本指南说明了零售商如何建立 Media Insights 平台作为中心枢纽，供他们利用其数据和分析实现商业媒体盈利。过去，零售商在如何充分利用其第一方数据和线上受众的价值方面一直面临着挑战。他们通常缺乏集成数据平台、包括生成式人工智能功能在内的高级分析，以及安全的数据协作机制，无法优化媒体盈利工作。而 Media Insights 平台解决了这些困难，为零售商提供了将第一方数据转化为战略资产的中心平台。通过该平台，零售商可以优化其媒体盈利工作，并通过现有渠道创造更多收入。
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架构图
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概览
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关键组件和工作流程
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概览
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该架构图概述了作为发布者的零售商如何利用 Retail Media Insights 平台更好地从线上受众中获得盈利。
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第 1 步
零售商在 AWS 上构建 Retail Media Insights 平台，用于统一其第一方数据并启用高级分析功能[包括人工智能和机器学习（AI/ML）以及生成式人工智能]。借助该平台，零售商可以使用自然语言界面进行受众查询和评估分析。
第 2 步
零售商使用数据洁净室技术实现数据协作环境。由此，广告公司和品牌方在开展合作期间加强隐私保护，在营销活动启动（媒体策划）之前收集有关受众的见解并评估投资回报率。广告公司在为品牌方进行媒体策划阶段以及执行营销活动过程中均支持这种数据协作。
第 3 步
在广告平台工作流程中，零售商向服务器端平台（SSP）和/或需求方平台（DSP）发出广告或竞价请求，其中包含了他们的第一方数据。然后，DSP 代表其广告品牌和机构客户竞价。
第 4 步
零售商收到竞价请求后，通过自己的广告技术堆栈（使用预竞价服务器）或通过合作伙伴 SSP 进行竞拍。中标请求随后由 SSP/DSP 进一步处理，广告最终通过广告服务器投放。
第 5 步
零售商和广告公司或品牌方利用数据洁净室技术开展数据协作，进行营销活动后评估。上述流程进行过程中加强了隐私保护，双方不会彼此共享任何潜在的敏感数据。
第 1 步
零售商在 AWS 上构建 Retail Media Insights 平台，用于统一其第一方数据并启用高级分析功能[包括人工智能和机器学习（AI/ML）以及生成式人工智能]。借助该平台，零售商可以使用自然语言界面进行受众查询和评估分析。
第 2 步
零售商使用数据洁净室技术实现数据协作环境。由此，广告公司和品牌方在开展合作期间加强隐私保护，在营销活动启动（媒体策划）之前收集有关受众的见解并评估投资回报率。广告公司在为品牌方进行媒体策划阶段以及执行营销活动过程中均支持这种数据协作。
第 3 步
在广告平台工作流程中，零售商向服务器端平台（SSP）和/或需求方平台（DSP）发出广告或竞价请求，其中包含了他们的第一方数据。然后，DSP 代表其广告品牌和机构客户竞价。
第 4 步
零售商收到竞价请求后，通过自己的广告技术堆栈（使用预竞价服务器）或通过合作伙伴 SSP 进行竞拍。中标请求随后由 SSP/DSP 进一步处理，广告最终通过广告服务器投放。
第 5 步
零售商和广告公司或品牌方利用数据洁净室技术开展数据协作，进行营销活动后评估。上述流程进行过程中加强了隐私保护，双方不会彼此共享任何潜在的敏感数据。
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关键组件和工作流程
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该架构图对零售商通过 Retail Media Insights 平台从线上受众获得盈利的关键组件和工作流程进行了概述。
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第 1 步
零售商的第一方数据平台包含客户资料、互动和交易，以及产品库存和媒体库存。
第 2 步
零售商的 Retail Media Insights 平台包含了用于媒体策划和评估的数据摄取、受众构建、营销活动分析和数据协作等模块。该平台支持启用基于网络的用户界面，供各机构和内部用户管理和操作该系统。
第 3 步
零售商为媒体策划配置数据协作模块。在这种协作中，存储在 Amazon Simple Storage Service（Amazon S3）中的广告商第一方数据利用 AWS Entity Resolution 数据匹配服务和 AWS Clean Rooms 与零售商的数据相关联，然后载入广告服务模块。第 4 步
