デジタルマーケティングにおけるクラウド適用俯瞰図

大谷晋平 今井雄太

アマゾン データサービス ジャパン株式会社 ソリューションアーキテクト

自己紹介

• 名前

– 今井雄太( yuimai@amazon.co.jp )

• 仕事

– ソリューションアーキテクト

– アドテク・デジタルマーケティングのお客様を担当しています

– リスティング広告の配信システムの開発や媒体社で広告配信システムまわりの開発・運用を経験してきました。

• 好きなAWSのサービス

– S3とSQS

アジェンダ

• AWSとデジタルマーケティング

• デジタルマーケティングでの利用事例ご紹介

• デジタルマーケティングでのAWSの使いドコロまとめ

AWSとデジタルマーケティング

デジタルマーケティング

• コンピュータやタブレット、携帯電話などのデバイスを利用して行うマーケティング。

• 以前はインターネットマーケティング≒デジタルマーケティングだった

• これに加えて最近ではテレビやラジオもデジタルマーケティングのデバイスとして利用されるようになってきている。

引用：http://g-yokai.com/2013/01/post-298.php

従来のマーケティング

マスマーケティング

インターネット マーケティング

ダイレクト マーケティング

引用：http://g-yokai.com/2013/01/post-298.php

ネオマーケティング

ネオマス マーケティング

デジタルマーケティング

1 to 1 マーケティング

マス マーケティング

1 to 1 マーケティング

購入 ファン獲得

統合されたデータ管理

デジタルマーケティングとプレイヤー

ソーシャルTV

セカンド スクリーン

CRM

インターネット 広告

インタラクティブ キャンペーン

O2O

Data Management Platform(DMP)

マス マーケティング

1 to 1 マーケティング

購入 ファン獲得

統合されたデータ管理

デジタルマーケティングとプレイヤー

ソーシャルTV

セカンド スクリーン

CRM

インターネット 広告

インタラクティブ キャンペーン

O2O

Data Management Platform(DMP)

