ADM101-L | 亚马逊云科技 re:Invent 2022 - 加速广告和营销技术创新
关键字: [Amazon Web Services re:Invent 2022, Amazon Clean Rooms, Advertising Technology, Marketing Analytics, Programmatic Advertising, Data Privacy And Security, Cross-Company Collaboration]
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ADM101-L | 亚马逊云科技 re:Invent 2022 - 加速广告和营销技术创新
导读
亚马逊云科技 帮助品牌、代理商、媒体发布商和技术提供商实现更快创新,优化性价比,并在关注隐私的广告和营销时代保护消费者数据。在本次领导力会议中,直接聆听客户谈论亚马逊云科技如何通过在受众和客户数据管理、广告平台、广告智能、协作和互操作性、测量和客户体验等领域的解决方案、服务和亚马逊云科技合作伙伴产品组合帮助它们实现革新。探索新的解决方案,发现您可以如何快速在最全面的广告和营销技术云上进行构建。
演讲精华
以下是小编为您整理的本次演讲的精华，共2000字，阅读时间大约是10分钟。如果您想进一步了解演讲内容或者观看演讲全文，请观看演讲完整视频或者下面的演讲原文。
在2022年亚马逊云科技re:Invent上，一场关于加速广告和营销技术创新的深度讨论在会议上展开。作为亚马逊云科技的广告和营销技术解决方案总经理兼董事，Tim Barnes在会议开始时就回顾了过去20年里市场营销所经历的巨大变革。他表示，在2006年，即亚马逊云科技成立的同一年，当时的首席执行官Clark Kokich曾跳上桌子以引起大家注意。Kokich举起一杯咖啡，大喊两次“咖啡！”以吸引所有人的注意力。随后，他问道：“我得到你的关注了吗？”Kokich强调，尽管抓住注意力在广告中仍然非常重要，但营销技术的创新已经极大地改变了活动策划、执行和衡量的方式。
Barnes解释说，自2006年以来，媒体内容和消费的增长迅速。这为在新兴渠道如连接电视和社交媒体上等渠道接触客户提供了更多的机会。程序化广告也崛起，使营销人员能够高效地针对大规模的目标受众。但这引入了每天运行数百万次亚秒级拍卖的艰巨技术挑战。
数据的泛滥为营销人员带来了另一个需要解决的难题。他们现在可以访问更多关于客户的信息，但在将其整合成统一的个人资料方面遇到了困难。随着如此多的数据流动，解决隐私和安全问题也变得至关重要。
为了帮助广告和营销公司克服这些现代复杂性，Barnes宣布了一项新的亚马逊云科技计划，名为亚马逊云科技用于广告和营销。该综合套件将超过150个合作伙伴解决方案与五大关键领域的专业打造的亚马逊云科技服务相结合：
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数据管理：协助创建统一的客户档案
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广告智力和测量：应用机器学习来驱动分析和见解
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广告平台：支持程序化广告平台，每日处理万亿广告
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数字客户体验：实现跨渠道的品牌联系
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数据隐私和协作：促进安全的数据共享和协作
Barnes接着强调了亚马逊云科技在过去16年中已经帮助转型广告领域的基础技术。
在2006年，亚马逊云科技首次推出了Amazon EC2和S3云计算服务，使得企业能够轻松地调整工作负载以满足广告需求的波动。到了2009年，EC2 Spot实例进一步推动了这一进程，让企业只需支付所使用的计算资源的费用。
Quantcast公司每天处理超过40TB的数据，以提供跨超过1亿个网站的实时广告分析。相较于预留实例，EC2 Spot实例的使用使其成本降低了25%。同样，另一家广告分析提供商GumGum公司每天处理超过100TB的数据和3000亿笔交易，使用EC2 Spot实例针对尖峰工作负载实现了62%的成本节省。
