Nuovo appuntamento con la rubrica di Paolo Serra per DailyNet dedicata al programmatic: Paolommatic. In questa puntata Serra spiega come attrezzarsi per affrontare il programmatic advertising nel nuovo anno.
Per leggere l’articolo precedente pertinente alla creatività nel programmatic: clicca qui
Paolo Serra
Appassionato di nuove sfide per far crescere le imprese, con l’obiettivo di contribuire ad aumentarne i ricavi. Si dedica al search engine marketing dal 1999, lavorando con le principali agenzie internazionali. In seguito, allarga le conoscenze al mondo del Programmatic Advertising, diventandone uno dei maggiori esperti italiani, tanto da aver aperto il sito Programmatic RTB, punto di riferimento per gli addetti ai lavori.
Cosa devono sapere le aziende sul programmatic advertising nel 2017
Nel 2016 abbiamo visto emergere alcune nuove potenti tendenze nel programmatic advertising. Mentre i dati continuano a fare la parte del leone, molte aziende non sanno bene come comportarsi e cosa fare con le informazioni che ricevono. Ecco alcuni trend, che a mio avviso, saranno protagonisti nel 2017.
Migliore utilizzo dei dati
Lo sviluppo e la comprensione dei dati nel marketing consente di collegare fra loro le informazioni per fornire un approccio strategico, suggerendo pattern e modelli di interpretazione fino ad adesso
inimmaginabili.
Il programmatic creative
Il “programmatic creative”, dove l’ispirazione incontra l’ottimizzazione dei dati. In passato, programmatic e creatività hanno vissuto in contesti separati, a causa degli automatismi e di analisi dei dati meccaniche, oltre all’inesperienza sull’utilizzo del mezzo, ma già a partire dal 2016 tutto questo è iniziato a cambiare. A oggi sono in forte crescita le piattaforme che coniugano la creatività al programmatic advertising.
Programmatic Cross-Device Optimization
Il programmatic si muoverà verso la creazione di esperienze legate attraverso i diversi canali e dispositivi trasformando tutto da campagne omnichannel a superchannel.
Il machine learning
Negli ultimi anni, la quantità di dati a disposizione del mercato è aumentata notevolmente. I brand hanno quindi potuto individuare rapidamente le tendenze e adeguare le proprie strategie di marketing e di comunicazione. Con la crescita costante di dati a disposizione, la pratica del machine learning contribuirà significativamente a semplificare il processo di analisi, permettendo di elaborare gli stessi dati provenienti da fonti diverse. Ciò aiuterà i brand ad analizzare la propria strategia e a migliorarla costantemente.
L’header bidding
L’header bidding è a tutti gli effetti un trend per gli editori in ambito ad-tech, che assicura loro massima resa per le inventory pubblicitarie vendute attraverso la tecnologia programmatica. Oggi, quasi il 70% dei publisher ha adottato la nuova tecnologia che, fino a soli due anni fa, non era utilizzata da nessuno.
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