La pubblicità programmatica è l’acquisto e la vendita automatizzata di inventario pubblicitario digitale utilizzando software, dati e aste in tempo reale all’interno di ecosistemi pubblicitari online. Secondo l’Interactive Advertising Bureau (IAB), l’acquisto programmatico sostituisce gli ordini di inserimento manuali con decisioni algoritmiche sulle impressioni su scala.
La pubblicità programmatica si basa su offerte in tempo reale (RTB), piattaforme lato domanda (DSP) e piattaforme lato offerta (SSP) per abbinare gli annunci agli utenti durante ogni impressione. Questo articolo spiega come funziona la pubblicità programmatica, delinea i tipi di pubblicità programmatica e chiarisce i vantaggi e i rischi utilizzando definizioni concrete e dettagli operativi. Inoltre, aiuta a valutare quando la pubblicità programmatica ha senso nella pratica e quali sono le domande che di solito si pongono una volta chiarite le basi.
Secondo le stime di eMarketer, citate dai rapporti IAB, nel 2023 la pubblicità programmatica ha rappresentato il 72% della spesa pubblicitaria digitale degli Stati Uniti e si prevede che entro il 2028 si avvicinerà a 800 miliardi di dollari a livello globale, grazie alla continua espansione dell’automazione e dell’ottimizzazione guidata dall’intelligenza artificiale.
Punti di forza
- La pubblicità programmatica automatizza l’acquisto dei media a livello di impressioni, utilizzando aste e dati.
- L’acquisto programmatico viene eseguito tramite DSP e SSP collegate da reti pubblicitarie e scambi.
- L’offerta in tempo reale (RTB) è il metodo più comune per facilitare le transazioni pubblicitarie programmatiche.
- L’offerta in tempo reale determina l’annuncio vincente per ogni impressione in pochi millisecondi.
- I controlli sulla misurazione, sul consenso e sulle frodi definiscono la qualità, le prestazioni e l’affidabilità delle campagne.
Che cos’è la pubblicità programmatica?
La pubblicità programmatica è l’acquisto e la vendita automatizzata di inventario pubblicitario digitale attraverso piattaforme software. Comprende diversi tipi di programmatic, tra cui i modelli di acquisto basati su aste e a prezzo fisso.
Spesso descritta come un pilastro fondamentale del marketing programmatico, la pubblicità programmatica esegue transazioni sui media utilizzando aste RTB invece di negoziazioni umane. Queste transazioni determinano il modo in cui gli inserzionisti accedono agli spazi pubblicitari tra gli editori e i dispositivi.
Gli annunci programmatici appaiono dopo che gli algoritmi valutano i dati dei clienti, il valore dell’inventario e il prezzo dell’offerta in pochi millisecondi. L’utilizzo di intuizioni basate sui dati consente agli operatori di marketing di affinare le strategie di targeting nella pubblicità programmatica, migliorando la pertinenza e riducendo le impressioni sprecate nel tempo.
Gli annunci programmatici vengono visualizzati attraverso annunci display, annunci video, annunci mobile, annunci nativi, annunci audio e inventario TV connesso. L’acquisto programmatico valuta i segnali degli utenti, il contesto, le regole di budget e le offerte prima di selezionare una creatività per ogni impressione.
La pubblicità programmatica è più efficace quando sono richieste scala, automazione e ottimizzazione a livello di impression. È meno adatta per le campagne che si basano su posizionamenti fissi, inventario limitato o input minimi di dati.
Come funziona la pubblicità programmatica?
La pubblicità programmatica funziona attraverso una transazione in tempo reale che avviene quando un utente carica un sito web o un’applicazione, comprese le app mobili. Ogni caricamento di pagina innesca un’asta automatizzata che decide quale annuncio visualizzare.
Il sito web o l’applicazione invia un’impression disponibile a un publisher ad server collegato a una SSP o a un ad exchange. La SSP crea una richiesta di offerta che descrive l’impression utilizzando i dati di posizionamento, i segnali del dispositivo e del browser, la posizione approssimativa, lo stato del consenso e gli attributi del pubblico disponibile.
L’ad exchange distribuisce la richiesta di offerta a più DSP che agiscono per conto degli inserzionisti. Ogni DSP valuta l’impression rispetto alle campagne attive applicando regole di targeting, segmenti di pubblico, soglie di frequency capping e logica di budget pacing.
Il targeting più intelligente inizia con pagine più intelligenti. Costruite landing pages che lavorano tanto quanto i vostri annunci.
Gli strumenti di ottimizzazione basati sull’intelligenza artificiale stanno modificando l’esecuzione delle campagne nella pubblicità programmatica, in quanto le DSP si affidano sempre più a modelli di apprendimento automatico per prevedere la probabilità di conversione e il valore. In base alle prestazioni previste e agli obiettivi della campagna, la DSP genera una risposta all’offerta che include un prezzo d’offerta e una creatività selezionata.
