Bid multiplier : ou comment les DSP facilitent la vie des traders

Bid multiplier : ou comment les DSP facilitent la vie des traders Le trader de demain sera délesté de toutes les tâches opérationnelles de traficking pour se concentrer sur l'optimisation des coûts d'acquisition via des algorithmes toujours plus intelligents et personnalisables.

Une part encore (trop ?) importante de l'emploi du temps du trader média est consacrée au découpage des campagnes de ses clients en sous-segments d'audience au sein de l'outil d'achat, le DSP. Tel un "trafic manager", il segmente chaque campagne en plusieurs lignes, baptisées "line items", chacune associant une création et un ciblage (socio-démo, géolocalisation, device, horaire…) à une enchère de CPM fixe. En clair, dire qu'il est prêt à bidder "X euros" pour viser les Parisiens âgés entre 18 et 35 ans équipés d'un device Android, mais aussi "Y euros" pour les Parisiens âgés entre 18 et 35 ans et équipés d'un device iOS et encore "Z euros" pour les Parisiens âgés entre 35 et 50 ans et équipés d'un device Android… Un travail très fastidieux.

Mais les choses changent avec l'arrivée d'une technologie baptisée "bid multiplier" qui permet aux acheteurs de faire varier leur stratégie d'enchère en fonction d'une série de facteurs que l'on combine au moment du paramétrage de la campagne. Dans l'exemple précédent, le trader n'a "plus qu'à" établir une formule où varient âge, localisation et équipement pour mettre sur pied son algorithme d'enchère. 

L'objectif ? Etre capable de "bidder" significativement plus cher, en temps réel, sur des typologies d'audience identifiées comme ayant plus de chance de convertir. Un modèle autrement plus souple que celui, historique, du "line item". "Jusqu'à il y a peu, si on voulait modifier un bid selon l'heure et la géolocalisation, on était obligé de créer une ligne dédiée à chacune des combinaisons. A raison de plusieurs centaines de lignes en moyenne pour une campagne, le procédé devenait particulièrement chronophage et générait des erreurs", pointe Damien Mora, responsable des opérations du trading desk Gamned.

Moins de trafic management pour le trader

Le métier du trader change sous l'impulsion de ces modules d'automatisation et d'industrialisation des tâches opérationnelles. Un seul bid multiplier équivaut à une centaine de line items... Changer un paramètre en cours de campagne s'effectue quasiment en un clic. Autant de temps de gagné pour se concentrer sur les tâches à plus forte valeur ajoutée, comme la mise en place de la stratégie d'enchères. Ça tombe bien, le bid multiplier permet à l'acheteur d'être encore plus performant sur ce point.

"On arrête de prendre des décisions qui vont à l'encontre de la performance comme ça peut être le cas dans le système du line item où on peut être amené à enchérir sur des paramètres de ciblage qui, pris séparément sont très performants, mais fonctionnent mal lorsqu'ils sont combinés", illustre Damien Mora. Exemple : si les ciblages "iOS" et "Paris" sont les critères qui marchent le mieux, un DSP qui fonctionne en "line item" va maximiser le bid sur le segment "iOS à Paris". Alors même que la combinaison marche peut-être mal et qu'à Paris ce sont les Android qui convertissent le plus et que "iOS" fonctionne surtout à Bordeaux.

"21% de performances en plus chez Gamned via la baisse de coût d'acquisition"

Avec le bid multiplier, "l'acheteur est beaucoup plus fin dans son ciblage et a, en conséquence, un taux de gain d'enchères, le win rate, bien meilleur que ceux observés dans les systèmes de line items", confirme le patron France de The Trade Desk Yann Blat. "En croisant les critères, on gagne en granularité et on arrive à trouver les micro-niches qui marchent le mieux", confirme Damien Mora. Gamned estime avoir généré 21% de performances en plus (via la baisse de coût d'acquisition) et économisé 32% du temps passé depuis l'adoption de l'outil. Du côté de The Trade Desk, on revendique "50% de temps en moins passé à programmer une campagne et une granularité de reporting qui permet des analyses détaillées et donc des apprentissages très pertinents."

Les plus grands DSP du marché se sont positionnés sur le sujet, sur les pas de The Trade Desk. Google a annoncé le lancement d'une série d'outils, dont un "custom algorithm" qui permet à l'annonceur de mettre en place un modèle adapté à la data propriétaire dont il dispose et un "bid multiplier" qui permet de paramétrer ses enchères selon 6 dimensions au sein d'un même line item : device, site, audience lists, demographic, location and time of day. "Mais c'est quand même plus un effet d'annonce qu'autre chose avec à peine 6 dimension contre plusieurs dizaines chez certains concurrents. Le point positif, c'est que DBM essaie de faire évoluer les choses", estime Damien Mora.

Appnexus a, lui, lancé son "Programmable bidder" qui permet à un acheteur d'uploader son arbre de décision par API. "Cette pratique nommée BYOA, pour Bring your own algorithm, permet à l'utilisateur de garder la dimension combinatoire du bid multiplier en uploadant son modèle d'enchère (arbre de décision par ex) via une API. Bien que plus puissante, elle reste toutefois moins intuitive que l'utilisation directe d'un bid multiplier, même si certains DSP comme Appnexus travaillent à rendre le BYOA plus accessible dans leur UI", détaille Rémi Lemonnier, fondateur de Scibids. Mediamath avec son outil The Brain fait lui aussi du BYOA.

Mais un vrai challenge technique pour les DSP

Lancé en 2011, TheTradeDesk a fait de la technologie du bid multiplier la moelle même de son architecture. Ce n'est pas le cas de la majorité des DSP qui se sont lancés avant l'Américain, sur une architecture en line item. Dans un système où les bids multipliers sont traduits en 100 line items en backend, une ad request  devra quand même passer en revue les 100 lines items pour trouver le bon matching. Une architecture basée sur le bid multiplier réduit donc par un facteur d'au moins 100 le nombre de lignes qu'une ad request devra scanner pour trouver le bon matching.

"A raison de de 7,5 millions de queries par seconde (QPS), cela évite à notre système de souffrir de time-out (erreur, ndlr) et d'obtenir un meilleur win-rate (taux de victoire d'enchères, ndlr)", illustre Yann Blat. Rémi Lemonnier ne dit pas autre chose en rappelant que "c'est le développement de cette infrastructure de lecture du modèle en temps réel qui est un vrai challenge pour les DSP qui reçoivent des millions d'opportunités chaque seconde.

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