确保你所有节目媒体购买的品牌安全的3个提示

In 2017, 营销人员被告知,他们必须为所有的数字和程序化展示广告活动实施品牌安全. 《ca88官网》发现Youtube和谷歌将广告放在与政治暴力相关的内容旁边,这一事实促使营销人员迫切需要解决品牌安全问题, 极端宗教宣传和其他冒犯性的内容,与他们的品牌信息严重不符, 和 影响品牌安全. 这促使英国的广告商迅速停止了在该网站上的广告.S. 广告商们也迅速效仿. 特别是哈瓦斯集团,负责管理近 6.5亿美元 (英国2.25亿欧元)的数字广告支出,决定从谷歌撤掉广告. 这促使广告客户开始质疑,如何才能确保他们的数字显示广告与出版商的内容一起运行,而这些内容最符合他们的消费者价值观.

广告商可以采取许多预防措施来确保他们的品牌在消费者眼中是安全的. 随着数字广告支出的增加 1170亿美元 in 2018, 我们概述了一些重要的提示,广告商应该使用它们来确保他们的程序性购买也是品牌安全的.

1. 合作伙伴了
这样的公司 积分广告科学, DoubleVerifyComscore 开发了公式, 算法和数据驱动的工具可以防止广告出现在不受欢迎的内容旁边. 数据驱动的营销公司已经开发了智能,以确保广告商会购买品牌安全的广告. 他们也在不断地更新和改进这项技术.

全球测量和广告验证合作伙伴一直在努力改善用户体验. 他们想把正确的内容放在正确的人面前:对那个品牌感兴趣的人, 愿意购买他们的产品. 他们还想确保品牌对媒体预算的使用放心,并确保他们的内容被放在可靠的出版商的网站上. 程序化的工作,以产生合格的流量,从而加强品牌的在线存在, 价值观得以维护,声誉不会受损.

2. 投资私人市场

In 2017, 74.5% 国内所有数字显示广告中 私人市场 (PMP)和程序化直接交易. 通过这种方式进行媒体购买, 广告商确切地知道他们从谁那里购买,他们的广告将放置在哪里. 这个决定,尽管可能更昂贵,但也保证了广告位置的易用性. 这个市场还, 就像所有程序化的购买一样, 让广告商接触到他们的理想客户.

3. 白名单
经常听到营销人员将网站列入黑名单, 要么是他们自己的经历不好,要么是他们的名声不好. 然而,“坏网站”的数量不断上升,没有办法不断跟上日期. 另一种选择是将网站列入白名单. 你可以找到那些可以安全投放广告的网站,然后列出一份可供选择的清单,你可以在准备广告活动或媒体购买时使用. 如果这看起来是一个艰巨的任务, 有些交易所的库存审批程序非常严格. 这种交流需要网站通过一些测试,比如人工审批,或者在现有关系中与网站或应用建立新关系的预先审批. 如果一个网站没有通过测试,他们就不能在交易所出售他们的库存. 这是一个伟大的步骤,以确保品牌安全,因为你是有信心的网站,你选择放置你的广告.

确保品牌安全会让人感到不知所措

每天都有数十亿的数字显示广告交易发生,这意味着品牌安全可能变得非常重要. 品牌可以采取许多预防措施,以确保他们的广告最终出现在理想的位置. 然而,最重要的是要记住使用常识. 如果一笔交易看起来好得令人难以置信,那么它很可能就是真的. 如果你的广告在正确的网站上,在正确的内容旁边显示,消费者会发现它更有吸引力. So, 当你选择在哪里花费你的程序化媒体资金, 花点时间确保你已经做了关于广告位置的研究,不要忘记使用上面的三条建议来保证你的品牌安全.

程序化媒体购买101:人工智能和机器学习之间的区别 & 编程?

在过去的几年中,数字广告和程序化广告已经发展出了自己的语言, 这些术语随处可见,但当与“广告”这个词联系在一起时,就意味着一些非常具体的东西. 最近,在阅读一篇文章或谈论媒体购买时,几乎不可能不提到相关条款 人工智能(AI) or 机器学习. 人工智能和机器学习这两个术语经常被互换使用,但它们是不同的. 这两者之间的区别是什么?它们对作为营销人员或首席营销官的我们意味着什么?

程序化购买的AI

人工智能 在机器上复制人类智能,让它们能够执行通常需要人脑参与的活动,这一概念是否可行, 比如做出基于数据的决策.  通过使用人工智能系统,品牌和广告商可以比人类更快地完成任务,并减少犯错,从而节省金钱和时间.  当你把这个应用到程序化的媒体购买行业, 你为媒体购买过程带来了效率, 把人们从乏味的媒体中解放出来,让他们专注于工作中的战略性和创造性元素.

