The new paradigm of publishing is personalization. A major challenge in providing personalized content and understanding who our consumers are at the analytical level is the multi-faceted ecosystem by which they interact with Meredith and our brands. A majority of our consumers are anonymous and not logged in. Our presence across [traditional.com](http://traditional.com/) applications and over-the-top programming, as well as the podcast, recipes, and videos, create multiple streams of data that are difficult to create a singular view of the customer. In order for us to develop a true 360 customer view and recommend content that is personalized at an individual and audience-based level, requires stitching together touchpoints over time, device, and data stream.

In digital analytics, change is constant. For non-logged in users, our best approach to understanding these customers is through unique cookies, which drop on the consumer's device. Cookie loss, device diversity, and ITP 2.3 browsers all push analytics such that measuring unique viewers of content is fuzzy at best. These cookies, with high turnover and customers using multiple devices, mean understanding our audience and providing personalized content and advertisement that is relevant is difficult.

This leads us to our first major problem: how can we make cookies live longer since they are the only source for understanding the anonymous customer? And why does cookie turnover matter? Why does cookie lifetime matter? Even when you identify the audience that you want to engage or develop models which predict other types of content they'll be interested in with high accuracy, if the model that the cookie ID that was used in the model doesn't appear again, then the money, time, and effort that goes into building those models is lost as well. The fact is, a model is only as good as its activation. Knowing your audience is not good enough. You need to see them again in order to act upon it. Otherwise, you're just advertising in the dark.

Understanding a customer's preference, interest, and behavior is dependent entirely on the data available. As shown previously, a typical Meredith user can have a variety of touchpoints with our brands. However, stitching that data together into a confluence is difficult when there can be missing or inconsistent primary keys and slightly different timestamps among different data streams. This is where graph databases can excel. By using a relationships-first mentality, it no longer matters which stream of data a cookie came from, only that you capture the timestamp and its observed connections. This creates a confluence of data which allows us to have a holistic view of the digital user. It is through connections across multiple streams of data, as well as understanding the relationships between cookies within a given stream, that cookie recovery is possible. This allows us to have profiles based on groups of cookies from the same individual, rather than assuming that each cookie represents a unique individual.

Since more cookies are grouped into a profile, there are more touchpoints per profile, which leads to stronger modeling and better activation. The concept of an identity graph is not unique to Meredith. Many identity vendors sell their own identity graph product by which you send your anonymous cookie data and they send back connections to which they have based on a proprietary identity graph that they own. The issue here is it can be difficult to validate and verify the accuracy of these products, especially when a large portion of the traffic that you send is anonymous. By using graphs and first-party data, Meredith was empowered to analyze and accept or refute what appeared to be probabilistic connections that didn't match our deterministic data. We were able to find suspicious linkages through visualization of the graph and drop probabilistic identity vendors that didn't provide for us. Furthermore, having our own identity solution provided transparency that many identity vendors do not provide.

