UM FRAMEWORK APLICÁVEL A DIFERENTES MODELOS DE...
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1 PROGRAMMATIC ADVERTISING: UM FRAMEWORK APLICÁVEL A DIFERENTES MODELOS DE NEGÓCIO Arthur Felipe Ramos Pinheiro Júlia Queiroz Gonçalves da Costa Projeto de Graduação apresentado ao Curso de Engenharia de Produção da Escola Politécnica, Universidade Federal do Rio de Janeiro, como parte dos requisitos necessários à obtenção do título de Engenheiro. Orientador: Renato Flórido Cameira Rio de Janeiro Setembro de 2019
Transcript of UM FRAMEWORK APLICÁVEL A DIFERENTES MODELOS DE...
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PROGRAMMATIC ADVERTISING:
UM FRAMEWORK APLICÁVEL A DIFERENTES
MODELOS DE NEGÓCIO
Arthur Felipe Ramos Pinheiro
Júlia Queiroz Gonçalves da Costa
Projeto de Graduação apresentado ao Curso de
Engenharia de Produção da Escola Politécnica,
Universidade Federal do Rio de Janeiro, como
parte dos requisitos necessários à obtenção do
título de Engenheiro.
Orientador: Renato Flórido Cameira
Rio de Janeiro
Setembro de 2019
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PROGRAMMATIC ADVERTISING:
UM FRAMEWORK APLICÁVEL A DIFERENTES
MODELOS DE NEGÓCIO
Arthur Felipe Ramos Pinheiro
Júlia Queiroz Gonçalves da Costa
PROJETO DE GRADUAÇÃO SUBMETIDO AO CORPO DOCENTE DO CURSO DE
ENGENHARIA DE PRODUÇÃO DA ESCOLA POLITÉCNICA DA UNIVERSIDADE
FEDERAL DO RIO DE JANEIRO COMO PARTE DOS REQUISITOS NECESSÁRIOS
PARA A OBTENÇÃO DO GRAU DE ENGENHEIRO DE PRODUÇÃO.
Examinado por:
__________________________________________________
Prof. Renato Flórido Cameira, D.Sc.
__________________________________________________
Prof. Maria Alice Ferruccio da Rocha, D.Sc.
__________________________________________________
Prof. Leonardo Luiz Lima Navarro, D.Sc.
Rio de Janeiro
Setembro de 2019
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Pinheiro, Arthur Felipe Ramos
Da Costa, Júlia Queiroz Gonçalves
Programmatic Advertising: Um Framework Aplicável a Diferentes
Modelos De Negócio/ Arthur Felipe Ramos Pinheiro e Júlia
Queiroz Gonçalves da Costa - Rio de Janeiro: UFRJ/ Escola
Politécnica, 2019.
XI, 75 p.: il.; 29,7cm.
Orientador: Renato Flórido Cameira
Projeto de Graduação - UFRJ/ POLI/ Curso de Engenharia de
Produção, 2019.
Referências Bibliográficas: p. 62-64
1. Programmatic Advetising 2. Marketing Digital 3. Mídia
Digital 4. Online Advertising I. Cameira, Renato Flórido II.
Universidade Federal do Rio de Janeiro, UFRJ, Curso de
Engenharia de Produção. III. Programmatic Advertising:
Um Framework Aplicável a Diferentes Modelos De Negócio
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AGRADECIMENTOS ARTHUR
Agradeço primeiramente aos meus pais, que tanto me apoiaram durante toda a minha
trajetória educacional, sempre me incentivando a vislumbrar o melhor e por me terem dado
todas as condições para isso. Foi de grande importância, também, o suporte em vezes que
decidi mudar significativamente a minha trajetória acadêmica.
Agradeço a todos os meus professores, não só os da UFRJ, mas também os da UFF e os do
Colégio Santo Agostinho, pelo comprometimento com a formação de bons profissionais e
cidadãos.
Destaco especialmente o Professor Renato Cameira, que além de ter orientado este projeto de
forma competente e extremamente solícita, ministrou três das disciplinas que cursei. Buscava
sempre trazer experiências do mundo profissional e ministrava as aulas com seu senso de
humor único. Agradeço, provavelmente em nome de todo o corpo discente de Engenharia de
Produção, à sua dedicação para dispormos de um ambiente de estudos confortável e para
termos orgulho do nosso curso. Gostaria de agradecer, também, à minha orientadora
acadêmica, Professora Maria Alice Ferruccio, pela atenção que teve comigo durante
momentos difíceis e que tem com todos que recorrem a ela em busca de ajuda. As atitudes e,
principalmente, a postura de vocês com os alunos marcam a trajetória de todos os alunos que
passam pelo Bloco F.
Agradeço aos amigos que fiz durante a toda a vida universitária pelos momentos alegres, pelo
apoio e, principalmente, por tornarem os momentos difíceis muito mais leves. Sei que alguns
me acompanharão por muito tempo na vida, mas tenho certeza que vou guardar boas
memórias de todos e que sempre será um prazer reencontrá-los.
Por fim, agradeço à minha dupla deste trabalho, Júlia, por ter aceitado dividir esse desafio
comigo, sem você esse caminho teria sido muito mais difícil e tedioso. De apenas uma
obrigação a cumprir, este trabalho se transformou em motivo de orgulho. Obrigado
especialmente pelas risadas e pela vasta paciência.
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AGRADECIMENTOS JÚLIA
Agradeço primeiramente aos meus pais por agirem sempre como um time que me incentivou
a valorizar e buscar o estudo como um meio de crescer como pessoa e profissional. Obrigada
pelo esforço que vocês despenderam para me fazer chegar até aqui: do carro “Azeitoninha”
que me “formou” no Colégio Militar ao apoio emocional e conselhos essenciais durante a
graduação.
Ao meu irmão, Rafael, pelo companheirismo, pela amizade e por completar minha família
carioca. O próximo é você e você vai longe!
Agradeço à minha avó Leda por me proporcionar não só uma casa mas um lar para morar no
Rio de Janeiro. Obrigada pelo carinho, por ouvir meus desabafos e me apoiar no dia-a-dia
sempre disposta a ajudar.
Agradeço ao meu companheiro Luan pelo incentivo diário aos meus sonhos e pela parceria e
paciência no dia-a-dia que tornaram essa reta final muito mais leve, tranquila e divertida.
Aos meus amigos que tornaram cursar Engenharia mais divertido e contribuíram para que eu
me sentisse “em casa”. Um agradecimento especial ao amigo Daiha por ter sido um torcedor
ferrenho durante quatro anos da graduação.
Ao professor e orientador Renato Cameira pela paciência, comprometimento e
disponibilidade de orientar este trabalho. Obrigada também pela sua constante dedicação à
qualidade e à melhoria de condições do nosso curso de Engenharia de Produção e do
Departamento de Engenharia Industrial.
Aos professores e profissionais da Escola Politécnica que fazem tanto com tão pouco e que
tornam possível a existência desta instituição.
Por fim, agradeço à minha dupla de TCC, Arthur, pela parceria e por levar o desenvolvimento
desse trabalho com bom-humor e dedicação.
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Resumo do Projeto de Graduação apresentado à Escola Politécnica/ UFRJ como parte dos
requisitos necessários para a obtenção do grau de Engenheiro de Produção.
PROGRAMMATIC ADVERTISING:
UM FRAMEWORK APLICÁVEL A DIFERENTES MODELOS DE NEGÓCIO
Arthur Felipe Ramos Pinheiro e Júlia Queiroz Gonçalves da Costa
Setembro/2019
Orientador: Renato Flórido Cameira
Curso: Engenharia de Produção
O presente trabalho tem como objetivo um estudo sobre o ecossistema de programmatic
advertising, seus componentes e relações, levantando suas principais características,
funcionalidades e impacto gerado no ambiente de marketing digital.
Para tal finalidade, um mapeamento geral da bibliografia sobre o assunto foi realizado,
seguido de uma contextualização do referencial teórico utilizado de Marketing e Marketing
digital e online e a apresentação do tema e seus componentes sob o ponto de vista de diversos
autores.
Por fim, um framework para o ecossistema aplicável a diferentes modelos de negócio é
apresentado. A elaboração de um framework visou sintetizar a dinâmica do programmatic
advertising, apontando os fluxos de informação e as relações entre os diversos componentes
do ambiente de veiculação de campanhas de marketing no meio digital.
Palavras-chave: Programmatic Advertising, Marketing Digital, Mídia Digital, Online
Advertising, Inventários Digitais
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Abstract of Undergraduate Project presented to POLI/UFRJ as a partial fulfillment of the
requirements for the degree of Industrial Engineer.
PROGRAMMATIC ADVERTISING: A FRAMEWORK FOR VARIOUS
BUSINESS MODELS
Arthur Felipe Ramos Pinheiro e Júlia Queiroz Gonçalves da Costa
September/2019
Advisor: Renato Flórido Cameira
Course: Industrial Engineering
This paper aims to study the Programmatic Advertising ecosystem, its components and
relationships, introducing its main characteristics, features and impact generated in the digital
marketing environment.
For this purpose, a general mapping of the literature on the subject was performed, followed
by a contextualization of the theoretical framework used for Marketing, Digital Marketing and
Online Marketing as well as the presentation of the theme and its components from the point
of view of several authors.
Finally, an ecosystem framework applicable to different business models is presented. The
elaboration of a framework aimed to synthesize the dynamics of programmatic advertising,
pointing out the information flows and the relationships between the various components of
the digital marketing campaign environment.
Keywords: Programmatic Advertising, Digital Marketing, Media, Online Advertising, Digital
Inventory
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SUMÁRIO
1 INTRODUÇÃO ........................................................................................................ 10
1.1 Motivações ................................................................................................................. 10
1.2 Problema ................................................................................................................... 10
1.3 Objetivo ..................................................................................................................... 11
1.4 Metodologia ............................................................................................................... 11
1.5 Delimitações .............................................................................................................. 12
1.6 Descrição dos capítulos ............................................................................................ 12
2 REFERENCIAL TEÓRICO ................................................................................... 14
2.1 Marketing .................................................................................................................. 14
2.2 Marketing digital e marketing online ..................................................................... 16
2.3 Online advertising .................................................................................................... 17
2.3.1 O Mercado de Online Advertising ............................................................................. 19
2.3.2 Ecossistema de Online Advertising ............................................................................ 21
2.4 Programmatic advertising ....................................................................................... 24
2.4.1 Motivações para o Programmatic Adverting.............................................................. 24
2.4.2 Histórico do Programmatic Advertising..................................................................... 25
2.4.3 Princípios Básicos do Programmatic Advertising ...................................................... 29
3 ECOSSISTEMA DE PROGRAMMATIC ADVERTISING ............................... 33
3.1 Players básicos do ecossistema................................................................................. 33
3.1.1 Ad Networks............................................................................................................... 35
3.1.2 Ad Exchanges ............................................................................................................. 35
3.1.3 O fluxo básico de anúncios ........................................................................................ 36
3.2 Ecossistema estendido .............................................................................................. 37
3.2.1 Demand Side Platforms .............................................................................................. 40
3.2.2 Supply Side Platforms ................................................................................................ 41
3.2.3 DMP e Dados ............................................................................................................. 41
3.2.3.1 First Party Data ........................................................................................................... 42
3.2.3.2 Second Party Data ...................................................................................................... 43
3.2.3.3 Third Party Data ......................................................................................................... 43
3.2.3.4 Data Management Platform........................................................................................ 44
7
3.2.3.5 Web Analytics ............................................................................................................ 44
3.2.4 Ad Servers .................................................................................................................. 48
3.2.5 Agency Trading Desks ............................................................................................... 49
3.2.6 Oferta e Demanda do Mercado .................................................................................. 50
3.3 Possíveis setups do ecossistema ............................................................................... 52
4 PROPOSTA DE FRAMEWORK PARA O ECOSSISTEMA DE
PROGRAMMATIC ADVERTISING .................................................................... 54
4.1 Características gerais do framework ...................................................................... 54
4.2 Diagrama de Possíveis Fluxos ................................................................................. 55
4.3 Utilização do framework e diagrama para diversos modelos de negócio da
oferta e demanda ...................................................................................................... 58
4.4 Exemplos de aplicação do framework e diagrama para diversos modelos
de negócio da oferta e demanda .............................................................................. 59
4.4.1 Pequena empresa: e-commerce de pequeno porte de roupas femininas ..................... 59
4.4.2 Multinacional do ramo de bebidas gaseificadas ......................................................... 60
5 CONCLUSÃO .......................................................................................................... 63
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS ................................................................... 65
APÊNDICE A – Tecnologias relacionadas ao marketing digital ......................... 68
APÊNDICE B – Framework ................................................................................... 70
APÊNDICE C – Framework sem conexões ........................................................... 71
APÊNDICE D – Diagrama de possíveis fluxos ...................................................... 72
ANEXO A – Árvore de decisão para uma estratégia de negociação
programática do lado da compra ............................................................................ 73
ANEXO B – ÁRVORE DE DECISÃO PARA UMA ESTRATÉGIA DE
NEGOCIAÇÃO PROGRAMÁTICA DO LADO DA VENDA ........................... 74
8
LISTA DE FIGURAS
Figura 1 Quadro LUMAscape para Display Ads. ........................................................... 20
Figura 2 IAB ARENA – Quadro geral ............................................................................ 21
Figura 3 IAB Arena - Quadro detalhado ......................................................................... 22
Figura 4 Ondas do Programmatic Advertising ................................................................ 28
Figura 5 Foco no consumidor versus abordagem tradicional de planejamento de
mídia ................................................................................................................. 32
Figura 6 Ecossistema Simplificado de Propaganda Digital ............................................ 34
Figura 7 Fluxo do anúncio (Ad Flow) ............................................................................. 35
Figura 8 Os diversos players da Propaganda Digital e o processo de
comercialização................................................................................................. 38
Figura 9 Programmatic Buying Ecosystem ..................................................................... 39
Figura 10 Proposta de Framework de Programmatic Advertising .................................... 39
Figura 11 Funil do ciclo de vida do usuário ...................................................................... 45
Figura 12 O Processo de Web Analytics ........................................................................... 46
Figura 13 Proposta de Framework para o Ecossistema de Propaganda Digital ................ 51
Figura 14 Possíveis arranjos do ecossistema de programmatic advertising ..................... 53
Figura 15 Framework proposto ......................................................................................... 54
Figura 16 Diagrama de possíveis fluxos ........................................................................... 56
Figura 17 Exemplo de utilização do Diagrama de Possíveis Fluxos ................................ 57
Figura 18 Exemplo de arranjo do ecossistema de programmatic advertising com a
utilização do framework proposto .................................................................... 58
Figura 19 Framework exemplo e-commerce roupas femininas ........................................ 60
Figura 20 Framework multinacional bebidas gaseificadas - Modelo 1 ............................. 61
Figura 21 Framework exemplo multinacional bebidas gaseificadas - Modelo 2 .............. 62
9
LISTA DE SIGLAS
ADN – Ad Network
ADX – Ad Exchange
API - Application Programming Interface
CRM – Customer Relationship Management
CTA – Call to Action
DMP – Data Management Platform
DSP – Demand Side Platform
RTB – Real Time Bidding
SSP – Supply Side Platform
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1 INTRODUÇÃO
Motivações 1.1
O estudo foi motivado pela curiosidade pessoal de ambos os autores, que apesar de
não trabalharem com a área relacionada, possuem grande interesse pelo meio do Marketing
Online já que essa forma de Marketing está presente no dia-a-dia de todos que acessam a
Internet. Entender o que está por trás dos anúncios que recebemos todos os dias,
principalmente em redes sociais, levantou curiosidade e motivou a confecção do presente
trabalho.