L’ad exchange esegue un’asta in tempo realeutilizzando un modello di primo prezzo e seleziona l’offerta più alta ammissibile che soddisfa i requisiti dell’editore. La creatività vincente viene rinviata attraverso la SSP all’ad server dell’editore, che la distribuisce sullo schermo dell’utente entro pochi millisecondi.
Dopo la consegna dell’annuncio, i sistemi di tracciamento registrano i segnali di consegna delle impressioni, di viewability e di engagement. La pubblicità programmatica consente agli inserzionisti di valutare l’efficacia della campagna e della creatività a metà campagna, attraverso il reporting di metriche quali CTR, CPC, spesa complessiva e conversioni, consentendo di prendere decisioni di ottimizzazione mentre le campagne sono ancora in corso.
Cosa succede di solito dopo? Una volta che i marketer hanno compreso il flusso delle aste pubblicitarie, la decisione successiva non è la strategia di offerta, ma quali parti di questo processo controllano effettivamente: input di dati, accesso all’inventario, creatività o logica di ottimizzazione.
9 componenti fondamentali dell’ecosistema programmatico
L’ecosistema programmatico è costituito da piattaforme specializzate e da sistemi di controllo che gestiscono l’offerta, la consegna, la verifica e la misurazione di ogni pubblicità. Ogni piattaforma dell’ecosistema programmatico svolge una funzione specifica nell’ambito dell’acquisto e della vendita automatizzata di media per le campagne pubblicitarie attive.
La comprensione della struttura dell’ecosistema programmatico spiega come la pubblicità programmatica esegue le decisioni, applica i vincoli e registra i risultati attraverso l’impostazione e la consegna delle campagne. Questa architettura a livello di sistema mostra anche dove i dati entrano nel flusso delle transazioni e dove possono verificarsi rischi operativi come frodi o fughe di dati.
Non tutti gli inserzionisti interagiscono direttamente con ogni componente. Capire quali piattaforme pubblicitarie gestite attivamente e quali invece operano in background aiuta a determinare la complessità operativa e l’esposizione al rischio.
I seguenti componenti consentono l’acquisto, la consegna e la misurazione automatizzata delle impressioni pubblicitarie:
- Demand-Side Platform (DSP) – una DSP consente agli inserzionisti di fare offerte sulle impressioni e di gestire la logica di acquisto programmatica.
- Supply-Side Platform (SSP) – una SSP consente agli editori di vendere l’inventario in modo programmatico e di ottimizzare il rendimento.
- Ad Exchange – un Ad Exchange conduce aste RTB tra piattaforme DSP e SSP.
- Ad Server – un ad server distribuisce creazioni come i banner pubblicitari e registra le impressioni e i clic.
- DMP o CDP – una DMP o CDP memorizza i dati del pubblico utilizzati per il targeting e la segmentazione.
- Piattaforma di gestione del consenso (CMP) – una CMP gestisce le preferenze sulla privacy e i segnali di consenso.
- Strumenti di verifica degli annunci – gli strumenti di verifica misurano la viewability e rilevano IVT e frodi.
- Ottimizzazione del percorso di fornitura (SPO) – l’ottimizzazione del percorso di fornitura riduce gli intermediari ridondanti nella catena di fornitura.
- Misurazione e attribuzione – le piattaforme di misurazione calcolano i risultati di CPA, ROAS e conversione.
Quali sono i vantaggi della pubblicità programmatica?
La pubblicità programmatica offre efficienza operativa, scalabilità e controllo delle prestazioni automatizzando le modalità di acquisto, ottimizzazione e misurazione delle impressioni pubblicitarie.
I principali vantaggi della pubblicità programmatica sono
- Scala e portata
- Automazione ed efficienza
- Ottimizzazione in tempo reale
- Efficienza dei costi
- Controllo del budget e del ritmo di lavoro
- Segmentazione del pubblico
- Consegna omnichannel
- Rendicontazione e trasparenza
Controllate le vostre campagne, dall’annuncio alla landing page. Create pagine ottimizzate ed efficienti in termini di costi in pochi minuti!
La pubblicità programmatica consente di raggiungere la scala fornendo l’accesso a milioni di impressioni pubblicitarie su siti web, applicazioni e dispositivi connessi, aiutando i marchi a raggiungere il pubblico senza trattative manuali sui media. La pubblicità programmatica consente agli inserzionisti di raggiungere un pubblico massiccio servendo gli annunci su migliaia di siti web, applicazioni e servizi di streaming diversi, senza dover negoziare con i singoli editori.
L‘automazione riduce il carico di lavoro operativo associato al media buying e al trafficking. L’acquisto programmatico sostituisce gli ordini di inserimento manuali con offerte, consegna e ottimizzazione basate su regole eseguite dalle DSP.
L‘ottimizzazione in tempo reale migliora le prestazioni regolando le offerte, il targeting e le creatività durante l’erogazione della campagna. Ogni impressione informa le future decisioni di offerta grazie a continui cicli di feedback.