To recap, Meredith faced three major challenges here: cookie longevity, which affected model performance and activation; the fact that we have multiple streams of data that don't have clear linkages between them to explain customer behavior; and identity vendors selling opaque products which led to probabilistic matches that were incorrect. Given these problems, the solution Meredith Corporation found was using Neo4j for our own internal identity graph. The remainder of this presentation will describe how we deployed from proof of concept to full production scale. Throughout this process, there were many learning experiences and growing pains. Every time we increased our data size, we hit another wall that stopped us from continuing until we eventually broke through. I will detail the methods employed to make graphs in Neo4j scalable at the multi-terabyte level, as well as explain how working with Neo4j engineers, we were able to push the boundaries of what is possible with Neo4j graph algorithms. What I hope you take away from this presentation is that working with technologies in a new way and scaling can create challenges and barriers that may be difficult to overcome. But by the end of this presentation, I hope you can see how we address some of these challenges and we're able to bring our ideas to production.
퍼블리싱의 새로운 패러다임은 개인화입니다. 개인화된 콘텐츠를 제공하고 분석 수준에서 소비자가 누구인지 파악하는 데 있어 가장 큰 과제는 소비자가 메레디스 및 브랜드와 상호 작용하는 다각적인 에코시스템입니다. 대부분의 소비자는 익명으로 로그인하지 않습니다. 전통적인.com](http://traditional.com/) 애플리케이션과 OTT 프로그램, 팟캐스트, 레시피, 동영상 등을 통해 다양한 데이터 스트림이 생성되므로 고객에 대한 단일 뷰를 생성하기 어렵습니다. 진정한 360도 고객 뷰를 개발하고 개인 및 오디언스 기반 수준에서 개인화된 콘텐츠를 추천하려면 시간, 디바이스, 데이터 스트림에 걸친 터치포인트를 통합해야 합니다.디지털 분석에서는 변화가 끊임없이 일어납니다. 로그인하지 않은 사용자의 경우, 이러한 고객을 이해하는 가장 좋은 방법은 소비자의 기기에 저장되는 고유 쿠키를 사용하는 것입니다. 쿠키 손실, 디바이스의 다양성, ITP 2.3 브라우저는 모두 분석을 어렵게 만들어 콘텐츠의 고유 시청자를 측정하는 것이 기껏해야 모호한 수준입니다. 이직률이 높고 고객이 여러 기기를 사용하는 경우 이러한 쿠키를 통해 잠재고객을 이해하고 관련성 높은 맞춤형 콘텐츠와 광고를 제공하기가 어렵습니다.그렇다면 익명의 고객을 이해할 수 있는 유일한 소스인 쿠키의 수명을 늘리려면 어떻게 해야 할까요? 그리고 쿠키 회전율이 중요한 이유는 무엇일까요? 쿠키 수명이 중요한 이유는 무엇인가요? 참여시키고자 하는 오디언스를 식별하거나 그들이 관심을 가질 다른 유형의 콘텐츠를 높은 정확도로 예측하는 모델을 개발하더라도, 모델에 사용된 쿠키 ID가 다시 나타나지 않으면 해당 모델을 구축하는 데 들어간 비용, 시간, 노력도 손실됩니다. 사실, 모델은 활성화된 만큼만 좋은 것입니다. 잠재고객을 아는 것만으로는 충분하지 않습니다. 행동으로 옮기려면 고객을 다시 만나야 합니다. 그렇지 않으면 어둠 속에서 광고하는 것에 불과합니다.고객의 선호도, 관심사 및 행동을 이해하는 것은 전적으로 사용 가능한 데이터에 달려 있습니다. 앞서 살펴본 바와 같이, 일반적인 메레디스 사용자는 브랜드와 다양한 접점을 가질 수 있습니다. 그러나 기본 키가 누락되거나 일관성이 없고 데이터 스트림마다 타임스탬프가 약간씩 다를 수 있는 경우, 이러한 데이터를 하나로 통합하는 것은 어려운 일입니다. 바로 이런 경우에 그래프 데이터베이스가 탁월한 효과를 발휘할 수 있습니다. 관계 우선 사고방식을 사용하면 쿠키가 어느 데이터 스트림에서 왔는지는 더 이상 중요하지 않으며, 타임스탬프와 관찰된 연결만 캡처하면 됩니다. 이렇게 하면 데이터의 융합을 통해 디지털 사용자에 대한 전체적인 관점을 확보할 수 있습니다. 여러 데이터 스트림에 걸친 연결과 특정 스트림 내의 쿠키 간의 관계를 이해해야 쿠키 복구가 가능합니다. 이를 통해 각 쿠키가 고유한 개인을 나타낸다고 가정하지 않고 동일한 개인의 쿠키 그룹을 기반으로 프로필을 생성할 수 있습니다.더 많은 쿠키가 프로필로 그룹화되므로 프로필당 더 많은 터치포인트가 존재하며, 이는 더 강력한 모델링과 더 나은 활성화로 이어집니다. 아이덴티티 그래프의 개념은 Meredith만의 고유한 개념이 아닙니다. 많은 ID 공급업체는 사용자가 익명의 쿠키 데이터를 보내면 자체적으로 소유하고 있는 아이덴티티 그래프에 기반한 연결 정보를 다시 보내주는 자체 아이덴티티 그래프 제품을 판매합니다. 문제는 이러한 제품의 정확성을 검증하고 확인하기가 어려울 수 있으며, 특히 사용자가 전송하는 트래픽의 상당 부분이 익명인 경우 더욱 그렇습니다. Meredith는 그래프와 자사 데이터를 사용하여 결정론적 데이터와 일치하지 않는 확률적 연결로 보이는 것을 분석하고 이를 받아들이거나 반박할 수 있는 역량을 갖추었습니다. 그래프의 시각화를 통해 의심스러운 연결 고리를 찾아내고 우리에게 적합하지 않은 확률적 ID 공급업체를 탈락시킬 수 있었습니다. 또한, 자체 ID 솔루션을 보유함으로써 많은 ID 공급업체가 제공하지 않는 투명성을 확보할 수 있었습니다.다시 말해, Meredith는 모델 성능과 활성화에 영향을 미치는 쿠키 수명, 고객 행동을 설명할 수 있는 명확한 연결고리가 없는 여러 데이터 스트림, 불투명한 제품을 판매하는 ID 공급업체로 인해 잘못된 확률적 매칭이 발생한다는 세 가지 주요 문제에 직면했습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 메레디스 코퍼레이션이 찾은 해결책은 내부 아이덴티티 그래프에 Neo4j를 사용하는 것이었습니다. 이 프레젠테이션의 나머지 부분에서는 개념 증명부터 전체 프로덕션 규모까지 어떻게 배포했는지 설명합니다. 이 과정에서 많은 학습 경험과 성장통이 있었습니다. 데이터 규모를 늘릴 때마다 또 다른 벽에 부딪혀 결국 돌파할 때까지 계속 진행하지 못했습니다. 이 글에서는 Neo4j의 그래프를 멀티 테라바이트 수준에서 확장할 수 있도록 만드는 데 사용된 방법을 자세히 설명하고, Neo4j 엔지니어와 협력하여 어떻게