OPTYMALIZACJA OFERT REKLAMOWYCH POPRZEZ UKIERUNKOWANIE W OPARCIU O SAMOUCZĄCĄ SIĘ BAZĘ DANYCH

The method of targeting advertising on Internet sites based on a structured self-learning database is considered. The database accumulates data on previously accepted requests to display ads from a closed auction, data on participation in the auction and the results of displaying ads – the presence of a click and product installation. The base is structured by streams with features – site, place, price. Each such structural stream has statistical properties that are much simpler compared to the general ad impression stream, which makes it possible to predict the effectiveness of advertising. The selection of bidding requests only promising in terms of the result allows to reduce the cost of displaying advertising.Rozważono metodę ukierunkowywania reklam w serwisach internetowych w oparciu o ustrukturyzowaną samouczącą się bazę danych. W bazie gromadzone są dane o wcześniej zaakceptowanych żądaniach wyświetlenia reklam z zamkniętej aukcji, dane o udziale w aukcji oraz o wynikach wyświetlania reklam – zarejestrowanie kliknięcia i instalacji produktu. Bazę tworzą strumienie z cechami – strona, miejsce, cena. Każdy taki strumień strukturalny ma właściwości statystyczne, które są znacznie prostsze w porównaniu do ogólnego strumienia wyświetleń reklamy, co pozwala przewidywać skuteczność reklamy. Selekcja tylko obiecujących pod względem wyniku zapytań ofertowych pozwala na obniżenie kosztów wyświetlania reklam

Operating an Advertising Programmatic Buying Platform: A Case Study

This paper analyses how new technological developments and the possibilities generated by the internet are shaping the online advertising market. More specifically it focuses on a programmatic advertising case study. The origin of the problem is how publishers resort to automated buying and selling when trying to shift unsold inventory. To carry out our case study, we will use a programmatic online advertising sales platform, which identifies the optimal way of promoting a given product. The platform executes, evaluates, manages and optimizes display advertising campaigns, all in real-time. The empirical analysis carried out in the case study reveals that the platform and its exclusion algorithms are suitable mechanisms for analysing the performance and efficiency of the various segments that might be used to promote products. Thanks to Big Data tools and artificial intelligence the platform performs automatically, providing information in a user-friendly and simple manner

Die Welt ohne Cookies : Herausforderungen, Chancen, Lösungsansätze und Technologien für das digitale Werbe-Ökosystem

Im Januar 2020 kündigte Google an, die Third-Party Cookies aus ihrem Browser Chrome bis Anfang des Jahres 2022 zu eliminieren. Diese Mitteilung hat zu Widerstand des digitalen Werbe-Ökosystems geführt, weshalb in der Öffentlichkeit darüber berichtet und nach Lösungsansätzen gesucht wird. Obwohl die technologisch komplexe Cookie-Architektur den automatisierten Handel von Werbeplätzen sowie die gezielte personalisierte Werbung im Browserumfeld ermöglicht hat, hat sich das digitale Werbe-Ökosystem zunehmend davon abhängig gemacht. Dabei werden vor allem die Rollen des Open Webs im Vergleich zu den Walled Gardens (z.B. Google oder Facebook) von dieser Entscheidung betroffen sein, da der Zugang zu User-Daten erschwert werden könnte. Die Zukunft des Werbe-Ökosystems scheint somit von hoher Unsicherheit geprägt. Diese Thesis befasst sich daher mit den Fragen, welche zukünftigen Herausforderungen und Chancen für das digitale Werbe-Ökosystem mit der Eliminierung der Third-Party Cookies entstehen könnten. Auch wie diesen Herausforderungen begegnet werden kann und welche Technologien sich zukünftig durchsetzen könnten. Die initiale Literaturrecherche trägt dazu bei, das komplexe digitale Werbe-Ökosystem sowie angewandte Technologien aufzuzeigen. Die Forschungsfragen werden anhand zwei Methoden-Schritten beantwortet. Der erste Schritt beinhaltet Experteninterviews, um die zukünftigen Herausforderungen und Chancen zu identifizieren. Im zweiten Schritt wird eine Real-Time Delphi durchgeführt, um mögliche Lösungsansätze und zukünftige Technologieentwicklungen zu explorieren. Zum Schluss werden die daraus gewonnenen Erkenntnisse mit der Literatur verknüpft und Handlungsempfehlungen für die Rollen des Werbe-Ökosystems abgegeben. Mit den Implikationen für das junge Forschungsgebiet und einem Ausblick wird die vorliegende Studie abgerundet. Die Ergebnisse zeigen auf, dass mit der Löschung dieser Cookies auf Chrome zukünftig nicht nur technologische Herausforderungen für den programmatischen Handel aufkommen könnten, sondern von weiteren Faktoren beeinflusst werden. Dazu zählen die hohe Dynamik und Komplexität am Werbemarkt, der Konkurrenzdruck, die gesellschaftliche Erwartungshaltung vom «kostenfreien» Internet sowie Regulierungen, welche zu mehr Transparenz bei der Verwendung und Verarbeitung von User-Daten auffordern. Die Expertinnen und Experten sind sich einig, dass alle Unternehmen unter anderem eine First-Party-Datenstrategie verfolgen sollten, um zukünftig konkurrenzfähig zu bleiben sowie weiterhin persönliche Werbung schalten zu können. Um auch in Zukunft programmatisch handeln zu können, sollten sie sich zudem mit den ID-Lösungen auseinanderzusetzen, welche sich am Markt durchsetzen könnten. Der wichtigste Faktor scheint der gebotene Mehrwert zu sein, um die User von der Freigabe ihrer Daten zu überzeugen. Denn diese Daten werden auch in Zukunft das wichtigste Gut des Werbemarktes darstellen. Dabei könnte eine Chance sein, dass die User als «Datenlieferanten» zukünftig eine zentralere Rolle im Ökosystem einnehmen. Die Erkenntnisse der Studie sind dabei nicht verallgemeinerbar, sondern sollen zur Diskussion über eine unsichere Zukunft anregen