在2009年至2014年间，亚马逊云科技推出了诸如Amazon EMR、Redshift和DynamoDB等托管大数据服务，处理PB规模的大数据集（例如广告测量、市场营销分析和客户建模）。
Salesforce公司在DynamoDB的基础上构建了其客户数据平台，实现了每秒事件处理量超过万亿的处理速度。通过利用DynamoDB的可扩展性，Salesforce可以在新地区内推出服务的时间从几个月缩短到几周。
2014年，亚马逊云科技引入了如Lambda等服务无技术，使广告技术公司能够轻松地调整处理流量模式。尼尔森公司每日处理超过2500亿个事件，使用了Lambda和Amazon EKS来在每小时1-6TB之间灵活地扩展，每天费用低于1000美元。这使得他们的基础设施成本降低了20%。
在机器学习方面，亚马逊Rekognition(2017年)和SageMaker(2018年)将强大的机器学习能力交给了市场人员。像TripleLift和FreeWheel这样的公司利用这些工具在数月内开发了围绕视频内容分析和库存预测的创新解决方案。
TripleLift使用SageMaker和Rekognition分析了视频帧，以识别广告放置机会，从而在6个月内打开了新的收入渠道。而FreeWheel使用SageMaker将其未来广告库存的预测准确性提高了50%以上，同时将开发成本降低了60%。
Barnes指出，最近的创新，如Graviton处理器和Global Accelerator，进一步帮助了像TradeDesk这样的广告技术公司在全球范围内实现低延迟和高性能的实时竞价。
贸易平台TradeDesk利用全球加速器在不改变现有架构的情况下，快速在多个地区启动了三个新的竞价站点，并实现了每秒数百万交易的负载均衡。此外，TradeDesk还采用了Aerospike，这是亚马逊云科技的国际软件供应商（ISV）合作伙伴解决方案，可实现每秒超过3000万用户概览事件的超快NoSQL处理。
在巴恩斯介绍了亚马逊云科技在广告工作负载创新方面的长期成就之后，阿克拉姆·沙蒂拉（Akram Shatila）登场，他是亚马逊云科技清洁室的总经理，他将详细介绍这项新服务。沙蒂拉解释称，亚马逊云科技清洁室有助于各组织之间安全且私密的数据合作。它可以允许联合分析，以提取聚合见解，而无需交换或展示底层原始数据集。
这一解决方案满足了亚马逊云科技广告、营销和媒体领域客户的一个共同需求——使他们数据与合作伙伴数据无缝互操作。例如，一个出版商和一个品牌可能希望结合他们的关于广告印象、点击和销售的数据，以生成更强大的见解。然而，传统上，在双方之间来回移动数据需要花费数月时间来设置复杂的系统。清洁室为他们提供了一个可以控制敏感数据的分析环境来进行协作。
沙蒂拉强调了清洁室提供的几个关键隐私功能，包括查询限制以控制数据使用；输出约束以防止原始数据泄露；查询日志记录进行审计；以及加密以确保安全性。通过处理安全的数据访问控制，清洁室使得客户可以专注于业务用例，如活动洞察、受众建设和测量及激活。
沙蒂拉指出，该生态系统中的主要广告参与者渴望利用亚马逊云科技清洁室。接下来发言的是奥姆尼康代理的安娜·尼古拉娃（Anna Nikonova），她将谈论他们如何利用亚马逊云科技为其营销协调平台奥米尼科提供动力。这个专用应用程序套件集成客户和合作伙伴的数据，以协调从规划到激活和测量的整个客户旅程中的活动。
尼古拉娃分享了一些令人印象深刻的使用统计数据，突显了所涉及的技术挑战和规模：
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每年有4万名用户创建8000多个受众细分
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11 PB的受众数据
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每秒处理50亿个属性以进行实时受众细分
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运行400多个亚马逊云科技Lambda函数以协调数据和工作流程
为了实现这一规模的高性能，Omni充分利用了亚马逊云科技的多种服务，如ElastiCache、CloudFront、Lambda和Redshift。
Nikonova特别强调了他们的高级受众探索工具，该工具可以构建定制的目标受众。这个数据密集型应用程序每秒评估5亿个属性的人群大小。
过去，他们需要在系统之间复制和移动数据来支持高级受众探索工具。但是现在，通过亚马逊云科技洁净室，他们可以与合作伙伴一起合作，在洁净室内连接数据以运行商定的查询。这提供了巨大的架构效率，而无需数据复制。
