NextRoll 的 Privacy Sandbox 测试项目重新设计了无 Cookie 出价和优化模型
概览
- 为帮助广告主顺应隐私为先的未来趋势,NextRoll 集成了 Protected Audience,重塑其核心出价和优化模型。NextRoll 工程师随后开展了系统测试,以确定广告主能否使用 Privacy Sandbox API 投放再营销和自定义受众群体广告系列。
- NextRoll 的子公司 RollWorks 发现,Protected Audience API 可用于创建客户细分受众群,从而满足 B2B 广告主对广告系列的需求。RollWorks 因此成为首个公开测试 Privacy Sandbox 的目标客户营销 (ABM) 平台。
- 斥巨资集成 Protected Audience 并重建支持其出价系统的机器学习模型后,NextRoll 成功批量投放广告,并找到了再营销和其他使用第一方自定义受众群体数据进行广告投放的方式。
NextRoll 赋能广告生态实现高度注重隐私的再营销
过去 4 年来,NextRoll 一直积极参与公开讨论,一同塑造 Privacy Sandbox 技术的未来。NextRoll 工程团队为早期的 Privacy Sandbox 提案制定了新方法,为 Protected Audience API 的发展指明了方向,并且 NextRoll 将继续为 Chrome 和更广泛的生态提供早期测试数据洞见。
NextRoll 的测试系统帮助其子公司 RollWorks(面向 B2B 广告主的 ABM 平台)和 AdRoll(面向 B2C 中型企业的 DSP)了解 Privacy Sandbox API 对其客户的广告系列有何影响。RollWorks 还是万维网联盟 (W3C) 中参与早期 Privacy Sandbox 讨论的唯一一家 ABM 公司,并成为公开测试 Privacy Sandbox API 的首个 ABM 平台。
“NextRoll 另辟蹊径,从头开始构建了一个高度注重隐私的全新 DSP/RTB 引擎。这证明了 Privacy Sandbox 不仅适用于再营销等现有应用场景,还可用来探索兼顾第一方数据运用和隐私保护的新模式。我们对即将到来的在线隐私新时代充满期待,并积极运用新技术和营销方法来迎接这个时代的到来。”
测试技术
NextRoll 斥巨资打造成熟的 Protected Audience 集成项目。其解决方案重构了核心出价、优化、细分和广告投放技术,并进行了系统测试,以衡量 Protected Audience 用于再营销和自定义受众群体广告投放的效果。NextRoll 为其广告主启用了这些测试,并将预算上限设定为广告支出的 1%,从而在不影响单个广告主广告系列效果的情况下获得宏观的指导性数据洞见。
为了集成 Protected Audience 并有效服务各种体量的广告主,NextRoll 完全重建了支持其出价工具 BidIQ 的自定义机器学习系统。这一新的出价系统将 Privacy Sandbox 技术作为投放广告的主要方法,同时还兼顾了隐私保护。
成果
借助这些新系统,NextRoll 在 20,000 多个广告系列中投放了广告,找到再营销和使用自定义受众群体数据进行广告投放的方式,并 抓住机会对技术进行了优化,进一步提升了效果。NextRoll 的早期成果表明,尽管因发布商参与率低于预期影响了可用广告资源和广告系列的效果,但 Privacy Sandbox API 仍是能保障隐私的广告技术。NextRoll 现已完成系统测试,并计划进一步开展更广泛的效果测试,继续与 Chrome 和广告生态分享测试结果。随着 Privacy Sandbox 不断发展,NextRoll 致力于推动更多供应合作伙伴采用这项技术,并将继续与整个生态分享成果。