Pazar, Aralık 22, 2024

İlgili İçerikler

Bu hafta gündemdekiler

Programatik 2017 yılında makine öğrenimi ile gelişecek

programatik rtb house globaltechmagazineSon yıllarda programatik satın alma yöntemi, reklamcılık sektörü için oyunu değiştiren teknoloji oldu. ZenithOptimedia’nın Programatik Pazarlama Öngörülerine göre, bu alanın 2017 yılında yüzde 31 oranında büyümesi bekleniyor. Hem de sosyal medya (yüzde 25) ve online videodaki (yüzde 20) büyüme hızını geride bırakacak.

Dun & Bradstreet raporuna göre, B2B pazarlamacılarının yaklaşık yüzde 70’i, 2017 yılında programatik reklam harcamalarını artırmayı planlıyor. Türkiye’de de programatik harcamalarının arttığı görülüyor. IAB Türkiye’nin verilerine göre, 2016’nın ilk yarısında programatik harcamaları bir önceki yıla göre yüzde 435 artış göstererek 164 milyon liraya ulaştı.

Peki, reklamverenler programatik sistemin avantajlarından en verimli nasıl yararlanabilirler? Dünya çapında derin öğrenme algoritmalarıyla yeniden hedefleme teknolojileri sağlayan RTB House, 2017 yılının 2 önemli programatik trendini açıklıyor.

#1 “Header Bidding” Açık Artırma İşlemlerini Dönüştürecek

Header bidding (ya da pre-bidding) yayıncıların hangi iş ortağıyla çalışmasına daha iyi karar vermesine yardımcı oluyor.

Uzun süredir reklam satın almalarında standart haline gelen “şelale” (waterfall) açık artırmaların aksine “header bidding” tüm tekliflerin tek seferde yapılması anlamına geliyor. Bu sayede yayımcının reklam envanterine çok daha demokratik bir erişim sağlanarak, hem yayıncı hem de reklamveren için kazan-kazan modeli ortaya çıkartıyor. Fiyat genellikle yükselirken, yayıncılar daha fazla para kazanabiliyor. Aynı zamanda reklam verenler de en çok istedikleri envanterden daha fazlasını elde edebiliyorlar.

Geleneksel şelale yönetiminde, yayıncılar iş ortaklarını seçme şansına sahip olmuyorlar, geçmişte toplam ne kadar harcadıklarına göre sıralanmalarını kabul etmek durumunda kalıyorlar. Daha fazla harcamış olan daha üst sırada yer alıyordu. Bir gösterim açık artırmaya çıktığında, ilk olarak en üsttekine iletiliyor, eğer teklif karşılanmazsa aynı gösterim bir sonraki iş ortağına sunuluyor. Bu süreç herhangi bir iş ortağı uygun teklifi yapana kadar devam ediyor. Ancak bu süreçte yayıncılar her zaman gösterimlerinin gerçek karşılığını alamıyorlar. Aynı zamanda reklam verenler de istedikleri gösterim için eşit şartlarda teklif sunma olanağı yakalayamıyorlar. İşte bu sebeple “header bidding” yöntemi yaygınlaşıyor.

OpenRTB Group’un üyeleri gibi IAB tarafından da vurgulanan bu trendin daha büyük ölçekte kullanılması için çalışmalar sürüyor. Çalışmaların sonunda header bidding’in, reklamcılık çözümleri, cihazlar ve platformların tamamını kapsayan dijital medyanın ticaretini otomatize eden açık protokole dahil edilmesi hedefleniyor.

Teknolojideki gelişmeler sayesinde 2017 yılında header bidding daha önce hiç olmadığı kadar erişilebilir olacak. Reklam verenler daha düşük maliyetlerle istedikleri gösterimlere ulaşabilecekken, yayıncılar da envanterlerinde çok daha fazla kârlılık elde edebilecekler.

#2 Derin Öğrenme Yeniden Hedeflemenin Çıtasını Yükseltecek

Juniper Research’ün araştırmalarına göre, RTB ağlarının da daha etkin kullanılmasını sağlayan makine öğrenim algoritmaları, bu yıl yaklaşık 3,5 milyar dolarlık iş hacmi oluştururken, bu rakam 2021 yılında 42 milyar dolara çıkacak.

Makine öğrenimi temelli algoritmaların en önemli uzantılarından biri olan derin öğrenme, 2016’da önemli bir çıkış yapmakla birlikte 2017 yılında da yenilikçi reklam verenlerin gözdesi olacak. Derin öğrenme yazılım sektörünün ötesinde resim ve ses tanıma gibi birçok farklı alanda kullanılıyor.

Derin öğrenme metotları sayesinde reklam verenler, kullanıcı davranışlarını öngörebiliyor, satın alma ihtimallerini ölçebiliyor ve değer hesaplamasını çok daha isabetli şekilde yapabiliyorlar. 2017 yılında reklam verenler, derin öğrenmeden gücünü alan programatik satın alma ve satış işlemleri ile daha yüksek dönüşüm değeri elde ederken, yüksek bütçelere çıkmadan çok etkili reklam kampanyaları yürütebilecekler.

Teknoloji Makaleleri