Qu’est-ce que le log-level data?

Par Vishank Goel
Jeudi le 20 août 2020

Alors, comment ça marche?

Il est facile de demander pour le log—ou même le event-level data, que ce soit pour contrôler les frais et conversions, pour éclaircir les enchères dynamiques, ou pour alimenter les forts algorithmes et bidding optimizations, mais il n’est pas si facile à utiliser efficacement.

Par chance, c’est une technologie adtech, ou les calculs et les téraoctets de données font parties de l’ensemble et où les compagnies vont habituellement investir dans leurs propres équipes de veille économique.

Déterminés à prendre conscience des bienfaits des supply path optimizations (SPO) et à atteindre une plus grande transparence pour ce qui est des «taxes» et frais associés à la supply chain, les marques et entreprises avides ont commencé à demander des auction-level data qui peuvent être attribués à une seule impression.

Comment ça fonctionne?

Une suite de log pour chaque log ou event est bénéfique pour le machine learning, ce qui nécessite de 1000 à 1000 000 données pour apprendre, ainsi que pour des fins de vérifications, etc. Un event pourrait être une demande de bid, une réponse, une enchère, une impression ou une conversion et pourrait contenir un ID commun pour relié une demande à une impression ou à une enchère. Cela diffère des modes de rapports traditionnels parce que toutes les demandes avec des dimensions communes seraient groupées ou cumulées. Même un rapport très pointu ne serait toujours pas considéré log-level.

Cependant, une donnée log-level n’est pas une donnée brute – elle reste livrée comme étant un csv ou tout autre type de fichier et n’est pas un fichier json pur. Une donnée brute envoyée à un acheteur ou un vendeur ne sert vraiment qu’à dépanner plutôt qu’à du machine learning.

Comment ces données sont-elles partagées?

Les données ne sont pas envoyées sous forme de rapport standard. Elles sont plutôt partagées sous forme de buckets, comme Amazon S3 qui appartient au consommateur. Amazon Simple Storage Service (S3) est un service de stockage de données qui classe des objets constitués de données et de leurs metadata descriptifs. Il est relativement abordable, facile à utiliser et à adapter.

Les données sont soit groupées ou potentiellement cumulées au minimum ou partagées en temps réel. Certain exchanges vont grouper les données à l’heure, ou bien les cumuler de façon quotidienne, alors que d’autres vont les partager en temps réel sans délais. Cela va dépendre de l’exchange, de leur infrastructure et de l’accord typique entre cet exchange et son client. Ensuite, au moment du processus, le système décide s’il faut agréger ou non. Le traitement par lots et l’agrégation sont deux étapes différentes du traitement des données.

Certains exchanges regroupent les données toutes les heures ou tous les jours, tandis que d’autres les partagent en temps réel sans délai. Cela dépend de l’exchange, de leur infrastructure et de l’accord typique entre celui-ci et le client.

Qu’est-ce que l’interopérabilité de donnée?

La provenance des logs peut avoir une incidence sur leur efficacité. Puisque cela n’e fait pas partie des standards de l’industrie, different exchanges et DSPs vont souvent posséder divers dictionnaires de données, ou manière de différencier les statuts log-level et aggrégé, et bien entendu, ils vont instaurer de différentes manières leurs résultats tels que les bidding algorithms améliorés.

Les annonceurs et agences ont traditionnellement maximisé les logs et rapports DSP. Alors qu’il est facile d’utiliser un DSP pour optimiser, l’acheteur se retrouve enchaîner à cette technologie et il est donc difficile de s’en détacher. L’une des solutions est d’obtenir les données d’une autre source comme un SSP, ce qui permettrait de mieux voir l’ensemble des réussites et des bid perdus. Une autre solution serait de développer votre propre définitions de données et d’aligner avec elle de façon préventive les données et commandes offertes par toutes plateforme d’achat que vous pourriez avoir à utiliser. Il est important ici de souligner la fréquence à laquelle les données disponibles peuvent changer—y-a-t’il 20 notes de mise à jour par année qui modifient les attribus inclus? Ou pouvez-vous atteindre une stabilité après une durée de 3 ans? Est-ce que les bid optimization controls s’alignent avec les dimensions que vous avez ajoutées à votre machine? Ces derniers sont-ils susceptibles de changer?

Tout ceci peut être atténué en utilisant le même ensemble d’attributs et de calculs, et en augmentant l’interopérabilité des données. Pour être interopérable, un produit—les données dans ce cas-ci—doivent posséder des interfaces claires et être capable de travailler de pair avec d’autres systèmes, et ce sans restriction. Plus précisément, un acheteur devrait pouvoir de demander que ces données soient mobiles, que les dimensions ne soient pas spécifiques au système par lequel les données lui sont envoyées, et qu’en générale elles soient faciles à utiliser un peu partout.

Avec la disponibilité grandissante des log-level data, une meilleur compréhension des dimensions bidstream, et une approche nouvelle à l’adressibilité rompue et aux attributions des procédures, nous prévoyons voir plus de cas d’emploi innovant du log-level data.

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