L’efficienza dei costi della pubblicità programmatica deriva dai prezzi basati sulle aste e dalle offerte a livello di impression. Gli inserzionisti pagano prezzi di mercato per ogni impressione, anziché posizionamenti fissi. Il controllo del budget e il pacing assicurano una spesa prevedibile per tutta la durata della campagna. Le regole della DSP impongono budget giornalieri, limiti di offerta e tetti di frequenza per le campagne pubblicitarie attive.
La segmentazione del pubblico aumenta la rilevanza utilizzando dati comportamentali, contestuali e di prima parte. Le regole di targeting allineano le impressioni a segmenti di pubblico definiti piuttosto che a posizionamenti ampi.
La distribuzione omnichannel collega l’inventario di display, video, mobile, audio e connected TV all’interno di un unico flusso di acquisto. L’esecuzione unificata supporta una messaggistica coerente tra i vari punti di contatto.
Reporting e trasparenza forniscono visibilità a livello di impressioni sulla distribuzione e sulle prestazioni. I sistemi di misurazione tengono traccia di impressioni, clic, conversioni, CPA e ROAS su tutti i canali.
Quando questi benefici sono più importanti?
La pubblicità programmatica offre il massimo valore quando le campagne richiedono un’ottimizzazione continua, budget flessibili e frequenti aggiustamenti creativi o di audience. Per le campagne statiche con posizionamenti fissi ed esigenze di misurazione limitate, questi vantaggi potrebbero non giustificare la maggiore complessità.
Ottimizzare oltre l’offerta! Scoprite come landing pages alimenta un migliore ROAS nella pubblicità programmatica.
Quali sono i rischi e i limiti della pubblicità programmatica?
I rischi e le limitazioni della pubblicità programmatica includono fattori operativi, di dati e di misurazione che influiscono sull’efficienza dei costi, sul controllo del marchio e sull’accuratezza delle prestazioni.
I principali rischi e limiti della pubblicità programmatica sono:
- Frodi pubblicitarie e traffico non valido
- Esposizione alla sicurezza del marchio
- Catena di fornitura complessa
- Limiti della qualità dei dati
- Conformità alla privacy e al consenso
- Limitazioni dei cookie e dell’indirizzabilità
- Vincoli del giardino recintato
- Fatica creativa
- Imprecisioni nell’attribuzione
Le frodi pubblicitarie e il traffico non valido aumentano la spesa sprecata a causa di impressioni non umane e posizionamenti ingannevoli. Gli strumenti di rilevamento delle frodi riducono l’esposizione, ma non eliminano il rischio.
L’esposizione alla brand safety si verifica quando gli annunci appaiono accanto a contenuti inappropriati o di bassa qualità. Mantenere la brand safety escludendo i siti inappropriati è una strategia chiave della pubblicità programmatica, in genere applicata attraverso blocklist, allowlist e strumenti di verifica. L’ascesa dell’intelligenza artificiale nella pubblicità programmatica ha portato a nuovi rischi per la brand safety, poiché i siti di bassa qualità sfruttano gli algoritmi che ottimizzano le metriche di viewability, richiedendo controlli di qualità più severi.
Una catena di fornitura complessa riduce la trasparenza tra gli intermediari. Molteplici rivenditori e scambi oscurano le tariffe, le fonti di inventario e i percorsi di consegna.
Le limitazioni della qualità dei dati influiscono sull’accuratezza del targeting e dell’ottimizzazione. Dati imprecisi o incompleti impediscono un allineamento affidabile tra la logica di consegna, il pubblico di destinazione e gli obiettivi della pubblicità programmatica.
La conformità alla privacy e al consenso limita l’utilizzo dei dati in base a normative come il GDPR e altre simili. Un consenso mancante o non valido blocca il targeting e la misurazione a livello di utente. Le restrizioni sui cookie e sull’indirizzabilità riducono le capacità di tracciamento cross-site. Le limitazioni sui cookie di terze parti indeboliscono il retargeting e il controllo della frequenza sull’inventario web aperto.
I vincoli del giardino recintato limitano l’accesso ai dati e l’interoperabilità. Le piattaforme chiuse limitano la trasparenza a livello di impression e l’attribuzione cross-canale.
L‘affaticamento creativo riduce il coinvolgimento quando gli utenti vedono annunci ripetuti. La rotazione limitata delle creatività riduce i tassi di clic e di conversione nel tempo.
Le imprecisioni nell’attribuzione distorcono l’analisi delle prestazioni tra i canali. I modelli di attribuzione multi-touch dipendono da segnali incompleti e da identificatori incoerenti.
Implicazioni pratiche:
La maggior parte dei rischi programmatici non squalifica il canale, ma sposta gli sforzi dall’acquisto di impressioni alla gestione dei controlli, della qualità dei dati e della verifica. I team che non dispongono di queste misure di salvaguardia sono soliti registrare rendimenti decrescenti nel tempo.
Non lasciate che i vostri annunci funzionino da soli. Abbinateli a landing pages progettati per ottenere prestazioni in tempo reale.
Come implementare la pubblicità programmatica in una strategia di marketing?
