광고 산업은 항상 최신 트렌드로 소비되어 왔습니다. 마케터와 대행사가 그들을 창조하려고 노력하는 데 더 나은 시간을 소비한다는 점을 감안할 때 이것은 놀랄 일이 아닙니다. 그러나 광고의 어떤 것도 최근 몇 달 동안 프로그래밍 방식의 구매보다 더 많은 화제를 불러 일으키지 않았습니다. 기술 지원 자동 구매에 규칙을 적용하여 광고 인벤토리를보다 효율적으로 구매하면 마케터가 침을 뱉습니다. 그리고 그들은 돈을 입이있는 곳에 넣고 있으며, 세계 최대의 광고주 중 일부는 내년에 디지털 지출의 75 %를 프로그래밍 방식의 구매로 전환 할 계획이라고합니다.

모든 행복감 중에서 중요한 질문이 나타났습니다 : 프로그래밍 방식으로 구입 한 브랜드 광고의 효과를 측정하는 방법. 이것은 직접 응답 광고에 대해 매우 간단합니다 - 수년간 사용 된 동일한 활동 기반 조치 (예 : 클릭 스루, 뷰)가 여전히 적용되며 프로그래밍 방식의 플랫폼과 거래 데스크는 마케팅 담당자의 워크 플로우에 원활하게 통합하는 환상적인 작업을 수행했습니다. 그러나 브랜드 광고는 효율성에 대한 전통적인 척도 (광고, 공명, 그들이 얼마나 효과적으로 참여했는지, 반응 - 그들이 응답으로 한 것)에 대한 전통적인 척도가 결과를 수립하고 해석하는 데 더 많은 수동 개입을 필요로하기 때문에 더 복잡합니다.이 모든 것이 프로그래밍 방식의 구매가 처음부터 제공하는 효율성을 상쇄 할 수 있습니다.

프로그래밍 방식의 구매에 종사하는 브랜드 광고주가 알고리즘이 작업을 수행하고 효율성 측정에 대한보다 주기적이고 반응적인 검사로 전환하도록하려는 유혹이 강합니다. 결국, 플랫폼과 트레이딩 데스크의 알고리즘을 통해 마케터가 구매 결정에 참여하는 적절한 잠재 고객에게 도달 할 수 있다면 구매 후 측정이 얼마나 중요합니까? 비유를 그리기 위해, 백만 번째 자율 주행 자동차를 받았고 이전 자동차 중 어느 것도 추락하지 않았다면, 백미러가 목적지까지 당신을 털어 낼 때 얼마나 잘 작동하는지 평가하기 위해 백미러를 항상 응시 할 것입니까?

프로그래밍 방식의 구매는 방정식의 양면에서 효율성을 제공하기 때문에 마케팅 담당자에게는 매력적인 생각입니다 - 미디어 구매의 효율성을 높이고 사실 이후에 그 효능을 확인하거나 확인하는 데 많은 투자를 할 필요가 없습니다. 그러나 그것은 결함이있는 생각이며 마케팅 담당자 캠페인의 성공을 위태롭게 할 수 있습니다. 핵심 브랜드 목표에 초점을 맞춘 건전하고 독립적 인 측정은 프로그래밍 방식이 아닌 구매 환경에서 모든 비트만큼 중요합니다.

이것은 여러 가지 이유로 사실입니다.

첫째, 고급 잠재 고객 식별이 구매 후 측정의 도달 요소를 다소 이중적으로 만든다는 데 동의하더라도, 위에서 설명한 이유로 프로그래밍 방식 구매는 캠페인의 "공명"및 "반응"측면을 확인하는 데 아무런 도움이되지 않습니다. 이것은 브랜드와 직접 응답 광고의 차이가 실제로 물린 곳입니다. 광고에 노출 된 사람들은 그것을 기억합니까? 광고 자체를 기억하더라도 메시지를 기억합니까? 광고 된 제품이나 브랜드에 대해 다른 방식으로 생각하는 것이 그들에게 영향을 미치고 있습니까? 그들은 궁극적으로 구매할 가능성이 더 큽니까? 그들이 제품에 대한 시장에있는 누군가의 프로필에 맞을 수도 있지만, 일단 노출되면 그것을 구입 했습니까? 공명과 반응에 대한 질문을 무시하는 것은 병에 (가상) 메시지를 보내는 것과 같습니다. 아마도 당신은 의도 한 수신자의 방향으로 그것을 던지고 있을지 모르지만 메시지가 실제로 어떤 영향을 미치는지 알 수있는 방법이 없습니다.

