L’ecosistema del programmatic advertising è nel bel mezzo di un’evoluzione guidata da progressi di una certa rilevanza nella tecnologia dell’IA, abbinati a uno shift verso il sell-side decisioning. Si tratta di un cambiamento che consente una curation più intelligente e dinamica, in cui il sell-side decisioning e quello demand-side possono interconnettersi senza soluzione di continuità, in modo da sbloccare reali guadagni in termini di performance.
Per esplorare come il sell-side decisioning stia trasformando le strategie del programmatic advertising, ho parlato con Ryan Lammela, Group Director of Channel Activation presso Butler/Till e Andrew Altersohn, Co-Founder e President di SWYM.ai.
Andrew Altersohn, Co-Founder e President di SWYM.ai, e Ryan Lammela, Group Director of Channel Activation presso Butler/Till
1. Butler/Till è un’agenzia orientata al risultato e per questo si è focalizzata sul miglioramento dell’efficacia delle campagne di programmatic advertising, dal taglio dei media non performanti alla rimozione dei siti Made-For-Advertising (MFA), fino all’ottimizzazione dei percorsi di fornitura. Qual è il vostro approccio oggi?
Ryan Lammela: Abbiamo un approccio multiforme che comprende l’applicazione di un’etica “directness matters” per la Supply Path Optimization (SPO). Ci avvaliamo di SSP e curator altamente affidabili come Index Exchange e SWYM per garantire efficienza e qualità. Ci affidiamo anche a terze parti come Jounce per aiutare con la mitigazione dell’MFA a livello di agenzia, di un’attenta selezione delle DSP e degli sforzi di trading del nostro staff hands-on-keys.
Questo si evolve di continuo, al passo con i cambiamenti nel nostro ecosistema. Oggi, significa che l’IA è un fattore sempre più importante, per esempio nella maniera in cui affrontiamo la curation per ottimizzare il media buying.
2. Parliamo di più di questo aspetto—recentemente abbiamo visto tanti esempi che mostrano quanto gli algoritmi possano essere trasformativi nel condurre a risultati migliori in modo più efficiente, in particolare se applicati sul sell-side. Come vedete l’IA? In che modo l’IA sta plasmando i vostri sforzi di curation?
RL: Riteniamo che gli strumenti IA siano un modo migliore per gestire più dati, più rapidamente, grazie a un modello che si basa sull’apprendimento che si aggiorna via via che elabora più segnali. L’IA è il prossimo grande passo avanti disponibile nei media e nell’advertising.
Proprio come il programmatic advertising consente ai marketer di raggiungere più inventory in meno tempo rimuovendo ordini di inserzione, l’IA fornisce un contrappeso a tale efficienza, assicurandoci di comprare solo nei posti giusti, su larga scala.
Andrew Altersohn: Oggi, la maggior parte delle agenzie e dei brand ha una strategia SPO ben definita che spesso si focalizza su un sottoinsieme di partner SSP preferiti. Questo è un ottimo inizio. Tuttavia, tale approccio è solo un punto di partenza per trovare il percorso più efficiente, economico e trasparente per l’inventory.
L’SPO tradizionale non affronta né corregge la parte più importante: il segnale di performance mancante tra una DSP e le SSP con cui è connesso.
In genere, le SSP non sanno quali bid request stanno generando un rendimento migliore, un dato fondamentale per ottimizzare la curation. Pertanto, anche con una strategia di SPO, la curation e l’automazione che si basano sull’IA sono di fondamentale importanza per colmare il divario e garantire che le bid request inviate alla propria DSP abbiano una maggiore probabilità di guidare le performance.
3. Per aiutare a risolvere tale problema, SWYM ha sviluppato una soluzione algoritmica per la curation che apprende sia dai segnali buy-side che sell-side e ha creato un Index Marketplace. Cosa vi ha spinto ad ancorare il decisioning sul sell-side?
AA: Abbiamo visto che l’opportunità di fondo per ridurre gli sprechi e l’inefficienza del programmatic advertising non era nel modo in cui compriamo i media in questo ambito, ma nel modo in cui vengono forniti. In particolare, i marketer possono fare offerte solo sulla supply con limiti di QPS di richieste di annunci rese disponibili per le bid tramite la propria DSP. Inoltre, le SSP che trasmettono l’offerta alle DSP non dispongono di un’informazione fondamentale: non sanno quali bid request soddisfano effettivamente i KPI della campagna.
Senza un tale segnale di feedback sulle performance tra DSP e SSP, l’offerta di bid request è spesso poco ottimizzata.