Per implementare la pubblicità programmatica in una strategia di marketing, occorre definire gli obiettivi, configurare il monitoraggio, selezionare le fonti di dati e inventario e ottimizzare l’erogazione utilizzando cicli di feedback misurabili.
Una strategia di programmatic advertising inizia con obiettivi e indicatori di performance chiave chiaramente definiti. La definizione di obiettivi chiari per le campagne è essenziale per il successo della pubblicità programmatica, poiché KPI come CPA, ROAS, reach o frequenza determinano la logica di offerta, i segnali di ottimizzazione e la struttura di reporting.
Una volta definiti gli obiettivi e i KPI, configurare la logica di offerta, i segnali di ottimizzazione e la struttura di reporting per l’esecuzione della campagna.
Dopo la configurazione, impostare il monitoraggio e gli eventi di conversione prima del lancio. Implementate azioni post-click, eventi di coinvolgimento e segnali di conversione per supportare un’ottimizzazione e un’attribuzione affidabili.
Quindi, costruire segmenti di pubblico utilizzando dati di prima parte, segnali contestuali e criteri comportamentali. Allineare l’erogazione delle impressioni al pubblico target definito e all’intento della campagna.
Selezionate le fonti di inventario e i tipi di accordo in base alle esigenze di controllo e di scala. Scegliete tra l’acquisto in borsa aperta, le offerte del mercato privato, le offerte preferenziali, il programmatic direct e il programmatic guaranteed inventory.
Sviluppare più varianti creative per supportare la rotazione e i test. Abbinare il messaggio creativo al contesto del pubblico e al formato di posizionamento.
Impostare strategie di offerta e regole di budget per controllare la spesa. Applicare bid cap, logica di pacing e limiti di frequenza per stabilizzare la consegna nel tempo.
Applicare controlli per la sicurezza del marchio e la prevenzione delle frodi su tutto l’inventario. Utilizzare allowlist, blocklist e strumenti di verifica per ridurre l’esposizione a posizionamenti non sicuri e traffico non valido.
Infine, analizzate i report sulle prestazioni a livello di impression e di campagna. Utilizzate i dati sulle prestazioni per perfezionare l’offerta, i segmenti di pubblico, le creatività e l’allocazione del budget.
Dopo l’implementazione, le lacune nelle prestazioni di solito rivelano se il vincolo principale risiede nella qualità dei dati, nella selezione dell’inventario o nell’esperienza post-click, piuttosto che nella logica di offerta stessa.
Non fermatevi all’offerta. Aumentate il ROAS perfezionando ciò che accade dopo l’annuncio.
8 esempi di pubblicità programmatica di successo
Gli esempi di pubblicità programmatica mostrano come l’acquisto automatizzato di media si comporta in condizioni reali di campagna. Ciascun caso dimostra una leva di esecuzione specifica (come l’attivazione dei dati retail, i segnali contestuali in tempo reale, l’ottimizzazione creativa dinamica o il controllo a livello di inventario) ed è supportato da risultati misurabili.
L’attenzione si concentra sulle modalità di esecuzione delle campagne. Ogni esempio spiega come le fonti di dati, la logica di offerta, le creatività e la selezione dell’inventario hanno lavorato insieme per ottenere i risultati riportati dai proprietari della campagna o dai partner tecnologici.
Questi esempi non sono modelli da copiare direttamente. Illustrano quale leva di esecuzione è stata più importante in ogni scenario: dati, contesto, sequenze o controllo delle forniture.
1. Amazon: Attivazione di dati retail di prima parte per il Prime Day su scala
Amazon ha utilizzato la pubblicità display programmatica per supportare il Prime Day attivando i propri dati di navigazione e di acquisto. Gli annunci sono stati personalizzati in base alle precedenti visualizzazioni di prodotti e al comportamento di acquisto degli utenti nell’ecosistema di Amazon.
L’impostazione programmatica ha consentito l’allineamento dinamico tra le creatività e l’intento dell’utente, aumentando la rilevanza nei posizionamenti display su larga scala. Piuttosto che ottimizzare la portata, la campagna si è concentrata sulla rilevanza guidata dai segnali di vendita al dettaglio.
L’approccio di Amazon ha contribuito a una partecipazione da record al Prime Day, a elevati ricavi pubblicitari e a un aumento significativo delle vendite. Il livello di personalizzazione ha inoltre contribuito a creare un’anticipazione dell’evento, amplificando le prestazioni durante la finestra del Prime Day.
Meccanismo chiave: Attivazione di comportamenti di acquisto di prima parte per personalizzare gli annunci display programmatici su scala e ridurre le impressioni irrilevanti.
2. McDonald’s: Messaggistica OOH contestuale in tempo reale basata sulle condizioni del traffico
McDonald’s ha realizzato una campagna programmatica out-of-home (OOH) che modificava dinamicamente la messaggistica dei cartelloni in base ai dati sul traffico in tempo reale. La campagna si è integrata con l’API di Google Traffic per rilevare i livelli di congestione in tempo reale.
