Inserzionisti, editori e fornitori di tecnologia pubblicitaria sono attivamente alla ricerca di modi efficienti per collaborare con i propri partner per generare approfondimenti sui loro set di dati collettivi. Un motivo comune per impegnarsi nella collaborazione sui dati è eseguire un'analisi della sovrapposizione del pubblico, un'analisi comune da eseguire durante la pianificazione dei media e la valutazione di nuove partnership.
In questo post esploriamo cos'è l'analisi della sovrapposizione del pubblico, discutiamo gli attuali approcci tecnici e le relative sfide e illustriamo come eseguire un'analisi sicura della sovrapposizione del pubblico utilizzando Camere bianche AWS.
Analisi della sovrapposizione del pubblico
La sovrapposizione del pubblico è la percentuale di utenti nel tuo pubblico che sono presenti anche in un altro set di dati (calcolata come il numero di utenti presenti sia nel tuo pubblico che in un altro set di dati diviso per il numero totale di utenti nel tuo pubblico). Nel processo di pianificazione dei media digitali, le sovrapposizioni del pubblico vengono spesso condotte per confrontare il set di dati proprietario di un inserzionista con il set di dati di un partner multimediale (editore). L'analisi aiuta a determinare quanta parte del pubblico dell'inserzionista può essere raggiunta da un determinato media partner. Valutando la sovrapposizione, gli inserzionisti possono determinare se un partner multimediale fornisce una copertura unica o se il pubblico del partner multimediale si sovrappone prevalentemente al pubblico esistente dell'inserzionista.
Approcci e sfide attuali
Inserzionisti, editori, fornitori di dati di terze parti e altre entità spesso condividono i propri dati durante l'esecuzione di sovrapposizioni di pubblico o test di corrispondenza. I metodi comuni per la condivisione dei dati, come l'utilizzo di pixel e i trasferimenti SFTP, possono comportare rischi perché comportano lo spostamento di informazioni sensibili sui clienti. La condivisione di questi dati con un altro soggetto può richiedere molto tempo e aumentare il rischio di potenziali violazioni dei dati o accesso non autorizzato. Se la parte ricevente gestisce in modo improprio i dati, potrebbe violare le norme sulla privacy, con conseguenti rischi legali. Inoltre, qualsiasi uso improprio o esposizione percepita dei dati dei clienti può minare la fiducia dei consumatori, con conseguenti danni alla reputazione e potenziali perdite di affari.
Panoramica della soluzione
AWS Clean Rooms può aiutare te e i tuoi partner a collaborare e analizzare i vostri set di dati collettivi in modo semplice e sicuro, senza copiare reciprocamente i dati sottostanti. Con AWS Clean Rooms, puoi creare una stanza pulita per i dati in pochi minuti e collaborare con i tuoi partner per generare insight unici. AWS Clean Rooms ti consente di eseguire un'analisi della sovrapposizione del pubblico e generare informazioni preziose evitando i rischi associati ad altri approcci attuali.
Di seguito sono riportati i concetti chiave e i prerequisiti per utilizzare AWS Clean Rooms:
- Ciascuna parte coinvolta nell'analisi (membro della collaborazione) deve disporre di un account AWS.
- Un membro invita l'altro membro alla collaborazione AWS Clean Rooms. Non importa quale membro crea l'invito. Il creatore della collaborazione utilizza l'ID dell'account AWS dell'invitato come input per inviare gli inviti.
- Solo un membro può eseguire query nella collaborazione e solo un membro può ricevere risultati dalla collaborazione. Le capacità di ciascun membro vengono definite al momento della creazione della collaborazione.
- Ciascun membro della collaborazione archivia i set di dati nei rispettivi Servizio di archiviazione semplice Amazon (Amazon S3) e li cataloga (crea uno schema con nomi di colonne e tipi di dati) nel file Colla AWS Catalogo dati. È inoltre possibile creare la definizione di Data Catalog utilizzando il file Amazzone Atena creare database e creare istruzioni di tabella.
- I collaboratori devono avere i bucket S3 e le tabelle Data Catalog nella stessa regione AWS.
- I collaboratori possono utilizzare la console AWS Clean Rooms, le API o gli SDK AWS per impostare una collaborazione.
- AWS Clean Rooms ti consente di utilizzare qualsiasi colonna come chiave di unione, ad esempio MAID con hash, e-mail, indirizzi IP e RampID.
