Oggi siamo entusiasti di annunciare tre lanci che ti aiuteranno a migliorare le esperienze personalizzate dei clienti utilizzando Amazon Personalizza e IA generativa. Che tu stia cercando una soluzione gestita o ne crei una tua, puoi utilizzare queste nuove funzionalità per potenziare il tuo viaggio.
Amazon Personalize è un servizio di machine learning (ML) completamente gestito che consente agli sviluppatori di offrire facilmente esperienze personalizzate ai propri utenti. Ti consente di migliorare il coinvolgimento dei clienti fornendo consigli personalizzati su prodotti e contenuti in siti Web, applicazioni e campagne di marketing mirate, senza che siano necessarie competenze di ML. Utilizzando ricette (algoritmi preparati per casi d'uso specifici) forniti da Amazon Personalize, puoi offrire diverse esperienze di personalizzazione come "consigliato per te", "acquistati spesso insieme", indicazioni sulle migliori azioni successive e campagne di marketing mirate con segmentazione degli utenti.
L’intelligenza artificiale generativa sta rapidamente trasformando il modo in cui le aziende fanno affari. Gartner prevede che “entro il 2026, oltre l’80% delle imprese avrà utilizzato API o modelli di intelligenza artificiale generativa o implementato applicazioni abilitate all’intelligenza artificiale generativa negli ambienti di produzione, rispetto a meno del 5% nel 2023”. Sebbene l’intelligenza artificiale generativa possa creare rapidamente contenuti, da sola non è sufficiente a fornire un grado più elevato di personalizzazione per adattarsi alle preferenze in continua evoluzione e sfumate dei singoli utenti. Molte aziende sono attivamente alla ricerca di soluzioni per migliorare l'esperienza utente utilizzando Amazon Personalize e l'intelligenza artificiale generativa.
Fox Corporation (FOX) produce e distribuisce notizie, contenuti sportivi e di intrattenimento.
“Stiamo integrando l’intelligenza artificiale generativa con Amazon Personalize per offrire esperienze iper-personalizzate ai nostri utenti. Amazon Personalize ci ha aiutato a raggiungere elevati livelli di automazione nella personalizzazione dei contenuti. Ad esempio, FOX Sports ha registrato un aumento del 400% nel numero di visualizzazioni dei contenuti a partire dall'evento dopo l'applicazione. Ora stiamo integrando l'intelligenza artificiale generativa con Amazon Bedrock nella nostra pipeline per aiutare i nostri redattori di contenuti a generare raccolte a tema. Non vediamo l’ora di esplorare funzionalità come Amazon Personalize Content Generator e Personalize on LangChain per personalizzare ulteriormente tali raccolte per i nostri utenti”.
– Daryl Bowden, Vicepresidente esecutivo delle piattaforme tecnologiche.
Annuncio di Amazon Personalize Content Generator per rendere i consigli più convincenti
Amazon Personalize ha lanciato Content Generator, una nuova funzionalità generativa basata sull'intelligenza artificiale che aiuta le aziende a rendere i consigli più convincenti identificando connessioni tematiche tra gli articoli consigliati. Questa funzionalità può elevare l'esperienza di raccomandazione oltre le frasi standard come "Le persone che hanno acquistato questo hanno acquistato anche..." fino a slogan più accattivanti come "Alzati e risplendi" per una raccolta di cibo per la colazione, invogliando gli utenti a fare clic e acquistare.
Per esplorare in dettaglio l'impatto di Amazon Personalize Content Generator, esaminiamo due esempi.
Caso d'uso 1: titoli di caroselli per raccolte di film
A microgenere è una sottocategoria specializzata all'interno di un genere più ampio di film, musica o altre forme di media. Le piattaforme di streaming utilizzano microgeneri per migliorare l'esperienza dell'utente consentendo agli spettatori o agli ascoltatori di scoprire contenuti in linea con i loro gusti e interessi specifici. Consigliando contenuti multimediali con microgeneri, le piattaforme di streaming soddisfano preferenze diverse, aumentando in definitiva il coinvolgimento e la soddisfazione degli utenti.
Ora puoi utilizzare Amazon Personalize Content Generator per creare titoli carosello per raccolte di microgeneri. Innanzitutto, importa i set di dati delle interazioni e degli articoli degli utenti in Amazon Personalize per la formazione. Carica un elenco di itemId
valori come elementi seme. Successivamente, crea un processo di inferenza batch selezionando Consigli a tema con Content Generator sulla console o sull'impostazione di Amazon Personalize batch-inference-job-mode
a THEME_GENERATION
nella configurazione dell'API.
Come output dell'inferenza batch, otterrai una serie di elementi simili e un tema per ciascun elemento seme. Forniamo anche punteggi di pertinenza degli elementi rispetto al tema che puoi utilizzare per impostare una soglia per mostrare solo gli elementi fortemente correlati al tema. La schermata seguente mostra un esempio dell'output:
Successivamente puoi sostituire la frase generica “More like X” con il tema di output di Amazon Personalize Content Generator per rendere i consigli più convincenti.
Caso d'uso 2: righe dell'oggetto per le email di marketing
L’email marketing, sebbene conveniente, spesso lotta con bassi tassi di apertura e alti tassi di annullamento dell’iscrizione. La decisione di aprire un'e-mail dipende in modo critico da quanto sia attraente l'oggetto, perché è la prima cosa che i destinatari vedono insieme al nome del mittente. Tuttavia, la scrittura di argomenti accattivanti può spesso essere noiosa e richiedere molto tempo.
