{"id":293506,"date":"2018-11-25T05:00:00","date_gmt":"2018-11-25T05:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/integralads.com\/insider\/pre-bid-mehr-vertrauen-und-transparenz-2\/"},"modified":"2023-07-31T09:40:43","modified_gmt":"2023-07-31T09:40:43","slug":"pre-bid-mehr-vertrauen-und-transparenz","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/integralads.com\/de\/insider\/pre-bid-mehr-vertrauen-und-transparenz\/","title":{"rendered":"Pre-Bid: Mehr Vertrauen und Transparenz"},"content":{"rendered":"

Pre-Bid Technologie verschafft Programmatic mehr Transparenz und Vertrauen <\/strong>
\nvon Clementina Piazza<\/em><\/p>\n

In 2017 wurden in Deutschland rund 1,9 Milliarden Euro in digitale Werbung investiert. Knapp die H\u00e4lfte dieser Werbeums\u00e4tze wurde programmatisch gehandelt. Kein Wunder also, dass die Nachfrage nach transparenten, markensicheren Platzierungen und von echten Nutzern gesehenen Impressions im programmatischen Einkauf so hoch ist, wie noch nie.
\nMangelnde Transparenz \u00fcber eingekauftes Inventar ist ein bekanntes Problem des Real-Time-Biddings (RTB), welches immer noch viele Werbetreibende vom programmatischen Mediaeinkauf abh\u00e4lt. W\u00e4hrend RTB zahlreiche Vorteile, wie Reichweite und Kosteneffizienz mit sich bringt, leidet es nach wie vor unter dem negativen Image der Restplatzvermarktung und mangelnder Qualit\u00e4t der Werbepl\u00e4tze. Transparenz ist also ein absolutes Muss, um Sicherheit beim Einkauf zu bieten. Technologisch ist es bereits m\u00f6glich, den Mediaeinkauf transparent zu gestalten. Ein effektives Verfahren ist hier das Pre-Bidding.\u00a0 Auf Basis von Milliarden Datenpunkten werden intelligente Voreinstellungen gebildet.<\/p>\n

Erstellung Pre-Bid Segmente<\/strong>
\nVerifizierungsanbieter sollten \u00fcber skalierbare Reichweiten und intelligente Bewertungsalgorithmen verf\u00fcgen. Intelligente Targeting-Segmente k\u00f6nnen nur sinnvoll kategorisiert werden, wenn ausreichend viele, sprich Milliarden Impressions, zur Verf\u00fcgung stehen. F\u00fcr jede URL muss eine Vielzahl an unterschiedlichen Datenpunkten gemessen und analysiert werden. Einige davon sind statisch, wie beispielsweise das Risiko des Werbeumfelds f\u00fcr eine Marke. Andere sind dynamisch und basieren auf Nutzerverhalten, wie Viewability und Ad Fraud. Durch die Kategorisierung sowie die Big-Data Analyse dieser Messgr\u00f6\u00dfen wird f\u00fcr jede URL und jede Platzierung ein Prognosemodell erstellt. Diese Prognosen der unabh\u00e4ngigen Drittanbieter k\u00f6nnen dann die Demand-Side-Plattformen (DSP\u2019s) nutzen.<\/p>\n

