Kochava erwirbt Machine Advertising, um die Post zu verbessern

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Kochava, ein Unternehmen für Echtzeit-Datenlösungen für Omni-Channel-Attribution und -Messung, hat Machine Advertising übernommen.

Das in London ansässige Unternehmen Machine Advertising hat eine App-Marketing-Technologie entwickelt, die auch in der Post-IDFA-Welt noch funktioniert. Apple hat den Identifier for Advertisers (IDFA) im Jahr 2021 eingestellt, um die Privatsphäre der Nutzer gegenüber gezielter Werbung zu betonen. Dadurch wurde es für Adtech-Unternehmen schwieriger herauszufinden, wie effektiv eine bestimmte Marketingkampagne war, da sie sich nicht mehr auf Daten über einzelne Benutzer verlassen konnten.

Im Zuge dieser Veränderung ist Machine Advertising eines der Unternehmen, die sich auf „inkrementelle“ oder eines der Tools zur Berechnung der Wirkung einer Marketingkampagne mithilfe neuer Arten von Experimenten konzentriert haben, sagte Charles Manning, CEO von Kochava, in einem Interview mit GamesBeat. Inkrementalität ist eines der Werkzeuge, mit denen Attribution oder mobile Medienmessung in einer Post-IDFA-Welt funktionieren kann.

„Wir arbeiten schon seit einiger Zeit daran. „Es ist ein weiterer dieser entscheidenden Momente, in denen es ein Indikator dafür ist, wie sich Dinge ändern und wie Werbung gemessen und betrachtet wird“, sagte Manning. „Wir haben mit offenen Augen beobachtet, wie sich die Welt verändert. Dies ist ein Bereich, der meiner Meinung nach für Vermarkter in Zukunft sehr wertvoll sein wird. Nicht als Ersatz für die Zuschreibung, sondern als Ergänzung.“

Die Übernahme von Machine Advertising wird es dem in Sandpoint, Idaho, ansässigen Unternehmen Kochava ermöglichen, die Messlösungen des Unternehmens mit dem Always-on Incremental Measurement (AIM)-Produkt von Machine zu verbessern und seine Präsenz in der Region Europa, Naher Osten und Afrika weiter auszubauen, sagte er.

Kochava arbeitete bereits mit Machine Advertising an Suchanzeigen und lernte so das Unternehmen kennen. Es gefiel ihm, wie das Team mit Kochava zusammenarbeitete.

„Der Produktfokus von Machine auf die Bereitstellung einer kontinuierlichen Inkrementalitätsmessung passt perfekt zu unseren eigenen Zielen, unseren Kunden einen sofortigen Mehrwert zu bieten“, sagte Manning. „Als Unternehmen, das auf kundenorientierter Innovation basiert, sind wir immer auf der Suche nach neuen erstklassigen Lösungen, die wir zu unserem Lösungsangebot hinzufügen können.“

In den letzten Jahren haben sich die Ansätze zur Messung der Wirksamkeit digitaler Werbung stark verändert. Leistungsbasierte und Direct-Response-Kampagnen basieren traditionell auf Attributionstechniken des letzten Klicks. Aber das kann aufgrund der neuen Datenschutzmaßnahmen nicht mehr so ​​einfach passieren. (Tatsächlich verklagte die Federal Trade Commission Kochava wegen angeblicher Verletzung der Privatsphäre mit ihren Messlösungen; Kochava bestritt die Behauptungen bezüglich seines Datengeschäfts. Außerdem erwarb das Unternehmen ein anderes Unternehmen, das sich mit dem Datenschutz befasst, und Manning sagte, Kochava befinde sich immer noch im rechtlichen Verfahren.)

Apples SKAdNetwork-Ersatzlösung – von anderen als schwache Kerze im Dunkeln beschrieben – basiert auf dieser Last-Click-Attribution. Dabei handelt es sich um ein Framework zur Messung mobiler Anzeigen mit Verschleierungen, die die Privatsphäre der Nutzer schützen und 24 Stunden nach der Schaltung einer Anzeige Ergebnisse liefern. Es entfällt die Funktion, die Wirkung von Anzeigen von Drittanbietern zu messen. Und die bereitgestellten Daten können irreführend sein.

Hier kommt die Inkrementalität ins Spiel. Aus Interviews, die ich im März 2021 geführt habe, habe ich gelernt, dass Marketing nur dann wirklich effektiv ist, wenn es inkrementell ist. Inkrementalität ist die Steigerung, die Sie in Bezug auf jedes Ziel durch eine Anzeige erzielen, die über allen anderen Medienausgaben und der organischen Nachfrage liegt. Wenn bestimmte Medienausgaben die organische Steigerung ausschlachten oder sich mit anderen Medien überschneiden, ist der wahre Wert einer bestimmten Kampagne unklar, da Sie nicht sehen, was das Bild bei den Werbeausgaben verkompliziert.