Outro motivador foi um estágio realizado por uma das autoras em uma empresa que se
encaixa no contexto de Programmatic Advertising. Durante o estágio ficou claro para a autora
que o ambiente em que essas empresas se encontram é um ecossistema complexo que possui
diversas tecnologias, termos e siglas que podem se mostrar bastante confusas para iniciantes
no assunto.
Sendo assim, os autores foram motivados a destrinchar o ecossistema de
Programmatic Advertising e apresentá-lo de forma mais organizada e objetiva.
Problema 1.2
O tema escolhido é bastante atual e está inserido em um contexto de constante
mudança motivada pelo desenvolvimento rápido da tecnologia.
Encontram-se facilmente diversas fontes de literatura cinza que abordam o tema de
Programmatic Advertising sob óticas diferentes, em sua maioria o material produzido sobre o
assunto é de autoria de empresas e blogs sobre o assunto que nem sempre apresentam a visão
mais imparcial e que costumam escrever para um público mais qualificado sobre o assunto, ou
seja, costumam escrever sobre temas mais específicos e avançados.
Sendo assim os autores perceberam que um material básico em que se apresente uma
visão do ecossistema de Programmatic Advertising de ponta a ponta é dificil de ser
encontrado e que o tema a escassez de fontes acadêmicas e formais sobre o assunto.
O grande problema encontrado foi a definição clara e objetiva de Programmatic
Advertising, o contexto em que ele se insere, a estrutura de seu ecossistema e as relações entre
seus atores.
11
Objetivo 1.3
O objetivo geral do projeto é a elaboração de um framework visando sintetizar a
dinâmica do Programmatic Advertising apontando os fluxos de informação e relações entre os
diversos componentes do ambiente de veiculação de campanhas de marketing no meio digital.
Para que o objetivo geral fosse alcançado, os seguintes objetivos específicos foram
escolhidos:
Entender o contexto atual do Marketing para a sociedade e organizações tendo
como foco o ambiente digital.
Entender a dinâmica do Programmatic Advertising e sua relevância para o
marketing digital;
Identificar e descrever os componentes do ambiente de Programmatic Advertising;
Compreender e apresentar os frameworks de Programmatic Advertising já
existentes na literatura.
Apresentar um framework de elaboração própria visando a aplicabilidade a
diferentes modelos de negócio.
Metodologia 1.4
Tartuce (2006) aponta que a metodologia científica se trata de método e ciência.
Método (do grego methodos) é o caminho em direção a um objetivo. Metodologia é o estudo
do método, ou seja, é o conjunto de regras e procedimentos estabelecidos para realizar uma
pesquisa; científica deriva de ciência, a qual compreende o conjunto de conhecimentos
precisos e metodicamente ordenados em relação a determinado domínio do saber.
De acordo com GIL (1991), pesquisa é um procedimento racional e sistemático que
visa dar respostas a problemas propostos. A pesquisa se torna necessária quando não existe
informação suficiente para responder os problemas propostos ou quando a informação está
disponível, mas não está organizada de forma adequada para ser atrelada ao problema.
Por não visar a solução de um problema específico a presente pesquisa deve ser
classificada como básica quanto à sua natureza. Em relação à abordagem, pode ser
considerada majoritariamente qualitativa. Não atribuímos caráter exclusivamente qualitativo,
já que, à luz de, LUDKE e ANDRÉ (1986), acreditamos que não há como uma pesquisa ser
somente qualitativa, porque haver quantificação na escolha das variáveis.
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Pela sua finalidade a pesquisa deste trabalho pode ser considerada exploratória. De
acordo com GIL (1991), pesquisas exploratórias objetivam facilitar familiaridade do
pesquisador com o problema objeto da pesquisa, para permitir a construção de hipóteses ou
tornar a questão mais clara. E, quanto aos procedimentos, é classificada como pesquisa
bibliográfica. Ainda de acordo com GIL (1991) a pesquisa bibliográfica é um trabalho de
natureza exploratória, que propicia bases teóricas ao pesquisador para auxiliar no exercício
reflexivo e crítico sobre o tema em estudo.
A pesquisa não se iniciou diretamente pela pesquisa da palavra-chave “Programmatic
Advertising” já que os autores não tinham conhecimento de que esse termo era utilizado.
Dessa forma, os autores iniciaram a pesquisa por palavras-chaves como: “anúncios online”,
“automação de anúncios online”, “automação de marketing digital” e seus variantes em inglês
até que, através da leitura de artigos, chegou-se à palavra-chave “programmatic advertising”
que ampliou o volume e a qualidade dos materiais encontrados para pesquisa.
Delimitações 1.5
O presente trabalho limitou-se a apresentar a visão global do Programmatic
Advertising, apenas apresentando os seus componentes a fim de prover a informação
necessária para a elaboração do framework. Não foram realizados estudos de caso de
empresas e organizações que atuem no meio do marketing digital ou de mídia programática.
O projeto teve como fonte de informações apenas revisão de literatura acadêmica, comercial e
cinzenta.
Descrição dos capítulos 1.6
O escopo deste projeto é um estudo sobre Publicidade Digital ou Online Advertising,
focando no ambiente do Programmatic Advertising, seus componentes e funções de cada um,
fornecendo uma visão ampla do ambiente de negócios de publicidade digital; e, por fim, a
apresentação de um framework aplicável a diferentes modelos de negócio.
O presente capítulo tem por finalidade a introdução inicial do projeto e o relato do que
será apresentado nos demais capítulos. O capítulo 1 ainda se destina a apresentar o método do
trabalho, informando os tipos de base teórica que foram consultadas, os objetivos gerais e
específicos, além dos limites e delimitações. Ao longo do capítulo 2, são apresentados os
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conceitos e referenciais teóricos que foram usados como base para o desenvolvimento do
estudo e nele o conceito de Programmatic Advertising é exposto e desdobrado. Começando
com uma contextualização de Marketing focada no ambiente digital, em seguida tratando do
conceito de Online Advertising, para enfim abordar o ambiente de Programmatic Advertising.
O capítulo 3 visa apresentar de forma mais detalhada cada um dos elementos (players)
do ecossistema de Programmatic Advertising. Em seguida, são apresentados frameworks de
diversos autores para o Programmatic Advertising, destacando o foco de cada representação e
a intenção deles com a construção dos respectivos modelos.
Ao longo do capítulo 4 o é abordado o processo de criação do novo framework e o
modelo final é apresentado. Com o desenho elaborado, são feitas análises sobre a
aplicabilidade do modelo sobre diferentes modelos de negócio.
14
2 REFERENCIAL TEÓRICO
Neste capítulo, será feito um mapeamento geral da bibliografia das principais áreas de
conhecimento abordadas neste trabalho.
Primeiramente, são apresentados alguns conceitos de Marketing, Marketing Digital e
Online. Em seguida, o conceito de Online Advertising é abordado.
Marketing 2.1
Esta seção se propõe a apresentar a trajetória do marketing no tempo para melhor
compreensão dos conceitos de marketing digital e programmatic advertising.
É necessário apresentar os conceitos básicos de marketing para que possa introduzir o
ambiente de marketing digital e posteriormente o de programmatic advertising. De acordo
com KOTLER (1993), Marketing é um processo administrativo e social em que as pessoas
atingem algo que necessitam ou desejam por meio da criação de desejo e oferta de produtos
ou serviços. O desejo e a necessidade geram a demanda e as empresas procuram atendê-la de
acordo com a disposição dos consumidores em saciar a necessidade com os produtos ou
serviços ofertados. Entende-se disposição não só como a o quanto desejam despender, mas
também o quanto há de capital disponível no meio consumidor que poderia ser utilizado na
finalidade em questão.
Kotler coloca os desejos e necessidades do consumidor como direcionamento central
da estratégia de marketing da organização, a satisfação do cliente deve ser o foco e não apenas
o preço e distribuição, o que já foi comum no passado. Para atingir essa visão, o marketing
teve que ampliar o seu trabalho para além das tradicionais publicidade e propaganda. Nesse
processo foi necessário deslocar o marketing da periferia das operações para o núcleo da
estratégia e gestão. A satisfação do cliente passa a ser não só o direcionamento do marketing,
mas o objetivo maior de toda a organização.
KOTLER (2010) apresenta três níveis para classificar a maturidade da estrutura de
marketing em uma organização. Em seguida, será apresentado o quarto nível que
complementa esses três de acordo com KOTLER (2016).
No primeiro nível (Marketing 1.0) a preocupação é apenas oferecer um produto que
possa atender à maior quantidade de consumidores possível. Esse modelo cresceu junto com a
15
produção em massa, momento no qual os baixos níveis de concorrência e forte crescimento do
consumo possibilitaram esse posicionamento.
O Marketing 2.0 surgiu com o aumento da competição. O consumidor passou a ter
opções e a compará-las, escolhendo o que era mais adequado para o seu perfil. Com isso as
empresas se viram obrigadas a segmentar os seus clientes, criando propostas específicas para
cada grupo, já que os produtos destinados ao mercado como um todo não satisfaziam mais os
clientes. Neste momento o uso da informação se intensificou, tanto pelos consumidores para
escolher o melhor produto para as suas necessidades com pelas empresas que precisavam
definir o público alvo, saber onde ele está e como atingi-lo.
Como evolução do nível anterior, o Marketing 3.0 visa alcançar um público alvo não
só pelas características do produto ou serviço, mas por toda experiência que o consumidor tem
com a organização, podendo ser relacionada a posicionamentos que a empresa assume sobre
questões fora do seu escopo, como cultura, meio ambiente e movimentos sociais. Kotler
define essa experiência como o impacto da empresa sobre o mundo, sendo que as empresas
devem visar o tornar o mundo um lugar melhor e não só na venda de produtos e serviços.
A fim de compreender o papel do Marketing na atualidade, é preciso apresentar as
mudanças nos sistemas produtivos. Durante a maior parte do século XX a produção em massa
fomentou a economia global. Padronização, velocidade e baixo custo eram as principais
diretrizes das empresas, que viviam em um ambiente de menor concorrência e demanda mais
homogênea. O novo ambiente é definido por PINE II (1994) como Customização Maciça, no
qual os meios de produção priorizam a flexibilidade e a personalização. Esse fenômeno está
alinhado com a mudança do Marketing 1.0 para o 2.0. As empresas procuram entender os
desejos dos consumidores, segmentam em grupos de mercado fornecendo propostas de valor
específicas para cada. Com isso, o ambiente produtivo precisou se ajustar não só para atender
às vontades específicas de cada segmento, mas para ser adaptável às variações de mercado.
Os ciclos de desenvolvimento e vida do produto são cada vez menores.
O marketing 4.0 surgiu como uma evolução do marketing 3.0, continua centrado na
experiência do consumidor, porém traz para o contexto o mundo digital e conectado
(KOTLER et al., 2016). A premissa desse momento do marketing é que a internet é
onipresente na vida das pessoas. Nesse ambiente, o acesso à informação se torna mais amplo
fazendo com que as relações entre empresas e consumidores sejam menos hierárquicas. Antes
o eram as empresas que influenciavam e levavam inovação até o consumidor, atualmente essa
relação é mais horizontal fazendo com que as empresas estejam sob constante influência dos
consumidores.
16
A exclusividade tende a ser vista como algo vantajoso, um atributo de valor, em
relação a uma empresa que deseja vender seus produtos e serviços. Entretanto, na ótica do
marketing 4.0, a diminuição das distâncias geográficas e das separações demográficas,
promovida pela era digital, faz com que a inclusão de novos consumidores tenha maior
relevância. Nesse caso cabe aplicar o conceito citado anteriormente de Customização Maciça
(PINE II, 1994) através do qual se busca atender satisfazendo os desejos e necessidades de
cada comunidade, porém de forma a alcançar vários grupos. A inclusão de mercados
potenciais não só traz maiores receitas em produtos e serviços, mas aumenta a rede de pessoas
conectada à marca, o que em muitos modelos de negócio é um ponto de alavancagem de
grande importância. As redes sociais, por exemplo, dependem de uma grande base de usuários
para que seja impulsionada a geração e visualização de conteúdo.
A questão das redes sociais também tem papel de significativo no marketing 4.0. De
acordo com KOTLER et al. (2016) o consumo passou a ser um ato coletivo. O consumidor é
influenciado pelas opiniões e experiências de pessoas da sua rede virtual. Um usuário
satisfeito pode se tornar um defensor da marca gerando valor para a organização enquanto a
insatisfação de outro se torna um risco à sua imagem. Esse fenômeno já ocorria em tempos de
menor conectividade. A escala e a velocidade de circulação, entretanto, cresceram e
assumiram uma proporção que torna esse aspecto mais relevante na estratégia de uma
organização.