Quando il traffico rallenta, i cartelloni pubblicitari visualizzano messaggi contestuali come “Sei bloccato in un ingorgo?”, rivolgendosi direttamente alla situazione attuale degli automobilisti. La messaggistica cambiava automaticamente al variare delle condizioni del traffico.
Questa esecuzione ha permesso a McDonald’s di tagliare i ponti con la pubblicità sulle autostrade, utilizzando la rilevanza della situazione invece di messaggi statici. L’uso di dati esterni in tempo reale ha fatto percepire gli annunci come tempestivi e umani, aumentando l’attenzione e la memorizzazione da parte degli automobilisti.
Meccanismo chiave: Dati esterni in tempo reale (Google Traffic API) hanno innescato modifiche creative contestuali nell’inventario OOH programmatico.
3. Coca-Cola: La collaborazione con i dati dei media per il retail ha portato a un aumento delle vendite del 189%
Coca-Cola ha ampliato la sua strategia programmatica a Singapore attraverso una partnership sui dati di vendita al dettaglio con FairPrice Group, una delle maggiori catene di supermercati del Paese. La campagna è stata eseguita utilizzando la DSP di The Trade Desk.
Coca-Cola si è rivolta ai clienti FairPrice che avevano acquistato Coca-Cola o prodotti correlati negli ultimi uno o tre mesi. Gli annunci sono stati diffusi su open web, OTT, digital audio e digital out-of-home durante il periodo del Capodanno lunare (2022-2023).
Le conversioni sono state monitorate direttamente all’interno del sito web e dell’app di FairPrice dopo l’esposizione agli annunci display programmatici. La campagna ha ottenuto un aumento delle vendite del 189%, con un tempo medio di conversione di sole 12 ore dalla prima esposizione dell’annuncio.
Meccanismo chiave: Attivazione dei dati di vendita di prima parte dei rivenditori attraverso una DSP per l’esecuzione di campagne programmatiche full-funnel e closed-loop.
4. Nike: Annunci programmatici basati sul meteo che collegano le condizioni in tempo reale ai prodotti
Nike ha collaborato con l’applicazione mobile The Weather Channel per offrire annunci programmatici basati sulle condizioni meteorologiche attuali degli utenti. I consigli sui prodotti cambiavano dinamicamente in base ai segnali meteorologici locali.
Ad esempio, le condizioni di pioggia hanno attivato annunci per giacche da pioggia, mentre il tempo soleggiato ha attivato creazioni di abbigliamento traspirante. Gli utenti potevano cliccare direttamente sul sito di Nike per esplorare o acquistare i prodotti consigliati.
Questa esecuzione ha collegato le condizioni del mondo reale con le esigenze immediate del prodotto, accorciando la distanza tra il contesto e la conversione. La campagna ha generato tassi di coinvolgimento superiori ai benchmark e ha superato gli annunci statici in termini di efficienza di conversione.
Meccanismo chiave: I dati meteorologici in tempo reale hanno innescato raccomandazioni dinamiche di prodotti nell’inventario programmatico mobile.
5. ABC Stout Beer: la pubblicità programmatica all’interno del gioco ottiene una viewability dell’86%
La birra ABC Stout, di proprietà di Heineken, ha condotto una campagna pubblicitaria programmatica all’interno del gioco in Myanmar per riposizionare la ABC Extra Stout tra un pubblico più giovane di età compresa tra i 18 e i 34 anni.
Invece di annunci standard nel gioco, il marchio ha utilizzato cartelloni pubblicitari progettati per integrarsi naturalmente nell’ambiente di gioco. Le posizioni degli annunci sono state scelte per massimizzare il tempo di esposizione e la visibilità senza interrompere il gioco.
La campagna ha ottenuto l’86% di viewability, ha raggiunto il 68% del pubblico target, ha fornito un CTR dello 0,27% e il 10% degli annunci è stato cliccato. I risultati hanno dimostrato che i posizionamenti programmatici nativi dell’ambiente possono attirare l’attenzione senza fare affidamento sui dati personali.
Meccanismo chiave: Selezione programmatica dell’inventario di gioco incentrata su posizionamenti ad alta visibilità e integrati nel contesto.
Nessuna interruzione. Solo conversioni. Scoprite come la personalizzazione senza soluzione di continuità può aumentare i risultati!
6. Procter & Gamble: annunci programmatici iper-targettizzati per ridurre lo spreco di spesa
Procter & Gamble ha utilizzato la pubblicità programmatica per fornire messaggi iper-targettizzati a segmenti di pubblico specifici, come le giovani madri e i consumatori attenti all’ambiente.
La campagna si è basata su dati dettagliati sul pubblico per allineare la messaggistica creativa alle esigenze e ai valori specifici del segmento. Questa precisione ha ridotto le impressioni irrilevanti e ha migliorato i tassi di coinvolgimento e di conversione.
Di conseguenza, P&G ha aumentato l’efficienza delle campagne, riducendo al contempo gli sprechi di spesa pubblicitaria. Il valore è derivato dall’accuratezza del targeting, non dall’aumento del volume dei media.
