IX Perspectives

Évolution de l’AdTech en faveur de la monétisation

Avantages de l'Adaptative Timeout: temps d'attente réduit pour tous les adaptateurs d'enchères, participation accrue aux enchères pour les acheteurs de médias et augmentation des ventes pour les éditeurs.

L’adaptation est la clé de l’évolution.

Le secteur technologique est celui qui présente la plus grande rapidité d’évolution. Prenons l’exemple des voitures. Elles ont été inventées pour remplacer les calèches. En peu de temps, elles ont supprimé les obstacles de temps et de distance sur le plan de la mobilité individuelle, alors que personne n’imaginait cela quelques années auparavant. De nouveaux fabricants ont très vite perçu le caractère révolutionnaire de cette technologie et se sont mis à produire leurs propres véhicules. Le marché est rapidement arrivé à saturation, avec des voitures toutes semblables les unes aux autres. Ce qui était au départ une révolution est devenu la norme. Mais ceux qui étaient conscients du potentiel d’évolution du secteur ont continué à croire en cette industrie et à promouvoir le progrès, encore et toujours. Nous sommes aujourd’hui dans une nouvelle ère d’innovation automobile, avec des véhicules électriques, hybrides, à hydrogène, et même autonomes !

Chez Index Exchange, nous avons le sentiment que la technologie publicitaire est sur le point de vivre une évolution similaire. Nous avons déjà abordé le caractère révolutionnaire du header bidding et la saturation rapide de ce marché. Nous voulons maintenant repousser les frontières de la technologie publicitaire, avec des fonctions adaptatives de machine learning telles que l’Adaptive Timeout.

Quelles sont les conséquences pour les éditeurs, et comment ces nouvelles fonctionnalités adaptatives de machine learning peuvent-elles augmenter les revenus ?

Le frein à l’évolution

Par le passé, les éditeurs qui adoptaient une solution de header bidding devaient définir une seule valeur de timeout fixe. Il leur était impossible de l’optimiser en fonction de facteurs tels que la latence du réseau ou le type d’appareil de l’utilisateur final. Résultat : une grande partie des bids de l’adaptateur de header bidding de l’éditeur finissaient par expirer. Pour simplifier, la valeur de timeout n’étant pas optimisée, les éditeurs ne voyaient pas de nombreux bids potentiels. De ce fait, ils n’envoyaient pas autant de bids à leur Ad Server qu’ils auraient dû et passaient ainsi à côté de certains revenus du header bidding. À cause de cette valeur de timeout, de nombreux bids de l’acheteur n’étaient en outre pas pris en compte par l’éditeur.

On en revient toujours au même problème, à savoir un important manque à gagner pour les éditeurs.

En intégrant des fonctionnalités adaptatives de machine learning au header bidding, Index Exchange ouvre aux éditeurs un monde de possibilités en matière de timeout. Grâce aux valeurs de timeout optimisées et adaptatives, les éditeurs bénéficient d’opportunités de revenus dont ils ne profitaient pas auparavant.

L’Adaptive Timeout offre notamment les avantages suivants :

Baisse des taux d’expiration du timeout pour tous les adaptateurs de header bidding :

  • L’Adaptive Timeout optimise les valeurs de timeout du Wrapper pour chaque utilisateur, page après page, en fonction de facteurs variables : type d’appareil de l’utilisateur, emplacement géographique, latence actuelle du réseau et comportement de navigation. En d’autres termes, l’Adaptive Timeout analyse tous les facteurs susceptibles d’avoir un impact sur l’expérience utilisateur et adapte la valeur de timeout du header bidding en fonction de ces éléments.

Participation accrue aux bids pour tous les adaptateurs de header bidding :

  • Grâce à l’adaptabilité et à l’optimisation de la valeur de timeout, les éditeurs éliminent une partie des timeouts des adaptateurs de header bidding. Cela signifie que le nombre de bids du header bidding parvenant jusqu’à l’Ad Server de l’éditeur augmente. Par le passé, certains bids de valeur plus élevée n’étaient tout simplement pas pris en compte. Les éditeurs peuvent désormais évaluer l’intégralité des bids des annonceurs.

Augmentation des revenus de l’éditeur :

  • En réduisant le timeout et en augmentant ainsi la densité des bids, l’Adaptive Timeout permet aux éditeurs d’obtenir davantage de revenus grâce à la publicité indirecte. En effet, non seulement certains bids des adaptateurs de header bidding qui n’aboutissaient pas auparavant sont désormais les plus élevés, mais en outre, tous les acteurs de l’écosystème sont soumis à une pression tarifaire plus importante, y compris les sources de demande de type Walled Garden.

Au cours de notre série sur le machine learning adaptatif, nous découvrirons comment nous introduisons cette technologie dans d’autres domaines de la technologie publicitaire. En attendant, vous pouvez consulter notre Knowledge Base pour en savoir plus sur l’Adaptive Timeout et nos autres innovations.

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