- Ciascun membro della collaborazione associa i propri dati alla collaborazione.
Consideriamo uno scenario in cui un inserzionista collabora con un editore per identificare la sovrapposizione del pubblico. In questo esempio, l'editore crea la collaborazione, invita l'inserzionista e designa l'inserzionista come membro che può eseguire query e ricevere risultati.
Prerequisiti
Per invitare un'altra persona a una collaborazione, è necessario il suo ID account AWS. Nel nostro caso d'uso, l'editore necessita dell'ID dell'account AWS dell'inserzionista.
Creare una collaborazione
Nel nostro caso d'uso, l'editore crea una collaborazione utilizzando la console AWS Clean Rooms e invita l'inserzionista.
Per creare una collaborazione, completare i seguenti passaggi:
- Nella console AWS Clean Rooms, scegli Collaborazioni nel pannello di navigazione.
- Scegli Creare collaborazione.
- Nel Nome, inserisci un nome per la collaborazione.
- Nel Utenti sezione, inserisci l'ID dell'account AWS dell'account che desideri invitare (in questo caso, l'inserzionista).
- Nel Abilità dei membri sezione, scegli il membro che può eseguire query e ricevere risultati (in questo caso, l'inserzionista).
- Nel Registrazione delle query, decidi se desideri attivare la registrazione delle query. Le query vengono registrate Amazon Cloud Watch.
- Nel Calcolo crittografico, decidi se desideri attivare il supporto per il calcolo crittografico (pre-crittografare i tuoi dati prima di associarli). AWS Clean Rooms eseguirà quindi query sui dati crittografati.
- Scegli Avanti.
- Sulla Configura l'appartenenza pagina, scegli se desideri creare l'iscrizione e la collaborazione adesso oppure creare la collaborazione ma attivare l'iscrizione in un secondo momento.
- Nel Impostazioni predefinite dei risultati della query, scegli se desideri mantenere le impostazioni predefinite per ricevere i risultati.
- Nel Archiviazione dei log in Amazon CloudWatch Logs, specifica le impostazioni di registro.
- Specifica eventuali tag e chi paga per le query.
- Scegli Avanti.
- Esamina la configurazione e scegli di creare subito la collaborazione e l'appartenenza oppure solo la collaborazione.
L'editore invia un invito all'inserzionista. L'inserzionista esamina le impostazioni di collaborazione e crea un'iscrizione.
Crea una tabella configurata e imposta le regole di analisi
L'editore crea una tabella configurata dalla tabella AWS Glue (che rappresenta la definizione dei metadati dei dati S3, inclusa la posizione, in modo che possa essere letta da AWS Clean Rooms quando viene eseguita la query).
Completa i seguenti passi:
- Nella console AWS Clean Rooms, scegli Tabelle configurate nel pannello di navigazione.
- Scegli Configura nuova tabella.
- Nel Scegli la tabella AWS Glue sezione, scegli il database e la tabella.
- Nel Colonne consentite in collaborazione sezione, scegliere quale delle colonne della tabella esistente consentire per l'esecuzione di query nella collaborazione.
- Nel Dettagli della tabella configurata sezione, immettere un nome e una descrizione facoltativa per la tabella configurata.
- Scegli Configura nuova tabella.
- Scegli il tipo di regola di analisi che corrisponde al tipo di query che desideri consentire sulla tabella. Per consentire un'analisi di aggregazione, ad esempio per individuare la dimensione della sovrapposizione del pubblico, scegli il tipo di regola di analisi di aggregazione.
- Nel Funzioni aggregate sezione, scegliere CONTE DISTINTO come funzione aggregata.
- Nel Unisciti ai controlli sezione, scegli se il tuo collaboratore deve unirsi a un tavolo con il tuo. Poiché si tratta di un caso d'uso di sovrapposizione del pubblico, seleziona No, è possibile richiedere solo la sovrapposizione.
- Selezionare gli operatori per consentire la corrispondenza (per questo esempio, select E ed OR).
- Nel Controlli delle dimensioni sezione, scegli se desideri rendere disponibili le colonne come dimensioni.
- Nel Funzioni scalari sezione, scegli se vuoi limitare le funzioni scalari consentite.
- Scegli Avanti.
- Nel Vincoli di aggregazione sezione, scegliere il vincolo di aggregazione minimo per la tabella configurata.
