本刊之前曾報導過，美國數位廣告已連續兩年成長趨緩，但 2023 年零售媒體廣告仍是爆炸般成長了 16.3%，根據 Advertiser Perceptions 預測，2024年 RMN2.0 off-site 程序化零售媒體廣告預算將超過 200 億美元，較 2023 年增加 75 億美元。整體零售媒體廣告預算將在 2025 年超過 816 億美元，占美國所有數位廣告的 23.5%。

RMN 2.0 領頭羊仍是 Amazon Ads，畢竟 Amazon 本身除了零售之外，在媒體平台、DSP 以及 SSP 皆有完整的廣告數據生態圈。近期，Amazon Ads 公布了一系列針對 Prime Video 的全新互動式及購物影音廣告形式。

這些創新的廣告方式，讓觀眾能在觀看節目和電影的廣告破口中直接購買產品。新的影音廣告格式包括，購物的輪播廣告、互動暫停廣告和品牌知識問答廣告，客戶可以使用「遙控器」直接在 Amazon 上瀏覽和購物，大幅提升了互動性和購物便利性。可想而知，隨著 Prime Video 全面加入影音 AVOD及 RMN2.0 的戰局，將持續挹注整體數位廣告發展，讓 CTV 及 RMN 成為數位廣告產業成長火車頭。

來源：IAB Retail Media Buyer's Guide p.12

什麼是 RMN2.0? 不是原本做再行銷廣告聯播網就對了

台灣數位廣告市場，對於 RMN 廣告可能既熟悉又陌生，RMN 零售媒體可分成

• RMN 1.0 （onsite）：電商站內廣告流量
• RMN 2.0（offsite）：運用電商第一方數據的，電商站外廣告流量

相對來說，RMN1.0 電商站內廣告流量定義明確，因為廣告版位及流量皆在電商網站上，並且可以直接運用電商的第一方數據及廣告歸因，主要成效及轉換通常來自於，電商站上搜尋結果推薦廣告（操作與關鍵字廣告雷同）。

至於 RMN2.0 則是運用電商第一方數據的，電商站外廣告流量。因此，市場並不會將原本運用「第三方數據」的再行銷聯播網，歸類為 RMN 零售媒體。

所謂的第三方數據，是泛指運用 pixel、內文比對、網頁或 APP 事件追蹤相關技術來收集電商數據。這樣的數據與「原汁的電商第一方數據」最大差異在於第三方追蹤除了會被阻擋之外，數據本身不離事件追蹤層級（被阻擋或掉損），如瀏覽、加入購物車、完成結帳等。

然而，第一方數據更是包含加密後的使用者 UID，或是 CRM 相關數據如會員等級、購物頻次、購物類別、購物意圖等數據，合作過程可採取 Server 數據傳送，以��保資料不被阻擋及掉損。

根據 IAB Retail Media Buyer's Guide 定義，RMN 2.0 offsite 零售媒體除了第一方數據之外，並且成效要可以以全通路閉環測量，換言之廣告歸因可結合零售數據的供應商，達成進一步的廣告轉換測量，甚至透過 Data Clean Room 來交集客戶數據、媒體數據以及零售數據。

零售數據成為串流廣告大戰必備武器

NBCUniversal（NBC 環球） 是美國最老牌的商業廣播電視網之一，旗下 OTT 平台 Peacock 提供了免費 AVOD 和付費訂閱的 SVOD 模式。近期，NBCUniversal 宣布，與美國線上雜貨配送平台 Instacart 合作，Peacock 也成為 Instacart 零售數據第一家合作的串流影音平台。當然，對 Instacart 來說，RMN（1.0） 零售媒體 早已是該公司主要的營收來源，除了將零售媒體直接販售給廣告主（品牌供應商），也同時與 TTD 合作零售媒體流量變現，讓 TTD 平台廣告主透過程序化購買 Instacart 廣告。

資料來源：Peacock

Instacart 與 NBCUniversal 的合作，讓 NBCUniversal 旗下 Peacock 升級成 RNN零售媒體（offsite，RMN2.0），Instacart 第一方數據可運於投放至串流影音廣告之中，這對 CPG（Consumer Packaged Goods）廣告主絕對是一大利多，畢竟 CPG 影音廣告觸及對象不僅是針對個人，更是鎖定家戶來溝通品牌故事與個性。因此，連網電視 CTV 正式作為家戶溝通重要的渠道，無論是針對線上或是線下的購買，CTV影音廣告都可以讓消費者產生注意及記憶。

Instacart 全球廣告銷售副總裁 Tim Castelli 表示，不久的將來，NBCUniversal 的廣告主，將能夠利用 Instacart 的第一方受眾數據，提升串流影音廣告成效，並通過 Instacart 的閉環測量證明其廣告成效。

毫無疑問，第一方零售數據成為串流影音廣告殺手級應用。如同本期新聞短評報導，Disney 與 Walmart Connect 合作，讓 Walmart RMN 的廣告主，可以使用 Walmart 的消費者購物數據跟 Disney 媒體受眾進行比對。Amazon Ads 也深度整合自家零售數據及 Prime Video 流量及數據，甚至連遙控器都成為最佳商品購買的路徑。

結論：RMN+DCR = RMN2.0+

資料來源：Ad2 聯播網＆TNL Research

RMN 零售媒體無論是 1.0 的 onsite 或是 2.0的 offsite，除了廣告成效，讓廣告主趨之若鶩的應用，就是 Data Clean Room（資料無塵室，簡稱 DCR）的運用，以 91APP 與 Ad2廣告聯播網為例，雙方在運用 Data Clean Room 的技術去加密去識別化數據，比對媒體、廣告聯播網數據融合零售訊號後，究竟在消費場景的特徵為何？舉例如上圖所示，將 91APP jooii® AI 生成受眾作為 Ad2 廣告受眾後，再將點擊過廣告的使用者，加密上傳至 Data Clean Room 之中，並且融合 TNL Research 第零方數據，可分析出

• 特定類別購物意圖，且點擊過 Ad2 廣告的人，喜好何種 YouTube 內容
• 特定類別購物意圖，且點擊過 Ad2 廣告的人，喜好哪些串流音樂
• 特定類別購物意圖，且點擊過 Ad2 廣告的人，喜好哪些 OTT 影音平台及劇集

上述的運用，融合零售、廣告、媒體（平台調查數據），進而去分析及探索廣告觸及及溝通對象，讓過去只看曝光、點擊、觀看完成的影音廣告成效報表，成為了一份深度探索使用者的洞察報告。

總之，透過 Data Clean Room 的運用，不但提高了廣告精準性，同時也豐富了對消費者行為的理解，如同 Amazon Ads 配上 Amazon Marketing Cloud（Amazon 的 DCR） 也是類似的功能，RMN2.0成了 大型廣告代理商 Branding 預算重點佈局項目，讓「零售媒體的廣告���效」真正為廣告主創造出更大的商業價值。

責任編輯：Chris
核稿編輯：Sisley

原文來自 Taiwan Publisher Group，INSIDE 經同意後轉載。快加入 INSIDE Google News 按下追蹤，給你最新、最 IN 的科技新聞！

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