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Chalice und Canvas Worldwide zu Performance, benutzerdefinierten Algorithmen und Programmatic Innovation
Willkommen bei Innovators Unscripted, einer Reihe, in der wir ungefilterte Einblicke von einigen der innovativsten Stimmen der heutigen Werbebranche präsentieren. Adam Heimlich, CEO von Chalice, und Sally Lee, VP Programmatic bei Canvas Worldwide, sprechen über die Steigerung der Performance von Programmatic Advertising durch KI und benutzerdefinierte Algorithmen.
Das folgende Videotranskript wurde aus Gründen der Übersichtlichkeit leicht überarbeitet.
Wie arbeitet Canvas Worldwide heute mit Marken zusammen, um benutzerdefinierte Algorithmen für Werbekampagnen zu nutzen? Was kannst du jetzt tun, was du vorher nicht konntest?
Sally Lee: Wir konnten unseren Ansatz zur Verwendung benutzerdefinierter Algorithmen mit zusätzlichen Datensignalen weiterentwickeln und diesen noch besser anpassen. Beispielsweise arbeiten wir eng mit Chalice zusammen, um sicherzustellen, dass wir diejenigen sind, die Dateneingaben kuratieren und dass wir verstehen, was in die Algorithmen einfließt.
„In Bezug auf Algorithmen herrscht heute mehr Transparenz und Autonomie als in der Vergangenheit.“
Warum ist der Zugriff auf umfangreiche Log-Level-Daten so wichtig, um die hohen Performance-Erwartungen der Werbetreibenden von heute zu erfüllen?
Adam Heimlich: Die Technologie hat sich in den letzten Jahren stark verbessert, aber die Innovationen auf dem programmatischen Markt hielten nicht mit dem technologischen Fortschritt Schritt. Nun wurde bekannt, dass dies zum Teil auf Monopole in diesem Bereich zurückzuführen ist. Es gibt noch andere Gründe – keine guten Gründe –, aber Faktoren wie Monopole haben den Fortschritt im Bereich der Programmatik verlangsamt.
Derzeit, im Jahr 2025, werden viele neue Technologien auf den Markt gebracht. Dazu gehört auch die Fähigkeit, viel größere Datenmengen zu verarbeiten. Wenn man mehr Daten verarbeiten kann, kann man detailliertere Daten betrachten.
„Früher wurden Vorhersagen anhand großer Zielgruppensegmente und ganzer Domains mit Tausenden von Seiten getroffen. Wenn man jedoch jedes einzelne Mitglied der Zielgruppe und jede einzelne Seite im Internet berücksichtigt, werden die Vorhersagen immer genauer.“
Paul Zovighian: Bessere Vorhersagen, mehr Effizienz. Ich kann auch sagen, dass wir schon seit Jahren Log-Level-Feeds anbieten, aber heute werden sie mehr denn je genutzt. Man verfügt nun tatsächlich über die erforderlichen Modelle und Kompetenzen, um all diese Daten zu verarbeiten.
Adam, du hast deine Lösung auf der Index Marketplaces Plattform in Container gepackt. Welche Chancen ergeben sich dadurch für dein Unternehmen bei Chalice und für deine Kunden?
AH: Die Chance, die wir gesucht haben – vor allem für Sally und ihre Kunden – war, genauer zu werden. Wie gesagt, Domains können Tausende von Seiten haben und wir wollten unbedingt einzelne Seiten abbilden können.
„Die Idee war, Kunden im Markt anhand der von ihnen besuchten Seiten zu finden, nicht nur anhand ihrer IDs.“
Es gibt viele Umgebungen, in denen keine IDs verwendet werden, und IDs sind in vielerlei Hinsicht eingeschränkt. Also haben wir nach Möglichkeiten gesucht, auf einzelne Seiten zu bieten und diese zu bewerten, was die DSPs nicht anbieten, zumindest nicht der DSP, den Sally verwendet hat.
Wir haben aus rein praktischen Gründen eine Partnerschaft mit Index Exchange geschlossen, um diese Möglichkeit zu nutzen. Die containerisierte RTB hebt jedoch noch viele weitere Einschränkungen auf. Diese Technologie sorgt auf viele weitere spannende Arten für Effizienzsteigerungen, und die Roadmap sieht noch weitere Fortschritte vor. Man sollte es als eine effizientere Art der Abwicklung betrachten, die Einschränkungen beseitigt. Dieses Beispiel, wo man statt zur Domain direkt auf Seiten URLs geht, ist das erste und ein gutes Beispiel.
