ADM101-L | 亚马逊云科技 re:Invent 2022 - 加速广告和营销技术创新

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 2023, Amazon Clean Rooms, Advertising Technology, Data Collaboration, Amazon Clean Rooms, Advertising Analytics, Marketing Orchestration]

本文字数: 2300, 阅读完需: 12 分钟

视频

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re:Invent上，亚马逊云科技举办了一场关于创新广告和营销技术的领导层会议。会议伊始，亚马逊云科技广告和营销技术解决方案总经理兼董事Anna Matveeva热情洋溢地发表了欢迎致辞。

Matveeva在演讲开始时讲述了一段她在数字代理商Razorfish的工作经历，这段经历发生在亚马逊云科技成立的同一年，即2006年。她回忆起首席执行官Clark Kokich在一次全员会议上跳上桌子，手里拿着咖啡杯，反复喊“咖啡！”直到房间安静下来。然后他问：“我有没有引起你的注意？”他的观点是，尽管通过广告吸引注意力看似简单，但过去20年里，技术创新已经戏剧性地改变了营销和广告。

Matveeva解释道，在2006年，这仍然全部都是关于打破混乱，创造难忘的品牌体验。然而今天，媒体内容的大量增长和新平台，如连接电视和社交媒体，为客户提供了更多接触机会。程序化广告使得能够以大规模规模高效地定向传递广告，一些平台每秒处理数百万查询。大数据的兴起给了市场营销人员更广泛的客户洞察力，但也带来了将数据源统一成全方位客户视图的挑战。随着如此多的数据，新的需求出现了围绕隐私、安全和对跨行业的合作。

为解决这些行业趋势，Matveeva宣布了一项名为亚马逊云科技用于广告和营销的新计划。这个全面的套件包括专为目的建造的服务、解决方案和超过150个合作伙伴产品，旨在帮助客户更快地创新，更高效地运营，并在规模上展开合作。

回顾过去，Matveeva追溯了亚马逊云科技过去的16年的基础创新，这些创新使广告和营销用例成为可能。2006年，Amazon EC2和S3推出，提供了核心计算和存储构建模块。2009年，Amazon EC2 Spot Instances出现，允许可变计算容量以低得多的成本。这对需要上下调整以应对广告需求的峰值的广告技术平台来说是一场游戏规则的改变者。

马特维耶娃表示，Quantcast每天处理超过40太字节的实时广告定向和分析数据，使用SpotInst服务后成本节省超过25%，相比传统的EC2实例更加高效。例如，GumGum每天分析超过100太字节的数据，用于上下文相关的广告投放，通过使用EC2 Spot服务节省了60%以上的成本。

此外，数据分析领域的创新还包括Amazon EMR、Redshift和DynamoDB等产品。这些产品在大规模情况下经济高效地处理大数据的能力对于广告行业的测量、客户建模和洞察等应用至关重要。

Omnicom代理公司Anelect使用Amazon EMR将4500多个机器学习模型的运行推断时间从几天缩短到仅几小时，使其能够在Omni营销协调平台上提供PB规模的洞察力。Salesforce在2019年利用DynamoDB创建了客户数据平台，实现实时统一的客户档案。

2014年，亚马逊推出了Lambda无服务器计算服务，使得广告技术公司能够高效地上下扩展以处理峰值工作负载，而无需管理基础设施。Nielsen在Lambda和亚马逊云科技EKS上构建了一个事件处理引擎，每小时可处理1TB到6TB的数据，每天费用低于1000美元，效率提高20%。

其他案例包括：

• 亚马逊云科技Rekognition（2016年）：允许对图像和视频进行分析，实现上下文相关的广告投放和品牌安全。

• 亚马逊云科技SageMaker（2017年）：简化了受众细分、预测等广告应用的机器学习模型构建和部署过程。

• 亚马逊云科技Global Accelerator（2018年）：在各区域之间智能路由流量，实现超低延迟，对实时竞价平台至关重要。The Trade Desk使用此功能扩展到各个地区，无需进行任何架构更改。

• 亚马逊云科技Graviton处理器（2018年）：为广告技术工作负载提供了显著的价格性能提升。Aerospike在Graviton上运行，为The Trade Desk的用户简介数据库提供了超过60%更好的价格性能。

数据管理：将来自不同来源的客户数据整合成一个全面的视角。

• 广告智能：运用机器学习和分析技术，挖掘客户和营销活动的洞察。
• 广告平台：优化程序化广告基础设施，提高性能、规模和效率。
• 数字客户体验：在各个渠道中协调个性化的广告体验。
• 隐私和协作：实现组织间安全地共享数据的功能。

为了实现这一目标，马特维娃介绍了亚马逊云科技推出的全新服务——亚马逊云科技洁净室（Amazon Web Services Clean Rooms）。这项服务可以在保护隐私的前提下，促进数据的共享和协作。亚马逊云科技洁净室允许客户在不影响对方的情况下共同分析数据集，从而保持数据的隐私和安全。

亚马逊云科技洁净室总经理阿克拉姆·沙塔详细解释了洁净室的工作原理。广告商在亚马逊云科技上拥有大量的数据湖，他们希望与合作伙伴轻松、安全地共享见解。然而，移动或复制数据会产生摩擦和风险。亚马逊云科技洁净室通过允许双方在不共享底层原始数据的情况下共同运行商定的分析来解决这个问题。

洁净室提供细粒度的数据访问控制。数据所有者可以定义查询限制、输出限制和审计来保护敏感信息。亚马逊云科技负责管理隐私保护的查询执行和访问控制，使得客户可以专注于业务用例，而不是构建自定义的数据共享系统。

