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Na origem das compras programáticas, a promessa era confiar em um algoritmo para comprar o anúncio certo no momento certo para o usuário certo. Como? Analisando em tempo real mais de 40 variáveis de publicidade em poucos milissegundos. Se as ordens de compra e os leilões de hoje são conduzidos por um algoritmo, qual é o objetivo do comerciante de mídia se não apertar um botão para lançar uma campanha?
Na origem das compras programáticas, a promessa era confiar em um algoritmo para comprar o anúncio certo no momento certo para o usuário certo. Como? Analisando em tempo real mais de 40 variáveis de publicidade em poucos milissegundos. Se as ordens de compra e os leilões de hoje são conduzidos por um algoritmo, qual é o objetivo do comerciante de mídia se não apertar um botão para lançar uma campanha?
Desde o surgimento da programática na França, em 2010, as tecnologias têm surgido constantemente: para melhorar a qualidade da transmissão, audience targeting via data, mas, acima de tudo, na análise para melhorar o conhecimento dos clientes dos anunciantes e otimizar seu mix de mídia.
Como exemplo: aqui está uma seleção de tecnologias que os comerciantes de mídia tiveram que aprender a integrar em suas estratégias para obter o máximo de suas compras programáticas.
Evolução das tecnologias de negociação de mídia de 2010 até hoje
Para entender todas essas tecnologias com a mesma rapidez com que elas aparecem, o comerciante de mídia precisará demonstrar outras habilidades além de apertar um botão para lançar uma campanha programática.
O trader atua como consultor especializado nas tecnologias programáticas que as marcas devem integrar
Todos os dias, novas ferramentas são criadas para tornar a publicidade cada vez mais relevante e impactante. Esse ecossistema tecnológico tornou-se incompreensível para os anunciantes: eles precisam de uma referência que os domine e os apoie nesse assunto. Assim, o comerciante se torna um especialista em tecnologia e um gerente de clientes para apoiar as marcas na criação de um ecossistema adaptado às suas necessidades. Quando esse ecossistema é estabelecido, o comerciante gerencia as ferramentas, conecta-as e devolve ao cliente um balanço de campanha harmonizado com lições compreensíveis de várias fontes.
A internalização da compra de mídia por alguns anunciantes também exige recursos de consultoria e treinamento de ferramentas por parte dos operadores de mídia da agência. Como a transferência de habilidades de programação é sempre progressiva e muitas vezes parcial, os anunciantes preferem manter o suporte de um operador de agência que os ajudará a tomar as decisões certas.
O operador de mídia não está mais sozinho, acompanhado por perfis que se tornaram essenciais
Alguns fornecedores de tecnologia (Google, Adobe, Adform...) estão tentando oferecer soluções “full-stack” que têm a vantagem de fazer com que todos os componentes tecnológicos se comuniquem entre si de forma nativa. Quando esse não é o caso, os comerciantes de mídia precisam contar com equipes de desenvolvedores de tráfego para ajudar a criar gateways entre cada ferramenta.
Também estamos testemunhando um papel crescente dentro das agências dos perfis de especialistas em Big Data. Essas partes interessadas são essenciais para garantir que as quantidades de data que podem ser usadas na programação sejam devidamente compreendidas e disponibilizadas aos comerciantes e anunciantes.
Os traders sempre analisam e decidem sobre otimizações e ajustes por conta própria, mas a análise do Big Data permite que eles vejam muito mais coisas, muito mais rapidamente, para não perder oportunidades de otimização, especialmente se essa análise puder ser ativada diretamente. Atualmente, uma mesa de operações só pode funcionar com base em seu conhecimento do ecossistema programático e em sua experiência como comprador. Mais do que nunca, a profissão se tornou um conhecimento composto.
Por fim, a complexidade dos ecossistemas e a sobreposição de muitas ferramentas exigem que as agências sejam capazes de aprimorar as ferramentas de mercado existentes para torná-las mais relevantes, mais fáceis de usar e mais bem conectadas entre si. Dentro da agência, o trader é, de fato, um verdadeiro detector de tendências, mas precisa de outras habilidades de suporte. Na Artefact, por exemplo, uma equipe de produtos se dedica a automatizar determinadas tarefas demoradas e de baixo valor agregado, gerenciadas pela Mesa de Operações interna (tráfico, painel de controle, otimizações, segmentação, criação de metas de mídia, etc.).
Assim, a automação permite que os comerciantes humanos intervenham estrategicamente em projetos de fundos (medição da incrementalidade, teste de novas tecnologias, eficácia da publicidade ou estudos de atribuição orientados pelo data) e que os anunciantes ganhem em eficiência.
Os seres humanos devem intervir para superar os limites das máquinas
Os algoritmos de leilão são programados para atingir objetivos de desempenho baseados essencialmente no volume de ações (impressões, cliques ou conversões), e isso funciona muito bem. Por outro lado, é essencial que os seres humanos intervenham para garantir que esse alto volume de ações seja realizado em ambientes favoráveis à marca. É nesse ponto que trabalhamos, em especial, com medição de visibilidade, proteção de marca e soluções antifraude, e onde desenvolvemos soluções internas para detectar práticas de publicidade inadequadas entre os editores.
Com foco no volume, os algoritmos também não levam em conta a qualidade editorial da mídia na qual as campanhas publicitárias são veiculadas. Eles tenderão a maximizar a distribuição de campanhas em sites GAFA em detrimento de sites de conteúdo de grupos editoriais como (Prisma Media, Altice Media, Amaury Media, Lagardère...). Os GAFAs, que não produzem conteúdo, mas permitem a monetização maciça de publicidade em enormes hubs audience, garantem um alto volume de ações publicitárias a um custo imbatível.
As mesas de operações devem ter estratégias coerentes para distribuir os investimentos entre os chamados sites de “Cauda Longa” e os sites de conteúdo conhecidos como “Premiums”, estando em jogo apenas a relevância da compra de mídia. As máquinas não conseguem demonstrar a diferença de impacto na memorização, na imagem da marca e na decisão de compra entre a publicidade veiculada em um ambiente premium e a publicidade integrada em um universo de menor prestígio. Portanto, não podemos nos contentar com a análise fornecida pelas máquinas para desenvolver nossas estratégias.
No final, as máquinas aumentam a capacidade e a produtividade dos comerciantes de mídia para o benefício dos anunciantes
As tarefas de compra de anúncios puramente programáticos agora podem ser automatizadas em grande parte, permitindo que as mesas de operações concentrem seus esforços em aumentar o valor das ações de mídia: trabalhar com modelos avançados de alocação, medir o impacto das campanhas on-line nas lojas ou entender a complementaridade das campanhas entre diferentes canais.
Graças à tecnologia e ao progresso da IA, o papel do Media Trader não se torna obsoleto, mas assume uma dimensão mais estratégica. Por outro lado, é a expressão “media trader” que se destaca da realidade do cargo, que já foi substituído por classificações menos restritivas, como Consultor Programático ou outros Planejadores de Audiência.
Este artigo foi publicado pela primeira vez na French Media Notícias da CB
