Publicis Media が AWS で機械学習を使用してオーディエンスセグメンテーションを自動化

Publicis Media は、グローバルなメディアエージェンシーブランドと、投資、戦略、インサイトと分析、データとテクノロジー、コマース、パフォーマンスマーケティング、コンテンツにわたる拡張機能を通じて、クライアントに価値をもたらします。同社は、Amazon Web Services (AWS) のソリューションを活用して、クライアントのために価値を最大化しています。re:Invent 2020 の AWS on Air Voice of the Customer セッションで、Publicis Media の意思決定担当 SVP である Patrick Houlihan 氏は、同社のデータサイエンスチームが AWS を利用して機械学習パイプラインを構築し、オーディエンスセグメントについての非常に正確なレコメンデーションをメディアバイヤーに提供する方法について語っています。 

Publicis Media は、Decision Sciences Framework と呼ばれるペタバイト規模のオーディエンスデータセットを使用してモデルをトレーニングする機械学習パイプラインを構築しました。同社のソリューションでは、ストレージに Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)、並列処理に Amazon EMR クラスター、カスタム属性とセグメントを生成するために Amazon Redshift、カスタムエンド分析に SparkML を使用しています。パイプラインは、プロファイル、オーディエンス、データプロバイダー、キーワード、広告インプレッションの傾向、ペルソナ抽出、およびその他の特性などのデータをスコアリングすることにより、「汎用ソルバーおよび意思決定レイヤーとして機能します」と Houlihan 氏は述べています。また、このソリューションは移植できるように設計されています。Publicis Media は、データを移動せずにローカルで分析するために、顧客の AWS アカウント内で Decision Sciences Framework をスピンアップできます。

Houlihan 氏によると、ツールは AWS を利用してペタバイト規模のデータを簡単に処理します。「これが Amazon EMR のスケーラビリティのすばらしい点です」と Houlihan 氏は述べています。「特定のクライアントエンゲージメントでは、結果を出すために小さなクラスターが必要になる場合があったり、別のクライアントプロジェクトでは、非常に大きなクラスターになったりする可能性があります。AWS の柔軟性のおかげで、AWS は非常にスケーラブルで用途が広いため、可能な限り多くの異なるクライアントデータセットに取り組むことができます」。

Publicis Media は AWS でフレームワークを構築することにより、データサイエンスのリソースを、手動プロセスの管理ではなく、独自のアルゴリズムの開発に集中させることができます。「最終的に付加価値を生むのは、人々がデータサイエンスや独自のアルゴリズムを使用して社内で行っている作業なのです」と Houlihan 氏は述べています。「当社は、最新のプロセッサやメモリを利用するために、AWS などのクラウドプロバイダーに頼っています」。

かなりの数のクライアントチームが手動で行い、少なくとも 1 か月かかっていたデータサイエンスについて、Publicis Media は複数のクライアントに並行してサービスを提供できるようになり、これまでかなりの工数を必要としていた手動プロセスの多くを削減できるようになりました。 メディアプランニングに機械学習を活用することで、どのオーディエンス属性が広告パフォーマンスに最も影響を及ぼすかが明らかになり、Publicis Media のクライアントにメリットをもたらします。 

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