Amazon Personalize と Amazon OpenSearch Service の統合で検索結果をパーソナライズ | アマゾン ウェブ サービス

Amazonパーソナライズ との新たな統合を開始しました AmazonOpenSearchサービス これにより、ユーザーごとに検索結果をパーソナライズできるようになり、ユーザーの検索ニーズの予測に役立ちます。 OpenSearch Service 内の Amazon Personalize Search Rank プラグインを使用すると、Amazon Personalize が提供するディープラーニング機能を利用して、ウェブサイトやアプリ検索からのエンドユーザーエンゲージメントとコンバージョンを向上させることができます。 この機能は自己管理型 OpenSearch でも利用できます。

検索は、特定の製品やカテゴリを求める個人からの集中的なトラフィックをもたらすため、ユーザーを引き付けるには非常に重要です。 以前は、インフラストラクチャの制限や ML の専門知識の欠如により、お客様はこのトラフィックを活用して関連性の高い検索結果をユーザーに提供することが困難であると感じていました。 そのため、ユーザーが探しているアイテムを見つけられないケースが増加しました。 Amazon Personalize Search Rank プラグインを使用すると、OpenSearch Service バージョン 2.9.0 以降の顧客は、従来のキーワード一致アプローチを超えて、個々のユーザーの興味、コンテキスト、過去のインタラクションに基づいて、リアルタイムで個々のユーザーの検索結果内の関連項目を強化できます。 また、すべての検索クエリのパーソナライゼーションのレベルを微調整して、検索エクスペリエンスの柔軟性と制御を確保することもできます。

AWS パートナーの好み 認識して は、Amazon Personalize Search Rank プラグインがメディアや小売顧客にもたらすパーソナライゼーションの可能性に興奮しています。

「Amazon Personalize は、コスト効率が高く合理化された実装により、多くの企業に大きな影響を与えることが証明されています。 Amazon OpenSearch Service 内の新しい Amazon Personalize Search Rank プラグインのリリースにより、検索結果に対するリアルタイムのユーザーのパーソナライゼーションを迅速にデプロイおよび実装できるようになりました。 これにより、顧客エクスペリエンスと満足度が向上し、コンバージョン率とクリック率が XNUMX ～ XNUMX 倍向上すると確信しています。 パーソナライズされた検索は、特にメディアや小売プラットフォームにとって差別化要因となります。 私たちはこのリリースで AWS の立ち上げパートナーになれることを非常にうれしく思っており、Amazon Personalize を活用したパーソナライズされた検索ソリューションを企業が提供できるよう支援できることを楽しみにしています。」

– Cognizant Servian の AI/ML 責任者、Andy Huang 氏。

この投稿では、検索結果がユーザーに基づいてどのようにパーソナライズされるか、またパーソナライゼーションの重みを調整すると検索結果がどのように変化するかを示します。 パーソナライゼーションをあまり重視しない場合は 1 に近い値を指定し、より高いレベルのパーソナライゼーションに基づいて検索結果を再ランク付けするには XNUMX に近い値を指定します。

ユースケースの例

この新機能の影響をさらに詳しく調べるために、次のデータセットを使用した例を確認してみましょう。 小売デモストア.

まず、OpenSearch Service を使用して、検索クエリ「Grooming」の検索結果を取得します。 パーソナライゼーションの重みが 0.0 に設定されている場合、パーソナライゼーションは行われません。 次の表に示すように、OpenSearch サービスの上位 XNUMX つの検索結果には、女性に対するジェンダー親和性が高いグルーミング アイテムが示されています (「 Gender_Affinity 列、ここで M 男性を表し、 F 女性の略です）。

性別のあるユーザーがいると仮定します。 M （男性）同じクエリで「グルーミング」を検索します。 パーソナライゼーションの重みが 0.3 に設定されている場合、男性に対するジェンダー親和性を持つアイテムのランキングがわずかに上昇します。 この例では、OpenSearch Service によって前の表で元々 6 位にランクされていた Premium Men's Razor が、更新された表ではランク 2 にランクアップしました。 同様に、男性用 Razor Brand は、前の表では最下位の商品であるにもかかわらず、上位 (ランク 6) に表示されています。

次に、パーソナライゼーションの重みを値 0.8 に微調整して、「グルーミング」のよりパーソナライズされた検索結果を取得します。 次の表では、検索結果の上位 5 項目が男性に非常に適しています。 プレミアムメンズカミソリと男性用カミソリブランドはさらにランクを上げています。 また、Minimalistic Razor や FusionXNUMX Razer for Men などの他の身だしなみアイテムも、最初のクエリでは順位が低かったにもかかわらず、検索結果の上位に表示されています。

OpenSearch Service を使用してパーソナライズされた検索を実装する方法の詳細については、以下を参照してください。 OpenSearch からの検索結果のパーソナライズ.

まとめ

新しい Amazon Personalize Search Rank プラグインを使用すると、自己管理型 OpenSearch と OpenSearch Service v2.9 以降の両方の顧客は、各ユーザーの履歴、コンテキスト、好みからのシグナルを含めることで、検索結果内の関連項目を強化できます。 このプラグインを使用すると、各ユーザーおよびクエリ タイプのパーソナライゼーション レベルをより詳細に制御できるようになり、ユーザーの全体的な検索エクスペリエンスが向上します。

Amazon Personalize の詳細については、以下を参照してください。 Amazon Personalize 開発者ガイド.

著者について

シュリーヤ・シャルマ 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。 彼女はコンピューター サイエンス エンジニアリング、テクノロジー コンサルティング、データ分析のバックグラウンドを持っています。

ケタン・クルカルニ Amazon Personalize チームのソフトウェア開発エンジニアであり、AI を活用した大規模なレコメンダー システムの構築に注力しています。 余暇には、読書と旅行を楽しんでいます。

プラシャント・ミシュラ Amazon Personalize チームのソフトウェア開発エンジニアです。

ブラニスラフ・クヴェトン AWS AI Labs の主任科学者です。 彼は、段階的に学習し、リアルタイムで実行し、観測数が増加するにつれて最適に近い解に収束するアルゴリズムを提案、分析、および適用しています。

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