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する:オーディエンスをモデル化する高度なテクニック

2024年6月18日 | 投稿者:応用科学マネージャーのDaniele Barchiesi、応用科学者のGuilherme Ilunga

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はじめに:

2017年は「たぶん」というレベルでしたが、ブランドのメッセージを消費者に伝えるため、Cookieからより効果的で新しいソリューションに移行することにより、過去のものとなりました。2025年以降、実質的にウェブ全体がサードパーティのCookieに結び付けられなくなります。この移行の準備は順調に進んでいます。

この開発により、広告主やアドテック企業は、有意義な方法でオーディエンスとかかわるための戦略を進化させる必要がありました。これらの新しい方法には、クリーンルームの戦略的投資、ブラウザベースのソリューション、ファーストパーティデータの活用が含まれます。さらに、コンテキストターゲティングモデル化ソリューションなどの定評のあるソリューションは、お客様に関連性の高いメッセージを配信できるという点で再び広告主の注目を集めています。

このテクニカルホワイトペーパーでは、モデル化されたオーディエンスの背後にある動機と方法論を詳しく取り上げています。モデルアーキテクチャ、オーディエンスクラスタリング、階層しきい値処理などの技術的側面に加え、Cookieバイアスのトレーニングやドメイン適応などの課題についても取り上げており、Amazon Adsチームが検討している革新的なソリューションに焦点を当てています。

このテクニカルホワイトペーパーでは、以下の方法を学びます。

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Amazon Adsは、独自のショッピング、ストリーミング、およびコンテキストシグナルを活用して、リアルタイムの興味・関心を予測し、関連性の高いメッセージを配信します。

カスタマーエクスペリエンス

モデル化されたオーディエンスは、モデルアーキテクチャ、オーディエンスクラスタリング、階層しきい値処理、およびモデルトレーニングに基づいて機能します。

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さまざまな業界の広告主が、モデリング手法に基づいて構築された、より永続的なオーディエンスを活用することで大きなメリットを得ることができています