প্রাইভেসি স্যান্ডবক্স টেস্টিং থেকে শেখা

১৬ জুলাই, ২০২৪

অ্যালেক্স কোন
সিনিয়র প্রোডাক্ট ম্যানেজার, প্রাইভেসি স্যান্ডবক্স

প্রাইভেসি স্যান্ডবক্স এবং অন্যান্য গোপনীয়তা-সংরক্ষণ পদ্ধতির উপর ভিত্তি করে পণ্য স্থাপন এবং পরীক্ষা করা শিল্প জুড়ে কোম্পানিগুলির অংশগ্রহণ এবং প্রতিক্রিয়া দেখে আমরা কৃতজ্ঞ। জুনের শেষে, এই প্রচেষ্টাগুলি একটি গুরুত্বপূর্ণ মাইলফলক অর্জন করেছে যেখানে এক ডজনেরও বেশি কোম্পানি যুক্তরাজ্যের প্রতিযোগিতা এবং বাজার কর্তৃপক্ষের কাছে প্রাইভেসি স্যান্ডবক্সের মূল্যায়ন জানাতে ফলাফল জমা দিয়েছে।

এই পোস্টে, আমরা পরীক্ষা প্রক্রিয়া থেকে কিছু গুরুত্বপূর্ণ শিক্ষা এবং অন্তর্দৃষ্টি শেয়ার করব।

প্রথমত, পরীক্ষায় দেখা গেছে যে প্রাইভেসি স্যান্ডবক্সকে একীভূত করার সমাধানগুলি তৃতীয় পক্ষের কুকি ছাড়াই ওয়েবে ডিজিটাল বিজ্ঞাপন পরিবেশন এবং পরিমাপ করতে পারে। পরীক্ষায় আরও ইঙ্গিত দেওয়া হয়েছে যে এই সমাধানগুলির কার্যকারিতা বোঝার জন্য ইকোসিস্টেমের অংশগ্রহণ একটি গুরুত্বপূর্ণ বিষয়। যেহেতু তৃতীয় পক্ষের কুকিবিহীন ট্র্যাফিকের কম পরিমাণে পরীক্ষা করা আগামী বছর বাজারে যে গতিশীলতা এবং প্রণোদনা তৈরি করবে তা তৈরি করতে পারে না, আজকের ফলাফলগুলি ২০২৪ সালের প্রথমার্ধে ১%-এ কী সম্ভব তা প্রতিফলিত করে - ২০২৫ সালে কী আশা করা যায় তা নয়।

একটি গুরুত্বপূর্ণ শিক্ষা হল একটি সমৃদ্ধ বাস্তুতন্ত্রকে সমর্থন করার জন্য গ্রহণের প্রশস্ততা এবং গভীরতার প্রয়োজনীয়তা। এর মধ্যে রয়েছে প্রাইভেসি স্যান্ডবক্সের সাথে একীভূত অংশগ্রহণকারীদের সংখ্যা এবং বৈচিত্র্য, সেইসাথে API এবং অন্যান্য বিল্ডিং ব্লকগুলিতে প্রয়োগ করা বৈশিষ্ট্য সমর্থন এবং অপ্টিমাইজেশনের পরিমাণ। বিশেষ করে, আমরা সুযোগের চারটি মূল ক্ষেত্র দেখতে পাই যা প্রাইভেসি স্যান্ডবক্স-সক্ষম সমাধানগুলির সম্পূর্ণ অর্থনৈতিক সম্ভাবনা আনলক করতে সহায়তা করতে পারে।

1. প্রকাশকের ফলাফল উন্নত করতে DSP এবং SSP ইন্টিগ্রেশন বৃদ্ধি করা হয়েছে
2. বিজ্ঞাপনদাতা এবং এজেন্সির চাহিদা আনলক করার জন্য সমাধান প্রদানকারীদের আরও বিভাগ
3. আরও ভলিউম সক্ষম করতে বিজ্ঞাপন প্রযুক্তি দ্বারা সম্প্রসারিত বৈশিষ্ট্য সমর্থন
4. কর্মক্ষমতা ফলাফল সর্বোত্তম করার জন্য স্কেলড মডেল প্রশিক্ষণ

