Ssp платформа что такое
Sell Side Platform
Добрый день, дорогой читатель! Продолжая цикл статей о реализации стека RTB нашей компанией, предлагаю вам ознакомиться с реализацией нашей SSP — VOX Ad Exchange.
Нагрузка здесь не такая большая, как, например, в нашей DSP, а основное время обработки запроса тратится на ожидание ответов от подключенных DSP. Написана она в виде асинхронного ASP.NET MVC-приложения.
Итак, давайте для начала разберёмся, как же происходит обработка запросов.
Запрос на получение рекламы начинает формироваться ещё на стороне клиента. Здесь посредством javascript мы стараемся собрать как можно больше информации о посетителе сайта, на котором установлен наш скрипт. В основном это техническая информация: включен ли в браузере flash player, размеры окна браузера, размеры экрана, получаем адрес страницы и реферер на страницу, с которой пришёл пользователь и прочее. Далее информация собирается в JSON строку, кодируется и отправляется запрос на получение рекламы. Теперь за дело берётся back-end.
Получив запрос на показ рекламы, так же получаем из базы всю известную нам информацию о данном посетителе (историю его интересов, просмотров рекламы и кликов). По user-agent’у мы получаем данные об используемом браузере, его версии и операционной системе посетителя, а по ip-адресу определяем его текущее местоположение. Всю собранную о пользователе информацию мы отправляем в нашу DMP для её дальнейшего анализа.
Собрав данные о пользователе, мы переходим к площадке. Получаем информацию о стоимости рекламного места, CTR площадки, категориях контента, наличию запрещённого контента и т.д., на основе этих данных будет сформирована минимальная пороговая цена аукциона. Закончив с площадками, переходим к самой длительной задаче SSP, это опрос подключенных DSP. На основе полученных выше описанным способом данных формируется запрос к DSP. Далее происходит паралельный опрос DSP, на ответ каждой из них отводиться 120 ms, в которые входит и время на доставку запроса, и получение ответа (ping до серверов, на которых расположена DSP). Так что месторасположение DSP тоже играет важную роль. Получив ответ от всех DSP, остаётся лишь отсортировать их по размеру ставки и взять ответ с самой большой. Ответ в виде JSON’а, для показа рекламы мы возвращаемся на front-end.
Фронтенду остаётся самая малость — вывести код полученного объявления. Так как уследить за качеством кода DSP и его совместимостью с площадками нет никакой возможности, наш код для вывода объявления на страницу создаёт отдельный iframe, загружает в него код, и вот его-то мы и выводим на страницу. На этом и заканчивается обработка запроса на рекламу.
Давайте теперь разберёмся с какими трудностями пришлось столкнуться в ходе реализации SSP, и как мы с ними справились. Одной из основных проблем в ходе реализации SSP стало забивание пула IIS. Причиной этому было ожидание ответа от DSP в течении 100 и более миллисекунд. В то время, когда SSP ждала ответа от DSP, остальные запросы ждали, пока SSP обработает текущий. А решением данной проблемы стало использование асинхронных контроллеров, вот здесь нам и пригодились модификаторы async/await. Также не лишним будет упомянуть, что информация о площадке и DSP кешируется в памяти приложения и ежеминутно обновляется. Следующим основным местом, на которое стоит обратить внимание, является опрос DSP. Первоначально встал вопрос, как распараллелить опрос DSP. В ходе разработки SSP было опробовано несколько вариантов решения этой задачи, таких как: Parallel.ForEach, Task.WaitAll и Task.WhenAll. Особых различий в производительности обнаружено не было, каждый способ исправно выполнял свою задачу, но в связи с переходом на асинхронную модель выбор пал на последний вариант. Сам запрос к DSP осуществляется посредством HttpWebRequest. Самое главное, что следует сделать при работе с HttpWebRequest, это включить поддержку KeepAlive, потому что запросы к DSP идут постоянно друг за другом, и постоянные обрывы и установка соединения начнут заметно тормозить получение ответа. Приведу пример получившегося класса для опроса DSP:
Вот на этом, пожалуй, мы и закончим обзор работы нашей SSP.