Marketing digital e marketing online 2.2
Com o advento e crescimento da internet o Marketing precisou se adaptar para utilizar
as mídias digitais como meio de interação com os consumidores. A todas as estratégias e
práticas para esse tipo de atuação, denomina-se Marketing Digital que tem ganhado crescente
importância na estratégia empresarial.
Marketing Digital é definido erroneamente de forma constante como apenas o
marketing utiliza-se da Internet como canal de comunicação entre marcas e consumidores.
No entanto, a definição mais precisa do termo é mais ampla. O jornal Financial Times
define Marketing Digital como a comercialização de produtos ou serviços usando canais
digitais para atingir os consumidores tendo como principal objetivo promover marcas através
de várias formas de mídia digital indo além do marketing na Internet, incluindo telefones
17
celulares (SMS e MMS), marketing de mídia social, publicidade gráfica e marketing de
mecanismo de pesquisa (em sites de busca como o Google).
A Hubspot, empresa líder em desenvolvimento de softwares de automação de
Marketing Digital, também destaca a abrangência do termo:
O marketing digital abrange todos os esforços de marketing que usam um
dispositivo eletrônico ou a Internet. As empresas utilizam canais digitais, como
mecanismos de pesquisa, mídia social, e-mail e outros sites, para se conectar com
clientes atuais e potenciais.
Sendo, assim, percebe-se que o Marketing Digital não se limita apenas àquele
realizado através da Internet. Tal definição se encaixa melhor no que é chamado de Marketing
Online. A Marketing Accountability Standards Board (MASB), em conjunto com a
Associação Americana de Marketing, define Marketing Online como:
O marketing online (ou marketing na web, marketing na Internet, I-marketing) é um
tipo de marketing que combina os princípios e práticas tradicionais de marketing
com os recursos interativos da Internet, com o objetivo de fornecer produtos e
serviços que satisfaçam as necessidades dos consumidores; organizações que
realizam marketing através da comunicação com consumidores na Internet.
Percebe-se com essas definições que o Marketing Digital é um termo “guarda-chuva”
no qual se encaixa o Marketing Online.
Marketing digital é um processo contínuo amplo que se inicia desde a criação da
marca e abrange todos esforços da organização para ter uma presença no ambiente digital que
traga valor, seja em receita, reconhecimento da marca, fidelização ou qualquer outro objetivo
que seja estratégico. O Marketing Online, utilizando a internet, é uma das possibilidades para
esse processo.
Assim como outras formas de Marketing, o marketing online pode utilizar de
publicidade através anúncios para promover a marca, fidelizar clientes ou gerar vendas. A
seguir, será apresentado essa estratégia no meio online, o Online Advertising.
Online advertising 2.3
Online Advertising, Publicidade Digital, Web Advertising ou Internet Advertising
como definição geral, é uma forma de Marketing Digital online e publicidade que utiliza da
18
internet como canal de entrega de anúncios e para os consumidores, seja por meio de
dispositivos desktop ou mobile.
Tanto os anúncios quanto os canais de entrega assumiram diversos formatos de acordo
com o desenvolvimento tecnológico. Por isso, é importante destacar os principais tipos e
como é constituído o ecossistema de Online Advertising atualmente a fim de contextualizar o
surgimento do tipo de Online Advertising a ser aprofundado no presente trabalho, o
Programmatic Advertising, e entender por que atualmente os dois conceitos se confundem.
Com o passar dos anos, acompanhando o desenvolvimento tecnológico, a publicidade
digital tomou diversos formatos de entrega até os consumidores finais. A publicidade digital
pode ser feita através de e-mails enviados diretamente aos clientes e possíveis clientes, pode
ser através de investimentos em anúncios que aumentem a visibilidade de sites em
mecanismos de busca como o Google e também pode assumir formato visual com textos,
imagens, vídeos, para serem veiculados em sites de terceiros, aplicativos ou em redes sociais.
É comum, através de uma simples pesquisa na Internet, encontrar diversas
classificações e tipos de anúncios online que variam desde o formato até a estratégia de
anúncio e posicionamento. No entanto, uma classificação mais concisa e abrangente já é o
suficiente para entender a gama de possibilidades que o Online Advertising permite. O
Federal Cartel Office (BUNDESKARTELLAMT, 2018), órgão nacional regulador de
concorrência na Alemanha, definiu de forma satisfatória e generalista quatro principais
classificações de anúncios online:
1. Anúncio em mecanismo de busca (Search advertising): anúncios colocados ao
lado dos resultados de pesquisa com base em um termo digitado em uma
ferramenta de pesquisa como Google ou Bing. A veiculação desses anúncios pode
ser em uma barra lateral à direita ou acima dos resultados de pesquisa reais (os
chamados orgânicos);
2. Display advertising: publicidade gráfica que inclui gráficos, textos, imagens,
animações ou vídeos exibidos em qualquer site e que podem ser combinados com
o conteúdo do site;
3. Publicidade em dispositivos móveis (Mobile advertising): publicidade para celular
refere-se é projetada especialmente para ser exibida em smartphones, otimizado
para uma tela menor e outros recursos específicos para uso móvel.
4. Anúncios em redes sociais (Social advertising): atividades de publicidade nas
quais os anunciantes participam nas redes sociais como Facebook e Instagram.
19
Inclui anúncios clássicos colocados nas mídias sociais e publicidade de
influenciadores (pessoas populares em redes sociais cujos comentários os usuários
da Internet leem e avaliam).
Os anúncios podem ser classificados em mais de uma categoria ao mesmo tempo.
Podemos ter anúncios do tipo display que são posicionados em páginas de redes sociais e
acessadas por dispositivos mobile.
O Online Advertising de formato visual (display) veiculado em sites de terceiros,
aplicativos e redes sociais é o objeto de estudo principal do presente trabalho. O processo de
compra e venda desse tipo de anúncio fomentou, como veremos nos próximos tópicos, é uma
estrutura que permite usuários, editores (publishers) e anunciantes interagirem em um
ecossistema com agentes intermediários, os chamados brokers.
2.3.1 O Mercado de Online Advertising
Online Advertising se tornou uma parte importante, senão essencial, do Marketing
Digital das empresas e tal importância fomentou o surgimento de um mercado de Tecnologia
de anúncios digitais, ou “ad technology”.
A GARTNER (2018) define o mercado de ad tech em seu “Adtech Magic Quadrant”
como a “tecnologia para gerenciar anúncios por canais como pesquisa, display, video, mobile
e social com funções de targeting, design de campanha, gerenciamento de leilões, análise,
otimização e automação de anúncios digitais”.
Um estudo conduzido pela PricewaterhouseCoopers LLP (PwC) e patrocinado pelo
Internet Advertising Bureau (IAB); (INTERNET ADVERTISING BUREAU et al., 2018),
constatou que a Receita do mercado de Online Advertising nos Estados Unidos atingiu $107.5
bilhões e cresceu 22% em relação ao ano anterior, 2017.
Uma representação interessante para entender a proporção que esse mercado tomou é
o Display LUMAscape, quadro representado abaixo na Figura 1, criado pelo LUMA Partners,
banco de investimentos focado em Mídia e Marketing Digital que organiza o ecossistema de
empresas e recursos em categorias para tornar mais claro o panorama de Marketing Digital
para esse tipo de tecnologia de anúncio.
20
Figura 1 ― Quadro LUMAscape para Display Ads.
Fonte: LUMA Partners, 2009.
21
O mercado se expandiu fortemente baseado no crescimento do Programmatic
Advertising, uma forma de Online Advertising que se desenvolveu nos últimos anos e tornou o
mercado mais automatizado e orientado por dados (data-driven), criando a necessidade do
surgimento de novos players que pudessem gerenciar e suprir novas necessidades do
ecossistema. É essa forma de Online Advertising, o Programmatic Advertising, que será
abordado nos tópicos seguintes.
2.3.2 Ecossistema de Online Advertising
Antes de aprofundar no conceito de Programmatic Advertising em si, é preciso dar um
passo atrás e analisar o ecossistema de Online Advertising como um todo para futuramente
entender como o Programmatic Advertising se encaixa em tal contexto.
A fim de simplificar o fluxo do Online Advertising, em que diferentes partes e players
trabalho em conjunto para entregar anúncios das marcas até os consumidores, a
INTERACTIVE ADVERTISING BUREAU (2014) uma proposta de framework chamada
IAB Arena representada abaixo na Figura 2.
Figura 2 ― IAB ARENA – Quadro geral
Fonte: Interactive Advertising Bureau, 2014
O IAB Arena divide o ecossistema de Anúncios digitais em 6 camadas principais que
capacitam a marca anunciante desenvolver, planejar, vender, distribuir e avaliar resultados de
22
anúncios. O framework seria o equivalente a representação da Rede de Suprimentos (Supply
Chain) de Online Advertising.
O Arena possui 6 níveis, como segue:
1. Planejamento e Compra de Mídia
2. Criação de Conteúdo
3. Fornecedores de Mídia
4. Tecnologias de Execução
5. Impulsionamento/Aprimoramento de Mídia
6. Inteligência de Negócios
Na figura 3 abaixo, temos o detalhamento do Arena.
Figura 3 ― IAB Arena - Quadro detalhado
Fonte: Interactive Advertising Bureau, 2014
Cada nível se divide em segmentos de atividades e opções para compor a cadeia de
suprimentos representando uma visão holística do Online Advertising, que começa com as
Marcas como foco no centro do diagrama.
A primeira camada Planejamento e Compra de Mídia representa as possibilidades que
uma marca tem para posicionar suas práticas de publicidade. As marcas podem optar por
executar sua estratégia de anúncios, planejamento e compra, in-house (na própria empresa),
contratar agências ou utilizar Media Management Systems, que são ferramentas mais
23
sofisticadas para que tanto as próprias marcar quanto as agências possam gerenciar
campanhas de maior complexidade com maior eficiência.
A camada seguinte é a de Criação de Conteúdo representa também um tipo de escolha
que a marcas devem fazer para sua estratégia de anúncios: em que tipo de conteúdo posicionar
os anúncios. Algumas opções apresentadas pelo Arena são: conteúdo da própria marca,
conteúdo gerado pelos próprios usuários, redes sociais e conteúdo de publishers, como sites
de notícia e entretenimento. Essa decisão estratégica influencia diretamente o aspecto
financeiro de uma campanha de anúncios.
A terceira camada Fornecedores de Mídia tem papel essencial no ecossistema pois é
composta por softwares e atores que permitem criar, distribuir, negociar, comprar, gerenciar,
otimizar e medir desempenho de anúncios online. É nessa camada que se encaixam os
principais players do ecossistema do que será apresentado a seguir como Programmatic
Advertising: publishers, Ad Exchanges, Demand Side Platforms, Supply Side Platforms,
Agency Trading Desks e Ad Networks.
A camada de Tecnologias de Execução é a de tecnologias distribuem os anúncios
vários canais otimizando-os com base no desempenho.
A próxima camada, de Aprimoramento de Mídia, reflete ferramentas utilizadas para
enriquecer o ambiente criativo dos anúncios, segmentar com mais precisão públicos
específicos que esses anúncios alcançam para melhorar o desempenho e rastrear os anúncios a
fim de coletar métricas sobre eles. Nessa camada, podemos destacar principalmente as Data
Management Platforms, que foram criadas para lidar com o processamento, integração e
implementação de vários conjuntos de dados.
Por fim, o último anel do Arena diz respeito ao Business Intelligence (Inteligência de
Negócios) relacionado ao Online Advertising e como que cada stakeholder no processo de
anúncios online realiza uma tomada de decisão mais inteligente.
O foco do trabalho nos tópicos seguintes será entender o Ecossistema de
Programmatic Advertising de forma mais detalhada, destacando as motivações e analisando o
relacionamento entre os diversos componentes da rede, já apresentados de forma sucinta no
histórico do Programmatic, para em seguida propor um framework visual que facilite o
entendimento do ecossistema, dos players e seus relacionamentos.
Para isso, serão destacados elementos de três camadas do Arena: Fornecedores de
Mídia, Tecnologias de Execução e Impulsionamento/Aprimoramento de Mídia já que eles
constituem as tecnologias, e consequentemente onde se encaixam os players, que suportam o
ecossistema de Programmatic.
24
Programmatic advertising 2.4
O Programmatic Advertising ou Mídia Programática consiste na compra e venda de
inventário de anúncios digitais através de softwares que realizam as transações que podem ser
em tempo real. As vendas de inventário digitais também são realizadas de forma automática
de acordo com os critérios pré-selecionados por compradores e vendedores.
O INTERACTIVE ADVERTISING BUREAU – UK (2018) define o Programmatic
Advertising como o processo automatizado de compra e venda de inventário de anúncios
digitais; conectando anunciantes a editores (publishers) para entregar anúncios para a pessoa
certa, no momento certo, no lugar certo.
Em um processo de “venda programática” ambas as partes (comprador e vendedor)
recorrem a softwares para realizar a transação e essa é a principal diferença para o processo de
compra tradicional. De forma resumida, essa forma de compra e venda de anúncios possibilita
ao comprador refinar o perfil de compra que quer realizar e o vendedor pode otimizar seu
inventário.
Em resumo, BUSCH (2016 apud BARDOWICKS E BUSCH, 2013) descreve
Programmatic Advertising como a veiculação automatizada de anúncios digitais em tempo
real com base em oportunidades de impressão de anúncios individuais.
De acordo com BUSCH (2016), classificar o Programmatic Advertising apenas como
um novo canal de venda de anúncios, um conjunto de ferramentas de marketing ou como uma
nova forma de precificar a negociação de espaço digital de anúncios seria limitante já que o
termo descreve um princípio que agrega valor e pode ser aplicado ao Online Advertising
contra o cenário da digitalização insuperável da publicidade e do marketing. Sendo assim, o
Programmatic Advertising pode ser considerado tanto uma evolução quando uma revolução.
2.4.1 Motivações para o Programmatic Adverting
O desenvolvimento tecnológico gerado pela internet sempre moldou esse mercado e
determinou a direção de novos desenvolvimentos causando essa digitalização do Marketing.