Meccanismo chiave: I dati sull’audience a livello di segmento hanno consentito un targeting preciso e ridotto le inefficienze delle campagne programmatiche su larga scala.
7. Audi: Retargeting dinamico con oltre 6.000 varianti creative da un configuratore di auto
Audi ha lanciato una campagna programmatica per sostenere l’uscita dell’Audi Q2 altamente personalizzabile. Il marchio ha utilizzato i dati del suo strumento di configurazione auto in loco, dove gli utenti hanno costruito le loro versioni preferite del veicolo.
Gli utenti che hanno interagito con il configuratore e che hanno visitato il sito in precedenza sono stati ritargetizzati con annunci che riflettevano le configurazioni specifiche da loro create. Oltre 6.000 variazioni creative sono state generate dinamicamente in base alle preferenze degli utenti e alla fase dell’imbuto.
Questo approccio ha permesso di ottenere un tasso di conversione quattro volte superiore a quello delle precedenti campagne più tradizionali di Audi. La personalizzazione è stata personalizzata senza richiedere infinite versioni creative.
Meccanismo chiave: Ottimizzazione creativa dinamica grazie ai dati del configuratore e al retargeting delle fasi dell’imbuto.
8. Slalom e iProspect: Ottimizzazione del segnale del Lower-Funnel per un marchio di telecomunicazioni statunitense
Slalom e iProspect hanno supportato un grande marchio di telecomunicazioni statunitense che fornisce servizi di TV via cavo e banda larga a più di 6 milioni di famiglie e 335.000 aziende in 18 stati. Il marchio disponeva di numerosi dati di prima parte offline e online, ma i frequenti cambiamenti nella sua base clienti rendevano difficile la soppressione accurata dell’audience e l’attivazione del segnale. La sfida principale consisteva nel raggiungere un pubblico nuovo e non abbonato nella parte bassa dell’imbuto, escludendo al contempo i clienti esistenti e riducendo lo spreco di risorse mediatiche.
Per risolvere questo problema, i team hanno ristrutturato il modo in cui i segnali di prima parte venivano abbinati e attivati nelle campagne programmatiche. I dati dei clienti offline sono stati caricati e abbinati in modo deterministico ai segnali a livello di piattaforma, migliorando in modo significativo l’indirizzabilità e l’accuratezza del pubblico. Di conseguenza, il marchio ha aumentato la copertura dei segnali di prima parte utilizzabili all’80% dei dati totali dei clienti e ha migliorato la qualità della corrispondenza dal 60% al 90%, consentendo un targeting più preciso e un’esclusione più affidabile degli abbonati attuali.
L’impostazione ottimizzata ha ridotto le inefficienze sui media del lower-funnel e ha consentito una modellazione predittiva basata sulle conversioni online e offline, comprese quelle dei call center e delle vendite in negozio. Rispetto al precedente approccio del brand al lower-funnel, la campagna ha ottenuto una riduzione del 40% del costo per azione, migliorando al contempo il raggiungimento di potenziali clienti ad alto potenziale. L’analisi a ciclo chiuso ha permesso un’ottimizzazione continua durante il volo della campagna, rafforzando il legame tra qualità del pubblico, risultati di conversione ed efficienza dei media.
Meccanismo chiave: L’ottimizzazione del segnale di prima parte e il matching deterministico hanno consentito un’attivazione accurata del pubblico, ridotto gli sprechi e migliorato l’efficienza del lower-funnel.
Raggiungere in modo più intelligente, convertire più velocemente. Scoprite come i landing pages guidati dai segnali riducono gli sprechi di clic.
5 strategie e migliori pratiche di pubblicità programmatica comprovate
Le strategie pubblicitarie programmatiche definiscono il modo in cui dati, offerte e creatività lavorano insieme per raggiungere gli obiettivi della campagna. Ogni strategia si concentra sul controllo di una diversa variabile di performance, come la rilevanza, l’efficienza dei costi o l’ordine dei messaggi. Le seguenti pratiche si applicano a tutti i settori e canali mediatici.
1. Obiettivo preciso
Il targeting preciso utilizza segmenti di pubblico chiaramente definiti, basati su segnali di dati piuttosto che su dati demografici generali. Il targeting efficace combina dati di prima parte, segnali contestuali e indicatori comportamentali allineati agli obiettivi della campagna.
Le definizioni dei segmenti devono riflettere il livello di intento e la fase dell’imbuto. I segmenti ristretti riducono lo spreco di impressioni e migliorano l’efficienza delle offerte.
Quando usarlo: Applicare un targeting preciso quando l’efficienza del budget e la pertinenza sono più importanti della massima portata.
2. Ottimizzazione creativa dinamica (DCO)
L’ottimizzazione creativa dinamica regola gli elementi degli annunci in base ai segnali dell’utente, del contesto e del posizionamento. Componenti creativi come titoli, immagini e CTA cambiano a livello di impressione.
Il DCO migliora la rilevanza senza duplicazioni creative manuali. I guadagni in termini di prestazioni derivano dall’adattamento delle varianti dei messaggi al contesto della situazione.