SSP платформа
Что такое SSP платформа?
SSP (Supply-Side Platform) платформа — технологическая платформа, предоставляющая интересы рекламных площадок в системе размещения рекламы RTB. Это технология, которая имеет прямую связь с рекламными площадками, позволяя им продавать свои товары, размещать рекламу в приложениях, а владельцам площадок — получать доход. SSP взаимодействует с потенциальными покупателями через рекламные биржи и DSP-агентства, либо напрямую.
С помощью SSP рекламодатели смогли значительно расширить охват аудитории, а рекламные площадки — с большей эффективностью монетизировать свои ресурсы.
Изначально SSP-платформы работали с рекламными сетями, чтобы продавать рекламные места на площадках, которые не получилось продать с помощью прямого метода. Впоследствии SSP все больше развивали возможности, в том числе и открытый обмен объявлениями. Теперь площадки могут гораздо лучше контролировать ситуацию, а рекламодатели — с большей точностью ориентироваться на собственную целевую аудиторию.
Как происходит аукцион
Сначала SSP платформа подписывает договор с рекламной площадкой и устанавливает собственный код на страницы этого ресурса. В случае если посетитель кликает по ссылке, расположенной на странице, SSP-система пересылает запрос на платформу, торги запускаются и генерируются предложения для участников аукциона. SSP собирает данные о площадке, контенте и пользователе, используя куки. Например, посетитель зашел в поисковую систему и ввел запрос «гитары». Это сигнал для рекламодателя по теме музыкальных инструментов, так как велика вероятность, что этот человек перейдет по ссылке, рекламирующей, например, струны.
SSP-система аккумулирует все ставки всех рекламодателей и мгновенно и запускает рекламу того, у кого цена была выше. Это позволяет практически сразу демонстрировать объявление пользователям.
Чем отличаются DSP и SSP?
Технологии SSP и Demand Side Platforms или DSP имеют очень схожую структуру, но в то же время различаются некоторыми основополагающими пользователями.
DSP созданы для того, чтобы легче находить выгодные показы рекламы с наиболее правильным таргетингом для их товара или услуги. А SSP-платформы существуют для увеличения количества и качества таких показов.
Расшифровываем programmatic: как автоматизированные закупки рекламы помогают продажам
Чем отличается programmatic от контекстной рекламы, может быть очевидно. Но чем он отличается от медийной рекламы — не всегда. Руководитель группы по работе с клиентами в i-Media Константин Некрасов объясняет особенности этих инструментов маркетинга и приводит пример продвижения с помощью programmatic.
Большинство рекламодателей смотрит на programmatic так же, как участники «Поля чудес» на черный ящик: со смесью интереса и сомнения. Ведь совершенно непонятно, что там внутри и стоит ли оно предложенных денег.
Разобраться в работе programmatic и правда сложно. У заказчиков обычно нет доступа к рекламным кабинетам, и им приходится довольствоваться знанием, что агентство закупает «каких-то пользователей» на «каких-то сайтах». На деле — пользователи целевые, сайты релевантные, а на дне черного ящика оказывается ценный приз — реальный вклад в увеличение продаж.
Давайте посмотрим, как устроен programmatic и за счет чего он помогает бизнесу рекламодателя.
Programmatic и контекстная реклама
Programmatic — метод закупки интернет-рекламы на аукционе, который предполагает использование автоматизированных систем и алгоритмов. Внимательный читатель спросит: «И чем этот способ отличается от покупки той же контекстной рекламы? В Яндекс.Директе и Google Ads ведь есть и аукцион, и автоматизация».
Ответ простой: дело в аудитории. Контекстная реклама нацелена на людей, которые уже выбирают товар или услугу (и задают соответствующие поисковые запросы). Контекстные кампании работают со сформировавшимся спросом и помогают получить быстрые продажи. Подвох в том, что эти продажи ограничены объемом поискового спроса. Programmatic помогает найти новую аудиторию и привести на сайт пользователей, которые находятся в самом начале воронки продаж.
