サードパーティのCookieを使用せずに関連性の高い広告を配信：高度なAIを活用したコンテキスト技術

はじめに：

広告識別子の廃止に伴い、広告主様はコンテキストターゲティングなどの定評ある手法を含め、代替ソリューションに目を向けています。この再び高まった関心は、これらの定評ある製品が、予測モデリングや生成AIなどの最新の技術を取り入れる形で、一種のルネッサンスを迎えていることを意味しています。

コンテキストターゲティングにより、広告主様は常に、消費者がリアルタイムで閲覧している関連コンテンツに合わせて広告を掲載できるようになりました。Amazon Adsは、Amazon独自のショッピングインサイトとAIを活用して、コンテキストの意味を再定義し、「ページにキーワードが含まれていれば広告を配信する」といった単純なヒューリスティックを超える手法を導入しました。Amazon DSPは、消費者のショッピングジャーニーに適合させることを目的として、単語、画像、動画コンテンツ間の複雑な関係を考慮しながら、コンテキストを精緻かつスケーラブルな方法で分析しています。AWS搭載のAIは、膨大な量の非構造化データを解析し、セマンティックテーマを識別し、オーディエンスの現在の意図を理解する能力を備えています。これにより、従来のキーワードマッチングを超えたコンテキストターゲティングが可能になります。その結果、広告主様は、これまでターゲットにすることができなかったカテゴリーやコンテキストをターゲットにしたり、行動シグナルのみを使用してターゲットにしたりすることができるようになりました。

このイノベーションはより広範な業界の動向と一致しており、現在、マーケティング担当者の60%が広告にAIを使用し、そのうちの半数近くがコンテキストアプリケーションに重点を置いています。AI広告市場は毎年35%成長しており、識別子に依存しない戦略の需要は引き続き高まっています。AIを活用したコンテキストターゲティングへの投資により、消費者エンゲージメントの25%増加など、測定可能な成果が得られており、Amazon Adsの高度なアプローチの価値が強調されています。

この技術資料では、AIがコンテキストターゲティングをどのように変革しているかを詳しく説明し、サードパーティのCookieの必要性を最小限に抑えながら価値を提供する、Amazon DSPの革新的なソリューションを紹介します。

• 高度なコンテンツ理解のための大規模言語モデル（LLM）を活用する方法
• オープンウェブやモバイルの広告在庫コンテンツを分析するための高度な手法
• 需要を把握するための当社独自の製品カテゴリーベースの分類方法
• モデルの関連性とパフォーマンスを評価するためのフレームワーク
• お客様の事例と結果を通じた実際の影響