Información general sobre Yield Analytics

En esta página se abordan conceptos sobre Yield Analytics.

Acerca de Yield Analytics

Yield Analytics es una herramienta de análisis de datos que ayuda a los editores a predecir, administrar, precio y vender su inventario de anuncios correctamente para maximizar los ingresos.

Conceptos básicos de la tecnología yield analytics

Así funciona Yield Analytics en segundo plano:

Integración

Nos integramos con un servidor de anuncios, así como con muchos otros sistemas. Esto incluye lo siguiente:

• Sistemas de administración de pedidos
• DMP (plataformas Administración de datos)
• Sistemas de datos de primera persona
• Sistemas de datos de terceros
• Servidores de anuncios adicionales (por ejemplo: Servidor de anuncios de vídeo)

Análisis

Yield Analytics se integra con los sistemas anteriores y extrae la información en nuestro sistema. Tomamos datos de nivel de registro. Esto significa que, en lugar de simplemente examinar un determinado conjunto o "muestreo" de datos, Yield Analytics analiza todas las impresiones únicas que se ejecutaron a través del servidor de anuncios, el servidor de vídeo o cualquiera de los sistemas mencionados en las viñetas anteriores. Ejecutamos análisis en los datos para predecir y emular.

Previsión

Previsión del sistema del cliente: Yield Analytics no solo analiza el sitio, sino que correlaciona esa información con determinados productos del sistema. Examinamos sitios específicos, secciones, audiencias diferentes, etc. para calcular mejor cuántas impresiones se van a necesitar en esas ubicaciones.

Emulación

Emulación de la entrega de campañas: Yield Analytics analiza cada elemento de línea del servidor que se está ejecutando. En función de nuestros resultados, calculamos qué líneas de línea:

• Es más probable que sirva
• Puede tener problemas de entrega (entrega insuficiente)
• Cualquier problema que pueda causar consecuencias financieras

Muchos servidores de anuncios pueden hacer todo lo que Yield Analytics puede hacer en lo que respecta a la administración de campañas, la entrega de línea y la previsión. Por lo tanto, ¿por qué yield analytics es mejor?

Metodología

Un servidor de anuncios típico examinará un conjunto de datos de ejemplo. Esto significa que, en lugar de ver todas las impresiones que pasan por tu sistema, solo mirarán a unos cuantos. A partir de eso, calcularán su previsión, contención de campaña, etc.

Yield Analytics adopta un enfoque basado en el censo, lo que significa que estamos buscando y analizando todas las impresiones únicas que pasan por el sistema. Esto ayuda con dos cosas:

• Previsión de elementos de línea altamente dirigidos

En un servidor de anuncios, dado que está trabajando con un conjunto de datos de ejemplo, es posible que se pierdan algunas de esas impresiones muy específicas. Sin embargo, Yield Analytics examina cada impresión. Históricamente, le proporcionará la cantidad correcta de impresiones que han servido en ese artículo de línea en particular y, a continuación, también lo pronosticará con precisión.

• Previsión futura

Si se desea realizar la previsión en el futuro, Yield Analytics examina un conjunto más grande de los datos para que podamos comprender mejor el comportamiento de su sitio. Si quiere predecir con tres o seis meses de antelación: Yield Analytics va a tener un mejor conocimiento del sistema para determinar los números correctos para cuando solicite esa información de previsión.

Ventana de reversión

Un servidor de anuncios típico solo examina 28 días y extrapola esa información durante el tiempo que dure la previsión. Yield Analytics contiene información durante el tiempo que nos permita acceder a ella, por lo que podemos mirar tan lejos como ese momento en el tiempo.

Ejemplo: La fecha de inicio de una campaña es el 1 de septiembre. Ha permitido que Yield Analytics tenga acceso a los datos a partir del 1 de enero. Por lo tanto, puede "mirar atrás" al 1 de enero para obtener datos históricos.

Ajustes manuales

En algunos casos, es posible que sepa que es probable que el servidor de anuncios pronostica incorrectamente, por lo que es importante que pueda realizar ajustes manuales en Yield Analytics para predecir mejor números precisos, en función de su conocimiento interno de cómo funcionan realmente las cosas.

