Reklamverenler, yayıncılar ve reklam teknolojisi sağlayıcıları, kolektif veri kümeleri hakkında öngörüler oluşturmak amacıyla iş ortaklarıyla işbirliği yapmanın etkili yollarını aktif olarak arıyor. Veri iş birliğine katılmanın yaygın nedenlerinden biri, medya planlama ve yeni ortaklıkları değerlendirirken yaygın olarak kullanılan bir analiz olan hedef kitle örtüşme analizini yürütmektir.

Bu yazıda hedef kitle çakışması analizinin ne olduğunu araştırıyor, mevcut teknik yaklaşımları ve bunların zorluklarını tartışıyor ve aşağıdakileri kullanarak güvenli hedef kitle örtüşme analizini nasıl çalıştırabileceğinizi gösteriyoruz: AWS Temiz Odalar.

Kitle çakışması analizi

Hedef kitle çakışması, hedef kitlenizde başka bir veri kümesinde de bulunan kullanıcıların yüzdesidir (hem hedef kitlenizde hem de başka bir veri kümesinde mevcut olan kullanıcı sayısının hedef kitlenizdeki toplam kullanıcı sayısına bölünmesiyle hesaplanır). Dijital medya planlama sürecinde, hedef kitle çakışmaları genellikle bir reklamverenin birinci taraf veri kümesini bir medya ortağının (yayıncının) veri kümesiyle karşılaştırmak için gerçekleştirilir. Analiz, belirli bir medya ortağının reklamverenin hedef kitlesinin ne kadarına ulaşılabileceğini belirlemeye yardımcı olur. Reklamverenler, örtüşmeyi değerlendirerek, bir medya ortağının benzersiz erişim sağlayıp sağlamadığını veya medya ortağının kitlesinin ağırlıklı olarak reklamverenin mevcut kitlesiyle örtüşüp örtüşmediğini belirleyebilir.

Güncel yaklaşımlar ve zorluklar

Reklamverenler, yayıncılar, üçüncü taraf veri sağlayıcıları ve diğer kuruluşlar, kitle çakışmaları veya eşleşme testleri çalıştırırken genellikle verilerini paylaşırlar. Piksel kullanımı ve SFTP aktarımları gibi yaygın veri paylaşımı yöntemleri, hassas müşteri bilgilerinin taşınmasını gerektirdiğinden risk taşıyabilir. Bu verilerin başka bir tarafla paylaşılması zaman alabilir ve olası veri ihlalleri veya yetkisiz erişim riskini artırabilir. Alıcı tarafın verileri yanlış kullanması durumunda gizlilik düzenlemeleri ihlal edilebilir ve bu da yasal risklere yol açabilir. Ayrıca, müşteri verilerinin kötüye kullanıldığı veya ifşa edildiği algısı tüketicinin güvenini sarsabilir, itibarın zedelenmesine ve potansiyel iş kaybına yol açabilir.

Çözüme genel bakış

AWS Temiz Odaları, birbirinizin temel verilerini kopyalamadan, sizin ve iş ortaklarınızın kolektif veri kümeleriniz üzerinde zahmetsiz ve güvenli bir şekilde işbirliği yapmasına ve bunları analiz etmesine yardımcı olabilir. AWS Temiz Odaları ile dakikalar içinde bir veri temiz odası oluşturabilir ve benzersiz içgörüler oluşturmak için iş ortaklarınızla işbirliği yapabilirsiniz. AWS Temiz Odalar, diğer mevcut yaklaşımlarla ilişkili risklerden kaçınırken hedef kitle çakışması analizi yürütmenize ve değerli bilgiler oluşturmanıza olanak tanır.

