Les publicitaires aux commandes du Big Data pour l’achat d’espace vidéo chez TubeMogul

TubeMogul est spécialiste de l’achat d’espace publicitaire vidéo sur le web.  Pour être pertinentes, les équipes métiers de TubeMogul interrogent elles-mêmes la plateforme Big Data sous Hadoop.

Les utilisateurs aux commandes du Big Data, c’est ce que réussit TubeMogul, spécialiste de l’achat d’espaces publicitaires vidéo sur le web. TubeMogul est moins connu que Critéo quand il s’agit de retargeting publicitaire mais la société offre des services similaires en les adaptant aux achats d’espaces publicitaire vidéo.

Pour être pertinentes et étudier la valeur produite par les campagnes, les équipes métiers de Tubmogul effectuent directement des requêtes sur Hadoop, la plateforme technique de référence pour le Big Data.

Le Video Advertising en plein essor

TubeMogul s’est spécialisé dans l’achat d’espace publicitaire vidéo, et offre dès à présent une plateforme qui permet de gérer l’achat des campagnes de publicité, à des prix fixes ou via des enchères.

La vidéo publicitaire est diffusée sur les sites Web à l’instar des bannières publicitaires ou des contenus Web dynamiques en ciblant les clients sur Internet. La montée en puissance des télévisions connectées, des services de télévision à la demande ou des chaines Internet, donnent sans cesse de nouvelles idées aux annonceurs.

Des volumes massifs de données

Pour gérer ses campagnes, TubeMogul analyse 15 Téra octets de données par jour ! Et afin de calculer très vite où afficher la vidéo – en moins d’une centaine de millisecondes comme Critéo – TubeMogul utilise le BigData.

Côté solution choisie, l’équipe d’ingénieurs de la société, très orientée Cloud, a décidé d’utiliser le service « Hadoop as a Service » de Qubole, après avoir testé le service d’Amazon Elastic Map Reduce. « Qubole nous a donné la facilité d’utilisation dont nous avons besoin pour analyser nos données Big Data à travers l’ensemble de notre entreprise » déclare Nicolas Brousse, Senior Directeur Production-Ingénierie chez TubeMogul.

Les données sont stockées dans le service de stockage dans le Cloud S3 d’Amazon, et représente à ce jour 1 Exa octet, c’est à dire 1000 Téra Octets. Hadoop est utilisé pour agréger les données par campagne, par site web, etc.

Le métier utilise Hadoop

Afin de délivrer des données fraiches et de qualité au business, et lui permettre de concevoir les campagnes d’achat ou d’enchères, les utilisateurs puisent directement les données dans Hadoop. Les demandes clients étant trop différentes et évoluant trop vite pour qu’il soit possible de faire un outil unique pour tous.

Pour réussir ce challenge, les utilisateurs ont été formés au langage de requête Hive, et peuvent s’ils le désirent s’appuyer sur un ensemble de requêtes prédéfinies, en étant en capacité de les modifier si  nécessaire. Une fois les données extraites, elles sont chargées dans le tableur Excel ou l’outil de Tableau Software en fonction des habitudes et des objectifs.

Etudes cross campagnes

Ces données servent très souvent à valider les hypothèses des campagnes menées, et à en tirer des conclusions pour les futures. Elles servent aussi beaucoup pour des études cross-campagnes, ce qui n’était pas simple auparavant. La gestion des enchères, est quant à elle totalement automatisée, tout en restant configurable par les utilisateurs métiers si nécessaire.

Et ce n’est pas tout, car les clients deviennent eux aussi friands de données et ne se contentent plus uniquement de livrables sous forme de présentations Powerpoint ou de données agrégées dans Excel. La donnée devient le « livrable ».

De nouveaux ratios

Chaque équipe métier de TubeMogul est responsable des coûts d’utilisation de la plateforme et impute son centre de coût des frais d’utilisation. Pour cela, de nouveaux ratios sont utilisés : le coût par « bid » et le coût par campagne.