本日、私たちは、パーソナライズされたカスタマー エクスペリエンスを向上させるのに役立つ XNUMX つのリリースを発表できることを嬉しく思います。 Amazonパーソナライズ そして生成AI。 マネージド ソリューションを探している場合でも、独自のソリューションを構築している場合でも、これらの新機能を使用して取り組みを推進できます。
Amazon Personalize は、開発者がパーソナライズされたエクスペリエンスをユーザーに簡単に提供できるようにするフルマネージドの機械学習 (ML) サービスです。 ML の専門知識を必要とせずに、Web サイト、アプリケーション、ターゲットを絞ったマーケティング キャンペーンでパーソナライズされた製品やコンテンツの推奨を強化することで、顧客エンゲージメントを向上させることができます。 使用する レシピ Amazon Personalize が提供する (特定のユースケースに合わせて用意されたアルゴリズム) を使用すると、「あなたにおすすめ」「よく一緒に購入される」などの多様なパーソナライゼーション体験、次善のアクションのガイダンス、ユーザーセグメンテーションによるターゲットを絞ったマーケティングキャンペーンを提供できます。
生成 AI は企業のビジネスのやり方を急速に変えています。 ガートナー は、「2026 年の 80% 未満から、5 年までに 2023% 以上の企業が生成 AI API またはモデルを使用するか、実稼働環境に生成 AI 対応アプリケーションを導入するようになるだろう」と予測しています。 生成 AI はコンテンツを迅速に作成できますが、個々のユーザーの刻々と変化する微妙な好みに適応する高度なパーソナライゼーションを提供するには、それだけでは十分ではありません。 多くの企業が、Amazon Personalize と生成 AI を使用してユーザーエクスペリエンスを向上させるソリューションを積極的に模索しています。
フォックス株式会社 (FOX) は、ニュース、スポーツ、エンターテイメント コンテンツを制作および配信します。
「私たちは、ユーザーにハイパーパーソナライズされたエクスペリエンスを提供するために、生成 AI を Amazon Personalize と統合しています。 Amazon Personalize は、コンテンツのカスタマイズにおける高レベルの自動化を達成するのに役立ちました。 たとえば、FOX スポーツでは、適用すると、イベント後に開始されるコンテンツの視聴者数が 400% 増加しました。 現在、コンテンツ編集者がテーマ別のコレクションを生成できるように、Amazon Bedrock を使用して生成 AI をパイプラインに追加しています。 私たちは、ユーザー向けにこれらのコレクションをさらにパーソナライズするために、Amazon Personalize Content Generator や Personalize on LangChain などの機能を検討することを楽しみにしています。」
– ダリル・ボーデン氏、テクノロジープラットフォーム担当エグゼクティブバイスプレジデント。
より説得力のある推奨事項を実現する Amazon Personalize Content Generator を発表
Amazon Personalize は、AI を利用した新しい生成機能である Content Generator を開始しました。これは、推奨アイテム間のテーマ上の関連性を特定することで、企業がより説得力のある推奨を作成できるようにします。 この機能により、レコメンデーション エクスペリエンスを、「これを買った人はこんな商品も買っています…」などの標準的なフレーズを超えて、朝食用食品コレクションの「Rise and Shine」などのより魅力的なキャッチフレーズにまで高め、ユーザーのクリックと購入を促すことができます。
Amazon Personalize Content Generator の影響を詳しく調べるために、XNUMX つの例を見てみましょう。
使用例 1: 映画コレクションのカルーセル タイトル
A ミクロジャンル 映画、音楽、その他の形式のメディアのより広いジャンル内の特殊なサブカテゴリです。 ストリーミング プラットフォームは、マイクロ ジャンルを使用して、視聴者やリスナーが自分の特定の好みや興味に合ったコンテンツを発見できるようにすることで、ユーザー エクスペリエンスを向上させます。 ストリーミング プラットフォームは、マイクロ ジャンルのメディア コンテンツを推奨することで、多様な好みに応え、最終的にユーザー エンゲージメントと満足度を向上させます。
Amazon Personalize Content Generator を使用して、マイクロジャンル コレクションのカルーセル タイトルを作成できるようになりました。 まず、ユーザーのインタラクションとアイテムのデータセットをトレーニングのために Amazon Personalize にインポートします。 リストをアップロードすると、 itemId
値をシード項目として使用します。 次に、選択したバッチ推論ジョブを作成します。 Content Generator を使用したテーマ別の推奨事項 Amazon Personalize コンソールまたは設定上で batch-inference-job-mode
〜へ THEME_GENERATION
API 設定で。
バッチ推論の出力として、類似した項目のセットと各シード項目のテーマを取得します。 また、テーマに強く関連するアイテムのみを表示するしきい値を設定するために使用できるアイテムとテーマの関連性スコアも提供します。 次のスクリーンショットは、出力の例を示しています。
その後、一般的なフレーズ「More like X」を Amazon Personalize Content Generator からの出力テーマに置き換えて、推奨事項をより説得力のあるものにすることができます。
使用例 2: マーケティング電子メールの件名
電子メール マーケティングは費用対効果が高いものの、開封率が低く、購読解除率が高いという問題に悩まされることがよくあります。 電子メールを開くかどうかの決定は、件名が送信者の名前とともに受信者にとって最初に目に入るものであるため、その件名がどれほど魅力的であるかに大きく左右されます。 ただし、魅力的な件名のスクリプトを作成するのは面倒で時間がかかることがよくあります。
Amazon Personalize Content Generator を使用すると、メール本文に魅力的な件名や見出しをより効率的に作成できるようになり、メールキャンペーンをさらにパーソナライズできるようになりました。 前の使用例と同様に、データの取り込み、トレーニング、バッチ推論ジョブの作成のプロセスに従います。 以下は、一連の推奨アイテムや生成された件名など、Content Generator を使用した Amazon Personalize からの出力を組み込んだマーケティング電子メールの例です。
これらの例は、Amazon Personalize Content Generator が、より魅力的なブラウジング体験やより効果的なマーケティングキャンペーンの作成にどのように役立つかを示しています。 詳しい手順については、以下を参照してください。 テーマ別のバッチの推奨事項.
