Erfolgreiches Machine Learning bei Smaato: Kostenreduktion beim Medienkauf durch neues Tool "Automated Traffic Curation"

Hamburg/San Francisco, Kalifornien (ots) - Smaato steigert die
Bidding-Effizienz für Demand-Side-Plattformen um bis zu 72 %

Smaato, führende globale Real-Time Advertising Platform für mobile
Publisher und App-Entwickler, hat eine Automated Traffic Curation
(ATC) entwickelt, welche die Kosten für Demand-Side-Plattformen
(DSPs) erheblich senkt. Die erfolgreiche Machine-Learning-Technologie
wird bereits seit dem letzten Jahr eingesetzt und stetig verbessert.
Sie sortiert automatisiert weniger relevantes Inventar aus, bevor
dieses die Plattform des Demand-Partners erreicht. So spart dieser
Zeit und Kosten, die durch das Sortieren und Verarbeiten entstehen,
um die Optionen mit der höchsten Wertschöpfung für Werbetreibende zu
identifizieren. Das Produkt ist für sämtliche der über 260 von Smaato
angebotenen DSPs verfügbar und eignet sich besonders gut für Käufer
mit hohem Kaufvolumen.

"Unsere automatisierte Mediaeinkauf-Platform verarbeiten für jedes
Gebot eine enorme Menge an verfügbarem Inventar, was die Auswahl der
Werbeplätze mit dem höchsten Ertragspotenzial erschwert", sagt Freddy
Friedman, Chief Product Officer von Smaato. "Unsere ATC-Lösung
filtert irrelevantes Inventar automatisch heraus, bevor es die DSP's
erreicht, so dass diese die qualitativ hochwertigsten Optionen nutzen
können, statt sie aus Kostengründen zu verpassen."

Das von digitalen Publishern umgesetzte Header Bidding zur
Verwaltung programmatischer Werbung führte bei Demand-Plattformen in
der Vergangenheit zu einem explosionsartigen Wachstum der Bid
Requests. Digiday berichtete beispielweise, dass sich DSPs 2017
aufgrund des Header Bidding im Vergleich zum Vorjahr mit dem
vierfachen Volumen an Bid Requests konfrontiert sahen. Durch dieses
Zusatzvolumen entsteht eine enorme Belastung der Infrastrukturkosten
für Analyse, Bid-Management und Ertragsoptimierung. Das wiederum
führt dazu, dass einige Unternehmen überzählige Anfragen einfach
außer Acht lassen, statt sie entsprechend zu sortieren und die
optimale Option für ihre Werbetreibenden zu finden.

Ausgehend von der Analyse des Gebotsverhaltens optimiert Smaatos
ATC den Bid-Stream durch maschinelles Lernen und sorgt so im Laufe
der Zeit für eine präzise Verbesserung unterschiedlicher
Inventartypen. Dieser Prozess stellt sicher, dass DSPs nicht nur die
Gesamtkosten für die Verarbeitung reduzieren, sondern mit der Zeit
auch relevanteres Inventar erhalten. Smaatos ATC verfügt zudem über
anpassbare Steuerelemente, mit denen DSP das Inventarvolumen je nach
Anforderungen ihres Unternehmens anpassen können.

"ATC ermöglicht Partnern mit hohem Volumen individuelle Effizienz
innerhalb des Bid-Streams, wodurch die DSP-Kosten reduziert werden
und die Verfügbarkeit der wertvollsten Gebote je DSP gesteigert
werden", erklärt Gerry Louw, Chief Technology Officer von Smaato.
"Wir sehen, dass das Streamlinen der mobilen Wertschöpfungskette die
Performance für Käufer, Verkäufer sowie Technologieunternehmen
erheblich verbessert und Smaatos ATC ein leistungsstarkes Tool ist,
um dieses Ziel zu erreichen."

Über Smaato

Smaato ist die führende unabhängige globale Real-Time Advertising
Platform und verbindet über 10.000 Advertiser, darunter 91 der Top
100 Ad Age-Marken, mit über 90.000 App-Entwicklern und mobilen
Web-Publishern. Smaato managt bis zu 20 Milliarden mobiler Ad
Impressions täglich und erreicht pro Monat über eine Milliarde Unique
Mobile Users. Smaato wurde 2005 von den mobilen Pionieren Ragnar
Kruse und Petra Vorsteher gegründet und verfügt neben seinem
internationalen Hauptsitz in San Francisco über Niederlassungen in
Hamburg, Singapur, Shanghai, sowie New York und beschäftigt insgesamt
250 Mitarbeiter. Weitere Informationen unter www.smaato.com

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