প্রকাশকের ফলাফল উন্নত করতে DSP এবং SSP ইন্টিগ্রেশন বৃদ্ধি করা হয়েছে

ডিমান্ড-সাইড (DSP) এবং সাপ্লাই-সাইড (SSP) প্ল্যাটফর্মগুলি ওয়েবে প্রোগ্রাম্যাটিক ডিজিটাল বিজ্ঞাপনের মূল অবকাঠামো প্রদান করে। এই প্ল্যাটফর্মগুলির অনেকগুলিই গোপনীয়তা-সংরক্ষণ পদ্ধতিতে বিজ্ঞাপন নিলাম পরিচালনাকে সমর্থন করার জন্য সুরক্ষিত শ্রোতা API সহ প্রাইভেসি স্যান্ডবক্সের সাথে একীভূত হয়েছে।

তবুও, যারা এখনও স্যান্ডবক্স API গ্রহণ করেননি, তাদের ক্ষেত্রে গ্রহণ বৃদ্ধির একটি উল্লেখযোগ্য সুযোগ রয়েছে। এমনকি বর্তমান গ্রহণকারীদের মধ্যেও, DSP এবং SSP-এর মধ্যে প্রাইভেসি স্যান্ডবক্স ইন্টিগ্রেশন আজকের প্রোগ্রাম্যাটিক পরিবেশের তুলনায় খুবই সামান্য। উদাহরণস্বরূপ, H1 2024 পরীক্ষার সময়, একটি SSP শুধুমাত্র কয়েকটি DSP-এর সাথে ইন্টিগ্রেটেড থাকতে পারে, যখন সাধারণত তারা অনেক ডজন সমর্থন করে। এই সীমিত সংখ্যক ইন্টিগ্রেশনের অর্থ হল ক্রেতার চাহিদা এবং নিলামের চাপ কম, যার ফলে ইন্টিগ্রেশন বৃদ্ধির সাথে সাথে প্রকাশকদের নগদীকরণ আশা করা যায় তার চেয়ে কম হবে।

বিজ্ঞাপনদাতা এবং এজেন্সির চাহিদা আনলক করার জন্য সমাধান প্রদানকারীদের আরও বিভাগ

ইকোসিস্টেম জুড়ে অংশগ্রহণকারীদের দ্বারা ব্যবহৃত একমাত্র সরঞ্জাম DSP এবং SSP নয়। আমরা বিজ্ঞাপনদাতা এবং সংস্থাগুলির কাছ থেকে প্রতিক্রিয়া শুনেছি যে তারা তাদের মূল বিক্রেতাদের দ্বারা সমর্থিত হলে Protected Audience-এর মাধ্যমে প্রচারণা চালানোর জন্য প্রস্তুত থাকবে। এর মধ্যে রয়েছে পরিমাপ, যাচাইকরণ, ডেটা ব্যবস্থাপনা এবং দর্শক সংস্থাগুলি যাদের সমাধানগুলি ওয়েবে ডিজিটাল বিজ্ঞাপন লেনদেন সক্ষম করার ক্ষেত্রে গুরুত্বপূর্ণ ভূমিকা পালন করে। আমরা এই কোম্পানিগুলির অনেকের সাথে কাজ করছি এবং তাদের মধ্যে আরও বেশি সংখ্যক প্রাইভেসি স্যান্ডবক্সের জন্য সমর্থন যোগ করার সাথে সাথে আরও বিজ্ঞাপনদাতার চাহিদা আনলক করা হবে — যা প্রকাশকদের নগদীকরণকে উপকৃত করবে।

আরও ভলিউম সক্ষম করতে বিজ্ঞাপন প্রযুক্তি দ্বারা সম্প্রসারিত বৈশিষ্ট্য সমর্থন

পরীক্ষার প্রক্রিয়া চলাকালীন, আমরা প্রাইভেসি স্যান্ডবক্স API-এর উপর নির্মিত বিজ্ঞাপন প্রযুক্তি সমাধানের জন্য শক্তিশালী বৈশিষ্ট্য সহায়তার গুরুত্ব দেখেছি।

উদাহরণস্বরূপ, প্রোটেক্টেড অডিয়েন্সের প্রাথমিক পরীক্ষায় আমরা প্রতিক্রিয়া শুনেছি যে বিজ্ঞাপনদাতা, সংস্থা এবং প্রকাশকদের জন্য একটি গুরুত্বপূর্ণ মেট্রিক - দর্শনযোগ্যতার জন্য সমর্থন অনুপস্থিত ছিল, যা ক্রেতাদের তাদের প্রচারণার মূল্য সঠিকভাবে মূল্যায়ন করতে বাধা দেয়। বিক্রেতারা দর্শনযোগ্যতার জন্য সমর্থন যোগ করার সাথে সাথে, পরীক্ষকরা এই মেট্রিকটি প্রত্যাশিত পরিসরে প্রবণতা দেখেছেন, যা প্রোটেক্টেড অডিয়েন্সের মাধ্যমে কেনার তাদের ক্ষমতাকে সমর্থন করে।

