Yahoo đã hiện đại hóa nền tảng quảng cáo Yahoo DSP bằng cách tích hợp AI tạo sinh qua Amazon Bedrock, giúp tăng đáng kể quy mô và độ chính xác của các chiến dịch. Giải pháp mới này giúp tăng tỷ lệ mở rộng từ khóa lên đến 600 lần và phạm vi tiếp cận đối tượng mục tiêu lên 5 lần, mang lại hiệu quả vượt trội cho các nhà quảng cáo.
Thách thức từ hệ thống cũ
Việc kết nối ý định tìm kiếm của người dùng với các trải nghiệm quảng cáo phù hợp luôn là một thách thức lớn. Nền tảng bên cầu (DSP) của Yahoo giải quyết vấn đề này bằng công nghệ nhắm chọn đối tượng tinh vi. Trọng tâm của công nghệ này là Nhắm chọn lại theo tìm kiếm (Search Retargeting – SRT), giúp các nhà quảng cáo tiếp cận người dùng dựa trên lịch sử tìm kiếm của họ.
Trước đây, kiến trúc SRT của Yahoo sử dụng mô hình embedding Word2Vec kết hợp với locality-sensitive hashing (LSH) để mở rộng từ khóa của nhà quảng cáo. Tuy nhiên, phương pháp này có nhiều hạn chế:
- Từ vựng lỗi thời: Không phản ánh các thuật ngữ và xu hướng tìm kiếm mới nhất.
- Hiểu ngữ nghĩa kém: Việc mở rộng chủ yếu dựa trên sự tương đồng về cú pháp thay vì ngữ nghĩa sâu sắc đằng sau truy vấn.
- Hiệu quả thấp: Trong một số trường hợp, hệ thống không thể tạo ra bất kỳ từ khóa mở rộng nào.
Để khắc phục những nhược điểm này, Yahoo đã triển khai giải pháp mở rộng từ khóa SRT dựa trên AI tạo sinh sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) trên Amazon Bedrock.
Hiện đại hóa bằng AI tạo sinh
Trước khi có giải pháp mới, quy trình SRT cũ của Yahoo hoạt động như sau: các nhà quảng cáo xác định phân khúc đối tượng bằng một bộ từ khóa mục tiêu. Hệ thống backend sau đó thực hiện mở rộng từ khóa để tăng phạm vi tiếp cận.
Nhận thấy các giới hạn của phương pháp cũ, mục tiêu của Yahoo là làm mới quy trình mở rộng từ khóa bằng một giải pháp AI tạo sinh hiện đại. Amazon Bedrock đã giúp điều này trở nên khả thi. Bằng cách cung cấp quyền truy cập serverless vào nhiều lựa chọn foundation model (FM) hàng đầu, Amazon Bedrock đã giúp đội ngũ của Yahoo thử nghiệm với nhiều LLM, bao gồm Amazon Nova, Meta Llama, và Claude của Anthropic, mà không cần xây dựng cơ sở hạ tầng tùy chỉnh.
Kiến trúc cập nhật sử dụng Amazon Bedrock và AI tạo sinh được minh họa trong sơ đồ sau:
Lựa chọn LLM và kết quả ấn tượng
Trong quá trình đánh giá, Yahoo đã thử nghiệm và đánh giá một số mô hình bằng Amazon SageMaker Studio. Cuối cùng, Claude 3.5 Sonnet v2 của Anthropic đã được chọn là mô hình hiệu quả nhất cho việc mở rộng từ khóa tìm kiếm, cân bằng giữa tỷ lệ mở rộng và sự tương đồng về ngữ nghĩa.
Khi được triển khai thông qua Amazon Bedrock, Claude 3.5 Sonnet v2 đã chứng tỏ khả năng mở rộng vượt trội đáng kể so với phương pháp LSH cũ, thường tạo ra hàng trăm hoặc thậm chí hàng nghìn từ khóa trong những trường hợp mà LSH không tạo ra được từ khóa nào. Tỷ lệ mở rộng trung bình đã cải thiện gấp 5 lần và tỷ lệ mở rộng tối đa tăng gấp đôi, ngay cả khi áp dụng các ngưỡng tương đồng nghiêm ngặt.
Để giảm thiểu hiện tượng “ảo giác” (hallucination) của LLM và duy trì chất lượng, Yahoo đã giới thiệu một bước xác minh. Các từ khóa mở rộng do LLM tạo ra được chuyển đổi thành embeddings và so sánh với bộ từ khóa gốc. Những từ khóa có điểm tương đồng dưới ngưỡng cho phép sẽ bị loại bỏ, đảm bảo chỉ giữ lại những thuật ngữ phù hợp nhất.
Ngoài ra, Yahoo còn áp dụng các “lan can” (guardrails) để lọc các từ khóa nhạy cảm cả trước và sau quá trình inference, đảm bảo tuân thủ chính sách và bảo vệ người dùng.
Tác động kinh doanh đột phá
Tính năng mở rộng từ khóa nâng cao dựa trên AI tạo sinh này đã được ra mắt chính thức vào Q1 2025, mang lại giá trị to lớn cho cả nhà quảng cáo và Yahoo DSP.
Đối với nhà quảng cáo:
Họ được hưởng lợi từ phạm vi tiếp cận đối tượng rộng hơn và chính xác hơn đáng kể. Logic mở rộng do LLM cung cấp giúp các chiến dịch phù hợp hơn với ý định của người dùng, dẫn đến mức độ liên quan cao hơn, tương tác mạnh mẽ hơn và tỷ lệ chuyển đổi được cải thiện.
Đối với Yahoo DSP:
Hệ thống mới mang lại những cải tiến đáng kể về quy mô:
- Tăng gấp 600 lần tỷ lệ mở rộng từ khóa.
- Tăng gấp 5 lần phạm vi tiếp cận đối tượng có thể nhắm chọn.
- Cải thiện hiệu suất chiến dịch và tỷ lệ chuyển đổi.
Tại sao lại là Amazon Bedrock?
Yahoo lựa chọn Amazon Bedrock vì nhiều lý do chiến lược:
- Đa dạng lựa chọn mô hình: Bedrock cho phép thử nghiệm nhanh chóng với nhiều FM hàng đầu.
- Không cần quản lý hạ tầng: Bedrock cung cấp quyền truy cập serverless vào các LLM, loại bỏ gánh nặng vận hành, mở rộng quy mô hay vá lỗi.
- Tùy chọn inference linh hoạt: Cung cấp cả tùy chọn inference theo lô (batch) và thời gian thực (real-time) để tạo mẫu và ra quyết định nhanh chóng.
- Nâng cấp mô hình dễ dàng: Việc chuyển sang một phiên bản mô hình mới hơn chỉ là một thay đổi về cấu hình.
Bằng cách thay thế quy trình Word2Vec và LSH cũ bằng các LLM được cung cấp bởi Amazon Bedrock, Yahoo đã tạo ra các bộ từ khóa mở rộng chính xác và phù hợp hơn về mặt ngữ cảnh. Cách tiếp cận mới này giúp thúc đẩy hiệu suất chiến dịch mạnh mẽ hơn, mang lại tỷ lệ chuyển đổi cao hơn và sự linh hoạt trong vận hành, giúp Yahoo DSP mở rộng quy mô nhanh hơn và hiệu quả hơn trong lĩnh vực quảng cáo dựa trên AI.
