OpenAdLibraryOpenAdLibrary
Визначення

Динамічна оптимізація креативів (DCO)

Динамічна оптимізація креативів (DCO) — це технологія, яка автоматично збирає та замінює компоненти оголошень, зображення, заголовки, заклики до дії на основі даних про ефективність у реальному часі.

Редакційна ілюстрація: Динамічна оптимізація креативів (DCO)

Динамічна оптимізація креативів, зазвичай скорочено DCO, — це технологія, яка автоматично збирає та замінює компоненти оголошень, зображення, заголовки, заклики до дії на основі даних про ефективність у реальному часі, а не людина вручну обирає, який статичний креатив оголошення запускати. Замість одного фіксованого оголошення DCO розглядає кожен елемент як змінну, яку система може перекомбінувати на льоту для різних аудиторій або контекстів.

Як це насправді працює#

Налаштування DCO починається з бібліотеки взаємозамінних частин: кілька варіантів заголовків, кілька зображень, кілька текстів кнопок закликів до дії, іноді різні деталі ціноутворення або пропозицій, отримані з фіду. Потім платформа показує комбінації різним сегментам аудиторії та зміщує частку показів у бік тієї комбінації, яка найкраще конвертує, подібно за духом до безперервного A/B-тестування, але автоматично працює з набагато більшою кількістю комбінацій, ніж людина протестувала б вручну по одній. Динамічні товарні оголошення на платформах електронної комерції є найпомітнішою версією цього, вони отримують живі зображення товарів, ціни та назви прямо з фіду та складають унікальне оголошення для кожного переглядача на основі історії переглядів.

Де DCO зустрічається в нативній рекламі#

Нативні мережі історично більше покладалися на ручне обертання креативів, ніж на повноцінну DCO, оскільки формати нативної реклами простіші, ніж банери дисплейної реклами з багатьма елементами, для яких DCO була спочатку розроблена. Тим не менш, Taboola, Outbrain та інші мережі додали функції автоматичного обертання заголовків та зображень, які запозичують логіку DCO, тестуючи кілька варіантів заголовків з одним зображенням, або навпаки, та зміщують показ у бік комбінації з найкращими CTR та подальшою конверсією.

Компроміс: контроль проти масштабу#

Перевага DCO — масштаб: вона може протестувати набагато більше комбінацій, ніж людина коли-небудь б зробила, і реагує на зміни ефективності швидше, ніж щотижневий ручний огляд. Компроміс — це контроль і креативна узгодженість: автоматично зібрана комбінація іноді може поєднати заголовок і зображення, які не поєднуються, або показати деталь пропозиції, яка технічно точна, але погано подана. Більшість покупців, які використовують DCO, все ще періодично переглядають результати, а не розглядають це як повністю бездоганний процес, і використовують сигнали креативної втоми, щоб знати, коли вся бібліотека елементів, а не лише одна комбінація, потребує оновлення. Покупці, нові для DCO, іноді припускають, що це повністю усуває креативну роботу, тоді як на практиці це лише зміщує цю роботу з вибору одного фінального оголошення на створення сильної бібліотеки взаємозамінних частин на початку.

Дослідження DCO в реальному світі#

Оскільки DCO створює багато варіантів креативів з однієї базової кампанії, спостереження за рекламною активністю бренду з часом в індексі прозорості часто виявляє набір майже ідентичних оголошень з невеликими відмінностями в заголовках або зображеннях — це хороша ознака того, що за лаштунками працює DCO або автоматичне обертання, а не людина вручну обирає кожен варіант. Платформа розвідки оголошень OpenAdLibrary показує кожен живий варіант для бренду, щоб ви могли побачити цю закономірність безпосередньо.

Часті питання

Чи DCO — це те саме, що A/B-тестування?
Вони пов'язані, але не ідентичні. A/B-тестування зазвичай порівнює невелику, фіксовану кількість повних варіантів. DCO складає багато комбінацій з бібліотеки взаємозамінних елементів і постійно зміщує показ у бік найкращих виконавців, що ближче до постійного багатофакторного тестування в масштабі.
Чи підтримують нативні рекламні мережі DCO?
Повноцінна DCO у розумінні дисплейної реклами менш поширена в нативних мережах, але більшість великих платформ, включаючи Taboola та Outbrain, пропонують функції автоматичного обертання заголовків та зображень, які застосовують подібну логіку в межах однієї кампанії.
Які дані потрібні DCO для роботи?
Потрібен достатній обсяг трафіку, щоб генерувати значущі сигнали ефективності для різних комбінацій, а також бібліотека креативних елементів, спеціально створених для взаємозамінності: заголовки, зображення та заклики до дії, розроблені так, щоб будь-яка комбінація все ще мала сенс разом.
Чи може DCO повністю замінити ручне тестування креативів?
Не повністю. DCO добре справляється з оптимізацією на рівні комбінацій, але самостійно не генерує справді нові підходи або зачіпки. Більшість покупців все ще розробляють нові креативні підходи вручну та завантажують їх у бібліотеку елементів DCO, а не очікують, що система сама винайде нові ідеї.
Команда OpenAdLibrary
АвторКоманда OpenAdLibrary
Дослідження нативної реклами та ad intelligence

Ми створюємо OpenAdLibrary — відкриту платформу для прозорості реклами. Щодня наші системи збирають живі нативні оголошення на Taboola, Outbrain, MGID, Revcontent, Teads, Yahoo та MSN, ідентифікують справжнього рекламодавця за кожним з них і відстежують клік до цільової сторінки. Ці гайди концентрують наші спостереження з цих даних, щоб ви могли досліджувати ринок швидше.