Programmatic и медийная реклама
Внимательный читатель и здесь спросит: получается, programmatic — это просто новое название медийной рекламы? Ведь медийные форматы обычно подключают именно для увеличения охвата. Programmatic действительно похож на медийную рекламу, только он гораздо точнее и умнее.
Представим, что у нас офлайновый магазин дорогих часов. Чтобы о магазине узнало больше потенциальных покупателей, мы можем купить баннер на главной странице Forbes. И сайт, к примеру, месяц будет показывать баннер всем посетителям сайта, включая девушек, зашедших поглядеть на фото миллионеров. Конечно, среди посетителей будут целевые пользователи, но совсем необязательно палить по этим «воробьям» из всех медийных орудий.
Programmatic помогает нам решить ту же задачу на порядок эффективнее: выбрать аудиторию, полностью состоящую из целевых пользователей (например, москвичей с высоким доходом), и показывать рекламу только ей — но на разных площадках. Среди площадок может оказаться и сайт Forbes, причем показы на нем с большой долей вероятности будут дешевле, чем при прайсовой закупке. Кроме того, мы сможем размещать не только привычные медийные форматы (баннеры, видеоролики, текстово-графические объявления). Помимо них, в арсенале programmatic есть и нативная реклама, и Rich media (объявления с интерактивным и мультимедийным содержимым — прим. ред.).
Принципиальное отличие programmatic от медийного размещения в том, что мы выкупаем аудиторию, а не место на сайте, причем в большинстве случаев это происходит при помощи аукциона. Также важно, что возможности programmatic не ограничены увеличением охвата или повышением узнаваемости бренда. Этот инструмент может работать как часть performance-стратегии.
Как устроен programmatic
Рынок programmatic-услуг складывается из сервисов трех типов: провайдеры пользовательских данных (Data Management Platform, DMP), платформы рекламного инвентаря (Supply Side Platform, SSP) и системы закупки рекламы (Demand Side Platform, DSP).
DMP собирают данные о поведении интернет-пользователей из разных источников (сайтов, интернет-провайдеров, плагинов и т. д.), хранят, обрабатывают и сегментируют их при помощи машинного обучения. В результате формируются сегменты пользователей, которые могут представлять интерес для рекламодателей. Стандартные сегменты выделяют по демографическим характеристикам, местоположению и интересам. Более сложные (кастомные) сегменты разрабатывают по запросу рекламодателя или агентства.
Именно DMP подбирают ту аудиторию, которой мы будем показывать рекламу. Крупнейшие поставщики пользовательских данных на нашем рынке — Google и Яндекс. Есть и специализированные компании, например, Weborama и AmberData.
SSP — это платформы, на которых отдельные сайты или целые рекламные сети автоматизировано продают свой инвентарь. Свои SSP есть и у Яндекса с Google, и у рекламных сетей («Бегун», Between и других). Закупать рекламу по заданным таргетингам и ставкам помогают DSP, крупнейшие из которых тоже принадлежат двум поисковым системам.
DSP и SSP взаимодействуют в режиме реального времени. Как только пользователь открывает веб-страницу, SSP выставляет на аукцион показ рекламы на ней. DSP оценивает релевантность пользователя и предлагает свою цену. SSP выбирает самое выгодное предложение и показывает рекламу. Весь процесс занимает доли секунды и заканчивается еще до того, как страница загрузилась.
Такую же модель аукциона (Real Time Bidding, RTB) используют платформы контекстной рекламы и сервисы таргетированной рекламы в соцсетях. Однако многие считают RTB и programmatic синонимами. На самом деле RTB — просто один из элементов programmatic, так же, как двигатель — часть автомобиля.
Запуск programmatic
Это не самый сложный процесс, но любым рекламным инструментом нужно пользоваться правильно. Прежде всего, нам надо точно определить целевую аудиторию (ЦА) и задачи, которые должно решить размещение.
Задачей programmatic может быть либо увеличение охвата, либо повышение продаж. В первом случае число таргетингов будет минимальным, как и стоимость рекламы. Во втором — объявления будут показываться узким сегментам пользователей, что всегда стоит дороже.
