Personalice sus resultados de búsqueda con Amazon Personalize y la integración de Amazon OpenSearch Service | Servicios web de Amazon

Amazon Personalize ha lanzado una nueva integración con Servicio Amazon OpenSearch que le permite personalizar los resultados de búsqueda para cada usuario y ayuda a predecir sus necesidades de búsqueda. El complemento Amazon Personalize Search Ranking dentro de OpenSearch Service le permite mejorar la participación y la conversión del usuario final desde su sitio web y la búsqueda de aplicaciones aprovechando las capacidades de aprendizaje profundo que ofrece Amazon Personalize. Esta función también está disponible con OpenSearch autoadministrado.

La búsqueda es crucial para atraer a los usuarios porque genera tráfico de alta intención de personas que buscan productos o categorías específicas. Anteriormente, a los clientes les resultaba difícil capitalizar este tráfico y proporcionar resultados de búsqueda relevantes a sus usuarios debido a limitaciones de infraestructura o falta de experiencia en ML. Esto provocó un aumento de los casos de usuarios que no encontraban los artículos que buscaban. Con el complemento Amazon Personalize Search Ranking, los clientes de OpenSearch Service versión 2.9.0 o posterior pueden ir más allá del enfoque tradicional de concordancia de palabras clave y mejorar elementos relevantes en los resultados de búsqueda de un usuario individual en función de sus intereses, contexto e interacciones pasadas en tiempo real. También puede ajustar el nivel de personalización de cada consulta de búsqueda para garantizar flexibilidad y control sobre la experiencia de búsqueda.

A los socios de AWS les gusta Competente están entusiasmados con las posibilidades de personalización que el complemento Amazon Personalize Search Ranking desbloqueará para sus clientes minoristas y de medios.

“Se ha demostrado que Amazon Personalize tiene un gran impacto para muchas empresas con su implementación rentable y optimizada. Con el lanzamiento del nuevo complemento Amazon Personalize Search Ranking dentro de Amazon OpenSearch Service, ahora podemos implementar e implementar rápidamente la personalización del usuario en tiempo real para los resultados de búsqueda. Estamos muy seguros de que brindará una mejor experiencia y satisfacción al cliente, además de aumentar las tasas de conversión y de clics entre dos y tres veces. La búsqueda personalizada es un diferenciador, especialmente para los medios y las plataformas minoristas. Estamos muy emocionados de ser socios de lanzamiento de AWS en esta versión y esperamos ayudar a las empresas a ofrecer soluciones de búsqueda personalizadas impulsadas por Amazon Personalize”.

– Andy Huang, director de IA/ML en Cognizant Servian.

En esta publicación, le mostramos cómo se personalizan los resultados de búsqueda según el usuario y cómo varían cuando ajusta el peso de la personalización. Especificamos un valor más cercano a cero para poner menos énfasis en la personalización y especificamos un valor más cercano a 1 para reclasificar los resultados de búsqueda según un mayor nivel de personalización.

Casos de uso de ejemplo

Para explorar el impacto de esta nueva característica con mayor detalle, revisemos un ejemplo utilizando un conjunto de datos del Tienda de demostración minorista.

Primero, utilizamos el servicio OpenSearch para obtener resultados de búsqueda para la consulta de búsqueda "Grooming". Cuando el peso de personalización se establece en 0.0, no se realiza ninguna personalización. Como se muestra en la siguiente tabla, los cinco primeros resultados de búsqueda del servicio OpenSearch muestran los elementos de aseo personal con una mayor afinidad de género hacia las mujeres (consulte la Gender_Affinity columna, donde M significa masculino y F significa mujer).

Supongamos que un usuario con género M (masculino) realiza una búsqueda utilizando la misma consulta para "Aseo". Cuando el peso de personalización se establece en 0.3, los elementos con afinidad de género hacia los hombres obtienen un aumento sutil en la clasificación. En este ejemplo, Premium Men's Razor, que originalmente ocupaba el puesto número 6 en la tabla anterior según OpenSearch Service, pasa al puesto 2 en la tabla actualizada. De manera similar, Razor Brand for Men aparece en una posición más alta (puesto 6) a pesar de ser el artículo con la clasificación más baja en la tabla anterior.

A continuación, ajustamos el peso de personalización a un valor de 0.8 para obtener resultados de búsqueda más personalizados para "Cuidado". En la siguiente tabla, los cuatro elementos principales de los resultados de búsqueda son muy adecuados para los hombres. Las maquinillas de afeitar premium para hombres y las marcas de maquinillas de afeitar para hombres suben aún más de rango. También vemos que otros artículos de cuidado personal, como Minimalistic Razor y Fusion5 Razers for Men, aparecieron en la parte superior de los resultados de búsqueda a pesar de que tenían una clasificación más baja en nuestra primera consulta.

Para obtener más detalles sobre cómo implementar la búsqueda personalizada con OpenSearch Service, consulte Personalización de los resultados de búsqueda de OpenSearch.

Conclusión

Con el nuevo complemento Amazon Personalize Search Ranking, los clientes de OpenSearch y OpenSearch Service v2.9 y superiores autoadministrados pueden mejorar los elementos relevantes en sus resultados de búsqueda al incluir señales del historial, el contexto y las preferencias de cada usuario. El complemento le permite ejercer un mayor control sobre el nivel de personalización para cada usuario y tipo de consulta, y mejorar la experiencia de búsqueda general para sus usuarios.

Para obtener más detalles sobre Amazon Personalize, consulte la Guía para desarrolladores de Amazon Personalize.

Acerca de los autores

Sharma Sharma es un gerente técnico sénior de productos que trabaja con AWS AI/ML en el equipo de Amazon Personalize. Tiene experiencia en ingeniería informática, consultoría tecnológica y análisis de datos.

Ketan Kulkarni es ingeniero de desarrollo de software en el equipo de Amazon Personalize y se centra en la creación de sistemas de recomendación a escala basados ​​en IA. En su tiempo libre le gusta leer y viajar.

Prashant Mishra es ingeniero de desarrollo de software en el equipo de Amazon Personalize.

Branislav Kveton es científico principal en AWS AI Labs. Propone, analiza y aplica algoritmos que aprenden de forma incremental, se ejecutan en tiempo real y convergen hacia soluciones casi óptimas a medida que aumenta el número de observaciones.

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• Fuente: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/personalize-your-search-results-with-amazon-personalize-and-amazon-opensearch-service-integration/