Yahoo تربط Amazon Bedrock بإعادة الاستهداف عبر البحث في منصتها الإعلانية DSP

ربطت Yahoo خدمة Amazon Bedrock بنظام إعادة الاستهداف عبر البحث (Search Retargeting، أو SRT) في منصتها الإعلانية Yahoo DSP. ويأتي ذلك وفق ما نشرته مدونة AWS Machine Learning Blog: فالتكامل يوسّع نطاق وصول المعلنين بفضل تحليل الذكاء الاصطناعي للنية البحثية، سواء على موارد Yahoo نفسها أو عبر شبكات الشركاء.

ما هو إعادة الاستهداف عبر البحث SRT

يُعد SRT أداة أساسية لاستهداف الجمهور في Yahoo DSP، وهو يتيح للمعلنين الوصول إلى المستخدمين استنادًا إلى سجل استعلاماتهم البحثية. وتربط هذه التقنية النية البحثية بإعلانات العرض والفيديو والإعلانات الأصلية. فإذا بحث مستخدم عن «حواسيب محمولة» على Yahoo Search، يستطيع المعلن أن يعرض له إعلانًا في سياق مختلف تمامًا، مثل موقع شريك أو مقطع فيديو.

قبل التكامل مع Amazon Bedrock، كان SRT يعمل في المقام الأول مع الكلمات المفتاحية التي يكتبها المستخدمون مباشرة في شريط Yahoo Search. أما النسخة المحدّثة فتتجاوز هذا الحد: إذ تحدد نماذج الذكاء الاصطناعي النية البحثية لا على موارد Yahoo الخاصة فحسب، بل عبر الأنظمة الشريكة المتصلة أيضًا، فتغطي طيفًا أوسع من إشارات المستخدمين.

لماذا اختارت Yahoo خدمة Amazon Bedrock

Amazon Bedrock خدمة مُدارة من AWS تتيح الوصول إلى نماذج لغوية أساسية من Anthropic وMeta* وMistral ومزوّدين آخرين عبر واجهة API موحدة. وتكمن ميزتها الرئيسية في قطاع التقنيات الإعلانية للمؤسسات في إمكانية نشر نماذج LLM قوية دون الحاجة إلى بناء بنية تحتية خاصة للتدريب أو صيانة النماذج يدويًا.

تعمل Yahoo DSP في ظل متطلبات أداء صارمة: فالمنصة تشارك في مزادات إعلانية فورية، حيث يؤثر التأخير بأجزاء من الثانية في الإيرادات. وتتيح Bedrock ربط النماذج المناسبة لمهام محددة، مثل تصنيف النية البحثية والتوسيع الدلالي للاستعلام وبناء عناقيد الجمهور، دون إعادة بناء البنية الإعلانية بأكملها من الصفر. وهذا يقلل المخاطر التشغيلية عند إدخال نماذج LLM إلى أنظمة الإنتاج ذات المتطلبات العالية لزمن الاستجابة.

ما الذي تغيّر للمعلنين

يتيح التكامل مع Amazon Bedrock لـ SRT تجاوز المطابقة الدقيقة للكلمات المفتاحية. إذ تحلل نماذج الذكاء الاصطناعي سلوك المستخدم البحثي تحليلًا شاملًا: أي الاستعلامات أدخلها، وأي الفئات تهمه، وكيف تغيرت نيته بمرور الوقت. والنتيجة جماهير تُبنى على النية الدلالية، لا على التطابق الحرفي للعبارة.

ووفق وصف الخدمة في مدونة AWS Machine Learning Blog، يوفر SRT المحدّث للمعلنين ما يلي:

• الوصول إلى المستخدمين ذوي النية البحثية ذات الصلة، حتى لو لم يزوروا Yahoo Search مباشرة
• استهدافًا متعدد القنوات: إعلانات العرض والفيديو والإعلانات الأصلية استنادًا إلى ملف بحثي موحد للمستخدم
• تجميع إشارات الشركاء: يجمع SRT النشاط البحثي من الأنظمة الخارجية المتكاملة
• جسرًا مباشرًا بين قناتي البحث والوسائط: تتحول النية إلى استهداف دون مراحل وسيطة

«يُعد SRT أداة أساسية لاستهداف الجمهور، تساعد المعلنين على الوصول إلى

المستخدمين استنادًا إلى سلوكهم البحثي السابق، وتربط النية البحثية بإعلانات العرض والفيديو والإعلانات الأصلية»، كما جاء في المدونة الرسمية AWS Machine Learning Blog.

ماذا يعني ذلك

تُعد Yahoo DSP من اللاعبين المستقلين الكبار في سوق الإعلان، ويعكس انتقالها إلى Amazon Bedrock اتجاهًا أوسع: فمنصات التقنيات الإعلانية الكبرى تتجه إلى البنية التحتية القائمة على LLM لتفسير إشارات المستخدمين في الوقت الفعلي. وصارت المنافسة على جودة استهداف الجمهور تُحسم بقدرة الذكاء الاصطناعي على قراءة النية بدقة وتحويلها بسرعة إلى عرض إعلاني ملائم، لا بحجم قاعدة ملفات تعريف الارتباط (cookie).

*Meta مصنّفة منظمة متطرفة ومحظورة في روسيا.