これらを実現するために インフラに求められるものは？

データ解析 ビッグデータ解析 高スループット& 低レイテンシー

柔軟に利用可能な キャパシティ

デジタルマーケティングでインフラに求められるもの

ソーシャルTV

セカンド スクリーン

CRM インターネット

広告

インタラクティブ キャンペーン

O2O

DMP

インターネットは1to1側から利用が始まってマス側に広がってきている

マス側で利用されるようになった結果、巨大なデータを生み出すようになった

デジタルマーケティングでの

利用事例ご紹介

事例紹介

• Social TV / Second Screen ～TV x AWS～

• Real-Time Bidding ～アドテク x AWS～

• Data Management Platform ～ビッグデータ x AWS～

ビッグデータ 解析

高スループット&

低レイテンシー

柔軟に利用可能な

キャパシティ

事例紹介

• Social TV / Second Screen ～TV x AWS～

• Real-Time Bidding ～アドテク x AWS～

• Data Management Platform ～ビッグデータ x AWS～

ビッグデータ 解析

高スループット&

低レイテンシー

柔軟に利用可能な

キャパシティ

• JoinTV

• 日本テレビが展開するSocial TVサービス

• テレビを観ながらスマホやリモコンで番組に参加できるサービス

事例紹介１：JoinTV

• 映画を観ながら日本中のファンと同時に視聴体験

• サッカー中継を観ながらみんなで一緒に応援したり

事例紹介１：JoinTV

JoinTVウェブサイトより抜粋

https://www.jointv.jp/

多くのユーザーが同時にアクセスするという同時性

番組の進行とユーザーの体験の同時性

テレビの生み出すトラフィックの２つの同時性

視聴率1% ≒ 100万人 秒単位の進行

テレビの生み出すトラフィックの特性

• 膨大な量の同時接続数を、小さな遅延で処理する必要がある

• トラフィックが集中する時間帯はごく短時間

テレビの生み出すトラフィックの特性

サーバーが100台必要なトラフィック

普段は20台で済む

いままでは経済性と即応性のトレードオフ

経済性 即応性 サーバー在庫を抱える費用 案件対応のリードタイム

AWSならトレードオフの必要がない！

マネージメントサイド 現場サイド

静的コンテンツ

動的コンテンツ

AWSはオンデマンドでスケーラブルなインフラ

EC2

S3

RDS

CloudFront

ユーザー

5分で利用開始できるCDN

耐久性の高いオリジンサーバー

スケールアウトの容易なアプリサーバー

スケールアップが容易なDBサービス

たとえばサーバー100台のシステムの場合

ハイCPUエクストララージ(8core 7GB RAM)を 3日間(72時間)立ちあげて$6,580

実際のトラフィックに合わせて無駄のない アジャストが可能

費用を面積で捉えた時に 最も小さくすることが可能

テレビ x AWS

• 動くのは当たり前。

• 適切なコストで、機会損失なく、過剰投資なく実現可能。

事例紹介

• Social TV / Second Screen ～TV x AWS～

• Real-Time Bidding ～アドテク x AWS～

• Data Management Platform ～ビッグデータ x AWS～

ビッグデータ 解析

高スループット&

低レイテンシー

柔軟に利用可能な

キャパシティ

• 株式会社フリークアウト

• RTB市場においてDemand Side PlatformをAWS上で運営

• 海外進出の際にAWSを選択

事例紹介２：FreakOut

RTB?

Real Time Bidding

• 広告の1impression毎に入札が行われる広告配信の方式

SSP

DSP

DSP

DSP

10円!

25円!

20円!

バナー

広告が選択されて配信されるまでのフロー

SSP

DSP

DSP

User

①広告リクエスト userid=a siteinfo=1

③ビッド price=10 ad=‘<script ..’

②ビッドリクエスト userid=a siteinfo=1

③ビッド price=20 ad=‘<script ..’

⑤広告HTML <script ..

④落札者決定

⑥落札通知 win notice

<script> callSSP(hoge); </script>

ブラウザ

各DSPは短時間でSSPにレスポンスを返す必要がある。

DSPのトラフィック特性

• 約100msでレスポンスを届ける必要がある

• 膨大な量のオーディエンスデータから適切にデータを抽出して入札価格計算する必要がある

FreakOutのアーキテクチャ

AWSの事例ページより引用 http://amzn.to/T3BFIb

• AdRoll

• アメリカのDSP事業者

• アーキテクチャのコアにDyanamoDBを採用

事例紹介3：AdRoll

AdRoll

- Valentino Volonghi, AdRoll’s chief architect

“We use DynamoDB to bid on more than 7 billion

impressions per day on the Web and FBX. AdRoll’s

bidding system accesses more than a billion cookie

profiles stored in DynamoDB, and sees uniform low-

latency response. In addition, the availability of DynamoDB

in all AWS regions allows our lean team to meet the

rigorous low latency demands of real-time bidding in

countries across the world without having to worry about

infrastructure management.”