Una manera útil de aplicar esta característica es cuando sabe que el sitio va a tener un pico de un día en el tráfico. Ejemplo: va a haber una noticia de alto tráfico o se está acercando un evento importante y quiere aumentar la capacidad de impresión durante un período de tiempo determinado. Esto también se puede lograr en Yield Analytics.

Modelos estacionales

Cuando sepa que va a tener fluctuaciones estacionales en el tráfico, puede representar estos cambios en Yield Analytics. Ejemplo: Sabe que, durante los días festivos, el sitio suele tener un aumento del tráfico del 10 %. Puede agregar ese porcentaje. El sistema examinará el valor predeterminado de rendimiento en función de los datos históricos y, a continuación, podrá ajustarlo a lo que sabe que será una representación precisa de la cantidad de impresiones que se van a producir en un sitio determinado o en un área específica.

Nota:

La importancia de los ajustes manuales y los modelos estacionales (véase más arriba) es que, si usted es vendedor, está vendiendo por volumen (impresión). Quiere asegurarse de que está vendiendo con precisión lo que está disponible. No quieres vender más o menos. Estas dos características permiten al equipo de ventas extraer los números más precisos posible, en función de los datos verdaderos y completos.

Mitigación de picos

Cuando sepas que vas a tener un "evento único" que traerá una gran cantidad de tráfico a tu sitio, puedes alertar al servidor de anuncios. El servidor de anuncios no va a saber que fue una gran historia, o algún vídeo viral que condujo todo el tráfico. El servidor de anuncios va a suponer que el pico va a estar allí hasta que se salga de su sistema. En Yield Analytics podrá examinar los datos históricos y determinar que es casi imposible que se produzca un pico de esa magnitud, y lo más probable es que nunca vuelva a ocurrir. Yield Analytics tendrá en cuenta una parte de esas impresiones, en la posibilidad externa de que vuelva a ocurrir. Sin embargo, no tiene en cuenta el pico completo. Esta característica ayuda en gran medida al equipo de ventas a vender con precisión. No van a vender en exceso en función de ese pico único, ahora que Yield Analytics ha aplicado la mitigación de picos: podrán vender la cantidad correcta.

Vista Calendario

Cuando reserve patrocinios y esté intentando determinar dónde hay disponibilidad para un producto específico, puede consultar la vista del calendario. Esto le mostrará lo que está disponible (código de color = verde) y lo que no es (código de color = rojo). En un servidor de anuncios, tiene que buscar día a día para intentar determinar esta información.

Consultas masivas

Si se realiza una consulta en Yield Analytics que implica miles de elementos de línea, normalmente el sistema tardará unos minutos en analizar y procesar todos esos datos. Tiene la capacidad de guardar los resultados en una carpeta de consulta masiva. Esto le permite seguir trabajando mientras el sistema genera el resultado de la consulta.

Nota:

Yield Analytics solo procesa una vez al día, debido al tamaño del archivo de registro. No es práctico hacerlo más que eso, ya que el rendimiento analiza todas las impresiones del sistema.

Previsión

Lo principal de Yield Analytics es la previsión. Esto incluye lo siguiente:

• Descripción de la capacidad de inventario
• Descripción de las distintas formas en que se pueden consumir las impresiones
• Disponibilidad de productos personalizados y predefinidos

Administración de entregas

La administración de entregas incude todo lo que ocurre después de la venta. Yield Analytics emula la entrega del servidor de anuncios para comprender el riesgo de entrega inferior. Estamos analizando la contención de campañas, para predecir mejor qué anuncios son más probables de atender, qué línea tiene una prioridad más alta y varias formas de optimizar los ingresos.

Análisis de precios

El análisis de precios es donde los clientes obtienen parte del mayor valor de Yield Analytics. Con esta información, puede descubrir audiencias diferentes de las que no era consciente. Esto se logra examinando históricamente:

• Entrega de ingresos
• Precios de artículos
• Discrepancias de precios
• Yield Analytics aumenta el potencial de productos específicos

Informes de KPI (indicadores clave de rendimiento)

Dado que Yield Analytics combina datos en muchas plataformas diferentes, hacemos conclusiones combinadas en una matriz de dimensiones.

