Content-ID's zijn de sleutel tot het ontsluiten van waarde in programmatische CTV-reclame

Nu het tv-landschap verschuift naar streaming, valt de aantrekkingskracht van CTV¹-adverteren niet te ontkennen. De uitdaging voor marketeers is echter dat velen moeite hebben om hun investeringen op dit gebied te valideren. Een groot deel van deze uitdaging is terug te voeren op ad-targeting, vooral te midden van strengere privacyregelgeving en het verdwijnen van cookies.

De uitdagingen zijn begrijpelijk, met name die rond programmatische advertentie-inkopen, waarvan de IAB verwacht dat deze dit jaar goed zijn voor 75% van de verwachte 22,7 miljard dollar aan CTV-advertentie-uitgaven. Bij programmatische advertentie-inkopen moet de ad-tech weten waarop wordt geboden om te bepalen of er een bod wordt uitgebracht. En daar zit hem het probleem. In de meeste gevallen is er namelijk maar erg weinig informatie beschikbaar.

In een recent onderzoek analyseerde Gracenote meer dan 6,8 miljard biedingsaanvragen van uitgevers om te begrijpen hoeveel informatie (bijv. genre, leeftijdscategorie, content-type) over de video-inventaris beschikbaar was. Uit de analyse bleek dat de inventaris gemiddeld slechts 0,73 biedbare categorieën bevatte—kenmerken die enige informatie over de content verschaffen, zoals genre, kijkwijzer of programmatype. Content kan een reeks biedbare categorieën hebben, maar de gemiddelde titel in dit steekproefomvang had niet eens 100% van een enkele categorie. 

De voorbeelddata van biedaanvragen laat zien hoe weinig informatie er meestal beschikbaar is voor real-time besluitvorming. Wat betreft genre heeft elk stuk CTV-content bijvoorbeeld gemiddeld ten minste 1,6 genres, en meer dan 50% heeft er twee of meer.

Met weinig informatie om de meeste biedingen op te baseren, is het niet verrassend dat CTV achter bijna alle andere digitale kanalen eindigde qua waargenomen effectiviteit onder de marketeers ondervraagd voor de 2024 Annual Marketing Report van Nielsen. Maar in het huidige medialamgeving is er geen reden waarom programmatische advertentie-inkopen blind moeten worden gedaan.

Dat is eenvoudig te verhelpen, vooral nu de industrie begint in te zetten op contextuele programmatuurdata om beslissingen over de in- en verkoop van advertenties te onderbouwen. Wanneer content-inventaris een Gracenote ID bevat, omvat de inventaris gemiddeld 5,96 verhandelbare categorieën, wat de mogelijkheden voor advertentieverpakking met 712% vergroot.

Hier valt aanzienlijke winst te behalen. Een grotere zichtbaarheid in tv-content kan de door marketeers waargenomen effectiviteit van hun grootste CTV-investeringen veranderen. En voor uitgevers kan het benutten van contextuele data de targetbare inventarissen vergroten, de CTV-transparantie verhogen en hogere CPM's stimuleren.

Om van dit potentieel te profiteren, is er echter meer data nodig in programmatische biedaanvragen. Dit is waar uitgevers kunnen helpen. Concreet kunnen uitgevers databedrijven inschakelen om genormaliseerde en schaalbare programmatuurdata op te nemen in hun biedaanvragen. Door verhandelbare content-ID's op te nemen die DSP's herkennen, krijgen adverteerders veel meer inzicht in de content waarin ze investeren, omdat de ID's zijn gekoppeld aan een schat aan aanvullende content-informatie, zoals genre, content-beoordeling, content-waarschuwingen, taal, stemming en meer.

Om beter te begrijpen hoe zichtbaar content-attributen zijn bij de inkoop van programmatische advertenties, heeft Gracenote recent een week aan biedaanvragen van SSP's geanalyseerd om te bepalen welk percentage van het totale volume content-attributen bevatte. De data omvatte 21,4 miljard biedaanvragen, en slechts 32% bevatte een genre-content-attribuut. In totaal bevatte 14,6 miljard geen enkele genre-informatie. Dat betekent dat adverteerders geen zinvolle genre-zichtbaarheid hadden in de specificaties van bijna 70% van de content die beschikbaar is voor reclame.

De aanwezigheid van Gracenote ID's in biedaanvragen zorgde echter voor een veel grotere transparantie in de content-inventaris. Zo bevatte 2,4 miljoen van de 2,7 miljoen biedaanvragen die een prominente fabrikant van smart-tv's indiende Gracenote ID's. Gemiddeld bevatten deze biedingen 10 verschillende soorten contextuele informatie over de content (hier 'signalen' genoemd). Deze signalen kunnen extra genres, programmatype, leeftijdskeuring, taal, stemming, thema en inclusiviteit van cast-data omvatten.

Laten we nu eens kijken naar een hypothetisch scenario van een biedaanvraag voor een individueel programma. Het onderstaande voorbeeld toont twee verschillende sets data die een uitgever beschikbaar zou kunnen stellen in een open real-time biedingsscenario voor één tv-programma. De data aan de linkerkant mist specificiteit, bevat een spelfout en heeft geen content-ID. De data aan de rechterkant is genormaliseerd en verrijkt om meer specificiteit en detail te bieden. Deze bevat ook een Gracenote ID, wat betekent dat adverteerders toegang hebben tot diepere contextuele informatie, waaronder verschillende genres en een content-beoordeling.

De migratie van kijkers naar CTV- en streamingcontent biedt uitgevers een kans die velen nog moeten benutten. Door echter over te stappen op strategieën die zich richten op de content, hebben zowel uitgevers als adverteerders de kans om betere resultaten te behalen door simpelweg gebruik te maken van bestaande datasets. 

Met show-niveau attributen zoals programmatype, genre, beoordelingen en ouderwaarschuwingen beschikbaar, kunnen merken een betere targeting implementeren en merkveiligheid garanderen, terwijl uitgevers de inkomsten uit inventaris met verbeterde programmadetails kunnen maximaliseren.

Opmerking

1. CTV staat voor connected TV en verwijst naar elke televisie die is verbonden met internet. Het meest voorkomende gebruik is het streamen van videocontent.