数据摄取和受众构建流程使用的是 AWS Glue 提取、转换、加载（ETL）任务，这些任务使用 AWS Entity Resolution 数据匹配服务工作流程的输出，为营销活动受众构建生成统一的消费者概况数据表。AWS Entity Resolution 数据匹配服务和 AWS Glue 之间的客户数据处理由 AWS Step Functions 工作流程编排。此外，经过训练并托管在平台上的 Amazon SageMaker 机器学习模型可用于受众构建过程。第 5 步
营销活动分析模块支持的功能有：营销活动性能和优化、创意性能和优化、程序化开票以及面向客户的报告等。曝光量和点击量等指标通过广告服务模块传送到 Amazon S3。然后，使用 Amazon Athena 合并和查询输出，或者将输出加载到 Amazon Redshift 中并使用 Amazon QuickSight 将其可视化。第 5 步（续）
此外，该平台使用托管在 Amazon Bedrock 上的生成式人工智能模型来自动执行各种活动，例如营销活动创意性优化。例如，多模态大型语言模型（LLM）用于提取每个创意的丰富元数据，然后对这些元数据进行分析，以确定有效创意的共同属性。然后利用这些信息为未来的营销活动创建或改造新的创意活动。此外，Amazon Q 用于汇总信息并提供对营销活动数据的自然语言查询功能。第 6 步
零售商配置数据协作模块用于评估，使用 AWS Entity Resolution 数据匹配服务将存储在 Amazon S3 中的广告商和零售商之间的第一方数据相关联。然后，使用 AWS Clean Rooms 将这些关联数据载入广告平台，从而使零售商和广告商能够方便安全地分析和协作处理其集体数据集，无需共享或复制彼此的基础数据。
第 7 步
AWS Lake Formation 为数据湖中的 AWS Glue Data Catalog 表定义精细访问控制。此外，AWS Identity and Access Management（IAM）用于安全地管理身份以及对 AWS 服务和资源的访问权限。第 8 步
零售商的广告服务基础设施利用从数据平台获取的情境数据来充实广告请求中的数据。然后，利用合作伙伴解决方案，广告请求将通过 SSP 合作伙伴或与 DSP 的直接集成发送到程序化广告供应链，并由预竞价服务器进行处理。
第 9 步
零售商的广告平台在其数字显示设备和应用程序中发布广告，从而实现媒体盈利。
第 1 步
零售商的第一方数据平台包含客户资料、互动和交易，以及产品库存和媒体库存。
第 2 步
零售商的 Retail Media Insights 平台包含了用于媒体策划和评估的数据摄取、受众构建、营销活动分析和数据协作等模块。该平台支持启用基于网络的用户界面，供各机构和内部用户管理和操作该系统。
第 3 步
零售商为媒体策划配置数据协作模块。在这种协作中，存储在 Amazon Simple Storage Service（Amazon S3）中的广告商第一方数据利用 AWS Entity Resolution 数据匹配服务和 AWS Clean Rooms 与零售商的数据相关联，然后载入广告服务模块。第 4 步
数据摄取和受众构建流程使用的是 AWS Glue 提取、转换、加载（ETL）任务，这些任务使用 AWS Entity Resolution 数据匹配服务工作流程的输出，为营销活动受众构建生成统一的消费者概况数据表。AWS Entity Resolution 数据匹配服务和 AWS Glue 之间的客户数据处理由 AWS Step Functions 工作流程编排。此外，经过训练并托管在平台上的 Amazon SageMaker 机器学习模型可用于受众构建过程。第 5 步
营销活动分析模块支持的功能有：营销活动性能和优化、创意性能和优化、程序化开票以及面向客户的报告等。曝光量和点击量等指标通过广告服务模块传送到 Amazon S3。然后，使用 Amazon Athena 合并和查询输出，或者将输出加载到 Amazon Redshift 中并使用 Amazon QuickSight 将其可视化。第 5 步（续）
此外，该平台使用托管在 Amazon Bedrock 上的生成式人工智能模型来自动执行各种活动，例如营销活动创意性优化。例如，多模态大型语言模型（LLM）用于提取每个创意的丰富元数据，然后对这些元数据进行分析，以确定有效创意的共同属性。然后利用这些信息为未来的营销活动创建或改造新的创意活动。此外，Amazon Q 用于汇总信息并提供对营销活动数据的自然语言查询功能。第 6 步
零售商配置数据协作模块用于评估，使用 AWS Entity Resolution 数据匹配服务将存储在 Amazon S3 中的广告商和零售商之间的第一方数据相关联。然后，使用 AWS Clean Rooms 将这些关联数据载入广告平台，从而使零售商和广告商能够方便安全地分析和协作处理其集体数据集，无需共享或复制彼此的基础数据。
第 7 步
AWS Lake Formation 为数据湖中的 AWS Glue Data Catalog 表定义精细访问控制。此外，AWS Identity and Access Management（IAM）用于安全地管理身份以及对 AWS 服务和资源的访问权限。第 8 步
零售商的广告服务基础设施利用从数据平台获取的情境数据来充实广告请求中的数据。然后，利用合作伙伴解决方案，广告请求将通过 SSP 合作伙伴或与 DSP 的直接集成发送到程序化广告供应链，并由预竞价服务器进行处理。
第 9 步
零售商的广告平台在其数字显示设备和应用程序中发布广告，从而实现媒体盈利。
