100 Milisaniyede Programatik Kampanya

Yaklaşık 30 yıl önce internetteki ilk tıklanabilir banner yayınlanmıştı. Yıllar geçtikçe dijital olanaklar ve pazarlama sektörü gelişti ancak banner reklamları en iyi reklam kanallarından biri olmayı sürdürüyor. Programatik teknolojisi (özellikle hedefleme bakımından), reklam satın alma otomasyonunu ve davranışlara göre kişiselleştirilmiş görüntüleri sağlayarak en yeni trendler arasında başı çekiyor. RTB House’dan Can Tunçer, teklif talebi ile reklam görüntüleme arasında geçen 100 milisaniyenin kampanyaları nasıl son derece verimli hale getirdiğini hedefleme örneği üzerinden açıklıyor. Hedeflemenin tam potansiyeli çok küçük bir zaman diliminde ortaya çıkıyor. Bu süre içinde ilgili kullanıcı geçmişinin incelenmesi ve potansiyelinin hesaplanmasından satın alınacak reklam alanı fiyatı hakkındaki karara ve son olarak hangi kreatif içeriklerin kullanılacağı ve hangi özel ürünlerin görüntüleneceği kararlarına kadar pek çok analizin yapılması ve kararın alınması gerekiyor.  Ancak Gerçek Zamanlı Teklif Verme (Real Time Bidding - RTB) sadece kullanıcılara göre hedeflendirme yapmak için değil, aynı zamanda genel olarak çevrimiçi reklamların satılması ve alınması için de kullanılıyor. Bu işlem, reklamverenlerin belirli bir reklam görüntüleme işlemi için ne kadar ödemek istediklerine “karar” verdikleri bir açık artırmaya dayanıyor. Bu teklif süreci tamamen otomatik ve tüm satın alma işlemi, web sayfası kullanıcının ekranına yüklenmeden önce sadece yaklaşık 100 milisaniyede gerçekleşiyor. Bu kadar az sürede yenilikçi bir reklam teknolojisinden yararlanmanız son derece önemli. 

RTB Nasıl Çalışır? 

Bir reklam görüntülenmeden önce çok sayıda işlem yapılır. Reklam yerleşimi satışı ve satın alma işleminin tamamı, kullanıcı yayıncının internet sitesini ziyaret etmek için harekete geçtiğinde başlar. Böylece özel reklam yerleşimlerine yönelik teklif talepleri etkinleştirilir.   Yayıncı, açık artırmayı başlatmak için kullanıcı hakkındaki önemli bilgileri paylaşır (coğrafi konumu, cihaz türü vb.) Sonraki adımda yayıncı, reklam uygulayıcılarına reklam yerlerini sunar ve DSP ortaklarına erişilebilir reklam yerleri hakkında bilgi verir.   DSP’ler (Demand Side platform - Talep Yönlü Platform) önce belirli bir reklam yerleşimini satın almanın değerini ve riskini tüm mevcut verilere ve envanter hakkındaki geçmiş verilerine dayanarak değerlendirir (CTR, görüntülenebilirlik). Sonra, reklamverenlerin devam eden kampanyalarını inceler ve bu kullanıcı için en iyi seçeneğin hangisi olduğunu değerlendirirler.  Bu değerlendirmelerin önemli bir kısmı Marka Güvenliği filtrelemesidir. Bu filtreleme, reklamların rahatsız edici nitelikteki veya reklamcıların marka güvenlik politikaları açısından olumsuz etkilere sahip olabilecek internet sitelerinde veya bu tür içeriklerin yanında gösterilmesini önler.  Değerlendirme sonrasında DSP’ler, seçilen reklamcıları belirli kullanıcı ve mevcut yerleşimler hakkında bilgilendirir. Reklamcılar, açık artırması yapılan reklam görüntüsü hakkında ödeme yapmak istedikleri fiyatı belirlerler. Bu aynı zamanda kreatif materyalin hazırlanacağı, doğru biçimin seçileceği, özel tasarımlı şablon ve ürün teklifine karar verileceği andır.   Fiyat hesaplaması sonrasında ve kreasyon hazır olduğunda sıra sunum yolu optimizasyonuna gelir. Günümüzdeki piyasa standardı, yayıncıların yaklaşık 6 platform ile işbirliğinde bulunmasıdır ve bu nedenle alıcılar, maliyetlerini optimize etmek için belirli bir yerleşimi nereden alacaklarına, yani açık pazar artırmasından mı yoksa özel pazar yerinden mi satın alacaklarına karar vermelidir.   Kararlar sırayla alındıktan sonra DSP’ler, reklamverenlerin adına teklifleri yerleştirir. Tekliflerle birlikte hazırlanmış kreatif materyali de gönderirler.  Son olarak, teklif talebi yapıldıktan sadece yaklaşık 100 ms sonra açık artırma sonuçlandırılır ve kazanan reklamverenin kreatif materyali kullanıcının ziyaret ettiği sayfaya yerleştirilir ve tüm sayfayla birlikte yüklenir. 

