Yahoo、「Yahoo DSP」の検索ターゲティング機能にAmazon Bedrockを導入　生成AIでキーワード拡張を強化

要点

• 米Yahooは、広告配信システム「Yahoo DSP」のサーチリターゲティング機能に「Amazon Bedrock」を導入した。

• 広告主が設定したキーワードを生成AI（大規模言語モデル）で拡張し、より関連性が高く意味的に豊かなキーワードを自動生成する。

• 従来の「Word2Vec」と「LSH」による手法が抱えていた、古い語彙や構文的類似性への依存といった限界を克服した。

• 生成AIによる高精度なキーワード拡張により、広告主はより大規模かつ確実な対象ユーザー層へのリーチが可能になる。

• 米Yahooは、同社のオムニチャネル広告配信システム「Yahoo DSP」における検索ターゲティング機能「サーチリターゲティング（SRT）」の強化に向けて、AWSの生成AIサービス「Amazon Bedrock」を導入した。AWSが現地時間2026年7月30日に公式ブログで明らかにした。本機能の統合により、生成AIを用いたキーワード拡張を実現し、広告主がより適切で精度の高い広告キャンペーンを展開できるようにしたという。

• デジタル広告において、ユーザーの検索意図（インテント）に基づき、関連性の高い広告を配信することは長年の課題である。検索行動はユーザーの興味や意図を示す強力なシグナルであり、広告主からはこれらを活用した洗練されたアプローチが求められていた。

• Yahooの「Yahoo DSP（広告枠を一元購入できる広告主向けシステム）」は、広告主が定義したルールや機械学習、生成AIを活用した「オーディエンスセグメント（特定の興味や行動を共有するユーザー群）」のターゲティング機能を提供し、最適なユーザーへ広告を配信している。

• 今回強化された「サーチリターゲティング（SRT）」は、ユーザーの過去の検索行動に基づき、ディスプレイ広告や動画広告などを配信する手法だ。Yahoo内だけでなく、連携するパートナーシステムでの検索行動からもAIが意図を識別し、アプローチを行う。

• 従来のSRTシステムでは、キーワード拡張に「Word2Vec（単語をベクトル化し類似性を計算するモデル）」と「LSH（類似データを高速探索する技術）」を組み合わせていた。まずキーワードを正規化して埋め込み（ベクトル表現）を生成し、インデックス化。LSH検索を実行してフィルタリングとランキングを行い、関連キーワードを拡張する流れだった。

• しかし、このWord2Vec＋LSHアプローチには複数の限界があったという。第一に、語彙が古く最新トレンドを反映できない点。第二に、特定の実体（エンティティ）ではなくフレーズ全体を重視してしまっていた点。第三に、意味の類似性（セマンティック）ではなく構文的な類似性（シンタクティック）で拡張が行われていた点。そして、新しいキーワードが全く生成されない「ゼロ拡張」が生じる点である。

• これらの課題を解決するため、YahooはAWSの生成AIサービス「Amazon Bedrock」を通じて大規模言語モデル（LLM）を導入し、新たなキーワード拡張システムを構築した。

• 新システムでは、LLMがキーワードの文脈やニュアンスを捉え、より関連性が高く意味的に豊かな拡張キーワードを生成する。これにより、広告主は従来よりも大規模かつ正確なオーディエンスへのリーチが可能になったという。

• なお、SRTの基本フローにおいて、広告主が定義したキーワードはSQLデータベースに保存される。その後、システムがキーワードの拡張処理を行い、元のキーワードと拡張キーワードの双方が「Amazon OpenSearch Service（データの検索・可視化サービス）」に保存される。

• 続いて「バッチスコアリング」と呼ばれるプロセスが走り、ユーザーの検索履歴とセグメント情報を照合して広告配信対象を決定する。Yahooは、この既存のシステム構成を維持しながら、キーワード拡張の核となる部分にAmazon Bedrockを組み込んでアップグレードを実現した。