De acordo com BUSCH (2016), o Programmatic Advertising emergiu quando diversas
capacidades tecnológicas desenvolvidas nos últimos anos e foram combinadas. O autor
destaca sete capacidades principais como motores dessa nova forma de anunciar no meio
digital e aponta de que maneira a Mídia programática se beneficiou delas:
25
Grande capacidade computacional: dados complexos precisam ser processados em
milissegundos para possibilitar a tomada de decisão de Marketing em tempo real
Armazenamento de dados econômico: Milhões de pontos de dados anônimos
armazenados podem ser utilizados para prever valores específicos para cada
espaço de anúncio individualmente.
Marketing como Ciência: novas tecnologias atraem a força de trabalho de
Matemáticos e Físicos Quânticos para a área bem como fomentam o uso de
técnicas como Inteligência Artificial, modelagem matemática e uso de algoritmos
na área.
Estrutura no modelo “bolsa de valores” para a negociação de espaço publicitário
online. Com o desenvolvimento de transações de anúncios que são precificadas de
acordo com a demanda e oferta em tempo real para cada impressão individual dos
anúncios tornou o mercado mais dinâmico.
Globalização dos mercados publicitários: avanços em padronização, uma infra-
estrutura global e players globais no mercado operacional ajudam a acelerar o
ritmo de desenvolvimento de tecnologia do mercado e o seu crescimento.
Conexões de dados rápidas: a informação sobre como obter o máximo de proveito
de uma impressão de anúncio individual pode ser enviada para todo o mundo
várias vezes em questão de milissegundos.
Personalização: grande parte do valor real do programmatic advertising vem com
a individualização. Essa personalização foi possível com a diminuição do
anonimato puro online trazida por mecanismos de reconhecimento de usuário que
permitem também o alinhamento e a troca de informações através de diversos
dispositivos.
Todos esses desenvolvimentos estão continuamente sendo combinados não só para a
criação de novas tecnologias para o mercado como também para a solução de problemas e
desafios tecnológicos, financeiros e operacionais que surgiram com o advento do
Programmatic Advertising.
2.4.2 Histórico do Programmatic Advertising
Nesta seção será apresentada a cronologia do do Programmatic Advertising Tanto na
perspectiva do surgimento de tecnologias como de mudanças mercadológicas. Durante a
26
dissertação histórica serão mencionados termos relacionados à Programmatic Advertising,
que, se não foram apresentados ainda, serão eventualmente nos próximos capítulos.
GONZÁLVEZ (2016) destacam que inicialmente, a popularização da internet
aumentou rapidamente o número de publishers (editores de conteúdo online) e
consequentemente a quantidade de conteúdo publicado. Esse aumento rápido na oferta de
inventário digital de anúncios fez com que grande parte de tal inventário permanecesse não
vendido.
Foi esse primeiro desafio, vender o inventário parado, combinado com capacidades
tecnológicas que foram surgindo na mesma época que abriram espaço para o surgimento de
um novo player e consequentemente de um novo modelo de negócio: as Ad Networks
(Advertising Networks) surgiram como brokers ou agentes comprando o inventário não
vendido dos publishers.
A tecnologia utilizada pelas Ad Networks não é particularmente sofisticada e isso criou
uma barreira de entrada tão baixa nesse mercado que o número de Ad Networks nessa cadeia
de valor aumentou rapidamente. Essas Ad Networks passaram a vender inventário em pacotes
e modelos diversos que logo o mercado de online advertising se tornou altamente competitivo
e focado em performance de preço.
Todo esse cenário causou um efeito negativo na demanda: anunciantes poderiam
escolher entre diversas Ad Networks para comprar a mesma audiência mais de uma vez. Além
do problema claro de demanda, as soluções de Ad Networks logo se mostraram insuficientes e
com necessidades de melhoria na eficiência e com isso um novo player surgiu no contexto de
Online Advertising: Ad Exchanges.
As Ad Exchanges permitiram aos anunciantes selecionar e explorar audiências e não
apenas diretamente inventários através das plataformas dos publishers. A diferença principal é
que ao invés de serem agendadas e compradas diretamente, as audiências passaram a ser
compradas através de um sistema de leilão em tempo real ou Real Time Bidding (RTB) no
qual ganha quem faz o maior lance.
É importante salientar que o surgimento das Ad Exchanges não significou o fim das Ad
Networks, mas a abertura de um novo modelo de negócios em que anunciantes e publishers
podem escolher entre comprar e vender determinados inventários diretamente ou audiências.
Com essa nova possibilidade, tanto para anunciantes quanto para publishers, surgiram novas
oportunidades de melhoria na eficiência do processo.
No lado da compra alguns anunciantes e agências de Marketing criaram suas próprias
agências de trading (com suas próprias trading desks) enquanto outras se atrelaram as
27
Demand Side Platforms (DSPs). Em ambos cenários se possibilitou uma melhor interação
entre anunciantes/agências e Ad Exchanges através de leilões online em tempo real.
Para alguns publishers, conectar-se diretamente com Ad Exchanges permaneceu uma
opção viável, enquanto para outros fez-se necessário conectar-se via SSP ou Supply Side
Platforms, otimizando a performance de inventário.
Em paralelo com o surgimento das DSPs e SSPs, outros dois players foram
introduzidos nesse ecossistema fomentados, como outros players, pelas necessidades de
negócio emergentes e pelo desenvolvimento tecnológico: Ad Servers e Data Management
Platforms (DMPs). Ad Servers surgiram da necessidade de oferecer anúncios em diversos
formatos e criativos diferentes e possibilitam o gerenciamento dessa necessidade. As DMPs
gerenciam dados principalmente para segmentar o público em grupos com base em idade,
gênero, localização, preferências, comportamento etc. possibilitando a seleção da melhor
audiência para uma campanha ou anúncio. Ambos os players são integrados na cadeia via
tecnologia de APIs. API significa Application Programming Interface que é um conjunto de
rotinas e padrões de programação para acesso a um aplicativo de software ou a uma
plataforma Web (detalhamento dessa tecnologia disponível no Apêndice A).
Foi a partir da introdução natural de cada um desses players que o contexto de
Programmatic Advertising foi sendo desenhado. A partir do momento em que publishers
recorreram ao processo de compra e venda automatizados para mudar a realidade do
inventário não vendido, criou-se a realidade de uma compra programática.
Em primeiro momento, compradores e vendedores tinham apenas dados de uma fonte
(normalmente obtidos a partir de cookies, cuja definição também está disponível no Apêndice
A, que identificam o usuário pelo browser) como feedback para avaliar as impressões de
anúncio. O surgimento das DMPs que oferecem dados de terceiros, neutros e capazes de
marcar e identificar audiências mudou a realidade da dependência de uma fonte de dados.
A tecnologia de APIs também mudou a realidade de como a compra programática foi
evoluindo para um modelo em que os anunciantes podem comprar cada impressão
individualmente negociando preços por RTB.
Tendo em vista a história do desenvolvimento do Online Advertising, GERTZ et al.
(2016) dividiram a evolução do Programmatic Advertising em três ondas de desenvolvimento
representadas na figura 4.
28
Figura 4 ― Ondas do Programmatic Advertising
Fonte: Adaptado de GERTZ et al. (2016)
A primeira etapa foi a do Re-Targeting, Programmatic 1.0, foi movida pela busca de
performance pelos anunciantes através de Real Time Bidding (RTB). Re-targeting, que marca
essa etapa, e a tecnologia utilizada para reengajar consumidores que já mostraram interesse,
mas ainda não converteram. Os poucos segmentos utilizados e o perfil montado para esses
segmentos são baseados em dados de primeira instância coletados a partir do processo de
instalar pixels (detalhamento dessa tecnologia disponível no Apêndice A) nos sites para
acompanhar o caminho do usuário até a conversão.
O principal requerimento nesse contexto do Programmatic 1.0 e o alcance limitado já
que para o retargeting, encontrar novamente alguns milhares de consumidores entre centenas
de milhões de usuário, exige a visualização de bilhões de impressões de anúncios em milhares
de sites. Para tal necessidade de alcance o RTB e bastante eficiente para comprar tal alcance
em que a qualidade do canal desse anúncio e secundária.
O retargeting como estratégia e muito bom em relação ao Custo por Ação (CTA) mas
é limitado no sentido de que aplica abordagem Customer Relationship Management (CRM)
para re-engajar um segmento pequeno e potenciais consumidores que já se mostraram
interessados.
O Programmatic 2.0 e o que reflete a mudança de compra de inventário para compra
de audiência pelos anunciantes, o foco passa a ser atingir o segmento certo de consumidores
para aquele anúncio. A preocupação muda de foco nessa etapa já que os anunciantes ficam
muito mais preocupados com a qualidade de posicionamento de determinado anúncio do que
com alcance em um segmento de re-targeting determinado. Os objetivos de campanha
29
também passam a ser mais amplos para atingir todo o funil de conversão e anúncios passam
não só a ter o objetivo de venda direta final como de levantar interesse inicial de
consumidores e fomentar a intenção de compra.
Acompanhando a tendência de Online Advertising já citada anteriormente, o
Programmatic 3.0 marca o foco no consumidor ao longo de todo funil de vendas. Para montar
um perfil de usuário holístico são combinados dados que passam por uma sofisticada
segmentação dos visitantes de um site com CRM e até dados de venda, dados de segundos e
terceiros. Os perfis montados são aplicados a um processo de compra de mídia muito mais
seletivo que se preocupa com a qualidade do inventário e do publisher a serem selecionados.
Programmatic Advertising, como se encontra hoje e as tendências futuras, representa
um grande salto para a habilidade de entregar o melhor conteúdo para cada um dos
consumidores individualmente e consequentemente criar um relacionamento mais impactante
entre consumidor e anunciante.
Essa capacidade só é possível graças à combinação de dados em tempo real, que
constroem um perfil de usuário mais completo e individualizado, e a capacidade o fato de que
cada player na cadeia de valor consegue compartilhar informação em tempo real sobre a
evolução das campanhas de anúncio melhorando a capacidade de análise de performance e
tomada de decisão sobre as mesmas. Para essa capacidade, o Programmatic Advertising foi
construído baseado em alguns princípios básicos.
2.4.3 Princípios Básicos do Programmatic Advertising
A tecnologia que gira em torno do Programmatic Advertising possibilita que ele tenha
escopo e definição ampla em relação às suas características principais. Tendo em vista essa
necessidade de definição, BUSCH (2016) também levantou cinco princípios que baseiam a
execução de Programmatic Advertising e como eles contribuem para a sua construção:
Granularidade: a capacidade de considerar as oportunidades de impressão
individuais de cada anúncio de forma completa levando em consideração não só
seus parâmetros gerais como o público específicos e o ambiente de publicidade do
anúncio.
Negociação em tempo real: a possibilidade de decidir sobre um anunciante ou uma
oportunidade de impressão específicos no exato momento da criação do anúncio
com base nos dados relacionados mais recentes;
30
Informação em tempo real: Avaliar uma oportunidade de anúncio baseada em suas
características específicas e dados empíricos relevantes coletados até o dado
momento;
Criação em tempo real: anunciantes veiculam um anúncio dinâmico e data-driven
mais adequado à oportunidade de anúncio imediatamente após vencer o lance por
tal impressão.
Automação: processo automatizado de agendamento e postagem de anúncios.
De acordo com BUSCH (2016) dois princípios podem resumir a base de
Programmatic Advertising: Granularidade e Automação. Granularidade proporciona aos
anunciantes uma nova forma de otimizar o orçamento de anúncios de forma eficiente sendo
que oportunidades de impressão de anúncios podem ser selecionadas, avaliadas, precificadas e
criadas em um nível de especificidade sem precedentes, graças a métodos abrangentes de
previsão científica. Já a Automação possibilita analisar as oportunidades de impressões de
anúncios individuais de maneira altamente específica, pois permite um processo de tomada de
decisões muito mais abrangente do que as que humanos conseguiram alcançar.
Todas essas capacidades tecnológicas ajudaram a criar valor a longo prazo, mudando o
foco não só para preços baixos no sistema de Real Time Bidding (RTB) mas também para a
otimização capaz de decidir pagar mais para melhores oportunidades de anúncio que geram
maior rentabilidade.
Além da mudança de foco na esfera financeira dos anúncios digitais, o Programmatic
Advertising se desenvolveu em capacidades tecnológicas de tal forma que se tornou cada vez
mais fácil uma executar uma estratégia de anúncios digitais mais consumer centric.
Hoje em dia a mídia está muito mais próxima dos consumidores já que é possível
incorporar anúncios ao conteúdo online. Por outro lado, consumidores têm mais fácil acesso a
ferramentas para bloquear e ignorar anúncios indesejados. Tendo em vista esses cenários, as
marcas anunciantes estão muito mais interessadas em atingir públicos-alvo específicos do que
apenas comprar espaço de anúncio pelo melhor preço.
Tradicionalmente, a estratégia de anúncios planejada pelo Marketing era de alocar o
orçamento em canais online e offline em locais selecionados a partir de critérios como
afinidade, alcance e performance histórica para obter impressões que potencialmente
atingissem os consumidores mais adequados.
31
Atualmente, o modelo começa no consumidor, os produtos e ofertas são selecionadas e
veiculadas com base nos interesses conhecidos daquele consumidor e não mais baseado em
decisões top-down da área de Marketing.
Os perfis desses consumidores, contendo seus comportamentos, características e
preferências, são construídos a partir de qualquer fonte de dados coletada, podendo ser dados
de terceiros. Para um anúncio ser veiculado para tal consumidor, e realizado um processo de
decisão complexo que envolve não só o perfil de tal consumidor como também inclui outros
data points que ajudem a adaptar as seguintes necessidades:
Melhor contexto: contexto da página em que o anúncio será publicado.
Qualidade certa: seleção com base em listas negras de sites, ferramentas de
verificação de anúncios ou listas de sites especificamente selecionados;
Melhor momento/horário: análise do horário do dia, dia da semana, quantas vezes
o consumidor já foi exposto àquele anúncio (frequência) e quando for o último
contato.
Melhor localização: para qual localização veicular o anúncio. Cidades, CEP, países
até localizações mais específicas de consumidores no momento de veiculação do
anúncio.