둘째, 도달 목표를 달성하는 데 프로그래밍 방식의 구매의 높은 효능에 대한 주장이 일관되게 신뢰할 수 있다는 것은 분명하지 않습니다 : 초기 약속 때문에 이전의 많은 핫 광고 트렌드와 마찬가지로 프로그래밍 방식의 구매는 기술 회사, 대행사, 광고 네트워크, 가장자리를 찾는 게시자에 이르기까지 플레이어의 파도를 끌어 들였습니다. 이것은 알고리즘을 통해 광고를 지시하는 것뿐만 아니라 규모를 구축하기 위해 프로그래밍 방식의 모델을 만든다는 사실의 피할 수없는 문제입니다. 이렇게 하면 필연적으로 어느 정도의 정확성을 희생하게 됩니다. 놀랍지 않게도, 온라인 캠페인 등급 결과 (OCR은 인구 통계 학적 그룹에 의한 캠페인 잠재 고객의 사후 거래, 기내 측정)를 분석 한 결과, 프로그래밍 방식으로 구입 한 일부 재고가 원하는 잠재 고객 배달 비율을 업계 표준보다 낮춘다는 것을 알 수 있습니다. 이 경우 측정은 모델이 가치가 있도록 지불하는 가격에 충분히 정확한지 여부를 결정하는 척도가됩니다.

셋째, 종종 광고 인벤토리 및 잠재 고객 데이터의 집계와 관련된 복잡한 회사 체인이 있습니다. 이로 인해 마케터와 다른 사람들이 프로그래밍 방식의 구매 성과를 향상시키기 위해 약한 링크를 식별하기가 어렵습니다. 우리는 많은 플랫폼과 거래 데스크가 OCR을 사용하여 서로 다른 공급자 및 공급 업체를 평가하는 진단을 실행하고 결과적으로 성능을 최적화하기위한 조치를 취하는 것을 보았습니다. 측정은 프로그래밍 방식의 구매를 개선하는 핵심 원동력이며 무의미한 것이 아니라는 것이 밝혀졌습니다.

넷째, 프로그래밍 방식의 구매의 자동화 된 특성은 투명성과 책임을 중요하게 만듭니다. 컬트 영화 고전 "오피스 스페이스"에서 슬랙커 밴드는 컴퓨터 세계에서만 가능한 Initech가 처리 한 각 거래에서 한 푼도 디지털 방식으로 사이펀하는 코드를 작성하여 작은 재산을 "벌"습니다. 이 절차가 현실 세계에 적용되었다는 많은 소문이 있습니다. 아무도 검증되지 않았지만, 아이디어는 규칙 기반의 자동화 된 시스템에 관해서는 두 가지 중요한 것을 불러 일으 킵니다 : 하나, 체크되지 않은 채로 남겨두고, 알고리즘 프로토콜에서 "꺼진"것은 일반적으로 반복해서 반복되어 작은 문제를 매우 빨리 큰 문제로 바꿉니다. 둘째, 항상 시스템 게임에 인센티브를 부여하는 일부 플레이어가있을 것이며, 기술적 복잡성은 그들의 동맹입니다. 온라인 광고 검증의 선구자 인 Integral Ad Science의 분석에 따르면 오늘날 업계 수준의 사기 및 가시성은 기존 구매보다 프로그래밍 방식의 구매 공간에서 더 나쁩니다 (성능은 공급자에 따라 크게 다르지만).

이러한 모든 이유로 독립적 인 타사 잠재 고객 측정은 전통적인 종류와 마찬가지로 프로그래밍 방식의 구매로 구동되는 캠페인에 중요합니다.

