Yieldmo Leverages AWS for Real-Time Ad Engagement Data Delivery
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提高广告活动的有效性
Yieldmo 需要快速部署此解决方案,因为它希望在其即将推出的数据平台中包含会话功能。新平台功能的计划包括深入洞察客户参与度,使活动对广告商更有效,对出版商来说更有利可图,并最终与消费者更相关。
为了满足其需求,Yieldmo 希望使用一个系统来报告会话中广告上每个独特交互的确切时刻。 Yieldmo 数据主管 Indu Narayan 表示:“捕获数千亿次微交互是一项技术挑战,因为这些详细的测量会增加进入的请求数量,并且需要添加更多代理服务器来捕获和分析所有这些事件。” . “我们需要快速大规模地实施解决方案。使用传统方法解决这个问题需要一个工程团队几个月的时间来实施。由此产生的解决方案也很昂贵,需要使用大量的存储和计算能力。对于 Yieldmo 和我们的客户来说,这样的解决方案成本过高。”
产量
Yieldmo 移动广告市场提供高性能的广告活动,每月为数百万唯一的移动访问者提供数十亿次广告展示。为了提高这些广告活动的有效性,Yieldmo 需要改进其衡量用户交互的方式,包括访问者点击、滚动和查看广告所花费的时间等。此外,Yieldmo 一直在增加会话化的使用——用户交互的集合,称为微交互,在用户会话中对 Yieldmo 的广告单元执行。为了分析会话数据,Yieldmo 需要在每个广告像素上实时捕获用户行为,以毫秒为粒度获取数十亿次广告展示。所有网站访问者的这些微交互每月包含数千亿个数据点。
使用 Amazon Kinesis Services 将用户事件转换为有用的数据
Yieldmo 选择了 Amazon Kinesis 服务来实时捕获、处理和交付其数据。 Yieldmo 在客户移动网页上的广告单元将数据直接发送到 Amazon Kinesis Data Streams,从而高效、持久地大规模捕获实时流数据。
为了处理流中的数据,Yieldmo 使用 Amazon Kinesis Data Analytics 来整合毫秒级用户交互并定义活动用户会话。 Yieldmo 使用标准 SQL 代码逐个像素地计算广告观看时间和广告观看百分比,并跟踪屏幕上有多少像素持续了多少秒(或“像素秒”)。最后,Yieldmo 使用 Amazon Kinesis Data Firehose 将此数据传送到 Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) 存储桶。 AWS Lambda 用于最终制定用户级别的参与度分析,然后加载公司的数据仓库,将数据提供给客户。
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