Melhor preço: quanto pagar para a veiculação de determinado anúncio, na melhor
hora, localização e para o melhor consumidor.
GERTZ et al. (2016) resume bem esses conceitos no esquema da Figura 5. Além
disso, destaca que esse novo modelo focado no consumidor requer uma significativa
reorganização da forma que são coletados os dados no meio digital para que esses dados
sejam melhores combinados. Essa reorganização é pautada em modelos de atribuição que
podem atribuir valor a cada touch-point e na organização planejada das campanhas de
anúncio.
32
Figura 5 ― Foco no consumidor versus abordagem tradicional de planejamento de mídia
Fonte: Adaptado de GERTZ et al. (2016)
Apesar desse novo modelo e das óbvias diferenças para o modelo tradicional, Online
Advertising foi se modificando de forma gradual e consequentemente o que chamamos de
Programmatic Advertising foi surgindo e também passando por evoluções impulsionadas
principalmente pelo já citado rápido desenvolvimento tecnológico e pelos desafios que foram
aparecendo conforme anunciantes e consumidores tiveram contato com essa nova forma de
anunciar.
Toda essa capacidade do Programmatic Advertising de tratar cada usuário de forma
individualizada e os requisitos tecnológicos necessários para tal fomentaram o surgimento de
diversos softwares, plataformas e empresas que ao longo do tempo constituíram um
ecossistema complexo em que diversos players atuam de forma a possibilitar o processo de
compra e venda programática. É esse complexo ecossistema que será abordado em detalhes
nos próximos capítulos.
33
3 ECOSSISTEMA DE PROGRAMMATIC ADVERTISING
O ecossistema de Programmatic Advertising já foi representado de diversas maneiras
desde seu surgimento e podemos encontrar, com uma simples pesquisa na internet, diversas
representações do relacionamento entre os players desse ecossistema. A maioria desses
frameworks foi desenhado por empresas do próprio ecossistema a fim de promover os
conceitos do Programmatic como forma de Marketing de Conteúdo.
Sendo assim, faz-se interessante a proposta de um framework que represente de forma
satisfatória o ecossistema de Programmatic Advertising de acordo com diversas abordagens.
Para o desenho e abordagem conceitual serão utilizadas como referências as representações
do ecossistema sob o ponto de vista de diversos autores de publicações científicas sobre o
assunto a fim de evitar a influência de interesses particulares de empresas na representação
acurada do ecossistema, já que produzem os frameworks como material de Marketing de
Conteúdo e podem apresentar opiniões tendenciosas.
É importante destacar que apesar do framework objetivar a representação de todos os
tipos de players do ecossistema, para realizar Programmatic Advertising, veremos que não é
necessária a presença de todos eles. Atualmente existem diversos modelos em que empresas
atuam com o papel de mais de um player e sendo assim os players podem ser usados como
componentes na viabilização de uma compra e venda programática.
Players básicos do ecossistema 3.1
Em alinhamento com a história do surgimento do Programmatic Advertising, já
abordada anteriormente, a representação básica do ecossistema pode ser feita a partir dos
cinco participantes que iniciaram a ideia de Programmatic através de suas relações:
Anunciantes (advertisers), Publishers, Usuários, Ad Networks e Ad Exchanges, sendo os dois
últimos os primeiros sistemas que surgiram no ecossistema.
Na perspectiva econômica o ecossistema funciona a partir da negociação de inventário
de acordo com oferta e demanda, os anunciantes demandam a veiculação de seus anúncios e
os publishers vendem seu inventário em busca rendimento. Um anunciante é normalmente
uma marca que deseja anunciar seus produtos ou serviços e publishers é qualquer empresa,
indivíduo ou organização que prepara e emite ou entrega conteúdo para o público
(DEMPSTER, LEE, 2015).
34
De acordo com YUAN et al. (2012), o ecossistema pode ser representado como na
figura 6 abaixo com usuários, publishers, anunciantes e Ad Exchanges estruturando as
relações básicas.
Figura 6 ― Ecossistema Simplificado de Propaganda Digital
Fonte: YUAN et al. (2012), p. 4
Já CHEN et al. (2016) apresentam o ecossistema básico através do ad flow ou fluxo de
anúncio com usuários, publishers, anunciantes e Ad Networks estruturando as relações
básicas, como na Figura pode ser visto na Figura 7. Ao contrário da Figura 6 que foca na
relação entre players através de inventário de anúncios e recursos financeiros.
Para entender por que ambas representações fazem sentido no contexto do
Programmatic Advertising, é necessário apresentar o conceito de Ad Exchanges e Ad
Networks e como eles se relacionam.
35
Figura 7 ― Fluxo do anúncio (Ad Flow)
Fonte: CHEN et al. (2016, p. 7)
3.1.1 Ad Networks
As plataformas Ad Networks atuam como agregadoras de inventário fazendo a
combinação do mesmo com a demanda dos anunciantes com base em contexto e audiência,
esse tipo de plataforma contribui para a entrega (ad serving) do anúncio e atua como
intermediário entre publishers e anunciantes.
DEMPSTER et al. (2015, p. 27) define Ad Networks:
Uma Ad Network é um negócio online especializado em corresponder anunciantes a
websites que desejam hospedar anúncios. As Ad Networks funcionam como brokers
para os dois fornecedores (sites com conteúdo que pode hospedar anúncios) e
compradores (os anunciantes).
3.1.2 Ad Exchanges
As Ad Exchanges desempenham o serviço de fornecer um mecanismo que permite que
os anunciantes promovam seus produtos para grupos de usuários específico. Esse tipo de
36
sistema atua como leiloeiro vendendo palavras-chaves para esses anunciantes e fazem a
combinação entre as palavras-chave e termos de pesquisa, conteúdo de páginas e informações
históricas do usuário para identificar o melhor público. Ad Exchanges também gerenciam o
contrato de negociação entre anunciantes e publishers que querem vender espaço de anúncio
funcionando como uma grande fonte de inventário.
A IAB (2015) define as Ad Exchanges como marketplaces de inventário de anúncio:
“São marketplaces on-line, em sua maioria altamente automatizados, que facilitam a
compra e venda de inventário por meio de leilões, com várias partes envolvidas, que incluem:
anunciantes, veículos, ad networks e plataformas de demanda (DSP).”
Ad Exchanges atuais combinam diversas Ad Networks. Quando publishers solicitam
anúncios com um determinado contexto para atender aos usuários, as Exchanges se
comunicam com diversas Ad Networks em tempo real para uma seleção mais ampla de
anúncios relevantes, facilitando o uso de diversas Ad Networks pelo mesmo anunciante.
De acordo com DEMPSTER et al. (2015), a diferença básica entre Ad Exchanges e Ad
Networks é que as Exchanges têm um modelo de negócio mais transparente em que o
vendedor e comprador de inventário têm uma visão completa do seu valor.
3.1.3 O fluxo básico de anúncios
De forma simplificada, o ecossistema básico proposto na Figura 6 propõe um fluxo
que pode ser resumido da seguinte forma: anunciantes investem um orçamento para comprar
inventário de anúncios (ad inventory) de Ad Exchanges e publishers, os Ad Exchanges, por
sua vez, atuam como um correspondente entre anúncios e inventários. Os publishers
promovem informações valiosas para satisfazer a atrair visitantes (usuários), os usuários leem
anúncios e compram mercadorias desses anunciantes.
É importante destacar algumas relações e fluxos importantes que podem passar
despercebidas na leitura e explicação simplificada do framework.
As relações dos publishers, por exemplo, podem ser diferentes dependendo do seu
porte. Normalmente, publishers pequenos vendem todo seu espaço para anúncios através de
Ad Exchanges enquanto grandes costumam vender apenas o inventário remanescente através
dessas plataformas, já que a maior parte do mesmo e negociado diretamente com os
advertisers. Ambos os fluxos de inventário de anúncios (ad inventory) são representados no
ecossistema proposto na Figura 6.
37
O fluxo de dinheiro através do ecossistema também é representado destacando que a
quantidade de dinheiro que flui entre os participantes nem sempre é proporcional. Além disso,
o valor distribuído de publishers para usuários normalmente não é monetário, mas sim uma
informação ou serviço.
A fim de entender o ecossistema a partir dos players básicos faz-se interessante estudar
o Ad flow, ou fluxo do anúncio, através desses participantes para entender de forma
simplificada como um anúncio é entregue ao usuário em tempo real. CHEN et al. (2016)
propuseram um esquema representativo do ad flow, encontrado na Figura 7.
O ad flow da Figura 7, com esses quatro players básicos (usuário, publisher, Ad
Network, anunciante), funciona da seguinte forma: quando um usuário carrega uma página
Web, impressões de anúncio são requisitadas por algoritmos, existente na própria página do
publisher, as Ad Networks. As Ad Networks identificam os advertising ID do publisher e
registra a solicitação de impressão, assim, aplicando as regras previamente combinadas com
os anunciantes, as Ad Network retorna um anúncio rastreável para a página do publisher.
Quando o usuário clica no anúncio, uma solicitação é enviada de volta a Ad Network que
registra o evento para fins de faturamento e redireciona o navegador para a Landing Page do
anunciante, para que o usuário possa navegar na a página de destino do anúncio.
As Ad Networks conseguem fazer essa combinação entre usuários, publishers,
anunciantes e anúncios pois normalmente, quando uma Ad Network encontra um usuário pela
primeira vez ela envia cookies para o usuário, ou outros métodos indiretos) para que possa
futuramente concluir uma chamada de API (ou outros métodos) que possibilitem rotular e
rastrear usuários da internet a fim de determinar seus padrões de navegação e medir a eficácia
de campanhas de anúncios específicas.
Ecossistema estendido 3.2
Apesar de facilitar o entendimento inicial do Programmatic Advertising, os
frameworks já apresentados não representam o ecossistema por completo e não destacam o
papel de players que atuam, em conjunto com os já citados, para atender necessidades
específicas do lado da demanda ou da oferta desse mercado.
Como abordado pelo Capítulo 2.4.2 com a popularização das práticas de
Programmatic e a partir do desenvolvimento tecnológico, novos players surgiram a fim de
suprir demandas da cadeia de valor. Assim, YUAN et al. (2012) propuseram um framework,
38
representado na figura 8, mais completo, do que se tornou o ecossistema de programmatic
advertising.
Figura 8 ― Os diversos players da Propaganda Digital e o processo de comercialização
Fonte: YUAN et al. (2012, p. 7).
A partir do framework básico da Figura 6, quatro novos players foram adicionados ao
ecossistema que são brevemente definidas pelos autores como se segue:
Demand Side Platforms (DSP): atendem anunciantes ou agências (demanda do
mercado) administrando e fazendo lances para suas campanhas em várias Ad
Networks automaticamente.
Supply Side Platforms (SSP): atendem os publishers (oferta do mercado)
registrando seus inventários (impressões) em várias Ad Networks e aprovando os
anúncios mais vantajosos automaticamente.
Data Exchanges ou Data Management Platforms (DMP): suportam DSP, SSP e
ADX fornecendo dados históricos sobre o usuário da internet para melhor tomada
de decisão. Normalmente esse provisionamento de dados acontece em tempo real.
Alguns players não foram encontrados nos frameworks de artigos científicos já
citados, mas são constantemente criados em literatura cinza e por isso destacou-se a
importância de abordá-los na contextualização do ecossistema.
39
Os players em questão são Ad Servers e Trading Desks, ambos aparecem no
framework “Programmatic Buying Ecosystem” da IAB Spain (2014) na Figura 9 e no
framework sugerido por DEMPSTER ET AL. (2015) da Figura 10.
Figura 9 ― Programmatic Buying Ecosystem
Fonte: IAB Spain (2014)
O instituto representou o ecossistema como uma máquina alimentada pelo
investimento em publicidade e tanto os Ad Servers como Trading Desks aparecem como
participantes importantes do fluxo.
Figura 10 ― Proposta de Framework de Programmatic Advertising
Fonte: DEMPSTER et al. (2015, p. 31)
40
Na Figura 10, os autores representam o ecossistema de forma similar as Figuras 8 e 9,
mas apresentam Trading Desks como intermediários entre os anunciantes e o mercado e Ad
Servers como tecnologias atuando junto as Ad Networks.
Antes de entender como se relacionam esses novos players dentro do ecossistema, é
importante defini-los bem como seu escopo de atuação dentro do ecossistema, o que será feito
a seguir.
3.2.1 Demand Side Platforms
As Demand Side Platforms ou DSPs, como citado anteriormente, são plataformas que
atendem a parte da demanda do mercado administrando campanhas.
GERTZ et al. (2016, p.63) definen as DSPs:
“A Demand Side Platform é uma tecnologia essencial para qualquer anunciante
programático, é a ferramenta através da qual o inventário programático é comprado de Ad
Exchanges e SSPs (Supply Side Platform) com base nos perfis de usuário que o anunciante
adquiriu.”
Já a IAB Brasil (2015), destaca sua interação com os diversos players do ecossistema:
É uma plataforma de tecnologia com algoritmo de lances em tempo real. Uma DSP
funciona com foco no interesse dos compradores de mídia (anunciantes, trading
desks e agências), que passam a ser capazes de centralizar a compra programática de
inventário digital usando uma plataforma única, conectada a várias SSPs, ad
exchanges e ad networks.
Através dessas definições, percebe-se que as DSPs se conectam com diversos players
do ecossistema. Tal característica é uma grande vantagem para quem utiliza uma Demand
Side Platform já que isso possibilita uma cobertura grande e transparente de públicos
potenciais a serem atingidos pelo anúncio já que se conectam com Ad Exchanges, Ad
Networks, SSPs e marketplaces privados de inventário, representando um escopo muito maior
de audiência.
Como SCHAFER et al. (2016) apontaram, as DSPs também se diferenciam na
maneira em que integram dados específicos sobre cada consumidor. As DSPs também
possuem a capacidade de se conectar a Data Management Platform (DMP) e muitas, como
veremos posteriormente, estão incorporando funções antes exclusivamente de DMPs.
