不依赖第三方 Cookie，实现广告相关性功能：先进 AI 驱动的内容相关投放技术

随着广告标识符的淘汰，广告主正转向替代解决方案，包括已成熟应用的内容相关投放。这种再度兴起的兴趣表明，这些已经成熟的产品正迎来新的生机，它们吸纳了最新的技术进展，包括预测模型和生成式 AI。

内容相关投放始终为广告主提供可能，使其能够投放与消费者当前浏览内容高度相关的广告。亚马逊广告重新定义了内容相关投放的含义，超越了简单的“如果页面上存在关键词，则展示广告”启发式方法，利用亚马逊独特的购物洞察和 AI 技术。亚马逊 DSP 以细致且可扩展的方式分析情境，考虑词汇、图像和视频内容之间的复杂关系，旨在与消费者的购物旅程相契合。由 AWS 驱动的 AI 能够解析大量非结构化数据，识别语义主题，并理解受众的当前意图，将内容相关投放提升到了超越传统关键词匹配的水平。因此，广告主现在能够定位以前无法定位或仅能通过行为信号定位的类别和情境。

这一创新符合更广泛的行业趋势，60% 的营销人员现在在广告中使用 AI，其中近一半专注于内容相关投放领域的应用。随着 AI 广告市场以每年 35% 的速度增长，对不依赖标识符的解决方案的需求也在持续攀升。对 AI 驱动的内容相关投放领域的投资正在产生可衡量的结果，包括消费者互动度提高 25%，凸显了亚马逊广告先进方法的价值。

本文详细介绍了 AI 如何改变内容相关投放领域，并展示了亚马逊 DSP 的创新解决方案，旨在提供价值的同时充分降低对第三方 Cookie 的依赖。

• 亚马逊广告如何利用大语言模型 (LLM) 进行复杂的内容理解。
• 分析开放网络和移动端内容供应的高级技术。
• 亚马逊广告采用独特的基于产品类别的分类方法，以深入理解市场需求。
• 亚马逊广告用于评估模型相关度及效果的框架体系。
• 通过客户案例研究与实际成果展现现实影响。