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AppNexus lancia la DSP di nuova generazione: si chiama APP ed è “Programmable”

Si chiama APP la prima Programmable DSP sul mercato. L’acronimo sta per AppNexus Programmable Platform, dal nome della società che l’ha creata, AppNexus appunto, che ne ha annunciato il lancio con una nota ufficiale.

La piattaforma sfrutta avanzate tecnologie di machine learning per aiutare le aziende ad eseguire strategie complesse ed altamente customizzate attraverso un’interfaccia utente estremamente semplificata. In particolare, attraverso di essa è possibile fare il setup della campagna, gestirla, calibrarla e ottimizzarla, tutto a un livello più avanzato; APP inoltre fornisce strumenti di attribuzione e identity per campagne people-based e consente agli inserzionisti di acquistare views invece che impression.

Una piattaforma lato acquisto che risponde alle esigenze di un mercato programmatico evoluto, profondamente diverso da quello degli anni passati, quando sono nate le prime DSP, come spiega Brian O’Kelley, CEO di AppNexus: «La maggior parte delle demand side platform oggi non sono molto diverse da quelle costruite nel primo decennio del programmatic, e questo ovviamente è un problema. La prossima generazione di DSP dovrebbe sfruttare il machine learning per gestire in maniera più efficiente un numero ancora più ampio di variabili di campagna, minimizzare gli interventi manuali ed erogare un’ottimizzazione superiore legata ai KPI dell’azienda. Con APP, la prima e unica programmable DSP, i marketer possono impiegare meno tempo nella parte di setup ed erogazione, e dedicarsi così maggiormente a livello strategico sugli aspetti creativi delle campagne, che sono quelli capaci di modificare nelle persone la percezione di un brand».

Il lancio di APP è per AppNexus il culmine di un processo triennale di ricerca e sviluppo, che ha coinvolto oltre 200 ingegneri, data scientist e sviluppatori di prodotto dedicati al progetto.

I servizi di APP includono anche funzionalità per il targeting people-based e per l’attribuzione cross-schermo attraverso customer ID deterministici, nonché un modello di acquisto in cui vengono pagate solo le impression considerate viewable. Inoltre, ha anche uno strumento per l’ottimizzazione del Supply Path, utile quando si opera sull’Open RTB, e uno per l’ottimizzazione automatica del prezzo d’asta, per aiutare le aziende a vincere le aste al prezzo di mercato più adeguato. Infine, grazie all’utilizzo del machine learning, combinato ad un intervento umano, la piattaforma garantisce brand safety e riduzione del rischio di frodi.

Attualmente APP è disponibile in beta chiuso.

AppNexus scelta da Pangaea Alliance come nuovo partner tecnologico

Quella della Programmable DSP non è la sola novità che ha visto protagonista AppNexus in questi giorni. La società infatti è stata recentemente scelta come partner tecnologico da Pangaea Alliance, la coalizione di editori creata nel 2015 dal Guardian insieme ad alcuni tra i maggiori editori internazionali per la creazione di un private marketplace per la vendita delle inventory in programmatic.

Il sito britannico Campaign riporta che AppNexus fornirà a Pangaea soluzioni programmatiche, e che contribuirà, insieme alla coalizione, allo sviluppo di una nuova piattaforma per la pubblicità digitale disegnata per editori premium.

La scelta di AppNexus da parte della coalizione di editori segue la chiusura del rapporto con Rubicon Project. A marzo il Guardian aveva aperto un’azione legale contro Rubicon, accusando l’operatore di non aver reso note delle fee richieste agli advertiser interessati ad acquistare le sue inventory online.

Da Programmatic a Programmable advertising: l’opinione di Gaetano Polignano di Tradelab

Dal Programmatic al “Programmable”. È su questa evoluzione che si è concentrato l’intervento di Gaetano Polignano, Country Manager Italia di Tradelab, al Programmatic Day 2017. Un’evoluzione interpretata come l’inizio di una nuova era. Assodato che la tecnologia c’è, «dobbiamo riuscire a concepirla come flessibile e plasmabile sulle esigenze del singolo cliente», dice Gaetano Polignano ai microfoni di Engage al termine del proprio intervento sul palco della Conference Hall dell’evento.

Grazie a una tecnologia proprietaria, Tradelab è in grado di personalizzare l’analisi di varie fonti di dati e creare algoritmi di “bidding” specifici per diversi brand. Una metodologia illustrata attraverso la case history di Yves Rocher.

Scopriamone i dettagli dalle parole dello stesso manager.