As Demand Side Platforms são, portanto, as responsáveis pela decisão e execução da
compra de espaços pelos anunciantes. De acordo com os parâmetros previamente definidos e
41
com os resultados provenientes de plataformas complementares, principalmente as DMPs
(plataformas de gerenciamento de dados), a DSP decide automaticamente qual espaço tem
características mais alinhadas aos objetivos do anunciante (IAB, 2015). A decisão de compra
é realizada principalmente baseada em dados não sensíveis do inventário, como localização,
hora, gênero, idade e registros de navegação do passado.
3.2.2 Supply Side Platforms
As plataformas do lado da demanda, as Supply Side Platforms, são para os publishers
o equivalente às DSPs para os anunciantes pois são usadas para maximizar o lucro que os
publishers podem gerar com seu inventário.
O paralelo com as DSPs fica claro na definição dada pela IAB (2014) sobre SSPs:
Uma plataforma de tecnologia que possibilita a venda automatizada de mídia on-line
para diferentes partes. Usando uma ferramenta que otimiza o rendimento da entrega,
os algoritmos de uma SSP garantem que o veículo receba o maior volume de
negócios por impressão. Uma SSP está ligada a várias fontes de demanda que
incluem DSPs, ad exchanges e ad networks. Uma SSP trabalha com foco no
interesse de um veículo, e em muitos casos, ela também oferece serviços adicionais,
tais como acordos comerciais com ad exchanges e faturamento centralizado.
De acordo com a definição apresentada para as SSPs, como também é apontado por
DEMPSTER et al. (2015), conectam publishers com o maior número possível de fontes de
demanda além de oferecer mecanismos para que eles controlem preços mínimos pelo
inventário, anunciantes e canais que eles querem que tenham acesso ao inventário e qual
preço eles podem pagar pelo mesmo.
3.2.3 DMP e Dados
No ecossistema de Programmatic Advertising os dados são um insumo valioso dos
agentes para entregar campanhas marketing digital que tragam resultados satisfatórios para os
anunciantes, especialmente em relação à segmentação de clientes (STEVENS et al., 2016).
Com as altas taxas de crescimento do meio digital nas últimas décadas, a disponibilidade de
dados aumentou proporcionalmente. Entretanto, se torna cada vez necessário filtrar os dados
que são relevantes entre a enorme quantidade produzida diariamente. Os dados em seu estado
puro podem até apresentar informações, mas nem sempre serão as aplicáveis à situação do
42
anunciante. No ambiente de Programmatic Advertising, os DMPs atuam para tratar a grande
quantidade de dados com os quais se pode trabalhar, denominada muitas vezes como Big
Data.
O primeiro passo para analisar os dados é entender os diferentes tipos de dados que
existem. Os segmentos de dados têm papéis específicos e requerem abordagens distintas em
seus tratamento e análise.
3.2.3.1 First Party Data
De acordo com LOTAME (2018), First Party Data ou dados de fonte primária são
todos os dados provenientes do público do próprio anunciante. Quando os consumidores
navegam pela página de uma organização, eles deixam um rastro da sua trajetória de
navegação, o que pode ser relevante para compreender o comportamento de um visitante na
landing page e nas demais páginas. Além disso, dos consumidores inscritos, pode-se analisar
a jornada do consumidor por completo, desde a captura de um lead, passando pela visita às
páginas, concretizando a venda e até o relacionamento pós-venda. Tanto os dados de
visitantes anônimos como de inscritos, podem ser gerenciados por um sistema de CRM
(customer relationship management ou gestão de relacionamento com o cliente) da própria
organização.
Outra fonte de informações que vem ganhando crescente relevância são as redes
sociais. As mídias sociais utilizadas pelas organizações visam estabelecer um relacionamento
mais próximo e contínuo com o consumidor.
É possível também utilizar dados de fora do ambiente digital como pesquisas de
satisfação que estejam presentes no CRM para realizar análises de first party data.
A análise de dados primários é um passo essencial para a elaboração e análise da
estratégia de marketing digital da organização. No entanto, a depender da visão da empresa,
trabalhar apenas com dados próprios pode carecer da escala necessária para uma expansão ou
de particularidades de um grupo de consumidores específico. Uma organização que deseja
expandir para novos mercados, por exemplo, necessita utilizar dados além de sua base
própria.
Os dados primários servem como insumos para avaliação de performance das
campanhas. A partir deles são calculados indicadores como o ROI (retorno sobre o
investimento) sobre esforços em marketing.
43
3.2.3.2 Second Party Data
Ainda de acordo com LOTAME (2018), Second Party Data ou dados secundários são
simplesmente os First Party Data ou dados primários de outra fonte. Os dados são obtidos de
uma fonte confiável já que são captados diretamente do público da organização disposta a
vender informações. O principal ponto da compra é que o comprador sabe exatamente quem é
o vendedor, não há intermediários. Para isso, é preciso buscar organizações que possam
oferecer os dados necessários e estabelecer um relacionamento com elas.
Esses dados podem seguir os mesmos padrões dos primários, podendo ser compostos
por registros de atividades dentro de páginas, registros de utilização de aplicativos,
informações de redes sociais ou provenientes de fora do meio digital, como pesquisas.
Apesar de ter características muito semelhantes às do First Party Data, os Second
Party Data fornecem acesso a uma base com público totalmente distinto da base própria com
qualidade conhecida.
3.2.3.3 Third Party Data
Os dados adquiridos de fontes externas que não são os receptores originais são
denominados Third Party Data ou dados de terceiros (LOTAME, 2018). Ao invés de comprar
diretamente de uma organização que venda os dados provenientes das suas páginas, são
utilizados agregadores de dados que adquirem os dados primários (First Party Data) de
diferentes páginas, plataformas e outros proprietários.
Esses provedores de dados não só vendem pacotes de dados, mas também tratam as
informações, organizando em segmentos, sendo normalmente DMPs. A categorização
possibilita que o anunciante compre um grande volume de dados de terceiros, mas que sejam
relacionados aos seus objetivos.
Dados de terceiros são utilizados para expandir o público alcançado e gerar análises
aprofundadas sobre seu comportamento e desejos. Os dados de terceiros tem maior eficácia
quando combinados aos primários. Uma organização deve priorizar a gestão dos First Party
Data, para depois avançar para o trabalho com Third Party Data. Quando o público alvo é
definido através dos dados primários, pode-se utilizar os dados de terceiros para ganhar
escala, através deles novos mercados e consumidores podem ser atingidos.
44
3.2.3.4 Data Management Platform
Com tantas plataformas distintas no ecossistema de programmatic advertising
interagindo e produzindo crescentes quantidades de dados de diferentes naturezas, a
realização de análises cada vez mais específicas para cada canal pode se tornar uma atividade
impraticável.
As Data Management Platforms, ou simplesmente DMPs, surgiram como a proposta
de solução para esse desafio. Uma DMP pode ser definida como uma plataforma central que,
de forma rápida e sem interferir em outros processos, coleta, integra, gerencia e envia grandes
volumes de dados (CHEN et al., 2014). A DMP é a unidade capaz de receber dados de
diferentes fontes (dados primários, secundários ou de terceiros), podendo ser online ou
offline, organizá-los, combiná-los e processá-los para gerar resultados de forma automática,
que podem ser enviados para as outras plataformas do ecossistema a fim de otimizar a
veiculação de mídia.
As DMPs têm um papel importante tanto no lado do anunciante quanto no do dono de
espaço para veiculação de mídia (DEMPSTER, LEE 2015). Ao utilizar a plataforma de dados,
o anunciante pode realizar compras de espaços mais eficazes, por ter maior nível de
informação e segmentação da sua audiência, garantindo que seus anúncios atinjam
exatamente o público alvo desejado. Do ponto de vista do fornecedor de espaços, as DMPs
permitem a coleta de dados sobre os visitantes da página e agregá-los à oferta dos espaços,
trazendo valor para o comprador que estará disposto a pagar preços maiores para veicular a
sua mídia em espaços que atinjam o público desejado.
Vale destacar que as DMPs têm interação forte com as DSPs, do lado do anunciante e
SSPs, do lado do fornecedor de espaço. A partir do processamento dos dados de diversas
fontes, os resultados são enviados e convertidos em decisões que serão tomadas por essas
plataformas durante as negociações automáticas (RTB).
3.2.3.5 Web Analytics
Nesta seção será apresentado o conceito de Web Analytics com a finalidade de mostrar
como os dados de uma página são analisados do ponto de vista do marketing digital.
Web Analytics é a ciência e a arte de aumentar a rentabilidade de páginas na internet
ao melhorar a experiência de seus usuários. É definida como ciência pelo uso de estatística,
45
técnicas de mineração de dados, seguindo um processo metodológico. É, também um
processo artístico porque o analista ou especialista em marketing precisam recorrer a recursos
estéticos, como a adequação da paleta de cores ao público, para encontrar a combinações que
tragam resultados práticos e à criatividade para juntar design, conteúdo, dados, imagens e
outros de forma equilibrada. Além disso, o analista busca sempre conciliar webdesigners,
equipe de tecnologia da informação, gerência e clientes (WAISBERG et al., 2009).
A figura 17 representa o funil ciclo de vida do usuário durante a visita a uma página da
web.
Figura 11 ― Funil do ciclo de vida do usuário
Fonte: WAISBERG et al., 2009
O primeiro cenário no carto superior esquerdo representa uma página que recebe
muitas visitas, mas sem conseguir fazer a conversão dessas visitas para os seus objetivos
enquanto o do canto inferior direito é a representação do melhor cenário: uma proporção
baixa dos visitantes deixa a página sem contribuírem para o volume de conversão.
Os esforços e habilidades do analista de web tem como finalidade produzir ideias que
façam com que o comportamento do consumidor durante as visitas à página seja mais
parecido com o que é exibido no canto inferior direito do funil ciclo de vida do usuário
representado na figura abaixo e não, com o do canto superior esquerdo. Portanto, Web
Analytics pode ser definido como a ação de aumentar a relevância e capacidade de persuasão
para alcançar taxas de conversão mais altas.
46
Essa ação pode ser definida como um processo cíclico que gira de forma virtuosa para
promover a melhoria contínua da performance de um site. Na figura 18, podemos observar o
processo de Web Analytics.
Figura 12 ― O Processo de Web Analytics
Fonte: Adaptado de WAISBERG et al., 2009
A primeira etapa do processo consiste em responder a seguinte pergunta: Por que o
site existe? A organização dona de uma página deve definir o que é êxito de acordo com a sua
estratégia. Assim como a estratégia, os objetivos do site devem ser revistos periodicamente.
Os objetivos são importantes para estabelecer métricas de acompanhamento dos resultados.
Assim como qualquer outro empreendimento da organização, o desempenho de uma página
virtual deve ser contabilizado como o retorno sobre o investimento
A segunda etapa é baseada na definição de métricas que mostrem se o website está
atingindo ou não os seus objetivos. Key Performance Indicators (KPIs) ou Indicadores-Chave
de Desempenho são estabelecidos para que no seu acompanhamento sejam geradas ideias
sobre como melhorar o desempenho e, por isso, para cada KPI devem existir ações
estabelecidas. Se o acompanhamento de um KPI não gera ações voltadas para a melhoria, sua
própria existência não é significante.
O próximo passo é a coleta de dados. No processo de Web Analytics, é essencial que
os dados sejam coletados de forma precisa e armazenados para análise futura. A coleta de
dados alimentará as métricas que, por sua vez, ativarão as ações com a finalidade de garantir
que os objetivos sejam atingidos. São quatros as principais formas de capturar os dados: Web
logs, Web beacons, Marcação por Javascript e Packet sniffing. A finalidade de todos os
métodos é registrar a atividade dos usuários durante a sua interação com a página a fim de
gerar dados para posterior análise.
47
Para analisar os dados de forma efetiva, deve-se identificar o que pode converter dados
em percepções úteis para a otimização de uma página. A seguir estão listadas as métricas que
normalmente são adotadas em análises iniciais.
Visitas: o número absoluto de sessões iniciadas no site, a quantidade de vezes que
um usuário iniciou a interação com a página.
Taxa de Rejeição ou Bouce Rate: O percentual de visitas que acessaram apenas
uma página ou que nela permanceram menos do que um período mínimo
estabelecido.
Visualizações de página: A quantidade de páginas acessadas durante todas as
visitas.
Páginas por visita: A quantidade média de páginas acessadas em cada visita.
Tempo médio de permanência: quanto tempo dura em média uma visita ao
website.
Percentual de novos visitantes: a proporção de visitas que foram realizadas por
usuários que nunca haviam acessado o site.
Além dos indicadores das interações dos usuários com a página, é preciso
compreender a origem desses visitantes. Como eles chegaram até o site? Normalmente a fonte
de usuários é definida como um percentual das visitas. O tráfego de uma página pode ser
separado nas seguintes categorias.
Tráfego direto: visitantes que chegaram até a página inserindo o seu endereço
(URL) ou de algum marcador definido pelo usuário. Nesse caso, o administrador
consegue perceber o quanto do seu tráfego provém de usuário que estão
relacionados com a página de forma tão intensa a ponto de conhecerem o seu URL
ou o terem salvo como favorito.
Links de outras páginas: visitantes que chegaram à página por meio de outros sites
que estão conectados por meio de um link. Pode ser resultado de campanhas,
anúncios, ou por páginas com conteúdo relacionado que tenham referenciado a
página em questão. Essa análise é importante para determinar quais são as
campanhas que retornam maior fluxo de usuários e para estabelecer pracerias
chave com outros sites. Além disso, a página de origem pode sinalizar o motivo do
consumidor ter feito a visita.
48
Mecanismos de busca: Os sites e aplicativos de busca proporcionam tanto tráfego
orgânico e espontâneo como pago. Pela alta utilização, essas plataformas se
tornaram um ambiente essencial para as páginas virtuais. Ao analisar o
comportamento dos visitantes nos sites de busca, como as palavras que os levaram
ao resultado da busca, podem trazer informações importantes sobre seu perfil e
desejos.
Outros: Existem outras formas de se conduzir o consumidor a uma página como
email marketing, envio de sms e notificações em aplicativos. Esses e outros meios
também podem proporcionar dados importantes para melhorar a estratégia de
marketing digital da organização.
A última etapa do processo é a implementação de mudanças que possam levar a
página a cumprir seus objetivos. Todo o esforço investido até essa etapa só tem sentido se as
percepções geradas na análise sejam convertidas em ações para impulsionar os resultados.
