Chương 1 sẽ là chương giới thiệu tổng quan cho toàn khóa luận, trình bài về tiềm năng Progammatic Advertising từ đó nêu ra mục tiêu, nội dung tìm hiểu của đề tài và các đóng góp trong luận văn. Phần cuối chương sẽ giới thiệu tổng quan về bố cục của luận văn - Chương 2: Lý Thuyết Programmatic advertising trong di động Chương 2 trình bài về khái niệm Programmatic advertising trong di động và thị trường của nó. Chương này còn trình bài về kiến trúc tổng quát của một hệ thống Programmatic Advertising, các loại dữ liệu, tiền tệ, hình thức quảng cáo có trên thị trường hiện nay 3 - Chương 3: Tìm hiểu Google AdMob. Chương 3 trình bài sơ lược nền tảng Google AdMob, các dịch vụ mà AdMob hỗ trợ để chúng ta có thể kiếm tiền từ nó, cách thức cái đặt.
Từ đó rút ra những lời khuyên để chọn hình thức quảng cáo và rút ra kết luận chung. - Chương 4: Ứng dụng My Chords Trong chương 4 sẽ giới thiệu về ứng dụng My Chords, khảo sát và so sánh với các sản phẩm trên thị trường. Cùng với đó chương 4 còn nêu về cách thiết kế, use- case, yêu cầu của ứng dụng. Và cuối cùng là giao diện các chức năng hoàn chỉnh của ứng dụng cùng với việc bố trí của quảng cáo Google AdMob trong ứng dụng - Chương 5: Kết luận và Hướng phát triển.
Trong chương 5, tôi sẽ trình bài về kết quả đạt được của khóa luận và hướng phát triển trong tương lai của ứng dụng cũng như việc tích hợp thuật toán vào ứng dụng. Chương này còn chỉ ra một số hạn chế của hệ thống và thuật toán tích hợp 4 Hình 1-2 Sơ đồ kiến trúc chương khóa luận Khóa luận có thể được tiếp cận theo 2 hướng khác nhau. Nếu người đọc muốn tìm hiểu về hệ thống Programmatic Advertising cho di động thì nên theo nhánh (1). Một hướng tiếp cận khác là tìm hiểu về cách ông lớn Google đã áp dụng những gì thông qua nền tảng Google Admob để người dùng có thể triển khai một ứng dụng có áp dụng quảng cáo một cách dễ dàng, người đọc có thể theo nhánh (2) 5 Chương 2 Lý Thuyết Programmatic advertising cho di động Chương 2 trình bài về khái niệm Programmatic advertising trong di động và thị trường của nó.
Chương này còn trình bài về kiến trúc tổng quát của một hệ thống Programmatic Advertising, các loại dữ liệu, tiền tệ, hình thức quảng cáo có trên thị trường hiện nay. Programmatic advertising là gì? Hình 2-3 Mô hình Display Advertising Direct buying: đây là dạng thức mua bán quảng cáo thông thường khi bạn liên hệ với bên publishers để đặt banner quảng cáo tại một vị trí nào đó. Tóm lại là mua trực tiếp, một cách thủ công. Tuy nhiên với dạng thức này thì bạn có thể đảm bảo được vị trí mình mua sẽ được đảm bảo.
Ví dụ đặt banner trang chủ của website A trong 1 tuần và trả tiền thì chắc chắn là vị trí đó trong tuần tới sẽ hiển thị banner của bạn. Programmatic buying: đây là phương thức mua quảng cáo hoàn toàn tự động sử dụng hệ thống và hoàn toàn loại bỏ được sự can thiệp của con người trong việc 6 mua bán quảng cáo giữa các bên. Các Ad Network, Ad Exchange, SSP, DSP chính là các hệ thống làm việc này. Lúc này nếu có mua quảng cáo, bạn không cần phải liên hệ với các bên mà chỉ cần đăng nhập vào hệ thống và thiết lập lệnh mua quảng cáo.
