प्रोग्रामेटिक पारदर्शिता संकट: AI से लागत साफ़ करें

दिसंबर के आखिर में, बजट क्लोज़ करने की हड़बड़ी होती है—और उसी समय सबसे ज्यादा “कहाँ कितना कट रहा है” वाली बहस भी उठती है। 19/12/2025 को एक बड़ी खबर आई: कई मीडिया बायर्स ने The Trade Desk के OpenPath पर खर्च घटाया या रोक दिया, वजह एक ही—पारदर्शिता। कुछ एजेंसियों को लागत का पूरा हिसाब नहीं दिख रहा, कुछ ने ट्रांजैक्शन्स पर 10–15% प्रीमियम जैसा अनुमान लगाया, और कुछ ने कहा कि समस्या लागत से ज्यादा लागत समझाने की क्षमता की है।

ये कहानी सिर्फ़ ad-tech तक सीमित नहीं है। मैंने देखा है कि यही पैटर्न रियल एस्टेट और प्रॉपटेक में भी बार-बार सामने आता है—चाहे वो लीड-जेन के लिए डिजिटल मीडिया खर्च हो, या प्रॉपर्टी पोर्टल्स/सीआरएम/डेटा-प्रोवाइडर्स की फीस। अगर आप अपने क्लाइंट/मैनेजमेंट को सीधे आंखों में देखकर नहीं बता सकते कि “इस खर्च का हर रुपये का रास्ता क्या था”, तो भरोसा टूटता है—और फिर परफॉर्मेंस भी दबाव में आती है।

इस पोस्ट में मैं OpenPath वाली बहस को एक बड़े फ्रेम में रखूंगा: AI कैसे मीडिया बाइंग की सप्लाई-चेन पारदर्शिता बढ़ा सकता है, और रियल एस्टेट मार्केटिंग/प्रॉपटेक टीम्स इसे अपने रोज़ के काम में कैसे लागू कर सकती हैं—बिना भारी-भरकम टेक प्रोजेक्ट बनाए।

OpenPath विवाद असल में है किस बात का?

सीधा जवाब: मुद्दा “फीस ज़्यादा है” नहीं, मुद्दा “फीस और प्राइसिंग का फुल-स्टैक ब्रेकअप दिखता नहीं” है।

OpenPath को 2022 में एक ज़्यादा डायरेक्ट प्रोग्रामेटिक सप्लाई पाथ की तरह पेश किया गया था—यानी पब्लिशर और एडवर्टाइज़र के बीच कम “हॉप्स”, कम मिडिलमैन। कागज़ पर, एजेंसी/एडवर्टाइज़र से OpenPath के लिए अलग से शुल्क नहीं लिया जाता; पर पब्लिशर्स एक प्रतिशत के रूप में फीस देते हैं (खबरों के मुताबिक अक्सर ~5% के आसपास)।

दिक्कत तब होती है जब:

• एजेंसी को यह स्पष्ट नहीं दिखता कि फ्लोर प्राइस कहाँ सेट हुआ और क्यों बढ़ा
• ट्रांजैक्शन प्राइस में किस हिस्से में किसका टेक रेट शामिल है
• एक जैसी इन्वेंट्री के लिए “डायरेक्ट” रास्ते बनाम OpenPath रास्ते में अंतर कहाँ से आया

कई बायर्स के लिए ये ऑडिटेबिलिटी का मसला है। वे क्लाइंट को यह नहीं कह सकते कि “आपका पैसा ठीक-ठीक कहाँ गया”।

“पारदर्शिता का मतलब सस्ता होना नहीं है—पारदर्शिता का मतलब है कि आप हर लाइन आइटम का कारण बता सकें।”

पारदर्शिता क्यों अचानक इतना बड़ा मुद्दा बन गई?

सीधा जवाब: क्योंकि CTV, रिटेल मीडिया और प्रोग्रामेटिक ऑटोमेशन बढ़ा है, पर गवर्नेंस उतनी तेज़ी से नहीं बढ़ी।

2025 के अंत में तीन चीज़ें एक साथ हुईं:

1. CTV इन्वेंट्री की मांग बढ़ी—और जहां मांग बढ़ती है, वहां प्राइसिंग और फीस की जटिलता भी बढ़ती है।
2. AI-आधारित ऑप्टिमाइजेशन (DSPs, एजेंसी टूल्स, बिडिंग एल्गोरिद्म) ने निर्णयों को तेज़ किया—पर कई जगह “क्यों” का जवाब इंसान तक नहीं पहुंचता।
3. ब्रांड्स/एजेंसियों पर फाइनेंस-ग्रेड जवाबदेही का दबाव बढ़ा—CFO अब “ROAS अच्छा है” से संतुष्ट नहीं, वे “ROAS कैसे बना” पूछते हैं।

रियल एस्टेट में भी यही है। हाउसिंग/कमर्शियल प्रोजेक्ट्स में लीड की लागत, साइट-विज़िट, बुकिंग—सब पर बोर्ड-लेवल सवाल होते हैं। पर अगर मीडिया सप्लाई-चेन ही धुंधली हो, तो attribution और budget allocation दोनों कमजोर पड़ते हैं।

AI पारदर्शिता बढ़ाने में सच में क्या कर सकता है?

