专家称广告商在程序化和细分广告方面面临的挑战

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社交平台使用的增加与数字广告投资的增加齐头并进。然而，面对未经探索的全景的无知和不确定性可能会导致广告商不信任所获得的结果，或者不确定他们下注的确切原因，甚至指向欺诈。 考虑到对数字广告预算方向和品牌安全的担忧，在MarketingDirecto.com，我们希望听取程序化和细分广告方面的几位专家的意见，以解决所有相关问题。 “关键是根据最相关的时刻来定位人群。这就是上下文广告的用武之地。” Seedtag全球合作伙伴副总裁Dal Gill说道。«我认为说程序化广告无效是非常极端的。如果它完全无效，我们就不会将其用作媒体交易的形式，品牌将回归直接媒体购买的传统形式，”他继续解释道。 “更准确的说法可能是，这些数据没有以最安全、最适当的方式使用，正因为如此，我们对该行业存在一些担忧，”他补充道。 广告业的挑战 RTB House Spain销售经理Julie Chevet指出，广告商面临两个主要挑战：“展示什么内容以及如何向特定用户展示它们。” 然后，他强调了技术的进步和深度学习的重要性，并强调了这样一个事实：分析活动的经验越多，算法就会变得越聪明。

从这个意义上说，他给出了以下例子来说明它是如何工作的： «我们的技术有效地确定用户在渠道中的位置，并选择最适合他们的内容。例如，假设一家公司想要销售一款新的电动汽车车型。“我们能够识别最有可能找到对电动汽车感兴趣的用 电话号码数据 户的网页。” 机器人的存在以及如何对抗它们 机器人的出现是广告行业代理商关注的另一个问题。达尔吉尔承认它们在不断发展，这就是为什么他坚持认为“该行业共同努力克服这个问题”是关键。 “解决这个问题的一些策略包括分析流量峰值、评估流量来源、阻止已知的可疑玩家、进行内部审计以及使用过滤器和脚本等，”他建议道。 «机器人长期以来一直是一个问题，并且总会有新技术来愚弄系统。这里重要的是广告 商和代理商不断发展，定期审核新技术和功能，” ZEFR南欧商务总监Ultano Kindelan说道。 Tradespotting运营主管Jorge Planelló保证“DSP、SSP 和交易所已与专门从事机器人检测的公司建立了联盟。” “这些无效的流量预防技术实时发挥作用，预测对所有设备（台式机、移动设备、应用程序或联网电视）上的每个广告印象的出价，”他指出。 程序化广告中使用的避免广告欺诈的机制 “我们只在买家和卖家之间的路径完全透明的位置展示广告，即授权库存定位，”Julie Chevet 说。 “此外，我们努力验证与我们合作的 SSP 的质量。默认情况下，我们会自动过滤来自机器人、机器人和其他类型的非人类报价，以及来自欺诈性出版商的活动，”他指出。




后来它提到了Ads.txt，也称为授权数字卖家。具体而言，该项目旨在“提高程序化广告生态系统的透明度”并“很快将成为参考标准”。«IAB Tech Ads.cert 计划是该项目的延续。这是一种使用数字签名来验证合法或欺诈活动的机制，”他补充道。 Ads.txt 的示例由 Dal Gill 给出。他强调，出版商正在开始减少合作伙伴的数量，以拥有更多的控制权。另一方面，他建议“在品牌安全方面与最好的合作伙伴合作”。 协作是该领域的关键 金德兰引发了一场新的辩论，涉及谁应该承担责任。这是他的反思： “有许多技术都是避免欺诈的专家，但这些技术会产生许多广告商不愿承担的额外成本。谁应该承担这个责任？观众有哪些沟通方式？计划和购买的机构？归根结底，这是客户必须承担的技术税，以确保负责任的营销。” Jorge Planelló 致力于“各方之间的专业化和协作”，因为正如他所评论的，“有效的解决方案可以防止广告欺诈的结果”。“只要我们在这个已知且可靠的生态系统中工作，我们就可以确保广告欺诈得到控制，并且如果出现任何问题，行业将迅速做出反应，”他指出。 此外，他强调“市场细分非常重要”，而“这只是一条漫长道路的最后阶段，总是从分析目标受众开始”。«这似乎是最明显的事情，但我们一次又一次地遇到我们不知道要针对谁的活动。任何活动，无论是否有计划，都无法取代之前的战略工作，”他说。