Amazon Personalize के साथ व्यावसायिक नियमों का उपयोग करके विशिष्ट आइटम का प्रचार करके अपनी अनुशंसाओं को कस्टमाइज़ करें

आज, हम घोषणा करने के लिए उत्साहित हैं प्रचार अमेज़ॅन वैयक्तिकृत में सुविधा जो आपको अपने व्यावसायिक लक्ष्यों के साथ संरेखित नियमों के आधार पर अपने उपयोगकर्ताओं को विशिष्ट वस्तुओं की स्पष्ट रूप से अनुशंसा करने की अनुमति देती है। उदाहरण के लिए, आपके पास मार्केटिंग साझेदारी हो सकती है जिसके लिए आपको कुछ ब्रांडों, इन-हाउस सामग्री या श्रेणियों को बढ़ावा देना होगा, जिनकी दृश्यता में आप सुधार करना चाहते हैं। प्रचार आपको अनुशंसित वस्तुओं पर अधिक नियंत्रण प्रदान करते हैं। आप प्रचार मदों की पहचान करने के लिए व्यावसायिक नियमों को परिभाषित कर सकते हैं और उन्हें बिना किसी अतिरिक्त लागत के अपने संपूर्ण उपयोगकर्ता आधार पर प्रदर्शित कर सकते हैं। आप अपनी अनुशंसाओं में प्रचारित सामग्री के प्रतिशत को भी नियंत्रित करते हैं। Amazon Personalize स्वचालित रूप से प्रासंगिक आइटम को प्रचारक आइटम के सेट के भीतर ढूंढता है जो आपके व्यावसायिक नियम को पूरा करता है और उन्हें प्रत्येक उपयोगकर्ता की अनुशंसाओं के भीतर वितरित करता है।

Amazon Personalize आपको वेबसाइटों, एप्लिकेशन और लक्षित मार्केटिंग अभियानों में वैयक्तिकृत उत्पाद और सामग्री अनुशंसाओं को सशक्त करके ग्राहक जुड़ाव में सुधार करने में सक्षम बनाता है। आप बिना किसी पूर्व मशीन लर्निंग (एमएल) अनुभव के शुरू कर सकते हैं, एपीआई का उपयोग करके आसानी से कुछ ही क्लिक में परिष्कृत वैयक्तिकरण क्षमताओं का निर्माण कर सकते हैं। आपका सारा डेटा निजी और सुरक्षित होने के लिए एन्क्रिप्ट किया गया है, और इसका उपयोग केवल आपके उपयोगकर्ताओं के लिए अनुशंसाएँ बनाने के लिए किया जाता है।

इस पोस्ट में, हम प्रदर्शित करते हैं कि ईकॉमर्स उपयोग के मामले के लिए नई प्रचार सुविधा के साथ आपकी अनुशंसाओं को कैसे अनुकूलित किया जाए।

समाधान अवलोकन

विभिन्न व्यवसाय अपने व्यक्तिगत लक्ष्यों के आधार पर प्रचार का उपयोग उस सामग्री के प्रकार के लिए कर सकते हैं जिस पर वे जुड़ाव बढ़ाना चाहते हैं। डोमेन की परवाह किए बिना किसी भी एप्लिकेशन के लिए आपकी अनुशंसाओं का प्रतिशत एक विशेष प्रकार का होने के लिए आप प्रचार का उपयोग कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, ईकॉमर्स एप्लिकेशन में, आप इस सुविधा का उपयोग करके 20% अनुशंसित आइटम बिक्री पर या किसी निश्चित ब्रांड, या श्रेणी के रूप में चिह्नित कर सकते हैं। वीडियो-ऑन-डिमांड उपयोग के मामलों के लिए, आप इस सुविधा का उपयोग कैरोसेल के 40% को नए लॉन्च किए गए शो और फिल्मों से भरने के लिए कर सकते हैं जिन्हें आप हाइलाइट करना चाहते हैं, या लाइव सामग्री को बढ़ावा देना चाहते हैं। आप प्रचार का उपयोग कर सकते हैं डोमेन डेटासेट समूह और कस्टम डेटासेट समूह (उपयोगकर्ता-निजीकरण और एक जैसे वस्तु व्यंजनों)।

