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AWS Clean Rooms で視聴者の重複分析を実行する |アマゾン ウェブ サービス

プラトン再発行
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広告主、媒体社、広告技術プロバイダーは、パートナーと協力して集合的なデータセットに関する洞察を生成する効率的な方法を積極的に模索しています。データ コラボレーションに取り組む一般的な理由の 1 つは、視聴者の重複分析を実行することです。これは、メディアが新しいパートナーシップを計画および評価するときに実行する一般的な分析です。

この投稿では、視聴者重複分析とは何かを探り、現在の技術的アプローチとその課題について説明し、次を使用して安全な視聴者重複分析を実行する方法を説明します。 AWS クリーンルーム.

視聴者の重複分析

オーディエンスの重複とは、オーディエンス内のユーザーのうち、別のデータセットにも存在するユーザーの割合です (オーディエンスと別のデータセットの両方に存在するユーザーの数をオーディエンスのユーザーの総数で割って計算されます)。デジタル メディア プランニング プロセスでは、広告主のファーストパーティ データセットとメディア パートナー (パブリッシャー) のデータセットを比較するためにオーディエンスのオーバーラップがよく行われます。この分析は、特定のメディア パートナーが広告主の視聴者のどの程度にリーチできるかを判断するのに役立ちます。重複を評価することで、広告主は、メディア パートナーが独自のリーチを提供しているかどうか、またはメディア パートナーの視聴者が広告主の既存の視聴者と主に重複しているかどうかを判断できます。

現在のアプローチと課題

広告主、パブリッシャー、サードパーティ データ プロバイダー、その他のエンティティは、オーディエンスの重複テストや一致テストを実行するときにデータを共有することがよくあります。ピクセルや SFTP 転送などの一般的なデータ共有方法には、機密性の高い顧客情報の移動が伴うため、リスクが伴う可能性があります。このデータを他の当事者と共有するには時間がかかり、潜在的なデータ侵害や不正アクセスのリスクが高まる可能性があります。受信側がデータの取り扱いを誤ると、プライバシー規制に違反し、法的リスクが生じる可能性があります。また、顧客データの悪用や漏洩が認められると、消費者の信頼が失墜し、風評被害やビジネス損失の可能性を招く可能性があります。

ソリューションの概要

AWS Clean Rooms を使用すると、お客様とパートナーが、基礎となるデータを相互にコピーすることなく、集合データセットで簡単かつ安全に共同作業および分析できるようになります。 AWS Clean Rooms を使用すると、データ クリーン ルームを数分で作成し、パートナーと協力して独自の洞察を生成できます。 AWS Clean Rooms を使用すると、他の現在のアプローチに関連するリスクを回避しながら、視聴者の重複分析を実行して貴重な洞察を生成できます。

以下は、AWS Clean Rooms を使用するための重要な概念と前提条件です。

  • 分析の各当事者 (コラボレーションメンバー) は AWS アカウントを持っている必要があります。
  • 1 人のメンバーが他のメンバーを AWS Clean Rooms コラボレーションに招待します。どのメンバーが招待状を作成するかは関係ありません。コラボレーション作成者は、招待者の AWS アカウント ID を入力として使用して、招待状を送信します。
  • コラボレーション内でクエリを実行できるのは 1 人のメンバーだけであり、コラボレーションから結果を受け取ることができるのは 1 人のメンバーだけです。各メンバーの能力は、コラボレーションの作成時に定義されます。
  • 各コラボレーション メンバーは、それぞれの場所にデータセットを保存します。 Amazon シンプル ストレージ サービス (Amazon S3) バケットを作成し、それらをカタログ化します (列名とデータ型を含むスキーマを作成します)。 AWSグルー データカタログ。次のコマンドを使用してデータ カタログ定義を作成することもできます。 アマゾンアテナ データベースの作成とテーブルの作成ステートメント。
  • コラボレーターは、S3 バケットと Data Catalog テーブルを同じ AWS リージョンに置く必要があります。
  • コラボレーターは、AWS Clean Rooms コンソール、API、または AWS SDK を使用してコラボレーションをセットアップできます。
  • AWS Clean Rooms では、ハッシュ化された MAID、電子メール、IP アドレス、RampID など、任意の列を結合キーとして使用できます。
  • 各コラボレーション メンバーは、自分のデータをコラボレーションに関連付けます。

