3 Änderungsbereiche für nachfrageseitige Plattformen im Jahr 2017

nachfrageseitige Plattform 1

Man kann mit Sicherheit sagen, dass 2016 die Ära der Post-Queries-per-Second (QPS) für wurde Nachfrageseitige Plattformen (DSP) und kanalübergreifende Lösungen für den Kauf von Medien. Unabhängig davon, ob ein DSP eine Sichtbarkeit von 500,000 Impressionen / Sekunde oder 3 Millionen Impressionen / Sekunde erzielen kann, wurde die Verfügbarkeit für den Kauf auf allen kanalübergreifenden Einkaufsplattformen für Medien weniger zu einem Wettbewerbsvorteil.

Heutzutage gehen die meisten Marken davon aus, dass DSPs automatisch in alle wichtigen Anzeigenbörsen integriert werden sollten und gleichzeitig eine kanalübergreifende Reichweite mit mindestens 1 Million QPS bieten sollten. Wenn eine Plattform keine Ad-Exchange-Integrationen aufweist, werden Unternehmen dies durch die Integration kompensieren Gebotswechsel und das fehlende Angebot erschließen.

Welche unterscheidenden Unterscheidungsmerkmale werden DSPs 2017 nutzen, wenn es um geräte- und kanalübergreifendes User-Targeting geht? Wie groß die Auswirkungen sein werden Fortune-1000 Werbemarken haben bei der Umgestaltung neuer DSP-Funktionen?

Worauf Sie 2017 achten sollten:

  1. Daten von Erstanbietern

Daten von Erstanbietern, maschinelles Lernen, maßgeschneiderte Bieter für die programmatische Anzeige, proprietäre Algorithmen und eine verbesserte Integration in Marketing-Technologie-Stacks wie IBM Unica und Adobe Neolane kratzen nicht einmal an der Oberfläche potenzieller Entwicklungen für DSPs. Dies sind nur einige der Themen, die für AdTech-Unternehmen zu Unterscheidungsmerkmalen werden können.

Daten von Erstanbietern sind heute eines der größten Vermögenswerte, die ein Unternehmen besitzen kann. Immer mehr Marken beginnen, den Wert von Daten von Erstanbietern zu verstehen, indem sie Segmente verwalten, eine ähnliche Modellierung durchführen und Zielgruppendaten an DSPs weiterleiten, um Kundenakquisitionen oder Suchkampagnen in Echtzeit voranzutreiben. Es ist jedoch immer eine Herausforderung, es zu verwalten, zu nutzen und in Echtzeit zu implementieren, um das Cross-Channel-Marketing voranzutreiben.

In der Regel verstehen die meisten Marken die Bedeutung von Daten von Erstanbietern. Dieser Teil und haben sich in den letzten Jahren durch diesen Raum entwickelt. Es ist auch ein Beweis dafür, wie wichtig dies ist Datenverwaltungsplattformen (DMP), Zielgruppentools und Datenquellen, die von den meisten Marken genutzt werden (2 bis 3 pro große Einzelhandelsmarke).

Meiner Meinung nach umfasst der nächste Schritt in der Welt der Erstanbieter-Daten die Automatisierung durch maschinelles Lernen und Echtzeitoptimierung auf der Grundlage von Datenfeeds aus mehreren Quellen. DSPs mit starken internen DMP- und Zielgruppenverwaltungsfunktionen werden im Vergleich zu solchen mit einer Bietertyp-Lösung stärker hervorstechen. Wir werden sehen, dass große Fortune 1000-Unternehmen programmatischer werden und beginnen, ihre DSPs mit einem proprietären Tool für maschinelles Lernen anzupassen, das so angepasst ist, dass es eine Vielzahl von Daten von Erstanbietern aufnimmt.

  1. Daten erfassen

Fortune 1000-Marken beginnen auch in der Art und Weise zu reifen, wie sie Big Data erfassen - indem sie Software wie implementieren Hadoop und Kafka so viel wie möglich zu erwerben. Diese Fortune 1000-Marken erwägen auch, diese Daten so zu nutzen, dass sie ihre Kunden besser verstehen und ihr Echtzeit-Trigger- oder ereignisgesteuertes Cross-Channel-Marketing verbessern können. Viele große Marken beginnen, proprietäres maschinelles Lernen als Unterscheidungsmerkmal und möglicherweise als wesentlichen Vorteil zu betrachten.

Ob Marketingautomatisierung oder Medienkauf, maschinelles Lernen bietet eine Fülle von Möglichkeiten. Leider habe ich dort immer noch einen hohen Preis und viel Zeit benötigt, um ein Projekt dieser Art auf den Weg zu bringen.

  1. Zusammenführen mit DSPs

Wenn AdTechs mehr mit DSPs zusammengeführt werden, befinden sie sich normalerweise in Situationen, in denen sie die Kommunikation ihrer Kampagnendaten verbessern müssen. Darüber hinaus müssen sie damit beginnen, ihre Zielgruppeninformationen mit Lösungsökosystemen zu synchronisieren, die von großen Marken der Fortune-Klasse verwendet werden.

Zusätzlich werden wir wahrscheinlich mehr UBX-Stil sehen API Gateways, die große Marketing-Cloud-Plattformen von IBM-, Adobe- und SAS-Plattformen mit proprietären oder 3-Plattformen verbindenrd Party-DSPs und Audience-Datenplattformen. Basierend auf diesem Trend warten 2017 wahrscheinlich weitere Akquisitionen im Adobe-Stil. Unternehmen werden Akquisitionen durchführen - wie den Kauf von DemDex und TubeMogul durch Adobe, um ihrer Toolbox einen DSP und einen DMP hinzuzufügen.

Also, was bedeutet das alles?

Es scheint ein weiteres herausforderndes Jahr für DSPs zu sein, da QPS-Impressionen die geräteübergreifende Ausrichtung, Berichterstellung, Sichtbarkeit und andere Funktionsbereiche beeinflussen und zu Standardfunktionen werden. Es gibt Bereiche von AdTech, in denen große Marken maßgeblich darüber entscheiden werden, wie sich die nächste Welle der DSP-Funktionalität entwickeln wird. Als Vermarkter bin ich interessiert zu sehen, was als nächstes kommt.

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