Le 6 tendenze programmatiche del 2017

1. Il programmable rimpiazzerà il programmatic

Nel 2017, la sfida più grande sarà far passare gli inserzionisti più maturi dal programmatic al programmable. Di che cosa si tratta? Il programmable, riposizionando il ruolo dell’uomo rispetto alla potenza del calcolo della macchina, mette fine al dominio del programmatic «100% algoritmo»: il programmatic ha portato grandi novità dal punto di vista dell’automatizzazione e dell’ottimizzazione, ma da quando è entrato sul mercato sono pochi i cambiamenti significativi a cui abbiamo assistito, soprattutto a livello di personalizzazione strategica per i diversi brand. Quello che nel 2017 succederà con sempre maggiore frequenza è la partecipazione attiva dei brand alla costruzione di un algoritmo su misura, personalizzato e personalizzabile, in funzione delle loro conoscenze del target e del mercato, oltre che dei loro obiettivi. Grazie a questi ingredienti, si potrà elaborare un algoritmo su misura che permetterà una personalizzazione del targeting, del prezzo di acquisto e del messaggio. Questa architettura evolutiva sarà poi affinata e arricchita dalle rilevazioni automatiche di attributi supplementari riconosciuti dalle macchine. Inoltre, gli esperti e i professionisti potranno scomporre le performance per attributi, la verifica delle ipotesi effettuate a monte, e arbitrare le scelte della macchina. La complementarietà tra l’esperienza umana (definizione degli attributi discriminanti a priori) e forza di calcolo della macchina (rilevazioni di microsegnali poco intuitivi) permetterà di estrarre tutto il valore dell’acquisto media programmatico.

2. Nuove metriche per le campagne branding

Gestire la notorietà di un marchio in programmatic è una possibilità che piace sia ai publisher che ai Marketing Directors. Tuttavia, nel corso del 2016, questo investimenti si sono dimostrati ancora cauti, malgrado la disponibilità di formati e inventory. Al di la del contesto premium, il programmatic permette oggi agli inserzionisti di pilotare e controllare la durata d’esposizione di ogni utente a ogni pubblicità vista, per generare degli uplift significativi di notorietà e di considerazione presso il loro target. Un passo in avanti più importante, che permette un miglioramento diretto e quantificabile della notorietà e dell’immagine di marca, della considerazione e dell’intenzione d’acquisto. Si noti anche che la crescita recente di questi budget branding testimonia una presa di coscienza globale, favorita da un controllo di un sempre maggiore del metodo di acquisto dell’inserzionista.

3. I brand passano alle tecnologie in-house

Gli inserzionisti più maturi hanno compreso l’importanza dei dati e di utilizzare una propria DMP per la raccolta e l’utilizzo degli stessi a fini commerciali. Nel 2017, alcuni faranno il passo successivo, ossia sposteranno in house il media buying come già hanno fatto numerose aziende all’estero: è il caso di Air France, Procter & Gamble, Netflix, Kellog’s etc. Internalizzare significa soprattutto avere un controllo totale sui propri dati, sulle campagne e sui siti di diffusione. Questo fenomeno porterà nel corso di quest’anno i trading desk e le piattaforme programmatiche a munirsi di unità di Consulting proprio per offrire agli inserzionisti che desiderano compiere questo passo un’assistenza esperta e mirata.

4. Storytelling omnichannel

Negli ultimi anni si è passati dal multidevice al cross-device. Il 2017 sarà finalmente l’anno dell’omnichannel: i micro momenti in cui si suddivide la giornata del consumatore sono infrazionati su innumerevoli device (mobile, computer di casa, computer ufficio, tablet, etc). Nel 2016 abbiamo iniziato a parlare con maggiore cognizione di causa del cross device, effettuato i primi test che hanno dato ottimi risultati, dal 2017 diventerà la regola pianificare campagne omnichannel per seguire l’utente con uno storytelling completo su ogni device in ogni momento della sua giornata, evitando in questo modo il considerevole spreco di impressions che avremmo avuto raggiungendo con lo stesso messaggio la stessa persona più volte al giorno.

5. Cambiamento dei modelli di attribuzione

In un’ottica omnichannel, i modelli di attribuzione in last event – al momento i più utilizzati sul mercato – perderanno progressivamente terreno per lasciare spazio a modelli di attribuzione incrementale. Già nel 2015 noi di Tradelab abbiamo brevettato un nuovo metodo di analisi delle campagne pubblicitarie, Smart Value, che grazie a un metodo di comparazione in AB Test riesce a calcolare il valore incrementare dei differenti canali pubblicitari dando il giusto valore ad ogni canale per strategia, device etc. In questo modo siamo in grado di trarne informazioni importanti per delle ottimizzazioni ad hoc per ogni canale/device/strategia/formato. Nel 2017, questi nuovi sistemi di analisi saranno sempre più richiesti dagli inserzionisti per poter avere una maggiore visione e controllo delle loro campagne marketing.