अमेज़ॅन वैयक्तिकृत प्रचारों को कॉन्फ़िगर करना आसान बनाता है: सबसे पहले, एक फ़िल्टर बनाएं जो उन आइटमों का चयन करता है जिन्हें आप प्रचारित करना चाहते हैं। आप Amazon वैयक्तिकृत DSL (डोमेन-विशिष्ट भाषा) का उपयोग करके अपने तर्क के साथ फ़िल्टर बनाने के लिए Amazon Personalize कंसोल या API का उपयोग कर सकते हैं। सिर्फ कुछ मिनट लगते हैं। फिर, अनुशंसाओं का अनुरोध करते समय, फ़िल्टर निर्दिष्ट करके, उस फ़िल्टर से मेल खाने वाले अनुशंसाओं का प्रतिशत, और यदि आवश्यक हो, तो डायनामिक फ़िल्टर पैरामीटर निर्दिष्ट करके प्रचार निर्दिष्ट करें। प्रचारित आइटम अनुशंसाओं में बेतरतीब ढंग से वितरित किए जाते हैं, लेकिन सभी मौजूदा अनुशंसाएं निकाली नहीं जाती हैं।

निम्न आरेख दिखाता है कि आप Amazon वैयक्तिकृत में अनुशंसाओं में प्रचारों का उपयोग कैसे कर सकते हैं।

आप कैटलॉग सिस्टम में प्रचार करने के लिए आइटम को परिभाषित करते हैं, उन्हें Amazon पर लोड करते हैं आइटम डेटासेट को वैयक्तिकृत करें, और फिर अनुशंसाएं प्राप्त करें। किसी प्रचार को निर्दिष्ट किए बिना अनुशंसाएं प्राप्त करना सबसे प्रासंगिक आइटम लौटाता है, और इस उदाहरण में, प्रचारित आइटम से केवल एक आइटम लौटाता है। प्रचारित वस्तुओं के वापस होने की कोई गारंटी नहीं है। 50% प्रचारित आइटम के साथ अनुशंसा प्राप्त करने से प्रचारित आइटम से संबंधित आधे आइटम वापस आ जाते हैं।

यह पोस्ट आपको अमेज़ॅन वैयक्तिकृत में आपकी अनुशंसाओं में प्रचारों को परिभाषित करने और लागू करने की प्रक्रिया के माध्यम से चलता है ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि किसी अभियान या अनुशंसाकर्ता के परिणामों में विशिष्ट आइटम शामिल हैं जिन्हें आप उपयोगकर्ताओं को देखना चाहते हैं। इस उदाहरण के लिए, हम एक खुदरा अनुशंसाकर्ता बनाते हैं और इसके साथ आइटम का प्रचार करते हैं CATEGORY_L2 as halloween, जो हैलोवीन सजावट से मेल खाती है। इस उपयोग के मामले के लिए एक कोड नमूना उपलब्ध है GitHub.

.. पूर्वापेक्षाएँ

प्रचारों का उपयोग करने के लिए, आप पहले Amazon वैयक्तिकृत कंसोल पर कुछ Amazon वैयक्तिकृत संसाधन सेट करें। अपना डेटासेट समूह बनाएं, अपना डेटा लोड करें, और एक अनुशंसाकर्ता को प्रशिक्षित करें। पूर्ण निर्देशों के लिए देखें आइए शुरू करते हैं.

