Anunciantes, editores e fornecedores de tecnologia de publicidade estão buscando ativamente formas eficientes de colaborar com seus parceiros para gerar insights sobre seus conjuntos de dados coletivos. Um motivo comum para se envolver na colaboração de dados é executar uma análise de sobreposição de audiência, que é uma análise comum a ser executada durante o planejamento e avaliação de novas parcerias de mídia.
Nesta postagem, exploramos o que é uma análise de sobreposição de público, discutimos as abordagens técnicas atuais e seus desafios e ilustramos como você pode executar uma análise segura de sobreposição de público usando Salas limpas da AWS.
Análise de sobreposição de público
A sobreposição de público é a porcentagem de usuários em seu público que também estão presentes em outro conjunto de dados (calculada como o número de usuários presentes em seu público e em outro conjunto de dados dividido pelo número total de usuários em seu público). No processo de planejamento de mídia digital, as sobreposições de audiência são frequentemente conduzidas para comparar o conjunto de dados primário de um anunciante com o conjunto de dados de um parceiro de mídia (editor). A análise ajuda a determinar quanto da audiência do anunciante pode ser alcançada por um determinado parceiro de mídia. Ao avaliar a sobreposição, os anunciantes podem determinar se um parceiro de mídia oferece alcance exclusivo ou se o público-alvo do parceiro de mídia se sobrepõe predominantemente ao público existente do anunciante.
Abordagens e desafios atuais
Anunciantes, editores, provedores de dados terceirizados e outras entidades geralmente compartilham seus dados ao executar sobreposições de público ou testes de correspondência. Métodos comuns de compartilhamento de dados, como o uso de pixels e transferências SFTP, podem representar riscos porque envolvem a movimentação de informações confidenciais do cliente. Compartilhar esses dados com terceiros pode consumir muito tempo e aumentar o risco de possíveis violações de dados ou acesso não autorizado. Se a parte receptora manusear os dados incorretamente, isso poderá violar as regulamentações de privacidade, resultando em riscos legais. Além disso, qualquer uso indevido ou exposição percebida dos dados do cliente pode minar a confiança do consumidor, levando a danos à reputação e potencial perda de negócios.
Visão geral da solução
O AWS Clean Rooms pode ajudar você e seus parceiros a colaborar e analisar seus conjuntos de dados coletivos de maneira fácil e segura, sem copiar os dados subjacentes uns dos outros. Com o AWS Clean Rooms, você pode criar uma sala limpa de dados em minutos e colaborar com seus parceiros para gerar insights exclusivos. O AWS Clean Rooms permite executar uma análise de sobreposição de público e gerar insights valiosos, evitando riscos associados a outras abordagens atuais.
A seguir estão os principais conceitos e pré-requisitos para usar AWS Clean Rooms:
- Cada parte na análise (membro da colaboração) precisa ter uma conta AWS.
- Um membro convida o outro membro para a colaboração AWS Clean Rooms. Não importa qual membro cria o convite. O criador da colaboração usa o ID da conta da AWS do convidado como entrada para enviar convites.
- Apenas um membro pode fazer consultas na colaboração e apenas um membro pode receber resultados da colaboração. As habilidades de cada membro são definidas no momento da criação da colaboração.
- Cada membro da colaboração armazena conjuntos de dados em seus respectivos Serviço de armazenamento simples da Amazon (Amazon S3) agrupa-os e cataloga-os (cria um esquema com nomes de colunas e tipos de dados) no Cola AWS Catálogo de dados. Você também pode criar a definição do Catálogo de Dados usando o método Amazona atena criar banco de dados e criar instruções de tabela.
- Os colaboradores precisam ter seus buckets S3 e tabelas do Data Catalog na mesma região da AWS.
- Os colaboradores podem usar o console do AWS Clean Rooms, APIs ou AWS SDKs para configurar uma colaboração.
- O AWS Clean Rooms permite que você use qualquer coluna como chave de junção, por exemplo, MAIDs com hash, e-mails, endereços IP e RampIDs.