Bei so etwas wie SKAd Network tappt man leicht in die Falle und verlässt sich auf die „letzte Berührung“ oder die letzte in einem bestimmten Zeitraum angesehene Anzeige, bevor ein Benutzer eine Aktion wie das Herunterladen eines Spiels durchführt. Es ist leicht anzunehmen, dass die Anzeige für die Aktion verantwortlich war. Aber das stimmt nicht unbedingt, wenn man die Dinge nicht richtig misst. Der einzige Weg, die Wahrheit herauszufinden, ist ein gut geplantes Experiment.

„Letztendlich besteht der Unterschied zwischen Attribution und Inkrementalität wirklich in der Last-Click-Attribution und der inkrementellen Steigerung, unabhängig davon, wo die Interaktion mit der Anzeige in der Customer Journey stattfindet“, sagte Manning. „Letztendlich geht es den Kunden darum, so lange Geld auszugeben, bis die Erträge auf der Grundlage des Lifetime-Werts sinken. Genau darum geht es bei der inkrementellen Messung.“

Der Schlüssel zu einem Marketingexperiment ist, dass Sie eine Kontrollgruppe benötigen. Wenn Sie zwei gleichwertige Märkte haben und in einem Markt keine Werbeausgaben mehr tätigen, können Sie den zusätzlichen Effekt messen, indem Sie die Differenz bei den Downloads zwischen dem Kontrollmarkt und dem Markt, in dem Sie die Ausgaben eingestellt haben, betrachten.

Stellen Sie sich als Beispiel für ein solches Experiment vor, dass ein Vermarkter eine Kampagne in Deutschland und mehreren anderen Ländern laufen lässt. Bei der „Last Touch“-Attribution werden Deutschland für diese Kampagne etwa 1.000 US-Dollar an Tag-7-Umsätzen pro Tag zugewiesen. Das heißt, der letzten in Deutschland gemessenen Anzeige wird zugeschrieben, dass sie sieben Tage nach Beginn einer Kampagne einen Umsatz von etwa 1.000 US-Dollar generiert hat.

Der ideale Weg, die Inkrementalität zu messen, wäre, Deutschland bei dieser Kampagne zu pausieren und den Rückgang der Einnahmen von German Game World am siebten Tag mit einem Paralleluniversum zu vergleichen, in dem es keine Ausgabenpause gibt. Dieses Paralleluniversum wird als Kontrolle bezeichnet. Da wir nur ein Universum haben, müssen wir einen Klon oder die Kontrolle über Deutschland erschaffen. Wie?

Durch die Verwendung eines Modells zur Kombination vieler anderer Länder zu einem gewichteten Durchschnitt erstellen Inkrementalitätsunternehmen eine synthetische Kontrolle, die Deutschland sehr nahe kommt. Die synthetische Kontrolle, bei der es sich um den gewichteten Durchschnitt der Einnahmen von Game World am siebten Tag in Frankreich, dem Vereinigten Königreich und Italien handelt, stimmt über einen längeren Zeitraum recht gut mit Deutschland überein.

Da man nach der Pause nur beobachten kann, was tatsächlich in Deutschland passiert ist, benötigt man eine synthetische Kontrolle, um zu verstehen, was in Deutschland passiert wäre, wenn man nicht pausiert hätte.

Wenn Sie die Ausgaben in Deutschland pausieren, sie aber in den anderen drei Ländern weiterführen, werden Sie den Unterschied im Verlust an Installationen sehen. Der Unterschied zwischen Deutschland und der synthetischen Kontrolle beträgt nach der Pause tatsächlich 400 Dollar pro Tag statt 1.000 Dollar. Das ist also der tatsächliche inkrementelle Tag-7-Umsatz. Basierend auf den durchschnittlichen täglichen Medienausgaben von 4.000 US-Dollar haben Sie vielleicht gedacht, dass der Return on Advertising Spend am siebten Tag 25 % betrug, obwohl er in Wirklichkeit nur 10 % betrug. Die Erträge am 7. Tag liegen bei 600 $ pro Tag unter den Erwartungen. Das sind über 200.000 US-Dollar pro Jahr.

Kochava sagte, die Veränderungen in der Datenschutzlandschaft hätten zu einer Zunahme von „Walled Gardens“ geführt, in denen Klicks nicht für Werbetreibende zugänglich gemacht würden und die Messung des letzten Klicks nicht genutzt werden könne. Bei bestimmten Plattformen wie iOS hat eine strukturelle Änderung stattgefunden, um auf alternative Messmechanismen auf der gesamten Plattform wie SKAdNetwork zu setzen.

Datenschutzänderungen sind auch der inkrementellen Messung gewichen, die als Alternative zur Last-Click-Attribution für die Medienwirksamkeit wieder in den Fokus rückt und unabhängig von Datenschutzkonstrukten in allen Medienbehandlungen eingesetzt werden kann.

Die herkömmliche Inkrementalitätsmessung war ein langwieriger Prozess, der 30 bis 60 Tage nach einem Kampagnenflug Ergebnisse lieferte. Messverzögerungen bedeuten eine allgemeine Verzögerung bei der Optimierung von Kampagnen. Heutige Vermarkter sind es gewohnt, tägliche oder stündliche Änderungen an Kampagnen vorzunehmen, um ihre Ressourcen besser zu verwalten und effiziente Ergebnisse in Echtzeit zu erzielen.