Ciò consente di filtrare le righe che non soddisfano una determinata soglia minima di utenti (ad esempio, se la soglia è impostata su 10, le righe che aggregano meno di 10 utenti vengono filtrate).
Associare la tabella alla collaborazione
AWS Clean Rooms richiede l'accesso per leggere la tabella per eseguire la query inviata dall'inserzionista. Completare i seguenti passaggi per associare la tabella:
- Nella console AWS Clean Rooms, accedi alla tua collaborazione.
- Scegli Tabella associata.
- Nel Nome della tabella configurata, scegli il nome della tabella configurata.
- Nel Dettagli dell'associazione della tabella sezione, immettere un nome e una descrizione facoltativa per la tabella.
- Nel Accesso al servizio sezione, puoi scegliere di utilizzare le impostazioni predefinite per creare un file Gestione dell'identità e dell'accesso di AWS (IAM) per AWS Clean Rooms automaticamente oppure puoi utilizzare un ruolo esistente. Sono necessarie le autorizzazioni IAM per creare o modificare il ruolo e trasmetterlo ad AWS Clean Rooms.
- Scegli Tabella associata.
L'inserzionista completa inoltre i passaggi dettagliati nelle sezioni precedenti per creare una tabella configurata e associarla alla collaborazione.
Esegui query nell'editor di query
L'inserzionista può ora accedere al file Query scheda per le tabelle di collaborazione e revisione da interrogare e le relative regole di analisi. Puoi specificare
il bucket S3 in cui andrà l'output della query di sovrapposizione.
L'inserzionista può ora scrivere ed eseguire una query di sovrapposizione. Puoi utilizzare un'e-mail con hash come chiave di unione per la query (hai la possibilità di utilizzare qualsiasi colonna come chiave di unione e puoi anche utilizzare più colonne per più chiavi di unione). Puoi anche utilizzare l'opzione senza codice di Analysis Builder per fare in modo che AWS Clean Rooms generi SQL per tuo conto. Per il nostro caso d'uso, eseguiamo le seguenti query:
I risultati della query vengono inviati al bucket S3 dell'inserzionista, come mostrato nello screenshot seguente.
ripulire
È consigliabile eliminare le risorse che non vengono più utilizzate. L'inserzionista e l'editore dovrebbero ripulire le rispettive risorse:
- Inserzionista – L'inserzionista elimina le associazioni di tabelle configurate e l'appartenenza alla collaborazione. Tuttavia, non è necessario eliminare la tabella configurata perché è riutilizzabile tra le collaborazioni.
- Publisher – L'editore elimina le associazioni di tabelle configurate e la collaborazione. Non devono eliminare la tabella configurata perché è riutilizzabile in tutte le collaborazioni.
Conclusione
In questo post, abbiamo dimostrato come impostare una collaborazione per sovrapposizione del pubblico utilizzando AWS Clean Rooms per la pianificazione dei media e la valutazione della partnership utilizzando un'e-mail con hash come chiave di unione tra i set di dati. Gli inserzionisti si rivolgono sempre più ad AWS Clean Rooms per condurre analisi sulla sovrapposizione del pubblico con i loro partner media, aiutando le loro decisioni di investimento nei media. Inoltre, le sovrapposizioni del pubblico ti aiutano ad accelerare le valutazioni della partnership identificando l'entità della sovrapposizione che condividi con potenziali partner.
Per ulteriori informazioni su AWS Clean Rooms, guarda il video Nozioni di base su AWS Clean Roome fare riferimento alle seguenti risorse aggiuntive:
Informazioni sugli autori
Eric Saccullo è un Senior Business Development Manager per AWS Clean Rooms presso Amazon Web Services. Il suo obiettivo è aiutare i clienti a collaborare con i propri partner in modalità ottimizzate per la privacy per ottenere informazioni approfondite e migliorare i risultati aziendali.
Shamir Tanna è Senior Technical Product Manager presso Amazon Web Services.
Ryan Malecky è un Senior Solutions Architect presso Amazon Web Services. Il suo obiettivo è aiutare i clienti a ottenere informazioni approfondite dai propri dati, in particolare con AWS Clean Rooms.
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- PlatoneESG. Carbonio, Tecnologia pulita, Energia, Ambiente, Solare, Gestione dei rifiuti. Accedi qui.
- Platone Salute. Intelligence sulle biotecnologie e sulle sperimentazioni cliniche. Accedi qui.
- Fonte: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/run-an-audience-overlap-analysis-in-aws-clean-rooms/
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