- Cada membro da colaboração associa seus próprios dados à colaboração.
Vejamos um cenário em que um anunciante colabora com um editor para identificar a sobreposição de público. Neste exemplo, o editor cria a colaboração, convida o anunciante e designa o anunciante como o membro que pode consultar e receber resultados.
Pré-requisitos
Para convidar outra pessoa para uma colaboração, você precisa do ID da conta da AWS dela. Em nosso caso de uso, o editor precisa do ID da conta AWS do anunciante.
Crie uma colaboração
Em nosso caso de uso, o editor cria uma colaboração usando o console AWS Clean Rooms e convida o anunciante.
Para criar uma colaboração, conclua as seguintes etapas:
- No console AWS Clean Rooms, escolha Colaborações no painel de navegação.
- Escolha Criar colaboração.
- Escolha Nome, insira um nome para a colaboração.
- No Membros seção, insira o ID da conta AWS da conta que você deseja convidar (neste caso, o anunciante).
- No Habilidades dos membros seção, escolha o membro que pode consultar e receber resultados (neste caso, o anunciante).
- Escolha Registro de consulta, decida se deseja ativar o log de consultas. As consultas são registradas em Amazon CloudWatch.
- Escolha Computação criptográfica, decida se deseja ativar o suporte para computação criptográfica (pré-criptografe seus dados antes de associá-los). O AWS Clean Rooms executará consultas nos dados criptografados.
- Escolha Próximo.
- No Configurar associação página, escolha se deseja criar a associação e a colaboração agora ou criar a colaboração, mas ativar sua associação mais tarde.
- Escolha Padrões de configurações de resultados de consulta, escolha se deseja manter as configurações padrão para receber os resultados.
- Escolha Armazenamento de logs no Amazon CloudWatch Logs, especifique suas configurações de log.
- Especifique todas as tags e quem está pagando pelas consultas.
- Escolha Próximo.
- Revise a configuração e escolha criar a colaboração e a associação agora ou apenas a colaboração.
O editor envia um convite ao anunciante. O anunciante analisa as configurações de colaboração e cria uma associação.
Crie uma tabela configurada e defina regras de análise
O editor cria uma tabela configurada a partir da tabela do AWS Glue (que representa a definição de metadados dos dados do S3, incluindo a localização, para que possa ser lida pelo AWS Clean Rooms quando a consulta for executada).
Conclua as seguintes etapas:
- No console do AWS Clean Rooms, escolha Tabelas configuradas no painel de navegação.
- Escolha Configurar nova tabela.
- No Escolha a tabela AWS Glue seção, escolha seu banco de dados e tabela.
- No Colunas permitidas em colaboração seção, escolha quais das colunas da tabela existentes permitirão a consulta na colaboração.
- No Detalhes da tabela configurada seção, insira um nome e uma descrição opcional para a tabela configurada.
- Escolha Configurar nova tabela.
- Escolha o tipo de regra de análise que corresponde ao tipo de consultas que você deseja permitir na tabela. Para permitir uma análise de agregação, como encontrar o tamanho da sobreposição de público, escolha o tipo de regra de análise de agregação.
- No Funções agregadas seção, escolha CONTAGEM DISTINTA como a função agregada.
- No Controles de junção seção, escolha se o seu colaborador é obrigado a ingressar em uma mesa com a sua. Como este é um caso de uso de sobreposição de público, selecione Não, apenas a sobreposição pode ser consultada.
- Selecione os operadores para permitir a correspondência (para este exemplo, selecione E e OR).
- No Controles de dimensão seção, escolha se deseja disponibilizar alguma coluna como dimensões.
- No Funções escalares seção, escolha se deseja limitar as funções escalares permitidas.
- Escolha Próximo.
- No Restrições de agregação seção, escolha a restrição de agregação mínima para a tabela configurada.
Isso permite filtrar linhas que não atendem a um determinado limite mínimo de usuários (por exemplo, se o limite for definido como 10, as linhas que agregam menos de 10 usuários serão filtradas).