Amazon Personalize と LangChain フレームワークをシームレスに統合するための LangChain 統合を発表
ラングチェーン は、大規模言語モデル (LLM) との統合を可能にする強力なオープンソース フレームワークです。 LLM は通常、多用途ですが、より深いコンテキストや微妙な応答が必要なドメイン固有のタスクには苦労する場合があります。 LangChain は、そのようなシナリオで開発者が特定の生成 AI タスク用のモジュール (エージェント/チェーン) を構築できるようにします。 また、LLM プロンプトを接続およびチェーンすることで、コンテキストとメモリを LLM に導入し、さまざまな問題を解決することもできます。 ユースケース.
LangChain の統合を開始できることを嬉しく思います。 この新機能により、ビルダーは LangChain 上の Amazon Personalize カスタム チェーンを使用して、Amazon Personalize と生成 AI ソリューションをシームレスに統合できます。 生成 AI ソリューションにパーソナライズされたタッチを追加すると、エンドユーザーとのよりカスタマイズされた適切なインタラクションを作成するのに役立ちます。 次のコードスニペットは、Amazon Personalize を呼び出し、キャンペーンまたはレコメンダーの推奨事項を取得し、それを LangChain エコシステム内の生成 AI アプリケーションにシームレスにフィードする方法を示しています。 これは次の目的にも使用できます 連続チェーン.
この機能を使用すると、パーソナライズされたマーケティング コピーを作成したり、推奨コンテンツの簡潔な概要を生成したり、チャットボットで製品やコンテンツを推奨したり、創造力を発揮して次世代の顧客エクスペリエンスを構築したりできます。
Amazon Personalize では、生成 AI ワークフローを改善するために、推論応答でメタデータを返すことができるようになりました
Amazon Personalize は、推論出力の一部として返品アイテムのメタデータを有効にすることで、生成 AI ワークフローを改善します。 メタデータとともに推奨事項を取得すると、LLM に追加のコンテキストを提供するのがより便利になります。 ジャンルや製品の説明などのこの追加のコンテキストは、モデルが商品の属性をより深く理解し、より関連性の高いコンテンツを生成するのに役立ちます。
Amazon Personalize は、両方の機能に対してこの機能をサポートしています。 カスタムレシピ および ドメイン最適化レコメンダー。 キャンペーンまたはレコメンダーを作成するときに、レコメンデーションの結果とともにメタデータを返すオプションを有効にしたり、キャンペーンまたはレコメンダーを更新して設定を調整したりできます。 Amazon Personalize API または Amazon Personalize コンソールを通じて、推論呼び出し中に最大 10 個のメタデータ フィールドと 50 個の推奨結果を選択してメタデータを返すことができます。
API の例を次に示します。
まとめ
AWS では、お客様に代わって常に革新を行っています。 Amazon Personalize と Amazon Bedrock を活用したこれらの新しいリリースを導入することで、ビルダーとユーザーエクスペリエンスのあらゆる側面を強化し、効率とエンドユーザーの満足度を向上させます。 この投稿で説明した機能の詳細については、以下を確認してください。 Amazon パーソナライズ機能 と Amazon Personalize 開発者ガイド.
著者について
胡静文 Amazon Personalize チームの AWS AI/ML を担当するシニア テクニカル プロダクト マネージャーです。 余暇には、旅行をしたり、地元の食べ物を探索したりすることを楽しんでいます。
プラナフ・アガルワル は AWS AI/ML のシニア ソフトウェア エンジニアであり、ソフトウェア システムの設計と AI を活用した大規模なレコメンダー システムの構築に取り組んでいます。 仕事以外では、読書、ランニング、アイススケートを楽しんでいます。
リシャブ・アグラワル は、AWS で AI サービスに取り組むシニア ソフトウェア エンジニアです。 余暇には、ハイキング、旅行、読書を楽しんでいます。
アシシュ・ラル AWS で AI サービスの製品マーケティングを指揮するシニア プロダクト マーケティング マネージャーです。 彼は 9 年のマーケティング経験があり、インテリジェントな文書処理のための製品マーケティング活動を主導してきました。 彼はワシントン大学で経営学の修士号を取得しました。
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- プラトンヘルス。 バイオテクノロジーと臨床試験のインテリジェンス。 こちらからアクセスしてください。
- 情報源: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/drive-hyper-personalized-customer-experiences-with-amazon-personalize-and-generative-ai/
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