6. Aumento dei dati condivisi tra inserzionisti e editori

Per trarre vantaggio dai dati, gli inserzionisti hanno capito che quelli che fanno la differenza non sono i dati di terze parti – generici e dalla provenienza incerta – ma che bisogna puntare sui dati di seconda parte, molto più profilati e sicuri. Da dove ricavarli? Dagli editori, che in molti casi sono in grado di vendere segmenti relativi alla propria audience, e dagli inserzionisti. Non sono pochi gli inserzionisti che hanno deciso di monetizzare il loro capitale dati vendendoli a inserzionisti terzi o gestendo con loro degli accordi privati per l’utilizzo degli stessi. Carrefour, Amazon, LinkedIn, EDreams, tra gli altri, hanno iniziato dall’anno scorso a vendere i propri dati ad altri inserzionisti con ottimi risultati. Nel corso del 2017 la percentuale di inserzionisti attivi su questo fronte aumenterà, creando in alcuni casi un commercio, in altri un vero e proprio baratto di dati sull’utenza raggiungendo una granularità estrema del targeting. Infine, questa monetizzazione dell’audience lato publisher rappresenta un notelvole passo avanti rispetto alla valorizzazione degli utenti contro lo spam e la tentazione degli adblocks. In effetti, monetizzando la propria audience e non solo il proprio sito, il publisher può alleviare l’esposizione pubblicitaria online degli stessi, perché questi rappresentano per lui una nuova fonte di reddito.

Michael Rubenstein, AppNexus: «Liberiamo i dati per realizzare la promessa del programmatic»

Il Programmatic è morto, il “Programmable” ha preso il sopravvento“: E’ la sentenza provocatoria emessa qualche tempo fa dal management di AppNexus, una delle maggiori società di ad tech al mondo.

Il senso, riassumendo, è questo: il programmatic è una tecnologia obsoleta costruita per un’internet “unidimensionale”, ma del tutto insufficiente per l’ecosistema dinamico dei mezzi e dispositivi di oggi, per cui occorre entrare in un’altra dimensione: quella del “programmable”, appunto, in cui la sfida per le marche è quella di costruire interazioni coerenti con gli individui muovendosi attraverso un sistema mediatico complesso fatto anche di streaming video e musicale, di chat, dei giochi interattivi, dell’internet of things e della realtà virtuale.

Tutto ciò dovrebbe tradursi in una maggiore conversazione con il target, una migliore esperienza del cliente e, in definitiva, inserzionisti più felici. Ma siamo davvero entrando in una nuova era?

Sì secondo Michael Rubenstein, presidente di Appnexus, che ha aperto il programma della Debate Hall del Dmexco 2016 in un confronto sul tema che ha coinvolto anche Norm Johnston di Mindshare, Dan Taylor di Google e Ivan Guzenko di SmartyAds.

«Il programmatic è nato per risolvere un problema», quello della monetizzazione dell’invenduto, ma «quello che abbiamo davanti è totalmente diverso», ha detto Rubenstein. «Quella che noi chiamiamo “Programmable era” presuppone un approccio completamente differente da qualsiasi cosa abbiamo fatto fino ad ora. La sfida è quella di usare la tecnologia che abbiamo a disposizione per attivare conversazioni Une-to-One con i consumatori».

«Tutto questo – ha aggiunto il presidente di Appnexus – è possibile se i creatori di messaggi pubblicitari sono in grado di indirizzare la pubblicità per ora, il luogo e le esigenze personali, attraverso sistemi di apprendimento profondi, basati sui dati. Usare i dati è l’unico modo per arrivare a questo obiettivo, guardando alla pluralità di mezzi, ai miliardi di consumatori e alla grande quantità di brand che competono per raggiungerli».

Tra il dire e il fare, tuttavia, ci sono di mezzo i walled garden: molte società – prime tra tutte Google e Facebook – dispongono di un bacino enorme di dati, ma non sono affatto “permeabili” in termini di informazioni restituite alle aziende. Secondo Rubenstein, «Permettere ai dati di circolare tra le varie piattaforme è la grande sfida per realizzare la promessa iniziale del programmatic. Nella Programmable era, un advertiser non deve essere bloccato in una singola Dsp o Dmp. Se chiediamo alle persone del pubblico qui presente se ritengono che il futuro del marketing abbia a che fare con la possibilità di usare i dati per dare vita a conversazioni one-to-one, risponderebbero al 100% di sì. Quindi, dobbiamo uscire dagli steccati, e aiutare le aziende a fare questo».

Un ultima battuta è sulla creatività e sul compito delle agenzie pubblicitarie. «Hanno ancora un ruolo fondamentale, ma anche nella creatività i dati possono aiutare a prendere le decisioni migliori, e dobbiamo creare le infrastrutture per metterli a disposizione anche a loro. Sarei stupito se nell’arco dei prossimi 5 anni non ci fossero dei data-specialist all’interno dei team creativi».

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