Case Study

L’algorithme d’enchérissement EMR a fait économiser plus d’un million de dollars aux acheteurs pendant la phase de test

mai 21, 2018
By Tameka Kee, Director, Marketing & Content Strategy

Dans un secteur connu pour être en constante mutation, le header bidding s’est imposé à une vitesse telle qu’il a poussé même les sociétés les plus adaptables en dehors de leur zone de confort. Ceci s’est vu de manière particulièrement flagrante au moment de l’adoption des enchères au premier prix.

La transition a été difficile pour de nombreux acheteurs, d’autant plus que les plateformes et algorithmes d’achat ont pendant des années été pensés pour une dynamique d’enchère au second prix.

C’est pour cette raison que Rubicon Project a développé EMR (Estimated Market Rate), une fonctionnalité conçue pour éviter aux acheteurs de surpayer les impressions dans un environnement de header bidding au premier prix. L’algorithme vise à maintenir des win rates élevés tout en évitant une flambée des CPM. Il peut être utilisé soit en complément, soit en remplacement de l’algorithme existant d’une plateforme d’achat.

Après des mois de préparation en interne et de communication en externe, nous avons migré tout l’inventaire du header bidding vers une dynamique au premier prix et mis EMR à la disposition des acheteurs pour les aider à gérer cette transition.

Au moment du lancement, moins d’un tiers des plus de 150 DSP avec lesquelles nous travaillons ont choisi de l’utiliser. Au 15 mai dernier, elles étaient presque la moitié à avoir tenté l’expérience. Les résultats obtenus avec EMR parlent d’eux-mêmes.

Comment nous savons qu’EMR est efficace

EMR cherche des occasions de baisser l’offre d’un acheteur dans une enchère au premier prix tout en minimisant l’impact sur son win rate. L’algorithme analyse des facteurs tels que le type d’inventaire, l’audience cible et le CPM afin d’ajuster le prix initial offert par l’acheteur.

Deux chiffres clés nous permettent de déterminer l’efficacité d’EMR par rapport à l’offre initiale de l’acheteur :

  • L’augmentation du win rate :Combien d’enchères l’acheteur finira-t-il par gagner ?
  • L’augmentation du CPM :Combien l’acheteur payera-t-il en plus par impression pour se garantir un win rate plus élevé ?

Le but principal d’EMR est de trouver le bon compromis entre le montant qu’un acheteur devrait payer et la chance qu’il a de gagner l’enchère à ce prix. Ci-dessous, nous vous présentons deux exemples qui montrent comment cette fonctionnalité a convaincu nos partenaires acheteurs.

La grande DSP omnicanal

Une plateforme d’achat «majeure », selon le consensus, est une DSP mondiale sur laquelle s’échangent des dizaines de millions d’impressions chaque jour.

La DSP achète de l’inventaire pour le compte de marques figurant aux Fortune 1000 et de sociétés de holding d’agences qui recherchent des audiences sur tous les types d’inventaire : du desktop à la vidéo, en passant par l’in-app et le web mobile.

Quel volume de trafic avait été alloué à EMR pendant le test ?

  • Presque 100% du trafic1 de la DSP avait été alloué à EMR.

Quels ont été les résultats ?

  • Presque 1,8 milliards d’impressions gagnées
  • Environ 1,02 millions2 de dollars d’économies liées à des gains d’efficacité (comparé au montant que les annonceurs achetant via cette DSP auraient payé dans une enchère au premier prix)

Ce test montre bien que l’engagement de transparence de Rubicon Project a permis de renforcer le sentiment de confiance chez l’un de nos partenaires acheteurs principaux. Une confiance qui a abouti pour lui à des économies importantes par rapport à une stratégie classique d’enchère au premier prix.

Nous avons gagné cette confiance en éclairant notre partenaire sur la manière dont la transition vers le premier prix pourrait impacter ses activités. Il a alors décidé de tester notre algorithme EMR sur la quasi-totalité des bids qu’il émettait.

Une DSP spécialisée dans les formats émergents

Notre deuxième exemple est celui d’une DSP plus petite, spécialisée dans ce que l’on pourrait appeler les formats émergents. Celle-ci cible les audiences en situation passive de relaxation, et achète de l’inventaire pour le compte d’annonceurs ayant de magnifiques campagnes interactives qui méritent d’être affichées sur de plus grands écrans.

Quel volume de trafic avait été alloué à EMR pendant le test ?

  • Environ 25% du trafic avait été alloué à EMR.

Quels ont été les résultats ?

  • Environ 1,8 milliards d’impressions gagnées
  • Environ 3 500 $ d’économies liées à des gains d’efficacité

Il s’agissait ici d’un essai au sens propre, la DSP ayant choisi de n’utiliser l’algorithme EMR que pour environ un quart de ses achats.

Au fil des semaines, la plateforme a vu une différence énorme en matière de taux d’affichage pour les bids qui utilisaient EMR par rapport à ses bids conventionnels au premier prix. Avant la fin du test, elle décidait de laisser EMR guider l’intégralité de ses achats.

Conclusion

Nous avons choisi ces exemples pour mettre en lumière l’efficacité et la polyvalence d’EMR.

C’est une fonctionnalité qui porte ses fruits pour tous les acheteurs, quels que soient leurs audiences cibles, leurs formats ou les objectifs de leurs campagnes. Elle marche tout aussi bien pour les grandes DSP très sophistiquées que pour les plateformes plus petites et plus spécialisées.

Dans les mois à venir, nous continuerons de faire évoluer EMR afin d’obtenir encore de meilleurs résultats pour nos acheteurs et d’offrir à nos vendeurs un marché florissant de demande pour leur inventaire.

Contactez-nous via buyer-frbe@rubiconproject.com pour en savoir plus sur les avantages d’EMR, ou téléchargez notre livre blanc pour mieux comprendre comment fonctionne cet algorithme.


1Dans le cadre de notre engagement à créer de la valeur ajoutée pour les annonceurs, Rubicon Project réserve une petite partie (~3%) de son trafic acheteur global pour tester une multitude d’algorithmes (notamment EMR, l’enchère au premier prix, etc.).

2 Économies calculées en multipliant le nombre d’impressions servies (sur les enchères gagnées avec EMR) par la différence de CPM qui aurait été payée au premier prix, divisée par 1 000.


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