В качестве ЦА нужно задавать пользователей, которые действительно заинтересованы в нашем товаре или услуге. Здесь нужно честно смотреть в глаза реальности. Ведь как бы ни хотелось некоторым рекламодателям видеть своих целевых пользователей активными и готовыми к приключениям, иногда это просто люди с избытком свободного времени.
Читать по теме:
Описание целевой аудитории мы передаем в DMP, который подбирает подходящие сегменты и загружает их в DSP. При этом DMP соблюдают все требования законодательства: данные пользователей обезличены, учитываются ограничения на сбор данных (например, нельзя собирать сегменты, состоящие из детей).
После этого мы загружаем в DSP креативы, а также задаем ставки, бюджеты и другие настройки. Особенно внимательно стоит отнестись к управлению ставками. Не стоит назначать одинаковые ставки для кампаний с разными задачами. Представим, что одна из наших кампаний нацелена на увеличение охвата и учитывает минимум таргетингов, а вторая — на увеличение продаж (и работает с узкой кастомной аудиторией). Если задать одинаковую цену, то первая кампания соберет все показы на свете, а вторая вообще их не получит.
Еще один плюс programmatic — возможность запуска в режиме «нам нужно завтра». Подготовка кампаний занимает буквально пару дней: именно столько времени требуется на загрузку данных в DSP и прохождение модерации. Но такие сроки возможны, только если все креативы готовы и согласованы условия размещения.
Теперь нам остается отслеживать эффективность разных сегментов, форматов и площадок — и оптимизировать кампании. Важно помнить, что programmatic создает новый спрос, а не работает с уже сформированным. Неправильно ждать прямых конверсий и оценивать результаты размещения по последнему клику, как в контекстной рекламе. Объективное представление о влиянии programmatic на продажи дает модель атрибуции, учитывающая вклад каждого рекламного канала в конверсию. И здесь нам не обойтись без сквозной аналитики.
У нас все ходы записаны
Настройка сквозной аналитики начинается до запуска рекламы: чтобы получать статистику по каждой сессии каждого пользователя, нам нужно заранее встроить во все креативы пиксели отслеживания. Так мы сможем собирать и затем объединять данные из любых источников — от контекстной рекламы и SEO до CRM-систем и сервисов коллтрекинга.
Вся статистика загружается в безопасный облачный сервис (наше агентство, например, использует Microsoft Azure) и передается в платформу визуализации данных Power BI. В отчетах Power BI мы сможем увидеть, сколько рекламных контактов было у каждого пользователя до покупки, какие каналы были задействованы и в каком порядке. И теперь нам ничего не мешает распределить ценность конверсии между разными каналами в соответствии с выбранной моделью атрибуции.
Пример отчета сводных данных в Power BI
Сквозная аналитика позволяет отследить, как аудитория programmatic возвращается на сайт через контекстную рекламу, органические ссылки или другие источники трафика — и в итоге совершает покупку. В результате мы можем оценивать влияние programmatic на продажи в других каналах и принимать обоснованные управленческие решения.
Programmatic в performance-стратегии
Давайте посмотрим, как programmatic работает в реальной жизни — в качестве элемента performance-стратегии. В 2018 году наше агентство вместе с коллегами из programmatic-платформы Omniscienta провело рекламную кампанию иммерсивного шоу «Безликие»: театрального спектакля нового формата, максимально вовлекающего зрителей в происходящее. Целью было увеличить продажи билетов через сайт шоу.
Мы разработали стратегию, которая использовала два инструмента: programmatic и контекстную рекламу. Programmatic должен был увеличить охват и обеспечить рост брендового трафика на сайт. Задача контекстных кампаний состояла в том, чтобы конвертировать заинтересованных пользователей в покупателей.
Аудиторию programmatic подобрали с помощью нейросетевого анализа, материалом для которого стали данные о поведении посетителей сайта. Собранные сегменты протестировали, чтобы определить оптимальные демографические группы, время показа и типы устройств. Так, мы выяснили, что лучшее время для показа рекламы — с 12 до 14 часов, а самый высокий уровень конверсии наблюдается у женщин 25-32 лет.
