अमेज़ॅन पर्सनलाइज़ और अमेज़ॅन ओपनसर्च सेवा एकीकरण के साथ अपने खोज परिणामों को वैयक्तिकृत करें | अमेज़न वेब सेवाएँ

अमेज़न निजीकृत के साथ एक नया एकीकरण शुरू किया है अमेज़न ओपन सर्च सर्विस जो आपको प्रत्येक उपयोगकर्ता के लिए खोज परिणामों को वैयक्तिकृत करने में सक्षम बनाता है और उनकी खोज आवश्यकताओं की भविष्यवाणी करने में सहायता करता है। ओपनसर्च सेवा के भीतर अमेज़ॅन पर्सनलाइज़ सर्च रैंकिंग प्लगइन आपको अमेज़ॅन पर्सनलाइज़ द्वारा दी गई गहन शिक्षण क्षमताओं का लाभ उठाकर अपनी वेबसाइट और ऐप खोज से अंतिम-उपयोगकर्ता जुड़ाव और रूपांतरण में सुधार करने की अनुमति देता है। यह सुविधा स्व-प्रबंधित ओपनसर्च के साथ भी उपलब्ध है।

उपयोगकर्ताओं को आकर्षित करने के लिए खोज महत्वपूर्ण है क्योंकि यह विशिष्ट उत्पादों या श्रेणियों की तलाश करने वाले व्यक्तियों से उच्च-आवश्यक ट्रैफ़िक लाती है। पहले, बुनियादी ढांचे की सीमाओं या एमएल विशेषज्ञता की कमी के कारण ग्राहकों को इस ट्रैफ़िक का लाभ उठाना और अपने उपयोगकर्ताओं को प्रासंगिक खोज परिणाम प्रदान करना चुनौतीपूर्ण लगता था। इससे ऐसे मामले बढ़े कि उपयोगकर्ता उन वस्तुओं को ढूंढने में विफल रहे जिन्हें वे खोज रहे थे। अमेज़ॅन वैयक्तिकृत खोज रैंकिंग प्लगइन के साथ, ओपनसर्च सेवा संस्करण 2.9.0 या बाद के ग्राहक पारंपरिक कीवर्ड मिलान दृष्टिकोण से परे जा सकते हैं और वास्तविक समय में उनकी रुचियों, संदर्भ और पिछले इंटरैक्शन के आधार पर व्यक्तिगत उपयोगकर्ता के खोज परिणामों में प्रासंगिक वस्तुओं को बढ़ावा दे सकते हैं। आप खोज अनुभव पर लचीलापन और नियंत्रण सुनिश्चित करने के लिए प्रत्येक खोज क्वेरी के लिए वैयक्तिकरण के स्तर को भी ठीक कर सकते हैं।

AWS पार्टनर्स को पसंद है जानकार निजीकरण की संभावनाओं से उत्साहित हैं कि अमेज़ॅन पर्सनलाइज़ सर्च रैंकिंग प्लगइन उनके मीडिया और खुदरा ग्राहकों के लिए अनलॉक होगा।

“अमेज़ॅन पर्सनलाइज़ अपनी लागत प्रभावी और सुव्यवस्थित कार्यान्वयन के साथ कई व्यवसायों के लिए अत्यधिक प्रभावशाली साबित हुआ है। अमेज़ॅन ओपनसर्च सेवा के भीतर नए अमेज़ॅन वैयक्तिकृत खोज रैंकिंग प्लगइन की रिलीज के साथ, अब हम खोज परिणामों के लिए वास्तविक समय उपयोगकर्ता वैयक्तिकरण को तेजी से तैनात और कार्यान्वित कर सकते हैं। हमें पूरा विश्वास है कि यह बेहतर ग्राहक अनुभव और संतुष्टि प्रदान करेगा और साथ ही रूपांतरण और क्लिकथ्रू दरों को दो से तीन गुना बढ़ा देगा। वैयक्तिकृत खोज एक विभेदक है, विशेष रूप से मीडिया और खुदरा प्लेटफार्मों के लिए। हम इस रिलीज़ पर AWS के साथ लॉन्च पार्टनर बनने के लिए वास्तव में उत्साहित हैं और व्यवसायों को अमेज़ॅन पर्सनलाइज़ द्वारा संचालित वैयक्तिकृत खोज समाधान प्रदान करने में मदद करने के लिए तत्पर हैं।

- एंडी हुआंग, कॉग्निजेंट सर्वियन में एआई/एमएल के प्रमुख।

इस पोस्ट में, हम आपको दिखाते हैं कि उपयोगकर्ता के आधार पर खोज परिणाम कैसे वैयक्तिकृत होते हैं और जब आप वैयक्तिकरण भार को समायोजित करते हैं तो वे कैसे भिन्न होते हैं। हम वैयक्तिकरण पर कम जोर देने के लिए शून्य के करीब एक मान निर्दिष्ट करते हैं, और वैयक्तिकरण के उच्च स्तर के आधार पर खोज परिणामों को फिर से रैंक करने के लिए 1 के करीब एक मान निर्दिष्ट करते हैं।

उदाहरण उपयोग के मामले

इस नई सुविधा के प्रभाव को अधिक विस्तार से जानने के लिए, आइए डेटासेट का उपयोग करके एक उदाहरण की समीक्षा करें खुदरा डेमो स्टोर.

