AppLovin: Google Cloud に移行してモバイル マーケティングを変革

※この投稿は米国時間 2021 年 7 月 23 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

現在、急成長中の企業の多くがクラウドでサービスの構築とスケーリングを行っています。成長を見込めるプラットフォームとして最新のクラウドに移行すると、人工知能（AI）や機械学習（ML）などの分野の機能に簡単にアクセスできるだけでなく、急成長する顧客ベースに合わせてビジネス全体を迅速にスケールしてプロダクトを提供できるプラットフォームも実現されます。

モバイルアプリ業界はその好例です。モバイルアプリは多数あり、増加の一途をたどっています。数千社のデベロッパーによって数百万個ものアプリが作成されます。作成されたアプリは、世界中の数十億人ものユーザーによってダウンロードされ、その回数は数十億回に上ります。そして、ユーザーがアプリを介してオンライン上で過ごす時間はますます長くなっています。

AppLovin はマーケティング ソフトウェアの大手で、こうした急速に変化する魅力的かつ困難な市場に真正面から挑んでいます。AppLovin が提供するテクノロジー プラットフォームで、デベロッパーはアプリのマーケティング、収益化、分析、公開を行えます。AppLovin の ML エンジンは、1 日あたり 6.5 兆を超えるイベントに基づいて、3 兆件もの予測を毎日行います。この 1 年間だけでも、AppLovin のプラットフォームからのダウンロードは 75 億回に上り、アプリ デベロッパーが 30 億人を超える新しいユーザーを見つけるのに貢献しています。

AppLovin と Google は戦略的パートナーシップを結んでおり、AppLovin がマーケティング、収益化、アプリのリリース / 配布を行えるシステムの構築に優先的に取り組んでいます。すべてを統合し、大規模な成長を促進するために、AppLovin はビジネスを容易にスケールできるクラウド プラットフォームを必要としており、Google Cloud に着目しました。

AppLovin は当初、コロケーション、ベアメタル、クラウドを使用して顧客にサービスを提供していました。成長が加速し、顧客のニーズが高まるにつれ、こうしたものをすべてクラウド上で統合し、ビジネスを運営しスケールするためのプラットフォームとすることを考えるようになりました。AppLovin は現在、Google Cloud の低レイテンシでスケーラブルなインフラストラクチャ上でコアサービスとアプリケーションを顧客に提供しています。これならば、AppLovin の顧客はキャンペーンを実施できると同時に、アプリの成長に必要なツールを利用することができます。そして AppLovin は、自社の成長にあわせて簡単にスケールできるクラウド パートナーを確保できます。

AppLovin は、2021 年初頭にクラウドへの移行を開始し、顧客へのサービスを中断せずに 7 つのデータセンターの Google Cloud への移行を完了しました（うちの 5 つの作業は 1 日で済みました）。また、Dataproc、Google Kubernetes Engine、Cloud Storage、Google Network Load Balancing などの他の Google Cloud テクノロジーも使用してビジネスを成長させています。

効果はすぐに現れました。AppLovin の入札プラットフォームのレイテンシは 25% も減少し、カスタマー エクスペリエンスが顕著に向上しました。ネットワーク ロードバランサによってパフォーマンスが向上し、管理が容易になりました。このようにして費用と労力の削減を図ったことで、成長と拡大を続けることができています。

「Google Cloud への移行は当社のテクノロジー プラットフォームにとって有益でした。高速かつ強力な Google Cloud のインフラストラクチャやハードウェアのおかげで、ビジネス全体で改善が著しく進展し、成長への道が開かれました」と、AppLovin のオペレーション担当バイス プレジデントである Omer Hasan 氏は述べています。

優れた ML システムと同様、AppLovin のテクノロジーはデータの増加に合わせて継続的に向上しています。コンテンツへの投資によりやり取りされる自社データがさらに増えていき、データという面での優位性も増していくでしょう。その一方で、強力かつ応答性の高いコンピューティング インフラストラクチャの必要性が浮き彫りになっています。スケーリングできるだけでなく、迅速な変更も行えるようなシステムを構築しようとすると、システム全体で ML に膨大な量のデータを供給しなければならないこともあります。こうした変更には、処理要求の変動、値と構成の迅速な変更、ダウンタイムや労力を最小限に抑えた自動システム アップグレードなどが含まれます。

スピード。パワー。機能。信頼性。連携。データ分析情報。これらを類を見ない安全なネットワークで実現すること。こうしたことをクラウドにお求めなら、Google Cloud にぜひお問い合わせください。

-Google Cloud プロダクト管理、Cloud エンタープライズ担当マネージング ディレクター Nirav Mehta