Von Marina Gandlin, Data Science Team Lead bei Taboola
In den vergangenen Jahren wurde SmartBid eingesetzt, um die Conversions der Werbetreibenden von Taboola zu optimieren. Die erste Version von SmartBid (im Einklang mit dem, was in der Branche heute für automatisierte Gebote im Auftrag von Werbetreibenden verwendet wird) betrachtete die Kampagnenperformance auf Publisher- oder Webseiten-Ebene. Wenn also ein Publisher für bestimmte Werbetreibende gut performt, würde der Preis erhöht und umgekehrt. Dabei würden jedoch detailliertere Aspekte der Kampagnenleistung wie Tageszeit, Standort, Plattform und Dutzende anderer Variablen, die für Werbetreibende wichtig sind, nicht berücksichtigt.
Das bedeutete, dass Werbetreibende nach wie vor mehrere Kampagnen erstellen mussten, um eine tiefere Granularität als die reine Publisher-Performance zu berücksichtigen.
Heute stellen wir Dimensions vor, das die automatisierte Gebotstechnologie SmartBid von Taboola zu dem macht, was wir als wegweisend für unsere Branche erachten. Dimensions befähigt SmartBid dazu, automatisch mehr als 40 verschiedene Dimensionen im Namen der Werbetreibenden zu prüfen, so dass diese dies nicht selbst tun müssen. Das führt schließlich zu einer besseren Performance der Kampagne und zu höheren Conversions – ohne dass Werbetreibende unnötig viel Zeit mit der manuellen Optimierung in der Anzeigensteuerung aufwenden müssen.
Die Anfänge der Werbung – wie alles begann
Ursprünglich gab es nur CPC: Werbekunden legten für jeden Klick ein bestimmtes Gebot fest, mit dem sie um Impressionen kämpften.
Es erscheint simpel, aber die Nutzung eines fixen Gebots bewirkte eine mittelmäßige Kampagnenleistung: Werbetreibende erhielten eine entsprechende Menge an Conversions, die sie zu erreichen versuchten. Es ist fast schon lustig, sich eine Welt vorzustellen, in der Werbetreibende einen statischen CPC festlegen mussten.
So war die Werbebranche bevor Technologien wie SmartBid erfunden wurden. Werbetreibende mussten sich buchstäblich auf eine langwierige Reihe von manuellen Optimierungen einlassen. Der Kampagnenmanager würde die Budgets wiederholt in kleinteiligere Kampagnen nach Land, Tag und Uhrzeit, Plattform, Creatives u.v.m. aufteilen und täglich manuell prüfen und anpassen. Das war mühsam und verschwenderisch.
Diese Gebotsweise musste verbessert werden, aber wie? 2018 stellten wir SmartBid vor
Um eine neue Lösung zu entwickeln, mussten wir verstehen, wie ein:e Werbetreibende:r idealerweise bieten möchte. Da nicht alle Nutzer:innen gleich sind, ist es wenig sinnvoll, für alle das gleiche zu bieten. Manche User konvertieren nach einer Empfehlung, andere nicht. Um die Conversions zu optimieren, sollten wir daher für jene User Impressionen, bei denen eine Conversion wahrscheinlicher ist, ein höheres Gebot abgeben (damit wir diese Gebote und Impressionen nicht verlieren). Und für User, bei denen dies nicht der Fall ist, natürlich deutlich weniger bieten.
Die Taboola SmartBid Algorithmen leisten genau das. Sie bestehen aus einigen Deep-Learning-Modellen, die dabei helfen, herauszufinden, ob das Gebot für eine bestimmte Anfrage erhöht oder gesenkt werden muss, kurz bevor die Anfrage erfolgt. Sie prognostizieren, ob ein:e Nutzer:in zum Zeitpunkt der Anfrage konvertieren würde oder nicht, und entscheiden ob und wie viel geboten werden soll. Das bedeutet, dass Kampagnen nur für lohnenswerte Optionen Geld einsetzen, was die Conversion Rates (CVR) erhöht und die Cost per Acquisition (CPA) deutlich senkt.
Wie funktioniert das? Wie können wir die Wahrscheinlichkeit einer Conversion für User mit Kaufabsichten vorhersagen?
Hier kommt die Künstliche Intelligenz (KI) ins Spiel. Taboola nutzt die verdichteten Daten aller vorherigen Page Views auf Taboola Publishern und der darauf folgenden Conversions, um enorme Datensätze mit 100 Mio. Datenzeilen zu erstellen.
