【Google Cloud OnBoard 成功案例】精準廣告就靠 AI、大數據!cacaFly 用 GCP 抓住客戶的心

精準廣告就靠 AI、大數據!cacaFly 用 GCP 抓住客戶的心

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取得 Facebook、Line、Google 等多家大廠數位廣告代理的 cacaFly,隸屬於雲沛創新集團 (funP Innovation Group),集團內的 TenMax 透過掌握各家內容出版平台(publisher) 的流量並計算分析其 log,協助客戶做廣告投放及內容推薦,是數據廣告產業的指標性企業。

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廣告數據一把抓!cacaFly 結合 Google Cloud 飛越極限部署全球

cacaFly 早期就選擇將服務部署上雲,在業務快速成長期間果斷搭配 Google Cloud 的大數據產品 BigQuery、Pub/sub、Dataproc,及時因應急速膨脹的報表需求(如:營運報表等),順利迎擊數據廣告新時代。

cacaFly 產品總監薛良斌表示:「我們希望能夠使用並整合更多 GCP 的產品,在這部分 GCP 專門家針對數據廣告產業的特性,提供了許多產品像是 Dataproc 部署上的寶貴建議,讓我們在操作和價格上都更漂亮!。」

cacaFly 結合 Google Cloud 飛越極限部署全球

GCP 專門家一路陪伴著 cacaFly 的成長,針對數據廣告產業每日流量變化大的特性,提供架構上專業的技術諮詢。

Google Cloud 又快又彈性,不用不行

原本將機房架在辦公室的 cacaFly,難免會面臨到實體機器硬碟壞掉、海纜斷掉等問題,加上後來公司業務急速起飛,在很難預知需要投入多少資源和機器的情況下,選擇雲端就顯得彈性和輕鬆許多。而 cacaFly 核心業務主要在台灣,Google Cloud 的彰濱機房擁有絕佳地理優勢,讓整個廣告更快更穩定。

GCP 大數據神器:BigQuery 和 Pub/Sub

數據廣告公司與一般網站平台最大的不同,是需要處理每一間不同內容出版平台的流量(例如:新聞網站、內容網站等),因應不同內容出版平台特性需要的報表程式也會有所不同。當業務開始成長,若仍靠一己之力從無到有的為每個客戶設計各自的報表系統,不只非常耗費人力成本,效能上也未必良好。

客戶觀點:「GCP 的 BigQuery 和 Pub/Sub 不僅計價合理,最重要的是有效解決了我們的痛點。」

如果要做出一個 Kafka (Pub/Sub 的替代方案) 去計算資料,大約需要花三個月、兩個工程師的時間,完成後還需要 tune long time performance 和 scale,非常耗時。現在透過 BigQuery 和 Pub/Sub,只要透過瀏覽每月帳務明細,調整 GCP 使用情況,變得非常簡單和即時。

推薦系統和廣告系統的運作秘笈

在 TenMax,推薦系統和廣告系統是獨立運作的,透過自行研發的辨識系統可找出每篇文章的關鍵字,並將眾多文章進行關鍵字的分類,最後一併將文章和對應的關鍵字傳給廣告系統。透過這樣的蒐集,TenMax 能針對讀者曾瀏覽的網站和相似文章主題去做推薦。舉例來說,假設 A 讀者正在新聞網站看體育新聞,他除了有機會收到體育相關文章推薦外,也可能因為 A 讀者之前都在看旅遊網站,進而看到旅遊類的文章推薦。

延伸閱讀:Cloud Natural Language API – 拓展海外廣告市場的敲門磚?

當中文文章抓關鍵字的技術日漸成熟後,企業的下一步往往著重在如何克服不熟悉的語言並擴展到海外市場,而 Google 的機器學習 API:Cloud Natural Language (文章推薦:Natural Language API 介紹與實作) 或許是您可以整合的方向。

Cloud Natural Language API 可以協助您做文章內容的擷取及精準斷字斷詞,提升多國語言文字分析的精準度。舉例來說,假設 ⌈車尾燈⌋ 是汽車產業中的重要關鍵字,目前 Cloud Natural Language API 在 Beta 階段已可抓出 ⌈車尾⌋ 一詞,這不僅克服了語言上的困難,更有機會提升廣告主廣告推薦的成效,協助 publisher 網站內部的導流,讓讀者停留更久。

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