Neden Verimlilik 

RTB modelinde reklamverenler bazı güçlüklerle karşılaşsalar da bu model maliyet ve zaman verimi açısından harika sonuçlar doğurmaktadır. Öncelikle, hedefleme üzerinde daha fazla kontrol bulunmaktadır. Her bir yerleşim ayrıca değerlendirilmekte, böylece reklamverenler bütçelerini daha verimli bir şekilde kullanabilmektedir. Süreç içinde reklamverenler binlerce yayıncının teklifleri arasından seçim yapabilir ve hangi yerleşimlerin en yüksek potansiyele sahip olduğuna karar verebilir. Marka güvenlik filtreleri ayrıca marka imajının zarar görmesine yol açabilecek yerleşimlerin önlenmesine yardımcı olur.  Pazarlamacıların günlük çalışması için RTB modeli, yayıncılar ile görüşmeler için harcanan süreyi azaltmanın ve çok sayıda sözleşmeyi yönetmenin zekice bir yoludur. Üstelik otomatik, kendi kendine öğrenen algoritmalar çeşitli senaryoları ve biçimleri deneyebilir, genel sonuçları analiz edip kampanyaları otomatik olarak ayarlayabilir veya optimize edebilir.   RTB House verilerine göre, algoritmalarımızın %100’üne derin öğrenme teknolojilerini uyguladıktan sonra kampanya verimliliğinde %50 artış gözlemledik. Bu nedenle, RTB modelinin tüm potansiyelini kullanmak ve her bir açık artırma sırasındaki kısıtlı sürelere uyabilmek için DSP’lerin hızlı ve verimli işlemleri sağlayan en iyi mevcut teknolojiler ile donanmaları gerekmektedir. 

Özet 

Statista'nın en son programatik tahminlerine göre, 2019 yılında dünya çapında programatik reklamcılığa yaklaşık 85 milyar dolar harcanması bekleniyor. eMarketer raporu, 2020 yılına kadar Amerika Birleşik Devletleri’nde tüm dijital reklamların %86’sından fazlasının otomatik kanallar yoluyla satın alınacağı öngörüsünde bulunuyor. Bütçelerin çoğu otomatik ortamda harcandığından bu kampanyaların sonuçları markalar için en önemli özelliklerdir. Ne de olsa tüm reklamverenler kampanyalarını genel etkisi bakımından değerlendirir.  RTB modelinde, reklamverenlerin reklamı etkili hale getirmek için bir teklif talebi aldıktan sonra kişiselleştirilmiş mesaj ve teklifi içeren reklamın görüntülenmesine kadar yaklaşık 100 ms süresi bulunmaktadır. Günümüzde, alınması gereken bu kadar önemli karar varken reklamverenlere en iyi sonuçları sunacak en kapsamlı teknolojiyi kullanan güvenilir bir iş ortağınız olması önemlidir. Böylece karar alma yükü reklamverenin omuzlarından kalkar; bu sorumluluğu, kullanıcının ihtiyaçlarını karşılamaya yönelik reklamlar ve mükemmel kararlar almak amacıyla hiç durmaksızın çok büyük miktarlarda veriyi analiz eden otonom algoritmalar üstlenir. 