এবং আজকের বিজ্ঞাপন প্রযুক্তি পণ্যগুলির অন্যান্য গুরুত্বপূর্ণ ক্ষমতাগুলি - যেমন ভিডিও বিজ্ঞাপন এবং ডিল - এখনও স্যান্ডবক্স API-এর উপর নির্মিত সমাধানগুলিতে অন্তর্ভুক্ত করা হচ্ছে। এই সমাধানগুলি চালু হওয়ার সাথে সাথে, এটি বিজ্ঞাপনদাতাদের তাদের পছন্দসই দর্শকদের কাছে পৌঁছাতে এবং প্রকাশকদের তাদের ইনভেন্টরি থেকে আরও বেশি নগদীকরণ করতে সক্ষম করবে, যখন তৃতীয় পক্ষের কুকিজ উপলব্ধ থাকবে না।

বিজ্ঞাপন প্রযুক্তি বিক্রেতাদের জন্য তৃতীয় পক্ষের কুকি ছাড়াই তাদের সমাধানগুলি আরও অপ্টিমাইজ করার সুযোগ রয়েছে। উদাহরণস্বরূপ, আজকাল বাই-সাইড সমাধানগুলির জন্য শুধুমাত্র তৃতীয় পক্ষের কুকি উপস্থিত থাকলেই বিড করা সাধারণ। যেহেতু প্রাইভেসি স্যান্ডবক্সের মতো নতুন প্রযুক্তিগুলি কুকি-বিহীন ট্র্যাফিকের কার্যকর নগদীকরণ সক্ষম করে, তাই এই সুযোগটি সম্পূর্ণরূপে আনলক করার জন্য এই সমাধানগুলিকে অভিযোজিত করতে হবে।

কর্মক্ষমতা ফলাফল সর্বোত্তম করার জন্য স্কেলড মডেল প্রশিক্ষণ

আজকের বিজ্ঞাপনদাতা এবং প্রকাশক সমাধানগুলি কর্মক্ষমতা অপ্টিমাইজ করার জন্য মেশিন লার্নিং মডেলের উপর ব্যাপকভাবে নির্ভর করে, তা সে বিডিং বা প্রকাশক ইল্ড ম্যানেজমেন্টের জন্যই হোক না কেন। এই মডেলগুলি ঐতিহাসিক ডেটা দ্বারা চালিত যা ভবিষ্যতের ঘটনাগুলি ভবিষ্যদ্বাণী করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। বিজ্ঞাপন প্রযুক্তি কোম্পানিগুলি প্রাইভেসি স্যান্ডবক্সের মতো নতুন প্রযুক্তি গ্রহণ করার সাথে সাথে, এই ভবিষ্যদ্বাণীমূলক মডেলগুলিকে তৃতীয় পক্ষের কুকি ছাড়া কাজ করার ডেটার উপর পুনরায় প্রশিক্ষণ দেওয়া প্রয়োজন। ভবিষ্যতে বিজ্ঞাপন প্রযুক্তির অংশগ্রহণ এবং কুকিলেস ট্র্যাফিক প্রসারিত হওয়ার সাথে সাথে, আমরা আশা করতে পারি যে ডেটা সেট প্রসারিত হওয়ার সাথে সাথে এই মডেলগুলির কর্মক্ষমতা উন্নত হবে, যার ফলে বিজ্ঞাপনদাতা এবং প্রকাশকদের ফলাফল আরও ভালো হবে।

সামনের পথ

একসাথে কাজ করে, আমরা বাস্তুতন্ত্র জুড়ে এই নতুন প্রযুক্তিগুলির আরও বিস্তৃত এবং গভীর গ্রহণের সুযোগটি উন্মোচন করতে পারি। এবং এটি করার মাধ্যমে আমরা ব্যবহারকারীদের জন্য উন্নত গোপনীয়তা এবং বিজ্ঞাপনদাতা এবং প্রকাশকদের জন্য সর্বোত্তম ফলাফল প্রদান করতে পারি।