Supply Path Optimization (SPO) kommt im Rahmen von Programmatic Advertising zum Einsatz. Das dynamische Entscheidungsmodell ermöglicht dem Einkäufer von programmatischem Werbeinventar den direkten und besten Pfad zur jeweils angebotenen Impression zu identifizieren.
Programmatic Advertising versetzt Publisher und Werbungtreibende in die Lage, zielgenaue Werbebotschaften in Echtzeit auszuspielen. Durch die Verbreitung von Header Bidding und den wachsenden Möglichkeiten für Publisher, mehrere Technologien an die Wertschöpfungskette anzudocken, ist der programmatische Werbemarkt sehr komplex geworden. Header Bidding ist zwar eine enorme Verbesserung gegenüber der traditionellen Wasserfallmethode, hat aber auch seine eigenen Herausforderungen und Ineffizienzen. Header-Bidding-Anfragen werden von den Publishern an mehrere Supply-Side-Plattformen (SSPs) gesendet, diese können die Anfragen an jeweils dieselben DSPs weiterleiten, wodurch sich die exakt gleiche Anzeigenanfrage vervielfacht. Einkäufer von Werbeinventar versuchen in der Regel den effizientesten Weg zu finden, um ihre Anzeige auf der Website des Publishers zu schalten. Allerdings führen viele verschiedene Wege zum Inventar, oft zu unterschiedlichen Preisen und mit unterschiedlichem Mehrwert, beispielsweise transparente Gebühren und Sichtbarkeitsmessungen.
Ein Beispiel: Ein Sportschuhhersteller möchte mit seiner Werbung auf einer bestimmten Homepage für Sport und Fitness Frauen ansprechen, die Marathon laufen. SSP Nummer eins bietet für besagte Homepage nur Video-Inventar an. Die nächste SSP hat die gesuchte Domain verfügbar, allerdings über verschiedene Reseller. SSP drei und vier scheinen eine direkte Beziehung zum Publisher zu haben und die Bedürfnisse erfüllen zu können, haben allerdings intransparente Gebühren. Der richtige Weg ist somit zunächst unklar und die Anzahl der verschiedenen Kanäle, über die auf ein bestimmtes Inventar geboten werden kann, groß. Zusätzlich kann es dazu kommen, dass ein Werbetreibender über unterschiedliche SSPs auf ein und dasselbe Inventar eines Publishers bietet. In diesem Fall bietet er unwissentlich gegen sich selbst und erzeugt einen künstlichen Wettbewerb, der den Preis in die Höhe treibt.
Ob auf Inventare nun eine Supply Path Optimierung angewandt werden soll oder nicht, bestimmen unterschiedliche Faktoren. Technologieplattformen verwenden Algorithmen, die nach Art des Inventars (Web, App), Media-Typ (Video, Native, Display), Domain sowie Geografie clustern. So lassen sich besondere Komponenten im Inventar von Publishern identifizieren. Zusätzliche Metriken können verwendet werden, um den Pfad besser zu verstehen und das Inventar einzustufen, zum Beispiel Impression Requests, eTKP, Sichtbarkeitsmessungen, Diskrepanzen und die Gewinnrate von Geboten. Unter Berücksichtigung dieser Variablen bestimmt SPO den Weg für den genannten Sportschuhhersteller, der seine gewünschte Zielgruppe mit dem besten Preis und niedrigen Gebühren erreicht. SPO ist ein Einsatzgebiet von Machine Learning, das dem Trader von digitaler Werbung, Microoptimierungen in der Kampagnensteuerung abnimmt.
Bildmaterial (Quelle: Xandr):
Supply Path Optimization (SPO) ist ein dynamisches Entscheidungsmodell und ermöglicht dem Einkäufer von programmatischem Werbeinventar, den direkten und besten Pfad zur jeweils angebotenen Impression zu identifizieren.
