26,8 mld dolarów rocznie: co dane ANA mówią o efektywności programmatic

W 2025 roku branża reklamy programmatic mierzy się z niewygodnym faktem. Mimo intensywnych działań na rzecz uporządkowania wydatków i eliminacji niskiej jakości powierzchni reklamodawcy tracą coraz więcej pieniędzy. Dane pokazują paradoks, któremu osoby zarządzające marketingiem powinny przyjrzeć się bliżej.

Straty w wydatkach reklamowych wzrosły o 34%

W komunikacie z 14 sierpnia 2025 roku dotyczącym raportu „Q2 2025 Programmatic Transparency Benchmark” Association of National Advertisers (ANA) oszacowało globalną niewykorzystaną wartość mediów na 26,8 mld dolarów rocznie. To roczny szacunek nieefektywności, a nie strata poniesiona wyłącznie w II kwartale. [1]

Porównanie z wartością 20 mld dolarów przywoływaną dla raportu ANA z czerwca 2023 roku daje różnicę 34%. To porównanie szacunków, nie pomiar strat jednego kwartału. Mimo większej świadomości i wysiłków optymalizacyjnych problemy strukturalne ekosystemu nie zostały rozwiązane. Ich skala wzrosła. [2]

Jak interpretować udział working media w budżecie?

WFA opisała 21 stycznia 2025 roku wyniki benchmarku ANA za 2024 rok. Analiza rozdziela budżet na wartość docierającą do odbiorców i pozostałe elementy łańcucha zakupu. [3]

Z każdego 1000 dolarów wydanych na programmatic tylko 439 dolarów, czyli 43,9%, dociera do konsumentów jako widoczne wyświetlenia na wartościowej powierzchni. Pozostałe 56,1% obejmuje różne kategorie kosztów oraz emisje niespełniające przyjętych kryteriów jakości. [3]

W tej części mieszczą się m.in. opłaty DSP, SSP, giełd, dostawców danych i usług weryfikacji oraz emisje niskiej jakości: fraud, niewidoczne reklamy i witryny MFA. Koszt potrzebnej technologii lub kontroli jakości nie jest automatycznie stratą. Audyt powinien oddzielać uzasadnione opłaty od wydatków, które nie przynoszą wartości.

WFA odnotowuje poprawę z 360 do 439 dolarów na każde 1000 dolarów, ale tempo zmian pozostaje niewystarczające. Wciąż potrzebna jest analiza kosztów i jakości na każdym etapie zakupu. [3]

Wskaźniki pokazują pogarszającą się efektywność

Nowe raporty ANA wprowadzają miary pozwalające dokładniej ocenić stan infrastruktury programmatic.

TrueAdSpend Index określa, jaka część wydatków zamienia się w „working media”, czyli rzeczywiste wyświetlenia odpowiedniej jakości. Indeks spadł z 41,0 w I kwartale 2025 roku do 37,0 w II kwartale. Z kwartału na kwartał mniejsza część pieniędzy pracowała więc na wynik reklamodawcy. [2]

W oficjalnym komunikacie ANA wartość 36,5% odnosi się do TrueCPM Index, który spadł z 37,8%. Nie należy przedstawiać jej jako „podatku od jakości” ani utożsamiać z różnicą CPM wyrażoną w procentach. [1]

Te wyniki wskazują, że straty w programmatic są problemem, który nadal narasta.

Dlaczego ograniczenie MFA nie zmniejszyło łącznych strat?

Branża odniosła znaczący sukces w ograniczaniu witryn MFA — niskiej jakości stron przeładowanych reklamami, tworzonych dla zysku z arbitrażu. To właśnie je raport ANA z 2023 roku wskazywał jako główne źródło problemu.

W 2023 roku MFA odpowiadały za 15% wydatków programmatic i 21% wyświetleń. W II kwartale 2025 roku mediana udziału wydatków spadła do 0,8%. [1] [4] WFA potwierdza ten kierunek: w 2024 roku udział MFA zmniejszył się z 15% do 6,2%. Liczbę aktywnych domen ograniczono jednocześnie z około 44 000–54 000 do 22 000–29 000. [3]

Nie wszyscy reklamodawcy skorzystali z tej poprawy:

• W grupie 25% reklamodawców o najgorszych wynikach udział wydatków na MFA nadal sięga 28,7%. [1]
• 45% reklamodawców płaci za bezwartościowe domeny MFA wyższy CPM niż za powierzchnię premium. [1]
• 29% wyświetleń MFA występuje w transakcjach private marketplace (PMP), uznawanych za bezpieczniejsze. [1]

Mimo tych problemów MFA nie jest już tak dominującym źródłem strat jak wcześniej. Dlaczego zatem łączna strata wzrosła o 34%?