AWS Temiz Odaları kullanmaya yönelik temel kavramlar ve ön koşullar şunlardır:

• Analizdeki her tarafın (işbirliği üyesi) bir AWS hesabına sahip olması gerekir.
• Bir üye diğer üyeyi AWS Temiz Odalar işbirliğine davet eder. Daveti hangi üyenin oluşturduğu önemli değildir. İşbirliği yaratıcısı, davet göndermek için giriş olarak davetlinin AWS hesap kimliğini kullanır.
• İşbirliğinde yalnızca bir üye sorgulama yapabilir ve işbirliğinden yalnızca bir üye sonuç alabilir. İşbirliği oluşturulduğunda her üyenin yetenekleri tanımlanır.
• Her işbirliği üyesi veri kümelerini kendi ilgili alanlarında saklar Amazon Basit Depolama Hizmeti (Amazon S3) bunları paketler ve kataloglar (sütun adları ve veri türleriyle bir şema oluşturur). AWS Tutkal Veri Kataloğu. Veri Kataloğu tanımını kullanarak da oluşturabilirsiniz. Amazon Atina veritabanı oluşturun ve tablo ifadeleri oluşturun.
• Ortak çalışanların S3 klasörlerinin ve Veri Kataloğu tablolarının aynı AWS Bölgesinde olması gerekir.
• Ortak çalışanlar bir işbirliği kurmak için AWS Temiz Odalar konsolunu, API'leri veya AWS SDK'larını kullanabilir.
• AWS Clean Rooms, karma anahtarı oluşturulmuş MAID'ler, e-postalar, IP adresleri ve RampID'ler gibi herhangi bir sütunu birleştirme anahtarı olarak kullanmanıza olanak tanır.
• Her işbirliği üyesi kendi verilerini işbirliğiyle ilişkilendirir.

Hedef kitle çakışmasını belirlemek için bir reklamverenin bir yayıncıyla işbirliği yaptığı bir senaryoya bakalım. Bu örnekte yayıncı ortak çalışmayı oluşturur, reklamvereni davet eder ve reklamvereni sorgulayıp sonuçları alabilecek üye olarak belirler.

Önkoşullar

Başka bir kişiyi ortak çalışmaya davet etmek için onun AWS hesap kimliğine ihtiyacınız vardır. Kullanım durumumuzda yayıncının, reklamverenin AWS hesap kimliğine ihtiyacı vardır.

İşbirliği oluşturun

Kullanım örneğimizde yayıncı, AWS Clean Rooms konsolunu kullanarak bir işbirliği oluşturur ve reklamvereni davet eder.

İşbirliği oluşturmak için aşağıdaki adımları tamamlayın:

1. AWS Temiz Odalar konsolunda şunu seçin: İşbirlikleri Gezinti bölmesinde.
2. Klinik İşbirliği oluşturun.
3. İçin Name, ortak çalışma için bir ad girin.
4. içinde Üyeler bölümünde, davet etmek istediğiniz hesabın (bu durumda reklamverenin) AWS hesap kimliğini girin.
5. içinde Üye yetenekleri bölümünde sorgulayıp sonuçları alabilecek üyeyi (bu durumda reklamveren) seçin.
6. İçin Sorgu günlüğü, sorgu günlüğünün açık olmasını isteyip istemediğinize karar verin. Sorgular şuraya kaydedilir: Amazon Bulut İzleme.
7. İçin Kriptografik hesaplama, kriptografik bilgi işlem desteğini açmak isteyip istemediğinize karar verin (verilerinizi ilişkilendirmeden önce önceden şifreleyin). AWS Clean Rooms daha sonra şifrelenmiş veriler üzerinde sorgular çalıştıracaktır.
8. Klinik Sonraki.
9. Üzerinde Üyeliği yapılandır sayfasında üyeliği ve ortak çalışmayı şimdi mi oluşturmak istediğinizi yoksa ortak çalışmayı oluşturup üyeliğinizi daha sonra mı etkinleştirmek istediğinizi seçin.
10. İçin Sorgu sonuçları ayarları varsayılanları, sonuçları almak için varsayılan ayarları korumak isteyip istemediğinizi seçin.
11. İçin Amazon CloudWatch Logs'ta günlük depolama, günlük ayarlarınızı belirtin.
12. Tüm etiketleri ve sorgular için kimin ödeme yaptığını belirtin.
13. Klinik Sonraki.
14. Yapılandırmayı gözden geçirin ve işbirliğini ve üyeliği hemen oluşturmayı ya da yalnızca ortak çalışmayı oluşturmayı seçin.