सीधा जवाब: AI “सप्लाई-चेन की रसीद” बना सकता है—हर इम्प्रेशन के लिए लागत, फीस, और क्वालिटी सिग्नल्स को एक ही जगह जोड़कर।

यहाँ AI के 4 प्रैक्टिकल उपयोग हैं, जो मीडिया/मनोरंजन के साथ-साथ प्रॉपटेक मार्केटिंग पर भी लागू होते हैं:

1) “कॉस्ट एक्सप्लेनर” मॉडल: हर रुपये का कारण बताइए

AI को आपकी लॉग फाइल्स (DSP रिपोर्ट, SSP/पब्लिशर इनवॉइस, एड-सर्वर, डेटा फीस) पर ट्रेन/कन्फ़िगर करके आप एक ऐसा लेयर बना सकते हैं जो हर लाइन के लिए बताए:

• यह लागत किस लेवल पर लगी (मीडिया, टेक, डेटा, वेरिफिकेशन)
• क्या यह लागत वैरिएबल है या फिक्स्ड
• इसका संबंध किस KPI से है (CPM, CPC, CPL, CPA, ROAS)

रियल एस्टेट उदाहरण: अगर “प्रीमियम प्लेसमेंट” से CPL घटा, AI दिखा सकता है कि यह घटाव क्रिएटिव, ऑडियंस या सप्लाई-पाथ बदलाव से आया—या केवल प्राइसिंग शिफ्ट से।

2) सप्लाई-पाथ “अनॉमली डिटेक्शन”: 10–15% प्रीमियम है तो कहाँ?

खबर में एक एजेंसी एग्ज़ेक ने OpenPath ट्रांजैक्शन्स पर 10–15% प्रीमियम का अनुमान लगाया। AI की मदद से आप ऐसे पैटर्न जल्दी पकड़ सकते हैं:

• एक ही डोमेन/ऐप पर समान ऑडियंस के लिए CPM अचानक क्यों बढ़ा?
• किस दिन/घंटे प्रीमियम अधिक दिखा?
• कौन सा डील-टाइप या इन्वेंट्री क्लास (CTV/डिस्प्ले) में विचलन ज़्यादा है?

यहाँ “AI” का असल फायदा स्पीड है—इंसान 200 कॉलम वाली रिपोर्ट देखकर ये नहीं पकड़ पाता, मॉडल पकड़ लेता है।

3) “प्रूफ ऑफ डिलीवरी” और कंटेंट-लेवल ऑडिट

पारदर्शिता केवल कीमत नहीं है—यह कहाँ और किस संदर्भ में ऐड दिखा, यह भी है। AI:

• पेज/वीडियो कंटेंट का वर्गीकरण कर सकता है (ब्रांड सेफ्टी/सूटेबिलिटी)
• रिपीटेड/लो-क्वालिटी प्लेसमेंट को फ्लैग कर सकता है
• फर्जी/कम-इन्टेंट ट्रैफ़िक पैटर्न पहचान सकता है

प्रॉपटेक कनेक्शन: नई लॉन्च स्कीम्स में गलत कंटेंट कॉन्टेक्स्ट (जैसे भ्रामक न्यूज़/क्लिकबेट) पर ऐड दिखना ब्रांड ट्रस्ट को नुकसान करता है। AI-सूटेबिलिटी ऑडिट यहाँ सीधे काम आता है।

4) “एजेंसी-रेडी” रिपोर्टिंग: क्लाइंट के लिए साफ भाषा

सबसे बड़ा गैप अक्सर यह होता है कि टेक रिपोर्ट्स क्लाइंट की भाषा में नहीं होतीं। AI-जनरेटेड क्लाइंट समरी बनाइए:

• क्या बदला (सप्लाई-पाथ/फ्लोर/डील)
• क्यों बदला (सीख/इनसाइट)
• प्रभाव क्या हुआ (कुल लागत, CPM, CPL, कन्वर्ज़न)
• अगला कदम (टेस्ट प्लान)

यह पारदर्शिता का “अपस्ट्रीम” हिस्सा है—जहाँ खबर में एजेंसियाँ कह रही थीं कि हमें क्लाइंट को भरोसे से समझाना है।

अगर आप मीडिया बायर/ब्रांड हैं, तो 30 दिनों में क्या करें?

