IAS führt erste Branchenlösung zur Optimierung der Qualität und Transparenz ein - Bonnier, Business Insider, PopSugar, Purch und Refinery29 sind Vorreiter und nutzen bereits das Tool
(firmenpresse) - New York (USA), 18.07.2017 – Integral Ad Science (IAS), ein weltweit tätiger Technologie- und Datenanbieter, bringt die erste Optimierungslösung für Publisher auf den Markt, mit der Arbeitsprozesse und Streuverluste automatisiert und in Echtzeit reduziert werden können. Publisher gewinnen dadurch mehr Kontrolle über problematische Themen wie Viewability, Brand Safety sowie Ad Fraud und erhöhen somit Qualitätsfaktoren.
Die Erwartungen der Werbetreibenden an die Publisher wachsen. Advertiser fordern zunehmend mehr Transparenz von Publishern, die wiederum gezwungen sind, qualitativ hochwertiges Inventar zu liefern. Der Großteil der Publisher macht sich laut dem US-Marktforschungsunternehmen eMarketer bereits Gedanken über die Sichtbarkeit des Inventars und die Forderung, ungesehene Anzeigen auch nicht abzurechnen, was sich direkt auf ihre Einnahmen auswirkt.
„Marken und Agenturen fordern von den Publishern Lösungen für Themen wie Viewability, Brand Safety und Ad Fraud“, so Dave Marquard, VP für Produktmanagement bei IAS. „Mit uns erhalten sie nun Zugriff auf Daten und Tools, die üblicherweise den Werbekunden vorbehalten sind. So können Publisher Daten analysieren und Streuverluste für die gesamte Branche eliminieren“.
"Publisher können ihr Inventar mit unseren Lösungen deutlich aufwerten", sagt Oliver Hülse, Geschäftsführer Zentral- und Osteuropa bei IAS. "Dafür reicht es nicht, auf Einzellösungen für Brand Safety, Viewability und gegen Ad Fraud zu setzen, da sich die Probleme nur zusammen beheben lassen. Das bietet Sicherheit für alle Seiten: Publisher monetarisieren optimal und planbar, während Advertiser genau die Platzierungen bekommen, die sie sich wünschen".
Vorteile des „Publisher Optimization“-Tools von IAS
Basierend auf dem Publisher Verification Tool, das die Qualität von Inventar misst, hat IAS sein Angebot weiterentwickelt und erweitert, um den zunehmenden Anforderungen der Publisher gerecht zu werden. Die Lösung bietet folgende Vorteile:
• Verhinderung von überhöhter Auslieferung und Streuverlusten bei Viewability- Kampagnen
• Festlegung von Viewbaility-, Brand-Safety- und IVT-Zielen entlang der spezifischen Anforderungen der Werbekunden
• Vereinfachung von Prozessabläufen durch automatisierte Echtzeitoptimierung und Anzeigenbereitstellung
• Automatische Erstellung von gut sichtbaren, markensicheren und betrugsfreien Private-Marketplace-Deals (PMP-Deals) für programmatische Käufer
• Geräteübergreifende Überwachung und Verhinderung betrügerischer Aktivitäten
Bonnier, Business Insider, Incisive Media, PopSugar, Purch und Refinery29 freuen sich über den Erfolg
„Wenn wir Transaktionen basierend auf kundenspezifischen Brand Safety- und Viewability Maßgaben durchführen, wird die gesamte Branche unter erheblichen Umsatzeinbußen leiden“, erklärt Sean Holzman, Chief Digital Revenue Officer bei Bonnier. „Das Optimierungstool von IAS automatisiert diesen Prozess. Wir können umfangreiche Daten nutzen, um problemlos Streuverluste zu eliminieren und so die Ziele der Werbekunden zu erreichen.“
„IAS hat einen großen Schritt nach vorne gemacht, indem ein gemeinsamer Nenner in Sachen Messung und Verifizierung für die Nachfrage- und Angebotsseite gefunden wurde“, so Marc Boswell, SVP Sales Operations and Client Services bei Business Insider. „Mit Publisher Optimization steht Publishern endlich eine Echtzeitlösung zur Verfügung, die sie dabei unterstützt, ihren Kunden geprüftes Inventar zur Verfügung zu stellen. Wir konnten die Kampagnenrendite deutlich erhöhen, Streuverluste drastisch reduzieren und infolgedessen IVT eliminieren“.
„Purch tut alles dafür, seinen Kunden sichere und transparente Erfahrungen zu bieten. Wir legen im Kampf gegen IVT oberste Wachsamkeit an den Tag, und unsere Partnerschaft mit IAS bestätigt nicht nur die Gesamtqualität unseres Inventars, sondern hat durch das Publisher Optimization Tool zudem zur Verbesserung der Ergebnisse beigetragen. IAS hat sich mit dieser Lösung als Branchenführer positioniert“, so Michael Hannon, VP Yield and Revenue Optimization bei Purch.
„Als Premium-Publisher mit Traffic fast ausschließlich aus organischen Quellen waren wir dank IAS Publisher Optimization dazu in der Lage, das Auftreten von IVT bei unseren Anzeigenkampagnen zu reduzieren“, erklärt Dennis Ritell, Director Advertising Operations bei PopSugar. „Das Tool eröffnet Publishern neue Möglichkeiten und erhöht die Transparenz, wovon alle Seiten profitieren. Wir betrachten dies als Fortschritt für die gesamte Branche“.
„Unsere Werbekunden erwarten gut sichtbares, IVT-freies Inventar, das den Brand- Safety-Anforderungen gerecht wird. Dank der Publisher-Optimierungs-Lösung von IAS können wir sämtliche dieser Anforderungen erfüllen“, so Lauren Curtis, Director Ad Operations and Ad Tech bei Refinery29. „Wir konnten kundenspezifische Standards erreichen, einschließlich der GroupM Viewability, ohne Inventar zu vergeuden. Die Lösung erleichtert es Publishern, die von Werbekunden vorgegebenen KPIs zu erfüllen und durch die Automatisierung ihren Umsatz zu erhöhen“.
Ãœber IAS
Integral Ad Science (IAS) ist ein weltweit tätiger Technologie- und Datenanbieter, der Lösungen zur Verifizierung, Optimierung und Analyse von Media-Qualität entwickelt. IAS löst die größten Branchenprobleme für Brands, Agenturen, Publisher und Technologie-Anbieter. Im Mittelpunkt stehen Brand Safety, Ad Fraud und Viewability sowohl für den klassischen Display- und RTB- als auch für den Mobile- und Video-Bereich. Das auf Data Science und -engineering spezialisierte Unternehmen hat seinen Hauptsitz in NewYork und ist in 12 Ländern tätig. In Deutschland beschäftigt IAS ein 15-köpfiges Team an zwei Standorten in Berlin und Hamburg. Das Wachstum und der Innovationsgeist von IAS wurden vielfach prämiert, unter anderem in Inc. 500, Crain’s Fast 50, Forbes America’s Most Promising Companies und Business Insider’s Hottest Pre-IPO Ad Tech Startups. www.integralads.com
Tom Rienecker
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