1. डेटासेट समूह बनाएं.
2. एक बनाएं Interactions निम्नलिखित का उपयोग कर डेटासेट योजना:

   {
       "type": "record",
       "name": "Interactions",
       "namespace": "com.amazonaws.personalize.schema",
       "fields": [
           {
               "name": "USER_ID",
               "type": "string"
           },
           {
               "name": "ITEM_ID",
               "type": "string"
           },
           {
               "name": "TIMESTAMP",
               "type": "long"
           },
           {
               "name": "EVENT_TYPE",
               "type": "string"
           }
       ],
       "version": "1.0"
   }

3. इंटरैक्शन डेटा आयात करें अमेज़न से वैयक्तिकृत करने के लिए अमेज़न सरल भंडारण सेवा (अमेज़ॅन एस 3)। इस उदाहरण के लिए, हम निम्नलिखित का उपयोग करते हैं: डेटा फ़ाइल. हमने कोड के आधार पर सिंथेटिक डेटा जेनरेट किया है खुदरा डेमो स्टोर परियोजना. डेटा और संभावित उपयोगों के बारे में अधिक जानने के लिए GitHub रेपो देखें।
4. एक बनाएं Items निम्न स्कीमा का उपयोग कर डेटासेट:

   {
       "type": "record",
       "name": "Items",
       "namespace": "com.amazonaws.personalize.schema",
       "fields": [
           {
               "name": "ITEM_ID",
               "type": "string"
           },
           {
               "name": "PRICE",
               "type": "float"
           },
           {
               "name": "CATEGORY_L1",
               "type": ["string"],
               "categorical": true
           },
           {
               "name": "CATEGORY_L2",
               "type": ["string"],
               "categorical": true
           },
           {
               "name": "GENDER",
               "type": ["string"],
               "categorical": true
           }
       ],
       "version": "1.0"
   }

5. Amazon S3 से आइटम डेटा को Amazon वैयक्तिकृत में आयात करें। इस उदाहरण के लिए, हम निम्नलिखित का उपयोग करते हैं: डेटा फ़ाइल, में कोड के आधार पर खुदरा डेमो स्टोर परियोजना.Amazon S3 से अपने इंटरैक्शन और आइटम डेटा को फ़ॉर्मेट करने और आयात करने के बारे में अधिक जानकारी के लिए देखें थोक रिकॉर्ड आयात करना.
6. एक अनुशंसाकर्ता बनाएं. इस उदाहरण में, हम a . बनाते हैं "आपके लिए अनुशंसित" अनुशंसाकर्ता.

अपने प्रचारों के लिए एक फ़िल्टर बनाएं

अब जब आपने अपने Amazon वैयक्तिकृत संसाधन सेट कर लिए हैं, तो आप एक बना सकते हैं फ़िल्टर जो आपके प्रचार के लिए आइटम का चयन करता है।

आप एक स्थिर फ़िल्टर बना सकते हैं जहाँ फ़िल्टर निर्माण के समय सभी चर हार्डकोड किए जाते हैं। उदाहरण के लिए, उन सभी वस्तुओं को जोड़ने के लिए जिनमें CATEGORY_L2 as halloween, निम्न फ़िल्टर व्यंजक का उपयोग करें:

INCLUDE ItemID WHERE Items.CATEGORY_L2 IN ("halloween")

आप डायनामिक फ़िल्टर भी बना सकते हैं। जब आप अनुशंसाओं का अनुरोध करते हैं तो डायनामिक फ़िल्टर वास्तविक समय में अनुकूलन योग्य होते हैं। एक डायनामिक फ़िल्टर बनाने के लिए, आप एक निश्चित मान के बजाय प्लेसहोल्डर पैरामीटर का उपयोग करके अपने फ़िल्टर एक्सप्रेशन मानदंड को परिभाषित करते हैं। यह आपको अपने एक्सप्रेशन बनाने के बजाय अनुशंसा अनुरोध पर फ़िल्टर लागू करके फ़िल्टर करने के लिए मानों को चुनने की अनुमति देता है। जब आप कॉल करते हैं तो आप एक फ़िल्टर प्रदान करते हैं सिफारिशें प्राप्त करें or व्यक्तिगत रैंकिंग प्राप्त करें एपीआई ऑपरेशन, या बैच मोड में सिफारिशों के माध्यम से आपके इनपुट डेटा के एक हिस्से के रूप में बैच इंजेक्शन नौकरी.

