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広告用コンテキストインテリジェンスのガイダンス - 広告用コンテキストインテリジェンスのガイダンス
アーキテクチャ図詳細情報図の履歴

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広告用コンテキストインテリジェンスのガイダンス

公開日: 2022 年 4 月 6 日 (図の履歴)

このアーキテクチャを使用すると、機械学習を使用してサードパーティーの Cookie なしでターゲットオーディエンスに到達するコンテキスト広告ソリューションを構築できます。コンテキスト広告は、ユーザーが消費するコンテンツに基づいて対象者に届きます。このソリューションは、スケーラブルでコストが最適化されたイベント駆動型のサーバーレスアーキテクチャを使用します。

このアーキテクチャは、需要側のプラットフォーム (DSP)、広告パブリッシャー、供給側のプラットフォーム (SSP) がコンテキストインテリジェンスソリューションを構築するのに役立ちます。 AWS AI および機械学習サービスを使用して関連するメタデータを抽出し、独自の分類または業界標準の分類にマッピングします。

アーキテクチャ図

分析、分類マッピング、プログラムによる広告入札エンリッチメントのために AWS サーバーレスサービスを通過するコンテンツ。

次の手順では、アーキテクチャについて説明します。

  1. DSP、SSP、または広告パブリッシャーは、Amazon API Gateway で API を呼び出してコンテンツ検出をトリガーします。API は、提供されたコンテンツからテキスト、画像、オーディオ、動画を取得します。

  2. サーバーレスクローラは、コンテンツの探索とダウンロードを調整するAWS Step Functionsために 上に構築されています。Amazon DynamoDB はエフェメラル検出データを保存します。

  3. クローラまたはコンテンツ管理システム API を使用してメディアタイプを抽出し、Amazon S3 バケットに保存できます。

  4. Amazon S3 は、分析のために利用可能なメタデータを含むコンテンツ (テキスト、画像、動画) を Amazon DynamoDB に保存します。

  5. コンテンツ検出完了イベントは、 AWS Step Functions、、AWS Lambdaおよび Amazon SNS 上に構築されたコントローラーオーケストレーションを開始します。

  6. Amazon SNS イベントは、Amazon Comprehend、Amazon Rekognition、Amazon Transcribe を使用して AWS Lambda 関数を呼び出し、コンテンツ分析を開始します。

  7. Amazon DynamoDB は、コンテンツ分析ワークフローのトピック、感情、オブジェクトラベルを保存します。

  8. Contextual Intelligence Taxonomy Mapper (CITM) は、Amazon SageMaker AI にデプロイされた Transformers (BERT) モデルからの双方向エンコーダー表現を使用します。 は、Amazon DynamoDB のメタデータを IAB Content Taxonomy などの業界標準の分類にCITMマッピングします。

  9. AWS Lambda 関数はマッピングを取得し、カテゴリサービス内の Amazon DynamoDB に保存します。

  10. 入札サーバーは、Amazon API Gateway 上に構築された API を呼び出して、Amazon DynamoDB からカテゴリを取得します。これにより、低レイテンシーでプログラムによる広告入札が通知されます。

詳細情報

詳細については、次のリソースを参照してください。

図の履歴

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変更説明日付

初版発行

リファレンスアーキテクチャ図が最初に公開されました。

2022 年 4 月 6 日

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