OpenAdLibraryOpenAdLibrary
Definisjon

Dynamic Creative Optimization (DCO)

Dynamic Creative Optimization (DCO) er teknologi som automatisk setter sammen og bytter ut annonsekomponenter, bilder, overskrifter, CTAs basert på sanntids ytelsesdata.

Redaksjonell illustrasjon: Dynamic Creative Optimization (DCO)

Dynamic Creative Optimization, vanligvis forkortet til DCO, er teknologi som automatisk setter sammen og bytter ut annonsekomponenter, bilder, overskrifter, calls to action basert på sanntids ytelsesdata, i stedet for at et menneske manuelt velger hvilken statisk annonsekreativ som skal kjøres. I stedet for én fast annonse, behandler DCO hvert element som en variabel systemet kan rekombinere på sparket for forskjellige målgrupper eller kontekster.

Hvordan det faktisk fungerer#

En DCO-oppsett starter med et bibliotek av utskiftbare deler: flere overskriftsalternativer, flere bilder, flere CTA-knappetekster, noen ganger forskjellige priser eller tilbudsdetaljer hentet fra en feed. Plattformen serverer deretter kombinasjoner til forskjellige segmenter av målgruppen og flytter andelen visninger mot den kombinasjonen som konverterer best, lik i ånd til kontinuerlig A/B-testing, men som kjører automatisk på tvers av mange flere kombinasjoner enn et menneske ville manuelt testet én om gangen. Dynamiske produktannonser på e-handelsplattformer er den mest synlige versjonen av dette, som henter live produktbilder, priser og navn rett fra en feed og setter sammen en unik annonse per besøker basert på nettleserhistorikk.

Hvor DCO dukker opp i native annonsering#

Native nettverk har historisk sett stolt mer på manuell kreativ rotasjon enn full DCO, siden native annonseformater er enklere enn de flerelementers display-bannerne DCO opprinnelig ble bygget for. Likevel har Taboola, Outbrain og andre nettverk lagt til automatiserte funksjoner for rotasjon av overskrifter og bilder som låner direkte fra DCO-logikk, tester flere overskriftsvarianter mot det samme bildet, eller omvendt, og flytter leveransen mot kombinasjonen med best CTR og nedstrøms konverteringsrate.

Avveiningen: kontroll versus skala#

DCOs fordel er skala: det kan teste langt flere kombinasjoner enn et menneske noen gang ville gjort, og det reagerer på ytelsesskift raskere enn en ukentlig manuell gjennomgang. Avveiningen er kontroll og kreativ sammenheng – en automatisk satt sammen kombinasjon kan av og til pare en overskrift og et bilde som kolliderer, eller fremheve en tilbudsdetalj som er teknisk nøyaktig, men dårlig formulert. De fleste kjøpere som kjører DCO gjennomgår fortsatt utdataene periodisk i stedet for å behandle det som fullstendig hendefri, og bruker kreativ utmattelsessignaler for å vite når hele elementbiblioteket, ikke bare én kombinasjon, trenger en oppdatering. Kjøpere som er nye til DCO antar noen ganger at det fjerner kreativt arbeid helt, mens det i praksis bare flytter det arbeidet fra å velge én endelig annonse til å bygge et sterkt bibliotek med utskiftbare deler på forhånd.

Forske på DCO i det fri#

Fordi DCO produserer mange kreative varianter fra den samme underliggende kampanjen, vil å observere et merkes annonseaktivitet over tid i en åpenhetsindeks ofte avsløre et sett med nesten identiske annonser med små forskjeller i overskrift eller bilde – et godt tegn på at DCO eller automatisk rotasjon kjører i bakgrunnen i stedet for at et menneske håndplukker hver variant. OpenAdLibrary's annonseintelligensplattform viser hver live variant for et merke slik at du kan se det mønsteret direkte.

Ofte stilte spørsmål

Er DCO det samme som A/B-testing?
De er beslektet, men ikke identiske. A/B-testing sammenligner vanligvis et lite, fast antall fullstendige varianter. DCO setter sammen mange kombinasjoner fra et bibliotek med utskiftbare elementer og flytter kontinuerlig leveransen mot de beste prestasjonsresultatene, nærmere pågående multivariat testing i stor skala.
Støtter native annonsenettverk DCO?
Full DCO i display-annonseforstand er mindre vanlig på native nettverk, men de fleste store plattformer inkludert Taboola og Outbrain tilbyr automatiserte funksjoner for rotasjon av overskrifter og bilder som bruker lignende logikk innenfor en enkelt kampanje.
Hvilke data trenger DCO for å fungere?
Det trenger nok trafikkvolum til å generere meningsfulle ytelsessignaler på tvers av kombinasjoner, pluss et bibliotek med kreative elementer spesielt bygget for å være utskiftbare – overskrifter, bilder og CTAs designet slik at enhver kombinasjon fortsatt gir mening sammen.
Kan DCO erstatte manuell kreativ testing helt?
Ikke fullstendig. DCO håndterer optimalisering på kombinasjonsnivå godt, men det genererer ikke genuint nye vinkler eller kroker på egen hånd. De fleste annonsekjøpere utvikler fortsatt nye kreative vinkler manuelt og mater dem inn i DCO-elementbiblioteket, i stedet for å forvente at systemet skal finne opp nye ideer.
OpenAdLibrary-teamet
Skrevet avOpenAdLibrary-teamet
Ad-intelligens og forskning på native annonsering

Vi bygger OpenAdLibrary, den åpne annonsetransparensplattformen. Hver dag fanger systemene våre live native annonser på tvers av Taboola, Outbrain, MGID, Revcontent, Teads, Yahoo og MSN, identifiserer den faktiske annonsøren bak hver enkelt, og følger klikket til landingssiden. Disse veiledningene destillerer det vi ser i disse dataene slik at du kan undersøke markedet raskere.