उदाहरण के लिए, जब आप एक फ़िल्टर लागू करके अपनी अनुमान कॉल करते हैं, तो चुनी गई श्रेणी में सभी आइटम्स का चयन करने के लिए, निम्न फ़िल्टर एक्सप्रेशन का उपयोग करें:

INCLUDE ItemID WHERE Items.CATEGORY_L2 IN ($CATEGORY)

Amazon Personalize कंसोल पर कस्टमाइज़ करने योग्य फ़िल्टर बनाने के लिए आप पूर्ववर्ती DSL का उपयोग कर सकते हैं। निम्नलिखित चरणों को पूरा करें:

1. अमेज़न पर निजीकृत कंसोल, पर फ़िल्टर पृष्ठ, चुनें फ़िल्टर बनाएं.
2. के लिए फ़िल्टर नाम, अपने फ़िल्टर के लिए नाम दर्ज करें (इस पोस्ट के लिए, हम दर्ज करते हैं category_filter).
3. चुनते हैं अभिव्यक्ति का निर्माण करें या अपने कस्टम फ़िल्टर बनाने के लिए मैन्युअल रूप से अपनी अभिव्यक्ति जोड़ें।
4. अभिव्यक्ति बनाएं "शामिल करें ItemID कहां Items.CATEGORY_L2 IN $CATEGORY"के लिये वैल्यू , आप का मान दर्ज करते हैं $ प्लस एक पैरामीटर नाम जो आपकी संपत्ति के नाम के समान है और याद रखने में आसान है (इस उदाहरण के लिए, $CATEGORY).
5. वैकल्पिक रूप से, अपने फ़िल्टर के साथ अतिरिक्त अभिव्यक्तियों को श्रृंखलाबद्ध करने के लिए, प्लस चिह्न चुनें।
6. अतिरिक्त फ़िल्टर एक्सप्रेशन जोड़ने के लिए, चुनें अभिव्यक्ति जोड़ें.
7. चुनें फ़िल्टर बनाएं.
   

आप के माध्यम से भी फिल्टर बना सकते हैं createFilter Amazon Personalize में एपीआई। अधिक जानकारी के लिए देखें क्रिएटफिल्टर.

अपनी अनुशंसाओं पर प्रचार लागू करें

ए लागू करना फ़िल्टर जब अनुशंसाएँ प्राप्त करना आपकी अनुशंसाओं को विशिष्ट मानदंडों के अनुरूप बनाने का एक अच्छा तरीका है। हालांकि, फ़िल्टर का उपयोग करने से फ़िल्टर सीधे लौटाए गए सभी अनुशंसाओं पर लागू हो जाता है। प्रचारों का उपयोग करते समय, आप चुन सकते हैं कि कितने प्रतिशत अनुशंसाएं प्रचारित आइटम से मेल खाती हैं, जिससे आप वैयक्तिकृत अनुशंसाओं और उन सर्वोत्तम आइटमों को मिला सकते हैं और मिलान कर सकते हैं जो प्रत्येक उपयोगकर्ता के लिए प्रचार मानदंड से उस अनुपात में मेल खाते हैं जो आपके व्यावसायिक उपयोग के मामले के लिए समझ में आता है।

निम्नलिखित उदाहरण कोड के लिए एक अनुरोध निकाय है GetRecommendations एपीआई का उपयोग करने वाले उपयोगकर्ता के लिए सिफारिशें प्राप्त करता है "आप के लिए अनुशंसित" अनुशंसाकर्ता:

{
    "recommenderArn" = "arn:aws:personalize:us-west-2:000000000000:recommender/test-recommender",
    userId = "1",
    numResults = 20
}

यह अनुरोध निर्दिष्ट उपयोगकर्ता के लिए वैयक्तिकृत अनुशंसाएं लौटाता है। कैटलॉग में आइटमों में से, ये उपयोगकर्ता के लिए 20 सबसे अधिक प्रासंगिक आइटम हैं।

हम वही कॉल कर सकते हैं और फ़िल्टर से मेल खाने वाले आइटम को वापस करने के लिए फ़िल्टर लागू कर सकते हैं। निम्नलिखित उदाहरण कोड के लिए एक अनुरोध निकाय है GetRecommendations एपीआई जो "आपके लिए अनुशंसित" अनुशंसाकर्ता का उपयोग करने वाले उपयोगकर्ता के लिए अनुशंसाएं प्राप्त करता है और लागू करता है a गतिशील फिल्टर केवल प्रासंगिक वस्तुओं को वापस करने के लिए जिनके पास है CATEGORY_L2 as halloween:

