OpenAdLibraryOpenAdLibrary
Määritelmä

Bid Shading

Bid shading on menetelmä, jossa kysyntäpuolen alusta alentaa tarjousta alle sen, mitä ostaja olisi valmis maksamaan, jotta se silti voittaa ensimmäisen hinnan huutokaupan jättämättä rahaa pöydälle.

Toimituksellinen kuvitus: Bid Shading

Bid shading on tekniikka, joka lähes aina on automatisoitu kysyntäpuolen alustan sisällä, ja se alentaa tarjousta ostajan todellisen näyttökerran arvion alapuolelle ensimmäisen hinnan huutokaupassa. Tavoitteena on silti voittaa näyttökerta kilpailukykyiseen hintaan maksamatta koko summaa, jonka ostaja oli valmis käyttämään, mikä on juuri se ylimaksamisriski, jonka ensimmäisen hinnan huutokaupat tuovat.

Miksi shading on olemassa#

Ohjelmallinen näyttömainonta siirtyi suurelta osin toisen hinnan huutokaupoista ensimmäisen hinnan huutokauppoihin viime vuosina, osittain header biddingin tehtyä useista samanaikaisista huutokaupoista normin. Toisen hinnan huutokaupassa voittaja maksaa vain hieman toiseksi korkeimman tarjouksen yläpuolella, joten todellisen arvosi tarjoaminen oli aina turvallinen strategia. Ensimmäisen hinnan huutokaupassa voittaja maksaa täsmälleen sen, mitä tarjosi, joten todellisen arvosi tarjoaminen tarkoittaa, että saatat maksaa paljon enemmän kuin olisi tarvinnut, jos seuraavaksi korkein tarjous oli paljon matalampi.

Bid shading sulkee tuon kuilun. DSP mallintaa, käyttäen historiallisia selvityshintoja vastaaville näyttökerroille eri mainosvälityksissä, millä hinnalla tietty näyttökerta todennäköisesti todella selvitetään, ja lähettää sitten tarjouksen jossain tuon arvion ja ostajan katon välillä katon itsensä sijaan.

Kuinka se toimii käytännössä#

Useimmat suuret DSP:t käyttävät shadingia sisäänrakennettuna, suurelta osin näkymättömänä kerroksena, joka sijaitsee ostajan ilmoitetun maksimitarjouksen tai älykkään tarjouksen kohteen ja siinä välillä, mikä todella lähetetään OpenRTB:n kautta. Malli tarkastelee voittoprosentteja ja selvityshintoja vastaavalle inventaarialle (sama välitys, samanlainen CPM -alue, samanlainen konteksti) ja varjostaa aggressiivisemmin, missä kilpailu näyttää olevan vähäistä, ja vähemmän, missä se näyttää tiukalta. Hyvin tehtynä sen pitäisi laskea keskimääräistä käyttöä näyttökertaa kohden merkittävästi vahingoittamatta voittoprosenttia; huonosti tehtynä liian aggressiivinen shading voi maksaa ostajalle näyttökerrat, jotka sen olisi pitänyt voittaa.

Ostajat eivät yleensä voi nähdä shading-matematiikkaa suoraan. Raportoinnissa näkyy alhaisempi efektiivinen CPM kuin asettamansa tarjouskatto, ja DSP:t eroavat siinä, kuinka paljon valvontaa ja läpinäkyvyyttä ne tarjoavat shading-algoritmin itsensä suhteen.

Miksi sillä on merkitystä mediamyyjille#

Jos asetat tarjouksia työskentelemällä taaksepäin kohteesta CPA tai ROAS, shading on osa syytä, miksi todellinen käyttösi näyttökertaa kohden yleensä jää maksimitarjouksesi alapuolelle eikä sen tasolle. Sitä kannattaa ymmärtää mekanismina, vaikka et hallitsisikaan sitä suoraan, koska se vaikuttaa siihen, kuinka sinun tulisi tulkita raportoituja CPM:ia vertailtaessa suorituskykyä eri DSP:ien tai välitysten välillä, ja se on yksi syy lisää siihen, miksi raa'at tarjouskatot eivät ole luotettava tapa vertailla kustannustehokkuutta alustojen välillä. Sen seuraaminen, mikä todella selvitetään markkinoilla, sen sijaan että luottaisi ilmoitettuihin hintataulukoihin, on osa syytä, miksi työkalut kuten OpenAdLibraryn mainostiedustelu -indeksi ovat olemassa: luovaa tasoa koskeva näkyvyys siihen, mikä on käynnissä, kertoo sinulle enemmän todellisesta kilpailullisesta hintapaineesta kuin yksittäisen alustan sisäinen tarjouslogiikka.