Diese Datensätze erfassen das Verhalten und die Conversion-Muster von Nutzer:innen auf der Grundlage ihres Engagements auf Publisher-Seiten und Werbekampagnen im Taboola Netzwerk. Wir fassen diese Daten zusammen und verwenden KI zur Ermittlung der Wahrscheinlichkeit, dass eine bestimmte Person auf genau der Webseite konvertiert, die sie gerade liest – und zwar zum Zeitpunkt der Anfrage. Diese Modelle werden iterativ entwickelt, so dass die Daten ständig aktuell sind und die jüngsten Conversion-Muster enthalten.
Mit der heutigen Ankündigung von SmartBid Dimensions werden die von uns aggregierten Datensätze über die Ebene der Publisher hinausgehen und viele neue, granulare Dimensionen und Signale enthalten, die die Leserschaft und Conversion-Muster unserer Leser:innen abbilden und so Inhalte und Conversions zueinander bringen.
Die von uns verwendeten Dimensionen sind die gängigerweise genutzten wie Plattformen, Geografie, Tageszeit und Wochentag. Wir verwenden aber auch zahlreiche Signale, die Anwender:innen nicht verarbeiten können: z. B. die Lese- und Conversion-Historie, Eigenschaften der Landing Page, die Klassifizierung des Contents und vieles mehr.
Menschliche Fähigkeiten übertreffen, weniger Aufwand für unsere Werbetreibenden und mehr Conversions
Mit Dimensions ist unsere KI in der Lage, diese für Menschen nicht erfassbaren Muster zu erkennen – das hilft uns, die Wahrscheinlichkeit einer Conversion in Echtzeit zu bestimmen, noch bevor eine Content-Seite geöffnet wird.
Jetzt können wir für jede Recommendation maßgeschneiderte Optimierungen vornehmen. Diese Muster verbessern darüber hinaus die Generalisierung zwischen Empfehlungen. Da der Algorithmus kampagnenübergreifend lernt, verkürzt sich die Zeit, die eine neue Kampagne benötigt, um von dieser Funktion zu profitieren.
Beispiele wie SmartBid mit Dimensions anders bieten würde:
- Biete höher auf Versicherungs-Anzeigen wenn User einen Finanz-Artikel lesen. Schneidet ein Publisher für eine bestimmte Advertiser Kampagne schlecht ab, aber ein einzelner Artikel ist tatsächlich effektiv für diese Kampagne, kann Dimensions das Gebot für die Webseite insgesamt senken und für diesen einen Artikel das Gebot erhöhen.
- Biete niedriger, wenn es Mittagszeit ist, die Kampagne aber Inhalte wie „Rabatt auf Frühstück“ enthält.
- Biete höher für User im PLZ-Gebiet näher am beworbenen Unternehmen.
- Biete entsprechend der User-Historie höher: Schlage z. B. Babykleidung vor, wenn ein User bereits Windeln gekauft hat.
Indem der Algorithmus nun die besten Ergebnisse für jede einzelne Anfrage findet, zeigen wir die potenziell erfolgreichsten Empfehlungen für eine Interaktion nach dem Klick an. Auf diese Weise erzielen wir eine deutlich bessere Leistung mit wesentlich reduziertem manuellem Optimierungsaufwand.
Ich möchte anmerken, dass einer der Gründe, warum es für mich und mein Team großartig ist, an SmartBid zu arbeiten, darin besteht, dass wir nicht nur den Erfolg unserer Werbetreibenden verbessern, sondern auch den Ertrag für unsere Publisher und das Open Web steigern. Das bedeutet auch, dass wir die Zufriedenheit der Nutzer:innen erhöhen. Es ist eine echte Win-Win-Situation für unsere Community und für die Anwender:innen unserer Plattform.
Wir haben ein dediziertes, diverses Team von KI-Forschenden, die SmartBid entwickeln – sie sammeln die Daten, trainieren und optimieren die Modelle täglich und setzen sie auf Tausenden von Punkten in der Taboola Cloud ein. Die Adoptionsrate für SmartBid liegt bei 85% der Werbetreibenden von Taboola und wir freuen uns sehr, die gesamte Werbe-Community dazu einzuladen, Dimensions ab heute zu erleben.