Програмні алгоритми торгів не завжди узгоджуються з цілями кампанії, тому агенції покладаються на AI Tech, щоб створити алгоритми, пристосовані до своїх кампаній.

Butler/Toll розпочав рекламну кампанію від імені клієнта фінансових послуг між серпнем та вереснем минулого року, яка використовувала Tech від Swym.ai, компанія, яка надає інструменти програмного рішення для допомоги в курації угод.

Агентство використовувало інструмент оптимізації шкали Swym.ai, який означає розумний куратор та двигун навчання, щоб подолати деякі обмеження, спрямовані на стратегію кампанії та застарілу рекламну техніку.

Цей інструмент дозволив Батлеру/ТАКУ оцінити більше потенційних вражень у вузькому геотаргетингу кампанії, ніж агентство змогло б інакше, сказав Райан Ламмела, директор групи, активація каналу в Батлер/Тілл. І це курало враження, які, швидше за все, могли перетворити на приватний ринок, що продається через обмін індексу, оптимізуючи цей PMP щодня.

Як результат, бренд спостерігав збільшення рівня конверсії на 56% та зменшення вартості на конверсію на 26% порівняно з контрольною частиною кампанії, яка не використовувала інструмент Swym.ai.

Інструмент також зменшив кількість доменів, на яких кампанія проходила на 52%, що допомогло Батлеру/до вирізання неефективних запасів і уникнути, зроблених для рекламних сайтів (MFA), сказав Ламмела.

Уникнення МЗС було особливо важливим, оскільки ці враження не виконують, а також враження, що не мають MFA, сказав він. Крім того, агенції не завжди можуть довіряти даним конверсії, які вони отримують із веб -сайтів MFA, де користувачі, швидше за все, випадково клацають на розриву реклами на сторінці.

Кураторські показники

Іншими словами, головна мотивація Батлера/Тілла до використання інструменту SWYM.AI полягала в тому, щоб скоротити програмні відходи, зосередившись лише на високоефективних інвентаризації та високоцінних відводках.

Агентствам потрібні рекомендації при орієнтації на високоефективну інвентаризацію, оскільки DSP навчаються надсилати прохання про покупців на враження, на які вони, швидше за все, подають заявку-не обов'язково враження, які найкраще підійдуть для кампанії, сказав Ламмела.

Тож Butler/Toll використовував інструмент Swym.ai для вибору ПМП, який містить лише враження від реклами для користувачів, які мали велику ймовірність перетворення. Для побудови цих ПМП інструмент вивчав сигнали оптимізації на стороні продажу, надані індекською обміном, а також сигнали на стороні купівлі, отримані з DSP, у цьому випадку Google DV360.

Дані атрибуції користувачів, що взаємодіють з оголошеннями, були витягнуті з перетворення прожекторів Google Marketing Platform та відстеження подій. Та дані, про які видавці обслуговували високоефективні оголошення-і які формати оголошень найкраще виконувались-надходять з обміну індексом.

Мета кампанії полягала в тому, щоб підвищити рівень обізнаності щодо бренду фінансових послуг. Таким чином, KPI кампанії включали відвідування веб -сайту на сторінці, що належить та керується брендом, а також лідири, що створюються, коли користувачі надали свою контактну інформацію, сказав Ламмела.

Інструмент swym.ai зміг визначити, які запити на ставки найчастіше призводили до відвідувань цільових сторінок та генерації свинцю, сказав Ендрю Альтерсон, співзасновник та президент Swym.ai. Потім він упакований вражаючими враженнями від PMP, які можна оновлювати щодня, виходячи з цих сигналів оптимізації.

“Ми визначаємо аспекти запитів на ставки, які мають характеристики виконавців – все, від доменів до ГЕО до розмірів AD до типів пристроїв до каналів”, – сказав Альтерсон. Після того, як він визначить ці характеристики, інструмент AI може створити ПМП подібних вражень за допомогою інтеграції API з SSP.

Курація в масштабі

Звичайно, робота через один SSP та обмеження кількості видавців, на яких розміщена реклама, не є точно рецептом масштабу.

Крім того, кампанія була спрямована на користувачів у тісних географічних районах навколо конкретних фізичних місць, сказав Ламмела. Обмеження програмної кампанії з кількома поштовими індексами обмежує потенційне охоплення кампанії та кількість параметрів націлювання, які можна розумно застосувати, додав він.

Але інструмент swym.ai допоміг Батлеру/до досягнення більшого охоплення, знайшовши запити на ставки в межах тих жорстких ГЕО, що DSP може не з’явився інакше, сказав Ламмела. Плюс, оскільки інструмент передає сигнали оптимізації туди -сюди за допомогою SSP, SSP може краще надсилати запити на ставки, які узгоджуються з тим, що шукає покупець.

“Будь -який інструмент, який дозволяє нам мати більше запитів на ставки, які оцінюються [within those geos] стає надзвичайно корисним », – сказав Ламмела.

У цьому сенсі курація угод та AI – це більше, ніж просто ажіотаж для Батлера/Талі, додав Ламмела. Вони допомагають агентству повернути контроль із алгоритмів Legacy, коли мова йде про те, як витратити бюджет клієнтів.

“Ми можемо трохи контролювати від DSP, які, як правило, досить зосереджені на QPS, і не обов'язково дають нам можливості, які збираються перетворити, але можливості, які ми збираємося купувати”, – сказав він.

Такий підхід також є способом уникнути гонки до дна, яка має упереджене купівельне платформи на сплеск дешевого охоплення від MFA та інших тінистих видавців.

“Ми теж хочемо масштабувати масштаб, – сказав Ламмела, – але коли ми можемо мати масштаб з продуктивністю, очевидно, це краще”.