UKK#

Koskeeko bid shading vain ensimmäisen hinnan huutokauppoja?

Käytännössä kyllä. Shading on olemassa erityisesti hallitsemaan ylimaksamisriskiä, joka liittyy siihen, että maksat täsmälleen tarjouksesi. Aidossa toisen hinnan huutokaupassa huutokauppamekanismi itsessään suojelee ostajaa ylimaksamiselta, joten shadingille ei ole juurikaan syytä.

Voivatko mainostajat kytkeä bid shadingin pois päältä?

Jotkut DSP:t antavat ostajien poistua käytöstä tai säätää shadingin aggressiivisuutta, mutta monet käyttävät sitä oletuksena, suurelta osin näkymättömänä optimointikerroksena. Tarkista käyttämäsi alustan dokumentaatiosta, mitä säätimiä se tarjoaa.

Laskeeeko bid shading voittoprosenttia?

Se voi laskea, jos malli varjostaa liian aggressiivisesti tietyn näyttökerran todellisen kilpailun voimakkuuteen nähden. Hyvin viritetty shading on suunniteltu säilyttämään voittoprosentti samalla kun lasketaan maksettua keskihintaa, mutta nämä kaksi ovat luonteeltaan ristiriidassa.

Onko bid shading sama asia kuin tarjouskatto?

Ei. Tarjouskatto on kova yläraja, jonka ostaja asettaa manuaalisesti. Shading on dynaaminen säätö, jonka DSP tekee tuon katon alapuolella mallinnettujen selvityshintojen perusteella välttääkseen tarjoamasta täyttä kattoa, kun sitä ei tarvita voittoon.

Usein kysytyt kysymykset

Koskeeko bid shading vain ensimmäisen hinnan huutokauppoja?
Käytännössä kyllä. Shading on olemassa erityisesti hallitsemaan ylimaksamisriskiä, joka liittyy siihen, että maksat täsmälleen tarjouksesi. Aidossa toisen hinnan huutokaupassa huutokauppamekanismi itsessään suojelee ostajaa ylimaksamiselta, joten shadingille ei ole juurikaan syytä.
Voivatko mainostajat kytkeä bid shadingin pois päältä?
Jotkut DSP:t antavat ostajien poistua käytöstä tai säätää shadingin aggressiivisuutta, mutta monet käyttävät sitä oletuksena, suurelta osin näkymättömänä optimointikerroksena. Tarkista käyttämäsi alustan dokumentaatiosta, mitä säätimiä se tarjoaa.
Laskeeeko bid shading voittoprosenttia?
Se voi laskea, jos malli varjostaa liian aggressiivisesti tietyn näyttökerran todellisen kilpailun voimakkuuteen nähden. Hyvin viritetty shading on suunniteltu säilyttämään voittoprosentti samalla kun lasketaan maksettua keskihintaa, mutta nämä kaksi ovat luonteeltaan ristiriidassa.
Onko bid shading sama asia kuin tarjouskatto?
Ei. Tarjouskatto on kova yläraja, jonka ostaja asettaa manuaalisesti. Shading on dynaaminen säätö, jonka DSP tekee tuon katon alapuolella mallinnettujen selvityshintojen perusteella välttääkseen tarjoamasta täyttä kattoa, kun sitä ei tarvita voittoon.
OpenAdLibrary-tiimi
KirjoittanutOpenAdLibrary-tiimi
Mainosälykkyys ja native-mainonnan tutkimus

Rakennamme OpenAdLibraryä, avointa mainosten läpinäkyvyysalustaa. Joka päivä järjestelmämme tallentavat live-native-mainoksia Taboolasta, Outbrainista, MGID:stä, Revcontentista, Teadsista, Yahoosta ja MSN:stä, tunnistavat jokaisen mainoksen todellisen mainostajan ja seuraavat klikkauksen sen kohdesivulle. Nämä oppaat tiivistävät havaintojamme tästä datasta, jotta voit tutkia markkinoita nopeammin.