Optimierung nimmt im Programmatic Advertising einen hohen Stellenwert ein, wobei sich das DSP-Angebot grob in zwei Lager unterteilen lässt: Standardoptimierung und individuelle Optimierung. Beide können algorithmisch gesteuert werden und das Hauptunterscheidungsmerkmal zwischen den beiden ist häufig das Maß an Kontrolle sowie an Transparenz, das geboten wird.

Die Standardoptimierung ähnelt meist einer Blackbox – man legt das Ziel seiner Kampagne fest und der Algorithmus der DSP übernimmt automatisch das Austarieren von Performance und Skalierung. Diese Standardoptimierung wird normalerweise für generische KPIs wie “Completed Views” oder “Klicks” eingesetzt.

Die individuelle Optimierung ist hingegen eher praxisorientiert und beinhaltet in der Regel die Analyse der Kampagnen-Performance anhand von historischen Daten. So können die Performance-Treiber aus der Vergangenheit identifiziert werden, um die bestmögliche Performance für ein spezifisches Unternehmen zu erzielen. Die individuelle Optimierung funktioniert am besten für komplexere KPIs, kann aber auch die Performance von Standard-KPIs steigern.

Der Zugriff auf Daten und das Reporting gehen Hand in Hand. DSPs müssen beides bieten, um sich als Marktführer zu behaupten. Das Reporting sollte nuanciert genug sein, um in Tuchfühlung mit der Kampagnen-Performance zu bleiben und gleichzeitig einfach Insights aus einem Dashboard oder einem ähnlichen Tool ziehen zu können.

Manchmal reicht das, was auf der Plattform verfügbar ist, jedoch nicht aus. Für Unternehmen, die daran interessiert sind, selbst Hand anzulegen und herauszufinden, was wirklich die Performance antreibt, ist der Zugriff auf granulare Log-Level-Daten entscheidend. Unternehmen mit etablierten oder wachsenden Data-Science-Teams können diese Daten nutzen, indem sie die Logs analysieren und diese in Targeting und Optimierung übersetzen, was großen Einfluss auf das eigene Geschäft haben kann.

Die Workflow-Automatisierung ist der Schlüssel zur Skalierung einer Organisation, ohne zwangsweise Personal aufstocken zu müssen. Die Verfügbarkeit von APIs (und wie gut sie für die Programmierer dokumentiert sind) kann ein entscheidender Hinweis dafür sein, wie gut eine DSP zu einem Unternehmen passt. Wenn eine DSP APIs aufweist, um das Kampagnen-Trafficking zu automatisieren, kann potenziell an Personal gespart und darüber hinaus die Wahrscheinlichkeit von menschlichem Versagen verringert werden.

Der Zugriff auf exklusive Daten und Inventar kann ein wichtiges Unterscheidungsmerkmal für DSPs sein, insbesondere wenn der einzige Pfad zu bestimmten Inventar über eine bestimmte DSP führt. Wenn sich Unternehmen also fragen, ob sie eine neue DSP in den Mix aufnehmen sollten oder nicht, sollten sie sich auch fragen, was sie dort bekommen, was niemand sonst anbietet.

Die menschliche Komponente darf nicht unterschätzt werden, was die Arbeit mit einer Technologie betrifft. Der Bedarf an Support variiert je nach Unternehmen und es lohnt sich immer zu prüfen, wie der Support gestrickt ist und ob das zu den eigenen Bedürfnissen passt. Wenn Sie eine DSP einsetzen, die wenig Aufwand benötigt und automatisch optimiert, werden Ihre Anforderungen an den Support wahrscheinlich ganz andere sein als bei einem Unternehmen, das versucht, seinen eigenen Algorithmus zu entwickeln. Stellen Sie also sicher, dass Ihre potenziellen Partner in der Lage und willens sind, Sie dabei zu unterstützen.

Werbung ist eine riesige Industrie und es stehen Milliarden und Abermilliarden von Dollar auf dem Spiel. Diese Summen ziehen Betrüger an. Es überrascht demnach nicht, dass Programmatic in der Vergangenheit einen schlechten Ruf bekommen hat. Daher ist es wichtig, mit Partnern zusammenzuarbeiten, die Ihnen offen sagen, wie viel die Technologie kostet und warum.