数字媒体高管一直在谈论人工智能技术的原因是,它们让我们有了分析用户行为的算法, 允许针对更有可能转化的用户进行实时程序化的活动优化. 这样广告商就有能力收集所有这些丰富的受众数据,然后利用这些数据更准确地进行媒体购买和整体定位策略——最终花费更少的金钱和时间,带来更高的投资回报率.

机器学习会取代媒体买家吗?

这句话 机器学习 是否会让人联想到老科幻电影中的场景:某人开发了一个智能机器人,然后控制了它的创造者,或者摧毁了一座大城市……从而引发了许多关于这项技术将如何影响数字媒体行业的问题.
机器学习 是一种 人工智能 这使得计算机或机器人能够通过编程来学习特定的动作, 随着时间的推移提高他们的知识, 就像我们的大脑一样.
电脑使用 机器学习 通过训练机器使用数据来学习如何执行任务,专注于模仿我们自己的决策逻辑.

想象一下,你每天骑自行车去上班. 随着时间的推移, 在尝试了不同的方式去上班之后, 你会根据一周中的哪一天或外面的天气了解哪条路线更快,或者哪条路或路径更好. 这就是为什么 机器学习 作品. 你给计算机或算法输入大量数据,这样它就会分析过去的信息,并从中学习,将所学到的知识应用到未来收到的任何新数据中.

当应用到程序化广告时, 机器学习 算法可以分析来自不同来源的大量数据,并从中得出结论. 这意味着你几乎可以在机器或算法中复制一个有经验的媒体买家的大脑,这样它就有能力进行预测, 媒体策划及优化. 几乎……. 但不是现在, 尽管这些机器确实可以使程序化广告更有效, 更快更容易实现, 还有许多因素需要人类大脑来输入,将机器学习与整体媒体购买策略联系起来.

那么,人工智能和机器学习如何与程序化广告联系起来呢?

程序化广告是通过交易来自动购买和出售广告库存的过程, 将广告商与出版商联系起来,而不是与每个出版商单独达成协议. 这个过程使用人工智能技术来提高效率,并在预算方面为广告商做出更好的决策.
为了利用人工智能,在市场营销和广告购买技术方面进行了大量投资.  这样的公司 Xaxis这些公司都在人工智能上押下重注,以改善未来的程序化购买平台.  目前,市场营销人员正在使用人工智能将大量数据拼接在一起, 但它仍然没有取代人类的分析.  媒体机构, 人工智能更像是一个吸引人们注意的流行词或流行语.

大卫李, 理查兹集团广告公司的项目主管, 他说,他经常收到人工智能产品的宣传,但产品的人工智能部分通常“除了成为一个流行词外,似乎不会影响性能”.”

你需要机器学习来喂养人工智能,但你不需要人工智能来进行机器学习. 这意味着机器学习是一种技术——使用算法来处理数据, 从洞察力中学习并预测未来的程序化活动,然后训练AI.
机器学习和人工智能都将继续存在.  如果你是一个市场营销者或媒体买家, 请熟悉这些术语,因为它们将继续占据像我们这样的媒体和博客.  但就目前而言,它们还没有取代人类, 那还在视频库的科幻片区.

2018年,移动视频消费将主导节目媒体消费

2017年,程序化数字显示广告支出达到32美元.预计2018年将继续快速增长 450亿美元 2019年的支出. 随着程序化广告支出的增加, 此外,广告客户购买广告空间的方式也发生了转变. 程序化广告购买的另一个转变是移动广告的快速增长. 从平均值来看,转向移动平台并不令人惊讶, 美国人花钱大手大脚 每天5小时 在移动设备上. 媒体买家正准备利用这一转变, in 2018, 对移动设备的程序性投资将达到 300亿美元,超过桌面电脑的3倍. 这在很大程度上是由于移动视频消费和YouTube等移动友好网站的流行, 脸谱网和Snapchat.

In 2018, 移动领域的程序性投资将达到300亿美元, 比桌面电脑的3倍还要多

今年,预计移动视频广告支出将超过非移动广告支出. 这是由于受欢迎程度的上升 在线观看视频的消费者. 据预测,今年人们将平均消费 用手机或平板电脑看36分钟视频 相对于18.非移动设备5分钟. 世界各地的, 人们将通过手机和平板电脑观看25%的视频,而电脑和笔记本电脑的视频消费预计将下降. 智能电视流媒体继续增长, 但还不足以弥补非移动平台收视人数的大幅下降. 移动视频广告支出预计将达到 180亿美元,增长49%。. 越来越多的消费者在手机上看视频, 媒体计划也在调整中,增加了移动视频广告和创意的预算.

