クラウドで極めて広範な分析機能と機械学習の機能を利用することで、データエンジニアリングの時間を短縮し、データサイエンスにより多くの時間を費やすことができます。
メリット
手間のかかる作業を
軽減する
プライバシーを保護した
分析
広告インテリジェンスと測定のユースケースとソリューション
ユースケース別のソリューションの詳細
注目のソリューションの詳細
AWS での Amazon Marketing Cloud のインサイト
AWS サービスを簡単にデプロイして、Amazon Marketing Cloud API からのレポートを保存、クエリ、分析、視覚化します。
AWS の Amazon Marketing Cloud Uploader
ファーストパーティーのシグナルを Amazon Marketing Cloud に簡単にアップロードして、Amazon Ads キャンペーンの評価と計画が可能です。
Upsolver Data Lake ETL
Upsolver はクラウドネイティブのデータレイク ETL プラットフォームで、SQL ベースの視覚的サービスを利用して、Amazon Athena、Redshift、SageMaker などの分析エンジン用データの準備を簡素化します。
AWS での広告のためのコンテクスチュアルインテリジェンスに関するガイダンス
これは、サードパーティー Cookie を使用することなくターゲットオーディエンスにリーチするために設計された、強化型機械学習 (ML) 機能を備えるコンテキスト広告ソリューションです。
Amazon Managed Service for Apache Flink を使ったリアルタイムのウェブ分析
Amazon Managed Service for Apache Flink を使ったリアルタイムウェブ分析は、ウェブサイトのクリックストリームデータをリアルタイムで追跡および視覚化するために必要なサービスを自動的にプロビジョニングします。
一部の AWS サービスを開始する
AWS での主要な広告インテリジェンスプラットフォーム
HUMAN Security が Amazon SageMaker を利用して ML トレーニングと市場投入までの時間を短縮
サイバーセキュリティ企業である HUMAN Security は、Amazon SageMaker を利用して、本番環境にデプロイする機械学習 (ML) モデルの数を 3 倍にし、デジタルソリューションの質を改善しました。
Ampersand が 1 日足らずで AWS Batch 上で 50,000 の同時機械学習モデルを実行
Ampersand は AWS Batch を利用して、数千の複雑な ML ワークロードを同時に実行および管理し、データドリブン型の貴重なインサイトを顧客に提供しています。
AppsFlyer が Amazon SageMaker を利用して iOS 14 以降向けの予測分析ソリューションを構築
このプライバシー重視の環境でのマーケティングキャンペーンの測定を改善するため、マーケティングの効果測定企業の AppsFlyer は Amazon Web Services (AWS) を利用し、PredictSK を提供しました。
Amazon Ads 向けの超低レイテンシーの機械学習を実現
Amazon Ads は、Amazon ElastiCache と Amazon Kinesis を使用して、超低レイテンシーで毎日何十億ものインプレッションを処理しました。現在、同社の機械学習モデルは、20 の市場の顧客に関連のある製品を推奨しています。
Acxiom が Amazon SageMaker を利用して 3 兆件のレコードの傾向スコアリングを実施
ワークロードを AWS に移行した結果、Acxiom は以前のアーキテクチャと比較して、推論時間を 73%、総保有コストを 61% 削減しました。
主要な業界パートナーの支援で成長を後押しする
お客様は、広告とマーケティングの AWS Data Exchange (ADX) パートナー経由でサードパーティーのデータセットを簡単に利用でき、AWS パートナーネットワーク (APN) を利用して広告インテリジェンスアプリケーションの市場投入までの時間を短縮できます。
AWS Data Exchange
AWS パートナー
リソース
関連するテクニカルガイド、ソリューションの概要、ブログ、動画などをご覧ください。
AWS re:Invent: デジタル動画とテレビ広告配信のための分散型機械学習
FreeWheel (Comcast 傘下企業の 1 つ) が、Amazon SageMaker を利用して、1 日あたり数十億件の広告配信レコードについて、デジタル動画とリニア TV の広告在庫を数か月前に予測している方法をご覧ください。FreeWheel が、複数のオーディエンスセグメント、地域、メディアタイプにまたがる長期かつ大規模な時系列在庫予測のために、エンドツーエンドの分散型 ML パイプラインを構築した方法をご覧ください。
Annalect がコンテナと Redshift Spectrum を利用して数兆件のイベントを処理
Omnicom Media Group の子企業である Annalect は、1 か月あたり数兆件のイベントとペタバイト規模のデータを分析しており、利用可能なテラバイトあたりのコストを 70 USD から 5 USD 未満に削減しました。これは 92% のコスト削減を意味します。
コンテクスチュアルターゲティングとアドテクの移行に関するベストプラクティス
次世代のコンテキスト広告と検証ワークロードを AWS でコスト効率よく大規模に移行および開発することについて、内部関係者の見解をご覧ください。
Spark と Amazon SageMaker を利用したエンドツーエンドの機械学習
オークションのダイナミクスと入札料金をミリ秒単位で最適化するために、AWS のお客様が本番環境に対応した ML モデルをどのように開発しているかをご覧ください。