सबसे पहले, हम खोज क्वेरी "ग्रूमिंग" के लिए खोज परिणाम प्राप्त करने के लिए ओपनसर्च सेवा का उपयोग करते हैं। जब वैयक्तिकरण भार 0.0 पर सेट होता है, तो कोई वैयक्तिकरण नहीं होता है। जैसा कि निम्नलिखित तालिका में दिखाया गया है, ओपनसर्च सेवा के शीर्ष पांच खोज परिणाम महिलाओं के प्रति उच्च लिंग आकर्षण वाले सौंदर्य आइटम दिखाते हैं (देखें) Gender_Affinity स्तंभ, कहाँ M पुरुष और के लिए खड़ा है F महिला के लिए खड़ा है)।

मान लीजिए कि लिंग वाला एक उपयोगकर्ता M (पुरुष) "ग्रूमिंग" के लिए उसी क्वेरी का उपयोग करके खोज करता है। जब वैयक्तिकरण भार 0.3 पर सेट किया जाता है, तो पुरुषों के प्रति लिंग आकर्षण वाली वस्तुओं को रैंकिंग में सूक्ष्म वृद्धि मिलती है। इस उदाहरण में, प्रीमियम मेन्स रेज़र, जिसे मूल रूप से ओपनसर्च सर्विस द्वारा पिछली तालिका में 6वें स्थान पर रखा गया था, अद्यतन तालिका में 2वें स्थान पर पहुंच गया है। इसी तरह, पुरुषों के लिए रेज़र ब्रांड पिछली तालिका में सबसे कम रैंक वाला आइटम होने के बावजूद उच्च स्थान (रैंक 6) पर दिखाई देता है।

इसके बाद, हम "ग्रूमिंग" के लिए अधिक वैयक्तिकृत खोज परिणाम प्राप्त करने के लिए वैयक्तिकरण भार को 0.8 के मान पर ठीक करते हैं। निम्नलिखित तालिका में, खोज परिणामों में शीर्ष चार आइटम पुरुषों के लिए अत्यधिक उपयुक्त हैं। पुरुषों के लिए प्रीमियम रेज़र और रेज़र ब्रांड रैंक में आगे बढ़े। हमने पुरुषों के लिए अन्य ग्रूमिंग आइटम जैसे मिनिमलिस्टिक रेज़र और फ़्यूज़न5 रेज़र्स को भी खोज परिणामों के शीर्ष पर देखा, भले ही हमारी पहली क्वेरी में उनकी रैंकिंग कम थी।

ओपनसर्च सेवा के साथ वैयक्तिकृत खोज को कार्यान्वित करने के तरीके के बारे में अधिक जानकारी के लिए, देखें OpenSearch से खोज परिणामों को वैयक्तिकृत करना.

निष्कर्ष

नए अमेज़ॅन पर्सनलाइज़ सर्च रैंकिंग प्लगइन के साथ, स्व-प्रबंधित ओपनसर्च और ओपनसर्च सर्विस v2.9 और उससे ऊपर के ग्राहक प्रत्येक उपयोगकर्ता के इतिहास, संदर्भ और प्राथमिकताओं से संकेतों को शामिल करके अपने खोज परिणामों में प्रासंगिक वस्तुओं को बढ़ावा दे सकते हैं। प्लगइन आपको प्रत्येक उपयोगकर्ता और क्वेरी प्रकार के लिए वैयक्तिकरण के स्तर पर अधिक नियंत्रण रखने और आपके उपयोगकर्ताओं के लिए समग्र खोज अनुभव को बेहतर बनाने में सक्षम बनाता है।

अमेज़ॅन पर्सनलाइज़ पर अधिक जानकारी के लिए, देखें अमेज़न वैयक्तिकृत डेवलपर गाइड.

लेखक के बारे में

श्रेया शर्मा एक वरिष्ठ तकनीकी उत्पाद प्रबंधक हैं जो अमेज़न पर्सनलाइज़ टीम में AWS AI/ML के साथ काम करते हैं। उनकी पृष्ठभूमि कंप्यूटर विज्ञान इंजीनियरिंग, प्रौद्योगिकी परामर्श और डेटा विश्लेषण में है

केतन कुलकर्णी वह अमेज़ॅन पर्सनलाइज़ टीम के साथ एक सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट इंजीनियर हैं, जो बड़े पैमाने पर एआई-संचालित अनुशंसा प्रणाली के निर्माण पर केंद्रित है। अपने खाली समय में उन्हें पढ़ना और यात्रा करना अच्छा लगता है।

प्रशांत मिश्रा अमेज़ॅन पर्सनलाइज़ टीम में एक सॉफ़्टवेयर डेवलपमेंट इंजीनियर है।

ब्रानिस्लाव क्वेटन AWS AI लैब्स में प्रधान वैज्ञानिक हैं। वह ऐसे एल्गोरिदम का प्रस्ताव, विश्लेषण और कार्यान्वयन करता है जो क्रमिक रूप से सीखते हैं, वास्तविक समय में चलते हैं, और अवलोकनों की संख्या बढ़ने पर लगभग इष्टतम समाधानों में परिवर्तित होते हैं।

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