Intelligentere und skalierbarere Transaktionen im Bereich Streaming-TV ermöglichen
Überblick
Beim Streaming-TV werden Werbespots in der Regel in Pods ausgestrahlt, einer Abfolge mehrerer Werbespots, die zusammen gezeigt werden, ähnlich wie bei herkömmlichen Werbepausen. Obwohl dieses Format den Zuschauern vertraut ist, hat sich seine Umsetzung in programmatischen Umgebungen als technisch anspruchsvoll erwiesen.
In den meisten programmatischen Streaming-Transaktionen werden diese Ad Pods in mehrere einzelne Bid-Möglichkeiten aufgeteilt, wobei jeder Slot als eigenständige Impression behandelt wird. Beispielsweise kann eine 90-sekündige Werbeunterbrechung separate Requests für 15- oder 30-sekündige Slots generieren, ohne dass angegeben wird, dass sie zum selben Pod gehören.
Dieser Ansatz ist nach wie vor weit verbreitet, stellt DSPs und Buyer jedoch vor Herausforderungen in Echtzeit:
- Erhöhte Anzahl von Abfragen pro Sekunde (QPS): Pauschale Requests fluten die Supply Chain mit zahlreichen Bid Requests und belasten die DSP-Infrastruktur unnötig.
- Duplizierung von Creatives: Ohne vollständige Transparenz über den Pod können DSPs unbeabsichtigt dieselbe Anzeige für mehrere Slots einreichen, was zu Ablehnungen seitens der Publisher führt.
- Begrenzter Kontext: Ohne Daten auf Pod-Ebene wie beispielsweise die Dauer können Buyer keine fundierten Entscheidungen treffen, was zu Effizienzverlusten und einer Verringerung des Medienwerts führt.
Diese Ineffizienzen schränken derzeit den Umfang und die Leistung programmatischer Streaming-Kampagnen ein und verdeutlichen den dringenden Bedarf an einer intelligenteren und skalierbareren Lösung.
Lösung
Um den zukünftigen Anforderungen von Streaming-Buyern gerecht zu werden, hat StackAdapt proaktiv eine Partnerschaft mit Index Exchange geschlossen, um Ad Podding zu implementieren, einen modernen, standardbasierten Ansatz für die Abwicklung von Video-Werbeunterbrechungen in programmatischen Umgebungen. Als einer der Hauptmitwirkenden an der OpenRTB 2.6-Spezifikation hat Index Exchange dazu beigetragen, die Ausführung von Pod-Transaktionen im gesamten Ökosystem zu definieren.
Anstatt mehrere isolierte Impressionen auszugeben, ermöglicht Ad Podding ein intelligenteres, strukturiertes Request-Modell, das StackAdapt schnell übernommen hat, um die Entscheidungsfindung und Skalierung zu optimieren. Dadurch konnte StackAdapt Folgendes erreichen:
- Konsolidierte QPS durch die Erfassung mehrerer Opportunities in einer einzigen optimierten Transaktion, wodurch die Belastung der Infrastruktur erheblich reduziert und die Reaktionsfähigkeit in Spitzenzeiten verbessert wird.
- Verbesserung der Intelligenz von Bids durch vollständigen Kontext auf Pod-Ebene, wodurch präzisere Gebotsstrategien, eine bessere Ausrichtung der Creatives und die Durchsetzung einer Wettbewerbsdifferenzierung ermöglicht werden.
- Vermeidung kreativer Duplikate durch dynamische Logik und erweiterte Deduplizierung, wodurch die Kampagnenqualität verbessert und Reibungsverluste für Streaming-Publisher reduziert werden.
Ergebnisse
Nach der Implementierung von Ad Podding konnte StackAdapt bei allen wichtigen Kennzahlen innerhalb des Index Exchange-Inventars deutliche Zuwächse verzeichnen:
- 25 % Steigerung der Gewinnquote in Spitzenzeiten durch strategischeres, pod-bewusstes Bidding
- 39 % durchschnittliche Reduzierung kreativer Duplikationsfehler, wodurch die Anzeigenqualität und die Liefergenauigkeit verbessert werden
- 71 % durchschnittliche QPS-Einsparungen, wodurch StackAdapt mehr Bidding Opportunities für seine Marken- und Agenturpartner unterstützen kann
Dank dieser Vorteile konnte StackAdapt intelligenter skalieren, einen höheren Kampagnendurchsatz erzielen und sicherstellen, dass Buyer stets zuverlässig auf hochwertige Streaming-Inventare zugreifen können.
„Wir bei StackAdapt sind seit jeher davon überzeugt, dass die Optimierung der Effizienz von Streaming-TV mehr erfordert als nur die Anpassung an den Status quo – es ist notwendig, die Zukunft mitzugestalten. Aus diesem Grund haben wir uns frühzeitig mit Index Exchange zusammengetan, um das Pod Bidding zu implementieren.“
Greg Joseph, VP of Inventory Development
StackAdapt
„Indem wir uns von pauschalen Request-Strukturen verabschiedet und Transparenz auf Pod-Ebene eingeführt haben, konnten wir nicht nur die Belastung der Infrastruktur reduzieren und die Bid-Qualität verbessern, sondern auch die Voraussetzungen für einen skalierbareren, intelligenteren Einkauf schaffen – insbesondere in wertintensiven Momenten wie Live-Sportveranstaltungen“, so Greg Joseph, VP of Inventory Development bei StackAdapt. „Dies ist ein Erfolg für unsere Teams, für unsere Partner und für das gesamte programmatische Ökosystem.“
Kontaktieren Sie uns, um zu erfahren, wie unsere Ad-Podding-Lösung die Effizienz Ihrer Kampagnen verbessern und die Leistung in großem Maßstab maximieren kann.
