NACHRICHTEN / MARKETING
Am Anfang der programmatischen Käufe stand das Versprechen, sich auf einen Algorithmus zu verlassen, der die richtige Anzeige zur richtigen Zeit für den richtigen Nutzer kauft. Und wie? Durch die Echtzeit-Analyse von mehr als 40 Werbevariablen in wenigen Millisekunden. Wenn die heutigen Kaufaufträge und Auktionen von einem Algorithmus gesteuert werden, was ist dann der Zweck des Medienhändlers, wenn nicht das Drücken eines Knopfes, um eine Kampagne zu starten?
Am Anfang der programmatischen Käufe stand das Versprechen, sich auf einen Algorithmus zu verlassen, der die richtige Anzeige zur richtigen Zeit für den richtigen Nutzer kauft. Und wie? Durch die Echtzeit-Analyse von mehr als 40 Werbevariablen in wenigen Millisekunden. Wenn die heutigen Kaufaufträge und Auktionen von einem Algorithmus gesteuert werden, was ist dann der Zweck des Medienhändlers, wenn nicht das Drücken eines Knopfes, um eine Kampagne zu starten?
Seit dem Aufkommen von Programmatic in Frankreich im Jahr 2010 haben sich die Technologien ständig weiterentwickelt: zur Verbesserung der Qualität der Sendungen, audience targeting über data, aber vor allem in der Analyse, um die Kundenkenntnisse der Werbetreibenden zu verbessern und ihren Medienmix zu optimieren.
Ein Beispiel: Hier ist eine Auswahl von Technologien, die Medienhändler in ihre Strategien integrieren mussten, um das Beste aus ihren programmatischen Käufen herauszuholen.
Entwicklung der Medienhandelstechnologien von 2010 bis heute
Um all diese Technologien so schnell zu verstehen, wie sie auftauchen, muss der Medienhändler andere Fähigkeiten unter Beweis stellen, als einen Knopf zu drücken, um eine programmatische Kampagne zu starten.
Der Händler fungiert als Experte für die programmatischen Technologien, die Marken integrieren müssen.
Jeden Tag werden neue Tools entwickelt, um Werbung immer relevanter und wirkungsvoller zu machen. Dieses technologische Ökosystem ist für Werbetreibende unverständlich geworden: Sie brauchen einen Referenten, der sie in diesem Bereich beherrscht und unterstützt. Der Händler wird somit sowohl zum Technologieexperten als auch zum Kundenbetreuer, um Marken beim Aufbau eines an ihre Bedürfnisse angepassten Ökosystems zu unterstützen. Wenn dieses Ökosystem aufgebaut ist, verwaltet der Händler die Tools, verbindet sie miteinander und gibt dem Kunden eine harmonisierte Kampagnenbilanz mit verständlichen Erkenntnissen aus verschiedenen Quellen zurück.
Die Internalisierung des Medieneinkaufs durch einige Werbetreibende erfordert auch Tool-Beratung und Schulungskompetenzen seitens der Medienhändler der Agenturen. Da die Übertragung von Programmierkenntnissen immer schrittweise und oft nur teilweise erfolgt, ziehen es die Werbetreibenden vor, die Unterstützung eines Agenturhändlers zu behalten, der ihnen hilft, die richtigen Entscheidungen zu treffen.
Der Medienhändler ist nicht mehr allein, sondern wird von Profilen begleitet, die unverzichtbar geworden sind
Einige Technologieanbieter (Google, Adobe, Adform...) versuchen, “Full-Stack”-Lösungen anzubieten, die den Vorteil haben, dass alle technologischen Komponenten auf native Weise miteinander kommunizieren. Wenn dies nicht der Fall ist, müssen sich Medienhändler auf Teams von Traffic-Entwicklern verlassen, die Gateways zwischen den einzelnen Tools erstellen.
Wir beobachten auch eine wachsende Rolle der Profile von Big Data-Experten innerhalb der Agenturen. Diese Akteure sind unerlässlich, um sicherzustellen, dass die Mengen an data, die in der Programmierung verwendet werden können, richtig verstanden und den Händlern und Werbekunden zugänglich gemacht werden.
Händler analysieren und entscheiden immer selbst über Optimierungen und Anpassungen, aber Big Data-Analysen ermöglichen es ihnen, viel mehr Dinge zu sehen, viel schneller, um keine Optimierungsmöglichkeiten zu verpassen, insbesondere wenn diese Analysen direkt aktiviert werden können. Ein Trading Desk kann heute nur auf der Grundlage seines Wissens über das programmatische Ökosystem und seiner Expertise als Einkäufer funktionieren. Mehr denn je ist der Beruf zu einer zusammengesetzten Expertise geworden.