PZ: Ich hab das schon mal gesagt und es klingt vielleicht abgedroschen, aber du nimmst eher ein Skalpell als einen Vorschlaghammer, um Feinheiten zu optimieren. Das finden wir super.
Es gibt viel Wirbel um das Thema Curation. Was wird hier immer noch oft falsch verstanden?
SL: Im programmatischen Bereich war Curation schon immer Teil des Prozesses. Schon vor sieben Jahren haben wir Deals kuratiert.
AH: Händisch.
SL: Händisch. Der Unterschied ist jetzt, wie Adam sagt, dass alles viel automatisierter läuft.
„Wir können jetzt mehr Echtzeit-Datensignale einspeisen, um sicherzustellen, dass wir die Curation in Echtzeit auf Basis komplexerer Parameter durchführen.“
Es geht also nicht nur um Curation auf Basis von beispielsweise Nachrichtenseiten, sondern um die einzelnen Seiten dieser Websites und die dort verfügbaren Inhalte.
AH: Sally zeigte die positiven Seiten der Curation auf. Aber Curation hat auch eine Schattenseite, weil sie wieder versteckte Margen auf den Markt bringt, nachdem wir die letzten fünf oder sieben Jahre damit verbracht haben, diese zu beseitigen. Während man in den meisten Agenturen mit einer nicht offengelegten Buy-Side-Marge nicht durchkommt, gibt es jetzt all diese Curation-Häuser, die mit nicht offengelegten Sell-Side-Margen davonkommen. Das ist echt schade und ich denke, es wird noch ein paar Jahre dauern, bis das Problem gelöst ist. Das könnte echt viel effizienter sein, aber leider wird es genutzt, um Kosten und Gebühren zu verstecken.
PZ: Als Plattform wollen wir immer sichergehen, dass wir diese Kontrolle haben, damit Unternehmen die Wahl haben, transparent zu sein und genau zu sagen, was hinter den Kulissen passiert.
Sally, kannst du uns eine Erfolgsgeschichte erzählen? Welche Ergebnisse hast du durch die Aktivierung von benutzerdefinierten KI-Modellen auf der Sell-Side erzielt?
SL: Alle Fragen, die du gestellt hast, haben zu dieser Frage geführt. Wir hatten kürzlich großen Erfolg mit einem neuen Produkt von Chalice namens CurateAI, mit dem wir für unsere Kunden Angebote auf Seitenebene curaten und zusätzliche Performance-Signale einspeisen können.
„Bei einem unserer Kunden konnten wir eine 5-fache Effizienzsteigerung feststellen. Gleichzeitig konnten wir sicherstellen, dass wir auf hochwertigen Websites und Seiten Content liefern.“
PZ: Super. Du bekommst eine überragende Performance – 5-mal so viel ist echt nicht zu verachten – ohne Abstriche bei der Qualität zu machen, was wirklich die ideale Balance ist.
AH: Es ist echt selten, dass man mit teureren Medien in der Programmatic besser abschneidet und das auch beweisen kann. Es sind diese detaillierten Daten und die Möglichkeit, sie gezielt einzusetzen, die das möglich gemacht haben. Das ist echt spannend.
SL: Das Interessante daran war, dass wir zwar höhere TKPs hatten, aber auch deutlich mehr hochwertige Nutzer und Seiten. Wir konnten die Effizienz steigern, was wir in der Vergangenheit nicht so stark bemerkt hatten.
PZ: Du bekommst super Ergebnisse, was den ROI besser macht, auch wenn der Klickpreis höher ist. Man kann das nicht isoliert betrachten.
AH: So läuft das in den meisten Märkten. Du zahlst einen Aufpreis und bekommst ein Premium-Produkt. Aber Programmatic war eine Zeit lang ziemlich kaputt, weil zwar die schlechtesten Inventare rausgefiltert wurden, man aber keine Möglichkeit hatte, die darüber hinausgehenden Qualitätsklassen zu sehen. Jetzt kommen wir langsam voran.
Wie wird KI deiner Meinung nach die Zukunft der Werbetechnologie verändern?