広告主がサイト運営者と協力してオーディエンスの重複を特定するシナリオを見てみましょう。この例では、パブリッシャーがコラボレーションを作成し、広告主を招待し、クエリを実行して結果を受け取ることができるメンバーとして広告主を指定します。

前提条件

他の人をコラボレーションに招待するには、その人の AWS アカウント ID が必要です。このユースケースでは、パブリッシャーは広告主の AWS アカウント ID を必要とします。

コラボレーションを作成する

このユースケースでは、パブリッシャーが AWS Clean Rooms コンソールを使用してコラボレーションを作成し、広告主を招待します。

コラボレーションを作成するには、次の手順を実行します。

  1. AWS Clean Rooms のコンソールで、 コラボレーション ナビゲーションペインに表示されます。
  2. 選択する コラボレーションを作成する.
  3. 名前 、コラボレーションの名前を入力します。
  4. メンバー セクションで、招待するアカウント (この場合は広告主) の AWS アカウント ID を入力します。
  5. メンバーの能力 セクションで、クエリを実行して結果を受け取ることができるメンバー (この場合は広告主) を選択します。
  6. クエリロギング、クエリログをオンにするかどうかを決定します。クエリは次の場所に記録されます アマゾンクラウドウォッチ.
  7. 暗号コンピューティング、暗号化コンピューティングのサポートを有効にするかどうかを決定します (データを関連付ける前に事前に暗号化します)。 AWS Clean Rooms は暗号化されたデータに対してクエリを実行します。
  8. 選択する Next.コラボレーションを作成する
  9. ソフトウェア設定ページで、下図のように メンバーシップを構成する ページで、今すぐメンバーシップとコラボレーションを作成するか、コラボレーションを作成して後でメンバーシップをアクティブ化するかを選択します。
  10. クエリ結果の設定のデフォルト、結果を受け取るためにデフォルト設定を維持するかどうかを選択します。
  11. Amazon CloudWatch Logs のログストレージ、ログ設定を指定します。
  12. タグとクエリの支払い者を指定します。
  13. 選択する Next.
  14. 構成を確認し、コラボレーションとメンバーシップを今すぐ作成するか、コラボレーションのみを作成するかを選択します。

サイト運営者は広告主に招待状を送信します。広告主はコラボレーション設定を確認し、メンバーシップを作成します。

構成済みのテーブルを作成し、分析ルールを設定する

パブリッシャーは、AWS Glue テーブル (場所を含む S3 データのメタデータ定義を表すため、クエリの実行時に AWS Clean Rooms で読み取ることができる) から設定済みのテーブルを作成します。

次の手順を完了します。

  1. AWS Clean Rooms コンソールで、 構成されたテーブル ナビゲーションペインに表示されます。
  2. 選択する 新しいテーブルを構成する.
  3. AWS Glue テーブルを選択します セクションで、データベースとテーブルを選択します。
  4. コラボレーションで許可される列 セクションでは、コラボレーションでのクエリを許可する既存のテーブル列を選択します。
  5. 設定されたテーブルの詳細 セクションで、構成されたテーブルの名前とオプションの説明を入力します。
  6. 選択する 新しいテーブルを構成する.構成済みのテーブルを作成し、分析ルールを設定する
  7. テーブルで許可するクエリのタイプに一致する分析ルールのタイプを選択します。オーディエンスの重複サイズを調べるなどの集計分析を可能にするには、集計分析ルール タイプを選択します。
  8. 集計関数 セクションでは、選択 カウントの区別 集計関数として。
  9. 結合コントロール セクションで、共同編集者が自分のテーブルに参加する必要があるかどうかを選択します。これは視聴者が重複するユースケースであるため、 いいえ、重複のみを照会できます.
  10. 一致を許可する演算子を選択します (この例では、 そして & OR).
  11. 寸法コントロール セクションで、列をディメンションとして使用できるようにするかどうかを選択します。
  12. スカラー関数 セクションで、許可されるスカラー関数を制限するかどうかを選択します。
  13. 選択する Next.集計関数
  14. 集計の制約 セクションで、構成されたテーブルの最小集計制約を選択します。