Quando usarlo: Usate il DCO quando le campagne richiedono messaggi multipli tra i vari pubblici, prodotti o luoghi.
Fate in modo che ogni visitatore si senta come se fosse fatto apposta per lui. Costruite landing pages dinamici che si adattano come i vostri annunci.
3. Bidding in tempo reale (RTB) e ottimizzazione
L’RTB consente di prendere decisioni di offerta a livello di impression in base al valore di performance previsto. La logica di offerta valuta il prezzo, la probabilità di conversione e la pressione della concorrenza.
L’ottimizzazione continua regola le offerte in base al feedback delle prestazioni in tempo reale. Configurazioni efficaci impediscono di spendere eccessivamente per impressioni di scarso valore.
Quando usarlo: Affidarsi all’RTB quando il valore di conversione varia in modo significativo tra le varie impressioni.
4. Retargeting e messaggistica sequenziale
Il retargeting riconnette gli utenti che hanno interagito in precedenza con annunci o landing pages. La messaggistica sequenziale controlla l’ordine dei messaggi in base all’esposizione precedente.
La sequenza strutturata favorisce la progressione graduale attraverso le fasi di consapevolezza, considerazione e conversione. Il controllo della frequenza impedisce la sovraesposizione.
Quando usarlo: Attivare il retargeting e il sequenziamento quando le campagne prevedono cicli decisionali più lunghi.
5. Test A/B e Omnichannel
I test A/B mettono a confronto creatività, pubblico e strategie di offerta in condizioni controllate. I test strutturati isolano le variabili per identificare i driver delle prestazioni.
L’esecuzione omnichannel garantisce un’esposizione coerente su tutti i dispositivi e formati. La misurazione unificata collega i dati sulle prestazioni tra i vari canali.
Quando usarlo: Applicare i test e l’esecuzione omnichannel quando si scalano le campagne su più formati e dispositivi.
Mettete alla prova le vostre idee: costruite un A/B landing pages per capire cosa funziona.
Quali sono le piattaforme più diffuse per la pubblicità programmatica?
Le piattaforme più diffuse per la pubblicità programmatica si suddividono in categorie funzionali in base al modo in cui acquistano, vendono, servono, verificano o misurano le impressioni pubblicitarie. Ogni categoria di piattaforma supporta una fase diversa della transazione programmatica.
Le piattaforme DSP gestiscono la domanda consentendo agli inserzionisti di fare offerte sulle impressioni, controllare i budget, definire le regole di targeting e ottimizzare la consegna. La scelta della DSP determina l’accesso all’inventario, la flessibilità delle offerte, l’utilizzo dei dati e la profondità della reportistica.
Le piattaforme SSP gestiscono l’offerta consentendo agli editori di offrire inventario, definire prezzi minimi e controllare le fonti della domanda. Le funzionalità SSP influenzano i tassi di riempimento, l’ottimizzazione del rendimento e la trasparenza dell’inventario.
I server pubblicitari distribuiscono le creatività e applicano le regole di distribuzione. Gli Ad server controllano il frequency capping, la rotazione delle creatività e la registrazione delle impressioni sui vari canali.
Le piattaforme media per la vendita al dettaglio estendono il programmatic buying agli ambienti orientati al commercio. L’inventario dei media retail utilizza i dati di prima parte degli acquirenti per supportare campagne orientate alle prestazioni.
Lepiattaforme di verifica e misurazione convalidano la viewability, individuano il traffico non valido e valutano la sicurezza del marchio. Questi strumenti proteggono la qualità dei media e supportano una reportistica affidabile.
Valutare le piattaforme pubblicitarie programmatiche in base ai seguenti criteri:
- Accesso all’inventario e scala
- Integrazione dei dati e controlli sull’utilizzo
- Integrazioni tecnologiche
- Struttura tariffaria e trasparenza
- Granularità del reporting
- Controlli di qualità e sicurezza
Dovrei usare la pubblicità programmatica come esperto di marketing?
Gli esperti di marketing dovrebbero utilizzare la pubblicità programmatica quando sono necessarie la scala, l’automazione e l’ottimizzazione basata sui dati. La pubblicità programmatica supporta l’esecuzione di media complessi che l’acquisto manuale non può sostenere in modo efficiente.
L’acquisto programmatico di annunci si adatta a strategie orientate alle prestazioni che dipendono da test continui, perfezionamento dell’audience e risultati misurabili. I team che non dispongono di un’infrastruttura di monitoraggio o di una capacità analitica sono esposti a un rischio operativo più elevato.
Meno manuale, più misurabile. Scoprite come Landingi aiuta i marketer a vincere con la precisione del programmatic.
Quali sono le aziende più popolari che offrono servizi di pubblicità programmatica?
I servizi di pubblicità programmatica sono offerti da fornitori di tecnologia, agenzie media e fornitori ibridi. La portata del servizio va dall’accesso alla piattaforma alla gestione completa della campagna.
