NextRoll 的「私隱沙箱」測試重新構想沒有 Cookie 的競價和優化模型
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- 為協助廣告客戶作好準備迎接以私隱為先的未來,NextRoll 建立了 Protected Audience 整合項目,重新構想其核心競價和優化模型。NextRoll 工程師隨後進行系統測試,確認廣告客戶是否能透過 Privacy Sandbox API 放送再營銷和自訂目標對象廣告系列。
- NextRoll 旗下的 RollWorks 發現可利用 Protected Audience API 建立目標客群,滿足 B2B 廣告活動的需求,因此成為首個公開測試「私隱沙箱」的帳戶級別市場推廣 (ABM) 平台。
- 投入大量資源整合 Protected Audience 和重建支援其競價系統的機器學習模型後,NextRoll 成功大量放送廣告,並解決再營銷和其他第一方自訂目標對象用例問題。
NextRoll 準備建立私隱為本的再營銷廣告生態系統
過去 4 年,NextRoll 一直積極參與公開討論,塑造「私隱沙箱」技術的未來。其工程團隊為早期的「私隱沙箱」提案制訂了新方針,指引 Protected Audience API 的發展方向,而 NextRoll 亦持續為 Chrome 和更廣泛的生態系統提供早期測試分析資料。
NextRoll 的測試系統協助其附屬公司 RollWorks (B2B 廣告客戶的 ABM 平台) 及 AdRoll (為中型 B2C 企業提供服務的 DSP) 瞭解 Privacy Sandbox API 對客戶廣告系列的影響。RollWorks 亦是參與全球資訊網協會 (W3C) 早期「私隱沙箱」研討會的唯一一間 ABM 公司,也是首個公開測試 Privacy Sandbox API 的 ABM 平台。
「NextRoll 採取了不同的方針,由零開始構建以私隱為本的全新 DSP/RTB 引擎,證明「私隱沙箱」不只適用於現有用例 (例如再營銷),更可用於探索能保障私隱的全新第一方資料啟用模式。我們積極運用新技術和市場推廣方針,迎接我們熱切期待的網上私隱新時代。」
Testing the technology
NextRoll 投入大量資源建立精密的 Protected Audience 整合項目,並重構解決方案中的核心競價、優化、劃分和廣告放送技術,並執行系統測試,以評估 Protected Audience 接觸再營銷和自訂目標對象的能力。NextRoll 讓廣告客戶參與測試,並將預算上限設定為廣告開支的 1%,從而獲取宏觀的分析資料作為方向指標,而不會影響個別廣告客戶的廣告系列成效。
為了整合 Protected Audience 並有效服務不同規模的廣告客戶,NextRoll 全面重建支援其競價工具 BidIQ 的自訂機器學習系統。這個全新競價系統將「私隱沙箱」技術,視為在保障私隱的前提下放送廣告的主要方式。
結果
為配合這些新系統,NextRoll 已放送超過 20,000 個廣告系列的廣告,解決再營銷和自訂目標對象用例的問題,並 抓緊機會微調技術,進一步提升成效。NextRoll 的早期測試結果顯示,儘管因發佈者參與率低於預期而影響可用的廣告庫存和廣告系列最終成效,但 Privacy Sandbox API 仍是能保障私隱的廣告技術。NextRoll 現在已完成系統測試,預期會加快推動更廣泛的成效測試,並繼續與 Chrome 和廣告生態系統分享研究結果。隨著「私隱沙箱」 不斷演變,NextRoll 致力推動更多供應合作夥伴採用,並繼續與生態系統分享成果。