これにより、ユーザーの特定の最小しきい値を満たさない行をフィルターで除外できます (たとえば、しきい値が 10 に設定されている場合、10 人未満のユーザーを集計する行がフィルターで除外されます)。

  1. 選択する Next.クエリ結果コントロールの指定
  2. 設定を見直してテーブルを作成します。

テーブルをコラボレーションに関連付ける

AWS Clean Rooms では、広告主が送信したクエリを実行するためにテーブルを読み取るアクセス権が必要です。テーブルを関連付けるには、次の手順を実行します。

  1. AWS Clean Rooms コンソールで、コラボレーションに移動します。
  2. 選択する アソシエイトテーブル.
  3. 設定されたテーブル名、構成したテーブルの名前を選択します。
  4. テーブルの関連付けの詳細 セクションで、テーブルの名前とオプションの説明を入力します。
  5. サービスアクセス セクションでは、デフォルト設定を使用して、 AWS IDおよびアクセス管理 AWS Clean Rooms の (IAM) サービス ロールを自動的に追加することも、既存のロールを使用することもできます。ロールを作成または変更し、そのロールを AWS Clean Rooms に渡すには、IAM アクセス許可が必要です。
  6. 選択する アソシエイトテーブル.テーブルをコラボレーションに関連付ける

広告主は、前のセクションで説明した手順を実行して、構成済みのテーブルを作成し、それをコラボレーションに関連付けます。

クエリエディターでクエリを実行する

広告主は、次の場所に移動できるようになります。 クエリ クエリを実行するコラボレーション テーブルとレビュー テーブル、およびその分析ルールのタブ。指定できます

重複クエリの出力が送信される S3 バケット。

広告主は、重複クエリを作成して実行できるようになりました。ハッシュされた電子メールをクエリの結合キーとして使用できます (任意の列を結合キーとして使用するオプションがあり、複数の結合キーに複数の列を使用することもできます)。 Analysis Builder のノーコード オプションを使用して、AWS Clean Rooms に代わって SQL を生成させることもできます。このユースケースでは、次のクエリを実行します。

#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

クエリエディターでクエリを実行する

次のスクリーンショットに示すように、クエリ結果は広告主の S3 バケットに送信されます。

クエリ結果は広告主の S3 バケットに送信されます

クリーンアップ

使用されなくなったリソースを削除することをお勧めします。広告主とサイト運営者は、それぞれのリソースをクリーンアップする必要があります。

  • 広告主 – 広告主は、設定されているテーブルの関連付けとコラボレーション メンバーシップを削除します。ただし、構成されたテーブルはコラボレーション全体で再利用できるため、削除する必要はありません。
  • Publisher – パブリッシャーは、設定されているテーブルの関連付けとコラボレーションを削除します。構成されたテーブルはコラボレーション間で再利用できるため、削除する必要はありません。

まとめ

この投稿では、ハッシュ化された電子メールをデータセット間の結合キーとして使用し、メディアプランニングとパートナーシップ評価のために AWS Clean Room を使用してオーディエンス重複コラボレーションをセットアップする方法を説明しました。広告主は、メディアパートナーと視聴者の重複分析を実施し、メディアへの投資決定を支援するために AWS Clean Rooms を利用することが増えています。さらに、オーディエンスの重複は、潜在的なパートナーと共有する重複の範囲を特定することで、パートナーシップの評価を加速するのに役立ちます。

AWS Clean Rooms の詳細については、ビデオをご覧ください。 AWS クリーン ルームの使用を開始する、次の追加リソースを参照してください。

著者について

エリック・サッキュロの顔写真エリック・サッキュロ アマゾン ウェブ サービスの AWS クリーン ルームのシニア ビジネス開発マネージャーです。彼は、プライバシーを強化した方法で顧客がパートナーと協力して洞察を得てビジネス成果を向上できるよう支援することに重点を置いています。

シャミール・タンナの顔写真シャミール・タンナ アマゾン ウェブ サービスのシニア テクニカル プロダクト マネージャーです。

ライアン・マレッキーの顔写真ライアン・マレッキー アマゾン ウェブ サービスのシニア ソリューション アーキテクトです。彼は、特に AWS Clean Rooms を使用して、顧客がデータから洞察を得るのを支援することに重点を置いています。

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