Connected TV: nowe źródło nieefektywności

Odpowiedź wiąże się z przenoszeniem dużej części budżetów do Connected TV (CTV). Udział tego kanału w wydatkach programmatic osiągnął w II kwartale 2025 roku 44,2%. ANA wskazuje jednak na niższą produktywność mediów i rosnące różnice w wynikach CTV. [1]

Przyczyn jest kilka:

• Rozproszony system pomiaru. Display i mobile korzystają z dojrzałych rozwiązań weryfikacyjnych. W CTV brakuje ujednoliconego pomiaru widoczności, co utrudnia rozliczanie budżetu.
• Złożony łańcuch zakupu. Między reklamodawcą a odbiorcą występują producenci urządzeń, systemy operacyjne, platformy streamingowe i agregatorzy treści. Kolejne warstwy oznaczają opłaty i mniejszą przejrzystość.
• Ceny premium bez potwierdzenia jakości. Wyższy CPM często uzasadnia się większym zaangażowaniem, ale bez solidnej weryfikacji założenie pozostaje niesprawdzone.
• Fraud i nieprawidłowy ruch. Za budżetami podążają oszuści. Wykorzystują luki pomiarowe, mechanizmy wstawiania reklam po stronie serwera (SSAI) i zaawansowane sieci botów.

Dane ANA pokazują, że ograniczeniu jednego źródła strat towarzyszył wzrost innego: masowe przesunięcie budżetów do mniej dojrzałego i mniej przejrzystego kanału.

Opłaty transakcyjne i brak przejrzystości

Nawet wartościowa reklama, która omija fraud i dociera do człowieka, obciążona jest kosztami pośredników. Według analizy ponad 25% budżetów programmatic pochłaniają opłaty jeszcze przed emisją. Obejmują DSP, SSP, giełdy reklamowe, platformy zarządzania danymi, weryfikację i innych uczestników łańcucha. [2]

Wielu reklamodawców nie ma wystarczająco szczegółowych danych, by ustalić, gdzie trafiają pieniądze i którzy pośrednicy wnoszą rzeczywistą wartość.

Od pomiaru do automatycznej optymalizacji

Rynek AdTech reaguje zmianą podejścia: od samego raportowania problemów do aktywnego ograniczania ich w trakcie kampanii.

Przykładem jest uruchomione przez Integral Ad Science (IAS) w styczniu 2025 roku Total Media Performance™ (TMP). To rozwiązanie wykorzystujące AI do poprawy zwrotu z inwestycji globalnych reklamodawców. Ma wykrywać i ograniczać nieefektywność w czasie rzeczywistym. [5]

Jak działa Quality Path Optimization?

TMP wykorzystuje Quality Path Optimization (QPO), łącząc dane o jakości mediów z kosztami poszczególnych ścieżek zakupu. System automatycznie kieruje budżet do najbardziej efektywnych ścieżek, zamiast wymagać ręcznych korekt dopiero po zakończeniu emisji.

W opisanym przypadku globalnej marki technologicznej wdrożenie przyniosło spadek kosztu pozyskania klienta (CPA) o 25% oraz obniżenie kosztu wartościowego wyświetlenia o 33%. [5]

QPO analizuje równolegle:

• Widoczność, bezpieczeństwo marki i udział nieprawidłowego ruchu.
• Koszty różnych ścieżek zakupu.
• Historyczne wyniki poszczególnych źródeł powierzchni.
• Bieżącą sytuację na aukcjach.
• Sygnały wskazujące prawdopodobieństwo konwersji.

Modele AI wykorzystują te informacje do przewidywania wartości emisji i dostosowania stawek. Priorytet otrzymuje powierzchnia o wysokiej efektywności, a miejsca o niskiej wartości są ograniczane.

Przejrzystość AI i niezależna certyfikacja

Automatyczna optymalizacja rodzi pytania o odpowiedzialność i przejrzystość. Reklamodawcy nie chcą zastąpić niejasnego łańcucha zakupu równie niejasnym modelem AI.

IAS poinformował, że 30 lipca 2025 roku jako pierwsza firma z branży AdTech otrzymał od Alliance for Audited Media (AAM) certyfikat „Ethical Artificial Intelligence Certification”. Niezależna ocena potwierdza działanie modeli według zasad etycznych, z zabezpieczeniami, mechanizmami przejrzystości i nadzorem człowieka. [6]

Certyfikacja obejmuje:

• Sprawiedliwość algorytmiczną i ograniczanie stronniczości.
• Przejrzystość logiki podejmowania decyzji.
• Ochronę prywatności i bezpieczeństwo danych.
• Nadzór człowieka oraz możliwość interwencji.
• Możliwość audytowania wyników modeli.

