zabb.ru
Блог по рекламе
Вход           Инструменты  
Главная   Программирование   Веб 2.0   Нейросети   Дизайн   Маркетинг   Базы данных   SEO   Контент   Реклама   Образование  


Лучшая реклама - это никакой рекламы. (с) Опыт.     Цены

Реклама в Яндексе. Подготовка и настройке рекламных кампаний.     Уточнить

Список ключевых проектов. Есть видео. Открыть список  



Примеры программного кода для Programmatic Buying



Примеры программного кода, используемые в программной покупке рекламы (Programmatic Buying).



Ключевые слова: программная реклама, programmatic buying, автоматизация рекламы, таргетинг, RTB, программная реклама, programmatic buying, интернет-реклама, технологии, RTB, Python модули, библиотеки, программная покупка рекламы, RTB, DSP, DMP, программная реклама, programmatic buying, примеры кода, RTB, DSP, SSP



Определение и суть программной покупки рекламы

Программная покупка рекламы - это автоматизированный процесс закупки рекламных мест через цифровые платформы, использующий алгоритмы искусственного интеллекта и технологии реального времени (Real Time Bidding - RTB).

Алгоритмическая основа

В основе программной покупки лежит аукцион, где рекламодатели соревнуются за показ своих объявлений конкретным пользователям. Реклама покупается не пакетами или блоками, а отдельными показами.

Цели программной покупки рекламы

  • Таргетирование : возможность точно нацеливать рекламу на целевую аудиторию на основе демографических данных, поведения пользователей и контекста контента.
  • Оптимизация расходов : автоматическое управление бюджетом позволяет минимизировать затраты при достижении заданных целей.
  • Скорость и масштабируемость : система работает быстро и способна обрабатывать большие объемы данных и транзакций одновременно.

Важность и назначение программной покупки рекламы

Использование программной покупки рекламы становится необходимым инструментом современного цифрового маркетинга благодаря следующим преимуществам :

  1. Повышение эффективности рекламной кампании за счет точного попадания в целевую аудиторию.
  2. Снижение затрат путем автоматизации процессов закупки и оптимизации бюджета.
  3. Увеличение охвата аудитории благодаря интеграции множества платформ и каналов коммуникации.

Примеры использования технологий RTB

<!--  Пример простого   запроса аукциона в формате JSON   -->
{
   "bidder"  :  "rubicon",

     "impression_id"  :   "1234567890", 
    "creative_size":     "300x250",
  "placement_url" : 
 "https: //example. com/article",
     "user":
 {
         "id" :  
  "123456789"
    }, 

   "auction_time":   "2023-03-15T10 : 30  : 00Z", 
    "targeting" :  
 {
    "interests" :  
  ["technology", "finance"],
      "context" :  {"category":    "news"}
   }
}

Этот пример демонстрирует запрос рекламного места от рекламодателя к системе RTB, включающий информацию о пользователе, размере баннера и контекстную информацию страницы.

Преимущества программной покупки рекламы
Параметр Описание
Точность Возможность точной настройки рекламы под конкретного пользователя.
Эффективность Автоматизированное принятие решений оптимизирует расходы и повышает конверсию.
Масштабируемость Быстрое и эффективное размещение рекламы на множестве площадок.

Применение программной покупки рекламы в интернет-рекламе

Программа покупки рекламы представляет собой автоматизированный способ приобретения рекламных мест в интернете посредством цифровых платформ и технологий искусственного интеллекта.

Задачи, решаемые с помощью Programmatic Buying

  • Таргетированная реклама: точное попадание рекламы в целевую аудиторию на основе поведенческих данных, интересов и характеристик пользователей.
  • Оптимизация расходов : автоматическая настройка бюджета и распределение средств между различными каналами и площадками.
  • Реальное время (RTB): мгновенное принятие решений о покупке рекламных мест во время просмотра страницы пользователем.
  • Интерактивность : динамическое изменение рекламных сообщений в зависимости от действий пользователя.

Рекомендации по применению Programmatic Buying

  1. Определите четкие цели рекламной кампании перед началом работы с Programmatic Buying.
  2. Используйте качественные данные о целевой аудитории для повышения точности таргетинга.
  3. Регулярно анализируйте результаты кампаний и вносите необходимые изменения.
  4. Обеспечьте интеграцию системы Programmatic Buying с существующими инструментами аналитики и отчетности.

