ビューアビリティ予測のベストプラクティス

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Last updated: Aug 22, 2023 by Mahiro Yoshimochi
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Browsiのビュービリティ予測KV - ベストプラクティス  

BrowsiのViewability Predictionにより、パブリッシャーは在庫を簡単に品質ごとにセグメントし、最適な価格で適切なセグメントをリアルタイムでバイヤーに提供することができます。

これらのセグメンテーションは、貴社のフルデマンドスタックとデマンドチャネル全体で大きな価値を生み出します。

 

  1. Direct (PG/Non-PG)

ビューアビリティの階層を特定することで、ダイレクトオーダーの価格設定をより細かく設定し、広告在庫をスマートに管理することで、キャンペーン目標をより早く達成することができます。

ダイレクトオーダーをBrowsiのビューアビリティ予測キーバリューにターゲティングすることで、インベントリをキャンペーンのゴールごとに割り当てることができます。

A. 広告の無駄を省き、CTR/コンバージョン率を向上させ、品質が良いため、より高いCPMでこれらのキャンペーンを販売するために、高いビューアビリティ階層（> 60）でパフォーマンスベースのキャンペーン（クリック/リード/売上目標）をターゲットにします。

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B. リーチベースのキャンペーン、またはビューアビリティにあまり敏感でない広告主のキャンペーンを、低いビューアビリティ・ティア（<60）でターゲットにする。

C. キャンペーンや広告主がどの程度ビューアビリティに敏感かわからない場合は、以下のようにします。キャンペーンを2つのセグメント（<60 対 >60）に分け、結果を比較します！(この方法は価格優先の注文にも適用されます。） 

各キャンペーンごとのターゲティングプロセスを簡単にするために、一度ビューアビリティ設定を定義し、"パフォーマンスキャンペーン"/"高ビューアビリティ "のような関連する名前のプリセットとしてGAMに保存することができます。

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  1. Programmatic Campaigns (Open Auction)

Browsiのビューアビリティ予測キーバリューをプログラマティックオークションで活用し、ティアごとに最適なフロアプライスを見つける（ビューアビリティティアに関係なくフロアプライスを統一するのではなく）。

 

A. 予測されたビューアビリティに基づいて在庫を販売し、プログラマティック全体のCPMを向上させる。

 

B. GAMのビルトインエクスペリメント機能（Unified Pricing Rules）を使って実験し、High/Lowのビューアビリティ層に最適な価格設定範囲を明らかにする。

 

すでにご存知かもしれませんが、バイヤーは広告リクエストの階層化されたビューアビリティ予測に従って入札し、パブリッシャーは広告配置に基づく単一の平均ビューアビリティで販売します。

Browsiのビューアビリティ予測Key Valueを使用することで、High/Lowティア、またはその他の粒度（10、20など）に分割されたビューアビリティベースのUPR（統一プライシングルール）を設定することができ、さらなるプラスの効果を生み出します。

 

 

GAM内蔵のExperiments機能  → Unified Pricing Rulesを使用して、最適な価格戦略を体験することができます。

 

最初に2つの標準的なUPRを作成し、同じ価格設定で各ビューアビリティ層ごとに1つずつ作成する。

GAMエクスペリメントで10～20％を割り当て、関連するティアごとにLow/High価格を設定する。

 

最適な価格帯を決定するために

  1. Browsiのビューアビリティ予測ダッシュボードを使用し、"ビューアビリティ予測ごとのパフォーマンス" - テーブルモードを見てください。

CTR/eCPM列の異なるセルの色は、（フィルタリングされた）インベントリのパフォーマンスの異なるバケットを表します。各バケットごとのeCPMは別々に計算でき、粒度の細かいUPR/UPR実験の設定に使用できます。

 

  1. ビューアビリティ予測キーバリューの内訳を含むGAMレポートを手動で引き出すことにより、ビューアビリティ階層ごとの現在のCPMの粒度を調べることができます。

  1. 入札範囲＋入札拒否理由でGAMレポートを引き出すことで、フロアプライスによって入札が失われた重要なバケットを調べ、ビューアビリティの低い層に対してその範囲まで価格を下げることを検討します。

 

C. あるいは、視聴可能性ティアごとに粒度の細かい ADX ライン項目を 10 単位（10、20、30 など）でテストし、それに応じて UPR を設定して、（単一の ADX Priority LI を設定する代わりに）視聴可能性ティアごとのオークション圧力を高めることを検討することもできます。

 

 

  1. PMP/PA

BrowsiのViewability Predictionは、PMP/PAクライアントにユニークなオファーを提供し、長期的な関係を構築することで、他のパブリッシャーに差をつけることができます。

 

A. 広告主や代理店に対して、常時PMP提案を行い、独占オークションでビューアビリティの高い高品質なインベントリへの早期アクセスを提供します。

 

B. より価値の高いインプレッションにより、サイトの質の高さを認知してもらうことができます。

 

 

  1. Viewability Prediction on Non-Browsi Placements

Browsiを利用していない広告出稿をお持ちで、BrowsiのViewability Predictionを利用したいとお考えですか？

ぜひご利用ください。

Browsiのリアルタイムデータ事前入札モジュールを使用することで、ページ上のどの広告プレースメントでもBrowsiのビューアビリティ予測を利用することができます。

インストール方法は、リアルタイムデータモジュールのページをご覧ください。社内でPrebidを実施している場合は、Prebid開発者にご相談ください。サードパーティベンダーを通して入札を実施している場合は、サードパーティベンダーに連絡し、Browsiモジュールの導入を依頼する必要があります。

Browsiモジュールの実装には、以下の例のような設定ファイルが含まれます：

pbjs.setConfig({         "realTimeData": {             dataProviders:[{                           "name": "browsi",                 "params": {                     "url": "yield-manager.browsiprod.com",                     "siteKey": "testKey",   // from Browsi rep                     "pubKey": "testPub",    // from Browsi rep                     "keyName":"browsiViewability"                 }             }]         }     });

 開発者またはサードパーティーベンダーがモジュールを実装する前に、Browsiの担当者から正しい設定ファイルを入手してください。

 

まずは、カスタマーサクセスマネージャーにご連絡いただき、弊社のビューアビリティ予測ツールを最大限にご活用ください。