Create key values based on viewability with Browsi
Browsi automatically passes a key named “browsiViewability” to Google Ad Manager. This key will be sent out with every ad request. In order to let Google Ad Manager collect this data and show analysis per our viewability prediction, you will need to create this key and associate its values.
Navigate to your Google Ad Manager “Key Value” screen.Create a new Key named “browsiViewability” and create 11 values under this key: 0.10, 0.20, 0.30, 0.40, 0.50, 0.60, 0.70, 0.80, 0.90, 1.00 and ‘NA’.
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NOTE: The values you create need to be written exactly as described above! Otherwise, the value we send and the value written on Google Ad Manager will not match.‘NA’ value is for ad requests that Browsi was unable to predict (due to lack of data). This will be no more than 15% out of the total ad requests (avg. is about 8%).
After creating Key Values for Browsi viewability prediction, Google Ad manager will store the data per key value; generate a report.
Navigate to the reports section and choose “Historical” report typeCreate a new report and filter by any placements/ad units you wish to see.Add “Key Values” as a dimension along with any other dimensions you want (day, ad unit, etc.)Choose the following fields: Total code served count, Unfilled impressions, Ad Exchange impressions, Ad Exchange average eCPM, Ad Exchange revenue.
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Note: To measure requests we will add the “Total code served count” to the “Unfilled impressions”. We can measure that vs. the “Ad Exchange impressions field” to get the fill rate (assuming it’s serving only programmatic, otherwise you can remove your direct ad requests from this report).
Review the avg. cpm, fill and revenue per predicted viewability to understand exactly how buyers are reacting to viewability rate.
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Notice the eCPM uplift as the predicted viewability is higher.
Analyzing traffic to find the appropriate floor prices:
Different ad ops managers have different ways to find the right floor price for them. For our test, we were looking at the avg. winning bid histogram, and cutting the floor price about +-10 of the avg. bid.You can use whatever method you have in deciding what the floor prices should be – **The important thing is that you test your data per those viewability tiers:**Cut your traffic into 2 groups – one with predicted viewability of 0%-60% and one with predicted viewability 70%-100%.Decide over what floor price each group should get as if these were independent ad units.
Navigate to your Google Ad Manager open auction screen, and create two new pricing rules
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For each rule, make sure you target
The correct ad units / placements / urls that you wish to apply the pricing rule on.
The higher viewability tier with a higher pricing rule
The respective values to the “browsiViewability” key.
Examples
If the floor price is for viewability below 70%
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If the floor price is for viewability above 70%
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That’s it! Let buyers pick up on those floor prices and you should start seeing results within a week after setup. Important: one day after setup, test that the inventory you intended reach the desired pricing rule took hold. To test this, generate a Google Ad Manager report per pricing rule.
Pro Tip 
After running the new pricing rules for a bit, check which buyers bought more on the high viewability pricing rule and connect that buyer directly to offer a PMP based on Browsi viewability prediction.Browsiでviewabilityに基づくkey valueを作成する
Browsiは自動的に "browsiViewability "というキーをGoogle Ad Managerに渡します。このキーは広告リクエストごとに送信されます。Google Ad Managerにこのデータを収集させ、ビューアビリティ予測に基づいた分析を表示させるには、このキーを作成し、その値を関連付ける必要があります。
GAMの「Key Value」画面に移動します。「browsiViewability」という新しいキーを作成し、このキーの下に0.10、0.20、0.30、0.40、0.50、0.60、0.70、0.80、0.90、1.00、「NA」の11個の値を作成します。
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注意: 作成する値は、上記のように正確に記述する必要があります！そうでない場合、Browsiが送信する値とGoogle Ad Managerに書き込まれる値は一致しません。「NA」値は、Browsiが予測できなかった広告リクエストです（データ不足のため）。これは全広告リクエストのうち15％以下となります（平均は約8％）。
Browsiのビューアビリティ予測のためのキーバリューを作成した後、Google Ad ManagerはKey Valueごとにデータを保存し、レポートを作成します。
レポートセクションに移動し、「履歴」レポートタイプを選択します。新しいレポートを作成し、表示したいプレースメント/広告ユニットでフィルタリングします。必要な他のディメンション（日付、広告ユニットなど）とともに、ディメンションとして「Key Value」を追加します。次のフィールドを選択します： 総コード配信数、未入力インプレッション数、アドエクスチェンジインプレッション数、アドエクスチェンジ平均eCPM、アドエクスチェンジ収益。
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注意：リクエストを測定するために、「配信されたコードの合計数」を「フィルされていないインプレッション」に追加します。それを「Ad Exchangeインプレッションフィールド」と比較して測定することで、フィルレートを得ることができます（プログラマティック広告のみを配信している場合を想定しています。）
予測ビューアビリティごとの平均cpm、フィル、収益を確認し、購入者がビューアビリティ率にどのように反応しているかを正確に理解します。
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予測ビューアビリティが高くなるにつれて、eCPMが上昇していることに注目してください。
トラフィックを分析し、適切なフロアプライスを見つける：
広告運用担当者によって、適切なフロアプライスを見つける方法は異なります。私たちのテストでは、平均落札価格のヒストグラムを見て、フロアプライスを平均落札価格の約+-10をカットしていました。フロアプライスがどうあるべきかを決定する際にあなたが持っているどのような方法を使用することができます - **重要なことは、これらのビューアビリティ層ごとにあなたのデータをテストすることです：**2つのグループにあなたのトラフィックを分割し、一つは0％-60％の予測ビューアビリティ、もう一つは予測ビューアビリティ70％-100％にします。各グループが独立した広告ユニットであるかのように、フロアプライスを決定します。
Google Ad Managerのオープンオークション画面に移動し、2つの新しい価格ルールを作成します。
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各ルールについて、次のように設定する
価格ルールを適用したい広告ユニット/プレースメント/URLを指定します。
より高い価格設定のルールで、より高いビューアビリティの階層
“browsiViewability "キーに対応するそれぞれの値。
例
もしフロアプライスが70％以下のビューアビリティである場合
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もしフロアプライスが70％以上のビューアビリティである場合
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それだけです！設定後1週間以内に結果が出始めるはずです。重要：設定から1日後、目的の価格設定ルールに到達した在庫が定着したかテストしてください。これをテストするには、価格設定ルールごとにGoogle Ad Managerのレポートを作成します。
新しい価格設定ルールを少し実行した後、どの購入者がビューアビリティの高い価格設定ルールでより多く購入したかをチェックし、その購入者を直接つないで、Browsiのビューアビリティ予測に基づいてPMPを提供します。