消费者标识符的停用和数据隐私法律的扩张中断了已存在数十年的广告与营销技术，公司需要重构它们收集、共享、充实和激活客户数据的方式以遵守隐私法律。为了加快后标识符年代的广告与营销转型，AWS 让行业客户能够通过无与伦比的计算、机器学习和分析能力重构甲方数据平台、第三方数据共享、广告平台、广告智能和客户体验 — 并带来互操作性以及最广泛地采用云技术的合作伙伴的最大社群。通过 AWS，行业客户可以轻松地识别正确的云技术和合作机会，以更快地创新、优化性价比、提高互操作性，并使以毫秒级延迟和 PB 级规模运行的广告与营销工作负载的收入得到增长。
客户利用 AWS 重构广告与营销技术
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Nielsen
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阅读案例研究 »Nielsen 将其全国电视观众评测平台迁移到 AWS 并构建了新的云原生电视评分平台，让该公司将其主测能力从每天评测 40000 户提升到每天超过 3000 万户。
“与 AWS 合作并使用他们提供的服务，我们能够以更快的速度完成一切，比我们以往可达到的速度快得多。”
Scott Brown - Nielsen 电视和音频部门总经理
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HubSpot
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了解更多 »HubSpot 选择 AWS 作为其首选公有云提供商，使用 AWS 支持超过 450 种微服务，实现从电子邮件传输到自动营销工作流的各种功能。
“规模和更快地创新的能力对我们的业务极其重要，为此我们选择通过 AWS 实施云优先方法，它成了我们的首选云提供商。”
Brad Coffey - HubSpot 首席策略官
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Salesforce
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阅读案例研究 »Salesforce CDP 开发和发布了客户数据平台 (CDP)：Salesforce CDP，让营销人员能够使用 AWS 详细地了解其客户，只需几个月就能快速部署而不必成年累月，同时可扩展的数据处理能力还将计算成本降低了 62%。
“AWS 提供了 Graviton2 实例和 Amazon EC2 Spot 实例这样的独特功能，让我们在进行大规模数据处理时节省了大量资金。”
Muralidhar Krishnaprasad - Salesforce 工程高级副总裁
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The Trade Desk
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阅读案例研究 »The Trade Desk 于 2019 年将其实时出价策略迁移到云中，在 AWS 上构建了 3 个实时出价网站。该公司的生产部署时间缩短为 1-3 周，而在使用物理数据中心时为 3-6 个月，并见证了 The Trade Desk 工程高级副总裁 Zak Stengel 所称的“高得多的敏捷性”。该公司在 AWS 上每秒可处理 3000 万个实时广告事件，使用运行 Aerospike 的 m5d.metal 和 i3en 实例作为其用户配置文件的冷存储。
“我们在使用 Amazon EC2 后获得的弹性真的非常有用，让我们能够根据自己的需要扩大或缩小规模。”
Matt Cochran - The Trade Desk 工程总监
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TripleLift
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阅读案例研究 »TripleLift 发明了一种在电视节目中放置产品的解决方案，能够使用 AWS 机器学习功能识别视频和电视内容的位置和表面积，通过实时插入广告创造新收入来源。
“AWS 解决方案完成工作所需的时间只有人工手动完成所需时间的一半。现在，我们的创意团队有更多时间用于创作，而不仅仅是观看视频。”
Luis Bracamontes - TripleLift 计算机视觉和机器学习经理
优势
加速创新
通过 AWS，广告与营销技术公司能够使用最全面的计算、分析和机器学习功能在后标识符年代中重构甲方数据平台、数据共享、广告科学和客户体验，从而更快地完成创新。
优化性价比
整合云中最快的处理器、最大的全球网络足迹以及大小和类型比任何其他云提供商都更多的计算资源，这种无比深厚的 AWS 基础设施实力能够获得比其他解决方案更多的机会来优化规模化广告与营销技术工作负载的成本。
改善互操作性
如今 Amazon S3 上运行的数据湖有几万个，并且还是最大的云提供商合作伙伴社区，因此 AWS 的这种领袖地位让营销人员、发布人员、代理、广告和营销技术公司能够更轻松地携手参加、激活、评测和分析共享数据。
通过无人能及的合作伙伴机会增加收入
如今 AWS 上有最大的合作伙伴社区并运行着几万个数据湖，因此 AWS 的这种云领袖地位让营销人员、发布人员、代理和技术公司能够更轻松地接洽合作伙伴，灵活且可互操作地参加、分析、激活和评测共享数据。AWS 还能为广告与营销技术公司带来更多增加收入的合作伙伴机会，包括通过 AWS 合作伙伴网络、AWS Data Exchange、AWS Marketplace 和 Amazon Advertising 实现的集成和分发渠道。
Segment 使用 AWS 帮助其客户收集和统一关于其用户的数据，并且配合 Amazon Personalize 从该数据中得出个性化建议。根据 Segment 首席技术官兼联合创始人 Calvin French-Owen 的观点，Segment 的许多客户都有利用机器学习实现个性化的业务需要，但是没有足够的训练数据来构建所需的预测模型。
“在完美的配合下，它们从第一天开始就能让 Segment 真正轻松地启航，并开始收集其所有数据。然后，他们可以使用这些数据来支持推荐，而不必使用 Amazon Personalize 来构建自己的机器学习管道。”
Calvin French-Owen - Segment 首席技术官兼联合创始人
对于寻求加快上市速度的客户，AWS 合作伙伴网络 (APN) 可提供专业的数字化客户体验能力合作伙伴，包括 47 个技术合作伙伴和 19 个咨询合作伙伴。
