Het display landschap dat je wél begrijpt [2]
Overzicht van het complexe programmatic display advertising landschap, deel 2.
Welkom terug bij het tweede deel van mijn blog over het display landschap! Mocht je het eerste deel nog niet hebben gelezen? Lees dan hier >>> Het display landschap dat je wél begrijpt deel 1<<<<
In dit deel tweede deel ga ik je vertellen wat de ad exchange is en welke partijen nog meer een belangrijke rol spelen in het display advertising landschap. Natuurlijk vertel ik je ook welke veranderingen we het komende jaar kunnen gaan verwachten in display land.
Too Long Didn’t Read deel 1: door toenemende technologische ontwikkelingen in de markt van display advertising, bijvoorbeeld de opkomst van programmatic, is het landschap veel ingewikkelder geworden. Denk aan de toevoeging van een ad exchange, DSP’s en SSP’s.
display landschap: Ad Exchanges
In het vorige blog stipte ik de ad exchanges al kort aan. Ad exchanges zijn de marktplaatsen waar de vraag en aanbod naar online advertentieruimte samenkomt. De grootste en bekendste exchanges zijn:
- AppNexus
- AOL
- Microsoft Ad Exchange
- Rubicon Project Exchange
- Smaato
- DoubleClick Adx
Publishers zijn via SSP’s aangesloten op deze exchanges en bieden hun inventory hier op aan. Vervolgens kunnen de adverteerders via DSP’s bepaalde ad exchanges bereiken en hiermee inventory van publishers inkopen. Belangrijk om te weten is dat niet alle DPS’s toegang hebben tot alle exchanges.
Zo bestaan er speciale exchanges waar video of audio inventory op wordt verkocht, maar niet elke DSP heeft toegang tot deze inventory. Dit komt doordat er een koppeling gemaakt moet worden tussen de exchanges en de DPS en niet elke DSP heeft de mogelijkheid om bijvoorbeeld video inventory weg te zetten en hierop te rapporteren. Bij Traffic Builders maken wij bijvoorbeeld gebruik van DoubleClick Bid Manager als DSP. Hier is groot deel van de exchanges op aangesloten. Ook bieden zij verschillende inventory als display en video aan.
Nog meer nieuwe technologieën …..
Door de technologische ontwikkelingen is het programmatic display advertising landschap niet alleen ingewikkelder geworden. Ook zijn er steeds meer mogelijkheden om gave campagnes op te zetten en campagnes te optimaliseren. Er komen steeds meer bedrijven met mooie oplossingen:
- Met behulp van technologie data beschikbaar maken voor adverteerders (Data Management Platforms of DMP’s)
- Bedrijven die adverteerders beter inzicht kunnen geven in de resultaten van campagnes (analytic tools)
- Bedrijven die op basis van hun kennis over de markt advertentie fraude kunnen tegengaan (ad verification services)
Het belang van data in programmatic display advertising
Voor velen van ons zal het bekend zijn dat bezoekers van websites online gevolgd worden. Op elke website staat minimaal een Google Analytics tag die het gedrag van bezoekers volgt. Dit levert voor de eigenaar van de website nuttige data op die gebruikt kan worden voor het optimaliseren van de website. Of bijvoorbeeld een AdWords tag waarmee SEA specialisten een campagne kunnen optimaliseren. Maar data wordt niet alleen gebruikt voor het optimaliseren van een website of een AdWords campagne.
Ook in de wereld van display advertising is het gebruik van data zeer belangrijk. De kracht van programmatic display advertising is namelijk gebaseerd op relevantie. In plaats van een banner aan duizenden willekeurige websitebezoekers te tonen, kan in programmatic display advertising aan de hand van beschikbare data worden bepaald of een advertentie relevant is voor die persoon. Op deze manier zijn we van one-to-many advertising naar one-on-one advertising gegaan. Door de juiste data te gebruiken kunnen we 1-op-1 de juiste advertentie laten zien aan de juiste persoon. Althans, in de ideale wereld, want lang niet alle partijen maken al volop gebruik van de mogelijkheden die data en via programmatic bieden.