Технологии, применяемые в Programmatic Buying

  • Real Time Bidding (RTB): технология проведения аукционов в реальном времени для покупки рекламных мест.
  • Data Management Platforms (DMP): инструменты управления данными, позволяющие собирать и анализировать информацию о пользователях.
  • Ad Exchanges: площадки обмена рекламными местами, предоставляющие доступ к различным источникам трафика.
  • Supply Side Platforms (SSP) : платформы для продавцов рекламных площадей, обеспечивающие продажу инвентаря.
  • Demand Side Platforms (DSP) : платформы для покупателей рекламы, позволяющие управлять закупкой рекламных мест.

Основные задачи, решаемые с использованием Python в Programmatic Buying

  • Сбор и обработка данных : использование библиотек для анализа больших объемов данных о поведении пользователей и рекламных площадках.
  • Автоматизация закупок: создание скриптов для автоматической покупки рекламных мест на различных платформах.
  • Анализ эффективности: мониторинг и оценка результатов рекламных кампаний, выявление наиболее эффективных стратегий размещения.

Популярные модули и библиотеки Python для Programmatic Buying

Список популярных модулей и библиотек Python для программной покупки рекламы
Название Назначение
PyRTB Библиотека для участия в аукционах Real Time Bidding (RTB). Позволяет создавать биддеры и участвовать в торгах на рекламных биржах.
OpenRTB Стандарт обмена данными между участниками рынка цифровой рекламы. Поддерживает взаимодействие между DSP, SSP и другими участниками экосистемы.
Beeswax Платформа для автоматизации покупок рекламы в режиме реального времени. Включает API для интеграции с DSP и другими сервисами.
Google Ads API API Google Ads предоставляет доступ к управлению рекламными кампаниями, включая настройку ставок, отслеживание эффективности и оптимизацию бюджетов.

Рекомендации по выбору и применению модулей и библиотек Python

  1. Выбирайте модуль или библиотеку, соответствующую специфике вашей рекламной кампании и целям.
  2. Изучайте документацию и примеры использования выбранного инструмента, чтобы избежать ошибок и повысить эффективность работы.
  3. При необходимости интегрируйте выбранный инструмент с существующими системами аналитики и отчетности.
  4. Постоянно тестируйте и оценивайте результаты использования инструментов, корректируя стратегии и подходы при необходимости.

Пример кода на Python для участия в RTB-аукционе

# Импортируем  необходимые библиотеки
import  pyrtb

#   Создаем экземпляр  класса  Bidder
bidder =   pyrtb.Bidder()

# Устанавливаем   параметры  аукциона
bidder.
set_bid(10)
bidder.set_impression_id("1234567890")
bidder. 
set_creative_size("300x250")
bidder. 
set_placement_url("https  : //example. com/article")

#  Отправляем  запрос  на участие  в  аукционе
response   = bidder.bid()

#  Обрабатываем  результат аукциона
if response['status'] ==  'won': 

        print('Реклама   успешно размещена!')
else  : 
      print('Не   удалось выиграть аукцион. ')

Пример №1 : Создание заявки на участие в аукционе RTB

# Импорт необходимых библиотек
from  openrtb import   Request,   Impression, User, Device, Site,   App,
 BidRequest

#  Создание объекта BidRequest
bid_request =  BidRequest()

# Добавление   информации  об импрессионе
impression = Impression()
impression.id   =  "1234567890"
impression.size = [{"w":    "300",  "h" :  
   "250"}]
impression.  
site  =   Site()
impression. 
site.page   =   "https:
//example.com/article"

#  Добавление   информации о пользователе
user  =   User()
user. id =  "123456789"
bid_request. user = user

# Добавление  информации   о  устройстве
device = Device()
device. 
ip   = "192. 168.1.1"
bid_request.device =   device

#   Заполнение остальных  полей   и   отправка  заявки
bid_request.imps. append(impression)
bid_request. ext   = {}

print(bid_request.to_json())

Данный пример показывает, как создать заявку на участие в аукционе Real Time Bidding (RTB) с указанием необходимой информации о пользовательской сессии, устройстве и контенте страницы.

Пример №2 : Получение ответа от аукциона RTB

# Импорт необходимых библиотек
from  openrtb import  Response,  BidResponse

# Получение ответа  от  аукциона
response =   Response()
response. 
seatbid =   []
seatbid  = BidResponse()
seatbid.cpm =  10. 0
seatbid.
ad = "your_ad_here"
seatbid. impid   =   "1234567890"
response.seatbid.
append(seatbid)

print(response. to_json())

Пример демонстрирует получение ответа от аукциона RTB, содержащий информацию о цене ставки, объявлении и идентификаторе рекламного места.