Nikonova对亚马逊云科技洁净室提供的简单性、易用性和可扩展性表示了极大的热情，以便促进安全的数据互操作性。
接下来，Amazon Ads的Tony Krier介绍了他们如何基于亚马逊云科技构建其营销云分析平台，以赋予广告商更深入的了解。
AMC为每个广告商提供了一个专用的实例，用于分析他们的Amazon Ads活动以及他们自己的第一方数据。Krier解释说，AMC已经迅速增长，现在管理着数千个实例，遍布数十个亚马逊云科技地区和账户。
每秒处理超过3亿事件的隔离的单租户环境的配置、部署和维护非常复杂。虽然这种模式为广告商提供了安全和定制化的模型，但也给他们自己和他们的客户带来了运营上的开销。
将AMC过渡到利用亚马逊云科技洁净室将有助于克服这些挑战。广告商只需在洁净室内加入他们的数据，而不是将其加载到AMC实例中。
洁净室将管理隐私控制和处理查询。这消除了广告商需要传输数据或构建自定义集成的需求。
Krier表示，通过依赖洁净室来完成繁重的工作，AMC可以更多地关注为客户提供功能，同时减少他们的工作负担。
最后，Fox的Lindsay Silver从出版商的视角介绍了如何使用亚马逊云科技为广告提供动力。她详细描述了他们如何利用SageMaker等服务来提供诸如Catch Up和Heads Up等创新机器学习方法，这些方法在体育直播广播中实现了实时体育赛事的同步观看和分析。
Fox投资了大量资金用于内容标签、观众统一和上下文分析，以实现品牌安全和精确定位。
Silver女士指出，要实现这一目标，需要能够在每秒处理超过2000万至3000万数据点的同时，服务于5亿月度用户，这正是亚马逊云科技所具备的能力。她再次强调了亚马逊云科技的Clean Rooms在促进企业间合作方面的价值。通过Clean Rooms，福克斯公司将与合作伙伴共同探索新的二次数据交换方式，以提高身份识别、激活和测量能力。最后，Silver女士强调了解除数据访问控制与底层基础设施之间耦合的重要性。她认为，通过引入诸如Clean Rooms等概率性访问层，将为下一代产品和体验的解锁提供支持。
总的来说，这次亚马逊云科技re:Invent的深入分析强调了广告和营销技术创新速度的加速。在过去的16年里，亚马逊云科技迅速推出了具有影响力的云服务，推动了行业变革。全新的亚马逊云科技广告和营销策略以及像Clean Rooms这样的创新产品将进一步提高客户的创新能力。
下面是一些演讲现场的精彩瞬间：
亚马逊云科技的广告和营销技术部门的总经理兼解决方案总监，Tim Barnes先生，向您致以问候。
亚马逊云科技拥有强大的计算能力，能够每秒评估5亿个受众属性，为用户提供高性能的服务。
借助亚马逊云科技的Clean Rooms功能，亚马逊Ads可以与广告商在不共享数据的情况下进行安全的数据合作。
通过使用Amazon ML模型，Catch Up功能可以实时提取关键瞬间，实现即时的比赛回放。
福克斯体育正在利用亚马逊云的机器学习为现场足球比赛的广播员提供实时的见解和高光时刻。
领导者们概述了从数据摄入到存储再到访问的整个亚马逊云科技架构的复杂性。
领导者们还讨论了亚马逊的Clean Rooms如何帮助福克斯构建一个身份脊柱，并在整个企业内部创造新的数据合作机会。
总结
过去16年里，亚马逊云科技在广告和营销领域的创新方面发挥了重要作用。凭借诸如EC2、S3和Lambda等关键服务，企业能够高效地处理海量数据，从而深入了解客户需求并提供相关广告。机器学习服务如Rekognition和SageMaker已经支持了新型广告产品的开发，例如视频广告投放和改进的库存预测。亚马逊云科技还推出了全新的广告和营销计划，提供专门针对数据管理、广告平台、数字体验和隐私/协作的服务。一项重要的新功能是亚马逊云科技的Clean Room，它允许企业在不共享原始数据的情况下进行安全的数据合作。来自媒体、广告技术和亚马逊广告的演讲者分享了创建受众、优化活动以及归因等实际应用案例。亚马逊云科技的Clean Room将简化这些流程，使得合作伙伴能够在服务内部分析合并的数据集，而无需在不同环境中移动数据。总之，这次会议展示了通过可扩展的基础设施、机器学习和增强的数据隐私与协作，亚马逊云科技服务如何改变广告和营销技术领域。
演讲原文
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服务覆盖 245 个国家和地区，赋能数百万各行各业的客户。
连续 11 年位列“ Gartner 云基础设施和平台服务魔力象限的领导者”。