Ecco perché abbiamo sviluppato la nostra soluzione SmartCurate. Il nostro approccio eleva l’importanza e il ruolo dei supply partner e del sell-side decisioning e sta cambiando il modo in cui i brand e le agenzie pensano ai propri processi di acquisto e ottimizzazione.
La nostra soluzione non si limita a identificare e curare l’inventory con le migliori performance. Inoltre, aumenta la supply disponibile di un’inventory migliore fin dall’inizio, segnalando all’SSP che è probabile che la DSP faccia un’offerta specifica. Questo è un segnale chiave che accelera il processo di una miglior supply.
4. Ryan, in che modo questo passaggio al sell-side decisioning ha influenzato la tua strategia per le campagne presso Butler/Till? In che modo ha influito sulle operazioni delle campagne o sui tuoi team nell’affrontare un nuovo paradigma?
RL: : Assicurandoci d’inviare solamente le richieste giuste dal sell-side, possiamo ridurre con efficacia il “disordine” che la nostra DSP deve analizzare. In fin dei conti, questo aiuta i nostri clienti a vedere più bid request che desiderano davvero e che porteranno ai risultati che stanno cercando. Nel frattempo, aiuta i nostri partner sell-side a comprendere meglio quali tipi d’inventory non vogliamo così che possano essere monetizzate altrove.
Adoriamo le soluzioni win-win-win e il sell-side decisioning aiuta tutte le parti coinvolte.
5. Che tipo di risultati è stata in grado di fornire Butler/Till ai clienti da quando ha sbloccato il decisioning uno step prima nel bid stream?
RL: Abbiamo implementato questo approccio di curation algoritmica su una serie di campagne e clienti insieme a SWYM. A titolo di esempio, una campagna che abbiamo condotto per uno dei nostri clienti di servizi finanziari ha portato a una chiara semplificazione e pulizia della supply chain del programmatic advertising, riducendo il numero di SSP e fornitori del 90% e dei domini del 52% (puoi leggere il case study completo qui).
Questo non riduce soltanto la complessità della supply chain e migliora la trasparenza, ma semplificazione e consolidamento migliorano anche la sicurezza del brand, limitando il numero e la varietà di siti in cui la campagna viene eseguita solo alle proprietà più efficaci.
Cosa ancor più importante, tale approccio al processo decisionale algoritmico sell-side ha avuto un chiaro impatto sulle conversioni, con un aumento del 56% del KPI primario e un calo del costo per conversione del 26%.
6. Questo ha già un impatto notevole e siamo solo agli inizi dello sfruttamento del potenziale dell’IA e del sell-side decisioning nel programmatic advertising. Quali opportunità vedete per il futuro?
RL: Riteniamo che il miglior advertising si verifichi quando gli annunci non vengono semplicemente mostrati al pubblico giusto, ma anche al momento giusto e nel contesto adeguato. Man mano che il sell-side sviluppa più informazioni su ciò che i brand desiderano, è entusiasmante pensare al ruolo che l’IA potrebbe avere non solo nella curation, ma anche nella creazione di contenuti.
Per esempio, consideriamo un’applicazione simile alla Dynamic Creative Optimization (DCO), tranne per il fatto che si verifica nelle proprietà dei publisher. I contenuti potrebbero essere aggiornati in tempo reale così da aiutare il consumatore a comprendere e ricordare l’annuncio, tutto in base alla propensione del buyer.
AA: Siamo ancora agli albori della modellazione algoritmica della supply e il potenziale per evolverla oltre le ottimizzazioni di base è gigantesca. L’aspetto che può davvero sbloccare un grande potenziale è l’integrazione di set di dati più ricchi, come quelli sull’audience, direttamente nella supply curation, consentendo strategie di bidding su grande scala e multidimensionali che colmano il divario tra domanda e offerta in tempo reale.
Sfruttando sia i segnali dal supply-side (win rate, disponibilità ed efficienza del percorso di fornitura) che i dati sul rendimento dal demand-side, possiamo passare a una definizione dell’offerta veramente intelligente, in cui ogni opportunità di impression viene valutata in modo dinamico, garantendo che i buyer facciano sempre offerte al prezzo più efficiente.
Ma l’evoluzione non si ferma qui. La fase successiva sarà guidata dal miglioramento dei modelli di efficienza delle offerte all’interno delle DSP, consentendo uno shading delle offerte più preciso, un pacing adattivo e un’ottimizzazione in tempo reale rispetto a condizioni di fornitura dinamiche. Mentre l’IA continua a plasmare il panorama, ci stiamo muovendo verso un mondo in cui il sell-side decisioning e demand-side diventano perfettamente interconnessi, portando a una maggiore efficienza, performance e scalabilità.
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