AWS 案例研究：FreeWheel

广告行业高度依赖数据驱动，精准投放能力已经成为衡量竞争力的核心指标。面对日益增长的媒介渠道和不断变化的用户偏好，如何提升营销精准度与投放效率，成为广告服务商和品牌方共同关注的重点。

作为全球领先的广告服务商，FreeWheel 致力于优化广告投放的运转效率与投放转化率。而广告投放过程中，素材打标环节是其被投放前的必要环节，在这个环节中可基于对广告素材中品牌商标等信息的分析，为其添加品牌、分销商和行业等标签，实现广告素材的更精准匹配，满足广告投放合规要求的前提下，提升转化率的同时维护品牌形象。因此，长期以来素材打标签一直是 FreeWheel 的业务重点。然而，传统素材打标流程高度依赖人工审核团队，在 FreeWheel 业务持续增长的过程中逐渐暴露出一系列挑战：

• 单位打标耗时长：人工审核团队平均需要 37 小时才能完成广告素材与品牌之间的关联，影响业务效率。
• 拓展能力不足：随着业务增长，FreeWheel 每天需要面对 20 多万条广告素材，当需求进一步爆发式增长时难以适应。
• 识别精度欠佳：部分广告素材品牌信息不明确，可能导致打标错误，影响投放。

早在 2019 年，FreeWheel 便将核心数据库迁移至亚马逊云科技，通过 Amazon Aurora、Amazon DynamoDB、Amazon EKS 等服务，构建分布式的弹性可扩展架构，在奥运会、世界杯、超级碗等赛事活动的直播过程中实现零故障投放与毫秒级响应。在此基础上，FreeWheel 还依托亚马逊云科技全球基础设施，实现了全球多个区域的快速部署与投放拓展，为客户提供统一、高质量的交付体验。

多样而全面的合作基础之上，更深入的探索自然水到渠成。2023 年，FreeWheel 开始联合亚马逊云科技，开启在生成式 AI 应用方面的尝试。2024 年，双方共同打造的自动化素材打标流程正式落地。

“广告行业变化迅速，借助以 Amazon Bedrock、Amazon Nova 模型为代表的亚马逊云科技服务，我们实现了视频广告品牌的自动化识别，将广告打标签的效率大幅提升。”

王强，FreeWheel 北京研发中心总经理

要实现对广告素材的高效打标，其核心前提在于如何准确识别画面内都有哪些品牌？大模型的加入，令这一环节实现了效率的飞跃。

全新素材打标流程中，由 Amazon Bedrock 提供的大模型会对广告素材中的关键帧进阅读及理解，输出初步识别的品牌名称、行业类别以及对应凭据与理由，以便尽可能全面地捕捉图像中潜在的品牌信息。随后，这个结果会通过 Amazon OpenSearch Service 与企业品牌数据库中的信息进行比对，返回前 10 个相似度最高的品牌列表。

经过仔细甄别，大模型会锁定最终的品牌名称，同时将比对过程、结果等信息同步至数据库，以实现对未来识别的进一步优化。这种 “双重判断” 设计，在充分利用了大模型自由识别泛化能力的同时，又通过候选集、置信度机制降低了幻觉和误判的风险，让整个识别过程既智能灵活，又稳健可控。

与传统方式相比，大模型的多模态识别能力简化了以检测模型对关键帧 Logo 区域进行分析的步骤，同时还省略了以特征提取模型将 Logo 转化为向量特征的过程，令识别效率大幅度提升，帮助 FreeWheel 将素材平均处理时间从 37 小时缩短至 20 分钟以内。

确定了业务流程后，由于需要处理的广告素材量通常较大，FreeWheel 还希望选择能力更为全面的大模型，以获得性能与成本之间的平衡。

 

经过分析后 FreeWheel 认为，孵化于亚马逊内部的 Amazon Nova 系列模型，依托亚马逊自有广告业务数据训练而成，拥有更好的垂直领域理解力。同时，多款模型的比对与测试结果显示，Amazon Nova Lite 在保障了高准确率、召回率的同时，还拥有更低延迟以及更高性价比。而同属亚马逊云科技体系的优势，也让 Amazon Nova Lite 能够与 Amazon EKS、Amazon OpenSearch Service 等服务高效集成，降低了应用难度。

因此，FreeWheel 最终选择 Amazon Nova Lite 作为广告素材品牌识别、打标业务的核心模型，以 91.06% 的内容识别准确度，保障这一业务高效、稳定运行。

在亚马逊云科技帮助下，FreeWheel 构建的自动化广告素材打标流程，显著缩短了素材处理周期，同时增强了内容识别精度，为业务持续拓展打下坚实基础。

• 20 分钟完成素材处理：借助生成式 AI 驱动的自动化流程，单一素材处理平均耗时从 37 小时缩短到小于 20 分钟，显著提升了处理效率，能够更好地保障业务高峰期的响应速度。
• 识别一致性全面增强：借助“双重判断”设计， FreeWheel 建立了以模型输出及置信度阈值为依据的置信机制，提升了打标过程的一致性与准确性，在降低因标签错误导致的投放偏差的同时，有效提升了广告转化率。
• 优化成本并扩展业务：基于更具性价比模型构建的自动化打标流程，令 FreeWheel 能够以更低成本完成业务处理，有助于将更多精力投入到业务创新与客户服务上，从容应对全球广告营销的增长需求。

“亚马逊云科技不仅仅是服务提供商，而更像是合作伙伴，与 FreeWheel 共同持续创新，落地更智能、更强健的广告服务体系，联合定义广告科技的未来。”

FreeWheel 北京研发中心总经理 王强

未来，FreeWheel 与亚马逊云科技将展开更深入合作，探索多路召回策略、向量召回等应用，持续提升自动化打标流程的识别精度，为客户提供更精准、更可信的投放体验。