Administración mediante programación

Si está integrado con diferentes SSP, Yield Analytics puede extraer esa información en nuestro sistema. Podemos determinar dónde hay grandes bolsas de demanda, en función de métricas como la tasa de relleno, eCPM, CPM, RPM, etc. Administramos el rendimiento para capturar ingresos a través de diferentes canales de programación.

La funcionalidad de Yield Analytics y la información obtenida resultante benefician a muchos sectores. Se incluyen:

Ventas

Las ventas van a buscar formas de impulsar los ingresos a través de soluciones de cliente. Están creando planes de ventas y recibiendo solicitudes de solicitud de compra de los clientes y respondiendo a ellos. También administran la relación de cliente.

Operaciones de anuncios

Los equipos de Ad Ops garantizan que se entreguen todos los ingresos. También implementan planes de cliente y resuelven problemas técnicos en un nivel básico.

Administración de Yield Analytics

Este es el equipo principal del flujo de trabajo. Las responsabilidades de administración de Yield Analytics incluyen:

• Optimización de los ingresos
• Gestión
• Precios
• Priorización de la entrega de campañas
• Propiedad de los informes de KPI

Finanzas

Aunque la mayoría de los clientes usan un sistema de administración de pedidos, Yield Analytics tiene la capacidad de administrar los ingresos, controlar la facturación fina, realizar un seguimiento de los cargos incorrectos y otras funciones relacionadas. Esto a veces se logra a través de un sistema de datos de terceros. (p. ej.: Ajustador)

Administración

La administración se puede definir como "responsable de los ingresos" y el personal responsable de tomar decisiones estratégicas. Algunos ejemplos de información típica que está disponible en los informes de alto nivel son:

• ¿Quién es mi mejor anunciante?
• ¿Cuál es el eCPM de mi anunciante?
• ¿Cuál es el eCPM para cada anunciante?
• ¿Cómo están mis vendedores?
• ¿Cómo están mis mejores productos?

Cuando se ejecutan informes, el contenido no se dividirá en puntos de datos históricos y previstos. Si desea ver los datos históricos en los informes, asegúrese de que está seleccionando fechas del pasado. Si la fecha se superpone entre el historial y el previsto, recibirá una combinación de esos datos.

Un producto del sistema Yield Analytics es una combinación de atributos de destino del servidor de anuncios. El servidor de anuncios tiene lógica integrada para determinar dónde y cuándo se va a publicar un anuncio. Para mayor comodidad, en nuestro sistema tenemos diferentes tipos de productos.

Hemos creado algunos tipos de productos diferentes que examinarán los atributos de destino que se extraen del servidor de anuncios. Los atributos de destino se van a importar en Yield Analytics. Los más comunes serán el tamaño, el sitio, la página, la posición, los segmentos de audiencia, la ubicación geográfica, etc.

Cuando se ejecutan informes, normalmente se quiere filtrar por determinados tipos de productos, en función de lo que se esté buscando. Hay tres tipos diferentes de productos, que se describen a continuación.

Tarjeta de tarifa

El producto de tarjeta de tarifa es algo que suele vender el equipo de ventas que representa el catálogo de productos. Esto puede tener un precio de tarjeta de tarifa asociado a él.

Nota:

Si el cliente tiene un sistema de administración de pedidos integrado con Yield Analytics, esa información debe insertarse desde el sistema de administración de pedidos a nuestro sistema. Si no tienen un sistema de administración de pedidos, pueden crear todos los productos de tarjeta de tarifa dentro de Yield Analytics.

Reporting

Se trata de un producto creado específicamente con fines de informes. Son productos basados en los tipos de informes deseados que los clientes quieren ejecutar. Yield Analytics examinará cuál es el producto de informes y examinará el atributo de destino. A continuación, accederemos al servidor de anuncios para buscar elementos de línea que tuvieran algún aspecto de ese atributo de destino. A continuación, extraemos la información y la reflejaremos en los informes. Por ejemplo:

• ¿Cómo funcionan los diferentes sitios o secciones?
• Comparación de la aplicación móvil frente a la web móvil
• Todos los productos móviles

Nota:

Cuando el cliente se incorpora por primera vez, un representante de Yield Analytics le guiará a través del proceso de creación de un producto y le ofrecerá algunas ideas de los diferentes productos que puede crear.

