Все профили пользователей хранятся в Aerospike. Это, пожалуй, единственное решение на рынке, которое стабильно держит лэтанси не зависимо от количество запросов и хранимых данных. Также в DSP многие данные хранятся в оперативной памяти и подгружаются по мере необходимости.
— Со сторонними DMP интегрируемся путем копирования всех данных к себе в кластер.
— Хостимся на реальных серверах. Когда создавали кластер (2-3 года назад) облака не давали такой производительности как сейчас, а если и давали то инстансы стоили столько же, сколько покупка железа.
— Сервер приложения — 2x Xeon E5 2620 по 6 ядер на каждый, 64 ГБ ОЗУ. Сервер базы данных — 1x Xeon E5 2620, 200 ГБ ОЗУ. Следует отметить, недавно проводили тесты на более крутом железе, производительность выше в 1.7 раз, тогда как стоимость сервера- в 3 раза. Поэтому продолжаем сидеть на попсовом 2620.
— По поводу таргетингов. Как-то сложно оценить их сложность, пожалуй, самый сложный — это предсказание (предиктор) вероятности совершения действия пользователем
— Все управляется через базу, информация на каждой ноде обновляется каждую 1-2 мс. Перекруты бюджета кампании большая редкость. По факту все в рамках среднестатистических показателей отрасли (Adwords, Директ и тд)
DMP — это комплексная штука. DMP отвечает за хранение готовых профилей, хранение raw-data и обработка данных. Что касается обработки данных. Во-первых данные ретаргетинга — здесь работают batch-процессор и stream-процессор. Пример обработки ретаргетинговых данных — клиент хочет собрать пользователей, посещавших страницы, и наложить на эти страницы regex-паттерн, собрать пользователей, пришедших из поиска по определенным запросам. Кластер для работы с 1st-party данными (ретаргетинговые данные) изолирован от всех других.
Во-вторых: мы предоставляем возможность собрать аудиторию по ключевым словам. Здесь мы от поставщиков данных получаем огромное количество кликстрима, каждую страницу анализируем на ключевые слова, а затем смотрим, кто из пользователей сталкивался с заданными ключевыми словами.
В третьих: мы логируем все показы и клики рекламы. На основе этой информации мы можем собирать аудитории, которые видели рекламу, но не кликнули, затем пересечь этих пользователей с каким-нибудь сегментом (н-р интересовались космосом) и результирующую аудиторию отправить в рекламную кампанию.
Это только небольшой список того, за что отвечает DMP. Также мы строим look alike аудитории, проводим исследования на основе логов (например найти статистическую взаимосвязь между какой-то информацией о пользователе и ctr или конверсией). Построение кастомных аудиторий, прогнозирование kpi рекламной кампании и тд
В итоге, любая собранная нами в результате обработки данных аудитория отправляется в Aerospike, и там эту информацию использует DSP.
— Хостимся на реальных серверах. Когда создавали кластер (2-3 года назад) облака не давали такой производительности как сейчас, а если и давали то инстансы стоили столько же, сколько покупка железа.
— Сервер приложения — 2x Xeon E5 2620 по 6 ядер на каждый, 64 ГБ ОЗУ. Сервер базы данных — 1x Xeon E5 2620, 200 ГБ ОЗУ. Следует отметить, недавно проводили тесты на более крутом железе, производительность выше в 1.7 раз, тогда как стоимость сервера- в 3 раза. Поэтому продолжаем сидеть на попсовом 2620.
— По поводу таргетингов. Как-то сложно оценить их сложность, пожалуй, самый сложный — это предсказание (предиктор) вероятности совершения действия пользователем
— Все управляется через базу, информация на каждой ноде обновляется каждую 1-2 мс. Перекруты бюджета кампании большая редкость. По факту все в рамках среднестатистических показателей отрасли (Adwords, Директ и тд)
Во-вторых: мы предоставляем возможность собрать аудиторию по ключевым словам. Здесь мы от поставщиков данных получаем огромное количество кликстрима, каждую страницу анализируем на ключевые слова, а затем смотрим, кто из пользователей сталкивался с заданными ключевыми словами.
В третьих: мы логируем все показы и клики рекламы. На основе этой информации мы можем собирать аудитории, которые видели рекламу, но не кликнули, затем пересечь этих пользователей с каким-нибудь сегментом (н-р интересовались космосом) и результирующую аудиторию отправить в рекламную кампанию.
Это только небольшой список того, за что отвечает DMP. Также мы строим look alike аудитории, проводим исследования на основе логов (например найти статистическую взаимосвязь между какой-то информацией о пользователе и ctr или конверсией). Построение кастомных аудиторий, прогнозирование kpi рекламной кампании и тд
В итоге, любая собранная нами в результате обработки данных аудитория отправляется в Aerospike, и там эту информацию использует DSP.