什麼是 Supply Path Optimization?
Supply Path Optimization 最近一兩年來在數位廣告產業引起了很熱門的討論。他代表了廣告供應流程的優化，過多中間商導致流程越複雜，進而讓買賣雙方利潤彼此皆被侵蝕。本篇文章整理了數位廣告程序化購買，如何從階梯式瀑布流的設定，演變到 Header Bidding，再演進到現今的 Supply Path Optimization。
你有沒有想過在一個新聞媒體的網站上，是怎麼出現廣告的？新聞媒體會在網站上規劃呈現廣告的區塊，然後想辦法把這些區塊賣給廣告主。而這些廣告版位，就是他們的庫存。通常是以每千次曝光來做計價。媒體網站會使用所謂的 Ad Server 的工具，來讓他們的廣告可以被像是 NIKE，Ralph Lauren 這樣的廣告主，購買他們的版位，呈現在一般消費者面前。其中，Google Ad Manager 就是一個常見的 Ad Server 工具，讓媒體端可以管理他們的庫存。
不過媒體可能也會有過剩的庫存，如果當消費者造訪網站時，廣告版位中沒有呈現任何的廣告，這就造成庫存的浪費。這時候，所謂的 SSP 和 Ad Exchange 也出現了。SSP 和 Ad Exchange 的目的，是為了幫助媒體把剩餘的庫存也賣出去給廣告主。另外，有些 SSP 也會獨家銷售特定媒體的廣告。
傳統的瀑布流程序化廣告購買
傳統的廣告系統都是透過 Waterfall 的設定，中文翻譯是階梯瀑布式。將流量優先給願意出價最高的 SSP ，假設廣告請求的第一順位是 SSP1，那就會問他是否要出價，如果 SSP1 決定要出價的話，就把廣告內容放進去，曝光給消費者看到。如果 SSP1 不出價的話，就問第二順位的 SSP2，以此類推，這就是為什麼他被稱為階梯瀑布式的原因。
雖然這個設定很直觀，但實際上這個決策的過程是一個複雜且不透明的黑盒子。例如 Google Ad Manager 就推出了優先認購功能，可以跳過原本新聞媒體所設定的順序，讓 Google 可以優先購買流量。
Header bidding 的原理
在 2015 年左右，出現了所謂的 Header Bidding。將原本丟給 Ad Server 處理的廣告請求競價，改為在媒體的網頁上進行初步的廣告請求競價，讓媒體可以掌握實際的廣告競拍過程。在 Header Bidding 的設定下，可以同時在第一順位詢問 5 家買家，甚至是 50 家買家，透過這樣齊頭式廣告請求方式，每一次曝光、每一個受眾從原本單一廣告請求，變成是多家廠商們都有機會可以競標購買、達成交易。這對於新聞媒體這樣的供給端有機會可以最大化每一個可以賣出的版位和曝光。
而這對於下廣告的一方其實也是好事。他們有更多的選擇可以購買每一次曝光的機會。我們可以把 SSP 想像成是通往庫存的管線，對於廣告方來說，即使是同一個媒體和曝光，他現在也有更多的選擇：哪一條管線最有效率，價格最優惠，表現最好，可以帶給我最大的投資報酬率。
Supply Path Optimization 的出現
不過 Header Bidding 也帶來了副作用：對於同一個可能的曝光機會，因爲媒體透過 Header Bidding 同時串接了 5 家 SSP 廠商，而這五間可能背後都會詢問同一個 DSP 買方是否願意出價，DSP 也會因此同時收到好幾倍的廣告曝光請求，但其實都代表同一個曝光機會，就算 DSP 選擇對每個請求都出價、那最終也只能買到一次曝光，但卻已經造成了系統上很大的成本壓力。
而這每一個從廣告主通往媒體的管線中，其實有不少可以好好運用的資料。比如說來自 SSP 的訊號，交易的手續費，以及成效的數據等等。提取其中的數據，做進一步的優化，找到最優化的路徑，就統稱為 Supply Path Optimization，簡稱為 SPO。目前 The Trade Desk 的 OpenPath 就是買方 SPO 的其中一個案例，SSP Magnite 推出的廣告自動購買平台 ClearLine，則是賣方 SPO 的另一個範例，讓他可以繞過 DSP，直接和廣告代理商做生意。
像 SPO 這樣透過各種去中間化的技術和商業談判手段，讓廣告的交易更為透明化，也幫廣告主帶來更好的價格。我們可以看到不論買賣雙方都慢慢的加入，想要分食去廣告平台中間化的這塊大餅。接下來 2024 年的發展也很讓人期待。