प्रोग्रामैटिक में AI: बिडस्ट्रीम साफ़ कर ब्रांड कैसे बचाते हैं

प्रोग्रामैटिक विज्ञापन में सबसे बड़ी दिक्कत अक्सर “क्रिएटिव” नहीं होती—दिक्कत होती है सप्लाई चेन। एक ही इम्प्रेशन कई रास्तों से घूमकर आपके DSP तक आता है, और आप अनजाने में खुद के खिलाफ बोली लगा बैठते हैं। नतीजा: CPM ऊपर, व्यूएबिलिटी नीचे, और रिपोर्टिंग में इतना शोर कि असली परफॉर्मेंस दिखना मुश्किल।

इसी शोर को कम करने के लिए Georgia-Pacific (हाँ, वही पैकेजिंग और पल्प वाला ब्रांड) ने 2025 में अपनी प्रोग्रामैटिक रणनीति का फोकस खरीद (DSP) से हटाकर बिक्री पक्ष (SSP) पर कर दिया। उनका संदेश सीधा है: अगर बिडस्ट्रीम गंदा है, तो आप जितना भी ऑप्टिमाइज़ कर लें—पैसा रिसता रहेगा।

यह पोस्ट हमारी “ई-कॉमर्स और रिटेल में AI” सीरीज़ के संदर्भ में एक व्यावहारिक केस स्टडी है: कैसे AI और डेटा एनालिटिक्स का इस्तेमाल करके ब्रांड ट्रांसपेरेंसी, फ्रॉड/वेस्ट कंट्रोल, और सप्लाई-पाथ एफिशिएंसी को बेहतर कर रहे हैं—खासतौर पर sell side पर।

Sell Side अब नया “कंट्रोल रूम” क्यों है?

सीधा जवाब: SSPs बिडस्ट्रीम के स्रोत के सबसे करीब होते हैं, इसलिए वहीं से क्वालिटी और लागत पर वास्तविक नियंत्रण शुरू होता है।

DSP पर कंट्रोल (ब्रांड सेफ्टी, फ्रीक्वेंसी, बिडिंग, ऑडियंस) ज़रूरी है, लेकिन कई बार यह देर से आता है। बिड रिक्वेस्ट आपके पास पहुंचने से पहले ही SSP लेयर में इन्वेंट्री पैक होती है, डेटा लेयर जुड़ती है, फीस स्ट्रक्चर तय होता है, और कई redundant रास्ते बन जाते हैं।

Georgia-Pacific के सीनियर डायरेक्टर (डिजिटल मीडिया) Paras Shah के मुताबिक 2025 में उन्होंने महसूस किया कि उन्होंने उस साल काफी काम DSP साइड कंट्रोल्स पर किया—अब बारी थी SSP साइड को परखने की।

बिडस्ट्रीम “शोर” क्या होता है?

बिडस्ट्रीम वो तेज़ डेटा-फ्लो है जिसमें हर एड इम्प्रेशन के लिए बिड रिक्वेस्ट चलती है—साइट/ऐप, प्लेसमेंट, डिवाइस, जिओ, ऑडियंस सिग्नल्स, फ्लोर प्राइस, आदि।

समस्या तब होती है जब:

• एक ही इम्प्रेशन कई SSP/री-सेलर रास्तों से आता है
• फीस/मार्जिन स्पष्ट नहीं होता
• MFA (made-for-advertising) और लो-क्वालिटी इन्वेंट्री की मिलावट बढ़ती है
• आप एक ही चीज़ पर अलग-अलग रास्तों से बिड करके auction duplication बढ़ाते हैं

यह ठीक वैसा है जैसे ई-कॉमर्स में एक ही SKU कई वेयरहाउस/सेलर-फीड से डुप्लीकेट होकर आए—और आपका सिस्टम बार-बार उसी स्टॉक के लिए “री-ऑर्डर” कर दे।

Georgia-Pacific ने क्या बदला: 70% SSP कटौती का मतलब

सीधा जवाब: उन्होंने redundant paths हटाकर auction duplication घटाया, जिससे CPM नीचे और क्वालिटी ऊपर गई—बिना स्केल खोए।

Georgia-Pacific ने 2025 में supply path optimization अपनाते हुए SSP पार्टनर्स की संख्या लगभग 70% कम की। यह कदम डरावना लगता है क्योंकि आम चिंता रहती है: “इन्वेंट्री कम हो जाएगी, स्केल नहीं मिलेगा, pacing बिगड़ जाएगी।”

उनके अनुभव में ऐसा नहीं हुआ। उल्टा:

• CPM घटे (क्योंकि duplicate auctions कम हुए)
• व्यूएबिलिटी में सुधार और वेस्ट कम हुआ
• बिडस्ट्रीम का शोर कम हुआ और “सिग्नल” साफ़ हुआ—कौन-सा सप्लाई पाथ सच में काम कर रहा है

“SSP साइड पर ऑप्टिमाइज़ेशन और कंट्रोल्स बढ़ाकर हम प्रोग्रामैटिक की effectiveness और efficiency—दोनों बेहतर कर रहे हैं।” — Paras Shah (भावार्थ)

यह ई-कॉमर्स/रिटेल मार्केटर्स के लिए इतना प्रासंगिक क्यों है?