DynamoDBに10億以上のcookieを格納し、日に70億impressionを配信

AdRoll

AdRollのアーキテクチャ

Amazon Web Services Blogより引用

http://bit.ly/XVq6kn

Bidder

Queues

and

Buffer

Ads Profiles SSP

Ad Exchange

Bid Request

Bid Response

20ms

Request network

transit

20ms

Response network

transit

20ms

Buffer

Time

40ms

Time for Ad Decision

Amazon DynamoDBとは？

・フルマネージドなNoSQLデータベース

・超高速・予測可能な一貫したパフォーマンス

・シームレスなスケーラビリティ、そして低コスト 運用管理必要なし

低レイテンシ

プロビジョンスループット

無限に使えるストレージ

アドテクカオスマップを見ると他にも・・

http://slidesha.re/11NofEv

アドテク x AWS

• 性能的には十分実績が出てきている

– 「クラウドは遅い」という都市伝説の払拭

HPCインスタンスが日本に登場

2013/4に最大75%の値下げ

EC2 DynamoDB

事例紹介

• Social TV / Second Screen ～TV x AWS～

• Real-Time Bidding ～アドテク x AWS～

• Data Management Platform ～ビッグデータ x AWS～

ビッグデータ 解析

高スループット&

低レイテンシー

柔軟に利用可能な

キャパシティ

• 株式会社Albert

• 分析力をコアとする情報最適化企業

• AWS上でData Management Platformを展開

事例紹介4：Albert

DMP?

Data Management Platform

ファーストパーティー Cookie

サードパーティー Cookie

オフラインデータ

購買データ

DMP

インターネット 広告

CRM

コンテンツ 最適化

入力 出力

Data Management Platform

• 大量のデータを定常的かつ効率的に集める

• データを安全に保管する

• 効率的な解析の実施

Albertのアーキテクチャ

S3 Bucket Glacier

メール配信

コンタクトセンター

オウンド メディア ログデータ

効果測定 各マスタデータ

オーディエンス

Redshift

連携先 システム

ETL

データマイニング

マルチチャネルな データ提供

DSPとデータ連携 データを S3に集約

古いデータをoffload

S3+RedShift(DWH)

• 株式会社adingo

• AWS上でData Management Platform「cosmi」を展開

事例紹介5：adingo

adingoのアーキテクチャ

S3 MongoDB on EC2 Amazon EMR

EC2

Auto scaling Group

EC2 EC2 EC2

Auto scaling Group

EC2 EC2

S3+EMR(Hadoop)

Storage

ビッグデータ x AWS

DWH NoSQL

Big

Data

DynamoDB RedShift

S3

Glacier

Data Pipeline

RDB

Hadoop

Workflow

Management

RDS

Elastic MapReduce

事例紹介

• Social TV / Second Screen ～TV x AWS～

• Real-Time Bidding ～アドテク x AWS～

• Data Management Platform ～ビッグデータ x AWS～

ビッグデータ 解析

高スループット&

低レイテンシー

柔軟に利用可能な

キャパシティ

デジタルマーケティングでのAWSの使いドコロまとめ

データ解析 ビッグデータ解析 高スループット& 低レイテンシー

柔軟に利用可能な キャパシティ

デジタルマーケティングでインフラに求められるもの

ソーシャルTV

セカンド スクリーン

CRM インターネット

広告

インタラクティブ キャンペーン

O2O

DMP

高スループット&低レイテンシー

大量のデータはDynamoDBに 高性能なEC2インスタンス

HPCインスタンスが日本に登場

2013/4に最大75%の値下げ

柔軟に利用可能なキャパシティ

スケールアップ/アウトだけでなくスケールダウン/インも容易

• 仮説ではなく実証によるシステムサイジング

• ビジネスリスクの低減と意思判断のスピードアップ

ビッグデータ解析 aaa

Elastic MapReduce

DynamoDB RedShift

S3

S3を起点としたサービス群の活用

データ解析 ビッグデータ解析 高スループット& 低レイテンシー

柔軟に利用可能な キャパシティ

デジタルマーケティングでインフラに求められるもの

Social TV

Second

Screen CRM

Digital

Advertising

Interactive

Campaign

O2O

DMP

• 高スループット&低レイテンシー – 高性能なインスタンスやDynamoDBなどの利用

• 柔軟に利用可能なキャパシティ – リスクを最小限にしてビジネスをスピードアップ

• ビッグデータ解析 – S3を起点としたビッグデータ関連サービスの活用

デジタルマーティングも、

アマゾンで。

Thank You

デジタルマーケティングにおけるクラウド適用俯瞰図

大谷晋平 ( ohtani@amazon.co.jp ) 今井 雄太 ( yuimai@amazon.co.jp )

アマゾン データサービス ジャパン株式会社 ソリューションアーキテクト