Hoy, nos complace anunciar tres lanzamientos que lo ayudarán a mejorar las experiencias personalizadas de los clientes utilizando Amazon Personalize e IA generativa. Ya sea que esté buscando una solución administrada o crear la suya propia, puede utilizar estas nuevas capacidades para impulsar su viaje.
Amazon Personalize es un servicio de aprendizaje automático (ML) totalmente administrado que facilita a los desarrolladores ofrecer experiencias personalizadas a sus usuarios. Le permite mejorar la participación del cliente al impulsar recomendaciones personalizadas de productos y contenido en sitios web, aplicaciones y campañas de marketing dirigidas, sin necesidad de experiencia en aprendizaje automático. Usando recetas (algoritmos preparados para casos de uso específicos) proporcionados por Amazon Personalize, puede ofrecer diversas experiencias de personalización como "recomendarle", "comprar juntos con frecuencia", orientación sobre las siguientes mejores acciones y campañas de marketing dirigidas con segmentación de usuarios.
La IA generativa está transformando rápidamente la forma en que las empresas hacen negocios. Gartner predice que “para 2026, más del 80% de las empresas habrán utilizado API o modelos de IA generativa, o habrán implementado aplicaciones habilitadas para IA generativa en entornos de producción, en comparación con menos del 5% en 2023”. Si bien la IA generativa puede crear contenido rápidamente, por sí sola no es suficiente para proporcionar un mayor grado de personalización para adaptarse a las preferencias siempre cambiantes y matizadas de los usuarios individuales. Muchas empresas buscan activamente soluciones para mejorar la experiencia del usuario utilizando Amazon Personalize y la IA generativa.
Corporación FOX (FOX) produce y distribuye contenido de noticias, deportes y entretenimiento.
“Estamos integrando IA generativa con Amazon Personalize para brindar experiencias hiperpersonalizadas a nuestros usuarios. Amazon Personalize nos ha ayudado a lograr altos niveles de automatización en la personalización de contenido. Por ejemplo, FOX Sports experimentó un aumento del 400 % en la audiencia de contenido que comienza después del evento cuando se aplicó. Ahora, estamos aumentando la IA generativa con Amazon Bedrock a nuestra cartera para ayudar a nuestros editores de contenido a generar colecciones temáticas. Esperamos explorar funciones como Amazon Personalize Content Generator y Personalize on LangChain para personalizar aún más esas colecciones para nuestros usuarios”.
– Daryl Bowden, vicepresidente ejecutivo de Plataformas Tecnológicas.
Anuncio de Amazon Personalize Content Generator para hacer que las recomendaciones sean más atractivas
Amazon Personalize ha lanzado Content Generator, una nueva capacidad generativa impulsada por IA que ayuda a las empresas a hacer recomendaciones más convincentes al identificar conexiones temáticas entre los elementos recomendados. Esta capacidad puede elevar la experiencia de recomendación más allá de frases estándar como "Las personas que compraron esto también compraron..." a lemas más atractivos como "Rise and Shine" para una colección de alimentos para el desayuno, incitando a los usuarios a hacer clic y comprar.
Para explorar en detalle el impacto de Amazon Personalize Content Generator, veamos dos ejemplos.
Caso de uso 1: títulos en carrusel para colecciones de películas
A microgénero es una subcategoría especializada dentro de un género más amplio de cine, música u otras formas de medios. Las plataformas de streaming utilizan microgéneros para mejorar la experiencia del usuario al permitir a los espectadores u oyentes descubrir contenido que se alinee con sus gustos e intereses específicos. Al recomendar contenido multimedia con microgéneros, las plataformas de streaming satisfacen diversas preferencias y, en última instancia, aumentan la participación y la satisfacción del usuario.
Ahora puede utilizar Amazon Personalize Content Generator para crear títulos de carrusel para colecciones de microgéneros. Primero, importe sus conjuntos de datos de interacciones y elementos de los usuarios a Amazon Personalize para recibir capacitación. Subes una lista de itemId
valores como sus elementos iniciales. A continuación, cree un trabajo de inferencia por lotes seleccionando Recomendaciones temáticas con Content Generator en la consola o configuración de Amazon Personalize batch-inference-job-mode
a THEME_GENERATION
en la configuración de la API.
Como resultado de la inferencia por lotes, obtendrá un conjunto de elementos similares y un tema para cada elemento inicial. También proporcionamos puntuaciones de relevancia de elementos-temas que puede utilizar para establecer un umbral para mostrar solo elementos que estén fuertemente relacionados con el tema. La siguiente captura de pantalla muestra un ejemplo del resultado:
Posteriormente, puede reemplazar la frase genérica "Más como X" con el tema de salida de Amazon Personalize Content Generator para que las recomendaciones sean más convincentes.
Caso de uso 2: líneas de asunto para correos electrónicos de marketing
El marketing por correo electrónico, aunque rentable, a menudo tiene problemas con bajas tasas de apertura y altas tasas de cancelación de suscripción. La decisión de abrir un correo electrónico depende fundamentalmente de qué tan atractiva sea la línea de asunto, porque es lo primero que ven los destinatarios junto con el nombre del remitente. Sin embargo, escribir líneas de asunto atractivas a menudo puede resultar tedioso y llevar mucho tiempo.