Yayıncı, reklamverene bir davetiye gönderir. Reklamveren ortak çalışma ayarlarını inceler ve bir üyelik oluşturur.

Yapılandırılmış bir tablo oluşturun ve analiz kurallarını ayarlayın

Yayıncı, AWS Glue tablosundan yapılandırılmış bir tablo oluşturur (bu tablo, konum da dahil olmak üzere S3 verilerinin meta veri tanımını temsil eder, böylece sorgu çalıştırıldığında AWS Clean Rooms tarafından okunabilir).

Aşağıdaki adımları tamamlayın:

1. AWS Temiz Odalar konsolunda şunu seçin: Yapılandırılmış tablolar Gezinti bölmesinde.
2. Klinik Yeni tabloyu yapılandır.
3. içinde AWS Glue tablosunu seçin bölümünde veritabanınızı ve tablonuzu seçin.
4. içinde İşbirliğinde izin verilen sütunlar bölümünde, mevcut tablo sütunlarından hangisinin işbirliğinde sorgulamaya izin vereceğini seçin.
5. içinde Yapılandırılmış tablo ayrıntıları bölümünde, yapılandırılan tablo için bir ad ve isteğe bağlı bir açıklama girin.
6. Klinik Yeni tabloyu yapılandır.
7. Tabloda izin vermek istediğiniz sorgu türleriyle eşleşen analiz kuralı türünü seçin. Hedef kitle çakışmasının boyutunu bulmak gibi bir toplama analizine izin vermek için toplama analizi kural türünü seçin.
8. içinde Toplama işlevleri bölümü, seçim COUNT FARKLI toplama işlevi olarak.
9. içinde Denetimlere katıl bölümünde, ortak çalışanınızın sizinkiyle bir masaya katılmasının gerekip gerekmediğini seçin. Bu kitle çakışması kullanım durumu olduğundan Hayır, yalnızca örtüşme sorgulanabilir.
10. Eşleştirmeye izin verilecek operatörleri seçin (bu örnek için, VE ve OR).
11. içinde Boyut kontrolleri bölümünde herhangi bir sütunun boyut olarak kullanılabilir olmasını isteyip istemediğinizi seçin.
12. içinde Skaler fonksiyonlar bölümünde izin verilen skaler fonksiyonları sınırlamak isteyip istemediğinizi seçin.
13. Klinik Sonraki.
14. içinde Toplama kısıtlamaları bölümünde, yapılandırılan tablo için minimum toplama kısıtlamasını seçin.

Bu, belirli bir minimum kullanıcı eşiğini karşılamayan satırları filtrelemenize olanak tanır (örneğin, eşik 10 olarak ayarlanırsa, 10'dan az kullanıcıyı toplayan satırlar filtrelenir).

15. Klinik Sonraki.
16. Ayarları gözden geçirin ve tabloyu oluşturun.

Tabloyu işbirliğiyle ilişkilendirin

AWS Clean Rooms, reklamveren tarafından gönderilen sorguyu çalıştırmak için tabloyu okuma erişimine ihtiyaç duyar. Tabloyu ilişkilendirmek için aşağıdaki adımları tamamlayın:

1. AWS Temiz Odalar konsolunda işbirliğinize gidin.
2. Klinik Tabloyu ilişkilendir.
3. İçin Yapılandırılmış tablo adıyapılandırılmış tablonuzun adını seçin.
4. içinde Tablo ilişkilendirme ayrıntıları bölümüne tablo için bir ad ve isteğe bağlı bir açıklama girin.
5. içinde Servis erişimi bölümünde, bir profil oluşturmak için varsayılan ayarları kullanmayı seçebilirsiniz. AWS Kimlik ve Erişim Yönetimi AWS Temiz Odaları için (IAM) hizmet rolünü otomatik olarak üstlenebilir veya mevcut bir rolü kullanabilirsiniz. Rolü oluşturmak veya değiştirmek ve rolü AWS Temiz Odalarına aktarmak için IAM izinleri gereklidir.
6. Klinik Tabloyu ilişkilendir.