क्योंकि 2025 के अंत में:

• रिटेल मीडिया नेटवर्क्स बढ़ रहे हैं
• CTV/OTT इन्वेंट्री का प्रोग्रामैटिक हिस्सा बढ़ रहा है
• attribution और incrementality की बहस फिर तेज़ है

इन सबमें “कहाँ खर्च हो रहा है” उतना ही जरूरी है जितना “किस पर खर्च हो रहा है।” AI-आधारित सप्लाई क्यूरेशन और बिडस्ट्रीम स्कोरिंग यहाँ एक प्रैक्टिकल हथियार बनती है—खासतौर पर Q4 के बाद आने वाले Q1 प्लानिंग सीज़न (जनवरी) में जब बजट री-एलोकेशन होता है।

AI बिडस्ट्रीम को “स्कोर” करके क्या बदल देता है?

सीधा जवाब: AI बिड रिक्वेस्ट्स को प्रेडिक्टिव परफॉर्मेंस के आधार पर स्कोर/फिल्टर करके खराब और redundant सप्लाई को ऑक्शन से पहले ही काट देता है।

Georgia-Pacific ने sell side मूल्यांकन और क्यूरेशन में SWYM.ai जैसे टूल की मदद ली—जिसका लक्ष्य ऑक्शन से पहले upstream में:

• बिड रिक्वेस्ट की क्वालिटी का मूल्यांकन
• redundant सप्लाई पाथ्स की पहचान
• predictive signals के आधार पर filtering

यह “पोस्ट-रिपोर्टिंग” वाली दुनिया से अलग है। पोस्ट-रिपोर्टिंग में आप महीने के अंत में देखते हैं कि वेस्ट हुआ। AI-आधारित upstream कंट्रोल्स में आप वेस्ट होने ही नहीं देते।

एजेंटिक वर्कफ़्लोज़ का रोल (जहाँ 2026 में तेज़ी आएगी)

एडटेक में agentic workflows का अर्थ है ऐसे AI एजेंट्स जो:

• बिडस्ट्रीम डेटा पढ़ें
• नियम/लक्ष्य समझें (ब्रांड सेफ्टी, CPM कैप, व्यूएबिलिटी, कन्वर्ज़न)
• और ऑटोमेटेड तरीके से ब्लॉक/अलाउ लिस्ट, डील सेलेक्शन, या क्यूरेशन सेट बदलें

मैंने देखा है कि जैसे-जैसे क्रिएटिव जनरेशन सस्ता हुआ है, वैसे-वैसे डिस्ट्रिब्यूशन की गंदगी महंगी पड़ने लगी है। इसलिए AI का “ग्लैमर” जनरेटिव क्रिएटिव से हटकर मॉनिटरिंग + कंट्रोल सिस्टम की तरफ जा रहा है।

SSP चुनने के लिए 10-पॉइंट चेकलिस्ट (ब्रांड/रिटेल के लिए)

सीधा जवाब: SSP चयन अब “किसके पास ज्यादा इन्वेंट्री है” नहीं, बल्कि “किसका रास्ता सबसे साफ़ और मापने योग्य है” बन चुका है।

यहाँ एक व्यावहारिक चेकलिस्ट है जिसे आप RFP या QBR में इस्तेमाल कर सकते हैं:

1. फीस ट्रांसपेरेंसी: टेक-फीस, डेटा-फीस, क्यूरेशन/सेवा शुल्क अलग-अलग स्पष्ट हैं?
2. Directness: कितनी सप्लाई direct publisher paths से आती है बनाम resellers?
3. Ads.txt / sellers.json अनुपालन: enforcement कितना सख्त है?
4. MFA एक्सपोज़र कंट्रोल: MFA डिटेक्शन/ब्लॉकिंग कैसे करते हैं?
5. Auction duplication संकेत: क्या वे duplicate supply paths की रिपोर्ट दे सकते हैं?
6. क्यूरेशन टूलिंग: पैकेजिंग/क्यूरेशन किस लेयर पर होती है, और कंट्रोल किसके पास?
7. डेटा लेयर गवर्नेंस: थर्ड-पार्टी/रिटेल डेटा कैसे जोड़ा जाता है, और consent/प्राइवेसी कैसे संभालते हैं?
8. CTV/OTT ट्रांसपेरेंसी: app-ads.txt, device graphs, SSAI संदर्भ में क्या-what दिखाते हैं?
9. रिपोर्टिंग ग्रैन्युलैरिटी: domain/app, placement, seller, deal-id स्तर तक डेटा?
10. AI-आधारित क्वालिटी स्कोर: क्या उनके पास predictive quality scoring या anomaly detection है?

