Mainosmyynnin analytiikka ja tehokas optimointi datan avulla

Nykyään lähes kaikki digitaalisen mainonnanmyyjät käyttävät analytiikkaa, joko reaaliajassa tai manuaalisesti päivittyvän datan avulla, seuratakseen mainonnan suorituskykyä ja ymmärtääkseen huutokauppatilanteen paremmin. 

Ilman analytiikkaa optimointipäätökset perustuisivat vain arvailuun. Se on kuin jäisi kotiin pilvisenä päivänä, olettaen sateen tulevan – jos olet väärässä, menetät vain mahdollisuuden nauttia kauniista päivästä ulkona.

Digitaalisessa mainonnassa panokset ovat kuitenkin suuremmat. Väärät päätökset voivat johtaa merkittäviin tulonmenetyksiin, hukkaan menneisiin henkilöstöresursseihin ja huonoon käyttäjäkokemukseen. Seurauksena voi olla lumipalloefekti, joka vaikuttaa koko liiketoimintaan.

On selvää, että kattavan, mieluiten reaaliaikaisen, header bidding -analytiikan käyttäminen on myyjille ratkaisevan tärkeää suorituskyvyn ymmärtämiseksi. Oikeiden mittareiden seuraaminen voi vaikuttaa merkittävästi kannattavuuteen. Kyse ei ole pelkästään datan keräämisestä, vaan myös sen tulkitsemisesta kaupallisesta näkökulmasta. Mutta entä Google Ad Manager (GAM) -analytiikka? Käytätkö sitä tehokkaasti? Vielä tärkeämpää: oletko yhdistänyt sen header bidding -analytiikkaan saadaksesi kattavan näkymän mainossuorituskykyyn?

Ero GAM- ja Header Bidding -analytiikan välillä

GAM- ja header bidding -analytiikka palvelevat eri tarkoituksia mainossuorituskyvyn seurannassa. 

GAM-analytiikka keskittyy suoraan ja ohjelmallisesti hallinnoitujen kauppojen suorituskykyyn kyseisen mainospalvelimen kautta, tarjoten näkemyksiä impressioista, klikkauksista, täyttöasteista ja CPM-hinnoista GAM:in kampanjoille.

Header bidding -analytiikka puolestaan tarjoaa reaaliaikaisia tietoja huutokaupoista, jotka käydään mainospalvelimen ulkopuolella. Näihin kuuluvat tietoja tarjouksista, osallistujista, aikakatkaisuista ja voittaneista tarjouksista useiden kysyntäkumppaneiden kesken. Esimerkiksi Prebidin analytiikkamoduuli voi kerätä näitä tietoja suoraan sen ekosysteemin SSP:istä.

Siinä missä GAM tarjoaa keskitetyn näkymän kampanjoihin omalla alustallaan, header bidding -analytiikka tarjoaa laajemman, dynaamisemman näkymän reaaliaikaisesta huutokauppatoiminnasta sivustolla tai sovelluksessa. Siksi molempien integrointi on olennaista, jotta mainonnan myyjät voivat ymmärtää mainosinventaarinsa kokonasvaltaisen suorituskyvyn.

Erillisen GAM- ja Header Bidding -analytiikan ongelmat

Monet julkaisijat luottavat GAM:iin hallitakseen mainosinventaaria ja seuratakseen sen suorituskykyä. GAM-analytiikka on kuitenkin usein erillään header bidding -analytiikasta, mikä voi aiheuttaa useita ongelmia:

• Datan epäjohdonmukaisuudet: Kun GAM- ja header bidding -data eivät ole samassa paikassa, kokonaiskuvan saaminen suorituskyvystä on vaikeaa. Mittarit voivat erota eri alustojen välillä, joten on haastavaa selvittää, mitkä luvut ovat tarkkoja.
• Hitaampi optimointi: Siirtyminen eri alustojen välillä GAM- ja header bidding -suorituskyvyn vertailemiseksi on aikaa vievää ja tehotonta. Tämä hidastaa päätöksentekoa ja estää mainonnan myyjiä optimoimasta asetuksiaan tehokkaasti.
• Menetetyt tulomahdollisuudet: Integroimattoman analytiikan takia myyjiltä voi jäädä huomaamatta tilaisuuksia parantaa huutokauppastrategioita tai säätää asetuksia, jotka voisivat lisätä tuloja.
• Monimutkaisempi ongelmanratkaisu: Kun syntyy ongelmia tai epäjohdonmukaisuuksia, erillisten tietolähteiden käyttö monimutkaistaa ongelmien tunnistamista ja ratkaisemista, mikä johtaa hukattuun aikaan ja mahdollisiin tulonmenetyksiin. Kuvittele, että käytössäsi olisi automaattiset hälytykset, jotka ilmoittaisivat poikkeavuuksista – vähemmän riskiä ja vähemmän työtä!

Miten yhdistää ja vertailla GAM- ja Header Bidding -analytiikkaa

Näiden haasteiden voittamiseksi myyjien tulisi pyrkiä integroimaan GAM-analytiikka header bidding -datan kanssa. Tässä on kaksi parasta tapaa tehdä se:

• Rakenna integraatio itse: Niille, joilla on paljon teknisiä resursseja käytössä, integraation luominen GAM ja header bidding -alustojen välillä API:n avulla voi olla tehokas tapa. Tämä tarkoittaa datan keräämistä molemmista lähteistä yhteen datavarastoon tai analytiikkatyökaluun, mikä mahdollistaa räätälöidyt raportit ja syvemmät oivallukset.
  
  Jos sinulla on oma kehitystiimi, tämä on loistava vaihtoehto, koska voit rakentaa työkalun, joka sopii parhaiten tarpeisiisi. API-integraatiot voivat kuitenkin joskus olla vaivalloisia. Onneksi sinulla on kehittäjiä, jotka huolehtivat siitä, eikö vain?
  
  
• Käytä kolmannen osapuolen analytiikka-alustoja, kuten Relevant Yieldin HB Analyticsia: Jos sinulla ei ole rajattomia kehitysresursseja, harkitse ad tech -toimittajien apua.
  
  Alustat, kuten Relevant Yield, on suunniteltu yhdistämään dataa eri mainospalvelimista ja header bidding -ratkaisuista. Nämä työkalut tarjoavat usein valmiiksi rakennetut liitännät ja hallintapaneelit, mikä yksinkertaistaa integraatioprosessia.
  
  Prebidin lisäksi HB Analyticsimme voi tuoda myös Amazonin analytiikkaa. Tämä tarkoittaa, että yhdessä hallintapaneelissa myyjät voivat saada reaaliaikaista analytiikkaa GAM:stä, Prebidistä ja Amazonista, tarjoten kattavan yleiskuvan tehokkaaseen optimointiin ja ongelmanratkaisuun.

Yhteenvetona

Kaiken datan pitäminen yhdessä paikassa on aina helpoin ja tehokkain tapa. 

GAM- ja header bidding -analytiikan yhdistäminen on kriittistä mainonnan myyjille, jotka haluavat saada selkeän kuvan mainonnansuorituskyvystään. Kun kaikki on yhdessä näkymässä, päätöksenteko, tulojen kasvattaminen ja ongelmien ratkaisu on helpompaa. Nyt kun tiedät, miten se tehdään, valitse itsellesi paras vaihtoehto. Ja jos tarvitset apua, olemme vain viestin päässä!