Associe a tabela à colaboração
AWS Clean Rooms requer acesso para ler a tabela para executar a consulta enviada pelo anunciante. Conclua as etapas a seguir para associar a tabela:
- No console do AWS Clean Rooms, navegue até sua colaboração.
- Escolha tabela associada.
- Escolha Nome da tabela configurada, escolha o nome da sua tabela configurada.
- No Detalhes de associação de tabela seção, insira um nome e uma descrição opcional para a tabela.
- No Acesso de serviço seção, você pode optar por usar as configurações padrão para criar um Gerenciamento de acesso e identidade da AWS (IAM) para AWS Clean Rooms automaticamente ou você pode usar uma função existente. As permissões do IAM são necessárias para criar ou modificar a função e passá-la para AWS Clean Rooms.
- Escolha tabela associada.
O anunciante também realiza as etapas detalhadas nas seções anteriores para criar uma tabela configurada e associá-la à colaboração.
Execute consultas no editor de consultas
O anunciante agora pode navegar até o Consultas guia para as tabelas de colaboração e revisão a serem consultadas e suas regras de análise. Você pode especificar
o bucket S3 para onde irá a saída da consulta de sobreposição.
O anunciante agora pode escrever e executar uma consulta de sobreposição. Você pode usar um e-mail com hash como chave de junção para a consulta (você tem a opção de usar qualquer coluna como chave de junção e também pode usar várias colunas para várias chaves de junção). Você também pode usar a opção sem código do Analysis Builder para que o AWS Clean Rooms gere SQL em seu nome. Para nosso caso de uso, executamos as seguintes consultas:
Os resultados da consulta são enviados para o bucket S3 do anunciante, conforme mostrado na captura de tela a seguir.
limpar
É uma prática recomendada excluir recursos que não estão mais sendo usados. O anunciante e o editor devem limpar seus respectivos recursos:
- Anunciante – O anunciante exclui suas associações de tabela configuradas e associação de colaboração. No entanto, eles não precisam excluir a tabela configurada porque ela é reutilizável em colaborações.
- Publisher – O publicador exclui as associações de tabela configuradas e a colaboração. Eles não precisam excluir a tabela configurada porque ela é reutilizável em colaborações.
Conclusão
Nesta postagem, demonstramos como configurar uma colaboração de sobreposição de público usando AWS Clean Rooms para planejamento de mídia e avaliação de parceria usando um e-mail com hash como chave de junção entre conjuntos de dados. Os anunciantes estão cada vez mais recorrendo ao AWS Clean Rooms para realizar análises de sobreposição de audiência com seus parceiros de mídia, auxiliando em suas decisões de investimento em mídia. Além disso, as sobreposições de público ajudam a acelerar as avaliações de parceria, identificando a extensão da sobreposição que você compartilha com parceiros potenciais.
Para saber mais sobre AWS Clean Rooms, assista ao vídeo Conceitos básicos das salas limpas da AWSe consulte os seguintes recursos adicionais:
Sobre os autores
Eric Saccullo é gerente sênior de desenvolvimento de negócios para AWS Clean Rooms na Amazon Web Services. Ele está focado em ajudar os clientes a colaborar com seus parceiros de maneiras com privacidade aprimorada para obter insights e melhorar os resultados de negócios.
Shamir Tanna é gerente técnico sênior de produtos na Amazon Web Services.
Ryan Malecky é arquiteto de soluções sênior na Amazon Web Services. Ele está focado em ajudar os clientes a obter insights de seus dados, especialmente com AWS Clean Rooms.
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- PlatoData.Network Gerativa Vertical Ai. Capacite-se. Acesse aqui.
- PlatoAiStream. Inteligência Web3. Conhecimento Amplificado. Acesse aqui.
- PlatãoESG. Carbono Tecnologia Limpa, Energia, Ambiente, Solar, Gestão de resíduos. Acesse aqui.
- PlatoHealth. Inteligência em Biotecnologia e Ensaios Clínicos. Acesse aqui.
- Fonte: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/run-an-audience-overlap-analysis-in-aws-clean-rooms/
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