社交平台推动的移动视频广告热潮

向移动视频消费的转变很大程度上是由于脸谱网等移动友好应用, YouTube和Snapchat. 在 5亿小时 每天都有人观看YouTube视频. 65%的人看了电影的前三秒 脸谱网视频用户至少会观看10秒,45%的用户会观看30秒(脸谱网, 2016).  这些数据清楚地解释了为什么谷歌和脸谱网在移动广告领域拥有最大的份额. 广告公司会留出一部分媒体预算用于脸谱网广告,尽管这些公司并不打算将这些资金用于移动领域, 它是观众走向的方向, 因为脸谱网的大多数用户都是通过移动设备. 2017年,脸谱网上品牌视频内容的浏览量增加了258%,这使其成为广告商的绝佳媒介. Snapchat上每天有1000万个视频被观看, 该公司预计将在2016-2019年经历最快的移动广告收入增长. 随着越来越多的公司让他们的网站对移动设备友好, 向移动广告的转移将继续增长, 留下桌面广告.  

By 2019, $45.720亿美元将通过可竞价媒体流出,超过美国数字显示广告收入的五分之四. 其中,移动广告支出将计入300多亿美元. 随着广告商和品牌花费更多的时间和预算优化他们的移动广告活动,移动程序化广告的时代才刚刚开始.

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2018年趋势:Z一代vs千禧一代,程序化媒体买家需要知道什么?

在过去的五年里, 数字媒体买家和品牌营销人员一直高度关注寻找和锁定千禧一代, 忽略了极具影响力和盈利能力的人群, Z一代. Z世代指的是1996年至2000年代中期出生的人. 他们有不同的购买习惯,需要与千禧一代不同的目标客户. 最重要的是, 他们对市场的影响是巨大的,如果品牌不能适应他们的需求, 他们很有可能被甩在后面.

Instagram Stories以2亿的日活跃用户超过Snapchat,对大多数组织来说,Z一代比千禧一代更有价值


Z一代有非常明确和独特的偏好,广告商需要了解. 影响者营销在Z一代中非常成功. 而不是浏览信息网站, 他们可能会去YouTube上看一个值得信赖的网红的视频来获取信息. 尽管他们中的许多人是在科技的陪伴下长大的,但这里并不是他们购物的地方. 千禧一代比喜欢当面购物的Z一代更喜欢网上购物. 尽管千禧一代和Z一代的注意力持续时间都很短,而且能够在多个页面之间切换, Z世代将这一点发挥到了极致. Z世代的人平均注意力持续时间为8秒,通常在至少5个不同的屏幕之间切换. 广告客户已经看到了电视广告的成功下降,但现在的关注时间更短了, Z一代并不是电视广告的目标受众. Z一代想要真正的内容,让他们觉得自己了解品牌和内容背后的人. 最重要的是,这个年龄段的人想要独立. 他们对忠诚度计划不感兴趣,而是希望按照他们的条件与广告商互动. 了解这个年龄段人群的独特偏好,并能制定媒体计划的品牌, 有创意的整体有计划的营销活动,有更好的结果.
 

Snapchat vs. Instagram

想要购买针对年轻群体的程序化媒体的品牌,需要跟上Z世代的好恶. 尤其是当涉及到社交媒体广告时. Snapchat,最大的社交媒体平台之一 1.5亿日用户 当他们意识到他们的竞争对手正在更有效地与Z一代产生共鸣时,他们的市场份额就开始落后了. 虽然脸谱网, 他还拥有Instagram, 添加了“故事”功能,并被指控抄袭Snapchat, 他们已经拥有更多活跃的每日用户 比Snapchat. Instagram刚开始的时候有一个更大的安装基数 8亿活跃用户, 并成功复制了Z一代用户对Snapchat的喜爱之处,并将其应用到自己的应用中. 这让Snapchat不得不考虑如何最好地瞄准Z一代,让用户回到他们的应用,而不是把他们抛在脸谱网和Twitter等社交网站后面.  
 

总之

关于Z一代,我们需要知道什么?

  1. 比起直接的品牌广告,更信任有影响力的人,并且更愿意看到他们追随的人的YouTube视频. 一个他们可能喜欢的品牌的电视广告.
  2. 比起网上购物,他们更喜欢在实体店购物.
  3. 注意力持续时间超短,经常在5个屏幕之间切换.
  4. 是否超级独立,不想被品牌所定义, 因此,想要在他们身上取得成功的广告商需要赞美他们的个性,而不是试图将他们分类或划分受众.

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2018年,原生广告成为程序化媒体购买平台的主要广告形式

本地广告 是为了让广告在网页上显得更自然吗. 而不是让它明显地表明广告不是原始页面的一部分, 原生广告使用页面的设计和布局来设计广告,使其看起来只是网页的一部分.  程序化原生广告通过基于特定数据参数的目标用户,将这一功能提升到了一个新的层次, 目标是在用户所在的页面/和平台上下文中向用户提供正确的信息. 这将在正确的时间为用户提供相关和有用的信息.