沙塔解释了广告商如何希望将洁净室用于横跨策划、受众丰富化、测量和归因等使用案例。亚马逊云科技的客户和合作伙伴已经表示对利用洁净室满足其广告和营销数据协作需求的热情。

最后，安娜·尼科诺娃（Anna Nikonova）来自奥美（Omnicom）代理公司Annalect分享了他们的广告工作负载迁移到亚马逊云科技后的经历。这加速了他们为客户交付结果的创新能力。他们展示了他们的Omni营销协同平台，该平台处理超过16万亿个数据属性，以支持从策划到激活和优化的各个阶段的受众细分和协同。

尼康诺娃表示，在过去的历史中，与合作伙伴的合作需要复杂的数据提取和副本传递。然而，现在通过使用亚马逊云科技的Clean Rooms，各方能够在不传输任何原始数据的情况下分析组合数据集，从而提高了架构效率。Clean Rooms与亚马逊云科技的数据湖和仓库实现了原生集成，避免了仅仅为了合作而配置单独的数据环境的需要。

来自亚马逊广告的托尼·克里尔尔介绍了亚马逊营销云如何帮助广告商分析他们在亚马逊上的广告活动性能。AMC为每个广告商提供专用的单租户实例，并将他们的数据与亚马逊广告数据相结合，以定制报告和见解。克里尔解释称，AMC在亚马逊云上管理着数千个实例，维护这种单一租户模式涉及巨大的运营开销。亚马逊云科技的Clean Rooms将通过允许广告商在加载到AMC实例之前进行合作来简化这个过程，从而减少双方的广告商和亚马逊广告的工程努力。

最后，福克斯的林赛·希尔谈到了如何通过利用亚马逊云技术使用机器学习来增强产品，如个性化体育亮点和优化的NFL比赛报道。她强调了对数据协作平台的需求，以跨业务部门和合作伙伴构建最佳体验。希尔解释说，福克斯正在投资于一个Clean Room架构，以便他们可以向合作伙伴提供对数据的受控访问，而不会暴露原始数据。这将为他们带来与其他出版商和内容提供商的新第二方数据共享机会。

总的来说，这次会议展示了过去16年里亚马逊云科技如何成为广告和营销创新的基础。像亚马逊云科技Clean Rooms这样的新服务旨在通过在广告生态系统中大规模实现安全、隐私保护的数据合作，进一步加速这一进程。

下面是一些演讲现场的精彩瞬间：

亚马逊云科技的领导者热烈欢迎2022年活动最后一场领导会议的与会者。

他们展示了Omni这个开放式的操作系统，助力营销人员提高在洞察、规划、激活和优化方面的表现。

亚马逊云科技每秒分析5亿个受众属性，依赖强大的计算能力为用户带来卓越性能。

亚马逊云科技还提供了Clean Rooms功能，使Amazon Ads能够与安全地与广告商共享数据而无需动用自己的数据。

Catch Up功能可快速回顾重要时刻，这一功能依赖于亚马逊的机器学习模型。

福克斯体育正在利用亚马逊云科技的机器学习技术为直播足球比赛的播音员提供实时的分析和精彩瞬间。

领导者们探讨了Clean Rooms如何帮助福克斯构建一个身份系统并实现跨业务部门的新数据协作机遇。

总结

视频探讨了亚马逊云科技的驱动下广告和营销领域的创新。担任亚马逊云科技Ad Tech和MarTech部门的总经理Anna Matveeva详细阐述了EC2、S3等核心亚马逊云科技服务如何助力广告科技公司高效处理海量数据、预测库存以及利用计算机视觉开发新型广告形式。"

"亚马逊云科技Clean Rooms的总经理Akram Shati详细介绍了这项新功能，它允许企业在不共享原始数据的前提下安全地进行数据合作。Analect的Anna Nikonov分享了他们如何通过亚马逊云科技服务构建自定义受众并实施活动策划。她强调，亚马逊云科技Clean Rooms是一种高效的解决方案，可以在不与合作伙伴重复数据的情况下与之共享数据。"

"Amazon Ads的Tony Krier谈论了他们的营销云，使得广告商能够将其数据与亚马逊的数据相结合以获取洞察。与亚马逊云科技Clean Rooms的整合将进一步简化这一过程。Fox的水晶银（Lindsay Silver）讲述了他们如何通过机器学习优化体育赛事内容和提高内容安全性。她解释了他们的理念，即关注内容、观众和广告之间的联系。亚马逊云科技Clean Rooms将为新的合作机遇敞开大门。

演讲原文

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亚马逊云科技是谁？

亚马逊云科技（Amazon Web Services）是全球云计算的开创者和引领者，自 2006 年以来一直以不断创新、技术领先、服务丰富、应用广泛而享誉业界。亚马逊云科技可以支持几乎云上任意工作负载。亚马逊云科技目前提供超过 200 项全功能的服务，涵盖计算、存储、网络、数据库、数据分析、机器人、机器学习与人工智能、物联网、移动、安全、混合云、虚拟现实与增强现实、媒体，以及应用开发、部署与管理等方面；基础设施遍及 31 个地理区域的 99 个可用区，并计划新建 4 个区域和 12 个可用区。全球数百万客户，从初创公司、中小企业，到大型企业和政府机构都信赖亚马逊云科技，通过亚马逊云科技的服务强化其基础设施，提高敏捷性，降低成本，加快创新，提升竞争力，实现业务成长和成功。