Bên trong programmatic buying cũng có 2 phương thức mua hàng khác nhau: - Direct programmatic: mua quảng cáo trực tiếp thông qua hệ thống tự động với inventory được đảm bảo với mức giá được định sẵn. Nó tương tự như direct buying nhưng lúc này mọi thứ tự động hóa và không có sự tham gia của con người nữa. - Real time bidding (RTB): mua quảng cáo theo phương thức đấu giá với mức giá không cố định và inventory không được đảm bảo. Toàn bộ phần programmatic buying cũng như các phương thức mua bán của nó chính là programmatic advertising và nó là một phần của display advertising.
Lịch sử hình thành Programmatic advertising cho di động Như tìm hiểu về Programmatic Advertising phía trên thì ta có thể thấy hình thức tự động trong việc quảng cáo chỉ mới xuất hiện và phát triên trong những năm gần đây. Ban đầu các quảng cáo chỉ đơn giản là việc in ấn, phát thanh, truyền hình,. Nhưng thời đại công nghệ càng ngày càng phát triển và tăng trưởng một cách đột biến nên dẫn theo đó việc quảng cáo trên các thiết bị số cũng dần được áp dụng vào nhưng chỉ dửng lại ở việc mua bán một cách thủ công trong việc đàm phán bán và đặt quảng cáo tuy nhiên điểm hạn chế của nó là tốn khá nhiều thời gian trong khi nhu cầu của đại đa số là muốn việc tiếp cận quảng cáo là nhanh nhất, rộng nhất và tốn ít thời gian nhất nhưng Direct Buying thì chưa mang lại điều đó. Nhận thấy được mặt hạn chế đó Programatic Advertising được ra đời với mục tiêu tất cả hệ thống đều được tự động và hạn chế được sự can thiệp của con người trong việc mua bán quảng cáo.
Đây là một sự tiến triển đáng kể từ quảng cáo biểu 7 ngữ đầu tiên trên điện thoại di động và từ các phương tiện quảng cáo truyền thống. Tốc độ mà quảng cáo kỹ thuật số đã phát triển thật đáng kinh ngạc. Theo dự đoán thì gần 80% người sử dụng internet truy cập bằng thiết bị di động vào năm 2018. Và lượng truy cập internet trên thiết bị di động lần đầu tiên vượt qua máy tính vào tháng 10 năm 2016 và chiếm 51.7% lượng truy cập trên máy tính.
Nhắm được sự bùng nổ của các thiết bị di động ngày càng lớn thì việc thực thi quảng cáo trên các thiết bị này cũng được áp dụng một cách tối đa. Programmatic advertising cho điện thoại di động đã được ra đời và là một chủ đề thường xuyên trong các tạp chí thương mại quảng cáo và trên phương tiện truyền thông xã hội. Theo một nghiên cứu của eMarketer, chi phí Programmatic Advertising sẽ đạt 25,23 tỷ đô la trong năm 2016 và chiếm 73% tổng chi tiêu Display Advertising. Programmatic Advertising hứa hẹn tối đa hóa giá trị bằng cách sử dụng khoa học dữ liệu để đưa ra các quyết định mua sắm thông minh trong các mili giây.
Hình 2-4 Lợi nhuận dự báo của quảng cáo số 2013 - 2019 8 2. Dữ liệu – nền tảng của Programmatic advertising Hoạt động quảng cáo trực tuyến hiện nay đều xoay quanh dữ liệu. Trong thế giới Programmatic advertising, dữ liệu đặc biệt đóng vai trò cơ sở thúc đẩy các thành quả tiếp thị. Càng thu thập và sử dụng nhiều dữ liệu chất lượng cao, thương hiệu càng có cơ hội tìm ra và nhắm mục tiêu quảng cáo đến đúng những khách hàng tiềm năng một cách hiệu quả.