Personalizado

Un producto personalizado es un producto único al que hacen referencia las líneas de pedido dentro del servidor de anuncios. Por lo general es un producto que se puede vender, pero no se suele vender. Los productos personalizados se usan principalmente como una comodidad si desea acceder a información específica sobre un producto específico y exacto.

Nota:

Yield Analytics anima al cliente a crear una cantidad sustancial de productos cuando se abordan por primera vez. Esto les permite empezar a recopilar datos históricos desde el principio.

En Yield Analytics, los ingresos se desglosan de dos maneras diferentes: contratadas y obtenidas. Las impresiones se dividen de tres maneras diferentes: contratadas, programadas y consumidas. A continuación se muestra una breve explicación de cada tipo de impresión.

Contratado

Contratado es cualquier cosa que proviene del sistema de administración de pedidos.

Scheduled

El servidor de anuncios se divide en el sistema de administración de pedidos. Cuando la información se inserta en el servidor de anuncios, se mostrará según lo programado. Hay clientes que tienen un sistema de administración de pedidos que incorporarán un "búfer" de impresiones programadas para asegurarse de que se entregan en su totalidad.

Nota:

Si un cliente no tiene un sistema de administración de pedidos(solo tiene un servidor de anuncios): contratado y programado siempre será exactamente el mismo número.

Consumido

Las impresiones consumidas son lo que realmente se ejecutó, sirvió o lo que se prevé que se ejecute en el servidor de anuncios.

El tipo de consumo es otra manera de desglosar la tasa de venta a través. Un ejemplo básico de la tasa de venta a través tradicional es: De un millón de impresiones, se vendieron 900 mil. Esto equivale a una tasa de venta a través del 90 %.

El tipo de consumo hace la pregunta básica: ¿Se vendió algo en un producto determinado directa o indirectamente? (Vuelva al ejemplo) De esas 900 mil impresiones, ¿esos anuncios se destinaron realmente a ese producto específico, o ese producto solo tenía una gran capacidad?

Consumo directo

El consumo directo es muy sencillo. En la línea de pedido, el elemento está destinado y servido en la misma ubicación exacta.

Ejemplo: hay un producto en nuestro sistema denominado News 300 x 250 página principal. Las características de destino serían Site=News, Size=300x250, Page=Homepage. La línea de pedido tiene como destino esa misma cadena exacta. Esos anuncios aparecen en la página principal de Noticias 300x250. Cada vez que se publicara un anuncio, se consideraría consumo directo. Si compraste este producto en particular, el anuncio sirve directamente en ese producto.

Consumo contenido

El consumo contenido se correlaciona con el consumo directo. Cada sitio tiene una jerarquía. Si usted es un periódico, por ejemplo, va a tener sus diferentes sitios o secciones como noticias, política, deportes, locales, etc. Dentro de cada una de esas secciones va a haber subsecciones adicionales que "se reducen" para ese sitio o sección en particular.

Ejemplo: Nuestro ejemplo ya no es la página principal, pero está mirando las noticias 300x250 ejecución del sitio. Si un anuncio está dirigido a cualquier sitio determinado que se encuentre bajo noticias, se considerará consumo contenido. Tengo una línea de orden que va a noticias/política 300 x 250 – que cae en cualquier lugar dentro de las noticias. Ese anuncio (o impresión) se mostraría como un consumo contenido. No se dirige directamente a las noticias, sino a una subsección que todavía se considera "relacionada" con ese producto en particular.

Consumo indirecto

Un ejemplo muestra mejor el concepto de consumo indirecto.

Ejemplo: Estoy ubicado en Nueva York y accediendo a la sección de noticias. Hay un elemento de línea que tiene como destino "ejecución de sitio" y DMA=Nueva York. El anuncio es un anuncio de coche, que también está dirigido a DMA=Nueva York.

Esa impresión se consideró, se vendió a través de un anuncio y se sirvió. No sirvió porque estaba en noticias o en política. Sirvió porque estaba en Nueva York. Esto se denomina consumo indirecto. Básicamente responde a la pregunta: ¿Se ha servido ese anuncio y se ha dirigido a ese producto en particular, o ha habido alguna otra característica de segmentación en otro elemento de línea que se ha producido para servir allí?