Estas ineficiencias se manifiestan en gastos publicitarios desperdiciados debido a solicitudes de ofertas duplicadas, un rendimiento de la campaña reducido de la coincidencia de inventario subóptimo, la infraestructura técnica tensa y el aumento de los costos operativos y la dificultad para lograr los objetivos de la campaña debido al acceso inconsistente a las audiencias deseadas. Mientras tanto, los DSP y los SSP enfrentan una sobrecarga de procesamiento en crecimiento mientras manejan un volumen cada vez mayor de solicitudes de oferta, algunas de las cuales nunca resultan en impresiones entregadas.

Este ciclo de desechos afecta a todos en la cadena de suministro, lo que hace que sea más difícil para los anunciantes maximizar su retorno del gasto publicitario y alcanzar efectivamente a sus consumidores objetivo.

Las soluciones tradicionales de conformación del tráfico, incluida la optimización de la ruta de suministro (SPO), el filtrado previo a la oferta y la consulta por segundo (QPS), han intentado abordar estos desafíos. Sin embargo, muchos de estos métodos carecen de inteligencia en tiempo real y, en cambio, dan como resultado oportunidades perdidas y rendimiento subóptimo.

“El problema fundamental es cómo funciona el sistema de publicidad hoy”, dijo Mark McEachran, vicepresidente sénior de gestión de productos en DetintmoMO. “Los proveedores inundan el sistema con todas las oportunidades publicitarias posibles, con la esperanza de encontrar el partido adecuado para los anunciantes. Esto crea una carga de procesamiento masiva para los DSP y, en última instancia, los costos e ineficiencias innecesarias para los anunciantes que intentan llegar a su público ”.
Esto crea un entorno donde los SSP se enfrentan a la presión de los DSP para limpiar el tráfico. Las corrientes de ofertas ineficientes duelen a los editores al reducir los CPM debido a la reducción de la competencia de ofertas por el inventario de alta calidad. Según un informe de la Asociación de Anunciantes Nacionales de 2023, las ineficiencias programáticas representan hasta una pérdida del 35% en posibles ingresos publicitarios para los editores.

Un nuevo enfoque colaborativo para la optimización del tráfico

Un enfoque más colaborativo e impulsado por la sostenibilidad entre DSP y SSP puede transformar la publicidad programática, incluida la satisfacción de la creciente demanda de prácticas de compra de anuncios más sostenibles, una monetización mejorada para los editores y un mejor rendimiento para los anunciantes.

Por ejemplo, Amazon DSP ha lanzado una nueva herramienta de modificación de tráfico colaborativa, Dynamic Traft Engine (BETA), que permite a Amazon DSP compartir ideas de demanda en tiempo real con SSP. Al habilitar la comunicación en tiempo real de los requisitos de demanda, DTE ayuda a los SSP a ofrecer un inventario más relevante al tiempo que reduce las solicitudes de ofertas innecesarias. Esta alineación de la oferta con la demanda real no solo reduce las impresiones desperdiciadas, sino que también mejora el rendimiento de la campaña y la eficiencia operativa en la cadena de suministro programática.

“El motor de tráfico dinámico es un componente clave de nuestra estrategia para ayudar a los anunciantes a acceder a un inventario de calidad de eficiencia en la red abierta”, dijo Chris Conetta, jefe de suministro de Amazon DSP. “Al proporcionar información granular de demanda en tiempo real a los SSP, podemos comunicar exactamente qué inventario necesitan nuestros anunciantes. Esto ayuda a los SSP a optimizar su tráfico para que coincida con la demanda de nuestros clientes, en última instancia, asegurando que los anunciantes puedan alcanzar efectivamente a su público objetivo al tiempo que reducen las solicitudes de ofertas desperdiciadas, lo que lleva a un mejor rendimiento de la campaña “.

DTE ayuda a dar forma a los patrones de tráfico en tiempo real, asegurando un uso más eficiente de los recursos en la cadena de suministro programática.

“Con el motor de tráfico dinámico, Amazon nos da instrucciones sobre el tráfico que están buscando, por lo que podemos darle forma a sus necesidades y enviarlo más rápido una vez que comience la campaña”, dijo McEachran.

Durante las pruebas, la herramienta redujo las solicitudes de ofertas no deseadas o de baja demanda en más del 40%, mientras que el rendimiento informó una mejora del 7% en la tasa de llenado y el gasto por millón de solicitudes de anuncios en el tráfico participante.

“La solución fue rentable para implementar y reducir los costos operativos”, dijo McEachran. “Las instrucciones granulares de Amazon sobre las que atribuye ver mejoran significativamente nuestra eficiencia”.

Los resultados del piloto de rendimiento también tienen implicaciones para otros en la industria. “Los resultados significan que los anunciantes están obteniendo más del inventario que desean, con menos desperdicio, lo que lleva a un mejor rendimiento de la campaña en la red abierta”, dijo Conetta.

Escala de información a la demanda segura de privacidad en toda la cadena de suministro programática

El enfoque de Amazon con DTE ejemplifica cómo se puede lograr la eficiencia programática mientras se mantiene fuertes estándares de privacidad de datos.

La solución utiliza señales de demanda agregadas que protegen los datos del anunciante, lo que permite a los SSP optimizar su tráfico de manera efectiva. Este diseño centrado en la privacidad, combinado con requisitos técnicos livianos, facilita que los SSP implementen DTE e inmediatamente comenzar a mejorar su gestión de inventario.

“Cada SSP está en una etapa diferente de su viaje para optimizar el flujo de tráfico”, dijo Conetta. “Para tener éxito, necesitan soluciones tecnológicas que puedan cumplirlas donde están y crecer con ellos a medida que evolucionan sus capacidades”.

Al mirar hacia el futuro, el potencial de formación de tráfico colaborativo se extiende más allá de sus capacidades actuales, con sistemas más inteligentes y receptivos.

“Vemos un motor de tráfico dinámico como un trampolín hacia una solución programática más inteligente que beneficiará a las partes interesadas”, dijo Conetta. “En el futuro, imaginamos la predicción dinámica del motor de tráfico y la configuración de los patrones de tráfico en tiempo real. Esto ayudará a los anunciantes a acceder al inventario más relevante para sus objetivos específicos, impulsar la eficiencia de la campaña y el ROI. Las agencias podrán ofrecer mejores resultados para sus clientes, mientras que los editores y los SSP experimentarán una mejor monetización de su inventario y costos de infraestructura reducidos “.

A medida que la industria continúa evolucionando, la conformación de tráfico colaborativa impulsada por ideas seguras de la demanda desempeñará un papel cada vez más crucial para abordar las ineficiencias programáticas. Si bien los desafíos permanecen, la tendencia hacia la configuración del tráfico más inteligente y colaborativa parece estar preparada para transformar el panorama programático en los próximos años.

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