Ora con Amazon Personalize Content Generator puoi creare oggetti o titoli accattivanti nel corpo dell'e-mail in modo più efficiente, personalizzando ulteriormente le tue campagne e-mail. Segui lo stesso processo di acquisizione dei dati, addestramento e creazione di un processo di inferenza batch del caso d'uso precedente. Di seguito è riportato un esempio di e-mail di marketing che incorpora l'output di Amazon Personalize utilizzando Content Generator, incluso un insieme di articoli consigliati e una riga dell'oggetto generata:
Questi esempi mostrano come Amazon Personalize Content Generator può aiutarti a creare un'esperienza di navigazione più coinvolgente o una campagna di marketing più efficace. Per istruzioni più dettagliate, fare riferimento a Raccomandazioni per lotti a tema.
Annuncio dell'integrazione di LangChain per integrare perfettamente Amazon Personalize con il framework LangChain
LangChain è un potente framework open source che consente l'integrazione con modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM). I LLM sono in genere versatili ma possono avere difficoltà con attività specifiche del dominio in cui sono necessari un contesto più profondo e risposte sfumate. LangChain consente agli sviluppatori in tali scenari di creare moduli (agenti/catene) per le loro specifiche attività di intelligenza artificiale generativa. Possono anche introdurre contesto e memoria nei LLM collegando e concatenando i prompt LLM per risolvere le variazioni casi d'uso.
Siamo entusiasti di lanciare l'integrazione di LangChain. Con questa nuova funzionalità, gli sviluppatori possono utilizzare la catena personalizzata Amazon Personalize su LangChain per integrare perfettamente Amazon Personalize con soluzioni di intelligenza artificiale generativa. Aggiungere un tocco personalizzato alle soluzioni di intelligenza artificiale generativa ti aiuta a creare interazioni più personalizzate e pertinenti con gli utenti finali. Il seguente snippet di codice dimostra come richiamare Amazon Personalize, recuperare consigli per una campagna o un consigliere e inserirli senza problemi nelle tue applicazioni di intelligenza artificiale generativa all'interno dell'ecosistema LangChain. Puoi anche usarlo per catene sequenziali.
Puoi utilizzare questa funzionalità per creare copie di marketing personalizzate, generare riepiloghi concisi per i contenuti consigliati, consigliare prodotti o contenuti nei chatbot e creare esperienze cliente di prossima generazione con la tua creatività.
Amazon Personalize ora ti consente di restituire metadati in risposta all'inferenza per migliorare il flusso di lavoro dell'intelligenza artificiale generativa
Amazon Personalize ora migliora il flusso di lavoro dell'intelligenza artificiale generativa abilitando i metadati degli articoli restituiti come parte dell'output di inferenza. Ottenere consigli insieme ai metadati rende più conveniente fornire contesto aggiuntivo ai LLM. Questo contesto aggiuntivo, come il genere e la descrizione del prodotto, può aiutare i modelli ad acquisire una comprensione più approfondita degli attributi dell'articolo per generare contenuti più pertinenti.
Amazon Personalize supporta questa funzionalità per entrambi ricette personalizzate ed consiglieri ottimizzati per il dominio. Quando crei una campagna o un consiglio, puoi abilitare l'opzione per restituire metadati con i risultati dei consigli o modificare l'impostazione aggiornando la campagna o il consiglio. Puoi selezionare fino a 10 campi di metadati e 50 risultati di consigli per restituire i metadati durante una chiamata di inferenza, tramite l'API Amazon Personalize o la console Amazon Personalize.
Di seguito è riportato un esempio nell'API:
Conclusione
In AWS innoviamo costantemente per conto dei nostri clienti. Presentando questi nuovi lanci basati su Amazon Personalize e Amazon Bedrock, arricchiremo ogni aspetto dell'esperienza del costruttore e dell'utente, aumentando l'efficienza e la soddisfazione dell'utente finale. Per saperne di più sulle funzionalità discusse in questo post, dai un'occhiata Funzionalità di Amazon Personalizza e la Guida per sviluppatori di Amazon Personalize.
Informazioni sugli autori
Jingwen Hu è un Senior Technical Product Manager che lavora con AWS AI/ML nel team Amazon Personalize. Nel tempo libero le piace viaggiare ed esplorare il cibo locale.
Pranava Agarwal è un ingegnere software senior con AWS AI/ML e lavora sull'architettura di sistemi software e sulla creazione di sistemi di raccomandazione basati sull'intelligenza artificiale su larga scala. Fuori dal lavoro gli piace leggere, correre e pattinare sul ghiaccio.
Rishabh Agrawal è un ingegnere software senior che lavora sui servizi di intelligenza artificiale presso AWS. Nel tempo libero gli piace fare escursioni, viaggiare e leggere.
Ashish Lal è un Senior Product Marketing Manager che guida il marketing dei prodotti per i servizi di intelligenza artificiale presso AWS. Ha 9 anni di esperienza nel marketing e ha guidato le attività di marketing del prodotto per l'elaborazione intelligente dei documenti. Ha conseguito il master in Business Administration presso l'Università di Washington.
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- Fonte: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/drive-hyper-personalized-customer-experiences-with-amazon-personalize-and-generative-ai/
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