Yahoo подключила Amazon Bedrock для поискового ретаргетинга в рекламной платформе DSP

Yahoo (Яху) подключила Amazon Bedrock к системе поискового ретаргетинга (Search Retargeting, SRT) в своей рекламной платформе Yahoo DSP. Об этом сообщает AWS Machine Learning Blog: интеграция расширяет охват рекламодателей за счёт ИИ-анализа поискового намерения — как на собственных ресурсах Yahoo, так и через партнёрские сети.

Что такое поисковый ретаргетинг SRT

SRT — базовый инструмент аудиторного таргетинга Yahoo DSP, который позволяет рекламодателям охватывать пользователей на основе их истории поисковых запросов. Технология связывает поисковое намерение с дисплейной, видео- и нативной рекламой: если пользователь искал «ноутбуки» на Yahoo Search, рекламодатель может показать ему объявление в совершенно другом контексте — на партнёрском сайте или в видеоролике.

До интеграции с Amazon Bedrock SRT работал преимущественно с ключевыми словами, которые пользователи вводили в строку Yahoo Search напрямую. Обновлённая версия выходит за этот предел: ИИ-модели идентифицируют поисковое намерение не только на собственных ресурсах Yahoo, но и через подключённые партнёрские системы, охватывая более широкий спектр пользовательских сигналов.

Почему Yahoo выбрала Amazon Bedrock

Amazon Bedrock — управляемый сервис AWS, предоставляющий доступ к фундаментальным языковым моделям от Anthropic, Meta, Mistral и других провайдеров через единый API. Его ключевое преимущество для корпоративного адтека — возможность развернуть мощные LLM без необходимости строить собственную инфраструктуру обучения или поддерживать модели вручную.

Yahoo DSP работает в условиях жёстких требований к производительности: платформа участвует в рекламных аукционах в реальном времени, где задержка в миллисекунды влияет на выручку. Bedrock позволяет подключать нужные модели под конкретные задачи — классификацию поискового намерения, семантическое расширение запроса, построение аудиторных кластеров — не перестраивая всю рекламную инфраструктуру с нуля. Это снижает операционные риски при внедрении LLM в production-системы с высокими требованиями к времени отклика.

Что изменилось для рекламодателей

Интеграция с Amazon Bedrock позволяет SRT выйти за рамки точного совпадения ключевых слов. ИИ-модели анализируют поисковое поведение пользователя комплексно: какие запросы он вводил, какие категории его интересуют, как менялось намерение во времени. Результат — аудитории, построенные на семантическом намерении, а не на буквальном совпадении фразы.

Согласно описанию сервиса в блоге AWS Machine Learning Blog, обновлённый SRT предоставляет рекламодателям:

• Охват пользователей с релевантным поисковым намерением, даже если те не заходили напрямую на Yahoo Search
• Кросс-канальный таргетинг — дисплейная, видео- и нативная реклама на основе единого поискового профиля пользователя
• Агрегацию партнёрских сигналов: SRT собирает поисковую активность из интегрированных внешних систем
• Прямой мостик между поисковым и медийным каналами — намерение конвертируется в таргетинг без промежуточных этапов

«SRT — базовый инструмент аудиторного таргетинга, который помогает

рекламодателям охватывать пользователей на основе их исторического поискового поведения, соединяя поисковое намерение с дисплейной, видео- и нативной рекламой», — говорится в официальном блоге AWS Machine Learning Blog.

Что это значит

Yahoo DSP — один из крупных независимых игроков рекламного рынка, и его переход на Amazon Bedrock отражает широкую тенденцию: крупные адтек-платформы переходят на LLM-инфраструктуру для интерпретации пользовательских сигналов в реальном времени. Конкуренция за качество аудиторного таргетинга всё чаще определяется не масштабом cookie-базы, а способностью ИИ точно читать намерение — и быстро переводить его в релевантный рекламный показ.

*Meta признана экстремистской организацией и запрещена в РФ.