Case Study

L’algoritmo di bidding EMR fa risparmiare al buyer partecipanti più di 1 milione di dollari in fase di prova

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

In un settore noto per essere in continua evoluzione, la rapida ascesa dell’header bidding ha obbligato persino le società più adattabili a uscire dalla loro comfort zone. Questo fenomeno è risultato tanto più evidente nello spostamento verso le aste “First-Price”.

È stata una transizione frastornante per molti buyer, in particolare se si considera che le piattaforme e gli algoritmi di acquisto per anni sono stati adattati alle dinamiche delle aste “Second Price”.

Per questo Rubicon Project ha sviluppato l’Estimated Market Rate (o EMR), una funzione progettata per aiutare i buyer a evitare di pagare eccessivamente le impression in un contesto di header bidding “First-Price”. L’algoritmo ha lo scopo di mantenere alti tassi di vincita evitando al contempo picchi dei CPM, e può lavorare in aggiunta (o sostituendosi) all’algoritmo esistente della piattaforma di acquisto.

Dopo mesi di preparazione interna e comunicazione esterna, siamo passati alle aste “First-Price” per tutta l’inventory di header bidding, offrendo l’EMR ai buyer per aiutarli ad affrontare la transizione.

Al momento del lancio, poco meno di un terzo delle oltre 150 DSP con cui collaboriamo aveva selezionato la nuova opzione. Al 15 maggio questa cifra era salita a quasi metà – e i risultati ottenuti dall’EMR ne spiegano il motivo.

Come sappiamo che funziona

L’EMR cerca opportunità per ridurre l’offerta “First-Price” di un buyer con un impatto minimo sul tasso di vincita. L’algoritmo analizza fattori come il tipo di inventory, l’audience di riferimento e il CPM fino a giungere a un adeguamento del prezzo iniziale del buyer.

Due punti dati fondamentali determinano se l’EMR è efficace rispetto all’offerta iniziale del buyer:

  • Aumento del tasso di vincita: quante altre aste vincerà il buyer in definitiva?
  • Aumento del CPM: quanto pagherà ancora il buyer per ogni impression per conseguire tale tasso di vincita maggiore?

Il fulcro dell’EMR è riuscire a trovare il punto ideale tra quanto un buyer dovrebbe pagare e la sua probabilità di vincere l’asta a tale prezzo. Di seguito sono riportati due esempi di come questa funzione è riuscita a generare valore per i nostri buyer.

Grande DSP omnicanale

Questo è quello a cui la maggior parte delle persone pensa quando valuta una piattaforma lato buyer “leader”: una DSP globale che esegue transazioni su decine di milioni di impression al giorno.

La DSP acquista inventory per conto di brand e agenzie annoverati nell’elenco Fortune 1000, cercando audience in tutta l’inventory desktop, in-app, mobile web e video.

Quanto traffico è stato allocato all’EMR durante il periodo di prova?

  • Quasi il 100% del traffico della DSP1 è stato allocato all’EMR

Quali sono stati i risultati?

  • Circa 1,8 miliardi di impression ottenute
  • ~$1,02 milioni2 di risparmio in termini di efficienza (rispetto a ciò che gli advertiser che acquistano attraverso questa DSP avrebbero pagato in un’asta “First-Price”)

Questa prova evidenzia come l’impegno di Rubicon Project nei confronti della trasparenza abbia favorito un solido senso di fiducia in uno dei nostri principali buyer – fiducia che in ultima istanza ha dato luogo a un significativo risparmio rispetto a una strategia “First-Price” pura.

Abbiamo conquistato questa fiducia lavorando per informarlo di come il passaggio al “First-Price” avrebbe influito sulla sua attività, il che si è tradotto nella volontà di provare il nostro algoritmo EMR per quasi tutte le offerte fatte.

DSP focalizzata su un format emergente

Il secondo esempio è quello di una DSP più piccola specializzata in quello che potrebbe essere considerato un format emergente. Questa società si rivolge alle audience di riferimento mentre sono comode e rilassate, acquistando inventory per conto di advertiser con stupende

campagne interattive che richiedono schermi più grandi.

Quali sono stati i risultati?

  • Circa 1,8 miliardi di impression ottenute
  • ~$3.500 di risparmio in termini di efficienza

Questa è stata una prova nel vero senso della parola, durante la quale la DSP inizialmente ha scelto di usare l’algoritmo EMR per circa un quarto dei suoi acquisti.

Con il trascorrere delle settimane, la piattaforma ha evidenziato un’enorme differenza in termini di render rate delle offerte che usavano l’EMR rispetto alle offerte puramente “First-Price”. Alla fine della prova, la DSP ha scelto di lasciarsi guidare dall’EMR per tutti i suoi acquisti.

Il risultato finale

Abbiamo selezionato questi esempi per illustrare l’efficacia  e la versatilità dell’EMR.

Si tratta di una funzione perfetta per i buyer che vantano audience di riferimento, format e obiettivi di campagna diversi – e dà ottimi risultati sia per le DSP grandi e sofisticate che per le piattaforme più piccole e maggiormente specializzate.

Nei prossimi mesi continueremo a far evolvere l’EMR per ottenere prestazioni ancora migliori per i nostri buyer, contribuendo a garantire che i nostri publisher possano contare su un vivace mercato della demand per le loro inventory.

Contattataci per scoprire altre informazioni su come l’EMR può aiutarti a generare valore scrivendo a  contact@rubiconproject.com, o scarica il nostro whitepaper per approfondire ulteriormente come funziona l’algoritmo.


1 Rubicon Project si riserva una piccola quota (~3%) di tutto il traffico dei buyer per testare molteplici algoritmi (compresi EMR, “First-Price”, ecc.) nell’ambito del suo impegno a fornire valore per gli advertiser.

2 Risparmio calcolato moltiplicando il numero di impression apparse (dalle aste vinte usando l’EMR) per la differenza di CPM che sarebbe stato pagato in un’asta “First-Price”, diviso 1000.


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