Sophia’nın Küçük Kız Kardeşleri Çocuklara Kodlama Öğretecek

Pazarlamasyon olarak her yıl düzenlediğimiz, pazarlamaya ait faydalı alt konuların alanında uzman konuşmacılar tarafından anlatıldığı, iş zekasına, analitiğe ve entelektüelliğe odaklanan Marketing Meetup'ın geçen yılki buluşmasında yıldız konuklarından birisi de dünyanın vatandaşlık alan ilk insansı robotu Sophia'ydı.

Suudi Arabistan’da vatandaşlığa kabul edilmesinin ardından oldukça ses getirmiş olmasının yanı sıra Sophia'nın daha pek çok önemli özelliği vardı. Şimdiye kadar üretilmiş insansı robotların içerisinde insana en çok benzeyen, esprili, akıllı, Birleşmiş Milletler üyesi, Suudi Arabistan vatandaşı Sophia'nın ailesi genişliyor. Çocuklara kodlama öğretebilmeleri için Sophia'nın küçük kız kardeşleri de üretildi.

"Küçük Sophia”, çocukları programlama konusunda eğitmek için yapay zeka ve bir dizi mobil uygulama kullanıyor, Python ve blok tabanlı programlama dillerini de destekliyor. Yani Küçük Sophia'lar çocuklara öncelikli olarak kodlama öğretmek ve robot-insan deneyimi konusunda ilham vermek için tasarlanmış.

Sophia'nın üreticisi Hanson Robotics tarafından üretilen bu küçük robotlar yürüyebiliyor, konuşabiliyor, şarkı söyleyebiliyor, oyun oynayabiliyor.

https://www.youtube.com/watch?v=omgJi5-YT6U

“Küçük Sophia'lar” yüzlerinin tanınmasına ve onlarla etkileşime geçmesine izin veren yüz tanıma algoritmaları tarafından desteklenmektedir. Aynı zamanda “mutlu, üzgün, şaşırmış, huysuz ve sevinmiş” ifadeleriyle duyguları aktarabiliyor, tıpkı ablaları Sophia gibi...

Marketing Meetup 2019 konuşmacılarımız da yavaş yavaş belli oluyorken Marketing Meetup 2019 hakkında ayrıntılı bilgi almak ve erken kayıt fırsatından yararlanmak için burayı tıklayın!

Michelin ve General Motors İş Birliğinde Havasız Lastikler 2024’te Geliyor

Fransız lastik üreticisi Michelin, Movin'On Summit adlı bir konferansta yeni havasız lastik modelini tanıttı. Şirketten yapılan açıklamaya göre, havasız lastiğin, konvansiyonel lastiklerde yaşanan patlama gibi durumların önüne geçmesi hedefleniyor. Markanın tanıttığı bu lastikler aynı zamanda ABD'li otomotiv devi General Motors ile işbirliği yapılarak geliştirilmiş.

Her iki firma, lastik modelini binek otomobillerde 2024 yılı civarında kullanıma sunmayı hedeflediklerini belirtiyor. Bu lastiklerin an itibariyle Chevrolet Bolt adlı ufak elektrikli otomobil üzerinde test edildiğini de açıkladılar. Bu yıl sonunda lastiklere sahip bu test otomobilleri, ABD'nin Michigan Eyaleti'nde yollara çıkacak.

Lastiklerin patlamıyor olmalarının yakın bir gelecekte yollarda olacak otonom araçlar için hayati önem taşıdığı belirtiliyor. Zira otonom araçlar için lastik değiştirme imkanı söz konusu olmayacak...

https://www.youtube.com/watch?list=PLnQqxoRZbwnT3T1mAqVzi6hvItnoHvqC4&time_continue=9&v=I7823yNKveI