После недели тестов мы оптимизировали кампании. Бюджет перераспределился в пользу сегментов, оптимальных с точки зрения количества пользователей, их присутствия в трафике рекламных сетей и эффективности.
За три недели рекламной кампании с помощью programmatic нам удалось привлечь на сайт 1400 заинтересованных пользователей. План по показам был перевыполнен на 177%, KPI по кликам — выполнен с запасом (104%). При этом аудитория programmatic оказалась более конверсионной, нежели обычные посетители сайта. Например, доля переходов с описания шоу на страницу с билетами за время кампании выросла с 29 до 42%.
Как видите, черный ящик programmatic вполне поддается расшифровке. Нужно только грамотно использовать этот инструмент и ясно понимать, что вы хотите получить на выходе.
Ssp платформа что такое
DSP (Demand Side Platform) – это организации, которые покупают данные у поставщиков для использования их в рекламе. Также DSP называют инструмент, необходимый для автоматической закупки рекламы.
Термины, связанные с DSP
Programmatic buying – сам процесс автоматизированной покупки таргетированной рекламы. Он осуществляется в формате аукциона, при этом учитываются интересы и потребности конкретных пользователей. Для функционирования Programmatic buying необходим ряд сервисов и платформ.
Data Suppliers – это поставщики готовых данных о пользователях. Они бывают 2 типов:
SSP (Supply Side platform) – это специальные платформы для издателей. С их помощью рекламные сети и сайты могут продавать рекламные площади.
Ad Exchange – это рекламная биржа, где встречаются паблишеры, которые хотят показать свою рекламу, и площадки, которые продают рекламные места. Отношения строятся по принципу аукциона: биржа принимает ставки от DSP и объявляет победителя. Таким образом, право на показ своей рекламы получает компания, предложившая самую высокую ставку.
Ad Network – рекламная банкетная сеть, которая является агрегатором большого количества трафика от владельцев площадок. На ней содержатся баннеры, а управление их показами осуществляется посредством рекламного сервера (Ad Server). Он передает рекламу на сайт паблишера, подсчитывает количество показов и кликов, участвует в оптимизации кампаний.
Как это работает
DSP напрямую взаимодействуют с платформами для издателей SSP, рекламными сетями Ad Network, биржами Ad Exchange и сайтами (паблишерами). Основной целью DSP является покупка рекламных показов и их демонстрация по оптимальной цене и в строгом соответствии запросам рекламодателей. DSP могут работать с баннерами, видеороликами, рекламой в мобильных приложениях, а также с нативной рекламой, которая замаскирована под обычный контент сайта.
В статье идет речь о DSP в контексте RTB (Real-time bidding), когда покупка рекламы происходит в формате аукциона. Аукцион проходит в режиме реального времени, пока идет загрузка страницы сайта. Когда пользователь заходит на сайт, к SSP передается информация о нем. В то же время SSP посылает аукционные запросы к подключенным DSP. Последние участвуют в аукционе за рекламный показ, делают свои ставки. Нулевая ставка означает отказ от аукциона. В результате этих действий пользователю показывается определенный баннер (с самой высокой ставкой).
Интересно, что участник, который выиграл аукцион, платит за показ не свою ставку (первую), а вторую по величине. Какой в этом смысл? Это предложение экономиста-математика, лауреата нобелевской премии Уильяма Викри. Он доказал, что такой подход обеспечивает установку “честных” ставок, без оглядки на поведение других участников аукциона.
В свою очередь, от DSP требуется отказоустойчивость. Процесс покупки должен происходить очень быстро и надежно. За 1 секунду DSP обрабатывает до 1 000 000 запросов. Кроме этого, у DSP должны быть “мозги”. Под ними понимаются алгоритмы таргетирования и предиктивной оптимизации.
Стратегия работы DSP (таргетинги)
DSP работает со множеством рекламодателей, при этом у каждого из них может запускаться несколько кампаний. Таким образом, их количество порой доходит до тысячи. У каждой кампании есть своя стратегия закупки рекламных показов, которая состоит из совокупности таргетингов.