Zielgerichtete Optimierung<\/strong>
\nDie DSP muss die Segmente im User-Interface visualisieren. Dort werden sie mit einer Beschreibung angezeigt, beispielsweise \u201eTop\u00a010\u00a0% der am l\u00e4ngsten angezeigten Impressions ausw\u00e4hlen\u201c oder \u201eAds mit hohem Fraud-Risiko ausschlie\u00dfen\u201c. K\u00e4ufer k\u00f6nnen verschiedene Segmente ausw\u00e4hlen, um sicherzustellen, dass sie trotz minimiertem Risiko f\u00fcr Brand Safety und Fraud ihre Viewability-Ziele optimieren. Die erstellten Modelle und Informationen werden dann in DSP\u2019s oder Bieter-Portalen als Pre-Bid-Segmente zug\u00e4nglich gemacht und bieten den Eink\u00e4ufern eine, durch einen unabh\u00e4ngigen Anbieter verifizierte M\u00f6glichkeit, gezielt auf sichtbarem, markensicherem und bot-freiem Inventar auszuliefern.
\nDa eine typische Auktion innerhalb von 100 Millisekunden durchgef\u00fchrt wird, k\u00f6nnte hier die Sorge aufkommen, dass der st\u00e4ndige Abgleich der Bid-URL von SSP zu DSP \u00fcber den Verifizierungsdienstleister zu Verz\u00f6gerungen im Bietprozess f\u00fchren k\u00f6nnte. Um dies zu verhindern, werden die URL-Bewertungen des Verifizierungsanbieters von den DSP\u2019s in einem st\u00e4ndig aktualisierten Cache bereitgestellt. K\u00fcnftige Anfragen k\u00f6nnen so schneller bedient werden. Die DSP kann also jederzeit Informationen zu einer bestimmten Bid-URL abfragen und bekommt die Information \u00fcber eine Programmierschnittstelle (API) zur\u00fcckgespielt, welche die Mengen an Anfragen skalieren kann. So kann die DSP auch offline auf das Pre-Bid-Rating zugreifen – ganz ohne Daten\u00fcbertragung.
\nNun muss die DSP die Segmente nur noch im User-Interface einsehbar machen. Typischerweise werden sie als abgestufte Segmente mit einer Beschreibung angezeigt, beispielsweise \u201eTop 10% der am l\u00e4ngsten sichtbaren Impressions\u201c oder \u201eImpressions mit hohem Fraud-Risiko ausschlie\u00dfen\u201c. K\u00e4ufer k\u00f6nnen verschiedene Segmente kombiniert ausw\u00e4hlen, um sicherzustellen, dass sie bei verringertem Risiko f\u00fcr Brand Safety und Fraud immer noch ihre Viewability-Ziele erreichen.<\/p>\n

Analyse ist der Schl\u00fcssel zum Erfolg<\/strong>
\nObwohl Pre-Bid-Segmente die K\u00e4ufer sehr gut bei der Umsetzung der Ziele ihrer Werbekampagnen unterst\u00fctzen, bieten sie keine Erfolgsgarantie. Das Blockieren der Anzeige von Ads auf verd\u00e4chtigen Seiten oder solchen, die ein Risiko f\u00fcr die Markensicherheit darstellen, ist zwar schon ein direkter Erfolg, der Wettbewerb f\u00fcr Impressions mit hoher Viewability ist jedoch hart und das Angebot daf\u00fcr begrenzt. Wie bei allen RTB-Strategien sollte man sich Zeit nehmen f\u00fcr eine detaillierte Analyse der Gebote, Segmente und des Umfangs, sowohl auf Kampagnen- als auch Makroebene, damit sichergestellt wird, dass die Ziel-Segmente effizient sind.
\nDurch Pre-Bid-Segmente wird das Problem der mangelnden Transparenz im programmatischen Einkauf weitgehend verbessert und dank zus\u00e4tzlicher Elemente zur Optimierung von Mediaqualit\u00e4t, wie Viewability, k\u00f6nnen K\u00e4ufer darauf vertrauen, dass das Inventar, auf das sie bieten, wesentlich st\u00e4rker ihren Anforderungen entspricht.<\/p>\n

\u00dcber den Autor<\/strong><\/em>
\nClementina Piazza, Programmatic Director EMEA, Integral Ad Science<\/strong>
\nClementina Piazza ist als Programmatic Director EMEA bei Integral Ad Science t\u00e4tig. Ihr Schwerpunkt liegt in der Weiterentwicklung des Angebots im Bereich Programmatic Advertising, wobei sie sowohl mit Plattformpartnern als auch mit Eink\u00e4ufern zusammenarbeitet. Vor IAS war Clementina mehr als f\u00fcnf Jahre f\u00fcr den programmatischen Vertrieb bei f\u00fchrenden DSP-Plattformen t\u00e4tig, zuerst bei Rocket Fuel (Sizmek) und sp\u00e4ter bei Amazon.<\/span><\/span><\/span><\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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