Depois de implementadas as mudanças começa um ciclo contínuo de análise dos dados
seguida de implementação de novas ações.
3.2.4 Ad Servers
As Ad Servers são, como destacado anteriormente pelo IAB Arena (2015), tecnologias
de execução que possibilitam o posicionamento e distribuição do anúncio em vários
publishers e a posterior coleta e reporte dos dados.
A IAB Europa (2016) define Ad Server como “tecnologia que serve, rastreia e otimiza
anúncios online para marcas em publishers. Ad Servers podem ajudar a tornar a publicidade
on-line mais simplificada para as marcas ao servir como um único ponto de contato entre
vários publishers”.
DEMPSTER et al. (2015, p. 26) definem Ad Servers como:
Um Ad Server é uma ferramenta baseada na Web usada por editores, redes e
anunciantes para ajudar no gerenciamento de anúncios, no gerenciamento de
campanhas e no tráfego de anúncios. Um Ad Server também fornece relatórios sobre
anúncios veiculados no site. Por fim, um Ad Server atende ao lado do criativo. Isso
significa que o Ad Server ou a empresa adserving também entrega o anúncio ao
navegador de cada usuário.
GONZÁLVEZ et al. (2016, p.10) apresentam a função dessa tecnologia como:
49
A função do Ad Server é fazer com que os anúncios apareçam na tela, fornecendo as
informações necessárias ao cliente (normalmente, o navegador da Web do usuário
final, fornecido via JavaScript). O Ad Server também fornece os mecanismos de
monitoramento e identificação do cliente, a fim de rastrear a identidade do usuário e
sua interação com qualquer criatividade. Um destaque dos recursos do Ad Server é
sua capacidade de gerar estatísticas quase em tempo real sobre campanhas em
andamento.
Nas Figuras 9 e 10 são representados Ad Servers nos dois lados, o do comprador e o
do vendedor do mercado. De fato existem dois tipos de Ad Servers: Ad Servers de publishers
ajudam a gerenciar campanhas e gerar relatórios sobre elas; Ad Servers dos anunciantes
hospedam e veiculam os materiais criativos que os anunciantes desejam exibir para seus
usuários e são os sistemas usados como fonte de verdade quando se trata de faturamento e
aspectos financeiros das transações.
O fluxo crucial de trabalho é o seguinte: o anúncio do Ad Server do anunciante é
exibido para o usuário em um site do publisher por meio do Ad Server desse publisher. Esse
fluxo aparentemente simples tem uma camada intermediária muito complexa com players que
incluem as próprias Ad Networks.
A tecnologia de ad serving vem sendo integrada às DSPs que oferecem um serviço
mais abrangente (end-to-end) com o ad serving como uma funcionalidade. Por isso muitos
frameworks não representam Ad Servers como sistemas em destaque, já que para sistemas
mais atuais a existência dessa funcionalidade fica implícita no ecossistema.
3.2.5 Agency Trading Desks
O outro player que aparece constantemente em literatura cinza e nos dois últimos
frameworks apresentados nas Figuras 9 e 10 são as Trading Desks. As Trading Desks
surgiram a partir de um cenário em que novas oportunidades para aumentar a eficiência e
melhorar o processo de compra e venda começaram a se abrir em ambas as extremidades da
cadeia de valor, como apontado por GONZÁLVEZ et al. (2016)
Frente a esse cenário, no lado da compra, alguns anunciantes ou agências criaram suas
próprias agências de negociação (Trading Desks), enquanto outras se uniram às DSPs. Em
ambos os cenários permitiram uma interação mais eficiente entre os anunciantes, agências e
Ad Exchanges.
A IAB Brasil (2015) define Trading Desk:
50
É a divisão de uma agência ou uma empresa independente, formada por operadores
especialistas no uso de tecnologia para negociações de mídia. Esse grupo de pessoas
(conhecidos como traders) fazem o gerenciamento diário de campanhas com foco na
otimização. Normalmente, quem contrata esse modelo de negócio são: holdings de
agências, agências de publicidade, digitais ou não, e anunciantes.
3.2.6 Oferta e Demanda do Mercado
O crescimento no número de Ad Networks foi o motor para o surgimento de todos
esses players citados como apontado por GONZÁLVEZ et al. (2016). O que inicialmente
representou um desafio de gestão para anunciantes e publishers entrarem no mercado de
anúncios online, acabou se tornando uma oportunidade para surgimento de plataformas com
soluções que facilitam a gestão de anúncios tanto por anunciantes quando por publishers.
Os autores do framework da Figura 8 (YUAN et al., 2012 p.8) também defendem as
Ad Exchanges (ADX) de uma forma mais abrangente e generalista incluindo DSP e SSP nessa
categoria:
O ADX pode ser dividido em duas categorias, DSP e SSP, para sua ênfase diferente
nos clientes. O DSP funciona como a agência dos anunciantes por meio de lances e
acompanhamento em redes de anúncios selecionadas, o SSP funciona como a
agência dos editores vendendo impressões e selecionando lances ideais. No entanto,
a chave ideia por trás dessas plataformas é a mesma: eles estão tentando criar um
uniforme mercado para os clientes; por um lado, reduzir o trabalho humano e, por
outro lado, para equilibrar a demanda e a oferta em vários pequenos mercados para
melhor eficiência econômica.
A negociação e o relacionamento entre os players, de acordo com esse framework
proposto, segue o seguinte fluxo: o anunciante cria campanhas de anúncio no mercado, o
mercado negocia campanhas e impressões de anúncios balanceando demanda e oferta, o
publisher registra impressões no mercado e o usuário, ao acessar uma página, possibilita que
o mercado, através de DMPs, extraia dados sobre ele para utilizar em tempo real para tomada
de decisão no processo de compra programática.
O balanço demanda-oferta desse processo de negociação programática é representado
pelas relações de número 2 do esquema. Esse equilíbrio é feito através da relação entre Ad
Networks, DSP, SSP e Ad Exchanges, cada uma atuando de forma a otimizar a venda de
inventário e a impressão de anúncios. No entanto, no framework apresentado não se destacam
as diferentes relações que esses players podem ter, excluindo determinadas algumas
plataformas se necessário, para possibilitar a compra-venda programática. Como veremos
51
futuramente, esses players podem assumir diversas configurações e relacionamentos entre si a
fim de permitir o funcionamento do ecossistema.
O framework proposto entende mercado como as plataformas DSP, SSP, ADX e ADN
e as DMP/DX como sistemas acessórios que apoiam tal mercado. Inicialmente as DMP/DX
eram componentes de outras plataformas, mas atualmente são sistemas individuais que
operam ao lado de serviços de análise e rastreamento.
O lado da demanda é representado pelos anunciantes e DSP e a oferta pelas SSP e os
publishers. O usuário entra nesse framework como um agente fora no ecossistema em si,
receptor final do anúncio.
Outro framework para o ecossistema de Programmatic Advertising foi proposto por
CHEN el al. (2016) e pode ser observado na figura 11 abaixo.
Figura 13 ― Proposta de Framework para o Ecossistema de Propaganda Digital
Fonte: CHEN et al. (2016, p. 4)
O modelo tem estrutura e definições de players bastante similares aos apresentados
anteriormente, mas possui diferenças - chave que agregam mais informações para o
diagnóstico completo do ecossistema.
O fluxo de dinheiro no ecossistema é uma das diferenças no framework apresentado, o
anunciante representa a fonte de dinheiro enquanto o usuário atua como iniciador de ações. O
esquema apresenta o dinheiro fluindo dos anunciantes até os sistemas chegando no publisher
final de forma unilateral, destacando apenas o investimento apresentado pelos anunciantes,
não apresentando o investimento dos publishers em serviços do mercado.
A linha vermelha principal também destaca o caminho mais simples possível entre um
anunciante, publishers e usuário final, sendo a Ad Network a entidade que conecta todos os
outros players.
52
As setas duplas pretas retratam o fluxo de informação dentro do sistema e começam a
representar que nesse ecossistema híbrido todos os caminhos do anunciante para os usuários
são possíveis.
Além disso, os autores definem o lado da oferta e da demanda do mercado de forma
mais abrangente do que nos frameworks anteriores. Os vendedores incluem publishers, SSP e
Ad Networks, enquanto os compradores incluem anunciantes, DSP e outras redes de Ad
Networks. Ad Networks e Ad Exchanges assume ambos os papéis de comprador e vendedor.
Ambos os modelos apresentados representam de maneira satisfatória os principais
players do ecossistema, suas relações e, cada um na sua perspectiva, destacam a separação
entre demanda e oferta do mercado. Além disso, os modelos deixam claro que a qualidade de
rede que esse ecossistema tem possibilitando relações diversas entres os players para
possibilitar o Programmatic Advertising.
Contudo, os frameworks não destacam de forma clara os tipos de configurações que o
ecossistema pode ter a partir da combinação dos players apresentados. Assim, os próximos
tópicos visam apresentar a situação atual do ecossistema, em que se discutem as fronteiras de
atuação dos players, para apresentar as principais maneiras que eles podem e são combinados
no mercado.
Possíveis setups do ecossistema 3.3
Com tantos players e frameworks apresentados para o ecossistema de Programmatic
Advertising, é comum questionar-se a necessidade da participação de todos eles na
viabilização de uma compra programática de anúncios digitais.
De fato, com o nível de desenvolvimento atual dos sistemas e empresas envolvidos no
ecossistema, é possível executar o Programmatic Advertising sem necessariamente utilizar
todas as ferramentas disponíveis, característica que a maioria dos frameworks apresentados
anteriormente falha em destacar. Essa possibilidade não é explicitada nos frameworks já
apresentados, mas fica mais evidente através da descrição de cada players separadamente.
GONZÁLVEZ et al. (2016) destacam algumas possibilidades de arranjo do
ecossistema no esquema da Figura 12.
53
Figura 14 ― Possíveis arranjos do ecossistema de programmatic advertising
Fonte: GONZÁLVEZ et al. (2016, p. 7)
A figura apresenta duas principais possibilidades de arranjo que viabilizam uma
compra-venda programática em cinza e vermelho. A primeira, em amarelo, em que o
anunciante compra direto do Publisher não pode ser considerada programática a não ser que
exista um software intermediário administrando a compra, venda ou negociação.
O arranjo em vermelho é o arranjo mais simples, que como apresentado no Capítulo 2
“naugurou o Programmatic Advertising, anunciantes comprando de agregadoras de inventário
(Ad Networks) em sites de publishers.
Por fim, o arranjo em cinza é o mais completo em que todos os players oriundos de
necessidades de oferta e demanda que Ad Networks não puderam atender (DSPs, SSPs, Ad
Exchanges e Trading Desks) atuam para uma compra e venda programática.
Apesar de destacar duas grandes, e contrastantes, possibilidades, o framework não
apresenta outras combinações possíveis que façam o anunciante compra inventário de anúncio
de publishers de forma programática.
A falta de uma representação completa, com o todos os players principais envolvidos
destacando as possibilidades de arranjos entre esses players a fim de possibilitar uma compra
e venda de inventário de anúncios digital foi a motivação para o desenvolvimento do
framework proposto no presente trabalho, apresentado no próximo capítulo.
54
4 PROPOSTA DE FRAMEWORK PARA O ECOSSISTEMA DE
PROGRAMMATIC ADVERTISING
A partir do estudo das características dos elementos do ecossistema de programmatic
advertising, suas relações e das propostas de outros autores, elaboramos um framework que
visa apresentar as possíveis configurações que esses elementos podem formar. O framework
em seu estado inicial contém todas as possíveis relações entre os elementos. Ao ser utilizado
com o Diagrama de Possíveis Fluxos, a ser apresentado posteriormente, pode assumir
configurações específicas, de acordo com as necessidades do anunciante.
Segue abaixo, na figura 13, a nossa proposta de framework. No APÊNCIDE B, está
disponível uma versão ampliada do framework, para melhor visualização.
Figura 15 ― Framework proposto
Fonte: Elaboração própria
Características gerais do framework 4.1
Algumas escolhas foram feitas a fim de facilitar o entendimento do framework
proposto, preencher lacunas deixadas pelos frameworks estudados anteriormente e refletir a
situação atual do escossistema.
Primeiramente o framework foi separado em 3 áreas distintas: demanda, oferta e uma
área dividida entre esses dois cenários. Os players foram posicionados de acordo com o lado
do mercado no qual atuam. Anunciantes, Demand Side Platforms e Agency Trading Desks
55
são do lado da demanda ou atendem às suas necessidades. Já a oferta é composta pelo
Publisher e as Supply-Side Platforms.
Atuando como pontes entre a oferta e a demanda, e assim atendendo necessidades de
ambos os lados, estão as Ad Networks e Ad Exchanges. Os usuários finais, público dos
anúncios, também são representados fora de oferta/demanda pois são atores neutros.
As Demand-Side Platforms são também representadas fora do lado da oferta ou
demanda, mas duplicada, pois, diferente do que acontece na relação com as Networks ou
Exchanges, a oferta e a demanda normalmente utilizam DMPs específicas para seus fins. No
entanto esses players são posicionados como suporte ao mercado em geral já que podem ser
utilizados por quaisquer players nele representado.
Por fim, é importante explicar a escolha em não representar Ad Servers como players
do ecossistema. Como visto anteriormente, a tecnologia de ad serving é essencial ao
funcionamento do ecossistema, pois posiciona os anúncios no local desejado para que
cheguem até o usuário. No entanto, tal tecnologia vem sendo englobada como componente de
outros players e pode ser utilizada em quase qualquer ponto do ecossistema. Assim, por
entender que essa funcionalidade está representada através de outros sistemas, optou-se por
não colocada separadamente.
Tendo em vista essas características, o Diagrama de Possíveis Fluxos (Figura 14) foi
desenvolvido a fim de facilitar a utilização e o entendimento do framework para diversos
cenários.
Diagrama de Possíveis Fluxos 4.2
O framework apresentado dispõe de variados arranjos de interligações entre as
entidades do ecossistema de mídia programática. A fim de estabelecer um método simples
para definir um possível fluxo de informações desde o anunciante até o publisher, que
divulgará ao usuário, desenvolvemos o diagrama representado na Figura 14. No APÊNCIDE
D está disponível uma versão ampliada do diagrama, para melhor visualização.