Verschillende soorten data
Belangrijk om te weten is dat er verschillende soorten data bestaan waar adverteerders gebruik van kunnen maken, namelijk: First, second en third party data. Deze leg ik natuurlijk hieronder uit:
First party data
1st party data is data die een adverteerder/agency zelf verzamelt door bijvoorbeeld op de eigen website of via tags die een agency plaatst op de website van een adverteerder. Hiermee kan eenvoudige data worden verzameld bijvoorbeeld voor het gebruik in remarketing.
Stel: de adverteerder is een webshop die online kleding verkoopt en zij werken samen met een trading desk om een nieuwe soort schoenen onder de aandacht te brengen. De agency trading desk kan dan een tag plaatsen op de webshop die bijhoudt welke producten of productcategorieën bezoekers bekijken. Om straks alleen de bezoekers die op de webshop geïnteresseerd waren in de schoenen opnieuw te bereiken met een display advertentie. Voor een bezoeker die alleen op de pagina’s met jassen heeft gekeken is dit niet relevant.
Second party data
2nd party data is data die niet uit eerste maar uit tweede hand komt. Dagelijks surfen er miljoenen mensen op verschillende websites. Mensen doen onderzoek welke camera ze mee moeten nemen op reis, lezen een blog over de 10 leukste reisbestemmingen in Europa of lezen het laatste nieuws op www.nu.nl. Zo bezoek ik dagelijks www.theverge.com waar ik op zoek ben naar de laatste technologische ontwikkelingen. Gebruikersdata vanuit deze publishers kan zeer relevant zijn voor adverteerders.
Ik zal het weer even betrekken op onze kledingwebshop en de nieuwste schoenen. Nu heeft sneakerblog X een artikel geschreven over deze nieuwe schoen en uiteraard houden zij zelf bij welke bezoekers deze blogpost hebben gelezen. Dan kunnen zij deze data doorverkopen aan de trading desk zodat de trading desk lezers van het blogpost kunnen targeten. Op deze manier ontstaat voor zowel de publisher als de adverteerder een win-win situatie: de adverteerder kan relevante advertenties tonen en de publisher kan extra inkomsten genereren naast het geld wat ze verdienen uit de verkoop van beschikbare bannerruimte.
Third party data
Ten slotte kunnen we ook gebruik maken van 3rd party data. Dit is data die niet van een website komt maar direct wordt verkregen door datapartijen. Dit zijn bedrijven die op handige manieren data verzamelen om vervolgens deze data door te verkopen aan bijvoorbeeld adverteerders. Eén van de grootste aanbieders van relevante data is natuurlijk zoekmachinegigant Google. Op basis van online gedrag van websitegebruikers delen zij bezoekers in, verdeeld over verschillende segmenten zoals in-market (geïnteresseerd in het kopen van) en affiniteitsgroepen (affiniteit met een bepaald onderwerp).
Via DoubleClick hebben wij bijvoorbeeld direct de mogelijkheid om deze doelgroepen te bereiken waarmee wij op basis van deze data onze banners kunnen tonen aan een relevante doelgroep.
En het verschil?
Het grote verschil tussen 2nd en 3rd party data is de relatie met de leverancier van de data. Bij 2nd party data mag jij als adverteerder data verzamelen van de website van een bekende publisher. Terwijl het bij 3rd party data veel lastiger is om de bron van de data te achterhalen. In het geval van DBM audiences is het nog vrij gemakkelijk; daarvan weten we dat de data van Google komt. Dit is over het algemeen een goed te vertrouwen partij. Maar bij andere 3rd party data providers is het dus erg belangrijk dat je weet wat voor data je inkoopt en van welke partij. Als je veel data inkoopt bij één partij is het verstandig om een keer met die partij om tafel te gaan om te achterhalen hoe zij aan hun data komen. Zo weet je op welke manier je de data het beste kan inzetten voor jouw campagnes.
