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Definizione

Dynamic Creative Optimization (DCO)

La Dynamic Creative Optimization (DCO) è una tecnologia che assembla e scambia automaticamente componenti pubblicitari, immagini, titoli, CTAs, in base ai dati di performance in tempo reale.

Illustrazione editoriale: Dynamic Creative Optimization (DCO)

La Dynamic Creative Optimization, solitamente abbreviata in DCO, è una tecnologia che assembla e scambia automaticamente componenti pubblicitari, immagini, titoli, call to action, in base ai dati di performance in tempo reale, invece che affidarsi alla scelta manuale di un operatore su quale creativo pubblicitario statico eseguire. Invece di un annuncio fisso, la DCO tratta ogni elemento come una variabile che il sistema può ricombinare al volo per diversi pubblici o contesti.

Come funziona realmente#

Una configurazione DCO inizia con una libreria di pezzi intercambiabili: diverse opzioni di titolo, diverse immagini, diversi testi per il pulsante CTA, a volte dettagli di prezzo o offerta diversi estratti da un feed. La piattaforma poi serve combinazioni a diversi segmenti del pubblico e sposta la quota di impressioni verso la combinazione che converte meglio, simile nello spirito a un A/B testing continuo ma eseguito automaticamente su molte più combinazioni di quante un operatore ne testerebbe manualmente una alla volta. Gli annunci dinamici per prodotti sulle piattaforme di ecommerce sono la versione più visibile di questo, estraendo immagini di prodotto, prezzi e nomi in tempo reale da un feed e assemblando un annuncio unico per visualizzatore basato sulla cronologia di navigazione.

Dove appare la DCO nella pubblicità nativa#

Le reti native si sono storicamente affidate più alla rotazione creativa manuale che alla DCO completa, poiché i formati degli annunci nativi sono più semplici dei banner display multi-elemento per cui la DCO è stata originariamente costruita. Detto ciò, Taboola, Outbrain e altre reti hanno aggiunto funzionalità di rotazione automatica di titoli e immagini che prendono in prestito direttamente la logica DCO, testando più varianti di titolo contro la stessa immagine, o viceversa, e spostando la distribuzione verso la combinazione con il miglior CTR e tasso di conversione a valle.

Il compromesso: controllo versus scala#

Il vantaggio della DCO è la scala: può testare molte più combinazioni di quante un operatore mai farebbe, e reagisce agli spostamenti di performance più velocemente di una revisione manuale settimanale. Il compromesso è il controllo e la coerenza creativa: una combinazione assemblata automaticamente può occasionalmente accoppiare un titolo e un'immagine che si scontrano, o far emergere un dettaglio dell'offerta tecnicamente accurato ma presentato male. La maggior parte degli inserzionisti che eseguono DCO revisionano ancora periodicamente gli output piuttosto che trattarla come completamente automatica, e usano i segnali di affaticamento creativo per sapere quando l'intera libreria di elementi, non solo una combinazione, ha bisogno di un aggiornamento. Gli inserzionisti nuovi alla DCO a volte assumono che rimuova completamente il lavoro creativo, quando in pratica sposta semplicemente quel lavoro dalla scelta di un annuncio finale alla costruzione di una solida libreria di pezzi intercambiabili in anticipo.

Ricercare la DCO nel mondo reale#

Poiché la DCO produce molte varianti creative dalla stessa campagna sottostante, osservare l'attività pubblicitaria di un brand nel tempo in un indice di trasparenza rivela spesso un insieme di annunci quasi identici con piccole differenze nel titolo o nell'immagine, un buon indizio che dietro le quinte è in esecuzione una DCO o una rotazione automatica, piuttosto che una mano umana che seleziona manualmente ogni variante. La piattaforma di intelligence pubblicitaria di OpenAdLibrary mostra ogni variante live per un brand, permettendoti di vedere direttamente quel pattern.

Domande frequenti

La DCO è la stessa cosa dell'A/B testing?
Sono correlate ma non identiche. L'A/B testing tipicamente confronta un numero ridotto e fisso di varianti complete. La DCO assembla molte combinazioni da una libreria di elementi intercambiabili e sposta continuamente la distribuzione verso le performance migliori, avvicinandosi a un test multivariato continuo su larga scala.
Le reti native supportano la DCO?
La DCO completa, nel senso dei banner display, è meno comune sulle reti native, ma la maggior parte delle piattaforme principali, inclusi Taboola e Outbrain, offrono funzionalità di rotazione automatica di titoli e immagini che applicano una logica simile all'interno di una singola campagna.
Di quali dati ha bisogno la DCO per funzionare?
Ha bisogno di un volume di traffico sufficiente per generare segnali di performance significativi tra le combinazioni, più una libreria di elementi creativi costruiti specificamente per essere intercambiabili: titoli, immagini e CTAs progettati in modo che qualsiasi combinazione abbia comunque senso.
La DCO può sostituire completamente il testing creativo manuale?
Non del tutto. La DCO gestisce bene l'ottimizzazione a livello di combinazione, ma non genera da sola angolazioni o agganci genuinamente nuovi. La maggior parte degli inserzionisti sviluppa ancora manualmente nuove angolazioni creative e le inserisce nella libreria di elementi della DCO, piuttosto che aspettarsi che il sistema inventi nuove idee.
Il Team di OpenAdLibrary
Scritto daIl Team di OpenAdLibrary
Intelligence pubblicitaria e ricerca sulla pubblicità nativa

Sviluppiamo OpenAdLibrary, la piattaforma aperta per la trasparenza pubblicitaria. Ogni giorno i nostri sistemi catturano annunci nativi live su Taboola, Outbrain, MGID, Revcontent, Teads, Yahoo e MSN, identificano il vero inserzionista dietro ciascuno e seguono il clic fino alla sua landing page. Queste guide distillano ciò che osserviamo in quei dati, permettendoti di analizzare il mercato più rapidamente.