Ja jūs kādreiz esat skatījies uz bojātu piešķiršanas ziņojumu 2am, domājot, kurš posms jūsu cauruļvados klusi neizdevās, šis ieraksts ir jums. Mūsdienu veiktspējas reklāma darbojas uz vairākiem ne-deterministiskiem AI sistēmām - reāllaika piedāvājumu modeļiem, CTR prognozētājiem, multi-touch piešķiršanu, visi ķēdē kopā un funneling datus masveida noliktavās, piemēram, Snowflake vai Redshift. vai . Kur Kāpēc Ir labāks veids, un tas nāk no maz ticams avots: GenAI pasaule. What Generative AI Got Right Ko ģeneratīvs AI ieguva pareizi Komandas, kas izveidoja RAG cauruļvadus un LLM darbināmas lietotnes, sākotnēji nonāca tieši tajā pašā problēmā. Atbilde atgriežas nepareizi - vai tas bija atgūšanas solis? : pilna pieprasījuma dzīves cikla sadalīšana diskrētos, instrumentētos "apjomos", no kuriem katrs uztver laiku, ieejas, izejas un izmaksas. distributed tracing Tādi rīki kā AWS X-Ray, OpenTelemetry (OTel) padara šo kompostējamu un standartizētu. treat every ad event like a distributed request, and trace it end to end. Mapping a Trace to an Ad Auction Mapping a Trace uz reklāmas izsoles Programmatiskās reklāmas izsoles struktūra nav tik atšķirīga no RAG cauruļvada. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 Span 
 What It Does 
 
 
 
 User Request 
 Ingests the incoming bid request 
 
 
 
 User Profiling 
 Segments the user, embeds features 
 
 
 
 Ad Inventory Lookup 
 ANN search across your vector ad index 
 
 
 
 RTB Auction 
 ML model predicts CTR, executes bid 
 
 
 
 Ad Delivery 
 Renders and serves the creative 
 
 
 
 Event Tracking 
 Attributes clicks/conversions via warehouse queries 
 
 
 
 Aggregation 
 Computes ROAS and other performance metrics Lietotāja pieprasījums Ievadiet ienākošo piedāvājuma pieprasījumu Lietotāja profils Segmentē lietotāju, iebūvē funkcijas Inventāra meklēšana ANN meklēšana jūsu vectoru reklāmu indeksā RTB izsoles ML modelis paredz CTR, izpilda piedāvājumu Ad piegāde Izveido un kalpo radošajam Notikumu izsekošana Atribūti klikšķi / konversijas, izmantojot noliktavu vaicājumus Agregācija Aprēķina ROAS un citas veiktspējas metrikas Katrs diapazons uztver sākuma/beigu laiku, aizkavēšanos, izmaksas (rēķinu + vaicājumu) un Adtech specifiskos metadatus, piemēram, piedāvājuma cenu un atbilstības rādītājus. What This Actually Buys You Kas patiesībā jūs pērk Vairāku anonimizētu statistisko izsekojumu paraugu analīze atklāj kaut ko tūlītēju: jūsu izmaksas netiek sadalītas tā, kā jūs, iespējams, domājat. Tipiskā liela apjoma reklāmas notikumu izsekojumā (kas atspoguļo kopējo ilgumu, kas ir mazāks par vienu sekundi, un daļēju dolāru izmaksu), notikumu izsekošanas un agregācijas diapazoni konsekventi atspoguļo lauvas daļu no izdevumiem - abi ir noliktavas smagi darījumi. Bez diapazona līmeņa redzamības lielākā daļa komandu optimizē nepareizās lietas. ar to jūs varat identificēt noliktavu agregācijas vaicājumu kā avotu līdz pusei no jūsu katra notikuma izmaksām un rīkoties atbilstoši – vai tas ir vaicājumu pielāgošana, rezultātu kešatmiņa vai iepriekšēja agregācija. Šī redzamība padara izmaksu samazinājumus par 20-25% vieglāk identificēt un modelēt. The Governance Angle: Metadata Tracing Pārvaldības leņķis: metadatu izsekošana Performance reklāmas cauruļvadi apstrādā sensitīvus datus – lietotāju segmentus, ierīču grafikus, konversijas signālus. Paplašinot izsekošanas modeli jūsu metadatu slānim (domājiet par DataHub vai mājas katalogu), jūs varat izsekot shēmas līnijai, tagu izplatīšanai un PII plūsmām kā pirmās klases diapazoniem. LLM var palīdzēt ar automatizētu marķēšanu un klasifikāciju, ar validācijas soļiem, kas arī tiek reģistrēti kā diapazoni. Implementation Path Īstenošanas ceļš Labā ziņa ir tāda, ka nekas šeit neprasa eksotisku rīku: AWS X-ray / OTel ir pareizais sākuma punkts. Tie ir plaši atbalstīti un tiem ir SDK katrai galvenajai valodai. Instrumentation: Uzrakstiet savas pēdas tieši savā esošajā noliktavā.Pēdu tabula ar diapazona līmeņa rindām ir viss, kas jums nepieciešams, lai sāktu vaicāt par pudelēm un izmaksu iztrūkumiem. Storage: DataHub (atvērtā koda) vai līdzīgs katalogs AWS var kalpot kā centrālais metadatu reģistrs, ar līnijas izsekošanu, kas savieno atpakaļ ar jūsu izsekojamajiem diapazoniem. Metadata layer: Layer AWS Bedrock/Snowflake Cortex, Monte Carlo vai līdzīgi rīki augšpusē drift detekcijai un anomāliju brīdinājumam - īpaši svarīgi jūsu CTR un piešķiršanas modeļiem, kas var klusi degradēt. Monitoring: The Bigger Picture Lielākais attēls Adtech novērojamības plaisa ir reāla problēma, kas izmaksā komandām laiku, naudu un reklāmdevēju uzticību. Strukturētas izsekošanas ieviešana jūsu izsoles un mērījumu cauruļvados nozīmē ātrāku debugēšanu, ticamu izmaksu prognozēšanu un pamatu automatizētai optimizācijai, jo jūsu AI komponenti kļūst sarežģītāki. Rīks ir atvērtā koda. Galvenais šķērslis ir tikai to piemērošana kontekstā, kur tie vēl nav bijuši standarta prakse. Šo plaisu ir vērts aizvērt.

The is an opinion piece based on the author’s POV and does not necessarily reflect the views of HackerNoon.

Read My Stories

Šis audio ir izveidots stāsta oriģinālvalodā!

AI novērojamība Adtech: kā izsekošana var labot jūsu ziņošanas cauruļvadu

About Author

KOMENTĀRI

PAKARINĀT TAGUS

ŠIS RAKSTS TIKS PĀRSTRĀDĀTS

Related Stories

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps