يسعى المعلنون والناشرون ومقدمو تكنولوجيا الإعلان بنشاط إلى إيجاد طرق فعالة للتعاون مع شركائهم لتوليد رؤى حول مجموعات البيانات الجماعية الخاصة بهم. أحد الأسباب الشائعة للمشاركة في التعاون في مجال البيانات هو إجراء تحليل تداخل الجمهور، وهو تحليل شائع يتم تشغيله عند التخطيط الإعلامي وتقييم الشراكات الجديدة.

في هذا المنشور، نستكشف المقصود بتحليل تداخل الجمهور، ونناقش الأساليب الفنية الحالية والتحديات التي تواجهها، ونوضح كيف يمكنك تشغيل تحليل تداخل الجمهور الآمن باستخدام غرف AWS النظيفة.

تحليل تداخل الجمهور

تداخل الجمهور هو النسبة المئوية للمستخدمين في جمهورك الموجودين أيضًا في مجموعة بيانات أخرى (يتم حسابه على أساس عدد المستخدمين الموجودين في كل من جمهورك ومجموعة بيانات أخرى مقسومًا على إجمالي عدد المستخدمين في جمهورك). في عملية تخطيط الوسائط الرقمية، غالبًا ما يتم إجراء تداخلات مع الجمهور لمقارنة مجموعة بيانات الطرف الأول للمعلن مع مجموعة بيانات الشريك الإعلامي (الناشر). يساعد التحليل في تحديد مقدار جمهور المعلن الذي يمكن لشريك إعلامي معين الوصول إليه. من خلال تقييم التداخل، يمكن للمعلنين تحديد ما إذا كان الشريك الإعلامي يوفر مدى وصول فريدًا أو ما إذا كان جمهور الشريك الإعلامي يتداخل بشكل أساسي مع الجمهور الحالي للمعلن.

النهج والتحديات الحالية

غالبًا ما يشارك المعلنون والناشرون وموفرو البيانات الخارجيون والكيانات الأخرى بياناتهم عند تشغيل تداخلات الجمهور أو اختبارات المطابقة. يمكن أن تحمل الطرق الشائعة لمشاركة البيانات، مثل استخدام وحدات البكسل وعمليات نقل SFTP، مخاطر لأنها تتضمن نقل معلومات حساسة للعملاء. يمكن أن تستغرق مشاركة هذه البيانات مع طرف آخر وقتًا طويلاً وتزيد من خطر حدوث انتهاكات محتملة للبيانات أو الوصول غير المصرح به. إذا أساء الطرف المتلقي التعامل مع البيانات، فقد ينتهك لوائح الخصوصية، مما يؤدي إلى مخاطر قانونية. كما أن أي سوء استخدام أو كشف لبيانات العملاء يمكن أن يؤدي إلى تآكل ثقة المستهلك، مما يؤدي إلى الإضرار بالسمعة واحتمال خسارة الأعمال.

حل نظرة عامة

يمكن أن تساعدك AWS Clean Rooms أنت وشركاؤك على التعاون بسهولة وبشكل آمن في مجموعات البيانات الجماعية الخاصة بك وتحليلها - دون نسخ البيانات الأساسية لبعضكم البعض. باستخدام AWS Clean Rooms، يمكنك إنشاء غرفة نظيفة للبيانات في دقائق والتعاون مع شركائك لإنشاء رؤى فريدة. تسمح لك AWS Clean Rooms بإجراء تحليل تداخل الجمهور وإنشاء رؤى قيمة مع تجنب المخاطر المرتبطة بالطرق الحالية الأخرى.

فيما يلي المفاهيم الأساسية والمتطلبات الأساسية لاستخدام AWS Clean Rooms:

• يحتاج كل طرف في التحليل (عضو التعاون) إلى أن يكون لديه حساب AWS.
• يقوم أحد الأعضاء بدعوة العضو الآخر إلى تعاون AWS Clean Rooms. لا يهم العضو الذي قام بإنشاء الدعوة. يستخدم منشئ التعاون معرف حساب AWS الخاص بالمدعو كمدخل لإرسال الدعوات.
• يمكن لعضو واحد فقط الاستعلام في التعاون، ويمكن لعضو واحد فقط تلقي النتائج من التعاون. يتم تحديد قدرات كل عضو عند إنشاء التعاون.
• يقوم كل عضو في التعاون بتخزين مجموعات البيانات الخاصة به خدمة تخزين أمازون البسيطة (Amazon S3) ويقوم بفهرستها (إنشاء مخطط بأسماء الأعمدة وأنواع البيانات) في غراء AWS كتالوج البيانات. يمكنك أيضًا إنشاء تعريف كتالوج البيانات باستخدام أمازون أثينا إنشاء قاعدة بيانات وإنشاء بيانات الجدول.
• يحتاج المتعاونون إلى وجود حاويات S3 وجداول كتالوج البيانات الخاصة بهم في نفس منطقة AWS.
• يمكن للمتعاونين استخدام وحدة تحكم AWS Clean Rooms أو واجهات برمجة التطبيقات أو AWS SDK لإعداد التعاون.
• تتيح لك AWS Clean Rooms استخدام أي عمود كمفتاح ربط، على سبيل المثال معرفات MAID المجزأة ورسائل البريد الإلكتروني وعناوين IP ومعرفات RampIDs.
• يقوم كل عضو في التعاون بربط بياناته الخاصة بالتعاون.

دعونا نلقي نظرة على سيناريو يتعاون فيه المعلن مع الناشر لتحديد تداخل الجمهور. في هذا المثال، يقوم الناشر بإنشاء التعاون، ويدعو المعلن، ويعين المعلن باعتباره العضو الذي يمكنه الاستعلام عن النتائج وتلقيها.

المتطلبات الأساسية المسبقة

لدعوة شخص آخر إلى التعاون، تحتاج إلى معرف حساب AWS الخاص به. في حالة الاستخدام الخاصة بنا، يحتاج الناشر إلى معرف حساب AWS الخاص بالمعلن.

إنشاء تعاون

في حالة الاستخدام الخاصة بنا، يقوم الناشر بإنشاء تعاون باستخدام وحدة تحكم AWS Clean Rooms ويدعو المعلن.

لإنشاء تعاون، أكمل الخطوات التالية:

1. في وحدة التحكم AWS Clean Rooms، اختر تعاون وشراكات في جزء التنقل.
2. اختار خلق التعاون.
3. في حالة الاسم، أدخل اسمًا للتعاون.
4. في مجلة الأعضاء القسم، أدخل معرف حساب AWS الخاص بالحساب الذي تريد دعوته (في هذه الحالة، المعلن).
5. في مجلة قدرات الأعضاء القسم، اختر العضو الذي يمكنه الاستعلام وتلقي النتائج (في هذه الحالة، المعلن).
6. في حالة تسجيل الاستعلام، قرر ما إذا كنت تريد تشغيل تسجيل الاستعلام. يتم تسجيل الاستعلامات إلى الأمازون CloudWatch.
7. في حالة الحوسبة التشفيرية، حدد ما إذا كنت تريد تشغيل دعم الحوسبة المشفرة (قم بتشفير بياناتك مسبقًا قبل ربطها). ستقوم AWS Clean Rooms بعد ذلك بتشغيل الاستعلامات على البيانات المشفرة.
8. اختار التالى.
9. على تكوين العضوية الصفحة، اختر ما إذا كنت تريد إنشاء العضوية والتعاون الآن، أو قم بإنشاء التعاون ولكن قم بتنشيط عضويتك لاحقًا.
10. في حالة إعدادات نتائج الاستعلام الافتراضية، اختر ما إذا كنت تريد الاحتفاظ بالإعدادات الافتراضية لتلقي النتائج.
11. في حالة تخزين السجل في Amazon CloudWatch Logs، حدد إعدادات السجل الخاصة بك.
12. حدد أي علامات ومن يدفع مقابل الاستفسارات.
13. اختار التالى.
14. راجع التكوين واختر إما إنشاء التعاون والعضوية الآن، أو التعاون فقط.

يقوم الناشر بإرسال دعوة إلى المعلن. يقوم المعلن بمراجعة إعدادات التعاون وإنشاء عضوية.

إنشاء جدول مكون وتعيين قواعد التحليل

يقوم الناشر بإنشاء جدول مكون من جدول AWS Glue (الذي يمثل تعريف البيانات التعريفية لبيانات S3، بما في ذلك الموقع، بحيث يمكن قراءتها بواسطة AWS Clean Rooms عند تشغيل الاستعلام).

أكمل الخطوات التالية:

1. في وحدة تحكم AWS Clean Rooms ، اختر الجداول المكونة في جزء التنقل.
2. اختار تكوين جدول جديد.
3. في مجلة اختر جدول AWS Glue القسم، اختر قاعدة البيانات والجدول.
4. في مجلة الأعمدة المسموح بها بالتعاون القسم، اختر أيًا من أعمدة الجدول الموجودة للسماح بالاستعلام في التعاون.
5. في مجلة تفاصيل الجدول الذي تم تكوينه القسم، أدخل اسمًا ووصفًا اختياريًا للجدول الذي تم تكوينه.
6. اختار تكوين جدول جديد.
7. اختر نوع قاعدة التحليل الذي يطابق نوع الاستعلامات التي تريد السماح بها في الجدول. للسماح بتحليل التجميع، مثل العثور على حجم تداخل الجمهور، اختر نوع قاعدة تحليل التجميع.
8. في مجلة وظائف مجمعة القسم، اختر عدد مميز كوظيفة مجمعة.
9. في مجلة انضم إلى الضوابط القسم، اختر ما إذا كان المتعاون الخاص بك مطالبًا بالانضمام إلى جدول معك. نظرًا لأن هذه حالة استخدام متداخلة مع الجمهور، حدد لا، يمكن الاستعلام عن التداخل فقط.
10. حدد عوامل التشغيل للسماح بالمطابقة (على سبيل المثال، حدد لأي لبس و OR).
11. في مجلة ضوابط الأبعاد القسم، اختر ما إذا كنت تريد إتاحة أي أعمدة كأبعاد.
12. في مجلة وظائف العددية القسم، اختر ما إذا كنت تريد تحديد الوظائف العددية المسموح بها.
13. اختار التالى.
14. في مجلة قيود التجميع القسم، اختر الحد الأدنى لقيود التجميع للجدول الذي تم تكوينه.

يسمح لك هذا بتصفية الصفوف التي لا تلبي حدًا أدنى معينًا من المستخدمين (على سبيل المثال، إذا تم تعيين الحد على 10، فسيتم تصفية الصفوف التي تضم أقل من 10 مستخدمين).

15. اختار التالى.
16. راجع الإعدادات وأنشئ الجدول.

ربط الجدول بالتعاون

تتطلب AWS Clean Rooms الوصول لقراءة الجدول من أجل تشغيل الاستعلام المقدم من المعلن. أكمل الخطوات التالية لربط الجدول:

1. في وحدة تحكم AWS Clean Rooms، انتقل إلى تعاونك.
2. اختار الجدول المنتسب.
3. في حالة اسم الجدول الذي تم تكوينه، اختر اسم الجدول الذي تم تكوينه.
4. في مجلة تفاصيل اقتران الجدول القسم، أدخل اسمًا ووصفًا اختياريًا للجدول.
5. في مجلة الوصول إلى الخدمة القسم، يمكنك اختيار إمكانية استخدام الإعدادات الافتراضية لإنشاء ملف إدارة الهوية والوصول AWS دور خدمة (IAM) لـ AWS Clean Rooms تلقائيًا، أو يمكنك استخدام دور موجود. أذونات IAM مطلوبة لإنشاء الدور أو تعديله وتمرير الدور إلى AWS Clean Rooms.
6. اختار الجدول المنتسب.

يقوم المعلن أيضًا بإكمال الخطوات المفصلة في الأقسام السابقة لإنشاء جدول مكون وربطه بالتعاون.