{
    "recommenderArn" = "arn:aws:personalize:us-west-2:000000000000:recommender/test-recommender",
    userId = "1",
    numResults = 20,
    filterArn = "arn:aws:personalize:us-west-2:000000000000:filter/category_filter",
    filterValues={ "CATEGORY": ""halloween""}
}

यह अनुरोध निर्दिष्ट उपयोगकर्ता के लिए वैयक्तिकृत अनुशंसाएँ लौटाता है जिनके पास CATEGORY_L2 as halloween. कैटलॉग में आइटम में से, ये 20 सबसे अधिक प्रासंगिक आइटम हैं CATEGORY_L2 as halloween उपयोगकर्ता के लिए

आप प्रचार का उपयोग कर सकते हैं यदि आप चाहते हैं कि आइटम का एक निश्चित प्रतिशत उस विशेषता का हो जिसे आप प्रचारित करना चाहते हैं, और शेष आइटम इस उपयोगकर्ता के लिए कैटलॉग में सभी आइटमों में से सबसे अधिक प्रासंगिक हैं। हम वही कॉल कर सकते हैं और प्रचार लागू कर सकते हैं। निम्नलिखित उदाहरण कोड के लिए एक अनुरोध निकाय है GetRecommendations एपीआई जो "आपके लिए अनुशंसित" अनुशंसाकर्ता का उपयोग करने वाले उपयोगकर्ता के लिए अनुशंसाएं प्राप्त करता है और प्रासंगिक आइटम का एक निश्चित प्रतिशत शामिल करने के लिए एक प्रचार लागू करता है CATEGORY_L2 as halloween:

{
    recommenderArn = "arn:aws:personalize:us-west-2:000000000000:recommender/test-recommender",
    userId = "1",
    numResults = 20,
    promotions = [{
        "name" : "halloween_promotion",
        "percentPromotedItems" : 20,
        "filterArn": "arn:aws:personalize:us-west-2:000000000000:filter/category_filter",
        "filterValues": {
            "CATEGORY" : ""halloween""
        }
    }]
}

यह अनुरोध उन 20% अनुशंसाओं को लौटाता है जो प्रचार में निर्दिष्ट फ़िल्टर से मेल खाती हैं: वाले आइटम CATEGORY_L2 as halloween; और निर्दिष्ट उपयोगकर्ता के लिए 80% वैयक्तिकृत अनुशंसाएं जो कैटलॉग में आइटम से उपयोगकर्ता के लिए सबसे अधिक प्रासंगिक आइटम हैं।

आप प्रचार के साथ संयुक्त फ़िल्टर का उपयोग कर सकते हैं। शीर्ष-स्तरीय पैरामीटर ब्लॉक में फ़िल्टर केवल गैर-प्रचारित आइटम पर लागू होता है।

प्रचारित आइटम का चयन करने के लिए फ़िल्टर में निर्दिष्ट किया गया है promotions पैरामीटर ब्लॉक। निम्नलिखित उदाहरण कोड के लिए एक अनुरोध निकाय है GetRecommendations एपीआई जो "आपके लिए अनुशंसित" अनुशंसाकर्ता का उपयोग करने वाले उपयोगकर्ता के लिए अनुशंसाएं प्राप्त करता है और उस गतिशील फ़िल्टर का उपयोग करता है जिसका हम दो बार उपयोग कर रहे हैं। पहला फ़िल्टर गैर-प्रचारित आइटम पर लागू होता है, जिसमें आइटम का चयन किया जाता है CATEGORY_L2 as decorative, और दूसरा फ़िल्टर प्रचार पर लागू होता है, जिसमें आइटम का प्रचार किया जाता है CATEGORY_L2 as halloween:

{
    recommenderArn = "arn:aws:personalize:us-west-2:000000000000:recommender/test-recommender",
    userId = "1",
    numResults = 20,
    "filterArn": "arn:aws:personalize:us-west-2:000000000000:filter/category_filter",
    "filterValues": {
        "CATEGORY" : ""decorative""
    }
    promotions = [{
        "name" : "halloween_promotion",
        "percentPromotedItems" : 20,
        "filterArn": "arn:aws:personalize:us-west-2:000000000000:filter/category_filter",
        "filterValues": {
            "CATEGORY" : ""halloween""
        }
    }]
}

यह अनुरोध उन 20% अनुशंसाओं को लौटाता है जो प्रचार में निर्दिष्ट फ़िल्टर से मेल खाती हैं: वाले आइटम CATEGORY_L2 as halloween. शेष 80% अनुशंसित आइटम निर्दिष्ट उपयोगकर्ता के लिए वैयक्तिकृत अनुशंसाएं हैं CATEGORY_L2 as decorative. कैटलॉग में आइटम में से उपयोगकर्ता के लिए ये सबसे अधिक प्रासंगिक आइटम हैं CATEGORY_L2 as decorative.

क्लीन अप

सुनिश्चित करें कि आपने इस पोस्ट में उल्लिखित चरणों का पालन करते हुए अपने खाते में बनाए गए किसी भी अप्रयुक्त संसाधन को साफ कर दिया है। आप इसके माध्यम से फ़िल्टर, अनुशंसाकर्ता, डेटासेट और डेटासेट समूह हटा सकते हैं एडब्ल्यूएस प्रबंधन कंसोल या पायथन एसडीके का उपयोग करना।

सारांश

जोड़ना प्रोन्नति  Amazon में वैयक्तिकृत आपको उन वस्तुओं को शामिल करके प्रत्येक उपयोगकर्ता के लिए अपनी अनुशंसाओं को अनुकूलित करने की अनुमति देता है जिन पर आप स्पष्ट रूप से दृश्यता और जुड़ाव बढ़ाना चाहते हैं। प्रचार आपको यह निर्दिष्ट करने की अनुमति भी देते हैं कि अनुशंसित मदों का कितना प्रतिशत प्रचारित किया जाना चाहिए, जो बिना किसी अतिरिक्त लागत के आपके व्यावसायिक उद्देश्यों को पूरा करने के लिए सिफारिशों को तैयार करता है। आप उपयोगकर्ता-वैयक्तिकरण और समान-आइटम व्यंजनों का उपयोग करके अनुशंसाओं के लिए प्रचारों का उपयोग कर सकते हैं, साथ ही केस अनुकूलित अनुशंसाकर्ताओं का उपयोग कर सकते हैं।

Amazon वैयक्तिकृत के बारे में अधिक जानकारी के लिए, देखें Amazon Personalize क्या है?

लेखक के बारे में

अन्ना ग्रुब्लर एडब्ल्यूएस में सॉल्यूशंस आर्किटेक्ट हैं।

एलेक्स बर्कलेक्स एडब्ल्यूएस में सॉल्यूशंस आर्किटेक्ट हैं। वह मीडिया और मनोरंजन उद्योग में समस्याओं को हल करने के लिए ग्राहकों को मशीन लर्निंग और डेटा एनालिटिक्स लागू करने में मदद करने पर ध्यान केंद्रित करती है। अपने खाली समय में, वह अपने स्थानीय स्की हिल पर परिवार के साथ समय बिताने और स्की गश्ती दल के रूप में स्वयंसेवा करने का आनंद लेती है।

लियाम मॉरिसन एडब्ल्यूएस में सॉल्यूशंस आर्किटेक्ट मैनेजर हैं। वह मार्केटिंग इंटेलिजेंस सेवाओं पर केंद्रित एक टीम का नेतृत्व करता है। उन्होंने पिछले 5 वर्षों में मीडिया और मनोरंजन में मशीन लर्निंग के व्यावहारिक अनुप्रयोगों पर ध्यान केंद्रित किया है, जिससे ग्राहकों को वैयक्तिकरण, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण, कंप्यूटर दृष्टि और बहुत कुछ लागू करने में मदद मिली है।