增加对更多本地体验的需求将推动有计划的本地消费, 年底达到2400万美元, 比13.2016年240亿- eMarketer

2018年,原生数字显示广告将占全部广告的一半以上 数字显示广告支出 在美国. 这既源于出版商的需求,也源于广告商的需求. 出版商正在追求更高的价值和更适合移动设备的内容,而广告商则对更吸引人的内容感兴趣, 更少的广告.  这是程序化媒体买家需要关注的一个趋势,因为这将是2018年媒体计划的前沿和中心. 随着机器学习和人工智能的发展,原生广告将变得更加智能,这可能会增加已经很吸引人的用户粘性指标. 也, 对于发行商来说,更容易保证一个可视且无欺诈的体验,为品牌提供更可靠的透明度.

Native通过社交媒体平台受到欢迎

原生广告通过社交媒体平台获得了吸引力, 这一趋势始于脸谱网. In 2017, 84.2% 而出现在社交平台上的原生展示广告则会带来18美元的收益.590亿年花. 因为大多数人都是在手机上使用社交媒体的, 原生广告开发同样侧重于移动平台.  In 2017, $19.50亿年 在原生手机显示屏上花费了88美元.占所有原生广告的3%,而且这一份额还在不断增长. 然而, 社交平台的趋势正在慢慢转变,因为社交平台之外的其他发行商正在整合动态广告和视频,允许媒体买家扩大他们的原生程序性广告购买规模, 特别是对于那些寻求更高粘性的品牌来说. 在接下来的几个月里, 据预测,更多的非社交媒体发行商将迅速转向适应本地程序化广告购买.

因为非社交网站合并了程序化的原生广告, 社交平台继续整合这些广告,以满足发布者和广告商对这种广告形式的需求, 我们预测,2018年的趋势是,原生程序化广告将继续抢走展示广告的市场份额. 数据支持这一趋势. 据估计,总广告支出将达到240亿美元,这将占美国所有展示广告支出的50%以上.

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2018年程序化媒体购买趋势:视频增长机会排名第一

2017年,广告商在视频广告上的投入首次超过了条幅广告. 2017年上半年, 广告客户在视频广告上花费了9.21亿美元,超过了在横幅广告上花费的9.03亿美元. 这在很大程度上是由于有很多人在线观看视频. 在最近的一次 报告思科(Cisco)表示,到2019年,80%的消费者流量将来自视频. 在移动设备上,70%的广告流量将来自视频广告. 这将在未来5年内实现14倍的增长. 广告商和程序化媒体买家将有很大的机会接受这一变化, 制作能引起消费者共鸣的内容,并将视频纳入更多的媒体计划.

视频显示广告 预计将是第二高的支出 2018年和2019年的平台 (来源:eMarketer).

推动这种广告形式的巨额支出的不仅仅是视频消费的增长, 这里也有很大的投资回报机会. 亚马逊(Amazon)拥有一家规模较大的 需求方 在程序化领域,包括视频广告会增加购买的倾向 高达35%. 尽管视频广告的制作成本自然更高, 他们对消费者更有吸引力,从而使他们更有效率. 广告商需要确保他们仍然在创造高质量的内容, 而不是15秒的电视广告.

视频正在赢得与消费者的注意力之战


消费者现在已经被预先设定好忽略横幅广告, 所以媒体购买需要确保这种情况不会发生在视频广告上. 消费者已经在看视频了,所以如果视频广告有趣,他们就会继续着迷. 到目前为止,视频广告的点击率是所有数字广告格式中最高的,为1.84%,这在很大程度上是因为视频趋势产生了更多的品牌粘性,而不是直接反应, “购买此产品”的广告. 广告客户从中受益,因为视频广告提供了实时的、非常细致的见解,而不是其他广告格式提供的静态的见解. 这种广告形式将继续为消费者和广告商提供许多优势, 只要广告商不滥用它.

向视频优先的战略转变

对于出版商和广告商来说,视频收入的机会同样具有吸引力,两者都将视频广告作为一种主导形式.  消费者已经习惯了在观看视频时播放前和播放后的广告. 但mid-roll, Outstream和social in-feed广告呈上升趋势, 目前占视频支出的一半以上(4.78亿美元). 广告客户将需要谨慎处理这种广告格式. 消费者不喜欢他们的内容被破坏,如果这个平台被滥用, 越来越多的人将开始使用广告拦截软件, 从而使广告无关紧要.
如果广告商和营销人员坚持质量, 非侵入性的, 有创意的视频广告, 消费者将开始适应, 中间或后滚动广告作为一种“原生”格式和他们的在线视频观看的一部分. 这将允许程序化媒体买家通过吸引消费者与品牌,并创造总体投资回报,继续看到他们的视频宣传的成功.

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