Ahora, con Amazon Personalize Content Generator, puede crear líneas de asunto o titulares atractivos en el cuerpo del correo electrónico de manera más eficiente, personalizando aún más sus campañas de correo electrónico. Sigue el mismo proceso de ingesta de datos, entrenamiento y creación de un trabajo de inferencia por lotes que en el caso de uso anterior. El siguiente es un ejemplo de un correo electrónico de marketing que incorpora resultados de Amazon Personalize utilizando Content Generator, incluido un conjunto de elementos recomendados y una línea de asunto generada:
Estos ejemplos muestran cómo Amazon Personalize Content Generator puede ayudarle a crear una experiencia de navegación más atractiva o una campaña de marketing más eficaz. Para obtener instrucciones más detalladas, consulte Recomendaciones de lotes temáticos.
Anuncio de la integración de LangChain para integrar perfectamente Amazon Personalize con el marco de LangChain
LangChain es un potente marco de código abierto que permite la integración con grandes modelos de lenguaje (LLM). Los LLM suelen ser versátiles, pero pueden tener dificultades con tareas de dominios específicos donde se necesita un contexto más profundo y respuestas matizadas. LangChain permite a los desarrolladores en tales escenarios crear módulos (agentes/cadenas) para sus tareas específicas de IA generativa. También pueden introducir contexto y memoria en los LLM conectando y encadenando indicaciones de LLM para resolver diferentes problemas. casos de uso.
Estamos entusiasmados de lanzar la integración de LangChain. Con esta nueva capacidad, los constructores pueden utilizar la cadena personalizada de Amazon Personalize en LangChain para integrar perfectamente Amazon Personalize con soluciones de inteligencia artificial generativa. Agregar un toque personalizado a las soluciones de IA generativa le ayuda a crear interacciones más personalizadas y relevantes con los usuarios finales. El siguiente fragmento de código demuestra cómo puede invocar Amazon Personalize, recuperar recomendaciones para una campaña o un recomendador e introducirlas sin problemas en sus aplicaciones de IA generativa dentro del ecosistema LangChain. También puedes usar esto para cadenas secuenciales.
Puede utilizar esta capacidad para crear copias de marketing personalizadas, generar resúmenes concisos de contenido recomendado, recomendar productos o contenido en chatbots y crear experiencias de cliente de próxima generación con su creatividad.
Amazon Personalize ahora le permite devolver metadatos en respuesta de inferencia para mejorar el flujo de trabajo de IA generativa
Amazon Personalize ahora mejora su flujo de trabajo de IA generativa al habilitar los metadatos de los elementos devueltos como parte del resultado de inferencia. Obtener recomendaciones junto con metadatos hace que sea más conveniente proporcionar contexto adicional a los LLM. Este contexto adicional, como el género y la descripción del producto, puede ayudar a los modelos a obtener una comprensión más profunda de los atributos del artículo para generar contenido más relevante.
Amazon Personalize admite esta capacidad tanto para recetas personalizadas y recomendadores de dominio optimizados. Al crear una campaña o un recomendador, puede habilitar la opción para devolver metadatos con resultados de recomendación o ajustar la configuración actualizando la campaña o el recomendador. Puede seleccionar hasta 10 campos de metadatos y 50 resultados de recomendaciones para devolver metadatos durante una llamada de inferencia, ya sea a través de la API de Amazon Personalize o la consola de Amazon Personalize.
El siguiente es un ejemplo en la API:
Conclusión
En AWS, innovamos constantemente en nombre de nuestros clientes. Al presentar estos nuevos lanzamientos impulsados por Amazon Personalize y Amazon Bedrock, enriqueceremos cada aspecto de la experiencia del creador y del usuario, elevando la eficiencia y la satisfacción del usuario final. Para obtener más información sobre las capacidades analizadas en esta publicación, consulte Funciones de personalización de Amazon y del Guía para desarrolladores de Amazon Personalize.
Acerca de los autores
Jingwen Hu es un gerente técnico senior de productos que trabaja con AWS AI/ML en el equipo de Amazon Personalize. En su tiempo libre, le gusta viajar y explorar la comida local.
Pranav Agarval es ingeniero de software sénior en AWS AI/ML y trabaja en la arquitectura de sistemas de software y la creación de sistemas de recomendación a escala basados en IA. Fuera del trabajo, le gusta leer, correr y patinar sobre hielo.
Rishabh Agrawal es un ingeniero de software senior que trabaja en servicios de inteligencia artificial en AWS. En su tiempo libre le gusta hacer senderismo, viajar y leer.
ashish lal es un gerente senior de marketing de productos que dirige el marketing de productos para servicios de inteligencia artificial en AWS. Tiene 9 años de experiencia en marketing y ha liderado el esfuerzo de marketing de productos para el procesamiento inteligente de documentos. Obtuvo su maestría en Administración de Empresas en la Universidad de Washington.
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- Fuente: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/drive-hyper-personalized-customer-experiences-with-amazon-personalize-and-generative-ai/
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- A través de esta formación, el personal docente y administrativo de escuelas y universidades estará preparado para manejar los recursos disponibles que derivan de la diversidad cultural de sus estudiantes. Además, un mejor y mayor entendimiento sobre estas diferencias y similitudes culturales permitirá alcanzar los objetivos de inclusión previstos.
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