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Misurare la Performance della TV in Streaming: È Tempo di Considerare il Reporting Basato sulla Durata

Nell’ecosistema del programmatic advertising sono state introdotte molto velocemente innovazioni per migliorare le prestazioni degli annunci pubblicitari nella TV in streaming. OpenRTB 2.6 ha portato alla standardizzazione nello streaming e ha introdotto una serie di funzionalità che vanno incontro alle esigenze specifiche per la TV; una delle più importanti è il supporto per il bidding sugli ad pod dinamici.  

Abbiamo assistito a una crescita dell’adozione del pod bidding  in quanto offre ai publisher di TV in streaming un maggiore controllo sulla monetizzazione e sulla creazione dei loro ad pod, migliora il targeting e la misurazione per i media buyer e alimenta l’efficienza e la sostenibilità per tutte le parti coinvolte.  

Tuttavia, in tutto il settore stiamo ancora misurando le prestazioni della TV in streaming con un approccio tradizionale che si basa esclusivamente su metriche di performance legate alle impression, sviluppate per il mercato del programmatic advertising per display. 

La TV introduce un altro paradigma al programmatic advertising oltre alle impression o al conteggio degli slot: il tempo. Per comprendere esattamente l’efficacia degli ad pod dinamici e fornire ai buyer una reale comprensione del rendimento, dobbiamo incorporare misurazioni che si basano sulla durata. 

Non tutti gli slot degli ad pod dinamici hanno lo stesso valore 

Con l’aumento dell’adozione di OpenRTB 2.6, abbiamo assistito a uno spostamento della supply verso ad pod dinamici, che consentono un numero e lunghezze di slot flessibili all’interno di un pod, il tutto inviato tramite una singola bid request. 

Quindi un ad break di 90 secondi potrebbe avere una combinazione di due slot da 15 e uno da 60 secondi, tre intervalli da 30 secondi, un singolo slot da 90 secondi o un’altra combinazione ancora. 

Gli ad pod dinamici offrono una maggior flessibilità sia ai proprietari dei media sia ai media buyer, dunque è fondamentale rendersi conto che, per via della variabile temporale, non tutte le opportunità d’impression hanno lo stesso valore. Per esempio, un’opportunità di impression di 30 secondi ha un valore decisamente maggiore rispetto a una di 6 secondi. 

Pertanto, per misurare con la massima esattezza il rendimento della TV in streaming, non solo dobbiamo conteggiare le opportunità di impression all’interno di una bid request per un determinato ad pod, ma dobbiamo anche tener conto della durata totale.   

Quando le metriche tradizionali non bastano per misurare le prestazioni della TV in streaming 

I KPI del programmatic advertising, come la percentuale di bid, il fill rate e il win rate, sono stati sviluppati tenendo conto degli annunci display standalone, in cui ogni impression viene misurata individualmente.  

Abbiamo applicato questo valore alla performance della TV in streaming, misurandola in base al numero di impression o di slot senza tener conto della lunghezza variabile. In sostanza, tale metodo considera un annuncio di 6 secondi alla stessa stregua di uno di 30 secondi e trascura il tempo in cui uno spettatore interagisce con esso.  

Di conseguenza, il conteggio delle impression può dare ai publisher nel campo dello streaming una visione incompleta oppure fuorviante delle performance dell’inventory e impedire ai buyer di ottimizzare appieno i propri budget per il programmatic advertising nello streaming. 

Qual è la soluzione? 

Dovremmo cominciare a tener conto della durata e pensare che non contano solo le opportunità di impression, ma anche i secondi. Il calcolo di questi KPI usando la durata totale dei posizionamenti degli annunci darà sia ai proprietari dei media sia ai buyer un quadro completo delle performance. Ecco la logica di calcolo che possiamo usare per la misurazione che si basa sulla durata:  

Esempio pratico della misurazione basata sulla durata  

Per illustrare il divario tra questi due metodi di misurazione, diamo un’occhiata all’esempio di un publisher della TV in streaming che valuta le prestazioni usando il fill rate (ovvero il tasso di riempimento). In tal caso, il publisher ha a disposizione 100 ad pod, ciascuno con una durata di 60 secondi, 30 secondi di maxduration (lunghezza massima consentita degli annunci video) e un maxseq di quattro (numero massimo di annunci consentiti per il pod).  