프로그래밍 방식의 구매 환경에서 측정은 무엇을 의미합니까? 분명히 프로그래밍 방식의 구매는 전통적인 광고 구매와는 완전히 다른 프로세스입니다. 따라서 전통적인 측정 프로세스를 프로그래밍 방식의 구매로 가져 오는 것만으로는 성공하지 못합니다. 필요한 것은이 새로운 프로세스의 워크 플로우에 맞는 측정입니다.

그러나 프로그래밍 환경에서 실행 가능한 측정은 다음을 수행해야 합니다.

처음부터 프로그래밍 방식의 구매에 사용되는 모델링보다 더 정확하고 안정적이어야합니다. 모든 측정 시스템에는 오차 한계가 있습니다. 따라서 측정이 마케팅 담당자에게 유용하기 위해서는 프로그래밍 방식 사전 트랜잭션에서 제공되는 정보보다 더 신뢰할 수있는 정보 소스가되어야합니다.

캠페인 과정에서 조치가 취해질 수 있도록 충분히 빨리하십시오. 측정에서 캠페인 후 결론을 도출하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 기내보고 및 실행 가능성은 캠페인의 투자 수익 (ROI)에 흠집을 내는 데 가장 중요합니다. 즉, 캠페인 성과에 대해보고하기 시작할 때 리드 타임을 최소화하고 마케팅 담당자가 조치를 취하고 개입 결과를 볼 수 있어야하는 경우 그 이후로보고해야합니다.

조치를 취할 특정 영역을 식별하기에 충분히 세분화하십시오. 가장 광범위한 수준에서 캠페인의 성과를 보고하는 것만으로는 충분하지 않습니다. 이러한 보도는 미디어 구매자와 판매자 간의 유용한 성과 토론으로 이어질 수 있지만 비행 중 캠페인에 대한 배당금은 산출하지 않습니다.  다양한 잠재 고객, 배치 및 크리에이티브에 대한 "휴식"을 보여주는 보고는 마케팅 담당자가 무엇이 작동하고 있지 않은지 정확히 파악할 수 있도록 하는 데 필요합니다.

마케터가 달성하고자하는 근본적인 목표를 해결하십시오. 브랜드 광고의 경우, 캠페인의 도달 범위, 공명 및 반응 측면에서 마케팅 ROI를 평가하는 데 도움이되는 측정은 다른 경우와 마찬가지로 프로그래밍 방식의 모든 측정 노력의 중심이되어야합니다.

쉽게 액세스 할 수 있습니다. 측정 보고를 수동으로 검토할 수 있는 지저분한 사용자 인터페이스를 갖추는 것만으로는 충분하지 않습니다. 측정이 캠페인 간에 확장되고 결과를 최적화를 위해 개별 캠페인으로 다시 공급하려면 안정적이고 강력한 API가 필수적입니다.

독립적이고 편견이 없어야 한다. 위에서 언급했듯이 프로그래밍 방식의 자동화 된 특성은 시스템을 게임하는 것이 지속적인 관심사라는 것을 의미합니다. 의심 할 여지없이 대다수의 플레이어가 보드 위에서 행동합니다. 모든 것이 그렇게 하도록 보장하는 유일한 방법은 독립적인 타사 측정을 통해서입니다.

측정은 마케팅 노력을 강화하려고 노력하며 방해하지 않습니다. 신뢰할 수있는 측정을 통해 프로그래밍 방식의 플레이어는 현재 입력 및 모델을 평가하고 더 나은 입력 및 모델을 구축 할 수 있으므로 프로그래밍 전략의 핵심에있는 기본 자산을 향상시킬 수 있습니다. 측정은 또한 업계가 브랜드 참여와 관련하여 브랜드 참여와 직접적인 대응을 주도하는 데 초점을 맞추기 시작한 프로그래밍 방식 모델의 효과를 평가하는 데 도움이 될 것입니다. (실제로 브랜드 참여도가 낮아질 가능성은 현재 프리미엄 비디오 콘텐츠와 관련된 높은 수준의 재고에 대한 중요한 장애물입니다. "프로그래밍 방식") 궁극적으로, 신뢰할 수 있는 측정은 프로그래밍 방식의 구매가 잠재력을 최대한 발휘하는 데 도움이 될 수 있으며, 따라서 이를 추구하는 사람들이 상당한 이점을 구축하는 데 도움이 될 수 있습니다.