有关 AWS 上的广告代理商规划管理功能的指引

概览

本指引可以帮助您实现集中化运营，并在代理商、广告商和出版商团队之间建立无缝的工作流。本指导涉及多个关键主题，包括受众分析、身份解析、广告活动洞察可视化、个性化客户体验和媒体归因。通过遵循所概述的最佳实践，您可以改进媒体规划、采购、分析和创意执行团队之间的协作，以提高广告支出回报率。本指引将展示如何利用 AWS 增加受众、保持数据卫生、普及性能数据和实现超个性化。

工作原理

数据流

此图显示了用于广告代理商规划管理功能的数据流过程。

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A data flow diagram illustrating the planning and management process for an advertising agency using AWS. The diagram outlines sequential steps including media plan brief definition, target audience determination, use of an advertiser asset library, campaign and budget structure analysis, creatives and audience generation, campaign execution, and campaign performance analysis. Color-coded flows differentiate roles between advertiser, agency planning management, and ad platforms.

详细架构图

此架构图详细说明了如何实现广告规划管理功能现代化。

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Detailed architecture diagram illustrating the planning and management workflow for an advertising agency using AWS. The diagram includes modules for audience management, data collaboration, campaign analysis, creatives and media plan generation, and data management, utilizing AWS services such as Step Functions, Entity Resolution, Clean Rooms, Glue, Bedrock, DataZone, Redshift, Athena, QuickSight, IAM, and Lake Formation.

Well-Architected 支柱

上面的架构图是按照 Well-Architected 最佳实践创建的解决方案示例。要做到完全的良好架构，您应该遵循尽可能多的 Well-Architected 最佳实践。

本指引使用 Step Functions 执行工作流编排，以实现故障预测、来源识别和缓解。核心服务（Amazon Bedrock、AWS Clean Rooms 和 AWS Entity Resolution 数据匹配服务）被完全托管，因此减轻了运营负担。Step Functions 通过直接集成与这些服务进行交互，以执行业务运营、监控数据流和预测故障。

阅读“卓越运营”白皮书

Amazon DataZone 简化了数据发现和共享，同时保持了适当的访问级别。该服务创建和管理数据生产者和消费者之间的 IAM 角色，授予或撤销 Lake Formation 的数据共享权限。通过使用 IAM，您可以帮助确保策略具有限制资源访问所需的最低权限，从而降低未经授权的访问风险。

阅读《安全性》白皮书

Ste@@ p Fun ctions 通过监控 AWS 实体解析工作流程状态以及与 A mazon Bedro ck 的直接服务集成来协调工作流程。Step Fun ctions 通过内置的 try/catch 和 retry 监控工作流程并自动处理错误和异常。它还会自动扩展操作和基础计算，以运行工作流的各个步骤，以应对请求的增加。

阅读《可靠性》白皮书

通过对亚马逊 Bedrock 的 API 调用 LLM 模型，您可以近乎实时地实现商业用例。AWS 实体解析允许按需或自动使用基于规则的模型或机器学习 (ML) 模型进行记录匹配。A mazon Bedrock 和 AWS Entity Resolution 是减少基础资源管理开销的完全托管服务，通过减少运营负担来提高性能效率。

阅读《性能效率》白皮书

活动分析模块的 S3 存储@@ 桶使用 S3 智能分层存储类别，根据访问模式降低成本。通过利用 S3 智能分层，可以根据数据访问模式降低存储成本。

您可以查看 QuickSight 作者和读者账户活动，以识别和删除无效账户。删除不活跃的 QuickSight 帐户可以最大限度地减少所需的订阅数量，进一步优化成本。

阅读《成本优化》白皮书

Athena 的查询结果重用功能减少了在特定时间段内对大型数据集运行相同 SQL 查询所需的计算资源的使用，从而返回相同的结果。此功能最大限度地减少了冗余计算资源使用量，并为可持续发展工作提供了支持。

阅读《可持续性》白皮书

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