Innanzitutto, calcoliamo il totale delle impression disponibili e la durata:  

  1. Per stimare la disponibilità in base al numero di impression, in genere calcoliamo il numero massimo di slot disponibili ricorrendo a questa formula: [numero totale di pod] x [maxseq]. I 100 ad pod con un maxseq di quattro rappresentano 400 opportunità di impression totali.    
  1. Per la disponibilità che si basa sulla durata, i 100 ad pod a 60 secondi ciascuno rappresentano 6.000 secondi totali disponibili

Adesso confrontiamo le prestazioni di due dei partner SSP del publisher usando la misurazione che si basa sul conteggio e sulla durata: 

  • L’SSP 1 si è aggiudicata 80 bid, ciascuna della durata di 30 secondi (2.400 secondi totali). 
  • L’SSP 2 si è aggiudicata 100 bid, ciascuna della durata di 15 secondi (1.500 secondi totali).  

Ecco come si confronterebbero i tassi di riempimento tra le due SSP: 

Come puoi vedere, poiché l’SSP 2 ha riempito un numero maggiore di impression, il suo fill rate sembrerebbe superiore a quello dell’SSP 1 quando applichiamo il calcolo basato sul conteggio.  

Tuttavia, l’SSP 1 ha riempito più secondi del tempo totale, monetizzando così una percentuale maggiore dell’inventory a disposizione del publisher. Il calcolo dei fill rate in base alla durata mostra il maggiore impatto nel riempimento dell’interruzione pubblicitaria e fornisce un quadro più accurato del rendimento in questo caso. 

Una migliore comprensione delle prestazioni della TV in streaming 

Per avere un quadro completo, è fondamentale considerare le metriche che si basano sulla durata. Le metriche basate sul conteggio non sono in grado, da sole, di catturare del tutto la performance della pubblicazione di annunci per la TV in streaming e talora potrebbero produrre risultati distorti, come mostrato nell’esempio precedente. 

La misurazione che si basa sulla durata fornirà una rappresentazione più accurata del successo, consentendo un migliore processo decisionale e portando a strategie di monetizzazione più efficaci che massimizzano il valore dell’inventory. Per di più, dà ai marketer e alle DSP un quadro più limpido delle prestazioni e dei prezzi in base alla durata dell’annuncio, sbloccando nuove opportunità per testare e ottimizzare le strategie di bidding.  

“Con la continua evoluzione del ruolo della TV in streaming, i marketer hanno un’opportunità unica di creare esperienze pubblicitarie di maggiore impatto e di generare conversioni online usando segnali avanzati, come il pod bidding e la misurazione basata sulla durata. Insieme a Index Exchange, Adobe Advertising sta aiutando i brand a massimizzare il proprio investimento digitale andando oltre le metriche dei media per ottimizzare e misurare i migliori risultati in termini di performance”.  

Ana Kilambi, Director of GTM Strategy and Operations 
Adobe Advertising
 

Stiamo continuando a lavorare per far progredire la TV in streaming nel programmatic advertising e in Index Exchange aggiungeremo anche la misurazione basata sulla durata. I report migliorati che si basano sulla durata che stiamo creando, daranno ulteriori approfondimenti e dati utili per valutare appieno l’ad inventory e le performance delle campagne nella TV in streaming.  

Resta sintonizzato per ricevere aggiornamenti e, nel frattempo, non esitare a contattare il nostro team per avere indicazioni o per qualsiasi altra domanda.  

Scopri di più su come sfruttare appieno il potenziale della TV in streaming con Index Exchange.  

Catherine Cho

Catherine Cho

Senior Product Manager

Catherine Cho è Senior Product Manager presso Index Exchange, dove è responsabile della creazione di una serie di prodotti di streaming TV. Con una vasta esperienza nel settore dello streaming e del mercato pubblicitario della connected TV, Catherine è ora concentrata nell’affermare Index Exchange come leader di mercato per la TV in streaming attraverso la creazione di best practice, la crescita delle funzionalità del private marketplace (PMP) e la creazione di nuove funzionalità di ad podding. Al di fuori del lavoro, le piace giocare a golf in California e viaggiare con il marito e le sue due figlie.

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