Reklamveren ayrıca yapılandırılmış bir tablo oluşturmak ve bunu ortak çalışmayla ilişkilendirmek için önceki bölümlerde ayrıntılı olarak açıklanan adımları tamamlar.

Sorgu düzenleyicide sorguları çalıştırma

Reklamveren artık şuraya gidebilir: Sorguları sorgulanacak işbirliği ve inceleme tabloları ve bunların analiz kuralları için sekme. Belirtebilirsiniz

örtüşme sorgusunun çıktısının gideceği S3 klasörü.

Reklamveren artık bir çakışma sorgusu yazıp çalıştırabilir. Sorgu için birleştirme anahtarı olarak karma hale getirilmiş bir e-posta kullanabilirsiniz (birleştirme anahtarı olarak herhangi bir sütunu kullanma seçeneğiniz vardır ve ayrıca birden çok birleştirme anahtarı için birden çok sütun kullanabilirsiniz). AWS Clean Rooms'un sizin adınıza SQL oluşturmasını sağlamak için Analysis Builder'ın kodsuz seçeneğini de kullanabilirsiniz. Kullanım durumumuz için aşağıdaki sorguları çalıştırıyoruz:

#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

Sorgu sonuçları, aşağıdaki ekran görüntüsünde gösterildiği gibi reklamverenin S3 klasörüne gönderilir.

Temizlemek

Artık kullanılmayan kaynakları silmek en iyi uygulamadır. Reklamveren ve yayıncı kendi kaynaklarını temizlemelidir:

• Reklamveren – Reklamveren, yapılandırılmış tablo ilişkilerini ve işbirliği üyeliğini siler. Ancak, işbirlikleri genelinde yeniden kullanılabildiği için yapılandırılmış tablolarını silmeleri gerekmez.
• Publisher – Yayıncı, yapılandırılmış tablo ilişkilerini ve işbirliğini siler. İşbirliği genelinde yeniden kullanılabildiği için yapılandırılmış tablolarını silmeleri gerekmez.

Sonuç

Bu gönderide, veri kümeleri arasında birleştirme anahtarı olarak karma e-posta kullanarak medya planlama ve ortaklık değerlendirmesi için AWS Clean Rooms'u kullanarak hedef kitle çakışması işbirliğinin nasıl kurulacağını gösterdik. Reklamverenler, medya iş ortaklarıyla hedef kitle çakışması analizleri yürütmek ve medya yatırımı kararlarına yardımcı olmak için giderek daha fazla AWS Temiz Odalarına yöneliyor. Ayrıca hedef kitle çakışmaları, potansiyel ortaklarla paylaştığınız örtüşmenin boyutunu belirleyerek ortaklık değerlendirmelerinizi hızlandırmanıza yardımcı olur.

AWS Temiz Odalar hakkında daha fazla bilgi edinmek için videoyu izleyin AWS Temiz Odaları Kullanmaya Başlamave aşağıdaki ek kaynaklara bakın:

Yazarlar Hakkında

Eric Saccullo Amazon Web Services'te AWS Temiz Odaların Kıdemli İş Geliştirme Yöneticisidir. Müşterilerin iş ortaklarıyla gizliliği geliştirilmiş yöntemlerle işbirliği yaparak içgörü elde etmelerine ve iş sonuçlarını iyileştirmelerine yardımcı olmaya odaklanmıştır.

Şamir Tanna Amazon Web Services'te Kıdemli Teknik Ürün Yöneticisidir.

Ryan Malecky Amazon Web Services'te Kıdemli Çözüm Mimarıdır. Özellikle AWS Temiz Odaları ile müşterilerin verilerinden öngörü elde etmelerine yardımcı olmaya odaklanmıştır.

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
• PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
• PlatoESG. karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
• PlatoSağlık. Biyoteknoloji ve Klinik Araştırmalar Zekası. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/run-an-audience-overlap-analysis-in-aws-clean-rooms/