Takie ramy oceny pomagają reklamodawcom sprawdzać wiarygodność narzędzi obok ich skuteczności.

Decyzja strategiczna: akceptować straty czy odzyskiwać wartość?

Połączenie benchmarków ANA, szczegółowych danych o emisjach i audytowanych narzędzi optymalizacyjnych zmienia sytuację reklamodawców. Straty w programmatic nie muszą być traktowane jako nieunikniony koszt reklamy cyfrowej.

Dostępne są już:

• Precyzyjne miary — benchmarki ANA i platforma ANA Online Benchmark.
• Szczegółowy wgląd w emisje — dane log-level (LLD) od największych platform.
• Automatyczna optymalizacja — rozwiązania takie jak IAS Total Media Performance, reagujące w czasie rzeczywistym.
• Niezależna ocena — m.in. certyfikacja etycznej AI przez AAM.

W tych warunkach odpowiedzialność za odzyskiwanie wartości spoczywa na zarządzających marketingiem. Firma, która nie sprawdza zasadności opłat i jakości emisji, może ponosić koszty możliwe do uniknięcia, podczas gdy konkurenci poprawiają efektywność.

Od kryzysu do poprawy efektywności

Roczny szacunek ANA na poziomie 26,8 mld dolarów pokazuje skalę niewykorzystanej wartości i potencjał poprawy. Rosną nieefektywne wydatki, pogarszają się wskaźniki, a nowe źródła strat pojawiają się w CTV. Jednocześnie branża ma coraz dokładniejsze dane o przyczynach, narzędzia do automatycznej reakcji oraz niezależne standardy ich oceny.

Można więc dążyć do modelu, w którym większość wydatków przynosi mierzalny efekt biznesowy. Przy presji na budżety i rozliczanie ROI decyzja o wykorzystaniu tych możliwości ma bezpośrednie znaczenie dla konkurencyjności.

Najważniejsze wnioski

• ANA oszacowało w sierpniu 2025 roku globalną niewykorzystaną wartość mediów na 26,8 mld dolarów rocznie. Różnica wobec wcześniejszego szacunku 20 mld wynosi 34%.
• W benchmarku za 2024 rok 43,9% budżetu stanowiły wartościowe wyświetlenia; pozostałe 56,1% obejmowało zarówno opłaty, jak i emisje niskiej jakości. Nie jest to równoznaczne z 56,1% straty.
• Udział wydatków na MFA spadł z 15% do 0,8%, ale łączne straty wzrosły wraz z migracją budżetów do mniej dojrzałych kanałów.
• CTV odpowiada za 44,2% wydatków programmatic, przy niższej produktywności i rosnących różnicach w wynikach.
• TrueAdSpend Index spadł z 41,0 do 37,0 w ciągu kwartału.
• Branża przechodzi od samego pomiaru do aktywnej optymalizacji z użyciem AI.
• W opisanym wdrożeniu IAS TMP obniżyło CPA o 25%, a koszt wartościowej emisji o 33%.
• Niezależna certyfikacja, taka jak standard AAM, wspiera rozliczalność optymalizacji algorytmicznej.
• Dostęp do danych, automatyzacji i niezależnej oceny pozwala traktować ograniczanie strat jako decyzję strategiczną.

Źródła

1. Association of National Advertisers (ANA), 2025. Q2 2025 Programmatic Transparency Benchmark.
2. MediaPost, 2025. ANA Finds Programmatic ‘Waste’ Has Increased 34% In Two Years.
3. World Federation of Advertisers (WFA), 2025. ANA’s 2024 programmatic benchmark study: progress but challenges remain.
4. Digiday, 2025. Ad Tech Briefing: $26.8 billion still wasted in programmatic despite MFA crackdown.
5. Integral Ad Science, 2025, PR Newswire. IAS Launches AI-Driven Total Media Performance™ Solution to Maximize Return on Investment for Global Advertisers.
6. PPC Land, 2025. Integral Ad Science becomes first company to receive ethical AI certification.

Analiza opiera się na raporcie ANA Q2 2025 Programmatic Transparency Benchmark, opracowaniach WFA z lat 2024–2025 i komunikatach Integral Ad Science dotyczących technologii Total Media Performance™.