AH: Es war jedes Jahr anders. Wir waren schon zwei oder drei Jahre als KI-Unternehmen tätig, bevor OpenAI auftauchte und für so viel Aufsehen sorgte. Es gibt so viel Rummel um Textvorhersagen, dass die Leute es satt haben und das Gefühl haben, dass es ihnen aufgezwungen wird, weil der Hype einfach zu groß ist.
Aber ich rate den Leuten, sich auch andere Bereiche als die Textvorhersage anzuschauen, wie zum Beispiel die Qualitätsvorhersage oder die Kaufvorhersage, mit denen wir uns beschäftigen. Einige davon sind quantitativ. Einige davon haben mit Sprache zu tun, aber wir reden hier nicht von einem Chatbot.
„Es geht darum, bessere Vorhersagen aus deinen Daten zu ziehen und mehr Wert aus deinen eigenen Daten und Creatives zu schöpfen.“
Ich finde, das sind bessere Fragen als „Was ersetzt es und kann das ein Mensch sein?“ Diese Fragen sind eher philosophisch. Im Geschäftsleben geht es gerade darum, die Zusammenfassungsfunktion von Chatbots auf große Datensätze anzuwenden. Marken finden heraus, was ihre Daten über ihre Kunden verraten und entdecken auf programmatischen Marktplätzen, wo es auf Basis von Kosten pro Wert die besten Schnäppchen gibt.
Ich finde, so sollte man KI sehen: aus großen Datensätzen Leistung und Signale rausholen.
PZ: Es geht also nicht unbedingt darum, eine Funktion zu ersetzen, sondern darum, die Kompetenz und Effektivität zu steigern.
AH: Genau. In Zukunft werden vielleicht schwierige Entscheidungen darüber anstehen, was automatisiert oder durch KI ersetzt werden soll. In der Wirtschaft steht aber klar auf der Tagesordnung, was automatisiert werden sollte – zum Beispiel die Preisgestaltung für Artikel an einem bestimmten Tag oder die Versandlogistik, also Dinge, die Maschinen eindeutig besser können.
Es wird Jahre dauern, bis das alles läuft. Und es wird gut sein. Wir müssen uns keine Sorgen machen, dass KI die Kreativität ersetzen wird.
PZ: Richtig. Vor allem, wenn wir über Berechnungen oder Analysen von Dingen reden, die hunderte von Milliarden Mal passieren. Kein Mensch sollte so was machen.
Was ist deiner Meinung nach die größte Herausforderung, vor der Marken heute im Bereich Programmatic stehen, und was muss getan werden, um sie zu meistern?
SL: Eine der größten Herausforderungen ist im Moment die Fragmentierung. Wir waren auf dem Weg zu universelleren Identifikatoren und offeneren Transaktionen, aber jetzt gehen wir wieder zurück zu den „Lockboxen”. Die Messung ist echt schwierig.
Adam hat vorhin Log-Level-Dateien erwähnt – damit diese Dateien sinnvoll sind, müssen wir sie mit einem Endpunkt verknüpfen. Und wenn wir die Identifikatoren dafür nicht haben, können wir das nicht machen. Wir brauchen bessere Messlösungen, die diese Lücke schließen.
Was ist für dich die größte Veränderung, die in den nächsten 12 Monaten auf uns zukommt?
SL: Der Fokus wird mehr auf Streaming und CTV liegen – und auf besseren Möglichkeiten zur Messung und Zielgruppenansprache. Wir haben uns mit kontextbezogenem Targeting im CTV-Bereich beschäftigt. Ich finde, wir sind als Branche noch nicht da, wo wir hinwollen. Da gibt’s echt noch viel mehr Spielraum für Innovationen.
AH: Ich denke, es ist eine Entscheidung der Sell-Side, nicht im eigenen Feld zu spielen. Ich verkaufe seit sechs Jahren Spitzentechnologie und konzentrierte mich dabei ganz auf die Buyer. Aber jetzt verkaufe ich eher auf der Sell-Side. Auf der Sell-Side ist das Interesse an der Einführung fortschrittlicher Technologien größer.
„Das wird zu einem großen Comeback für Publisher führen, die sich trauen, das Risiko einzugehen und für ihre Buyer fortschrittlicheres Decisioning ermöglichen.“
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