अगर आपके पास रिटेल/ई-कॉमर्स सेटअप है, तो एक और पॉइंट जोड़ें: प्रोडक्ट कैटेगरी-सेफ्टी। कुछ कैटेगरी (बच्चों के प्रोडक्ट्स, हेल्थ, फाइनेंस) में इन्वेंट्री कॉन्टेक्स्ट पर कड़ा नियंत्रण चाहिए।

“कम प्लेटफॉर्म, ज्यादा नियंत्रण”: DSP भी कमोडिटी बन रहे हैं

सीधा जवाब: DSP का फर्क अब इन्वेंट्री एक्सेस से कम और cost + service + responsiveness से ज्यादा बन रहा है।

Georgia-Pacific ने DSP लेयर को भी स्पष्ट भूमिकाओं में बाँटा है—जैसे Amazon-विशिष्ट, YouTube के लिए अलग, सीमित retail media use cases, और एक primary buying DSP। यह रणनीति बताती है कि बड़े विज्ञापनदाता अब टूल्स की भीड़ नहीं चाहते; उन्हें roles स्पष्ट चाहिए।

ई-कॉमर्स में इसका समकक्ष यह है: हर चैनल के लिए अलग “मार्ट” नहीं—केंद्रीकृत डेटा मॉडल, लेकिन चैनल-विशिष्ट execution।

People Also Ask: टीमों के आम सवाल (और सीधे जवाब)

क्या SSP कम करने से रीच घटेगी?

नहीं, अगर आपने redundant paths हटाए हैं। अक्सर वही इन्वेंट्री कई SSPs में रिपीट होती है। सही pruning से स्केल बना रहता है और duplication घटती है।

AI कहाँ सबसे ज्यादा मदद करता है—फ्रॉड, ट्रांसपेरेंसी या परफॉर्मेंस?

तीनों में, लेकिन शुरुआत ट्रांसपेरेंसी से करें। साफ़ बिडस्ट्रीम के बिना परफॉर्मेंस ऑप्टिमाइज़ेशन “शोर में ट्यूनिंग” बन जाता है।

रिटेल मीडिया के संदर्भ में इसका क्या फायदा?

कम वेस्ट + बेहतर मापन। जब आप supply paths साफ़ रखते हैं, तो incrementality/attribution की बहस में आपका डेटा ज्यादा भरोसेमंद होता है।

आपके लिए 30-दिन का एक्शन प्लान (बिना बड़े री-ऑर्ग के)

सीधा जवाब: बिडस्ट्रीम ऑडिट + SSP स्कोरकार्ड + pilot क्यूरेशन—इन तीन कदमों से शुरुआत करें।

1. सप्ताह 1: पिछले 30 दिनों का सप्लाई-पाथ मैप बनाइए (SSP, reseller, deal types, top domains/apps)
2. सप्ताह 2: ऊपर वाली 10-पॉइंट चेकलिस्ट पर हर SSP को स्कोर दीजिए (1-5)
3. सप्ताह 3: टॉप 20% SSP पर spend केंद्रित करके एक controlled test चलाइए
4. सप्ताह 4: CPM, viewability, invalid traffic, conversion quality और duplication संकेतों की तुलना करके निर्णय लें

अगर आपके पास AI/डेटा टीम है, तो एक अतिरिक्त कदम जोड़ें: anomaly detection (अचानक CTR उछाल, suspicious placements, या deal-level spikes) ताकि वेस्ट जल्दी पकड़ा जाए।

अगला कदम: 2026 में “क्लीन सप्लाई” ही प्रतिस्पर्धा तय करेगी

प्रोग्रामैटिक में बढ़त अब उस ब्रांड को मिलेगी जो सबसे ज़्यादा बजट खर्च करता है—ऐसा नहीं। बढ़त उस ब्रांड को मिलेगी जो सबसे साफ़ रास्ते से खर्च करता है। Georgia-Pacific का केस यही दिखाता है: sell side पर कंट्रोल बढ़ाकर उन्होंने शोर घटाया, duplicate auctions कम किए, और मीडिया डॉलर की “stretch” क्षमता बढ़ाई।

हमारी “ई-कॉमर्स और रिटेल में AI” सीरीज़ में यह सीख सीधे लागू होती है: जैसे demand forecasting में डेटा क्वालिटी सबसे पहले आती है, वैसे ही ad performance में supply डेटा की क्वालिटी सबसे पहले आती है।

अगर आपकी टीम 2026 की मीडिया प्लानिंग में है, तो एक सवाल खुद से पूछिए: क्या आपका बिडस्ट्रीम इतना साफ़ है कि AI सच में आपको फायदा दे सके—या AI उसी गंदगी को बस तेज़ी से स्केल कर देगा?