Adin.ai による Amazon Bedrock を使用したデジタルマーケティングキャンペーンの最適化

ユースケースの一般的な説明 

このユースケースでは、Google 広告、Meta、および TikTok のプラットフォーム全体で、継続的なデジタル広告キャンペーンのパフォーマンスを向上させるための最適化提案メカニズムを開発することを目的としています。このプロジェクトでは、 これらのプラットフォームから収集されたキャンペーンのパフォーマンスデータ、ドメインの専門家から提供された手作業でラベル付けされたデータ、デジタル広告の最適化に関連する信頼されたわかりやすい文書を活用します。

Llama 2-70b-chat、Claude 2、Claude 3、Command、Titan Express などのさまざまな基本モデルが、これらのデータセットを使用してトレーニングされました。プロセス全体を通して、微調整、継続的な事前訓練、および知識ベースの方法が採用されました。

数字で見る重要な結果 

L'Oréal 

L'Oréréal 社の Maybelline New York ブランドを対象に実施した調査 (生成 AI ベースのスマート最適化システムを使用) では、リーチあたりのコストが 67% 減少し、広告リコールあたりのコストが 71% 減少し、広告リコール (人) が 3% 増加しました。スマート最適化によってわずか 2 日で合計で 40% のコスト削減が達成されました。

Papara 

Papara と連携した結果、スマート計画および最適化によって単価を 30% 削減し、アクティブな顧客ベースを獲得することに成功しました。

モデル選択 

スマート最適化モデリングプロセスには、Amazon Bedrock で利用できるさまざまな基盤モデルが使用されました 。 Llama2-70B-chat、Claude 12、Claude 3、Command、Titan Express などのモデルは、それぞれの長所に基づいて選択され、調査の範囲内で採用されました 。さらに、Llama 2-70b-chat、Claude 3、Titan Express の各モデルのアクセシビリティに基づいて、微調整と継続的な事前トレーニング作業が行われました。 調査全体を通して、単一のモデルを利用することではなく、複数の基礎モデルの長所を組み合わせて 活用することに重点が置かれました。

実験マトリクス

図 1: 実験マトリクス

実装

このセクションでは、本番環境の設定やシステムアーキテクチャなど、スコアリングシステムの実装の詳細を概説します。

本番システムの説明 

最適化システムの中心には、Amazon Bedrock サービスがあります。さらに、AWS Lambda、Amazon S3、Amazon API Gateway、Amazon Cognito、AWS デベロッパーツール (AWS CodeCommit、AWS CodeBuild、AWS CodePipeline を含む) 、Amazon ECR、AWS Amplify の各サービスは、本番環境でのシステムの円滑な運用を確保するように活用されています。 

システムのアーキテクチャ 

システムのアーキテクチャは、入力データセットに基づいて、特定の標準と形式に準拠した推奨出力形式を提供するモデルを前提として構築されています。モデルの入力データは Amazon S3 に保存されます。個々のモデルに合わせてカスタマイズされたプロンプトは Amazon Bedrock コンポーネント内で準備され、各モデルに固有の Amazon Bedrock セクションに実装されます。得られた出力は Amazon S3 にも保存されます。アーキテクチャ内では、モデルによって作成された最適化の推奨事項が、ドメインの知識に基づいて事前定義された基準にどの程度適合しているかがチェックポイントとして考慮されます。 

図 2: スマート最適化のアーキテクチャ

UI のスクリーンショット 

図 3: スマート最適化の画面

まとめ 

この調査では、パフォーマンス、コスト効率、成功率などの重要なメトリクスに焦点を当てて、異なる Amazon Bedrock 基盤モデルを使用してさまざまな方法を掘り下げました 。モデルミックスアプローチを採用し、複数のモデルの強みを戦略的に組み合わせて、出力の変動に効果的に対処しました。さらに、 特定のモデルを活用して別のトレーニングを強化し、システムの堅牢性を強化しました。モデル固有のプロンプトエンジニアリングにより、出力は特定の要件を満たすように調整されました。

この導入事例では、デジタル広告における大きな進歩を示しており、AWS Bedrock 内の生成 AI を利用した先駆的な提案メカニズムを紹介しています 。Amazon Bedrock の重要性を強調している今回の調査では、業界の将来のイノベーションを推進する上で Amazon Bedrock が極めて重要な役割を果たしていることを明確に示しています。 Adin.ai の包括的なアプローチ と強力な生成 AI モデルの活用を通じて、AWS のアーキテクチャによって促進されるクロスチャネルデータ分析から導き出された個別の提案を提供することで、このセクターに革命を起こすことを目指しています。これらの提案は、キャンペーンのパフォーマンスを最適化し、結果を導き出すために細心の注意を払って作成されています。

結論として、私たちの調査は、Amazon Bedrock における生成 AI の変革の可能性を証明するものであり、業界を再構築し、世界規模で並外れた結果をもたらすことが期待されています。イノベーションへの取り組みを続ける中で、私たちはデジタル広告の最適化を先導し、将来の進歩への道を切り開き、新しい業界標準を設定する態勢を整えています。