I fornitori di tecnologia forniscono accesso self-service o gestito a DSP, strumenti di dati e sistemi di reporting. Le agenzie forniscono strategia, esecuzione, ottimizzazione e coordinamento creativo. I fornitori ibridi combinano la tecnologia della piattaforma con i servizi gestiti.
Qual è la differenza tra pubblicità programmatica e pubblicità display?
La differenza tra pubblicità programmatica e pubblicità display sta nel meccanismo di acquisto e nel formato degli annunci. La pubblicità programmatica si riferisce al metodo di acquisto automatizzato, mentre la pubblicità display si riferisce a un formato pubblicitario visivo.
La pubblicità programmatica descrive il modo in cui gli annunci vengono acquistati, non il loro aspetto. Gli annunci display possono essere acquistati manualmente o in modo programmatico.
Il programmatic media buying può fornire formati display, video, native, audio e connected TV. Questa distinzione significa che la pubblicità display definisce l’aspetto creativo e il tipo di posizionamento, mentre la pubblicità programmatica definisce la transazione e la logica decisionale dietro la consegna.
Un singolo annuncio display può apparire sia in campagne programmatiche che non programmatiche, a seconda del metodo di acquisto.
Qual è la differenza tra pubblicità programmatica e offerta in tempo reale (RTB)?
La differenza tra la pubblicità programmatica e l’offerta in tempo reale sta nella portata e nell’esecuzione. La pubblicità programmatica è ilquadro di automazione più ampio, mentre l’offerta in tempo reale è un metodo di transazione all’interno di tale quadro.
L’RTB esegue aste a livello di impression in tempo reale utilizzando dinamiche di scambio aperte. La pubblicità programmatica comprende anche le offerte dei mercati privati e gli acquisti programmatici garantiti, che non si basano su aste aperte.
Questa distinzione significa che l’RTB comporta sempre un’asta, mentre la pubblicità programmatica può operare attraverso accordi a prezzo fisso o pre-negoziati. L’RTB rappresenta un’opzione di acquisto all’interno del programmatic buying piuttosto che un modello pubblicitario a sé stante.
A cosa serve il landing pages nella pubblicità programmatica?
I landing pages fungono da livello di conversione post-click nella pubblicità programmatica. Gli annunci programmatici generano domanda e clic, mentre i landing pages determinano se la domanda si converte in risultati misurabili.
Collegare l’esecuzione dei media ai risultati, collegando le impressioni e i clic alle conversioni e supportando un’analisi accurata delle prestazioni delle campagne.
Le piattaforme landing page come Landingi supportano questo allineamento consentendo una rapida duplicazione e modifica delle pagine per diversi segmenti programmatici. Inoltre, le piattaforme landing page adattano l’offerta al contesto del pubblico. La messaggistica segmentata allinea i contenuti al pubblico target, all’intento della campagna e alla fonte di traffico senza modificare la configurazione dei media.
I test trasformano le landing pages in risorse per l’ottimizzazione. Gli esperimenti A/B su titoli, layout e moduli identificano le varianti che migliorano i tassi di conversione e l’efficienza dei costi. In Landingi, i team possono eseguire test A/B direttamente su landing pages per confrontare le varianti senza ricostruire le pagine o interrompere l’erogazione programmatica in corso.
La misurazione chiude il cerchio tra media e risultati. Il tracking collega le impressioni e i clic al CPA e al ROAS, consentendo una valutazione accurata delle prestazioni programmatiche.
Senza un livello landing page incentrato sulla conversione, l’ottimizzazione programmatica rimane incompleta. Le decisioni sui media possono migliorare i risultati solo quando il comportamento post-click si ripercuote sull’audience, sulla creatività e sulla logica di offerta.
Non sprecate il vostro budget pubblicitario. Chiudete il cerchio con un landing page costruito per convertire.
Creare landing pages efficaci per gli annunci programmatici
La pubblicità programmatica decide chi vede l’annuncio e quando, mentre landing pages decide cosa succede dopo il clic. Questo livello post-click traduce le decisioni automatizzate sui media in risultati commerciali reali.
I landing pages ben progettati estendono la logica del processo di acquisto degli annunci programmatici. La corrispondenza dei messaggi tra le creatività degli annunci e i contenuti della pagina preserva la pertinenza e giustifica l’offerta per ciascuna impressione.
Le pagine focalizzate sulla conversione proteggono anche il valore del traffico programmatico. Tempi di caricamento rapidi, struttura chiara e un unico intento impediscono l’abbandono causato da attriti piuttosto che da mancanza di interesse.
L’ottimizzazione non si ferma al bidding. Testare le varianti landing page rivela come i diversi pubblici rispondono dopo il clic ed espone opportunità che le sole metriche dei media non possono mostrare.
Quando le performance di landing page alimentano la selezione del pubblico, le decisioni creative e la logica di offerta, la pubblicità programmatica diventa un ciclo di ottimizzazione chiuso piuttosto che una fonte di traffico a senso unico.
Se volete un modo pratico per collegare gli annunci programmatici con la creazione, il test e l’ottimizzazione di pagine veloci in un unico luogo, provate Landingi come livello post-click.
