3 yilda talabga asoslangan platformalar uchun o'zgaruvchan 2017 yo'nalish

talab tomoni platformasi 1

Ishonch bilan aytish mumkinki, 2016 yilgi soniya (QPS) uchun post so'rovlari bo'ldi Talabga asoslangan platformalar (DSP) va kanallararo ommaviy axborot vositalarini sotib olish echimlari. DSP 500,000 ta taassurot / soniya yoki 3 million taassurot / soniya ko'rinishini kuchaytira oladimi, sotib olish imkoniyati barcha kanallararo media sotib olish platformalarida raqobatdosh farqlovchiga aylandi.

Bugungi kunda aksariyat brendlar DSP-lar avtomatik ravishda barcha asosiy reklama almashinuvlari bilan birlashtirilishi va kamida 1 million QPS-ga ega kanallarni etkazib berishlari kerak deb hisoblashadi. Shu bilan birga, agar platformada reklama almashinuvi integratsiyasi etishmayotgan bo'lsa, kompaniyalar kompensatsiya bilan kompensatsiyani qoplashadi BidSwitch va etishmayotgan ta'minotni urish.

Xo'sh, o'zaro faoliyat qurilmalar va kanallararo foydalanuvchilarga yo'naltirilganlik haqida gap ketganda, DSP-lar 2017 yilda qanday samaradorlikni qo'lga kiritishi kerak bo'lgan yaqinlashib kelayotgan ba'zi farqlovchilar qanday? Ta'sir qanchalik katta bo'ladi Fortune 1000 reklama brendlari yangi DSP funktsiyalarini qayta shakllantirishda bormi?

2017 yilda nimani izlash kerak:

  1. Birinchi tomon ma'lumotlari

Birinchi tomon ma'lumotlari, mashinalarni o'rganish, dasturiy namoyish qilish uchun maxsus buyurtmachilar, xususiy algoritmlar va marketing texnologiyalari to'plamlari bilan yaxshilangan integratsiya - masalan, IBM Unica va Adobe Neolane - DSP-lar uchun potentsial ishlanmalarning sirtini qirib tashlamaydi. Bu AdTech kompaniyalari uchun differentsiator bo'lish qobiliyatiga ega bo'lgan ba'zi bir mavzular.

Bugungi kunda birinchi tomon ma'lumotlari har qanday tashkilot egalik qilishi mumkin bo'lgan eng katta boyliklardan biridir. Ko'proq brendlar segmentlarni boshqarish, o'xshash modellashtirish va real vaqtda mijozlarni sotib olish yoki qidiruv kampaniyalarini o'tkazish uchun auditoriya ma'lumotlarini DSP-larga surish orqali birinchi tomon ma'lumotlarining qiymatini tushuna boshlaydilar. Biroq, kanallararo marketingni boshqarish uchun uni boshqarish, undan foydalanish va real vaqtda amalga oshirish har doim ham qiyin.

Odatda, ko'pgina brendlar birinchi tomon ma'lumotlarining ahamiyatini tushunishadi. Ushbu qism so'nggi bir necha yil ichida ushbu makon orqali rivojlanib kelmoqda. Bu shuningdek, buning qanchalik muhimligini isbotlovchi dalildir Ma'lumotlarni boshqarish platformalari (DMP), aksariyat brendlar tomonidan qo'llaniladigan auditoriya vositalari va ma'lumotlar manbalari (Katta chakana savdo markasi uchun 2 dan 3 gacha).

Mening fikrimcha, birinchi tomon ma'lumotlari dunyosidagi navbatdagi qadam mashinani o'rganish va bir nechta manbalardan olingan ma'lumotlarga asoslangan real vaqtda optimallashtirish bilan ta'minlangan avtomatlashtirishni o'z ichiga oladi. Uyda kuchli DMP va auditoriyani boshqarish qobiliyatiga ega bo'lgan DSP-lar tanlov ishtirokchisi echimiga qaraganda ancha ajralib turadi. Biz katta Fortune 1000 kompaniyalarining dasturiy jihatdan yanada takomillashganligini va o'zlarining DSP-larini turli xil birinchi shaxslarning ma'lumotlarini qabul qilish uchun moslashtirilgan mashinalarni o'rganish vositasi bilan moslashtira boshlaganini ko'ramiz.

  1. Ma'lumotni olish

Fortune 1000 brendlari, shuningdek, katta ma'lumot olish kabi dasturlarni amalga oshirishda etuklashishni boshlaydilar Hadoop va Kafka iloji boricha ko'proq sotib olish. Ushbu Fortune 1000 brendlari, shuningdek, ushbu ma'lumotlarni o'z mijozlarini yaxshiroq tushunishga yordam beradigan usullardan foydalanishni, shuningdek real vaqtda "tetik" yoki voqealarga asoslangan kanallararo marketingni takomillashtirishni ko'rib chiqmoqdalar. Ko'pgina yirik brendlar xususiy mashinalarni o'rganishni farqlovchi va potentsial jihatdan katta afzallik sifatida ko'rishni boshlaydilar.

Marketingni avtomatlashtirish yoki ommaviy axborot vositalarini sotib olishdan qat'i nazar, mashinasozlik ko'plab imkoniyatlarni taklif etadi. Afsuski, u erda men hali ham yuqori narx yorlig'i va ushbu turdagi loyihani erdan tashqariga chiqarish uchun zarur bo'lgan vaqtni talab qilaman.

  1. DSP-lar bilan birlashtirish

AdTechs DSP-lar bilan ko'proq birlasha boshlagach, ular odatda o'zlarining tashviqot ma'lumotlari bilan aloqa qilishni yaxshilashlari kerak bo'lgan holatlarga duch kelishadi. Bundan tashqari, ular auditoriya ma'lumotlarini yirik boylik tovarlari foydalanadigan ekotizimlar bilan sinxronlashni boshlashlari kerak bo'ladi.

Bundan tashqari, biz ko'proq UBX uslubini ko'rishimiz mumkin API IBM, Adobe va SAS o'lchamlari platformalaridan mulkiy yoki 3 bilan katta marketing bulutli platformalarini ko'prikli shlyuzlarrd partiyaning DSP-lari va auditoriya ma'lumotlari platformalari. Ushbu tendentsiyadan kelib chiqqan holda, ehtimol 2017 yilda Adobe uslubidagi xaridlarni kutish mumkin. Kompaniyalar sotib olishdan o'tishadi - masalan, DemDex va TubeMogul-ni Adobe tomonidan sotib olinib, DSP va DMP-ni o'zlarining asboblar qutisiga qo'shish.

Xo'sh, bu nimani anglatadi?

Oldinda DSP-lar uchun yana bir qiyin yil bo'lib tuyuladi, chunki QPS taassurotlari o'zaro faoliyat qurilmalarning maqsadlari, hisobotlari, ko'rish imkoniyatlari va boshqa funktsiyalar sohalariga ta'sir qiladi va ular standart xususiyatlarga aylana boshlaydi. AdTech-ning shunday sohalari borki, u erda katta brendlar DSP funktsional imkoniyatlarining keyingi to'lqini qanday shakllanishi haqida muhim so'zlarni aytadilar. Men sotuvchi sifatida, bundan keyin nima bo'lishini qiziqtiraman.

Siz nima deb o'ylaysiz?

Ushbu sayt spamni kamaytirish uchun Akismet-dan foydalanadi. Fikringiz ma'lumotlarining qanday ishlashini bilib oling.