„Nach der Aufhebung der IDFA stellt sich immer noch die Frage, wie wir die Wirksamkeit meiner Medien verstehen?“ sagte Manning. „Wie kann ich als Werbetreibender und auch als Herausgeber meinen Werbetreibenden helfen, den Wert meiner Medienquelle zu schätzen? Die Prämisse ist also, dass es tatsächlich ein paar verschiedene Modellansätze gibt, um Inkrementalität zu erreichen.“

Manning sagte, dass dieses neue Attributionsmodell „zwei Seiten der Jacke auf der Grundlage dieser gemeinsamen Datenpunkte über einen bestimmten Zeitraum hinweg mit einem Reißverschluss zusammenfügt“.

Das Problem besteht darin, dass Werbetreibende immer noch wissen wollen, wofür sie ihr Werbebudget ausgeben sollen.

„Wie groß ist der inkrementelle Erfolg eines bestimmten Kanals oder einer bestimmten Werbebotschaft, wenn Sie keinen Einblick in die tatsächlichen Geräte-IDs haben? Sie sehen lediglich eine Kohorte dieser Geräte, und sie sind statistisch genau, aber nicht deterministisch identifizierbar. Das sei also einer der wichtigsten Nahtpunkte gewesen, der die Inkrementalität in den Vordergrund gerückt habe, sagte Manning.“

In den letzten vier Jahren hat Kochava eine Dienstleistungsorganisation betrieben, die maßgeschneiderte Module zur Inkrementalitätsberichterstattung für Kunden entwickelt hat. Es handelte sich um eine maßgeschneiderte Maßnahme, die sich über einen Zeitraum von 30 bis 60 Tagen erstreckt, und nun wird versucht, dies in Echtzeit zu tun, damit Unternehmen Entscheidungen auf täglicher oder stündlicher Basis treffen können.

„Machine Advertising war sehr daran interessiert, mit uns an Produkten wie der Wirksamkeit von Apple Search Ads zusammenzuarbeiten“, sagte Manning. „Unsere Beziehung begann sich wirklich sehr bedeutungsvoll zu entwickeln. Und am Ende wurde uns klar, dass sie genau das bauten, was wir wollten.“

Machine Advertising hat etwa acht Mitarbeiter, während Kochava 190 hat.

Im Laufe des Jahres 2022 haben Kochava und Machine Advertising zusammengearbeitet, um das AIM-Produkt von Machine in Verbindung mit inkrementellen Steigerungsanalysen zu nutzen, die Kochava für die Kunden des Unternehmens entwickelt hat. Das Ergebnis ist ein produktiver Ansatz zur Bereitstellung ständig aktiver inkrementeller Messungen als erweiterte Ansicht für Kochava-Werbetreibende. Das AIM-Produkt wurde für die Verwendung mit Kochava und anderen Messwerkzeugsätzen entwickelt.

Die AIM-Lösung von Kochava wird mit anderen mobilen Messpartnern zusammenarbeiten. Dadurch müssen Kunden ihr MMP nicht im Zuge der schrittweisen Einführung des auf maschinellem Lernen basierenden Systems ändern.

AIM ist ein Marketing-Mix-Modellierungstool, das Werbetreibenden hilft, bessere Ergebnisse zu erzielen, indem es inkrementelle Erkenntnisse in Echtzeit liefert, sagte Manning. Mit AIM können Werbetreibende die Auswirkungen von Faktoren wie Kanalsättigung und Saisonalität verstehen. AIM liefert dann KI-Empfehlungen für eine optimale Budgetallokation. In den gegenwärtigen Zeiten der wirtschaftlichen Unsicherheit ist AIM ein entscheidendes Instrument zur Ermittlung des Return on Advertising Spend (ROAS) für CFOs, die Prognosen für ein Rezessionsumfeld erstellen.

„Wir freuen uns sehr über die Zusammenarbeit mit Kochava, einem Unternehmen, das unser Engagement für Innovation und kundenorientierte Werte teilt“, sagte Gary Danks, CEO von Machine Advertising, in einer Erklärung. „Unsere Produkte fügen sich nahtlos in das bereits beeindruckende Portfolio von Kochava ein, liefern beispiellose mobile Messprodukte und sorgen für noch größeren Erfolg für unsere Kunden. Unser Team wird Kochavas Expansionspläne für die EMEA-Region unterstützen. Als Teil einer größeren Organisation können wir unsere Vision auf die nächste Stufe heben und einen größeren Einfluss auf die Branche haben.“

Manning sagte, dass die Arbeit mit iOS seit der IDFA-Änderung jetzt viel anders sei und dass das Gleiche auch mit Google Play passieren werde.

„Der andere Schuh wird auf Android fallen“, sagte er. „Eine Geräte-ID kann man nicht ohne weiteres erwarten. Die zusätzliche Ebene an Erkenntnissen und Analysen rund um die inkrementelle Steigerung ist für Vermarkter ein entscheidender Faktor.“

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