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La gestión dinámica del floor price: el secreto para incrementar tus ingresos programáticos

La gestión dinámica del floor price: el secreto para incrementar tus ingresos programáticos

La gestión dinámica del floor price: el secreto para incrementar tus ingresos programáticos

Gracias al header bidding cada vez más editores están en la búsqueda de estrategias para optimizar la monetización de su inventario de publicidad. Considerando que los datos a analizar constantemente siguen creciendo, esta herramienta les ha facilitado enormemente dicho análisis. Ahora los editores están más enfocados en la optimización de la gestión del floor.

Anteriormente, los editores habían recurrido a una estrategia de floor descendiente en cascada desde su adserver para aprovechar la demanda de diferentes SSPs con los cuales estaban conectados. Esto permitía garantizar los ingresos superiores a aquellos generados con un solo colaborador pero necesitaba de una enorme carga de trabajo y el análisis estadístico permanente de historiales larguísimos para definir el nivel óptimo de los floors.

Ahora con el uso de header bidding y debido a su dinámica de subastas, la cual es cada vez más competitiva, y que permite a los SSPs tener un first look sobre una gran parte del inventario de editores, estos últimos deben hacer nuevamente uso de su creatividad para establecer estrategias eficaces de los floors que les permita mantener tarifas aceptables, así como también un nivel de precio más elevado mediante las diferentes SSPs de los colaboradores.

Numerosos editores de una gran talla han adoptado por estrategias de floor prices progresivos. Esta estrategia vuelve a tomar los principios del método de cascada, acomodando los niveles de los floors por SSPs y basándose en el historial de las subastas enviados por éstos últimos. Sin embargo, esta estrategia es limitada en el sentido de que su ejecución necesita de la gestión manual y del análisis de volumen de numerosos datos en la base del historial de subastas header bidding. Agregar a esto el hecho de que los niveles de floor fijos se basan únicamente sobre el historial de subastas recibidas y no distinguen los diferentes segmentos de audiencia a nivel de los sitios de los editores. Por lo tanto, no es posible ver el verdadero valor del inventario del editor, aparte de ser una configuración no óptima que genera una pérdida de ingresos considerables para el editor.

Entonces, el verdadero desafío es poder establecer una estrategia de floors que se base en los datos de tiempo real y que permita al editor optimizar el fill rate / CPM.

¿Cómo le vamos a hacer para innovar a este nivel? A partir de la gestión dinámica de los floors. Esta estrategia utiliza algoritmos de Machine Learning (ML) para ajustar el nivel del floor por segmento de audiencia en tiempo real con el propósito de optimizar el fille rate y el CPM. La creación de Adlive Dynamic Floor (ADF) es bastante sencilla, tan sólo con insertar un tag JavaScript en la página de editor, el tag agrupa las subastas recibidas por parte de las diferentes SSPs para analizarlas. El algoritmo ML se ejecuta en el background, lo que permite crear modelos predictivos que integran cientos de parámetros que sutilmente sincronizan las capacidades del modelo. Así podremos predecir el nivel de los precios para poder maximizar el ingreso. Todo esto manteniendo un nivel de fill rate aceptable. El algoritmo ADF define una serie de floors y los pone a prueba en tiempo real desde las SSPs hasta obtener la optimización de parámetros. Esta acción se repite cuantas veces sea necesario hasta que los parámetros se encuentren por debajo del estado óptimo.

Esta solución es enteramente transparente y ofrece un reporte que indica claramente a los editores el historial de los diferentes niveles de floor definidos con el paso del tiempo.

En fin, el uplift observado al momento de la integración de esta solución varía entre el 5% y 40%.