O objetivo do diagrama é guiar o usuário para o uso correto do framework a fim de
montar diversas opções de fluxo que viabilizam uma compra e venda programática de
inventário de anúncios.
56
Figura 16 ― Diagrama de possíveis fluxos
Fonte: Elaboração própria
Na primeira coluna, à esquerda, estão listados os elementos do ecossistema, assim
como na última célula de cada linha. As demais células representam as interseções entre os
elementos que são classificadas como viáveis, em amarelo, ou inviáveis, em branco. A
viabilidade da conexão é dada caso possa haver interação, através de fluxo de dados, entre o
elemento da primeira célula da coluna e o da primeira célula da linha. O Publisher, por
exemplo, pode interagir com uma Ad Network, mas não pode interagir diretamente com uma
Demand-Side Platform.
Para se criar um fluxo de dados, é preciso utilizar o diagrama como um jogo de
tabuleiro. O ponto de partida deve ser o Anunciante e o movimento pode apenas ser realizado
na mesma coluna, no sentido para baixo, até qualquer uma das células preenchidas de
amarelo. Ao chegar a uma célula de interseção viável (amarela) deve-se realizar um
57
movimento na mesma linha, com sentido para a direita, chegando até a última célula da linha.
Esse processo deve ser repetido até se chegar ao usuário.
As células preenchidas percorridas no caminho entre o Anunciante e o Usuário vão
compor as ligações do framework do ecossistema, como pode ser observado no exemplo da
Figura 15.
Figura 17 ― Exemplo de utilização do Diagrama de Possíveis Fluxos
Fonte: Elaboração própria
No exemplo acima, o anunciante decidiu utilizar uma Agency Trading Desk com uma
DSP realizou a compra de espaço diretamente de uma SSP para Publisher leve seu conteúdo
até o usuário. Essa configuração do ecossistema pode ser observada no framework da Figura
16 abaixo.
58
Figura 18 ― Exemplo de arranjo do ecossistema de programmatic advertising com a
utilização do framework proposto
Fonte: Elaboração própria
Como enunciado anteriormente, as interseções preenchidas de amarelo, que foram
utilizadas como trajeto, foram convertidas em ligações entre os elementos do ecossistema de
Programmatic Advertising.
No APÊNDICE C, está disponível um framework livre de conexões, com a finalidade
de ser utilizado em exercícios de montagem de possíveis arranjos.
Utilização do framework e diagrama para diversos modelos de negócio da oferta e 4.3
demanda
A finalidade da utilização do framework junto com o diagrama de possíveis fluxos é
facilitar o entendimento do ecossistema permitir a visualização de arranjos específicos de
acordo com o modelo de negócio em que o anunciante se encontra.
A IAB Brasil (2015) destaca que as soluções programáticas devem ser escolhidas e
aplicadas caso a caso dependendo do modelo de negócio e necessidade do anunciante e do
publisher (demanda e oferta/ compra e venda). No ANEXO A e B encontram-se duas árvores
de decisão desenvolvidas pela instituição que podem ser utilizadas como referência assim
como todo o e-book “Mídia Programática” (IAB Brasil, 2015).
Sendo assim, apresentamos a seguir um manual resumido para utilização do
framework.
59
1. Entender o papel de cada elemento do ecossistema de programmatic advertising.
2. Levantar quais elementos são compatíveis e desejáveis para o negócio em questão.
3. Analisar, com o auxílio do diagrama de possíveis fluxos, a combinação dos
elementos que for mais adequada para o negócio em questão.
4. Desenhar o fluxo no framework.
Seguindo os passos acima, será possível experimentar diversos arranjos do
ecossistema, realizando iterações até chegar ao arranjo ideal. O maior ganho desse processo é
o exercício de reflexão sobre as necessidades do negócio e a busca pela combinação que
melhor as atenda.
Exemplos de aplicação do framework e diagrama para diversos modelos de negócio 4.4
da oferta e demanda
A fim de tornar o framework e o diagrama mais tangíveis e destacar sua aplicação para
vários modelos de negócio, faz-se interessante mostrar exemplos de uso das ferramentas em
casos fictícios porém caracterizados.
Sendo assim, podemos abordar dois exemplos de aplicação: o primeiro em uma
pequena empresa e o segundo em uma multinacional.
4.4.1 Pequena empresa: e-commerce de pequeno porte de roupas femininas
Uma pequena empresa, um e-commerce de roupas tem o objetivo de fazer anúncios
em redes sociais para aumentar as vendas (conversão) da loja online. Como é um negócio de
pequeno porte, a empresa precisa de uma solução programática de baixo investimento e não
possui uma equipe grande dedicada ou uma agência contratada para gerir as campanhas.
Na árvore de decisão para uma estratégia de negociação programática do lado da
compra, a empresa se encaixaria nos objetivos de focar em um aspecto da geração de
demanda e na necessidade de resultados rápidos não precisando entender como são entregues.
Sendo assim, a sugestão da IAB seria de comprar um produto programático em um modelo de
Ad Network para realizar Retargeting (anunciar para um cliente que já demonstrou interesse)
e na compra de audiências já que com esse tipo de plataforma seria rápido de começar a
estratégia, fácil de fazer modificações além de existirem diversas opções de baixo custo.
60
O setup do ecossistema seria da seguinte forma, representado no esquema da Figura
19:
Anunciante > Ad Network > Publisher > Usuário
Figura 19 ― Framework exemplo e-commerce roupas femininas
Fonte: Elaboração própria
Uma opção viável para essa empresa seria utilizar os recursos do Facebook para
empresas e a Audience Network by Facebook como ferramentas para anunciar em redes
sociais como Facebook e Instagram já que essas ferramentas são similares a Ad Networks,
com funcionalidades de DSPs, e possuem recursos para Retargeting e compra de audiências
por baixo custo, se necessário.
4.4.2 Multinacional do ramo de bebidas gaseificadas
Uma pequena empresa multinacional do ramo de bebidas que é um anunciante global
com milhões de consumidores e possui diversos objetivos de anúncio focados em
engajamento da marca. Sendo uma multinacional, a empresa tem a possibilidade de ato
investimento em anúncios, possui diversas parcerias estratégicas e possui comprometimento
na construção de resultados a longo prazo.
Sendo assim, de acordo com a árvore de decisão para uma estratégia de negociação
programática do lado da compra a empresa teria duas opções principais: contratar um serviço
programática terceirizando as operações ou realizar a estratégia in-house com equipe própria
com ou sem tecnologia própria desenvolvida.
61
No caso de ter interesse, e recursos financeiros e humanos, para manter uma equipe
dedicada, a empresa poderia contratar uma DSP para se conectar a Ad Networks e Ad
Exchanges para negociar com SSPs de publishers ou diretamente com publishers
(dependendo da estrutura do publisher), ficando o fluxo: Anunciante > DSP > Ad Network ou
Ad Exchange (ou ambas) > SSP (ou não) > Publisher > usuário.
Um exemplo de setup (Figura 20) em que se decide contratar uma DSP para se
conectar a Ad networks e a SSPs:
Figura 20 ― Framework multinacional bebidas gaseificadas - Modelo 1
Fonte: Elaboração própria
Não podendo estruturar a estratégia inteiramente in-house, a empresa multinacional
pode optar por contratar uma agência ou Trading Desk para operar a DSP contratada (ou Ad
Networks diretamente) adicionando esse player no fluxo como no exemplo da figura 21.
Anunciante > Agency Trading Desk > DSP > Ad Network > SSP > Publisher >
Usuário
62
Figura 21 ― Framework exemplo multinacional bebidas gaseificadas - Modelo 2
Fonte: Elaboração própria
Os exemplos mostram que independente do porte, objetivo, experiência como
anunciante, acesso a dados primários ou recursos, a estratégia de Programmatic Advertising e
o framework proposto para tal ecossistema pode ser utilizado a fim de tomar a melhor decisão
para uma estratégia de anúncios online.
63
5 CONCLUSÃO
O presente trabalho foi realizado a partir do mapeamento bibliográfico do tema
Programmatic Advertising objetivando a desenvolvimento de um framework.
A temática, ainda pouco explorada no meio acadêmico, mostrou-se uma ótima
oportunidade de aliar conhecimentos acadêmicos, artigos científicos e literatura cinza
encontrada na Internet a fim de trazer uma visão geral sobre o tema sob diversos pontos de
vista.
A fim de contextualizar o tema, a primeira etapa do projeto visou a conceituação de
importantes temas como Marketing, Marketing Digital e online, e Online Advertising.
Após a etapa de conceituação do contexto dentro do qual Programmatic Advertising
está inserido, abordou-se os princípios nos quais tal tecnologia se desenvolve, seu histórico e
motivação para seu surgimento.
No capítulo seguinte, referente ao ecossistema de Programmatic Advertising,
apresentou-se os diversos players que o compõem e suas funcionalidades através das
representações visuais dadas por diversos autores, tanto de artigos acadêmicos como literatura
cinza, para tal ecossistema.
Observou-se que existem diversas representações utilizadas para o ecossistema e que
todas se complementam trazendo novas informações e opiniões sobre o ecossistema. Sendo
assim, a carência de um framework completo que configurasse todas as possibilidades de
fluxo do ecossistema representou uma oportunidade para o objetivo final do trabalho.
Sendo assim, o capítulo seguinte objetivou apresentar um framework, e um diagrama
de apoio para uso do mesmo, para o ecossistema de Programmatic Advertising. O framework
e o diagrama foram desenvolvidos pelos autores a fim de serem aplicados, aliados a outros
recursos, a quaisquer modelos de negócio (oferta e demanda) para a viabilização de uma
compra e venda programática de inventário de anúncio.
A partir do que foi exposto, nota-se que foram cumpridos os cinco objetivos
específicos enunciados na introdução do trabalho:
Entender o contexto atual do Marketing para a sociedade e organizações tendo
como foco o ambiente digital.
Entender a dinâmica do Programmatic Advertising e sua relevância para o
marketing digital;
Identificar e descrever os componentes do ambiente de Programmatic Advertising;
64
Compreender e apresentar os frameworks de Programmatic Advertising já
existentes na literatura.
Apresentar um framework de elaboração própria visando a aplicabilidade a
diferentes modelos de negócio.
Portanto, o projeto cumpriu o seu objetivo de entregar um framework que sintetize a
dinâmica do programmatic advertising e aponte os fluxos de informação e relações entre os
diversos componentes do ambiente de veiculação de campanhas de marketing no meio digital.
Em futuros projetos pode-se estudar de forma aprofundada a relação entre alguns dos
elementos do ecossistema de programmatic advertising, explorando ou a parte tecnológica de
sua estrutura e funcionamento ou a aplicabilidade a modelos de negócio. O presente trabalho
também pode servir de base para estudos de caso aprofundados. Foram citados exemplos
fictícios de aplicação do framework na parte final do trabalho, entretanto a realização de um
estudo de caso à luz do método apresentado pode trazer importantes contribuições para o
entendimento da sistemática do ambiente de mídia programática.
65
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YUAN, S. et al. Internet Advertising: An Interplay among Advertisers, Online Publishers, Ad
Exchanges and Web Users. ArXiv abs/1206.1754, 2012
68
APÊNDICE A – Tecnologias relacionadas ao marketing digital
Nesta seção serão apresentados conceitos e terminologias relacionadas ao ambiente de
Marketing Digital.
Cookies
Cookie é a informação armazenada por uma página virtual no dispositivo de um
usuário com a finalidade de guardar as suas preferências para futuros acessos (TARGET
INTERNET, 2019). Com esses registros a forma como a página interage com o usuário é
alterada. Eles podem ser utilizados principalmente para as seguintes finalidades:
Ativar anúncios direcionados.
Armazenamento de dados do cliente como itens adicionados ao carrinho de
compras.
Armazenamento de dados de preenchimento de formulários para que sejam
completados de forma automática.
Guardar as preferências do usuário.
Armazenamento de dados de autenticação de identidade do usuário
Registrar a atividade do usuário
O armazenamento dos dados acima citados visa facilitar as interações de marketing
digital. Os cookies são utilizados principalmente para entregar conteúdo promocional
direcionado com base nas informações armazenadas.
As informações coletadas são do tipo não sensíveis, ou seja, são dados que não
revelam a identidade do usuário dentre eles idade, gênero, localização, interesses e,
principalmente, o comportamento dentro da própria página e em terceiras, como mídias
sociais.
API
APIs (Application Programming Interface) ou interface de programação de aplicações
é um conjunto de ferramentas, definições e protocolos para criar e integrar softwares de
aplicações (RED HAT, 2019). Com elas, sistemas pode se comunicar sem precisar de uma
implementação conjunta, atuando como intermediário entre aplicações distintas.
No ambiente do Marketing Digital as APIs são mais utilizadas para análise de dados,
extraindo informações em larga escala de outras páginas. Atualmente são muito utilizadas em
69
mídias sociais para extrair informação relevante de uma grande quantidade de usuários e
interações.
Pixel
ROCK CONTENT (2019) define Pixel de rastreamento como um código de
programação inserido no meio de uma página da web com o objetivo de acompanhar o
comportamento dos usuários na página. É um código que não afeta o funcionamento ou
velocidade de carregamento da página, ele apenas aciona um servidor específico para
monitorar ações dos visitantes.
A maior utilidade do Pixel é fornecer dados para o acompanhamento da taxa de
conversão, como a quantidade de downloads, finalizações de compra de um produto,
preenchimento de formulários, ou seja, são utilizados para medir a efetividade da página em
cumprir o objetivo ao qual se propõe. Outro uso comum do Pixel é no acompanhamento da
taxa de cliques de email marketing. Junto com o email enviado a um usuário está o código de
rastreamento, que informa o servidor quando o usuário interage com a mensagem.
70
APÊNDICE B – Framework
71
APÊNDICE C – Framework sem conexões
72
APÊNDICE D – Diagrama de possíveis fluxos
73
ANEXO A – Árvore de decisão para uma estratégia de negociação programática do lado da compra
74
ANEXO B – Árvore de decisão para uma estratégia de negociação programática do lado da venda