Пример №3 : Настройка параметров таргетирования

#   Импорт  необходимых библиотек
from  openrtb import Targeting

#  Определение   таргетирующих   условий
targeting =  Targeting()
targeting.interest = ["technology",  "finance"]
targeting.context.category =   "news"

print(targeting. to_json())

Этот пример показывает, как настроить таргетирование рекламы на основе интересов пользователя и категории контента.

Пример №4 : Использование Data Management Platform (DMP)

# Импорт необходимых библиотек
from  dmp_api  import  DMPClient

# Создание  клиента  DMP
dmp_client  = DMPClient()

# Получение  профиля  пользователя из  DMP
profile = dmp_client.get_user_profile(user_id="123456789")

print(profile)

Пример иллюстрирует работу с платформой управления данными (DMP), позволяющей получить профиль пользователя на основе собранных данных.

Пример №5: Интеграция Supply Side Platform (SSP)

#  Импорт необходимых библиотек
from ssp_api  import   SSPClient

# Создание клиента SSP
ssp_client   = SSPClient()

#   Регистрация  инвентаря в  SSP
inventory   = {
       "id": 
  "1234567890", 
      "size" :  ["300x250"],
      "pricefloor" :  
   5. 0,
       "format":   "banner"
}
ssp_client.register_inventory(inventory)

Пример описывает регистрацию рекламных мест (инвентаря) в платформе Supply Side Platform (SSP) для дальнейшей продажи рекламодателям.

Пример №6: Работа с Demand Side Platform (DSP)

# Импорт   необходимых библиотек
from  dsp_api  import DSPClient

# Создание   клиента DSP
dsp_client  =  DSPClient()

#  Подготовка объявления для   публикации
ad  =  {
          "id" :  
  "1234567890",
       "creative"  :  "your_ad_here", 
     "targeting":  {
              "interest"  :   ["technology",
 "finance"],
                   "context":  {"category":
  "news"}
      }
}
dsp_client. publish_ad(ad)

Пример демонстрирует публикацию рекламного объявления через платформу Demand Side Platform (DSP) с учетом заданных таргетингов.

Пример №7 : Автоматизация процесса закупки рекламы

#   Импорт   необходимых библиотек
from   rtb_api  import RTBClient

# Создание   клиента   RTB
rtb_client = RTBClient()

#   Участие в  аукционе и   выбор  победителя
winner   = rtb_client.participate_in_auction(bid=10. 0, 
   impression_id="1234567890")

print(winner)

Пример показывает автоматический процесс участия в аукционе RTB и выбора победителя среди участников.

Пример №8: Анализ эффективности рекламных кампаний

# Импорт необходимых библиотек
from analytics_api import  AnalyticsClient

# Создание  клиента аналитики
analytics_client  =   AnalyticsClient()

# Сбор статистики  по кампаниям
campaign_stats   = analytics_client. 
get_campaign_stats(campaign_id="1234567890")

print(campaign_stats)

Пример демонстрирует сбор статистической информации по проведенным рекламным кампаниям для последующего анализа и оценки эффективности.

Пример №9 : Оптимизация ставок в реальном времени

# Импорт   необходимых  библиотек
from realtime_bidding import  RealTimeBidder

#   Создание биддера для участия  в   аукционах
real_time_bidder = RealTimeBidder()

#  Установка   ставки и  отправка заявки на  аукцион
real_time_bidder.set_bid(10. 0,  "1234567890")
real_time_bidder.send_bid()

Пример описывает механизм установки ставок и отправки заявок на аукционы в реальном времени для достижения максимальной эффективности рекламы.

Пример №10 : Управление бюджетами рекламных кампаний

#  Импорт необходимых   библиотек
from   budget_management import BudgetManager

# Создание   менеджера бюджетов
budget_manager  =  BudgetManager()

# Установление дневного   лимита  бюджета
budget_manager. set_daily_budget(1000. 0)

# Контроль остатка  бюджета
remaining_budget  =  budget_manager. check_remaining_budget()

print(remaining_budget)

Последний пример демонстрирует управление дневными лимитами бюджетов рекламных кампаний и контроль оставшихся средств.









Список ключевых проектов. Есть видео. Открыть список  

Лучшая реклама - это никакой рекламы. (с) Опыт.     Цены

Примеры программного кода, используемые в программной покупке рекламы (Programmatic Buying).     Уточнить