Một cách tổng quát, dữ liệu có thể được chia làm ba nguồn cơ bản: 2. First-Party Data First-party data (Dữ liệu chính chủ) gồm các dữ liệu ẩn danh được thu thập từ hành vi lướt Web, truy vấn tìm kiếm và các hoạt động giao dịch mua sắm trực tuyến của người dùng. Nó cũng có thể là những dữ liệu lộ rõ danh tính khi người dùng cung cấp tên, địa chỉ, thông tin nhân khẩu học hay bất cứ thông tin nhận dạng cá nhân nào khác. Trong thời đại dữ liệu tràn lan hiện nay, dữ liệu chính chủ ngày càng đóng vai trò trọng yếu.
Các doanh nghiệp ngày càng tập trung bảo hộ và phát triển nguồn dữ liệu chính chủ của riêng mình. Điều này không khó hiểu bởi những chiến lược và các mô hình nhắm mục tiêu quảng cáo chỉ thành công khi dựa trên dữ liệu có chất lượng, mà dữ liệu chính chủ đại diện cho nguồn dữ liệu giá trị nhất. Nó độc nhất, phù hợp và chính xác nhất với tình hình hoạt động của doanh nghiệp. Bất cứ nỗ lực tiếp thị thành công nào cũng nên bắt đầu bằng việc tận dụng và tối đa hóa nguồn dữ liệu chính chủ này.
Nhắc đến dữ liệu chính chủ, chúng ta thường nghĩ ngay đến các dữ liệu do chính thương hiệu (Advertiser) thu thập. Nó có thể là địa chỉ mail, lịch sử mua hàng và hành vi người dùng được thể hiện trên trang web của thương hiệu; hoặc thông tin mua sắm tại cửa hàng thực được lưu trữ trong hệ thống CRM. Amazon chính là ví dụ của việc sử dụng dữ liệu chính chủ để trưng bày các sản phẩm mà họ tin rằng người dùng muốn mua trên trang chủ của mình. Thông tin đó cũng có thể được 9 dùng để nhắm mục tiêu, “may đo” và điều chỉnh phù hợp các quảng cáo khác xuyên suốt mạng lưới Internet.
Tuy nhiên, phía nhà xuất bản nội dung (Publisher) cũng sở hữu nguồn dữ liệu chính chủ không kém phần giá trị. Nguồn dữ liệu này gồm các thông tin hành vi được tập hợp từ các tài sản số của Publisher (website, ứng dụng), sau đó có thể được sử dụng để nhắm mục tiêu quảng cáo thay cho Advertiser. Ví dụ độc giả thường xuyên của mục công nghệ trên một trang web thường có mức độ tiếp nhận các quảng cáo sản phẩm điện tử tốt hơn những người dùng khác. Third-Party Data Third-party data (Dữ liệu độc lập) là các dữ liệu ẩn danh được tập hợp bởi một chủ thể không có mối quan hệ trực tiếp với khách hàng (người dùng).
Về cơ bản thì nó bao gồm bất cứ dữ liệu nào không thuộc First-party data. Ví dụ, một nhà cung cấp dữ liệu độc lập có thể trả tiền cho Publisher để tiếp cận và thu thập thông tin về độc giả của Publisher này. Qua đó sử dụng chúng để bổ sung vào hồ sơ chi tiết của người dùng các thông tin như thị hiếu hay hành vi khi người dùng này trải nghiệm trên trang của Publisher. Tập hồ sơ này sau đó có thể được bán cho Advertiser để giúp họ nhắm mục tiêu quảng cáo.
Hiện trên thị trường có rất nhiều nhà cung cấp dữ liệu độc lập. Có thể kể đến một vài cái tên nổi bật như Acxiom, Bluekai, Lotame, Datalogix, Experian, TruSignal, Alliant, IXI và comScore. Ưu điểm nổi bật của dữ liệu độc lập là nguồn cung dữ liệu khổng lồ và đa dạng thông qua các nhà môi giới dữ liệu. Trong số này, thông tin nhân khẩu học được sử dụng phổ biến nhất.
Nhưng một số dạng dữ liệu độc lập khác – như thông tin mối quan tâm, sở thích, nhu cầu sẵn có về sản phẩm dịch vụ (in-market data) – cũng ngày càng xuất hiện nhiều hơn.