Goodway Group在将PubMatic交易所的日志级别数据输入其DSP算法后，业绩飙升。

通过连接到供应端平台，该机构的算法可以分析更细粒度的数据，比如客户为什么会输掉广告拍卖，以及中标的价格。当它在拍卖中胜出时，交易所分享了关于第二高竞价的信息。

当Goodway集团与生产重型设备的客户测试改进后的算法时，CPA降低了28%，cpm降低了46%，帮助客户增加了111%的印象。

Goodway集团的战略伙伴关系经理Andrea Kwiatek说:“这个客户在扩大规模和找到自己需要的受众方面遇到了困难。”“这让我们能够获得更多的印象，找到更多的受众，取得更大的成功。”

Kwiatek说，现在Goodway Group的所有客户都在使用改进后的算法购买，并看到了类似的结果。

整合新数据需要大量的跑腿工作，需要一个内部的数据科学团队花几个月的时间分析进行日志级别的数据最终在2020年第三季度使用更好的算法购买。

“我们不想只看数据，”Kwiatek说，该机构希望看到切实的结果，比如项目的更好的投资回报率。

日志级别的数据包含了关于单个报价的数十个细节，因此该机构的数据科学团队专注于真正影响报价的因素，比如清算价格和第二高的报价。将这些数据添加到DSP的算法中(通过API连接到DSP)，可以使其以更低的价格赢得更多竞价。此外，该机构还减少了对DSP基础设施的浪费，因为它对无法赢得的库存进行投标。

而日志级别的数据通常用于审计供应链的透明度将其引入DSP算法，赋予了它新的用途:驱动性能。

PubMatic美洲首席技术官凯尔·多兹曼(Kyle Dozeman)表示:“当买家激活整个供应链时，他们可能最有效。”“ssp带来的数据和见解可以使规划更有效。”

古德威集团利用这些数据来计算出他们在哪些地方出价过低，哪些地方出价过高，或者可以出价更低。多兹曼说，这也确保了他们没有浪费投标。

在通过PubMatic交换实现了这种额外的效率后，Goodway Group希望将这些结果扩展到其他地方。如果更多的交易所以标准化的方式共享日志级别的数据，Goodway Group可以确保更好的客户性能。

Kwiatek说:“我希望看到日志文件继续保持透明度，并实现标准化，这样我们就可以在其他交易所复制这一做法，并在我们的竞标中有一个全面的方法。”特别是当我们进入CTV。