सीधा जवाब: एक मिनी “ट्रांसपेरेंसी स्प्रिंट” चलाइए—तीन टेस्ट, एक डैशबोर्ड, और एक गवर्नेंस रूलबुक।

नीचे एक व्यावहारिक प्लान है (खासकर रियल एस्टेट मार्केटिंग टीम्स के लिए उपयोगी):

1) तीन-तरफा प्राइस तुलना (A/B/C टेस्ट)

एक ही ऑडियंस/जियो/क्रिएटिव के साथ 2–3 सप्लाई पाथ्स की तुलना करें:

• Path A: Open web/standard
• Path B: डायरेक्ट-टू-पब्लिशर (जहाँ संभव)
• Path C: कोई “क्लीन सप्लाई” विकल्प

मेट्रिक्स: CPM, viewability, fraud rate, CPL/CPA, और effective take rate (जहाँ निकाला जा सके)।

2) “फीस मैप” बनाइए (1 पेज)

हर वेंडर/प्लेटफॉर्म की फीस को चार बकेट में रखें:

• मीडिया लागत
• प्लेटफ़ॉर्म/टेक फीस
• डेटा/ऑडियंस फीस
• मेज़रमेंट/वेरिफिकेशन

यह डॉक्यूमेंट साधारण लगता है, पर यही CFO/क्लाइंट मीटिंग में आपका कवच बनता है।

3) AI अलर्ट्स: 5 नियम जो तुरंत मूल्य देते हैं

• CPM में 7 दिनों में >12% उछाल
• एक ही पब्लिशर/ऐप पर win rate असामान्य बढ़ना/घटना
• रात 12–6 बजे के स्लॉट में conversion quality गिरना
• एक डील-ID से असामान्य spend concentration
• viewability ठीक पर post-click engagement गिरना

ये नियम आपको “जटिलता” से नहीं, “कंट्रोल” से जोड़ते हैं।

पारदर्शिता बनाम परफॉर्मेंस: क्या सच में ट्रेड-ऑफ है?

सीधा जवाब: टिकाऊ परफॉर्मेंस बिना पारदर्शिता के नहीं टिकता—बस कुछ समय तक अच्छा दिख सकता है।

कुछ एजेंसियाँ OpenPath से खुश भी हैं—उनका फोकस कम हॉप्स, बेहतर इन्वेंट्री, और तेज़ execution पर है। यह भी सही है कि हर जगह समस्या नहीं होगी। पर जिन टीम्स का बिज़नेस ट्रस्ट पर चलता है (रियल एस्टेट ब्रांड्स, फाइनेंस, हेल्थ), वहाँ “ब्लैक बॉक्स ROAS” लंबी रेस का घोड़ा नहीं है।

मैं एक स्टैंड लेता हूँ: यदि आप कीमत समझा नहीं सकते, तो आप कीमत नियंत्रित भी नहीं कर रहे।

यह ट्रेंड 2026 में कहाँ जा रहा है—और प्रॉपटेक को क्या सीखना चाहिए?

सीधा जवाब: 2026 में जीत उन्हीं की होगी जिनके पास “AI + ऑडिट” साथ-साथ होगा—सिर्फ़ AI ऑप्टिमाइजेशन नहीं।

The Trade Desk ने संकेत दिए हैं कि वह OpenPath को 2026 में भी आगे बढ़ाएगा। इसका मतलब है कि “क्लीन सप्लाई” बनाम “मार्जिन/मध्यस्थ” वाली बहस और तेज़ होगी। साथ में, AI एजेंट्स (planning और buying) बढ़ेंगे—और फिर पारदर्शिता की मांग भी बढ़ेगी, क्योंकि निर्णय और तेजी से ऑटोमेट होंगे।

प्रॉपटेक टीम्स के लिए सीख:

• अपनी मार्केटिंग को “लीड इंजन” मानिए, पर उसका अकाउंटिंग “ऑडिट-रेडी” रखिए।
• AI का उपयोग केवल क्रिएटिव/बिडिंग में नहीं—कॉस्ट और डिलीवरी की व्याख्या में भी कीजिए।
• अपने वेंडर कॉन्ट्रैक्ट्स में डेटा एक्सेस, लॉग-लेवल रिपोर्टिंग, और फीस डिस्क्लोज़र को स्टैंडर्ड बनाइए।

अगला सवाल आपके लिए: जब अगली बार बजट रिव्यू होगा, क्या आपकी टीम हर बड़े खर्च के लिए “यहाँ पैसा क्यों गया” का जवाब 2 मिनट में दे पाएगी—या फिर रिपोर्ट्स के जंगल में खो जाएगी?

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अगर आप अपनी रियल एस्टेट/प्रॉपटेक मीडिया बाइंग में AI-आधारित ट्रांसपेरेंसी सेटअप करना चाहते हैं, तो एक छोटा पायलट सबसे सही शुरुआत है: 30 दिनों में 2 कैंपेन, 1 डैशबोर्ड, 5 अलर्ट्स। वहीं से भरोसा भी बनेगा और परफॉर्मेंस भी।