Виды таргетингов:
Предиктивная оптимизация
Перечисленные выше таргенинги определяли логику выбора пользователя для показа ему рекламного объявления, но они не затрагивали вопрос размера ставки. При работе с DSP исключительно с этими таргетингами, придется использовать ручной труд. Маркетологу или трафик-менеджеру нужно будет самостоятельно подбирать ставку и изменять таргетинги, ориентируясь на результаты работы рекламной кампании. Такая работа должна высоко оплачиваться, но ее минус – большой риск ошибки ввиду человеческого фактора. Чтобы отказаться от ручного труда, в отдельных DSP были реализованы алгоритмы предиктивной оптимизации, ее еще называют “предикт” или “предиктор”.
Рассмотрим на примере, как это работает.
Менеджер по маркетингу российской торговой сети запускает рекламную кампанию для нового товара. Он подбирает 20–30 сайтов со своей целевой аудиторией (таргетинг по доменам), а также крупные города, где есть магазины сети (географический таргетинг). Далее устанавливается ставка в 100 рублей за тысячу показов (CPM – Сost Per Mille) или 10 копеек за 1 показ. В ходе рекламной кампании выясняется, что средний процент кликов относительно показов (CTR – Click-Through Rate) равен 0,1 %. Получается, что цена за клик (CPC– Сost Per Click) – 100 рублей. Менеджер понимает, что каждый пользователь обходится слишком дорого. Оптимальная цена для него – 20 рублей. Следющий шаг – снижение цены CPM до этой суммы. Но в ходе этой операции DSP перестает выигрывать аукцион – ставка слишком низкая. Совокупный объем трафика падает. Что делать в этой ситуации?
Важно учитывать, что величина CTR непостоянная, в том числе для разных сайтов. Даже на одном ресурсе может быть аудитория из разных городов, и кликать она будет с разной частотой. Как правило, пользователи из Москвы и Санкт-Петербурга более активные. Они привыкли к быстрой доставке и, если видят в рекламе интересный им продукт, охотнее кликают. Они уверены, что курьер приедет в этот же или на следующий день. А вот у тех же жителей Магадана скорость доставки низкая. Если они видят, например, объявление о новогодних скидках и акциях, то доставка длиной в 3 недели отбивает все желание кликать на рекламное объявление.
Но это еще не все нюансы. Для аудитории разных сайтов характерна разная реакция на рекламные объявления. К примеру, демонстрируется новый внедорожник. Кто охотнее кликнет на рекламу: посетитель автомобильного сайта или онлайн-ресурса с рецептами?
Допустим, есть способ, который позволяет узнать ожидаемый CTR объявления на интересующем сайте для конкретного пользователя. Тогда размер ставки CPM вычисляется динамически по формуле:
CPM = (ожидаемый CTR) x CPC x 100
Возвращаясь к примеру с менеджером по маркетингу торговой сети, получим следующее. DSP будет закупать и дешевые показы с низким CTR (20 рублей, CTR 0,1 %), и дорогие показы с высоким CTR (60 рублей, CTR 0,3 %). Таким образом, будут выполнены цели кампании по цене визита и максимальному числу привлеченных пользователей.
Ожидаемый CTR можно вычислить с помощью алгоритма предиктивной оптимизации. Он считает на каждую пару – запрос от SSP + рекламная кампания, подходящая по таргетингу, –ожидаемый CTR, равный вероятности клика. На первый взгляд задача кажется простой, но она достигается сложными алгоритмами машинного обучения. Как правило, алгоритмы предиктивной оптимизации являются универсальными и могут предсказывать вероятность другого целевого действия (например, конверсии).
В качестве вывода
Даже сегодня в России RTB и programmatic считаются таинственными технологиями, в сути работы которых могут разобраться лишь избранные технические специалисты. В данной статье мы попытались простыми словами описать принцип функционирования DSP и ответить на самые частые вопросы маркетологов. Мы уверены, что теперь перед началом работы с DSP-платформой, вы обязательно спросите у его представителя, как работает предикт.