無需第三方 Cookie 即可提供廣告相關性：AI 支援的內容相關投放進階技術

簡介：

隨著廣告識別碼的停用，廣告主開始轉向使用替代解決方案，包括內容相關投放等成熟的解決方案。這種新興的興趣代表這些歷史悠久的商品正在捲土重來，並結合了預測模型和生成式 AI 等最新進展。

內容相關投放一直以來都能讓廣告主根據消費者即時觀看的相關內容，投放與之一致的廣告。亞馬遜廣告利用亞馬遜的獨特購物洞察和 AI，重新定義內容相關投放，並超越了單純的「如果頁面上出現關鍵字，就投放廣告」啟發式方法。亞馬遜 DSP 會以精細且可擴展的方式分析內容相關投放，考慮文字、圖片和影片內容之間的複雜關係，目的是與消費者的購物旅程保持一致。由 AWS 支援的 AI 能夠剖析大量非結構化資料、辨識語義主題，並了解受眾目前的意圖，從而將內容相關投放提升到超越傳統關鍵字匹配的程度。因此，廣告主現在可以鎖定以前無法定向的類別和內容相關投放，或是只能使用行為訊號進行定向的目標。

這項創新符合更廣泛的產業趨勢，因為現在有 60% 的行銷人員在廣告中使用 AI，其中還有近一半的人員專注於內容相關投放應用。隨著 AI 廣告市場每年增長 35%，對識別碼獨立策略的需求也持續增加。對 AI 驅動內容相關投放的投資，產生了可衡量的結果，包括消費者參與度增加 25%，這凸顯了亞馬遜廣告進階方法的價值。

此文件詳細介紹了 AI 如何改變內容相關投放，並展示亞馬遜 DSP 創新解決方案如何在提供價值的同時，最大限度地減少第三方 Cookie 的必要性。

• 如何利用大型語言模型 (LLM) 來進行複雜的內容理解。
• 分析開放網路和行動供應內容的進階技術。
• 透過獨特的商品類別型分類方法來了解需求。
• 用於評估模型相關性和效能的架構。
• 透過顧客案例研究和結果產生實質影響。