تشغيل الاستعلامات في محرر الاستعلام

يمكن للمعلن الآن الانتقال إلى الاستعلامات علامة تبويب لجداول التعاون والمراجعة للاستعلام وقواعد التحليل الخاصة بها. يمكنك تحديد

مجموعة S3 حيث سيتم إرسال مخرجات الاستعلام المتداخل.

يمكن للمعلن الآن كتابة استعلام متداخل وتشغيله. يمكنك استخدام بريد إلكتروني مجزأ كمفتاح ربط للاستعلام (لديك خيار استخدام أي عمود كمفتاح ربط ويمكنك أيضًا استخدام أعمدة متعددة لمفاتيح ربط متعددة). يمكنك أيضًا استخدام خيار Analysis Builder بدون كود لجعل AWS Clean Rooms تقوم بإنشاء SQL نيابةً عنك. بالنسبة لحالة الاستخدام الخاصة بنا، نقوم بتشغيل الاستعلامات التالية:

#Query 1 – count of overlapping users between advertiser and publisher datasets

SELECT COUNT(DISTINCT advertiser.hashed_email)
FROM consumer as advertiser
INNER JOIN impressions as publisher
ON advertiser.hashed_email = publisher.hashed_email

#Query 2 – count of users in advertiser dataset

SELECT COUNT(DISTINCT advertiser.hashed_email)
FROM consumer as advertiser

يتم إرسال نتائج الاستعلام إلى حاوية S3 الخاصة بالمعلن، كما هو موضح في لقطة الشاشة التالية.

تنظيف

من أفضل الممارسات حذف الموارد التي لم تعد مستخدمة. يجب على المعلن والناشر تنظيف الموارد الخاصة بكل منهما:

• معلن – يقوم المعلن بحذف اقترانات الجدول التي تم تكوينها وعضوية التعاون الخاصة به. ومع ذلك، لا يتعين عليهم حذف الجدول الذي تم تكوينه لأنه قابل لإعادة الاستخدام عبر عمليات التعاون.
• Publisher – يقوم الناشر بحذف اقترانات الجدول التي تم تكوينها والتعاون. ولا يتعين عليهم حذف الجدول الذي تم تكوينه لأنه قابل لإعادة الاستخدام عبر عمليات التعاون.

وفي الختام

في هذا المنشور، أوضحنا كيفية إعداد تعاون يتداخل مع الجمهور باستخدام AWS Clean Rooms للتخطيط الإعلامي وتقييم الشراكة باستخدام بريد إلكتروني مجزأ كمفتاح ربط بين مجموعات البيانات. يتجه المعلنون بشكل متزايد إلى AWS Clean Rooms لإجراء تحليلات تداخل الجمهور مع شركائهم الإعلاميين، مما يساعدهم في اتخاذ قراراتهم المتعلقة بالاستثمار في الوسائط. علاوة على ذلك، تساعدك تداخلات الجمهور على تسريع تقييمات شراكتك من خلال تحديد مدى التداخل الذي تشاركه مع الشركاء المحتملين.

لمعرفة المزيد حول غرف AWS النظيفة، شاهد الفيديو البدء باستخدام غرف AWS النظيفة، وراجع المصادر الإضافية التالية:

حول المؤلف

إريك ساكولو هو مدير أول لتطوير الأعمال في AWS Clean Rooms في Amazon Web Services. وهو يركز على مساعدة العملاء على التعاون مع شركائهم بطرق معززة للخصوصية للحصول على رؤى وتحسين نتائج الأعمال.

شامير تانا هو مدير فني أول للمنتجات في Amazon Web Services.

ريان مالكي هو مهندس حلول أول في Amazon Web Services. وهو يركز على مساعدة العملاء في الحصول على رؤى من بياناتهم، خاصة مع AWS Clean Rooms.

• محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. تمكين نفسك. الوصول هنا.
• أفلاطونايستريم. ذكاء Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
• أفلاطون كربون، كلينتك ، الطاقة، بيئة، شمسي، إدارة المخلفات. الوصول هنا.
• أفلاطون هيلث. التكنولوجيا الحيوية وذكاء التجارب السريرية. الوصول هنا.
• المصدر https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/run-an-audience-overlap-analysis-in-aws-clean-rooms/