Yahoo استخدمت Amazon Bedrock لتطوير قدرات إعادة الاستهداف عبر البحث في منصة DSP، مما يحسّن دقة استهداف الجمهور بناءً على نية البحث، وهو نموذج يمكن للشركات في الشرق الأوسط تبنيه لتعزيز حملاتها الإعلانية.

1 دقيقة قراءة

Yahoo يعزز إعادة الاستهداف عبر البحث باستخدام Amazon Bedrock

نظرة عامة

أعلنت Yahoo عن استخدامها Amazon Bedrock لتعزيز قدرات إعادة الاستهداف عبر البحث (SRT) في منصة DSP الخاصة بها. يهدف هذا التكامل إلى تحسين دقة الوصول للجمهور بناءً على نية البحث، مما يربط بين نية البحث والإعلانات العرضية والفيديو والواجهات الأصلية.

التفاصيل التقنية

يعتمد الحل على تحليل سلوك البحث عبر Yahoo والأنظمة المتكاملة، باستخدام نماذج الذكاء الاصطناعي المتاحة عبر Amazon Bedrock. هذا يسمح بتحديد المستخدمين الذين يظهرون نية شرائية قوية، حتى خارج الكلمات المفتاحية المباشرة.

الأهمية للشرق الأوسط

مع نمو الإنفاق على الإعلانات الرقمية في المنطقة، يمكن لشركات التجزئة والتجارة الإلكترونية الاستفادة من هذا النموذج لتحسين عائد الاستثمار في الحملات الإعلانية. البنية التحتية السحابية المتاحة في المنطقة تدعم تنفيذ حلول مشابهة.

مقارنة مع الحلول التقليدية

مقارنة بالاستهداف التقليدي القائم على الكلمات المفتاحية فقط، يوفر حل Yahoo عبر Bedrock فهماً أعمق لنية المستخدم، مما يقلل الهدر في الميزانيات الإعلانية ويزيد معدلات التحويل.

ملاحظة للمراجعة البشرية: التحقق من تفاصيل النشر الأصلي وتاريخه، وتقييم مدى ملاءمة الأمثلة المحلية.

أسئلة شائعة

ما هي إعادة الاستهداف عبر البحث (SRT)؟

إعادة الاستهداف عبر البحث هي حل استهداف جماهيري يساعد المعلنين على الوصول للمستخدمين بناءً على سلوكهم التاريخي في البحث، لربط نية البحث بالإعلانات العرضية والفيديو.

كيف يستفيد Yahoo من Amazon Bedrock في هذا السياق؟

يستخدم Yahoo Amazon Bedrock لتطوير قدرات SRT في منصة DSP الخاصة به، مما يحسّن دقة تحديد المستخدمين الذين يظهرون نية عبر البحث على Yahoo والأنظمة المتكاملة.

هل يمكن للشركات في الشرق الأوسط تطبيق هذا النموذج؟

نعم، يمكن للشركات في المنطقة استخدام Amazon Bedrock لتحسين استهداف الحملات الإعلانية، خاصة في قطاعات التجزئة والتجارة الإلكترونية.

المصدر: AWS Machine Learning

محتوى بمساعدة الذكاء الاصطناعي، مراجع بشرياً.