26 Февраля 2016 | 10:43

Dentsu Aegis Network и Vi начинают продажи programmatic TV

Dentsu Aegis Network совместно с Vi создали programmatic продукт, позволяющий в режиме онлайн размещать рекламные кампании на ТВ с применением автоматизированных алгоритмов агентства

Картинка Dentsu Aegis Network и Vi начинают продажи  programmatic TV

В течение 2016 года Dentsu Aegis Network и Vi используют его в пилотном режиме в рамках эксклюзивного партнерства.

Новый programmatic продукт представляет собой набор web-сервисов, позволяющих автоматизировать работу агентства с телевизионным инвентарем с целью повышения эффективности рекламных кампаний.

Его технологической базой является автоматизированная система размещения рекламы  ViMB. Через нее Dentsu Aegis Network получает всю необходимую для оптимизации размещения информацию: текущие графики, рейтинги, прогноз по целевым аудиториям, свободные объемы и т.д. Основываясь на полученных данных, модель, разработанная экспертами Dentsu Aegis Network, в автоматическом режиме принимает решение о необходимости скорректировать текущее размещение, т.е. оперативно реагирует на изменение сетки вещания канала, рейтингов и других условий. Такой многофакторный подход к оптимизации позволяет наиболее эффективно решать на ТВ задачи рекламодателей.

Решения на территории programmatic buying развиваются на крупнейших мировых рынках. По оценке экспертов, к 2019 году на этот сегмент может прийтись до $17,3 млрд. Так, в Австралии AOL Platforms и Multi Channel Network (MCN) разработали programmatic TV платформу, с которой работает и Dentsu Aegis Network. В Великобритании Channel 4 запустил рекламную биржу для закупки рекламы в сегменте видео по запросу.

 

Рейтинги
Лидеры рейтингов AdIndex
# Компания Рейтинг
1 OMD Optimum Media №1 Медиабайеры 2023
2 MGCom №1 Digital Index 2023
3 Росст №1 Digital Index в Фармкатегории 2023
–ейтинг@Mail.ru
Этот сайт использует cookie-файлы и рекомендательные технологии. Оставаясь на сайте, вы даете согласие на использование cookie-файлов и соглашаетесь с правилами применения рекомендательных систем на сайте.