程序化广告
以低延迟和低成本扩展和优化全球实时竞价
在云中扩展竞价和拍卖。然后使用机器学习技术来优化竞价决策,分析供应路线,改进广告投放,以低成本实现毫秒级的延迟、敏捷性和可扩展性。借助 AWS 的服务,数据科学团队可以减少在数据准备上花费的时间,将更多时间用于试验机器学习,进一步提高广告定位、受众细分、实时竞价、竞价决策优化、媒体收益管理和舞弊检测的效率。
为什么选择 AWS
广度和深度
在计算、无服务器、联网、数据库和机器学习等领域的功能比任何其他云服务提供商都更丰富,因而更有能力通过经济高效的方式,以极低的延迟在云中大规模优化和运行竞价、拍卖、广告投放和其他程序化工作负载。
成本优势
与按需实例相比,Amazon EC2 Spot 实例最高可让客户节省 90% 的成本,同时可以在云中轻松使用 Docker 和 Kubernetes 运行容器化工作负载,这些优势可帮助客户降低身份解析、拍卖定价、供应路线优化和竞价等训练和生产工作负载的成本。
业务敏捷性
在新区域中启动基于云的程序化工作负载只需数周,而非数月,并且可以随时随地扩展以满足全球媒体需求。减少数据科学团队用于预处理和模型训练的时间,让他们可以专注于试验和优化。
客户聚焦
Quantcast
使用 QCLearn 机器学习系统后,Quantcast 的成本降低了 60%,同时由于实时竞价机制的原因,Amazon EC2 Spot 实例的支出降低了 25%。
“Amazon EC2 Spot 实例正在帮助我们控制成本,并扩展系统以满足需求。”
– Quantcast 高级系统工程师 Leah Blank
使用 QCLearn 机器学习系统后,Quantcast 的成本降低了 60%,同时由于实时竞价机制的原因,Amazon EC2 Spot 实例的支出降低了 25%。“Amazon EC2 Spot 实例正在帮助我们控制成本,并扩展系统以满足需求。”
Quantcast 高级系统工程师 Leah Blank
使用 QCLearn 机器学习系统后,Quantcast 的成本降低了 60%,同时由于实时竞价机制的原因,Amazon EC2 Spot 实例的支出降低了 25%。“Amazon EC2 Spot 实例正在帮助我们控制成本,并扩展系统以满足需求。”
Quantcast 高级系统工程师 Leah Blank