Analytics tools
Om first party data te kunnen verzamelen maken de meeste adverteerders gebruik van analytics tools. De bekendste analytic tool is ongetwijfeld Google Analytics. Deze gratis tool stelt adverteerders in staat om allerlei on-site data te verzamelen en op basis daarvan campagnes te optimaliseren.
In adverteerdersland zijn er ook partijen die bang zijn dat hun websitedata bij Google terecht komt. Deze partijen kiezen er dus bewust voor om geen gebruik te maken van Google Analytics, gelukkig hebben deze partijen tal van keuze uit andere analytics tools zoals:
- Comscore
- Meetrics
- Ensighten
- Nielsen
- Omniture
Met de mogelijkheid om zowel on-site data, third party data en data uit tweede bron te kopen is het belangrijk dat deze vloedgolf aan informatie goed wordt gesorteerd en bewaard. Dat is waar data management platformen of DMP’s een belangrijke rol gaan spelen.
Display landschap: Data management platforms
Data Management Platforms zijn platformen waarmee zowel adverteerders als publishers data kunnen verzamelen uit zowel online als offline bronnen, data structureren, ruilen of ver- en inkopen. Met behulp van een data management platform is het voor adverteerders gemakkelijker om campagnes te optimaliseren. Bekendere data management platformen zijn:
- Helios van AudienceScience
- Relay42
- Exelate
- Nugg Ad
Met de groei van de online advertentiemarkt (omzetten) zijn er helaas ook slechte partijen ontstaan die proberen te frauderen en geld verdienen over de ruggen van adverteerders. Deze fraudeurs maken bijvoorbeeld zogenaamde ad farms, websites waarop alleen maar advertenties staan en voor de rest geen andere content. Vervolgens proberen ze met clickbait te linken naar deze adfarm waarna zij geld opstrijken van de adverteerders. Tijdens DMEXCO 2016 woonde ik een sessie bij van Stefan Krätschmer bij over ad fraude. Stefan gaf tijdens zijn sessie aan dat ad fraude invloed heeft op 3 tot 7% van de impressies. Dat lijkt misschien niet veel maar bij de grotere mediabureaus die gemakkelijk €1.000.000 euro ad spend per jaar besteden gaat er bijvoorbeeld al €30.000 tot €70.000 euro verloren aan ad fraude. Belangrijk dus voor deze partijen om te investeren in een goede ad verification tool.
Deze ad verification tools (zoals bijvoorbeeld doubleverify) proberen deze adfarms en andere vormen van fraude op te sporen en voorkomen dat jouw campagnes worden blootgesteld aan deze vormen van advertentiefraude. Dit zijn geavanceerde technologieën die bijvoorbeeld online bots kunnen herkennen en ervoor zorgen dat impressies die jij inkoopt niet aan bots wordt uitgeserveerd. En uiteindelijk sporen deze tools adfarms op om deze van jouw campagnes uit te sluiten. Op deze manier kan een adverteerder ervoor zorgen dat het percentage ad fraude wat in zijn campagnes voorkomt zo klein mogelijk is.
Stel dat je d.m.v. het gebruik van een ad verification tool de fraude in je campagnes van 4% terugbrengt naar 1% en je ad spend is €1.000.000 per jaar. Dan bespaar je voor je adverteerders dus al zo’n €30.000 aan verkeerd gespend advertentie budget. De kosten voor het gebruik van zo’n tool zijn vaak veel lager zijn dan de besparing die het oplevert voor de adverteerder.
Tot slot
Zo, nu weet je na het lezen van dit blog hoe het display landschap in elkaar steekt. Maar het leuke aan deze markt is dat hij constant in beweging is. Denk maar aan de opkomst van de Ad Blockers sinds een paar jaar, of wat dacht je van headerbidding? Deze nieuwe ontwikkelingen zorgen telkens voor nieuwe uitdagingen, zowel aan de publisherszijde als aan adverteerderszijde. Maar nu je weet hoe de display markt in elkaar heb je hopelijk genoeg kennis opgedaan om toekomstige display uitdagingen voor jouw bedrijf aan te kunnen. Mocht dat niet zo zijn dan sta ik of één van mijn display advertising collega’s altijd voor je klaar!