en conséquence. Les SSP ont un rôle crucial à jouer ici. En raison de leur relation avec les propriétaires de médias, ils sont généralement chargés de voir l’ensemble de ce que l’open web a à offrir. Et puisque les limites de QPS pour les DSP sont fixées au sein des SSP, ces derniers sont en mesure de s’assurer que les DSP ont accès à l’open web sans avoir à absorber le coût total de cette opération, tout en ne se trouvant pas désavantagés lorsqu’il s’agit d’atteindre les audiences les plus pertinentes pour leurs acheteurs.
Une optimisation des QPS efficace rend le processus plus efficace et durable pour l’écosystème programmatique, ce qui générera au final plus de valeur pour tous les participants.
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