MediaScience rekent af met in-efficiency

De belofte van geautomatiseerde trading platforms is eigenlijk altijd geweest dat media-inkoop niet alleen veel eenvoudiger en grootschaliger moet zijn, maar vooral dat het prijsniveau stevig wordt verlaagd. Zeker voor adverteerders die always-on zijn.

De uiteindelijke belofte blijft dat display, rich media, online video en zelfs branded content binnen enkele dagen kan rekenen op een massabereik. In theorie is dat ook een logische denkwijze. Echter, met de kennis van nu hebben adverteerders de verwachtingen wel wat moeten bijstellen. Er is namelijk een hardnekkig probleem.

Online zichtbaarheid onder echte mensen
Het kernprobleem van trading desks is en blijft dat er niet wordt geboden en ingekocht op echte online zichtbaarheid onder echte mensen van vlees en bloed en daarbij echte portemonnees. Echte mensen die kunnen kopen, ervaren, loyaal zijn of ander wenselijk gedrag voor de adverteerder kunnen vertonen. Geautomatiseerde bannerhandel is zo complex, conceptueel en elektronisch vervaardigd dat “de business” de menselijke maat en relevantie soms uit het oog lijkt te zijn verloren. Door (first) impressies, clicks en unieke cookies als focuspunt te nemen, heeft de business de deur open gezet voor een hoop elektronisch maakbare ellende.

Het 1-2-3 probleem
Overal ter wereld stuitert programmatic buying tegen het probleem van in-efficiency. Dit probleem bestaat feitelijk uit drie deelproblemen, namelijk (1) impressies die niet of nauwelijks in beeld komen, (2) impressies die wel in beeld komen maar niet bij de juiste doelgroep, (3) impressies die worden gegenereerd door non-human traffic / bots. Dit 1-2-3-tje heeft een significant effect op het te verwachten effect en meerwaarde van een online campagne. Ga er gerust vanuit dat dit probleem meer dan 50% van het budget opsnoept. In de praktijk ligt dit percentage vaak zelfs nog hoger.

Non-human bots
Tegelijkertijd staat de ontwikkeling in programmatic niet stil. Er is meer aandacht voor zichtbaarheid, targeting en de aanpak non-human traffic. Echter, de toepassing is vaak basaal en niet geïntegreerd. Een bureau kan haar best doen om 1-seconde views of boven de fold voorkeur in te kopen, maar het kan niet de link leggen met doelgroep of non-human bots. Daarnaast worden dergelijke verbeteringen na het draaien van campagnes geconstateerd, maar vormt het geen onderdeel van een feitelijke pre-bidding strategie. Die strategie staat toch nog vaak in impressies, clicks en uniques gegraveerd.

Echte tijd-in-beeld onder echte consumenten
De mate van integratie is cruciaal voor de belangen van de adverteerder. Ook hogere viewability ambities bij de zoektocht naar meerwaarde voor de adverteerder; namelijk of een uiting waarschijnlijk 30, 60 of 120 seconden gaat halen, en of die exposure daadwerkelijk gaat landen bij echte bestaande menselijke consumenten binnen de gewenste doelgroep. Het kunnen verbinden van echte tijd-in-beeld met echte Nederlandse consumenten is een helder uitgangspunt, maar in een exchange-situatie moet die informatie een dominante rol spelen bij de geautomatiseerde inkoop. Als keiharde voorwaarde. Als keiharde currency. Als keiharde transparantie of succes.

Dataplatform Vision biedt zichtbaarheid
Je kunt gerust stellen dat de afgelopen maanden met succes aan een serieuze doorbraak is gewerkt. Digitaal marketingbureau MediaScience heeft een flinke stap genomen richting de onvermijdelijke toekomst; het gericht kunnen inkopen op echte kwaliteit in de doelgroep. De engineers van MediaScience hebben de afgelopen maand haar dataplatform Vision gekoppeld aan DMA Connect.

DMA Connect is een nieuwe oplossing van DMA Institute en faciliteert het pre-bidding proces op basis van zichtbaarheid van online advertising onder een specifieke online doelgroep.

Hoe werkt dit dan?
Met een DMA Connect koppeling wordt een campagne gericht op hoogopgeleiden vrouwen met bovengemiddeld inkomen niet uitgeserveerd op niet-relevante websites, maar gaat het systeem op zoek naar de beste exposure onder deze vrouwen, ongeacht de content van de omgevingen. Eenvoudigweg betekent de koppeling dat we niet meer kijken naar 20-49, M/V, impressies en clicks kenmerken, maar helder gearticuleerde doelgroepen zoals hoger opgeleiden vrouwen met bovengemiddeld inkomen. Vervolgens biedt MediaScience transparante reporting in de effecten van deze geautomatiseerde vorm van inkopen.



English

Wij plaatsen cookies, onder andere om onze website te analyseren, het gebruiksgemak te vergroten en bezoekers relevante advertenties te tonen. Door gebruik te blijven maken van onze website of door op "OK" te klikken, geeft u toestemming voor het plaatsen van deze cookies. Voor meer informatie over cookies en hoe ze worden gebruikt, bekijk dan onze cookieverklaring. Meer informatie

De cookie-instellingen op deze website zijn ingesteld op 'toestaan cookies "om u de beste surfervaring mogelijk. Als u doorgaat met deze website te gebruiken zonder het wijzigen van uw cookie-instellingen of u klikt op "Accepteren" hieronder dan bent u akkoord met deze instellingen.

Sluiten