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我们都遇到过这样的问题:承诺的不一定是兑现的。

在过去的十年中，广告商已经看到消费者如何接受媒体的地震转变。每年增加更多的按需服务，娱乐的未来变得明显。这种变化具有许多挑战，但它也激发了创新。

创意解决方案的一个区域成熟是如何购买CV（CTV）广告，具体而言，CTV预算如何定位。传统预算起搏系统采取买方的预算，并在全天内均匀地分发，以便持续的消费者流暴露于品牌的消息传递。然而，通过CTV预算，由于CTV印象为需求侧平台（DSP）的独特挑战，可以在一天内支出可以发抖。一些挑战镜像在建造购买显示的能力等时遇到的挑战是完全新的，代表完整的范式转变。

• 首先，CTV广告投放的时间会有所不同。对于CTV系列道具，一个印象可能是在节目开始时赢得的，几乎在拍卖发生后立即播放，而对于其他拍卖，广告可能会在很晚的时候出现在广告pod中。想象一下，在Hulu上播放的一集45分钟的电视节目开始时进行的一场拍卖。广告可以在剧集播出前的广告时段立即播出，也可以在剧集播放到一半时的广告时段播出。拍卖和服务印象之间的较长时间以及不一致性要求预算节奏系统能够适应这种未知且不稳定的延迟。
• 其次，CTV买家仍然希望看到dsp算法为他们找到成本节约。买家希望通过其DSP提供的竞价阴影来节省媒体成本。购买者已经习惯了这种消费行为，因为这种功能早就可以用于更传统的格式，比如显示。因此，买家也希望这种节省成本的机制，新的和新兴的格式，如CTV。
• 第三，CTV主要是通过交易收购的。这是大多数新兴格式的典型购买行为。因此，该系统需要以一种方式来构建，以控制在线项目出价达到或高于设定交易下限时可获得的印象的快速涌入。如果没有这种控制，玩家可能会在不经意间迅速购买大量印象，从而导致超支。

考虑到这些挑战的复杂性，技术平台必须建立一个系统，不仅要单独解决每个障碍，而且要提供一个整体的、可互操作的解决方案来控制预算支出。为了克服代表经典优化问题的约束，需要基于数据科学的解决方案。

Xandr认识到买家面临的潜在风险，从CTV的预算节奏，并致力于建立一个全面的解决方案。作为第一步，团队修改了负责分配广告支出的功能。意识到需要一个更先进的解决方案，由工程师、数据科学家和产品专家组成的团队重新开始，采用了一种开箱即用的方法。基于科学和实验，Xandr开发了假设、模拟模型、在真实环境中测试，并最终在现有的阴影算法之外设计了第二层控制。这一层根据预测超支的信号调整投标价格，自实施以来已经证明可将CTV超支减少70%。

在这一新的数字视频驱动的媒体景观中，买家应该确信他们的CTV预算适当地分配。确保向Xandr的团队提供授予承诺的媒体花费至关重要，应该是所有技术平台。重点关注创新为今天的挑战解决的努力显然很重要，但建立灵活的解决方案，可以轻松预测，满足客户需求的需求将在快速移动和动态行业中对买家产生所有差异。