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。

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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

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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

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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

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AdRoll

“由于在 AWS 上运行,这让我们得以使 95% 的员工专注于新产品开发。AWS 为我们节省了时间和金钱。”

– AdRoll 首席技术官 Valentino Volonghi

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汇量科技

“AWS 云服务和专业技术支持服务的稳定性、可扩展性,领先的技术和丰富的产品线,这是我们选择 AWS 的主要原因。”

– 汇量科技联合创始人黄伟坚

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视频

AWS 上的 Smaato (2:12)
数字广告 – 客户学习与未来之路 (1:00:59)
100ms 内 100 万次出价 – 使用 AWS 强化您的实时出价工具 (49:37)
AdRoll 使用 AWS 支持每日 500 亿次的广告展示 (3:17)

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