开始使用
Well-Architected 支柱
当您在云中构建系统时，AWS Well-Architected Framework 可以帮助您了解所做决策的利弊。框架的六大支柱使您能够学习设计和操作可靠、安全、高效、经济高效且可持续的系统的架构最佳实践。使用 AWS 管理控制台中免费提供的 AWS Well-Architected Tool，您可以通过回答每个支柱的一组问题，根据这些最佳实践来检查您的工作负载。
上面的架构图是按照 Well-Architected 最佳实践创建的解决方案示例。要做到完全的良好架构，您应该遵循尽可能多的 Well-Architected 最佳实践。
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卓越运营阅读《卓越运营》白皮书
本指南使用 Amazon Bedrock 和 SageMaker 来增强机器学习操作（MLOps）并简化机器学习生命周期。它还使用 AWS Clean Rooms 和 AWS Entity Resolution 数据匹配服务来保护零售商、广告机构和品牌的隐私。这些 AWS 服务提供了强大的功能，用于管理机器学习工作流程和在整个过程中保护敏感数据。
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安全性阅读《安全性》白皮书
IAM 为零售商和 Retail Media Insights 平台安全地管理身份以及对 AWS 服务和资源的访问权限。该服务有助于确保创建包含最低所需权限的策略，从而限制对资源进行未经授权的访问。除此之外，Lake Formation 还在数据共享过程中对权限进行管理，并提升了数据湖的设置和安全性。这对于本指南的数据分析和商业智能层尤为有益。这些服务共同提供了一个强大的安全框架，保护敏感数据和资源。
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可靠性阅读《可靠性》白皮书
Step Functions 通过监控 AWS Entity Resolution 数据匹配服务工作流程和向 Amazon Bedrock 发出 API 调用来编排架构内的数据流。这项可视化工作流程服务可帮助开发人员使用 AWS 服务构建分布式应用程序、自动化流程、编排微服务以及创建数据和机器学习管道。Step Functions 可在多个可用区保持服务能力，从而增强可靠性。它使用计划触发器或基于事件的触发器执行 API 调用，可在出现故障时自动进行重试，并可扩展并发执行。此功能有助于确保稳健高效的工作流程管理，即使在涉及多个 AWS 服务的复杂场景中也是如此。
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性能效率阅读《性能效率》白皮书
Amazon Bedrock 和 AWS Entity Resolution 数据匹配服务是完全托管式服务，使企业能够专注于创新，同时降低管理底层资源的复杂性。具体而言，Amazon Bedrock 可让用户通过 API 调用来调用 LLM 以获得近乎实时的结果。AWS Entity Resolution 数据匹配服务使用基于规则的模型或机器学习模型提供灵活的记录匹配，并提供按需或自动处理选项。这些服务相互配合，简化数据处理和分析任务。这些服务通过处理复杂的技术问题，让零售商可以专心实现其核心目标，并且他们不仅可利用先进的人工智能和数据匹配功能，而且无需对基础设施进行管理。
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成本优化阅读《成本优化》白皮书
该架构使用多个 AWS 服务来优化成本和提高效率。例如，活动分析模块的 Amazon S3 存储桶使用 Amazon S3 Intelligent-Tiering 存储类，可根据使用模式在访问层之间自动移动数据，从而降低存储成本。定期审查 QuickSight 写入者和读取者账户活动有助于识别和删除不活跃的账户，这有可能减少所需的 QuickSight 订阅数量。Amazon Q 与 AWS Cost Explorer 成本管理服务集成，提供成本分析功能，支持针对成本相关查询的自然语言处理。这样，用户就可以通过简单的自然语言问题获取成本信息，而无需依赖传统的计算方式进行成本计算。通过实施这些功能，零售商可以显著降低数据存储成本，优化 QuickSight 许可证的使用，并简化成本分析流程。
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可持续性阅读《可持续性》白皮书
Athena 的查询重用功能提高了处理大型数据集的效率并降低了相关成本。此功能支持重复使用查询结果，从而无需在指定时间内执行多余的 SQL 查询。通过缓存和重复使用相同查询的结果，Athena 显著减少了计算资源的使用。这种优化不仅加快了后续查询的速度，还降低了重复数据处理的相关成本。对于多个用户或多个应用程序频繁在相对静态的大型数据集上运行相同查询的情况，实施查询重用功能尤为有效。通过使用此功能，零售商可以提高查询性能、减少计算开销并优化其 Athena 使用成本。
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