Schließlich erfordert die Komplexität der Ökosysteme und die Überschneidung vieler Tools, dass die Agenturen in der Lage sind, die bestehenden Markttools zu verbessern, damit sie relevanter, einfacher zu nutzen und besser miteinander verbunden sind. Innerhalb der Agentur ist der Händler zwar ein echter Trenddetektor, braucht aber andere unterstützende Fähigkeiten. Bei Artefact zum Beispiel widmet sich ein Produktteam der Automatisierung bestimmter zeitaufwändiger Aufgaben mit geringem Mehrwert, die vom internen Trading Desk verwaltet werden (Trafficking, Dashboarding, Optimierungen, data-Segmentierung, Erstellung von Medienzielen usw...)
Die Automatisierung ermöglicht es menschlichen Händlern, strategisch in Fondsprojekte einzugreifen (Messung der Inkrementalität, Testen neuer Technologien, Werbewirksamkeit oder data-gesteuerte Attributionsstudien) und Werbetreibenden, an Effizienz zu gewinnen.
Der Mensch muss eingreifen, um die Grenzen der Maschinen zu überwinden
Auktionsalgorithmen sind so programmiert, dass sie Leistungsziele erreichen, die im Wesentlichen auf dem Volumen der Aktionen (Impressionen, Klicks oder Konversionen) basieren, und das funktioniert recht gut. Auf der anderen Seite muss der Mensch eingreifen, um sicherzustellen, dass dieses hohe Aktionsvolumen in einem für die Marke günstigen Umfeld durchgeführt wird. Hier arbeiten wir insbesondere mit Lösungen für die Messung der Sichtbarkeit, den Markenschutz und die Betrugsbekämpfung und entwickeln interne Lösungen zur Aufdeckung schlechter Werbepraktiken bei Publishern.
Da sich die Algorithmen auf das Volumen konzentrieren, berücksichtigen sie auch nicht die redaktionelle Qualität der Medien, auf denen die Werbekampagnen ausgestrahlt werden. Sie werden dazu neigen, die Verteilung von Kampagnen auf GAFA-Seiten zu maximieren, zum Nachteil von Inhaltsseiten redaktioneller Gruppen wie (Prisma Media, Altice Media, Amaury Media, Lagardère...). GAFAs, die keine Inhalte produzieren, sondern eine massive Monetarisierung von Werbung an riesigen audience-Knotenpunkten ermöglichen, garantieren ein hohes Volumen an Werbemaßnahmen zu einem unschlagbaren Preis.
Trading Desks müssen kohärente Strategien für die Verteilung von Investitionen zwischen so genannten “Long-tail”-Websites und Inhaltsseiten, die als “Premiums” bekannt sind, haben, wobei es nur um die Relevanz des Medienkaufs geht. Die Maschinen sind nicht in der Lage, den Unterschied in der Auswirkung auf die Erinnerung, das Markenimage und die Kaufentscheidung zwischen Werbung, die in einem Premium-Umfeld geliefert wird, und Werbung, die in ein weniger prestigeträchtiges Universum integriert ist, nachzuweisen. Daher können wir uns nicht mit der Analyse zufrieden geben, die die Maschinen für die Entwicklung unserer Strategien liefern.
Schließlich steigern Maschinen die Kapazität und Produktivität von Medienhändlern zum Nutzen der Werbetreibenden
Reine programmatische Ad-Buying-Aufgaben können jetzt weitgehend automatisiert werden, so dass sich die Trading Desks darauf konzentrieren können, den Wert von Medienaktionen zu steigern: mit fortschrittlichen Zuweisungsmodellen zu arbeiten, die Wirkung von Online-Kampagnen in Geschäften zu messen oder die Komplementarität von Kampagnen zwischen verschiedenen Kanälen zu verstehen.
Dank der Technologie und des Fortschritts der KI wird die Rolle des Medienhändlers nicht obsolet, sondern erhält eine strategischere Dimension. Andererseits hebt sich die Bezeichnung “Medienhändler” von der Realität der Position ab, die bereits durch weniger restriktive Klassifizierungen wie Programmatic Consultant oder andere Audience Planner ersetzt wurde.
Dieser Artikel wurde zuerst auf French Media veröffentlicht CB Nachrichten
